Mauridhi

Kata Pengantar

i

ii

Supervised Neural Networks dan Aplikasinya

Kata Pengantar

iii

SUPERVISED NEURAL NETWORKS DAN APLIKASINYA Oleh

: Mauridhi Hery Purnomo Agus Kurniawan

Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2006 Hak Cipta © 2006 pada penulis, Hak Cipta dilindungi undang-undang. Dilarang memperbanyak atau memindahkan sebagian atau seluruh isi buku ini dalam bentuk apa pun, secara elektronis maupun mekanis, termasuk memfotokopi, merekam, atau dengan teknik perekaman lainnya, tanpa izin tertulis dari penerbit.

Candi Gebang Permai Blok R/6 Yogyakarta 55511 Telp. : 0274-882262; 0274-4462135 Fax. : 0274-4462136 E-mail : [email protected]

Purnomo, Mauridhi Hery; Kurniawan, Agus SUPERVISED NEURAL NETWORKS DAN APLIKASINYA/Mauridhi Hery Purnomo; Agus Kurniawan - Edisi Pertama – Yogyakarta; Penerbit Graha Ilmu, 2006 xii + 176 hlm, 1 Jil. : 23 cm. ISBN: 979-756-123-3 1. Komputer

iv

I. Judul

Supervised Neural Networks dan Aplikasinya

KATA PENGANTAR

P

uji syukur penulis panjatkan kehadiratNYA dengan telah terselesaikannya penulisan buku Supervised Neural Networks dan Aplikasinya ini. Buku ini membahas teknologi jaringan saraf tiruan (neural networks) jenis pelatihan terbimbing (supervised learning) secara rinci, mudah dipahami dan dasar teori yang umum digunakan serta beberapa contoh aplikasinya. Tujuannya adalah menambah kekayaan pustaka nasional dibidang ilmu kecerdasan buatan yang semakin hari semakin banyak dibutuhkan karena semakin luas aplikasinya. Sebagai bagian dari teknologi kecerdasan buatan, jaringan saraf tiruan utamanya jenis pelatihan terbimbing semakin banyak terlibat sebagai tool yang handal untuk berbagai disiplin ilmu seperti kedokteran, teknik, ekonomi, manajemen dan bahkan disiplin ilmu sosial yang biasanya menggunakan statistik sebagai alat komputasinya. Sehingga teknologi komputasi cerdas ini dirasakan semakin diperlukan kehadirannya. Buku ini terbagi menjadi enam bab dengan rincian sebagai berikut: −

Bab I merupakan pendahuluan yang mengungkapkan selayang pandang sejarah perkembangan teknologi kecerdasan buatan secara umum serta alasan-alasan yang menimbulkan kreativitas dibidang

Kata Pengantar

v

− −

−

−

ini. Disamping itu juga dibahas singkat bagaimana keterkaitan teknologi komputasi cerdas ini dengan berbagai disiplin ilmu yang lain. Bab II adalah dasar filosofi dan matematika yang paling sering digunakan pada jaringan saraf tiruan pelatihan terbimbing. Bab III berisi penjelasan model-model jaringan yang sering digunakan, jenis-jenis metoda pelatihan terbimbing jaringan beserta pengembangan dan contoh-contoh sederhana. Bab IV membahas secara khusus jaringan lapis jamak dengan metoda pelatihan propagasi balik langkah demi langkah disertai pemrograman komputernya. Bab V memaparkan beberapa contoh nyata aplikasi teknologi jaringan saraf tiruan pelatihan terbimbing pada berbagai disiplin ilmu.

Beberapa sub bab yang menjadi bagian dari buku ini adalah bahan kuliah mata kuliah komputasi cerdas program sarjana jurusan teknik elektro ITS. Contoh-contoh realisasi juga diambil dari hasil-hasil proyek akhir mahasiswa politeknik elektronika, tugas akhir DIII, tugas akhir sarjana dan tesis pasca sarjana teknik elektro ITS dibawah bimbingan penulis, serta beberapa hasil penelitian penulis yang didanai oleh Matching Grant dan Hibah Bersaing serta telah diseminarkan pada pertemuanpertemuan ilmiah nasional maupun internasional. Disamping itu juga diambilkan sebagian dari karya penulis yang telah diterbitkan pada jurnal-jurnal ilmiah nasional dan internasional. Dengan terwujudnya buku ini beberapa pihak yang telah membantu secara langsung maupun tidak langsung, penulis menyampaikan rasa terima kasih yang tulus kepada: −

