JARINGAN SARAF TIRUAN

JARINGAN SARAF TIRUAN............

          Jaringan saraf tiruan (JST) (Bahasa Inggris: artificial neural network (ANN), atau juga disebut simulated    neural network (SNN), atau umumnya hanya disebut neural network (NN)), adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan saraf manusia. JST merupakan sistem adaptif yang dapat mengubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut.

         Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan data statistik non-linier. JST dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk menemukan pola-pola pada data.

PENGERTIAN DASAR 

Tidak ada dua otak manusia yang sama, setiap otak selalu berbeda. Beda dalam ketajaman, ukuran dan pengorganisasiannya. Salah satu cara untuk memahami bagaimana otak bekerja adalah dengan mengumpulkan informasi dari sebanyak mungkin scan otak manusia dan memetakannya. Hal tersebut merupakan upaya untuk menemukan cara kerja rata-rata otak manusia itu. Peta otak manusia diharapkan dapat menjelaskan misteri mengenai bagaimana otak mengendalikan setiap tindak tanduk manusia, mulai dari penggunaan bahasa hingga gerakan.
Walaupun demikian kepastian cara kerja otak manusia masih merupakan suatu misteri. Meski beberapa aspek dari prosesor yang menakjubkan ini telah diketahui tetapi itu tidaklah banyak. Beberapa aspek-aspek tersebut, yaitu :
a. Tiap bagian pada otak manusia memiliki alamat, dalam bentuk formula kimia, dan sistem saraf manusia berusaha untuk mendapatkan alamat yang cocok untuk setiap akson (saraf penghubung) yang dibentuk.
b. Melalui pembelajaran, pengalaman dan interaksi antara sistem maka struktur dari otak itu sendiri akan mengatur fungsi-fungsi dari setiap bagiannya.
c. Axon-axon pada daerah yang berdekatan akan berkembang dan mempunyai bentuk fisik mirip, sehingga terkelompok dengan arsitektur tertentu pada otak.
d. Axon berdasarkan arsitekturnya bertumbuh dalam urutan waktu, dan terhubung pada struktur otak yang berkembang dengan urutan waktu yang sama.
Berdasarkan keempat aspek tersebut di atas dapat ditarik suatu kesimpulan bahwa otak tidak seluruhnya terbentuk oleh proses genetis. Terdapat proses lain yang ikut membentuk fungsi dari bagian-bagian otak, yang pada akhirnya menentukan bagaimana suatu informasi diproses oleh otak.
Elemen yang paling mendasar dari jaringan saraf adalah sel saraf. Sel-sel saraf inilah membentuk bagian kesadaran manusia yang meliputi beberapa kemampuan umum. Pada dasarnya sel saraf biologi menerima masukan dari sumber yang lain dan mengkombinasikannya dengan beberapa cara, melaksanakan suatu operasi yang non-linear untuk mendapatkan hasil dan kemudian mengeluarkan hasil akhir tersebut.
Dalam tubuh manusia terdapat banyak variasi tipe dasar sel saraf, sehingga proses berpikir manusia menjadi sulit untuk direplikasi secara elektrik. Sekalipun demikian, semua sel saraf alami mempunyai empat komponen dasar yang sama. Keempat komponen dasar ini diketahui berdasarkan nama biologinya yaitu, dendrit, soma, akson, dan sinapsis. Dendrit merupakan suatu perluasan dari soma yang menyerupai rambut dan bertindak sebagai saluran masukan. Saluran masukan ini menerima masukan dari sel saraf lainnya melalui sinapsis. Soma dalam hal ini kemudian memproses nilai masukan menjadi sebuah output yang kemudian dikirim ke sel saraf lainnya melalui akson dan sinapsis.
Penelitian terbaru memberikan bukti lebih lanjut bahwa sel saraf biologi mempunyai struktur yang lebih kompleks dan lebih canggih daripada sel saraf buatan yang kemudian dibentuk menjadi jaringan saraf buatan yang ada sekarang ini. Ilmu biologi menyediakan suatu pemahaman yang lebih baik tentang sel saraf sehingga memberikan keuntungan kepada para perancang jaringan untuk dapat terus meningkatkan sistem jaringan saraf buatan yang ada berdasarkan pada pemahaman terhadap otak biologi.
Sel saraf-sel saraf ini terhubung satu dengan yang lainnya melalui sinapsis. Sel saraf dapat menerima rangsangan berupa sinyal elektrokimiawi dari sel saraf-sel saraf yang lain. Berdasarkan rangsangan tersebut, sel saraf akan mengirimkan sinyal atau tidak berdasarkan kondisi tertentu. Konsep dasar semacam inilah yang ingin dicoba para ahli dalam menciptakan sel tiruan.

