## PERANCANGAN PROTOTIPE PENDIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG KORONER DENGAN METODE BACKPROPAGATION
Prasetyo 1 , Muhammad Rofiq Banu Alfath 2 , Ranu Iskandar 3 , Fatchul Arifin 4 1, 2, 4 Pendidikan Teknik Elektronika, Fakultas Teknik Universitas Negeri Yogyakarta 3 Industrial Education, Faculty of Industrial Education and Technology, King Mongkut ’ s Institute of Technology Ladkrabang
Email: prasetyo0646ft.uny@student.uny.ac.id

## Artikel info
Artikel history: Received;03-03-2021 Revised:22-05-2021 Accepted;24-05-2021
Keyword: Backpropagation, Causative Factors of Coronary  Heart  Disease,
Coronary Heart Disease.
Kata Kunci: Backpropagation,  Faktor Penyebab Penyakit Jantung Koroner, Penyakit Jantung Koroner
Abstract. Coronary  heart  disease  is  a  disorder  caused  by  the inhibition of arteries that drain blood to the heart muscle. This disease  is  a  non-communicable  disease  which  often  results  in death  directly  to  the  victims.  This  study  aims  to  design  an artificial neural network architecture using the
backpropagation  method  that  can  predict  a  person  having coronary  heart  disease  by  inputting  cholesterol  levels,  blood pressure,  and  blood  sugar  levels,  and  body  mass  index.  This research  is  research  and  development.  The  research  methods used  in  making  this  prototype,  namely:  (1)  problem  analysis, (2)  needs  analysis,  (3)  literature  study,  (4)  prototype  design, and  (5)  prototype  testing.  The  patient  data  used  to  test  the prototype  were  20.  The  results  show  that  the  neural  network model  used  has  an  average  error  value  of  0.792%  with  5000 training  times.  A  diagnostic  prototype  for  coronary  heart disease using backpropagation was successfully built with good results.
Abstrak. Jantung koroner merupakan penyakit yang disebabkan  oleh  penyumbatan  pembuluh  darah  arteri  yang mensuplai darah ke otot jantung. Kelainan ini merupakan salah satu  penyakit  tidak  menular  yang  acap  kali  menyebabkan mortalitas  secara  langsung  pada  para  penderitanya.  Tujuan penulisan artikel ini adalah merancang sebuah rancang bangun jaringan  syaraf  tiruan  dengan  metode backpropagation yang dapat  memperkirakan  seseorang  terkena  penyakit  jantung koroner  dengan  input  kadar  kolesterol,  tekanan  darah,  dan kadar  gula  darah,  dan  indeks  masa  tubuh.  Penelitian  ini merupakan penelitian dan pengembangan. Pembuatan prototipe ini  menggunakan  metode  penelitian  dengan  lima  langkah, yaitu:  (1)  analisa  masalah,  (2)  analisa  kebutuhan,  (3)  kajian literatur,  (4)  perancangan  prototipe,  dan  (5)  pengujian prototipe. Data pasien yang digunakan untuk menguji prototipe sejumlah  20.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  rancang  bangun JST  dikembangkan  memiliki  nilai  rata-rata  kesalahan  sebesar 0,792%  dengan  5000  kali  training.  Prototipe  diagnosa  PJK menggunakan backpropagation berjalan  berhasil  dibangun

## Lontara

## Journal of Health Science and Technology
http://jurnal.poltekkesmu.online/lontarariset Vol 2,  No. 1, Juni 2021, pp 1-10 p-ISSN:0000-0000 dan e-ISSN: 2721-6179 DOI: https://doi.org/
Lontara: Journal of Health Science & Technology, Vol.2 No.1 2021 e-ISSN 2721-6179 2
dengan hasil baik.
Coresponden author: Email: prasetyo0646ft.uny@student.uny.ac.id
artikel dengan akses terbuka dibawah lisensi CC BY -4.0

## PENDAHULUAN
Jantung  merupakan  bagian  tubuh  yang  vital  manusia  yang  terdiri  dari  kumpulan  otot  yang berfungsi  memompa  darah  keseluruh  tubuh.  Jantung  manusia  dapat  memompa  rerata  5  liter  darah setiap menitnya (Chalik, 2016). Organ vital tersebut harus selalu dijaga agar tidak terserang penyakit.
