Peramalan Kebutuhan Darah Jenis Packet Red Cells (PRC) di PMI Kota Surabaya dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik

## Azmi Khulmala Devi, Teguh Herlambang
Universitas Nahdlatul Ulama Surabaya Email: devikhulmala@gmail.com, teguh@unusa.ac.id
DOI https://doi.org/10.31102/zeta.2018.4.1.7-11

## ABSTRACT
Human blood is liquid in human body, which functions to transport oxigen needed by cells to the whole body. Considering the important blood function, the Indonesian Red Cross (PMI) has to maintain its blood stock stability to ensure the blood availibility. But the problem that PMI has to encounter with is its blood over-supply which leads to blood disposal. To minimize its unnessary blood disposal, estimation of blood need is required. Data of blood demand is normalized first, then estimation is made using Neural Network Backpropagation. In this study the estimation is made to the blood type of Packet Red Cells (PRC), the blood cells stocked at PMI Kota Surabaya. The best simulation result is at epoch 3000 with function Y = 4542,33 – 1,64595 x – 0,244018 x^2 and an error of  0,020314.
.
Keywords: Neural Network, Backpropagation, PRC, blood demand, estimation

## ABSTRAK
Darah manusia adalah cairan di dalam tubuh yang berfungsi untuk mengangkut oksigen yang diperlukan oleh sel – sel ke seluruh tubuh. Dengan pentingnya fungsi darah, maka menjaga kestabilan stock darah harus dilakukan untuk menjamin ketersediaan darah oleh PMI. Namun permasalahan yang dihadapi oleh pihak PMI yaitu adanya kelebihan darah yang mengakibatkan terjadinya pembuangan darah. Untuk meminimalkan kejadian tersebut maka dibutuhkan sebuah peramalan kebutuhan darah. Data permintaan darah dinormalisasikam terlebih dahulu  dan  selanjutnya  dilakukan  proses  peramalan  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Propagasi Balik. Pada paper ini peramalan dilakukan pada jenis darah  Packet Red Cells (PRC) atau sel darah merah pekat di PMI kota Surabaya. Hasil simulasi terbaik didapatkan pada epoch 3000 dengan function Y = 4542,33 – 1,64595 x – 0,244018 x^2 dan dengan error 0,020314
Kata Kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Propagasi Balik, PRC, permintaan darah, peramalan

