## SISTEM PREDIKSI DIAGNOSA PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) SINGLE LAYER PERCEPTRON STUDI KASUS PADA PUSKESMAS TAMBAK
Ryan Haris Bawafi 1) , Umi Chotijah 2)
1,2) Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera No. 101 GKB, Gresik. e-mail: ryanharisbawafi@email.com 1) , umi.chotijah@email.com 2)
(Naskah masuk : 6 Januari 2022 Diterima untuk diterbitkan : 30 November 2022)

## ABSTRAK
Puskesmas Tambak merupakan suatu organisasi kesehatan fungsional sebagai pusat pengembangan kesehatan masyarakat serta membina peran masyarakat di samping memberikan pelayanan secara menyeluruh dan terpadu kepada masyarakat di wilayah  kerjanya  dalam  bentuk  kegiatan  pokok.  Puskesmas  Tambak  terletak  di  Kecamatan  Tambak,  Pulau  Bawean, Kabupaten  Kebomas,  Gresik.  Meningkatnya  penyakit  hepatitis  di  kalangan  masyarakat  sekitar  menimbulkan  peningkatan permohonan  tes  fungsi  hati  yang  terdiri  dari  ALT,  AST,  ALP,  ALB,  BIL,  dan  GGT.  Hasil  tes  fungsi  hati  dilihat  dengan signifikan menggunakan algoritma pohon klasifikasi karena dapat memperoleh informasi mengenai data klasifikasi pasien penyakit  hepatitis.  Banyaknya  permintaan  pasien  penyakit  hepatitis  untuk  melakukan  tes  fungsi  hati  menimbulkan permasalahan prediksi diagnosa pasien penyakit hepatitis di Puskesmas Tambak  dengan metode Artificial Neutral Network Perceptron dengan melakukan optimalisasi perulangan (iterations) pada model algoritma neutral network dengan optimal, sehingga hasil prediksi lebih akurat. Hasil pengujian yang telah dilakukan dalam pembuatan sistem prediksi diagnosa pasien penyakit  hepatitis  dengan  metode  ANN  single  layer  perceptron  ini  telah  berhasil  dibangun  dan  dapat  diaplikasikan  untuk memprediksi diagnosa pasien hepatitis di Puskesman Tambak.

## Kata Kunci: Artificial Neural Network, Sistem Prediksi Diagnosa, Penyakit Hepatitis

## ABSTRACT
Tambak  Health  Center  is  a  functional  health  organization  as  a  center  for  community  health  development  as  well  as fostering the role of the community in addition to providing comprehensive and integrated services to the community in its working area in the form of main activities. The Tambak Health Center is located in Tambak District, Bawean Island, Kebomas Regency,  Gresik.  The  increase  in  hepatitis  among  the  surrounding  community  has  led  to  an  increase  in  requests  for  liver function tests consisting of ALT, AST, ALP, ALB, BIL, and GGT. The results of liver function tests were seen to be significant using the classification tree algorithm because it could obtain information about the classification data of hepatitis patients. The large number of requests for hepatitis patients to perform liver function tests raises the problem of predicting the diagnosis of  hepatitis  patients  at  the  Tambak  Health  Center  using  the  Artificial  Neutral  Network  Perceptron  method  by  optimizing iterations on the neutral network algorithm model optimally, so that the prediction results are more accurate. The results of the tests that have been carried out in making a prediction system for the diagnosis of hepatitis patients with the single layer perceptron ANN method have been successfully built and can be applied to predict the diagnosis of hepatitis patients at the Tambak Health Center.
Keywords: Artificial Neural Network, Diagnosis Prediction System, Hepatitis Disease

## INDEXIA : Informatic and Computational Intelligent Journal

## I. P ENDAHULUAN
Dunia  kesehatan  mengumpulkan  sejumlah  besar  data  kesehatan,  namun  beberapa  data  kesehatan  masih tersembunyi.  Kesehatan  merupakan  salah  satu  hal  terpenting  dalam  hidup  manusia,  hal  ini  menjadi  dasar bahwasanya  banyak  ditemukannya  temuan-temuan  ilmiah  baik  berupa  obat-obatan,  alat  kesehatan  atau penemuan baru di bidang kesehatan. Berbicara mengenai kesehatan tentunya berhubungan dengan penyakit, sejak dahulu banyak sekali penyakit yang bermunculan entah itu datangnya dari virus, bakteri, parasite, sel  kanker atau yang lainnya. Pada bidang kesehatan, perkembangan ilmu kedokteran mengalami kemajuan yang sangat pesat yang ditandai dengan ditemukannya beberapa penyakit baru yang belum teridentifikasi sebelumya. Salah satu penyakit yang berkembang saat ini yaitu penyakit pada organ hati yaitu penyakit hepatitis. Hepatitis adalah kelainan hati berupa peradangan (sel) hati. Peningkatan ini disebabkan adanya gangguan atau kerusakan membran hati. Diagnosa awal penyakit ini setelah memperhatikan gejala adalah melakukan tes fungsi hati (Munawarah et al., 2016).
Hepatitis merupakan penyakit yang menyerang organ hati manusia. Di sini hati atau liver mengalami peradangan sehingga membuat fungsi hati menjadi terganggu. Gejala umum dari hepatitis ini adalah rasa nyeri atau sakit pada perut bagian kanan, badan lemas, mual, demam dan diare. Pada beberapa kasus juga ditemukan gejala seperti flu dan  sakit  kuning  yang  ditandai  kulit  dan  mata  yang  terlihat  kuning.  Hepatitis  disebabkan  oleh  berbagai  faktor seperti virus, keracunan obat dan paparan berbagai macam zat kimia seperti karbon tetraklorida, chlorpromazine, chlorform,  arsen,  fosfor, dan  zat-zat  lain  yang  digunakan  sebagai  obat  dalam  industri  modern.  Hepatitis  dapat bersifat  akut  (cepat  dan  tiba-tiba)  maupun  kronis  (perlahan  dan  bertahap).  Jika  tidak  ditangani  dengan  baik, hepatitis dapat menimbulkan komplikasi, seperti gagal hati, sirosis, atau kanker hati ( hepatocellular carcinoma ) (Lubis et al., 2018).
Dalam  mendiagnosis  ada atau tidak  penyakit  hepatitis  dapat  digunakan  acuan  dari  hasil tes fungsi  hati  yang dilaksanakan  di  laboratorium.  Tes  tersebut  antara  lain  yaitu Alanine  transaminase (ALT), Aspartate aminotransferase (AST), Alkaline  phosphatase (ALP), Albumin ALB), Bilirubin (BIL), Gamma-glutamyl transpeptidase (GGT). Dari hasil tes tersebut dapat dilihat hasil tes yang signifikan sebagai ciri adanya gangguan fungsi hati dengan menggunakan algoritma pohon klasifikasi karena dapat memperoleh informasi mengenai data klasifikasi pasien penyakit hepatitis. Dengan banyaknya pasien penyakit hepatitis yang ingin melakukan tes fungsi hati untuk mengetahui ada atau tidak ada penyakit hepatitis maka dari itu di butuhkanya sebuah sistem prediksi diagnosa penyakit hepatitis. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendiagnosa pasien penyakit hepatitis adalah dengan menggunakan data mining. Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Pada penelitian ini penulis mencoba memprediksi diagnosa pasien penyakit hepatitis di Puskesmas Tambak dengan metode Artificial Neural Network Perceptron dengan melakukan optimalisasi perulangan ( iterations ) pada model algoritma neural network dengan  optimal,  sehingga  hasil  prediksi  lebih  akurat  dan  bisa  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit hepatitis lebih baik (Handayani et al., 2019).
Artificial Neural Network (ANN) merupakan sebuah sistem cerdas yang digunakan untuk mengolah informasi yang merupakan perkembangan dari generalisasi model matematika. Prinsip kerja ANN terinspirasi dari prinsip kerja sistem jaringan saraf ( neural network ) manusia. Para ilmuan menciptakan algoritma matematis yang bekerja menyerupai pola kerja saraf ( neuron ) tersebut, maka digunakanlah nama ANN, atau dalam Bahasa Indonesia biasa disebut Jaringan Saraf Tiruan (JST). ANN merupakan suatu pendekatan yang berbeda dari metode AI lainnya. JST merupakan suatu model kecerdasan yang di ilhami dari struktur otak manusia dan kemudian di implementasikan menggunakan  program  computer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan  selama  proses pembelajaran  berlangsung.  ANN  terdiri  dari  sejumlah  prosesor  sangat  sederhana  dan  saling  berhubungan  yang disebut neuron . Neuron yang terhubung dengan pembobotan ( weight ) melewati sinyal dari neuron satu ke neuron yang lain (Kurniawansyah, 2018).