Penyakit  yang  paling  rawan  dan  perlu  diwaspadai  adalah  Penyakit  Jantung  Koroner  (PJK), dimana  penyakit  ini  merupakan  suatu  kelainan  yang  disebabkan  oleh  penyumbatan  pembuluh  darah arteri yang mensuplai darah ke otot jantung. Kelainan ini merupakan salah satu penyakit tidak menular yang acap kali menyebabkan mortalitas secara langsung pada para penderitanya. Hasil survei Sample Registration  System  (SRS)  menunjukkan  PJK  menjadi  pemicu  tertinggi  presentase  tingkat  mortalitas di Indonesia pada semua umur setelah stroke dengan presentase tingkat mortalitas ± 12,9% pada tahun 2014 (Biro Komunikasi dan Pelayanan Masyarakat, 2017).
Ada  beberapa  penyebab  seseorang  terkena  PJK,  yaitu:  obesitas,  hipertensi  dan  diabetes melitus  (DM).  Obesitas  menimbulkan  1,5  kali  kesempatan  seseorang  terkena  PJK  dan  hipertensi menimbulkan  6  kali  kesempatan  seseorang  terkena  PJK  (Oemiyati  &  Rustika,  2015).  Hipertensi disebabkan  oleh  konsumsi  natrium,  aktivitas  fisik,  merokok,  dan  stress  (Permana,  2018).  DM  juga dapat  memberi  peluang  2  sampai  6  kali  lebih  besar  untuk  terserang  PJK.  DM  dipicu  oleh  kebiasan merokok (Pratiwi, Sinaga, & Syahran, 2015)
Selain itu, kolesterol dapat meningkatkan resiko PJK dikarenakan kolesterol dapat mendorong plak  muncul  pada  arteri  koroner  (Ghani,  Susilawati,  &  Novriani,  2016).  Penyebab  penyakit  jantung koroner ini dapat digunakan dalam perancangan pendiagnosa PJK.
Kecerdasan buatan (AI) termasuk cabang dari ilmu komputer yang menjadikan sebuah mesin dapat melakukan aktivitas layaknya yang dilakukan oleh manusia (Amrizal & Aini, 2013). Salah satu AI  adalah  jaringan  syaraf  tiruan  (JST).  JST  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  komputer  yang menjadikan  sebuah  komputer  dapat  melakukan  aktivitas  layaknya  dan  sebaik  yang  dilakukan  oleh manusia  (Kusumadewi,  2003).  JST  bertugas  meniru  daya  pikir  manusia  dari  perspektif  kepandaian yang  diperoleh  network  dari  lingkungan,  melalui  suatu  proses  pembelajaran  dan  perspektif  kekuatan hubungan antar unit yang disebut synaptic weight, berfungsi untuk menyimpan kepandaian yang telah diperoleh  dari  jaringan  tersebut.  Karakteristik  lain  yang  penting  dari  JST,  yang  sama  dengan  sistem syaraf biologis adalah toleransi kesalahan.
