Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957

## Analisis Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner dan Bipolar pada Backpropagation dalam Mengklasifikasikan Pasien Kanker Pasca Operasi
Fera Damayanti 1 , Arie Rafika 2 , Rismayanti 3 1,2,3) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan Jl. HM. Joni No 70 Medan Email: 1 feradamayantii@gmail.com , 2 arie.juny@gmail.com, 3 risma.stth@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  penelitian  sebelumnya  tentang  Penerapan  JST  Metode Backpropagation , dalam  Mengklasifikasikan  Pasien  Pasca  Operasi  Kanker  Paru  hasil  klasifikasi didapat  berdasarkan  bentuk  arsitektur  terbaik,  laju  pembelajaran  ( learning  rate ) dan  hanya  menggunakan  satu  fungsi backpropagation yaitu Levenberg-Marquart (trainlm) . Pada penerapan fungsi aktivasi sigmoid biner didapat bahwa arsitektur dengan 20 hidden layer dengan learning rate 0.02 adalah yang terbaik dengan menghasilkan nilai epoch  terkecil  yaitu  21 dan nilai  MSE  sebesar  0,000969.  Pelatihan  dengan  menggunakan fungsi aktivasi sigmoid bipolar didapat bahwa arsitektur dengan hidden layer 14 adalah yang terbaik  dalam  melakukan  klasifikasi  pasien  kanker  paru pasca  operasi  dengan  epochs  27 dan  MSE  0,000895.  Pada  pelatihan  menggunakan  sigmoid  bipolar  ini  dadapat  bawha learning rate tidak berpengaruh pada proses pembelajaran, ini dibuktikan dengan hasil yang diapat  sama  semua  dalam  arsitektur  yang  sama.  Berdasarkan  pelatihan  pada  masing- masing fungsi aktivasi didapat bahwa fungsi aktivasi sigmoid bipolar adalah yang terbaik dalam melakukan pengujian dengan hasil keakuratan pengujian 73,3% dalam melakukan klasifikasi pasien kanker pasca operasi
Kata  kunci: Fungsi  Aktivasi,  Sigmoid  Biner,  Sigmoid  Bipolar,  Jaringan  Syaraf Tiruan

## ABSTRACT
In  previous  research  on  the  Application  of  JST  Backpropagation  Method  in Classifying  Patients  After  Lung  Cancer  Surgery,  classification  results  were  obtained based  on  the  shape  of  the  architecture,  the  best  learning  rate  and  using  only  one backpropagation  function,  namely  Levenberg-Marquart  (trainlm).  In  the  application of binary sigmoid activation function, it is found that the architecture with 20 hidden layers with a learning rate of 0.02 is the best by producing the smallest epoch value of 21  and  MSE  value  of  0.000969.  Training  using  bipolar  sigmoid  activation  function found  that  architecture  with  hidden  layer14  is  the  best  in  classifying  postoperative lung  cancer  patients  with  epoch  27  and  MSE  0.000895.  In  training  using  bipolar sigmoid, it can be seen that the learning rate has no effect on the learning process, this is  evidenced  by the  results  that  are  all the same  on  the  same  architecture.  Based  on training  on  each  activation  function,  it  is  found  that  the  bipolar  sigmoid  activation function is the best in testing with a test accuracy of 73.3% in classifying postoperative cancer patients.
Keywords: Activation Functions, Sigmoid Biner, Sigmoid Bipolar, Artificial Neural Network
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957

## Pendahuluan
Backpropagation merupakan  bagian  dari  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang berlapis banyak, Jaringan Syaraf Tiruan sendiri merupakan model matematis atau model komputasi yang terinspirasi oleh struktur dan atau aspek fungsional jaringan saraf  biologis.(Kurniawan  et  al.,  2019).  Jaringan  saraf  modern  adalah  alat pemodelan data statistik non-linier . Mereka biasanya digunakan untuk memodelkan hubungan  yang  kompleks  antara input dan output atau  untuk  menemukan  pola dalam  data  (Panda  &  Panda,  2020).  Sedangkan Backpropagation adalah  metode umum pengajaran syaraf tiruan bagaimana melakukan tugas yang diberikan (Astuti & Purwaningsih, 2018). Backpropagation banyak digunakan untuk melatih jaringan saraf  feed-forward  untuk  pembelajaran  yang  diawasi  (Purwanta  et  al.,  2020). Backpropagation  banyak  digunakan  untuk  proses  identifikasi,  klasifikasi,    dan peramalan  dengan  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik  (Reddy  &  Mandal,  2022). Backpropagation  melatih  jaringan  untuk  mendapatkan  keseimbangan  antara kemampuan  jaringan  untuk  mengenali  pola  masukkan  yang  serupa  dengan  pola yang dipakai selama pelatihan (Setti & Wanto, 2019).
