## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN PASIEN MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING
MACHINE (STUDI KASUS : POLI GIGI RSU DR.

## WAHIDIN SUDIRO HUSODO MOJOKERTO)
Delia Putri Fardani 1) , Eto Wuryanto 2) , Indah Werdiningsih 3)
1)2)3) Program Studi S1 Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga Kampus C.Mulyorejo, Surabaya
2) etowuryanto@gmail.com
Abstrak—  Penelitian  ini  bertujuan  merancang  dan  membangun  sistem  pendukung  keputusan  untuk meramalkan  jumlah  kunjungan  pasien  RSU  Dr.  Wahidin  Sudiro  Husodo  Kota  Mojokerto  dengan menggunakan  metode  Extreme  Learning  Machine  (ELM).  Dengan  adanya    sistem  pendukung  keputusan  ini direktur  Rumah  Sakit  dapat  meramalkan  jumlah  kunjungan  pasien  dan  membantu  dalam  pembuatan kebijakan rumah sakit, mengatur sumber daya manusia dan keuangan, serta mendistribusikan sumber daya material  dengan  benar  khususnya  pada  poli  gigi.  Dalam  rancang  bangun  sistem  pendukung  keputusan  ini dilakukan  dalam  beberapa  tahap.  Tahap  yang  pertama,  pengumpulan  data  untuk  mengidentifikasi  inputan yang dibutuhkan dalam penghitungan metode ELM. Tahap kedua, pengolahan data, data dibagi menjadi data training  dan  data  testing  dengan  komposisi  data  training  sebanyak  80%  (463  data)  dari  total  579  data  dan 20% (116 data) sisanya sebagai data testing yang kemudian di normalisasi. Tahap  ketiga, peramalan jumlah kunjungan  pasien  menggunakan  metode  ELM.  Tahap  terakhir,  perancangan  sistem  menggunakan  sysflow dan  pembangunan  sistem  berbasis  desktop  serta  evaluasi  sistem.  Hasil  penelitian  berupa  aplikasi  sistem pendukung keputusan untuk meramalkan jumlah kunjungan pasien. Dan melalui uji coba menggunakan 116 data testing berdasarkan fungsi aktivasi sigmoid biner dengan jumlah hidden layer sebanyak 7 unit dan Epoch 500 diperoleh hasil optimal MSE sebesar 0.027

## Kata Kunci— Sistem Pendukung Keputusan, Peramalan, Jaringan Syaraf Tiruan, Extreme Learning Machine
Abstract— In this research, a decision support system to predict the number of patients visit RSU Dr. Wahidin Sudiro Husodo Kota Mojokerto was designed and developed using Extreme Learning Machine (ELM) method which aims to assist director in making decision for the hospital, managing human and financial resource, as well  as distributing  material  resource  properly  especially  in  the  Department  of  Dentistry.  The  design  of  this decision support system to predict the number of patients visit with ELM method is divided into several stages. The first stage is to identify the input data collection needed in the calculation method of ELM. The next stage is  processing  the data; the data  is  divided  into  training  data  and testing  data  and then  normalized,  in  which training data is 80% (452 data) and testing 579 data 20% (116 data). The third stage is problem solving using ELM.  The  last  stage  is  the  design  and  development  of  systems  using  sysflow  and  desktop-based  system  that includes  the  implementation  and  evaluation  of  the  system.  The  result  of  this  research  is  an  application  of decision  supporting  system  to  predict  number  of  patients.  By  using  116  testing  data  based  on  the  binary sigmoid  activation  function  using  7  units  of  hidden  layer  and  500  Epoch  then  Optimal  MSE  value  that  was obtained is 0.027.
Keywords— Decision Supporting System, Prediction, Artificial Neural Network, Extreme Learning Machine

