Penerapan Heteroassociative Memory untuk Pengenalan Pola

Abstract

Jaringan syaraf tiruan adalah salah satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan menirukan cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah. Keberadaannya terbukti telah membawa dampak yang sangat besar dalam perkembangan teknologi manusia yang menuntut kemudahan, kepraktisan dan kecepatan. Jaringan syaraf tiruan telah digunakan dalam berbagai bidang seperti kedokteran, industri, hingga pengembangan robotika. Dalam perkembangannya di bidang pengenalan pola, teknologi jaringan syaraf tiruan dalam mengatasi masalah akan digunakan untuk mengenali bentuk-bentuk pola dan pemetaan sinyal kompleks. Cukup banyak metode yang diterapkan dalam jaringan syaraf tiruan digunakan untuk mengenali bentuk-bentuk pola, salah satunya adalah jaringan syaraf heteroassociative memory. Jaringan syaraf heteroassociative memory adalah jaringan yang bobot-bobotnya telah ditentukan sedemikian rupa sehingga jaringan tersebut dapat menyimpan kumpulan pengelompokan pola. Dalam jaringan ini algoritma pembelajaran yang digunakan adalah algoritama hebb rule dan delta rule. Keberhasilan jaringan syaraf tiruan dalam pengenalan pola sangat tergantung pada algoritma pelatihan yang digunakan serta bentuk pola yang dilatih. Algoritma jaringan syaraf tiruan cukup handal dalam mengenali bentuk pola yang pernah dilatihkan kepadanya walaupun bentuk pola tersebut bayak memiliki kemiripan Kata Kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Heteroassociative Memory, Delta Rule. Hebb Rule, learning rate, threshold, Pelatihan, Pengujian.