Pengenalan Jaringan Syaraf buatan
Istilah ini mungkin awam bagi masyarakat,tetapi untuk orang-orang yang belajar tentang Elektronika,kedokteran,maupun Teknolgi Informasi pasti pernah mendengar isitilah ini Jaringan Syaraf Tiruan atau Artificial Neural Network (ANN) yang merupakan paradigma pemrosesan suatu informasi yang terinspirasi oleh sistem sel syaraf biologi, contohnya bagian otak yang mengolah suatu informasi. ANN ini dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu seperti pengenalan pola atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Artificial Neural Network ini dikenalkan pertama kali pada tahun 1943 oleh Waren McCulloch sebagai Neurophysiologist (Ahli Syaraf) dan Walter Pits sebagai logician(ahli logika). Coba bayangkan pada tahun 1943 di indonesia masih belum merdeka tetapi sudah ada sekelompok orang yang mengembangkan jaringan syaraf tiruan,jika dihitung hingga sekarang sudah 73tahun sejak pertama kali diperkenalkan mungkin sudah banyak mengalami perkembangan yang signifikan pada Artifial Neural Network ini. Pada pertama kali diperkenalkan, Waren dan Walter menuliskan dalam paper berjudul “Bagaimana Neuron bekerja?” dalam uraiannya Neural Network diperagakan secara sederhana dengan rangkaian listrik,namun penelitian mereka belum dikembangkan lebih jauh karena terbatas dengan teknolgi yang belum canggih.
Neural Network memiliki beberapa fungsi diantaranya:
-> Mengelompokan pola
-> Memetakan pola yang didapat dari input ke dalam output dalam bentuk pola yang baru
-> Menyimpan pola yang akan dipanggil kembali
-> Memetakan pola-pola yang sejenis
-> Mengoptimasi permasalahan
-> Membuat prediksi
Konsep Neural Network
Ini merupakan contoh beberapa bagian dari otak manusia seperti:
-> Neuron : Pusat pemrosesan informasi dari masukan ribuan dendrites dan keluaran sebuah axon
-> Nukleus : Unit proses untuk melakukan segala proses
-> Axon : Mengirimkan keluaran untuk ke jaringan lain
-> Dendrit : Mengirimkan masukkan ke unit proses
-> Sinapsis : Untuk menyimpan pengetahuan
Dalam penjelasannya proses kerja jaringan syaraf pada otak manusia,merupakan sebagai ide dasar dimana otak memiliki sekitar 1011 neuron yang berfungsi sebagai media proses untuk setiap informasi yang masuk. Jadi pada setiap neuron terdapat minimal 1 dendrit dengan setiap sel nya terhubung dengan syaraf lain,yang jumlahnya mencapai sekitar 104 sinapsis. Masing-masing sel itu saling berinteraksi untuk menghasilkan kemampuan tertentu pada kerja otak manusia.
Sebuah neuron menerima impuls dari neuron lain melalui dendrit dan mengirimkan sinyal yang dihasilkan oleh badan sel melalui akson. Akson dari sel syaraf ini bercabang-cabang dan berhubungan dengan dendrit dari sel syaraf lain dengan cara mengirimkan impuls melalui sinapsis. Sinapsis adalah unit fungsional antara 2 buah sel syaraf, misal A dan B, dimana yang satu adalah serabut akson dari neuron A dan satunya lagi adalah dendrit dari neuron B. Kekuatan sinapsis bisa menurun/meningkat tergantung seberapa besar tingkat propagasi (penyiaran) sinyal yang diterimanya. Impuls-impuls sinyal (informasi) akan diterima oleh neuron lain jika memenuhi batasan tertentu, yang sering disebut dengan nilai ambang (threshold) atau dalam penjelasannya lebih singkatnya yaitu otak menerima rangsangan(informasi) yang begitu banyak sehingga otak akan secara otomatis untuk memilah pada bagian mana informasi tersebut akan dihubungkan pada syaraf-syaraf lain.
Arsitektur ANN
Setiap neuron dapat memiliki beberapa masukan dan mempunnyai satu keluaran. Jalur masukan pada suatu neuron bisa berisi data mentah atau data hasil olahan neuron sebelumnya. Sedangkan hasil keluaran suatu neutron dapat berupa hasil akhir atau berupa bahan masukkan bagi neutron berikutnya. Jaringan neuron buatan terdiri atas kumpulan grup neuron yang tersusun dalam lapisan. Gambar di bawah ini menunjukkan struktur umum jaringan syaraf buatan yang bersifat feedfordward(data proses pada satu arah).