## I. PENDAHULUAN
Rumah sakit adalah institusi pelayanan kesehatan  yang  menyelenggarakan  pelayanan kesehatan perorangan yang menyediakan pelayanan  rawat  jalan,  rawat  inap  dan  gawat darurat  (UU  Rumah  Sakit  No.  44  Tahun  2009). Rumah  Sakit  Umum  (RSU)  Dr.  Wahidin  Sudiro Husodo  Kota  Mojokerto  adalah  badan  pelayanan kesehatan  milik  pemerintah  yang  memberikan pelayanan  kesehatan  bagi  masyarakat  Kota Mojokerto.  Pada  pelayanan  rawat  jalan  ada beberapa  poliklinik,  diantaranya  Poli  THT,  Poli Mata, Poli Rehab Medik, Poli Gigi, Poli Paru, Poli
Urologi, Poli Anak, Poli Penyakit dalam, dan Poli Bedah.  Poli  Gigi  adalah  suatu  bentuk  pelayanan kesehatan  gigi  dan  mulut  yang  ditujukan  kepada masyarakat,  keluarga  maupun  perorangan  baik yang sakit maupun yang sehat meliputi peningkatan  kesehatan  gigi  dan  mulut  dan pencegahan penyakit gigi
Ketersediaan  sumber  daya  merupakan  faktor penting yang harus diperhatikan, karena kurangnya  sumber  daya  dapat  mengurangi kepedulian  dan  kualitas  pelayanan  terhadap pasien.  Sumber  daya  yang  ada  khususnya  sumber daya material harus dipersiapkan atau direncanakan untuk menjaga kualitas dari
pelayanan  pihak  rumah  sakit.  Saat  ini    pihak manajemen  poli  gigi  RSU  Dr.  Wahidin  Sudiro Husodo  Kota  Mojokerto  sering  mengalami kesulitan dalam melakukan persiapan dan perencanaan. Fluktuatif dan ketidakpastian jumlah kunjungan  pasien  di  masa  mendatang  pada  poli gigi  RSU  Dr.  Wahidin  Sudiro  Husodo  Kota Mojokerto  menyebabkan  pihak  perencanaan kesulitan untuk memprediksi berapa jumlah pasien yang  akan  datang  sehingga  sering  terjadi  sumber daya  yang  telah  disediakan  tidak  sesuai  dengan yang dibutuhkan.
Teknik  peramalan  (Forecasting)  merupakan alat  atau  teknik  untuk  memperkirakan  suatu  nilai pada masa yang akan datang dengan memperhatikan  data  atau  informasi  masa  lalu maupun  data  atau  informasi  saat  ini.  Peramalan terdiri  atas  suatu  kerangka  kerja  atau  teknik kuantitatif  yang  baku  dan  kaidah  kaidah  yang dapat  dijelaskan  secara  matematis.  Peramalan merupakan  bagian  vital  bagi  setiap  organisasi bisnis  dan  untuk  setiap  pengambilan  keputusan manajemen yang  sangat signifikan  karena peramalan  dapat  menjadi  dasar  bagi  perencanaan jangka panjang perusahaan (Nachrowi, 2004).
Dalam  Artificial  Intellegence  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  adalah  jaringan syaraf tiruan (JST). Kelebihan JST ini adalah pada control  area,  prediksi  dan  pengenalan  pola  serta mampu  menghasilkan  output  yang  mampu mendekati  nilai  sebenarnya.  Sebuah  metode pembelajaran  baru  dalam  JST  bernama  Extreme Learning  Machine  (ELM)  merupakan  JST feedforward dengan single hidden layer atau biasa disebut dengan Single Hidden Layer Feedforward Neural  Networks  (SLFNs).  Selain  itu  ELM  juga memiliki  kelebihan  dalam  learning  speed,  serta mempunyai  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik. Sehingga  diharapkan  dengan  metode  ini  output yang dihasilkan  mampu mendekati kenyataan dan penyelesaian  yang optimal serta  waktu  komputasi yang relatif singkat.
Berdasarkan  kebutuhan  dan  kesulitan  yang  ada di  poli  gigi  di  RSU  Dr.  Wahidin  Sudiro  Husodo Kota  Mojokerto  dalam  meramalkan  jumlah kunjungan  pasien  dan  kemampuan  metode  ELM maka  perlu  kiranya  dilakukan  penelitian  tentang penggunaan  metode  ELM  dalam  meramalkan jumlah  kunjungan  pasien  di  RSU  Dr.  Wahidin Sudiro  Husodo  Kota  Mojokerto  beserta  aplikasi SPK-nya.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Menurut  (Suryadi,  1998),  dalam  sistem pendukung keputusan, proses pengambilan keputusan  terdiri  dari  3  fase  :  Intelligence,  tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian  dari  lingkungan  problematika  serta proses  pengenalan  masalah.  Data  masukan diperoleh,  diproses,  dan  diuji  dalam  rangka
mengidentifikasi  masalah.  Design,  tahap  ini merupakan  proses  menemukan,  mengembangkan dan  menganalisis  alternatif  tindakan  yang  bisa dilakukan  dan  meliputi  proses  untuk  mengerti masalah,  menurunkan  solusi  ndan  menguji kelayakan  solusi.  Choice,  tahap  ini  dilakukan proses  pemilihan  diantara  berbagai  alternatif tindakan yang mungkin dijalankan. Hasil pemilihan  tersebut  kemudian  diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan.
Tahap desain atau perancangan sistem mempunyai  dua  tujuan  yaitu  untuk  :  memenuhi kebutuhan  pemakai  system  dan  memberikan gambaran  yang  jelas  dan  rancang  bangun  yang jelas  lengkap  untuk  nantinya  digunakan  untuk pembuatan  program  komputernya (Hartono, 2005).  Salah  satu  cara  penggambaran  alur  system (System Flow) dapat menggunakan flowchart yang merupakan  suatu  diagram  yang  menampilkan aliran  data  dan  rangkaian  tahapan  operasi  dalam suatu sistem (Widjajanto, 2001).
JST atau Artifcial Neural Network adalah upaya untuk memodelkan pemrosesan informasi berdasarkan  kemampuan  sistem  syaraf  biologis yang  ada  pada  manusia.  Jadi  JST  merupakan jaringan  syaraf  biologis  dipandang  dari  sudut pandang pengolahan informasi. Hal ini dimungkinkan untuk merancang model yang dapat disimulasikan  dan  dianalisis.  Dalam  JST  neuron neuron  dikelompokkan  dalam  lapisan-lapisan (layer).  Umumnya,  neuron-neuron  yang  terletak pada  layer  yang  sama  akan  memiliki  keadaan yang  sama.  Faktor  terpenting  dalam  menentukan kelakuan  suatu  neuron  adalah  fungsi  aktivasi  dan pola  bobotnya.  Pada  setiap  layer  yang  sama, neuron-neuron akan memiliki fungsi aktivasi yang sama.
Dalam (Siang, 2005) dijelaskan bahwa arsitektur jaringan  yang sering dipakai dalam JST adalah  Jaringan  Layar  Tunggal  (single  layer network)  dan  Jaringan  Layar  Jamak  (multi  layer network).  Selain  itu  diterangkan  juga  tentang fungsi  aktivasi  yang  merupakan  aturan  yang memetakan  penjumlahan  input  elemen  pemroses terhadap  outputnya.  Fungsi  ini  adalah  fungsi umum  yang  akan  digunakan  untuk  menentukan keluaran suatu neuron. Tujuan lain dari fungsi ini adalah  untuk  memodifikasi  output  kedalam rentang nilai  tertentu. Fungsi-fungsi aktivasi  yang biasanya  digunakan dalam  sistem Jaringan Syaraf :  Fungsi  Step  Biner,  Fungsi  Sigmoid  Biner  dan Fungsi Sigmoid Bipolar
(Huang,  2006)  mengemukakan  bahwa  metode pelatihan  ELM  merupakan  salah  satu  metode pelatihan  yang  relative  baru  di  JST  dan  termasuk metode  pelatihan  terawasi.  Metode-metode  JST yang  telah  ada  memiliki  kelemahan  dalam  hal learning  speed  karena  semua  parameter  pada jaringan ditentukan secara iteratif dengan menggunakan suatu metode pembelajaran.
Parameter  yang  dimaksud  adalah  bobot  input  dan bias  yang  menghubungkan  antara  layer  satu dengan layer yang lain. Pada metode ELM, bobot input  dan  bias  mula-mula  ditentukan  secara random.  Setelah  itu,  untuk  mencari  bobot  akhir menggunakan Moore-Penrose Generalized Invers. Matriks  yang digunakan dalam perhitungan bobot akhir adalah matriks yang beranggotakan jumlahan  atau  keluaran  dari  masing-masing  input ke  layer  tersembunyi.  Sehingga  ELM  memiliki learning speed yang cepat.
Penelitian  yang  dilakukan  (Agustina,  2010) diketahui  bahwa  ELM  memiliki  kelebihan  dari metode  yang  sudah  ada  seperti  Backpropagation (BP)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM) terutama dalam hal konsumsi waktu dan performa.

