PROMO GEMPAR DUAR.DUAR DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 100K!
0 Hari 14 Jam 17 Menit 10 Detik

Cara Kerja Backpropagation dalam Model Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 04-Februari-2025
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-07-2025-02-05-203838_x_Thumbnail800.jpg

Salah satu pertanyaan terbesar dalam pengembangan machine learning adalah bagaimana sebuah model tahu bahwa ia membuat kesalahan, dan bagaimana cara memperbaikinya? Jawabannya terletak pada algoritma yang dikenal sebagai backpropagation. Metode ini memungkinkan jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Networks) untuk secara otomatis menyesuaikan bobot-bobotnya agar hasil prediksi semakin akurat seiring waktu.


Artikel ini akan memandu kalian memahami apa itu backpropagation, mengapa algoritma ini penting dalam machine learning, serta membahas prinsip kerjanya secara bertahap. Tidak hanya teori, kita juga akan melihat contoh implementasi kode untuk membantu kalian memahami bagaimana backpropagation bekerja.


1. Apa Itu Backpropagation?

Backpropagation (Backward Propagation of Errors) adalah algoritma utama yang digunakan untuk melatih jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Networks). Metode ini memungkinkan model untuk belajar dari kesalahan dengan menyesuaikan bobot dalam jaringan secara iteratif.


Backpropagation bekerja dengan menghitung gradien dari fungsi loss terhadap setiap bobot dalam jaringan menggunakan aturan rantai (chain rule) dari kalkulus diferensial. Dengan cara ini, jaringan dapat memperbarui bobotnya untuk meminimalkan kesalahan dan meningkatkan akurasi prediksi.


Baca juga: Apa Itu Machine Learning dan Bagaimana Cara Kerjanya?


2. Mengapa Backpropagation Penting dalam Machine Learning?

Backpropagation memainkan peran krusial dalam pelatihan model machine learning berbasis jaringan saraf. Tanpa algoritma ini, melatih jaringan dengan banyak lapisan (deep networks) akan sangat sulit dilakukan secara efisien.


Sebelum adanya backpropagation, penyesuaian bobot dalam jaringan saraf harus dilakukan dengan metode coba-coba atau optimasi manual yang kurang efisien. Dengan adanya backpropagation, proses penyesuaian bobot dilakukan secara otomatis berdasarkan error yang dihasilkan.


Dibandingkan dengan metode pembelajaran lainnya, backpropagation lebih cepat dalam menyesuaikan parameter model. Dengan teknik optimasi seperti Stochastic Gradient Descent (SGD) atau Adam Optimizer, model dapat belajar lebih cepat dan mencapai hasil yang optimal dalam waktu yang lebih singkat.


3. Prinsip Kerja Backpropagation

Backpropagation bekerja dengan menggunakan dua proses utama, yaitu feedforward dan backward propagation. Proses ini dilakukan secara iteratif hingga model mencapai tingkat kesalahan (loss) yang minimum. Berikut adalah tahapan utama dalam algoritma backpropagation:


a. Inisialisasi Bobot

Pada awal pelatihan, bobot dan bias dalam jaringan saraf diinisialisasi secara acak atau menggunakan metode seperti Xavier Initialization. Inisialisasi ini penting karena mempengaruhi kecepatan konvergensi model.


b. Proses Feedforward

Pada tahap ini, input diberikan ke jaringan dan melewati setiap lapisan untuk menghasilkan output prediksi. Setiap neuron dalam jaringan menghitung aktivasi berdasarkan bobot yang diberikan dan fungsi aktivasi yang digunakan. Hasil akhirnya adalah output yang akan dibandingkan dengan nilai target sebenarnya.


c. Menghitung Error (Loss Function)

Error dihitung berdasarkan selisih antara output prediksi dan nilai target. Beberapa fungsi loss yang umum digunakan dalam backpropagation antara lain:

  • Mean Squared Error (MSE) untuk regresi

  • Cross-Entropy Loss untuk klasifikasi


d. Backward Propagation (Menghitung Gradien)

