## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2597

## Kombinasi Algoritma Backpropagation Neural Network dengan Gravitational Search Algorithm Dalam Meningkatkan Akurasi
Miftahul Falah * , Dian Palupi Rini, Iwan Pahendra
Fakultas Ilmu Komputer, Magister Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1,* miftahulfalahsia@gmail.com, 2 dian.palupi.rini@gmail.com, 3 iwanpahendra@gmail.com Email Penulis Korespondensi: miftahulfalahsia@gmail.com
Abstrak −Memprediksi penyakit biasanya dilakukan berdasarkan pengalaman dan pengetahuan dokter. Diagnosis penyakit secara tradisional seperti itu kurang efektif dilakukan. Pengembangan diagnosis medis berdasarkan pembelajaran mesin dalam hal prediksi penyakit memberikan diagnosis yang lebih akurat dibandingkan dengan cara tradisional. Dalam hal memprediksi penyakit dapat menggunakan jaringan saraf tiruan. Jaringan saraf tiruan terdiri dari berbagai macam algoritma salah satunya Algoritma Backpropagation. Dalam makalah ini diusulkan sistem prediksi penyakit menggunakan algoritma Backpropagation. Algoritma  Backpropagation  sering  digunakan  dalam  prediksi  penyakit,  tetapi  algoritma  Backpropagation  terdapat  sedikit kekurangan  yaitu  cenderung  lama  dalam  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  optimum.  Oleh  karena  itu  diperlukan  kombinasi dengan menggunakan algoritma yang dapat mengatasi kekurangan algoritma Backpropagation tersebut dengan menggunakan keberhasilan  algoritma  Gravitational  Search  Algorithm  (GSA)  yaitu  dapat  mengatasi  konvergensi  lambat  dan  masalah minimum  lokal  yang  terdapat  di  algoritma  Backpropagation.  Sehingga  penulis  mengusulkan  untuk  mengkombinasikan algoritma  Backpropagation  menggunakan  algoritma  Gravitational  Search  Algorithm  (GSA)  dengan  harapan  dapat meningkatkan hasil akurasi yang lebih baik dibandingkan hanya menggunakan algoritma Backpropagation  saja. Hasil yang didapatkan menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dengan jumlah iterasi yang sama dibandingkan hanya menggunakan Backpropagation saja. Dapat dilihat pada percobaan pertama data penyakit kanker payudara dengan parameter yaitu  hidden layer sebesar 5, learning rate sebesar 2 dan iterasi sebanyak 5000 menghasilkan akurasi sebesar 99,3 % dengan error 0.7 % pada  Algoritma  Backpropagation,  sedangkan  pada  kombinasi  BP  &  GSA  mendapat  akurasi sebesar  99.68 %  dengan  error sebesar 0.32%.
Kata Kunci: Kombinasi; Akurasi; Jaringan Saraf Tiruan; Backpropagation; Gravitational Search Algorithm (GSA)
Abstract −Predicting disease is usually done based on the experience and knowledge of the doctor. Diagnosis of such a disease is traditionally less effective. The development of medical diagnosis based on machine learning in terms of disease prediction provides a more accurate diagnosis than the traditional way. In terms of predicting disease can use artificial neural networks. The artificial neural network consists of various algorithms, one of which is the Backpropagation Algorithm. In this paper it is proposed that disease prediction systems use the Backpropagation algorithm. Backpropagation algorithms are often used in disease prediction, but the Backpropagation algorithm has a slight drawback that tends to take a long time in obtaining optimum accuracy values. Therefore, a combination of algorithms can overcome the shortcomings of the Backpropagation algorithm by using the success of the Gravitational Search Algorithm (GSA) algorithm, which can overcome the slow convergence and local minimum  problems  contained  in  the  Backpropagation  algorithm.  So  the  authors  propose  to  combine  the  Backpropagation algorithm using the Gravitational Search Algorithm (GSA) in hopes of improving accuracy results better than using only the Backpropagation algorithm. The results resulted in a higher level of accuracy with the same number of iterations than using Backpropagation only. Can be seen in the first trial of breast cancer data with parameters namely hidden layer 5, learning rate of 2 and iteration as much as 5000 resulting in accuracy of 99.3 % with error 0.7% on Backpropagation Algorithm, while in combination BP & GSA got accuracy of 99.68 % with error of 0.32%.
Keywords : Combination; Accuracy; Artificial Neural Networks; Backpropagation; Gravitational Search Algorithm (GSA)

