Mengenal Jaringan Saraf Tiruan (JST)

Jaringan sarat tiruan (JST) merupakan suatu metode kecerdasan buatan komputasional berbasis pada model saraf biologis manusia sehingga komputer atau mesin dapat menduplikasi kecerdasan manusia. Secara mikro, JST suatu prilaku komplek yang dihasilkan oleh jaringan dari banyak unit pemproses kecil yang disebut neuron yang masing – masing melakukan suatu proses sederhana yang dihubungkan dengan elemen proses lain oleh suatu aturan atau bobot.

Dengan jaringan JST maka kita dapat memberikan semacam kecerdasan pada sistem, dimana sistem tersebut akan diberikan waktu untuk belajar dan kemudian diharapkan dari proses belajarnya, sistem bisa memberikan solusi dari suatu kasus. Analoginya seperti mengajarkan seorang anak kecil untuk mengetahui bentuk kursi, kita akan menunjukan pada anak tersebut berbagai macam bentuk kursi dan bukan kursi. Kita akan memperlihatkan mana saja yang termasuk kursi dan mana yang bukan, proses ini disebut proses training. Setelah proses training selesai, maka tiba waktunya untuk melakukan test terhadap anak tersebut dengan menunjukan suatu bentuk kursi dan menanyakan apakah itu termasuk kursi atau bukan.

Hal yang menarik adalah pada saat kita menunjukan suatu bentuk kursi yang belum pernah diajarkan pada anak tersebut dan apabila itu memang variasi dari kursi misalnya kursi memiliki kaki empat, dan sebagainya, maka dia dapat mengambil kesimpulan bahwa benda tersebut adalah kursi, apabila jawaban si anak salah maka kita kembali melatihnya dengan memasukan bentuk kursi yang baru tadi kedalam data latih, sehingga si anak dapat mengambil kesimpulan bahwa benda tersebut (dan yang mirip benda tersebut dimasa yang akan datang) adalah kursi. Sebagai suatu teknologi komputasi, JST merupakan suatu teknik pemprosesan informasi yang mengunakan model kuantitatif. Artinya sejumlah masukan den keluaran suatu sistem dihubungkan secara adiptive oleh model matematik yang diorganisasukan dalam lapis elemen pemproses.