## PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KULIT
Nurul Mutiani Sukarno 1 , Panji Wisnu Wirawan 2 , dan Satriyo Adhy 3
Jurusan Ilmu Komputer / Informatika Matematika Universitas Diponegoro Email : nurul.mutiani@gmail.com 1 , maspanji@undip.ac.id 2 , satriyo@undip.ac.id 3

## Abstract
Skin has a great risk to be suffering from disease. Skin disease is easy to see by the other people, which could  urge  patient  to  look  for  health  services  and  medications  immediately.  However,  most  people  are less conscious about their skin diseases because many new skin disease which not familiar for patient, so that  the  skin  disease  can’t  be  handle  and  become  worse.  Information  technology  could  solve  those problems by capturing data and deliver optimal output using particular processes. This research aims to overcome the problem by developing a web based information system that implements backpropagation neural network. The symptoms of skin diseases are used as inputs and the match skin disease as output. The architecture of backpropagation neural network in this researchhas four input neurons on input layer, a hidden layer with adjustable amount of neurons and an output neuron on output layer. As a result the most optimal recognition value with validity percentage of 100% on data training and 40% on data testing with training time in 6 hours and 10 minutes using 100000 maximum epoch, 0.0001 minimum error, 0.4 learning rate and 20 neurons in hidden layer.
Keywords : skin disease, neural network, backpropagation, web based

## 1. PENDAHULUAN
Kulit  merupakan  organ  terbesar  pada  tubuh manusia  yang  membungkus  otot-otot  dan  organ dalam.Kulit  memiliki  risiko  yang  sangat  tinggi untuk  terserang  penyakit  karena  merupakan jalinan  jaringan  pembuluh  darah,  saraf  dan kelenjar  yang  tidak  berujung.Kelainan  atau penyakit  pada  kulit  mudah  dilihat  sehingga menyebabkan pasien mencari pelayanan kesehatan untuk segera menyembuhkannya [6].
Fakta di kehidupan sehari-hari terjadi adanya ketidakseimbangan  antara  jumlah  pasien  dan dokter.  Sebagian  masyarakat  juga  kurang mengerti  mengenai  penyakit  kulit  dan  cara mengobatinya.  Hal  ini  disebabkan  oleh  adanya penyakit  kulit  baru  atau  penyakit  yang  baru dialami oleh pasien sehingga dengan pengetahuan  yang  kurang,  penyakit  tersebut tidak  ditangani  dengan  baik  dan  menjadi  lebih parah.
Kemajuan  ilmu  kedokteran  terutama  dalam bidang  diagnosa  dan  pengobatan  pada  tahun- tahun belakangan ini menyebabkan ditemukannya penyakit kulit baru dan pengobatan  baru  yang  tentunya  mata  manusia bahkan  dokter  spesialis  kulit  terkadang  belum
tentu  dapat  mengenali  penyakit  kulit  tersebut dengan  baik  [6].Kemajuan  teknologi  informasi seperti saat ini dapat mengatasi masalah-masalah tersebut.  Teknologi  informasi  memungkinkan untuk  menyimpan  data  baru  dan  menghasilkan suatu keluaran optimal melalui proses tertentu.
Salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan pada  suatu  sistem  untuk  mendiagnosa  suatu penyakit  adalah  jaringan  saraf  tiruan.  Jaringan saraf tiruan merupakan sistem pemrosesan yang dirancang  dan  dilatih  sedemikian  rupa  agar memiliki  kemampuan  seperti  manusia  dalam menyelesaikan suatu masalah yang rumit dengan melakukan proses pembelajaran melalui perubahan  bobot  sinapsisnya.  Jaringan  saraf mensimulasikan  struktur  proses-proses  otak  dan kemudian membawanya kepada perangkat lunak kelas baru yang dapat mengenali pola-pola yang kompleks  serta  belajar  dari  pengalaman- pengalaman masa lalu [16].
Penelitian ini akan menerapkan jaringan saraf tiruan backpropagation untuk  mendiagnosa penyakit  kulit  dengan  cara  menyimpan informasi-informasi diagnosa, cara penyembuhan  penyakit  kulit  dan  lainnya  pada suatu  memori.  Gejala-gejala  yang  ditimbulkan
Perancangan   dan   Implementasi   Jaringan   Saraf   Tiruan   Backpropagation...
