Jaringan syaraf tiruan menggunakan model matematis dimana neuron dikumpulkan dalam lapisan yang dihubungkan satu sama lain. Terdapat berbagai metode pembelajaran seperti Hebbian, Perceptron, Delta, dan Backpropagation untuk memperbaharui bobot antar neuron. Fungsi aktivasi seperti sigmoid dan threshold digunakan untuk menghasilkan output.

1. Intelijensi Buatan
Dian Wirdasari, S.Si.,M.Kom

2. Intelijensi Buatan
Materi-7 Jaringan Syaraf Tiruan
Dian Wirdasari, S.Si.,M.Kom

5. Dianalogikan dengan neuropsikologi
(neurophysiologi) pada otak manusia.
Dalam JST, neuron adalah bagian terkecil dari JST
yg berfungsi sbg elemen pemroses.
Dapat dinyatakan sbg prosesor sederhana dari
sistem JST.
Dikenal dgn sebutan perceptron atau Adaline.

6. Dalam JST, neuron bekerja dgn mengumpulkan
sinyal dari neuron yg terhubung sebelumnya dan
memprosesnya untuk menjadi masukan bagi
neuron berikutnya.
Neuron tersusun dari komponen-komponen sbb:
Sekumpulan penghubung (synapses) atau connection link
yg dikarakterkan dgn sebuah pembobot (weight
connection)
Sebuah penjumlah (summing/adder) utk menjumlahkan
semua sinyal masukannya.
Sebuah fungsi aktivasi (activation function)

7. Model dari sebuah neuron
Jaringan syaraf tiruan menggunakan model
matematis. X = X0.W0 + X1.W1 + X2.W2 + … + Xn.Wn
Y = f(X), dengan f adalah fungsi aktivasi

8. Pada JST, neuron-neuron akan dikumpulkan dalam
lapisan lapisan yang disebut dengan layers
Neuron dalam satu lapisan akan dihubungkan
dengan neuron pada lapisan lainnya
Kadang muncul juga layer tersembunyi (hidden
layer)
Informasi tersebut bisa dirambatkan secara forward
ataupun backward

9. Lapisan Masukan (input layer): titik pada lapisan ini
berfungsi utk menampung dan menyebarkan sinyal
yg ada ke lapisan berikutnya
Lapisan tersembunyi (hidden layer): lapisan ini
berada diantara lapisan masukan dan lapisan
keluaran. Lapisan ini berfungsi mengolah sinyal yg
ada dalam bentuk fungsi transformasi neuron
Lapisan keluaran (output layer): sbg lapisan
keluaran hasil operasi JST

12. Single Layer
Hanya memiliki satu
lapisan dengan bobot-
bobot terhubung.
Langsung menerima
input dan
mengolahnya menjadi
output tanpa
menggunakan hidden
layer

13. Multi Layer
Memiliki satu atau lebih
lapisan yg terletak diantara
lapisan input dan lapisan
output
Dapat menyelesaikan
masalah yang lebih
kompleks karena lebih
akurat
Fungsi pembelajarannya
lebih rumit

14. Kompetitive Model /
Recurrent Model
Hubungan antar neuron
tidak diperlihatkan secara
langsung pada arsitektur
Hubungan antar neuron
dapat digambarkan
sebagai jaring yang rumit

16. Fungsi undak (step) biner (hard limit)
Jaringan dgn lapisan tunggal sering
menggunakan fungsi undak untuk mengkonversi
input dari suatu variabel yang bernilai kontinu ke
suatu output biner.
Fungsi hard limit dirumuskan sbb:

17. Fungsi undak biner dengan threshold
Fungsi undak biner dgn menggunakan nilai
ambang (threshold) θ (theta).
Disebut juga fungsi nilai ambang atau fungsi
Heaviside
Dirumuskan sbb:
θ

18. Fungsi bipolar
Hampir sama dengan fungsi undak biner, hanya
saja output yg dihasilkan berupa 1, 0 atau -1.
Disebut juga fungsi Symmetric Hard Limit.
Dirumuskan sbb:

19. Fungsi bipolar dengan threshold
Fungsi bipolar yg menggunakan nilai ambang
Fungsi yang menghasilkan output berupa 1, 0
atau -1
Dirumuskan sbb:

20. Fungsi Linier (identitas)
Memiliki nilai output yg sama dengan nilai input.
Dirumuskan sbb:
Y=X

21. Fungsi Sigmoid Biner
Digunakan untuk jaringan syaraf yg dilatih dgn
menggunakan metode backpropagation.
Memiliki nilai pada range 0 sampai 1.
1
Y = f(X) = ------------
1 + e-X

22. Fungsi Sigmoid Bipolar
Output dari fungsi ini memiliki range antara 1 sampai -1
1 - e-X
Y = f(X) = -------------
1 + e-X

