Macam-Macam Metode JST

Baiklah ketemu lagi, jadi untuk kali ini akan menjelaskan sebuah artikel tentang macam – macam metode dari JST tersebut. Sebelum menjelaskan macam – macam metode tersebut lebih baiknya kita akan menjelaskan sedikit tentang pengertian dari JST tersebut. Kemungkinan dari macam – macam tersebut kita bisa menerapkan dalam kehidupan sehari- hari, walaupun jaringan saraf ini digunakan pada computer. Sebenarnya prinsip dari jaringan saraf tiruan ini hampir sama proses kerjanya dengan proses otak manusia. Baiklah kita langsung saja apa saja macam – macam metode dari jaringan saraf tiruan tersebut.

Jaringan saraf tiruan atau juga dapat disingkat dengan JST merupakan sebuah prosesor atau proses yang telah terdistribusi secara parallel dalam jumlah besar yang dibuat dari suatu unit yang prosesnya sederhana, dan juga mempunyai sebuah kemampuan untuk melakukan penyimpanan pengetahuan berupa pengalaman dan juga dapat digunakan oleh proses lain. Sebenarnya, jaringan saraf tiruan tersebut tidak diprogram untuk menghasilkan sebuah output tertentu. Jadi, semua yang di outputkan tersebut akan ditarik oleh jaringan sesuai dengan didasarkan pengalamannya selama dia mengikuti semua proses pembelajaran tersebut. Kemudian, untuk proses pembelajaran tersebut, sehingga di dalam jaringan saraf tiruan atau JST tersebut telah dimasukkan sebuah pola – pola input dan output setelah itu  lalu jaringan tersebut akan melaksanakan untuk melakukan pemberian sebuah jawaban yang dapat diterima.

Sebenarnya, jaringan saraf ini akan dibentuk dengan sebuah generalisasi suatu acuan atau model matematika dari jaringan saraf biologis manusia itu sendiri, sesuai pendapat atau asumsi bahwa setiap melakukan sebuah pemrosesan atau mendapatkan informasi terjadi pada banyak elemen atau satuan, sehingga, sinyal tersebut akan dikirimkan atau diterima diantara neuron melalui sebuah penghubung antar neuron tersebut yang memiliki bobot/nilai yang memperkuat dan juga memperlemah sebuah sinyal yang diberikan, dan untuk menentukan keluaran atau outputnya jadi setiap neuron itu harus menggunakan sebuah fungsi-fungsi yang akan dilakukan pada jumlah input yang telah diterima. Dan juga, pada arsitektur di  JST tersebut terbagi menjadi 3 jenis arsitektur antara lain jaringan lapisan tunggal, jaringan dengan banyak lapisan, jaringan lapisan yang kompetitif.

Yang terdapat ada yang ada di dalam otak makhluk hidup tersebut, yang terkhususnya manusia terdapat kurang lebih 1000 sel saraf. Didalam sel-sel saraf tersebut terdapat 4 komponen antara lain badan sel, soma, akson dan dendrit.

Selanjutnya, macam-macam metode yang terdapat pada jaringan saraf pada pengaplikasiannya yaitu : learning vector quantization (LVQ), backpopagation, perceptron dan multi layer perception.

Jadi, metode yang pertama akan dijelaskan yaitu metode learning vector quantization (LVQ). Jadi LVQ adalah sebuah metode yang dilakukan dalam melaksanakan sebuah training atau sebuah pelatihan yang terdapat pada lapisan yang tidak terlalu terawasi dilapisan kompetitif tersebut. Metode ini pun mengklasifikasikan setiap unit atau item keluarannya pada suatu kelas dari LVQ ini digunakan dalam pengelompokan yang sudah ditentukan arsitekturnya.

Selanjutnya metode backrpopagation yaitu sebuah metode jaringan saraf tiruan (JST) atau algoritma pembelajaran untuk memperkecil dengan cara menyesuaikan bobot/nilai berdasarkan perbedaan dari output yang diinginkan.

Selanjutnya metode pereptron yaitu metode yang menggunakan algoritma pelatihan atau training yang dilakukan untuk melakukan pengklasifikasian secara linier. Sehingga klasifikasi sederhana dan membagi data yang digunakan untuk menentukan data yang masuk dalam klasifikasi dan data yang di luar klasifikasi tersebut.

Dan yang terakhir metode multi layer perception yaitu JST yang terdiri dari beberapa neuron yang dikoneksikan oleh bobot/nilai penghubungnya. Mungkin ini saja yang dapat disampaikan.

Penulis : Izul