pada suatu penyakit kulit akan dikodekan dalam bentuk  angka  dan  ditransformasikan  ke  dalam interval  [0.1,  0.9]  karena  menggunakan  fungsi aktivasi sigmoid biner dan dimasukkan ke dalam layer masukan  kemudian  dilakukan  pelatihan untuk  mencari  bobot-bobot  akhir  yang  sesuai dengan  target  jenis  penyakit  yang  telah ditentukan.  Setelah  pelatihan,  bobot-bobot  akhir akan  digunakan  kembali  untuk  mengenali  jenis penyakit  kulit  tertentu  berdasarkan  gejala-gejala yang ada.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Jaringan  saraf  tiruan  adalah  paradigma pemrosesan  suatu  informasi  yang  terinspirasi oleh  sistem  sel  saraf  biologi  sama  seperti  otak yang  memproses  suatu  informasi  [15].  Jaringan saraf  tiruan  sama  seperti  halnya  manusia  yang belajar  dari  suatu  contoh  untuk  memecahkan suatu  masalah  yang  memiliki  pola  yang  sama dengan  contoh  yang  diberikan.  Jaringan  saraf tiruan  merupakan  metode  pembelajaran  yang bisa digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang bernilai diskrit, real maupun vektor [14].
Gambar 1 Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan

## Backporpagation
Jaringan  saraf  tiruan backpropagation merupakan  salah  satu  model  dari  jaringan  saraf tiruan  umpan  maju  dengan  menggunakan pembelajaran terawasi yang disusun berdasarkan pada  algoritma errorbackpropagation yang didasarkan  pada  aturan  pembelajaran  koreksi kesalahan
( error correction learning rule ).Arsitektur jaringan saraf
tiruan backpropagation terdiri  dari  unit  masukan,  unit layer tersembunyi  dan  unit  keluaran.Arsitektur
jaringan saraf tiruan
backpropagation
ditunjukkan pada gambar 1. Algoritma jaringan saraf tiruan backpropagation dapat  dibagi  ke  dalam  dua bagian, yaitu [10]:
1) Algoritma  pelatihan,  terdiri  dari  tiga  tahap yaitu  tahap  umpan  maju  pola  pelatihan input,  tahap  mempropagasibalikkan error dan tahap pengaturan bobot.
2) Algoritma  aplikasi  atau  pengujian  yang digunakan hanyalah umpan maju saja. Algoritma backpropagation menggunakan fungsi  aktivasi  seperti  sigmoid  biner  yang ditunjukkan  pada  gambar  2  Karakteristik  yang harus  dimiliki  fungsi  aktivasi  adalah  kontinu, diferensiabel  dan  tidak  menurun  secara monoton.Fungsi  sigmoid  biner  mempunyai range  0  hingga  1  dengan  persamaan  (2.1)  dan dengan  turunannya  yang  ditunjukkan  pada persamaan (2.2) [10].
Gambar 2Grafik Sigmoid Biner [10]
𝑓 ! 𝑥 = ! ! ! ! ! ! …………..………………….(2.1)
f 1 ' x = f 1 x 1 -­‐ f 1 x ………....………...(2.2)
Normalisasi  digunakan  untuk  mengecilkan range  data.  Normalisasi  data  dapat  dilakukan dengan  berbagai  cara,  diantaranya  dengan  cara mentransformasikan  ke  dalam  interval  tertentu. Jika fungsi aktivasi yang akan digunakan berupa fungsi  aktivasi  sigmoid  biner,  data  harus ditransformasi  atau  dinormalisasi  ke  interval  [0, 1] tapi akan lebih baik jika ditransformasikan ke interval yang lebih kecil, yaitu interval [0.1, 0.9]. Hal  ini  dikarenakan  fungsi  sigmoid  biner merupakan  fungsi  asimtotik  yang  nilainya  tidak pernah mencapai 0 ataupun 1.
Normalisasi  data  ke  interval  [0.1,  0.9]  dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (2.3).
𝑥 ′ = ! , ! ! ! ! ! ! ! + 0 , 1 ...…………………...(2.3)
Pada persamaan 2.3 a merupakan data minimum dan b adalah data maksimum.
Setelah melakukan pelatihan dengan menggunakan  algoritma  jaringan  saraf  tiruan backpropagation maka dapat dilakukan identifikasi secara langsung dengan memberikan input dan  jaringan  akan  mengklasifikasikan sesuai  dengan  bobot-bobot  yang  diperoleh  dari proses  pelatihan.  Perhitungan  MSE  digunakan untuk  mengukur  apakah  jaringan  saraf  tiruan dapat  melakukan  proses  belajar  dengan  baik. MSE  ini  merupakan  pengukuran  ketepatan jaringan  saraf  tiruan  terhadap  data  target pembelajaran. MSE pada keluaran jaringan saraf tiruan  merupakan  selisih  antara  keluaran  yang didapat  dari  proses  pembelajaran  dengan  target yang diinginkan dari masukan data tertentu. Data pembelajaran  merupakan  data  yang  dijadikan sebagai  pembanding  pada  proses  pembelajaran, sedangkan  pada  proses  pengujian,  data  yang dipakai adalah data uji [2].