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Pengumpulan dan Pengolahan Data
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan  dengan  beberapa  cara  :  Studi  literatur, Wawancara  dan  Observasi.  Data  yang  telah terkumpul  selanjutnya  dianalisis,  diolah  dan dijadikan  input  dalam  sistem  ELM  guna menghasilkan peramalan jumlah kunjungan pasien poli  gigi  RSU  Dr.  Wahidin  Sudiro  Husodo  Kota Mojokerto.

## B. Peramalan Jumlah Kunjungan Pasien dengan Menggunakan Metode ELM
Langkah-langkah yang dilakukan dalam peramalan ini adalah sebagai berikut:
1) Pembagian data training dan testing : Data
akan dibagi dua bagian, bagian pertama digunakan sebagai data training sebanyak 80% dari total data dan  yang  lainnya  untuk  data  testing  sebesar  20% (Zhang, 1998).
Gambar  1.  Rancangan  arsitektur  Extreme  Learning  Machine yang akan digunakan
2) Desain  Arsitektur  Jaringan  :  Arsitektur jaringan  yang  akan  digunakan  terdiri  dari  3  layer yaitu  input  layer,  hidden  layer,  dan  output  layer.
Sebelum  masuk  pada  input  layer,  data  yang dimasukkan dinormalisasi terlebih dahulu. Rancangan  arsitektur  jaringan  dapat  dilihat  pada gambar 1.
3) Pelatihan  (Training)  :  Pelatihan  dilakukan guna  memperoleh  bobot  yang  sesuai  untuk digunakan pada testing. Langkah-langkah training yang  dapat  dilihat  pada  gambar  2  adalah  sebagai berikut
a) Langkah  1:  Inisialisasi  bobot  dan  bias dengan  bilangan  acak  yang  kecil,  tergantung fungsi aktivasi yang digunakan.
b) Langkah  2:  Jika  kondisi  penghentian belum terpenuhi,  maka lakukan langkah 3  sampai langkah 7
Fase I : Propagasi Maju (feedfoward)
c) Langkah 3: Setiap unit input (x 1 , … , x n ) menerima  sinyal  input  dan  meneruskan  sinyal tersebut pada seluruh  unit lapisan di atasnya (unit hidden).
d) Langkah 4 : Menghitung semua keluaran di  unit  tersembunyi  dengan  menggunakan  fungsi aktivasi
( , , ) =   ∑ + (1) e) Langkah    5  :  Menghitung  bobot  akhir dari hidden layer ke output layer (β) =
(2) Dimana  H + merupakan  matriks  Moore-Penrose Generalized  Invers  dari  matriks  H  sedangkan matriks  H  merupakan  matriks  yang  tersusun  dari output masing-masing Hidden Layer dan T adalah matriks target.
f) Langkah  6 : Menghitung semua keluaran di  unit  output  dengan  menggunakan  fungsi aktivasi.
( ) = (3) g) Langkah  7:  Menghitung  nilai  Error disetiap unit output Fase II : Perubahan (update) bobot dan bias h) Langkah 8 : Menghitung semua
perubahan  bobot.  Perubahan  bobot  garis  yang menuju ke unit tersembunyi (hidden)
W j(baru) = W j(lama) + I j *Error
i) Langkah 9 : Memeriksa kondisi penghentian.
Data  dinormalisasi  terlebih  dahulu  dalam rentang  [0,1]  jika  fungsi  aktifasi  yang  digunakan sigmoid  biner.  Sedangkan  jika  fungsi  aktivasi adalah  sigmoid  bipolar,  maka  data  akan dinormalisasi dalam rentang [-1,1].
Parameter  yang  akan  diinputkan  antara  lain yaitu  jumlah  hidden,  max  epoch  dan  target  error. Untuk  stopping  condition,  yaitu  iterasi  = maksimal  epoch  atau  MSE  ≤  target  error.  Satu epoch mewakili satu kali perhitungan untuk semua data pada data training.
Start Input Data Training
Normalisasi Data Inisialisasi Bobot dan Bias
Proses Feedforward Stopping condition MSE < 10 -4 atau epoch max Bias dan Bobot Akhir End Ya Input Parameter Gambar 2. Flowchart Algoritma Training C. Rancang Bangun Sistem
Dalam
perancangan
sistem akan
menggunakan  alur  sistem  yang  menggambarkan alur  sistem  SPK  penentuan  jumlah  kunjungan pasien  di  poli  gigi  RSU  Dr.  Wahidin  Sudiro Husodo Kota Mojokerto.
Implementasi  sistem  pendukung  keputusan untuk  meramalkan  jumlah  kunjungan  pasien menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan Extreme Learning Machine akan dibangun dengan bahasa  pemrograman  JAVA  serta  database MySQL.
Evaluasi  sistem  bertujuan  untuk  mengetahui akurasi kinerja metode jaringan syaraf tiruan sebagai  sistem  pendukung  keputusan  peramalan jumlah  kunjungan  pasien  poli  gigi.  Evaluasi sistem  akan  dilakukan  berdasarkan  hasil  dari testing  data,  dengan  membandingkan  antara  data sebenarnya dengan data hasil peramalan.
T ABEL 1. D ATA J UMLAH K UNJUNGAN
No Tanggal Kunjungan Pasien 1. 2 Januari 2012 2. 3 Januari 2012 3. 4 Januari 2012
. . . . .
.
579. 31 Desember 2013

