Yeni Herdiyeni | Komputer Bisa Belajar Kok...Copyright Yeni Herdiyeni yeni.herdiyeni@ipb.ac.idhttp://yeni.herdiyeni.staff.ipb.ac.id/2008/02/07/komputer-bisa-belajar-kok/

Komputer Bisa Belajar Kok...

Download Artikel

Komputer bisa belajar....? Ya, saat ini tidak hanya manusia yang bisa belajar.Komputer pun bisa belajar layaknya manusia yang memiliki otak. Sejak lahir manusibelajar mengamati pola objek yang ada di sekitarnya, komputer pun saat inimampu mengenali pola objek setelah melalui proses yang sama yaitupembelajaran.

Bagaimana Caranya..?

Manusia dapat belajar karena memiliki sistem syaraf atau yang dikenal denganotak. Didalam otak terdapat bagian yang disebut dengan Visual Cortex yangberperan mengolah informasi yang masuk melalui panca indera manusia. Adasekitar 10-50 milyar sel syaraf (neuron) didalam visual cortex dengan 60 trilyunsinapsis. Neuron terdiri dari tubuh sel (cell body), dendrite, dan axon (Gambar 1).Neuron-neuron tersebut saling terhubung satu sama lain melalui axon dan dendrite.Hubungan antar neuron itu disebut dengan sinapsis. Informasi berupa sinyal akanmasuk melalui dendrite lalu masuk kedalam tubuh sel untuk selanjutnya dikirim keneuron lainnya melalui axon.

Gambar 1. Neuron

Dengan meniru sistem kerja syaraf manusia, Warren McCulloch dan Walter Pittspada tahun 1940 merancang neuron tiruan (artificial neuron) untuk diterapkan padasistem komputer. (Gambar 2)

page 1 / 3

http://yeniherdiyeni.files.wordpress.com/2008/02/artikel_003-komputer-bisa-belajar.pdf

Yeni Herdiyeni | Komputer Bisa Belajar Kok...Copyright Yeni Herdiyeni yeni.herdiyeni@ipb.ac.idhttp://yeni.herdiyeni.staff.ipb.ac.id/2008/02/07/komputer-bisa-belajar-kok/

Gambar 2. Artificial Neuron

Kekutan sinyal input akan dikontrol oleh sebuah fungsi aktivasi dan akan diteruskanke neuron lain. Neuron tiruan tersebut akan menghitung semua input sinyal yangmasuk untuk menentukan kekuatan sinyal (bobot input) dan fungsi aktivasi akanmenghitung sinyal output.

Seperti halnya pada sistem syaraf manusia yang tersusun atas neuron-neuron yangsaling berhubungan, pada neuron tiruan pun, setiap neuron berhubungan denganneuron yang lainnya sehingga membentuk lapisan neuron. Neuron tiruan yangsaling berhubungan itu disebut dengan jaringan syaraf tiruan (artificial neuralnetwork) (Gambar 3).

Gambar 3. Jaringan syaraf tiruan

Jaringan syaraf tiruan terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi (hidden layer)dan lapisan output.

Kini, model jaringan syaraf tiruan itu sudah banyak dikembangkan. Diantaranya feedforward neural network, backpropagation neural network, radial basis function (RBF), recurrent neural network, self organizing map (SOM) dan lain-lain.

page 2 / 3

Yeni Herdiyeni | Komputer Bisa Belajar Kok...Copyright Yeni Herdiyeni yeni.herdiyeni@ipb.ac.idhttp://yeni.herdiyeni.staff.ipb.ac.id/2008/02/07/komputer-bisa-belajar-kok/

Dengan adanya jaringan syaraf tiruan yang menyerupai jaringan syaraf manusia,saat ini sistem komputer memiliki kemampuan untuk belajar mengenali pola sepertiyang dilakukan manusia. Dengan menerapkan jaringan syaraf tiruan, sistemkomputer mendiagnosa penyakit, mengenali suara (speech recognition), mengenaliwajah, memprediksi cuaca, membuat permainan (game), mengkompresi data danlain-lain.

Sumber :

1. Engelbrecht, A. P. Computational Intelligence. An Introduction. Second Edition.John Wiley & Son. 2007

2. Fausett Laurene. Fundamentals of Neural Netwoks. Prentice Hall, EnglewoodCliffs. 1994.

page 3 / 3