## 1. PENDAHULUAN
Jaringan saraf tiruan (JST)  dapat mengolah atau memproses informasi yang  terinspirasi oleh struktur otak manusia [1][2][3].  Jaringan saraf tiruan terdiri dari berbagai macam algoritma salah satunya Algoritma Backpropagation . Algoritma Backpropagation merupakan salah satu algoritma yang sering digunakan dalam kasus prediksi penyakit [4][5][6]. Dalam kasus prediksi, algoritma Backpropagation dapat dikatan sebagai salah satu algoritma yang baik digunakan  karena  Algoritma Backpropagation memiliki  kelebihan  yaitu  untuk  meminimalisir  kesulitan  dalam lonjakan waktu  yang hanya tergantung  pada synopsis  [7].   Tetapi, berdasarkan referensi  yang telah di  perlajari bahwa  Algoritma Backpropagation ini  terdapat  sedikit  kekurangan  yaitu  cenderung  lama  dalam  mencapai konvergen untuk mendapatkan tingkat akurasi yang optimum [7][8][9], selain itu Algoritma Backpropagation ini membutuhkan data pelatihan yang cukup besar serta kombinasi algoritma yang digunakan kurang efisien[10][11]. Oleh  karena  itu  fokus  dalam  penelitian  ini  dengan  kekurangan  tersebut  Algoritma Backpropagation perlu diperbaiki  dengan  melakukan  kombinasi    menggunakan  Algoritma  lain  dengan  harapan  keakuratan  yang didapatkan akan lebih baik bila dibandingkan dengan hanya menggunakan algoritma Backpropagation standard saja.
Dari beberapa  lileratur review yang membahas keberhasilan Gravitational Search Algorithm (GSA) yaitu salah satunya yang terdapat pada jurnal berikut [12]. Terlihat pada penelitian tersebut kombinasi Artificial Neural Networks (ANN) dan Gravitational Search Algorithm (GSA) dapat memberikan efektivitas klasifikasi yang lebih baik  dari  kombinasi  dengan  menggunakan  algoritma  lainnya.  Inspirasi  lain  penggunaan Gravitational  Search Algorithm (GSA)  berdasarkan  pada  keberhasilan  para  peneliti  dalam  menyelesaikan  masalah  kombinasi  untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2597
meningkatkan akurasi, Gravitational  Search Algorithm (GSA) memiliki kelebihan ialah kemampuannya dalam menemukan hasil yang lebih optimal dibandingkan dengan algoritma lainnya [13] selain itu kelebihan lain GSA pada masalah kecepatan untuk menghasilkan tingkat akurasi yaitu pada GSA menggunakan memori yang lebih kecil dari algoritma  lainnya [14], serta agen yang terdapat didalamnya ikut membantu dalam memperbarui iterasi [15]. Hal ini dapat menunjukkan bahwa GSA baik dan cocok untuk digunakan dalam mengatasi kelemahan pada Algoritma Backpropagation . Sehingga penulis mengusulkan akan mengkombinasikan Algoritma Backpropagation dengan  GSA  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  akurasi.  Diharapkan  kombinasi Backpropagation dan GSA dapat menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dengan iterasi sama. Kombinasi algoritma Backpropagation dan GSA akan diterapkan untuk memprediksi penyakit. Penyakit yang akan digunakan untuk di prediksi terdiri dari 4 empat data penyakit, yaitu penyakit jantung, penyakit kanker payudara, penyakit diabetes dan penyakit liver.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Gravitational Search Algorithm (GSA)
Gravitational  Search  Algorithm (GSA)  dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah  algoritma  optimalan  yang  bergerak berdasarkan aktivitas dari  fenomena fisik alam yang berdasarkan pada hukum gerak dan newton gravitasi  [16]. Rashedi adalah orang yang pertama yang mengusulkan teori tersebut pada tahun 2009 [13]. GSA dikenal sebagai algoritma  berbasis  populasi    yang  disebabkan  oleh  masa  dan  kekuatan  alam.  Algoritma  GSA  digunakan  untuk meningkatkan  tingkat  kinerja  dengan  cara  membuat  keseimbangan  tingkat  kriteria  eksplorasi  dan  eksploitasi dengan tujuan untuk mengatasi  kesulitan bawaan yang ditemukan pada sebagian besar algoritma yang berbasis populasi [13]. Gambar 1. dibawah ini akan menunjukkan proses kerja GSA yang disajikan dalam bentuk flowchart [13].