## II. L ANDASAN T EORI

## 2.1 Artificial Neural Network
Artificial Neural Network (ANN) merupakan sebuah sistem cerdas yang digunakan untuk mengolah informasi yang merupakan perkembangan dari generalisasi model matematika. Prinsip kerja ANN terinspirasi dari prinsip kerja sistem jaringan saraf ( neural network ) manusia. Para ilmuan menciptakan algoritma matematis yang bekerja menyerupai pola kerja saraf ( neuron ) tersebut, maka digunakanlah nama ANN, atau dalam Bahasa Indonesia biasa disebut Jaringan Saraf Tiruan (JST). Gambar dibawah menggambarkan kemiripan arsitektur ANN dengan dengan sistem jaringan saraf pada tubuh manusia :
Gambar 2.1 Jaringan Saraf Manusia VS ANN
Label A pada gambar 2.1 merupakan struktur susunan sel neuron pada tubuh manusia. Sel neuron berfungsi sebagai pengantar informasi dari satu sel ke sel lainnya dengan urutan sebagai berikut :
1. Dendrit merupakan bagian yang berfungsi untuk menerima rangsangan atau informasi
2. Badan sel bertugas menerima dan mengakumulasikan rangsangan dari dendrit, memproses informasi tersebut dan lalu meneruskannya ke akson
3. Akson berfungsi meneruskan rangsangan yang telah diproses badan sel ke neuron lain.
Label B menggambarkan struktur ANN, dimana juga terdapat tiga bagian didalamnya yaitu input layer ( 𝑥 ), hidden  layer ( 𝑓 ( 𝑥 ))  dan output  layer ( 𝑦 ).  Informasi  akan  diterima  oleh input layer  menggunakan  bobot  yang ditentukan. Bobot akan dikumpulkan dan diakumulasikan oleh hidden layer. Kemudian hasil penjumlahan tersebut dibandingkan  dengan threshold yang  ditentukan  sebagai  nilai  aktifasi.  Informasi  yang  masuk  memenuhi  syarat akan dilanjutkan ke output layer (Ryandhi, 2017).
2.2 Tahapan Artificial Neural Network Perceptron
Di dalam ilmu kecerdasan buatan ( artificial intelligent ) terdapat cabang ilmu bernama ANN. Kelebihan dari ANN  adalah  metode  ini  bisa  menyelesaikan  semua  permasalahan  kasus.  ANN  merupakan  sebuah  metode penyelesaian masalah dengan cara menguraikan semua variabel dan menghubungkannya satu sama lain sehingga membentuk sebuah neuron . Prinsip kerjanya terinspirasi dari kerja neuron pada otak manusia, dimana antar neuron yang  satu  dengan  yang  lain  saling  berhubungan  membentuk  sebuah  jaringan  yang  kompleks.  Biasanya  ANN digunakan untuk kasus mengenali sebuah pola atau pattern dan memprediksi output agar sesuai dengan nilai yang sebenarnya.  ANN  merupakan  sebuah  algoritma  pemrogramam,  sehingga  bisa  diterapkan  di software manapun sesuai dengan keahlian.

## Gambar 2.2 Artificial Neural Network Perceptron
Pada  intinya  ada  tiga  bagian  utama  pada  sebuah  jaringan neural  network  perceptron .  Bagian  pertama, merupakan input  layer .  Bagian  kedua,  merupakan  fungsi  aktivasi threshold .  Sedangkan  bagian  yang  ketiga merupakan output . Garis-garis yang menghubungkan antar neuron disebut weight .

## a. Forward propagation
Forward propagation merupakan sebuah perhitungan maju dari input menuju output . Contoh :
𝑵𝟏 = ( 𝒙𝟏 ∗ 𝒘𝟏 + 𝒙𝟐 ∗ 𝒘𝟐 … . 𝒙𝒏 ∗ 𝒘𝒏 ) ……..(2.1) 𝑶𝒖𝒕 = 𝑰𝑭 ( 𝑵𝟏 < 𝑻𝒉 , 𝟎 , 𝟏 ) ……………………(2.2)
Keterangan : 𝑁 = Neuron 𝑥 = Input 𝑤 = Weight

## 𝑂𝑢𝑡 = Output
Rumus diatas merupakan rumus yang sangat simpel untuk sebuah neural network perceptron . Karena untuk membuat sebuah network yang cerdas.

## b. Back propagation
Hasil dari forward propagation adalah sebuah output . Namun apakah output yang dihasilkan network sudah sesuai dengan target yang diinginkan? Maka dihitunglah error :
𝑬𝒓𝒓𝒐𝒓 = 𝒕𝒂𝒓𝒈𝒆𝒕 – 𝒐𝒖𝒕𝒑𝒖𝒕 ………..…(2.3)
jika masih ada error , maka perbaharui bobot menggunakan formula 𝑤𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑤𝑙𝑎𝑚𝑎 + 𝑛 . 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 . 𝑥 . Jika error = 0, maka sistem ANN perceptron sudah siap untuk digunakan

