Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network)

Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network) adalah sebuah model komputasi yang terinspirasi dari struktur dan fungsi jaringan syaraf biologis dalam otak manusia.

Model ini digunakan untuk memodelkan dan menyelesaikan masalah yang kompleks dengan cara yang mirip dengan cara kerja otak manusia.

Apa itu Jaringan Syaraf Tiruan?

Jaringan Syaraf Tiruan terdiri dari sejumlah kecil unit pemrosesan yang disebut neuron. Neuron-neuron ini terhubung satu sama lain melalui koneksi yang disebut sinapsis. Setiap neuron menerima sinyal input, memprosesnya, dan menghasilkan sinyal output.

Jaringan Syaraf Tiruan dapat digunakan untuk berbagai macam tugas, seperti pengenalan pola, klasifikasi data, prediksi, dan pengendalian. Model ini sangat berguna dalam bidang kecerdasan buatan, pengolahan bahasa alami, pengenalan suara, dan banyak lagi.

Konsep dan Karakteristik Jaringan Syaraf Tiruan (JST)

1. Arsitektur Jaringan

1. Single Layer
2. Multi Layer

2. Pelatihan/Pembelajaran

1. Perceptron
2. Backpropagation

3. Fungsi Aktivasi

1. Fungsi treshold (fungsi ambang batas)
2. Fungsi sigmoid
3. Fungsi identitas

Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan

Pelatihan jaringan syaraf dilakukan untuk menemukan bobot-bobot yang terdapat dalam setiap lapisan jaringan. Terdapat dua jenis pelatihan dalam sistem jaringan syaraf tiruan:

1. Proses Belajar Terawasi (Supervised Learning)

Dalam proses belajar terawasi, jaringan diasumsikan memiliki seorang guru. Pelatihan dilakukan dengan memberikan data training yang terdiri dari pasangan input dan output yang diharapkan.

Data training ini biasanya diperoleh dari pengalaman atau pengetahuan seseorang dalam menyelesaikan masalah. Beberapa metode pembelajaran pada supervised learning meliputi delta rule, backpropagation, dan counterpropagation.

2. Proses Belajar Tak Terawasi (Unsupervised Learning)

Dalam proses belajar tak terawasi, tidak ada “guru” yang mengajar jaringan. Jaringan hanya diberi input tanpa vektor target. Jaringan akan memodifikasi bobotnya sehingga untuk input yang hampir sama, output yang dihasilkan pun hampir sama (cluster units). Metode yang digunakan antara lain Kohonen Self Organizing Map.

Cara Kerja Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan Syaraf Tiruan terdiri dari beberapa lapisan yang disebut layer. Setiap layer terdiri dari beberapa neuron yang terhubung satu sama lain. Ada tiga jenis layer dalam jaringan syaraf tiruan:

1. Input Layer: Layer pertama dalam jaringan syaraf tiruan yang menerima input dari luar.
2. Hidden Layer: Layer tengah dalam jaringan syaraf tiruan yang memproses input dan menghasilkan output yang lebih kompleks.
3. Output Layer: Layer terakhir dalam jaringan syaraf tiruan yang menghasilkan output dari proses yang telah dilakukan.

Setiap koneksi antara neuron-neuron memiliki bobot yang menggambarkan kekuatan koneksi tersebut. Bobot ini dapat diubah selama proses pembelajaran jaringan syaraf tiruan untuk meningkatkan performa model.

Proses pembelajaran jaringan syaraf tiruan melibatkan pemrosesan data pelatihan yang diketahui outputnya. Jaringan syaraf tiruan akan melakukan perhitungan, membandingkan output yang dihasilkan dengan output yang diharapkan, dan memperbarui bobot koneksi dengan menggunakan algoritma pembelajaran tertentu.

Keuntungan Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan Syaraf Tiruan memiliki beberapa keuntungan yang membuatnya menjadi model komputasi yang populer:

1. Adaptabilitas: Jaringan Syaraf Tiruan dapat belajar dan beradaptasi dengan data baru, sehingga dapat menghasilkan prediksi dan solusi yang lebih akurat seiring waktu.
2. Kemampuan Pemrosesan Paralel: Jaringan Syaraf Tiruan dapat memproses banyak informasi secara paralel, sehingga memiliki kecepatan pemrosesan yang tinggi.
3. Kemampuan Generalisasi: Jaringan Syaraf Tiruan dapat menemukan pola dan hubungan yang kompleks dalam data, sehingga dapat menghasilkan solusi yang lebih umum dan berguna.

Kesimpulan

Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network) adalah model komputasi yang terinspirasi dari struktur dan fungsi jaringan syaraf biologis dalam otak manusia.

Model ini digunakan untuk memodelkan dan menyelesaikan masalah yang kompleks dengan cara yang mirip dengan cara kerja otak manusia. Jaringan Syaraf Tiruan memiliki banyak keuntungan, seperti adaptabilitas, kemampuan pemrosesan paralel, dan kemampuan generalisasi.