## PERANCANGAN APLIKASI MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT MATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE  BACKPROPAGATION

## Fahmi Hasobaran Dalimunthe
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisimangaraja No.338 Simpang Limun Medan http : //www.stmik-budidarma.ac.id // Email :Fahmidalimunthe1@gmail.com

## ABSTRAK
Metode pembelajaran backpropagation banyak digunakan untuk penyelesaian suatu masalah berkaitan dengan identifikasi, prediksi, dan pengenalan pola. Salah satu pengaplikasian metode backpropagation adalah pada  bidang  medis,  yaitu  sistem  untuk  mengidentifikasi  sebuah  penyakit.  Penyakit  yang  diidentifikasi menggunakan  metode  backpropagation  merupakan  penyakit  yang  memiliki  gejala  yang  bias  antara  satu  dan yang  lainnya  yang  menjadikan  penyakit  sulit  untuk  dibedakan.  Penyakit  mata  menular  memiliki  gejala  yang sangat bias antara jenis yang satu dengan yang lainnya, menyebabkan jenis-jenis penyakit mata menular sulit untuk  diidentifikasi.Metode  backpropagation  diimplementasikan  pada  kasus  penyakit  mata  menular  untuk mengidentifikasi jenis penyakit mata menular berdasarkan gejala-gejala yang ditimbulkan oleh penyakit, gejala yang didapatkan kemudian disusun menjadi 19 buah variabel masukan. Pada metode backpropagation gejala- gejala yang ditimbulkan digunakan sebagai sinyal input yang akan dihitung sedemikian hingga didapatkan hasil berupa  penyakit  yang  teridentifikasi.  Adapun jenis  penyakit  mata  menular  yang  diidentifikasi  adalah  penyakit Konjungtivitis,  Keratokongjutivitis  Vernalis,  Endoftalmitis,  Selulitis  Orbitalis,  Trakoma,  Blefaritis,  dan  Ulkus Kornea.
Kata Kunci : JST, Penyakit Mata
1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang Masalah
Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  salah  satu cabang  dari  AI  ( Artificial  Intellegence ),  adalah  salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran  pada  otak  manusia.  Istilah buatan ini diimplementasikan  dengan  menggunakan  program komputer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah proses  perhitungan  selama  proses  pembelajaran. Metode backpropagation merupakan  salah  satu metode  yang  digunakan  dalam  pembelajaran  dari algoritma  jaringan  syaraf    tiruan.    Metode backpropagation memiliki  tingkat  keakuratan  yang tinggi  karena  proses  pelatihan  yang  dilakukan  secara berulang-ulang  sehingga  menghasilkan  nilai  yang memiliki  kesalahan  yang  sangat  kecil.  Metode pembelajaran backpropagation banyak  digunakan untuk  penyelesaian  suatu  masalah  berkaitan  dengan identifikasi, prediksi, dan pengenalan pola.
Salah  satu  penggunaan metode backpropagation adalah dalam analisis medikal, seperti pengidentifikasian  suatu  penyakit  yang  memiliki gejala  yang  bias  antara  jenis  yang  satu  dengan  yang lainya.  Hal  ini telah  dibuktikan pada  jurnal “Aplikasi jaringan  syaraf  tiruan  untuk  memprediksi  penyakit saluran  pernafasan  dengan  metode backpropagation” karya  Novi  Indah  Pradasari,  F.Trias  Pontia  W,  dan Dedi Triyanto . Pada jurnal ini, metode backpropagation digunakan untuk  memprediksi penyakit  saluran  pernafasan  berdasarkan  gejala penyakit  yang  disusun  menjadi  12  buah  variabel masukan.  Target  keluaran  sistem  berupa  jenis penyakit  saluran  pernafasan  yang  teridentifikasi  oleh sistem,  sistem  memiliki  batasan  penyakit  yang  dapat
diidentifikasi  sebanyak  lima  buah  penyakit  yaitu penyakit Asma,  ISPA,  Pneumonia,  Bronkhitis, Sinusitis, dan Tuberkulosis. Penelitian ini mendapatkan kesimpulan bahwa
metode backpropagation dapat    digunakan    untuk memprediksi  penyakit  saluran  pernafasan  dengan keakuratan  91,66%  yang  diperoleh  dari  pelatihan  96 data  dan  pengujian  24  data  menggunakan  dua buah hidden layer,  target error sebesar 0,0001, dan learning rate sebesar 0,1.
Penyakit  mata  menular  memiliki  gejala  yang hampir  mirip  antara  jenis  yang satu dan yang lainya. Gejala-gejala  yang  ditimbulkan  penyakit  mata menular  dapat  berjumlah  tiga  sampai  lima  gejala setiap jenis penyakitnya, jumlah ini merupakan jumlah yang  sangat  sedikit.  Suatu  penyakit  akan  sangat mudah  diidentifikasi  apabila  memiliki  gejala  yang berbeda, akan tetapi gejala yang ditimbulkan penyakit mata  menular  sangat  bias  antara  jenis  penyakit  satu dan  lainnya.  Penyakit  mata  menular  menjadi  sulit untuk  diidentifikasi  karena  minimnya  gejala  yang ditimbulkan dan banyaknya gejala yang mirip.
Metode backpropagation diimplementasikan pada kasus penyakit mata menular untuk mengidentifikasi jenis penyakit mata menular berdasarkan  gejala-gejala  yang  ditimbulkan  oleh penyakit.  Pada metode backpropagation gejala-gejala yang ditimbulkan digunakan sebagai sinyal input yang akan  dihitung  sedemikian  hingga  didapatkan  hasil berupa  penyakit  yang  teridentifikasi.  Adapun  jenis penyakit  mata  menular  yang  diidentifikasi  adalah penyakit Konjungtivitis,  Keratokonjutivitis  Vernalis, Endoftalmitis, Selulitis  Orbitalis, Trakoma, Blefaritis, dan Ulkus Kornea. Penyakit ini memiliki ciri-ciri dan
gejala  yang  hampir  sama  seperti  mata  merah,  gatal, nyeri,  berair,  dan  lain-lain.  Dari  masalah  yang  telah dijelaskan, maka perlunya dilakukan analisis performansi metode backpropagation untuk mengetahui  akurasi dan mendapatkan parameter yang optimal dari metode backpropagation dalam mengidentifikasi penyakit mata menular.