## III. A NALISIS D AN P ERANCANGAN S ISTEM

## 3.1 Analisis Sistem
Puskesmas  Tambak  setiap  harinya  melayani  banyak  orang  yang  memeriksa  kesehatannya  terutama pemeriksaan  penyakit  hepatitis,  dari  pemeriksaan  data  tersebut  banyak  informasi  yang  bermanfaat  yang  bisa digunakan  untuk  pengambilan  suatu  keputusan  dan  untuk  memperoleh  pengetahuan  seperti  mengetahui  tingkat penyakit hepatitis sehingga pihak puskesmas lebih awal mengetehui tingkat hepatitis yang nantinya akan bisa di tangani  dengan  cepat.  Pemeriksaan  yang  optimal  di  puskesmas  adalah  suatu  faktor  penting  dalam  menunjang keberlangsungan kesehatan pasien yang sakit.
Pemeriksaan oleh pihak Puskesmas dalam memprediksi diagnosa pasien penyakit hepatitis dapat digunakan acuan  dari  hasil  tes  fungsi  hati  yang  dilaksanakan  di  laboratorium.  Tes  tersebut  antara  lain  yaitu Alanine transaminase (ALT), Aspartate aminotransferase (AST), Alkaline phosphatase (ALP), Albumin (ALB), Bilirubin (BIL), Gamma  glutamyl  transpeptidase (GGT).  Dari  hasil  tes  tersebut  dapat  dilihat  hasil  tes  yang  signifikan sebagai  ciri  adanya  gangguan  fungsi  hati  dengan  menggunakan  algoritma  pohon  klasifikasi  karena  dapat memperoleh  informasi  mengenai  data  klasifikasi  pasien  penyakit  hepatitis.  Dengan  banyaknya  pasien  penyakit hepatitis yang ingin melakukan tes fungsi hati untuk mengetahui ada atau tidak ada penyakit hepatitis maka dari itu di butuhkanya sebuah sistem prediksi diagnosa pasien penyakit hepatitis dengan menerapkan metode Artificial Neural Network Perceptron dengan melakukan optimalisasi perulangan ( iterations ) pada model algoritma neural network dengan  optimal,  sehingga  hasil  prediksi  lebih  akurat  dan  bisa  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit hepatitis lebih baik di Puskesmas Tambak.

## 3.2 Hasil Analisis
Proses  prediksi  dilakukan  dengan  menerapkan  teknik  data  mining  menggunakan  metode Artificial  Neural Network Perceptron . Teknik ini menggunakan 20 data latih dan 5 data uji pasien yang sudah di tes di laboratorium Puskesmas Tambak dan di ketahui diagnosanya, penelitian dengan menggunakan variable Alanine transaminase (ALT), Aspartate aminotransferase (AST), Alkaline phosphatase (ALP), Albumin (ALB), Bilirubin (BIL), Gamma glutamyl transpeptidase (GGT). Proses prediksi yang dibangun akan menghasilkan data keluaran yang informativ berupa  hasil  perhitungan  yang  akan  menjadikan  pertimbangan  untuk  mendiagnosa  pasien  penyakit  hepatitis. Dengan penggunaan metode Artificial Nueural Network Perceptron diharapkan sistem yang akan dibuat mampu memprediksi diagnosa pasien penyakit hepatitis.

## 3.3 Deskripsi Sistem
Artificial Neural Networks telah menjadi alat standar yang penting untuk data mining dan banyak digunakan untuk tugas-tugas data mining seperti pattern classification, time series analysis , prediction dan clustering . Dimana Neural  Networks  Perceptron atau Artificial  Neural  Networks merupakan  salah  satu  kelas  dalam  pemodelan kuantitatif yang pupuler dikalangan peneliti dan praktisi telah digunakan selama 20 tahun terakhir dan telah berhasil diterapkan untuk menyelesaikan berbagai variasi masalah di hampir semua bidang bisnis, industri dan sains. Dari hasil nilai prediksi tersebut dapat mengetahui diagnosa pasien selanjutnya yang akan di periksa dan menjadi acuan bagi semua pasien yang akan di diagnosa. Berikut adalah diagram alir sistem prediksi diagnosa pasien penyakit hepatitis di Puskesmas Tambak yang dapat dilihat pada gambar 3.1 dibawah ini.
Gambar 3.1 Diagram alir sistem prediksi diagnosa pasien penyakit hepatitis di Puskesmas Tambak

## 3.4 Representasi Model
Metode perhitungan yang digunakan pada prediksi diagnosa pasien penyakit hepatitis di Puskesmas Tambak ini adalah menggunakan metode Articial Neural Network Perceptron . ANN merupakan sebuah sistem cerdas yang digunakan  untuk mengolah  informasi  yang merupakan  perkembangan  dari  generalisasi model matematika yang telah menjadi alat standar yang penting untuk data mining dan banyak digunakan untuk tugas-tugas data mining. Dalam penggunaan metode Artifial Neural Network Perceptron memiliki beberapa tahap yang dapat dilihat pada gambar 3.2 dibawah ini.
Gambar 3.2 Diagram alir perhitungan metode Artificial Neural Network Perceptron Berdasarkan gambar 3.2 perhitungan metode Artificial Neural Network Perceptron dimulai dari menambahkan data  penyakit  yang  akan  menghasilkan  data  keluaran  yang informativ berupa  hasil  perhitungan  yang  akan menjadikan  pertimbangan  untuk  memprediksi  diagnosa  pasien  penyakit  hepatitis.  Dengan  penggunaan  metode Artificial Nueural Network Perceptron diharapkan sistem yang akan dibuat mampu memperediksi penyakit dalam mendiagnosis pasien ada atau tidak ada penyakit hepatitis. Setelah nilai prediksi sudah di temukan, selanjutnya harus memasukkan nilai data prediksi yang akan di hitung. Setelah semua proses selesai bisa dilihat hasil prediksi diagnosa  penyakit  hepatitis.  ANN  merupakan  sebuah  algoritma  pemrogramam,  sehingga  bisa  diterapkan  di software manapun  sesuai  dengan  keahlian.  Representasi  model  menggunakan  perhitungan  jaringan  dengan metode single layer perceptron , bagain pertama merupakan input layer yang terdiri dari 6 atribut, bagian kedua merupakan fungsi aktivasi threshold dan bagian yang terakhir merupakan hasil dari perhitungan atau output .

## 3.4.1 Data yang Digunakan
Data yang digunakan untuk memprediksi penyakit dengan metode Artificial Neural Network Perceptron adalah 20 data latih yang sudah diketahui diagnosanya. Data ini memiliki atribut antara lain: Alanine transaminase
(ALT), Aspartate aminotransferase (AST), Alkaline phosphatase (ALP), Albumin (ALB), Bilirubin (BIL), Gamma glutamyl transpeptidase (GGT). Data yang diberikan pada penelitian ini hanya diberikan dari tahun 2020 sampai 2021 pada Puskesmas Tambak Kabupaten Gresik. Berikut data latih penyakit hepatitis seperti pada tabel 3.1.
Tabel 3.1 Data Latih Penyakit Hepatitis
ALB ALP  ALT  AST BIL GGT 38.5 52.5 7.7 22.1 7.5 12.1 38.5 70.3 18 24.7 3.9 15.6 46.9 74.7 36.2 52.6 6.1 33.2 43.2 52 30.6 22.6 18.9 33.8 39.2 74.1 32.6 24.8 9.6 29.9 41.6 43.3 18.5 19.7 12.3 91 46.3 41.3 17.5 17.8 8.5 16.9 42.2 41.9 35.8 31.1 16.1 21.5 50.9 65.5 23.2 21.2 6.9 13.7 42.4 86.3 20.3 20 35.2 15.9 40.9 58.4 20.1 26.5 2.6 12.7 46.3 71.8 23 25.2 11.1 19.1 39.6 65.9 64.3 39.5 2.8 24.1 39.1 89.4 15.4 24.1 4.1 12 39.3 59.4 18.3 15 4.8 12.5 46 58.1 21.4 29.3 6.9 32.3 46.4 64.1 29.3 27.6 13.2 28.9 44.3 71.5 15.9 16.3 7.3 19.8 47.3 61.7 17.6 19.3 9.9 13.5 41.7 68.5 20.6 16.8 11.7 19.3
5  data  uji  yang  sudah  diketahui  diagnosanya.  Data  ini  memiliki  atribut  antara  lain: Alanine  transaminase (ALT), Aspartate aminotransferase (AST), Alkaline phosphatase (ALP), Albumin (ALB), Bilirubin (BL), Gamma glutamyl transpeptidase (GGT). Data yang diberikan pada penelitian ini hanya diberikan dari tahun 2020 sampai 2021 pada Puskesmas Tambak Kabupaten Gresik. Berikut data uji penyakit hepatitis seperti pada tabel 3.2 .
Tabel 3.2 Data Uji Penyakit Hepatitis ALB ALP  ALT  AST BIL GGT Status 47.4 55.9 35.2 33.5 10.2 41.7 Negatif 40.8 42.8 39 31.7 23.5 27.8 Negatif 42.9 70.7 16.3 24.1 15.7 70.1 Positif 31.4 106 16.6 17 2.4 22.9 Positif 45.9 58.8 29.7 27.7 11.7 23.1 Negatif

