Artificial Neural Network Adalah: Pengertian & Fungsi

Artificial Neural Network (ANN) adalah model komputasi yang terinspirasi oleh cara kerja otak manusia. Secara sederhana, jaringan saraf tiruan adalah sebuah alat pemodelan non-linier yang dapat menangkap hubungan kompleks antara input dan output dalam data. Model ini terdiri dari banyak unit pemroses kecil (neuron buatan) yang saling terhubung dalam beberapa lapisan. Sama seperti otak biologis, ANN bersifat adaptif – strukturnya bisa berubah selama proses pembelajaran untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi baru yang masuk. Penggunaan istilah “Jaringan Saraf Tiruan” (JST) menekankan analogi ini, karena setiap neuron buatan meniru tugas neuron biologis menerima sinyal, memproses, lalu meneruskan sinyal ke neuron lain.

ANN awalnya dikembangkan untuk mengatasi pola dan data yang rumit. Misalnya, sistem pencarian canggih dan rekomendasi musik menggunakan ANN untuk mengenali pola pencarian atau preferensi pengguna. Dalam berbagai aplikasi masa kini – dari pengenalan suara, analisis gambar, hingga game AI – kemampuan ANN untuk belajar dari data membuatnya sangat berharga. Meskipun populer sebagai teknik machine learning, jaringan saraf tiruan juga bisa diterapkan dalam pembelajaran tak terawasi (unsupervised) maupun semi-supervised. Algoritma pelatihan ANN yang paling umum bersifat terawasi (supervised learning), di mana model diberi contoh input dan output yang benar, lalu menyesuaikan bobot internalnya berdasarkan selisih prediksi dengan target. Proses ini sering menggunakan metode backpropagation (propagasi mundur) untuk menghitung galat dan mengupdate bobot secara berulang.

Komponen dan Arsitektur Artificial Neural Network

ANN dibangun dari neuron buatan yang disusun dalam lapisan berjenjang. Struktur ini menyerupai otak manusia: sinyal masuk (melalui dendrit biologis) diterima oleh neuron, diproses di tubuh sel neuron (neuron buatan), lalu dikirim keluar (melalui akson) ke neuron berikutnya. Pada JST, penerjemahannya sebagai berikut: bagian “dendrit” mewakili masukan (input) berpengaruh oleh bobot (weight), “badan sel” melakukan komputasi, dan “akson” mengirimkan keluaran (output). Secara umum, arsitektur ANN terdiri atas tiga lapisan utama:

• Lapisan Masukan (Input Layer): Lapisan awal yang menerima data mentah (fitur/variabel) dari luar. Misalnya, piksel gambar atau atribut dataset akan masuk ke neuron-neuron di lapisan ini. Setiap neuron input hanya mewakili satu fitur masukan.
• Lapisan Tersembunyi (Hidden Layer): Lapisan di tengah yang melakukan proses utama. Data dari input diproses melalui bobot dan fungsi aktivasi. Pada lapisan ini, jaringan menemukan pola dan fitur tersembunyi dalam data. Bisa terdapat satu atau lebih lapisan tersembunyi, tergantung kompleksitas masalah. Setiap neuron tersembunyi menghitung weighted sum dari masukan lalu menerapkan fungsi aktivasi, menghasilkan nilai yang kemudian diteruskan ke lapisan berikutnya.
• Lapisan Keluaran (Output Layer): Lapisan terakhir yang menghasilkan output akhir dari jaringan. Setelah pemrosesan di lapisan tersembunyi, lapisan keluaran menampilkan hasil prediksi atau klasifikasi. Misalnya, pada pengenalan wajah, keluaran berupa label identitas yang dikenali. Setiap neuron keluaran berkaitan dengan nilai target (misalnya kelas pada klasifikasi atau nilai kontinu pada regresi).

ANN sering digambarkan dengan lapisan-lapisan berwarna berbeda, di mana setiap neuron pada satu lapisan terhubung ke semua neuron pada lapisan berikutnya (fully connected). Lapisan tersembunyi dapat berjumlah banyak, sehingga model ini menjadi non-linier dan fleksibel dalam menangkap pola data. Perhitungan dasar dalam setiap neuron mengikuti formula matematis: jumlah masukan dikalikan bobot ditambah bias, lalu dilewatkan ke fungsi aktivasi (misalnya sigmoid, tanh, ReLU) untuk menentukan output akhir.