24. Sistem JST sebagai sebuah graf pembobot berarah
(graph directed weighted) yg neuronnya dinyatakan
sbg titik dan arah pembobotnya dinyatakan sbg
penghubung antar neuron.
Berdasarkan struktur sambungan dan aliran
pengolahan sinyal, JST dibedakan menjadi:
Jaringan Maju (feed forward architecture)
Jaringan Berulang (recurrent architecture)

25. Jaringan Maju
Tidak mempunyai loop
Dapat berupa lapisan tunggal (single layer perceptron)
atau lapisan jamak (multilayer perceptron)
Contoh jaringan maju lapisan tunggal sbb:
X1
W
X2 factv ai
X3

26. Jaringan Berulang
Memiliki loop atau lingkaran umpan balik (feedback loop),
lapisan output akan memberi input lagi bagi lapisan input
Antara lain pd jaringan Hopfield, Kohonen dan kompetitif.
Lingkaran umpan
balik dinyatakan
W ai dgn suatu elemen
Z-1 tunda (unit delay
element) yg
Z-1 dinotasikan dgn Z-1
Z-1

27. JST disusun utk mampu mengenali dan meniru pola
pemetaan dari pasangan sinyal masukan ke sinyal
keluaran yg diinginkan.
Parameter JST dpt ditentukan dgn melatih atau
mengajari JST tsb dgn pola masukan keluaran yg
telah benar dgn mengikuti aturan pembelajaran.
Aturan pembelajaran dapat dibagi 2 yaitu:
Aturan Terbimbing/terawasi (supervised learning rule)
Aturan Tidak Terbimbing/tdk terawasi (unsupervised
learning rule).

28. Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)
Kumpulan input berusaha membentuk target
output yang sudah diketahui sebelumnya
Perbedaan antara output yang masih salah
dengan output yang diharapkan harus sekecil
mungkin
Biasanya lebih baik daripada unsupervised
Kelemahan: pertumbuhan waktu dihitung secara
eksponensial, data bnyk berarti semakin lambat

29. Terdapat 2 fase yaitu:
Fase pembelajaran
▪ Tujuan utk meminimalkan index performance jaringan
▪ Selanjutnya digunakan utk memperbaharui parameter2
JST
▪ Bila parameter2 JST sudah ditemukan maka JST dpt
dioperasikan secara mandiri tanpa pembimbing
▪ Jika nilai pembimbing adalah Otc dan keluaran JST
adalah O, maka diagram blok fase pembelajaran
terbimbing adalah sbb:
Fase pelaksanaan

30. X Otc
Environment Teacher
Learning O
System ∑
e
Gambar Blok Pembelajaran Terbimbing

31. Proses pembelajaran pada JST pada dasarnya
menghasilkan suatu nilai yang mempengaruhi nilai
bobot w secara terus menerus selama proses
berlangsung.
Metode Pembelajaran / Pelatihan sbb:
▪ Hebbian
▪ Perceptron
▪ Delta
▪ BackPropagation
▪ Hetero Associative Memory
▪ Bidirectional Associative Memory
▪ Learning vector Quantization

32. HebbRule
Metode pembelajaran yang paling sederhana,
pembelajaran dilakukan dengan cara memperbaiki
nilai bobot sedemikian rupa sehingga jika ada 2
neuron yang terhubung dan keduanya dalam
kondisi“on”pada saat yang sama, maka bobot
antara keduanya dinaikkan

33. Perception
Biasanya digunakan untuk mengklasifikasikan suatu
tipe pola tertentu yang sering dikenal dengan
pemisahan secara linear.
Algoritma yang digunakan akan mengatur
parameter-parameter bebasnya melalui proses
pembelajaran

34. Delta Rule
Mengubah bobot yang menghubungkan antara
jaringan input ke unit output dengan nilai target.
Backpropagation
Algoritma pembelajaran yang terawasi dan
biasanya digunakan oleh perception dengan banyak
lapisan untuk mengubah bobt-bobot yang
terhubung dengan neuron-neuron yang ada pada
lapisan tersembunyi

35. Hetero Associative Memory
Jaringan yang bobot-bobotnya ditentukan
sedemikian rupa sehingga jaringan tersebut dapat
menyimpan kumpulan pola.
Bidirectional Associative Memory
Model jaringan syaraf yang memiliki 2 lapisan dan
terhubung penuh dari satu lapisan ke lapisan
lainnya. Pada jaringan ini dimungkinkan adanya
hubungan timbal balik antara lapisan input dan
lapisan output.

