Kategori: Decision Support System

Mempersiapkan Data dan Training Model ANFIS, JST dan SVM

Dalam machine learning dikenal beberapa jenis data antara lain: data training dan data testing. Terkadang data training dipisah menjadi data training dan target. Dalam prakteknya, data training menggunakan sebagaian prosentase dengan sisanya dijadikan data tasting untuk pengujian model.

Excel dapat digunakan untuk mempersiapkan data training walaupun memiliki beberapa keterbatasan dalam mengelola “big data”. Untuk data yang tidak terlalu besar, aplikasi bawaan ms office ini cukup dapat diandalkan.

Walaupun cross validation banyak diterapkan saat ini, tetapi dengan 80% data training dan sisanya untuk testing (20%) sudah cukup untuk mengukur akurasi model yang dirancang. Sebagai contoh data training berikut dapat digunakan, dengan data latihnya. Berikut langkah proses mempersiapkan data training dan data testing.

1. ANFIS

Untuk ANFIS data training dan target digabung menjadi satu. Formatnya karena sudah sesuai dengan format pentabelan di Excel maka cukup menyiapkan data training saja. Gunakan dua kode ini untuk mengimport data dengan Matlab.

  • load(‘data.dat’);
  • load(‘testing.dat’);

Untuk ANFIS, fungsi “anfisedit” disediakan Matlab untuk melatih ANFIS lewat data yang ada. Karena isian sudah dalam bentuk DAT maka sebenarnya dua kode di atas hanya digunakan nanti untuk testing dan training lewat model lainnya seperti JST, SVM, dll.

Pastikan training data muncul dengan tiga kelas sesuai dengan data (kelas 1, 2 dan 3). Berikutnya “Generate FIS” diklik untuk meramu FIS yang masih kosong.

Angka 3 di atas berarti ada 3 komponen MF di tiap input. Jumlah angka yang muncul menandakan jumlah masukan, di sini ada empat input yang merupakan variabel penentu output. Tipe MF ada banyak, di sini akan digunakan “trimf” yang paling sederhana (linear). Gunakan saja defaultnya (3 komponen di tiap inputan), yang merepresentasikan kondisi “low”, “medium”, dan “high”. Output gunakan saja konstan. ANFIS hanya tersedia di jenis fuzzy “Sugeno”. Tekan “Struktur” di sisi kanan untuk melihat sekilas Network yang siap dilatih.

Berikutnya masuk ke panel “Train FIS” untuk melatih Network. Ada dua pilihan pembelajaran: hybrid dan backpropagation. Gunakan saja “hybrid”. Berikut merupakan hasil training dengan 3 epoch (mirip iterasi).

Error tampak di layar utama (sekitar 0.1445). Simpan hasil pelatihan lewat “File” – “Export” – Pilih file.

Setelah nama fuzzy diisi (berekstensi *.fis) maka model siap diuji dengan data testing yang sudah ada. Misalnya diberi nama “anfisiris.fis”. Untuk testing gunakan kode berikut ini:

  • anfisiris=readfis(‘anfisiris.fis’);
  • prediksi=evalfis(testing(:,1:4);
  • tes=testing(:,1:4)
  • hasil=evalfis(tes,anfisiris)

Terakhir adalah menghitung akurasi dengan cara prosentase MAPE (Mean Average Percentage Error)-nya:

Jika dibandingkan maka akan tampak beberapa yang error, misalnya di sini ada satu yang error, jadi nilai MAPE-nya= 1/39 *100 = 2,56 %. Atau akurasinya = 100-2,56 = 97,44%. Sedangkan jika ingin mengetahui prediksi mana saja yang tidak akurat dapat menggunakan matriks confusion.

  • target=testing(:,5);
  • target=transpose(target);
  • prediksi=transpose(round(hasil));
  • c=confusionmat(target,prediksi)
  • c =
  • 13 0 0
  • 0 13 0
  • 0 1 12

Cara membaca matriks confusion adalah sebagai berikut. Kolom merupakan prediksi sementara baris adalah aktualnya (dalam hal ini sama dengan target (testing di kolom kelima). Fungsi “round” ditambahkan pada hasil untuk mencari kelas prediksi terdekat, misalnya 2.7 dikategorikan kelas “3”. Diagonal pada matriks confusion menyatakan akurasi. Perhatikan di baris kedua kolom ketiga, di sini harusnya 13 tetapi berisi 12 karena ada satu prediksi 3 (baris ketiga) tetapi kenyataannya 2 (kolom kedua).

