Neural Network adalah sebuah metode dalam bidang kecerdasan buatan (AI) yang digunakan untuk mengajarkan komputer memproses data dengan cara meniru otak manusia. Secara spesifik, ini adalah teknik pembelajaran mesin (machine learning) yang termasuk cabang pembelajaran mendalam (deep learning) – menggunakan node (mirip dengan sel saraf) yang saling terhubung dalam struktur berlapis yang menyerupai jaringan neuron di otak.

Sistem ini memiliki kemampuan adaptasi, artinya komputer dapat belajar dari kesalahan sendiri dan terus meningkatkan akurasinya seiring waktu. Istilah "neuron tiruan" berasal dari struktur jaringan yang meniru cara sel saraf (neuron) di otak saling mengirim sinyal.

Meskipun konsep jaringan saraf tiruan sudah ada sejak lama (Warren McCulloch dan Walter Pitts mengembangkan model neuron tiruan pertama pada tahun 1943), baru pada dekade 1980 teknologi ini mulai banyak diterapkan dalam bidang ilmu data.

Saat ini, jaringan saraf tiruan telah berkembang pesat dan menjadi alat utama di banyak industri serta sistem AI canggih. Ini adalah tulang punggung algoritma deep learning modern – sebagian besar terobosan AI terbaru sangat bergantung pada jaringan saraf mendalam.

Struktur dan mekanisme kerja jaringan saraf

Jaringan saraf tiruan dibangun berdasarkan inspirasi dari otak biologis. Otak manusia memiliki miliaran neuron yang saling terhubung kompleks dan mengirim sinyal listrik untuk memproses informasi; demikian pula, jaringan saraf tiruan terdiri dari banyak neuron tiruan (unit perangkat lunak) yang saling terhubung untuk menyelesaikan suatu tugas tertentu.

Setiap neuron tiruan sebenarnya adalah sebuah fungsi matematika (disebut node), yang menerima sinyal masuk, memprosesnya, dan menghasilkan sinyal keluar yang diteruskan ke neuron berikutnya. Koneksi antar neuron ini meniru sinaps di otak manusia.

Jaringan saraf dasar biasanya memiliki struktur berlapis dengan tiga jenis lapisan utama:

• Lapisan input: Menerima informasi dari dunia luar ke jaringan. Node di lapisan input melakukan pemrosesan awal data (misalnya: normalisasi, ekstraksi fitur sederhana) lalu meneruskan sinyal yang sudah dikodekan ke lapisan berikutnya.
• Lapisan tersembunyi: Menerima sinyal dari lapisan input (atau lapisan tersembunyi sebelumnya) dan melakukan analisis mendalam. Jaringan saraf bisa memiliki banyak lapisan tersembunyi (semakin banyak lapisan berarti jaringan semakin “dalam”). Setiap lapisan tersembunyi mengekstrak fitur yang lebih kompleks dari output lapisan sebelumnya dan meneruskan hasilnya ke lapisan berikut.
• Lapisan output: Lapisan terakhir yang menghasilkan hasil akhir jaringan setelah memproses seluruh data. Lapisan output bisa terdiri dari satu atau beberapa node tergantung pada jenis masalah. Misalnya: jika masalah hanya membutuhkan klasifikasi biner (benar/salah, ada/tidak), lapisan output hanya perlu satu node (hasil 0 atau 1); sedangkan untuk klasifikasi multi-kelas, lapisan output memiliki beberapa node, masing-masing bertanggung jawab pada satu kelas hasil.

Dalam proses pemrosesan, setiap koneksi antar neuron diberi bobot (weight) yang menunjukkan tingkat pengaruh sinyal. Selain itu, setiap neuron menerapkan fungsi aktivasi dengan ambang tertentu: jika jumlah sinyal masuk (setelah dikalikan bobot) melewati ambang, neuron akan “aktif” (menghasilkan sinyal keluar), jika belum mencapai ambang, neuron tidak mengirim sinyal.

Dengan mekanisme ini, sinyal penting (bobot tinggi) akan diteruskan melalui jaringan, sementara gangguan atau sinyal lemah akan dibatasi.