Ada  6  metode  dari  JST,  yaitu:  Algoritma  Pembelajaran  Hebb,  Algoritma  Perceptron,

## Perancangan Prototipe Pendiagnosa Penyakit Jantung Koroner dengan Metode Backpropagation
(Prasetyo, Muhammad Rofiq Banu Alfath, Ranu Iskandar, Fatchul Arifin)
Algoritma  Pembelajaran  Backpropagation,  Multi  Layer  Perceptron,  Back  Propagation  Multilayer Perceptron Neural Network, dan JST Probabilistik (Amrizal & Aini, 2013). Dari 5 model JST tersebut ada  beberapa  model  yang  sudah  diaplikasikan  dalam  mendiagnosa  penyakit,  yaitu:  Sistem  Diagnosa Penyakit Dalam dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation dan Learning Vector Quantization (Leleury, Lesnussa, & Mandiuw, 2014), Deteksi Penyakit Tulang Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan metode Backpropagation (Sukmawati & Pujiyanta, 2014), Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus (DM) dengan Metode Backpropagation (Sriyanto & Sutedi, 2010), Prediksi Penyakit  Jantung  Koroner  (PJK)  Berdasarkan  Faktor  Risiko  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  (Effendy,  Subagja,  &  Faisal,  2008).  Penelitian  mengenai  jantung  koroner menggunakan  JST  backpropagation  sudah  ada  akan  tetapi  input  yang  dimasukan  hanya  kadar kolesterol,  tekanan  darah,  dan  kadar  gula  darah.  Novelty  dari  perancangan  prototipe  yang dikembangkan  ini  akan  menambah  input  baru,  yaitu  indeks  masa  tubuh  sehingga  kualitas  prototipe untuk mendiagnosa penyakit jantung koroner menjadi semakin baik.
Tujuan penelitian ini adalah merancang sebuah arsitektur jaringan syaraf tiruan menggunakan metode  backpropagation yang dapat memprediksi seseorang terkena penyakit jantung koroner dengan input kadar kolesterol, tekanan darah, dan kadar gula darah, dan indeks masa tubuh.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  dan  pengembangan.  Pembuatan  prototipe  ini menggunakan metode penelitian dengan 5 langkah, yaitu: (1) analisa masalah, (2) analisa kebutuhan, (3) kajian literatur, (4) perancangan prototipe, dan (5) pengujian prototipe.
Pada  tahap  kedua,  dilakukan  analisa  terhadap  kebutuhan  untuk  pembuatan  prototipe  ini.
Penelitian  ini  menggunakan  alat  berupa  komputer  dan  software  pembuat  Prototipe  pendiagnosa penyakit  jantung  koroner.  Untuk  pembuatan  hardware  menggunakan  bahan,  yaitu:  Arduino  UNO, Keypad 4x4 dan LCD dengan I2C Interface.
Pada  tahap  selanjutnya  dilakukan  kajian  literatur.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengambilan informasi dari data sekunder berupa artikel penelitian terkait obesesitas yang dapat dilihat dari Indeks Massa Tubuh (IMT), terkena hipertensi dilihat dari tekanan darah sistol dan diastol, terkena DM dari gula  darah.  Orang  beresiko  terserang  PJK  jika  IMT  ≥  25  kg/m2  (WHO  Regional  Office  for  the Western  World  Health  Organization.  Regional  Office  for  the  Western  Pacific,  2010),  tekanan  darah sistol ≥ 140 mmHg dan diastol ≥ 90 mmHg (Chobanian et al., 2003), kolesterol lebih dari 200 mg/dL (Nadeem,  Ahmed,  &  Farooq,  2013),  dan  kadar  glukosa  plasma  sewaktu  lebih  dari  200  mg/dL (Decroli, 2019).
Langkah  selanjutnya  dilakukan  perancangan  prototipe.  Langkah  ini  adalah  yang  paling  lama waktu  pengerjaannya  dibandingkan  langkah  lainnya  karena  pada  tahap  ini  terdapat  perancangan jaringan syaraf tiruan seperti pada gambar 1.
Lontara: Journal of Health Science & Technology, Vol.2 No.1 2021
Gambar 1. Model Jaringan Syaraf Tiruan
Pembuatan GUI pada Prototipe pendiagnosa  penyakit  jantung  koroner ini menggunakan fitur pada  pembuat  prototipe  pendiagnosa  penyakit  jantung  koroner  itu  sendiri  dengan  mengetikkan  guide pada  command  window  Prototipe  pendiagnosa  penyakit  jantung  koroner.  Setelah  itu  kita  merancang tampilan  dan  memberikan  tombol  serta  kotak  input  dan  output  yang  diperlukan.  Gambar  rancangan
GUI yang dibentuk seperti pada gambar 2.

