Neural Network (NN) atau Jaringan Syaraf Tiruan

Tugas kali ini adalah tugas softskill mata kuliah Pengantar Komputasi Modern. Saya akan membahas tentang yang terkait dengan bidang ilmu yaitu tentang Neural Network (NN) atau Jaringan Syaraf Tiruan.

Setiap manusia di dunia ini memiliki cara berfikir yang berbeda – beda. Tidak ada dua otak manusia yang sama, setiap otak selalu berbeda. Beda dalam ketajaman, ukuran dan pengorganisasiannya. Salah satu cara untuk memahami bagaimana otak bekerja adalah dengan mengumpulkan informasi dari sebanyak mungkin scan otak manusia dan memetakannya. Hal tersebut merupakan upaya untuk menemukan cara kerja rata-rata otak manusia itu. Peta otak manusia diharapkan dapat menjelaskan misteri mengenai bagaimana otak mengendalikan setiap tindak tanduk manusia, mulai dari penggunaan bahasa hingga gerakan.

Menurut sejarahnya : Dari teori ‘Cognitive Science’ dibuatlah suatu model untuk disimulasikan pada komputer, dan dalam perkembangannya yang dikenal berbagai sistem kecerdasan buatan yang salah satunya adalah jaringan saraf tiruan. Dibandingkan dengan bidang ilmu yang lain, jaringan saraf tiruan relatif masih baru. Konsep Neural network sudah ada sejak tahun 1943 dan diperkenalkan perhitungan model neural network oleh Warren McCulloch dan Walter Pitts. Mereka mencoba untuk memformulasikan model matematis sel-sel otak. Metode yang dikembangkan berdasarkan sistem saraf biologi ini, merupakan suatu langkah maju dalam industri komputer dan melakukan beberapa kombinasi processing unit sederhana yang dapat memberikan peningkatan pada kekuatan komputasi. Kemudian di kembangkan oleh Rosenblatt pada tahun 1950 dan berhasil menemukan sebuah two-layer network yang dikenal dengan perceptron. Karena dinilai belum sempurna maka pengkajian terhadap neural network terus dikembangkan hingga penelitian terakhir adalah mesin Boltzmann, jaringan Hopfield, model pembelajaran kompetitif, multilayer network,  dan teori model resonansi adaptif.

Tadi sedikit sejarah Neural Network dan sekarang saya akan menjelaskan definisi atau arti dari Neural Network atau Jaringan Syaraf Tiruan. Neural Network atau Jaringan Syaraf Tiruan merupakan algoritma komputasi yang meniru cara kerja sel syaraf. Semua sinyal yang masuk dikalikan dengan bobot yang ada pada tiap masukan, oleh sel neuron, semua sinyal yang sudah dikalikan dengan bobot dijumlahkan kemudian ditambah lagi dengan bias. Hasil penjumlahan ini diinputkan ke suatu fungsi (fungsi aktifasi) menghasilkan keluaran dari neuron. neural network juga merupakan ilmu soft computing yang termasuk non linier program dimana dia mengadopsi kemampuan otak kita (jaringan syaraf) yang mampu memberikan stimulasi (rangsangan), melakukan proses dan memberikan output (respon). Tentu kekuatan komputasi otak manusia merupakan suatu keunggulan di dalam kajian ilmu pengetahuan.

Fungsi Neural network dapat mengklasifikasi dan memetakan pola yang didapat dari input (stimulasi) ke dalam pola baru pada output. Neural network dapat menyimpan pola yang akan dipanggil kembali, mengoptimasi permasalahan dan memprdiksi. Gak salah jika kita menyebut neural network itu sama seperti jaringan syaraf tiruan. Ide dasar pembuatannya tak lain dimulai dari otak manusia dimana terdiri dari berjuta2 neuron. Neuron sendiri berfungsi untuk memproses tiap informasi yang masuk. Satu neuron terdiri dari akson dan dendrit. Tiap sel syaraf terhubung dengan syaraf yang lain hingga mencapai 104 sinapsis.