Dalam proses pembelajaran yang dilakukan Backpropagation, ada beberapa parameter  yang  berperan  dalam  menemukan  hasil  yang  optimal  (Eesa  &  Arabo, 2017).  Salah  satunya  dalam  penelitian  sebelumnya  tentang  Penerapan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Metode Backpropagation Dalam  Mengklasifikasikan  Pasien  Pasca Operasi  Kanker  Paru  hasil  klasifikasi  didapat  berdasarkan  bentuk  arsitektur terbaik,  laju  pembelajaran  (learning  rate)  dan  hanya  menggunakan  satu  fungsi backpropagation  yaitu  Levenberg-Marquart  (trainlm).  Pada  penelitian  berikutnya adalah  Optimasi  Fungsi  Pembelajaran  Backropagation  dalam  Mengklasifikasikan Pasien  Kanker  Paru  Pasca  Operasi  (Fera  Damayanti  &  Rismayanti,  2022).  Pada penelitian tersebut dilakukan pembelajaran Backpropagation untuk bobot-botot yang terdapat di Matlab yaitu Gradient Descent dengan Momentum (traingdm), Gradient
Descent dengan Adaptive Learning Rate (traingda), Resilent Backpropagation(traingrp) dan lain sebagainya.
Fungsi  aktivasi  merupakan  bagian  penting  dalam  tahapan  perhitungan keluaran  dari  suatu  algoritma.  Beberapa  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  dalam jaringan  syaraf  tiruan  adalah  fungsi  identitas,  fungsi  undak  biner,  fungsi  sigmoid biner  dan  fungsi  sigmoid  bipolar  (Julpan  et  al.,  2015).  Fungsi  aktivasi  digunakan untuk  menentukan  keluaran  dari  sebuah  neuron.  Pada  backpropagation  fungsi aktivasi  yang  digunakan  harus  memenuhi  beberapa  syarat,  yaitu:  kontinu,  dapat didiferensialkan dengan mudah dan merupakan fungsi yang tidak turun (Febriadi et al.,  2018).  Perbedaan  pada  setiap  hasil  pembelajaran  juga  akan  terjadi  jika menggunakan  fungsi  aktivasi  yang  berbeda.  Perbedaan  instrument  dalam melakukan proses klasifikasi pada backpropagation mempengaruhi proses dan hasil yang  didapatkan  dalam  melakukan  klasifikasi  (Betaubun  et  al.,  2022).  Untuk mengetahui  fungsi  aktivasi  yang  terbaik  dalam  melakukan  klasifikasi  pada pembelajaran  Backpropagation  maka  dilakukan  analisis  terhadap  fungsi  aktivasi tersebut.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  data  pasien  kanker  paru  pasca  operasi untuk dapat mengklasifikasikan pasien tersebut apakah berhasil dalam operasi atau tidak.
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957

## Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  ada  tujuh  tahapan  dalam  menganalisis  Fungsi  Aktivasi Sigmoid Biner dan Bipolar Pada Backpropagation Dalam Mengklasifikasikan Pasien Kanker Paru Pasca Operasi akan dilakukan yaitu melakukan mendefenisikan serta menganalisa masalah, wawancara  serta studi literatur, merancang desain jaringan syaraf,  impelemntasi  fungsi  aktivasi,  pengujian  dan  menganalisa  hasil.  Tahapan yang akan dilakukan tersebut ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Berdasarkan tahapan penelitian pada gambar 1 maka masing-masing tahapan dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Mendefinisikan dan Menganalisa Masalah Pada  tahap  ini  masalah  yang  akan  di  definisikan  masalah  apa  saja  yang terdapat pada objek penelitian tentang penerapan fungsi  aktivasi algoritma Backpropagation .  Serta  menganalisa  masalah  yang  ditentukan  tersebut maka masalah dapat dipahami dengan baik. Masalah yang timbul sekarang adalah  bagaimana  cara  menganalisa  fungsi  aktivasi  di Backpropagation dalam  mengklasifikasi.  Data  yang  digunakan  adalah  data  pasien  kanker paru pasca operasi.
2. Wawancara dan Analisa Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  wawancara  dengan  pakar  atau  dokter  yang berkaitan  tentang  operasi  pada  pasien  kanker  paru-paru.  Pakar  akan memberikan  masukan  yang  berupa  diagnosa  awal  atau  rekam  medis  yang digunakan  nantinya  dalam  penelitian.  Adapun  data  input  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah hasil dari rekan medis pasien kanker paru pasca operasi.  Yang  mana  hasil  anamnesis  (suatu  teknik  pemeriksaan  yang dilakukan  lewat  wawancara)  dan  pemeriksaan  fisik    para  pasien  akan menjadi input dan output dalam klasifikasi pasien kanker paru dan berikut merupkan data atribut:
Defining and Analyzing Problems
Interviews and Data Analysis
Data Normalization
Designing Neural Network Design
Implementation of activation function
Testing
Analyzing Results
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
a. Diagnosis  kombinasi  spesifik  dari  ICD-10  juga  kode  un1uk beberapa  tumor  primer  dan  skunder  jika  ada  (DGN3,  DGN2, DGN4, DGN6, DGN5, DGN8, DGN1) diinisialisasi menjadi D1. b. Paksa  kapasi1as  vital  _FVC  bernilai  numerik  diinisialisasi menjadi D2.
c. Volume  yang  telah  dihembuskan  pada  akhir  detik  pertama ekspirasi paksa –FEV1 bernilai numerik diinisialisasi menjadi D3.