Ketika sebuah jaringan saraf memiliki banyak lapisan tersembunyi (biasanya lebih dari 2 lapisan tersembunyi), maka disebut jaringan saraf dalam (deep neural network). Jaringan saraf dalam adalah dasar dari teknik deep learning saat ini. Jaringan dalam memiliki jutaan parameter (bobot) dan mampu mempelajari hubungan non-linear yang sangat kompleks antara input dan output.

Namun, harga yang harus dibayar adalah kebutuhan jumlah data pelatihan yang sangat besar dan waktu komputasi yang jauh lebih lama dibandingkan model pembelajaran mesin tradisional.

Proses pelatihan jaringan saraf tiruan

Jaringan saraf bukanlah sistem yang diprogram secara kaku dengan aturan tetap, melainkan belajar menyelesaikan tugas melalui contoh data. Proses “mengajarkan” jaringan saraf disebut pelatihan (training).

Dalam proses ini, jaringan diberi sejumlah besar data input dan (biasanya) informasi output yang diharapkan agar jaringan dapat menyesuaikan parameter internalnya. Jaringan saraf menggunakan perbedaan antara hasil prediksi dan hasil sebenarnya yang diharapkan untuk mengatur bobot (parameter) di dalamnya, guna meningkatkan performa.

Dengan kata lain, setelah setiap prediksi, jaringan membandingkan prediksi dengan jawaban benar, lalu menyesuaikan bobot koneksi agar prediksi berikutnya lebih akurat.

Secara spesifik, algoritma yang umum digunakan dalam pelatihan jaringan saraf adalah algoritma backpropagation. Algoritma ini melakukan iterasi umpan balik: sinyal diteruskan maju melalui lapisan untuk menghitung output, kemudian error (selisih) antara output prediksi dan output benar dikirim balik ke jaringan.

Berdasarkan error tersebut, jaringan memperbarui bobot – meningkatkan bobot untuk koneksi yang menghasilkan prediksi benar dan mengurangi bobot untuk koneksi yang menghasilkan prediksi salah. Proses ini diulang ribuan hingga jutaan kali sampai jaringan saraf mencapai kondisi di mana error antara prediksi dan kenyataan berada dalam batas yang dapat diterima.

Setelah pelatihan, jaringan saraf dapat menggeneralisasi pengetahuan: tidak hanya “hapal” data yang sudah dipelajari, tetapi juga dapat menerapkan apa yang dipelajari untuk memprediksi data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Pelatihan dapat dilakukan dengan berbagai cara (pembelajaran terawasi dengan data berlabel, pembelajaran tak terawasi dengan data tanpa label, atau pembelajaran penguatan dengan reward/punishment), tergantung pada masalah spesifik.

Namun secara umum, tujuan utamanya adalah agar jaringan belajar model tersembunyi di balik data. Setelah dilatih dengan baik, jaringan saraf tiruan menjadi alat yang sangat kuat yang memungkinkan kita mengklasifikasi, mengenali, atau memprediksi data dengan cepat dan akurat – misalnya, algoritma pencarian Google adalah jaringan saraf skala besar yang sangat terkenal di dunia nyata.

Perlu dicatat, ada banyak varian arsitektur jaringan saraf yang dikembangkan untuk menyesuaikan dengan berbagai jenis data dan tugas yang berbeda.

Beberapa arsitektur populer meliputi: jaringan feedforward (feedforward neural network – bentuk paling sederhana, mengalirkan sinyal satu arah dari input ke output), jaringan saraf rekuren (recurrent neural network, RNN – cocok untuk data berurutan seperti teks atau suara), jaringan saraf konvolusional (convolutional neural network, CNN – khusus memproses data gambar/video), dan autoencoder (autoencoder – biasanya digunakan untuk kompresi data dan pembelajaran fitur).

Setiap jenis jaringan di atas memiliki struktur dan cara kerja yang sedikit berbeda, namun semuanya mengikuti prinsip umum jaringan saraf: terdiri dari banyak neuron yang saling terhubung dan belajar dari data.

