Page 49 - Learning Dosen

aktivasi yang digunakan yaitu fungsi layer (undak biner).
Hal tersebut dikarenakan fungsi layer sering dipakai untuk

mengkonversikan input dari suatu variabel yang bernilai

kontinu ke suatu output biner (0 atau 1) seperti pada studi

kasus 1, bahwa output yang dihaslkan berupa 0 atau 1
yaitu positif atau negatif.

2. Hasil Pelatihan Jaringan ANN:

a. Tabel 2 merupakan nilai Loss dan Akurasi pada pima

Indians diabetes dataset menggunakan optimizer yang

berbeda-beda.
Tabel 2 Nilai Loss dan Akurasi pada Pima Indians Diabetes Dataset

Ftrl (%) Adamax (%) Nadam (%) Adagrad (%)
Akurasi Loss Akurasi Loss Akurasi Loss Akurasi Loss
0,58 0,92 0,65 0,59 0,75 0,50 0,63 0,90

Adadelta (%) RMSprop (%) SGD (%)
Akurasi Loss Akurasi Loss Akurasi Loss

0,61 3,0 0,74 0,52 0,69 0,57

b. Berdasarkan perbandingan data pada Tebel 2, optimizer

yang menghasilkan nilai akurasi yang mendekati 1 dan loss
yang mendekati 0 yaitu optimizer Nadam dengan nilai

akurasi sebesar 0,75% dan Loss 0,50%.

STUDI KASUS 2

1. Rancangan Jaringan CNN

a. Terdapat 2 input pada directory dataset yang yaitu cat

dan dog. Variabel output pada pima dataset: binary
output yang mengklasifikasikan cat atau dog.

b. Berdasarkan data pada jobsheet CNN arsitektur jaringan

yang terbentuk adalah:

42