2. Neural Networks (Jaringan Syaraf Tiruan)

JST perlu memisahkan data training dengan target (labelnya). Selain itu, formatnya juga berbeda dengan data pada ANFIS, dimana variabel berdasarkan baris. Untuk itu perlu modifikasi data yang ada berdasarkan “data.dat” dan “testing.dat”. Berikut ini kode untuk data training dan targetnya.

  • load(‘data.dat’);
  • load(‘testing.dat’);
  • datalatih=data(:,1:4);
  • datalatih=transpose(datalatih);
  • target=data(:,5);
  • target=transpose(target);

Coba cek dengan fungsi “size”, pastikan jumlah baris merepresentasikan jumlah variabel, sementara jumlah kolom merepresentasikan jumlah data. Berikutnya buat JST kosong dan latih.

  • network=newff(datalatih,target,[81 81]);
  • network=train(network,datalatih,target);

Perlu disiapkan data untuk testing.

  • tesdata=testing(:,1:4);
  • tesdata=transpose(tesdata);
  • targettes=testing(:,5);
  • targettes=transpose(targettes);

Selanjutnya menggunakan fungsi “sim” untuk memprediksi.

  • hasil=sim(network,tesdata);
  • aktual=targettes;
  • prediksi=round(hasil);
  • c=confusionmat(aktual,prediksi);
  • c =
  • 13 0 0 0
  • 0 11 2 0
  • 0 4 6 3
  • 0 0 0 0

Dari matriks confusion di atas dapat diketahui precision-nya (atau dikenal juga dengan nama MAPE). Caranya adalah membandingkan total yang benar (angka di sisi diagonal) dengan total data testing.

  • 13+11+6
  • ans =
  • 30
  • ans/39
  • ans =
  • 0.7692

Akurasi yang dihasilkan (MAPE) adalah 76.92%.

3. Support Vector Machine (SVM)

SVM hanya memisahkan dua kelas yang berbeda. Jika ada lebih dari dua kelas, maka perlu modifikasi dengan menggunakan lebih dari satu garis pemisah. Salah satu tekniknya adalah membuat pohon keputusan. Misalnya ada tiga kelas (kelas 1, kelas 2 dan kelas 3) maka perlu dibuat tiga garis pemisah, misalnya kita beri nama svm1, svm2 dan svm3.

  • svm1, pemisah antara kelas 1 dan kelas 2
  • svm 2, pemisah antara kelas 1 dan kelas 3, dan
  • svm 3, pemisah antara kelas 2 dan kelas 3

 

(source: link)

Selanjutnya, dibuat logika if-else untuk mengarahkan garis pemisah yang sesuai (atau dengan teknik lain yang sesuai). Berikut ini salah satu contohnya:

  • test1=svmclassify(svm1,datatesting)
  • if test1==1
  • test2=svmclassify(svm2,datatesting)
  • if test2==1
  • class=’1′
  • else
  • class=’3′
  • end
  • else
  • test3=svmclassify(svm3,datatesting)
  • if test3==2
  • class=’2′
  • else
  • class=’3′
  • end
  • end

Untuk membuat garis pemisah, Matlab menyediakan fungsi “svmtrain”. Jika ingin membuat garis pemisah antara kelas 1 dan kelas 2 (svm1) diperlukan data latih yang memiliki kelas 1 dan kelas 2 (tanpa menyertakan kelas 3) disertai dengan group-nya (dalam JST dikenal dengan istilah target).

  • svm1=svmtrain(train,group)

Di sini “train” merupakan data gabungan kelas 1 dan kelas 2, begitu pula “group” merupakan kelas yang sesuai dengan “train”. Gunakan excel untuk memilah-milah antara kelas 1 dengan kelas lainnya untuk membuat svm2, dan svm3.

