JURNAL SISFOTENIKA Vol. 10 No. 1, Januari 2020 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v10i1.947
Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Sistem Pakar Diagnosa Virus TORCH
Application of Backpropagation Artificial Neural Networks in the TORCH Virus Diagnosis Expert System
Erwin Gunawan Walker 1 , David 2
Teknik Informatika STMIK Pontianak: Jl. Merdeka No. 372, Pontianak 78111 Jurusan TeknikInformatika, STMIK Pontianak e-mail: erwin_g_walker@yahoo.com, davidliauw@gmail.com

## Abstrak
Virus  TORCH  merupakan  singkatan  dari  virus  Toxoplasma,  Rubella,  Cytomegalo Virus, dan Herpes. Virus TORCH menyebabkan banyak anak yang terlahir cacat. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  menghasilkan  dan  membangun  sebuah  perangkat  lunak  sistem pakar  yang  dapat  membantu  penderita  dalam  melakukan  diagnosa  awal  terhadap  virus TORCH,  agar  dapat  mengurangi  resiko  anak  yang  terlahir  cacat  yang  disebabkan  oleh  virus ini. Bentuk  metode penelitian  adalah  studi  kasus  dan  wawancara  dalam  mencari  tahu  tentang virus TORCH . Pembuatan sistem pakar ini menggunakan Visual Basic .NET dalam pembuatan aplikasinya.  Sistem  pakar  yang  digunakan  adalah  forward  chaining  yang  dipadankan  dengan jaringan  syaraf  tiruan  Backpropagation  sebagai  pengambilan  keputusan.  Sistem  pakar  ini menampilkan  pilihan  gejala  yang  dapat  dipilih  user,  dimana  setiap  pilihan  gejala  akan membawa user kepada pilihan gejala selanjutnya sampai mendapatkan hasil akhir.  Sedangkan database  yang  digunakan  adalah  menggunakan  MySql.  Model  perancangan  yang  digunakan adalah  UML  (Unfield  Modeling  Language)  dan  flowchart.  Metode  perancangannya  adalah prototype  dan  pengujian  perangkat  lunak  menggunakan  black  box  untuk  menguji  sistem  yang telah  dibangun.  Hasil  penelitian  ini  adalah  dapat  membantu  masyarakat  agar  dapat  lebih memahami  dan  mengetahui  virus  TORCH  yang  diderita  sehingga  dapat  segera  diobati  untuk menghindari  anak  yang  terlahir  cacat.  Saran  kedepannya  adalah  agar  sistem  pakar  ini  dapat bersifat online.
Kata kunci : Sistem Pakar, Backpropagation, Forward Chaining, Virus TORCH

## Abstract
Virus  TORCH  is  an  acronym  of  the  virus  Toxoplasma,  Rubella,  Cytomegalo  virus, and  Herpes.  TORCH  virus  causes  many  children  born  with  disabilities.  The  purpose  of  this study is to generate and build an expert system software that can help the patient in making an early  diagnosis  of  the  TORCH  virus,  in  order  to  reduce  the  risk  of  children  born  with disabilities  caused  by  this  virus.  Method  research  design  is  a  case  study  and  interviews  in finding out about the TORCH virus. This expert system making use of Visual Basic .NET in the making of the application. An expert system is paired with a forward chaining neural network Backpropagation  as  decision-making.  This  expert  system  featuring  a  large  selection  of symptoms that can be selected user, where  each choice of symptoms  will bring the user to the selection of the next symptom to get the final result. While the database used is MySQL. Design model  used  is  UML  (Unfield  Modeling  Language)  and  flowchart.  Its  design  method  is  a prototype  and  testing  software  using  black  box  testing  systems  have  been  built.  The  results  of this study is to help the public to better understand and know TORCH suffered virus so that it
Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Sistem Pakar ...
can be treated promptly to avoid the children who are born with disabilities. Suggestions in the future is that this expert system can be online Keywords : Expert System, Backpropagation, Forward Chaining, TORCH Virus

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli  [4].  Sistem  pakar  terdiri  dari  dua  bagian  yang  harus  dimiliki  yaitu knowledge  base dan inference  engine . Knowledge  base adalah  sebuah  database  yang  menyimpan  informasi pengetahuan  tertentu  dan  aturan-aturan  tentang  subjek  tertentu,  sedangkan inference  engine adalah  bagian  dari  sistem  pakar  yang  mencoba  menggunakan  informasi  yang  diberikan  untuk menemukan objek yang sesuai.
