Pengenalan Backpropagation

Backpropagation merupakan salah satu teknik paling populer dalam pelatihan jaringan saraf tiruan. Teknik ini dapat sebuah jaringan saraf tiruan (JST) dalam waktu singkat, sehingga bermanfaat dalam banyak aplikasi seperti pengenalan pola, pengenalan suara, dan prediksi harga saham.

Pada dasarnya, backpropagation adalah teknik pelatihan JST dengan cara meminimalkan error pada setiap outputnya. Caranya dengan menyebarkan error yang dihasilkan ke seluruh layer jaringan, kemudian melakukan perubahan bobot pada setiap layer tersebut. Tujuan dari perubahan bobot ini adalah untuk membuat JST yang lebih akurat dalam memprediksi output yang dihasilkan.

Meskipun terdengar mudah, backpropagation memiliki beberapa kekurangan. Salah satunya adalah sulit untuk mengimplementasikannya pada JST dengan banyak layer. Selain itu, teknik ini juga mudah terjebak di dalam minimum lokal, sehingga sulit untuk mencapai akurasi yang optimal.

Namun, meskipun memiliki kekurangan, backpropagation tetap menjadi teknik paling populer dalam pelatihan JST. Hal ini terbukti dengan banyaknya tutorial dan toolbox yang tersedia di internet.

Dalam melakukan backpropagation, umumnya ada beberapa persyaratan yang perlu dipenuhi agar proses pelatihan menjadi lebih efektif. Beberapa persyaratan tersebut di antaranya:

1. Memilih arsitektur JST yang sesuai dengan masalah yang ingin diselesaikan.
2. Menggunakan fungsi aktivasi yang tepat, misalnya sigmoid, hyperbolic tangent, atau ReLU.
3. Mengatur nilai learning rate agar proses pelatihan tidak terlalu cepat atau terlalu lambat.
4. Menggunakan dataset yang cukup untuk melakukan pelatihan, sehingga JST dapat mempelajari pola secara lebih baik.

Dalam melakukan backpropagation, langkah pertama adalah melakukan feedforward untuk menghasilkan output pada setiap neuron. Kemudian, dilakukan perhitungan error pada setiap output neuron, dengan menggunakan rumus error = target – output.

Setelah itu, error tersebut disebarkan kembali ke seluruh layer jaringan menggunakan rumus backpropagation, yaitu delta = error * f'(input).

Di sini, f'(input) adalah turunan dari fungsi aktivasi yang digunakan pada layer tersebut. Hal ini dilakukan untuk menghasilkan delta pada setiap neuron yang kemudian digunakan untuk menghitung perubahan bobot pada setiap layer.

Setelah melakukan backpropagation, perhitungan tersebut diulang sebanyak n kali, hingga diperoleh akurasi yang optimal.

Demikianlah penjelasan singkat tentang pengenalan backpropagation. Semoga pembaca dapat memahami teknik pelatihan ini dengan lebih baik dan dapat mengimplementasikannya dalam JST untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.

Cara Kerja Backpropagation

Backpropagation merupakan suatu metode yang digunakan untuk melatih sebuah jaringan saraf tiruan dalam mengenali pola data dan kemudian memberikan umpan balik pada setiap proses pelatihan untuk meminimalkan kesalahan prediksi yang dilakukan oleh jaringan. Algoritma backpropagation merupakan salah satu algoritma yang paling umum digunakan dalam pembelajaran jaringan saraf tiruan.

Jaringan saraf tiruan pada dasarnya terdiri dari satu atau beberapa lapisan neuron atau sel saraf yang memiliki kemampuan untuk memproses dan menyimpan informasi. Setiap neuron pada lapisan yang berbeda terhubung satu sama lain melalui suatu koneksi yang disebut dengan bobot atau weight. Bobot ini berfungsi untuk mengontrol kekuatan dari sinyal yang diterima oleh suatu neuron.

