Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2158

## Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Menganalisa Bentuk Sel Darah Putih Dengan Menggunakan Metode Radial Basis Function (RBF)

## Yuyung Aquen Nababan
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: raniyuyung24@gmail.com Submitted: 20/05/2020 ; Accepted: 27/09/2020 ; Published: 30/09/2020
Abstrak – Sel darah putih adalah sel yang membentuk komponen pada darah. Sel darah putih memiliki masa hidup antara enam hingga delapan hari. Menganalisa sel darah putih masih dilakukan melalui serangkaian uji laboratorium yang dapat memakan waktu cukup lama. Tes ini meliputi bentuk dari morfologi sel darah yang hingga saat ini umumnya masih dikerjakan secara manual.  Pemeriksaan  dengan  cara  manual  ini  sudah  pasti  memiliki  tingkat  ketelitian  dan  keakuratan  yang  rendah  karena dilakukan secara manusiawi memiliki kemungkinan tingkat perbedaan analisa. Hal ini menyebabkan kurangnya ketelitian serta keakuratan  yang  dilakukan  oleh  para  dokter  dan  petugas  laboratorium  kesehatan  dikarenakan  kondisi  fisik,  pengetahuan, ketelitian  dan  konsentrasi  dokter  dan  petugas  laboratorium  kesehatan  dapat  mempengaruhi  pengidentifikasian  penyakit sehingga adanya kemungkinan perbedaan analisa antara dokter yang satu dan lainnya. Pada pemeriksaan hematologi secara manual dapat diatasi dengan menciptakan suatu system otomatis dengan bantuan komputer. Oleh karena itu, pada penelitian ini penulis mencoba memberikan alternatife pemecaha masalah dengan metode pembelajaran Radial Basis Function, dimana menurut teorinya akan menghasilkan nilai keakuratan yang lebih tinggi dan waktu iterasi yang lebih cepat.
Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan, Sel darah putih, Radial Basis Function.
Abstract – White blood cells are cells that form components in the blood. White blood cells have a life span of between six to eight days. Analyzing white blood cells is still carried out through a series of laboratory tests which can take a while. This test covers the shape of the morphology of blood cells, which until now is generally still done manually. This manual inspection certainly has a low level of accuracy and accuracy because it is carried out humanely and has a possible degree of difference in analysis. This causes a lack of accuracy and accuracy performed by doctors and health laboratory personnel because the physical  condition,  knowledge,  accuracy  and  concentration  of  doctors  and  health  laboratory  personnel  can  influence  the identification  of  diseases  so  that  there  may  be  differences  in  analysis  between  one  doctor  and  another.  On  hematology examination can be overcome manually by creating an automatic system with the help of a computer. Therefore, in this study the author tries to provide alternative solutions to the problem with the Radial Basis Function learning method, which according to his theory will produce higher accuracy values and faster iteration times.
Keywords: Artificial Neural Networks, White blood cells, Radial Base Function.

## 1. PENDAHULUAN
Sel darah putih adalah sel yang membentuk komponen pada darah. Sel darah putih disebut juga leukosit. Sel ini memiliki  inti,  tetapi  tidak  memiliki  bentuk  sel  yang  tetap  dan  tidak  berwarna.  Sel  darah  putih  dalam  setiap milimeter kubik darah lebih kurang berjumlah 8.000. Tempat pembentukan sel darah putih adalah pada sumsum merah tulang pipih, limpa, dan kelenjar getah bening. Semua sel darah putih memiliki masa hidup antara enam hingga delapan hari. Sel darah putih dapat dibedakan menjadi beberapa macam, yaitu limfosit, monosit, neutrofil, eosinofil dan basofil. Umunya, berukuran lebih besar daripada sel darah merah, bentuk anmeboid (tidak beraturan), dan berinti sel bulat atau cekung. Jenis sel darah putih yang terbanyak ialah neutrofil, sekitar 60% [1].