## 1.2  Perumusan Masalah
Berdasarkan    latar    belakang    masalah    yang telah    diuraikan,    maka    rumusan  masalah  pada penelitian ini adalah :
1. Bagaimana  menganalisis  performansi  berupa akurasi  dan  mendapatkan    parameter    yang optimal    dari    algoritma    jaringan    syaraf  tiruan dengan metode Backpropagation
2. Bagaimana  mengidentifikasi  penyakit    mata menular    berdasarkan  gejala-gejala    yang dialami   oleh   penderita penyakit mata menular dengan menggunakan metode backpropagation
3. Bagaimana  merancang  suatu  aplikasi  yang mengidentifikasi  penyakit  mata  menular  dengan cepat  dan  tepat  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman Visual Basic 2008

## 1.3  Batasan Masalah
Batasan  masalah  bertujuan  untuk  memudahkan perancangan dan menghindari meluasnya
permasalahan, adapun batasan masalah pada penulisan skripsi ini yaitu :
1. Data  yang  menjadi  masukan  adalah  gejala  yang dialami  oleh  penderita  penyakit  mata  menular seperti  mata  merah,  gatal  ,  berair  dan  lain-lain. Data ini kemudian diolah menjadi 19 gejala atau variable masukan sistem.
2. Masing-masing variable diberi  nilai  0  bila tidak  terjadi  gejala  dan  1  bila  terjadi  gejala pada penderita.
3. Minimal  batasan  gejala  yang  harus  dipilih  oleh user untuk  mendeteksi  penyakit  mata  menular adalah  empat  buah  gejala  yang  diderita  oleh penderita.  Jika  kurang  dari  empat  buah  gejala, maka sistem tidak bisa mengidentifikasi penyakit mata menular tersebut.
4. Keluaran  sistem  yang  diharapkan  berupa  hasil identifikasi    terserang    penyakit  mata  menular dengan jenis penyakit Konjungtivitis, Keratokonjutivitis Vernalis, Endoftalmitis, Selulitis  Orbitalis,  Trakoma,  Blefaritis, dan Ulkus Kornea.
5. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  adalah Visual Basic 2008