Cara menghitung MSE untuk kumpulan data d  pada  jaringan  saraf  tiruan  dengan  kumpulan neuron keluaran ditunjukkan pada persamaan 2.4 [2].
𝑀𝑆𝐸 = ( ! ! ! ! ! ) ! ! ∈ !"#$"# ! ! ! ! !"#$"#% ……….……...(2.4) Keterangan : t k : nilai target pada neuron keluaran ke-k o k : nilai output pada neuron keluaran ke-k n d : jumlah data pembelajaran dan n output : jumlah neuron keluaran
Kinerja  dari  suatu  jaringan  saraf  tiruan setelah dilakukan pelatihan dapat diukur dengan melihat error hasil pelatihan dan pengujian.Hasil pelatihan  dan  pengujian  dapat  dianalisis  dengan mengamati  ketepatan  akurasi  antara  target dengan  keluaran  jaringan  ditunjukkan  pada persamaan (2.5) [4].
Persentase Kebenaran = !"# . !"#"$%& ! !"# . !"#$%$ ! ! !"#$%$!&'( !"# . !"#"$%&
𝑥 100% .......
.......................................................(2.5)
Pengertian Kulit dan Beberapa Penyakit Kulit Kulit adalah organ tubuh yang terletak paling luar  dan  membatasinya  dari  lingkungan  hidup manusia.Kulit juga sangat kompleks, elastis dan sensitif,  bervariasi  pada  keadaan  iklim,  umur, seks, ras dan juga bergantung pada lokasi tubuh. [12].
Pembagian  lapisan  kulit  secara  garis  besar tersusun atas tiga lapisan utama terdiri dari [12]:
1) Lapisan epidermis atau kutikel
2) Lapisan  dermis  (korium,  kutis  vera, true skin )
3) Lapisan subkutis (hipodermis)
Kulit dapat dengan mudah dilihat dan diraba, hidup dan
menjamin kelangsungan hidup.Kulitpun  menyokong  penampilan  dan kepribadian  seseorang.Dengan  demikian  kulit pada  manusia  mempunyai  peranan  yang  sangat penting.  Fungsi  utama  kulit  adalah  sebagai berikut [12]:
1) Fungsi  proteksi,  kulit  menjaga  bagian dalam  tubuh  terhadap  gangguan  fisis  atau mekanis.
2) Fungsi  absorpsi,  kulit  yang  sehat  tidak mudah  menyerap  air,  larutan  dan  benda padat,  tetapi  cairan  yang  mudah  menguap mudah diserap, begitupun yang larut lemak.
3) Fungsi  ekskresi,  kelenjar-kelenjar  kulit mengeluarkan  zat-zat  yang  tidak  berguna lagi  atau  sisa  metabolisme  dalam  tubuh berupa NaCl, urea, asam urat dan amonia.
4) Fungsi  persepsi,  kulit  mengandung  ujung- ujung saraf sensorik di dermis dan subkutis.
5) Fungsi  pengaturan  suhu  tubuh,  kulit melakukan  peranan  ini  dengan  cara mengeluarkan  keringat  dan  mengerutkan (otot kontraksi) pembuluh darah kulit.
6) Fungsi pembentukan pigmen, sel pembentuk pigmen terletak di lapisan basal.
7) Fungsi  keratinisasi,  proses  ini  berlangsung untuk memberi perlindungan kulit terhadap infeksi secara mekanis fisiologik.
8) Fungsi pembentukan vitamin D,
dimungkinkan dengan mengubah 7 dihidroksi  kolesterol  dengan  pertolongan sinar matahari.
Penyakit  kulit  yang  terjadi  pada  manusia antara lain adalah sebagai berikut [8]:
Perancangan   dan   Implementasi   Jaringan   Saraf   Tiruan   Backpropagation...
1) Penyakit kulit yang disebabkan oleh jamur, antara lain : panu, tinea kapitis, tinea manus dan sebagainya.
2) Penyakit  kulit  yang  disebabkan  oleh bakteri, antara lain : lepra, kusta, patek dan sebagainya.
3) Penyakit  kulit  yang  disebabkan  oleh  virus, antara  lain  :  herpes,  varisela,  kondiloma dan sebagainya.
4) Penyakit  kulit  yang  disebabkan  karena alergi.