DEFINISI 

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.

Kegunaan  JST Dalam Kehidupan Nyata

• Perkiraan Fungsi, atau Analisis Regresi, termasuk prediksi time series dan modeling.
• Klasifikasi, termasuk pengenalan pola dan pengenalan urutan, serta pengambil keputusan dalam pengurutan.
• Pengolahan data, termasuk penyaringan, pengelompokan, dan kompresi.
• Robotik

 

pembahasan spk II

Sistem Informasi Pendukung Keputusan Manajerial

Tingkatan dalam pengambilan keputusan manajemen:

nManajemen strategis : mencakup ‘board of directors’, komite eksekutif CEO, serta top executives yang terlibat dalam pengembangan garis besar sasaran organisasi, strategi, kebijakan, dan tujuan-tujuan sebagai bagian dari proses perencanaan strategis.

Manajemen taktis: para manajer unit bisnis yang mengembangkan perencana-an jangka pendek dan jangka menengah, jadwal-jadwal, dan anggaran; penentuan kebijakan, prosedur, dan tujuan-tujuan bisnis bagi sub unitnya masing-masing.

Manajemen operasi: terdiri dari para kepala bagian di tingkat operasi yang menyusun perencanaan jangka pendek seperti jadwal produksi mingguan; mengatur penggunaan sumberdaya dan tingkat performansi pekerjaan sesuai prosedur, biaya, dan jadwal yang telah ditetapkan.

Tahap – tahap Pengambilan Keputusan

Menurut Herbert A. Simon ( Kadarsah, 2002:15-16 ), tahap – tahap yang harus dilalui dalam proses pengambilan keputusan sebagai berikut : 

1.   Tahap Pemahaman ( Inteligence Phace )

      Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup problematika serta proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah.

2.   Tahap Perancangan ( Design Phace )

      Tahap ini merupakan proses pengembangan dan pencarian alternatif tindakan / solusi yang dapat diambil. Tersebut merupakan representasi kejadian nyata yang disederhanakan, sehingga diperlukan proses validasi dan vertifikasi untuk mengetahui keakuratan model dalam meneliti masalah yang ada.

3.   Tahap Pemilihan ( Choice Phace )

      Tahap ini dilakukan pemilihan terhadap diantaraberbagai alternatif solusi yang dimunculkan pada tahap perencanaan agar ditentukan / dengan memperhatikan kriteria – kriteria berdasarkan tujuan yang akan dicapai.

4.   Tahap Impelementasi ( Implementation Phace )

      Tahap ini dilakukan penerapan terhadap rancangan sistem yang telah dibuat pada tahap perancanagan serta pelaksanaan alternatif tindakan yang telah dipilih pada tahap pemilihan.

Jenis Keputusan

Keputusan – keputusan yang dibuat pada dasarnya dikelompokkan dalam 2 jenis, antara lain ( Herbert A. Simon ) : 

1.      Keputusan Terprogram

Keputusan ini bersifat berulang dan rutin, sedemikian hingga suatu prosedur pasti telah dibuat menanganinya sehingga keputusan tersebut tidak perlu diperlakukan de novo (sebagai sesuatu yang baru) tiap kali terjadi.

2.      Keputusan Tak Terprogram

Keputusan ini bersifat baru, tidak terstruktur dan jarang konsekuen. Tidak ada metode yang pasti untuk menangani masalah ini karena belum ada sebelumnya atau karena sifat dan struktur persisnya tak terlihat atau rumit atau karena begitu pentingnya sehingga memerlukan perlakuan yang sangat khusus.

Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan

Dari pengertian Sistem Pendukung Keputusan maka dapat ditentukan karakteristik antara lain :

1.   Mendukung proses pengambilan keputusan, menitik beratkan pada management by perception

2.   Adanya interface manusia / mesin dimana manusia (user) tetap memegang control proses pengambilan keputusan

3.   Mendukung pengambilan keputusan untuk membahas masalah terstruktur, semi terstruktur  dan tak struktur

4.   Memiliki kapasitas dialog untuk memperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan

5.   Memiliki subsistem – subsistem yang terintegrasi sedemikian rupa sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan item

6.   Membutuhkan struktur data komprehensif yang dapat melayani kebutuhan informasi seluruh tingkatan manajemen

  Komponen Penyusun Sistem Pendukung Keputusan

Suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memiliki tiga subsistem utama yang menentukan kapabilitas teknis sistem pendukung keputusan, antara lain :

1.   Subsistem Manajemen Basis data

2.   Subsistem Manajemen Basis Model

3.   Subsistem Dialog

FASE - FASE PENGAMBILAN KEPUTUSAN 
1. Fase Pemikiran (Intelligence Phase)

§Mengamati lingkungan luar

§Menganalisa tujuan organisasi

§Mengumpulkan data

§Mengidentifikasi masalah

§Mengkategorikan masalah

§Programmed dan non-programmed

§Mendekomposisikan menjadi beberapa bagian kecil

   §Menentukan siapa yang bertanggung jawab atas masalah tersebut.

 

2. Fase Perancangan (Design Phase)

 

  §Menentukan beberapa rencana alternatif

  §Menganalisa solusi-solusi yang potensial

  §Membuat model

  §Menguji kelayakan

  §Memvalidasi hasil

§Memilih principle of choice 

§Menentukan tujuan

§Memasukkannya kedalam model

§Mengevaluasi dan mengambil resiko

§Kriteria dan batasan

 

3. Fase Pemilihan (Choice Phase) 

 

§Principle of choice

§Menggambarkan mengapa sebuah pendekatan solusi (solution approach) dapat diterima.

§Normative Models (Model Normatif)

§Optimization (Optimalisasi)

§Dampak dari setiap alternatif

§Rationalization (Rasionalisasi)

§More of good things, less of bad things

§Courses of action are known quantity

§Pilihan diurutkan dari yang terbaik hingga terburuk

§Suboptimization (Sub Optimalisasi)

§Keputusan dibuat pada bagian organisasi tanpa mempertimbangkan keseluruhan organisasi

 

Mind Map

   

 Fokus Sistem Informasi

# Sistem Informasi Manajemen 

Pengertian

   Sistem Informasi Manajemen (SIM) atau Management Information System (MIS) adalah suatu sistem informasi pendukung manajemen yang menyediakan berbagai laporan, display, dan respon secara periodik, eksepsi, atau berdasarkan permintaan.

Bentuk Laporan Manajemen

Laporan periodik terjadwal

Laporan eksepsi (exception reports)

Laporan atas permintaan

Queries/respon

Push Reporting

 

Model SIM 

 

 

BAHASAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 
PENDAHULUAN 
Sistem pendukung keputusan merupakan aplikasi terkomputerisasi yang membantu pihak management dalam mengambil keputusan pendapat lain tentang sistem pendukung keputusan antara lain :
         Menurut Moore and Chang, SPK dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa.
         Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support Sistem (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision Sistem. Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur



Tahapan SPK:

• Definisi masalah
• Pengumpulan data atau elemen informasi yang relevan
• pengolahan data menjadi informasi baik dalam bentuk laporan grafik maupun tulisan
• menentukan alternatif-alternatif solusi (bisa dalam persentase)

Tujuan dari SPK:

• Membantu menyelesaikan masalah semi-terstruktur
• Mendukung manajer dalam mengambil keputusan
• Meningkatkan efektifitas bukan efisiensi pengambilan keputusan

Dalam pemrosesannya, SPK dapat menggunakan bantuan dari sistem lain seperti Artificial Intelligence, Expert Systems, Fuzzy Logic, dll.