## 1.4  Tujuan Dan Manfaat
1.4.1 Tujuan Penelitian
Adapun  tujuan  yang  akan  dicapai  dalam penelitian adalah :
1. Untuk mengetahui performansi berupa
akurasi  dan  parameter  yang  optimal  dari algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  dengan metode backpropagation
yang
diimplementasikan pada sistem pengidentifikasi penyakit mata menular. 2. Untuk mengidentifikasi penyakit mata menular  berdasarkan  gejala-  gejala  yang dialami oleh penderita penyakit mata
3. Untuk  merancanga  suatu  aplikasi  yang mampu  mendeteksi  penyakit  mata  menular dengan cepat dan akurat

## 1.4.2 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat dari penelitian ini adalah :
1. Untuk  menganalisis  performansi  algoritma jaringan syaraf
tiruan dengan metode
B ackpropagation yang  diimplementasikan  pada sistem pengidentifikasi penyakit mata menular.
2. Untuk memudahkan para user dalam mengidentifikasi  penyakit  mata  menular  sejak dini.
2. Landasan Teori

## 2.1  Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  Buatan  atau artificial  intelligence merupakan  salah  satu  bagian  ilmu  komputer  yang membuat  agar  mesin  (komputer)  dapat  melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia.

## 2.1.1 Sejarah Kecerdasan Buatan
Istilah  AI  ( Artificial  Intelligence )  yang  dapat diartikan  sebagai  kecerdasan  buatan,  pertama  kali dikemukakan pada tahun1956 di konferensi Darthmouth.

## 2.1.2 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  salah  satu cabang dari  AI  ( Artificial  Intellegence ), adalah    salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba  untuk  mensimulasikan  proses  pembelajaran pada otak manusia.

## 2.2    JST Backpropagation
Perambatan  galat  mundur  ( Backpropagation ) merupakan algoritma pembelajaran yang terawasi dan biasanya  digunakan  oleh  perceptron  dengan  banyak lapisan  untuk mengubah  bobot-bobot  yang  terhubung dengan neuron - neuron yang  ada  pada  lapisan tersembunyinya. Algoritma bacpropagation menggunakan error  output untuk  mengubah  nilai bobot-bobotnya  dalam  arah  mundur  ( backward). Untuk mendapatkan error ini, tahap perambatan maju ( forward  propagation )  harus  dikerjakan  terlebih dahulu.  Pada  saat  perambatan  maju, neuron - neuron diaktifkan  dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid.
𝑓 𝑥  = 1 1 +   𝑒 −𝑥

## 2.3    Penyakit Mata Menular
Penyakit  mata  menular  adalah  penyakit  mata yang    biasanya    timbul    akibat  infeksi  virus  dan bakteri  sehingga  penyakit  tersebut  bisa  menular kepada  orang  lain  yang  berhubungan  dengan  orang
yang sedang menderita penyakit mata menular ini.
3. Analisa Dan Perancangan
3.1   Analisis Masalah
Salah  satu  penggunaan metode backpropagation adalah dalam analisis medikal, seperti pengidentifikasian  suatu  penyakit  yang  memiliki gejala  yang  bias  antara  jenis  yang  satu  dengan  yang lainya.