## Menghasilkan populasi awal diruang pencarian
Mengevaluasi kesesuaian untuk setiap agen berdasarkan error yang paling kecil
Perbaruhi nilai G untuk populasi yang terbaik dan terburuk Hitung M dan A untuk masing-masing individu Perbaruhi kecepatan dan posisi untuk mendapatkan bobot terbaik Jika kriteria terpenuhi Tentukan solusi terbaik Ya Tidak Mulai Selesai Gambar 1. Kerangka Kerja GSA

## 2.2 Dataset
Pada penelitian ini dataset yang digunakan berupa dataset sekunder. Dataset yang digunakan  berasal dari dataset yang sudah ada yang bersumber dari KAGGLE. Dataset yang  digunakan terdiri dari empat data penyakit yaitu, penyakit  kanker  payudara,  penyakit  diabetes,  penyakit  jantung  dan  penyakit  liver.  dataset  penyakit  kanker payudara berjumlah 569 data dan memiliki  31 atribut, dataset penyakit diabetes berjumlah 768 data dan memiliki 9 atribut, dataset penyakit jantung berjumlah 303 data dan memiliki 14 atribut sedangkan penyakit liver berjumlah 583 data dan memiliki 11 atribut. Dapat dilihat pada tabe1 1. berikut ini :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2597
Tabel  1 . Jumlah Dataset Dataset Jumlah Dataset Jumlah Atribut Penyakit kanker payudara 569 31 Penyakit diabetes 768 9 Penyakit jantung 303 14 Penyakit liver 583 11

## 2.3 Data Preprocessing
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  bersumber  dari  KAGGLE.  Selanjutnya  data  di  preprocessing  untuk menghilangkan data yang duplikat dan noise data. Dari data tersebut  akan di kategorikan dan dinormalisasikan kemudian  data  tersebut  langsung  di  prosess  menggunakan  GSA  untuk  menentukan  bobot  terbaik.  Hasil  bobot terbaik dari GSA akan dikoreksi lebih baik lagi dengan menggunakan Backpropagation . Dari hasil analisis akan diketahui  tingkat  akurasi  dan  cara  sistem  memprediksi  penyakit.  Langkah  terakhir,  hasil  akan  di  analisis performansi dan akurasinya dengan memperhatikan Mean Square Error (MSE).

## 2.4 Algoritma Backpropagation
Algoritma Backpropagation yaitu  algoritma  yang  digunakan  untuk  mengembangkan  model Atificial  Neural Network [17].  Algoritma Backpropagation terdiri atas tiga lapisan, yaitu lapisan input yang mana pada lapisan input ini data akan diperkenalkan ke dalam jaringan, lapisan tersembunyi data akan di proses, dan pada lapisan output  hasil  dari  lapisan  input  akan  diproduksi  [18].  Pada  tahapan  pelatihan  pada  algoritma backpropagation melibatkan feedforward pada pola pelatihan input untuk di uji sampai lapisan ouput, setelah itu backpropagation melakukan  pengecekan  kesalahan  dengan  aturan  mundur  untuk  di  koreksi  dan  diperbarui  [19][20].  Gambar  2. Dibawah ini akan menunjukkan proses kerja GSA yang disajikan dalam bentuk flowchart [21].
Mulai
Masuk pola pelatihan
Membentuk jaringan saraf dan menginisialisasi parameter dengan bobot secara acak Apakah mencapai iterasi maksimum ? Proses maju melewati jaringan saraf dan menghitung kesalahan pada BP untuk memperbaruhi bobot Semua bobot diuji ? Tampilkan hasil keluaran dari sistem dan hasil penyimpanan Nilai yang telah ditentukan sebelumnya ? Selesai Tidak Tidak Ya
Gambar 2. Kerangka Kerja Backpropagation

## 2.5 Kombinasi GSA & Backpropagation
Gambar  4  dibawah  ini  akan menunjukkan  alur flowchart  bagaimana  cara  sistem    dalam  melakukan  kombinasi GSA dan Backpropagation . Dimulai  dari  tahap GSA untuk  mencari bobot  terbaik dari populasi  awal  di  ruang pencarian berdasarkan hukum gravitasi, selanjutnya dari bobot terbaik yang di dapatkan pada tahap GSA akan di uji kesesuaian untuk setiap agen berdasarkan error yang paling kecil dengan menggunakan feedforward di lapisan input dengan umpan maju setelah itu dengan melakukan umpan balik backpropagation akan mengkoreksi bobot tesebut  untuk  didapatkan bobot  terbaik  dalam mendapatkan nilai  akurasi  yang terbaik. Gambar  3. Dibawah ini akan menunjukkan proses kerja kombinasi GSA & BP yang disajikan dalam bentuk flowchart.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2597
Submitted: 19/11/2020 ; Accepted: 07/12/2020 ; Published: 22/01/2021
Menghasilkan populasi awal diruang pencarian
Mengevaluasi kesesuaian untuk setiap agen berdasarkan error yang paling kecil
Perbaruhi nilai G untuk populasi yang terbaik dan terburuk
Hitung M dan A untuk masing-masing individu Perbaruhi kecepatan dan posisi untuk mendapatkan bobot terbaik Jika kriteria terpenuhi Tentukan solusi terbaik Algoritma Backpropagation Proses pelatihan Hitung output seluruhnya Apakah iterasi habis ? Mulai pengujian Hitung output 1/0 (sakit atau tidak sakit) Bandingkan hasil keluaran pada jaringan dengan hasil keluaran sebenarnya Proses lengkap Sesuaikan bobot Ya Tidak Lanjut Tidak lanjut Ya Tidak Masukan kelapisan input untuk diuji apakah bobot yang didapatkan di GSA sudah sesuai atau belum Masukan data ke lapisan input untuk diuji Mulai Selesai
Gambar 3. Kerangka Kerja GSA & Backpropagation