d. Kinerja  status  –  skala  Zubrod  (PRZ2,  PRZ1,  PRZ0)  diinisialisasi menjadi D4.
e. Nyeri  sebelum  yang  bernilai true atau false dan  diinisialisasi menjadi D5.
f. Hemoptisis  sebelum  operasi  bernilai true atau false dan diinisialisasi menjadi D6
g. Sesak  sebelum  operasi  bernilai true atau false dan  diinisialisasi menjadi D7.
h. Batuk  sebelum  operasi  bernilai true atau false dan  diinisialisasi menjadi D8.
i. Kelemahan  sebelum  Operasi  bernilai true atau false dan diinisialisasi menjadi D9.
j. Ukuran  kanker  asli  dari  1  (terkecil)  ke  4  (terbesar)  (OC11,OC12,
OCI3, OCI4) dan diinisialisai menjadi D10.
k. Tipe  2  DM-  diabetes  melitus  bernilai true atau false dan diinisialisasi menjadi D11.
l. Penyakit  Arteri  Perifer  bernilai true atau false dan  diinisialisasi menjadi D12.
m. Merokok bernlai true atau false dan diinisialisasi menjadi D13.
n. Usia pada waktu operasi dan diinisialisasi menjadi D14.
o. Resiko  untuk  1  tahun  masa  bertahan  hidup  bernilai False (F)  –
bernilai True (T)  jika  meninggal  dan  diinisialisai  menjadi Risk atau Y.
Dari  kumpulan  atribut  diatas  yang  digunakan  sebagai  data masukan  adalah  point  a  sampai  n  sedangkan  poin1  o  yang merupakan  resiko  pasien  setelah  operasi  kanker  paru  merupkan bagian dari output .
3. Normalisasi Data
Data  yang  diperoleh  belum  dapat  gunakan  secara  langsung  pada  proses pelatihan  dan  pengujian  arsitektur  Jaringan  Syaraf    tiruan  yang  dibuat, data-data  tersebut  nilainya  harus  di  normalisaikan  lagi  terlebih  dahulu. Normalisasi  adalah  proses  penskalaan  nilai  atribut  dari  data  sehingga  bisa terletak pada rentang tertentu (Damayanti et al., 2023). Pada peneli1ian ini menggunakan  fungsi  aktivasi Sigmoid Biner  dan  bipolar,  maka  nilai-nilai yang  akan  digunakan  pada  Jaringan  Syaraf  tiruan  nantinya  haruslah bernilai(0 ,1) dan (-1,  1) (Tambunan et al., 2022). Rumus normalisasi sesuai dengan Rumus
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
Dengan  catatan,  rujukan  nilai  untuk  menentukan  nilai maximum dan minimum adalah perkolom (masing-masing D), karena setiap kolom pada tabel memiliki satuan yang berbeda-beda.
Tabel 1. Hasil Normalisasi Data
Data D1 D2 D3 D4  D5 D6 D7  D8  D9 D10 D11  D12  D13  D14  Risk 1 0.100  0.291  0.113  0.5  0.1 0.1 0.1  0.9  0.9  0.900 0.1 0.1 0.9 0.47 0.1 2 0.233  0.383  0.110  0.1  0.1 0.1 0.1  0.1  0.1  0.367 0.1 0.1 0.9 0.32 0.1 3 0.233  0.269  0.112  0.5  0.1 0.1 0.1  0.9  0.1  0.100 0.1 0.1 0.9 0.45 0.1 4 0.233  0.433  0.123  0.1  0.1 0.1 0.1  0.1  0.1  0.100 0.1 0.1 0.1 0.37 0.1 5 0.233  0.212  0.100  0.9  0.1 0.9 0.1  0.9  0.9  0.100 0.1 0.1 0.9 0.68 0.9 6 0.233  0.219  0.110  0.5  0.1 0.1 0.1  0.9  0.1  0.100 0.1 0.1 0.1 0.32 0.1 7 0.233  0.554  0.126  0.5  0.1 0.1 0.1  0.9  0.1  0.367 0.9 0.1 0.9 0.45 0.9 8 0.100  0.346  0.117  0.5  0.1 0.1 0.1  0.9  0.1  0.100 0.1 0.9 0.9 0.56 0.9 9 0.233  0.341  0.119  0.9  0.1 0.1 0.1  0.9  0.9  0.100 0.1 0.1 0.9 0.6 0.1 10 0.233  0.191  0.113  0.5  0.1 0.1 0.1  0.9  0.1  0.100 0.1 0.1 0.9 0.37 0.1 .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., 98 0.633  0.319  0.116  0.9  0.1 0.1 0.1  0.9  0.1  0.100 0.1 0.1 0.9 0.72 0.1 99 0.233  0.246  0.839  0.5  0.1 0.1 0.9  0.9  0.1  0.100 0.1 0.1 0.9 0.37 0.1 100 0.233  0.597  0.122  0.5  0.1 0.9 0.9  0.9  0.1  0.367 0.1 0.1 0.9 0.58 0.9
4. Merancang Desain Jaringan Syaraf Tiruan
Pada tahap ini akan dibuat rancangan Jaringan Syaraf Tiruan berdasarkan hasil  analisa  dan  data  yang  telah  terkumpul  di  atas.  Rancangan  arsitektur dibuat dengan untuk mengetahui berapa input layer , hidden layer dan output layer yang digunakan
5. Implementasi fungsi aktivasi sebelum  dilakukan  pembelajaran  dan  pengujian  maka  pada  tahapan  ini diterapkan  fungsi  aktivasi  sigmoid  biner  dan  bipolar.  Fungsi  Aktivasi merupakan  fungsi  pengelolahan  jumlah  data  input  menjadi  data  output.
