Implementasi Backpropagation Neural Network Pada Status Preeklampsia Ibu Hamil

## Sapriani
Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Negeri Makassar, piani23ii@gmail.com

## Bobby Poerwanto
Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Negeri Makassar, bobby_poerwanto@unm.ac.id

## Aswi Aswi*
Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Negeri Makassar Correspondent: aswi@unm.ac.id
ABSTRAK , Preeklampsia adalah penyakit yang diderita ibu hamil yang ditandai adanya kenaikan tekanan darah. Preeklampsia  dapat  membahayakan  ibu  dan  juga  janin karena  dapat  menyebabkan  komplikasi,  hingga  kondisi terburuk yaitu kematian . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengetahui  hasil  klasifikasi  sekaligus  prediksi berdasarkan  lima  variabel  yang  diduga  mempengaruhi status  preeklampsia  ibu  hamil.  dengan  menggunakan metode  Backpropagation  Neural  Network  (BNN).  Data rekam medis ibu hamil di RSIA Sitti Khadijah 1 Makassar dan  RS  TK  II  Pelamonia  Makassar  yang  berjumlah  167 data  digunakan  pada  penelitian  ini.  Terdapat  lima variabel yang diduga mempengaruhi  status preeklampsia ibu  hamil  yaitu usia  ibu saat  kehamilan, paritas, riwayat penyakit,  indeks  massa  tubuh,  dan  status  pekerjaan  ibu. Hasil studi menghasilkan bahwa skenario pembagian data terbaik  yaitu  data  training  80%  dan  data  testing  20% dengan hasil akurasi sebesar 67,65%, sensitifitas 69,23%, spesifikasi 66,67%, presisi 56,25%, 𝐹 1 Score 62,07%, nilai hidden layer 7 dan learning rate 0,001.
Kata Kunci: Backpropagation Neural Network, Preeclampsia, Classification Model

## 1. PENDAHULUAN
Machine  learning merupakan  sub  bagian dari Artificial  Intelligence (AI)  dan  banyak digunakan dalam penelitian yang dapat memecahkan berbagai masalah [1]. Backpropagation Neural Network (BNN) adalah supervised learning dan dirancang untuk bekerja pada  jaringan  dengan  banyak  lapisan.  Pada neural  network (NN),  ada  tiga  lapisan  yang disebut  dengan input  layer , hidden  layer ,  serta output  layer .  Setiap  unit  yang  ada  pada input layer terkoneksi dengan setiap unit pada hidden layer , dan setiap unit yang ada pada hidden layer juga  terkoneksi  dengan  setiap  unit  pada output layer [2].
Preeklampsia  merupakan  penyakit  yang diderita  oleh  ibu  hamil  pada  usia  kehamilan sekitar  di  atas  20  minggu  yang  biasa  ditandai
dengan kenaikan tekanan darah atau hipertensi (≥ 140/90  mmHg),  dan  juga  menurunnya  fungsi organ tertentu. Preeklampsia dianggap membahayakan ibu dan juga janin karena dapat menyebabkan komplikasi, bahkan kejang-kejang (eklampsia)  hingga  kondisi  terburuk  yaitu kematian  [3].  Angka  kematian  ibu  adalah  salah satu  indikator  dalam  menilai  derajat  kesehatan masyarakat khususnya pada perempuan. Jumlah kematian ibu yang disebabkan oleh preeklampsia cukup  tinggi.  Di  Indonesia,  preeklampsia menempati urutan keempat berdasarkan penyebab  kematian  ibu  dengan  jumlah  kasus sebanyak 1077 kasus [4].
Klasifikasi  dalam  status  preeklampsia merupakan aspek yang sangat diperlukan dalam pemberian tindakan atau penanganan kepada ibu hamil agar diagnosisnya tepat sehingga keputusan yang diambil lebih akurat. Salah satu metode  pada  NN  yang  dapat  menyelesaikan kasus  nonlinier  pada  klasifikasi  sekaligus prediksi dengan baik yaitu BNN [5].
BNN  memiliki  kemampuan  untuk  belajar dari  data  kompleks,  melakukan  klasifikasi,  dan beradaptasi  dengan  perubahan  data  pasien  serta pengetahuan  medis,  sehingga  dapat  membantu dalam  prediksi  risiko  preeklampsia  dengan akurat.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  penelitian dengan  menggunakan  algoritma  BNN  untuk mengetahui  hasil  klasifikasi  dan  prediksi  pada status preeklampsia ibu hamil.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Artificial
Neural Network (ANN)
merupakan  sub  dari machine  learning yang menirukan  otak  manusia  yang  selalu  mencoba untuk  merepresentasikan  proses  pembelajaran pada  otak  manusia.  Jaringan  saraf  akan diterapkan  dengan  menggunakan  program
komputer  sehingga  mampu  menyelesaikan banyak  proses  perhitungan  selama  proses pembelajaran [6].
Lapisan-lapisan  yang  menyusun  ANN terbagi tiga yaitu [7]:
a) Lapisan  input  ( input  layer ),  adalah  unit masukan gambaran masalah
b) Lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer ),  adalah unit yang tidak bisa diamati secara langsung,
c) Lapisan  output  ( output  layer ),  adalah  unit hasil atau keluaran.