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN
Gambaran  umum  sistem  yang  akan dikembangkan dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 Gambaran Umum Sistem Informasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Mendiagnosa Penyakit Kulit
Sistem  informasi  ini  dapat  digunakan  oleh dua tipe pengguna yaitu admin dan pasien.Secara  garis  besar,  admin  adalah pengguna  yang  dapat  membuat  basis  data, pelatihan dan pengujian terhadap pelatihan yang telah  dilakukan  sebelumnya.  Proses  pembuatan basis  data  dan  pelatihan  hanya  dapat  dilakukan oleh  admin  dengan  memasukkan  data  pelatihan yang  terdiri  dari  gejala,  data  penyakit,  relasi antara gejala dan penyakitnya, laju pemahaman, besarnya error , jumlah epoch, serta jumlah layer tersembunyi  pada  sistem  informasi  dan  akan menyimpan  data-data  tersebut  ke  dalam  basis data.  Data  yang  telah  disimpan  ke  dalam  basis data  akan  diproses  dengan  menggunakan algoritma  pelatihan  jaringan  saraf  tiruan backpropagation sehingga  akan  menghasilkan
keluaran berupa bobot akhir yang akan disimpan pada basis data. Admin juga dapat memasukkan gejala  penyakit  kulit  dan  akan  diproses  dengan memasukkan  data  bobot  akhir  dari  basis  data sehingga menghasilkan keluaran berupa informasi  penyakit  kulit  berdasarkan  gejala- gejala  yang  sesuai  pada  proses  pengujian jaringan saraf tiruan backpropagation . Admin  adalah  seseorang  yang  mengerti tentang  jaringan  saraf  tiruan backpropagation karena  pada  saat  proses  pembuatan  basis  data dan  pelatihan,  admin  harus  dapat  melakukan pelatihan  jaringan  saraf  tiruan backpropagation dengan  memasukkan  data  pelatihan  yang  benar. Sedangkan  pasien  adalah  pengguna  yang  hanya dapat  melakukan  pengujian  terhadap  pelatihan yang  telah  dilakukan  oleh  admin  yaitu melakukan  diagnosa  dengan  memasukkan  data gejala  penyakit  kulit  untuk  diproses  dengan memasukkan  data  bobot  akhir  dari  basis  data sehingga  akan  dihasilkan  keluaran  berupa informasi penyakit kulit.
Analisis Data Pembuatan  sistem  informasi  jaringan  saraf tiruan backpropagation untuk  mendiagnosa penyakit kulit ini menggunakan sekumpulan data penyakit  kulit  dengan  empat  kategori  gejala yang  terdiri  dari  lokasi,  rasa,  warna  dan  tekstur penyakit  kulit  beserta  pengobatannya  yang diperoleh dari seorang dokter spesialis kulit dan kelamin yang membuka praktek di Klinik UCM Jl. HOS Cokroaminoto No. 84 Ungaran yaitu dr. Puguh  Riyanto,  SpKK.  Data  yang  diberikan dibagi menjadi dua data yaitu data pelatihan dan data  pengujian.  Data-data  tersebut  dikonversi dalam  bentuk  angka  pada  setiap  kategorinya yang  dapat  dilihat  pada  tabel  1  untuk  hasil konversi  gejala  berupa  lokasi  penyakit  kulit, tabel 2 berupa hasil konversi hal yang dirasakan oleh pasien pada penyakit kulit tersebut, tabel 3 untuk  hasil  konversi  gejala  berupa  warna penyakit,  tabel  4  untuk  hasil  konversi  gejala berupa  tekstur  dari  penyakit  kulit  dan  tabel  5 untuk hasil konversi dari penyakit kulit.
Berdasarkan  data  tersebut  maka  dibuat kombinasi dari seluruh data sehingga menghasilkan 40 data yang akan dibagi menjadi 30 data pelatihan dan 10 data pengujian.
