KOMPARASI ALGORITMA MULTI LAYER PERCEPTRON DAN RADIAL BASIS FUNCTION UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG

## Ahmad Setiadi
Akademi Manajemen Informatika dan Komputer Bina Sarana Informatika Karawang Program Studi Manajemen Informatika Jl. Banten No. 1 Karangpawitan, Karawang Telp : (0267)8454893 ahmad.ams@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Neural network as a data mining model has many algorithms with different accuracy level. This  research    use  UCI  machine  learning  repository’s  data  to  compare  the  accuracy  level  of Multilayer Perceptron (MLP) and Radial Basis Function (RBF) algorithm  in predicting the heart disease. Confusion matrix and the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve method is used to  measure  the  performance  of  the  both  algorithms.  Based  on  the  test  results  of  the implementation,  proved  that  the  MLP  algorithm  has  the  higher  value  of  accuracy  than  the  RBF algorithm.  Using  the  Confusion  Matrix,  the  MLP  algorithm  has  higher  value  of  accuracy  with 87.3%  than the RBF algorithm with 81.1%. Using the ROC curve, the MLP algorithm also has higher AUC (Area Under the Curve) value with 0.949 than the RBF algorithm with 0.911. Using confusion  matrix,  the  accuracy  value  of  both  algorthms  are  included  as  good  classification, because the AUC value is in the range of 0.80 until 0.90. Using ROC Curve, the accuracy values are included as excellent classification, because the AUC value is in the range of 0.90 until 1.00.
Keywords  :  Heart  Disease,  Neural  Network  Model,  Multilayer  Perceptron,  Radial  Basis Function, Confusion Matrix, ROC Curve