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini membahas kombinasi Algoritma Backpropagation dengan Garvitational Search Algorithm (GSA) dalam meningkatkan akurasi yang di terapkan untuk memprediksi penyakit. Penyakit yang akan di prediksi terdiri dari  4  data  penyakit  yaitu  penyakit  jantung,  penyakit  kanker  payudara,  penyakit  diabetes  dan  penyakit  liver menggunakan dataset  yang bersumber dari KAGGLE. Selanjutnya data di preprocessing untuk  menghilangkan data  yang  duplikat  dan noise data.  Dari  data  tersebut  akan  di  kategorikan  dan  di  normalisasikan  selanjutnya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2597
langsung di proses menggunakan Gravitational Search Algorithm (GSA) untuk menentukan bobot terbaik dengan mengevaluasi kesesuaian dari populasi di awal pencarian berdasarkan error yang paling kecil. Hasil bobot terbaik dari Gravitational Search Algorithm (GSA) akan dikoreksi lebih baik lagi dengan menggunakan Backpropagation untuk didapatkan bobot terbaik dalam mendapatkan nilai akurasi yang terbaik. Dari hasil analisis akan diketahui tingkat akurasi dan cara sistem dalam memprediksi penyakit. Langkah terakhir, hasil akan di analisis performansi dan akurasinya dengan memperhatikan Mean Square Error (MSE). Hasil yang didapatkan berupa tingkat akurasi bagaimana  cara  sistem  dalam  memprediksi  penyakit.. Pada  grafik  dan  tabel  dibawah  ini  akan  memperlihatkan tingkat perbandingan menggunakan Backpropagation saja dengan kombinasi Backpropagation dan Gravitational Search Algorithm (GSA). Dengan mengambil 3 sampel data dari  setiap data penyakit dimana setiap percobaan yang dilakukan memiliki parameter  hidden layer, learning rate dan NN iterasi yang sama. Nilai parameter yang ditentukan pada setiap percobaan sebelumnya telah dilakukan percobaan terlebih dahulu sehingga nilai tersebut baik digunakan. hasil yang didapatkan menjelaskan bagaimana perbandingan yang dihasilkan antara menggunakan Backpropagation saja dengan kombinasi Backpropagation dan GSA, sehingga kita dapat mengambil kesimpulan algoritma mana dari kedua algoritma tersebut yang paling baik digunakan dalam masalah  memprediksi penyakit.

