Jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Network  (ANN)) adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan sistem saraf manusia. Jaringan saraf tiruan merupakan sistem adaptif yang dapat mengubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut.

Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan data statistic non-linier, dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk menentukan pola-pola pada data. Menurut suatu teorema yang disebut “teorema penaksitan universal”, JST dengan minimal sebuah lapis tersembunyi dengan fungsi aktivasi non-linier dapat memodelkan seluruh fungsi terukur Boreal apapun dari suatu dimensi ke dimensi lainnya.

Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan

1.      Lapisan Masukan (input layer)

Lapisan masukan merupakan lapisan yang terdiri dari beberapa neuronyang akan menerima sinyal dari luar dan kemudian meneruskan ke neuron-neuron lain dalam jaringan. Lapisan ini dillhami berdasarkan cirri-ciri dancara kerja sel-sel saraf sensori pada jaringan saraf biologi.

2.      Lapisan tersembunyi (hidden layer)

Lapisan tersembunyi merupakan tiruan dari sel-sel syaraf konektor pada jaringan saraf bilogis. Lapisan tersembunyi berfungsi meningkatkan kemampuan jaringan dalam memecahkan masalah. Konsekuensi dari adanya lapisan ini adalah pelatihan menjadi makin sulit atau lama.

3.      Lapisan keluaran (output layer)

Lapisan keluaran berfungsi menyalurkan sinyal-sinyal keluaran hasil pemrosesan jaringan. Lapisan ini juga terdiri dair sejumlah neuron. Lapisan keluaran merupakan tiruan dari sel saraf motor pada jaringan saraf biologis.

Komponen Neural Network

Terdapat banyak struktur NN, tetapi kesemuanya mempunyai komponen yanghampir sama. Gambar berikut memperlihatkan struktur ideal NN

Seperti terlihat pada gambar, struktur NN mirip dengan struktur otak manusia diatas. Informasi (sebagai input) dikirim ke neuron melalui suatu pembobotan input. Input ini diproses oleh suatu fungsi propagation yang menaikan nilai bobot input. Hasilnya kemudian dibandingkan dengan threshold oleh activation function. Jika input melampaui threshold, maka neutron akan diaktifkan, jika sebaliknya maka neutronakan inhibit. Jika diaktifkan, neuron akan mengirim output melalui pembobotan outputke neuron lainnya, dan seterusnya.

Dalam NN, neuron dikelompokan dalam layer, yang disebut neuron layer. Biasanya setiap neuron dari sebuah layer dihubungkan ke semua neuron yang ada di layerbelakang maupun depannya (kecuali input dan output). Informasi yang dikirim dalam sebuah NN, dipropagasi layer – per – layer mulai dari input hingga output tanpa ataumelalui satu atau lebih hidden layers. Bergantung pada algoritma yang digunakan,informasi juga dapat dipropagasi ke arah belakang (backpropagation). Gambar berikutmenunjukan NN dengan tiga neuron layers.

Multi Layer Perceptron

Diperkenalkan oleh M. Minsky dan S. Papert pada tahun 1969, merupakan pengembangan dari Perceptron dan mempunyai satu atau lebih hidden layers yangterletak antara input dan output layers. Multi-layer-perceptron dapat digunakan untukoperasi logik termasuk yang kompleks seperti XOR.

Multi-Layer Perceptron adalah jaringan syaraf tiruan feed-forward yang terdiri dari sejumlah neuron yang dihubungkan oleh bobot-bobot penghubung. Neuron-neurontersebut disusun dalam lapisan- lapisan yang terdiri dari satu lapisan input (inputlayer), satu atau lebih lapisan tersembunyi (hidden layer), dan satu lapisan output(output layer). Lapisan input menerima sinyal dari luar, kemudian melewatkannya kelapisan tersembunyi pertama, yang akan diteruskan sehingga akhirnya mencapai lapisan output [Riedmiller, 1994]. Setiap neuroni di dalam jaringan adalah sebuah unit pemrosesan sederhana yang menghitung nilai aktivasinya yaitusi terhadap inputeksitasi yang juga disebut melambangkan himpunan predesesor dari uniti,wij melambangkan bobot koneksi dari unitj ke uniti, danθi adalah nilai bias dari uniti. Untuk membuat representasi menjadi lebih mudah, seringkali bias digantikan dengan suatu bobot yang terhubung dengan unit bernilai 1. Dengan demikian bias dapat diperlakukan secara sama dengan bobot koneksi.

