Blog Kuliah: Apikasi Sederhana

Jaringan Saraf Tiruan

Jaringan Saraf Tiruan (JST) atau Artificial Neural Network merupakan suatu pendekatan yang berbeda dari metode AI lainnya. JST merupakan suatu model kecerdasan yang diilhami dari struktur otak manusia dan kemudian diimplementasikan menggunakan program computer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran berlangsung. Setiap sel saraf mempunyai satu inti sel (nucleus). Inti sel akan bertugas melakukan proses informasi. Informasi sel akan diterima oleh dendrite yang merupakan dari cell body. Selain menerima informasi, dendrit juga menyertai axon sebagai keluaran dari suatu pemrosesan informasi. Informasi hasil olahan ini akan menjadi masukan bagi sel saraf lain dimana antar dendrite tersebut akan dipertemukan dengan sinapsis. Informasi yang dikirimkan antar neuron berupa rangsangan yang dilewatkan melalui dendrite. Informasi yang datang dan diterima oleh dendrite akan dijumlahkan dan dikirimkan melalui axon ke dendri terakhir yang bersentuhan dengan dendrite dari sel saraf lain. Informasi yang akan diterima oleh neuron lain jika memenuhi batasan tertentu yang lebih dikenal sebagai threshold (nilai ambang).
Gambaran di atas merupakan gambaran sederhana dari jaringan saraf, tetapi dari gambaran itu semua komponen dari sel saraf tersebut relevan bagi saraf model komputasi. Secara khusus, dapat dikatakan bahwa setiap unit komputasional dihitung dari beberapa fungsi input. Pengembangan terhadap jaringan saraf ini terus dilakuakan dan memunculkan harapan baru yang dicapainya suatu mesin yang dapat belajar sehingga tidak memerlukan adanya pengulangan proses perhitungan yang sama untuk persoalan yang mirip.

Sesuai penjabaran diatas, disini kita akan mencobakan JST sederhana menggunakan MatLab

CONTOH PERMASALAHAN