Teman sejawat jurusan teknik elektro ITS yang telah memberi kesempatan dan dorongan semangat kepada penulis sehingga terlaksananya seminar on intelligent technology and its applications (SITIA2000) yang bertepatan dengan 40 tahun almamater tercinta teknik elektro ITS dan sekaligus sebagai tonggak awal dikibarkannya bendera komputasi cerdas dilingkungan ITS dan nasional.

vi

Supervised Neural Networks dan Aplikasinya

− −

−

Teman sejawat dalam Research Group on Intelligent Technology for Nonlinear Systems jurusan teknik elektro ITS. Mantan mahasiswa D3, D4, S1, S2 dan S3 bimbingan penulis dilingkungan ITS dan UNAIR umumnya dan di jurusan teknik elektro khususnya yang telah menggeluti bersama teknologi komputasi cerdas dengan ketekunan serta keuletannya memecahkan masalah yang penulis tugaskan. Keluarga saya, yang tercinta Yayuk isteriku dan anak-anak tersayang Tyas & Evi yang telah dengan setia dan sabar selalu menyertai langkah-langkah emosional penulis.

Sebagai harapan penulis, sumbangan tak berarti ini dapat menggugah semangat anak bangsa Indonesia yang tertarik untuk menekuni bidang kecerdasan buatan ataupun komputasi cerdas untuk lebih berperan aktip dengan karya-karya nyata. Sebagai manusia penulis merasakan masih banyak kekurangan, kritik dan saran untuk menyempurnakan buku ini sangat penulis harapkan. Surabaya, Mei 2006 Mauridhi Hery Purnomo Agus Kurniawan

Kata Pengantar

vii

viii

Supervised Neural Networks dan Aplikasinya

DAFTAR ISI

KATA PENGANTAR DAFTAR ISI BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Komputasi Cerdas dan Neural Networks 1.2 Menuju Komputasi Alami 1.3 Keterkaitannya dengan Berbagai Disiplin Ilmu Pustaka STRUKTUR DASAR JST PELATIHAN TERBIMBING DAN PEMODELANNYA 2.1 Struktur Jaringan Biologi dan Jaringan Saraf Tiruan 2.1.1 Struktur Dasar Jaringan Biologi 2.1.2 Struktur Dasar Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan 2.2 Pengantar Pemakaian Matematika untuk Proses Kerja Jaringan Saraf Tiruan 2.2.1 Matrik dan Vektor 2.2.2 Pengoperasian Matrik dan Vektor dalam Jaringan Saraf Tiruan 2.2.3 Konsep Dasar Analisa Statistik dan Metoda Komputasi Jaringan Saraf Tiruan 2.2.4 Teori Kolmogorov 2.3 Mengaktifkan Jaringan Saraf Tiruan Pustaka

v vii 1 1 4 7 9

BAB 2

Daftar Isi

13 13 13 14 16 17 19 20 21 21 25 ix

BAB 3

METODA PELATIHAN TERBIMBING DAN MODIFIKASINYA 3.1 Metoda Pelatihan Terbimbing 3.1.1 JST Perseptron lapis jamak 3.1.2 Contoh Aplikasi JST Perseptron lapis jamak 3.1.3 Metoda Backpropagation 3.2 Modifikasi Metoda Backpropagation 3.2.1 Metoda Quickpropagation 3.2.2 Metoda Levenberg-Marquardt 3.2.3 Mereduksi Jaringan Saraf Tiruan (Pruning Neural Networks) 3.2.4 Metoda Constructive Backpropagation 3.2.5 JST - Recurrent 3.2.6 JST Berbasis Fungsi Radial (Metoda Pelatihan Hibrida) 3.2.7 Metoda JST Counterpropagation Pustaka METODA PEMROGRAMAN JST PELATIHAN BACKPROPAGATION 4.1 Penerapan Matematika dalam Pemrograman 4.1.1 Operasi Dasar Matematika 4.1.2 Rumus Dasar Bentuk Penulisan Matematika Diskrit 4.1.3 Matriks 4.2 Pemrograman Operasi Matrik 4.2.1 Tujuan dan Implementasi 4.2.2 Penjelasan Dan Cara Kerja Program 4.3 Proses Pemrograman JST Backpropagation 4.3.1 Arsitektur Backpropagation 4.3.2 Algoritma Program 4.4 Simulasi Pemrograman Backpropagation 4.4.1 Perancangan Sistem

29 29 29 30 32 49 49 50 51 56 64 65 71 73

BAB 4

x

79 79 80 80 81 83 83 87 90 90 90 93 93

Supervised Neural Networks dan Aplikasinya