Gambar 18. Komponen Decision Support System Turban, 2005.
Menurut Shim 2002 perkembangan DSS dalam beberapa dekade mendatang akan memanfaatkan penggunaan teknik kecerdasan buatan dan
operasional riset. Teknik-teknik yang digunakan misalnya adalah tabu search, algoritma genetika, simulated annealing dan jaringan saraf tiruan. Menurut
Turban 2005 dan Mateou 2008, kecerdasan buatan itu sendiri
2.12 Jaringan Syaraf Tiruan Artificial Neural Network
adalah kumpulan konsep dan ide yang berkaitan dengan perkembangan sistem cerdas yang areanya
meliputi hal-hal sebagai berikut : sistem pakar, jaringan saraf tiruan, logika fuzzy, machine learning,
algoritma genetika, robotik, pemrosesan bahasa alami, speech understanding, playing game
dan computer vision.
Menurut Faucett 1994, Jain 1998 dan Kahforoushan 2010, jaringan syaraf tiruan JST adalah suatu sistem pemrosesan informasi yang memiliki
karakteristik performansi khusus yang dapat disamakan dengan cara kerja jaringan syaraf manusia. JST telah dikembangkan sebagai upaya generalisasi
permodelan matematika dari kesadaran atau dari jaringan syaraf manusia, dengan asumsi sebagai berikut :
1. Informasi diproses pada banyak elemen yang disebut sel syaraf neuron. 2. Sinyal bergerak diantara sel syaraf yang satu dengan sel syaraf lainnya
melalui sambungan penghubung. 3. Setiap sambungan penghubung memiliki suatu bobot terkait, bobot tersebut
melipatgandakan sinyal yang ditransmisikan. 4. Setiap sel syaraf menerapkan fungsi aktivasi yang biasanya tidak linier
terhadap masukan input. Fungsi aktivasi mentransformasikan penjumlahan sinyal berbobot yang masuk untuk menentukan sinyal keluaran output.
Menurut Haykin 1994, JST adalah sebuah prosesor yang terdistribusi paralel dan mempunyai kecenderungan untuk menyimpan pengetahuan yang
didapatkannya dari pengalaman dan membuatnya tetap tersedia untuk digunakan. Hal ini menyerupai kerja otak dalam dua hal di bawah ini :
1. Pengetahuan diperoleh oleh jaringan melalui suatu proses belajar. 2. Kekuatan hubungan antar sel saraf yang dikenal dengan bobot sinapsis
digunakan untuk menyimpan pengetahuan. Menurut Jain 1998, Bhadeshia 2009 dan Rahman 2010, JST tidak
menggunakan sistem permodelan matematika tetapi mempelajari perilaku sistem dengan menggunakan sistem input-output data, karena itu jaringan syaraf tiruan
memiliki kemampuan melakukan suatu proses perumuman generalization yang efektif untuk menangani masalah yang tidak linier. Menurut Munakata 2008,
suatu JST merupakan abstraksi dari model otak manusia. Otak manusia diperkirakan memiliki 10
11
sel syaraf yang disebut neuron. Sel syaraf tersebut dihubungkan oleh sekitar 10
15
sambungan. Jaringan saraf pada otak manusia dipandang sebagai fungsi dasar dari sumber kecerdasan yang mencakup persepsi,
pengetahuan dan pembelajaran. Suatu ilustrasi yang terkait dengan susunan syaraf pada manusia
diperlihatkan pada Gambar 19. Gambar tersebut adalah gambar susunan sebuah sel syaraf manusia dengan berbagai komponennya seperti inti sel nucleus,
dendrite , badan sel dan axon.