## PENDAHULUAN
Penyakit  jantung  adalah  penyakit cardiovascular yang  menjadi  masalah kesehatan utama di seluruh negara. Penyakit jantung  saat  ini  menjadi  salah  satu  penyakit penyebab  kematian  tertinggi.  Kematian akibat  penyakit  jantung  di  seluruh  Amerika Serikat  mencapai  959.227  penderita,    yakni 41,4  %  dari  seluruh  kematian    atau    setiap hari  terdapat  2.600  penduduk  meninggal akibat  penyakit    jantung    (Hananta  & Muhammad, 2011). Di Indonesia,  kematian yang disebabkan penyakit jantung  mencapai 9,7%  dengan  5,1%  merupakan  penderita jantung iskemik (Departemen Kesehatan RI, 2009).
Jantung  adalah  salah  satu  organ  vital tubuh yang berfungsi untuk memompa darah bersih  ke  seluruh  tubuh  dan  darah  kotor  ke paru-paru.  Jika  terjadi  gangguan  pada jantung maka fungsi pemompaan darah akan terganggu  bahkan  bisa  berakibat  pada kematian. Penyakit Jantung adalah penyempitan atau penyumbatan (arteriosclerosis) pembuluh  arteri  koroner yang disebabkan oleh penumpukan dari zat- zat  lemak  (kolesterol, trigliserida )  yang makin lama makin banyak dan menumpuk di
bawah  lapisan  terdalam (endotelium) dari dinding pembuluh nadi. Akibat  dari  adanya peyumbatan  maka  dengan  sendirinya  suplai energi  kimiawi  ke  otot  jantung  berkurang, sehingga  terjadi  gangguan  keseimbangan antara suplai dan kebutuhan darah  (Hananta
& Muhammad, 2011).
Dengan  tersumbatnya    arteri    koroner, maka  hal  ini  akan  mengurangi  atau menghentikan aliran darah men supply oksigen  ke  otot-otot    jantung,  sehingga mengganggu kerja jantung sebagai pemompa  darah.  Bila  sampai  otot-otot jantung  kekurangan supply darah  maka jantung akan menjadi lemah dan tidak dapat menyediakan darah ke seluruh bagian tubuh. Faktor  gejala  yang  terdiagnosa  sebagai penyakit  jantung  diantaranya  adalah  jenis sakit dada (chest pain) ¸ tekanan darah tinggi (tresbps) ,  kolesterol (chol) ,  nilai  tes  EKG
(resting electrodiagraphic (restecg) ), denyut jantung (thalach) dan  kadar  gula (fasting blood  sugar (FBS)    (Mahmood  &  Kuppa, 2010).
Penyakit  jantung    meliputi aortic regurgition , cardiogenic  shock , congenital heart  disease , coronary  artery  disease (CAD), hypertrophic  cardiomyopathy , ischemic cardiomyopathy , peripartum
cardiomyopa-thy , tricuspid  regurgitation , dan lain-lain. (Shukla, Tiwari, & Kala, 2010) Diagnosa penyakit jantung perlu diprediksi karena keputusan klinis seringkali dibuat    oleh  dokter    berdasarkan  intuisi  dan bukan    pengalaman  pada  pengetahuan  yang didapat  atas  data  yang  tersembunyi  dalam database  (Palaniappan & Awang, 2008).
Teknik  analisa  konvensional  secara manual yang selama ini digunakan tidak lagi efektif digunakan untuk mendiagnosa karena teknik  ini  menyebabkan  bias,  kesalahan  dan biaya medis yang berlebihan yang mempengaruhi kualitas layanan yang diberikan kepada pasien.
Seiring  dengan  perkembangan  sistem berbasis  pengetahuan  medis,  tuntutan  akan adanya  penggunaan  sistem  pengetahuan berbasis  komputer  sebagai  teknik  analisa dalam    mendiagnosa  penyakit  menjadi semakin penting.  oleh karenanya, saat inilah waktu  yang  tepat  untuk  mengembangkan sistem  pengetahuan  berbasis  komputer  yang modern, efektif dan efisien dalam mendiagnosa  penyakit  (Mehdi  &  Yaghobi, 2009). Untuk mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mendiagnosa dan meningkatkan  tingkat  akurasi  diagnosa, dibutuhkan  adanya  pengembangan  suatu sistem  diagnosa  medis  yang  baik  dan  dapat dihandalkan. Diagnosa medis secara alamiah sangat  sulit  dan  membutuhkan  proses berfikir yang rumit . Oleh karena itu, metode soft  computing seperti neural  network menunjukkan  potensi  yang  menjanjikan untuk  dikembangkan  guna  menghasilkan diagnosa  medis  yang  tepat  untuk  penyakit jantung (Hanan, Manza, &  Ramteke, 2010).
Penggunaan data mining dengan model neural  network sebagai  salah  satu  pilihan untuk  diagnosa  penyakit  jantung  dapat menjadi alternatif pilihan  yang tepat. Dalam model neural  network tersebut  terdapat beberapa  algoritma,  diantaranya Multilayer Perceptron (MLP)  dan Radial  Basis Function (RBF).  Namun  sampai  saat  ini belum  diketahui  algoritma  yang  paling akurat  dalam  penentuan  diagnosa  untuk prediksi  penyakit  jantung.  Untuk  itu  maka dalam penelitian ini akan dilakukan komparasi data  mining berbasis neural network untuk  mengetahui  algoritma  yang memiiki akurasi lebih tinggi dalam mendeteksi penyakit jantung.

