SPK Prediksi Harga dengan JST Backpropagation PHP & Mysql

By , May 2, 2018,

Sistem pendukung keputusan atau sering kita kenal dengan SPK adalah sebuah konsep pengembangan aplikasi yang memungkinkan aplikasi tersebut dapat berfungsi untuk membantu user dalam mengambil, menentukan ataupun hanya sekedar menjadi dasar untuk pencarian solusi dari sebuah persoalan.

SPK sendiri dari segi kasus dapat digunakan sebagai berikut:

Perangkingan, memungkinkan SPK merangkin semua pilihan alternative sebagai sumber pengambilan keputusan yang akan di ambil

Prediksi, memungkinkan SPK untuk memprediksi keputusan berdasarkan variabel dari spk yang digunakan

Keputusan, meskipun kedua diatas sudah termasuk keputusan, namun dalam konsep ini spk lebih menjurus keputusan sebagai kesimpulan.

Nah kembali lagi ke topic yang kita bahas, JST atau jaringan syaraf tiruan, merupakan sebuah metode yang dapat digunakan dalam penelitian skripsi, tesis dan disertasi. Jaringan syaraf tiruan tergolong sebuah algoritma yang sangat kompleks.

Kompleksitas algoritma ini ditunjukkan dengan langkah-langkah proses dalam metode JST, terlebih lagi pada JST Backpropagation. Pada kasus ini JST Backpropagation kita kembangkan menggunakan pemrograman berbasis web PHP dan mysql.

Pertanyaanya, apakah bisa?, bisa .

Jika biasanya JST Backpropagation di kembangkan menggunakan matlab kali ini source code atau scriptnya kita buat menggunakan koding PHP dan database mysql.

Untuk rumus JST Backpropagation serta langkah-langkah perhitungan manualnya Saya menggunakan jurnal pdf yang ada di situs-situs kampus.

Pengalaman yang saya rasakan ketika mengembangkan aplikasi ini, sungguh luar biasa rumitnya karena aplikasi ini mengusung konsep artificial neural network. Yang dalam prosesnya memakan banyak resource pada server php. Namun Alhamdulillah akhirnya bisa juga pengembangan apliksi SPK pada kasus prediksi harga salah satu komoditi perkebunan.

Selain memakai referensi menggunakan jurnal yang ada di internet, saya pun mencari source code atau aplikasi backpropagation gratis yang ada di internet. Namun setelah saya cari kesana kemari ternyata jarang sekali atau bahkan tidak ada yang mengembangkan JST backpropagation ini menggunakna php mysql yang ada hanyalah potongan script ANN nya saja. Kebanyakan pengembang aplikasi membuat aplikasi ini dengan matlab.

Aplikasi Backpropagation dengan PHP & MYSQL

Halaman login aplikasi JST Backpropagation

Halaman login aplikasi JST Backpropagation

Halaman login aplikasi JST Backpropagation

Sebelum user dapat menggunakan aplikasi untuk memprediksi harga. Maka user di haruskan melakukan login kedalam aplikasi. Data login adalah username dan password yang di buat pada halaman admin.

Halaman dashboard aplikasi JST Backpropagation

Halaman dashboard aplikasi JST Backpropagation

Halaman dashboard aplikasi JST Backpropagation

Ini adalah halaman dashboard atau halaman awal antar muka aplikasi ketika user berhasil login atau masuk kedalam aplikasi. Pada tampilan ini user dapat melihat panduan sederhana tentang penggunaan aplikasi.

Halaman user aplikasi JST Backpropagation

Halaman user aplikasi JST Backpropagation

Halaman user aplikasi JST Backpropagation

Ini adalah halaman user. Halaman user merupakan halaman yang digunakan untuk menambah user, mengedit dan juga menghapus user yang menggunkan aplikasi backpropagation.

Halaman harga aplikasi JST Backpropagation

Halaman harga aplikasi JST Backpropagation

Halaman harga aplikasi JST Backpropagation

Ini adalah halaman harga. Pada halaman ini admin bertugas melakukan input data harga yang akan di gunakan sebagai proses perhitungan metode jst backpropagation. Untuk kasus ini data harga yang digunakan yaitu data perhari selama 14 hari atau 2 minggu.

Halaman pengaturan aplikasi JST Backpropagation

Halaman pengaturan aplikasi JST Backpropagation

Halaman pengaturan aplikasi JST Backpropagation

Ini adalah halaman pengaturan untuk pemrosesan metode backpropagation. Pengaturan yang dapat dilakukan yaitu penentuan epoch atau  iterasi atau pengulangan pemrosesan. Pengaturan selanjutnya yaitu maxError, max error merupakan error yang di toleranasi terhadap hasil perhitungan yang dilakukan.

Proses prediksi dengan harga

Halaman harga aplikasi JST Backpropagation

Halaman harga aplikasi JST Backpropagation

Ini adalah data harga yang tersimpan kedalam database yang akan digunakan sebagai prediksi.

Halaman pola aplikasi JST Backpropagation

Halaman pola aplikasi JST Backpropagation

Halaman pola aplikasi JST Backpropagation

Dari data harga yang tersedia selanjutnya adalah pembentukan pola untuk memulai perhitungan jaringan syaraf tiruan backpropagation.

Proses perhitungan 1

Proses perhitungan 1

Proses perhitungan 1

Proses perhitungan 2

Proses perhitungan 2

Proses perhitungan 2

Proses perhitungan 3

Proses perhitungan 3

Proses perhitungan 3

Proses perhitungan 4

Proses perhitungan 4

Proses perhitungan 4

Di atas merupakan proses perhitungan backpropagation. Dari hasil perhitungan tabel melebar kekanan hal ini disebabkan karena proses metode ini sangat panjang.

Hasil prediksi aplikasi jst backpropagation

Hasil prediksi aplikasi jst backpropagation

Hasil prediksi aplikasi jst backpropagation

Ini adalah hasil prediksi harga pada hari berikutnya dengan menggunkan proses perhitungan menggunakan algoritma jst backpropagation. Pada hasil akhir tersebut kita dapat melihat berapa harga yang di prediksi serta error yang terjadi.

 

Demikian aplikasi ANN atau aplikasi jst yang ada atau dapat diterapkan di sekitar kita. Untuk prediksi harga dapat pula di aplikasikan pada kasus misalnya harga sawit, harga buah buahan, harga penjualan barang, harga emas, serta harga komoditi lainya.