Supervised Learning

Tujuan pada pembelajaran supervised learning adalah untuk menentukan nilai bobot-bobot koneksi di dalam jaringan sehingga jaringan dapat melakukan pemetaan (mapping) dari input ke output sesuai dengan yang diinginkan. Pemetaan ini ditentukanmelalui satu set pola contoh atau data pelatihan (training data set).

Setiap pasangan polap terdiri dari vektor input xp dan vektor target. Setelah selesaipelatihan, jika diberikan masukan xp seharusnya jaringan menghasilkan nilai output. Besarnya perbedaan antara nilai vektor target dengan output actual diukur dengan nilaierror yang disebut juga dengan di mana adalah banyaknya unit pada output layer.Tujuan dari training ini pada dasarnya sama dengan mencari suatu nilai minimumglobal dari E.

 Algoritma Dalam Jaringan Saraf Tiruan.

• Algoritma Backpropagation

Salah satu algoritma pelatihan jaringan syaraf tiruan yang banyakdimanfaatkan dalam bidang pengenalan pola adalah backpropagation. Algoritma iniumumnya digunakan pada jaringan syaraf tiruan yang berjenis multi-layer feed-forward, yang tersusun dari beberapa lapisan dan sinyal dialirkan secara searah dariinput menuju output. Algoritma pelatihan backpropagation pada dasarnya terdiri dari tigatahapan [Fausett, 1994], yaitu:

1. Input nilai data pelatihan sehingga diperoleh nilai output.
2.  Propagasi balik dari nilai error yang diperoleh.
3. Penyesuaian bobot koneksi untuk meminimalkan nilai error.

Ketiga tahapan tersebut diulangi terus-menerus sampai mendapatkan nilai error yang diinginkan. Setelah training selesai dilakukan, hanya tahap pertama yang diperlukan untuk memanfaatkan jaringan syaraf tiruan tersebut. Secara matematis [Rumelhart, 1986], ide dasar dari algoritmabackpropagation ini sesungguhnya adalah penerapan dari aturan rantai (chain rule) untuk menghitung pengaruh masing-masing bobot terhadap fungsi error.

• Algoritma Quickprop

Pada algoritma Quickprop dilakukan pendekatan dengan asumsi bahwakurva fungsi error terhadap masing-masing bobot penghubung berbentuk parabolayang terbuka ke atas, dan gradien dari kurva error untuk suatu bobot tidakterpengaruh oleh bobot-bobot yang lain [Fahlman, 1988]. Dengan demikian perhitungan perubahan bobot hanya menggunakan informasi lokal pada masing-masing bobot. Perubahan bobot pada algoritma Quickprop dirumuskan sebagai berikut: Pada eksperimen dengan masalah XOR dan encoder/decoder [Fahlman,1988], terbukti bahwa algoritma Quickprop dapat meningkatkan kecepatantraining. Eksperimen dari [Schiffmann, 1993] juga menunjukkan peningkatankecepatan training dan unjuk kerja yang signifikan.

Contoh Penerapan Jaringan Saraf Tiruan

Pengenalan wajah menggunakan perbandingan metode jaringan saraf tiruanmerupakan salah satu contoh penerapan JST. Wajah merupakan salah satu bagian dari manusia yang memiliki ciri berbeda. Wajah dapat digunakan untuk mengenali seseorang, misalnya untuk absensi, pendataan penduduk dan sistem pengamanan, dengan menggunakan sistem pengenalan wajah.