Tabel 1. Hasil Konversi Gejala Berupa Lokasi

## Penyakit Kulit
No Lokasi Hasil Konversi 1. Kepala 1 2. Leher 2 3. Badan dan Punggung 3 4. Tangan 4 5. Kaki 5 Tabel 2 Hasil Konversi Gejala Berupa Hal yang Dirasakan pada Kulit yang Terkena Penyakit No Rasa Hasil Konversi 1. Gatal 1 2. Tidak Gatal 2 Tabel 3. Hasil Konversi Gejala Berupa Warna Penyakit No Warna Hasil Konversi 1. Hitam 1 2. Putih 2 Tabel 4. Hasil Konversi Gejala Berupa Tekstur Penyakit Kulit No Tekstur Hasil Konversi 1. Bersisik 1 2. Tidak Bersisik 2 Tabel 5. Hasil Konversi Penyakit Kulit No Nama Penyakit Hasil Konver si 1. Jamur Kepala ( Tinea Capitis ) 1 2. Tanda Lahir ( Nevus ) 2
3. Ketombe ( Dermatitis Seboroik ) 3
4. Panu ( Pityriasis Versicolor ) 4 5. Tumor Wajah ( Karsinoma Sel Skuamosa ) 5 6. Tahi Lalat ( Nevus Pigmentosus ) 6 7. Porong ( Pityriasis Alba ) 7 8. Belang ( Vitiligo ) 8 9. Eksim ( Neuro Dermatitis ) 9 10 Bintil-bintil pada Kulit 10
No Nama Penyakit Hasil Konver si . ( Skin Tag )
11 . Penyakit Bersisik ( Psoriasis ) 11 12 . Warna Hitam Setelah Radang Kulit ( Hiperpigmentasi Pasca- Inflamasi ) 12 13 . Penuaan ( Keratosis Seboroik ) 13 14 . Kusta ( Morbus Hansen ) 14 15 . Warna Putih Setelah Radang Kulit ( Hipopigmentasi Pasca- Inflamasi ) 15 16 . Kadas ( Tinea Corporis ) 16 17 . Kadas Kaki ( Tinea Pedis ) 17 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak
Spesifikasi  kebutuhan  perangkat  lunak  untuk mendiagnosa
penyakit kulit dengan menggunakan  algoritma  jaringan  saraf  tiruan backpropagation ini dijelaskan pada tabel 6.
Tabel 6 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak
SRS ID Deskripsi Fungsional SRS-F- 001 Pasien dapat melakukan diagnosa. SRS-F- 002 Pasien dapat melihat informasi mengenai dokter dan pembuat perangkat lunak. SRS-F- 003 Admin dapat melakukan autentikasi dengan memasukkan username dan password .
SRS-F- 004 Admin dapat menambah data penyakit, pengobatan, gejala dan relasi. SRS-F- 005 Admin dapat mengubah data penyakit, pengobatan, gejala dan relasi. SRS-F- 006 Admin dapat menghapus data penyakit, pengobatan, gejala dan relasi.
Perancangan   dan   Implementasi   Jaringan   Saraf   Tiruan   Backpropagation...
SRS ID Deskripsi Fungsional SRS-F- 007 Admin dapat melakukan pelatihan dengan algoritma jaringan saraf tiruan backpropagation . SRS-F- 008 Admin dapat menguji hasil pelatihan. SRS-F- 009 Admin dapat melihat laporan hasil diagnosa yang dilakukan pasien. SRS-F- 010 Admin dapat menambahkan akun baru.
Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Berdasarkan  data  penyakit  yang  didapat, arsitektur  jaringan  saraf  tiruan backpropagation yang  dibutuhkan  adalah  arsitektur  yang  terdiri dari  satu  layer  masukan,  satu  layer  tersembunyi dan  satu  layer  keluaran.  Layer  masukan  terdiri dari sebuah neuron bias dan empat buah neuron yang digunakan untuk mewakili masukan gejala berupa  lokasi,  warna,  rasa  dan  tekstur.  Layer tersembunyi  terdiri  dari  sebuah  neuron  bias  dan sejumlah  neuron  yang  dapat  ditentukan  secara fleksibel.  Semakin  banyak  neuron  yang diberikan  pada  lapisan  tersembunyi  ini  hasilnya akan semakin baik, namun dengan resiko kinerja pelatihan  jaringan  saraf  tiruan backpropagation akan  memakan  waktu  yang  lebih  lama.  Layer keluaran  terdiri  dari  sebuah  neuron  yang mewakili penyakit beserta pengobatannya.Fungsi  aktivasi  yang  digunakan adalah  fungsi  aktivasi  sigmoid  biner.Arsitektur jaringan  saraf  tiruan backpropagation yang digunakan  pada  penelitian  ini  terdapat  pada gambar 4.
Gambar 4 Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan B ackpropagation untuk Mendiagnosa Penyakit Kulit
Pemodelan Fungsional DCD  sistem  informasi  diagnosa  penyakit kulit  ini  terdiri  dua  entitas  yaitu  pasien  dan admin yang memiliki hak akses yang berbeda.
Pasien  dapat  melakukan  diagnosa  penyakit kulit  dengan  memasukkan  data  gejala  yang ditampilkan  oleh  sistem  informasi  dengan memilih  gejala  yang  diberikan  dan  kemudian pasien  dapat  melihat  informasi  hasil  diagnosa penyakit.
