jika sel saraf i tidak pada lapisan keluaran maka
∑
⎟ ⎟
⎠ ⎞
⎜ ⎜
⎝ ⎛
⎟ ⎟
⎠ ⎞
⎜ ⎜
⎝ ⎛
=
k pi
pk pk
pi pi
pi
δO δA
δA δE
δO δE
atau
∑
− =
k ki
pk pi
pi
W δ
δO δE
sehingga δ
pi
menjadi,
∑
=
k ki
pk pi
pi
W δ
A f
δ …………………………..... 11
dimana indeks k menunjukkan sel saraf ke-k pada lapisan sebelumnya. Dengan aturan ini maka galat yang diperoleh di lapisan atas dari pasangan data masukan
dan keluaran dari pola-pola yang sudah teridentifikasi selanjutnya dikirimkan balik ke lapisan dibawahnya dengan tujuan untuk menghitung koreksi bobot
koneksi antara sel saraf sesuai dengan persamaan 8.
2.1.4 Arsitektur JST
Arsitektur JST menggambarkan susunan lapisan-lapisan dan sel-sel saraf dalam suatu jaringan. Satu JST dapat tersusun dari satu atau lebih lapisan
tersembunyi. Lapisan tersembunyi dapat tersusun dari satu atau beberapa sel saraf pada setiap lapisannya. Sel-sel saraf tersebut melakukan pengolahan data secara
paralel. Secara sederhana arsitektur JST dapat diilustrasikan dengan Gambar 6,
Gambar 6 JST dengan satu lapisan, dengan r masukan dan s buah sel saraf. Gambar 6 menunjukkan sebuah JST dengan r buah masukan dan s buah
sel saraf. Pada jaringan sel saraf diatas, setiap informasi
Ir
yang diterima oleh
sebuah sel saraf baik dari satu atau beberapa sel saraf sebelumnya, akan diolah dengan terlebih dahulu diberi bobot tertentu dimana W
s, r
yang menyatakan bobot dari sel saraf ke-r yang diterima oleh sel saraf ke-s. Keluaran yang
dihasilkan oleh sebuah sel saraf ke-s, O
s,
akan merupakan fungsi nilai total dari seluruh informasi yang diterima yang dinyatakan dengan FWI + b. Fungsi
ini merupakan fungsi transfer yang dapat dinyatakan dalam bentuk fungsi linier ataupun fungsi dengan bentuk yang lebih kompleks. Fungsi ini dikenal juga
dengan sebutan fungsi aktivasi. Ada beberapa jenis fungsi aktivasi yang dapat digunakan dalam JST seperti fungsi bipolar, linier, sigmoid dan sebagainya.
Dalam kaitannya dengan keakuratan hasil identifikasi maka keakuratan dalam pemberian nilai bobot pada setiap sambungan akan menentukan hasil identifikasi
dari model JST yang digunakan. Matriks bobot dari masukan I ke sel saraf dapat ditulis sebagai berikut:
W1,1 W1,2 • • • W1,r
W2,1 W2,2 • • • W1,r
W = • • • • • •
• • • • • • • • • • • •
Ws,1 Ws,2 • • • Ws,r
Sel-sel saraf selanjutnya dikelompokkan kedalam tiga lapisan yang disebut lapisan masukan input layer, lapisan tersembunyi hidden layer, dan lapisan
keluaran output layer seperti tampak pada Gambar 7. Pada gambar tersebut ditunjukkan sebuah JST dengan 1 lapisan masukan lapisan j, 2 lapisan
tersembunyi lapisan i dan k dengan keluaran O
i
dan O
k
, dan 1 lapisan keluaran lapisan l dengan keluaran O
l
.
Lapisan Masukan j Lapisan Tersembunyi i k Lapisan Keluaran l
Gambar 7 Arsitektur JST umpan maju feed-forward dengan banyak lapisan. Pada lapisan masukan terdapat sejumlah sel saraf yang berfungsi untuk
menerima informasi dari luar yang dapat berbentuk file data, gambar hasil digitasi, atau informasi lain yang merupakan hasil pengolahan dengan program
sebelumnya. Pada lapisan tersembunyi terdapat sejumlah sel saraf yang berfungsi mengolah informasi yang diterima dari lapisan masukan dengan terlebih dahulu
memberikan bobot tertentu W
ij
dan W
ki
pada informasi tersebut, dimana W
ij
bobot dari lapisan ke-j ke lapisan ke-i dan W
ki
bobot dari lapisan ke-i ke lapisan ke-k. Pengolahan informasi pada arsitektur JST dengan banyak lapisan seperti
pada Gambar 7 dapat dijelaskan dengan Gambar 8.
17
I
Gambar 8 JST dengan banyak lapisan multi layer dengan r masukan dan s buah sel saraf.
O = F
3
W
3
F
2
W
2
F
1
W
1
I+b
1
+b
2
+b
3
s
1
x1 S
2
x1 s
3
x1
F
1
F
3
W
1
b
2
W
2
b
1
rx1
F
2
b
3
W
3
+ +
+
n
3
n
2
n
1
O
s
3
x1 s
2
x1 s
1
x1 s
3
x1
1 1
1
s
3
xs
2
s
2
xs
1
s
1
xr s
1
x1 s
2
x1 I
O
2
O
1
r O
1
=F
1
W
1
I+b
1
O
2
=F
2
W
2
O
1
+b
2
O
3
=F
3
W
3
O
2
+b
3
Masukan
2.1.5 Aplikasi JST dalam bidang perikanan