## Gambar 2. Rancangan GUI pada Prototipe Pendiagnosa Penyakit Jantung Koroner
Setelah dibuat rancangan GUI-nya maka kita akan mengisikan program pada tombol dan input serta  output  yang  akan  digunakan.  Setelah  program  selesai  dimasukkan  maka  kita  harus  mencoba program  terlebih  dahulu  agar  tidak  terjadi  error  saat  digunakan.  Langkah  berikutnya  adalah  mem- package  tampilan  GUI  tadi  menjadi  Prototipe  menggunakan  tools  APP  pada  software  pembuat Prototipe pendiagnosa penyakit jantung koroner, kita dapat menentukan identitas serta informasi yang diperlukan dalam Prototipe ini. Langkah ini membutuhkan 2 buah file yaitu file rancangan GUI (*.fig) dan  program  yang  telah  dimasukkan  tadi  (*.m).  Input  yang  diminta  pada  Prototipe  berupa  sistol, diastol,  tinggi  badan,  berat  badan,  gula  darah  dan  kolesterol,  serta  output  yang  diberikan  berupa persentase kemungkinan dia terkena penyakit jantung koroner.
Terakhir  adalah  perancangan  hardware  sederhana  untuk  menerapkan  jaringan  syaraf  tiruan
Perancangan Prototipe Pendiagnosa Penyakit Jantung Koroner dengan Metode Backpropagation (Prasetyo, Muhammad Rofiq Banu Alfath, Ranu Iskandar, Fatchul Arifin)
menggunakan arduino. Rangkaian arduino yang dibuat ditampilkan pada gambar 3.
Gambar 3. Rangkaian Penerapan JST pada Arduino
Pada  tahap  terakhir  pengujian  menggunakan  data  sampel  yang  telah  didapatkan  dari  rumah sakit.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  untuk  training  berjumlah  20  data  orang  berusia  lebih  dari  60  tahun, dengan parameter sistol, diastol, indeks massa tubuh (berat (kg) / tinggi kuadrat (m)), gula darah dan kolesterol. Data lengkap pada tabel 1.

## Tabel 1. Data Training Mentah
No Sistol Diastol IMT Gula Darah Kolesterol Status 1 120 80 20 85 180 Sehat 2 115 75 18 80 175 Sehat 3 125 85 21 85 185 Sehat 4 160 100 28 50 90 Sakit 5 100 75 18,5 78 170 Sehat 6 95 80 19 82 185 Sehat 7 120 85 22 80 180 Sehat 8 110 82 21 80 175 Sehat 9 124 80 21 80 165 Sehat 10 70 40 15 140 220 Sakit 11 124 85 21 80 180 Sehat 12 110 100 21 50 175 Sehat 13 120 40 18,5 85 90 Sehat 14 100 80 15 80 165 Sehat 15 95 85 20 80 185 Sakit 16 70 82 18 80 220 Sakit 17 125 80 19 85 170 Sehat 18 160 75 22 140 185 Sakit 19 120 80 21 78 180 Sehat 20 115 75 28 82 175 Sehat
Lontara: Journal of Health Science & Technology, Vol.2 No.1 2021 e-ISSN 2721-6179 6
Data  di  atas  masih  berupa  data  mentah,  data  tersebut  harus  diolah  dalam  range  0-1 dikarenakan  pada  jaringan  syaraf  tiruan  yang  kita  buat  menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid  binner yang hanya bisa mengolah bilangan di antara 0 s/d 1. Akan tetapi sigmoid binner ini tidak benar-benar bisa mengolah bilangan 0 s/d 1, maka dari itu kita akan petakan atau normalisasi bilangan kedalam 0,1 s/d 0,9. Rumus pemetaan yang digunakan
X' = (0,8(X-b)/(a-b))+0,1                    (1)
Ket:
X’ : data yang telah dinormalisasi
X : data mentah
a : nilai maksimum pada data b : nilai minimum pada data
Setelah data dinormalisasi keterangan sakit kita ubah menjadi 0,1 dan sehat menjadi 1 ini akan menentukan persentase nantinya, maka akan menjadi data pada tabel 2.
