Aplikasi Machine Learning

Referensi :

Yanti Nur & Nur Taufik. (2017). Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Pada Sistem Kontrol Robot Line Follower Dengan Algoritma Backpropagation. SNITT : Politeknik Negeri Balikpapan, ISBN: 978-602-51450-0-1, Vol.2 no.1 : 270-276

DAFTAR ISI

1. Judul

2. Abstrak

3. Pendahuluan

4. Metodologi Penelitian

5. Hasil dan Pembahasan

6. Kesimpulan

7. Saran

8. Daftar Pustaka

9. Video

10. Link Download

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA SISTEM KONTROL
ROBOT LINE FOLLOWER DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION

Abstrak

Robot tidak hanya dapat dikendalikan secara konvensional tetapi telah dikembangkan dengan kecerdasan buatan. Pada penelitian ini jaringan syaraf tiruan diaplikasikan pada robot line follower (LFR), dimana selama ini robot LFR dikendalikan dengan metode konvensional IF dan THEN, sehingga pembacaan pola garis yang berdampak pada gerakan roda robot tidak berjalan mengikuti jalur dengan baik. Sehingga penggunaan jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagation pada robot LFR bertujuan menghasilkan putaran motor yang sesuai dengan pembacaan sensor-sensor sehingga robot dapat berjalan mengikuti jalur dengan lebih baik atau gerakan nya lebih halus. 

Pendahuluan

Robot merupakan wujud aplikasi perkembangan teknologi modern ini. Berbagai cara digunakan dalam menciptakan inovasi dalam dunia robotika seperti kecerdasan buatan. kecerdasan buatakan akan diharapkan mampu memperkecil error dibanding sistem kendali konvensional. Salah satu contoh contoh kecerdasan buatan adalah Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Pada penelitian, JST digunakan pada kontrol robot LFR yang memiliki 4 sensor inframerah untuk diatur kecepatan putaran motor yang sesuai.

Metodologi Penelitian

Metode yang digunakan melatih data input dari sensor inframerah. Terdapat beberapa tahapan yakni: 

    1.     melihat pembacaan sensor inframerah dan mengkonversi hasil pembacaan dalam bentuk digital dimana 1 = sensor mendeteksi garis dan 0 = sensor tidak mendeteksi garis dimana nilai ini akan sebagai input pada JST. 4 Sensornya terletak secara berurutan dari kiri

     2.     Atur PWM motor pada robot yang berguna sebagai target dalam proses pelatihan data pada JST. Untuk penelitian ini digunakan range PWM dari 0 sampai 350 rpm.

Hasil dan Pembahasan

Setelah data diperoleh, dilakukan konversi nilai target agar dapat digunakan saat proses pelatihan. Adapun cara mentransformasikan data target adalah sebagai berikut: 

        a.     Data terbesar : 350 

        b.     Data Terkecil : 0

Contoh pertransformasian data target :

Berikut hasil setelah ditransformasikan semua data target :

Ketentuan arsitekturnya terdiri dari 1 input layer dengan 4 neutron yang merupakan sensor robot (S1, S2, S3, S4), kemudian 1 hidden layer terdiri dari 6 neutron, serta output layer yang terdiri dari 2 neutron (T1 dan T2) yang merupakan PWM motor kiri dan kanan robot. Learning rate = 0,1, maksimum epoch = 5000, dan target errornya 0,02.

Berikut merupakan hasil perform dari masing-masing input dengan 2 output. Dimana terdapat 8 performance.

Berdasarkan pelatihan data dengan menggunakan matlab didapatkan hasil nilai validationnya mendekati target.

Tahapan

    1.      Mempersiapkan data yang akan diolah dalam bentuk jurnal

    2.      Membuka aplikasi matlab dan Microsoft excel

    3.      Menyalin data yang akan diolah pada tabel ke mic.excel

    4.      Pada command window matlab ketik >> workspace dan enter

    5.      Kemudian pada tampilan workspacenya tambahkan 2 buah file baru yaitu inputan dan target dengan klik kanan pada tampilan workspace dan pilih New

    6.      Selanjutnya masukkan data dari excel ke file pada workspace berupa inputan dan target, dengan klik 2 kali pada file tersebut

    7.      Selanjutnya pada comman window ketikkan >> nntool

    8.      Maka akan menampilkan Neural Network/Data manejer pada matlab

    9.      Pada neural network pilih menu import dan pilih variable yang akan digunakan yaitu inputan sebagai input data dan target sebagai target data, setelah itu klik import

    10.   Selanjutnya pada neural network pilih menu new dan beri nama serta atur pengaturan yang sesuai dan klik view sehingga menampilkan kemudian klik create dan ok

    11.   Pada Neural Network bagian network klik network yang sudah dibuat dan pilih menu train kemudian training info lanjut ke training parameters dan lakukan pengaturan yang sesuai

    12.   Setelah pengaturan selesai klik train network dan ubah plot interval menjadi 100 kemudian klik regression maka akan menampilkan bentuk grafik

    13.   Lakukan perulangan pada training parameter dan lakukan Langkah selanjutnya sesuai Langkah diatas.

Kesimpulan

Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan dimana setelah melakukan tahap perambatan maju didapatkan nilai kuadrat error (MSE) yang lebih besar dari 0,02. Sehingga diperlukan tahap perambatan mundur. Setelah tahap perambatan mundur dilakukan lagi tahap perubahan bobot dan bias. Bobot dan bias baru ini kemudian digunakan untuk pelatihan data kedua.

Pelatihan terus dilakukan untuk seluruh data sampai memenuhi nilai MSE yang ≤0,02 atau epoch maksimal 5000. Secara keseluruhan dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dapat menghasilkan nilai data terlatih yang sudah mendekati target.