Proses pembelajaran jaringan saraf tiruan menggunakan algoritma backpropagation terjadi dalam beberapa tahap, di antaranya adalah:

• Inisialisasi -Pada tahap ini, bobot unit-unit dalam jaringan saraf tiruan diinisialisasi dengan nilai acak.
• Feedforward – Data inputan diteruskan ke dalam jaringan saraf tiruan yang kemudian dihitung nilai output-nya. Feedforward ini bertujuan untuk memberikan informasi tentang jenis output yang dihasilkan oleh jaringan ketika input tertentu diberikan.
• Penghitung error -Pada tahap ini, terdapat perbandingan antara output yang dihasilkan dengan parameter target atau yang diinginkan. Selisih atau error yang terjadi akan menjadi dasar dalam meng-update bobot unit-unit jaringan.
• Meng-update bobot -Pada tahap ini, nilai bobot yang telah dihitung akan diteruskan ke seluruh bagian pada rangkaian jaringan. Bobot akan di-update dengan cara dikurangi dengan hasil perkalian antara learning rate dan gradien error.
• Backward – Pada tahap ini, nilai output yang telah dihitung akan diupdate kembali ke unit-unit pada jaringan untuk mencari gradien error dan memperbaiki bobot yang telah disesuaikan.
• Cek Termination – Pada tahap ini akan dicek apakah error yang dihasilkan minimal atau tidak. Jika error memiliki nilai minimum, maka pelatihan jaringan telah selesai dan jaringan dapat digunakan untuk prediksi.

Pada tahap penghitung error, backpropagation dapat menghitung error (atau kerugian) dari setiap prakiraan yang dibuat oleh jaringan. Umumnya, error diukur dengan menggunakan mean square error (MSE), yaitu rata-rata dari kuadrat selisih antara prakiraan jaringan dengan output aktual. Jika nilai MSE telah mencapai batas toleransi, maka proses pelatihan dihentikan.

Terakhir, yang perlu dipahami adalah pentingnya memilih parameter dalam algoritma backpropagation. Ada tiga parameter yaitu:

• Learning rate (α): Menunjukkan seberapa banyak bobot akan diperbarui pada setiap iterasi atau epoch. Terlalu tinggi atau rendah dari nilai yang ideal dapat menyebabkan pelatihan yang buruk.
• Momentum (γ): Faktor momentum membantu untuk menghindari jumplah yang lebih kecil dan lebih cepat keluar dari lokomat/jalan buntu.
• Hidden layer: Sebuah jaringan saraf tiruan akan digunakan untuk memecahkan masalah tertentu dan setiap masalah akan berbeda. Lebih banyak hidden layer dijaringan saraf tiruan akan meningkatkan kekuatan jaringan, sehingga jaringan dapat menjadi lebih adaptif dan dapat mempelajari pola yang lebih kompleks.

Ketiga parameter tersebut harus menyesuaikan dengan masalah yang sedang dipecahkan, oleh sebab itu sebuah algoritma backpropagation yang efektif harus dapat menyesuaikan parameternya dengan cepat setiap kali input atau bentuk tugas yang berbeda. Oleh karena itu, pengujian dan evaluasi setiap parameter dan menukar nilai variable dan parameter yang berbeda dalam backpropagation sangat penting untuk dicapai demi efektivitas dan efisiensi algoritma tersebut.

Langkah-langkah Pelatihan dengan Backpropagation

Backpropagation adalah teknik pembelajaran mesin yang sangat populer untuk pelatihan jaringan saraf tiruan. Proses ini melibatkan pengaturan parameter jaringan secara iteratif dengan membandingkan keluaran jaringan dengan output yang diinginkan untuk memperbaiki kesalahan yang dibuat selama pelatihan. Melalui pelatihan ini, jaringan belajar menyelesaikan tugas klasifikasi ini dengan lebih baik.

1. Inisialiasi Bobot & Bias

Pada tahap ini, bobot dan bias jaringan saraf tiruan diinisialisasi. Proses ini melibatkan pengaturan alokasi yang tepat dari bobot dan bias yang akan digunakan oleh jaringan selama pelatihan. Pada titik awal, bias dan bobot jaringan biasanya diatur ke nilai acak kecil. Cara inisialisasi ini memberikan jaringan semangat awal dan memberikan variasi di antara bobot dan bias saja.

2. Feedforward

Pada tahap ini, data pelatihan diteruskan melalui jaringan dan aktivasi akhir dihitung. Ini melibatkan pengalihan data melalui sel sistem untuk menghasilkan output. Semua hasil intermediat disimpan di dalam aktivitas cache yang akan terus digunakan oleh algoritma pada tahap berikutnya.

3. Backpropagation

Tahap ini melibatkan penggunaan algoritma backpropagation untuk memperbaiki kesalahan yang dibuat oleh jaringan. Ini adalah langkah kritis dalam pelatihan dan melibatkan berulang kali mengubah bobot dan bias jaringan untuk meminimalkan kesalahan. Setiap iterasi pelatihan menggunakan data yang berbeda, dan proses yang memungkinkan algoritma untuk mempelajari pola yang berbeda dari setiap pengulangan.