## 3.2   Analisis Metode
Metode backpropagation adalah  salah  satu metode  pembelajaran  dari  jaringan  syaraf  tiruan. Metode  ini  memiliki  tingkat error yang  sangat  kecil, karena  metode  ini  dapat  memperkecil  tingkat error dengan  cara  menyesuaikan  perbedaan output dan target yang diinginkan.
Gambar : 1 Arsitektur jaringan metode backpropagation pada pengidentifikasi penyakit mata menular Keterangan : X i : Lapisan Input terdiri dari 19 neuron V ij : Bobot pada lapisan tersembunyi. Z j: Lapisan Tersembunyi terdiri dari 10 neuron W jk: Bobot pada lapisan keluaran. V0j: Bias pada lapisan tersembunyi W: Bias pada lapisan keluaran. i : Variabel yang mewakili input layer j : Variabel yang mewakili hidden layer k : Variabel yang mewakili output layer n  : Jumlah neuron dalam suatu lapisan.
Y0k : Lapisan Output terdiri dari 3 neuron 1 k  : Konstanta bias.
Berikut  ini  adalah  variabel  pelatihan  yang  akan digunakan pada analisis metode pada contoh kasus ini. Jumlah neuron pada hidden layer = 10 Learning Rate ( ) = 0.1 Batas Epoch = 50000 Target Error = 0.01 Pada langkah ini, sinyal input diterima dari pola yang dijadikan  data  uji . Sebagai  contoh,  data  uji menggunakan  data  pasien  yang  menderita  penyakit konjungtivitis  dengan  gejala  mata  merah  (X1),  mata terasa  perih  (X3), mata  terasa  gatal  (X4), mata  berair (X5), mata mengeluarkan kotoran(belekan) (X6), serta penglihatan kabur (X7).
Sinyal input Tabel 1: Sinyal input untuk gejala penyakit konjungtivitis
Target output
Tabel 2: Target output untuk penyakit konjungtivitis
Inisialisasi  ini  dilakukan  dengan  memberi  nilai  acak terkecil  antara  0,0  hingga  0,9  ke  seluruh  bobot  dan bias.
V 11 = 0.2643
V 01 =0.4356
W 11 =0.4543 W 01 =0.3242
Hitung bobot dan bias input layer ke hidden layer dari analisis metode ini.
Zin 1 = 0.4356 + (1 x 0.2643) + (0 x 0.3623) + (1 x
0.1385) + (1 x 0.4643) +
(1 x 0.6537) + (1 x 0.8933) + (1 x 0.6512) + (0 x
0.8246) + (0 x 0.2319) +
(0 x 0.5634) + (0 x 0.1745) + (0 x 0.9127) + (0 x 0.5246) + (0 x 0.5524) +
(0 x 0.7623) + (0 x 0.6723) + (0 x 0.2342) + (0 x
0.9248) + (0 x 0.3494) =3.5009
Hitung  aktivasi bobot dan bias input layer ke hidden layer dari analisis metode ini.
𝑍 1 = 1 1 + 𝑒𝑥𝑝 −3.5009 = 1 1 + 0.030170217 = 1 1.030170217 = 0.970713367
Hitung bobot dan bias hidden layer ke output layer dari analisis metode ini.
Yjn 1 = 0.3242 + (0.970713367 x 0.4543) + (0.974032527 x 0.7645) +  (0.950329616 x 0.2324) + (0.954034115 x 0.6575) +  (0.950395657 x 0.1232) + (0.979411113 x 0.3425) + (0.930603697 x 0.2478) + (0.986094941 x 0.4358) + (0.975209696 x 0.4368) + (0.953562601 x 0.6573) = 4.523606098
Hitung  aktivasi bobot dan bias input layer ke hidden layer dari analisis metode ini.
𝑌 1 = 1 1 + 𝑒𝑥𝑝 −4.523606098 = 1 1 + 0.010849825 = 1 1.010849825 = 0.9892666
Hitung error bobot hidden layer ke output layer dari analisis metode ini.
= (0 - 0.98926663) x 0.98926663x (1 -
0.98926663) = -0.010504196
Hitung  koreksi bias hidden layer ke output layer dari analisis metode ini.
Δw 11 = 0.1 x -0.010504196 x 0.970713367 = - 0.001019656  ! Δw 01 = 0.1 x -0.010504196 = -0.0010504196