Saran

Sebagai pengembangan selanjutnya analisis sistem kontrol pada robot LFR dengan jaringan syaraf tiruan dapat menggunakan algoritma selain backpropagation atau dengan metode hyrid agar dapat dihasil performance robot yang lebih baik.

Daftar Pustaka

1. A. Sholahuddin, S. Hadi. 2013. Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Pada Pengenalan Pola Robot Line Follower. Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Nuklir PTNBR-BATAN Bandung: 381-386.
2. N. Yanti, F.Z. Rachman. 2016. Neural Network Application For The Analysis Of The Nutrition Andenvironment Effect To Mirobial Growth Rate On Fermented Soybean Patty (Tempe) Fermentation. JTT Vol.4 no.2: 100-106
3. R.A. Firmansyah, T.Odinanto. 2017. Algoritma Pencarian Jalur Terpendek Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Pada Aplikasi Robot Penyelamat Kebakaran. TELCOMATICS, Vol.2 no.2: 1-7.
4. Kusumadewi, D. 2004. Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan MATLAB dan Excel Link. Graha Ilmu. Yogyakarta: 93-198
5. T.Sutojo, E.Mulyanto, V.Suhartono. 2011. Kecerdasan Buatan. ANDI Yogyakarta: 362-374.

Saran 

Kami menggunakan algoritma Cascade Forward Backpropagation yang mana nilai validasinya mendekati nilai target sehingga performa robot akan lebih baik, hal ini juga dapat dilihat seperti gambar dibawah ini

Hasil Regresion : Metode Cascade Forward Backpropagation (Validation R=0.79132)

Hasil Regresion : Metode Backpropagation (Validation R=0.45971)

Video 

1. Video Teori

Video Teori Jaringan Syaraf Tiruan

Video Teori Jaringan Syaraf Tiruan : Metode Backpropagation

2. Video Percobaan

Video Percobaan dengan metode Backpropagation

Video Percobaan Metode Cascade Forward Backpropagation

Video Percobaan oleh Kelompok lain

Link Download

Download Data Input dan Target  disini

Download Video Percobaan Backpropagation disini

Download Video Percobaan Cascade Forward Backpropagation disini

Download Video Kelompok Lain Mencoba Realisasi Saran disini

Download Video Teori  JST disini

Download Video Teori  JST Backpropagation disini

Download HTML disini

Download Jurnal  disini

PERBANDINGAN KOMBINASI FUNGSI PELATIHAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION PADA PERAMALAN BEBAN

 

DAFTAR ISI

1. Tujuan

2. Alat dan Bahan

3. Dasar Teori

4. Percobaan

    4.1. Prosedur Percobaan

    4.2. Gambar Rangkaian

    4.3. Prinsip Kerja

    4.4. Video

    4.5. Download File

1. Tujuan

- Mampu mencoba training data jaringan syaraf tiruan

- Mampu Membuat Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Menggunakan Neural Network Toolbox dengan matlab

2. Alat dan Bahan

Alat yang dibutuhkan pada pembelajaran ini yaitu software MATLAB

3.Dasar Teori 

MATLAB

MATLAB merupakan bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dikembangkan oleh MathWorks dan dikhususkan untuk komputasi numerik, visualisasi,  dan  pemrograman. 

Jaringan saraf tiruan (JST) (bahasa Inggris: artificial neural network; ANN, atau simulated neural network (SNN), atau neural network (NN)), adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan sistem saraf manusia. JST merupakan sistem adaptif yang dapat mengubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut. Oleh karena sifatnya yang adaptif, JST juga sering disebut dengan jaringan adaptif.[1]

Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan data statistik non-linier. JST dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk menemukan pola-pola pada data. Menurut suatu teorema yang disebut "teorema penaksiran universal", JST dengan minimal sebuah lapis tersembunyi dengan fungsi aktivasi non-linear dapat memodelkan seluruh fungsi terukur Boreal apapun dari suatu dimensi ke dimensi lainnya.

Tampilan MATLAB:

4. Percobaan       [kembali]

Tahapan

    1.      Mempersiapkan data yang akan diolah dalam bentuk jurnal

    2.      Membuka aplikasi matlab dan Microsoft excel

    3.      Menyalin data yang akan diolah pada tabel ke mic.excel

    4.      Pada command window matlab ketik >> workspace dan enter

    5.      Kemudian pada tampilan workspacenya tambahkan 2 buah file baru yaitu inputan dan target dengan klik kanan pada tampilan workspace dan pilih New

    6.      Selanjutnya masukkan data dari excel ke file pada workspace berupa inputan dan target, dengan klik 2 kali pada file tersebut

    7.      Selanjutnya pada comman window ketikkan >> nntool

    8.      Maka akan menampilkan Neural Network/Data manejer pada matlab

    9.      Pada neural network pilih menu import dan pilih variable yang akan digunakan yaitu inputan sebagai input data dan target sebagai target data, setelah itu klik import

    10.   Selanjutnya pada neural network pilih menu new dan beri nama serta atur pengaturan yang sesuai dan klik view sehingga menampilkan kemudian klik create dan ok

    11.   Pada Neural Network bagian network klik network yang sudah dibuat dan pilih menu train kemudian training info lanjut ke training parameters dan lakukan pengaturan yang sesuai

    12.   Setelah pengaturan selesai klik train network dan ubah plot interval menjadi 100 kemudian klik regression maka akan menampilkan bentuk grafik

    13.   Lakukan perulangan pada training parameter dan lakukan Langkah selanjutnya sesuai Langkah diatas.

Sumber Jurnal :