Menganalisa sel darah putih masih dilakukan melalui serangkaian uji laboratorium yang dapat memakan waktu  cukup  lama.  Tes  ini  meliputi  bentuk  dari  morfologi  sel  darah  yang  hingga  saat  ini  umumnya  masih dikerjakan  secara  manual.  Pemeriksaan  dengan  cara  manual  ini  sudah  pasti  memiliki  tingkat  ketelitian  dan keakuratan yang rendah karena dilakukan secara manusiawi memiliki kemungkinan tingkat perbedaan analisa. Hal ini menyebabkan kurangnya ketelitian serta keakuratan yang dilakukan oleh para dokter dan petugas laboratorium kesehatan  dikarenakan  kondisi  fisik,  pengetahuan,  ketelitian  dan  konsentrasi  dokter  dan  petugas  laboratorium kesehatan  dapat  mempengaruhi  pengidentifikasian  penyakit  sehingga  adanya  kemungkinan  perbedaan  analisa antara  dokter  yang  satu  dan  lainnya.  Selain  itu,  jumlah  dan  jenis  kelainan  darah  juga  dapat  menyebabkan banyaknya  waktu  dan  tenaga  yang  diperlukan  dalam  proses  analisa.  Masalah  kekurangan  pada  pemeriksaan hematologi  secara  manual  ini  dapat  diatasi  dengan  menciptakan  suatu  sistem  cerdas  otomatis  dengan  bantuan komputer menggunakan jaringan syaraf tiruan.
Kekurangan pada pemeriksaan hematologi secara manual dapat diatasi dengan menciptakan suatu sistem otomatis  dengan  bantuan  komputer.  Manusia  dengan  segala  kecerdasan  yang  dimilikinya  berusaha  untuk mengadopsi  bentuk  kecerdasannya ke dalam komputer, maka dikembangkanlah suatu teknologi jaringan syaraf tiruan yang mengadopsi kemampuan manusia dalam melakukan keputusan, atau dengan kata lain sistem tersebut mempunyai kecerdasan buatan (Artificial Intelligent). Istilah buatan di sini digunakan karena jaringan syaraf ini diimplementasikan  dengan  menggunakan  komputer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan selama  proses  pembelajaran.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  penulis  mencoba  memberikan  alternatif pemecahan  masalah  dengan  metode  pembelajaran  Radial  Basis  Function,  dimana  menurut  teorinya  akan menghasilkan nilai keakuratan yang lebih tinggi dan waktu iterasi yang lebih cepat.
Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2158
Dalam kutipan “jurnal, Made Larita Ditakristy, dkk dengan judul “Analisis dan Implementasi Radial Basic Function Dalam Memprediksi  Harga Komoditas Pertanian”. Menyatakan hasil penelitiannya bahwa komoditas pertanian dengan menggunakan metode Radial Basic Function memperoleh performansi akurasi perhitungan yang akurat dalam memprediksi harga komoditas pertanian [2].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  suatu  sistem  yang  menyerupai  sistem  saraf  otak  manusia,  yang  terdiri  dari sejumlah  besar  elemen  pemrosesan  yang  saling  berhubungan  (neuron),  bekerja  serentak  untuk  menyelesaikan masalah  tertentu  dan  mampu  menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan  selama  proses  pembelajaran berlansung[3].

## 2.2 Sel Darah Putih
Sel darah putih merupakan unit yang aktif dari sistem pertahanan tubuh. Leukosit ini sebagaian besar diproduksi di sumsum tulang (granulosit, monosit dan sedikit limfosit) dan sebagian lagi di jaringan limfe (limfosit dan sel- sel plasma) [1]. Manfaat sesungguhnya dari sel darah putih ialah kebanyakan ditranport ke daerah yang terinfeksi dan mengalami peradangan serius, jadi, sel-sel tersebut dapat menyediakan pertahanan terhadap semua hal yang infeksius.  Terdapat  enam  macam  sel  darah  putih  yang  secara  normal  ditemukan  di  dalam  darah.  Keenam  sel tersebut adalah netrofil polimorfonuklear, basofil polimorfonuklear, eosinofil polimorfonuklear, monosit, limfosit dan terkadang sel plasma.