Komponen sistem pakar yaitu antar muka pengguna ( user interface ), basis pengetahuan (knowledge base), mesin inferensi(inference machine), memori kerja (working memory),workplace,  fasilitas  penjelasan  dan  perbaikan  pengetahuan.Salah  satu  implementasi yang  diterapkan  sistem  pakar  dalam bidang kesehatan  yaitu  sistem  pakar  untuk  diagnosa virus TORCH.  virus  TORCH  adalah  singkatan  dari Toxoplasma,  Rubella,  Cytomegalo  Virus,  dan Herpes .  Virus  TORCH  merupakan  virus  yang  dapat  menyebabkan  anak  terlahir  cacat  bila  ibu yang sedang hamil terinfeksi virus ini. Gejala virus TORCH pada awalnya seperti demam, batuk pilek,  dan  lain-lain.  Sehingga  pada  ibu hamil  dapat  mewaspadai  pada  gejala  yang  terjadi  pada mereka. Agar tidak ada kesalahan diagnosa dan untuk mempermudah masyarakat atau penderita mengetahui  sejak  dini  penyakit  yang  diderita  sehingga  tidak  terlambat  mendapatkan pengobatan. Penggunaan jaringan syaraf tiruan Backpropagation digunakan dalam sistem pakar ini.
Penelitian  sebelumnya  mengusulkan  sebuah  sistem  pakar  dengan  menggunakan jaringan  syaraf  tiruan  Backpropagation  untuk  mendiagnosa  penyakit  kulit.  Sistem  pakar  ini mendiagnosa  dengan  mengambil gambar kulit  seseorang  yang  akan  di  diagnosa  dan  kemudian di bandingkan dengan database. Berdasarkan gambar tersebut dapat diketahui apakah penyakit kulit  yang  diderita  orang  tersebut  [1].  Penelitian  lainnya  adalah  mendiagnosa  penyakit  gigi. Pengujian  dilakukan  dengan  mengambil  50  sampel  data  yang  belum  pernah  dilatih  hasil menunjukan bahwa 45 dari 50 (90 %) data yang diuji dapat dikenali oleh sistem [2]. Berikutnya adalah diteksi pengeroposan tulang dengan membandingkan hasil gambar x-ray . Sistem kerja di dalam perangkat lunak ini meliputi 3 pemrosesan penting, yaitu proses pengolahan  citra dasar, prosesreduksi piksel, dan proses jaringan syaraf tiruan dalam mendiagnosa [3].
Penelitian ini menggunakan metode pencarian menggunakan forward chaining. Forward chaining  merupakan  teknik  pelacakan  ke  depan  yang  dimulai  dengan  informasi  yang  ada  dan penggabungan  rule  untuk  menghasilkan  suatu  kesimpulan  atau  tujuan.  Sistem  ini  akan menampilkan  pilihan  gejala  yang  dapat  dipilih  oleh  user,  dimana  setiap  pilihan  gejala  akan membawa user kepada pilihan gejala selanjutnya sampai mendapatkan hasil akhir.Penelitian ini juga menggunakan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation sebagai penalaran pencarian solusi.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  berbentuk  survey,  yaitu  mencatat  gejala  dan  solusi  virus  TORCH  dari pakar. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan studi dokumentasi dan observasi. Hasil dari studi dokumentasi dan observasi diagnose virus TORCH dikumpulkan dan menjadi sampel yang digunakan sebagai bahan inferensi jaringan syaraf  tiruan. Metode perancangan perangkat
lunak  menggunakan  prototype  dengan  pendekan  UML  ( Unfield  Modeling  Language )  dan flowchart.
