Artificial neural network disingkat pula ANN. Selain itu istilah ANN ini rupanya juga disebut dengan nama lain yaitu simulated neural network atau SNN dan bisa juga disebut neural network atau NN. Istilah ini bisa disebut juga dengan jaringan saraf tiruan atau yang juga biasa disingkat JST. Pada dasarnya jaringan ini merupakan jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang umumnya memiliki model dengan didasarkan pada sistem saraf manusia. Jadi cara kerja yang ada pada jaringan ini bisa digambarkan seperti halnya jaringan saraf yang ada pada manusia.
Sebenarnya jaringan saraf tiruan atau JST ini dapat mengubuah strukturnya yang telah ditetapkan sebelumnya. Pengubahan struktur ini biasanya dilakukan pada saat terjadi sebuah masalah sehingga dibutuhkan suatu perubahan struktur agar masalah yang dihadapi bisa segera dipecahkan dan diselesaikan. Pemecahan segala permasalahan yang sedang dihadapi ini diharapkan agar dapat dilakukan dengan berdasarkan pada informasi yang diperoleh. Dalam hal ini baik informasi internal maupun informasi eksternal sama-sama penting dan diperlukan dalam hal menyelesaikan masalah. Informasi internal dan eksternal ini akan mengalir melalui jaringan tersebut sehingga informasi yang ada ini bisa turut membantu perusahaan dalam menyelesaikan masalah.
JST pada dasarnya cenderung bersifat adaptif sehingga seringkali disebut pula dengan istilah jaringan adaptif. Jika disimpulkan secara lebih sederhana maka bisa dikatakan bahwa JST ini merupakan sebuah alat yang dibuat dengan model data statistik non linier. Dalam hal ini JST dapat berguna untuk memberikan gambaran mengenai hubungan yang kompleks antara input dan output. Melalui penggambaran hubungan antara input dan output ini maka Anda bisa menemukan beberapa pola tertentu pada data yang ada. Jadi sebenarnya ilmu neural network marupakan bagian dari ilmu soft computing.
Ilmu ini pada dasarnya diadopsi dari sistem otak manusia yang mampu memberikan stimulus atau rangsangan dan melakukan proses serta selanjutnya menghasilkan output. Sedangkan output ini bisa diperoleh dari adanya stimulus yang digabung dengan adanya proses di dalam otak manusia. Jadi konsep mendasar pada ANN adalah adanya adopsi dari suatu mekanisme dalam berpikir mengenai sebuah sistem yang ada. Hal ini dilakukan dengan menggunakan suatu aplikasi yang memiliki cara kerja menyerupai otak manusia sehingga melalui konsep ANN ini bisa dilakukan pemrosesan berbagai sinyal yang akan dan telah diterima. DI dalam sistem pemrosesan inilah maka kesalahan atau error yang ada pada sinyal saat diterima akan ditoleransi untuk kemudian diproses secara lebih lanjut sebelum menghasilkan output.
Fungsi Artificial Neural Network
Adapun penggunaan Artificial Neural Network dapat memberikan beberapa fungsi penting, di antaranya yaitu sebagai berikut.
1. Mengklasifikasi pola
Berbagai pola yang ada dan terdapat beberapa masalah di dalamnya akan dibagi ke dalam beberapa klasifikasi. Pengklasifikasian ini bisa dilakukan dengan menggunakan ANN agar proses ini bisa dilakukan dengan lebih tepat dan terhindar dari kesalahan. Jadi hasil yang diberikan diharapkan bisa sesuai dengan harapan.
2. Memetakan pola dari input ke output
ANN atau JST pada dasarnya melakukan pemrosesan dalam hal menerima rangsangan atau stimulus hingga menjadi suatu output. Dalam hal ini akan dilakukan pemetaan pola yang sekiranya akan diterapkan pda proses mulai dari penerimaan input hingga menghasilkan output. Tentunya segala proses yang bersifat kompleks ini memerlukan pemetaan agar bisa berjalan secara lebih mudah.
