Upload
others
View
8
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Team project ©2017 Dony Pratidana S. Hum | Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali:
Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis dan melisensikan ciptaan turunan dengan syarat yang serupa dengan ciptaan asli.
Copyright and reuse:
This license lets you remix, tweak, and build upon work non-commercially, as long as you credit the origin creator and license it on your new creations under the identical terms.
IMPLEMENTASI GENETIC ALGORITHM NEURAL NETWORK
PADA APLIKASI PERAMALAN PRODUKSI MIE
(STUDI KASUS : OMEGA MIE JAYA)
NAMA : Jansen Pratama
NIM : 10110110010
PROGRAM STUDI : Teknik Informatika
FAKULTAS : Teknologi Informasi dan Komunikasi
Skripsi
Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana
Komputer (S.Kom)
UNIVERSITAS MULTIMEDIA NUSANTARA
TANGERANG
2014
ii
HALAMAN PENGESAHAN
IMPLEMENTASI GENETIC ALGORITHM NEURAL NETWORK
PADA APLIKASI PERAMALAN PRODUKSI MIE
(STUDI KASUS : OMEGA MIE JAYA)
Oleh
Nama : Jansen Pratama
NIM : 10110110010
Program Studi : Teknik Informatika
Fakultas : Teknik Informasi dan Komunikasi
Gading Serpong, 17 Juli 2014
Ketua Sidang, Dosen Penguji,
Dodick Z.S., S.Kom., B.App.Sc., M.T.I. Nanang Krisdianto, S.T., M.Kom.
Dosen Pembimbing
Adhi Kusnadi, M.Si
Ketua Program Studi
Maria Irmina Prasetyowati, S.Kom., M.T.
Implementasi Genetic ..., Jansen Pratama, FTI UMN, 2014
iii
PERNYATAAN TIDAK MELAKUKAN PLAGIAT
Dengan ini saya:
Nama : Jansen Pratama
NIM : 10110110010
Program Studi : Teknik Informatika
Fakultas : Teknologi Informasi dan Komunikasi
Menyatakan bahwa skripsi yang saya buat dengan judul “Implementasi Genetic
Algorithm Neural Network pada Aplikasi Peramalan Produksi Mie (Studi Kasus :
Omega Mie Jaya)” adalah karya ilmiah pribadi, bukan hasil plagiat dari karya
ilmiah yang ditulis oleh orang lain atau lembaga lain, dan semua karya ilmiah
orang lain atau lembaga lain yang dirujuk dalam skripsi ini telah disebutkan
sumber kutipannya serta dicantumkan di daftar pustaka.
Tangerang, 23 Januari 2014
Jansen Pratama
Implementasi Genetic ..., Jansen Pratama, FTI UMN, 2014
iv
ABSTRAKSI
Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi yang berguna dalam
menentukan jumlah produksi mie untuk Omega Mie Jaya. Pembuatan aplikasi ini
menggunakan genetic algorithm neural network. Pembuatan aplikasi dengan
metode neural network dan genetic algorithm digunakan untuk optimalisasi bobot
dalam neural network. Dari hasil ujicoba, aplikasi ini menggunakan jaringan
dengan 12 input data, lima neuron hidden layer pertama, tiga neuron di hidden
layer kedua, dan tiga neuron di hidden layer terakhir. Lalu untuk parameter
algoritma genetika yang digunakan adalah 10 individu, 50 generasi, peluang
crossover 0,8 dan peluang mutasi 0,1. Tingkat akurasi dari penggunaan aplikasi
peramalan ini mencapai 86%. Setelah dilakukan ujicoba kepuasan aplikasi,
didapatkan hasil bahwa sebanyak 71,7% responden puas dengan aplikasi yang
dibuat.
Kata kunci : peramalan, peramalan produksi, genetic algorithm neural network,
optimalisasi.
Implementasi Genetic ..., Jansen Pratama, FTI UMN, 2014
v
ABSTRACTS
This research aims to create an application that is useful in determining
the amount of production. These applications using genetic algorithms neural
network. This application which use neural network methods and genetic
algorithms are used to optimize the weights in the neural network. From the test
results, this application uses network with 12 inputs, five neuron in first hidden
layer, three neurons in the second hidden layer, and three neurons in the last
hidden layer. Then for the genetic algorithm parameters used were 10 individuals,
50 generations, crossover probability 0.8 and mutations probability 0.1. Based
on the test results, this application has the forecasting’s accuracy rate reaches
86%. Then there is an application testing about satisfaction, and the result show
that about 71,7% of respondents are satisfied with the application.
Keyword: forecasting, production forecasting, genetic algorithm neural network,
the optimization.
Implementasi Genetic ..., Jansen Pratama, FTI UMN, 2014
vi
HALAMAN PERSEMBAHAN
Implementasi Genetic ..., Jansen Pratama, FTI UMN, 2014
vii
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa karena
atas berkat dan karunia-Nya yang berlimpah, penulis dapat menyelesaikan tugas
akhir dengan baik. Laporan tugas akhir yang berjudul “Rancang Bangun Aplikasi
Peramalan Produksi Mie dengan menggunakan Genetic Algorithm Neural
Network” diajukan kepada Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi
Infotrmasi dan Komunikasi, Universitas Multimedia Nusatanra.
