ANALISIS PENAMBAHAN NILAI MOMENTUM PADA PREDIKSI PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION - Eka Irawan; M. Zarlis; Erna Budhiarti Nababan (Universitas Islam Sumatera Utara, 2017)
Algoritma backpropagation merupakan multi layer perceptron yang banyak digunakan untuk menyelesaikan persoalan yang luas, namun algoritma backpropagation juga mempunyai keterbatasan yaitu laju konvergensi yang cukup lambat. Pada penelitian ini penulis menambahkan parameter learning rate secara adaptif pada setiap iterasi dan koefisien momentum untuk menghitung proses perubahan bobot. Dari hasil simulasi komputer maka diperoleh perbandingan antara algoritma backpropagation standar dengan backpropagation dengan penambahan momentum. Untuk algoritma backpropagation standar kecepatan konvergensi 727 epoch dengan nilai MSE 0,01, sedangkan algoritma backpropagation standar mencapai 4000 epoch dengan nilai MSE 0,001. . Hal ini menunjukkan bahwa algoritma backpropagation adaptive learning lebih cepat mencapai konvergensi daripada algoritma backpropagation standar.