## 1. PENDAHULUAN
Peramalan  atau  prediksi  telah  dilakukan  dalam berbagai bidang baik teknologi, pendidikan, ekonomi ataupun  kesehatan.  Pada  bidang  teknologi  metode prediksi seringkali diterapkan pada berbagai wahana yaitu  misil  (Herlambang,  2017),  kapal  selam  tanpa awak  (Oktafianto  dkk,  2015  dan  Ermayanti  dkk, 2015),  mobile  robot  (Herlambang  dkk,2017)  dan kereta  cepat  dengan  magnet  (Herlambang,  2017). Pada bidang ekonomi juga diterapkan untuk prediksi harga saham (Puspandam dkk, 2017 dan Karya dkk, 2017)  dan  minyak  mentah  dunia.  Pada  bidang pendidikan  juga  digunakan  untuk  prediksi  jumlah siswa atau lulusan. Sedangkan pada bidang kesehatan adalah prediksi jumlah pasien, prediksi jenis penyakit yang  dapat  berkembang  pada  kurun  waktu  tertentu dan  prediksi  atau  peramalan  jumlah  permintaan darah.
Peramalan  jumlah  permintaan  darah  sangat diperlukan  di  bidang  kesehatan.  Darah  sangat berperan  penting  dalam  kehidupan  manusia.  Darah
adalah  cairan  di  dalam  tubuh  yang  berfungsi  untuk mengangkut oksigen yang diperlukan oleh sel – sel ke seluruh tubuh. Darah juga menyuplai jaringan tubuh dengan nutrisi, mengangkut zat-zat sisa metabolisme, dan  mengandung  berbagai  bahan  penyusun  sistem imun  yang  bertujuan  mempertahankan  tubuh  dari penyakit (Clara,2016). Berdasarkan definisi tersebut diketahui  bahwa  pentingnya  kandungan  darah terhadap  tubuh  manusia  maka  darah  sangat dibutuhkan  dalam  sistem  kehidupan  manusia.  Salah satu solusi untuk mengatasi kekurangan darah adalah pelaksanaan  tranfusi  darah.  Tranfusi  darah  adalah proses pemindahan darah (pendonor) ke dalam tubuh orang yang  membutuhkan (resipien). Tranfusi darah diberikan  untuk  meningkatkan  kemampuan  darah dalam  mengangkut  oksigen,  memperbaiki  volume darah,  memperbaiki  kekebalan,  dan  memperbaiki masalah  pembekuan  darah  (Ravindra,  2012).Salah satu  unit  pelaksana  tranfusi  darah  adalah  Palang Merah  Indonesia  (PMI).  Palang  Merah  Indonesia (PMI)  merupakan  sebuah  organisasi  perhimpunan
nasional di Indonesia yang bergerak di bidang sosial kemanusiaan dan diakui secara nasional berdasarkan Keputusan Presiden No 25 tahun 1950.
Menurut  Jutanto  (2017)  PMI  Kota  Surabaya setiap  harinya  mendapatkan  rata-rata  500  kantong darah  dari  pendonor.  Sedangkan  untuk  kebutuhan darah  yang telah didistribusikan ke beberapa tempat mencapai  400  kantong  darah  per  hari.  Dari  hasil diatas  menjelaskan  bahwa  terdapat  kelebihan  stok darah ( overstock) setiap harinya. Untuk meminimalisisr terjadinya overstock dan meningkatkan pelayanan serta kesejahteraan masyarakat khususnya bagi orang yang membutuhkan  darah,  maka  diperlukan  sebuah peramalan kebutuhan darah.
Salah  satu  metode  peramalan  yang  dapat digunakan  ialah  metode Jaringan  syaraf  tiruan propagasi balik. Metode ini ialah proses pengolahan informasi  yang  terinspirasi  oleh  sistem  saraf  secara biologis, seperti proses informasi pada otak manusia (Sutojo dkk,  2010). Pada paper ini dilakukan kajian peramalan  pada  permintaan  jenis  darah  khususnya jenis  darah Packet  Red  Cells  (PRC) atau  sel  darah merah  pekat  di  PMI  kota  Surabaya  dengan  metode jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Neural network (NN) atau Jaringan Syaraf Tiruan adalah  paradigma  pengolahan  informasi  yang terinspirasi oleh sistem saraf secara  biologis, seperti proses  informasi  pada  otak  manusia  (Sutojo  dkk, 2010). Backpropagation adalah  metode  penurunan gradien untuk meminimalkan kuadrat eror keluaran. Terdapat  tiga  tahapan  yang  harus  dilakukan  dalam pelatihan  jaringan,  yaitu  tahap  perambatan  maju (forward  propagation), tahap  perambatan  balik ( backpropagation), tahap perubahan bobot dan bias. Berikut  terdapat  skema  algoritman  Jaringan  Syaraf Tiruan Propagasi Balik (Irawan,2010).
Tabel 1. Algortima Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi

## Balik

## Inisialisasi
Fase 1: Propagasi Maju
𝑧_𝑖𝑛 𝑗 =   𝑣 0𝑗 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=0 𝑣 𝑖𝑗 (Algoritma perhitungan hidden layer) 𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 ( Algoritma perhitungan sinyal output dari hidden unit) 𝑓(𝑧) = 1 1+𝑒 −𝑧 ( log sigmoid) 𝑦_𝑖𝑛 𝑘 =   𝑤 0𝑘 +  ∑ 𝑧 𝑖 𝑤 𝑗𝑘 𝑝 𝑖=1 (jumlah sinyal output dari unit output) 𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦_𝑖𝑛 𝑘 ) (Algoritma perhitungan sinyal output dari unit output)
Fase 2: Propagasi Mundur
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓 ′ (𝑦_𝑖𝑛 𝑘 ) ( faktor 𝛿 unit output ) ∆𝑤 𝑗𝑘 =  𝛼 𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 ( koreksi bobot) ∆𝑤 0𝑘 =  𝛼 𝛿 𝑘 (koreksi bobot) 𝛿_𝑖𝑛 𝑗 =   ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 ( faktor 𝛿 unit hidden ) 𝛿 𝑗 =   𝛿_𝑖𝑛 𝑗 𝑓 ′ (𝑧_𝑖𝑛 𝑗 ) (faktor koreksi eror) ∆𝑣 𝑗𝑘 = 𝛼 𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (koreksi bobot) ∆𝑣 0𝑗 = 𝛼 𝛿 𝑗 (koreksi bobot)
Fase 3: Perubahan Bobot 𝑤 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑗𝑘 ( perubahan bobot garis yang menuju ke unit keluaran)
𝑣 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑣 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑣 𝑖𝑗 (perubahan bobot garis yang menuju ke unit tersembunyi )