## 4.      Algoritma Dan Implementasi

## 4.1  Algoritma
Algoritma  merupakan  langkah-langkah  maupun urutan bertahap dan spesifik dari suatu masalah untuk menganalisa  serta  menjelaskan  urutan  dan  hubungan antara  kegiatan-kegiatan  yang  akan  ditempuh  untuk memecahakan dan menyelesaikan suatu permasalahan sehingga  tercapai  tujuan  yang  diinginkan.  Adapun algoritma  yang  dipaparkan  pada  bab  ini  merupakan algoritma yang diimplementasikan dalam program.

## 4.1.1 Algoritma Metode Backpropagation
Adapun algoritma dari system ini yaitu dengan menggunakan  algoritma  backpropagation.  Adapun algoritma tersebut dapat dilihat dibawah ini
Input :   i ← Jumlah hidden layer :  n ← Learning rate :  y ← Batas epoch :  j ← Target error Output :  Z j ← hasil penyisipan Proses : Input  X i ← jumlah data pelatihan Input  V ij ← sinya input Input  V oj ← target output 𝑍 𝑖𝑛𝑗 = 𝑉 𝑜𝑗 + 𝑋𝑖𝑉𝑖𝑗 𝑛=19 𝑖=1 𝑍 𝑗 = 1 1 + 𝑒𝑥𝑝 −𝑧_𝑖𝑛𝑗

## 4.2   Implementasi
Tahap implementasi merupakan tahap
pembuatan  perangkat  lunak,  tahap  lanjut  dari  tahap perancangan. Tahap yang dilakukan untuk menerjemahkan perancangan berdasarkan hasil analisis dalam bahasa yang dimengerti oleh komputer serta  penerapan  perangkat  lunak  pada  keadaan  yang sebenarnya.

## 4.2.2 Skenario Pengujian 1
Pada  pengujian  skenario  1,  pengujian  metode backpropagation dilakukan  dengan  mengubah  nilai jumlah hidden layer dari nilai 1 hingga 10, sedangkan ketiga  variabel  lainnya  diisi  dengan  nilai  yang  sama. Berikut ini adalah nilai variabel yang digunakan pada skenario pengujian 1.
Jumlah neuron pada hidden layer = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 Learning Rate ( ) = 0.1 Batas Epoch = 3000 Target Error = 0.025
1. Hidden Layer dengan 1 Neuron Pengujian  ini  dimulai  dengan neuron pada hidden  layer yang  berjumlah  1,  hasil  dari pengujian ini dapat dilihat pada gambar 2
Gambar : 2 Pengujian Backpropagation dengan 1 neuron pada hidden layer
Pada  pengujian  dengan  menggunakan  1 neuron pada hidden layer menjadikan laju pembelajaran tergolong  lambat,  karena  pada  epoch  ke  3000 nilai error masih belum  mencapai  target error. Rata-rata Akurasi yang didapat dari pengujian ini sebesar  25.714%.  Hasil  akurasi  yang  didapat pada setiap fold dapat dilihat pada tabel  1
Tabel 1: Hasil pengujian hidden layer dengan 1
neuron Fold Akurasi 1 28% 2 28% 3 14% 4 28% 5 28% 6 14% 7 28% 8 28% 9 28% 10 28% Rata –Rata Akurasi 25,714% 1. Hidden Layer dengan 2 Neuron
Pengujian  selanjutnya  jumlah neuron pada hidden  layer diubah  menjadi  2,  hasil  dari pengujian ini dapat dilihat pada gambar 3
Gambar : 3
Pengujian Backpropagation dengan 2 neuron pada hidden layer
Pada  pengujian  dengan  menggunakan  2 neuron pada hidden  layer menjadikan  laju
pembelajaran  masih  tergolong  lambat,  karena pada  epoch  ke  3000  nilai error masih belum mencapai target error, namun terdapat peningkatan  rata-rata  akurasi . Rata-rata  Akurasi yang  didapat  dari  pengujian  ini  sebesar  75%. Hasil akurasi yang didapat pada setiap fold dapat dilihat pada tabel  2 Tabel : 2 Hasil pengujian hidden layer dengan 2 neuron Fold Akurasi 1 78% 2 78% 3 71% 4 78% 5 71% 6 64% 7 78% 8 57% 9 71% 10 71% Rata –Rata Akurasi 75%
2. Hidden Layer dengan 3 Neuron Pengujian  selanjutnya  jumlah neuron pada hidden  layer diubah  menjadi  3,  hasil  dari pengujian ini dapat dilihat pada gambar 4
Gambar : 4