Contoh sistem berbasis artificial intelligence adalah sistem pengenalan gambar menggunakan jaringan saraf tiruan. Tahap pertama yaitu dengan menginput gambar melalui proses scaling untuk menyamakan ukuran semua gambar, ambar akan diubar menjadi warna abu-abu. Setelah itu gambar akan disimpan di database. Kemudian akan dilakukan proses menggunakan software untuk mengidentifikasi wajah yang sudah di input.

https://id.wikipedia.org/wiki/Jaringan_saraf_tiruan

https://ojs.unikom.ac.id/index.php/komputa/article/view/53

Teknologi adalah suatu sarana yang digunakan manusia untuk memenuhi kebutuhan manusia sendiri. Beberapa teknologi saat ini merupakan perkembangan dari teknologi jaman dahulu yang sering di gunakan  dalam sehari-harinya. Pada masa sekarang ini kemajuan teknologi sangat berkembang dengan begitu pesat. Salah satu kemajuan teknologi tersebut adalah teknologi informasi (TI) yang telah merambah keberbagai bidang kehidupan manusia. Teknologi Informasi itu sendiri  adalah studi atau penggunaan peralatan elektronika, untuk menyimpan, menganilisa, dan mendistribusikan informasi melalui berbagai media (seperti internet), bias berbentuk kata-kata, bilangan dan gambar.

Salah satu kemajuan dari teknologi adalah pada bidang kesehatan. Kemajuan pada bidang kesehatan ini sangat berkembang dengan begitu pesat, sehingga banyak penemuan-penemuan yang di dapatkan dengan bantuan Teknologi Informasi baik dalam bidang pengorganisasian rumah sakitm  pengobatan, maupun penelitian pengembangan dari ilmu kesehatan itu sendiri.

Manfaat Komputer pada bidang kesehatan

Banyak sekali manfaat komputer pada bidang kesehatan, diantaranya adalah:

1.      Bidang Administrasi.

Komputer bermanfaat untuk memperlancar aktivitas di bidang administrasi. Dengan perangkat ini, berbagai jenis kebutuhan administrasi di rumah sakit seperti data-data pasien, penyediaan obat-obatan dan yang lainnya. Komputer dapat digunakan untuk memeriksa data-data pasien tersebut, kemudian mendata pula keuangan rumah sakit yang tentu akan sangat mudah dan praktis dikerjakan dengan adanya komputer. 

2.      Bidang Farmasi.

Dalam bidang farmasi, komputer memegang peranan cukup penting. Sebagai contoh, komputer bermanfaat untuk melakukan pendataan mengenai resep dan dosis, daftar harga obat dan sebagainya. Tak hanya itu, dengan komputer, kebutuhan di bidang farmasi yang paling utama yaitu mengelompokkan macam-macam obat berdasarkan kegunaannya juga akan mudah dikerjakan. 

3.      Diagnosa Penyakit.

Proses diagnosa penyakit dalam bidang kesehatan akan sangat mudah apabila menggunakan perangkat komputer yang telah dirancang sedemikian rupa. Komputer berlabel DNA ini akan menampilkan hasil yang cukup akurat mengenai nama serta jenis suatu penyakit yang diidap oleh pasien. 

4.      Monitoring Status Pasien.

Pasien akan sangat mudah dilacak apabila menggunakan perangkat komputer. Sebab, mereka yang dulunya pernah berkunjung ke rumah sakit maka data-data terkait akan mudah dilihat. Dokter atau perawat juga dapat melihat hasil rekaman pemeriksaan pasien, baik itu keluhan atau bahkan riwayat penyakit yang dialami oleh pasien. Data yang terbilang detail lainnya juga dapat dengan mudah didapat, seperti tanggal kedatangan pasien terakhir kali berobat, data resep obat dan lain sebagainya. 

Peranan Komputer Pada Bidang Kesehatan

Teknologi Informasi di bidang kesehatan atau kedokteran komputer juga telah memperlihatkan peran yang sangat signifikan untuk menolong jiwa manusia, dan riset di bidang kedokteran. Komputer digunakan untuk mendiagnosis penyakit, menemukan obat yang tepat, serta menganalisis organ tubuh manusia bagian dalam yang sulit dilihat. Teknologi informasi berupa Sistem Computerized Axial Tomography (CAT) berguna untuk menggambar struktur bagian otak dan mengambil gambar seluruh organ tubuh yang tidak bergerak dengan menggunakan sinar-X.

Sedangkan untuk yang bergerak menggunakan sistem Dynamic Spatial Reconstructor (DSR) yang dapat digunakan untuk melihat gambar dari berbagai sudut organ tubuh. Single Photon Emission Computer Tomography (SPECT), merupakan sistem komputer yang mempergunakan gas radioaktif untuk mendeteksi partikel-partikel tubuh yang ditampilkan dalam bentuk gambar. Bentuk lain adalah Position Emission Tomography (PET) juga merupakan sistem komputer yang dapat menampilkan gambar yang menggunakan isotop radioaktif. Selain itu Nuclear Magnetic Resonance merupakan teknik mendiagnosis dengan cara memagnetikkan nucleus (pusat atom) dari atom hidrogen. 

MANFAAT PENERAPAN KOMPUTER DALAM BIDANG KESEHATAN

Seperti yang telah dijabarkan di atas, peranan dan aplikasi komputer dalam bidang kesehatan sangatlah banyak. Komputer secara tidak langsung telah membantu manusia untuk mengetahui penyakit yang dideritanya hingga sampai pada tahap penyembuhan.

Sebagai kesimpulannya, manfaat dari penerapan komputer dalam bidang kesehatan di tiap-tiap aplikasinya antara lain sebagai berikut :

·         Mendiagnosa suatu penyakit dan menentukan obat yang cocok

·         Melihat dan menganalisa organ – organ tubuh bagian dalam manusia

·         Memonitoring status pasien, merecord data pribadi pasien dan riwayat penyakit pasien

·         Melakukan penelitian ilmiah yang diperlukan

·         Memasukkan, menyimpan, menggelompokkan dan mengolah data – data secara cepat dan mudah

·         Mendeteksi DNA seseorang

·         Mengecek dan mengethaui hasil tes darah di laboratorium

·         Sebagai alat Bantu dalam pemeriksaan medis

Intinya, dengan adanya komputer dalam bidang kesehatan sangatlah membantu. Kegiatan – kegiatan yang tadinya belum bisa dilakukan, saat ini sudah dapat dilakukan dengan komputer. Penggunaan komputer membuat pekerjaan seseorang menjadi lebih mudah, cepat dan akurat.

Cara Kerja Sistem Resep Elektronik

Resep elektronik ini terdiri atas perangkat keras dan perangkat lunak, perangkat keras yang digunakan adalah computer dan perangkat lunak yang digunakan adalah perangkat lunak resep elektronik dengan modul pendeteksi ROM (Reaksi Obat Merugikan).

Satu computer digunakan sebagai server (pusat data). Server tersebut dihubungkan dengan computer-komputer lainnya menggunakan hub pada LAN (Local Area Network). Perangkat lunak hanya di instalasi di computer server saja dan sistem ini dapat digunakan pada satu, dua atau banyak computer.

Perangkat lunak pada sistem resep elektronik pendeteksi ROM ini secara sederhana mempunyai fungsi sebagai berikut  :

·         Mencatat semua data pasien yang dapat dengan mudah dicari kembali

·         Menulis resep elektronik tanpa kertas dan dapat langsung dikirim ke apotek, sehingga pasien dapat langsung pergi ke apotek untuk ambil obat.

·         Membantu bapak ibu dokter dalam menulis resep dengan memberikan informasi mengenai obat yang akan diresepkan dan mendeteksi apabila ada interaksi antara obat-obata tersebut dalam resep dengan memberi peringatan sebelum obat dikirimkan ke apotek.

·         Mencatat data penggunaan obat

·         Membuat laporan dengan lebih cepat dan mudah

Dengan adanya sistem seperti ini sebenarnya akan sangat memudahkan seorang dokter dalam bekerja dan menghindari terjadinya kesalahan dalam pemberian suatu resep yang dapat menimbulkan kerugian pada pasien, sehingga dapat meningkatkan mutu dan kualitas pelayanan kesehatan.

Pada dasarnya semua bidang keilmuan di dunia ini mesti mempunyai kontribusi terhadap masyarakat. Sebagai negara berkembang, Indonesia mempunyai persoalan akar yang menjadi momok sejak zaman kolonial hingga sekarang bernama Kemiskinan.

Untuk itu sebagai suatu bidang keilmuan, Teknologi harus memposisikan diri sebagai solusi atas problem kemiskinan yang terjadi di tataran masyarakat. Mengingat dewasa ini gencar-gencarnya peran Teknologi masuk dalam aktivitas masyarakat (salah satunya fenomena transportasi/antar jemput berbasis aplikasi), maka perlu kiranya kita sejenak menelaah apakah peran tersebut sudah mengarah ke problem penyelesaian Kemiskinan?