## 3. HASIL SIMULASI DAN ANALISA
Pada Pada paper ini dilakukan peramalan pada jenis darah PRC dengan epoch 300 dan 400 dengan 10, 20 dan 30 hidden layer. Data yang didapatkan dari PMI mulai  Januari  2013  sampai  desember  2017.    Proses peramalan dilakukan dalam dua tahap yaitu pelatihan dan pengujian. Berikut pada Tabel 2. adalah data jenis darah PRC.
Tabel 2. Data jenis darah PRC
Data PRC Jan Feb Mar April Mei Juni 2013 4324 4428 4640 3973 4420 4430 2014 4983 4431 4951 4190 4466 4229 2015 5391 4296 4418 4212 4144 3762 2016 4521 3886 3878 3925 3981 3698 2017 3945 3499 3602 3526 3759 3535 Data PRC Juli Agus Sep Okt Nov Des 2013 4246 4993 4600 4291 4478 4712 2014 4614 5050 4103 4392 4402 4469 2015 3992 4274 4229 4353 4061 4351 2016 3870 3851 3774 4023 3785 3763 2017 4601 4090 3679 3814 3615 3599

## Gambar 1. Grafik permintaan jenis darah PRC
Gambar  1  merupakan  data time  series permintaan jenis darah PRC, dapat dilihat bawasanya data  permintaan  darah  mengalami  naik  dan  turun yang tidak terlalu signifikan. Hal ini disebabkan oleh permintaan  jenis  darah  PRC  dari  masyarakat cenderung mengalami kenaikan dan penurunan yang stabil,  sehingga  dilakukan  peramalan  jenis  darah PRC.
Pelatihan  PRC  menggunakan  data  input yang  telah  dipolakan  dengan  36  pola  dan menggunakan data PRC berupa data ribuan. Pelatihan yang  dilakukan  menggunakan  9  variasi  dengan beberapa  hidden  dan epoch ,  untuk  hasil  pelatihan ditunjukkan pada Tabel 3.
0 5000 10000 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 Data PRC