Tabel 2. Data Latih yang Dinormalisasi
No Sistol Diastol IMT Gula Darah Kolesterol Status 1 0,5444 0,6333 0,4077 0,4111 0,6538 1 2 0,5000 0,5667 0,2846 0,3667 0,6231 1 3 0,5889 0,7000 0,4692 0,4111 0,6846 1 4 0,9000 0,9000 0,9000 0,1000 0,1000 0,1 5 0,3667 0,5667 0,3154 0,3489 0,5923 1 6 0,3222 0,6333 0,3462 0,3844 0,6846 1 7 0,5444 0,7000 0,5308 0,3667 0,6538 1 8 0,4556 0,6600 0,4692 0,3667 0,6231 1 9 0,5800 0,6333 0,4692 0,3667 0,5615 1 10 0,1000 0,1000 0,1000 0,9000 0,9000 0,1 11 0,5800 0,7000 0,4692 0,3667 0,6538 1 12 0,4556 0,9000 0,4692 0,1000 0,6231 1 13 0,5444 0,1000 0,3154 0,4111 0,1000 1 14 0,3667 0,6333 0,1000 0,3667 0,5615 1 15 0,3222 0,7000 0,4077 0,3667 0,6846 0,1 16 0,1000 0,6600 0,2846 0,3667 0,9000 0,1 17 0,5889 0,6333 0,3462 0,4111 0,5923 1 18 0,9000 0,5667 0,5308 0,9000 0,6846 0,1 19 0,5444 0,6333 0,4692 0,3489 0,6538 1 20 0,5000 0,5667 0,9000 0,3844 0,6231 1
Setelah di-training akan terlihat grafik performansi dari jaringan yang telah kita latih, terlihat pada gambar 4.
Perancangan Prototipe Pendiagnosa Penyakit Jantung Koroner dengan Metode Backpropagation (Prasetyo, Muhammad Rofiq Banu Alfath, Ranu Iskandar, Fatchul Arifin)
Gambar 4. Grafik Performansi Jaringan
Dari Grafik diatas dapat diketahui bahwa rata-rata error setelah 5000 kali training memberikan hasil  0,00792  yang  berarti  rerata  error-nya  bernilai  0,792%  dan  ini  sudah  cukup  kecil  untuk  data training yang dimiliki sekarang. Lebih lengkap nilai target output dan error pada tabel 3.
Tabel 3. Output dan Error
No Target Output Error 1 1 1,032736 -0,03274 2 1 1,027047 -0,02705 3 1 0,980466 0,019534 4 0,1 0,104342 -0,00434 5 1 1,012917 -0,01292 6 1 0,789376 0,210624 7 1 0,974565 0,025435 8 1 0,869022 0,130978 9 1 1,001977 -0,00198 10 0,1 0,109343 -0,00934 11 1 1,049453 -0,04945 12 1 0,974582 0,025418 13 1 1,000901 -0,0009 14 1 1,040873 -0,04087 15 0,1 0,334281 -0,23428 16 0,1 0,080007 0,019993 17 1 0,890967 0,109033 18 0,1 0,103356 -0,00336 19 1 1,147675 -0,14767 20 1 0,994517 0,005483
Perhitungan  persentase  akan  dilakukan  dari  selisih  sehat  (telah  diberi  grade  1)  dan  hasil output. Maka persentase dapat dihitung dengan
Lontara: Journal of Health Science & Technology, Vol.2 No.1 2021 e-ISSN 2721-6179 8
Y’ = |1-Y| * 100%  …….. (2)
Ket: Y’ : Persentase
Y : Output
Untuk  pembuatan  hardware  kita  perlu  mengetahui  bias  dan  bobot  sistem  yang  telah  di- training,  maka  kita  mengambil  nilai  bobot  dan  bias  dari  sistem  menggunakan  aplikasi  pendiagnosa penyakit jantung koroner. Bobot dan bias tertera dari tabel 4 sampai dengan tabel 6.