Berikut  Rancangan  arsitektur  dan  fungsi  aktivasi  akan  di  impelementasi dengan memanfaatkan software Matlab. Data 100 pasien kanker paru pasca operasi  yang  telah  dibagi  menjadi  70  data  latih  dan  30  data  uji  diproses menggunakan matlab dengan menerapkan algoritma backpropagation.
6. Pengujian
7. Dari proses pembelajaran yang di lakukan Backpropagation maka terbentuk arsitektur,  bobot  dan  bias  yang  optimal  dalam  melakukan  pengujian.    Data uji akan di uji coba pada jaringan yang telah di buat. Data uji adalah 30 data pasien kanker paru pasca operasi.
8. Menganalisa Hasil
Hasil  keluaran  yang  didapatkan  perlu  dianalisa  untuk  mengetahui  tingkat keakuratannya.  Dari  hasil  pengujian  akan  menghasilkan  sebuah  pola kecenderungan  yang  dapat  dianalisa.  Kemudian  pola  tersebut  diverifikasi untuk  dilihat  apakah  sesuai  atau  sudah  menjawab  permasalahan.  Dengan
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
mengetahui fungsi aktivasi mana yang terbaik dalam melakukan klasifikasi pada studi kasus pasien kanker paru pasca operasi.

## Hasil dan Pembahasan
Setelah data pasien kanker paru selesai di normalisasi maka akan dilakukan pelatihan  dengan  menggunakan  data  yang  ada  Pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan algoritma Backpropagation . Dan juga akan dilakukan pengujian terhadap Arsitektur Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  membandingkan  fungsi  pembelajaran  yang  mana yang  tingkat  akurasi  pengenalan  pola  yang  paling  sesuai  atau  mendekati  dengan target. Pada proses ini data dibagi menjadi dua bagian yaitu data pelatihan dan data pengujian.  Data pelatihan merupakan data  70 rekam medis pasien. Sedangkan 30 data  rekam  medis  pasien  yang  lain  akan  menjadi  data  yang  diuji  apakah backpropagation dapat  mengenali  pengklasifikasian  pasien  yang  akan  diujikan. Dalam  melakukan  pelatihan  atau  pembelajaran  pada  data  maka  akan  dibuat  skenario sebagai berikut.
1. Hidden layer yang digunakan adalah  14, 20 , 32 dan 70
2. Masing-masing  fungsi  pembelajaran  akan  melatih  data  menggunakan hidden layer yang telah ditentukan.
3. Pada pelatihan dan pengujian data menggunakan  l earning rate 0,01;  0,02;
0,03;  0,1;  0,2;  dan 0,3  serta  maksimal epochs =  1000.000 dan  menggunakan software  Matlab mengasilkan  bobot-bobot  untuk  di hidden  layer dan output layer serta  nilai  bias  di  masing-masing layer tersebut.  Sebelum  dilakukan proses  pelatihan,  tetapkan  terlebih  dahulu  parameter-parameter  yang digunakan  dalam  proses  pelatihan.  Adapun  parameter-parameter  yang diperlukan pada arsitektur ini adalah sebagai berikut: net.trainParam.lr=0.02 net.trainParam. epoch s=1000000m net.trainParam.goal= 1e-3 net.trainParam.show=1000 net = train(net,p,t)
Untuk  mengoptimalkan  suatu  arsitektur Backpropagation kita  harus  berusaha meneliti  bagaimana  parameter-parameter  jaringan  dibuat  sehingga  menghasilkan jumlah  iterasi  ( epochs )  yang  relatif  lebih  sedikit  dan  luaran  atau  output  memiliki nilai  mendekati  target.  Memodifikasi  pengujian  pelatihan  digunakan  untuk mengetahui parameter mana yang baik digunakan dalam sebuah arsitektur. Begitu juga dengan memodifikasi arsitektur serta fungsi pembelajaran untuk mendapatkan pelatihan yang dapat mengenali klasifikasi pasien dengan baik.

