Jaringan saraf tiruan (JST) adalah teknologi yang disebut-sebut sebagai salah satu pengembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) yang paling menjanjikan. JST didasarkan pada sistem saraf dari makhluk hidup, yang mampu membentuk pola, dan memperbarui pemahaman mereka melalui pengalaman.
Dalam analisis data sederhana, JST sangat membantu dalam mengidentifikasi pola, keterkaitan, dan penyebaran data. Cara menerapkan JST dalam analisis data sederhana dibutuhkan beberapa tahap, yaitu:
1. Penentuan Tujuan dan Karakteristik Data
Pertama-tama, Anda harus menentukan tujuan analisis data dan mengidentifikasi karakteristik data yang akan diolah. Dalam hal ini, tujuannya bisa berupa klasifikasi atau regresi, sedangkan karakteristik data bisa berupa data numerik atau data kategorik.
2. Pemodelan JST
Setelah menentukan tujuan dan karakteristik data, selanjutnya adalah memodelkan JST. Model ini akan menentukan bagaimana JST dapat menggunakan data Anda untuk menghasilkan output yang diinginkan. Pemodelan JST diperlukan agar analisis data yang dihasilkan dapat digunakan dalam membuat keputusan bisnis.
3. Proses Pelatihan
Tahapan selanjutnya adalah proses pelatihan, yaitu mencari tahu cara JST dapat belajar dari data yang diberikan. Dalam tahap ini, JST akan mempelajari data yang diberikan untuk mengidentifikasi pola-pola yang terlibat, hal ini akan membantu JST untuk menyelesaikan masalah yang diberikan.
4. Evaluasi Hasil Output
Setelah proses pelatihan selesai, Anda dapat mengevaluasi hasil output yang dihasilkan oleh JST. Evaluasi ini akan menunjukkan apakah JST telah mencapai tujuan analisis data yang telah ditetapkan. Setelah itu, hasil output bisa digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik.
Jika kita memberikan contoh konkrit, kita dapat menghasilkan algoritma yang memprediksi penjualan telepon seluler di toko tanpa keterlibatan manusia. Dalam hal ini, algoritma ini akan mencari hubungan antara faktor-faktor yang mempengaruhi penjualan telepon seluler, seperti waktu, harga, dan promosi, lalu akan digunakan untuk memprediksi penjualan yang akan datang.
Seperti yang telah dijelaskan, cara menerapkan JST dalam analisis data sederhana lebih melibatkan tahapan dalam membuat model, mengolah data dengan JST, dan mengevaluasi hasil output yang dihasilkan. Pada akhirnya, JST dapat meningkatkan ukuran hasil output dan membantu dalam pengambilan keputusan bisnis.