Entitas  kedua  adalah  admin  yang  memiliki hak  akses  lebih  banyak  daripada  hak  akses pasien.Admin  dapat  mengelola  data  penyakit, data  gejala,  data  traintest,  pelatihan,  menguji hasil  pelatihan,  melihat  laporan  hasil  diagnosa pasien  dan  dapat  menambahkan  data  akun  baru apabila  terdapat  admin  baru. Data  Context Diagram (DCD) / DFD level 0 sistem informasi diagnosa  penyakit  dengan  algoritma  jaringan saraf  tiruan backpropagation ini  ditunjukkan pada gambar 5.
Data_akun_baru Informasi_diagnosa Detail_pengujian Data_pengujian Data_login Data_gejala Konfirmasi_login Detail_gejala Data_pelatihan Detail_pelatihan Detail_data_pelatihan_dan_pengujian Data_pelatihan_dan_pengujian Detail_penyakit Data_penyakit Informasi_penyakit Informasi_gejala Data_diagnosa 0 Aplik as i Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Mendiagnosa Penyakit Kulit + Pasien Admin
Gambar 5 DCD / DFD Level 0 Sistem Informasi Diagnosa Penyakit Kulit

## 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Sistem  informasi  jaringan  saraf  tiruan backpropagation  untuk  mendiagnosa  penyakit memiliki antarmuka pada sisi pasien yang dapat digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  kulit dengan mengisikan gejala berupa lokasi, warna, hal  yang  dirasakan  dan  tekstur  dari  penyakit kulit yang ditunjukkan pada gambar 6.

## Gambar 6 Antarmuka Diagnosa
Sistem  informasi  ini  akan  memberikan  hasil diagnosa sesuai dengan gejala yang dimasukkan seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  7  jika hasil  pengujian  yang  dilakukan  oleh  admin memiliki  status  benar.  Namun  jika  pada pengujian  data  memiliki  status  salah  maka sistem  informasi  ini  akan  memberikan  hasil penyakit  tidak  terdiagnosa  seperti  yang ditunjukkan  pada  gambar  8.  Hal  tersebut bertujuan  agar  pasien  tidak  mendapatkan  hasil diagnosa yang salah.

## Gambar 7 Antarmuka Hasil Diagnosa
Gambar 8 Antarmuka Penyakit Tidak Terdiagnosa
Proses  memasukkan  data  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  pelatihan  dengan algoritma  jaringan  saraf  tiruan backpropagation hanya  dapat  dilakukan  oleh  admin.  Data  yang dimasukkan  berupa  data  gejala  yang  memiliki kategori  lokasi,  warna,  hal  yang  dirasakan  dan tekstur  dari  suatu  penyakit  kulit.Data  pelatihan harus  diisi  terlebih  dahulu  sebelum  melakukan pelatihan.Antarmuka  data  pelatihan  dan  data pengujian ditunjukkan pada gambar 9.
Gambar 9 Antarmuka Data Pelatihan dan Data Pengujian
Proses  pelatihan  dapat  dilakukan  jika  data pelatihan sudah dimasukkan pada antamuka data pelatihan  dan  data  pengujian.  Admin  dapat melakukan  pelatihan  data  dengan  memasukkan jumlah epoch, minimum error , laju pemahaman dan  jumlah  neuron  pada  lapisan  tersembunyi yang  diinginkan.  Apabila  terdapat  data  baru maka  sebaiknya  proses  pelatihan  dilakukan kembali. Antarmuka pelatihan dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10 Antarmuka Pelatihan Proses  pengujian  baik  untuk  data  pelatihan maupun  data  pengujian  hanya  dapat  dilakukan oleh  admin  dan  apabila  proses  pelatihan  sudah dilakukan. Proses pengujian ini digunakan untuk melihat  hasil  pelatihan  yang  dilakukan  apakah sudah  memberikan  hasil  yang  optimal  dengan
Perancangan   dan   Implementasi   Jaringan   Saraf   Tiruan   Backpropagation...
melihat  status  pada  tabel  pengujian.  Hasil pengujian akan diperbarui jika admin melakukan pengujian  ulang.  Antarmuka  pengujian  dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11 Antarmuka Hasil Pengujian Analisis Pelatihan dan Pengujian Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Pelatihan  dilakukan  dengan  berkali-kali melakukan uji coba berdasarkan laju pemahaman  dan  jumlah  neuron  pada  layer tersembunyi  dengan  memasukkan  data  yang terdiri dari 30 data pelatihan dan hasil pelatihan dilakukan dengan melakukan pengujian terhadap data  pelatihan  yang  sudah  dilatih  dan  data pengujian  yang  belum  dilakukan  pelatihan sebelumnya.
