27 May 2013

Materi 8 - Jaringan Syaraf Tiruan



Pembaca, mari kita ngomong agak berbobot dikit ya.....biar klihatan agak smart.....
Jaringan saraf tiruan (JST) (Bahasa Inggrisartificial neural network (ANN), atau juga disebut simulated neural
Gambar 1. Jaringan Syaraf Tiruan
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. (koyok ngerti-ngertio......xixixixixii).


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.
Gambar 2.Syaraf Betulan

SEJARAH
Saat ini bidang kecerdasan buatan dalam usahanya menirukan intelegensi manusia, belum mengadakan pendekatan dalam bentuk fisiknya melainkan dari sisi yang lain. Pertama-tama diadakan studi mengenai teori dasar mekanisme proses terjadinya intelegensi. Bidang ini disebut ‘Cognitive Science’. Dari teori dasar ini dibuatlah suatu model untuk disimulasikan pada komputer, dan dalam perkembangannya yang lebih lanjut dikenal berbagai sistem kecerdasan buatan yang salah satunya adalah jaringan saraf tiruan. Dibandingkan dengan bidang ilmu yang lain, jaringan saraf tiruan relatif masih baru. Sejumlah literatur menganggap bahwa konsep jaringan saraf tiruan Waffen McCulloch dan Walter Pitts pada tahun 1943. Dalam makalah tersebut mereka mencoba untuk memformulasikan model matematis sel-sel otak. Metode yang dikembangkan berdasarkan sistem saraf biologi ini, merupakan suatu langkah maju dalam industri komputer.
Gambar 3. Simulasi Neuron


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.
Gambar 4. Orang dg Syaraf Kejepit......
Beberapa aspek-aspek tersebut, yaitu :
  1. 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.
  2. Melalui pembelajaran, pengalaman dan interaksi antara sistem maka struktur dari otak itu sendiri akan mengatur fungsi-fungsi dari setiap bagiannya.
  3. Axon-axon pada daerah yang berdekatan akan berkembang dan mempunyai bentuk fisik mirip, sehingga terkelompok dengan arsitektur tertentu pada otak.
  4. 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 prosesgenetis. 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, dendritsomaakson, 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 sinyalelektrokimiawi 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.

Materi Presentasi Kuliah berada di link di bawah ini :
  1. Materi 8 - Jaringan Syaraf Tiruan - 4Shared
  2. Materi 8 - Jaringan Syaraf Tiruan - Slideshare


Source : Wikipedia


17 May 2013

Pantai Kolbano (Kolbano Beach)

