Kombinasi Algoritma Cuckoo-Search Dan Levenberg-Marquadt (CS-LM) pada Proses Pelatihan Artificial Neural Network (ANN)

Abstract

Artikel ini menjelaskan tentang sebuah hibrid algorithm yang menggabungkan antara algorithma cuckoo-search dengan algorithm Levenberg-Marquardt untuk melatih sebuah jaringan syaraf tiruan (Artificial Neural Network – ANN). Pelatihan sebuah ANN adalah sebuah pekerjaan optimisasi dengan tujuan untuk menemukan satu set bobot optimum pada jaringan melalui proses pelatihan. Algotima pelatihan ANN tradisional terjebak pada nilai optimum yang bersifat lokal (local minima), sedangkan teknik pencarian nilai optimum yang bersifat global (global minima) memerlukan waktu yang lama atau berkerja sangat lambat. Selanjutnya telah dikembangkan model hybrid yang mengkombinasikan antara algorithma pencarian global- optimum dan algoritma lokal-optimum untuk melatih ANN. Pada penelitian ini, dilakukan sebuah penggabungan antara algoritma cuckoo-search dengan algoritma Levenberg-Marquardt (CS-LM) untuk melatih sebuah ANN. Hasil menunjukkan bahwa algoritma gabungan CS-LM memiliki performa yang lebih baik dibanding algoritma CS dan LM jika diterapkan secara individual.