Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation

LancangKuning.com - Pernahkah kalian mendengar tentang jaringan syaraf tiruan? Istilah jaringan syaraf tiruan (JST) bukanlah istilah yang awam bagi masyarakat terutama masyarakat Indonesia. Jaringan syaraf tiruan adalah sebuah model pemprosesan informasi oleh mesin atau komputer yang di atur sedemikian rupa agar menyerupai jaringan syaraf asli pada otak manusia.

JST dikembangkan agar mesin atau komputer dapat belajar mengolah informasi atau data secara mandiri dan dapat terus belajar. Tentunya hal ini akan memberi banyak manfaat dalam perkembangan teknologi di dunia dengan menghasil produk - produk yang ‘pintar’ dan dapat memudahkan pekerjaan manusia.

Kelebihan JST

Baca Juga : Tempat Wisata di Riau

1. Adaptive learning, artinya jaringan syaraf tiruan mampu belajar secara adaptif dengan meminimalisisr kesalahan yang telah dilakukan sebelumnya. Hal ini membuat jaringan syaraf tiruan akan semakin membaik setiap kali melakukan suatu proses.
2. Self-Organisation, artinya jaringan dapat mengolah dan mengorganisasikan data sendiri tanpa membutuhkan bantuan pengembang atau manusia.
3. Fault Tolerance, artinya jaringan dapat mengurangi peluang terjadinya kesalahan baik kesalahan kecil maupun kesalahan fatal.
4. Kemampuan belajar, hal ini karena jaringan dapat belajar secara terus menerus dan selalu melakukan perbaikan terhadap kesalahan yang pernah dilakukan sebelumnya. Hal ini membuat masalah yang sulit dipecahkan akan dapat diselesaikan selama sistem diberi waktu untuk terus belajar.

Lalu seperti apa jaringan syaraf tiruan mengolah informasi? Komputer menggunakan metode yang disebut deep learning yang memungkinkan komputer untuk belajar dalam penyelesaian suatu masalah. Deep Learning adalah cabang Machine Learning paling menarik dan kuat. Ini adalah teknik yang mengajarkan komputer untuk melakukan sesuatu secara alami seperti manusia.

Baca Juga : Akreditasi Jurusan Kampus Universitas Pendidikan Ganesha

Deep learning adalah teknologi utama di yang memungkinkan adanya mobil tanpa pengemudi, dimana mobil mampu mengenali tanda berhenti atau membedakan antara pejalan kaki dan tiang listrik. Deep learning juga menjadi kunci dari perkembangan pengenal suara di perangkat konsumen seperti pada smartphone, tablet, TV, dan speaker. Deep learning mendapat banyak perhatian dan respon positif karena menjadi kunci menuju masa depan yang penuh dengan artificial intellegence atau kecerdasan buatan. 

Jaringan saraf (juga disebut "perceptrons") telah ada sejak 1940-an, namun dalam beberapa dekade terakhir menjadi semakin populer dan banyak digunakan. Hal ini dikarenakan adanya suatu metode yang disebut backpropogation yang membuat jaringan mampu menyesuaikan lapisan neuron tersembunyi mereka dalam situasi di mana hasilnya tidak sesuai dengan harapan pengembang.

Seperti jaringan yang dirancang untuk mengenali anjing, yang salah mengidentifikasi kucing. Algoritma Backpropogation adalah metode pembelajaran bagi jaringan syaraf tiruan. Algoritma Backpropagation mencari peluang kesalahan terendah yang dapat terjadi dalam ruang berat menggunakan teknik yang disebut aturan delta atau gradient descent. Bobot yang meminimalkan fungsi kesalahan kemudian dianggap sebagai solusi untuk masalah pembelajaran.

Baca Juga : ​Tempat Wisata di Pekanbaru

Sederhananya, deep learning bisa dianalogikan seperti produksi barang di suatu pabrik. Terdapat bahan mentah yang akan di proses atau dikenali. Objek kemudian masuk dijalankan melalui beberapa tahap pemeriksaan atau akan kita sebut sebagai layer.

Setiap layer akan melakukan satu tugas tertentu. Misalnya proses tersebut bertujuan untuk mengenali objek yang melewatinya, maka layer pertama mungkin bertugas untuk mengenali kecerahan dari setiap pixel obejk tersebut. Layer kedua kemudian mengenali sudut dan sisi dari objek. Layer selanjutnya kemudian bertugas untuk mengenali tekstur dan bentuk dari objek.

Layer selanjutnya dapat berupa pengenalan yang lebih rumit dan kompleks. Setelah semua proses selesai, backpropogation akan dilakukan oleh pengembang untuk mengkoreksi kesalahan yang terjadi pada layer – layer yang telah dilalui. Perbaikan inilah yang akan membuat sistem menjadi lebih baik dalam mengolah informasi dan membuat sistem ‘belajar’. Semakin banyak proses yang dilalui maka sistem akan semakin baik dan akhirnya sistem tidak terus menerus membutuhkan manusia untuk menjalankan fungsinya.(Aldi)