Memahami Neural Network, Mengapa Penting untuk Dipelajari?

Apa itu neural network? Apakah cara kerjanya mirip dengan jaringan neural yang ada pada otak manusia?

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Neural network adalah sistem komputasi dengan node yang saling berkaitan. Disebut “neural” karena cara kerjanya terinspirasi dari neuron dalam otak manusia. Dengan menggunakan algoritma, sistem komputasi ini dapat mengenali pola dan korelasi tersembunyi dalam kumpulan data mentah. Menariknya lagi, bukan hanya mengenali pola, neural network juga bisa terus mempelajarinya untuk menemukan informasi baru yang lebih relevan.

Apa Itu Neural Network?

Neural network, atau terkadang disebut artificial neural network (agar tidak tertukar dengan jaringan saraf manusia), merupakan sistem komputasi yang memiliki alur mirip dengan jaringan saraf otak manusia. Jaringan ini didasarkan pada kumpulan unit atau nodes yang saling terhubung. Ini kemudian disebut sebagai neuron buatan.

Tiap koneksi bekerja layaknya sinapsis dalam otak manusia, mampu mengirimkan sinyal dari satu neuron ke neuron lain. Sinyal yang diterima kemudian diproses dan dilanjutkan pada neuron lain yang masih terhubung. Nah, yang dimaksud sebagai sinyal di sini merupakan bilangan nyata.

Kenapa Neural Network Itu Penting?

Neural network menjadi penting dalam kehidupan karena dapat menghadirkan solusi untuk berbagai permasalahan nyata. Sistem komputasi ini dapat mempelajari hubungan antara input dan output, mulai dari yang nonlinear hingga yang kompleks. Bahkan dapat mengungkapkan hubungan tersembunyi untuk menghasilkan pola dan prediksi.

Tipe-tipe Neural Network

Ada beberapa tipe neural network. Masing-masing tipe memiliki kelebihan dan kekurangan yang bergantung pada penggunaannya. Berikut adalah penjelasan untuk masing-masing tipe:

1. Convolutional neural network

Tipe ini memiliki lima lapisan, yaitu lapisan input, convolution, pooling, fully-connected, dan terakhir output. Tiap lapisan ini memiliki tujuan tertentu. Ada yang bertugas meringkas, menghubungkan, dan ada juga yang bertugas mengaktifkan. Contoh penerapan convolutional neural network adalah klasifikasi gambar dan deteksi objek. Namun, kini jaringan ini juga telah diterapkan ke area lain, seperti pemrosesan dan NLP (natural language processing).

2. Recurrent neural network

Recurrent neural network menggunakan informasi sekuensial seperti data waktu yang didapat dari perangkat sensor. Tidak seperti neural network konvensional, semua input ke recurrent neural network justru saling bergantung dan output tiap elemennya tidak bisa terlepas dari perhitungan elemen sebelumnya. Umumnya, tipe jaringan ini digunakan dalam sistem prediksi dan deret waktu, analisis sentimen, serta aplikasi teks lainnya.

3. Feedforward neural network

Feedforward neural network merupakan suatu jaringan dengan perceptron yang saling terhubung. Bahkan perceptron saling terhubung meski ada di lapisan yang berbeda. Nah, perceptron sendiri merupakan objek yang melakukan perhitungan dalam neural network. Perceptron menyesuaikan diri untuk bisa meminimalisir kerugian hingga model mendekati akurat.

Ciri khas lain dari feedforward neural network adalah informasi diumpankan maju dari satu lapisan ke lapisan berikutnya dalam satu arah saja. Tidak ada alur informasi dari arah sebaliknya.

4. Autoencoder neural network

Terakhir ada autoencoder neural network yang digunakan untuk membuat abstraksi bernama encoder. Jaringan ini dibuat dari serangkaian input tertentu. Meski mirip dengan jaringan saraf konvensional, autoencoder berusaha untuk memodelkan input itu sendiri. Oleh karenanya, jaringan ini masuk dalam kategori unsupervised learning.

Dasar pemikiran autoencoder adalah untuk menghilangkan kepekaan yang tidak relevan dan menciptakan kepekaan yang relevan. Ketika lapisan ditambahkan, abstraksi lebih lanjut akan dirumuskan pada lapisan yang lebih tinggi. Hal ini mengacu pada lapisan yang paling dekat dengan titik tempat lapisan dekoder diperkenalkan). Abstraksi ini kemudian dapat digunakan untuk klasifikasi linear atau nonlinear.

Contoh Aplikasi Neural Network

Contoh penerapan neural network dalam kehidupan nyata sangat luas. Sistem komputasi ini terbukti dapat mengoptimalkan jaringan transportasi, membantu diagnosis penyakit, hingga menjadi alat untuk melakukan targeted marketing.

Salah satu aplikasi neural network yang telah diakui efektivitasnya adalah untuk mengukur risiko kerugian investasi saham. Neural network akan mengevaluasi data harga dan kemudian menggali peluang untuk kemudian memprediksi harga emiten saham. Sistem komputasi ini mampu membedakan ketergantungan nonlinear yang halus dan mengenali pola tersembunyi. Hal ini bahkan tidak dapat dilakukan oleh metode analisis teknis lainnya.

Kesimpulan

Neural network merupakan rangkaian algoritma yang bekerja dengan alur seperti jaringan saraf otak manusia. Tujuan utamanya adalah untuk mengenali hubungan antara sejumlah besar data. Sistem komputasi ini dapat diterapkan pada berbagai bidang, mulai dari kesehatan, pemasaran, keuangan, bahkan untuk mendeteksi risiko kerugian investasi.

Mempelajari tentang machine learning dan algoritma di dalamnya akan mendukung operasional bisnis Anda, mulai dari memprediksi tren masa mendatang hingga mengukur potensi kerugian. Ingin mulai menerapkannya? Algoritma Data Science School menawarkan training untuk mengasah kemampuan karyawan Anda dalam hal data science. Untuk informasi lebih lanjut mengenai materi dan pendaftaran, silakan klik di sini!

Referensi:

  • Investopedia – Neural Network (diakses 29 Juli 2022)
  • SAS – Neural Networks: What They Are & Why They Matter (diakses 29 Juli 2022)
  • BMC – Neural Network Introduction (diakses 29 Juli 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School


Upcoming Workshop