## Proses Pelatihan
Untuk  mengolah  data  pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan algoritma Bacpropagation di Matlab menggunakan  tahapan–tahapan  perintah sebagai berikut (Widodo et al., 2017) :
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
1. Membuat jaringan backpropagation dengan perintah :
a. net=newff(minmax(p),[,1], {‘logsig’,’logsig’},’trainlm’) untuk fungsi aktivasi biner dan
b. net=newff(minmax(p),[,1], {‘tansig’,’tansig’},’trainlm’) untuk fungsi aktivasi bipolar
2. Melihat bobot dari input layer ke hidden layer dengan perintah : net.iw{1};
3. Melihat bobot dari hidden layer ke output layer dengan perintah : net.lw{2};
4. Melihat bias dari input ke hidden layer dengan perintah ; net.b{1};
5. Melihat bias dari hidden layer ke output layer dengan perintah : net.b{2};
6. Melihat output yang  dihasilkan  jaringan, error dan performance dengan perintah :
[y,Pf,Af,e,perf];
7. Melakukan training terhadap Jaringan Syaraf Tiruan dengan perintah : net = train(net,p,t);
Ada  beberapa  parameter  pelatihan  yang  kita  atur  sebelum  pelatihan dilakukan.  Dengan  memberi  nilai  yang  diinginkan  pada  parameter-parameter tersebut kita dapat memperoleh hasil yang lebih optimal.
1. net.trainParam.show;
Dipakai  untuk  menampilkan  frekuensi  perubahan Means  Squred  Error ( MSE) default : 25 epochs .
2. net.trainParam.epochs;
Dipakai untuk menentukan jumlah epoch s maksimal pelatihan ( default : 100 epoch s)
3. net.trainParam.goal;
Dipakai untuk menentukan batas nilai MSE agar iterasi dihentikan. Iterasi akan berhenti jika MSE < batas yang ditentukan dalam net.trainParam.goal atau jumlah epoch s mencapai batas yang ditentukan dalam net.trainParam.epochs .
4. net.trainParam.Ir;
Dipakai untuk menentukan laju pemahaman ( α = learning rate ). Default -nya = 0,01. Semakin besar nilai α , semakin cepat pula proses pelatihannya. Akan tetapi jika α terlalu besar, maka algoritma menjadi tidak stabil dan mencapai titik minimum lokal.
Dari berberapa proses pelatihan data menggunakan Matlab maka akan dilakukan 2 kali percobaan dalam mengimplementasikan fungsi aktivasi yaitu pada saat fungsi aktivasi sigmoid biner dan fungsi aktivasi sigmoid bipolar. Berikut ini adalah fungsi aktivasi yang digunakan pada masing-masing layer di Matlab.
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
Tabel 2 Fungsi Aktivasi
No. Fungsi Aktivasi Hidden Layer Output Layer 1. Sigmoid Biner Logsig Logsig 2. Sigmoid Bipolar Tansig Tansig
Pada tabel 2 dijelaskan bahwa fungsi aktivasi pada masing-masing layer backpropgatioan.

## Pelatihan Menggunakan Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner
Pelatihan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner pada hidden layer dan output layer  pada  matlab  menggunakan  fungsi  logsig  pada  masing-masing  layernya.  Berikut adalah hasil pelatihan pada data dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pelatihan Pada Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner Arsitektur Ir Goal MSE Epochs 14-14-1 0,01 Meet 0,000992 37 14-14-1 0,02 Meet 0,000553 32 14-14-1 0,03 Meet 0,000954 40 14-14-1 0,1 Meet 0,001 1277 14-14-1 0,2 Meet 0,000961 24 14-14-1 0,3 Meet 0,000991 25 14-20-1 0,01 Meet 0,000947 31 14-20-1 0,02 Meet 0,000969 21 14-20-1 0,03 Meet 0,000917 31 14-20-1 0,1 Meet 0,000939 29 14-20-1 0,2 Meet 0,000958 24 14-20-1 0,3 Meet 0,000893 24 14-32-1 0,01 Meet 0,000992 24 14-32-1 0,02 Meet 0,000566 52 14-32-1 0,03 Meet 0,000829 26 14-32-1 0,1 Meet 0,000872 24 14-32-1 0,2 Meet 0,000922 23 14-32-1 0,3 Meet 0,000814 27 14-70-1 0,01 Meet 0,000907 29 14-70-1 0,02 Meet 0,000907 29 14-70-1 0,03 Meet 0,000103 473 14-70-1 0,1 Meet 0,00096 29 14-70-1 0,2 Meet 0,000975 42 14-70-1 0,3 Meet 0,000907 29
Pada  tabel  3  hasil  dari  pelatihan  data  pasien  kanker  pasca  operasi didapat  bahwa arsitektur    14-20-1  yang  berarti  hidden  20  dengan  learning  rate  0,02  menghasilkan  nilai epoch terkecil yaitu 21 dan nilai MSE sebesar 0,000969. Maka pada pelatihan data dengan
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid  biner  ini  arsitektur  tebaik  adalah  14-20-1  dengan learning rae 0.02.

## Pelatihan Menggunakan Fungsi Aktivasi Sigmoid Bipolar
Pelatihan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid bipolar pada hidden layer dan output layer  pada  matlab  menggunakan  fungsi  tansig  pada  masing-masing  layernya.  Berikut adalah hasil pelatihan pada data dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid bipolar.
Tabel 4. Hasil Pelatihan Pada Fungsi Aktivasi Sigmoid Bipolar Arsitektur Ir Goal MSE Epochs 14-14-1 0,01 Meet 0,000707 29 14-14-1 0,02 Meet 0,000895 27 14-14-1 0,03 Meet 0,000895 27 14-14-1 0,1 Meet 8,95E-04 27 14-14-1 0,2 Meet 0,000895 27 14-14-1 0,3 Meet 0,000895 27 14-20-1 0,01 Meet 0,000927 37 14-20-1 0,02 Meet 0,000927 37 14-20-1 0,03 Meet 0,000927 37 14-20-1 0,1 Meet 0,000927 37 14-20-1 0,2 Meet 0,000927 37 14-20-1 0,3 Meet 0,000927 37 14-32-1 0,01 Meet 0,000805 69 14-32-1 0,02 Meet 0,000805 69 14-32-1 0,03 Meet 0,000805 69 14-32-1 0,1 Meet 0,000805 69 14-32-1 0,2 Meet 0,000805 69 14-32-1 0,3 Meet 0,000805 69 14-70-1 0,01 Meet 0,000981 70 14-70-1 0,02 Meet 0,000981 70 14-70-1 0,03 Meet 0,000981 70 14-70-1 0,1 Meet 0,000981 70 14-70-1 0,2 Meet 0,000981 70 14-70-1 0,3 Meet 0,000981 70
.
Pada  tabel  4  hasil  pelatihan  data  pasien  kanker  paru  pasca  operasi  didapat  bahwa arsitektur  14-14-1  adalah  yang  terbaik  dalam  melakukan  klasifikasi  pasien  kanker  paru pasca operasi dengan epochs 27 dan MSE 0,000895. Pada pelatihan menggunakan sigmoid bipolar ini dadapat bawha learning rate tidak berpengaruh pada  proses pembelajaran, ini dibuktikan dengan hasil yang diapat sama semua dalam arsitektur yang sama.
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957

## Pengujian Dengan Menggunakan Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner
Berdasarkan  hasil  dari  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan backpropagation dalam mengklasifikasikan pasien kanker paru pasca operasi maka pengujian pasien kanker paru pasca operasi juga menggunakan fungsi pembelajaran TRAINLM  dengan  arsitektur  terbaik.  Pengujian  30  data  pasien  kanker  paru  pasca operasi  berdasarkan  dari  data  set  Wroclaw  Medical  University  Poland.  Dari  100 data, 70 digunakan untuk data pelatihan ( training ) dan 30 data pengujian ( testing ).
Tabel 5. Hasil Pengujian Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner
Data D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10
D11 D12 D13 D14 Y Hasil 71 0,233  0,398  0,120 0,5 0,1 0,9 0,1 0,1 0,1 0,100 0,1 0,1 0,1 0,36 0,1 0,1 72 0,233  0,419  0,118 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,9 0,1 0,9 0,64 0,1 0,9 73 0,233  0,406  0,122 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,52 0,1 0,1 74 0,367  0,900  0,150 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,100 0,1 0,1 0,1 0,23 0,1 0,1 75 0,233  0,597  0,126 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,39 0,1 0,1 76 0,233  0,383  0,120 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,900 0,1 0,1 0,9 0,16 0,9 0,1 77 0,233  0,105  0,104 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,9 0,100 0,1 0,1 0,9 0,56 0,1 0,1 78 0,233  0,319  0,129 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,5 0,9 0,9 79 0,233  0,169  0,105 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,37 0,1 0,1 80 0,233  0,319  0,113 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,1 0,76 0,1 0,9 81 0,233  0,433  0,121 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,44 0,1 0,1 82 0,233  0,127  0,108 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,900 0,1 0,1 0,9 0,45 0,1 0,1 83 0,233  0,355  0,108 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,52 0,1 0,1 84 0,233  0,284  0,116 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,100 0,9 0,1 0,1 0,5 0,1 0,1 85 0,233  0,540  0,126 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,32 0,1 0,1 86 0,233  0,447  0,120 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,44 0,1 0,1 87 0,233  0,651  0,136 0,1 0,1 0,1 0,9 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,1 0,34 0,1 0,1 88 0,233  0,198  0,112 0,5 0,1 0,1 0,9 0,1 0,1 0,367 0,1 0,9 0,9 0,58 0,1 0,1 89 0,500  0,255  0,109 0,9 0,1 0,9 0,1 0,9 0,9 0,100 0,1 0,1 0,9 0,72 0,1 0,1 90 0,233  0,282  0,829 0,5 0,9 0,9 0,9 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,71 0,1 0,9 91 0,367  0,405  0,120 0,5 0,1 0,9 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,79 0,1 0,9 92 0,233  0,241  0,112 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,68 0,1 0,9 93 0,233  0,419  0,117 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,47 0,9 0,1 94 0,233  0,861  0,144 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,31 0,1 0,1 95 0,233  0,112  0,105 0,9 0,1 0,1 0,1 0,9 0,9 0,367 0,1 0,1 0,9 0,9 0,1 0,1 96 0,233  0,590  0,129 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,37 0,1 0,1 97 0,367  0,255  0,112 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,63 0,9 0,1 98 0,633  0,319  0,116 0,9 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,72 0,1 0,1 99 0,233  0,246  0,839 0,5 0,1 0,1 0,9 0,9 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,37 0,1 0,9 100 0,233  0,597  0,122 0,5 0,1 0,9 0,9 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,58 0,9 0,1
Dari  hasil  pengujian  pada  table  5  diatas  diketahui  dari  30  data  yang  diuji terdapat  10  data  yang  salah,  maka  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  metode
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
backpropagation dapat  mengklasifikasikan  pasien  pasca  operasi  kanker  paru  pada data penghujian dengan tingkat persentasi sebagai berikut Keakuratan = (jumlah data yang benar / jumlah data  ) * 100 % Keakuratan = (20/30 ) * 100 % Keakuratan = 66,7 %

## Pengujian Dengan Menggunakan Fungsi Aktivasi Sigmoid Bipolar
Pengujian  fungsi  aktivasi  sigmoid  bipolar  menggunakan  data  yang  sama dengan  sigmoid  biner  yaitu  30  data  pasien  kanker paru  pasca  operasi  berdasarkan dari data set Wroclaw Medical University Poland. Dari 100 data. Berikut hasil dari pengujian menggunakan fungsi aktibasi sigmoid bipolar.
