https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Pengertian_Backpropagation 2026-05-23T04:05:39Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Pengertian_Backpropagation&diff=18873&oldid=prev 2025-08-08T02:20:17Z

<p>Text replacement - &quot;<a href="/wiki/index.php/Pembelajaran_mesin" title="Pembelajaran mesin">pembelajaran mesin</a>&quot; to &quot;<a href="/wiki/index.php/Pembelajaran_Mesin" class="mw-redirect" title="Pembelajaran Mesin">Pembelajaran Mesin</a>&quot;</p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="id"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Revisi sebelumnya</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revisi per 8 Agustus 2025 02.20</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Baris 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Baris 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Backpropagation adalah sebuah algoritma yang digunakan untuk melatih [[jaringan saraf tiruan]] dengan cara menyesuaikan bobot-bobotnya berdasarkan [[error|kesalahan]] yang dihasilkan. Algoritma ini sangat penting dalam pengembangan [[<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">pembelajaran mesin</del>]], khususnya pada proses pelatihan model-model [[deep learning]]. Dengan adanya backpropagation, jaringan saraf dapat belajar dari data dan meningkatkan akurasi prediksinya secara bertahap.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Backpropagation adalah sebuah algoritma yang digunakan untuk melatih [[jaringan saraf tiruan]] dengan cara menyesuaikan bobot-bobotnya berdasarkan [[error|kesalahan]] yang dihasilkan. Algoritma ini sangat penting dalam pengembangan [[<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Pembelajaran Mesin</ins>]], khususnya pada proses pelatihan model-model [[deep learning]]. Dengan adanya backpropagation, jaringan saraf dapat belajar dari data dan meningkatkan akurasi prediksinya secara bertahap.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Sejarah Backpropagation ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Sejarah Backpropagation ==</div></td></tr> </table>

Budi https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Pengertian_Backpropagation&diff=16793&oldid=prev 2025-07-31T21:34:26Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>Backpropagation adalah sebuah algoritma yang digunakan untuk melatih [[jaringan saraf tiruan]] dengan cara menyesuaikan bobot-bobotnya berdasarkan [[error|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.<br /> <br /> == Sejarah Backpropagation ==<br /> 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.<br /> <br /> == Cara Kerja Algoritma ==<br /> Backpropagation bekerja dengan menghitung turunan dari fungsi [[loss function|loss]] terhadap setiap bobot di jaringan. Proses ini dimulai dari output, kemudian &quot;menyebarkan kembali&quot; error ke lapisan-lapisan sebelumnya, sehingga bobot di setiap lapisan dapat diperbarui dengan benar.<br /> <br /> == Peran dalam Pembelajaran Mesin ==<br /> 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.</div>

Budi