 

Training, Validating, Testing dan Corpus

Empat kata di atas, terutama tiga pertama merupakan istilah yang banyak disebut dalam literatur machine learning. Sementara yang keempat, Corpus, muncul belakangan ketika banyaknya pihak-pihak yang berkontribusi dengan membagikan file big data yang dimilikinya. Postingan kali ini sedikit menambah penjelasan mengenai penggunaan istilah-istilah di atas.

Training

Istilah ini merupakan pengkhususan dari arti sebenarnya: pelatihan/pembelajaran. Teringat ketika presentasi hasil penelitian di kampus yang dihadiri oleh beragam bidang ilmu. Salah satu peserta dari fakultas agama Islam memprotes manfaat dari training yang katanya tidak perlu karena menghambur-hamburkan dana. Peserta dari fakultas teknik, terutama jurusan informatika, hanya bisa tersenyum karena maklum istilah training di penelitian itu adalah proses melatih model agar diperoleh parameter yang tepat, bukan pelatihan berupa kursus, workshop, dan sejenisnya. Diperlukan data yang disertai dengan label dalam proses training ini. Banyak metode yang digunakan, biasanya backpropagation dengan turunannya gradient descent atau levenberg marquardt (LM). Data training ini dikenal dengan istilah training set.

Validating

Jika training membutuhkan data beserta label agar diperoleh parameter yang tepat, misalnya untuk jaringan syaraf tiruan (JST) berupa bobot dan bias, validating berisi data beserta label pula yang dimaksudkan untuk menguji hasil training apakah sudah akurat atau belum. Jika beruntung, hasil validasi akurat, biasanya di atas 75%. Jika belum harus di-training ulang. Data untuk validasi biasanya sebagian data training. Istilah data untuk validasi adalah development set, held-out set, atau validation set. Terkadang sebagian data training dipakai untuk validasi, kemudian secara bergantian yang tadinya buat training menjadi testing, yang dikenal dengan istilah cross validation.

Testing

Data testing atau dikenal dengan istilah testing set wajib dijalankan setelah validasi. Fungsinya membuktikan apakah model sudah sesuai dalam artian akurat di validasi dan akurat juga di kenyataannya. Data yang digunakan untuk testing merupakan data real yang tidak digunakan untuk training. Tentu saja tidak “fair” menggunakan data training untuk testing, ibarat ujian, soal yang diujikan diberitahu terlebih dahulu.

Corpus

Corpus merupakan kumpulan data spesifik. Jamaknya dikenal dengan nama Corpora. Data ini biasanya digunakan untuk testing yang berasal dari lembaga yang bersedia men-share untuk pembelajaran bersama, misalnya data aeronatika, video, suara, gambar, dan lain-lain. Jika Anda menginstal Python, disertakan juga Corpora secara opsional, karena memang ukurannya yang besar. Tentu saja Corpus ini dipergunakan biasanya untuk pengujian metode/algoritma apakah akurat atau tidak. Sementara untuk data spesifik tertentu, misal pengambilan keputusan kredit bank, pemberian beasiswa, penyetujuan proposal, perlu mencari data real yang ada jika tidak ada yang men-share karena memang data tersebut khusus/spesifik dimana tiap institusi/lokasi/objek penelitian berbeda-beda karakteristiknya. Yuk, yang punya data, bagi-bagi, untuk membantu riset teknologi informasi, terutama yang punya data bidang kesehatan.

Metaheuristic Optimization – Advanced

Metaheuristic pengertiannya telah sedikit diulas pada postingan yang lalu. Di sini sedikit diulas metode-metode yang dapat dikatakan advanced. Namun di sini advanced tidak serta-merta untuk tingkat lanjut melainkan sekedar memberitahukan metode-metode terbaru berdasarkan artikel-artikel jurnal yang sudah diterbitkan.