## 2.3 Radial Basis Function (RBF)
Jaringan radial basis function (RBF network) memiliki model jaringan yang hampir menyerupai metode jaringan syaraf tiruan multilayer perceptron (MLP network). Jaringan RBF suatu jaringan yang memiliki dua layer. Ada dua perbedaan antara RBF dan dua layer pada jaringan perceptron. Pada  layer pertama dari jaringan RBF tidak menggunakan operasi erkalian antara bobot dan input (perkalian matriks), tetapi menggunakan perhitungan jarak antara vektor input dan baris dari bobot  matriks yang mana hal  ini mirip  dengan metode jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ network ), dan kedua tidak menambahkan nilai bias[1]. Adapun tahap pelatihan dengan menggunakan  algoritma RBF adalah sebagai berikut: 1. Inisialisasi bobot (set nilai secara acak).
2. Lakukan c – h sampai berhenti.
3. Untuk masing-masing input lakukan langkah d – g.
4. Masing-masing input x i , i = 1, 2, 3, … n dihitung secara keseluruhan. 5. Hitung fungsi aktivasi Gaussian jaringan RBF dengan menggunakan  persamaan berikut.
(1)
6. Hitung output keseluruhan jaringan RBF dengan mengunakan persamaan berkut.
(2)
Dimana 𝑌𝑛𝑒𝑡 = output jaringan, 𝜑𝑖 ( 𝑟 ) = nilai fungsi aktivasi. 7. Hitung perubahan bobot dengan menggunakan metode perhitungan matrik Gauss.
(3)
Dimana 𝑊𝑖𝐺 = bobot baru dengan perhitungan matriks Gaussian, 𝑊𝑖𝐺 𝑇 = tranposisi nilai bobot, dan d = nilai center matriks.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pemeriksaan  untuk  mendiagnosis  suatu  penyakit,  tim  kesehatan  harus  melakukan  tes  darah  untuk memperoleh    hasil    yang    akurat.  Pemeriksaan    tepi    apusan    darah    merupakan    salah    satu    pemeriksaan laboratorium  yang  penting dan  masih  dilakukan  secara  manual sehingga kurangnya ketelitian yang dilakukan oleh  para  tim  dokter  ataupun  petugas  laboratorium  bisa  memengaruhi  perbedaan  identifikasi.  Jaraingan  Saraf Tiruan  (JST)  yang  akan  digunakan  adalah  menggunakan  algoritma Radial  Basis  Function. Aturan  belajar algoritma  ini  adalah  menggunakan error atau  ketidak  sesuaian output dengan  target  untuk  koreksi  bobotnya.
Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2158
Bobot dikoreksi sampai error dapat diterima atau sampai dengan jumlah epoch tertentu. Prosedur pengajaran atau pembentukan bobot-bobot yang digunakan adalah sebagaimana yang digunakan dalam pengajaran jaringan yang bersifat supervisedlearning (pengajaran  yang  menggunakan  target).  Sehingga  aturan  ini  memerlukan  pasangan output atau tiap input yang akan di ajarkan. Dengan keadaan bobot awal random, tiap input dilewatkan ke bobot tersebut  dan dihasilkan output untuk saat  ini. Besar perbedaan yang terjadi digunakan sebagai  faktor pengubah pembobot  yang  menghubungkan input dengan output tersebut.  Sehingga,  dengan  bobot  yang  baru  akan mengarahkan  output  ke  targetyang  seharusnya.  Proses  perubahan  bobot  berdasarkan error ini  dilakukan  terus sampai output yang dihasilkan sesuai dengan yang ditargetkan, atau mempunyai error yang dapat diterima. Citra sel   darah  putih    berukuran  50  x  50  piksel   yang  berwarna  akan diproses menjadi  citra keabuan dari  citra berwarna. Tujuan dari proses ini adalah  agar  citra  keabuan  akan  mudah  diproses  pada  tahap  selanjutnya yaitu proses thresholding. Representasi piksel citra sel darah putih yang berukuran 3 x 3 piksel dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Citra Sel Darah Putih
Citra warna grayscale pada sel darah didapat dengan cara menghitung rata-rata  elemen  warna  dari  Red, Green,  Blue.  Nilai grayscale yang  didapat adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Nilai citra grayscale pada tiap piksel
143    215    170    222    231
232  163    176    180    183
232  197  203  201 234  249  226  197  239
Setelah  proses  grayscale  selesai,  langkah  selanjutnya  adalah  proses thresholding untuk menghasilkan citra biner. Jika intensitas warna dari  0 sampai 255  maka  proses  mendapatkan  citra  biner  adalah  dengan  cara menghitung nilai tengahnya, yaitu 128. Jika niali yang didapat diatas 128, maka  citra  akan  cenderung  berwarna putih,  dan  jika  nilai  dibawah  128, maka citra akan cenderung berwarna hitam sehingga proses thresholding dibagi menjadi dua kelompok warna yaitu hitam dan putih. Contoh  hasil proses thresholding dapat dilihat pada gambar

## Gambar 2. Proses Thresholding
Setelah  citra  sel  darah  putih  mengalami  proses thresholding ,  langkah selanjutnya  adalah  mencari  karakteristik dari  suatu  citra  dengan menggunakan  deteksi  tepi  canny untuk  mencari  nilai  tepi  yang  memiliki perbedaan yang besar.
Dalam  melakukan  proses  pengambilan  tepi  citra  menggunakan  deteksi  tepi  canny,  langkah-langkah  yang diambil antara lain :
1.  Dengan  menggunakan  fungsi  gaussian,  noise  pada  citra  akan dihilangkan terlebih dahulu.
2.  Dengan  salah  satu  operator  deteksi  tepi  untuk  melakukan  pencarian secara horizontal dan vertikal, lakukan proses pendeteksian tepi.
3. Tentukan arah tepi citra, sehingga garis dengan arah yang berbeda akan memiliki warna yang berbeda.
4.  Garis  tepi  yang  muncul  akan  diperkecil  sehingga  menghasilkan  garis tepi yang lebih jelas.
5.  Melakukan binerisasi citra.
Setelah  mengambali  proses  deteksi   tepi  canny,  citra  yang  dihasilkan  akan terlihat  lebih  jelas. Contoh  citra  hasil  proses  ekstraksi  fitur  deteksi  tepi canny ditunjukkan gambar 3..
Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2158
Gambar 3. Citra sel darah putih hasil deteksi tepi canny