Algoritma backpropagation terdiri dari beberapa fase:

• Perhitungan kesalahan akhir pada layer output: Fase ini melibatkan perhitungan tingkat kesalahan pada output layer. Kesalahan dihitung dengan membandingkan output jaringan dengan output yang diinginkan. Setelah perhitungan, kesalahan dipropagasikan ke layer sebelumnya.
• Perhitungan kesalahan pada layer tersembunyi: Fase ini melibatkan perhitungan tingkat kesalahan pada layer tersembunyi jaringan. Ini melibatkan perhitungan kesalahan berdasarkan peran setiap neuron dalam menghasilkan output akhir. Ini memungkinkan bobot dan bias yang bergantung pada setiap neuron dapat disesuaikan untuk memperbaiki kesalahan.
• Update bobot dan bias: Pada akhirnya, bobot dan bias jaringan diperbarui berdasarkan kesalahan yang dihitung selama fase sebelumnya. Proses update biasanya melibatkan penggunaan teknik gradient descent untuk menemukan nilai bobot dan bias yang membuat jaringan menghasilkan output yang lebih dekat ke output yang diinginkan.

4. Evaluasi Model

Tahap terakhir dalam pelatihan jaringan saraf tiruan adalah evaluasi model. Dalam fase ini, performa jaringan dievaluasi dengan menggunakan data uji yang tidak terlihat sebelumnya. Setelah melakukan tes ini, performa jaringan dapat ditentukan dan model yang sesuai dapat dipilih untuk penggunaan di masa depan.

Menggunakan backpropagation untuk melatih jaringan saraf tiruan adalah proses yang sangat kompleks. Meskipun itu membutuhkan banyak waktu dan sumber daya, teknik ini dapat memberikan hasil yang sangat baik untuk tugas klasifikasi yang berbeda. Langkah-langkah yang dibahas diatas harus diikuti dengan saksama, dan setiap fase harus dianalisis detail untuk menjamin keakuratan optimal.

Parameter Backpropagation

Backpropagation merupakan salah satu metode dalam Machine Learning, khususnya pada Artificial Neural Network atau jaringan saraf tiruan. Dalam proses Training atau pelatihan jaringan saraf, Backpropagation digunakan untuk mengupdate bobot (weight) dan bias (bias) setiap node/neuron pada layer pada jaringan saraf. Proses ini bertujuan untuk mengoptimalkan output dari jaringan saraf dalam prediksi atau klasifikasi data.

Ada beberapa parameter penting yang harus diperhatikan dalam penggunaan Backpropagation, antara lain:

1. Learning Rate

Learning Rate atau tingkat pembelajaran adalah faktor penting yang menentukan seberapa besar pengaruh dari setiap Error pada pengubahan bobot dan bias dari neuron pada layer. Semakin besar nilai Learning Rate maka semakin cepat bobot dan bias pada jaringan saraf berubah, tapi ada kemungkinan jaringan tidak dapat konvergen dan melompat pada minimum lokal yang tidak optimum. Sebaliknya, semakin kecil Learning Rate maka diperlukan waktu yang lebih lama untuk mencapai konvergensi, tapi ada kemungkinan menemukan minimum lokal yang lebih optimal di akhir proses pelatihan jaringan.

2. Momentum

Momentum memperhitungkan perubahan yang terjadi pada bobot dari epoch sebelumnya dan menambahkan ke perubahan bobot saat ini. Dengan adanya momentum maka bobot akan memiliki inersia pada perubahaannya. Ini bertujuan untuk menyamakan perbedaan antara perubahan bobot saat ini dan perubahan bobot sebelumnya pada layer terkait sehingga terhindar dari terjebak minimum lokal atau konvergensi yang lebih lama.

3. Jumlah Hidden Layer dan Jumlah Node

Jumlah Hidden Layer dan Jumlah Node pada setiap layer juga berperan penting pada kualitas output dari jaringan saraf. Jika terdapat terlalu sedikit Node pada Hidden Layer maka kemampuan jaringan saraf dalam memetakan input dan output pada data mungkin kurang akurat. Namun, jika terdapat terlalu banyak Node pada Hidden Layer maka jaringan saraf cenderung overfit atau tidak mampu memberikan prediksi pada data yang belum pernah dilatihkan.

4. Aktivasi Function

Aktivasi function atau fungsi aktivasi digunakan untuk mengaktifkan neuron pada layer terkait dengan perhitungan linear dari bobot dan bias. Fungsi ini memungkinkan jaringan saraf untuk memecahkan masalah yang lebih kompleks. Ada beberapa tipe fungsi aktivasi, seperti sigmoid, tanh, relu, dan lain-lain. Penggunaan fungsi aktivasi sebaiknya disesuaikan dengan karakteristik data yang akan diolah.