## 3.4.2 Perhitungan Metode Artificial Neural Network Perceptron
Secara  umum  perhitungan  algoritma  metode Artificial  Neural  Network  Perceptron sebagai  berikut, pertama  harus  mengetahui  nilai 𝑦 atau  status  pada  variabel,  menentukan  nilai  bobot  awal, learning  rate ,  dan threshold ,  selanjutnya  menghitung  nilai 𝑣 yang  merupakan  hasil  kali  data  dengan  bobot  masing  masing, menghitung 𝑦’ dengan fungsi aktivasi, selanjutnya menghitung error sebagai selisih antara target nilai 𝑦 dan 𝑦’ , menghitung nilai bobot baru, dan menghitung 𝑑𝑒𝑙𝑡𝑎 , jika masih ada error , maka perbaharui bobot menggunakan formula 𝑤𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑤𝑙𝑎𝑚𝑎 + 𝑛 . 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 . 𝑥 , Ulangi langkah hingga tidak ada lagi error , dan mencoba perhitungan menggunakan  data  uji.  Pada  perhitungan  ini  menggunakan  data  latih  yang  sudah  di  tes  di  laboratorium  dan diketahui diagnosanya. Berikut merupakan data diagnosa penyakit yang sudah di tes di laboraturium seperti pada tabel 3.3.

## Tabel 3.3 Data Diagnosa Penyakit Hepatitis
Status pada data diganti mejadi nilai, dimana jika hasil status di ketahui negatif maka nilai y nya 1, jika hasil status diketahui positif maka nilai y nya 0, seperti pada tabel 3.4.
Tabel 3.4 Data nilai Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y 38.5 52.5 7.7 22.1 7.5 12.1 1 38.5 70.3 18 24.7 3.9 15.6 1 46.9 74.7 36.2 52.6 6.1 33.2 0 43.2 52 30.6 22.6 18.9 33.8 0 39.2 74.1 32.6 24.8 9.6 29.9 0 41.6 43.3 18.5 19.7 12.3 91 1 46.3 41.3 17.5 17.8 8.5 16.9 1 42.2 41.9 35.8 31.1 16.1 21.5 0 50.9 65.5 23.2 21.2 6.9 13.7 1 42.4 86.3 20.3 20 35.2 15.9 1 40.9 58.4 20.1 26.5 2.6 12.7 0 46.3 71.8 23 25.2 11.1 19.1 1 39.6 65.9 64.3 39.5 2.8 24.1 0 39.1 89.4 15.4 24.1 4.1 12 1 39.3 59.4 18.3 15 4.8 12.5 1 46 58.1 21.4 29.3 6.9 32.3 0 46.4 64.1 29.3 27.6 13.2 28.9 0 44.3 71.5 15.9 16.3 7.3 19.8 1 47.3 61.7 17.6 19.3 9.9 13.5 1 41.7 68.5 20.6 16.8 11.7 19.3 1
Bobot pada ANN memiliki fungsi sebagai penghubung antar layer dan mengalikan nilai yang diterima dari input . Bobot dapat diatur sedemikian rupa untuk memberikan output yang dikehendaki dari nilai input tertentu. Dalam menginisiasi nilai awal bobot dapat dilakukan secara random pada rentang nilai -100 sampai 100, learning rate 0,1 sampai 1 dan threshold 0 atau 1. seperti pada tabel 3.5.
X1 X2 X3 X4 X5 X6 Status (Y) 38.5  52.5 7.7 22.1 7.5 12.1 Negatif 38.5  70.3 18 24.7 3.9 15.6 Negatif 46.9  74.7  36.2  52.6 6.1 33.2 Positif 43.2 52 30.6  22.6  18.9  33.8 Positif 39.2  74.1  32.6  24.8 9.6 29.9 Positif 41.6  43.3  18.5  19.7  12.3 91 Negatif 46.3  41.3  17.5  17.8 8.5 16.9 Negatif 42.2  41.9  35.8  31.1  16.1  21.5 Positif 50.9  65.5  23.2  21.2 6.9 13.7 Negatif 42.4  86.3  20.3 20 35.2  15.9 Negatif 40.9  58.4  20.1  26.5 2.6 12.7 Positif 46.3  71.8 23 25.2  11.1  19.1 Negatif 39.6  65.9  64.3  39.5 2.8 24.1 Positif 39.1  89.4  15.4  24.1 4.1 12 Negatif 39.3  59.4  18.3 15 4.8 12.5 Negatif 46 58.1  21.4  29.3 6.9 32.3 Positif 46.4  64.1  29.3  27.6  13.2  28.9 Positif 44.3  71.5  15.9  16.3 7.3 19.8 Negatif 47.3  61.7  17.6  19.3 9.9 13.5 Negatif 41.7  68.5  20.6  16.8  11.7  19.3 Negatif
Tabel 3.5 Nilai bobot awal, learning rate dan threshold
W1 Baru -71 W2 Baru -68 W3 Baru 25 W4 Baru 56 W5 Baru -12 W6 Baru 89 Learning rate 0.9 Threshold 0
Menghitung nilai 𝑣 yang merupakan jumlah hasil kali data dan bobotnya, Sebagai berikut;
𝑋 1 ∗ 𝑊 1 + 𝑋 2 ∗ 𝑊 2 + 𝑋 3 ∗ 𝑊 3 + 𝑋 4 ∗ 𝑊 4 + 𝑋 5 ∗ 𝑊 5 + 𝑋 6 ∗ 𝑊 6
= (38,5*-71) + (52,5*-68) + (7,7*25) + (22,1*56) + (7,5*-12) + (12,1*89) = -3886,5 = (38,5*-36,35) + (52,5*-20,75) + (7,7*32,93) + (22,1*75,89) + (7,5*-5,25) + (12,1*99,89) = 1128,832 Hasil seperti pada tabel 3.6.
Tabel 3.6 Nilai 𝑣 Yang Sudah di Hitung V -3886.5 1128.832 5177.163 -5180.06 -6921.825 -288.412 -254.101 6322.852 -2454.714 5183.685 4749.268 -807.136 9499.2 -2644.73 5202.985 8803.062 872.609 -7295.098 -955.129 6246.809
Menghitung 𝑦’ dengan fungsi aktivasi menentukan distribusi, dimana nilai 𝑦’ dihitung dengan cara jika nilai 𝑣 lebih kecil dari threshold maka 0 jika lebih besar maka 1, Sebagai berikut; -38,35 < 0,9 = 0 1128,832<0,9 = 1 Hasil seperti pada tabel 3.7.