Laporan tugas akhir dapat selesai juga karena berkat dukungan dari
berbagai pihak. Oleh karena itu, izinkan penulis mengucapkan terimakasih kepada
1. Dr. Ninok Leksono, selaku Rektor Universitas Multimedia Nusantara,
2. Maria Irmina P., S.Kom, M.T., selaku Ketua Program Studi Teknik
Informatika,
3. Adhi Kusnadi, M.Si, selaku Dosen Pembimbing yang terus memberikan
banyak masukan dan perbaikan dalam penulisan laporan tugas akhir ini,
4. Dodick Zulaimi Sudirman S.Kom., B.App.Sc., M.T.I., selaku ketua sidang
laporan tugas akhir,
5. Nanang Krisdianto, S.T., M.Kom., selaku dosen penguji sidang laporan
tugas akhir,
6. Ernita dan Hendro, selaku pemilik toko Omega Mie Jaya yang telah
membantu penulis dalam menyiapkan data produksi,
7. Orang tua dan keluarga penulis, yang telah memberikan dukungan doa
semangat dan motivasi yang tidak terhitung kepada penulis untuk
menyelesaikan laporan tugas akhir,
8. Alvin Ardiansyah, Andrien, Chandra Wijaya, Deni Sutanto, dan Hendrick
Tirta, yang memberikan support kepada penulis untuk menyelesaikan
laporan,
9. Teman – teman dari Teknik Informatika 2010 Universitas Multimedia
Nusantara yang menjadi teman seperjuangan,
10. Sahabat – sahabat penulis yang tak bosan-bosannya terus memotivasi dan
memberikan semangat dalam penulisan laporan ini,
11. Dan juga kepada semua pihak yang mendukung baik secara langsung
maupun tidak langsung proses pembuatan laporan tugas akhir ini.
Implementasi Genetic ..., Jansen Pratama, FTI UMN, 2014
viii
Penulis juga menyadari tentunya laporan ini masih memiliki kekurangan.
Oleh karena itu, penulis dengan senang hati menerima kritik dan saran yang
bersifat konstruktif.. Penulis berharap dengan terselesaikannya laporan tugas akhir
ini juga dapat bermanfaat bagi pembaca, terutama mahasiswa Universitas
Multimedia Nusantara untuk membuat karya-karya yang lebih baik bagi
Universitas Multimedia Nusantara. Laporan tugas akhir ini juga diharapkan
menjadi sumber dokumentasi untuk pengembangan karya-karya lain di masa
mendatang.
Tangerang, Mei 2014
Jansen Pratama
Implementasi Genetic ..., Jansen Pratama, FTI UMN, 2014
ix
DAFTAR ISI
HALAMAN PENGESAHAN ................................................................................. ii
PERNYATAAN TIDAK MELAKUKAN PLAGIAT .......................................... iii
ABSTRAKSI ......................................................................................................... iv
ABSTRACTS ............................................................................................................ v
HALAMAN PERSEMBAHAN ............................................................................ vi
KATA PENGANTAR .......................................................................................... vii
DAFTAR ISI .......................................................................................................... ix
DAFTAR GAMBAR ............................................................................................. xi
DAFTAR TABEL ................................................................................................ xiii
DAFTAR RUMUS .............................................................................................. xiv
BAB I PENDAHULUAN .................................................................................... 1
1.1 Latar Belakang ...................................................................................... 1
1.2 Rumusan Masalah ................................................................................. 3
1.3 Batasan Masalah ................................................................................... 3
1.4 Tujuan Penelitian .................................................................................. 3
1.5 Manfaat Penelitian ................................................................................ 4
1.6 Sistematika Penulisan ........................................................................... 4
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................... 6
2.1 Peramalan.............................................................................................. 6
2.1.1 Metode Serial Waktu......................................................................... 7
2.2 Produksi ................................................................................................ 8
2.3 Neural Network ..................................................................................... 9
2.4 Backpropagation ................................................................................. 11
2.5 Genetic Algorithm ............................................................................... 15
2.6 Genetic Algorithm Neural Network .................................................... 16
BAB III METODE DAN PERANCANGAN ...................................................... 18
3.1 Metode Penelitian ............................................................................... 18
3.2 Perancangan Sistem ............................................................................ 19
3.2.1 Data Flow Diagram ........................................................................ 19
Implementasi Genetic ..., Jansen Pratama, FTI UMN, 2014
x
3.2.2 Flowchart Sistem ............................................................................ 23
3.2.3 Struktur Tabel.................................................................................. 35
3.2.4 Rancangan Tampilan Antarmuka .................................................... 37
BAB IV PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN .................................................. 44
4.1 Spesifikasi Perangkat .......................................................................... 44
4.2 Implementasi ....................................................................................... 44
4.3 Ujicoba ................................................................................................ 52
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................. 65
5.1 Kesimpulan ......................................................................................... 65
5.2 Saran ................................................................................................... 65
DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 67
Implementasi Genetic ..., Jansen Pratama, FTI UMN, 2014
xi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Neuron Jaringan Syaraf ..................................................................... 10
Gambar 2.2 Arsitektur jaringan backpropagation ................................................ 11
Gambar 3.1 Context diagram ................................................................................ 19
Gambar 3.2 Data flow diagram level 1 ................................................................. 20
Gambar 3.3 Data flow diagram level 2 proses learning ....................................... 21
Gambar 3.4 Data flow diagram level 2 proses peramalan .................................... 22