Setelah  proses  ekstraksi  fitur,  akan  dihasilkan  ciri  citra  yang menggambarkan  karakteristik  dari  citra tersebut.  Setelah  ektraksi  fitur canny,  tahap  selanjutnya  adalah  memperkecil  zona  citra  untuk  mewakili beberapa zona. Citra yang berukuran 50 x 50 piksel yang mewakili 25 ciri citra akan diperkecil menjadi 5 x 5 yang mewakili ciri citra. Proses ini disebut sebagai proses zoning. Setelah ektraksi fitur, maka selanjutnya adalah proses yang akan dilakukan oleh jaringan saraf tiruan radial basis function . Radial  basis function merupakan  salah  satu  model  jaringan saraf tiruan yang bekerja secara feed-foward dan memiliki tiga lapisan yaitu input layer yang menuju ke hidden layer yang bersifat nonlinear dan dari hidden layer menuju ke output layer yang bersifat linear.  Jarak antara    vektor input  dan  vektor  output  dari  jaringan  saraf tiruan  digunakan  sebagai  input  dari  fungsi  aktivasi  di  lapisan  tersembunyi.  Jaringan  saraf  tiruan  ini  bekerja untuk membangkitkan matriks desain sehingga input data, centroid(cluster), dan fungsi aktivasi dibutuhkan oleh matriks desain tersebut. Perhitungan Manual Radial Basis Function Network (RBFN)adalah sebagai :
Tabel 2. XOR X1 X2 Target 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0
Data yang digunakan merupakan data pengaruh durian pada ibu hamil yang ada dalam rumah sakit estomihi medan Untuk itu diubah ke dalam bentuk normalisasi sesuai dengan ketentuan rumus:
Dimana X’ = hasil normalilasi x= data awal a= nilai minimal awal b= nilai maximal awal Dari persamaan diatas maka dapat ditentukan:
1. Umur (Sari)
X ’ = 0.8(x-a)  + 0.1 b - a X ’ = 0,8(40–31) + 0.1 40– 31 X ’ = -0,44
2. Usia Kandungan (Sari)
X ’ = 0.8(x-a)  + 0.1 b - a X ’ = 0.8(4–31) + 0.1 40 – 31 X ’ = -2,4 3. Jumlah Durian Dikonsumsi (Sari) X ’ = 0.8(x-a)  + 0.1 b - a X ’ = 0.8 (3 – 31)+ 0.1 40– 31 X ’ = -2,49
1 . 0 ) ( 8 . 0 ' + − − = a b a x x
Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2158
Tabel 3. Normalisasi Data Umur  Usia Kandungan  Jlh Kosumsi Buah -0,44 -2,4 -2,49 -0,18 -2,4 -2,22 -0,36 -2,58 -2,58 -0,09 -2,4 -2,67 -0,44 -2,49 -2,58 -0,18 -2,49 -2,49 -0,27 -2,22 -2,4 -0,00 -2,31 -2,58 -0,18 -2,22 -2,31 -0,09 -2,22 -2,58
Tabel 3. di atas merupakan hasil normalisasi pengaruh yang akan dilatih dengan menggunakan backpropagation dengan menggunakan pola yang bervariasi.
Pada  permasalahan  ini  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan    yang  digunakan  adalah  jaringan  syaraf  tiruan dengan banyak lapisan ( multilayer net ) dengan algoritma Backpropagation , yang terdiri dari: a. Lapisan masukan ( input ) dengan 4 simpul ( x 1, x 2 , x 3 , x 4 ). b. Lapisan tersembunyi ( Hidden ) dengan jumlah simpul ditentukan oleh pengguna ( y 1 , y 2… y n ). c. Lapisan keluaran ( Output ) dengan 1 simpul ( z ).
Gambar 4. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan Keterangan: X 1 = Input nilai pembimbing I dan II, nilai penguji I dan II Y 1 - Y n = Banyaknya Layer Tersembunyi (Hidden Layer) Z= Output
Tabel 4. Data Pengujian Bentuk Sel Darah Putih X1 X2 X3 Target -0,44  -2,4 -2,49  0 -0,18  -2,4 -2,22  1 -0,36  -2,58  -2,58  0 -0,09  -2,4 -2,67  0 -0,44  -2,49  -2,58  0 -0,18  -2,49  -2,49  0 -0,27  -2,22  -2,4 1 -0,00  -2,31  -2,58  0 -0,18  -2,22  -2,31  1 -0,09  -2,22  -2,58  0
Tabel 4. diatas merupakan data pengaruh durian pada ibu hamil yang akan diuji dengan menggunakan jaringan syaraf  tiruan  untuk  memperoleh goal yang  diharapkan  berdasarkan  pola  yang  bervariasi  dengan menggunakan software matlab. Analisa pengaruh durian pada ibu hamil memiliki 3 atribut dengan variabel X1, X2, X3, dengan keterangan: X1=Umur  X2=Usia Kandungan X3=Jumlah Durian Dikonsumsi Setelah data nilai input dinormalisasikan dan dilatih menggunakan algoritma backpropagation maka nilai tersebut  ditargetkan  dengan  angka,  adapun  data  target  adalah  1  menunjukkan  berpengaruh  dan  apabila  nilai tersebut ≥ 3 biji, sedangkan 0 menunjukkan tidak berpengaruh ≤ 3 biji. Data target data dilihat pada tabel 3.4.