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Pengumpulan dan Pengolahan Data
Pengumpulan data dan informasi dilakukan di Poli  Gigi  RSU  Dr.  Wahidin  Sudiro  Husodo  Kota Mojokerto.  Metode  pengumpulan  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan
Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Jumlah Kunjungan Pasien Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (Studi Kasus : Poli Gigi RSU Dr. Wahidin Sudiro Husodo Mojokerto)
Tidak
Training Dalam
perancangan
sistem
akan menggunakan  alur  sistem  yang  menggambarkan alur  sistem  SPK  penentuan  jumlah  kunjungan pasien  di  poli  gigi  RSU  Dr.  Wahidin  Sudiro
Implementasi  sistem  pendukung  keputusan untuk  meramalkan  jumlah  kunjungan  pasien menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan akan dibangun dengan bahasa  pemrograman  JAVA  serta  database
Evaluasi  sistem  bertujuan  untuk  mengetahui akurasi kinerja metode jaringan syaraf tiruan ELM sebagai  sistem  pendukung  keputusan  peramalan jumlah  kunjungan  pasien  poli  gigi.  Evaluasi sistem  akan  dilakukan  berdasarkan  hasil  dari ngkan  antara  data sebenarnya dengan data hasil peramalan.
UNJUNGAN P ASIEN P OLI G IGI Jumlah Kunjungan Pasien
29 24 17 . . . 21

## EMBAHASAN

## Pengumpulan dan Pengolahan Data
Pengumpulan data dan informasi dilakukan di Poli  Gigi  RSU  Dr.  Wahidin  Sudiro  Husodo  Kota Mojokerto.  Metode  pengumpulan  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan
melakukan  studi  literatur,  wa observasi.  Studi  literatur, dilakukan  untuk mengetahui  dan  memahami  penggunaan  metode Extreme  Learning  Machine peramalan  jumlah  kunjungan  pasien. dengan  Administrasi  poli  gigi mendapatkan  informasi  mengenai  kunjungan pasien.  Melakukan  observasi  terhadap  dokumen untuk memperoleh data sekunder
T ABEL 2. D ATA J UMLAH K UNJUNGAN T ERNORMALISASI
No Tanggal 1. 2 Januari 2012 2. 3 Januari 2012 3. 4 Januari 2012 . . . . . . 579. 31 Desember 2013
Data  sekunder  yang  diperoleh  langsung  dari sumber  data  RSUD  Dr.  Wahidin  Sudiro  Husodo Kota  Mojokerto  adalah  jumlah  kunjungan  pasien pada poli gigi pada Januari 2012
Banyaknya  data  yang  diperoleh  adalah  579  data yang  akan  dibagi  dua  :  data 80%  dari  total  579  data  atau  463  data  dan  data testing sebesar 20%-nya atau 116 data.
T ABEL 3. C ONTOH D ATA
Sebagian  Data  sekunder  dapat  dilihat  pada tabel  1.  Untuk  keperluan  pengolahan  data  maka data  di  tabel  1  dinormalisasi  berdasarkan  fungsi Aktivasi  Sigmoid  Biner  dan  hasil  normaliasinya dapat dilihat pada tabel 2.
T ABEL 4. C ONTOH D ATA
Rentang  normalisasi  data  akan  dilakukan sesuai  dengan  fungsi  aktivasi  yang  digunakan Dinormalisasi  dalam  rentang  [0,1]  untuk  contoh
Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Jumlah Kunjungan Pasien Menggunakan Metode Extreme Dr. Wahidin Sudiro Husodo Mojokerto)
melakukan  studi  literatur,  wawancara,  dan observasi.  Studi  literatur, dilakukan  untuk mengetahui  dan  memahami  penggunaan  metode
dalam  melakukan peramalan  jumlah  kunjungan  pasien.  Wawancara dengan  Administrasi  poli  gigi  dengan  tujuan mengenai  kunjungan .  Melakukan  observasi  terhadap  dokumen memperoleh data sekunder.
UNJUNGAN P ASIEN YANG ERNORMALISASI
Jumlah Kunjungan Pasien 0.872 0.734 0.541 . . . 0.616
Data  sekunder  yang  diperoleh  langsung  dari sumber  data  RSUD  Dr.  Wahidin  Sudiro  Husodo Kota  Mojokerto  adalah  jumlah  kunjungan  pasien pada poli gigi pada Januari 2012-Desember 2013. Banyaknya  data  yang  diperoleh  adalah  579  data yang  akan  dibagi  dua  :  data  training  sebanyak 80%  dari  total  579  data  atau  463  data  dan  data nya atau 116 data.