Minimum error dan  maksimum  epoch  yang dimasukkan  pada  setiap  pelatihan  yaitu  sebesar 0.0001  dan  100000.  Laju  pemahaman  yang dimasukkan  semakin  meningkat  dari  0.3,  0.4, 0.5,  0.6  dan  0.7  serta  dengan  jumlah  neuron tersembunyi  yang  semakin  meningkat  yaitu  10, 20, 30, 40 dan 50.Tabel 7, tabel 8, tabel 9, tabel 10 dan tabel 11 menunjukkan hasil pelatihan dan pengujian  berdasarkan  laju  pemahaman  yang dimasukkan.
Tabel 7 Data Pengujian pada Laju Pemahaman ( Learning Rate ) Sebesar 0.3 Percobaan ke- 1 2 3 4 5
Jumlah Neuron Lapisan Tersembunyi 10 20 30 40 50 Laju Pemahaman 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 Epoch 55976  38144  24331  33041  27938 MSE Pelatihan 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 Persentase Kebenaran Data Pelatihan 93.33%  93.33%  93.33%  93.33% 96.67 % Persentase 0% 0% 0% 10% 20%
Percobaan ke- 1 2 3 4 5
Kebenaran Data Pengujian Waktu Pelatihan 1 jam 42 menit 5 jam 16 menit 3 jam 42 menit 6 jam 58 menit 4 jam 7 menit Tabel 8 Data Pengujian pada Laju Pemahaman ( Learning Rate ) Sebesar 0.4 Percobaan ke- 1 2 3 4 5
Jumlah Neuron Lapisan Tersembunyi 10 20 30 40 50 Laju Pemahaman 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 Epoch 28174  34073  30394  26767  32216 MSE Pelatihan 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 Persentase Kebenaran Data Pelatihan 96.67%  100%  100% 93.33 % 93.33% Persentase Kebenaran Data Pengujian 10% 40% 10% 0% 10% Waktu Pelatihan 32 menit 6 jam 10 menit 58 menit 30 menit 38 menit

## Tabel 9 Data Pengujian pada Laju Pemahaman
( Learning Rate ) Sebesar 0.5 Percobaan ke- 1 2 3 4 5
Jumlah Neuron Lapisan Tersembunyi 10 20 30 40 50
Laju Pemahaman 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 Epoch 40443  33600  15626  20268  12276 MSE Pelatihan 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x
10 -5 Persentase Kebenaran Data Pelatihan 93.33%  100%  100%  96.67% 93.33% Persentase Kebenaran Data Pengujian 10% 0% 10% 20% 0% Waktu Pelatihan 1 jam 28 menit 38 menit 19 menit 25 menit 15menit
Tabel 10 Data Pengujian pada Laju Pemahaman
( Learning Rate ) Sebesar 0.6 Percobaan ke- 1 2 3 4 5
Jumlah Neuron Lapisan Tersembunyi 10 20 30 40 50 Laju Pemahaman 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 Epoch 19470  13540  19231  14417  13170 MSE Pelatihan 9.99 x 10 -5 9.99 x
10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5
Percobaan ke- 1 2 3 4 5 Persentase Kebenaran Data Pelatihan 93.33%  96.67%  96.67% 93.33 % 96.67% Persentase Kebenaran Data Pengujian 10% 10% 20% 10% 10% Waktu Pelatihan 5 jam 11 menit 1 jam 51 menit 5 jam 51 menit 2 jam 4 menit 1 jam 29 menit
Tabel 11 Data Pengujian pada Laju Pemahaman
( Learning Rate ) Sebesar 0.7 Percobaan ke- 1 2 3 4 5 Jumlah Neuron Lapisan Tersembunyi 10 20 30 40 50 Laju Pemahaman 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 Epoch 13232  13733  13811  18090  17796 MSE Pelatihan 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 9.99 x 10 -5 Persentase Kebenaran Data Pelatihan 96.67%  96.67% 96.67% 93.33%  96.67% Persentase Kebenaran Data Pengujian 0% 0% 0% 0% 10% Waktu Pelatihan 2 jam 4 menit 2 jam 34 menit 3 jam 6 menit 3 jam 20 menit 3 jam 4 menit
Berdasarkan  data  pengujian  pada  tabel-tabel tersebut  maka  dapat  disimpulkan  bahwa pelatihan  yang  memberikan  hasil  yang  paling optimal adalah pelatihan yang dilakukan dengan epoch  100000, error 0.0001,  laju  pemahaman 0.4  dan  20  neuron  pada  layer  tersembunyi. Pelatihan  tersebut  menghasilkan  persentase kebenaran 100% pada pengenalan data pelatihan dan  40%  pada  pengenalan  data  pengujian dengan waktu pelatihan selama 6 jam 10 menit, dengan kata lain dari 30 data yang dilatih dapat dikenali  seluruhnya  dan  dari  10  data  pengujian yang  belum  pernah  dilakukan  pelatihan  hanya dapat dikenali 4 data saja.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  telah  dicapai  selama perancangan,  implementasi  dan  pengujian perangkat lunak, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1) Implementasi jaringan saraf tiruan
backpropagation untuk mendiagnosa penyakit  kulit  berhasil  diimplementasikan
dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan DBMS MySQL.