## Tabel 4. Bobot Hidden Layer
Nama X1 X2 X3 X4 X5 H1 -6,86696 -3,52555 -1,92208 5,951093 -2,54382 H2 5,026018 -4,57265 0,141807 8,530653 -1,68292 H3 6,316706 -5,42371 -1,25212 0,088438 -5,89444 H4 5,029377 -5,68878 -6,38444 -0,50432 -5,8258 H5 -6,084 5,148549 -3,75573 -2,36477 6,243879 H6 -1,73964 0,625639 -6,13109 6,008024 6,409675 H7 -6,55966 1,191201 -7,90358 -3,34859 2,41764 H8 6,253574 -5,60648 -4,30725 -6,2277 -6,28286 H9 -1,7565 8,091987 -1,24407 6,185857 -5,0478 H10 6,984601 1,783653 -7,99119 -1,69628 -2,73822

## Tabel 5. Bobot Output
H1 H2 H3 H4 H5 Y 1,00441 -0,17748 -1,77419 0,04783 -0,09834 H6 H7 H8 H9 H10 Y 1,107159 -1,02985 3,12549 -1,89076 -1,09557

## Tabel 6. Bias
Nama Bias Nama Bias H1 11,44641 Y 0,049956 H2 -7,32537 H3 4,495722 H4 3,455264 H5 0,42185 H6 -4,71297 H7 6,057979 H8 10,3353 H9 -4,77213 H10 5,728823

## Kemudian memberikan rumus perhitungan untuk mencari output dengan rumus
𝑌 = 𝜎 {( Σ 𝑋𝑖𝑊𝑖 )+ 𝑏 } 𝑛𝑖 =1                        (3)
Ket:
Y : Output
Fungsi aktivasi (sigmoid)
X : Input
Perancangan Prototipe Pendiagnosa Penyakit Jantung Koroner dengan Metode Backpropagation (Prasetyo, Muhammad Rofiq Banu Alfath, Ranu Iskandar, Fatchul Arifin) 9
b : bias
Untuk fungsi aktivasi sigmoid sendiri dapat menggunakan rumus
𝑥 ′= 11+ 𝑒 − 𝑥 (4)
Ket x’ : Output aktivasi
x : Input aktivasi
Prototipe diagnosa penyakit jantung koroner menggunakan Backpropagation berjalan berhasil dibangun  dengan  hasil  baik  dengan  total  nilai  error  sebesar  nilai  0,792%.  Kelemahan  dari  metode penerapan pada arduino ini adalah tidak bisanya melakukan  update bobot secara langsung melainkan harus mengubah nilai bobot pada program menggunakan komputer.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Prototipe diagnosa penyakit jantung koroner menggunakan Backpropagation berjalan berhasil dibangun dengan hasil baik.
Aplikasi  ini  diharapkan  dapat  dilakukan  pengembangan  lebih  lanjut  dengan  menggunakan lebih banyak data training sehingga data  hasil uji yang didapatkan lebih maksimal. Lebih  lanjut  juga uji coba langsung menggunakan aplikasi juga perlu dilakukan terhadap pasien PJK di rumah sakit agar prototipe yang dikembangkan benar-benar sesuai dengan kebutuhan dan dapat dikomersilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Amrizal, V., & Aini, Q. (2013). Kecerdasan Buatan . Jakarta: Halaman Moeka Publishing.
Biro Komunikasi dan Pelayanan Masyarakat, K. K. R. (2017). Penyakit Jantung Penyebab Kematian
Tertinggi, Kemenkes Ingatkan CERDIK. Retrieved from
https://www.kemkes.go.id/article/view/17073100005/penyakit-jantung-penyebab-kematian- tertinggi-kemenkes-ingatkan-cerdik-.html
Chalik,  R.  (2016). Modul  Bahan  Ajar  Cetak  Farmasi:  Anatomi  Fisiologi  Manusia. Jakarta:  Badan Pengembangan  dan  Pemberdayaan  Sumber  Daya  Manusia  Kesehatan,  Pusat  Pendidikan Sumber Daya Manusia Kesehatan, Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.
Chobanian, A. V., Bakris, G. L., Black, H. R., Cushman, W. C., Green, L. A., Izzo, J. L., Jr, Jones, D.
