## IMPLEMENTASI METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI PEMAKAIAN OBAT DI PUSKESMAS OESAPA
Rowin Jonathan Djuli 1 , Arfan Y. Mauko 2 , Meiton Boru 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains Dan Teknik Universitas Nusa Cendana

## INTISARI
Manajemen obat di Puskesmas merupakan salah satu aspek penting karena ketidakefisienan dalam manajemen obat akan memberikan dampak negatif terhadap biaya operasional Puskesmas, Obat yang paling banyak digunakan akan cepat kehabisan stok sebelum jatuh tempo permintaan kembali. Dalam jaringan syaraf tiruan metode backpropagation tergolong algoritma pembelajaran atau  pelatihan  yang  bersifat supervised dan  menggunakan  aturan  pembelajaran  pengkoreksian bobot. backpropagation menggunakan error output untuk mengubah nilai bobot-bobotnya dalam dua arah  yaitu  perambatan  balik  ( backward )  dan  perambatan  maju  ( forward  propagation ).  Pada penelitian ini, penulis menerapkan metode backpropagation untuk memprediksi pemakaian obat di puskesmas  oesapa.  Data  yang  digunakan  di  ambil  dari  data  laporan  pemakaian  dan  lembar permintaan obat (LPLPO) tahun 2014-2016. Di mana tahun 2014-2015 merupakan data latih dan tahun 2016 data uji. Jenis obat yang di gunakan sebanyak 15 jenis obat. Hasil pengujian terhadap data  latih  memiliki  tingkat  akurasi  ±99%.  Hasil  pengujian  terhadap  data  uji  memiliki  tingkat akurasi rata-rata 70,66%.
Kata kunci: Backpropagation , Prediksi pemakaian obat.

## ABSTRACT
The  medicine  management  incommunity  health  clinic  is  one  of  important  aspect,  because  the health  community  clinic  will  have  negative  impact  in  costs  if  there  is  inefficiency  in  managing  the medicine, the most used medicine will be out of stock before the re-order due date. In artificial neural network backpropagation method is classified as algorithm learning or traning tend to supervised and using rules of quality correction. Backpropagation is using error output to change the value of qualities in two ways, in backward and forward propagation. In this research, writer applying backpropagation method to predicting the medicine usage in oesapa community health clinic. The data was taken from usage report and medicine order receipt in 2014-2016. Where at 2014-2015 was data training and 2016 was  data  test.  Which  is  the  result  of  data  training  has  ±99%  accuracy  and  the  data  test  has  70,66% accuracy.
Key words: Backpropagation, The prediction usage of medicine.

## I. PENDAHULUAN
Pembangunan  kesehatan  merupakan  bagian  integral  dari  pembangunan  nasional  yang bertujuan  untuk  meningkatkan  kesadaran,  kemauan,  dan  kemampuan  hidup  sehat  bagi  setiap orang. Untuk mencapai tujuan tersebut, diselenggarakan upaya-upaya yang bersifat menyeluruh, terpadu  dan  berkesinambungan.  Salah  satu  upaya  pemerintah  dalam  mewujudkan  hal  tersebut yaitu membentuk Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas).
Dalam memberikan pelayanan kesehatan terutama pengobatan di Puskesmas, peran obat merupakan unsur yang sangat penting. Manajemen obat di Puskesmas merupakan salah satu aspek penting  karena  ketidakefisienan  dalam  manajemen  obat  akan  memberikan  dampak  negatif terhadap biaya operasional Puskesmas [1].
Masalah yang berkaitan dengan penyediaan obat adalah pasien sering membutuhkan jenis obat yang sama. Obat yang paling banyak digunakan akan cepat kehabisan stok sebelum jatuh tempo permintaan kembali.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  ( Arifcial  Neural  Network )  merupakan  sebuah  jaringan  yang dirancang untuk menyerupai otak manusia yang bertujuan melaksanakan suatu tugas tertentu [2]. Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  pembelajaran  JST  adalah  metode backpropagation . Penggunaan dan penerapan metode backpropagation tergolong algoritma pembelajaran/pelatihan yang bersifat supervised dan menggunakan aturan pembelajaran pengoreksian error .

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data pemakaian obat yang diambil dari Laporan Pemakaian dan Lembar Permintaan Obat (LPLPO) dari tahun 2014-2016 dimana data tahun 2014-2015 digunakan sebagai data pelatihan dan data tahun 2016 digunakan sebagai data uji.