## Pengujian Backpropagation dengan 3 neuron
pada hidden layer
Pada  pengujian  dengan  menggunakan  3 neuron pada hidden  layer terjadi  peningkatan  laju  pembelajaran, namun  pembelajaran  masih  tergolong  lambat  karena pada epoch ke 3000 nilai error masih belum mencapai target error. Ratarata  Akurasi  yang  didapat  dari pengujian ini sebesar 85%. Hasil akurasi yang didapat pada setiap fold dapat dilihat pada tabel  3.
Tabel 3 :  Hasil pengujian hidden layer dengan 3
neuron Fold Akurasi 1 92% 2 92% 3 71% 4 92% 5 85% 6 57% 7 78% 8 92% 9 92%
10 92% Rata –Rata Akurasi 85% 5. Kesimpulan Dan Saran 5.1   Kesimpulan Berdasarkan hasil yang didapat dalam penelitiaan, maka disimpulkan bahwa 1. Metode backpropagation yang
diimplementasikan  ke  dasistem  pengidentifikasi penyakit mata menular memiliki akurasi tertinggi se90.714%%.
2. Parameter  yang  optimal  digunakan  untuk mencapai tingkat akura90.714%% adalah dengan menggunakan  1 hidden  layer dengan  4  buah nelearning  rate bernilai  0.05,  batas  epoch sebesar 3000, dan target error se0,025.

## 5.2   Saran
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian,  maka  dapat diberikan saran-saran yaitu :
1. penambahan dataset yang  digunakan  dalam penelitian, karena semakin beragam dataset yang digunakan  maka  semakin  baik  juga  metode backpropagation dalam prediksinya.
2. Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat membandingkan  beberapa  metode  sehingga dapat hasil yang lebih maksimal.

## Daftar Pustaka
1) Adi  Nugroho,  2010,  Nugroho  Adi.    Rekayasa
Perangkat  Lunak  Berorientasi  Objek  Dengan Metode USDP. Yogyakarta: Andi 2) American Academy of Ophthalmology. External Disease  and  Cornea.  BSSC,  section  8,  2007  – 2008
3) Indrajani, S.Kom,  MM. 2011 . Perancangan Basis  Data Dalam  Allin1.  Elex  Media. Komputindo. Jakarta
4) Jogiyanto,  Hartono.  Analisis  dan  Desain  Sistem Informasi, Edisi III. Yogyakarta: ANDI.2008
5) Kusumadewi,  S.,  Artificial  Intelligence  (Teknik dan Aplikasinya), Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003
6) Priyanto,  Rahmat.,  2009, Langsung  Bisa  Visual Basic.Net 2008 , Penerbit ANDI, Yogyakarta
7) Suyanto.  2011.Artificial  Intelligence,  Revisi  ed. Bandung: Informatika
8) Siang,  Jong  Jek,  2004,  Jaringan  Syaraf  Tiruan dan  Pemrograman  Menggunakan  Matlab  ,  Andi Yogyakarta