## ATA T RAINING
Sebagian  Data  sekunder  dapat  dilihat  pada tabel  1.  Untuk  keperluan  pengolahan  data  maka data  di  tabel  1  dinormalisasi  berdasarkan  fungsi dan  hasil  normaliasinya
ATA T ESTING
normalisasi  data  akan  dilakukan sesuai  dengan  fungsi  aktivasi  yang  digunakan. Dinormalisasi  dalam  rentang  [0,1]  untuk  contoh
data training terdapat pada tabel 3 dan contoh data testing yang telah pada tabel 4.
B. Peramalan jumlah kunjungan pasien dengan menggunakan metode ELM
Langkah-langkah  yang akan  dilakukan dalam pelatihan  sesuai  dengan  gambar  2    Setelah melakukan  input  data  dan  normalisasi,  langkah selanjutnya adalah inisialisasi bobot dan bias yang ditentukan  secara  random.  Fungsi  aktivasi  yang akan  digunakan  adalah  fungsi  Sigmoid  Biner sehingga  nilai  bobot  awal  input  dan  bias degenerate secara random dalam rentang 0 sampai 1 seperti pada tabel 5. Karena menggunakan 6 unit input dengan 6 unit hidden, maka akan terdapat 36 w ij (bobot  antara  input  layer  dan  hidden  layer),  6 b i (bias antara input layer dan hidden layer), 6 β jk (bobot antara Hidden Layer dan output layer).
T ABEL 5. B OBOT AWAL INPUT DAN BIAS
Bobot Input (w ij ) Bias (b i ) w 11 0.20 w 41 0.05 b 1 0.24 w 12 0.22 w 42 0.06 b 2 0.08 w 13 0.40 w 43 0.91 b 3 0.11 w 14 0.43 w 44 0.08 b 4 0.76 w 15 0.47 w 45 0.35 b 5 0.41 w 16 0.84 w 46 0.08 b 6 0.65 w 21 0.60 w 51 0.32 w 22 0.15 w 52 0.04 w 23 0.75 w 53 0.15 w 24 0.49 w 54 0.12 w 25 0.01 w 55 0.24 w 26 0.52 w 56 0.72 w 31 0.36 w 61 0.12 w 32 0.81 w 62 0.45 w 33 0.32 w 63 0.67 w 34 0.45 w 64 0.06 w 35 0.09 w 65 0.81 w 36 0.28 w 66 0.88
Bobot  output  β  dari  Hidden  Layer  ke  output layer  dihitung  menggunakan  Equation  2.  Epoch yang  akan  digunakan  pada  perhitungan  MSE  ≤ target  error dengan  target  error  sebesar  10 -4 atau Epoch  =  Epoch  Max.  Selanjutnya  dilakukan Proses  propagasi  maju,  langkah  pertama  yang akan  dilakukan  pada  fase  ini  adalah  menghitung semua  keluaran  pada  unit  hidden  G(x i )  yang tertera di-Equation 1 dengan nilai sebagai berikut: G(x 1 ) = (w 11 . x 1 + b 1 ) + (w 12 .x 2 +b 1 ) + …+ (w 16 .x 6 +b 1 ) = 2,7023 G(x 2 ) = (w 21 . x 1 + b 2 ) + (w 22 .x 2 +b 2 ) + …+ (w 26 .x 6 +b 2 )= 1,9543 G(x 3 ) = (w 31 . x 1 + b 3 ) + (w 32 .x 2 +b 3 ) + …+ (w 36 .x 6 +b 3) = 2.1359 G(x 4 ) = (w 41 . x 1 + b 4 ) + (w 42 .x 2 +b 4 ) + …+ (w 46 .x 6 +b 4 )= 5,3891 G(x 5 ) = (w 51 . x 1 + b 5 ) + (w 52 .x 2 +b 5 ) + …+ (w 56 .x 6 +b 5 )= 3,2192 G(x 6 ) = (w 61 . x 1 + b 6 ) + (w 62 .x 2 +b 6 ) + …+ (w 66 .x 6 +b 6 )= 5,3609
Setelah  mendapatkan  nilai  G(x i ),  dapat dihitung g(x i )  dengan  mengunakan  Equation  3  sebagai berikut :
    937 . 0 1 1 7023 . 2 1 1     e x g     876 . 0 1 1 9543 . 1 2 2     e x g     894 . 0 1 1 1359 . 2 3 3     e x g     995 . 0 1 1 3891 . 5 4 4     e x g     962 . 0 1 1 2192 . 3 5 5     e x g     995 . 0 1 1 3609 . 5 6 6     e x g

## Berikutnya  menghitung  bobot  output  β  dari
Hidden Layer ke output layer, dengan Equation 2,
0.41 0.40 0.45 0.50 0.48 0.44 0.60 0.19 0.48 0.38 0.08 0.20 H= 0.42 0.70 0.28 0.39 0.15 0.18 0.80 0.80 1.25 0.81 0.94 0.78 0.68 0.43 0.49 0.48 0.53 0.58 0.75 0.98 1.01 0.68 1.06 0.86 0.597 0.597 T = 0.541 0.431 0.514 0.348
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  Matlab (Siang,  2005),  maka  Moore-Penrose  Generalized Invers dari matriks H adalah sebagai berikut :
4.92 11.26 -3.9 -11.5 -8.48 11.90 -3.45 -3.70 2.88 3.22 2.93 -2.87 H + = -5.60 -4.57 1.70 7.47 4.25 -6.07 7.52 2.20 -0.5 -2.45 -3.99 0.67 15.56 20.31 -9.0 -23.1 -21.9 24.94 -19.1 -27.21 9.81 28.24 29.50 -30.3 2.332 -0.817 dan β = H + . T = -1.857 2.644 3.958 -5.542
Hasil g(x i ) yang sudah dihitung akan dipergunakan untuk menghitung  y ,
     
731 . 0 . ... . . 6 6 6 2 2 2 1 1 1      x g x g x g y   
Selanjutnya  hitung  keluaran  di  unit  output  Y menggunakan fungsi aktivasi diperoleh
  6750 . 0 1 1 731 . 0      e Y
kemudian menghitung nilai error,
Error = 0.597 – 0.675 = 0.078 Langkah  terakhir  adalah  melakukan  pembaharuan nilai  bobot  yang  selanjutnya  digunakan  untuk menghitung  bobot  output  yang  hasilnya  dapat dilihat pada tabel 6.
T ABEL 6 B OBOT B ARU Bobot Input (w ij )
Bias (b i ) w 11 0.27 w 41 0.12 b 1 0.31 w 12 0.28 w 42 0.12 b 2 0.14 w 13 0.44 w 43 0.95 b 3 0.15 w 14 0.48 w 44 0.13 b 4 0.81 w 15 0.51 w 45 0.39 b 5 0.45 w 16 0.86 w 46 0.10 b 6 0.67 w 21 0.67 w 51 0.39 Bobot Output w 22 0.21 w 52 0.10 β 1 2.33 w 23 0.79 w 53 0.19 β 2 -0.82 w 24 0.54 w 54 0.17 β 3 -1.86 w 25 0.05 w 55 0.28 β 4 2.64 w 26 0.54 w 56 0.74 β 5 3.96 w 31 0.43 w 61 0.19 β 6 -5.54 w 32 0.87 w 62 0.51 w 33 0.36 w 63 0.71 w 34 0.50 w 64 0.11 w 35 0.13 w 65 0.85 w 36 0.30 w 66 0.90
Setelah  mendapatkan  bobot  dan  bias  yang baru,  maka  langkah  berikutnya  adalah  memeriksa Epoch. Karena data training yang sudah dilakukan perhitungan  masih  satu  kali  dan  menghasilkan nilai  error  =  0,078  maka  MSE  >  0,00001,  maka semua  Epoch  tidak  terpenuhi.  Oleh  karena  itu dilanjutkan  perhitungan  kembali  secara  berulang dari awal menggunakan bobot terakhir yang sudah didapat.  Perhitungan  berhenti  ketika  Epoch  telah terpenuhi.
Pengujian  dilakukan  jika  telah  mendapatkan bobot  yang  sesuai  dari  perhitungan  Training. Bobot akhir pada Training merupakan bobot yang digunakan  untuk  perhitungan  Testing.  Langkah- langkah  Testing  sama  seperti  proses  feedforward pada  Training  yaitu  diawali  dengan  menghitung semua  keluaran  pada  unit  hidden  G(x i )  sebagai berikut:
G(x 1 ) = (w 11 . x 1 + b 1 ) + (w 12 .x 2 +b 1 ) + …+ (w 16 .x 6 +b 1 ) = 2.9262 G(x 2 ) = (w 21 . x 1 + b 2 ) + (w 22 .x 2 +b 2 ) + …+ (w 26 .x 6 +b 2 ) = 1.8998 G(x 3 ) = (w 31 . x 1 + b 3 ) + (w 32 .x 2 +b 3 ) + …+ (w 36 .x 6 +b 3) = 1.8735 G(x 4 ) = (w 41 . x 1 + b 4 ) + (w 42 .x 2 +b 4 ) + …+ (w 46 .x 6 +b 4 ) = 5.5146 G(x 5 ) = (w 51 . x 1 + b 5 ) + (w 52 .x 2 +b 5 ) + …+ (w 56 .x 6 +b 5 ) = 3.3913 G(x 6 ) = (w 61 . x 1 + b 6 ) + (w 62 .x 2 +b 6 ) + …+ (w 66 .x 6 +b 6 ) = 5.1723
Dan nilai g(x i ) dapat diperoleh seperti berikut:
    051 . 0 1 1 9262 . 2 1 1     e x g     870 . 0 1 1 8998 . 1 2 2     e x g     867 . 0 1 1 8735 . 1 3 3     e x g     996 . 0 1 1 5146 . 5 4 4     e x g     967 . 0 1 1 3913 . 3 5 5     e x g     994 . 0 1 1 1723 . 5 6 6     e x g
Hasil g(x i ) akan dipergunakan untuk menghitung y dan didapat :
     