W.,  Materson,  B.  J.,  Oparil,  S.,  Wright,  J.  T.,  Jr,  Roccella,  E.  J.,  National  Heart,  Lung,  and Blood Institute Joint National Committee on Prevention, & N. H. B. P. E. P. C. C. (2003). The Seventh  Report  of  the  Joint  National  Committee  on  Prevention,  Detection,  Evaluation,  and Treatment  of  High  Blood  Pressure:  the  JNC  7  report.  JAMA,  289(19),  2560–2572. https://doi.org/https://doi.org/10.1001/jama.289.19.2560
Decroli,  E.  (2019). Diabetes  Melitus  Tipe-2 .  Padang:  Pusat  Penerbitan  Bagian  Ilmu  Penyakit  Dalam Fakultas Kedokteran Universitas Andalas.
Lontara: Journal of Health Science & Technology, Vol.2 No.1 2021 e-ISSN 2721-6179 10
Effendy,  N.,  Subagja,  &  Faisal,  A.  (2008).  Prediksi  Penyakit  Jantung  Koroner  (PJK)  Berdasarkan Faktor  Risiko  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation. Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2008 (SNATI 2008) , E19–E24. Yogyakarta.
Ghani, L., Susilawati, M. D., & Novriani, H. (2016). Dominant Risk Fators of Coronary Heart Disease In Indonesia. Buletin Penelitian Kesehatan , 44(3), 153–164.
Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelligence, Teknik dan Aplikasinya . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Leleury,  Z.  A.,  Lesnussa,  Y.  A.,  &  Mandiuw,  J.  (2014).  Sistem  Diagnosa  Penyakit  Dalam  dengan menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Metode  Backpropagation  dan  Learning  Vector Quantization. Jurnal Matematika Integratif , 12(2), 89–98.
Nadeem,  M.,  Ahmed,  S.  S.,  &  Farooq,  S.  (2013). Risk  factors  for  coronary  heart  disease  in  patients below 45 years of age. Pak J Med Sci, 29(1), 91–96.
Oemiyati,  R.,  &  Rustika.  (2015).  Faktor  Risiko  Penyakit  Jantung  Koroner  (PJK)  pada  Perempuan (Baseline  Studi  Kohor  Faktor  Risiko  PTM). Buletin  Penelitian  Sistem  Kesehatan , 18(1), 47– 55. https://doi.org/http://doi.org/10.22435/hsr.v18i1.4277.47-55
Permana,  M.  R.  (2018).  Risiko  Penyebab  Terjadinya  Hipertensi  di  Desa  Bunga  Putih  Kecamatan Marangkayu  Kabupaten  Kutai  Kartanegara. KESMAS  UWIGAMA:  Jurnal  Kesehatan Masyarakat , 3(1), 19–30. https://doi.org/https://doi.org/10.24903/kujkm.v3i1.330
Pratiwi,  N.,  Sinaga,  T.,  &  Syahran,  A.  (2015).  Faktor-Faktor  Yang  Berhubungan  Dengan  Diabetes Melitus  di  Puskesmas  Segiri  Kota  Samarinda  Tahun  2014. KESMAS  UWIGAMA:  Jurnal Kesehatan Masyarakat , 1(1), 28–32. https://doi.org/https://doi.org/10.24903/kujkm.v1i1.845
Sriyanto,  &  Sutedi.  (2010).  Identifikasi  Penyakit  Diabetes  Militus  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  dengan  Metode  Perambatan  Balik  (Backpropagation). Jurnal  Informatika ,  10(2),  79– 94.
Sukmawati,  K.,  &  Pujiyanta,  A.  (2014).  Deteksi  Penyakit  Tulang  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  dengan  Metode  Backpropagation. Jurnal  Sarjana  Teknik  Informatika ,  2(2),  233–246. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.12928/jstie.v2i2.2844
World  Health  Organization.  Regional  Office  for  the  Western  World  Health  Organization.  Regional Office for the Western Pacific. (2010). The Asia-Pacific Perspective : Redefining Obesity and Its Treatment . Sydney: Health Communications Australia.