3. Menyimpan pola
Pola yang ada dalam proses menerima stimulus atau input hingga menghasilkan output mungkin saja ada dengan jumlah lebih dari satu pola. Namun seluruh pola yang ada dalam proses pemrosesan ini akan disimpan melalui sistem ANN. Penggunaan aplikasi yang bekerja dengan sistem ANN ini akan melakukan penyimpanan pola dengan langkah yang tepat dan bersifat efektif.
4. Memetakan berbagai pola yang sejenis
Selanjutnya berbagai pola yang ada dalam pemrosesan akan dipetakan secara lebih detail. Proses pemetaan ini dilakukan dengan berdasarkan pada jenis pola antara yang satu dengan yang lainnya. Jadi dalam hal ini pemetaan pola dilakukan dengan lebih spesifik. Pola sejenis akan dipetakan hingga menjadi satu kesatuan tersendiri.
5. Mengoptimasi masalah
Yang dimaksud dengan optimasi pada dasarnya adalah suatu proses yang dilakukan dengan tujuan untuk mencapai suatu hasil yang dinilai ideal. Jadi adanya ANN sebenarnya dimaksudkan agar masalah yang dihadapi bisa diproses secara lebih lanjut sehingga masalah ini bisa diselesaikan dengan optimal. Setiap solusi yang dipilih didasarkan pada pemrosesan yang juga optimal.
6. Melakukan prediksi
Pada akhirnya melalui jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk menghadapi masalah maka diharapkan agar bisa diberikan prediksi atas suatu hal. Prediksi ini diharapkan cenderung bersifat menguntungkan dan bisa berguna serta bisa menjadi alternatif terbaik bagi setiap permasalahan yang ada. Melalui JST maka prediksi diharapkan agar dapat dilakukan dengan lebih baik.
Perkembangan Artificial Neural Network
Sebenarnya artificial neural network ini sudah ada sejak dulu. Ilmu ini sudah dikenal sejak pertengahan abad ke-19 dan dimulai ketika dua orang tokoh bernama Warren McCulloch dan Walter Pitts mulai memperkenalkan model neural network untuk pertama kalinya. Kedua tokoh ini kemudian melakukan kombinasi atau gabungan dari beberapa processing unit yang sederhana secara bersama-sama. Kemudian kombinasi dari beberapa processing unit ini mampu memberikan peningkatan pada sistem komputasi secara keseluruhan. Kemudian hal ini berlanjut pada suatu penelitian yang dilakukan oleh Rosenblatt beberapa tahun setelah kombinasi processor unit dilakukan.
Dari hasil penelitian ini kemudian dihasilkan perceptron yang bisa digunakan untuk melakukan tahap klasifikasi pada pola tertentu. Mungkin hal ini masih belum sempurna karena adanya keterbatasan teknologi pada zaman itu. Namun sekarang sistem ini terus dikembangkan hingga bisa diterapkan untuk menyelesaikan beberapa tugas. Mulai dari tugas pemetaan hingga pendekatan dan prediksi bisa dilakukan dengan menggunakan aplikasi bersistem ANN. Penggunaan aplikasi bersistem ANN juga semakin banyak dijumpai di lapangan.
Dengan penggunaan Artificial Neural Network, maka dapat dilakukan klasifikasi pola yang tepat dan sesuai. Sama halnya bila menggunakan sistem yang baik untuk memastikan absensi karyawan dengan baik. Salah satunya melalui penggunaan JojoTimes. Dimana produk ini akan membantu untuk mengawasi kehadiran karyawan secara akurat. Tidak hanya itu saja, produk ini juga dapat menyimpan data cuti karyawan maupun data kompetensi karyawan.
JojoTimes ini memang dilengkapi oleh fitur-fitur menarik yang sayang untuk dilewatkan begitu saja. Dalam produk ini tersemat fitur andalan seperti Attendance Clock-Out Validation (with Biometric Face Recognition & Geo-Tagging), Overtime with/without Approval (Calculation Based on Government Regulation), Project Activities Reporting, Productivity Daily Reporting, serta fitur menarik yang lainnya. Oleh sebab itu jangan ragu untuk mempercayakan pada JojoTimes. Segera dapatkan coba gratis sekarang juga dan pastikan sistem absensi atau kehadiran karyawan yang lebih efektif dan efisien bersamanya.