250 . 1 . ... . . 6 6 6 2 2 2 1 1 1       x g x g x g y   
Selanjutnya  hitung  keluaran  di  unit  output  Y menggunakan fungsi aktivasi diperoleh :
  2227 . 0 1 1 250 . 1      e Y
Hasil keluaran unit output kemudian di denormalisasi  untuk  mengkonversi  kembali  nilai yang sama dengan asalnya dihasilkan nilai 5 yang merupakan peramalan  pada hari senin.
T ABEL 7. A RSITEKTUR DARI T RAINING DENGAN MSE TERKECIL PADA FUNGSI AKTIFASI SIGMOID BINER

## C. Rancang Bangun Sistem
Perancangan  sistem  digambarkan  dengan menggunakan    sysflow  seperti  yang  terlihat  pada gambar 4.
T ABEL 8. A RSITEKTUR DARI T RAINING DENGAN MSE TERKECIL
PADA FUNGSI AKTIFASI SIGMOID BIPOLAR
Setelah melakukan perancangan sistem, proses selanjutnya  adalah  implementasi  sistem  yang berupa  GUI  (Graphical  User    Interface)  untuk sistem  pendukung  keputusan  peramalan  jumlah kunjungan  pasien  poli  gigi  di  RSU  Dr.  Wahidin Sudiro  Husodo  Kota  Mojokerto.  Antarmukanya
terdiri  dari  lima  halaman  yaitu  halaman halaman  menu  user,  halaman  master  data, halaman training data dan halaman

## PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN PASIEN
User MULAI
Input : Jumlah Pasien Membagi data training dan Normalisasi Data Training Input : -Parameter Inisialisasi bobot dan bias Menyelesaikan penghitungan
Normalisasi Data Testing Menyelesaikan penghitungan Hasil  :
Peramalan jumlah kunjungan pasien SELESAI Denormalisasi Data Gambar 4. Sysflow Sistem Evaluasi sistem yang dilakukan dalam penelitian  ini  didapat  melalui  trial  and  error. coba  dilakukan  berdasarkan  jumlah dan  fungsi  aktivasi  untuk  mendapatkan  hasil akurasi  yang  optimal.  Hasil  akurasi  didapatkan dari  mencocokkan  output  data  asli  dengan dari sistem menggunakan data testing
Gambar  5.  Grafik  MSE  Hasil  Training Layer dan Epoch 500 pada Fungsi Aktifasi
Decision Support System of  Forecasting the Number of Visits Patients Using Extreme Learning Machine Method (Case Study : Poly Dental of  Dr. Wahidin Sudiro Husodo Hospital at Mojokerto)
terdiri  dari  lima  halaman  yaitu  halaman  login,
,  halaman  master  data, data dan halaman testing data.

## PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN PASIEN
Sistem Membagi data training dan data testing Normalisasi Data Training Inisialisasi bobot dan bias Menyelesaikan penghitungan training data MSE 10-4? Simpan Bobot dan bias Ya Normalisasi Data Testing Menyelesaikan penghitungan data testing Denormalisasi Data Evaluasi sistem yang dilakukan dalam trial  and  error.  Uji coba  dilakukan  berdasarkan  jumlah  hidden  layer, dan  fungsi  aktivasi  untuk  mendapatkan  hasil akurasi  yang  optimal.  Hasil  akurasi  didapatkan data  asli  dengan  output testing.
dengan  7  unit  Hidden pada Fungsi Aktifasi Sigmoid Biner
Hasil uji coba yang telah dilakukan menggunakan kombinasi jumlah fungsi  aktivasi  hasil  akurasi  paling  optimal  pada setiap  fungsi  aktivasi  dapat  dilihat  pada  tabel  7 dan  tabel  8.  Pada  fungsi  aktivasi
dengan  7  hidden  layer menghasilkan  MSE  paling  kecil  yaitu  sebesar 0.0270084757911657  0.027 (lihat gambar 5).