Tabel 5. Data Target No Keterangan Bobot 1 Berpengaruh 1
Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2158
2 Tidak Berpengaruh 0
Hasil  yang  diinginkan  pada  tahap  ini  adalah  terdeteksinya  suatu  nilai  untuk  penentuan  ada  tidaknya pengaruh durian pada ibu hamil tersebut. Adapun hasil yang dimaksud adalah sebagai berikut: 1. Untuk menentukan output dari keterangan ada 2 output , yaitu : a. Berpengaruh 1
b. Tidak Berpengaruh 0
2. Kategorisasi Berpengaruh dan tidak Berpengaruh
Data  target  berpengaruh  dan  tidak  berpengaruh  kategorisasi  berpengaruh  ditentukan  oleh  tingkat error minimum dari target yaitu 1 dan kategorisasi Tidak berpengaruh ditentukan oleh tingkat error minimum dari target yaitu 0 , kategrori dapat dilihat pada table 6.
Tabel 6. error minimum No Keterangan Eror Minimum 1 Berpengaruh 0,0000-0,0010 2 Tidak Berpengaruh 0,0011-0,0100
Menggunakan Metode Radial Basis Function yaitu Inisialisasi semua bobot dengan bilangan acak kecil. Tabel bobot-bobotdari layer input ke layer tersembunyi. Fase 1 Perambatan Maju.
1. Langkah Nol
Inisialisasi bobot dengan bilangan acak kecil tabel bobot dari layer input kelayer tersembunyi. Interval acak kecil dimulai dari (-0.5-0.5).
Tabel  7. Inisialisasi bobot V1 V2 X1 0,4 0,3 X2 0,3 0,5 X3 0,3 0,1
Tabel bobot dari layer tersembunyi ke layer Output.
Tabel 8. Bobot Layer Tersembunyi Y W1 0,2 W2 0,3
2. Langkah 1
Proses pembelajaran dilakukan hingga kuadrat jumlah error nya kurang dari   0.01 jika kondisi  penghentian belum terpenuhi lakukan langkah 2.
3. Langkah 2
Untuk setiap data pasangan pelatihan lakukan langkah 2 -8. Data pelatihan sebagai berikut
Tabel 9. Data Pelatihan Pola X1 X2 X3 Target 1 -0,44  -2,4  -2,49 0 2 -0,18  -2,4  -2,22 1
V11=0.4 V21 =0.3 V31 = 0.3
V12 =0.3 V22=0.5 V23= 0.1
Learning rate (a) = 0,1 = ∝ W1=0.2  Target = 0 = T Epoch – 1 Tahap iterasi 1 (X1 = -0,44  X2 = -2,4  X3 = -2,49) a. Hitung keluaran tiap node Y1 = X1.V11+X2.V21+X3.V31 = -0,44*0,4 + -2,4*0,3 + -2,49*0,3 = -1,643 Y2 = X1.V12+X2.V22+X3.V32
= -0,44*0,3 + -2,4*0,5 + -2,49*0,1 = -1,581
Sigmoid [-1,643 = 1
1+𝑒 (−𝟏,𝟔𝟒𝟑) = 0,837943
Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2158
Sigmoid [-1,581 = 1 1+𝑒 (−𝟏,𝟓𝟖𝟏) = 0,829346 Z   = Y1.W11+Y2.W21 =0,837943(0,2)+0,829346(0,3) = 0,416392 = Sigmoid [0,416392]= 0,39738 Hitung nilai error pada output layer dan error output pada hidden layer 1. Menghitung error pada output layer Err Z = Z.( ∝ -Z).(T-Z) = 0,39738.(0,1- 0,39738).(0- 0,39738) = 0,04696 2. Menghitung error pada hidden layer Err Y1= Y1.( ∝ -Y1).( Err Z -W11) = 0,837943.(0,1-0,837943).(0,04696.(0,2)) = -0,00581 Err Y2 = Y2.( ∝ -Y2).( Err Z -W21) =0,829346.(0,1-0,829346).(0,04696.