2) Jaringan  saraf  tiruan backpropagation dapat  memberikan  hasil  yang  paling optimal mengenali data yang diuji baik data yang  sudah  dilakukan  pelatihan  maupun untuk data yang belum dilakukan pelatihan pada  jaringan  yang  pada  saat  pelatihan menggunakan  20  neuron  pada  layer tersembunyi, laju pemahaman 0.4, minimum error 0.0001  dan  maksimum epoch  100000  dengan  waktu  pelatihan selama  6  jam  10  menit.  Hasil  pengujian dari  pelatihan  tersebut  menunjukkan persentase  kebenaran  pengujian  data pelatihan  sebesar  100%  dan  persentase kebenaran  pengujian  data  yang  belum pernah dilakukan pelatihan sebesar 40%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  dr. Puguh  Riyanto,  Sp.KK  selaku  pakar  yang  telah memberikan  bimbingan  dan  data  mengenai penyakit  kulit  sehingga  penelitian  ini  dapat diselesaikan dengan baik.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Al-Bahra Bin Ladjamudin, 2006,
“Rekayasa Perangkat Lunak”, Graha Ilmu :
Yogyakarta. [2] Darmawan,  D.,  2010,  “Pengenalan  Wajah dengan Metode
Backpropagation
Menggunakan Kamera CCTV Inframerah”, Program  Sarjana  Ekstensi,  Universitas Indonesia, Depok.
[3] Hermawan,  A.,  2006,  “Jaringan  Saraf Tiruan,  Teori  dan  Aplikasi”,  Yogyakarta  : Andi.
[4] Jumarwanto,  Arif,  Rudy  H.  dan  Dhidik  P., 2009,  “Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Penyakit  THT  di  Rumah  Sakit  Mardi Rahayu Kudus”, Semarang : Jurnal Teknik Elektro Vol.1, No.1.
[5] Kadir, A., 2008, “Tuntunan Praktis Belajar Database Menggunakan MySQL”, Yogyakarta : Penerbit Andi.
Perancangan   dan   Implementasi   Jaringan   Saraf   Tiruan   Backpropagation...
[6] Klokke,  A.H.,  1980 ,“ Pedoman  untuk Pengobatan  Luar  Penyakit  Kulit ”, Jakarta: Gramedia.
[7] Mardianto,  I.  dan  Dian  P.,  2008,  “Sistem Deteksi  Penyakit  Pengeroposan  Tulang dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation dan  Representasi  Ciri dalam  Ruang  Eigen”,  Jakarta  :  CommIT Vol.2, No.1.
[8] Muttaqin,  A.  dan  Kumala  S.,    2011, “Asuhan  Keperawatan  Gangguan  Sistem Integumen”, Jakarta : Salemba Medika.
[9] Pressman, R. S., 2001, “ Software Engineering  :  A  Practitioner’s  Approach ”, Edisi  5,  McGraw  -  Hill  Companies,  Inc, New York.
[10] Puspitaningrum,  D.,  2006,  “Pengantar Jaringan Saraf Tiruan”, Yogyakarta : Andi.
[11] Shalahudin,  M.  dan  Rosa  A.  S.,  2007,
“Modul Pembelajaran Pemrograman Berorientasi Objek dengan Bahasa Pemrograman  C++,  PHP  dan  Java”,
Bandung : Modula.
[12] Siregar,  R.S.,  2005,  “Atlas  Berwarna Saripati  Penyakit  Kulit”,  Jakarta  : Kedokteran EGC.
[13] Sommerville,
I., 2001, “ Software
Engineering ”, Edisi 6,  Addison Wesley.
[14] Suyanto,  2007,  “ Artificial  Intelligenence ”, Bandung: Informatika.
[15] Yani,  E.,  2005,    “Pengantar  Jaringan  Saraf Tiruan”,  MateriKuliah.Com.
[16] Yuwono,  B.,  2009,    “Perancangan  dan Implementasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk Mendiagnosis  Jenis  Penyakit  Kandungan”, Yogyakarta  :    Jurnal  Teknomatika  Vol.2,
No.1.