## BAHAN DAN METODE
Berdasaran  tipenya,  pengumpulan  data dibagi  dua,  yaitu  data  primer  dan  data sekunder.  Data  primer  adalah  data  yang dikumpulkan pertama kali dan untuk melihat apa  yang  sesungguhnya  terjadi,  sedangkan data  sekunder  adalah  data  yang  sebelumnya pernah dibuat oleh seseorang baik diterbitkan atau tidak (Kothari, 2004).
Pada  penelitian  ini,  sumber  data  diperoleh secara sekunder, yaitu melalui pengumpulan data  yang  pernah  dibuat  sebelumnya  dan dipublikasi  melalui
website ,  yaitu  data diambil melalui alamat web:
http://archive.ics.uci.edu/ml/.
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  adalah jenis  penelitian  eksperimen  komparatif, yaitu    metode  penelitian  yang  menguji kebenaran  sebuah  hipotesis  dengan  statistik dan  menghubungkannya  dengan  masalah penelitian.
Jenis
penelitian
ini membandingkan  dua  objek  yang  berbeda, misalnya  membandingkan  dua  algoritma yang  berbeda  dengan  melihat  hasil  statistik masing-masing  mana  yang  lebih  baik (Kothari, 2004).
Dalam penelitian ini, penulis menyusun sebuah  kerangka  pemikiran  penelitian  yang akan  digunakan  sebagai  pedoman  atau acuan, sehingga penelitian ini dapat dilakukan  dengan  konsisten.    Kerangka pemikiran tersebut adalah:
1. Masalah
Permasalahan    yang  ingin  dipecahkan pada penelitian ini adalah belum diketahuinya  algoritma neural  network yang memiliki akurasi lebih tinggi.
2. Metode
Untuk  dapat  diketahui  mana  algoritma yang memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi,  data  akan  dibagi  menjadi Data Training ,  yaitu  data  yang  digunakan untuk Pembentukan  model  dan Data Testing, yaitu data yang digunakan untuk menguji  model  yang  terbentuk.  Data tersebutk  akan    diolah  menggunakan algoritma MLP dan RBF .
Hasil  pengolahan  data  kedua  algoritma tersebut nantinya akan dikomparasi.
3. Pengembangan Perangkat  lunak  SPSS Neural  Nework 17.0 digunakan untuk megolah data.
4. Implementasi
Pada  penelitian    objek  ini,  penelitian yang  dijadikan  dasar  penelitian  adalah data pasien yang melakukan pemeriksaan jantung yang didapat dari UCI

## Evaluasi dan Validasi
Confusion Matrix & Kurva ROC Masalah Belum diketahui Algoritma Neural network yang Memiliki akurasi yang tinggi

## Metode
Data dibagi menjadi Data Training dan Data Testing
Pengembangan SPSS Neural Network 17.0 Hasil Algoritma terpilih yang memiliki akurasi lebih tinggi Implementasi
Metode Penelitian : Eksperimen Komparatif Data bersumber dari: http://archive.ics.uci.edu/ml/
(University  California,  Irvene) Machine
Learning Repository.
5. Evaluasi dan Validasi Hasil  pengolahan  data  menggunakan
kedua  algoritma  yang  digunakan,  yaitu MLP  dan  RBF  akan  dievaluasi  dengan menggunakan  metode Confusion  Matrix dan Kurva ROC.
6. Hasil Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah  diketahuinya  algoritma  yang memiliki akurasi yang lebih.
Untuk  mendukung  kerangka  pemikiran  di atas,  penelitian  ini  dilakukan  dengan menjalankan beberapa langkah proses penelitian  seperti  terlihat  pada  gambar berikut :
Gambar 2. Tahap Penelitian

## 7. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini bersumber dari alamat web: http://archive.ics.uci.edu/ml/. Data
merupakan  hasil  pemeriksaan  terhadap  270 orang yang melakukan pemeriksaan jantung. Variabel  atau  atribut  yang  ada  sebanyak  14 variabel,  yang  terdiri  dari  13  variabel predictor dan  1  variabel  tujuan,  seperti terlihat pada Tabel 1:
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian
Tabel 1. Variabel Data
Pengu mpulan Data
Pengo lahan Awal Data Penerapan
Algoritma Radial Basis Function Penerapan
Algoritma Multilayer Perceptron Evaluasi Hasil Penerapa n
Kompara si Hasil Evaluasi
Sumber: Hasil pengolahan data (2014)
Dari 270 orang yang melakukan pemeriksaan  jantung  tersebut,  memiliki
variabel  dengan data  value yang  berbeda- beda, seperti terlihat pada Tabel 2:
Tabel 2. Data Value dari Variabel
Sumber: Hasil pengolahan data (2014)