## 2.2 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan  representasi  buatan  dari  otak manusia  yang selalu  mencoba  mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak manusia  tersebut. JST terdiri dari  beberapa neuron , neuron-neuron tersebut  menghubungkan  informasi  yang  diterima  ke neuron-neuron lainnya, atau lebih sering disebut dengan bobot. Informasi ( input ) akan dikirim ke neuron-neuron dengan  bobot  tertentu. Input akan  diproses  oleh  fungsi  perambatan  dan menjumlahkan  nilai  semua  bobot  yang  datang.  Hasil  penjumlahan  ini  kemudian  diambangkan melalui  fungsi  aktivasi  pada  setiap neuron .  Setelah neuron tersebut  diaktivasi  maka neuron tersebut akan mengirim output melalui bobot-bobot output ke semua neuron yang berhubungan dengannya. Struktur neuron jaringan syaraf dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Struktur Neuron Jaringan Syaraf

## 2.3 Fungsi Aktivasi
Fungsi  aktivasi  digunakan  pada  perhitungan input yang  diterima neuron ,  setelah  itu diteruskan ke neuron berikutnya, dengan demikian fungsi aktivasi berfungsi sebagai penentu kuat lemahnya sinyal yang dikeluarkan oleh suatu neuron. Sigmoid biner, yaitu fungsi sigmoid yang memiliki rentang 0 s/d 1 dengan rumusan fungsi sebagai berikut:
𝑓(𝑥) = 1 1+ 𝑒 −𝜎𝑥 ……………………………………. (1)
Dengan turunan: 𝑓′(𝑥) =  𝜎𝑓(𝑥)[1 − 𝑓(𝑥)] ..………………………... (2)
Di mana 𝑒 −𝜎𝑥 = fungsi eksponensial dari ( −𝜎𝑥 ) 𝜎 = nilai alpha

## 2.4 Normalisasi
Masukan  dan  target  dinormalisasi  dengan  membawa    data    ke    bentuk    normal dalam  rentang    nilai  antara  0  sampai  1  apabila  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah
sigmoid  biner, dan  dalam  rentang  nilai  -1  sampai  1  apabila sigmoid  bipolar .  Berikut adalah rumus untuk melakukan normalisasi:
𝑥 ′ = (𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 …………………………………. (3)
Di mana x ’ = nilai hasil normalisasi
a = nilai rentang minimum
b = nilai rentang maksimum
x = nilai yang akan dinormalisasi

## 2.5 Backpropagation
Backpropagation merupakan  algoritma  pembelajaran  terawasi  dan  biasanya  digunakan oleh  perceptron  dengan  banyak  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang  terhubung  dengan neuron - neuron yang  ada  pada  lapisan  tersembunyinya.  Arsitektur  jaringan backpropagation dapat dilihat pada gambar 2.
X1 X2 X3 Y1 Y2 Y3 Z1 Z2 V11 V12 V21 V22 V31 V32 W11 W12 W13 W21 W22 W23
Gambar 2. Arsitektur Jaringan Backpropagation

## 2.6 Perhitungan Akurasi
Untuk menghitung akurasi dari sebuah data latih dan data uji, maka rumus yang digunakan adalah:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 1−( |𝑁𝑆− 𝐻𝑃) 𝑁𝑆 ∗ 100 ………………………….. (4)
Keterangan: NS = Nilai Sebenarnya HP = Hasil Prediksi.
Selanjutnya rumus yang digunakan untuk menghitung akurasi dari sistem adalah: 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 ∗ 100 ............................. (5)

## 2.7 Tahapan Perancangan Sistem Backpropagation
Flowchart sistem  merupakan  bagan  yang  menunjukan  alur  kerja  dalam  sebuah  sistem secara keseluruhan dan menjelaskan urutan dari prosedur-prosedur dalam sistem. Secara umum sistem dapat dibagi menjadi dua bagian proses, antara lain Pelatihan dan pengujian. Flowchart Sistem Pelatihan dan Pengujian dapat dilihat pada gambar 3.
Implementasi Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Pemakaian Obat Di Puskesmas Oesapa (Rowin Jonathan Djuli)
Mulai Tahap Perambatan Maju ( feedforward ) Cek Kondisi Berhenti MSE < Error Tahap Perambatan Balik ( Backpropagation ) Perubahan Bobot dan Bias Simpan Bobot & Bias Baru Selesai Normalisasi data latih Random dan normalisasi bobot awal Mulai Tahap Perambatan Maju Selesai Normalisasi Input Data Hasil Prediksi Database Inisialisasi Pelatihan Pelatihan Pengujian Ambil data latih Ya Tidak Gambar 3. Flowchart Sistem Pelatihan dan Pengujian

