Apa Saja Kelebihan dan Kekurangan Artificial Neural Networks?

Pernah mendengar tentang jaringan komputasi yang memiliki struktur serupa dengan otak manusia? Ya, jaringan itu disebut dengan Artificial Neural Networks atau biasa disingkat ANN. Meskipun memiliki struktur dan cara kerja mirip otak manusia, adakah kelebihan dan kekurangan Artificial Neural Network ini untuk pemrograman data? Mari simak kelanjutannya berikut ini.

Apa Itu Artificial Neural Networks?

Artificial Neural Network adalah jaringan komputasi kecerdasan buatan yang meniru sistem dan cara kerja otak. Ia terkadang disebut juga sebagai jaringan saraf tiruan karena konsepnya yang berkiblat pada susunan saraf biologis yang membangun struktur otak manusia. Serupa dengan struktur otak, ANN juga memiliki neuron-neuron yang saling berhubungan satu sama lain dalam berbagai lapisan jaringan. Neuron ini kemudian dikenal sebagai nodes.

Seperti yang Anda ketahui, jaringan saraf dalam otak manusia terdiri dari dendrit, sel nukleus, sinaps, dan axon. ANN meniru fungsi dari keempat bagian tersebut. Data input berperan layaknya fungsi dendrit, sel nukleus menjadi nodes, sinaps menjadi bobot, dan axon menjadi output.

Lebih lanjut, ANN terstruktur setidaknya dalam tiga lapisan, yaitu input layer, hidden layer, dan output layer. Seperti namanya, input layer menerima input dalam berbagai format berbeda yang disediakan oleh programmer. Hidden layer berperan sebagai jaringan antara yang berfungsi untuk mengalkulasikan dan menemukan segala bentuk fitur dan pola yang tersembunyi. Sedangkan, output layer adalah hasil dari proses transformasi yang telah terjadi pada hidden layer.

Bagaimana Artificial Neural Networks Bekerja?

Artificial Neural Networks bekerja dengan menerima input dalam berbagai format. Kemudian, masing-masing input dikalikan dengan bobot yang sesuai. Bobot adalah detail yang digunakan oleh ANN untuk memecahkan suatu masalah tertentu. Umumnya, bobot juga merujuk pada kekuatan interkoneksi antar-neuron pada jaringan saraf Artificial.

Bila jumlah bobot sama dengan nol, maka perlu ditambahkan bias untuk membuat output tidak sama dengan nol. Namun, bisa juga dengan menambahkan sesuatu yang lain untuk meningkatkan respons sistem. Bila bias memiliki input yang sama, maka bobot pun sama dengan 1. Total input berbobot dapat berada dalam kisaran 0 hingga tak terhingga positif. Untuk menjaga respons agar berada dalam batas nilai yang dimau, maka nilai maksimum tertentu harus di-benchmark. Di sisi lain, total input berbobot dilewatkan menggunakan fungsi aktivasi.

Fungsi aktivasi pada Artificial Neural Networks mengacu pada set fungsi transfer yang dapat digunakan untuk mencapai output yang Anda inginkan. Beberapa himpunan fungsi yang biasanya digunakan adalah fungsi aktivasi sigmodial hiperbolik biner, linear, dan tan.

Kelebihan dan Kekurangan Artificial Neural Networks

Lalu, adakah kelebihan dan kekurangan dari Artificial Neural Network? Berikut ini adalah rangkumannya.

- Kelebihan

• Kemampuan pemrosesan paralel. Artificial Neural Network memiliki nilai numerik yang memungkinkannya untuk melakukan lebih dari satu tugas secara bersamaan.
• Menyimpan data di seluruh jaringan. Alih-alih disimpan di database, data yang digunakan akan disimpan di seluruh jaringan. Dengan begitu, proses kerja jaringan tidak akan terhambat bila terjadi data hilang.
• Menghasilkan output bahkan dengan data yang tidak memadai.
• Memiliki distribusi memori.
• Mampu menoleransi kesalahan.

- Kekurangan

• Tidak ada pedoman khusus untuk menentukan struktur ANN. Anda perlu mengalami beberapa percobaan dan kegagalan agar berhasil.
• Perilaku jaringan yang tidak dikenali. Hal ini adalah kekurangan yang paling menonjol dari ANN. Ketika ANN menghasilkan solusi pengujian, tidak ada penjelasan tentang mengapa dan bagaimananya.
• Ketergantungan pada hardware. ANN memerlukan prosesor dengan kekuatan pemrosesan paralel sesuai dengan strukturnya.
• Sulit menyampaikan masalah ke jaringan. Hal ini akan bergantung pada kemampuan Anda sebagai pengguna.
• Durasi jaringan tidak diketahui. Jaringan akan direduksi ke nilai kesalahan tertentu dan nilai ini tidak memberikan hasil yang optimal.

Kesimpulan

Itulah beberapa kelebihan dan kekurangan Artificial Neural Networks. Dari poin-poin tersebut, Anda bisa mempertimbangkan lebih matang ketika menggunakan jaringan tiruan ini untuk pemrosesan data Anda. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, Artificial Neural Networks adalah jaringan saraf kecerdasan buatan yang meniru struktur otak manusia. Seperti halnya otak yang kompleks, jaringan ini juga memiliki sistem dan cara kerja yang rumit. Oleh sebab itu, ada kelebihan dan kekurangan yang sebaiknya Anda pertimbangkan dengan bijak.

Apakah Anda tertarik untuk mempelajari tentang Artificial Neural Network atau jaringan-jaringan saraf tiruan lainnya dengan lebih lanjut? Anda bisa mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School yang dapat dipilih sesuai kebutuhan atau level expertise Anda. Mari bergabung!

Referensi:

• java T point - Artificial Neural Network Tutorial (Diakses pada 27 Juli 2022)
• IBM - Neural Networks (Diakses pada 27 Juli 2022)
• ScienceDirect - Artificial Neural Network (Diakses pada 27 Juli 2022)