Untuk metode pengujiannya adalah menggunakan pengujian black-box yaitu pengujian memungkinkan  perekayasa  perangkat  lunak  mendapatkan  serangkaian  input  yang  sepenuhnya menggunakan  semua  persyaratan  fungsional  untuk  suatu  program.  Pembuatan  aplikasi inimenggunakan Visual Basic .net dengan basis data MySql. Analisis dan perancangan aplikasi dalam penelitian ini menggunakan model UML dan flowchart , untuk tahap analisis, metode ini memeriksa  kebutuhan  yang  harus  dipenuhi  sebuah  sistem  dan  menganalisis  data-data  yang diperlukan  dalam  sistem  yang  dirancang,  sedangkan  untuk  tahap  desain,  metode  ini memfokuskan  pada  desain  pembuatan  program  perangkat  lunak  termasuk  struktur  data,  dan arsitektur  perangkat  lunak  [7].  Metode  pengujian  menggunakan  pengujian  blackbox  yaitu pengujian  dimaksudkan  untuk  mengetahui  apakah  fungsi-fungsi,  masukan  dan  keluaran  dari perangkat lunak sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan[7].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  indentifikasi  kebutuhan  yang  di  perlukan  dalam mengembangkan sistem pakar diagnosa virus TORCH. Agar sistem pakar yang di rancang dapat lebih  terarah  dalam  mendiagnosa  seorang  ibu  hamil,  maka  perlu  dilakukan  indetifikasi kebutuhan.  Idetifikasi  kebutuhan  fungsional  ( functional  requirement )  adalah  kebutuhan  yang berkaitan  dengan  fungsi  atau  proses  transformasi  yang  mampu  dikerjakan  oleh  sistem  pakar. Dimana sistem pakar diagnosa virus TORCH dapat dapat memberikan beberapa fungsi seperti:
a Sistem  pakarmampu  menampilkan form yang  akan  digunakan  dalam  mendiagnosa seseorang.
b Sistem  pakarmampu  menampilkan  pertanyaan  yang  akan  digunakan  dalam mendiagnosa.
c Sistem  pakar  mampu  melakukan  inisialisasi  struktur  dan  bobot  jaringan  saraf  tiruan (JST) dan melakukan pelatihan jaringan syaraf tiruan (JST) untuk mengenal pola gejala virus TORCH.
d Sistem  pakar  mampu  memberikansolusi  yang  didapat  dari  jawaban user ,  yang  telah diproses oleh sistem pakar.
Terdapat  beberapa  bagian  pada  arsitektur  sistem  pakar  yang  dirancang pada  sistem  ini diantaranya  adalah  basis  data,  basis  pengetahuan,  akuisisi  pengetahuan,  mesin  inferensi, jaringan syaraf tiruan Backpropagation , pengguna dan pakar(gambar 1).
Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Sistem Pakar ...

## Gambar 1. Arsitektur Sistem Pakar
Dari  gambar  diatas  (Gambar  2)  memperlihatkan  gambaran  umum  dari  sistem  pakar diagnosa  virus  TORCH.  Gambar  arsitektur  di  atas  menunjukansistem  pakar  akanmelakukan training data.  Di  dalam training data  terdapat  beberapa  proses,  yaitu backpropagation, feedforward, inisialisasi  jaringan  syaraf  tiruan, dan  simpan data training . Setelah  itu, user akan memulai  diagnosa.  Dimana  sistem  pakar  akan  memberikan  beberapa  pertanyaan.Dari pertanyaan  tersebut, user akan  memberikan input yang  sesuai  dengan  pertanyaan  dari  sistem pakar.  Dari input yang diberikan user ,  sistem  pakar  mulai  mendiagnosa dan  selajutnya  data  di teruskan ke basis data. Dimana basis data berisikan akuisisi pengetahuan yang telah didapat dari seorang  pakar  atau  dokter  kandungan  untuk  mendiagnosa  dan  memberikan  solusi.  Solusi tersebut  akan  menjadi output yang  akan  ditampilkan  kepada user .  Pada  saat  diagnosa  selesai, maka  sistem  pakar  akan  menimpan data  diagnosa  dan data  tersebut  dapat  dilihat  kembali  oleh user .