## Tabel 3. Hasil pelatihan PRC
No Hidden Epoch MSE Epoch Terkecil 1 10 3000 0,0018936 3000 0,001549 2 20 3000 0,0018375 3000 3 30 3000 0,0015493 3000 4 10 4000 0,00099932 3084 0,000999 5 20 4000 0,0019911 4000 6 30 4000 0,0017037 4000
Pada Tabel 3 ditunjukkan bahwa hasil MSE terkecil di masing – masing epoch terjadi dengan hidden layer yang  berbeda  –  beda.  Untuk epoch 3000  dengan hidden layer 30 menghasilkan nilai MSE 0,0015493. Selanjutnya,  pada epoch 4000  MSE terkecil  dengan hidden layer 10 menghasilkan nilai MSE 0,00099932.  Berikutnya,  pada epoch 5000  MSE terkecil  dengan hidden  layer 30  menghasilkan  nilai MSE 0,00099711. Hasil pelatihan dengan epoch 3000 dan 4000 terdapat pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Gambar 3. Hasil pelatihan PRC epoch 3000
Pada Gambar 2 terlihat bahwa hasil keluaran JST dan target  ( real  data )  pada epoch 3000  memiliki error yang  cukup  kecil  dan  kondisi  ini  berhenti  karena epoch yang  ditentukan  telah  terpenuhi,  hal  tersebut ditunjukkan  dengan  grafik  keluaran  JST  dan  target ( real data ) dengan MSE 0,0015493.  Pada Gambar 3 terlihat  bahwa  hasil  keluaran  JST  dan  target  ( real data) pada epoch 4000  memiliki  hasil error yang memenuhi  nilai  yang  telah  ditentukan  yaitu  0.001, kondisi  ini  berhenti  pada epoch 3084.  Hal  tersebut ditunjukkan  dengan  grafik  keluaran  JST  dan  target ( real data ) dengan MSE 0,00099932.
Gambar 3. Hasil pelatihan PRC epoch 4000
Sedangkan  Pengujian  dilakukan  menggunakan  data input nilai PRC yang telah ditetapkan sebagai data uji dan dipolakan menjadi 24 pola. Pengujian dilakukan dengan  menggunakan  nilai  bobot  dari  masing  – masing epoch yang  memiliki  nilai error terkecil, untuk hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil pengujian PRC No Epoch MSE 1 3000 0,020314 2 4000 0,057251
Pada  Tabel  4  ditunjukkan  bahwa  hasil  pengujian  di masing - masing epoch memiliki MSE yang berbeda yaitu pada epoch 3000 menghasilkan MSE 0,020314 dan epoch 4000 menghasilkan MSE 0,057251. Hasil pengujian  dengan epoch 3000,  4000,  dan  5000 ditunjukkan pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Gambar 4. Hasil Pengujian PRC epoch 3000
Hasil  uji  pada  Gambar  4.  terlihat  bahwa  hasil keluaran NN dan real data pada epoch 3000 memiliki MSE  0,020314.  MSE  tersebut  menunjukkan  bahwa peramalan  yang  dilakukan  cukup  baik.  Hasil peramalan  pada epoch 3000  menunjukkan  bahwa MSE yang dihasilkan lebih baik dari pada hasil dari epoch 4000. Pada Gambar 5. ditunjukkan bahwa hasil keluaran NN dan real data pada epoch 4000 memiliki MSE  0,057251.  MSE  tersebut  menunjukkan  bahwa
peramalan yang dilakukan masih dapat dimaksimalkan kembali dengan melakukan pelatihan ulang  dan  mengubah  –  ubah  parameter  yang diberikan.
Gambar 5. Hasil pengujian PRC epoch 4000
Hasil  simulasi  menunjukkan  MSE  terkecil  di  setiap epoch yang  dilakukan  yaitu  pada epoch 3000  dan 4000 yang ditunjukkan pada Tabel 4. Dari kedua hasil tersebut MSE terkecil  ditunjukkan pada epoch 3000 dengan  nilai  0,020314. Error yang  dihasilkan  pada epoch tersebut menunjukkan bahwa peramalan yang dilakukan cukup baik. Pada peramalan backpropagation hasil  terbaik  ialah error yang diperoleh mendekati nilai MSE yang telah ditetapkan yaitu  0,001.  Penetapan  MSE  0,001  dikarenakan pelatihan  dengan backpropagation tidak  akan menghasilkan MSE = 0.
Adapun function yang  dapat  digunakan  untuk melakukan peramalan pada bulan selanjutnya yaitu : Y = 4542,33 – 1,64595 x – 0,244018 𝑥 2 Y = hasil peramalan bulan selanjutnya. X = 60 + data ke i , dimana i merupaka data bulan selanjutnya yang akan dilakukan peramalan. Implementasi 6 bulan terakhir:
Gambar 6. Implementasi PRC
Dari Gambar 6 ditunjukkan grafik antara data asli dan hasil  peramalan  selama  6  bulan  terakhir  yang menunjukkan adanya ketidak sesuaian antara ata asli dan  hasil,  sehingga  terdapat  rata  –  rata  selisih  yaitu
260  kantong  darah.  Untuk  peramalan  5  bulan selanjutnya  yaitu  Januari  2018-  Mei  2018  yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5 Hasil peramalan PRC Bulan ke - Hasil 61 62 63 64 65 3533 3502 3470 3437
3404