Kemiskinan dan Penyebabnya

Dalam ranah rumpun sosial perbincangan soal apa itu kemiskinan dan penyebabnya sudah banyak sekali. Pertama soal definisi kemiskinan itu sendiri. Ada beberapa pendapat terkait hal ini.

Kemiskinan seringkali ditetapkan sebuah pemerintahan suatu negara melalui penggambaran apa yang dikenal sebagai ‘garis kemiskinan’. Penggambaran mengenai ‘garis kemiskinan’ ini cenderung berbeda-beda dan tidak sama di setiap negara. Menurutnya perbedaan ini sangat bergantung pada tujuan negara menetapkan ‘garis kemiskinan’. Macarov mengkritik penetapan kemisikinan berdasarkan ‘garis kemiskinan’ cenderung tidak memperhatikan hal-hal lain yang juga bermasalah.

Pendapat lain mengatakan bahwa Kemiskinan adalah kemiskinan, tanpa embel-embel absolut dan relatif. Orang miskin adalah setiap manusia yang tidak bisa memperoleh kebutuhan dasar bagi kelangsungan hidupnya sebagai manusia. Apakah mereka merasa miskin atau tidak, itu soal persepsi dan hegemoni pengetahuan, bukan persoalan material yang jelas-jelas dihadapi kaum miskin. Kalaupun orang bisa memiliki konsepsi sendiri tentang kemiskinan, rujukan kita dalam membahas persoalan itu tidak bisa beranjak semata-mata dari persepsi masyarakat, melainkan harus tetap bersandar pada soal terpenuhi atau tidaknya kebutuhan dasar seseorang sebagai mahluk hidup.

Penulis sepakat dengan pendapat di atas bahwa defenisi Kemiskinan mesti dilihat dari kemampuan manusia untuk menjangkau kebutuhan yang sifatnya mendasar. Kebutuhan ini seperti kebutuhan ekonomi, pendidikan dan kesehatan.

Pertanyaan selanjutnya, apa penyebab dari Kemiskinan?

Pendapat umum yang berkembang di kalangan masyarakat kemiskinan terjadi karena masih ada masyarakat yang belum berdaya. Atau pendapat yang lebih ekstrem lagi mengatakan Kemiskinan terjadi karena masyarakat malas, tidak mau bekerja keras, dan hanya menunggu saja.

Mengenai penyebab Kemiskinan, Macarov mengidentifikasi penyebabnya adalah diterapkannya sistem ekonomi yang berbasis pada sistem ekonomi pasar. Dalam hal ini adalah Globalisasi sebagai konsekuensi sistem ekonomi neoliberal yang hampir tidak bisa lagi dihindari oleh sebagian besar negara di dunia. Dijadikannya pasar sebagai mesin ekonomi membuat semua harus dilakukan berdasarkan pada ukuran-ukuran itu. Konsekuensi tak terpisahkan dari globalisasi neoliberal diantaranya ialah privatisasi. Privatisasi merupakan ciri yang tak dapat dipisahkan dari neoliberalisme yang berkelindan dengan globalisasi. Privatisasi yang sering juga disebut dengan penjualan aset negara merupakan sebuah proses pengalihan hak kepemilikan dari kepemilikan publik (negara) ke pemilikan pribadi/perusahaan swasta.

Jika persoalannya lebih operasional, peran Teknologi mesti disesuaikan juga sifatnya. Alhasil tinggal bagaimana kita memetakan persoalan akar dan bukan.

Untuk itu dalam rangka menemukan persoalan akar dan bukan sebelum berbicara peran Teknologi terlebih dahulu kita melakukan pemetaan terkait problem Kemiskinan itu sendiri. Dari pemetaan ini kita akan paham mana yang seharusnya diberikan Teknologi untuk pengurangan bahkan menghapuskan Kemiskinan.

Dalam beberapa pendekatan machine learning ini juga ada terlalu banyak sub kategori: pembelajaran yang diawasi (melatih dataset berlabel dan membuat model untuk memprediksi dataset tanpa label), pembelajaran tanpa pengawasan (menggambar kesimpulan yang bermakna dari dataset tanpa label, pengelompokan menjadi contoh yang paling populer), pembelajaran penguatan (pemberian Algoritma dan fungsi obyektif untuk mengoptimalkan berdasarkan hadiah langsung untuk setiap tindakan yang diperlukan, misalnya: catur bermain robot), dll.

