## Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi
Volume 04 Number 02, 01 oktober 2022, pp. 47-64 e-ISSN : 2721-1800 pISSN : 2722-0907 doi.org/10.54209/jatilima.v4i02.310 Homepage : https://journal.cattleyadf.org/index.php/jatilima/index
Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Menganalisis Algoritma Kohonen Untuk Pengenalan Pola Penyakit Paru
Article Info ABSTRACT Article history: Algoritma  Kohonen  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation dalam  pengenalan  pola  penyakit  paru  dalam  mempercepat  proses pembelajaran  (training)  yang  signifikan  dan  klasifikasi  yang  akurat dalam  mengenali  pola  suatu  penyakit.  Algoritma  Backpropagation merupakan  salah  satu  algoritma  pembelajaran  supervised  learning, yaitu  pembelajaran  yang  membutuhkan  pengawasan  dalam  proses pembelajarannya.  Pada  supervised  learning  terdapat  pasangan  data input  dan  output  yang  dipakai  untuk  melatih  Jaringan  Syaraf  Tiruan hingga diperoleh bobot penimbang (weight) yang diinginkan. Dalam penelitian ini, dalam pengenalan pola penyakit paru yaitu: Pneumonia dan  TBC  Paru-paru.  Penulis  menggunakan  2  data  input  yang  sama dan  data  yang  satu  dilatih  menggunakan  algoritma  backpropagation dimana  pembobotannya  secara  random  dan  data  yang  kedua  dilatih menggunakan  algoritma  backpropagation  tapi  pembobotannya menggunakan algoritma Kohonen. Dari hasil penelitian yang penulis lakukan,  dengan  pembobotan  menggunakan  kohonen  dan  dilatih dengan  algoritma  backpropagation  ternyata  dapat  mempercepat proses  pembelajaran (training)  dalam  mengenali  suatu  pola  penyakit paru.
Received Augt 16, 2022
Revised Sept 19, 2022 Accepted Oct 01, 2022

## Keywords:
Penyakit Paru, Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation, Kohonen (SOM)
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Corresponding Author:

## Pranoto Siregar
Universitas Putra Indonesia “YPTK” , Padang, Indonesia Email Address: Pranoto.Siregar@gmail.com

## 1. Pendahuluan
Salah satu  teknik komputasi  yang dikelompokkan dalam AI adalah jaringan syaraf tiruan  (Artificial  Neural  Network).  Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  salah  satu  sistem pemrosesan yang dirancang dan dilatih untuk memiliki kemampuan seperti yang dimiliki oleh  manusia  dalam  menyelesaikan  persoalan  yang  rumit  dengan  melakukan  proses belajar melalui perubahan bobot sinapsisnya. Jaringan syaraf mensimulasi struktur proses- proses otak (fungsi syaraf biologis) dan kemudian membawanya kepada perangkat lunak kelas baru yang dapat mengenali pola-pola yang kompleks serta belajar dari pengalaman- pengalaman masa lalu.
Jaringan saraf tiruan Self Organizing Maps (SOM) atau disebut juga dengan jaringan Kohonen  telah  banyak  dimanfaatkan  untuk  pengenalan  pola  baik  berupa  pola  penyakit, citra,  suara,  dan  lain-lain.  Jaringan  SOM  sering  pula  digunakan  untuk  ekstraksi  ciri (feature) pada proses  awal  pengenalan pola.  Ia mampu  mereduksi dimensi  input pola ke jumlah  yang  lebih  sedikit  sehingga  pemrosesan  komputer  menjadi  lebih  hemat.
Penggunaan  algoritma  Kohonen  pada  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation  diharapkan dapat menghasilkan hasil yang jauh lebih baik pada proses pelatihan (traning) yang dapat mempercepat dalam pengenalan pola suatu penyakit.

## 2. Metode

## Rancangan Penelitian
Adapun tujuan penelitian ini adalah menganalisa algoritma kohonen pada Jaringan syaraf tiruan  backpropagation  untuk  mempercepat  proses  pembelajaran  (training)  yang signifikan dan klasifikasi yang akurat dalam mengenali pola suatu penyakit.

## a. Algoritma Backpropagation
Algoritma  pelatihan  Backpropagation  Neural  Network  (BPNN)  pertama  kali dirumuskan  oleh  Werbos  dan  dipopulerkan  oleh  Rumelhart  &  Mc.Clelland.  Pada supervised  learning  terdapat  pasangan  data  input  dan  output  yang  dipakai  untuk melatih JST hingga diperoleh bobot penimbang (weight) yang diinginkan.
Pelatihan Backpropagation meliputi 3 fase:
1) fase propagsi maju (feedforward) pola pelatihan masukan. Pola masukan dihitung maju mulai dari layer masukan hingga layer keluaran dengan fungsi aktivasi yang ditentukan;
2) fase  propasi  mundur  (backpropagation)  dari  error  yang  terkait.  Selisih  antara keluaran  dan  target  merupakan  kesalahn  yang  terjadi.  Kesalahan  tersebut dipropagasi mundur, dimulai dari garis yang berhubungan langsung dengan unit- unit dilayar keluaran;
3) fase  modifikasi  bobot.  Ketiga  tahapan  tersebut  diulangi  terus-menerus  sampai mendapatkan  nilai  error  yang  diinginkan.  Setelah  training  selesai  dilakukan, hanya tahap pertama yang diperlukan untuk memanfaatkan jaringan syaraf tiruan tersebut.  Kemudian,  dilakukan  pengujian  terhadap  jaringan  yang  telah  dilatih. Pembelajaran  algoritma  jaringan  syaraf  membutuhkan  perambatan  maju  dan diikuti dengan perambatan mundur.
b. Prosedur Pelatihan Backpropagation
Seperti  halnya  jaringan  syaraf  yang  lain,  pada  jaringan  feedfoward  (umpan  maju) pelatihan  dilakukan  dalam  rangka  perhitungan  bobot  sehingga  pada  akhir  pelatihan akan  diperoleh  bobot-bobot  yang  baik.  Selama  proses  pelatihan,  bobot-bobot  diatur secara iteratif untuk meminimumkan error (kesalahan) yang terjadi. Error (kesalahan) dihitung berdasarkan rata-rata kuadrat kesalahan (MSE). Rata-rata kuadrat kesalahan juga  dijadikan  dasar  perhitungan  unjuk  kerja  fungsi  aktivasi.  Sebagian  besar pelatihan untuk jaringan feedfoward (umpan maju) menggunakan gradien dari fungsi aktivasi  untuk  menentukan  bagaimana  mengatur  bobot-bobot  dalam  rangka meminimumkan  kinerja.  Gradien  ini  ditentukan  dengan  menggunakan  suatu  teknik yang disebut backpropagation.
Pada  dasarnya,  algoritma  pelatihan  standar  backpropagation  akan  menggerakkan bobot  dengan  arah  gradien  negatif.  Prinsip  dasar  dari  algoritma  backpropagation adalah memperbaiki bobot-bobot jaringan dengan arah yang membuat fungsi aktivasi menjadi turun dengan cepat.
Langkah-langkah yang dilakukan pada prosedur pelatihan adalah:
Langkah  01  :  Inisialisasi  bobot  keterhubungan  antara  neuron  dengan  menggunakan bilangan acak kecil (-0.5 sampai +0.5).
Langkah  1  :  Kerjakan  langkah  2  sampai  langkah  9  selama  kondisi  berhenti  yang ditentukan tidak dipenuhi.
Langkah 2 : Kerjakan langkah 3 sampai langkah 8 untuk setiap pasangan pelatihan.

## Propagasi maju
Langkah 3 : Setiap unit masukan (xi, i  =  1,….,  n)  menerima  sinyal  masukan  xi,  dan menyebarkannya ke seluruh unit pada lapisan tersembunyi
Langkah  4  :  Setiap  unit  tersembunyi  (xi,  I  =  1,…….,p)  jumlahkan  bobot  sinyal masukannya :
z _ in j = vo j +  x i v ij i = 1
v oj =  bias  pada  unit  tersembunyi  j  aplikasikan  fungsi  aktivasinya  untuk menghilangkan  sinyal  keluarannya,  zj  =  f  (z_inj),  dan  kirimkan  sinyal  ini keseluruh unit pada lapisan diatasnya (unit keluaran)
Langkah  5  :  tiap  unit  keluaran  (yk,  k  =  1,…….m)  jumlahkan  bobot  sinyal masukannya :
y _ in k = wo k +  z j w jk j = 1 wok = bias pada unit keluaran k dan aplikasikan fungsi aktivasinya untuk menghitung sinyal keluarannya,
y k = f(y_in k )

## Propagasi balik
Langkah  6  :  tiap  unit  keluaran  (yk,  k  =  1,…..,m)  menerima  pola  target  yang  saling berhubungan pada masukan pola pelatihan, hitung kesalahan informasinya, hitung koreksi bobotnya (digunakan untuk mempengaruhi wjk nantinya),
 k = ( t k − y k ) f '( y _ in k )  w jk =  k z j
hitung koreksi biasnya (digunakan untuk mempengaruhi wok nantinya)
 wo k =  k dan kirimkan δk ke unit-unit pada lapisan dibawahnya,
Langkah  7  :  Setiap  unit  lapisan  tersembunyi  (zj,  j  =  1,…..p)  jumlah  hasil  perubahan masukannya (dari unit-unit lapisan diatasnya),
m  _ in j =   k w jk k = 1 kalikan dengan turunan fungsi aktivasinya untuk menghitung informasi kesalahannya,
 j =  _ in j f '( z _ in j )  v ij =  j x
koreksi bias
 vo j =  j j
Langkah 8 : Update bobot dan bias pada hubungan antar lapisan
doi.org/10.54209/jatilima.v4i02.310
w jk ( baru ) = w jk ( lama ) +  w jk v ij ( baru ) = v ij ( lama ) +  v ij
Langkah 9
: Tes kondisi terhenti
c. Algoritma Kohonen
Jaringan  Kohonen  telah  banyak  dimanfaatkan  untuk  pengenalan  pola  baik  berupa pola/citra, suara, dan lain-lain. Jaringan SOM sering pula digunakan untuk ekstraksi ciri (feature) pada proses awal pengenalan pola. Ia mampu mereduksi dimensi  input pola  ke  jumlah  yang  lebih  sedikit  sehingga  pemrosesan  komputer  menjadi  lebih hemat.
Prinsip  kerja  dari  algoritma  SOM  adalah  pengurangan  node-node  tetangganya (neighbor), sehingga pada akhirnya hanya ada satu node output yang terpilih (winner node).  Pertama  kali  yang  dilakukan  adalah  melakukan  inisialisasi  bobot  untuk  tiap- tiap node dengan nilai random. Setelah diberikan bobot random, maka jaringan diberi input  sejumlah  dimensi  node/neuron  input.  Setelah  input  diterima  jaringan,  maka jaringan  mulai  melakukan  perhitungan  jarak  vektor  yang  didapatkan  dengan menjumlah selisih/jarak antara vektor input dengan vektor bobot.
Secara matematis dirumuskan :
𝑑 𝑗 = ∑(𝑥 𝐼 (𝑡) − 𝑤 𝑖𝑗 (𝑡)) 2 𝑛−1 𝑖=0 d. Langkah-langkah Algoritma Kohonen Berikut merupakan langkah-langkah algoritma Kohonen :
0 : Inisialisasi bobot : Wij
Set parameter-parameter tetangga Set parameter learning rate
1 : Kerjakan jika kondisi berhenti bernilai FALSE
a. Untuk setiap vektor input x, kerjakan :
1) Untuk setiap j, hitung : boboti=∑i(Wij–Xi)2
2) Bandingkan boboti untuk mencari bobot terkecil
3) Untuk boboti terkecil, ambil Wij (lama) untuk mendapatkan : Wij(baru) = Wij(lama) + α (xi – Wij(lama))
b. Perbaiki learning rate
(baru) = 0,5 * α
c. Kurangi radius ketetanggaan pada waktu-waktu tertentu, dengan cara meng- update nilai boboti
d. Tes kondisi berhenti (min error atau maxepoch terpenuhi).

## Proses penelitian
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  dari  gejala  umum  Pneumonia  atau  radang paru- paru dan TBC Paru-paru atau Tuberkulosis paru-paru yang diambil dari   Sumber: R. Kurniawan dan S. Hartati, Jurnal: "Sistem Pendukung Keputusan Klinis ", internet dan buku-buku  yang  mendukung  tanpa  menggunakan  proses  uji  mikroskopis,  foto  thoraks atau rontgen.
Data input yang digunakan :

## Pranoto Siregar
a. Berdasarkan Umur dan Jenis Kelamin
b. Berdasarkan gejala penyakit
c. Berdasarkan lingkungan dan kebiasaan
a. Data set berdasarkan Umur dan Jenis Kelamin
Dalam penilaian ini yang menjadi tolak ukur adalah dari segi umur dan jenis kelamin pasien,  keduanya  berpengaruh  langsung  pada  jenis  penyakit  pasien.  Untuk  penilaian pasien dengan umur yang lebih tua memiliki tingkat rentan lebih tinggi dibandingkan dengan  umur  pasien  yang  relative  lebih  muda.  Berdasarkan  jenis  kelamin  pasien, dimana kasus laki-laki lebih sering terjangkit kanker paru lebih besar dari pada pasien berjenis kelamin wanita. Umur dan jenis kelamin pasien dijadikan bagian dari inputan jaringan  syaraf  buatan  yang  akan  menentukan  pola  penyakit  kanker  paru,  bentuk penilaian secara spesifik dapat disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Penilaian Kriteria identitas pasien berdasarkan Umur dan Jenis Kelamin
Identitas pasien Skala/Ket Penilaian < 20 Thn 0,06 20 – 35 thn 0.07 Umur/Usia 36 – 50 thn 0.08 51 – 65 thn 0.09 > 65 thn 1 Jenis Kelamin Pria 0.1 Wanita 0.05
Tabel 2. Penilaian Kriteria identitas pasien berdasarkan Pneumonia (radang paru-paru)
Gejala Penyakit Skala/Net Penilaian Tidak Batuk 0 Ringan (< 25 ml / 24 Jam) 0.007 Batuk Sedang (25 -250 ml / 24 Jam) 0.008 Berat (250-600 ml / 24 Jam) 0.009 Masif ( >600 ml / 24 Jam 0.01 Tidak Batuk 0 Ringan (< 25 ml / 24 Jam) 0.008 Batuk yang di sertai sulit bernafas Sedang (25 -250 ml / 24 Jam) 0.009 Berat (250-600 ml / 24 Jam) 0.01 Masif ( >600 ml / 24 Jam) 0.02 Hasil  Rontgen  dada  menunjukkan  ada bagian  yang  berwarna  putih-putih  di bagian kiri atau kanan paru Ya 0.08 Tidak 0 Terdeteksi  ada  bakteri  atau  jamur  pada pengujian sampel dahak (sputum) Ya 0.07 Tidak 0 Hasil tes darah menunjukkan Ya 0.06
peningkatan sel darah putih dengan dominasi netrofil untuk pneumonia yang disebabkan infeksi bakteri Tidak 0 Kesulitan bernapas disertai gejala sianosis sentral Ya 0.02 Tidak 0 Sulit Minum Ya 0.01 Tidak 0 Terdengar napas yang kasar, dan jika diperiksa dengan stetoskop akan terdengar suara yang lemah. Ya 0.01 Tidak 0 Tabel 3. Penilaian Kriteria identitas pasien berdasarkan TBC Paru Gejala Penyakit Skala/Net Penilaian Tidak batuk 0 Ringan 0.05 Batuk Darah Sedang 0.06 Berat 0.07 Masif 0.08 Demam Ya 0.2 Tidak 0 Sesaknafas Ya 0.05 Tidak 0 Sakit dada persisten Ya 0.02 Tidak 0 Suara serak/Perau Ya 0.01 Tidak 0 Ujung jari membesar dan terasa sakit Ya 0.01 Tidak 0 Berat badan menurun dan kehilangan nafsu makan Ya 0.02 Tidak 0 Tabel 4. Penilaian Kriteria identitas pasien berdasarkan Lingkungan dan Kebiasaan
Lingkungan dan Kebiasaan Skala Nilai Perokok Ya 0.1 Tidak 0 Lokasi T T dekat Pabrik, atau daerah polusi tinggi Ya 0.1 Tidak 0 Riwayat anggota keluarga penderita penyakit paru Ya 0.1 Tidak 0
Untuk setiap penilaian kriteria akan di berikan bobot sesuai dengan keinginan sipembuat. Di  sini  untuk  kriteria  penilaian  identitas  pasien  karena  tidak  terlalu  signifikan mempengaruhi  diagnosa  maka  diberikan  bobot  20%,  penilaian  gejala  penyakit  diberikan bobot 50% penilaian diberikan bobot lebih tinggi karena dianggap sangat mempengaruhi diagnosa  secara  signifikan,  penilaian  lingkungan  dan  kebiasaan  pasien  diberikan  bobot 30% ,dan bentuk represenasi bobot sistem ini disajikan pada tabel 5.
Data set Bobot Umur dan jenis kelamin 20 % Gejala penyakit 50 % Lingkungan dan kebiasaan 30 %

## b. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Pada  permasalahan  ini  arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  digunakan  adalah Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  banyak  lapisan  (multilayer)  dengan  algoritma Backpropagation, yang terdiri dari:
1) Lapisan masukan (input) dengan 20 simpul (x1, x2, …., x20).
2) Lapisan  tersembunyi  (Hidden)  dengan  jumlah  simpul  ditentukan  oleh  pengguna (Z1, Zn).
3) Lapisan keluaran (Output) dengan 1 simpul (Y).
INPUT HIDDEN LAYER
OUTPUT
Gambar 1. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan Pengenalan Pola
Keterangan :
1) X = 20
2) Z = 2
3) Y = 1
4) Learning rate (α)  = 0,01
5) Error maximum  = 0,001
6) Jumlah Data Training = 30
7) Epoch Maximum  = 1500
8) Momentum = 1
c. Pembobotan Awal
Untuk melakukan training terhadap data maka jumlah hidden layer, harus diisi terlebih dahulu. Untuk inisialisasi bobot awal dapat dipilih metode Kohonen, jika tidak dipilih
maka  sistem  akan  melakukan  pembobotan  secara  random  menggunakan  algoritma backpropagation.  Untuk  menghentikan  program  maka  terdapat  2  cara  yang  dapat digunakan yaitu dengan menentukan Epoch dan bobot error telah tercapai.
Sebelum pengisian data maka pembobotan dan pengisian konstanta dilakukan terlebih dahulu.  Pada  tahap  pembobotan  akan  dihitung  bobot  dan  bias  yang  akan  digunakan untuk pelatihan.
Pada  tahap  pembobotan  ini  jika  dilakukan  dengan  memilih  pembobotan  metode random  maka  bobot  yang  diperoleh  akan  digunakan  untuk  feedforward  (arus  maju). Pada tahap feedforward akan menerima sinyal masukan Xi (data yang mempengaruhi pengenalan  penyakit  paru).  Sinyal  masukan  yang  diterima  akan  dikalikan  dengan bobot  pada  satu  node  dari  input  layer  menuju  hidden  layer  ditambah  dengan  bias. Setelah  tahap  ini  dilakukan  pada  masing-  masing  node  pada  hidden  akan  dihasilkan sinyal  bobot  pada  satu  node  hidden  layer.  Untuk  menghitung  sinyal  output  pada hidden layer digunakan fungsi aktivasi sigmoid dan threshold untuk hidden layer.
Setelah itu akan menjumlahkan bobot dari sinyal input sehingga didapat sinyal output dari output layer yang sudah diaktifkan. Sinyal yang diperoleh dari output layer akan dihitung error-nya dengan mengurangkan dengan data target. Selisih pengurangannya disebut dengan nilai error. Nilai error harus dicari nilainya lebih kecil dari batas error yang digunakan. Jika nilainya masih diatas batas error maka dilakukan koreksi bobot dan  bias,  koreksi  bobot  dan  bias  dilakukan  untuk  mengurangi  nilai  error  sehingga sistem  menemukan  pola  untuk  mendapatkan  target.  Selanjutnya  bobot  yang  dapat menemukan pola untuk prediksi akan disimpan.
Pada  tahap  pengujian  bobot  yang  diperoleh  pada  saat  pembobotan  akan  digunakan untuk  menguji  sistem,  apakah  sistem  sudah  dapat  menemukan  target.  Pengujian dilakukan sampai diperoleh error paling rendah atau yang mendekati target.
Adapun gambar saat dilakukan pembobotan adalah seperti gambar 2.
Gambar 2. Program Saat dilakukan Pembobotan
Dari gambar 2 dapat dilihat bobot-bobot yang digunakan dari setiap input yang dibuat
berdasarkan penilaian kriteria yangdiperoleh dari faktor resiko tinggi sampai terendah dengan penilaian secara spesifik atas dasar referensi dokter spesialis paru.
Dalam penilaian dari segi umur dan jenis kelamin pasien, kasus laki-laki lebih sering terjangkit kanker paru dari pada pasien berjenis kelamin wanita. Oleh karena itu bobot jenis kelamin  laki-laki dibuat lebih tinggi  dari pada jenis kelamin  perempuan. Bobot keseluruhan dibuat 20%.
Penilaian kriteria lingkungan dan kebiasaan pasien diperoleh dari faktor resiko tinggi. Merokok  yang  aktif  sangat  mempengaruhi  gejala  penyakit  paru,  begitu  juga  dengan lokasi  tempat  tinggal  dan  faktor  keturunan.  Oleh  karena  itu  bobot  masing-masing dibuat tinggi, yaitu 0.1. Bobot keseluruhan dibuat 30%.
Dalam  penilaian  kriteria  gejala  penyakit  merupakan  yang  menjadi  perhatian  utama dalam menentukan jenis  penyakit paru dan dianggap sangat  mempengaruhi  diagnosa secara signifikan karena itu diberi bobot keseluruhan sampai 50%.
d. Pengisian Nilai Bias
Setelah  selesai  melakukan  pembobotan  maka  ditentukan  nilai  bias  yang  akan digunakan dari input layer menuju hidden layer.
Gambar 3. Program saat dilakukan Pengisian Nilai Bias
e. Input Data
Dan  setelah  selesai  melakukan  pembobotan  dan  pengisian  konstanta  maka  data  di input ke form pelatihan.
Gambar 4. Program saat dilakukan Input Data
Pada saat menginput data, harus diperhatikan metode yang digunakan karena apabila tidak  dipilih  antara  backpropagation  dengan  Kohonen  maka  akan  secara  otomatis sistem  menggunakan  metode  Backpropagation.  Pastikan  semua  data  diisi  sesuai dengan keadaan pasien, dan setelah selesai diisi maka pilih tombol save maka sistem akan menyimpan data yang telah diinput.
f. Training Data
Setelah  dilakukan  pembobotandan  input  data  maka  langkah  selanjutnya  adalah  data dilatih.  Proses  pelatihan  akan  berhenti  jika  pada  awal  ditentukan  jumlah  epoch maksimum dan apabila batas error telah tercapai. Pada saat proses training data dipilih maka sistem akan menunjukkan epoch terakhir dan batas error pada epoch akhir. Pada proses pelatihan yang dilakukan akan menunjukkan nilai  error pada setiap data yang diprediksi.  Semua  bobot  yang  telah  ditentukan  harus  disimpan.  Cara  menyimpan bobot harus benar-benar teliti dimana bobot harus disimpan ditempat yang sama dean dengan nama yang sama. Kesalahan penyimpanan bobot  akan mengakibatkan sistem menggunakan  bobot  yang  tidak  tepat  yaitu  sistem  akan  menggunakan  bobot  yang sudah  tersimpan  terlebih  dahulu.  Adapun  proses  pada  saat  dilatih  dan  saat  disimpan dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Program saat dilakukan Pelatihan
Pada sistem ini ada 20 nilai yang akan dilatih. Setiap proses pelatihan dilakukan akan ditunjukkan  jumlah  iterasi  pada  setiap  data  yang  diprediksi  untuk  mendapatkan  pola yang tepat. Pada proses pelatihan ini juga ditunjukkan nilai error pada setiap data yang diprediksi.  Setelah  melakukan  pelatihan  data  dengan  model  jaringan  yang  telah ditentukan,  maka  akan  dihasilkan  output  data  yang  merupakan  pola  terbaik  dalam mendekati  nilai  ideal  yang  diinginkan.  Dari  setiap  data  yang  dilatih  akan menghasilkan nilai output yang berbeda sehingga dapat dijadikan pola data pada data test  yang  lainnya,  harapannya  agar  nilai  output  yang  dihasilkan  pada  saat  pelatihan sama  dengan  nilai  output  yang  di  hasilkan  pada  saat  menggunakan  data  test sesungguhnya.
Pada penelitian ini, nilai output hasil pelatihan yang dihasilkan model jaringan syaraf yang dipilih ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Pola Output Pelatihan

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam kedua metode yang digunakan, nilai bobot dan bias sangat berperan penting untuk mengenal pola yang digunakan.

## Pranoto Siregar
Analisis terhadap bobot dapat dilihat dari 2 jenis bobot yang digunakan yaitu:
a. Bobot dari input layer menuju hidden layer
Semakin besar nilai bobot dari lapisan input menuju hidden layer, maka sinyal output yang dihasilkan hidden layer akan meningkat.  Hal  ini akan membuat  informasi error semakin kecil.
b. Bobot dari hidden layer menuju output layer
Perubahan  nilai  bobot  dari  hidden  layer  menuju  output  layer  memberikan  pengaruh yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  perubahan  bobot  dari  lapisan  input  menuju hidden layer. Bobot dari hidden layer menuju lapisan output dikalikan dengan sinyal keluaran  dari  hidden  layer.  Sinyal  keluaran  hidden  layer  telah  mendapatkan  nilai tambahan dari nilai input yang merupakan dari data pengenalan pola.
1) Pengaruh Bias
Untuk  meningkatkan  sinyal  keluaran  dari  suatu  lapisan  maka  salah  satu  cara adalah dengan menambah bias. Penambahan bias dari lapisan input menuju hidden layer akan menambah nilai bobot pada hidden layer.

## 2) Pengujian Terhadap Program
Langkah terakhir adalah melakukan pengujian pengenalan pola dengan menginput jumlah  hidden  layer  yang  sama  pada  saat  dilakukan  pengujian.  Pada  tahap  akhir ini diharapkan data testing yang diinput akan terklasifikasi pada kelas yang benar.
Pada saat  proses  pengujian dilakukan  akan ditunjukkan nilai  prediksi pengenalan pola yang dihasilkan. Pada program ini pola paru-paru pneumonia dibuat target 1 dan  Paru-paru  TBC  dibuat  target  0.8,  sehingga  setiap  gejala  penyakit  paru  yang dimasukkan dapat dikenali jenis penyakitnya. Jenis penyakit paru-paru Pneumonia hampir  semua  ditemukan  pada  iterasi  46  dan  47,  ini  dikarenakan  akibat  range target  antara  penyakit  paru-paru  pneumonia  dan  Paru-paru  TBC  hanya  0.2,  yaitu antara  0.8  sampai  1,  sedangkan  penyakit  Paru-paru  TBC  nilai  targetnya  berada antara  0.01  sampai  0.79,  sehingga  jumlah  iterasi  sampai  ribuan  sesuai  dengan jumlah epoch yang ditentukan.
3) Pengujian dengan algoritma Backpropagation
Data  yang  ada  dijadikan  training  set,  data  uji  dimasukkan  secara  manual  pada sistem  berdasarkan  gejala  yang  dialami  pasien.  Data  tersebut  diolah  dengan menggunakan  algoritma  Backpropagation  untuk  mengetahui  jarak  terdekat  data testing dengan data training, agar diketahui prediksi penyakit yang diderita pasien, apakah  termasuk  Pneumonia  (radang  paru-  paru)  atau  TBC  Paru-paru (Tuberkulosis paru-paru).
Pada  percobaan  ini  data  yang  digunakan  sebagai  data  training  berjumlah  35  data dengan  menggunakan  data  training.  Hasil  dari  percobaan  tersebut  disajikan  pada gambar 7 :
Gambar 7. Hasil Pengujian dengan algoritma Backpropagation Di tampilkan menggunakan grafik :
Gambar 8. Hasil Pengujian dengan algoritma Backpropagation dalam bentuk Grafik.
Dari  grafik  diatas  dapat  dilihat  bahwa  penyakit  paru-paru  pneumonia  lebih  cepat ditemukan dari pada penyakit Paru-paru TBC.
4) Pengujian dengan Algoritma Kohonen pada JST Backpropagation
Di  percobaan  ini  juga  menggunakan  data  yang  dimasukkan  secara  manual  pada sistem  berdasarkan  gejala  yang  dialami  pasien.  Data  tersebut  diolah  dengan menggunakan algoritma Kohonen pada pembobotannya dan setelah itu dilanjutkan menggunakan  algoritma  Backpropagation  agar  diketahui  prediksi  penyakit  yang diderita pasien, apakah termasuk Pneumonia atau TBC Paru-paru.
Data  yang  digunakan  sebagai  data  training  berjumlah  35  data.  Hasil  dari percobaan tersebut disajikan dalam gambar berikut ini :
Gambar 9. Hasil Percobaan dengan algoritma Kohonen
Ditampilkan dalam bentuk Grafik :
Gambar 10. Hasil Percobaan dengan algoritma Kohonen dalam bentuk Grafik
Hasil  pencobaan  yang  dilakukan  dengan  metode  Kohonen  lebih  baik  dari  pada algoritma backpropagation dimana dengan menggunakan algoritma ini jauh lebih cepat  mengenali pola penyakit. Setelah dianalisis bahwa hal ini dipengaruhi  oleh beberapa hal antara lain :
a) Jumlah node pada input layer
Jumlah node pada input layer sangat mempengaruhi nilai bobot dan bias yang dihasilkan dengan metode ini. Jumlah node pada input layer adalah tergantung pada jumlah input dari data yang diteliti.
b) Jumlah node pada hidden layer
Jumlah  node  pada  hidden  layer  sangat  berpengaruh  dalam  menentukan  nilai
bobot dan bias. Jika jumlah node pada hidden layer semakin besar maka faktor skala  juga  akan  semakin  besar.  Jika  faktor  skala  besar  maka  nilai  bobot  juga akan  bertambah  dan  interval  bias  dari  input  layer  menuju  hidden  layer  akan semakin besar juga.
c) Nilai awal yang digunakan.
Nilai  awal  yang  digunakan  dalam  metode  Kohonen  dapat  bertambah  atau berkurang  dimana  metode  Kohonen  akan  menyesuaikan  untuk  pengenalan pola.
5) Hasil  Pengujian  Dengan  Penggabungan  Algoritma  Backpropagation  dengan Algoritma Kohonen
Dari  Penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  didapat  hasil  bahwa  algoritma Kohonen pada Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation jauh lebih cepat dibanding dengan  hanya  menggunakan  algoritma  Backpropagation.  Dapat  dilihat  pada gambar grafik di bawah ini:
Gambar 11. Hasil Percobaan dengan penggabungan Algoritma Kohonen dengan Algoritma Backpropagation
Dari gambar 11 dapat dianalisis bahwa antara hasil dari metode Backpropagation dengan  metode  Kohonen  pada  JST  Backpropagation  jauh  berbeda.  Dimana  hasil metode  Kohonen  pada  JST  Backpropagation  jauh  lebih  baik  yaitu  lebih  cepat mengenali  pola  penyakit  dari  pada  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation.  Hal  ini  diakibatkan  karena  pembobotan  awal  yang  dilakukan dengan  metode  Backpropagation  berada  dalam  interval  -1  sampai  dengan  1. Sedangkan  metode  yang  dilakukan  dengan  algoritma  kohonen  nilai  awalnya berada  pada  interval  -0.5  sampai  dengan  0.5.  Hal  ini  disebabkan  karena  metode Kohonen  akan  menyesuaikan  bobot  awalnya  untuk  pengenalan  pola,  sehingga bobot  awal  dapat  bertambah  maupun  berkurang  dari  nilai  awal.  Dengan pembobotan awal menggunakan metode Kohonen maka jumlah jumlah node pada hidden  layer  akan  menentukan  besar  biasyang  akan  digunakan  dari  input  layer menuju  hidden  layer.  Dan  juga  dengan  menggunakan  metode  Kohonen,  dapat memperkecil nilai error, dapat dilihat seperti tabel 6.
Tabel 6. Tabel Perbandingan Nilai Error Pada Algoritma Backpropagation dan Algoritma Kohonen Dengan Bobot Awal : 0.5
ERROR (Y) NO Zin_1 Zin_2 Backpropagation Kohonen pada Backpropagation 1 0.0794 0.2364 0.6378 0.5636 2 0.0434 0.1824 0.6755 0.6235 3 0.0841 0.2138 0.6763 0.6237 4 0.1056 0.1918 0.6758 0.6236 5 0.0731 0.2001 0.6191 0.5634 6 0.0624 0.1698 0.6751 0.6235 7 0.0737 0.2005 0.7353 0.6236 8 0.0727 0.2101 0.6193 0.5635 9 0.0975 0.2266 0.6767 0.6238 10 0.0799 0.1996 0.6759 0.6236 11 0.0902 0.2203 0.6196 0.5635 12 0.1088 0.2175 0.6195 0.5634 13 0.0688 0.1814 0.6184 0.5628 14 0.0691 0.1834 0.6185 0.5633 15 0.0898 0.2097 0.6762 0.6237 16 0.0819 0.2085 0.6425 0.5879 17 0.0799 0.1871 0.7511 0.7057 18 0.0801 0.1926 0.6431 0.6121 19 0.1014 0.1911 0.6527 0.6014 20 0.0721 0.2212 0.6091 0.5418
Hasil  dari  tabel  diatas,  bahwa  hasil  nilai  error  pada  fase  propagasi  maju  (feedforward) antara  data  yang  menggunakan  metode  Backpropagation  dan  data  yang  menggunakan Kohonen  pada  JST  Backpropagation  berbeda,  dimana  tingkat  error  lebih  besar  jika menggunakan  metode  algoritma  Backpropagation.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  perhitungan bobot  awal.  Semakin  besar  nilai  perhitungan  bobot  dari  lapisan  input  menuju  hidden layer,  maka  sinyal  output  yang  dihasilkan  hidden  layer  akan  meningkat.  Hal  ini  akan membuat informasi error semakin kecil.
Tabel 7. Tabel Perbandingan Nilai Error Pada Algoritma Backpropagation dan Algoritma Kohonen Dengan Bobot Awal : -0.5
ERROR (Y) No Zin_1 Zin_2 Backpropagation Kohonen Pada Backpropagation 1 0.075 0.219 0.6961 0.5891 2 0.037 0.174 0.7506 0.6849 3 0.083 0.212 0.7516 0.6824 4 0.099 0.183 0.7509 0.6825 5 0.067 0.192 0.6942 0.6224

## Pranoto Siregar
6 0.059 0.164 0.7151 0.6632 7 0.069 0.197 0.7653 0.6334 8 0.072 0.210 0.6193 0.5635 9 0.096 0.222 0.7714 0.6832 10 0.079 0.199 0.6759 0.6236 11 0.089 0.228 0.6794 0.5933 12 0.104 0.212 0.6592 0.5437 13 0.064 0.178 0.6788 0.5323 14 0.064 0.181 0.6884 0.5939 15 0.087 4 0.2048 0.6969 0.6632 16 0.084 3 0.2126 0.6829 0.5974 17 0.076 3 0.1839 0.7819 0.7092 18 0.078 9 0.1958 0.6924 0.6142 19 0.105 8 0.1967 0.6823 0.6517 20 0.069 6 0.2265 0.6397 0.5624
Hasil  dari  tabel  diatas  bahwa  jika  bobot  awalnya  -0.5,  maka  hasil  nilai  error  pada  fase propagasi  maju  (feedforward)  antara  data  yang  menggunakan  metode  Backpropagation dan  data  yang  menggunakan  Kohonen  pada  JST  Backpropagation  juga  berbeda.  Nilai Zin_1 dan Zin_2  nilainya semakin kecil tetapi  tingkat  error semakin besar dibandingkan dengan  bobot  awal  0.5  .  Tetapi  kalau  dilihat  dari  segi  tingkat  error,  Kohonen  pada Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  lebih  kecil  dari  pada  hanya  menggunakan metode algoritma Backpropagation.

## 4. Kesimpulan
Jaringan  syaraf  tiruan  Backpropagation  dengan  Algoritma  Kohonen  pada  Jaringan syaraf  tiruan  Backpropagation  pada  penelitian  ini  dapat  mengenali  pola  dengan  baik sesuai dengan target. Algoritma Kohonen pada Jaringan Syaraf Tiruam Backpropagation dapat  melakukan  pembelajaran  dan  pengenalan  terhadap  suatu  pola  dengan  tingkat kecepatan  yang  jauh  lebih  tinggi  dari  pada  yang  hanya  menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation.  Dimana  dengan  pembobotan  awal  menggunakan  algoritma Kohonen  mampu  mengurangi  error  dalam  backpropagation  sehingga  hasil  pengenalan pola menjadi lebih akurat dibandingkan dengan pembobotan awal menggunakan random..

## Referensi
[1]. Hasibuan,  A.  (2019).  Analisis  Penggunaan  Metode  Algoritma  Kohonen  pada Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) pada Pengenalan Pola.
[2]. Primawati, A. (2017). Penentuan Cepat Status Kelulusan Matakuliah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Maps (Som) Kohonen.
[3]. Kapita,  S.  N.  (2020).  Aplikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Kohonen  Self  Organizing Map (K-SOM) pada Data Mutu Sekolah. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer), 3(1), 56-61.
[4]. Irawan,  D.  (2018).  Klasifikasi  Gangguan  Pada  Saluran  Transmisi  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Metode  Kohonen.  E-Link:  Jurnal  Teknik  Elektro  dan Informatika, 13(1), 1-13.
[5]. Latifah,  R.,  Efendi,  R.,  &  Erlansari,  A.  (2020).  Rancang  Bangun  Implementasi Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Self  Organizing  Map  Kohonen  Dalam Mengidentifikasi Telapak Tangan Manusia. Rekursif: Jurnal Informatika, 8(2).
[6]. Phonna,  D.,  Azmi,  Z.,  St,  M.,  Pranata,  A.,  Kom,  S.,  &  Kom,  M.  (2020).  Jaringan Syaraf  Tiruan  Pengenalan  Pola  Rambu  Lalu  Lintas  Dengan  Metode  Kohonen. Jurnal SAINTIKOM P-ISSN, 9800, 3456.
[7]. LESMANA,  M.,  Samsuryadi,  S.,  &  Arsalan,  O.  (2019).  PERBANDINGAN JARINGAN  SARAF  PROPAGASI  BALIK  DAN  KOHONEN  SOM  UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT KULIT (Doctoral dissertation, Sriwijaya University).
[8]. Depinta,  L.,  &  Abdullah,  Z.  (2017).  Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  untuk  Deteksi  Penyakit  Tuberculosis  (TB)  Paru  dari  Citra Rontgen. Jurnal Fisika Unand, 6(1), 61-66.
[9]. Kurnia, R., Aini, F., & Elfitri, I. (2014). Deteksi Dini Penyakit Paru secara Mobile Berbasis  Bayesian  Network.  In  PROCEEDINGS  OF  CONFERENCE  ON INFORMATION TECHNOLOGY AND ELECTRICAL ENGINEERING (p. 133).
[10]. Syafria, F., Buono, A., & Silalahi, B. P. (2014). Pengenalan Suara Paru-Paru dengan MFCC  sebagai  Ekstraksi  Ciri  dan  Backpropagation  sebagai  Classifier.  Jurnal  Ilmu Komputer dan Agri-Informatika, 3(1), 27-36.
[11]. Lusiyanti,  D.,  Musdalifah,  S.,  Sahari,  A.,  &  Darmawanti,  Y.  (2022).  Rancang Bangun  Sistem  Clustering  Kualitas  Bawang  Merah  Palu  (Alliumascalonium  L.) Menggunakan  Algoritma  Kohonen.  JURNAL  ILMIAH  MATEMATIKA  DAN TERAPAN, 19(1), 103-110.
[12]. Siregar, S. D., Lestari, L., Ernala, I., Simarmata, D. P., & Nainggolan, A. S. (2019). PENCOCOKAN FOTO

## BERDASARKAN
WAJAH DENGAN
MENGGUNAKAN  METODE  KOHONEN.  Journal  Of  Informatic  Pelita Nusantara, 4(1).
[13]. Azmi,  Z.,  Taufik,  F.,  &  Susilo, B.  (2018).  Implementasi  Jaringan  Kohonen  Dalam Pengenalan  Citra  Huruf  Aksara  Jawa.  Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains Manajemen Informatika dan Komputer), 17(2), 214-217.
[14]. Windarto, A. P., Nasution, D., Wanto, A., Tambunan, F., Hasibuan, M. S., Siregar, M. N. H., ... &  Nofriansyah, D. (2020). Jaringan Saraf Tiruan:  Algoritma Prediksi dan Implementasi. Yayasan Kita Menulis.
[15]. Tambunan, H. S. (2016). Pengenalan Pola HIV dan Aids Menggunakan Algoritma Kohonen  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation.  InfoTekJar:  Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, 1(1), 65-69.
[16]. Windarto, A. P., Nasution, D., Wanto, A., Tambunan, F., Hasibuan, M. S., Siregar, M. N. H., ... &  Nofriansyah, D. (2020). Jaringan Saraf Tiruan:  Algoritma Prediksi dan Implementasi. Yayasan Kita Menulis.