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil simulasi yang telah dilakukan didapatkan bahwa  peramalan  terbaik  jenis  darah  PRC  terjadi pada epoch 3000 dan 30 hidden layer dengan function Y  =  4542,33  –  1,64595  x  –  0,244018 𝑥 2 .  Sehingga metode Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik dapat diterapkan  untuk  peramalan  jenis  darah  PRC  atau jenis darah lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Clara, Virginia, 2016. Peramalan kebutuhan darah di Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  kota  Surabaya untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  dengan menggunakan metode VARMA (Vector Autoregressive Moving Average).
Ermayanti,  E.,  Aprilini,  E.,  Nurhadi  H,  and Herlambang  T,  2015,  “Estimate  and  Control Position  Autonomous  Underwater  Vehicle Based  on  Determined  Trajectory  using  Fuzzy Kalman Filter Method”, International Conference on Advance Mechatronics, Intelligent Manufactre, and Industrial Automation (ICAMIMIA) -IEEE Surabaya Indonesia, 15 – 16 Oktober 2015.
Fidita,  D.F.,  Puspandam,  K.  and  Herlambang,  T., 2017. “Stock Price Estimation Using Ensemble Kalman Filter Square Root Methods”, The First Internatonal  Conference  on  Combinatorics, Graph Teory and Network Topology, University of Jember-Indonesia, 25-26 Nov 2017, Journal of Physics: Conf. Series 1008 (2018) 012026. Herlambang,  T.,  2017.  “Estimasi  Posisi  Magnetic Levitation  Ball  Menggunakan  Metode  Akar Kuadrat  Ensemble  Kalman  Filter  (AK-EnKF)”, Rekayasa, Energi, Manufaktur Jurnal, Vol 2, No 1, 2017, ISSN: 2528-3723
Herlambang,  T.,  Rasyid  R.A,  Hartatik  S,  dan Rahmalia,  D.,  2017,  “Estimasi  Posisi Mobile
Robot Menggunakan  Metode  Akar  Kuadrat
Unscented Kalman Filter (AK-UKF)”,
Technology  Science  and  Engineering  Journal,
Vol 1 No 2 June 2017 . E-ISSN: 2549-1601X. Herlambang, T., 2017, “Design of a Navigation and Guidance  System  of  Missile  with  Trajectory Estimation  Using  Ensemble  Kalman  Filter Square Root (EnKF-SR). International Conference  on  Computer  Applications  and
4601 4090 3679 3814 3615 3599 3713 3684 3655 3625 3595 3565 3000 3200 3400 3600 3800 4000 4200 4400 4600 4800 1 2 3 4 5 6 PRC data asli hasi
Information  Processing  Technology  (CAIPT)- IEEE, Bali Indonesia 8-10 Augsut 2017. Irawan,  M.I.,  2010.,  Jaringan  Syaraf  Tiruan,  Bahan Ajar-  Program  Studi  Matemtika  Insititut Teknologi Sepuluh Nopember. Jutanto, Agung Tri, 2017. Donor Darah di Bulan Puasa. Surabaya, Surya.
Oktafianto,  K.,  Herlambang  T.,  Mardlijah,  Nurhadi H., 2015, “Design of Autonomous Underwater
Vehcle  Motion  Control  Using  Sliding  Mode Control  Method”, International  Conference on Advance Mechatronics, Intelligent Manufactre,  and  Industrial  Automation
(ICAMIMIA) -IEEE Surabaya Indonesia, 15  – 16 Oktober 2015. Puspandam,  K.,  Fidita,  D.F  dan  Herlambang,  T., 2017,  “Estimasi  Harga  Saham  PT.  ABC dengan  Algoritman  Kalman  Filter”, Zeta- Math  Journal, Vol  3  No  2  November  2017 . ISSN: 2459-9948. Ravindra, 2012. Blood Donation Process. s.l.:Merck Manual. Sutojo, T. , Edy Mulyanto , Vincent Suhartono, 2010. Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi.