Optimasi Parameter Artificial Neural Network (ANN) Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk Pengkategorian Nasabah Bank
Optimasi Parameter Artificial Neural Network (ANN) Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)
DOI:
https://doi.org/10.33772/jmks.v3i3.60Keywords:
optimization, artificial neural network, particle swarm 0ptimizationAbstract
Artificial Neural Network (ANN), also known as Jaringan Saraf Tiruan, is one of the methods commonly used for pattern recognition, classification, forecasting, and regression, depending on the problem or data used. While the results obtained are generally good, there are often issues with determining the initial parameters as the initial weights, which can lead to non-convergence of results. This is why a method is needed to optimize the ANN parameters to achieve better outcomes. Particle Swarm Optimization (PSO) was chosen as the method to optimize the ANN parameters (PSO-ANN). The best parameter values for PSO were predefined, with w (inertia weight) set to 0.8 and c1 and c2 (acceleration coefficients) set to 1.5. Subsequently, PSO-ANN was trained using a bank customer dataset to determine the categories of customers with credit problems or not. The results were compared with using ANN without parameter optimization. The obtained results showed an Accuracy rate of 82.6%, Precision of 91.1%, and Recall of 37.1%. This represents an improvement compared to the results of ANN without parameter optimization, which had an Accuracy rate of 80.1%, Precision of 89.5%, and Recall of 32.4%.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-nc-nd/4.0/88x31.png)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Hak Cipta dan Lisensi
Hak Cipta (Copyright)
Setiap artikel yang diterbitkan dalam Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika (JMKS), hak cipta akan hasil penelitiannya sepenuhnya menjadi milik penulis. Penulis berhak mencatatkan hak cipta atas hasil karyanya.
Lisensi
Lisensi yang digunakan dalam pengelolaan Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika (JMKS) adalah lisensi Atribusi Creative Commons seperti yang ditampilkan pada Lisensi Internasional Atribusi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 (tautan: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Jaminan Penulis
Penulis menjamin bahwa artikel tersebut asli, belum pernah dipublikasikan sebelumnya, tidak mengandung pernyataan tidak sah, tidak melanggar hak orang lain, tunduk pada hak cipta yang dipegang secara eksklusif oleh penulis dan bebas dari setiap hak pihak ketiga, dan bahwa setiap izin tertulis yang diperlukan untuk mengutip dari sumber lain telah diperoleh oleh penulis.
Hak Pengguna
Naskah yang diterbitkan di Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika (JMKS) boleh digunakan sebebas mungkin, selama mencantumkan sitasi/kutipan dan digunakan sebagai referensi. Di bawah lisensi Creative Commons, memungkinkan pengguna untuk menyalin, mendistribusikan, menampilkan, dan melakukan pekerjaan hanya untuk tujuan non-komersial. Pengguna juga perlu mengaitkan penulis dan mendistribusikan karya dalam jurnal.
Hak Penulis:
Penulis memiliki hak-hak berikut : Hak cipta, dan hak kepemilikan lainnya yang berkaitan dengan artikel, seperti hak paten. Hak untuk menggunakan substansi artikel dalam karya masa depan sendiri, termasuk kuliah dan buku. Hak untuk mereproduksi artikel untuk keperluan sendiri, asalkan salinannya tidak ditawarkan untuk dijual. Hak untuk mengarsipkan diri sendiri artikel tersebut. Hak untuk mengadakan perjanjian kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi artikel yang diterbitkan (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau mempublikasikannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan atas publikasi awal dalam jurnal ini.
Co-Authorship
Jika artikel tersebut disusun bersama oleh penulis lain, penandatangan formulir ini menjamin bahwa ia telah diberi wewenang oleh semua penulis bersama untuk menandatangani perjanjian ini atas nama mereka, dan setuju untuk memberi tahu rekan penulisnya tentang ketentuan persetujuan ini.
Pengakhiran
Perjanjian ini dapat diakhiri oleh penulis atau setelah pemberitahuan dua bulan di mana pihak lain telah secara material melanggar perjanjian ini dan gagal untuk memperbaiki pelanggaran tersebut dalam waktu satu bulan setelah diberikan pemberitahuan oleh pihak terminasi yang meminta pelanggaran tersebut untuk diperbaiki. Tidak ada pelanggaran atau pelanggaran perjanjian ini yang akan menyebabkan perjanjian ini atau lisensi apa pun yang diberikan di dalamnya untuk berakhir secara otomatis atau mempengaruhi definisi Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika (JMKS).
Royalti
Perjanjian ini memberikan hak kepada penulis untuk tidak ada royalti atau biaya lainnya. Sejauh diizinkan secara hukum, penulis melepaskan haknya untuk mengumpulkan royalti relatif terhadap artikel sehubungan dengan penggunaan artikel oleh atau sub-penerima lisensinya.
Pernyataan Privasi
Nama dan alamat email yang dimasukkan di situs jurnal ini akan digunakan secara eksklusif untuk tujuan jurnal ini dan tidak akan tersedia untuk tujuan lain atau untuk pihak lain. Namun, karena kemajuan dan ketersediaan teknik peretasan dan penambangan data yang ditemukan melalui Internet, Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika (JMKS) tidak akan dapat menjamin bahwa pihak lain tidak akan menambang alamat email pengguna kami dengan cara apa pun yang mungkin ditemukan Melalui internet.