Setelah memahami parameter penting dalam penggunaan Backpropagation pada Artificial Neural Network, kita dapat melanjutkan proses pelatihan menggunakan Algoritma Backpropagation. Dalam proses ini kita dapat memilih library yang mendukung Algoritma Backpropagation seperti Keras (Python) atau Neuroph (Java) dan membuat model jaringan saraf yang sesuai dengan karakteristik data yang akan diolah. Oleh karena itu, pilihan parameter yang tepat sangat penting dalam menentukan keberhasilan dalam memprediksi atau mengklasifikasikan data dengan menggunakan Algoritma Backpropagation pada Artificial Neural Network.

Klasifikasi Menggunakan Backpropagation Tutorial di INDONESIA: Penerapan Klasifikasi dengan Backpropagation

1. Pengenalan Backpropagation

Backpropagation merupakan suatu metode dalam pembelajaran pada jaringan syaraf tiruan. Dalam pembelajaran ini, suatu jaringan syaraf dibentuk dengan beberapa layer yang berisi neuron-neuron artificial. Nantinya, kuatnya hubungan antar neuron ini akan diatur oleh sistem sebanyak-banyaknya input yang masuk.

2. Penerapan Klasifikasi

Konsep klasifikasi dengan backpropagation ini dapat diaplikasikan pada berbagai jenis data yang ada di Indonesia. Mulai dari klasifikasi jenis bunga-bunga Indonesia, atau bahkan klasifikasi jenis kendaraan yang ada di jalanan negera ini seperti mobil, motor, bus dan lain sebagainya.

3. Langkah-Langkah Menggunakan Backpropagation

Beberapa langkah yang harus ditempuh dalam menggunakan backpropagation dalam klasifikasi data adalah:

1. Memperoleh data yang akan diproses
2. Mempelajari struktur dari data pada jaringan syaraf
3. Menentukan parameter penting dalam sistem pembelajaran, seperti jumlah input dan hidden layer
4. Menghitung bobot neuron
5. Membuat suatu prosedur yang bisa mengubah informasi dari sistem
6. Menentukan jenis keluaran yang diinginkan, dan mengatur vektor masukan yang diperbolehkan

4. Kelebihan Backpropagation

Backpropagation memiliki beberapa kelebihan dalam pengklasifikasian data, yaitu:

1. Mampu memproses data yang mempunyai kompleksitas yang tinggi dengan sangat baik
2. Dapat digunakan dalam berbagai jenis aplikasi pengklasifikasian data
3. Memiliki performa yang sangat baik dalam pengolahan data dalam jumlah yang besar
4. Bisa beradaptasi dengan sangat baik, dan dapat terus berkembang seiring dengan peningkatan kemampuan CPU dan GPU saat ini

5. Contoh Aplikasi Klasifikasi dengan Backpropagation pada Pekerjaan Digital Marketing

Salah satu contoh aplikasi backpropagation pada pekerjaan digital marketing adalah dengan melakukan klasifikasi pada data pelanggan yang dimiliki oleh suatu perusahaan. Dalam bidang marketing digital, data pelanggan sangatlah penting. Kita bisa menggunakan backpropagation untuk mengelompokkan data pelanggan berdasarkan perilaku dan preferensinya. Misalnya, kita bisa mengelompokkan data pelanggan menjadi kelompok yang suka membeli barang berkualitas, kelompok yang suka membeli barang murah, dan kelompok yang suka membeli barang mahal.

Dengan menggunakan hasil klasifikasi tersebut, kita bisa melakukan segmentasi pasar dengan lebih efektif dan juga bisa memberikan promo promosi yang lebih tepat sasaran kepada masing-masing kelompok pelanggan. Hal ini akan membuat biaya marketing menjadi lebih efektif dan lebih efisien karena kita tidak perlu memberikan promo yang tidak tepat sasaran kepada kelompok pelanggan yang tidak membutuhkannya.

Jadi, dapat ditarik kesimpulan bahwa backpropagation adalah metode pembelajaran dengan jaringan syaraf tiruan yang sangat populer dan efektif dalam pengklasifikasian data. Selain itu, aplikasi backpropagation dapat diterapkan dalam berbagai bidang, salah satunya pada pekerjaan digital marketing. Dengan penerapan backpropagation pada digital marketing, kita bisa lebih efektif dan efisien dalam melakukan segmentasi pasar dan promo-promosi yang akan diberikan kepada masing-masing kelompok pelanggan.