Jaringan Input Output Hidden layer

axon output badan sel yang lain. Output yang dibawa oleh axon dihantarkan dengan bobot tertentu oleh synapse, dimana dalam ANN bobot ini menentukan kualitas jaringan yang dibangun Hebb, 1990. Gambar 4. menunjukan perbandingan antara biological neural network jaringan syaraf biologis dan artificial neural network jaringan syaraf tiruan. Gambar 4. Biological Neural Network vs Artificial Neural Network Medsker dan Liebowitz, 1994

2.5.2 2.5.3 Dasar-dasar Komputasi Jaringan Syaraf Tiruan

Dasar-dasar komputasi jaringan syaraf tiruan menurut Fauset dan Laurene 1994 mulai dari jaringan, input, hidden layer, output, bobot, fungsi penjumlahan sampai dengan fungsi aktivasi dijelaskan sebagai berikut:

1. Jaringan

Sebuah JST terdiri dari kumpulan neuron-neuron yang terhubung, yang sering dikelompokkan dalam lapisan-lapisan layers. Pada umumnya tidak ada asumsi yang spesifik mengenai arsitektur jaringan. Bermacam-macam topologi jaringan syaraf merupakan pokok persoalan dari penelitian dan pengembangan JST. Dalam hal ini, struktur JST diperlihatkan pada Gambar 6. Input 4 Input Input 2 Input 3 - bobot + bobot Summation and transfer Out put axon Nucleu Cell Axon Dendrit Dua struktur dasar tersebut adalah sebagai berikut : a. Struktur dua lapisan : input dan output b. Struktur tiga lapisan : input, intermediate disebut juga hidden dan output Gambar 5. Struktur Jaringan Syaraf Tiruan Fauset dan Laurene, 1994

2. Input

Jaringan dapat dirancang untuk menerima sekumpulan nilai input yang berupa nilai biner atau kontinyu. Jadi apabila terdapat masalah yang bersifat kualitatif dan berupa grafik, maka informasi tersebut harus diproses terlebih dahulu untuk menghasilkan suatu nilai numerik yang ekivalen sebelum dapat diinterpretasikan oleh JST.

3. Output

Tujuan dari sebuah jaringan adalah untuk menghitung nilai output sebagai solusi dari masalah. Dalam tipe JST supervised, output awal dari jaringan biasanya tidak tepat dan jaringan harus disesuaikan sampai didapatkan output yang benar.

4. Hidden layer

Dalam arsitektur banyak lapisan multi-layered, hidden layers tidak berinteraksi secara langsung dengan dunia luar tetapi menambah tingkat kompleksitas agar JST dapat beroperasi dalam masalah yang lebih menarik. Hidden layer menambah sebuah representasi internal dari suatu masalah, yang dapat menjadikan jaringan memiliki kemampuan untuk berurusan secara robust dengan masalah yang bersifat kompleks dan non linear.

5. Bobot weight