## Tabel 3.7 Nilai Luaran Y
Luaran 'Y
0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1
Menghitung error sebagai selisih antara target nilai 𝑦 dan 𝑦’ , sebagai berikut; 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑌 – 𝑌’ = 1 – 0 = 1 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑌 – 𝑌’ = 1 – 1 = 0 Seperti pada tabel 3.8.
Tabel 3.8 Nilai Error Luaran 'Y Y Error 0 1 1 1 1 0 1 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 -1 0 1 1 1 1 0 1 0 -1 0 1 1 1 0 -1 0 1 1 1 1 0 1 0 -1 1 0 -1 0 1 1 0 1 1 1 1 0
Menghitung Wbaru dengan cara 𝑊𝑙𝑎𝑚𝑎 + 𝐿𝑒𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑟𝑎𝑡𝑒 ∗ 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 ∗ 𝑋𝑛 , Sebagai berikut; = -71+0,9*1*38,5 = -36,35 = -69+0,9*1*52,5 = -20,75 Hasilnya seperti pada tabel 3.9.
Tabel 3.9 Nilai Wbaru
W1 baru W2 baru W3 baru W4 baru W5 baru W6 baru -36.35 -20.75 31.93 75.89 -5.25 99.89 -36.35 -20.75 31.93 75.89 -5.25 99.89 -78.56 -87.98 -0.65 28.55 -10.74 70.01 -78.56 -87.98 -0.65 28.55 -10.74 70.01 -78.56 -87.98 -0.65 28.55 -10.74 70.01 -41.12 -49.01 16 46.28 0.33 151.91 0.55 -11.84 31.75 62.3 7.98 167.12 -37.43 -49.55 -0.47 34.31 -6.51 147.77 8.38 9.4 20.41 53.39 -0.3 160.1 8.38 9.4 20.41 53.39 -0.3 160.1 -28.43 -43.16 2.32 29.54 -2.64 148.67 13.24 21.46 23.02 52.22 7.35 165.86 -22.4 -37.85 -34.85 16.67 4.83 144.17 12.79 42.61 -20.99 38.36 8.52 154.97 12.79 42.61 -20.99 38.36 8.52 154.97 -28.61 -9.68 -40.25 11.99 2.31 125.9 -70.37 -67.37 -66.62 -12.85 -9.57 99.89 -30.5 -3.02 -52.31 1.82 -3 117.71 12.07 52.51 -36.47 19.19 5.91 129.86 12.07 52.51 -36.47 19.19 5.91 129.86 Menghitung 𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎 dimana 𝑊𝑏𝑎𝑟𝑢 – 𝑊𝑙𝑎𝑚𝑎 , Sebagai berikut; = -36,35 – (-71) = 34,65 = -20,75-(-69) = 47,25 Hasilnya seperti pada tabel 3.10.
Tabel 3.10 Nilai Delta Delta W1 Delta W2 Delta W3 Delta W4 Delta W5 Delta W6 34.65 47.25 6.93 19.89 6.75 10.89 0 0 0 0 0 0 -42.21 -67.23 -32.58 -47.34 -5.49 -29.88 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 37.44 38.97 16.65 17.73 11.07 81.9 41.67 37.17 15.75 16.02 7.65 15.21 -37.98 -37.71 -32.22 -27.99 -14.49 -19.35 45.81 58.95 20.88 19.08 6.21 12.33 0 0 0 0 0 0 -36.81 -52.56 -18.09 -23.85 -2.34 -11.43 41.67 64.62 20.7 22.68 9.99 17.19 -35.64 -59.31 -57.87 -35.55 -2.52 -21.69 35.19 80.46 13.86 21.69 3.69 10.8 0 0 0 0 0 0 -41.4 -52.29 -19.26 -26.37 -6.21 -29.07 -41.76 -57.69 -26.37 -24.84 -11.88 -26.01 39.87 64.35 14.31 14.67 6.57 17.82 42.57 55.53 15.84 17.37 8.91 12.15 0 0 0 0 0 0
Jika masih ada error perhitungan diatas terus berlanjut, maka perbaharui bobot menggunakan formula 𝑤𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑤𝑙𝑎𝑚𝑎 + 𝑛 . 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 . 𝑥𝑛 , Ulangi langkah hingga tidak ada lagi error .
Data uji sebelumnya yang sudah diketahui diagnosanya kita uji apakah sudah cocok atau belum, sebagai berikut ;
𝑋 1 ∗ 𝑊 1 + 𝑋 2 ∗ 𝑊 2 + 𝑋 3 ∗ 𝑊 3 + 𝑋 4 ∗ 𝑊 4 + 𝑋 5 ∗ 𝑊 5 + 𝑋 6 ∗ 𝑊 6
= (47,4*48,88) + (55,9*75,19) + (35,2*-193,79) + (33,5*-195,91) + (10,2*21,48) + (41,7*105,92) = -2228,4 = (40,8*48,88) + (42,8*75,19) + (39*-193,79) + (31,7*-195,91) + (23,5*21,48) + (27,8*105,92) = -5106,365
Hasil seperti pada tabel 3.11.
Tabel 3.11 Data uji ALB ALP ALT AST BIL GGT V Hasil Diagnosa ANN Status 47.4 55.9 35.2 33.5 10.2 41.7 -3088.42 0 Positif Positif 40.8 42.8 39 31.7 23.5 27.8 -5935.34 0 Positif Positif 42.9 70.7 16.3 24.1 15.7 70.1 6577.659 1 Negatif Negatif 31.4 106 16.6 17 2.4 22.9 6819.682 1 Negatif Negatif 45.9 58.8 29.7 27.7 11.7 23.1 -1995.17 0 Positif Positif
Berdasarkan tabel 3.11, data yang menggunakan perhitungan ANN Perceptron sudah di temukan diagnosanya, dimana perhitungan metode ANN Perceptron mendapatkan output yang sama dengan data uji yang sebelumnya sudah diketahui diagnosanya.
Data yang akan di prediksi diagnosanya sebanyak 50 data, seperti pada tabel 3.12.