36. Learning vector Quantization
Suatu metode untuk melakukan pembelajaran pada
lapisan kompetitif yang terawasi. Suatu lapisan
kompetitif akan secara otomatis belajar untuk
mengklasifikasikan vektor-vektor input. Kelas-kelas
yang didapatkan sebagai hasil hanya tergantung
pada jarak antara vektor-vektor input

37. Unsupervised Learning
Tidak memerlukan target output
Tujuannya untuk membentuk vektor-vektor input
yang serupa tanpa menggunakan data atau
contoh2 pelatihan, biasanya ke dalam suatu
kategori/kelompok2 tertentu
Hibrida Learning
Gabungan antara unsupervised dan supervised

38. Pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Teuvo
Kohonen tahun 1982.
Suatu lapisan yang berisi neuron-neuron akan
menyusun dirinya sendiri berdasarkan input
nilai tertentu dalam suatu kelompok yang
dikenal dengan istilah cluster
Selama proses penyusunan diri, cluster yang
memiliki vektor bobot paling cocok dengan
pola input akan terpilih sebagai pemenang

39. Proses pembelajaran JST berupa pemberian
variabel bebas n data masukan X1, X2…Xn dan
keluaran berupa n data yang diharapkan d1, d2,…dn
(variabel tak bebas) sehingga data diumpankan
kepada JST yang merupakan himpunan data
D = {(X1, d1), (X2, d2),….(Xn, dn)}
Hubungan antara data X dan d ditulis :
d = g(x) + ε
g(x) = fungsi dengan variabel x
ε = adalah nilai kesalahan (error)

40. Dengan mengabaikan variabel ε maka
persamaan menjadi d = g(x) fungsi ini disebut
dengan model regresi dimana fungsi g(x)
secara statistik ditulis :
g(x) = E[d I x ]
Secara statistik diartikan sebagai kejadian
bersyarat dimana terjadinya d bila diberi x.

41. Bila nilai ε tidak nol, model regresinya diasumsikan :
1. Kemungkinan terjadinya ε untuk tiap x adalah nol.
E[ε I x ] = 0
2. ε Tidak terkoreksi dengan fungsi g(x)
E[εg(x) ] = 0
Model regresi dalam aplikasi JST menghubungkan masukan
x dengan target d melalui bobot w, yang mana bobot w
diperbaharui melalui proses pembelajaran berdasarkan
pasangan variabel {(X1, d1), (X2,d2),….(Xn, dn)}

42. Model Regresi
Model Tipikal Jaringan Syaraf Tiruan

43. Pembelajaran yang diterapkan kepada jaringan
syaraf tiruan melibatkan tiga komponen :
1. Lingkungan berupa vektor x dengan distribusi P(x)
tidak diketahui.
2. Referensi : Berupa nilai vektor target d untuk tiap
vektor masukan x, pasangan vektor d dan x
dihubungkan oleh fungsi g() yang juga tidak
diketahui. d = g(x)

44. 3. Algoritma : Memetakan masukkan ke keluaran dalam bentuk
fungsi :
O = F(x,W) dimana O = nilai keluaran sebenarnya sebagai
hasil tanggapan terhadap parameter x, sedangkan w adalah
bobot jaringan syaraf (w dapat dikatakan berupa
pengetahuan hasil proses pembelajaran).
Model Paradigma Pembelajaran terawasi

45. Fungsi aktivasi biner
Besar bobotnya sama
Memiliki threshold yang sama
Contoh buat fungsi logika “and”, input X1 dan X2, danY = 1 jika
dan hanya jika inputan 1, dengan bobot=1 dan fungsi aktivasi:
Y= 1 jika net >=2, Y=0 jika net < 2
Apakah jaringan tsb mampu mengenali pola target?
X1 X2 Y
1 1 1
1 0 0
0 1 0
0 0 0

46. X1 X2 net Y= 1 jika net >=2, Y=0 jika net < 2
1 1 1.1+1.1=2 1 X1
1 0 1.1+0.1=1 0 1
0 1 0.1+1.1=1 0
Y
0 0 0.1+0.1=0 0 2
X2
1
Ternyata BERHASIL mengenali pola

47. Buat fungsi logika “OR”, input X1
dan X2, dan output Y, dengan bobot
W1=W2=1 dengan fungsi aktivasiY=
1 jika net >=1, 0 jika net < 1

48. X1 X2 net Y= 1 jika net >=1, 0 jika net < 1
1 1 1.1+1.1=2 1
1 0 1.1+0.1=1 1
0 1 0.1+1.1=1 1
0 0 0.1+0.1=0 0
Ternyata BERHASIL mengenali pola

49. Buat fungsi logika “X1 and not(X2)”,
input X1 dan X2, dan output Y,
dengan bobot W1=2 dan W2=-1
dengan fungsi aktivasiY= 1 jika net
>=2, Y=0 jika net < 2

50. Intelijensi Buatan
Dian Wirdasari, S.Si.,M.Kom
See you next week……..!

51. Nama : Dian Wirdasari
Email :
dianws@yahoo.com,
dianws@gmail.com
Website :
http://dianws.webs.com
Ym: dianws
Facebook:
http://www.facebook.com/
dianws