Untuk melihat garis besar dari sistem pakar  diagnosa virus TORCH secara fungsional, maka  dibuatlah  sebuah  diagram use  case. Use  case didokumentasikan  menggunakan use  case diagram tingkat  tinggi,  Himpunan use  case mewakili  semua  interaksi  yang  mungkin  akan dijelaskan  dalam  kebutuhan  sistem.  Aktor  dalam  proses,  yang  mungkin  manusia  atau  sistem lainnya  direpresentasikan  sebagai stick  figure .  Setiap  kelas  interaksi  direpresentasikan  sebagai clips yang diberi nama.  Garis menghubungkan aktor dengan interaksi. Secara fakultatif, panah dapat ditambahkan ke garis untuk menunjukkan bagaimana interaksi dimulai.
Gambar 2. Diagram Use case Sistem Pakar Diagnosa Virus TORCH
Pada  gambar  diagram use  case di  atas  menunjukan  cara  kerja  sistem  pakar  diagnosa virus  TORCH.  Saat user menggunakan  sistem  pakar  diagnosa  virus  TORCH, input data  yang diberikan  oleh user akan  diproses  menuju  diagnosa,  dan  pada  bagian training data  akan memproses  pola-pola  yang  pernah  terjadi  sebelumnya.  Setelah  itu  semua  data  diteruskan  ke basis  data  untuk  memperoleh  hasil.  Dimana  hasil  tersebut  berasal  dari  perbandingan  dengan data akuisisi pengetahuan yang di dapat dari seorang pakar. Kemudian dari hasil tersebut akan menjadi output yang  akan  ditamilkan  kepada user ,  dan  data  tersebut  akan  disimpan  di  dalam data diagnosa supaya user dapat melihat kembalidata yang terdahulu.
Untuk menggambarkan arsitektur sistem pakar diagnosa virus TORCH, maka dibuatlah class  diagram .  Gambar  berikut  meupakan class  diagram dari  sistem  pakar  diagnosa  virus TORCH. Class diagram  dapat  dianggap  sebagai  definisi  umum  dari  satu  jenis  objek  sistem. Sebuah asosiasi adalah hubungan antara kelas-kelas yang menunjukkan hubungan antara kelas- kelas ini. Oleh karena itu, setiap kelas mungkin harus memiliki beberapa pengetahuan dari kelas yang terkait. Class diagram dalam UML dapat diekspresikan pada tingkat detail yang berbeda. Ketika  mengembangkan  model,  langkah  pertama  biasanya  untuk  melihat  dunia, mengidentifikasi  objek  yang  penting  dan  menyajikannya  sebagai  sebua  kelas,  Cara  termudah untuk  menulis  ini  adalah  menulis  nama  kelas  dalam  sebuah  kotak.  Dapat  juga  dengan  hanya mencatat keberadaan sebuah asosiasi dengan menggambar garis antara kelas.
Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Sistem Pakar ...
Gambar 3. Class Diagram Sistem Pakar Diagnosa Virus TORCH
Class  diagram diatas  menunjukan  gambaran    dari  sistem  pakar  yang  sedang dikembangkan. Dalam sistem pakar ini, kelas utamanya adalah kelas jaringan syaraf tiruan yang digunakan  untuk  mendiagnosa.  Kelas  jaringan  syaraf  tiruan  tersusuan  dari  layer, input ,  dan output . layer merupakan kumpulan dari objek neuron. Sedangkan input dan output berasal dari data latih, dimana data latih berisikan kombinasi gejala yang di dapat dari kelas pertanyaan dan solusi yang di dapat dari kelas solusi.
Setelah  melakukan class digram,  diagram  berikutnya  adalah sequence diagram.  untuk menggambar diagram sekuen maka harus diketahui objek-objek yang terlibat dalam sebuah use case beserta metode-metode yang dimiliki kelas yang diinstansiasi menjadi objek itu, Membuat diagram sekuen juga dibutuhkan untuk melihan skenario yang ada pada use case.
Gambar 4. Sequence Diagram Trainig Data
Dari sequence  diagram  trainig data  dapat  dilihat, user akan  melakukan training data sebelum  melakukan  diagnosa.  Proses training data  dilakukan  dengan  melakukan  inisialisasi jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  terlebih  dahulu.  Proses  inisialisasi  jaringan  syaraf  tiruan(JST) dilakukan  dengan  menginisialisasi  beberapa  jumlah layer dan neuron yang  telah  ditentukan bobot  awal  secara  acak.  Data  akan  dipropagasi  maju  dalam  jaringan,  kemudian  melakukan perhitungan kesalahan yang terjadi. Jika kesalahan diatas ambang toleransi (belum konvergen) sistem  akan  mengseksekusi backpropagation untuk  perbaikan  bobot.  Jika  sudah  konvergen, konfigurasi  jaringan  syaraf  tiruan(JST)  dan  bobot  akan  di  simpan  komputer  dalam  format .NETAK.
