BUNGKO NEWS — Seiring berkembangnya teknologi dan analisis data, kebutuhan akan metode prediksi yang lebih akurat dan efisien semakin meningkat.
Salah satu pendekatan yang populer dan efektif untuk menangani data deret waktu (time series) adalah metode Long Short-Term Memory atau yang lebih dikenal dengan LSTM.
Artikel ini akan membahas apa itu LSTM, bagaimana cara kerjanya, dan penerapannya dalam prediksi data.
Apa Itu LSTM?
LSTM adalah jenis jaringan saraf tiruan yang termasuk dalam kategori Recurrent Neural Network (RNN).
LSTM dirancang untuk mengatasi kelemahan utama RNN, yaitu ketidakmampuannya untuk mengingat informasi dalam jangka panjang akibat masalah vanishing gradient.
Diperkenalkan oleh Hochreiter dan Schmidhuber pada tahun 1997, LSTM memiliki struktur unik yang memungkinkan model untuk menyimpan dan mengelola informasi lebih lama.
Hal ini menjadikannya sangat efektif untuk menganalisis data yang memiliki ketergantungan temporal atau data yang memiliki hubungan berurutan, seperti data cuaca, harga saham, atau data perilaku pengguna.
Bagaimana Cara Kerja LSTM?
LSTM menggunakan unit bernama memory cell yang memiliki kemampuan untuk menyimpan, membaca, dan menghapus informasi.
Unit ini bekerja berdasarkan tiga komponen utama:
- Forget Gate
- Fungsi: Memutuskan informasi mana yang harus dilupakan dari memori.
- Cara kerja: Forget gate menggunakan fungsi aktivasi sigmoid untuk mengatur nilai 0 hingga 1, di mana nilai 1 berarti informasi dipertahankan, dan nilai 0 berarti informasi dibuang.
- Input Gate
- Fungsi: Menentukan informasi baru yang akan disimpan ke dalam memori.
- Cara kerja: Input gate juga menggunakan fungsi sigmoid untuk memilih informasi mana yang relevan, dan fungsi tanh untuk menormalisasi nilai baru yang akan ditambahkan ke memori.
- Output Gate
- Fungsi: Menghasilkan output berdasarkan informasi di dalam memori.
- Cara kerja: Output gate menggunakan kombinasi fungsi sigmoid dan tanh untuk menentukan bagian informasi mana yang akan diteruskan sebagai output ke tahap selanjutnya.
Dengan mekanisme ini, LSTM dapat menjaga keseimbangan antara informasi yang disimpan dan yang dilupakan, sehingga mampu menangani hubungan jangka panjang dalam data.
