AI Neural Network Itu Apa, Sih? Yuk, Simak Penjelasan Simpelnya!

Kamu mungkin sering mendengar istilah Neural Network saat membahas topik Artificial Intelligence (AI) atau Machine Learning. Tapi, sebenarnya apa sih maknanya? Tenang, di artikel ini kamu akan menemukan panduan lengkap memahami neural network secara sederhana tanpa perlu latar belakang IT atau matematika rumit.

Neural network adalah salah satu pilar penting dalam dunia AI yang meniru cara kerja otak manusia dalam mengenali pola dan membuat keputusan. Teknologi ini digunakan dalam banyak hal yang kita gunakan setiap hari, mulai dari rekomendasi YouTube, fitur voice-to-text di ponsel, hingga deteksi wajah di kamera. Yuk, kita bahas bersama-sama dengan bahasa yang mudah dipahami!

1. Apa Itu Neural Network?

Neural network atau jaringan syaraf tiruan adalah sistem komputasi yang terinspirasi dari cara kerja otak manusia. Sama seperti neuron di otak, neural network memiliki "node" atau titik-titik pemrosesan yang saling terhubung. Informasi masuk dari satu sisi, diproses oleh node-node ini, lalu keluar sebagai hasil atau prediksi.

Dalam praktiknya, neural network digunakan untuk menyelesaikan masalah kompleks seperti mengenali gambar, menerjemahkan bahasa, hingga memprediksi data keuangan. Konsep ini menjadi pondasi dari banyak aplikasi AI modern yang kita gunakan saat ini.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Cara Kerja Neural Network Secara Sederhana

Bayangkan kamu sedang belajar mengenali kucing dari gambar. Neural network bekerja dengan cara yang mirip: ia akan melihat ribuan gambar kucing dan belajar mengenali ciri khasnya seperti telinga runcing, mata besar, atau kumis. Proses ini dilakukan dalam beberapa lapisan, yang disebut layers. Ada input layer, hidden layer, dan output layer.

Setiap lapisan memiliki peran dalam menganalisis bagian tertentu dari data. Semakin banyak lapisan, semakin kompleks dan akurat analisisnya. Inilah yang membedakan neural network biasa dengan deep learning, yang menggunakan banyak hidden layer.

3. Contoh Penggunaan Neural Network di Kehidupan Nyata

Neural network digunakan dalam banyak aplikasi yang mungkin tidak kamu sadari. Contohnya, saat kamu menulis pesan dan fitur auto-correct memperbaiki ejaanmu itu adalah hasil dari training neural network. Begitu juga ketika Netflix merekomendasikan film, atau Google Translate menerjemahkan kalimat dengan konteks yang tepat.

Dalam dunia kesehatan, neural network digunakan untuk membaca hasil rontgen dan MRI. Di bidang keuangan, digunakan untuk mendeteksi transaksi mencurigakan. Teknologi ini bekerja di balik layar dan membantu kita membuat keputusan yang lebih cepat dan akurat.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Kenapa Perlu Belajar Neural Network?

Menguasai neural network membuka peluang karir besar di dunia AI dan Data Science. Banyak perusahaan mencari talenta yang paham bagaimana cara kerja model-model canggih ini untuk membangun produk atau membuat prediksi data.

Mempelajari neural network juga akan meningkatkan pemahamanmu tentang bagaimana data diproses dan dimanfaatkan. Apalagi dengan tools seperti Python dan TensorFlow, sekarang kamu bisa mulai belajar tanpa perlu coding dari nol. Semua bisa dipelajari secara bertahap, mulai dari pemahaman konsep dasar sampai praktek langsung.

Semua bisa dipelajari secara bertahap, mulai dari pemahaman konsep dasar sampai praktek langsung menggunakan tools seperti Python, TensorFlow, PyTorch, atau Keras.

Dilansir dari AltexSoft, Keras memang memiliki komunitas pengguna yang lebih kecil dibanding PyTorch dan TensorFlow. Namun, karena terintegrasi erat dengan ekosistem TensorFlow, pengguna Keras tetap mendapat banyak manfaat. Keras memiliki lebih dari 62 ribu bintang GitHub dan lebih dari 42 ribu pertanyaan di Stack Overflow. TensorFlow sendiri unggul dalam komunitas Reddit dengan 31 ribu anggota, jauh di atas PyTorch yang memiliki sekitar 20 ribu. Jadi, selain mudah diakses, kamu juga punya banyak tempat untuk bertanya atau belajar bersama komunitas global.

Kalau kamu merasa tertarik mempelajari neural network, kamu tidak sendiri. Berdasarkan data dari Google Trends, pencarian kata kunci “Neural Network” di Indonesia memang sempat mengalami naik-turun sejak tahun 2004. Misalnya, di pertengahan 2004 sempat melonjak, tapi setelahnya menurun dan stabil di angka rendah dalam rentang waktu lama. Namun sejak 2022 hingga pertengahan 2025, tren ini kembali menunjukkan peningkatan meski perlahan.

Hal ini menunjukkan bahwa topik ini mulai kembali dilirik oleh masyarakat, seiring makin banyaknya aplikasi berbasis AI yang kita gunakan setiap hari. Jadi, sekarang adalah momen yang tepat untuk mulai mengenal dan mempelajarinya lebih dalam, sebelum bidang ini semakin ramai dan kompetitif.

FAQ

1. Neural Network itu harus dipelajari oleh orang yang bisa coding saja, ya?

Tidak harus! Meskipun nantinya kamu akan bersinggungan dengan coding, saat ini sudah banyak tools dan tutorial yang membuat belajar neural network jadi lebih mudah. Bahkan kamu bisa mulai dari pemahaman konsep dasarnya tanpa perlu latar belakang IT atau matematika tingkat tinggi.

2. Apa bedanya Neural Network biasa dengan Deep Learning?

Bedanya ada di jumlah lapisan (layers). Neural network biasa punya struktur yang lebih sederhana, sementara deep learning menggunakan lebih banyak hidden layer, sehingga bisa menganalisis data yang lebih kompleks dengan akurasi lebih tinggi.

3. Apakah belajar Neural Network masih relevan sekarang?

Sangat relevan! Justru sekarang adalah waktu yang tepat untuk mulai. Tren pencarian tentang “Neural Network” di Indonesia menunjukkan peningkatan sejak 2022. Ditambah lagi, makin banyak perusahaan yang menggunakan AI dalam produknya sehingga membuka peluang karier di bidang Data Science dan AI.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta jenis-jenisnya. Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid