## Implementasi Diagnosa Penyakit Gastritis Pada Anjing Dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Multi Layer Perceptron (Studi Kasus: Sasmita Pet Shop & Clinic)

## Suryati Manihuruk, Muhammad Syahrizal
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: manihuruksuryati03@gmail.com Submitted 16-04-2020; Accepted 25-04-2020; Published 26-04-2020

## Abstrak
Anjing merupakan hewan yang sudah sejak lama dipelihara oleh manusia. Dalam aspek pemeliharaan hewan, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, diantaranya adalah kesehatan. Misalnya bakteri yang ditemukan pada makanan atau air yang dicerna sehingga tanpa disadari hewan tersebut akan mengalami mual dan muntah, Penyakit itu antara lain penyakit gastritis. Penyakit gastritis sama juga dengan penyakit maag. Gastritis berasal dari bahasa Yunani yaitu gastro, yang berarti perut/lambung dan itis yang berarti inflamasi/peradangan. Dari analisa maka diproleh gambaran bahwa jaringan saraf tiruan mendiagnosa penyakit gastritis bisa dilakukan dengan metode multy layer peceptron menggunakan program computer yang sesuai dengan kebutuhan, sehingga pengguna lebih mudah memperoleh hasil diagnose yang lebih baik. Dengan adanya jaringan saraf tiruan mendiagnosa penyakit gastritis ini diharapkan dapat mempermudah dalam melihat nilai  bobot yang di inputkan dan hasil diagnose penyakit gastritis
Kata Kunci : Gastritis, Multi layer perceptron.

## Abstract
Dog is yab animals already has long maintained by humands .in aspect maintenance animals ,there are some hal who need note ,  among others in health  for example bacteria found on food ordigested water so that witout realized animal that is will experience nausea and vomiting,illness that among other diseases gastritis. Gastritis some too with diseases ulcer. Gastritis originated from langu agegreece that is  gastro  ,  witch  means  stomach  and  itis  brarti  inflammation  /  inflammation.  From  analisis  then  obtained  picture  that  network  nerve imitation diagnose gastritis can do with method multi layer perceptron use the appropriate computer program with needs so the user more easyobtain more diagnostic results good. With existence network nerve imitation diagnose gastritis disease expented could make it easier in look value weight in input it and results of diagnosis of the disease.
Keywords : Gastritis, Multi Layer Perceptron.

## 1. PENDAHULUAN
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan representasi  buatan dari  otak manusia yang selalu mencoba mensimulasi  proses pembelajaran  otak  manusia  tersebut.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan  sistem  pemrosesan  informasi  yang  memiliki karakteristik  kemampuan  yang  secara  umum  mirip  dengan  Jaringan  saraf  biologi.  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 masa lalu[1].
Anjing merupakan hewan yang sudah sejak lama dipelihara oleh manusia.. Dalam aspek pemeliharaan hewan, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, diantaranya adalah kesehatan. Misalnya bakteri yang ditemukan pada makanan atau air yang dicerna sehingga tanpa disadari hewan tersebut akan mengalami mual dan muntah, Penyakit itu antara lain penyakit gastritis . Penyakit gastritis sama juga dengan penyakit maag. Gastritis berasal dari bahasa Yunani yaitu gastro , yang berarti perut/lambung  dan itis yang  berarti  inflamasi/peradangan.  Lambung  pada  dasarnya  adalah  sebuah  kantung  otot  dimana makanan dicerna. Ketika makanan masuk kelambung, Asam ini amat korosif sehingga paku pun dapat larut dalam cairan ini.Penyakit Gastritis bukanlah suatu penyakit tunggal, namun beberapa kondisi yang berbeda yang semuanya mempunyai peradangan lapisan lambung[2].
Multy layer peceptron adalah jaringan saraf tiruan feed-forward yang terdiri dari sejumlah neuron yang dihubungkan oleh bobot-bobot penghubung, dan disusun oleh beberapa lapisan agar mempermudah kinerja masyarakat yang memelihara hewan yang dapat menghubungkan segala sinyal yang dapat dihubungkan dari bobot-bobot tersebut[3].
Permasalahan yang banyak dihadapi pecinta anjing, sulitnya untuk mengetahui penyakit anjing sehingga terlambat dalam mendiagnosa penyakit yang diderita dan terkadang menyebabkan kematian.Dan biaya konsultasi yang sangat mahal sehingga tidak dapat dijangkau oleh para pecinta anjing yang ekonominya menengah kebawah, selain itu kurangnya rumah sakit  hewan  khususnya  didaerah  pedesaan  Sehingga  diperlukan  suatu  cara  bagi  pemilik  untuk  mengetahui    penyakit  dan pengobatan  berdasarkan  dari  gejala-gejalanya,.Untuk  itu  dibutuhkan  suatu  system  untuk  mendiagnosa  penyakit  anjing sehingga dapat memberikan solusi yang baik bagi pemelihara.
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Shofwatul Uyun dan Muhammad Fadzlur Volume 2,No. 1, Maret  2013  dengan  penelitian  yang  berjudul  “ pengenalan  wajah  dua  dimensi  menggunakan Multy  Layer  Peceptron berdasarkan nilai PCA dan LDA” dengan digunakannya metode MLP pengenalan wajah sangat mudah bagi manusia tapi bagaimana  system  computer  dapat  mengenal  wajah  manusia  dan  dengan  bantuan  metode  MLP  sehingga  computer  dapat mengenal wajah manuisa dengan bobot nilai gambar yang dimasukkan sehingga dapat membantu untuk pengenalan wajah berdasarkan dua dimensi [3].
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Lukman  dan  Imam  Sunoto  Volume  2  No.1  Agustus2017  yang  berjudul” Komparasi Algoritma Multy Layer Peceptron dan support vector machine dalam pemilihan beasiswa” dengan digunakannya metode  MLP  untuk  menentukan  siswa  yang  berprestasi  berdasarkan  identitas  dan  data  akademik  siswa  sehingga  dapat memberikan masukan pada pihak sekolah untuk mempermudah system dalam memberikan beasiswa[4].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Penyakit Gatritis
Penyakit gastritis sama  juga  dengan  penyakit  maag. Gastritis berasal  dari  bahasa Yunani yaitu gastro ,  yang  berarti perut/lambung  dan itis yang  berarti  inflamasi/peradangan.  Lambung  pada  dasarnya  adalah  sebuah  kantung  otot  dimana makanan dicerna. Ketika makanan masuk kelambung, Asam ini amat korosif sehingga paku pun dapat larut dalam cairan ini.Penyakit Gastritis bukanlah suatu penyakit tunggal, namun beberapa kondisi yang berbeda yang semuanya mempunyai peradangan lapisan lambung[3].

## 2.2 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan syaraf tiruan adalah sistem pemprosesan informasi yang memiliki karakteristik, salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. Istilah buatan ini  digunakan  karena  jaringan  syaraf  diimplementasikan  dengan  menggunakan  program  komputer  yang  mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran[4]. Ada beberapa jenis tipe jaringan syaraf tiruan, namun demikian hampir semuanya memiliki komponen-komponen yang sama. Seperti halnya otak manusia, jaringan syaraf tiruan juga terdiri dari beberapa neuron dan terdapat hubungan antara neuron tersebut .

## 2.3  Metode Multilayer Perceptron
Multilayer perceptron adalah JST yang paling digunakan dalam bidang pendidikan dan aplikasi. Arsitektur dan proses belajar yang sederhana sangat memudahkan untuk dipelajari. Arsitektur MLP diilustrasikan dibawah ini
Gambar 1. MLP dengan empat node pada input layer , satu hidden layer dengan empat node , dan dua node pada output layer .
Banyak  algoritma  yang  diusulkan  untuk  melatih  MLP.  Salah  satu  yang  populer  adalah  algoritma  pelatihan Back Propagation atau Propagasi Balik. Sesuai dengan namanya, algoritma ini melakuka dua tahap perhitungan yaitu perhitungan maju  atau  perhitungan  mundur  untuk  menghitung  galat  antara  keluaran  aktual  dan  target,  dan  perhitungan  mundur  yang mempropagasikan  balik  galat  terebut  untuk  memperbaiki  bobot-bobot  sinaptik  pada  semua  neuron  yang  ada.  Berikut  ini langkah-langkah algoritma pelatihan propagasi balik yaitu [6]. :
1. Defenisikan masalah, misalkan matriks masukan (P) dan matriks target (T).
2. Inisialisasikan,  menentukan  arsitektur  jaringan,  nilai  ambang  MSE  sebagai  kondisi  berhenti,  learning  rate,  serta menetapkan  nilai-nilai  bobot  sinaptik  melalui  pembangkitan  nilai  acak  dengan  interval  nilai  sembarang.  Kita  bisa membangkitkan nilai acak dalam interval [-1,+] atau [-0.5,+0,5] ataupun lainnya. Tidak ada aturan yang baku mengenai interval ini.
3. Pelatihan Jaringan
a. Perhitungan Maju
Dengan  menggunakan  bobot-bobot  yang  telah  ditentukan  pada  inisialisasi  awal  (W1),  kita  dapat  menghitung keluaran dari hidden layer berdasarkan persamaan berikut (misal kita gunakan fungsi aktivasi sigmoid seperti pada persamaan berikut:
A1= 1 1+𝑒 (𝑊1∗𝑃+𝐵1) (1)
Hasil keluaran hidden layer (A1) dipakai untuk mendapatkan keluaran dari output layer, seperti pada persamaan berikut:
A2=W2*A1+B2 (2)
Keluaran dari jarinag (A2) dibandingkan dengan target  yang diinginkan. Selisih nilai tersebut adalah error dari jaringan, seperti persamaan berikut:
E=T-A2 (3)
Sedangkan nilai galat keseluruhan dinyatakan oleh persamaan berikut:
SSE= ⅀ ⅀ E ² . (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sampai saat ini, belum banyak tersedia sebuah sistem yang dapat menerapkan kemampuan/pengetahuan dari seorang dokter hewan dalam melakukan diagnosa penyakit pada anjing .Sehingga dengan adanya jaringan saraf tiruan untuk mendiagnosa penyakit pada sistem pencernaan anjing dapat memudahkan dokter hewan maupun masyarakat dalam melakukan diagnosa penyakit gastritis pada anjing, karena jaringan saraf tiruan dirancang untuk menerapkan kemampuan dan pengetahuan dari seorang  dokter  hewan.  Untuk  mendiagnosa  suatu  penyakit  perlu  diketahui  dahulu  gejala-gejala  penyakit  yang ditimbulkan.Meskipun  hanya  dari  gejala  klinis  (gejala-gejala  yang  terlihat  langsung  maupun  beberapa  penyakit  yang diderita), dokter dapat mengambil suatu kesimpulan berupa penyakit yang diderita.Tetapi ada kalanya tertentu. Jaringan saraf tiruan yang akan dibangun merupakan sebuah aplikasi sistem yang berbasis visual basic 2008, yang di mana program viual basic 2008 ini mudah digunakan untuk semua kalangan, baik untuk membantu para pemelihara anjing dalam berkonsultasi ketika tidak bisa datang secara langsung ke dokter hewan, serta membantu pakar (dokter hewan)ataupun petugas klinik dalam mendiagnosis penyakit gastritis pada anjing dengan waktu yang lebih efisien Berikut ini adalah informasi tentang  gejala-gejala penyakit gastritis pada anjing adalah yaitu :
Tabel 1. data jenis gejala kliniks penyakit gastritis
NO  Nama hewan  Muntah  Nafsu makan turun  Dehidrasi  Lesu  Kembung  demam  Diare  Aktif 1 Dogjy X X x X x 2 Hiro X X X x X 3 Tiffany X x X 4 Dino X X X x X x X 5 Charlie x 6 Lebra X x 7 Dumu X x X 8 Jojo X X x X 9 Maru X X X x X x X 10 Coffe X X x X 11 Summer X x X
Berikut ini adalah  Tabel Gejala dan Bobot Nilai
Tabel 2. Gejala dan Bobot Nilai No Nama Gejala Nilai Bobot Diagnosa 1 Muntah 1 9 2 Nafsu makan turun 5 8 3 Dehidrasi 4 7 4 Lesu 3 3 5 Kembung 2 1 6 Diare 1 2 7 Demam 1 4 8 Aktif 1 8

## 3.1 Penerapan Metode Multy Layer Peceptron
Dalam jaringan saraf tiruan ini akan digunakan penerapan  metode Multy  Layer Peceptron dengan perhitungan menggunakan perhitangan maju. Perlu diingat bahwa di dalam Multylayer peceptron kebenaran sembarang pernyatan hanyalah masalah derajat. Dengan menggunakan bobo-bobot yang telah ditentukan pada inisialisasi awal(W1), kita dapat menghitung keluaran dari hidden layer berdasarkan persamaan berikut(missal kita gunakan aktivasi sigmoid dibawah ini.
A1 = 1 1+𝑒(𝑤1 𝑥 𝑝+𝐵) Hasil keluaran hidden layer(A1) dipakai untuk mendapatkan keluaran dari output layer, seperti pada persamaan berikut: A2 = W2 * A1 + B2
Keluaran  dari  jaringan(A2)  dibandingkan  dengan  target  yang  diinginkan  .Selisih  nilai  tersebut  adalah error (galat)  dari jaringanseperti berikut:
E = T – A2
Sedangkan nilai galat keseluruhan dinyatakan dalam oleh persamaan berikut: SSE = ∑∑ E 2

## Gejala 1
1
1+𝑒(𝑊 1 ∗𝑃+𝐵)
1
1+1(1×9+1) = 1 11 = 0,09
A 2= W2*A+B1  =5*0,09+1 = 1,45 E = T-A2 =9 -1,45 =7,55 SSE =∑∑E 2 =7,55=15.1
Gejala 2 1 1 + 𝑒(𝑤1 𝑥 𝑝 + 𝐵)
1
1 + 1(5 × 8 + 2)
1 43 = 0,02
A 3= W 3 *A2+B2 = 4*1,45+2 = 7.8 E=T-A 2 = 8-1.45 = 6,55 SSE= ∑∑ E 2 = 6,55=13,1
Gejala 3 1 1 + 𝑒(𝑤1 𝑥 𝑝 + 𝐵) 1 1 + 1(4 𝑋 7 + 3)
1 32 = 0,03
A 4= W 4 *A3+B3 = 3*7.8+3 = 26,4 E=T-A 3 = 7-7,8 = 0.8 SSE= ∑∑ E 2 =0,8 = 1,6
Gejala 4 1 1 + 𝑒(𝑤1 𝑥 𝑝 + 𝐵) 1 1 + 1(3𝑋3 + 4)
1 14 = 0,07
A 5= W 5 *A4+B4 =2*0,07+ 4 = 4.14 E=T-A 4 =3-0,07 = 2.93 SSE= ∑∑𝐸2 =2.93=5,86
Gejala 5 1 1 + 𝑒(𝑤1 𝑥 𝑝 + 𝐵) 1 1 + 1(2𝑋1 + 5)
1 8 = 0,12
A 6= W 6 *A5+B5 =1*0,12+ 5= 5.12 E=T-A 5 =-1- 5.12 = 4,12 SSE= ∑∑𝐸2 =4,12= 8.24
Gejala 6 1 1 + 𝑒(𝑤1 𝑥 𝑝 + 𝐵) 1
1 + 1(1𝑋2 + 6)
1 9 = 0,11 A 7= W 7 *A6+B6 =1*0,11+ 6= 6.11 E=T-A 7 =2-6.11 = 4.11 SSE= ∑∑𝐸2 =4.11=8.22
Gejala 7 1 1 + 𝑒(𝑤1 𝑥 𝑝 + 𝐵)
1
1 + 1(1𝑋4 + 7)
1 12 = 0,83 A 8= W 8 *A7+B7 =1*0,83+ 7 = 7.83 E=T-A 2 =4-7.83 = 3.83 SSE= ∑∑𝐸2 =3.83=766
Gejala 8 1 1 + 𝑒(𝑤1 𝑥 𝑝 + 𝐵) 1 1 + 1(1𝑋8 + 8)
1 17 = 0,05
A 1= W 1 *A8+B8 =1*0,05+ 8 = 8.05 E=T-A 2 =8-8.05 = 0,05 SSE= ∑∑𝐸2 =0,05=0.1
Sehingga didapatkan bentuk Hidden layer Multi Layer Perceptron seperti gambar berikut ini:
Gambar 2. Hidden layer Multi Layer Perceptron
. .

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  system  yang  telah  dilakukan.  Adapun  kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  diagnosa  penyakit gastritis pada anjing yaitu:
1.  Dengan menggunakan multi layer perceptron ini pengguna dapat mengetahui gejala-gejala penyakit gastritis pada anjing 2.  Dengan menggunakan sistem ini pengguna dapat  lebih efektif dan efisien dalam mendiagnosa penyakit gastritis pada anjing
3.  Aplikasi ini menggunakan database MySQL dan software bantuan Visual Basic.net 2008 dengan form menu utama, form input data dan form hasil diagnosa penyakit.

## REFERENCES
[1] Idanny Mawarny Butar-Butar, 2017 “Perancangan Simulasi Antrian  Pembayaran Rekening Listrik Dengan Model Multiple Channel Single  Phase Menggunakan Metode Multilevel Queue” ISSN : 2301-9425  Jurnal  Teknik Informatika Vol.16 No.3
[2] Atmodjo, H Marsum Widjojo, Restoran dan Segala Permasalahannya. Yogyakarta : Andi. 2007
[3] Wim J. Winowatan, 2017 “Analisis Kualitas Pelayanan Makanan Dan Minuman Pada Usaha Jasa Pangan” ISSN : 1979-7168 Jurnal Kepariwisataan Vol. 11 No.01
[4] Suyono and Joko, Food Service Management, Bandung: Enhaii Pres.2004
[5] Irzani & A Mulya Astuti,2012 “Optimalisasi Kualitas Layanan Melalui Analisis Antrian Pada Pusat Pelayanan Mahasiswa Di Fakultas Tarbiyah IAIN Mataram’ ISSN : 2085-5893 Jurnalbeta Vol.5 No.2
[6] M Hasija, A Kaushik, S. Kaushika, & M. Barnel, ” D-MMLQ Algorithm for Multi-level Queue Scheduling, “ IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.14 No.7, July 2014
[7] Rosa A.S, and M. Shalahuddin,Rekayasa Perangkat Lunak. Yogyakarta : Andi, 2011
[8] Lindung Dwi Yunus, Implementasi Android SDK Dalam Pembuatan Aplikasi Mobile "Kalkulator Mipa" Untuk Sekolah Menengah Pertama, p. 3, 2012.
[9] Safaat and Nazruddin, Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone Dan Table PC Berbasis Android. Bandung : Informatika, 2012
[10]  M. E. Satyaputra, Alfa, Java For Beginners With Eclipse 4.2 Juno. Jakarta: PT.Alex Media Komputindo, 2012