Neural Network (Jaringan Syaraf Tiruan)

Neural Network atau Jaringan Syaraf Tiruan merupakan suatu metode yang mensimulasikan kecerdasan manusia. Sistem Neural yang ada pada manusia selalu belajar dan berdasarkan dari pengalaman yang didapatnya, neural tersebut dapat memberikan hasil atau pemecahan terhadap suatu masalah. Sama seperti neural network yang ada pada manusia, Artificial Neural Network(ANN) ini akan selalu belajar melalui data-data atau fakta-fakta input dan output yang ada, sehingga pada waktunya ANN ini dapat menjawab beberapa persoalan yang telah dipelajarinya tersebut.
Neural Network ini pertama kali diperkenalkan oleh Waren McCulloch dan Walter Pitss pada tahun 1943. Cara kerja model Neural Network ini adalah dengan menggunakan pembobotan terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi suatu keadaan input menjadi output.


Beberapa definisi tentang Neural Network:
Suatu jaringan saraf tiruan memproses sejumlah besar informasi secara paralel dan terdistribusi, hal ini terinspirasi oleh model kerja otak biologis. Beberapa definisi tentang jaringan saraf tiruan adalah sebagai berikut di bawah ini.
Hecht-Nielsend (1988) mendefinisikan sistem saraf buatan sebagai berikut:
"Suatu neural network (NN), adalah suatu struktur pemroses informasi yang terdistribusi dan bekerja secara paralel, yang terdiri atas elemen pemroses (yang memiliki memori lokal dan beroperasi dengan informasi lokal) yang diinterkoneksi bersama dengan alur sinyal searah yang disebut koneksi. Setiap elemen pemroses memiliki koneksi keluaran tunggal yang bercabang (fan out) ke sejumlah koneksi kolateral yang diinginkan (setiap koneksi membawa sinyal yang sama dari keluaran elemen pemroses tersebut). Keluaran dari elemen pemroses tersebut dapat merupakan sebarang jenis persamaan matematis yang diinginkan. Seluruh proses yang berlangsung pada setiap elemen pemroses harus benar-benar dilakukan secara lokal, yaitu keluaran hanya bergantung pada nilai masukan pada saat itu yang diperoleh melalui koneksi dan nilai yang tersimpan dalam memori lokal".
Menurut Haykin, S. (1994), Neural Networks: A Comprehensive Foundation, NY, Macmillan, mendefinisikan jaringan saraf sebagai berikut:
“Sebuah jaringan saraf adalah sebuah prosesor yang terdistribusi paralel dan mempuyai kecenderungan untuk menyimpan pengetahuan yang didapatkannya dari pengalaman dan membuatnya tetap tersedia untuk digunakan. Hal ini menyerupai kerja otak dalam dua hal yaitu: 1. Pengetahuan diperoleh oleh jaringan melalui suatu proses belajar. 2. Kekuatan hubungan antar sel saraf yang dikenal dengan bobot sinapsis digunakan untuk menyimpan pengetahuan.
Dan menurut Zurada, J.M. (1992), Introduction To Artificial Neural Systems, Boston: PWS Publishing Company, mendefinisikan sebagai berikut:
“Sistem saraf tiruan atau jaringan saraf tiruan adalah sistem selular fisik yang dapat memperoleh, menyimpan dan menggunakan pengetahuan yang didapatkan dari pengalaman”.
DARPA Neural Network Study (1988, AFCEA International Press, p. 60) mendefinisikan jaringan syaraf buatan sebagai berikut :
Sebuah jaringan syaraf adalah sebuah sistem yang dibentuk dari sejumlah elemen pemroses sederhana yang bekerja secara paralel dimana fungsinya ditentukan oleh stuktur jaringan, kekuatan hubungan, dan pegolahan dilakukan pada komputasi elemen atau nodes