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian
Pembelajaran  terhadap  15  data  pemakaian  obat  tahun  2015  dilakukan  dengan menggunakan 3 kombinasi pelatihan yaitu:
- Kombinasi  pertama:  Jumlah input  layer berubah,  jumlah hidden  layer tetap,  dan  laju pembelajaran tetap.
- Kombinasi  kedua:  Jumlah input  layer tetap,  jumlah hidden  layer berubah,  dan  laju pembelajaran tetap.
- Kombinasi  ketiga:  Jumlah input  layer tetap,  jumlah hidden  layer tetap,  dan  jumlah  laju pembelajaran berubah.
Kombinasi jumlah input layer , jumlah hidden layer , dan laju pembelajaran yang digunakan dalam  pelatihan  data  sebagai  berikut: Kombinasi  nilai input layer  yaitu  5,    dan  12,  kombinasi jumlah hidden layer yaitu 10, dan 100, kombinasi laju pembelajaran yaitu 0.1, dan 0.5, jumlah epoh yang digunakan sebanyak 10000 neuron dan minimum error yang digunakan adalah 0.0001. Hasil pembelajaran dari kondisi yang telah disebutkan sebelumnya dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Terhadap data latih
Nama Obat Input Hidden Laju Presentase (%) Per Bulan Pembelajaran 1 2 3 4 5 6 Amoxicilin 5 10 0.1 99.9929 99.9928 99.9932 99.989 99.9876 99.9903 Amoxicilin 5 100 0.1 99.9933 99.9944 99.9933 99.9926 99.9885 99.9942 Amoxicilin 5 10 0.5 99.993 99.9935 99.9932 99.9894 99.9888 99.9922 Amoxicilin 5 100 0.5 99.9931 99.9986 99.9932 99.9906 99.99 99.9923 Amoxicilin 12 10 0.1 99.993 99.9929 99.9932 99.989 99.9877 99.9904 Amoxicilin 12 100 0.1 99.994 99.9931 99.9932 99.9932 99.9895 99.9962 Amoxicilin 12 10 0.5 99.9934 99.9931 99.9932 99.9891 99.9882 99.9913 Amoxicilin 12 100 0.5 99.9962 99.9936 99.9932 99.9924 99.9968 99.9908
Setelah  melakukan  pembelajaran  terhadap  15  data  pemakaian  obat  (2015),  tahap selanjutnya adalah tahap pengujian 15 data pemakaian obat (2016) menggunakan hasil pelatihan data pemakaian obat tahun 2015, dengan menggunakan kombinasi yang digunakan dalam analasis hasil pembelajaran. Kombinasi jumlah input layer , jumlah hidden layer , dan laju pembelajaran. Kombinasi nilai input yaitu 5 sampai 12 dengan kenaikan 1, kombinasi jumlah layer hidden yaitu 10 sampai 100, dengan kenaikan 10, kombinasi laju pembelajaran yaitu 0.1 sampai 0.6 dengan kenaikan  0.1,  jumlah  epoh  yang  digunakan  sebanyak  10000 neuron dan  minimum error yang digunakan adalah 0.0001. Hasil perhitungan jenis obat amoxicillin 500 mg dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Pengujian Terhadap Data Uji No Nama Obat Input Hidden Epoch Laju Pembelajaran Range data asli dan prediksi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 Amoxicilin 500 mg 5 100 100000
0.1 1069 3165
4467 - 1841 206 1416 154 2480 1482 2997 753 - 601
6 100 100000
0.1 1037 3114
4467 - 1690 18 1798 360 2727 1190 2889 433 - 509
7 100 100000 0.1 987 3283
4467 - 2182 18 1927 225 2419 1462 2529 503 - 434
8 100 100000 0.1 792 3027
4467 - 1834 198 1908 203 2499 1682 3065 794 - 441
9 100 100000 0.1 990 3140 4468
- 2434 863 1945 467 2396 1378 2406 371 - 556
10 100 100000 0.1 994 3198
4467 - 1501 331 1460 599 2778 1609 2525 607 - 276
11 100 100000 0.1 1100 3127
4467 - 1706 507 1589 464 2595 1553 2815 971 - 189
12 100 100000 0.1 1066 3366 4467 - 1985 291 907 261 3151 1382 2329 962 - 198
Hasil akurasi prediksi pemakaian obat amoxicillin per bulan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Akurasi Prediksi Presentase (%) Per Bulan Pemakaian 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 89.542164 60.887296 41.75251 79.958633 96.946791 79.222304 96.641954 55.072464 74.509804 42.597204 86.269147 90.666253 89.855214 61.517548 41.75251 81.602438 99.733215 73.617021 92.150022 50.597826 79.532164 44.665773 92.104303 92.095046 90.344355 59.429066 41.75251 76.246462 99.733215 71.724138 95.093764 56.177536 74.853801 51.561004 90.827863 93.259823 92.252005 62.592684 41.75251 80.034836 97.065362 72.002935 95.573485 54.728261 71.069831 41.294771 85.521517 93.15111 90.315007 61.196243 41.739471 73.503157 87.20913 71.460015 89.816834 56.594203 76.29859 53.916874 93.234865 91.365119 90.275876 60.479486 41.75251 83.659917 95.094116 78.576669 86.938509 49.673913 72.325421 51.637617 88.931437 95.71362 89.238896 61.356896 41.75251 81.42826 92.485549 76.683786 89.88225 52.98913 73.288614 46.083126 82.293946 97.064762
89.571512 58.403361 41.75251 78.39103 95.686972 86.691123 94.308766 42.916667 76.22979 55.391687 82.45806 96.924988
Perhitungan rata-rata akurasi sistem, dengan memasukan jumlah input layer 12, jumlah hidden layer 70, dan laju pembelajaran 0.1. Hasil pengujian ini dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Tabel akurasi No Nama Obat Input Hidden Laju Pembelajaran Akurasi Per Tahun 1 Vit B Com 12 70 0.1 93.48258 2 Amoxicillin 12 70 0.1 77.8383 3 Zinc Dispersible 12 70 0.1 68.14707 4 Klofeniramin Maleat 12 70 0.1 77.52454 5 Kalsium Lakta 12 70 0.1 88.49762 6 Prednison 12 70 0.1 63.8593 7 Thiamin 12 70 0.1 69.35893 8 Paracetamol 12 70 0.1 86.31753 9 Piridoksin 12 70 0.1 27.83964 10 Salbutmol 12 70 0.1 65.67962 11 Ambroxol 12 70 0.1 45.11861 12 Asam Mefenamat 12 70 0.1 76.89044 13 Metrodinazole 12 70 0.1 78.70827 14 Besi Tab II 12 70 0.1 77.12133 15 Gliseril Guaikolat 12 70 0.1 63.63531 Akurasi Sistem 70.66794

