KINERJA METODE EXTREME LEARNING MACHINE (ELM) PADA SISTEM PERAMALAN

Abstract

Metode Extreme Learning Machine (ELM) merupakan salah satu metode pembelajaran baru dari jaringan syaraf tiruan. Metode ini memiliki tingkat pembelajaran yang lebih baik dibandingkan dengan metode konvensional lainnya berdasarkan perhitungan hasil nilai error yang diukur menggunakan nilai MSE (Mean Square Error) dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Berdasarkan hasil uji coba menggunakan metode ELM diperoleh nilai MSE dan MAPE terkecil dibandingkan dengan menggunakan algoritma Backpropagation. Dimana dari metode ELM diperoleh hasil percobaan menggunakan konfigurasi hidden layer berjumlah 4, epoch 1000, pengaturan range antara -0,4 – 0,4 menghasilkan rata-rata nilai MSE = 1,100% dan MAPE = 0.31%. Sedangkan proses pembelajaran menggunakan metode Backpropagation dengan parameter perubahan hidden layer berjumlah 4, E-poch maksimal 3000 , dan pengaturan momentum 0,4 mencapai nilai yang terbaik. Parameter tersebut menghasilkan nilai error yang cukup baik saat sistem melakukan pengujian yaitu MSE = 3.1933% dan MAPE = 0,96 %.