Cara Kerja dan Pelatihan ANN

Proses kerja ANN diawali dengan inisialisasi bobot acak. Saat data masukan (input) dimasukkan ke jaringan, nilai setiap neuron input dikalikan bobot dan dijumlahkan pada neuron tersembunyi pertama. Fungsi aktivasi kemudian diaktifkan untuk menentukan keluaran setiap neuron tersembunyi. Nilai-nilai ini diteruskan ke lapisan tersembunyi berikutnya (jika ada) sampai akhirnya ke lapisan keluaran. Contohnya, fungsi aktivasi sigmoid atau ReLU (Rectified Linear Unit) mengubah jumlah berbobot menjadi output non-linier. Dengan demikian, keseluruhan jaringan melakukan transformasi non-linier data input menjadi output yang diharapkan.

Pada fase pelatihan, jaringan memperbaiki bobotnya berdasarkan perbedaan antara output model dan target sebenarnya. Jika output yang dihasilkan salah, algoritma backpropagation akan menurunkan kesalahan (error) melalui lapisan-lapisan secara mundur. Setiap bobot diupdate menggunakan algoritma optimasi (misalnya gradient descent) untuk meminimalkan fungsi kerugian (loss). Proses belajar ini terjadi berulang-ulang (iterasi/epoch) hingga jaringan mampu menghasilkan output yang mendekati target dengan akurasi tinggi. Perlu dicatat, semakin banyak data dan epoch pelatihan yang digunakan, semakin baik kemampuan jaringan dalam mempelajari pola (asalkan arsitektur jaringan cukup mendalam dan kompleks).

Selain supervised learning, ANN juga dapat dikembangkan dalam konfigurasi unsupervised (misalnya autoencoder) atau reinforcement learning tertentu, tergantung arsitektur dan tujuan. Namun, sebagian besar implementasi ANN modern berpusat pada pembelajaran terawasi dengan backpropagation sebagai tulang punggungnya.

Baca Juga: Pengertian Machine Learning: Mengungkap Dunia Kecerdasan Buatan

Jenis-jenis Artificial Neural Network

Ada banyak varian ANN sesuai dengan arsitektur dan cara kerjanya. Berikut beberapa jenis yang umum:

• Perceptron (Jaringan Syaraf Satu Lapisan): Model paling sederhana di mana hanya ada satu neuron tunggal tanpa lapisan tersembunyi. Perceptron menerima input, menghitung weighted sum, lalu menghasilkan output biner melalui fungsi aktivasi (biasanya unit step). Karena strukturnya sederhana, perceptron hanya cocok untuk memisahkan data yang linear separable (dua kelas garis lurus) dan tidak memiliki kemampuan non-linier.
• Feedforward Neural Network (Multilayer Perceptron): Model dasar yang paling umum adalah multilayer perceptron dengan satu atau lebih lapisan tersembunyi. Data input mengalir satu arah (feed-forward) tanpa umpan balik (no back-loop), dari input ke output. Arsitektur ini sudah banyak digunakan untuk pengenalan pola, klasifikasi, dan regresi umum.
• Recurrent Neural Network (RNN): Jaringan ini memiliki loop sehingga output dari satu layer dapat dipakai sebagai input kembali pada langkah waktu selanjutnya. RNN dirancang untuk data berurutan atau sekuensial (misalnya teks, suara). Setiap unit mengingat informasi sebelumnya, yang membantu memprediksi hasil selanjutnya pada urutan data.
• Convolutional Neural Network (CNN): Jaringan syaraf yang banyak digunakan di bidang visi komputer. CNN menerapkan operasi konvolusi pada input (seperti gambar) untuk mengekstrak fitur spasial. Sebuah CNN terdiri dari lapisan konvolusi dan pooling yang menggabungkan pola lokal menjadi representasi yang lebih komprehensif. CNN sangat efektif untuk tugas-tugas seperti pengenalan wajah, klasifikasi citra, dan deteksi objek.
• Varian Lainnya: Terdapat juga banyak arsitektur khusus lain seperti Modular Neural Network (menggabungkan beberapa jaringan berbeda), Radial Basis Function Network (menggunakan fungsi basis radial di hidden layer), dan lain-lain.

Dengan berbagai jenis tersebut, ANN dapat disesuaikan untuk hampir semua jenis data dan tugas – mulai dari pengenalan pola sederhana hingga analisis kompleks.