Tabel 3.12 Data prediksi ALB ALP ALT AST BIL GGT 44 57.4 26.1 24.6 9.7 38.9 44.3 52.3 21.7 22.4 17.2 24.1 46.4 68.2 10.3 20 5.7 18.7 36.3 78.6 23.6 22 7 19.4 39 51.7 15.9 24 6.8 7 38.7 39.8 22.5 23 4.1 15.2 41.8 65 33.1 38 6.6 24 40.9 73 17.2 22.9 10 14.7 45.2 88.3 32.4 31.2 10.1 48.5 36.6 57.1 38.9 40.3 24.9 27.6 42 63.1 32.6 34.9 11.2 19.1 44.3 49.8 32.1 21.6 13.1 30.2 46.7 88.3 23.4 23.9 7.8 29.5 42.7 65.3 46.7 30.3 23.4 99.6 43.4 46.1 97.8 46.2 11.3 35.3 40.5 32.4 29.6 27.1 5.8 26.6 44.8 77.7 36.9 31 19.5 23.7 42.6 27 21.4 21.7 7.2 13.9 29 41.6 29.1 16.1 4.8 14.5 44.6 84.1 19.6 29.8 5.8 9.9 46.8 61.7 24.5 24.2 23.1 23.8 41.8 75.8 30.9 35.5 6.1 48.5 46.1 70.6 35.8 30 7.6 14.3 43.6 58.9 47.1 31.1 18.5 22.2 37.5 69.8 37.1 25 7.8 27.3 42.1 68.3 37.2 56.2 11.1 16.8 44.7 79.3 53.5 30.8 9.7 77.3 41.5 115.1 24.1 30.4 5.7 22.2 48.7 72.7 24.1 31 45.1 20 47.3 92.2 30.7 25.7 6.6 36.9 44.5 70.3 26.2 25.1 5.1 20.7 47.4 54.5 18.6 21.6 10.3 28.1 51 82.7 29.3 26.8 8.7 25 27.8 99 30.7 27.8 9.4 40.5 46.1 58.5 26.8 25.3 6 10.5 45.5 57.6 22.5 19.5 7.5 62.5 41.7 77.2 103.6 46.9 10.4 20.9 45.9 58.8 29.7 27.7 11.7 23.1 48.7 65 11.5 18 7.4 14.2
53 66.4 40.8 23.2 7.5 36.1 47.8 89 48.5 38.4 8.6 21.9 42.6 65.3 35.8 27.1 15.7 34.7 42.4 47.3 23 25.5 6.1 17.5 48.9 82.8 16.9 24.4 8.9 14.8 31.4 106 16.6 17 2.4 22.9 42.9 70.7 16.3 24.1 15.7 70.1 44 57.4 26.1 24.6 9.7 38.9 41.5 64.6 23.7 29.9 9.3 10.4 47.9 68.8 40.3 46.9 6 22.7 44.8 94.3 32.2 36.7 6.3 23.8
Hasil data prediksi di ketahui dari perhitungan sebelumnya, dimana jika hasil status di ketahui 0 maka pasien tersebut positif penyakit hepatitis jika 1 maka negatif, seperti pada tabel 3.13.
Tabel 3.13 Hasil Prediksi Diagnosa ALB ALP ALT AST BIL GGT V Hasil Status 44 57.4 26.1 24.6 9.7 38.9 465.517 1 Negatif 44.3 52.3 21.7 22.4 17.2 24.1 283.384 1 Negatif 46.4 68.2 10.3 20 5.7 18.7 4101.277 1 Negatif 36.3 78.6 23.6 22 7 19.4 1610.876 1 Negatif 39 51.7 15.9 24 6.8 7 -845.904 0 Positif 38.7 39.8 22.5 23 4.1 15.2 -2542.38 0 Positif 41.8 65 33.1 38 6.6 24 -4556.89 0 Positif 40.9 73 17.2 22.9 10 14.7 2046.275 1 Negatif 45.2 88.3 32.4 31.2 10.1 48.5 1668.199 1 Negatif 36.6 57.1 38.9 40.3 24.9 27.6 -6558.95 0 Positif 42 63.1 32.6 34.9 11.2 19.1 -4261.35 0 Positif 44.3 49.8 32.1 21.6 13.1 30.2 -1489.98 0 Positif 46.7 88.3 23.4 23.9 7.8 29.5 3535.062 1 Positif 42.7 65.3 46.7 30.3 23.4 99.6 1112.153 1 Positif 43.4 46.1 97.8 46.2 11.3 35.3 -20290.6 0 Negatif 40.5 32.4 29.6 27.1 5.8 26.6 -4551.44 0 Negatif 44.8 77.7 36.9 31 19.5 23.7 -2135.69 0 Negatif 42.6 27 21.4 21.7 7.2 13.9 -3165.31 0 Negatif 29 41.6 29.1 16.1 4.8 14.5 -2682.04 0 Negatif 44.6 84.1 19.6 29.8 5.8 9.9 822.399 1 Positif 46.8 61.7 24.5 24.2 23.1 23.8 472.312 1 Positif 41.8 75.8 30.9 35.5 6.1 48.5 -455.262 0 Positif 46.1 70.6 35.8 30 7.6 14.3 -3386.19 0 Negatif 43.6 58.9 47.1 31.1 18.5 22.2 -6304.61 0 Negatif 37.5 69.8 37.1 25 7.8 27.3 -1939.04 0 Negatif 42.1 68.3 37.2 56.2 11.1 16.8 -9542.72 0 Negatif 44.7 79.3 53.5 30.8 9.7 77.3 -1065.02 0 Positif 41.5 115.1 24.1 30.4 5.7 22.2 3734.622 1 Positif 48.7 72.7 24.1 31 45.1 20 413.352 1 Positif 47.3 92.2 30.7 25.7 6.6 36.9 2658.836 1 Positif 44.5 70.3 26.2 25.1 5.1 20.7 19.138 1 Negatif 47.4 54.5 18.6 21.6 10.3 28.1 1631.295 1 Positif 51 82.7 29.3 26.8 8.7 25 982.772 1 Positif 27.8 99 30.7 27.8 9.4 40.5 2342.575 1 Positif 46.1 58.5 26.8 25.3 6 10.5 -2076.39 0 Negatif 45.5 57.6 22.5 19.5 7.5 62.5 4325.746 1 Positif 41.7 77.2 103.6 46.9 10.4 20.9 -19836.1 0 Negatif
45.9 58.8 29.7 27.7 11.7 23.1 -1995.17 0 Negatif 48.7 65 11.5 18 7.4 14.2 3745.413 1 Positif 53 66.4 40.8 23.2 7.5 36.1 -1197.94 0 Negatif 47.8 89 48.5 38.4 8.6 21.9 -5253.87 0 Negatif 42.6 65.3 35.8 27.1 15.7 34.7 -1555.31 0 Negatif 42.4 47.3 23 25.5 6.1 17.5 -2041.87 0 Negatif 48.9 82.8 16.9 24.4 8.9 14.8 3102.137 1 Positif 31.4 106 16.6 17 2.4 22.9 6819.682 1 Positif 42.9 70.7 16.3 24.1 15.7 70.1 6577.659 1 Positif 44 57.4 26.1 24.6 9.7 38.9 465.517 1 Positif 41.5 64.6 23.7 29.9 9.3 10.4 -1993.84 0 Negatif 47.9 68.8 40.3 46.9 6 22.7 -7440.21 0 Negatif 44.8 94.3 32.2 36.7 6.3 23.8 -1064.57 0 Negatif 3.5 Perancangan Sistem