## 8. Pengolahan Data Awal
Untuk  mendapatkan  hasil  pengolahan data yang objektif,  data terlebih dahulu akan diacak (random) , dimana ditentukan inisialisasi pembangkit aktif ( active generator  initialization ),  yaitu  nilai  awal ( starting  point )  berupa  nilai  tetap  ( fixed value ) : 9191972.
Sumber: Hasil pengolahan data (2014)
Gambar 3. Random Data
Dari  variable  yang  ada,  akan  ditentukan mana  yang  merupakan  variable  Tujuan  dan mana  yang  merupakan  variable predictor. Untuk  mendapatkan  data  yang  valid, variable predictor dipilah  kembali  menjadi factor dan covariates ,  tergantung  pada  jenis ukuran data, seperti terlihat pada gambar 4:
Sumber: Hasil pengolahan data (2014)
Gambar 4. Pengaturan Jenis Variabel
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan partisi  data.  Langkah  ini  dilakukan  dengan tujuan  untuk  memisahkan  data  menjadi  dua bagian, yaitu data Training dan data Testing.
Data training adalah  sejumlah  data  yang digunakan  untuk  merangkai  jaringan neural network , dimana data tersebut akan digunakan untuk memperoleh model algoritma.  Sedangkan  data testing adalah sejumlah  data  yang  digunakan  untuk menguji  model  yang  telah  terbentuk.  Dalam penelitian  ini,  data training diambil  sekitar 70%  dari  total  data  dan  data testing akan menggunakan sekitar 30% data lainnya.
Sumber: Hasil pengolahan data (2014)
Gambar 5. Partisi Data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi Algoritma Radial Basis
Function (RBF) Data  yang  telah  terbagi  menjadi data training dan data testing kemudian diterapkan ke dalam algoritma RBF, dengan hasil partisi data seperti terlihat pada table 3:

## Tabel 3. Keterangan Proses Data RBF
N Percent Sample Training 196 72.6% Testing 74 27.4% Valid 270 100.0% Excluded 0 Total 270 Sumber: Hasil pengolahan data (2014)
Pada table diatas terlihat, dari total 270 data yang diolah, semua data dalam kondisi valid sehingga  tidak  ada  data  yang  tertolak (excluded) . Dari total 270 data tersebut, 196 data  (72,6%)  digunakan  sebagai  data Training dan  74  data  (27,4%)  digunakan sebagai data Testing.
Neural Network yang terbentuk dari pengolahan  data  tersebut  terlihat  pada gambar 6:
Sumber: Hasil pengolahan data (2014)
Gambar 6. Neural Network RBF yang terbentuk
Pada  gambar  di  atas  terlihat  bahwa, neural network yang  terbentuk  terdiri  dari  23 lapisan  masukan (input  layer), 4  lapisan tersembunyi (hidden  layer) dan  2  lapisan keluaran (output layer).
Implementasi Algoritma Multilayer Perceptron (MLP)
Data  yang  telah  terbagi  menjadi data training dan data testing kemudian diterapkan ke dalam algoritma MLP, dengan hasil partisi data seperti terlihat pada table 3:

## Tabel 4. Keterangan Proses Data MLP
N Percent Sample Training 199 73.7% Testing 71 26.3% Valid 270 100.0% Excluded 0 Total 270 Sumber: Hasil pengolahan data (2014)
Pada table diatas terlihat, dari total 270 data yang diolah, semua data dalam kondisi valid sehingga  tidak  ada  data  yang  tertolak (excluded) . Dari total 270 data tersebut, 199 data  (73,7%)  digunakan  sebagai  data Training dan  71  data  (26,3%)  digunakan sebagai data Testing. Neural Network yang terbentuk dari pengolahan  data  tersebut  terlihat  pada gambar 7:
Sumber: Hasil pengolahan data (2014) Gambar 7. Neural Network MLP yang
terbentuk Pada  gambar  di  atas  terlihat  bahwa, neural network yang  terbentuk  terdiri  dari  29 lapisan  masukan (input  layer), 4  lapisan tersembunyi (hidden  layer) dan  2  lapisan keluaran (output layer).