Gambar 1. Pantai Kolbano 1 (Kolbano Beach 1)
Pagi itu seperti yang sudah direncanakan, kami sekeluarga pergi jalan-2 (orang timor bilang "pesiar", klo orang Malang bilang "dolen" ) ke Pantai Kolbano.
Ayo cepet bangun...bangun bangun.......................,seruku kepada anakku tersayang.  Karena anak satu ini klo ngga diobrak obrak ngga bangun2........Sementara "maitua", "ojob", "garwo", "sisihan", "bojo", "my wife", ho ho hi he, gendakan........opo maneh yo..............dah mulai batasibuk dengan perabot dapur.  Biasa lagi "korah-korah". dan persiapan bekal.
Sementara aku menyiapkan kuda jingkrak yang akan ditumpangi para bidadari cantik dari rumahku...eh sewan ding.............Mulai ngelap, cek oli, air radiator, rem, lampu dll.
Gambar 2.  Model Pantai
Setelah kurasa beres dan semua siap, mulailah perjalanan dengan rute "Kupang - Camplong - Takari - Jembatan Noelmina - Bena - Kolbano".  Ngga ada pilihan rute terdekat ?, ada sih cuman waktunya lebih lama, karena harus menyebrang sungai dan mendaki gunung (sopo sing gelem hayo......?.).
Njilalah, pagi itu jalanan lancar car......kex do ngendon di rumah semua, jadi jalanan serasa milik
kami bertiga.  Tancap gas......ngeeeeengggggggggggggggg, ngeeeeennnnnnngggg.......100 km/jam.  Lumayanlah buat pengebut pemula.
Anakku yang atu atunya itu tuh trus ngemil dan ngemil terus, sampe aku ngga kebagian kacangnya.  Yo wis ngalahlah buat anak tersayang atu atunya.
Gambar 3. Batu Ikon Pantai Kolbano
Sepanjang perjalanan sebenarnya mengasyikan cuma ada beberapa bagian jalan yang masih diperbaiki, jadi yo rodo jondal jondil gitu.  Tetapi betul, kalo semua itu sudah selesai, maka akan jadilah jalan yang mulus lus lus lus dan enak dibuat ngebut.  Ehhhhhhh.......tapi jangan ngebut ya.....dilarang pak polisi.   Terlebih kalo pas melewati jalan lurus rus setelah Bena.......serasa mo terbang tinggal landas deh..............................
Jam 11 an, tibalah kita di pantai tujuan.......Pantai Kolbano.  Wuih lega rasanya, sambil meluruskan
kaki, kita  buka bekal dan makan serta minum.
Betapa indahnya pantai kolbano ini, bayangkan, pantainya bukan berpasir tetapi berbatu halus sejempol tangan dan kaki.  Ni batu biasanya dibawa pulang para pelancong sebagai oleh oleh, termasuk aku dah siapkan 2 karung tuk menampung batu indah itu.
Gambar 4. Peta Lokasi Pantai Kolbano
Sayangnya kita ngga bisa mandi ke laut, karena ombaknya besar.  Jadi ya photo2 aja dan ngumpulin batu.
Setelah bosen, sekira jam 13.00 kita berkemas untuk pulang, karena perjalanan cukup lumayan panjang (kira2 150 km ke Kupang - PP 300 km).  Andaikata ada temen yang bisa membantu pegang setir, pasti akan lebih enjoy, karena aku bisa tiduran dan selonjor kaki.  Maklum dah kaku tulang-tulangku.  (Mo minum anlin katanya amis, mo makan tulang langsung nanti dikira guk guk......jadi ya sudahlah makan teri aja).     
Dalam perjalanan kita ngga sempat photo2, tetapi cukuplah yang di pantai Kolbano saja.  Beberapa photo tersebut saya suguhkan kepada para pembaca dalam halaman ini juga.
Makasih ya atas dukungan doanya, tahlilnya, tumpengannya, suwuk-annya dan kemprussannya.  Nanti klo masih kurang saya akan kirimkan no rekeningku untuk diisi seperlunya dan sekedarnya.  (menghayal mode on).

06 May 2013

Materi 7 - Logika Fuzzy

Logika Fuzzy


Gambar 1. Batas-batas logika fuzzy
Dalam kehidupan sehari-hari, manusia akan dihadapkan pada kenyataan bahwa ada nilai-nilai yang mempunyai ketidakpastian.
Misalnya, bahwa hidup manusia itu bisa dipandang sebagai "enak" bila diukur dari :

  1. Kebahagiaan
  2. Kecukupan
  3. Kemapanan 
Akan tetapi berapa ukuran Kebahagiaan, Kecukupan dan Kemapanan tersebut ?
Adalah suatu nilai yang masing-masing orang berbeda sudut pandannya.  Ini bukti menunjukkan adanya ketidakpastian ukurannya.
Untuk itulah diperlukan analisa dengan menggunakan Logika Fuzzy ini.
Materi lengkap Logika Fuzzy dapat didownload pada link berikut :

Demikian ulasan sedikit ini, mudah-mudahan bermanfaat.

03 May 2013

MatLab for Image

Bagi yang baru belajar MATLAB, mari kita belajar bersama-sama tentang gambar yang dimanipulasi dengan menggunakan MatLab.
Dalam latihan ini dipakai MatLab 7.10.00. (jangan mau klo diajak bersama memanipulasi anggaran proyek, klo terpaksa dan enak ya...............)
Setelah dibuka programnya, maka akan tampil seperti terlihat pada gambar 1.

Gambar 1. Halaman MatLab
Dari gambar 1, terlihat terdapat beberapa bagian area kerja.

  1. Menu Bar, adalah menu (klo yg salah masuk bisa berisi : lodeh, pecel, campur, nasi ayam dll) yang berada pada bagian paling atas dari semua bagian.  Disitu terdapat File, Debug, Parallel, Desktop, Windows dan Help.
  2. Current Folder, adalah folder yang aktif yang akan digunakan sebagai tempat menyimpan dan memanggil data, dan ini harus kita setting dahulu sesuai dengan kehendak kita. (terutama mengingat file gambar dan file kerja kita tersimpan) --> (klo pengin lebih aman, simpan dibawah bantal aja......klo kelamaan yang dimakan sama kutu.)
  3. Command Window, adalah tempat perintah-perintah diletakkan, mulai memanggil gambar, memanipulasi dan merubahnya.  Lihat Gambar 2.
    Gambar 2. Command Window
  4. Current Folder Window, berisi list daftar folder dan file yang berada dalam folder yang diaktifkan/dipilih seperti pada langkag no. 2.  Lihat Gambar 3.
  5. Command Window, adalah interface user untuk memberikan perintah kepada MatLab untuk melakukan sesuatu (jangan suruh cari eyang subur lo.....).  Seluruh perintah yang digunakan dituliskan disini.
  6. Workspace Window, Jendela ini berisi informasi penggunaan variabel di dalam memori MATLAB. Lihat gambar 4.
  7. Gambar 4. Workspace
    Gambar 3.  Current Folder Window
  8. History Window, Jendela  ini berisi informasi tentang perintah yang  pernah  dituliskan sebelumnya. Kita dapat mengambil kembali perintah dengan menekan tombol panah ke  atas atau  mengklik  perintah pada jendela  histori, kemudian  melakukan copy­paste ke command window. Lihat Gambar 5.
Setelah semua dikenali dengan baik oleh pengguna, langkah berikutnya adalah mencoba.
Langkahnya adalah :
  1. Menentukan folder
  2. Memanggil gambar
  3. Menampilkan
  4. Memanipulasi
Untuk langkah 1. Menentukan Folder
Klik tombol yang bertanda titik 3 (...) pada Current Folder, lalu pilih folder didalam komputer sesuai dengan kehendak kita.  Kalau ada isinya maka akan tampil beberapa buah folder dan file-file yang berada didalamnya (tidak termasuk pisang goreng, macau dan tempe goreng)

Gambar 5. Command History
Memanggil Gambar.
Tuliskan pada Command Window :

i = imread('logo arthabuana.jpg');

jika file gambar yang dipanggil adalah logo_arthabuana.jpg.  Selanjutnya disimpan ke dalam variabel baru yang bernama i

Menampilkan Gambar.
Perintah yang diberikan adalah :

imshow(i)

adalah perintah menampilkan gambar yang tersimpan di dalam variabel i.  Hasil tampilannya terlihat pada gambar 6.

Gambar 6.  Aksi dari imshow(i)

Memanipulasi Gambar
Perintah yang digunakan sementara adalah imtool(image).  Pada kasus ini, karena gambar telah disimpan dalam variabel i, maka pengguna tinggal memberikan perintah sebagai berikut :
imtool(i)

Maka efek dari perintah tersebut adalah terlihat pada gambar 7.

Gambar 7. Imtool
Dengan imtool ini, pengguna bisa melihat isi pixel dari gambar dengan memberikan perintah :

inspect pixel value, yaitu menu toolbar nomor 2 dari kiri yang akan menampilkan jendela baru berjudul Pixel Region seperti terlihat pada gambar 8.
Gambar 8. Pixel Region

Pada gambar 8, masing-masing pixel diwakili oleh 3 nilai, yaitu R, G dan B, yaitu percampuran warna dari setiap pixel yang menghasilkan warna baru.

Demikian sekiranya dapat membukakan hati dan meringankan tangan untuk mencobanya.

Semoga yang baca masuk SURGA.........Amin ya Robb......

01 May 2013

Citra Digital 4 - Color Image Processing

Warna adalah bagian yang sangat krusial untuk pengolahan data digital.
Karena pada prinsipnya, sebuah citra akan kelihatan apabila ada warnanya.  Untuk itu pada materi kali ini disertakan Presentasi dalam bentuk Powerpoint dan catatan dalam bentuk PDF.

Akan dijelaskan didalamnya tentang :

  1. Warna RGB - Red Green Blue 
  2. Warna CMYK - Cyan Magenta Yellow Black
  3. Warna YIQ - Luminance Iphase Quadrature
  4. Warna HSI / HSV - huesaturation, and lightnesshuesaturation, and intensityhuesaturation, and Value
Figure 1. RGB ilustration

Figure 2. CYMK coloring
Fugire 3. YIQ Coloring


Figure 4.  HSL and HSV Coloring

beserta konversi diantaranya.

Link untuk downloadnya :

  1. Presentasi Powerpoint - 4Shared
  2. Presentasi Powerpoint - Slideshare
  3. Catatan PDF - 4shared