Dari gambar di atas, bisa dilihat ada beberapa bagian dari otak manusia, yaitu :

• Dendrit (Dendrites) berfungsi untuk mengirimkan impuls yang diterima ke badan sel syaraf.

• Akson (Axon) berfungsi untuk mengirimkan impuls dari badan sel ke jaringan lain

• Sinapsis berfungsi sebagai unit fungsional di antara dua sel syaraf.

Jika diatas tentang struktur syaraf manusia dibawah ini kita akan mengenal struktur neural network. Seperti yang sudah diucapkan diatasi Artificial neural network/neural network/neural network buatan.

Artificial Neural Network mengadopsi mekanisme berpikir sebuah sistem atau aplikasi yang menyerupai otak manusia, baik untuk pemrosesan berbagai sinyal elemen yang diterima, toleransi terhadap kesalahan/error, dan juga parallel processing. Strukturnya ga jauh beda dengan struktur syaraf manusia, berikut penjelasannya :

 

• Input, berfungsi seperti dendrite.

• Output, berfungsi seperti akson.

• Fungsi aktivasi, berfungsi seperti sinapsis.

Kegunaan Neural Network dalam kehidupan nyata :

• Mendeteksi golongan darah manusia menggunakan teknik pengolahan citra.

• Memprediksi pasar saham.

• Pengontrolan gerakan pada robot / robotik.

• Menganalisis sel kanker dan masih banyak lagi.

• Perkiraan Fungsi, atau Analisis Regresi, termasuk prediksi time series dan modeling.

• Klasifikasi, termasuk pengenalan pola dan pengenalan urutan, serta pengambil keputusan dalam pengurutan.

• Pengolahan data, termasuk penyaringan, pengelompokan, dan kompresi.

Demikian sedikit informasi tentang Neural Network (NN) atau Jaringan Syaraf Tiruan, apabila ada kesalahan kata mohon dimaklumi karena kita sama-sama belajar. Jika ada yang kurang mohon ditambahkan. Terima kasih yaaa sudah membacanya :)

Kecerdasan Buatan (Pengantar Komputasi Modern)

Tugas kali ini adalah tugas softskill mata kuliah Pengantar Komputasi Modern. Saya akan membahas tentang Kecerdasan Buatan. Tetapi saya akan menjelaskan tentang Komputasi terlebih dahulu.

Komputasi adalah cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Hal ini disebut dengan teori komputasi, suatu sub-bidang dari ilmu komputer dan matematika. Selama ribuan tahun, perhitungan dan komputasi umumnya dilakukan dengan menggunakan pena dan kertas, atau kapur dan batu tulis, atau dikerjakan secara mental, kadang-kadang dengan bantuan suatu tabel. Namun sekarang, kebanyakan komputasi telah dilakukan dengan menggunakan komputer. Banyak implementasi kecerdasan buatan dalam bidang komputer, antara lain adalah Decision Support System (Sistem Pendukung Keputusan), Robotic, Natural Language (Bahasa Alami), Neural Network (Jaringan Saraf) dan lain-lain.

Kecerdasan Buatan (AI) adalah cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan.

Tujuan kecerdasan buatan yang diimplementasikan dalam pengembangan sistem pakar adalah :

1. Memberikan penyederhanaan solusi untuk kasus-kasus yang kompleks dan berulang-ulang. 
2. Masyarakat awam non-pakar dapat memanfaatkan keahlian di dalam bidang tertentu tanpa kehadiran langsung seorang pakar.
3. Meningkatkan produktivitas kerja, yaitu bertambah efisiensi pekerjaan tertentu serta hasil solusi kerja penghematan waktu dalam menyelesaikan masalah yang kompleks.
4. Memungkinkan penggabungan berbagai bidang pengetahuan dari berbagai pakar untuk dikombinasikan. 
5.  Pengetahuan dari seorang pakar dapat didokumentasikan tanpa ada batas waktu.