Berikutnya  adalah  proses  dari activity diagram.  Awal  proses  ditunjukkan  dengan lingkaran  tersisi  dan  di  akhir  ditunjukkan  dengan  lingkaran  terisi  di  dalam  lingkaran  lain. Persegi panjang dengan sudut yang membulat mewakili kegiatan, yaitu sub-proses yang spesifik yang harus dilakukan. UML activity diagram , panah mewakili aliran kerja dari satu aktivitas ke aktivitas  lainnya.  Panah  dapat  dijelaskan  dengan guards yang  menunjukkan  kondisi  ketika aliran diambil.
Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Sistem Pakar ...
Gambar 5. Activity Diagram Training Data
Gamabar  diatas  merupakan activity  diagram dari training data.  Saat user akan melakukan training data, sistem pakar akan  memverifikasi keberadaan objek gejala.Setelah itu sistem pakar akan melanjutkan ke dalam jaringan syaraf tiruan (JST) untuk dilatih. Selanjutnya untuk  setiap  data  dan  setiap  objek  akan  dimasukkan  ke  dalam  tahap feedforward, backpropagation dan  perbaikan  bobot  secara  berurutan.  Proses  ini  berlangsung  sampai tercapainya titik konvergen (JST berhasil dilatih).
Backpropagation adalah  salah  satu  metode  dari  jaringan  syaraf  tiruan  yang  dapat diaplikasikan  dengan  baik  dalam  bidang  peramalan  ( forecasting ). Backpropagation melatih jaringan  untuk  mendapatkan  keseimbangan  antara  kemampuan  jaringan  mengenali  pola  yang digunakan  selama training serta  kemampuan  jaringan  untuk  memberikan  respon  yang  benar terhadap  pola  masukan  yang  serupa  namun  tidak  sama  dengan  pola  yang  dipakai  selama pelatihan.Untuk  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan  adalah  arsitektur  jaringan syaraf  tiruan backpropagation .  Arsitektur  tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah  ini (Gambar 2) [8].
Gambar 6. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Gambar diatas menunjukan X adalah input layer , Z adalah hidden layer , dan Y adalah output  layer .  Saat  sistem  pakar  menerima  data  masukan,  maka  data  tersebut  akan  di  masukan kedalam  bagian  X.  Kemudian  data  tersebut  akan  dihitung  dan  dilanjutkan  ke hidden  layer . Setelah  dihitung,  maka  data  tersebut  akan  masuk  ke output  layer dan  kemudian  ditampilkan. Setelah  itu,  proses backpropagation akan  dilakukan.  Dimana  proses bacakpropagation adalah proses menghitung kesalahan dari setiap layer . Sehingga proses backpropagation akan di mulai dari output  layer ,  kemudian hidden  layer ,  dan  terakhir input  layer .  Setelah  proses backpropagation selesai,  maka  sistem  pakar  akan  merubah  bobot  tersebut  sesuai  perhitungan kesalahan backpropagation .
Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Sistem Pakar ...
Gambar 7. Flowchart Training Data
Pada  gambar flowcharttrainin) (Gambar  3)datadimulai  dengan  memasukan  pola  data gejala.  Setelah  pola  data  gejala  diterima,  akan  dilakukan  propagasi  maju  dan  perhitungn kesalahan.  Kemudian  dilakukan  pemeriksaan  nilai  kesalahan  dari  jaringan  yang  akan  dilatih. Jika nilai kesalahan diatas nilai yang telah ditentukan maka akan dilanjutkan ke tahap propagasi mundur.  Perhitungan  kesalahan  yang  di  lakukan  berasal  dari    masing  –  masing  sinapsis  yang menghubungkan  antar neuron pada  jaringa  syaraf  tiruan  (JST)  yang  dilatih.  Perhitungan  ini akan menghasilkan nilai perubahan bobot yang perlu dilakukan pada setiap bobot yang ada dan dapat dilanjutkan dengan proses perbaruan nilai bobot. Jika nilai kesalahan berada dibawah nilai maka konfigurasi jaringan akan disimpan.
