Algoritma backpropagation merupakan salah satu algoritma paling populer dalam pelatihan jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Network/ANN). Algoritma ini digunakan untuk memperbaiki bobot jaringan agar kesalahan prediksi semakin kecil.
Prinsip kerjanya didasarkan pada propagasi mundur, yaitu menghitung error pada output, lalu menyebarkan error tersebut kembali ke lapisan-lapisan sebelumnya untuk memperbarui bobot. Dengan cara ini, jaringan saraf dapat belajar dari data dan menghasilkan model yang lebih akurat.
Secara umum, langkah-langkah algoritma backpropagation dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Inisialisasi Bobot
Langkah pertama adalah memberikan nilai awal pada bobot dan bias secara acak dalam rentang kecil, misalnya antara -1 hingga 1. Inisialisasi ini penting karena bobot yang sama atau nol dapat membuat jaringan sulit belajar. Nilai acak akan memberikan variasi pada setiap neuron sehingga proses pembelajaran lebih efektif.
2. Feedforward (Propagasi Maju)
Pada tahap ini, input data dimasukkan ke dalam jaringan saraf tiruan. Setiap neuron akan menghitung nilai aktivasi menggunakan fungsi aktivasi tertentu, misalnya sigmoid, ReLU, atau tanh. Proses ini berlangsung dari lapisan input, ke lapisan tersembunyi (hidden layer), hingga menghasilkan output di lapisan terakhir. Hasil pada tahap feedforward merupakan prediksi awal sebelum dilakukan perbaikan bobot.
3. Menghitung Error
Setelah output diperoleh, langkah berikutnya adalah menghitung selisih antara output jaringan dan target yang sebenarnya. Selisih ini disebut error. Biasanya, error diukur menggunakan fungsi kerugian (loss function), seperti Mean Squared Error (MSE) atau Cross-Entropy. Nilai error inilah yang akan digunakan sebagai acuan untuk memperbaiki bobot jaringan.
4. Propagasi Mundur (Backpropagation)
Tahap ini merupakan inti dari algoritma. Error yang dihitung pada lapisan output akan dipropagasikan kembali ke lapisan-lapisan sebelumnya. Proses ini dilakukan dengan menerapkan aturan rantai (chain rule) dalam turunan kalkulus untuk menghitung gradien dari fungsi kerugian terhadap bobot. Gradien tersebut menunjukkan arah perubahan bobot yang dapat menurunkan error.
5. Perbarui Bobot
Setelah gradien diperoleh, bobot diperbarui menggunakan aturan optimisasi. Rumus sederhananya adalah:
w_baru = w_lama - η * (∂E/∂w)
di mana η\etaη adalah learning rate, yaitu parameter yang mengatur seberapa besar langkah perubahan bobot setiap iterasi. Jika learning rate terlalu besar, jaringan bisa tidak stabil, sedangkan jika terlalu kecil, proses pelatihan menjadi sangat lambat.
6. Ulangi Hingga Konvergen
Langkah feedforward hingga pembaruan bobot diulang berkali-kali dalam beberapa epoch sampai error mencapai nilai minimum yang diharapkan atau hingga jaringan mencapai konvergensi. Pada tahap ini, jaringan saraf dianggap sudah belajar pola dari data dengan cukup baik.
Kesimpulan
Algoritma backpropagation bekerja melalui serangkaian langkah yang sistematis: inisialisasi bobot, propagasi maju, perhitungan error, propagasi mundur, pembaruan bobot, dan pengulangan hingga konvergen.
Dengan mekanisme ini, jaringan saraf tiruan dapat menyesuaikan bobot secara otomatis untuk mendekati target output. Pemahaman mendalam mengenai setiap langkah sangat penting agar penggunaan backpropagation menjadi lebih efektif dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan suara, pengolahan citra, maupun prediksi data.