(0,3)) = -0,001054 Modifikasi/hitung bobot baru 1. Menghitung bobot baru pada output layer W11 = W11+ ∝ . Err Z .Y1 = 0,2+0,1 . 0,04696 . 0,837943 = 0,199973 W21 = W21+ ∝ . Err Z .Y2 = 0,3+0,1 . 0,04696 . 0,829346 = 0,303895 2. Menghitung bobot baru pada hidden layer V11  = V11. ∝ . Err Y1.X1 = 0,4+0,1 . -0,00581. -0,44 = 0,400256 V12  = V12. ∝ . Err Y2.X1 = 0,3+0,1 . -0,001054. -0,44 = 0,299954 V21  = V11. ∝ . Err Y1.X2 = 0,3+0,1 . -0,00581. -2,4 = 0,301394 V22  = V11. ∝ . Err Y2.X2 = 0,5+0,1 . -0,001054. -2,4 = 0,499747 V31  = V31. ∝ . Err Y1.X3 = 0,3+0,1 . -0,00581. -2,49 = 0,301446 V32  = V11. ∝ . Err Y1.X3 = 0,1+0,1 . 0,001054. -2,49 = 0,099738 Fungsi aktifasi T dengan ketentuan  0 jika y <=0.5 dan 1 jika y>=0.5 Dilakuakn pengujian y=-1,843<=0.5 Hasil aktifasi T=0 sama dengan target (0) Agar semua pola yang dikeluarkan jaringan dapat memenuhi pola yang di inginkan memiliki hasol aktifasi dan target di temukan, maka dilakukan latihan berulang-ulang pada pola masukan dalam menganalisa bentuk sel darah putih.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penulisan dan analisa dari bab-bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan yang nantinya berguna bagi para pembaca sehingga penulisan penelitian ini dapat lebih bermanfaat. Adapun kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut :
1.  Dengan adanya aplikasi ini, dapat membantu pengguna dalam mengetahui bentuk sel darah putih .
2.  Jaringan  Saraf  Tiruan  metode  Radial  Basis  Function  dapat  diterapkan  dalam  menganalisa  bentuk  sel  darah putih berdasarkan hasil analisa yang telah dibuat.
3.  Jaringan Saraf Tiruan merupakan sistem yang baru maka hanya dapat berfungsi sebagai alat bantu sehingga untuk mengetahui bentuk sel darah putih  masih perlu menggunakan tambahan kebijakan yang lain..
Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2158

## REFERENCES
[1] Anita Desiani and Muhammad Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan. Yogyakarta, 2006.
[2] T Sutojo, Edy Mulyono, and Vincen Suhartono, Kecerdasan Buatan. Yogyakarta, ANDI, 2011.
[3] Dwi Ana Ratna Wati, Sistem Kendali Cerdas. Yogyakarta, 2011.
[4] Bambang Prasetio, Membangun Bisnis Olahan Buah dengan Modal Kecil. Yogyakarta, 2014.
[5] Zekson Arizona Matondang, "Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Algoritma Backpropagation Untuk Penentuan Kelulusan Sidang Skripsi,"Pelita Informatika Budi Darma, vol. IV, no. 1, pp. 86-87, Agustus 2013.
[6] Drs Jong Jek Siang M.Sc, Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemogramannya Menggunakan Matlab. Yogyakarta, ANDI, 2009.
[7] Jogiyanto , Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta, ANDI, 2005.
[8] Budi Santosa, Matlab Untuk Statistika & Teknik Optimasi Aplikasi Untuk Rekayasa & Bisnis. Yogyakarta, 2008.