### 11.1 Definisi Artificial Neural Network

Masih ingatkah Anda materi pada bab-bab sebelumnya? Machine learningsebenarnya
meniru bagaimana proses manusia belajar. Pada bagian ini,
peneliti ingin meniru proses belajar tersebut dengan mensimulasikan jaringan
saraf biologis ( _neural network_ ) [44, 45, 46, 47]. Kami yakin banyak yang sudah
tidak asing dengan istilah ini, berhubung _deep learning_ sedang populer dan
banyak yang membicarakannya (dan digunakan sebagai trik pemasaran).Artificial
_neural network_ adalah salah satu algoritma _supervised learning_ yang


144 11 Feed _forward_ Neural Network

populer dan bisa juga digunakan untuk _semi-supervised_ atau _unsupervised_
_learning_ [45, 47, 48, 49, 50]. Walaupun tujuan awalnya adalah untuk mensimulasikan
jaringan saraf biologis, jaringan tiruan ini sebenenarnya simulasi
yang terlalu disederhanakan, artinya simulasi yang dilakukan tidak mampu
menggambarkan kompleksitas jaringan biologis manusia (menurut penulis).^1
_Artificial Neural Network_  (selanjutnya disingkat ANN), menghasilkan
_model_  yang sulit dibaca dan dimengerti oleh manusia karena memiliki banyak
_layer_  (kecuali _single perceptron_ ) dan sifatnon-linear(merujuk pada fungsi
aktivasi). Pada bidang riset ini, ANN disebut agnostik–kita percaya, tetapi
sulit membuktikan kenapa konfigurasi parameter yang dihasilkan _training_ bisa
benar. Konsep matematis ANN itu sendiri cukup _solid_, tetapi _interpretability_ model
rendah menyebabkan kita tidak dapat menganalisa proses inferensi
yang terjadi pada model ANN. Secara matematis, ANN ibarat sebuah graf.
ANN memiliki neuron/ _node_ ( _vertex_ ), dan sinapsis ( _edge_ ). Topologi ANN akan
dibahas lebih detil subbab berikutnya. Karena memiliki struktur seperti graf,
operasi pada ANN mudah dijelaskan dalam notasi aljabar linear. Sebagai gambaran,
ANN berbentuk seperti Gambar 11.1 ( _deep neural network_, salah satu
varian arsitektur). _Depth_ (kedalaman) ANN mengacu pada banyaknya _layer_.
Sementara _width_ (lebar) ANN mengacu pada banyaknya unit pada _layer_.

```
Gambar 11.1: _Deep Neural Network_.
```
