16
jika inputnya lebih dari 1. Sedangkan jika nilai input terletak antara -1 dan 1,
maka outputnya akan bernilai sama dengan nilai inputnya. Fungsi symmetric
saturating linear dirumuskan sebagai (Demuth, 1998):
y = 1, jika
1
x
y = x, jika
1
1
x
y = -1, jika
1
x
Gambar 2.10 Jaringan Syaraf Tiruan Symmetric Saturating Linear
Sumber: Neuro-Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy & Jaringan Syaraf, 2010
6)
Fungsi sigmoid biner
Fungsi ini digunakan untuk jaringan syaraf yang dilatih dengan
menggunakan metode backpropagation. Fungsi sigmoid biner
memiliki nilai
pada range 0 sampai 1. Oleh karena itu,fungsi ini sering digunakan untuk
jaringan syaraf yang membutuhkan nilai output yang terletak pada interval 0
sampai 1. Namun,
fungsi ini bisa juga digunakan oleh jaringan syaraf yang
nilai outputnya 0 atau 1. Fungsi sigmoid biner dirumuskan sebagai (Demuth,
1998):
x
e
x)
f
y
1
1
(
dengan
)]
(x
1
)[
(x
)
(x
'
f
f
f
 |