## 3.1 Dataset Penyakit Jantung
Gambar 4. Diagram Perbandingan BP dengan Kombinasi BP&GSA
Terlihat  pada gambar 4. diagram  perbandingan Backpropagation dengan  kombinasi Backpropagation & Gravitational Search Algorithm di atas terdapat 3 kali percobaan dari data penyakit jantung . Pada tabel 2. dibawah ini akan menjelaskan hasil perbandingan BP dengan kombinasi BP dan GSA.
Tabel  2 . Diagram Perbandingan BP dengan Kombinasi BP&GSA
Perco baan Backpropagation Kombinasi BP & GSA H L LR ITERASI_N N ERRO R H L LR ITERASI_N N POP_GS A GSA_ITERAS I ERRO R 1 15 4 2000 5.281% 15 4 2000 50 1 5.03% 2 20 2.5 2000 5.94% 20 2.5 2000 50 20 5.25% 3 10 2 2000 7.921% 10 2 2000 50 10 7.04%
Terlihat pada tabel 2. Perbandingan BP dengan kombinasi BP dan GSA. Hasil data penyakit jantung yang terdiri dari 303 data dan 14 fitur dengan menggunakan Algoritma Backpropagation serta kombinasi Algoritma Backpropagation dan GSA dalam 3 percobaan yang di lakukan. Pada percobaan pertama dengan parameter yaitu Hidden layer 15, Learning Rate 4 dan NN iterasi 2000 menghasilkan nilai akurasi  94.719% dengan tingkat error sebesar  5.281%  untuk  Algoritma Backpropagation sedangkan  pada kombinasi Algoritma Backpropagation dengan GSA dengan parameter yaitu Hidden layer  15, Learning  Rate 4, NN iterasi  2000 populasi GSA 50 dan iterasi  GSA  1  menghasilkan  nilai  akurasi  94.97%  dengan  tingkat  error  sebesar  5.03%.  Pada  percobaan  kedua dengan parameter yaitu Hidden layer 20, Learning Rate 2.5 dan NN iterasi 2000 menghasilkan nilai akurasi  94.6% dengan  tingkat  error  sebesar  5.94%  untuk  Algoritma Backpropagation sedangkan  pada kombinasi Algoritma Backpropagation dan GSA dengan parameter yaitu Hidden layer 20, Learning Rate 2.5, NN iterasi 2000 populasi GSA  50  dan  iterasi  GSA  20  menghasilkan  nilai  akurasi  94.75%  dengan  tingkat  error  sebesar  5.25%.  Pada percobaan ketiga dengan parameter yaitu Hidden layer 10, Learning  Rate 2 dan NN iterasi  2000 menghasilkan nilai akurasi  92.079% dengan tingkat error sebesar 7.921% untuk Algoritma Backpropagation sedangkan pada kombinasi Algoritma Backpropagation dan GSA dengan parameter yaitu Hidden layer 10, Learning Rate 2, NN iterasi 2000 populasi GSA 50 dan iterasi GSA 10 menghasilkan nilai akurasi 92.96% dengan tingkat error sebesar 7.04%.
5.28% 5.94%
7.92%
5.03% 5.25% 7.04% 0.00% 1.00% 2.00% 3.00% 4.00% 5.00% 6.00% 7.00% 8.00% 9.00% TI NG K A T ER R O R DATA Diagram Perbandingan Backpropagation dengan kombinasi Backpropagation dan GSA Backpropagation kombinasi BP & GSA

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2597

## 3.2 Dataset Penyakit Kanker Payudara
Gambar 5. Diagram Perbandingan BP dengan Kombinasi BP&GSA
Terlihat  pada gambar 5. diagram  perbandingan Backpropagation dengan kombinasi Backpropagation & Gravitational Search Algorithm di atas terdapat 3 kali percobaan dari data penyakit kanker payudara. Pada tabel 3. dibawah ini akan menjelaskan  perbandingan BP dengan kombinasi BP & GSA.
Tabel  3 . Diagram Perbandingan BP dengan Kombinasi BP&GSA
Perco baan Backpropagation Kombinasi BP & GSA H L L R ITERASI_N N ERRO R H L L R ITERASI_N N POP_GS A GSA_ITERAS I ERRO R 1 5 2 5000 0.7% 5 2 5000 50 10 0.32% 2 3 1 2000 3% 3 1 2000 50 20 1.58% 3 7 1 2000 2.11% 7 1 2000 50 10 1.74%
Terlihat pada tabel 3. Perbandingan BP dengan kombinasi BP & GSA. Hasil data penyakit kanker payudara yang  terdiri  dari  569  data  dan  31  fitur  dengan  menggunakan  Algoritma Backpropagation serta kombinasi Algoritma Backpropagation dan  GSA  dalam  3  percobaan  yang  di  lakukan.  Pada  percobaan  pertama  dengan parameter yaitu Hidden layer 5, Learning Rate 2 dan NN iterasi 5000 menghasilkan nilai akurasi  99.3% dengan tingkat  error  sebesar  0.70%  untuk  Algoritma Backpropagation sedangkan  pada kombinasi Algoritma Backpropagation dan GSA dengan parameter yaitu Hidden layer  5, Learning  Rate 2, NN iterasi  5000 populasi GSA  50  dan  iterasi  GSA  10  menghasilkan  nilai  akurasi  99.68%  dengan  tingkat  error  sebesar  0.32%.  Pada percobaan kedua dengan parameter yaitu Hidden layer 3, Learning Rate 1 dan NN iterasi 2000 menghasilkan nilai akurasi    97%  dengan  tingkat  error  sebesar  3%  untuk  Algoritma Backpropagation sedangkan  pada kombinasi Algoritma Backpropagation dan GSA dengan parameter yaitu Hidden layer 3, Learning Rate 1, NN iterasi 2000 populasi GSA 50 dan iterasi GSA 20 menghasilkan nilai akurasi 98.42% dengan tingkat error sebesar 1.58%. Pada percobaan ketiga dengan parameter yaitu Hidden layer 7, Learning Rate 1 dan NN iterasi 2000 menghasilkan nilai akurasi  97.89% dengan tingkat error sebesar 2.11% untuk Algoritma Backpropagation sedangkan pada kombinasi Algoritma Backpropagation dan GSA dengan parameter yaitu Hidden layer 7, Learning Rate 1, NN iterasi 2000 populasi GSA 50 dan iterasi GSA 10 menghasilkan nilai akurasi 98.26% dengan tingkat error sebesar 1.74%.