Metode heuristik terkini dapat diklasifikasikan berdasarkan aliran algoritma pencariannya, antara lain:

  • Mengambil inspirasi dari sifat-sifat alami (nature)
  • Mengambil inspirasi dari sifat-sifat fisika

Sifat-sifat yang diambil dari hukum alam telah banyak diteliti di metaheuristik, tetapi yang terkini dapat dirinci sebagai berikut:

  • PSO, bersasarkan sekolompok binatang dalam mencari makan
  • Dolphin     Echolocation (DE), berdasarkan teknik sonar yang dimiliki oleh lumba-lumba
  • Big Bang-Big Crunch (BB-BC), berdasarkan teori evolusi alam
  • Cuckoo Search (CS), berdasarkan sifat burung
  • Imperialist Competitive Algorithm (ICA)

Sementara itu ada algoritma-algoritma yang diambil dari sifat fisika, antara lain:

  • Charged System Search (CSS) dan Magnetic Charged System Search (MCSS), berdasarkan hukum Coulomb dan Newton
  • Colliding Bodies Optimization (CBO), berdasarkan tumbukan satu dimensi partikel
  • Ray Optimization (RO), berdasarkan hukum refraksi cahaya (snell)

Demikian kira-kira metode advanced metaheuristic yang bisa dibaca dari literatur-literatur baik jurnal maupun buku. Sekian informasinya, mudah-mudahan bisa dijelaskan lebih detil pada postingan berikutnya.

Metaheuristic Optimization

Optimalisasi (optimization) merupakan usaha menemukan hasil maksimal (maximization) atau minimal (minimization), tergantung dari kasus yang ingin dioptimalkan. Besar atau kecilnya hasil optimalisasi berdasarkan hitungan sebuah fungsi yang dikenal dengan nama fungsi objective (terkadang untuk bidang RS-GIS lebih disukai fungsi kriteria – criteria function). Secara algoritmik fungsi objektif dikenal dengan istilah fitness function. Selain itu ada batasan-batasan (constraint) tertentu dalam mencapai harga optimal dari objective tersebut.

Deterministik atau Stochastic

Untuk mencapai nilai minimal/maximal fungsi objective beragam metode sudah dikembangkan. Secara garis besar metode-metode yang ada dibagi menjadi deterministic dan stochastic. Deterministic merupakan metode lama dengan bantuan gradient, khusus untuk fungsi-fungsi kontinyu. Di sekolah dulu kita pernah menghitung nilai minimal sebuah fungsi dengan menurunkan dan menyamakannya dengan nol (dikenal dengan metode Newton). Metode stochastic muncul ketika yang akan dioptimalisasi bukan fungsi kontinyu, tidak konvergen, tidak bisa diturunkan dan aspek-aspek analitis lainnya. Beberapa literatur-literatur terkini menyebut metode stochastic dengan sebutan baru yang dikenal dengan nama metaheuristic. Pertama kali istilah ini diperkenalkan oleh Fred Glover di tahun 1986. Dalam proses pencarian, ada dua aspek yang ingin dikejar, diversifikasi (focus ke global optimal secepatnya, dikenal dengan istilah exploration), dan aspek lokalitas untuk mencari yang benar-benar optimal di suatu wilayah tertentu (dikenal dengan sebutan exploitation). Dua aspek tersebut (exploration dan exploitation) harus dikompromikan untuk menghasilkan metode heuristik yang tepat.

Metaheuristic

Metaheuristic merupakan gabungan kata Meta dan Heuristic. Heuristic artinya mencari jawaban dengan cara trial & error sementara meta berarti melampaui atau tingkat yang lebih dari. Jadi metaheuristic tidak hanya mencari jawaban dengan coba-coba saja melainkan dengan bantuan atau arahan dari faktor-faktor lain. Faktor-faktor itulah yang membuat banyaknya variasi dari metaheuristic ini. Algoritma-algoritma metaheuristic yang banyak dikenal dan diterapkan antara lain:

1. Simulated Annealing

Metode ini meniru proses pendinginan baja yang dicor. Fungsi yang digunakan adalah fungsi eksponensial:

dengan kB konstanta Boltzmann dan T adalah suhu (kelvin). E merupakan energi yang perubahannya setara dengan perubahan fungsi objektif:

Dengan gamma konstanta yang biasanya berharga 1 untuk penyederhanaan.