Tabel 6. Hasil Pengujian Data Menggunakan Fungsi Aktivasi Bipolar
Data D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 D11  D12  D13  D14 Y Hasil 71 0,233  0,398  0,120 0,5 0,1 0,9 0,1 0,1 0,1 0,100 0,1 0,1 0,1 0,36 -1 -1 72 0,233  0,419  0,118 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,9 0,1 0,9 0,64 -1 1 73 0,233  0,406  0,122 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,52 -1 -1 74 0,367  0,900  0,150 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,100 0,1 0,1 0,1 0,23 -1 -1 75 0,233  0,597  0,126 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,39 -1 -1 76 0,233  0,383  0,120 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,900 0,1 0,1 0,9 0,16 1 -1 77 0,233  0,105  0,104 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,9 0,100 0,1 0,1 0,9 0,56 -1 -1 78 0,233  0,319  0,129 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,5 1 -1 79 0,233  0,169  0,105 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,37 -1 -1 80 0,233  0,319  0,113 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,1 0,76 -1 -1 81 0,233  0,433  0,121 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,44 -1 -1 82 0,233  0,127  0,108 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,900 0,1 0,1 0,9 0,45 -1 -1 83 0,233  0,355  0,108 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,52 -1 -1 84 0,233  0,284  0,116 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,100 0,9 0,1 0,1 0,5 -1 1 85 0,233  0,540  0,126 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,32 -1 -1 86 0,233  0,447  0,120 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,44 -1 -1 87 0,233  0,651  0,136 0,1 0,1 0,1 0,9 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,1 0,34 -1 -1 88 0,233  0,198  0,112 0,5 0,1 0,1 0,9 0,1 0,1 0,367 0,1 0,9 0,9 0,58 -1 -1 89 0,500  0,255  0,109 0,9 0,1 0,9 0,1 0,9 0,9 0,100 0,1 0,1 0,9 0,72 -1 -1 90 0,233  0,282  0,829 0,5 0,9 0,9 0,9 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,71 -1 -1 91 0,367  0,405  0,120 0,5 0,1 0,9 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,79 -1 -1 92 0,233  0,241  0,112 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,68 -1 -1 93 0,233  0,419  0,117 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,47 1 -1 94 0,233  0,861  0,144 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,31 -1 -1 95 0,233  0,112  0,105 0,9 0,1 0,1 0,1 0,9 0,9 0,367 0,1 0,1 0,9 0,9 -1 -1 96 0,233  0,590  0,129 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,37 -1 -1 97 0,367  0,255  0,112 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,63 1 -1 98 0,633  0,319  0,116 0,9 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,72 -1 -1 99 0,233  0,246  0,839 0,5 0,1 0,1 0,9 0,9 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,37 -1 -1 100 0,233  0,597  0,122 0,5 0,1 0,9 0,9 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,58 1 -1
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
Hasil  dari  pengujian  tabel  6  di  atas,  diketahui  bahwa  dari  30  data  yang diujikan terdapat 8 data yang salah, sehingga jaringan syaraf tiruan dengan metode backpropagation dapat mengklasifikasikan pasien kanker pasca operasi pada fungsi sigmoid bipolar dengan tingkat presentase sebagai berikut.
Akurasi = (jumlah data yang benar / total data) * 100% Akurasi = (22/30) * 100% Akurasi = 73,3

## Simpulan
Dari beberapa skenario pelatihan terhadap fungsi aktivasi dalam mengklasifikasikan pasien pasca operasi kanker paru dengan mengubah-ubah jumlah unit di hidden layer menjadi 14,20,32,dan 40  dan  mengubah learning  rate menjadi  0,01;  0,02;  0,03  0,1;  0,2  dan  0,3  .  Pada  penerapan  fungsi aktivasi  sigmoid  biner  didapat  bahwa  arsitektur  dengan  20 hidden  layer dengan learning  rate 0.02 adalah  yang  terbaik  dengan  menghasilkan  nilai  epoch  terkecil  yaitu  21  dan  nilai  MSE  sebesar 0,000969. Pelatihan dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid bipolar didapat bahwa arsitektur dengan hidden layer 14 adalah yang terbaik dalam  melakukan klasifikasi pasien kanker paru pasca operasi  dengan  epochs  27  dan  MSE  0,000895.  Pada  pelatihan  menggunakan  sigmoid  bipolar  ini dadapat bawha learning rate tidak berpengaruh pada proses pembelajaran, ini dibuktikan dengan hasil  yang  diapat  sama  semua  dalam  arsitektur  yang  sama.  Berdasarkan  pelatihan  pada  masing- masing  fungsi  aktivasi  didapat  bahwa  fungsi  aktivasi  sigmoid  bipolar  adalah  yang  terbaik  dalam melakukan pengujian dengan hasil keakuratan pengujian 73,3% dalam melakukan klasifikasi pasien kanker  pasca  operasi.  Sedangkan  sigmoid  bipoar  mengasilkan  keakuratan  66,7%  dalam mengklasifikasi pasien kanker paru pasca operasi.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas Harapan Medan yang telah  memberikan  dukungan  finansial  melalui  dana  Penelitan  dan  Pengabdian Universitas Harapan Medan.