Keunggulan Artificial Neural Network

ANN memiliki beberapa keunggulan utama yang membuatnya populer dalam pengolahan data canggih:

• Mampu Belajar dari Data Kompleks: ANN dapat menangani data yang sangat rumit atau tidak terstruktur (seperti gambar, audio, atau teks) dengan mengenali pola-pola tersembunyi yang sulit dideteksi metode tradisional[6]. Misalnya, dalam pengenalan wajah, ANN dapat belajar pola fitur wajah (mata, hidung, mulut) secara otomatis dari gambar.
• Kemampuan Paralelisme: Perhitungan pada jaringan dapat dilakukan secara paralel antar neuron. Setiap neuron melakukan tugasnya sendiri pada satu waktu, sehingga ANN secara teori bisa dipercepat dengan hardware paralel. Ini memungkinkan ANN memproses banyak tugas sekaligus.
• Generalitas dan Adaptasi: Setelah dilatih, jaringan saraf tiruan dapat mengeneralisasi hasilnya ke data baru yang belum pernah ditemui sebelumnya. Model ini fleksibel untuk berbagai jenis data dan masalah: klasifikasi, prediksi, klastering, hingga generative models. Sebagai contoh, JST dapat memproses sekaligus data numerik (harga saham) dan data teks (deskripsi produk) untuk memberi rekomendasi pada pengguna e-commerce.
• Akurasi Tinggi: Dengan jumlah lapisan dan fungsi aktivasi yang tepat, ANN mampu menghasilkan prediksi yang sangat akurat. Kekuatan komputasi tingkat tinggi membuatnya unggul pada data berdimensi tinggi atau variabel saling terkait. Di bidang medis, ANN sering digunakan untuk mendeteksi penyakit dengan akurasi lebih baik dibanding diagnosis manual.
• Tahan Kesalahan dan Distribusi Memori: Informasi yang dipelajari tersebar ke seluruh jaringan, sehingga hilangnya satu neuron tidak secara signifikan merusak performa. Jaringan juga cenderung toleran terhadap noise pada data masukan. Setelah pelatihan, ANN tetap bisa menghasilkan output meski beberapa data tidak lengkap.
• Otomasi Tinggi: ANN dapat mengotomasi proses pengambilan keputusan rumit. Misalnya, ANN dapat secara cepat mendeteksi potensi penipuan dalam ribuan transaksi keuangan sekaligus, sesuatu yang akan sulit dilakukan manual.

Secara ringkas, keunggulan-keunggulan ini membuat Artificial Neural Network sangat berguna untuk teknologi intelijen buatan modern, terutama dalam situasi di mana pola data sulit didefinisikan secara eksplisit.

Kelemahan Jaringan Saraf Tiruan

Namun, ANN juga memiliki kekurangan yang perlu diperhatikan:

• Model “Kotak Hitam” (Black Box): Jaringan saraf tiruan sulit dijelaskan secara intuitif. Ketika jaringan menghasilkan output, proses internalnya tidak mudah dipahami oleh manusia. Hal ini menyulitkan penjelasan mengapa suatu keputusan dibuat, sehingga kurang transparan dan menurunkan kepercayaan dalam aplikasi tertentu.
• Ketergantungan Perangkat Keras: Karena melibatkan jutaan operasi matematis dan bobot yang harus dihitung berulang-ulang, ANN membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Latihan jaringan besar memerlukan GPU atau prosesor paralel tinggi agar proses pelatihan selesai dalam waktu wajar.
• Waktu Latih Lama: Untuk dataset berukuran besar atau arsitektur dalam (deep network), waktu pelatihan bisa sangat lama. Ini membuat eksperimen arsitektur dan parameter jaringan jadi proses trial-and-error yang memakan waktu.
• Rentan Overfitting: Jika arsitektur terlalu kompleks atau data pelatihan terbatas, jaringan saraf bisa terlalu "menghafal" pola latih (overfit) dan kehilangan kemampuan generalisasi. Memerlukan teknik regularisasi atau data lebih banyak untuk mengatasinya.
• Pra-pemrosesan Data: Data harus dikonversi ke nilai numerik dan seringkali dinormalisasi sebelum dimasukkan ke jaringan. Jaringan saraf tidak bekerja langsung dengan data simbolik atau kategori tanpa encoding numerik khusus.
• Pemilihan Arsitektur Rumit: Tidak ada aturan pasti untuk menentukan jumlah lapisan atau neuron yang optimal. Pemilihan struktur jaringan yang tepat sering kali memerlukan eksperimen atau pengalaman.