2. Genetic Algorithm

Algoritma genetika diperkenalkan oleh John Holland di tahun 60-an. Metode ini meniru sifat alami evolusi dimana yang adaptif adalah yang optimal. Setelah fungsi objektif ditentukan, maka serentetan algoritma bekerja mencari nilai optimal fungsi tersebut. Keunikan metode ini adalah mengkombinasikan antar nilai sementara yang diperoleh dengan kawin silang (crossover) dan mutasi. Awalnya nilai-nilai tersebut harus di-encode menjadi biner agar beberapa bitnya bisa disalingtukarkan dengan nilai lainnya dan juga untuk mutasi. Namun saat ini banyak dikembangkan metode tanpa mengkonversi bilangan tersebut menjadi biner. Pemilihannya pun (selection) berdasarkan bentuk peluang (roulette wheel) dimana nilai yang memiliki harga fitness besar akan memiliki peluang yang besar pula.

3. Differential Evolution

Differential Evolution (DE) merupakan metode pengembangan dari algoritma genetika yang diperkenalkan oleh R. Storn dan K. Price di tahun 96-97. Jika pada algoritma genetika kromosom dalam bentuk biner, DE menggunakan vektor sebagai kromosom.

Mutasi, crossover, dan selection sedikit lebih rumit dari algoritma genetika. Secara detail silahkan buka makalah aslinya.

4. Ant Colony Optimization

Metode ini meniru prinsip semut dalam usaha mencari makanan. Semut menggunakan senyawa kimia bernama pheromone ketika berjalan. Jalur yang banyak dilalui semut akan memiliki konsentrasi pheromone yang lebih banyak. Penurunan fungsi konsentarasi pheronome adalah berikut ini.

Jika ada jalur yang memiliki konsentrasi pheromone melebihi jalur yang lain maka jalur ini dikatakan favorit dan umpan balik positif berlaku di sini dan lama kelamaan berlaku kondisi “self-organized”.

5. Bee Algorithms

Sesuai dengan namanya, algoritma ini mengikuti pergerakan lebah dalam mencari sumber materi pembuatan madu. Mirip dengan semut, tawon juga mengeluarkan pheromone yang disertai dengan tarian “waggle dance”. Bee algorithm dikembangkan oleh Moritz and Southwick 1992, Craig A Tovey, Xin-She Yang, dan lain-lain.

Turunan algoritma ini cukup banyak, antara lain: honeybee algorithm, artificial bee colony, bee algorithm, virtual bee algorithm, dan honyebee mating algorithm. Banyak dikembangkan untuk optimasi posisi tertentu dalam suatu jaringan (misal server).

6. Particle Swarm Optimization

Particle Swarm Optimization (PSO) meniru pergerakan sekelompok binatang (ikan, burung, dll) dalam mencari makanan. Berbeda dengan algoritma genetika yang berganti individu (punah, baru, dan mutasi), PSO menjaga jumlah kelompok individu dan hanya perubahan posisi saja. Algoritma ini dikembangkan oleh Kennedy dan Eberhart (lihat pos yang lalu).

PSO memiliki dua nilai sebagai patokan pergerakan kerumunan: local optima dan global optima. Local optima merupakan nilai terbaik tiap individu di masa lampau (biasanya hanya sebelumnya saja) sementara global optima adalah nilai terbaik di kerumunan tersebut. Bobot antara keduanya menggambarkan karakter PSO apakah selfish atau sosialis. Selain itu langkah pergerakan menentukan karakter PSO apakah lebih tinggi daya jelajah atau lebih sempit tetapi berkualitas.

7. Tabu Search

Tabu search dikembangkan oleh Fred Glover di tahun 1970 (tapi baru dipublikasikan dalam bentuk buku di tahun 1997-an). Berbeda dengan PSO yang menggunakan data lampau satu atau dua iterasi sebelumnya, tabu search merekam seluruh data yang lampau. Manfaatnya adalah mengurangi jumlah komputasi karena data yang lama sudah ada dan tidak perlu dihitung ulang. Algoritma ini masih banyak peluang untuk dikembangkan dengan cara hybrid dengan metode lain.

8. Harmony Search

Ide dari algoritma ini adalah musik. Metode ini diperkenalkan oleh Z.W. Geem di tahun 2001. Prinsipnya adalah di tiap iterasi ada tiga jenis pencarian antara lain berdasarkan: daftar irama yang sudah terkenal dimainkan, mirim dengan yang ada dengan beberapa penekanan (pitching), dan merancang komposisi yang benar-benar baru. Pitch adjustment mengikuti pendekatan Markov Chain:

dengan b merupakan bandwidth yang mengontrol pitch adjustmant.