Gambar 8. Flowchart Inisialisasi JST
Pada  gambar  diatas  merupakan  flowchart  inisialisasi  jaringa  syaraf  tiruan  (JST) (Gambar  4).  Dalam  inisialisasi  jaringa  syaraf  tiruan  (JST),  sistem  pakar  akan  membagun  tiga layer,  yaitu  input,  hidden,  dan  output.  Pertama  setiap  neuron  akan  di  mulai  dari  hidden  layer yang akan dihubungkan dengan masing-masingneuron pada layer sebelumnya. Neuron tersebut dihubungkan dengan sinapsis yang disertakan dengan nilai bobot awal yang bersifat acak.
Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Sistem Pakar ...

## Gambar 5. Flowchart Feedforward
Gambar  diatas  merupakan flowchart  feedforward . Feedforward (Gambar  5)merupakan tahap  propagasi  maju,  dimana  setiap neuron masukan  akan  dilakukan  penjumlahan  terbobot terhadap  masing  –  masing  bobot  pada  setiap  sinapsis  yang  menghubungkan neuron yang bersangkutan ke layer selanjutnya. Kemudian dari penjumlahan bobot tersebut akan di masukan ke dalam sebuah fungsi aktivasi yang akan menjadi nilai input untuk layer selanjutnya. Proses ini dilakukan untuk setiap layer dan setiap neuron pada jaringa syaraf tiruan (JST) yang sudah dibentuk.
Gambar 9. Flowchart Backpropagation
Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Sistem Pakar ...
Gamabar  diatas  merupakan flowchart  backpropagation (Gambar  6). Backpropagation merupakan  tahap  propagasi  mundur. Backpropagation dimulai  dengan  perhitungan  kesalahan pada layer terakhir  atau layer  output .  Setelah  itu  akan  dicari  tanggung  jawab  dari  masing- masing  sinapsis  yang  terhubung  atas  kesalahan  yang  terjadi  dengan  menghitung  perubahan bobot  yang  ada.  Proses  ini  dilakukan  secara  iteratif  terhadap  setiap neuron pada  masing  – masing  layer  dari layer  output ke layer  input. Hasil  tersebut  akan  digunakan  untuk  perbaruan nilai bobot pada tahap selanjutnya.
Secara  rinci  algoritma  pelatihan  jaringan  backpropagation  dapat  diuraikan  sebagai berikut [9]:
Langkah 0  :  Inisialisasi bobot (setiap bobot diberi nilai acak antara 0 - 1). Langkah 1  :  Selama kondisi berhenti belum terpenuhi lakukan langkah 2-3. Langkah 2  :  Lakukan Langkah 3-13 sebanyak jumlah pelatihan yang diinginkan. Langkah 3  :  Untuk output layer dan setiap hidden layer lakukan langkah 4-13. Langkah 4  :  Hitung input setiap node pada hidden layer Langkah 5  :  Hitung output setiap node pada hidden layer dengan fungsi aktivasi. Langkah 6  :  Hitung input setiap node pada output layer. Langkah 7  :  Hitung output pada setiap node pada output layer. Langkah 8  :  Hitung error setiap node pada output layer dengan fungsi deaktivasi. Langkah 9  :  Hitung perubahan bobot pada setiap node pada setiap hidden layer. Langkah 10  :  Hitung error setiap node pada output layer dengan fungsi deaktivasi. Langkah 11  :  Hitung perubahan bobot pada setiap node pada setiap hidden layer. Langkah 12  : Update bobot pada setiap node pada output layer. Langkah 13  : Update bobot pada setiap node pada setiap hidden layer. Setelah  pelatihan,  jaringan  saraf backpropagation diaplikasikan  dengan  hanya menggunakan  tahap  perambatan  maju  dari  algoritma  pelatihan.  Prosedur  aplikasinya  adalah sebagai berikut (Kusrini, 2008):
Langkah 0  : Inisialisasi bobot (dari algoritma pelatihan). Langkah 1  :  Untuk tiap vector masukan, lakukan langkah 2-4. Langkah 2  :  for i = 1,…,
Langkah 3  :  for j = 1,…, p : Langkah 4 : for k = 1,…, m : Langkah 5: Jika y k ≥ 0,5 maka y k = 1, else y k = 0..