## 3.3 Dataset Penyakit Diabetes
0.70% 3% 2.11% 0.32% 1.58% 1.74% 0.00% 0.50% 1.00% 1.50% 2.00% 2.50% 3.00% TI NG K A T ER R O R DATA Diagram Perbandingan Backpropagation dengan kombinasi Backpropagation dan GSA Backpropation kombinasi BP & GSA
28.00% 28% 28.91% 18.83% 21.72% 24.31% 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30.00% 35.00% TI NG K A T ER R O R
Diagram Perbandingan Backpropagation dengan kombinasi Backpropagation dan GSA Backpropation kombinasi BP & GSA

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2597
Terlihat  pada gambar 6. diagram  perbandingan Backpropagation dengan kombinasi Backpropagation & Gravitational Search Algorithm di atas terdapat 3 kali percobaan dari data penyakit diabetes. Pada tabel 4. dibawah ini akan menjelaskan  perbandingan BP dengan kombinasi BP & GSA
Tabel 4 . Diagram Perbandingan BP dengan Kombinasi BP&GSA
Perco baan Backpropagation Kombinasi BP & GSA HL LR ITERASI_NN ERROR HL LR
ITERASI_NN POP_GSA GSA_ITERASI ERROR 1 20 1 2000 27.99% 20 1 2000 5 1 18.83% 2 15 1 2000 28% 15 1 2000 50 1 21.72% 3 15 0.5 2000 28.91% 15 0.5 2000 50 1 24.31%
Terlihat pada tabel 4. Perbandingan BP dengan kombinasi BP & GSA. Hasil data penyakit diabetes yang terdiri  dari  768  data  dan  9  fitur  dengan  menggunakan  Algoritma Backpropagation serta kombinasi Algoritma Backpropagation dan GSA dalam 3 percobaan yang di. Pada percobaan pertama dengan parameter yaitu Hidden layer 20, Learning Rate 1 dan NN iterasi 2000 menghasilkan nilai akurasi  72.01% dengan tingkat error sebesar 27.99%  untuk  Algoritma Backpropagation sedangkan  pada kombinasi Algoritma Backpropagation dan  GSA dengan parameter yaitu Hidden layer 20, Learning Rate 1, NN iterasi  2000 populasi  GSA 5 dan iterasi  GSA 1 menghasilkan nilai akurasi 81.17% dengan tingkat error sebesar 18.83%. Pada percobaan kedua dengan parameter yaitu Hidden layer 15, Learning Rate 1 dan NN iterasi 2000 menghasilkan nilai akurasi  72% dengan tingkat error sebesar 28% untuk Algoritma Backpropagation sedangkan pada kombinasi Algoritma Backpropagation dan GSA dengan parameter yaitu Hidden layer 15, Learning Rate 1, NN iterasi 2000 populasi GSA 50 dan iterasi GSA 1 menghasilkan nilai akurasi 78.28% dengan tingkat error sebesar 21.72%. Pada percobaan ketiga dengan parameter yaitu Hidden layer 15, Learning Rate 0.5 dan NN iterasi 2000 menghasilkan nilai akurasi  71.09% dengan tingkat error sebesar 28.91% untuk Algoritma Backpropagation sedangkan pada kombinasi Algoritma Backpropagation dan GSA dengan parameter yaitu Hidden layer 15, Learning Rate 0.5, NN iterasi 2000 populasi GSA 50 dan iterasi GSA 1 menghasilkan nilai akurasi 75.69% dengan tingkat error sebesar 24.31%.