9. Firefly Algorithm

Metode ini dikembangkan oleh Xin-She Yang pada tahun 2008 dengan mendasari prinsip kerjanya dengan seekor kunang-kunang. Fakta unik kunang-kunang antara lain:

  • Kunang-kunang tidak memiliki jenis kelamin, interaksi dengan kunang-kunang lain tidak berdasarkan jenis kelamin.
  • Ketertarikan berdasarkan kecerahan dari cahaya. Kunang-kunang yang lebih bercahaya, lebih menarik kunang-kunang lain yang kurang bercahaya.

Kecerahan berdasarkan lanskap dari fungsi objektif-nya:

dengan beta merupakan tingkat kecerahan. Pergerakan kunang-kunang i mengikuti ketertarikan dengan kunang-kunang lain, j ditentukan dengan persamaan:

10 Advanced Method

Beberapa metode masuk kategori terkini dan sangat advanced, misalnya Cuckoo Search (CS) yang akan dibahas di lain waktu bersama-sama metode-metode terkini lainnya. Diyakini metode-metode terbaru tersebut lebih baik dari yang saat ini banyak digunakan (algoritma genetika, dan PSO). Sekian, semoga bisa membantu bagi yang tertarik dengan metode-metode optimasi metaheuristik.

Business Intelligence

Membicarakan Business Intelligence (BI), berarti membicarakan penerapan teknologi informasi untuk meningkatkan produktivitas dan daya saing sebuah organisasi. Ada salah satu makalah yang bisa diunduh gratis untuk merunut dasar-dasar istilah andalan bidang Sistem Informasi (SI) ini. Selain itu silahkan baca artikel-artikel referensi yang disitasi oleh artikel jenis review tersebut.

Singkat kata, BI memanfaatkan metode-metode baik yang lawas yang terdapat dalam Sistem Pengambil Keputusan (Decesion Support System) dengan teknologi pendukungnya seperti Data Warehouse, Machine Learning, maupun teknologi terkini yang masuk Industri 4.0 seperti Big Data, AI, dan lainya. Bagan berikut bisa dijadikan patokan framework BI:

Sebelumnya harus bisa dibedakan Online Transaction Processing (OLTP) yang bertanggung jawab terhadap data transaksi dengan Online Analytical Processing (OLAP) untuk analisis yang dipakai pada framework BI. Data Mart sangat penting untuk mendukung pengambil keputusan. Data ini memang ekstrak dari data total yang bersumber dari Data Warehouse yang menggunakan istilah Extract Transform Load (ETL) yang sumbernya bisa dari dalam dan bisa juga dari luar (internet).

Jadi BI memang luas dan melibatkan teknologi-teknologi sehingga beberapa institusi sudah menjadikan BI sebagai jurusan baru yang terpisah dari jurusan Teknik Informatika, Teknologi Informasi, maupun Sistem Informasi. Yuk, yang tertarik dengan bidang ini segera mempelajari informasi terkininya lewat jurnal-jurnal.

Merekam dan Memainkan Suara dengan Matlab (Versi Lama dan Baru)

Banyak aplikasi cerdas dengan Matlab yang membutuhkan pengolahan sinyal suara. Sebelum mengolah, salah satu fungsi penting adalah menangkap suara yang akan diolah. Postingan berikut ini membahas fungsi-fungsi yang diperlukan untuk menangkap suara, termasuk juga membunyikan hasil tangkapan suara tersebut (untuk menguji apakah fungsi perekaman berhasil).

Versi Lama

Matlab versi 2008 (versi 7.7) sedikit berbeda dengan versi terbaru. Versi lama ini menggunakan fungsi wavrecord, wavplay, dan wavwrite yang berfungsi berturut-turut untuk merekam, memainkan dan menulis. Kode singkat berikut ini bermaksud merekam, menyimpan dan memainkan suara. Tentu saja diperlukan fasilitas mic dan speaker (biasanya sudah ada pada setiap laptop).