Aplikasi nyata jaringan saraf tiruan

Berkat kemampuan belajar dan memproses model yang kompleks, jaringan saraf tiruan telah dan sedang diterapkan secara luas di berbagai bidang. Berikut adalah beberapa aplikasi utama jaringan saraf dalam dunia nyata:

Visi komputer: 

Jaringan saraf membantu komputer “melihat” dan memahami konten gambar, video seperti manusia. Misalnya, dalam mobil otonom, jaringan saraf digunakan untuk mengenali rambu lalu lintas, pejalan kaki, kendaraan... dari gambar kamera.

Model CNN memungkinkan komputer mengklasifikasi objek dalam gambar (mengenali wajah, membedakan kucing dan anjing, dll.) secara otomatis dan semakin akurat.

Pemrosesan suara:

Asisten virtual seperti Amazon Alexa, Google Assistant, Siri… semuanya berjalan berdasarkan jaringan saraf untuk  dan memahami ucapan manusia. Teknologi ini memungkinkan mengubah suara menjadi teks, mengaktifkan perintah suara, atau bahkan meniru suara.

Berkat jaringan saraf, komputer dapat menganalisis fitur suara (intonasi, aksen) dan memahami isi pembicaraan meskipun pembicara menggunakan dialek atau bahasa yang berbeda.

Pemrosesan bahasa alami (NLP): 

Dalam bidang bahasa, jaringan saraf digunakan untuk menganalisis dan menghasilkan bahasa alami. Aplikasi seperti penerjemah mesin, chatbot, sistem tanya-jawab otomatis, atau analisis sentimen di media sosial menggunakan model jaringan saraf (biasanya RNN atau arsitektur Transformer modern) untuk memahami dan merespons bahasa manusia. Dengan jaringan saraf, komputer dapat mempelajari tata bahasa, makna, dan konteks agar berkomunikasi secara lebih alami.

Keuangan - bisnis: 

Di bidang keuangan, jaringan saraf digunakan untuk memprediksi pergerakan pasar seperti harga saham, nilai tukar mata uang, suku bunga... berdasarkan volume data historis yang sangat besar. Dengan mengenali pola dalam data masa lalu, jaringan saraf dapat membantu memprediksi tren masa depan dan mendeteksi penipuan (misalnya mengenali transaksi kartu kredit yang mencurigakan).

Banyak bank dan perusahaan asuransi juga menggunakan jaringan saraf untuk menilai risiko dan mengambil keputusan (seperti menyetujui pinjaman, mengelola portofolio) secara lebih efektif.

Kesehatan - perawatan medis: 

Di bidang medis, jaringan saraf membantu dokter dalam diagnosis dan pengambilan keputusan pengobatan. Contoh khas adalah penggunaan jaringan CNN untuk menganalisis gambar medis (X-ray, MRI, gambar sel) guna  yang mungkin terlewat oleh mata manusia.

Selain itu, jaringan saraf juga digunakan untuk memprediksi wabah penyakit, menganalisis rantai gen, atau mempersonalisasi rencana pengobatan berdasarkan data besar tentang gen dan rekam medis pasien. Jaringan saraf membantu meningkatkan akurasi dan kecepatan diagnosis, berkontribusi pada peningkatan kualitas perawatan kesehatan.

>>> Klik untuk mengetahui:

Apa itu Computer Vision? Aplikasi dan Cara Kerjanya

Apa itu Natural Language Processing?

Dapat dilihat, jaringan saraf tiruan adalah fondasi penting dari banyak kemajuan dalam AI modern. Teknologi ini memungkinkan komputer belajar dari data dan membuat keputusan cerdas dengan sedikit intervensi manusia, berkat kemampuannya memodelkan hubungan non-linear yang kompleks antara data input dan output.

Mulai dari analisis gambar, suara, hingga pemahaman bahasa dan prediksi tren, jaringan saraf telah membuka kemungkinan baru yang sebelumnya tidak pernah ada. Di masa depan, dengan perkembangan data besar dan kekuatan komputasi, jaringan saraf tiruan diperkirakan akan terus berkembang dan menghadirkan banyak aplikasi inovatif, membantu membentuk generasi teknologi cerdas berikutnya.

Ikuti INVIAI untuk mendapatkan lebih banyak informasi bermanfaat, ya!