Machine learning (ML) adalah sub bidang dari artificial intelligence (AI). Machine learning bertujuan untuk membawa kecerdasan buatan melalui belajar dari data. Data digunakan machine learning sebagai kode untuk komputasi tradisional. Cara lain untuk memperoleh kecerdasan dalam mesin bisa melalui pemrograman logis, penalaran induktif berdasarkan aturan dasar dan sebagainya. Dengan demikian machine learning dapat dianggap sebagai salah satu pendekatan menuju kecerdasan buatan. Berdasarkan sifat dari berbagai masalah yang ada dan kelimpahan data untuk masalah itu, wajar saja bahwa machine learning merupakan pendekatan untuk mencapai AI. Fakta bahwa korpus data sangat besar dan terus meningkat, sumber daya komputasi (mesin dan manusia) terbatas dan tidak mungkin untuk bekerja melalui pemrograman berbasis aturan telah mendorong pendekatan AI keseluruhan terhadap ML.

Deep learning di sisi lain adalah metode machine learning yang berkembang pesat. Dalam pengaturan machine learning yang normal, salah satu masalah yang paling sulit adalah rekayasa fitur. Rekayasa fitur berkaitan dengan ekstraksi fitur yang sesuai yang dapat dimasukkan ke dalam model. Jika fitur tidak lengkap atau kurang, model ini cacat (bias tinggi) dan jika fitur terlalu banyak dan tidak semuanya berkontribusi pada keluaran model, model ini kembali cacat (varian tinggi). Jika kita memiliki terlalu banyak fitur, kita memerlukan dataset yang sangat sangat besar untuk dipelajari dari model yang salah. Dalam machine learning ada sub-bidang yang disebut ‘pembelajaran representasional’ juga dikenal sebagai ‘pembelajaran fitur’ yang bertujuan mengekstrak fitur dari data seperti gambar di mana fitur pengambilan tangan oleh insinyur manusia sama sekali tidak layak

.

Deep learning didasarkan pada pembelajaran representasional. Implementasi itu terdiri dari banyak lapisan jaringan saraf (lebih tinggi jumlah lapisan, lebih dalam model) di mana setiap lapisan mendapat masukan dari lapisan sebelumnya dan dibagikan ke lapisan berikutnya. Lapisan permulaan berhubungan dengan fitur yang lebih umum dan kasar dan ketika jaringan semakin dalam, ia dapat mempelajari perincian yang lebih baik dari dataset yang akhirnya memberikan output dengan faktor keyakinan tertentu. Fungsionalitas mereka terinspirasi oleh cara kerja neuron mamalia. Neuron bekerja dengan mengambil sinyal kimia input dan berdasarkan ambang tertentu sinyal akan dilewatkan atau diblokir. Perilaku seperti itu di emulasikan menggunakan berbagai fungsi matematika (fungsi sigmoid menjadi yang paling umum) ketika mengimplementasikan jaringan saraf. Meskipun begitu mereka membutuhkan begitu banyak data pelatihan untuk berkinerja baik.

https://teknologi.id/insight/machine-learning-deep-learning-dan-artificial-intelligence-apa-perbedaan-ketiganya/

Sejarah perjalanan bangsa Indonesia sejatinya tidak lepas dari keberadaan dan peran pemuda. Di republik ini, peran pemuda sangat jelas terlihat pada awal perjuangan kemerdekaan, masa kemerdekaan itu sendiri, dan paska kemerdekaan bangsa.

Dalam berbagai dokumen dan referensi, kiprah pemuda di Indonesia diawali pada permulaan pada tahun 1908 yang ditandai dengan berdirinya Budi Utomo. Semangat kebangkitan generasi muda pula, dengan dideklarasikannya momentum besar, yakni Sumpah Pemuda, pada tanggal 28 Oktober tahun 1928. Peristiwa ini memberi berbagai hikmah kepada pemuda, yang salah satunya membangkitkan semangat generasi muda Indonesia agar menjadikan bangsa yang tekad mencerdaskan kehidupan berbangsa di masa yang akan datang.