## 3.4 Dataset Penyakit Liver
Gambar 7. Diagram Perbandingan BP dengan Kombinasi BP&GSA
Terlihat  pada gambar 7. diagram  perbandingan Backpropagation dengan kombinasi Backpropagation & Gravitational Search Algorithm di atas terdapat 3 kali percobaan dari data penyakit liver. Pada tabel 5. dibawah ini akan menjelaskan  perbandingan BP dengan kombinasi BP & GSA
Tabel 5 . Diagram Perbandingan BP dengan Kombinasi BP&GSA
Percobaa n Backpropagation Kombinasi BP & GSA H L L R ITERASI_N N ERRO R H L L R ITERASI_N N POP_GS A GSA_ITERAS I ERRO R 1 25 1. 5 7500 28.57% 25 1. 5 7500 50 10 17.28% 2 25 0. 8 7500 22% 25 0. 8 2000 50 10 18.71% 3 25 0. 5 7500 26.29% 25 0. 5 7500 50 1 18.94%
Terlihat pada tabel 5, perbandingan BP dengan kombinasi BP & GSA. Hasil data penyakit liver yang terdiri dari  583  data  dan  11  fitur  dengan  menggunakan  Algoritma Backpropagation serta kombinasi Algoritma Backpropagation dan GSA dalam 3 percobaan yang di lakukan. Pada percobaan pertama dengan parameter yaitu Hidden layer 25, Learning Rate 1.5 dan NN iterasi 7500 menghasilkan nilai akurasi  71.43% dengan tingkat error
28.57%
22%
26.29% 17.28% 18.71% 18.94% 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30.00% TI NG K A T ER R O R DATA Diagram Perbandingan Backpropagation dengan kombinasi Backpropagation dan GSA Backpropation kombinasi BP & GSA

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2597
sebesar 28.57% untuk  Algoritma Backpropagation sedangkan pada kombinasi Algoritma Backpropagation dan GSA dengan parameter yaitu Hidden layer 25, Learning Rate 1.5, NN iterasi 7500 populasi GSA 50 dan iterasi GSA 10 menghasilkan nilai akurasi 82.72% dengan tingkat error sebesar 17.28%. Pada percobaan kedua dengan parameter yaitu Hidden layer 25, Learning Rate 0.8 dan NN iterasi 7500 menghasilkan nilai akurasi  78% dengan tingkat  error  sebesar  22%  untuk  Algoritma Backpropagation sedangkan  pada kombinasi Algoritma Backpropagation dan GSA dengan parameter yaitu Hidden layer 25, Learning Rate 0.8, NN iterasi 7500 populasi GSA  50  dan  iterasi  GSA  10  menghasilkan  nilai  akurasi  81.29%  dengan  tingkat  error  sebesar  18.71%.  Pada percobaan ketiga dengan parameter yaitu Hidden layer 25, Learning Rate 0.5 dan NN iterasi 7500 menghasilkan nilai  akurasi    73.71%  dengan  tingkat  error  sebesar  26.29%  untuk  Algoritma Backpropagation sedangkan  pada kombinasi Algoritma Backpropagation dan GSA dengan parameter yaitu Hidden layer 25, Learning Rate 0.5, NN iterasi 7500 populasi GSA 50 dan iterasi GSA 1 menghasilkan nilai akurasi 81.06% dengan tingkat error sebesar 18.94%.

## 4. KESIMPULAN
Dapat di lihat dari hasil penelitian dengan melakukan kombinasi Algoritma Backpropagation dan Gravitational Search Algorithm (GSA) hasil yang didapat bahwa kombinasi keduanya dapat menghasilkan tingkat akurasi yang lebih  baik  dilihat  dari  tingkat  error  yang  lebih  kecil  dengan  jumlah  iterasi  yang  sama    dibandingkan  hanya menggunakan Backpropagation saja. Dapat dilihat pada percobaan pertama data penyakit kanker payudara dengan parameter yaitu hidden layer 5, learning rate 2 dan iterasi 5000 menghasilkan akurasi sebesar 99,3 % dengan error 0.7 %  pada Algoritma Backpropagation , sedangkan pada kombinasi BP & GSA mendapat akurasi sebesar 99.68 % dengan error sebesar 0.32% serta dapat diambil kesimpulan hasil dari data 4 penyakit yang telah di teliti bahwa kombinasi BP & GSA cocok diterapkan pada data penyakit kanker payudara karena menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik dari data penyakit lainnya.