## 3.5.1 Diagram Konteks
Diagram konteks adalah diagram yang terdiri dari suatu proses dan menggambarkan ruang lingkup suatu sistem. Diagram konteks merupakan level tertinggi dari DFD yang menggambarkan seluruh input ke sistem output dari sistem. Adapun diagram konteks dari sistem yang akan dibuat adalah seperti gambar 3.4 sebagai berikut.
Gambar 3.4 Diagram konteks sistem prediksi diagnosa pasien penyakit hepatitis di Puskemas Tambak .
Dari gambar 3.4 tersebut menggambarkan bahwa melibatkan satu pihak. Pengguna memasukan input data penyakit dan data prediksi yang digunakan sebagai data yang akan diproses. Setelah didapatkan maka hasil perhitungan  dari output dari  sistem  berupa  hasil  prediksi  diagnosa  pasien  penyakit  hepatitis  di  Puskesmas Tambak.

## 3.5.2 Diagram Berjenjang
Pembuatan sistem prediksi penyakit hepatitis di Puskesmas Tambak ini memiliki diagram berjenjang, yang  merupakan  penggambarkan  proses  awal  sampai  pada  level-level  selanjutnya.  Sistem  prediksi  penyakit hepatitis di Puskesmas Tambak ini memiliki satu level seperti pada gambar 3.5.
Gambar 3.5 Diagram berjenjang sistem prediksi diagnosa pasien penyakit hepatitis di Puskesmas Tambak Pada

## 3.5.3 DFD Level 0
Berikut adalah DFD level 0 dari sistem penyakit hepatitis di Puskesmas Tambak dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar  3.6 DFD  level  0  sistem  prediksi  diagnosa  pasien  penyakit  hepatitis  di  Puskesmas  Tambak
Gambar 3.6. Menjelaskan bahwa DFD level 0 yang ditunjukan pada gambar di atas menjelaskan beberapa  proses  yang  terjadi  pada  sistem  prediksi  diagnosa  pasien  penyakit  hepatitis,  yakni  hasil bongkaran dari diagram konteks awal untuk mendapatkan perilaku sistem yang lebih detail. Beberapa proses yang ada pada DFD level 0 yaitu Data penyakit, Perhitungan dan Hasil Prediksi.

## IV. I MPLEMENTASI D AN P ENGUJIAN S ISTEM

## 4.1 Analisis Sistem
Implementasi  sistem  adalah  sebuah  tahapan  untuk menyelesaikan  perancangan  sistem  yang  sudah  dibuat. Pada  bab  ini  menjelaskan  mengenai  implementasi  dan  pengujian  dari  sistem  prediksi  diagnosa  pasien penyakit  hepatitis  di  Puskesmas  Tambak  dengan  metode Artificial  Neural  Network (ANN) Single  Layer Perceptron .  Sehingga,  diharapkan  dengan  adanya  implementasi  ini  dapat  dipahami  jalannya  suatu  sistem dan mengetahui prediksi diagnosa pasien penyakit hepatitis.

## 4.1.1 Halaman Login
Halaman login adalah tampilan awal yang muncul pada saat program dijalankan. Halaman ini bertujuan untuk pengguna yang akan menggunakan suatu sistem dengan cara memasukan username dan password .
Setelah pengguna memasukan dan sesuai dengan data di dalam database maka akan diarahkan ke halaman dashboard . Berikut ini adalah tampilan dari halaman login seperti pada gambar 4.1.

## 4.1.2 Halaman Dashboard
Halaman dashboard adalah dimana pengguna telah berhasil melakukan login maka akan secara langsung akan diarahkan ke halaman dashboard . Berikut ini adalah tampilan dari halaman dashboard seperti pada gambar 4.2.
Gambar 4.2 Tampilan Halaman Dashboard

## 4.1.3 Halaman Data Penyakit
Halaman data penyakit merupakan halaman yang dimana pengguna mengelola data penyakit. Berikut adalah tampilan dari halaman data penyakit seperti pada gambar 4.3.

## Gambar 4.3 Tampilan Halaman Data Penyakit

## 4.1.4 Halaman Perhitungan
Halaman perhitungan adalah halaman yang memiliki 10 perhitungan literasi dari metode ANN perceptron , dimana pengguna akan melihat perhitungan literasi yang sudah diketahui. Berikut adalah tampilan dari halaman perhitungan seperti pada gambar 4.4.
Gambar 4.4 Tampilan Halaman Perhitungan

## 4.1.5 Halaman Hasil Prediksi
Halaman  hasil  prediksi  merupakan  halaman  yang  dimana  pengguna  setelah  memasukkan  nilai  data penyakit  maka  secara  langsung  sistem  akan  menghitung  data  tersebut  dengan  metode  ANN perceptron dan menampilkan hasil diagnosanya yang berisi antara negatif dan positif. Berikut adalah tampilan dari halaman hasil prediksi seperti pada gambar 4.5.
Gambar 4.5 Tampilan Halaman Hasil Prediksi