## Evaluasi Hasil Penerapan
Data  yang  telah  terbagi  menjadi data training dan data testing dan kemudian telah diterapkan  ke  dalam  algoritma  MLP  dan RBF  akan  menghasilkan  nilai  ketepatan (correct) prediksi  hasil  pengujian  model algoritma.  Metode  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  adalah  metode Confusion Matrix.  Confusion  matrix digunakan  karena akan  memberikan  keputusan  yang  diperoleh dalam training dan testing (Bramer,  2007) dan Confusion matrix juga akan memberikan penilaian performance klasifikasi berdasarkan  objek  dengan  benar  atau  salah (Gorunescu,  2011),  seperti  terlihat  pada tabel 5:
Tabel 5. Confusion Matrix
Sample Observed Predicted RBF Predicted MLP 1 2 Percent Correct 1 2 Percent Correct Training 1 90 19 82.6% 102 7 93.6% 2 13 74 85.1% 13 77 85.6% Overall Percent 52,6% 47,4% 83,7% 42.2% 89.9% 89.9% Testing 1 34 7 82.9% 39 2 95.1% 2 7 26 78.8% 7 23 76.7% Overall Percent 55.4% 44.6% 81.1% 64,.% 35.2% 87,3%
Sumber: Hasil pengolahan data (2014)
Berdasarkan  table  di  atas,  terlihat bahwa hasil pengujian menggunakan metode confusion matrix membuktikan bahwa algoritma  MLP  memiliki  akurasi  yang  lebih tinggi (87,35%) dibandingkan dengan algoritma RBF (81,1%).
Hal  tersebut  dapat  terlihat  secara  rinci  pada nilai variable prediksi setiap variable, seperti terlihat pada  Tabel 6:
Tabel 6. Hasil Prediksi Data
Sumber: Hasil pengolahan data (2014)
Pada Tabel 6 diatas terlihat, pada baris 1, 2, 5, 7,8,9, 10, 13, 15 dan 17 hasil prediksi algoritma MLP dan RBF tepat. Pada baris 6 dan 16, hasil prediksi MLP tepat sedangkan hasil  prediksi  RBF  tidak  tepat.  Sedangkan pada  baris  3,  4,  11,  dan  12  hasil  prediksi MLP dan RBF sama-sama tidak tepat.
Setelah dievaluasi menggunakan
metode confusion matrix , penerapan algoritma  MLP  dan  RBF  juga  dievaluasi menggunakan kurva ROC (Receiver Operating Characteristic) . Berdasarkan evaluasi  yang  dilakukan,  untuk  algoritma MLP dihasilkan nilai AUC ( Area Under the Curve ) 0,949 dan  untuk  algoritma  RBF dihasilkan nilai AUC 0,911 .

## Analisa Komparasi Hasil
Untuk  mengetahui  algoritma  mana yang  memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi dalam memprediksi penyakit jantung, digunakan  metode Confusion  Matrix dan Kurva  ROC  dengan  hasil  komparasi  yang terlihat pada tabel 3:
Tabel 7 : Hasil Komparasi RBF MLP Confusion Matrix 0,811 0,873 Kurva ROC (AUC) 0,911 0,949 Sumber: Hasil pengolahan data (2014)
Tabel hasil
komparasi di atas memperlihatkan  bahwa  model  algoritma
MLP memiliki tingkat keakuratan yang lebih tinggi  dibandingkan  RBF,  baik  dengan menggunakan  metode confusion  matrix maupun kurva ROC.
Pada data  mining ,  nilai  AUC  dapat  dibagi menjadi beberapa kelompok , yaitu
(Gorunescu, 2011):
a.  0.90 sampai 1.00 : klasifikasi sangat baik ( excellent classification )
b.  0.80 sampai 0.90 : klasifikasi baik ( good classification ) c.  0.70 sampai 0.80 : klasifikasi cukup ( fair clasifcation )
d.  0.60 sampai 0.70 : klasifikasi buruk ( poor classification )
e.    0.50  sampai  0.60  :  klasifikasi  salah ( failure classification )
Berdasarkan  pengelompokkan  di  atas maka  dapat  disimpulkan    bahwa  dengan menggunakan  metode confusion  matrix , algoritma  MLP  dan  RBF  termasuk  dalam klasifikasi  baik  ( good  classification )  karena memiliki nilai AUC antara 0.80 sampai 0.90, sedangkan  dengan  menggunakan  metode kurva ROC (AUC) algoritma MLP dan RBF termasuk  dalam  klasifikasi  sangat  baik ( excellent  classification )  karena  memiliki nilai AUC antara 0.90 sampai 1.00.