Walaupun demikian, kekurangan ini dapat diatasi dengan teknik modern (misalnya dropout untuk overfitting, metode interpretasi untuk “black box”) dan seiring kemajuan hardware dan algoritma training, batasan-batasan ANN semakin dapat diminimalisir.

Baca Juga: Deep Learning adalah: Pengertian dan Cara Kerja & Contohnya

Fungsi dan Penerapan dalam Berbagai Bidang

Artificial Neural Network memainkan peranan penting dalam berbagai bidang karena kemampuannya memahami data kompleks. Fungsi utama ANN adalah klasifikasi, regresi, dan pengenalan pola. Contoh penerapan riil meliputi:

• Kesehatan: ANN digunakan untuk mendiagnosa penyakit dari gambar radiologi atau pola gejala. Misalnya, mendeteksi tumor dari sinar X atau memprediksi risiko penyakit jantung dari data medis.
• Keuangan: Dalam analisis risiko dan prediksi pasar modal, ANN memproses data historis yang sangat beragam untuk memberi sinyal investasi. Contohnya memprediksi fluktuasi saham atau pendeteksian fraud transaksi.
• E-commerce: Sistem rekomendasi (seperti rekomendasi produk di toko online) sering didukung oleh ANN. Jaringan mempelajari preferensi pengguna dari data belanja dan klik, lalu menyarankan produk yang relevan.
• Pengolahan Bahasa: Aplikasi seperti penerjemah mesin, chatbot, dan analisis sentimen media sosial memanfaatkan ANN (termasuk varian RNN atau Transformer) untuk memahami dan menghasilkan teks.
• Visi Komputer: ANN, khususnya CNN, digunakan dalam pengenalan wajah, pemantauan video keamanan, diagnosa citra medis, serta deteksi objek otomatis (misalnya mobil otonom).
• Audio dan Visi: Teknologi speech recognition (seperti Google Assistant, Siri) dan deteksi suara lainnya mengandalkan ANN untuk mengenali pola suara manusia.
• Industri dan IoT: Di bidang manufaktur atau IoT (Internet of Things), ANN dipakai untuk prediksi kerusakan mesin, kontrol optimasi sistem, dan lain-lain.

Sebagai salah satu “tulang punggung” teknologi AI dan Machine Learning, ANN terus membuka peluang inovasi baru. Menurut riset, kemampuan JST meniru proses berpikir manusia membuatnya menjadi salah satu kemajuan terbesar di bidang kecerdasan buatan. Kemajuan teknik seperti deep learning – yang sesungguhnya hanyalah penerapan JST dengan lapisan tersembunyi sangat banyak – memungkinkan komputer mencapai akurasi luar biasa di berbagai domain.

Kesimpulan

Artificial Neural Network (Jaringan Saraf Tiruan) adalah model komputasi canggih yang meniru cara otak manusia memproses informasi[1]. ANN mampu belajar dari data, menggeneralisasi ke kondisi baru, dan menyelesaikan masalah non-linier yang kompleks. Struktur berlapisnya (input–hidden–output) memungkinkan jaringan menemukan pola pada data yang sangat rumit. Di sisi lain, ANN memerlukan banyak data dan komputasi serta bersifat “black box”, sehingga interpretasinya menjadi tantangan.

Secara keseluruhan, ANN memiliki peran sangat penting dalam aplikasi modern – mulai dari kesehatan, finansial, e-commerce, hingga pengolahan citra dan suara[31]. Memahami pengertian, fungsi, serta kelebihan dan kekurangannya merupakan dasar bagi siapa saja yang ingin memanfaatkan teknologi ini dalam bidang masing-masing. Dengan belajar dan berlatih pada ANN, kita dapat mengembangkan solusi berbasis AI yang lebih cerdas dan inovatif.

Untuk mengembangkan keterampilan teknologi lainnya, CodePolitan menyediakan KelasFullstack, kelas online lengkap untuk belajar Fullstack Web Development dari A sampai Z. Kelas ini cocok bagi Anda yang ingin membangun karir bagus, menguasai skill yang dibutuhkan industri, meraih penghasilan tinggi, dan mampu membuat website atau aplikasi untuk bisnis online sendiri. Kunjungi situs resmi CodePolitan untuk info selengkapnya.