Setelah error dihitung, proses backward propagation dilakukan untuk menghitung gradien dari error terhadap setiap bobot dalam jaringan menggunakan aturan rantai (chain rule). Gradien ini menunjukkan seberapa besar perubahan yang perlu dilakukan terhadap bobot agar error dapat dikurangi.


e. Update Bobot Menggunakan Gradient Descent

Bobot diperbarui dengan menggunakan metode optimasi seperti Gradient Descent atau variasinya seperti Adam Optimizer. Proses ini dilakukan secara iteratif hingga error cukup kecil atau model mencapai jumlah epoch yang telah ditentukan.


Baca juga: Konsep Machine Learning untuk Data Scientist Pemula


4. Contoh Implementasi Backpropagation

Untuk memahami lebih dalam bagaimana backpropagation bekerja, kita akan membahas implementasi sederhana menggunakan Python dan NumPy. Implementasi ini akan menunjukkan bagaimana data diproses dalam jaringan saraf tiruan dan bagaimana bobot diperbarui untuk meminimalkan kesalahan.


Kita akan membuat jaringan saraf sederhana untuk menyelesaikan masalah XOR—sebuah masalah klasik yang tidak dapat diselesaikan oleh model linier sederhana. Jaringan ini terdiri dari dua neuron input, dua neuron di lapisan tersembunyi, dan satu neuron output.

Machine Learning

Kita menggunakan NumPy, sebuah library Python yang kuat untuk perhitungan numerik, terutama untuk operasi pada array dan matriks, yang sangat penting dalam jaringan saraf.

Machine Learning


Selanjutnya definisikan fungsi aktivasi dan turunannya. Sigmoid Function digunakan untuk mengubah output dari neuron menjadi nilai antara 0 dan 1. Ini penting untuk model yang melakukan klasifikasi biner. Turunan dari fungsi sigmoid digunakan dalam proses backpropagation untuk menghitung seberapa besar kesalahan yang harus diperbaiki di setiap neuron.


Berikutnya menyediakan data input dan output.

Machine Learning


Tahap berikutnya inisialisasi bobot secara acak.

Machine Learning


Berikutnya adalah menentukan learning rate yang mengontrol seberapa besar langkah yang diambil saat memperbarui bobot. Nilai yang terlalu besar bisa membuat model tidak stabil, sementara nilai yang terlalu kecil bisa membuat pelatihan lambat.

Machine Learning


Barulah kita melakukan proses training dengan backpropagation.

Machine Learning


Dengan penjelasan ini, kita dapat melihat bagaimana backpropagation bekerja dari tahap inisialisasi bobot hingga pembaruan parameter model. Meskipun contoh ini sederhana, prinsip yang sama digunakan dalam jaringan saraf yang jauh lebih kompleks seperti Convolutional Neural Networks (CNN) dan Recurrent Neural Networks (RNN).


Untuk bisa menerapkan proses backpropagation dengan benar, tentunya diperlukan pemahaman yang baik dalam model machine learning dan penggunaan Python.

DQLab hadir untuk membantu kalian belajar tentang machine learning, sekalipun jika masih pemula dan belum familiar dengan teknologi tersebut. Program bootcamp Machine Learning dan AI dirancang untuk membantu kalian mempelajari teknologi ini secara mendalam. Dengan pendekatan yang interaktif dan praktis, DQLab mempersiapkan kalian untuk memanfaatkan machine learning untuk pengembangan karier maupun eksplorasi kebutuhan lainnya.


DQLab juga mengintegrasikan modul dan ChatGPT, sehingga membantu kalian untuk belajar secara mandiri. Manfaat yang diberikan diantaranya:

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Jangan lewatkan kesempatan untuk meningkatkan keterampilan kalian dalam perkembangan digital dan pemanfaatan AI di era sekarang. Segera Sign Up dan persiapkan diri untuk mahir memanfaatkan AI dan menjadi praktisi data yang andal.

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login