Dari studi kasus dan observasi di dapatkan kesempulan sebagai berikut (Tabel 1):
Tabel 1. Tabel Pola Gejala Virus TORCH Toxoplasma Rubella Cyto Megalo Virus Herpes Batuk -  - - Demam    - Flu   - - Nyeri  - - - Mata Gatal -  - - Iritasi Kulit -  - - Tenggorokan Sakit   - - Lemah  -  - Lambung Nyeri - -  - Pembengkakan - -  - Cacar Aie - - - 
Supaya sistem pakar diagnosa virus TORCH dapat mudah digunakan, maka  tampilan sistem pakar ini dibuat seserdehana mungkin. User interface adalah bagian dari perangkat lunak yang dapat dirasakan oleh panca indra pengguna, baik penglihatan maupun indra yang lain.
(a) (b) (c)
Gambar 7. Tampilan Halaman (a) form_info;(b) form_diagnosa;(c) form_ hasil
Dari gambar di atas dapat di lihat, hasil aplikasi yang dibagun akan tampil user-friendly agar  mudah  digunakan  user.  Penerapan  sistem  pakar  dalam  mendiagnosa  virus  TORCH  ini dapat  membantu  penderita  dalam  mengetahui  awal  virus  TORCH  untuk  dapat  mengetahui bahaya  dari  TORCH,  agar  dapat  mencegah  atau  mengurangi  resiko  anak  yang  terlahir  cacat yang  di  timbulkan  akibat  terlambatnya  penangganan  virus  TORCH.  Selain  dapat  melakukan diagnosa  dan  memberikan  nilai  kepercayaan  serta  solusi  yang  berhubungan  dengan  virus TORCH,  sistem  ini  juga  dirancang  untuk  dapat  menampilkan  informasi  mengenai  virus TORCH  serta  dapat  melakukan  penambahan  dan  pengubahan  data  mengenai  virus  TORCH. Penerapan  metode  forward  chaining  dan  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation pada  aplikasi diagnosa  virus  TORCH  ini  dapat  mempermudah  dan  memberikan  penyelesaian  seberapa  pasti user menderita virus TORCH.
untuk  pengujian  dengan  kasus,  terdapat  3  ibu  hamil  yang  dijadikan  sebagai  contoh kasus.  Ibu  yang  pertama  adalah  ibu  Yuli.  Ibu  Yuli  memberitahukan  bahwa  dia  merasa  panas demam  disertai  pilek,  nyeri  di  bagian  tangan,  sakit  tenggorokan,  dan  mulai  merasa  lemah.  ibu kedua  yaitu  ibu  Desi  mengeluhkan  bahwa  dia  merasa  demam  disertai  batuk  pilek,  matanya mulai  gatal  tetapi  tidak  ada  debu  yang  masuk  ke  mata,  kemudian  kulitnya  mulai  gatal  seperti terjadi  iritasi  kulit  dan  adanya  pembengkakan,  dan  sering  sakit  di  bagian  perut  di  sertai  badan
Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Sistem Pakar ...
yang  mulai  lemah.  Ibu  yang  terakhir  adalah  ibu  Yeli.  Ibu  yeli  menatakan  bahwa  di  seperti terserang  cacar  air  pada  saat  dia  hamil.  Dari  data  diatas,  dokter  mengatakan  bahwa  ibu  Yuli hanya  sakit  biasa,  sedangkan  ibu  Desi  terinfeksi  virus rubella ,  dan  ibu  Yeli  terinfeksi  virus Herpes. Data diatas dapat dilihat pada tabel dibawah (Tabel 2).
Tabel 2. Tabel Data Gejala Nama Pola Gejala Virus P01  P02  P03  P04  P05  P06  P07  P08  P09  P10  P11 Yuli 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 Tidak Sakit Desi 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 Rubella Yeli 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Herpes
Data  di  atas  adalah  data  berdasarkan  bersdasarkan  diagnosa  dari  dokter.  setelah  data tersebut di ujikan kepada sistem pakar, hasil yang keluar hampir sama dengan diagnosa dokter. data hasil uji sistem pakar dapat dilihat pada tabel di bawah (tabel 3).