## 3.2 Pembahasan
Dari  hasil  perhitungan  dengan  pengujian  menggunakan  input  12,  hidden  70,  dan  laju pembelajaran 0.1, di dapat akurasi rata-rata sistem sebesar 70.66 %, dengan akurasi tertinggi pada jenis  obat  VIT  B  COM  dengan  akurasi  sebesar  93.48%  dan  akurasi  terendah  pada  jenis  obat PIRIDOKSIN dengan akurasi sebesar 27.83%. Tinggi rendahnya akurasi tergantung pada pola data pemakaian obat di mana jika pemakaian obat untuk bulan yang sama di tahun berbeda tetapi pemakaian  obat  pada  bulan  tersebut  memliki  pola  pemakaian  berbeda  maka  akurasi  yang dihasilkan sistem akan rendah, tetapi jika pola pemakaian obat relatif sama maka akurasi yang dihasilkan sistem akan semakin besar. Berikut ini merupakan contoh pola pemakaian obat yang memiliki perbandingan tiap bulannya relatif sama.
Gambar 4. Pola chart perbedaan pemakaian obat Vit B Com tahun 2014-2016
Berikut ini merupakan chart pola perbandingan data pada tahun 2015 dan 2016 berbeda di  mana  ada  data  pada  bulan  yang  sama  tetapi  pemakaian  pada  bulan  tersebut  berbeda sehingga  hasil  prediksi  untuk  bulan  tersebut  memiliki  akurasi  yang  rendah  untuk  jelasnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 5. Chart Perbedaan Pemakaian Obat Piridoksin tahun 2014-2016

## IV. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  proses  yang  telah  dilakuan  pada  tugas  akhir  ini,  mulai  dari  perancangan, pembelajaran sampai dengan pengujian data, dapat disimpulkan beberapa hal antara lain:
1. Metode backpropagation dapat digunakan untuk memprediksi pemakaian obat.
2. Pengujian hasil latih dan dibandingkan kembali dengan data latih sebenarnya diperoleh nilai akurasi rata-rata ±99%.
3. Berdasarkan hasil pengujian untuk data uji, maka presentasi keakuratan rata-rata sistem yang diperoleh  70,66%.  Dengan  akurasi  tertinggi  pada  jenis  obat  Vit  B  com  dengan  akurasi 93,48%, dan akurasi terendah pada jenis obat piridoksin dengan akurasi sebesar 27,83%.
Prediksi akurasi yang rendah disebabkan oleh pola data pemakaian untuk bulan yang sama di tahun yang berbeda yang jauh sehingga menyebabkan tingkat akurasi rendah.

## 4.2 Saran
Saran yang dapat dikembangkan dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Sistem dapat dikembangkan lagi menjadi aplikasi web .
2. Melihat data yang ada peneliti menyarankan untuk menambah jumlah data tahun penelitian.
3. Input yang digunakan bisa menggunakan bulan yang sama di tahun yang berbeda.
4. Output yang dihasilkan bisa menggunakan range .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Effendi, 2009. Manajemen Pusat Kesehatan Masyarakat, Jakarta: Salemba Medika.
[2] Haykin, S, 2008. Neural Networks and Learning Machines , New Jersey: PrenticeHall.
[3] Astuti, E. D., 2009. Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan Teori dan Aplikasi . Star Publishing,
Jawa Tengah.