## KESIMPULAN
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui  model Neural  Network yang memiliki  nilai  prediksi  penyakit  Jantung yang  lebih    akurat.  Hasil  pengujian algoritma  MLP  dan  RBF  menghasilkan kesimpulan bahwa baik menggunakan metode Confusion  Matrix maupun  kurva ROC,  algoritma  MLP  memiliki  tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan RBF. Menggunakan  metode  C onfusion  Matrix , MLP  memiliki  tingkat  akurasi  0,873 sedangkan  RBF  memiliki  tingkat  akurasi 0,811.  Menggunakan  metode  Kurva  ROC, algoritma  MLP  menghasilkan  nilai  AUC 0,949 sedangkan RBF 0,911.
Penelitian  ini  juga  menyimpulkan bahwa dengan menggunakan metode
Confusion Matrix menghasilkan nilai pengujian  yang  termasuk  dalam  klasifikasi Baik  ( Good  Classification ).  Sedangkan dengan  menggunakan  metode  pengujian Kurva ROC  hasil  pengukuran  terhadap
algoritma MLP dan RBF menghasilkan nilai AUC  yang  termasuk  dalam  klasifikasi Sangat  Baik  ( Excellent  Classification ). Dengan  kedua  klasifikasi  tersebut,  maka algoritma  MLP  dan  RBF  dapat  digunakan untuk prediksi penyakit jantung.

## DAFTAR PUSTAKA
Bramer, M. 2007. Principle of Data Mining . London: Springers-Verlag.
Departemen  Kesehatan  Republik  Indonesia. 2009. Profil Kesehatan Indonesia 2008.
Jakarta
Gorunescu,  F.  2011.  “ Data Mining Concepts,  Models  and  Techniques”. Berlin Heidelberg: Springer Verlag.
Hananta,  I.  Y.,  &  Muhammad,  H.  F.  2011. Dietisien  Deteksi  Dini  &  Pencegahan 7  Penyakit  Penyebab  Mati  Muda. Yogyakarta: Media Pressindo.
Hannan,  Shaikh  Abdul,  R.  R.  Manza,  R.  J. Ramteke. 2010. Generalized Regression  Neural  Network  and Radial  Basis  Function  for  Heart Disease diagnosis . Maharashtra, India. International Journal of Computer  Application  (0975-8887).
Volume 7- No.13.
Kothari,  C.R.  2004. Research  Methology Methods  and  Techniques. India:  New Age International Limited.
Mahmood,  A.M,  &  Kuppa,  M.  R.  2010. Early Detection of Clinical Parameters in  Heart  Disease  by  Improving Decision Tree Algorithm. 2011 Second Vaagdevi  International  Conference  in Informations  Technology  for  real World Problem,24-28.
Mehdi,  Neshat,  &  Yaghobi,  Mehdi.  2009.
Designing  a  Fuzzy  Expert  System  of Diagnosing  the  Hepatitis  B  Intensity Rate  and  Comparing  it  with  Adaptive Neural Network Fuzzy System . Proceeding  of  the  world  congress  on engineering  and  computer  science 2009,Vol II, WCECS 2009, ISBN:978- 988-18210-2-7.  October  20-22,  2009. pp 1-6
Palaniappan,  S.  &  Awang,  R.  2008. Intelligent  Heart  Disease  Prediction System  Using  Data  Mining  Technique. IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security.  Vol.  8,  August  2008,  343- 350.
Shukla, A., Tiwari, R., & Kala R. 2010. Real Life  Applications  of  Soft  Computing .
United  States  of  America:  CRC  Press Taylor and Francis Group.
Sudoyo  AW,  Setiyohadi  B,  Alwi  I, Simadibrata  M,  Setiati  S.  2009.  Buku Ajar Ilmu Penyakit Dalam Jilid II edisi
V. Jakarta: Interna Publishing.

## BIODATA PENULIS
Ahmad  Setiadi,  M.Kom ,  lahir  di Tangerang pada tanggal 1  Mei 1975. Tamat pendidikan Strata satu dari STMIK (Sekarang  Universitas)  Budi  Luhur  pada tahun  1988  dengan  menyandang  gelar Sarjana  Komputer  (S.Kom)  dan  tamat pendidikan  Strata  Dua  dari  STMIK  Nusa Mandiri  Jakarta  dengan  menyandang  gelar Magister  ilmu  Komputer  (M.Kom)  pada tahun 2012. Sejak tahun 1999 menjadi dosen tetap pada Akademi Bina Sarana Informatika.