Backpropagation adalah salah satu algoritma paling populer dalam dunia machine learning, khususnya untuk melatih jaringan syaraf tiruan (Artificial Neural Network). Pada artikel ini, tim VOLT INS akan mengulas secara lengkap tentang sebuah aplikasi Backpropagation berbasis web yang bisa digunakan untuk melakukan prediksi, mulai dari proses upload dataset hingga evaluasi performa model.
🔍 Apa Itu Backpropagation?
Algoritma Backpropagation bekerja dengan cara memperbarui bobot (weights) pada jaringan syaraf secara bertahap, berdasarkan selisih antara hasil prediksi dan target yang sebenarnya (error). Proses ini dilakukan melalui dua tahap utama:
- Forward Pass – menghitung output dari input.
- Backward Pass – menyesuaikan bobot berdasarkan error yang terjadi.
Algoritma ini banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah prediksi, klasifikasi, dan regresi, terutama dalam sistem pembelajaran terstruktur.
🎯 Kelebihan Aplikasi Backpropagation Ini
Aplikasi ini memiliki antarmuka modern dan sederhana yang sangat ramah pengguna. Cocok digunakan untuk:
- Mahasiswa dalam penyusunan skripsi atau tugas akhir
- Peneliti bidang AI dan data science
- Dosen dalam pembelajaran jaringan syaraf tiruan
- UMKM atau praktisi bisnis untuk analisis prediktif sederhana
✅ Fitur Utama Aplikasi Backpropagation
1. Dashboard Ringkas & Informatif
Begitu masuk ke aplikasi, Anda akan langsung disambut dengan dashboard utama yang menampilkan:
- Jumlah variabel input
- Jumlah data training
- Jumlah hasil prediksi
Disertai dengan panduan langkah-langkah penggunaan aplikasi dari awal hingga evaluasi model.
2. Upload Dataset Excel dengan Normalisasi Otomatis
Anda bisa mengunggah file Excel (.xlsx/.xls) berisi data input dan target.
Tersedia juga fitur normalisasi Min-Max Scaling untuk menstandarkan nilai ke dalam rentang tertentu, misalnya 0.1–0.9.
Ini penting untuk mempercepat dan menstabilkan proses training neural network.
3. Preview Dataset Sebelum dan Sesudah Normalisasi
Aplikasi menampilkan data dalam dua versi:
- Ternormalisasi (dalam rentang 0.1–0.9)
- Nilai asli (min & max)
Ini membantu dalam validasi dan pemantauan preprocessing data.
4. Parameter Training Fleksibel
Pengguna bisa mengatur parameter backpropagation seperti:
- Jumlah node hidden layer
- Learning rate
- Momentum
- Jumlah epoch maksimal
- Target error (untuk early stopping)
Dengan pengaturan ini, pengguna bisa melakukan eksperimen dan tuning model dengan mudah.
5. Visualisasi Grafik Training
Hasil training divisualisasikan dalam bentuk grafik Mean Squared Error (MSE) per epoch.
Kita bisa melihat bagaimana error menurun secara signifikan dari awal hingga akhir training.
6. Tabel Riwayat Training
Selain grafik, tersedia tabel numerik yang mencatat error pada setiap interval epoch.
Fitur ini mempermudah proses analisis dan pencatatan eksperimen.
7. Prediksi Manual dan Batch
Setelah model dilatih, pengguna bisa memasukkan data baru secara manual untuk mendapatkan prediksi.
Input seperti jam belajar, nilai sebelumnya, dan variabel lainnya akan diproses untuk menghasilkan output, misalnya skor performa.
8. Ringkasan Model dan Evaluasi
Terakhir, aplikasi menyajikan ringkasan lengkap:
- Jumlah input node, hidden node, dan output node
- Parameter training yang digunakan
- Nilai akhir MSE sebagai metrik performa
📈 Studi Kasus: Prediksi Nilai Siswa
Dalam demo kali ini, kita menggunakan dataset pendidikan dengan variabel seperti:
- hours_studied
- previous_score
- extracurricular_activities
- sleep_hours
- sample_question_papers
Model dilatih menggunakan 1000 epoch, dan menghasilkan nilai MSE akhir di bawah 0.003 — artinya model cukup akurat.
Ketika digunakan untuk prediksi, output yang dihasilkan adalah 45.3045 yang merepresentasikan nilai performa akademik siswa berdasarkan input tersebut.
🔧 Teknologi di Balik Aplikasi
Aplikasi ini dibangun menggunakan teknologi web modern seperti:
- PHP untuk backend
- Library neural network seperti FANN atau custom logic
- ChartJS atau ApexCharts untuk visualisasi data
- Bootstrap/Tailwind untuk tampilan UI
Jika Anda tertarik untuk mengembangkan aplikasi serupa, Anda bisa menjadikannya sebagai referensi untuk skripsi, tugas akhir, atau pengembangan produk komersial.
📹 Video Tutorial Lengkap
Untuk kamu yang ingin melihat langsung demonya, kami telah menyiapkan video lengkap di channel YouTube kami:
👉 Tonton video Aplikasi Backpropagation di VOLT INS
Video tersebut menjelaskan langkah demi langkah mulai dari upload dataset, training model, hingga proses prediksi dan evaluasi.
Leave a Reply