Perbandingan Performa Optimizer
Evaluasi dan perbandingan tiga algoritma optimasi (Adam, SGD, LBFGS) pada model ANN dengan arsitektur 64 - 32 - 16.
Arsitektur
64-32-16
Hidden Layers
Fitur Input
7
Variabel
Data Training
451
80:20
Optimizer Terbaik
LBFGS
R2 = 1.000000
Tabel Perbandingan Metrik Evaluasi
3 Optimizer
| Optimizer | R2 Score | MAE (Rp) | RMSE (Rp) | MAPE (%) | Akurasi (%) | Iterasi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ADAM | 0.998373 | 3.015.252 | 3.896.763 | 0.6029 | 99.3971 | 841 |
| SGD | -4155943.143362 | 182.988.648.965 | 196.917.211.450 | 35456.8250 | -35356.8250 | 12 |
| LBFGS Terbaik | 1.000000 | 2.612 | 8.701 | 0.0006 | 99.9994 | 1009 |
R2 Score per Optimizer
MAE per Optimizer (Rp)
MAPE per Optimizer (%)
Loss Curve (Training)
Kesimpulan Perbandingan
Berdasarkan hasil evaluasi terhadap tiga algoritma optimizer yang diuji pada model ANN dengan arsitektur 64-32-16, optimizer LBFGS menunjukkan performa terbaik dengan nilai R2 Score sebesar 1.000000 dan tingkat kesalahan rata-rata (MAE) sebesar Rp 2.612.
Hasil ini menunjukkan bahwa model mampu memprediksi harga KPR rumah di Sapphire Residence Tegal dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi, sehingga layak digunakan sebagai dasar dalam sistem pendukung pengambilan keputusan bagi calon pembeli maupun pihak pengembang.