## 4.2 Analisa Hasil Pengujian Sistem
Dalam  analisa  hasil  pengujian sistem  prediksi  diagnosa  penyakit  hepatitis  dengan  metode Artificial Neural  Network (ANN) single  layer  perceptron di  Puskesmas  Tambak.  Peneliti  menggunakan  data pasien  penyakit  hepatitis  yang  sudah  di  ketahui  diagnosanya  dari  tahun 2020-2021.  Pada  pengujian ini variable data penyakit yang digunakan ada 6, yaitu alb, alp, alt, ast, bil, ggt, dimana data penyakit tersebut akan dihitung dengan menggunakan metode ANN single layer perceptron . Pada pengujian ini dilakukan dengan beberapa tahap yaitu sebagai berikut :
1. Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan 20 data pasien yang sudah di ketahui diagnosanya yang memiliki 6 variable yaitu, alb, alp, alt, ast, bil, ggt.
2. Dari 6 data variable tersebut dihitung dicari nilai akhir yang informatif sebagai acuan untuk perhitungan prediksi diagnosa pasien penyakit hepatitis menggunakan metode ANN perceptron . 3. Hasil dari semua perhitungan metode ANN tersebut diketahui sebagai berikut :
Tabel 4.1 Hasil prediksi diagnosa ALB ALP ALT AST BIL GGT V Hasil Status 44 57.4 26.1 24.6 9.7 38.9 465.517 1 Negatif 44.3 52.3 21.7 22.4 17.2 24.1 283.384 1 Negatif 46.4 68.2 10.3 20 5.7 18.7 4101.277 1 Negatif 36.3 78.6 23.6 22 7 19.4 1610.876 1 Negatif 39 51.7 15.9 24 6.8 7 -845.904 0 Positif 38.7 39.8 22.5 23 4.1 15.2 -2542.38 0 Positif 41.8 65 33.1 38 6.6 24 -4556.89 0 Positif 40.9 73 17.2 22.9 10 14.7 2046.275 1 Negatif 45.2 88.3 32.4 31.2 10.1 48.5 1668.199 1 Negatif 36.6 57.1 38.9 40.3 24.9 27.6 -6558.95 0 Positif 42 63.1 32.6 34.9 11.2 19.1 -4261.35 0 Positif 44.3 49.8 32.1 21.6 13.1 30.2 -1489.98 0 Positif 46.7 88.3 23.4 23.9 7.8 29.5 3535.062 1 Positif 42.7 65.3 46.7 30.3 23.4 99.6 1112.153 1 Positif 43.4 46.1 97.8 46.2 11.3 35.3 -20290.6 0 Negatif 40.5 32.4 29.6 27.1 5.8 26.6 -4551.44 0 Negatif 44.8 77.7 36.9 31 19.5 23.7 -2135.69 0 Negatif 42.6 27 21.4 21.7 7.2 13.9 -3165.31 0 Negatif 29 41.6 29.1 16.1 4.8 14.5 -2682.04 0 Negatif 44.6 84.1 19.6 29.8 5.8 9.9 822.399 1 Positif 46.8 61.7 24.5 24.2 23.1 23.8 472.312 1 Positif 41.8 75.8 30.9 35.5 6.1 48.5 -455.262 0 Positif 46.1 70.6 35.8 30 7.6 14.3 -3386.19 0 Negatif 43.6 58.9 47.1 31.1 18.5 22.2 -6304.61 0 Negatif 37.5 69.8 37.1 25 7.8 27.3 -1939.04 0 Negatif 42.1 68.3 37.2 56.2 11.1 16.8 -9542.72 0 Negatif 44.7 79.3 53.5 30.8 9.7 77.3 -1065.02 0 Positif 41.5 115.1 24.1 30.4 5.7 22.2 3734.622 1 Positif 48.7 72.7 24.1 31 45.1 20 413.352 1 Positif 47.3 92.2 30.7 25.7 6.6 36.9 2658.836 1 Positif 44.5 70.3 26.2 25.1 5.1 20.7 19.138 1 Negatif 47.4 54.5 18.6 21.6 10.3 28.1 1631.295 1 Positif 51 82.7 29.3 26.8 8.7 25 982.772 1 Positif 27.8 99 30.7 27.8 9.4 40.5 2342.575 1 Positif 46.1 58.5 26.8 25.3 6 10.5 -2076.39 0 Negatif 45.5 57.6 22.5 19.5 7.5 62.5 4325.746 1 Positif 41.7 77.2 103.6 46.9 10.4 20.9 -19836.1 0 Negatif 45.9 58.8 29.7 27.7 11.7 23.1 -1995.17 0 Negatif 48.7 65 11.5 18 7.4 14.2 3745.413 1 Positif
53 66.4 40.8 23.2 7.5 36.1 -1197.94 0 Negatif 47.8 89 48.5 38.4 8.6 21.9 -5253.87 0 Negatif 42.6 65.3 35.8 27.1 15.7 34.7 -1555.31 0 Negatif 42.4 47.3 23 25.5 6.1 17.5 -2041.87 0 Negatif 48.9 82.8 16.9 24.4 8.9 14.8 3102.137 1 Positif 31.4 106 16.6 17 2.4 22.9 6819.682 1 Positif 42.9 70.7 16.3 24.1 15.7 70.1 6577.659 1 Positif 44 57.4 26.1 24.6 9.7 38.9 465.517 1 Positif 41.5 64.6 23.7 29.9 9.3 10.4 -1993.84 0 Negatif 47.9 68.8 40.3 46.9 6 22.7 -7440.21 0 Negatif 44.8 94.3 32.2 36.7 6.3 23.8 -1064.57 0 Negatif

## V. P ENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dilakukan pada penelitian skripsi ini adalah sistem prediksi  diagnosa  pasien  penyakit  hepatitis  dengan  metode  ANN single  layer  perceptron ini  telah berhasil  dibangun  dan  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  diagnosa  pasien  yang  akan  di  periksa, sehingga  menjadi rekomendasi  bagi  pihak  Puskesmas  untuk  memeriksa  pasien  yang  akan  di  prediksi diagnosanya.

## 5.2 Saran
Adapun saran yang dapat diberikan kepada penelitian berikutnya :
1. Sistem yang dibuat masih dapat dikembangkan lagi dengan cara menyimpan data secara online atau bisa disebut web hosting .
2. Dapat diberikan sebuah proses cetak file atau bisa disebut print .
3. Penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan menambah variabel yang dinilai cukup signifikan pengaruhnya bagi nilai prediksi diagnosa penyakit hepatitis.
4. Sistem dapat dikembangkan lagi menjadi yang lebih baik dan mudah untuk digunakan dan mendapatkan hasil yang terbaik.
5. Sistem ini masih bisa diterapkan menggunakan metode lain yang hasilnya lebih tepat dan akurat.
6. Dalam penelitian selanjutnya, sebaiknya dilakukan perbandingan terhadap bermacam-macam struktur model ANN sebelum melakukan pemodelan dan optimasi dengan metode ANN single layer perceptron .

## D AFTAR P USTAKA
Ali,  I.,  &  Sularto,  L.  (2019).  Optimasi  Parameter  Artificial  Neural  NetworkMenggunakan  Algoritma  Genetika Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa. Information Communication & Technology , 1–59.
Cahyadi, T. A., Amri, N. A., Pitayandanu, M. A., & Jayadianti, H. (2020). Metode Komparasi Artificial Neural Network Pada Prediksi Curah Hujan - Literature Review. Jurnal Tekno Insentif , 1– 53.
Handayani,  P.,  Nurlelah,  E.,  Raharjo,  M.,  &  Ramdani,  P.  M.  (2019).  Prediksi  Penyakit  Liver  Dengan Menggunakan Metode Decision Tree Dan Neural Network. Cess ( Journal O F Computer Engineering System a Nd Science) .
https://envisicom.wordpress.com/2017/08/05/artificial-neural-network-ann/. Di akses pada 28 Oktober 2021 https://hellosehat.com/kebugaran/cedera-olahraga/alkaline-phosphatase/. Di akses pada 28 Oktober 2021 https://medisweb.com/lab/gamma-gt/. Di akses pada tanggal 28 Oktober 2021
https://Ms.N-Life.Org/6602-Aspartate-Aminotransferase-Increased-What-It-Means-Ca.Html. Di Akses Pada Tanggal 28 Oktober 2021
https://Velisia.Weebly.Com/Blog/November-24th-2012. Di Akses Pada Tanggal 28
Oktober 2021 Https://Www.Alodokter.Com/Hepatitis. Di Akses Pada Tanggal 28 Oktober 2021
https://Www.Alodokter.Com/Mengenal-Bilirubin-Dan-Penyebab-Jumlah-Bilirubin-Meningkat. Di Akses Pada Tanggal 28 Oktober 2021 https://Www.Onoini.Com/Fungsi-Albumin/. Di Akses Pada Tanggal 28 Oktober 2021
Kurniawansyah, A. S. (2018). Implementasimetode Artificial Neural Networkdalam Memprediksi Hasil Ujian Kompetensi Kebidanan. Jurnal Pseudocode , 1–43.
Lubis, D. A., Hasibuan, N. A., & Ulfa, K. (2018). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode Variable Centered Intelligent Rule System (Vcirs). Komik (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) .
Munawarah, R., Soesanto, O., & Faisal, M. reza. (2016). Penerapan Metode Support Vector Machinepada Diagnosa Hepatitis. Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer .
Rohmawan, E. P. (2018). Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Desicion Tree Dan Artificial Neural Network. Journal Matrik , 1–30.
Ryandhi, R. (2017). Penerapan Metode Artificial Neural Network (Ann) Untuk Peramalan Inflasi Di Indonesia .