Jaringan Syaraf Tiruan (JST)

Jaringan syaraf tiruan (Arificial Neural Nerwork) adalah sistem permroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan syaraf biologi. JST dibentuk sebagai generalisasi model matematika dari jaringan syaraf biologi, dengan asumsi bahwa:

  • Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana (neuron).
  • Sinyal dikirimkan diantara neuron-neuron melalui penghubung-penghubung.
  • Penghubung antar neuron memiliki bobot yang akan memperkuat atau memperlemah sinyal.
  • Untuk menentukan output, setiap neuron menggunakan fungsi aktifasi (biasanya bukan fungsi linear) yang dikenakan pada penjumlahan input yang diterima. Besarnya output ini selanjutnya dibandingkan dengan suatu batas ambang.

Jaringan Syaraf Tiruan ditentukan oleh 3 hal:

  1. Pola hubungan antar neuron (disebut arsitektur jaringan).
  2. Metode untuk menentukan bobot enghubung (disebut metode training atau learning atau algoritma).
  3. Fungsi aktifasi.

Sebagai contoh, perhatikan neuron Y pada gambar dibawah

JST Neuron Y

Y menerima input dari neuron x1, x2 dan x3 dan  dengan bobot hubungan masing-masing adalah  w1, w2 dan w3. Ketiga impuls neuron yang ada dijumlahkan

net = x1w1+x2w2+x3w3

Besarnya impuls yang diterima oleh Y mengikuti fungsi aktivasi y = f(net). Apabila nilai fungsi aktivasi cukup kuat, maka sinyal akan diteruskan. Nilai aktivasi (keluaran model jaringan) juga dapat dipakai sebagai dasar untuk merubah bobot.

You Might Also Like

14 Comments

  1. opickaza

    wah kalau biologi ane nggak terlalu paham mbak ida

    Heheheh, saya juga masih belajar, Mas Opick. .. :senyum:

  2. Lidya

    pusing ah idah malem2 belajar hehehe

    Aku lagi suka belajar, Mom. 😆

  3. BlogS of Hariyanto

    saya pernah membaca tentang jaringan syaraf tiruan..dan ini sebagai dasar dari artificial intelligence 🙂

    Dan itu memang benar, Om.
    Saya suka yang berbau AI ini. . :senyum:

  4. Wong Cilik

    wah, jadi ingat pas belajar AI mbak … 😀

    pernah dapat materi ini ya, mas?

  5. kakaakin

    Hehe.. pastinya materi ini gak pernah kuterima waktu aku kuliah dulu 😀

    Ehem. . .padahal sangat WAW lho, kak. . . :senyum:

  6. imamboll

    selamat pagi mbak idah yg lagi galau dengan skripsi, wkwk

    kaburrrrrrrrrrrrrrrrr

    Tinggal nunggu ujian hooo. .. :melet:

  7. kangyaannn

    nyimak aja Id…

    monggo, mas. ..

  8. arif

    kalau dibaca sekilas, semacam pembobotan proporsional sebagai input proses selanjutnya

    Betul sekali, mas. . .
    Untuk menghitung bobot sebagai masukan. . :senyum:

    Terimakasih sudah berkunjung. . . ^_*

  9. cumakatakata

    haduh,….
    berat pembahasannya euy… lier… :pusing:

    Waduh, jangan lier2 mas, jangan pusing juga eaaa. . 😆
    .
    .
    .
    .
    Terimakasih sudah berkunjung. . . ^_*