  • clear all;
  • fs=8000;
  • y= wavrecord(5.0*fs, fs, ‘double’); %merekam suara
  • wavwrite(y,fs,‘aiueo.wav’);        %simpan rekaman ke hardisk
  • wavplay(y,fs);                %mainkan hasil rekaman
  • figure,plot(y);                %sinyal hasil rekaman di plot

Versi 2013 ke atas (Baru)

Sebenarnya kode sebelumnya bisa digunakan, hanya saja ada pesan (warning) dari Matlab bahwa wavrecord dan wavplay sebaiknya diganti dengan audiorecorder dan audioplayer untuk merekam dan memainkan.

Ganti kode sebelumnya dengan fungsi yang terbaru berikut ini, lihat referensinya di link resminya. Disini frekuensi sampling dan parameter lainnya standar 8000 Hz dan 8 bit.

  • % Record your voice for 5 seconds.
  • recObj = audiorecorder;
  • disp(‘Start speaking.’)
  • recordblocking(recObj, 5);
  • disp(‘End of Recording.’);
  • % Play back the recording.
  • play(recObj);
  • % Store data in double-precision array.
  • myRecording = getaudiodata(recObj);
  • % Plot the waveform.
  • plot(myRecording);

Jika fungsi menangkap bisa dijalankan, maka untuk mengolah lanjut dapat dilakukan dengan mudah. Banyak terapan-terapan yang menggunakan sinyal suara, antara lain:

  • Pengenalan suara
  • Deteksi kelainan detak jantung
  • Deteksi kerusakan mesin, dll

Suara yang terekam dapat dilihat grafiknya seperti di bawah ini. Sekian, semoga postingan singkat ini bermanfaat.

Penjelasan Sederhana Jaringan Syaraf Tiruan – Kasus Logika OR

Dulu sempat ambil mata kuliah “Artificial Intelligent & Neuro-Fuzzy” dengan buku referensi yang digunakan adalah “Neural Network Design” karangan Hagan. Materinya cukup berat karena satu buku tersebut harus dikuasai dalam setengah semester (sampai UTS/Midterm Examination). Selain itu buku tersebut sepertinya ditujukan untuk level advance (lanjut). Postingan ini bermaksud menjelaskan secara sederhana prinsip kerja jaringan syaraf tiruan. Kasus yang dijadikan contoh adalah bagaimana jaringan syaraf tiruan (JST) sederhana mampu menjalankan Logika OR.

Gambar berikut adalah JST dengan jumlah neuron hanya satu buah. Neuron adalah sel di otak yang memiliki kemampuan menyimpan dan mentransfer informasi. Disimpan dalam bentuk bobot dan bias serta mentransfer dengan fungsi aktivasi.

W1 dan W2 adalah bobot yang mengalikan tiap input yang akan diteruskan ke neuron lainnya. Sementara itu b adalah bias yang menjumlahkan total masukan yang telah dikalikan bobot. Pada gambar di atas fungsi aktivasi belum dilibatkan. Persamaan matematis gambar di atas adalah sebagai berikut:

Dengan cara training, misal backpropagation, W dan b dapat ditemukan. Tetapi sebenarnya dengan intuisi kita dapat menemukan bahwa W1 dan W2 berharga masing-masing “1” dan biasnya “nol”. Kita coba memasukan ke persamaan y di atas diperoleh akurasi yang baik hanya saja di bagian akhir, yaitu ketika masukan X1 dan X2 kedua-duanya “1” yang seharusnya keluaran y = 1 di sini berharga “2”. Oleh karena itu diperlukan fungsi aktivasi seperti gambar di bawah ini.

Di antara ketiga fungsi aktivasi, yaitu tangen sigmoid, tangga, dan purelin, yang cocok dengan kasus kita adalah tangen sigmoid. Di sini tangga bisa diterapkan, tetapi agak sulit jika digunakan untuk backpropagation yang membutuhkan diferensiasi. Tangen sigmoid (juga log sigmoid) jika diturunkan berharga -1, mudah untuk dikalkulasi saat proses pembobotan ulang (rambat balik dari target ke input). Sementara purelin tidak cocok karena jika input 2 keluarnya akan 2 juga (jika y=x persamaan purelin-nya). Dengan menambah fungsi aktivasi sebelum ke output, nilai 2 dengan fungsi tangen sigmoid bernilai 1 sehingga sesuai dengan table kebenaran logika OR. Gambar di atas sebenarnya cuplikan video yang saya upload di youtube berikut ini: