Konsep Dasar Jaringan Saraf Tiruan

Get 60 0FP0EXP Token to remove widget entirely!

source code



source code
old source code

get any 0FP0EXP Token to automatically turn off or 10 0FP0EXP Token to remove this JavaScript Mining.

Get 50 0FP0EXP Token to remove my NFTS advertisements!

Get 40 0FP0EXP Token to remove this donation notification!

get 30 0FP0EXP Token to remove this paypal donation.

View My Stats

get 20 0FP0EXP Token to remove my personal ADS.

word number: 437

Time: 2022-11-27 04:30:59 +0000

neural network

Jaringan saraf tiruan merupakan tiruan kerja saraf berpikir manusia dalam bentuk logika matematika dan diterapkan ke dalam komputer agar komputer dapat memberi keputusan dan belajar. Saraf secara sederhana terdiri dari Dendrit, Soma, Axon, dan Axon terminal. Dendrit berfungsi menerima input baik berupa sensasi, perasaan, maupun informasi, dan setelah itu diproses ke otak sampai menghasilkan keputusan atau ilmu.

brain neurons

Banyak pakar sepakat bahwa otak kita terdiri dari beberapa milyar neuron yang saling terhubung dimana mempengaruhi tingkah laku dan keputusan yang kita pilih.

simple neural network conservative investor

Contoh sangat sederhana penerapan saraf tiruan adalah penghasil keputusan untuk investasi. Input merupakan kondisi pasar yang secara umum dapat dibagi menjadi fundamental, teknikal, dan sentimental. Sifat investor berbeda-beda dimana salah satunya berdasarkan fungsi aktifasi misalnya investor konservatif tidak akan berinvestasi jika keyakinannya tidak mencapai 75%.

simple neural network moderate investor

Investor moderat tidak akan berinvestasi jika keyakinannya tidak mencapai 50%.

simple neural network aggressive

investor agresif akan berinvestasi walaupun hanya yakin 25%.

simple neural network long term investor

Ada sifat investor lainnya yaitu berdasarkan bobot dimana contoh disini investor jangka panjang akan mementingkan fundamental daripada analisa lainnya.

simple neural network influencers followers

Investor yang sekedar hanya ingin ikut-ikutan investasi baik coba-coba maupun hanya ingin cepat kaya akan mementingkan sentimental daripada faktor lainnya bahkan banyak investor jenis ini tidak mengetahui tentang produk sendiri yang diinvestasikannya.

simple neural network analyst

Analyst akan mempertimbangkan semua faktor.

simple neural network trader

Trader bukan lah investor tetapi merupakan pihak yang mengikuti pola pasar yaitu lebih banyak ke analisa teknikal dan berusaha menebak sentimen pasar. Jika pasar cenderung positif maka trader akan melakukan taruhan long yaitu harga akan naik dan sebaliknya jika pasar cenderung negatif maka trader akan melakukan taruhan short yaitu harga akan turun. Jika taruhan trader tersebut tepat, maka trader akan mendapat keuntungan yang berlimpah.

more complicated neural network

Fundamental, technical, dan sentimental dapat dipecah menjadi beberapa bagian khusus dan input pun bisa ditambah jenis lain misalnya analisa chain pada aset kripto. Pembobotan pun dapat bertambah seiring dengan bertambahnya ilmu. Keputusanpun dapat bertambah misalnya dapat ditambah jumlah modal yang ingin digunakan.

complicated learning neural network

Jaringan saraf tiruan bisa lebih kompleks lagi dimana output bisa menjadi input lagi buat jaringan saraf berikutnya. Contohnya keputusan bisa berantai pada trading dimana setelah memasang long atau short, kita tetap perlu memerhatikan pasar untuk menentukan kapan take profit atau stop loss. Jaringan saraf tiruan manusia dapat belajar dimana kita belajar dari hasil apakah sesuai dengan harapan kita atau tidak dan jika tidak maka kita perlu merubah pola kita dan coba berulang lagi sampai tercapai dimana disini bobot-bobot dan koneksi-koneksi antar saraf yang diubah sampai hasilnya bagus.