ANN terdiri dari banyak neuron di dalamnya. Neuron-neuron ini akan dikelompokkan ke dalam beberapa layer. Neuron yang terdapat pada tiap layer dihubungkan dengan neuron pada layer lainnya. Hal ini tentunya tidak berlaku pada layer input dan output, tapi hanya layer yang berada di antaranya. Informasi yang diterima di layer input dilanjutkan ke layer-layer dalam ANN secara satu persatu hingga mencapai layer terakhir/layer output. Layer yang terletak di antara input dan output disebut sebagai hidden layer. Namun, tidak semua ANN memiliki hidden layer, ada juga yang hanya terdapat layer input dan output saja.
Referensi:
>> http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
>> http://socs.binus.ac.id/2012/07/26/konsep-neural-network/
Ini merupakan contoh beberapa bagian dari otak manusia seperti:
-> Neuron : Pusat pemrosesan informasi dari masukan ribuan dendrites dan keluaran sebuah axon
-> Nukleus : Unit proses untuk melakukan segala proses
-> Axon : Mengirimkan keluaran untuk ke jaringan lain
-> Dendrit : Mengirimkan masukkan ke unit proses
-> Sinapsis : Untuk menyimpan pengetahuan
Dalam penjelasannya proses kerja jaringan syaraf pada otak manusia,merupakan sebagai ide dasar dimana otak memiliki sekitar 1011 neuron yang berfungsi sebagai media proses untuk setiap informasi yang masuk. Jadi pada setiap neuron terdapat minimal 1 dendrit dengan setiap sel nya terhubung dengan syaraf lain,yang jumlahnya mencapai sekitar 104 sinapsis. Masing-masing sel itu saling berinteraksi untuk menghasilkan kemampuan tertentu pada kerja otak manusia.
Sebuah neuron menerima impuls dari neuron lain melalui dendrit dan mengirimkan sinyal yang dihasilkan oleh badan sel melalui akson. Akson dari sel syaraf ini bercabang-cabang dan berhubungan dengan dendrit dari sel syaraf lain dengan cara mengirimkan impuls melalui sinapsis. Sinapsis adalah unit fungsional antara 2 buah sel syaraf, misal A dan B, dimana yang satu adalah serabut akson dari neuron A dan satunya lagi adalah dendrit dari neuron B. Kekuatan sinapsis bisa menurun/meningkat tergantung seberapa besar tingkat propagasi (penyiaran) sinyal yang diterimanya. Impuls-impuls sinyal (informasi) akan diterima oleh neuron lain jika memenuhi batasan tertentu, yang sering disebut dengan nilai ambang (threshold) atau dalam penjelasannya lebih singkatnya yaitu otak menerima rangsangan(informasi) yang begitu banyak sehingga otak akan secara otomatis untuk memilah pada bagian mana informasi tersebut akan dihubungkan pada syaraf-syaraf lain.
Arsitektur ANN
Setiap neuron dapat memiliki beberapa masukan dan mempunnyai satu keluaran. Jalur masukan pada suatu neuron bisa berisi data mentah atau data hasil olahan neuron sebelumnya. Sedangkan hasil keluaran suatu neutron dapat berupa hasil akhir atau berupa bahan masukkan bagi neutron berikutnya. Jaringan neuron buatan terdiri atas kumpulan grup neuron yang tersusun dalam lapisan. Gambar di bawah ini menunjukkan struktur umum jaringan syaraf buatan yang bersifat feedfordward(data proses pada satu arah).
ANN terdiri dari banyak neuron di dalamnya. Neuron-neuron ini akan dikelompokkan ke dalam beberapa layer. Neuron yang terdapat pada tiap layer dihubungkan dengan neuron pada layer lainnya. Hal ini tentunya tidak berlaku pada layer input dan output, tapi hanya layer yang berada di antaranya. Informasi yang diterima di layer input dilanjutkan ke layer-layer dalam ANN secara satu persatu hingga mencapai layer terakhir/layer output. Layer yang terletak di antara input dan output disebut sebagai hidden layer. Namun, tidak semua ANN memiliki hidden layer, ada juga yang hanya terdapat layer input dan output saja.
contoh penggunaan Artificial
Neural Network dalam Security
IDS (Instrusion Detection System)
yang menggunakan teknik signature serangan untuk menentukan apakah suatu paket
termasuk jenis serangan tertentu atau bukan. Apabila ada paket yang ,melintasi
jaringan dan ditangkap oleh IDS (dalam hal ini snort) dan paket tersebut
memenuhi kriteria rules diatas maka IDS akan dapat langsung memutuskan bahwa
telah terjadi suatu jenis serangan DDOS yang memanfaatkan tools stacheldracht,
dan snort akan langsung mengambil tindakan yang telah ditetapkan sebelumnya. Misalnya,
mengirimkan pesan alert via sms atau mail ke administrator sistem.
Referensi:
>> http://elektronika-dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan-neural-network/
>> http://socs.binus.ac.id/2012/07/26/konsep-neural-network/
Tidak ada komentar:
Posting Komentar