Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan Syaraf Tiruan merupakan teknologi yang lahir dari upaya manusia untuk mencari tahu bagaimana sistem koordinasi hewan terjadi, bagaimana syaraf bekerja, mengoptimasi diri, dan mampu menjadi pusat segala sistem hayati hewan (Situngkir dan Surya, 2003). Suatu jaringan saraf tiruan memproses sejumlah besar informasi secara paralel dan terdistribusi, hal ini terinspirasi oleh model kerja otak biologis.

Beberapa definisi tentang jaringan saraf tiruan adalah sebagai berikut:

1. Jaringan Syaraf Tiruan adalah suatu struktur pemroses informasi yang terdistribusi dan bekerja secara paralel, terdiri atas elemen pemroses (yang memiliki memori lokal dan beroperasi dengan informasi lokal) yang diinterkoneksi bersama dengan alur sinyal searah yang disebut koneksi. Setiap elemen pemroses memiliki koneksi keluaran tunggal yang bercabang (fan out) ke sejumlah koneksi kolateral yang diinginkan (setiap koneksi membawa sinyal yang sama dari keluaran elemen pemroses tersebut). Keluaran dari elemen pemroses tersebut dapat merupakan sebarang jenis persamaan matematis yang diinginkan. Seluruh proses yang berlangsung pada setiap elemen pemroses harus benar-benar dilakukan secara lokal, yaitu keluaran hanya bergantung pada nilai masukan pada saat itu yang diperoleh melalui koneksi dan nilai yang tersimpan dalam memori lokal (HechtNielsend, 1988).
2. Haykin, S. (1994), mendefinisikan jaringan saraf sebagai berikut: Sebuah jaringan saraf adalah sebuah prosesor yang terdistribusi parallel dan mempuyai kecenderungan untuk menyimpan pengetahuan yang didapatkannya dari pengalaman dan membuatnya tetap tersedia untuk digunakan. Hal ini menyerupai kerja otak dalam dua hal yaitu: ( 1) Pengetahuan diperoleh oleh jaringan melalui suatu proses belajar; (2) Kekuatan hubungan antar sel saraf yang dikenal dengan bobot sinapsis digunakan untuk menyimpan pengetahuan.
3. Zurada, J.M. (1992), mendefinisikan Jaringan Syaraf Tiruan sebagai sistem saraf tiruan atau jaringan saraf tiruan adalah sistem selular fisik yang dapat memperoleh, menyimpan dan menggunakan pengetahuan yang didapatkan dari pengalaman.

Neuron adalah unit pemroses informasi yang menjadi dasar dalam pengoperasian Jaringan syaraf tiruan. Neuron terdiri atas tiga elemen pembentuk (Siang, 2005):

1. Himpunan unit-unit yang dihubungkan dengan jalur koneksi. Jalur-jalur tersebut memiliki bobot / kekuatan yang berbeda-beda. Bobot yang bernilai positif akan memperkuat sinyal dan yang bernilai negatif akan memperlemah sinyal yang dibawanya. Jumlah, Struktur, dan pola hubungan antar unit-unit tersebut akan menentukan arsitektur jaringan (dan juga model jaringan yang terbentuk).
2. Suatu unit penjumlah yang akan menjumlahkan input-input sinyal yang sudah dikalikan dengan bobotnya.
3. Fungsi aktivasi yang akan menentukan apakah sinyal dari input neuron akan diteruskan ke neuron lain ataukah tidak.

Teknologi Jaringan syaraf tiruan memberikan perubahan epistemologis pada sistem pemrograman dibandingan pemrograman tradisional. Jaringan Syaraf Tiruan memproses informasi dengan cara yang sangat berbeda dengan cara konvensional. Perbedaan pemrograman Jaringan Syaraf Tiruan dan cara konvensional disajikan pada Tabel di bawah ini:

Jaringan Syaraf Tiruan	Pemrograman Tradisional
Komputasi dilakukan secara paralel dan terdistribusi dalam unit pemrosesan data dengan jumlah yang banyak	Komputasi dilakukan secara serial
Informasi terdistribusi dalam jaringJaringan Syaraf Tiruan	Informasi teralokasi dalam tempat tertentu
Disebut teknologi pemroses parallel terdistribusi (Parallel distributed processing)

Sumber : Situngkir dan surya 2003b diringkas.

Pemrosesan informasi dalam Jaringan Syaraf Tiruan dapat disingkat sebagai berikut : Sinyal (baik berupa aksi ataupun potensial) muncul sebagai masukan unit (sinapsis); efek dari tiap sinyal ini dinyatakan sebagai bentuk perkalian dengan sebuah nilai bobot untuk mengindikasikan kekuatan dari sinapsis. Semua sinyal yang diberi pengali bobot ini kemudian dijumlahkan satu sama lain untuk menghasilkan unit aktivasi. Jika aktivasi ini melampaui sebuah batas ambang tertentu maka unit tersebut akan memberikan keluaran dalam bentuk respon terhadap masukan. Unit aktivasi ini kemudian dibandingkan dengan sebuah nilai ambang, dan hasilnya dimasukkan kedalam fungsi transfer (fungsi non-linier) yang akan menghasilkan sebuah keluaran.

Aktivasi dari unit masukan diatur dan diteruskan melalui jaring hingga nilai dari keluaran dapat ditentukan. Jaring berperan sebagai fungsi vektor yang mengambil satu vektor pada masukan dan mengeluarkan satu vektor lain pada keluaran. Model Jaringan Syaraf Tiruan dapat memiliki sebuah lapisan bobot, dimana masukan dihubungkan langsung dengan keluaran, atau beberapa lapisan yang didalamnya terdapat beberapa lapisan tersembunyi, karena berada tersembunyi diantara neuron masukan dan keluaran. jaring syaraf menggunakan unit tersembunyi untuk menghasilkan representasi pola masukan secara internal didalam jaring syaraf. Fungsi transfer (non-linier) yang digunakan dalam tiap neuron (baik dilapisan masukan, keluaran, atau lapisan tersembunyi) dapat berupa fungsi nilai ambang, fungsi linier, fungsi sigmoid, ataupun fungsi gaussian, tergantung dari karakter neuron sesuai keinginan kita.