Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan

Oct 8, 2024

Jaringan Syaraf Tiruan (JST)

Pendahuluan

  • Materi pembelajaran tentang Jaringan Syaraf Tiruan (JST).
  • JST berasosiasi dengan jaringan syaraf biologis pada otak manusia.

Komponen Utama Neuron

  • Dendrit: Menerima informasi (jalur input).
  • Badan Sel (Soma): Mengolah informasi, memiliki inti sel (nukleus).
  • Akson: Mengirimkan sinyal (jalur output) ke neuron lain melalui sinapsis.

Konsep Dasar JST

  • JST meniru cara kerja jaringan syaraf biologis.
  • Memproses informasi dan fungsi aktivasi untuk menghasilkan output.

Struktur Model JST

  • Terdiri dari input (node), bobot (weights), fungsi aktivasi, dan output.
  • Output bisa beda jumlah dengan input.
  • Summing Function: Mencari rata-rata bobot dari semua input.

Karakteristik Jaringan Syaraf Tiruan

  • JST belajar dari pengalaman (contoh pengenalan objek).
  • Terdapat beberapa aspek yang mempengaruhi karakteristik JST:
    • Arsitektur Jaringan: Lapisan input, output, dan lapisan tersembunyi.
    • Bobot: Ditentukan oleh proses pelatihan.
    • Fungsi Aktivasi.

Arsitektur Jaringan

  1. Single Layer Net:
    • Satu lapisan input dan output, tanpa lapisan tersembunyi.
  2. Multi Layer Net:
    • Terdapat satu atau lebih lapisan tersembunyi.
    • Mampu menyelesaikan masalah lebih kompleks.
  3. Kompetitif Net:
    • Neuron bersaing untuk menjadi neuron aktif.

Paradigma Pembelajaran

  • Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning):
    • Contoh: HEP, Perceptron, Back Propagation.
    • Target output diketahui.
  • Pembelajaran Tidak Terawasi (Unsupervised Learning):
    • Kategori dan output tidak diketahui sebelumnya.
    • JST mengelompokkan data berdasarkan ciri-ciri.

Fungsi Aktivasi

  • Menentukan keluaran neuron.
  • Berbagai jenis fungsi aktivasi:
    • Threshold: Menghasilkan output 1 atau 0.
    • Hard Limit: Nilai tetap (biasanya 0).
    • Sigmoid: Nilai antara 0 dan 1.
    • Bipolar: Nilai antara -1 dan 1.

Aplikasi JST

  • Contoh aplikasi:
    • Presensi menggunakan sidik jari.
    • Face unlock pada smartphone.
    • Peramalan cuaca.

Penutup

  • Terima kasih atas perhatian, sampai jumpa di pembelajaran selanjutnya.