## REFERENCES
[1] S. Bhaumik and M. Kamaraj, “Artificial neural network and multi-criterion decision making approach of designing a blend of biodegradable lubricants and investigating its tribological properties,” Proc. Inst. Mech. Eng. Part J J. Eng. Tribol. , 2020, doi: 10.1177/1350650120965754.
[2] R.  M.  Sadek et  al. , “Parkinson’s Disease Prediction Using Artificial Neural Network,” vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2019, [Online]. Available: http://dstore.alazhar.edu.ps/xmlui/handle/123456789/302.
[3] J. J. Pangaribuan, “Mendiagnosis Penyakit Diabetes Melitus Dengan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine,” J. ISD , vol. 2, no. 2, pp. 2528–5114, 2016.
[4] P. Sehgal and K. Taneja, “Predictive Data Mining for Diagnosis of Thyroid Disease using Neural Network,” vol. 3, no. 2, pp. 75–80, 2015.
[5] M. Durairaj, “PREDICTION OF DIABETES USING BACK PROPAGATION ALGORITHM,” vol. 1, no. 8, pp. 21– 25, 2015.
[6] T. Karayilan and Ö. Kiliç, “Prediction of Heart disease using neural network,” 2nd Int. Conf. Comput. Sci. Eng. UBMK 2017 , pp. 719–723, 2017, doi: 10.1109/UBMK.2017.8093512.
[7] A. Wanto, “Optimasi Prediksi Dengan Algoritma Backpropagation Dan Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 3, pp. 370–380, 2018, doi: 10.25077/teknosi.v3i3.2017.370-380.
[8] C.  S.  Chen  and  S.  L.  Su,  “Resilient  back-propagation  neural  network  for  approximation  2-D  GDOP,” Proc.  Int. MultiConference Eng. Comput. Sci. 2010, IMECS 2010 , vol. II, no. 1, pp. 900–904, 2010.
[9] Riska Yanu Fa’arifah and Z. Busrah, “Backpropagation Neural Network untuk Optimasi Akurasi pada Prediksi Financial Distress Perusahaan,” J. Inf. Sains dan Teknol. , vol. 2, no. April, pp. 101–110, 2017.
[10]  I. Muzakkir, A. Syukur, and I. Novita Dewi, “Peningkatan Akurasi Algoritma Backpropagation Dengan Seleksi Fitur Particle Swarm Optimization Dalam Prediksi Pelanggan Telekomunikasi Yang Hilang,” Pseudocode , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2015, doi: 10.33369/pseudocode.1.1.1-10.
[11]  R. Bala and D. Kumar, “Classification Using ANN : A Review,” vol. 13, no. 7, pp. 1811–1820, 2017.
[12]  S. M. K. Chaitanya and P. R. Kumar, Detection of Chronic Kidney Disease by Using Arti fi cial Neural Networks and Gravitational Search Algorithm . Springer Singapore.
[13]  E. Rashedi, H. Nezamabadi-pour, and S. Saryazdi, “GSA: A Gravitational Search Algorithm,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 179, no. 13, pp. 2232–2248, 2009, doi: 10.1016/j.ins.2009.03.004.
[14]  V.  Kumar,  J.  K.  Chhabra,  and  D.  Kumar,  “Automatic  cluster  evolution  using  gravitational  search  algorithm  and  its application  on  image  segmentation,” Eng.  Appl.  Artif.  Intell. ,  vol.  29,  pp.  93–103,  2014,  doi: 10.1016/j.engappai.2013.11.008.
[15]  E. Rashedi, H. Nezamabadi-Pour, and S. Saryazdi, “Filter modeling using gravitational search algorithm,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 24, no. 1, pp. 117–122, 2011, doi: 10.1016/j.engappai.2010.05.007.
[16]  C. Purcaru, R. E. Precup, D. Iercan, L. O. Fedorovici, R. C. David, and F. Dragan, “Optimal robot path planning using gravitational search algorithm,” Int. J. Artif. Intell. , vol. 10, no. 13 S, pp. 1–20, 2013.
[17]  P. Antwi et al. , “Estimation of biogas and methane yields in an UASB treating potato starch processing wastewater with backpropagation  artificial  neural  network,” Bioresour.  Technol. ,  vol.  228,  pp.  106–115,  2017,  doi: 10.1016/j.biortech.2016.12.045.
[18]  D. Huang and Z. Wu, “Forecasting outpatient visits using empirical mode decomposition coupled with backpropagation artificial neural networks optimized by particle swarm optimization,” PLoS One , vol. 12, no. 2, pp. 1–17, 2017, doi:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2597
Submitted: 19/11/2020 ; Accepted: 07/12/2020 ; Published: 22/01/2021
10.1371/journal.pone.0172539.
[19]  J. Tarigan, Nadia, R. Diedan, and Y. Suryana, “Plate Recognition Using Backpropagation Neural Network and Genetic Algorithm,” Procedia Comput. Sci. , vol. 116, pp. 365–372, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.10.068.
[20]  S.  P.  Siregar  and  A.  Wanto,  “Analysis  of Artificial  Neural  Network  Accuracy  Using  Backpropagation Algorithm  In Predicting  Process  (Forecasting),” IJISTECH  (International  J.  Inf.  Syst.  Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  34,  2017,  doi: 10.30645/ijistech.v1i1.4.
[21]  V. K. Ojha, P. Dutta, H. Saha, and S. Ghosh, “Detection of Proportion of Different Gas Components Present in Manhole Gas Mixture Using Backpropagation Neural Network,” Technology , vol. 37, no. Icint, pp. 11–15, 2012.