Jaringan Saraf Tiruan, Konsep Dasar dan Kegunaan

Artificial Neural Network (ANN) atau dalam Bahasa Indonesia sering disebut juga dengan Jaringan Saraf Tiruan merupakan salah satu metode pembelajaran yang meniru cara kerja sistem otak manusia dalam memproses data.  ANN tergolong kedalam machine learning dan kecerdasan buatan. ANN mampu mempelajari pola data dan melakukan sebuah prediksi dengan akurat. ANN terdiri dar struktur-struktu yang disebut dengan neuron buatan yang saling terhubung dengan memiliki lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Neuron pada setiap lapisan akan bertugas untuk menerima dan memproses data yang kemudian dikirim ke lapisan output.

Konsep dasar ANN terdiri dari lapisan neuron yang saling terhubung. Konsep pada ANN memiliki sistem kerja yang mirip dengan system biologis. Setiap lapisan terdiri dari sejumlah neuron yang menerima input, memprosesnya, dan mengirimkan output ke neuron di lapisan berikutnya. Mengubah bobot dan bias di antara neuron melalui proses pelatihan, ANN menggunakan algoritma seperti backpropagation untuk mengurangi kesalahan prediksi.

ANN memiliki berbagai manfaat yang luas. Salah satu fungsi utamanya adalah untuk memprediksi permintaan industri. ANN dapat digunakan untuk memprediksi permintaan produk dengan sangat akurat karena kemampuan mereka untuk memproses data dalam jumlah besar dan menemukan pola yang kompleks. Misalnya, dalam industri ritel, ANN dapat memprediksi tren penjualan dalam bisnis berdasarkan data historis, cuaca, dan faktor lain.

Selain ANN, terdapat metode lain berbasis jaringan saraf tiruan, yairtu Recurrent Neural Network (RNN). RNN memiliki perbedaan dengan ANN, dimana RNN dirancang untuk mengenali suatu pola data yang berurutan, seperti teks, suara, dan deret Waktu. RNN memiliki neuron dan lapisan yang akan memproses data yang tidak hanya berasal dari lapisan sebelumnya, tetapi juga berasal dari lapisan itu sendiri. Konsep tersebut dapat memungkinkan RNN agar dapat menyimpan informasi dari input sebelumnya untuk mempengaruhi output sat ini. Selain itu, konsep tersebut juga memungkinkan RNN  dapat meciptakan memori internal yang memerlukan konteks data masa lalu.

Pada dasarnya, RNN sering diterapkan dalam kasus penerjemahan Bahasa dan pengenalan suara. Walau demikian, RNN juga cukup relefan untuk diterapkan dalam bidang analisis deret Waktu pada suatu industry. Contoh kecilnya adalah untuk peramalan Harga saha, analisis data cuaca, hingga peramalan permintaan. Dalam industri ritel, RNN dapat membantu dalam personalisasi rekomendasi produk dengan menganalisis perilaku pembelian konsumen dari waktu ke waktu. Misalnya, sistem rekomendasi berbasis RNN dapat memprediksi produk apa yang mungkin diminati oleh pelanggan berdasarkan riwayat belanja mereka dan tren terkini. RNN mampu mengenali pola data yang berurutan dan akan mempertahankan informasi temporal.

Metode ANN dan RNN memiliki banyak kesamaan dalam hal konsep dasar kedua metode mengadopsi cara kerja otak manusia atau terinspirasi dari sistem biologis untuk membaca pola data tertentu. Sedangkan perbedaan ANN dan RNN adalah pada ANN pemrosesan data dapat dilakukan secara batch atau individu, sedangkan RNN cenderung bersifat sekuensial. setiap input pada ANN akan diproses secara independent sedangkan input RNN akan diproses dengan mempertimbangkan informasi dari input sebelumnya untuk mempengaruhi output berikutnya.

Beberapa literatur yang dapat Anda gunakan sebagai acuan untuk memahami konsep ANN dan RNN dapat anda akses pada tautan berikut "https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=5962385"