## V. K ESIMPULAN
Dalam  merancang  dan  membangun  sistem pendukung  keputusan  untuk  meramalkan  jumlah kunjungan  pasien  menggunakan gigi  RSU  Dr.  Wahidin  Sudiro  Husodo  Kota Mojokerto,  Evaluasi  sistem  dilakukan  dengan mencocokan  hasil  yang  terdapat  pada  data  asli dengan  hasil  yang  dikeluarkan  oleh  sistem. Evaluasi  dilakukan  beberapa  kali  menggunakan 116  data  testing  melalui  uji  coba  berdasarkan fungsi  aktivasi  dan    jumlah  hidden  layer. optimal  didapat  nilai  MSE    yang  dicapai  sebesar 0.027  pada  fungsi  aktifasi  sigmoid  biner jumlah  hidden  layer  sebanyak  7  unit  serta 500. Dari hasil penelitian ini, diperlukan
pengembangan  algoritma  pelatihan  Jaringan Syaraf  tiruan  ELM  dengan  melakukan  penelitian lebih  lanjut  menggunakan  metode  jaringan  syaraf tiruan  yang  lainnya  seperti metode Extreme Learning Machine dapat  di  hybrid  dengan  beberapa  algoritma pelatihan  lain dalam jaringan  syaraf tiruan seperti Backpropagation  (BP),  Radial  Basis  Function (RBF),  Lerning  Vector  Quantitation Support  Vector  Machine(SVM)  dan  algoritma pelatihan lainnya untuk
me kemampuan  jaringan  dalam  mengenali  pola  data jumlah kunjungan pasien.

## D AFTAR P USTAKA
Agustina,  I.  (2010).  Penerapan  Metode  Extreme Learning  Machine  untuk  Peramalan  Permintaan, Skripsi.  Surabaya:  Institut  Teknologi  Sepuluh November.
Hartono,  J.  (2005).  Analisis  dan  Desain  Sistem
Informasi  :  Pendekatan  Terstruktur,  Teori,  dan
Praktik Aplikasi Bisnis. Yogyakarta: Andi. Huang,  G.  B.  (2006).  Extreme  learning  machine: Theory and application. Neurocomputing, 70 501.
Nachrowi,  N.  (2004).  Teknik  Pengambilan  Keputusan.
Jakarta: Grasindo. Rojas,  R.  (1997).  Neural  Network  :  A  Systematic Introduction. Berlin: Springer Siang,  J.  (2005).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  & Pemrogramannya Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi. Suryadi,  K.  a.  (1998).  Sistem  Pendukung  Keputusan: Suatu Wacana Struktural Idealisasi dan
Implementasi  Konsep  Pengambilan  Keputusan. Bandung: PT. Remaja Rosdakarya.
Business Intelligence Vol. 1, No. 1, April 2015
Decision Support System of  Forecasting the Number of Visits Patients Using Extreme Learning Machine Method (Case Study : Poly Dental of  Dr. Wahidin Sudiro Husodo Hospital at Mojokerto) 39
Hasil uji coba yang telah dilakukan menggunakan kombinasi jumlah hidden layer, dan fungsi  aktivasi  hasil  akurasi  paling  optimal  pada setiap  fungsi  aktivasi  dapat  dilihat  pada  tabel  7 dan  tabel  8.  Pada  fungsi  aktivasi  sigmoid  biner
hidden  layer  dan  Epoch  500 menghasilkan  MSE  paling  kecil  yaitu  sebesar 0.027 (lihat gambar 5).

## ESIMPULAN
Dalam  merancang  dan  membangun  sistem pendukung  keputusan  untuk  meramalkan  jumlah kan  ELM  pada  poli gigi  RSU  Dr.  Wahidin  Sudiro  Husodo  Kota Mojokerto,  Evaluasi  sistem  dilakukan  dengan mencocokan  hasil  yang  terdapat  pada  data  asli dengan  hasil  yang  dikeluarkan  oleh  sistem. Evaluasi  dilakukan  beberapa  kali  menggunakan alui  uji  coba  berdasarkan hidden  layer.  Hasil
optimal  didapat  nilai  MSE    yang  dicapai  sebesar sigmoid  biner  dan sebanyak  7  unit  serta  Epoch Dari hasil penelitian ini, diperlukan
pengembangan  algoritma  pelatihan  Jaringan Syaraf  tiruan  ELM  dengan  melakukan  penelitian lebih  lanjut  menggunakan  metode  jaringan  syaraf tiruan  yang  lainnya  seperti  Optimally  Pruned metode Extreme Learning Machine (OPELM) atau dengan  beberapa  algoritma pelatihan  lain dalam jaringan  syaraf tiruan seperti
Radial  Basis  Function
Lerning  Vector  Quantitation  (LVQ),
(SVM)  dan  algoritma pelatihan
lainnya untuk
meningkatkan kemampuan  jaringan  dalam  mengenali  pola  data

## USTAKA
Penerapan  Metode  Extreme Learning  Machine  untuk  Peramalan  Permintaan,
Surabaya:  Institut  Teknologi  Sepuluh
Analisis  dan  Desain  Sistem Informasi  :  Pendekatan  Terstruktur,  Teori,  dan
Yogyakarta: Andi. Huang,  G.  B.  (2006).  Extreme  learning  machine:
Neurocomputing, 70 , 789-
Teknik  Pengambilan  Keputusan.
Neural  Network  :  A  Systematic Berlin: Springer-Verlag. Jaringan  Syaraf  Tiruan  & Pemrogramannya Menggunakan Matlab. Sistem  Pendukung  Keputusan: Suatu Wacana Struktural Idealisasi dan Implementasi  Konsep  Pengambilan  Keputusan.
Bandung: PT. Remaja Rosdakarya.
Widjajanto,  N.  (2001).  Sistem  Informasi  Akuntansi. Jakarta: Erlangga. Zhang,  G. P. (1998). Forecasting with  Artificial Neural Networks  :  The  State  of  the  Art.  .  Elsevier International Journal of Forecasting, 14 , 35-62.