Gambar 3.5 Data flow diagram level 2 proses user .............................................. 22
Gambar 3.6 Flowchart sistem ............................................................................... 23
Gambar 3.7 Flowchart Login ................................................................................ 24
Gambar 3.8 Flowchart User ................................................................................. 25
Gambar 3.9 Flowchart Learning........................................................................... 25
Gambar 3.10 Subproses flowchart proses pelatihan ............................................. 26
Gambar 3.11 Subproses backpropagation ............................................................ 27
Gambar 3.12 Subproses algoritma genetika.......................................................... 28
Gambar 3.13 Subproses fungsi evaluasi ............................................................... 29
Gambar 3.14 Subproses seleksi............................................................................. 30
Gambar 3.15 Subproses crossover ........................................................................ 31
Gambar 3.16 Subproses mutasi ............................................................................. 32
Gambar 3.17 Flowchart Peramalan ...................................................................... 33
Gambar 3.18 Subproses flowchart peramalan produksi ....................................... 34
Gambar 3.19 Form Login ..................................................................................... 37
Gambar 3.20 Form utama ..................................................................................... 37
Gambar 3.21 Form input data learning ................................................................ 38
Gambar 3.22 Form view data learning ................................................................. 39
Gambar 3.23 Form learning ................................................................................. 39
Gambar 3.24 Form peramalan .............................................................................. 40
Gambar 3.25 Form view data forecasting ............................................................ 41
Gambar 3.26 Form Update Account ..................................................................... 41
Gambar 3.27 Form Add User ................................................................................ 42
Gambar 3.28 Form View User .............................................................................. 42
Implementasi Genetic ..., Jansen Pratama, FTI UMN, 2014
xii
Gambar 3.29 Form about ...................................................................................... 43
Gambar 4.1 Form login ......................................................................................... 45
Gambar 4.2 Form utama ....................................................................................... 45
Gambar 4.3 Form insert data learning ................................................................. 46
Gambar 4.4 Form view data learning ................................................................... 47
Gambar 4.5 Form start learning ........................................................................... 47
Gambar 4.6 Form edit data learning .................................................................... 48
Gambar 4.7 Form view data forecasting .............................................................. 49
Gambar 4.8 Form start forecasting ....................................................................... 49
Gambar 4.9 Form add user ................................................................................... 50
Gambar 4.10 Form view user ................................................................................ 51
Gambar 4.11 Form update account ..................................................................... 51
Gambar 4.12 Form about ...................................................................................... 52
Gambar 4.13 Persentase kesesuaian tampilan dan ukuran tulisan ........................ 59
Gambar 4.14 Persentase kesesuaian nama tombol dengan fungsi ........................ 60
Gambar 4.15 Persentasi desain dan tata letak konten (layout).............................. 60
Gambar 4.16 Persentasi kemudahan dalam menggunakan aplikasi ..................... 61
Gambar 4.17 Persentase kemudahan menggunakan aplikasi secara keseluruhan 61
Gambar 4.18 Persentase aplikasi membantu untuk menentukan jumlah poduksi 62
Gambar 4.19 Persentase aplikasi meramalkan hasil secara akurat ....................... 62
Gambar 4.20 Persentase aplikasi diperlukan perencanaan produksi .................... 63
Implementasi Genetic ..., Jansen Pratama, FTI UMN, 2014
xiii
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1 Tabel learning ....................................................................................... 35
Tabel 3.2 Tabel forecasting................................................................................... 35
Tabel 3.3 Tabel bobot ........................................................................................... 36
Tabel 3.4 Tabel login ............................................................................................ 36
Tabel 4.1 Tabel ujicoba ......................................................................................... 56
Implementasi Genetic ..., Jansen Pratama, FTI UMN, 2014
xiv
DAFTAR RUMUS
Rumus 2.1 ............................................................................................................. 11
Rumus 2.2 ............................................................................................................. 12
Rumus 2.3 ............................................................................................................. 13
Rumus 2.4 ............................................................................................................. 13
Rumus 2.5 ............................................................................................................. 13
Rumus 2.6 ............................................................................................................. 13
Rumus 2.7 ............................................................................................................. 13
Rumus 2.8 ............................................................................................................. 14
Rumus 2.9 ............................................................................................................. 14
Rumus 2.10 ........................................................................................................... 14
Rumus 2.11 ........................................................................................................... 14
Rumus 2.12 ........................................................................................................... 14
Implementasi Genetic ..., Jansen Pratama, FTI UMN, 2014