Dalam HUT Ke-73 Republik Indonesia, generasi muda perlu bangkitkan semangat yang baru sebagai pemuda Indonesia. Pada setiap merayakan hari kemerdekaan, pemuda dan berbagai kalangan pelajar berhamburan mengikuti unit kegiatan ekstrakurikuler seperti pramuka, paskibraka, PMR, dan unit kegiatan ekstrakulikuler lainnya, sebagai salah satu peran generasi muda untuk mengisi kemerdekaan Indonesia itu sendiri. Tentu hal ini bukan saja sekedar mengikuti berbagai rangkaian kegiatan tersebut, bukan semata-mata kita hadir karena ingin tampil membawakan sebuah atraksi di lapangan upacara, melainkan kita hadir untuk mencerna, dan memaknai arti dari sebuah hari kemerdekaan sesungguhnya. Akan sangat ironi bila memperingati hari kemerdekaan hanya sebatas seremoni saja tanpa mengambil tauladan dari nilai-nilai perjuangan untuk diaplikasikan dalam kehidupan sehari-hari.

Untuk itu, sebagai generasi muda, kita harus mampu memberi makna baru atas tonggak bersejarah kepahlawanan dengan mengisi kemerdekaan sesuai perkembangan zaman. Sebagai generasi muda, tentu tak diinginkan bangsa Indonesia akan menjadi bangsa yang lemah, kemerdekaan Indonesia bukanlah sebuah hadiah dari penjajah Belanda yang sangat lama menguasai bangsa. Artinya di situ ada unsur perjuangan untuk meraih kemerdekaan tersebut. Para pemuda saat ini telah menyadari perlunya kemerdekaan untuk mewujudkan keinginan luhur, yakni kesejahteraan masyarakat di masa yang akan datang.

Beberapa hal penting yang bisa dilakukan generasi muda untuk bangsa Indonesia, yaitu :

1.              Melestarikan Kebudayaan Indonesia

Di Indonesia terdapat ragam budaya dan lebih dari 300 kelompok etnik atau suku bangsa tersebar dari sabang sampai merauke. Sudah sepatutnya generasi muda sebagai penerus melestarikan dan menjaganya dengan baik. Dengan cara mengadakan kegiatan yang memperkenalkan budaya dari berbagai suku dan etnis di Indonesia bisa membantu melestarikan budaya di Indonesia.

2.              Menjaga Bhineka Tunggal Ika

Bhineka Tunggal Ika merupakan moto atau semboyan bangsa Indonesia yang tertulisa pada lambang negara Indonesia yaitu Garuda Pancasila. Frasa ini berasal dari bahasa Jawa Kuno yang artinya “Berbeda-beda tetapi satu”, yang memiliki makna walaupun kita berbeda suku, budaya dan agama tetapi kita tetap satu dan harus saling menghargai.

3.              Menjaga Keutuhan NKRI

Negara Kesatuan Republik Indonesia adalah negara yang dibentuk berdasarkan semangat kebangsaan (nasionalisme) oleh bangsa Indonesia yang bertujuan melindungi segenap bangsa dan seluruh tumpah darah Indonesia. Dengan mengamalkan nilai-nilai yang terkandung dalam butir-butir Pancasila dalam kehidupan sehari-hari, dan menjalankan kehidupan berbangsa dan bernegara sesuai dengan landasan konstitusional UUD 1945 merupakan beberapa upaya untuk menjaga keutuhan NKRI

4.              Menjaga Wilayah Indonesia

Negara Kesatuan Republik Indonesia terdiri dari 13.487 pulau, memiliki keanekaragaman hayati, maupun non-hayati. Merupakan negara yang kaya akan sumber daya alam, untuk itu kita harus menjaganya dengan baik. Dengan menjaga wilaya dan kekayaan tanah air Indonesia, menciptakan ketahanan nasional, menghormati perbedaan agar tidak mudah dipecah belah oleh pihak luar merupakan salah satu contoh yang bisa kita lakukan untuk menjaga wilayah Indonesia.

Referensi :
http://floresmuda.com/2018/08/20/memaknai-peran-pemuda-dalam-kemerdekaan-indonesia/