Tabel 3. Tabel Data Gejala User Setelah Diproses Nama Pola Gejala Virus P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07
P08 P09 P10 P11 Yuli 3,6% 7,5% 8,2% 9,3% 1,2% 4,3% 7,9% 8,1% 1,5% 3,2% 4,3% Toxoplasma Desi 8,3% 9,4% 7,9% 5,1% 7,5% 8,2% 7,2% 3,1% 2,1% 1,6% 2,5% Rubella Yeli 2,6% 0,7% 3,5% 1,5% 2,2% 3,5% 2,1% 3,1% 2,2% 4,1% 9,4% Herpes
Tabel diatas adalah hasil dari proses diagnosa setelah jawaban user diproses. Pola gejala diambil dari nilai dari paling  besar dan telah dibandingkan dengan data di database. Setelah itu, data  akan  ditampilkan.  Dari  hasil  di  atas  di  dapatkan,  bahwa  terjadi  kesalahan  pada  ibu  Yuli yang tidak sakit tetapi dikatakan sakit oleh sistem pakar. Sedangkan ibu yang lain mendapatkan hasil yang sama dengan diagnosa dokter.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  sistem  pakar  diagnosa  virus  TORCH  ini  menghasilkan  kesimpulan  sebagai berikut:
a. Metode jaringan syaraf tiruan backpropagation dapat diimplementasikan pada sistem pakar yang dibangun menggunakan visual basic.net.
b. Sistem pakar ini mampu mendiagnosa virus TORCH berdasarkan gejala-gejalanya. Sistem  pakar  ini  dapat  digunakan user untuk  melakukan  diagnosa  virus  TORCH  tanpa harus betemu dengan seorang pakar.

## 5. SARAN
Ada  beberapa  saran  yang  dapat  diberikan  berkaitan  dengan  pengembangan  asistem pakar  ini.  Saran  untuk  penelitian  yang  ingin  melanjutkan  pengembangan  sistem  pakar  ini adalah:
a. Pengembangan  sistem  pakar  ini  di  kemudian  hari  adalah  dapat  membuat  pilihan  untuk menambahkan gejala.
b. Sistem  pakar  ini  berjalan  secara  offline,  sihingga  diharapkan  penelitian  berikutnya  dapat membuat sistem pakar ini berjalan secara online .
Dapat  mengembangkan  sistem  pakar  ini  dengan  menggunakan  metode  lain  yang  lebih efektif dan efisien.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  orang  tua  dan  keluarga  yang  telah memberikan  dukungan  baik  moral  maupun  materil  kepada  penulis  untuk  selalu  berusaha mencapai  hasil  yang  baik.  Dan  rekan-rekan  seperjuangan  khususnya  di  Teknik  Informatika angkatan  2013/2014  konsentrasi  kecerdasan  buatan  yang  telah  memberikan  banyak  bantuan, dukungan, saran, dan nasehat yang sangat berarti bagi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Indrawaty,  A.  Y.,  Hermana,  A.  N.,  &  Ramadhan,  A.  (2012).  Implementasi  Model Backpropagation  Dalam  Mengenali  Pola  Gambar  Untuk  Mendiagnose  Penyakit  Kulit. J. Inform , 3 (1), 1-7.
[2] Aryasa,  K.  (2012).  Expert  System Diagnosa Jenis  Penyakit  Gigi  Menggunakan  Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. CSRID , 4 .
[3] David,  D.,  &  Kosasi,  S.  (2013).  Penerapan  Algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation Untuk Pengenalan Pola Tandatangan. Jurnal Teknologi, 6(2), 139-146.
[4] Mardianto, I., & Pratiwi, D. (2008). Sistem deteksi penyakit pengeroposan tulang dengan metode  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation  dan  representasi  ciri  dalam  ruang eigen. CommIT (Communication and Information Technology) Journal , 2 (1), 69-80.
[5] David, D. (2015). Pengenalan Pola Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Sisfotenika , 3 (1), 71-80.
[6] David,  D.  (2017).  Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Perceptron  Dalam  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Pada Kambing. E-Proceedings KNS&I STIKOM Bali , 85-90.