## Daftar Pustaka
Astuti,  B.  S.  F.,  &  Purwaningsih,  T.  (2018).  Deep  learning  application  using neural network  classification  for  cyberspace  dataset  with  backpropagation  algorithm and log-linear models. Jurnal Informatika , 12 (1), 1. https://doi.org/10.26555/jifo.v12i1.a8566
Betaubun,  R.  M.  N.,  Pawan,  E.,  &  Yuliasih,  E.  (2022).  Face  Recognition  with Backpropagation  Artificial  Neural  Networks  Using  the  Sigmoid  Activation Function. International  Journal  of  Computer  and  Information  System  (IJCIS) , 3 (3), 121–126. https://doi.org/10.29040/ijcis.v3i3.82
Damayanti,  F.,  Sundari,  S.,  &  Liza,  R.  (2023).  Analisis  Laju  Pembelajaran  Pada Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Bencana  Alam  Akibat  Cuaca  Ekstrim. Jurnal Unitek , 16 (1), 61–70. https://doi.org/10.52072/unitek.v16i1.553
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
Eesa, A. S., & Arabo, W. K. (2017). A Normalization Methods for Backpropagation: A Comparative  Study. Science  Journal  of  University  of  Zakho , 5 (4),  319. https://doi.org/10.25271/2017.5.4.381
Febriadi,  B.,  Zamzami,  Z.,  Yunefri,  Y.,  &  Wanto,  A.  (2018).  Bipolar  function  in backpropagation  algorithm  in  predicting  Indonesia’s  coal  exports  by  major destination  countries. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 420 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/420/1/012087 Fera  Damayanti,  &  Rismayanti,  R.  (2022).  Optimasi  Fungsi  Pembelajaran Backpropagation  dalam  Mengklasifikasikan  Pasien  Kanker  Paru  Pasca Operasi. Jurnal Unitek , 15 (1), 49–58. https://doi.org/10.52072/unitek.v15i1.335 Julpan, Nababan, E. B., & Zarlis, M. (2015). Analisis Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner dan  Sigmoid  Bipolar  Dalam  Algoritma  Backpropagation  Pada  Prediksi Kemampuan Siswa. Jurnal Teknovasi , 02 (1), 103–116.
Kurniawan,  E.,  Wibawanto,  H.,  &  Widodo,  D.  A.  (2019).  Implementasi  Metode Backpropogation  dengan  Inisialisasi  Bobot  Nguyen  Widrow  untuk  Peramalan Harga  Saham. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 6 (1),  49. https://doi.org/10.25126/jtiik.201961904
Panda, S., & Panda, G. (2020). Fast and improved backpropagation learning of multi- layer  artificial  neural  network  using  adaptive  activation  function. Expert Systems , 37 (5), 1–17. https://doi.org/10.1111/exsy.12555 Purwanta, I. P. B. D., Dewi, N. P. N. P., & Adi, C. K. (2020). Backpropagation Neural Network for Book Classification Using the Image Cover. International Journal of Applied Sciences and Smart Technologies , 2 (2), 89–106. https://doi.org/10.24071/ijasst.v2i2.2653
Reddy,  B.  A.,  &  Mandal,  D.  (2022).  Detection  of  Lung  cancer  using  Digital  image Processing  techniques  and  Artificial  Neural  Networks. Journal  of  Physics: Conference Series , 2327 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/2327/1/012078 Setti,  S.,  &  Wanto,  A.  (2019).  Analysis  of  Backpropagation  Algorithm  in  Predicting the  Most  Number  of  Internet  Users  in  the  World. Jurnal  Online  Informatika ,
3 (2), 110. https://doi.org/10.15575/join.v3i2.205
Tambunan,  F.,  Purba,  E.  N.,  &  Sitompul,  J.  N.  (2022).  Bipolar  Approach  in Recognition of Gorga Batak Patterns with the Hebbian Method. Jurnal Mantik , 5 (36), 2729–2734.
Widodo, A. P., Sarwoko, E. A., & Firdaus, Z. (2017). Akurasi Model Prediksi Metode Backpropagation  Menggunakan  Kombinasi  Hidden  Neuron  Dengan  Alpha. Matematika , 20 (2), 79–84.