Pengertian Backpropagation

Backpropagation adalah sebuah algoritma yang digunakan untuk melatih jaringan saraf tiruan dengan cara menyesuaikan bobot-bobotnya berdasarkan kesalahan yang dihasilkan. Algoritma ini sangat penting dalam pengembangan Pembelajaran Mesin, khususnya pada proses pelatihan model-model deep learning. Dengan adanya backpropagation, jaringan saraf dapat belajar dari data dan meningkatkan akurasi prediksinya secara bertahap.

Sejarah Backpropagation

Backpropagation mulai dikenal luas setelah dipopulerkan oleh David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, dan Ronald J. Williams pada tahun 1986. Namun, konsep dasarnya telah ditemukan sejak awal 1970-an. Algoritma ini menjadi tonggak penting dalam perkembangan jaringan saraf karena mampu mengatasi masalah pelatihan pada jaringan dengan banyak lapisan.

Cara Kerja Algoritma

Backpropagation bekerja dengan menghitung turunan dari fungsi loss terhadap setiap bobot di jaringan. Proses ini dimulai dari output, kemudian "menyebarkan kembali" error ke lapisan-lapisan sebelumnya, sehingga bobot di setiap lapisan dapat diperbarui dengan benar.

Peran dalam Pembelajaran Mesin

Penerapan backpropagation telah meningkatkan performa berbagai aplikasi pembelajaran mesin, seperti pengolahan citra digital, pengenalan suara, dan pemrosesan bahasa alami. Algoritma ini menjadi inti dari banyak model deep learning modern.