## Backpropagation Neural Network
Algoritma  BNN  pada  proses training memiliki tiga tahapan yaitu tahap I ( feedforward ), tahap II ( backpropagation ), tahap III ( update bobot dan bias).
Tahap I Feedforward
a) Tiap  unit  pada  lapisan input ( 𝑋 𝑖 , 𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑛) menerima  sinyal 𝑋 𝑖 dan  akan meneruskan  sinyal  ke  seluruh  unit  pada lapisan tersembunyi.
b) Setiap unit tersembunyi ( 𝑍 𝑖 , 𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑝) menjumlahkan sinyal input seperti Persamaan 2.1.
𝑍 𝑖 𝑛 𝑗 = 𝑉 0 𝑗 +   Ʃ 𝑗=1 𝑛 𝑋 𝑖 𝑉 𝑖𝑗 (2.1)
Kemudian  menggunakan  fungsi  aktivasi untuk  perhitungan  sinyal error nya  sesuai dengan Persamaan 2.2.
𝑍 𝑗 = 𝑓(𝑍 𝑖 𝑛 𝑗 ) (2.2)
c) Masing-masing unit error ( 𝑌𝑘 𝑖 , 𝑘 = 1, 2, 3, … , 𝑚) menjumlahkan  bobot  sinyal error melalui Persamaan 2.3.
𝑌 𝑖 𝑛 𝑘 = 𝑊 0𝑘 +   Ʃ 𝑗=1 𝑝 𝑍 𝑗 𝑊 𝑗𝑘 (2.3)
Kemudian  dilakukan  perhitungan  fungsi aktivasi  untuk  mengetahui  sinyal error menggunakan Persamaan 2.4.
𝑌 𝑘 = 𝑓(𝑌 𝑖 𝑛 𝑘 ) (2.4)
Tahap II backpropagation
a) Setiap  unit error ( 𝑌 𝑘 ,  k  =  1,  2,  3,  …,  m) menerima  target  pola  yang  berhubungan dengan input  training ,  setelah  itu  dilakukan perhitungan error seperti  yang  ditunjukkan dalam Persamaan 2.5 berikut.
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓(𝑌 𝑖 𝑛 𝑘 ) (2.5)
f merupakan diferensial dari fungsi aktivasi, setelah  itu  dilakukan  perhitungan  koreksi bobot melalui Persamaan 2.6.
∆𝑊 𝑗𝑘 = ∞𝛿 𝑗 𝑍 𝑗 (2.6)
Selanjutnya,  perhitungan  koreksi  pada  bias dilakukan sesuai dengan Persamaan 2.7.
∆𝑊 0𝑘 = (∞)(𝛿 𝑘 ) (2.7)
b) Tiap elemen tersembunyi ( 𝑍 𝑗 , j = 1, 2, 3, …, p ) menjumlahkan delta input dari elemen  di lapisan tengah menggunakan Persamaan 2.8. 𝛿 𝑖 𝑛 𝑗 = Ʃ 𝑘=1 𝑚 𝛿 𝑘 𝑊 𝑗𝑘 (2.8)
Kemudian,  informasi error dihitung  dengan mengalikan nilai dari Persamaan 2.8 dengan turunan  fungsi  aktivasinya  sesuai  dengan Persamaan 2.9.
𝛿 𝑗 = 𝛿 𝑖 𝑛 𝑗 𝑓(𝑍 𝑖 𝑛 𝑗 ) (2.9)
Lalu  melakukan  perhitungan  koreksi  bobot melalui Persamaan 2.10.
∆𝑉 𝑗𝑘 = (∞)(𝛿 𝑗 )(𝑋𝑖) (2.10)
Perhitungan  koreksi  bias  dilakukan  melalui Persamaan 2.11.
∆𝑉 𝑗𝑘 = (∞)(𝛿 𝑗 )(𝑋𝑖) (2.11)
Tahap III Update bobot dan bias
a) Setelah elemen error ( 𝑌 𝑘 , k = 1, 2, 3, …, m ) mengalami  penyesuaian  bobot error dan bobot  bias  ( 𝑍 𝑗 , j =  1,  2,  3,  …, p ) menggunakan Persamaan 2.12 berikut.
𝑊 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑊 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑊 𝑗𝑘 (2.12)
Kemudian, setiap elemen  tersembunyi ( 𝑍 𝑗 , j = 1, 2, 3, …, p) akan mengalami perubahan bobot input dan  bias  ( 𝑍 𝑖 , 𝑖 = 1,  2,  3,  …,  p) sesuai dengan Persamaan 2.13.
𝑉 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑉 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑉 𝑖𝑗 (2.13)
b) Pengujian kondisi berhenti ( stop condition )

## Kriteria Ketepatan Prediksi
Untuk  mengukur  akurasi  atau  ketepatan prediksi digunakan confusion matrix yang dapat dilihat  pada  lima  kriteria,  yaitu  sensitifitas, spesifikasi,  presisi,  akurasi,  dan 𝐹 1 Score . Berikut  adalah  rumus  dari  masing-masing kriteria [8]:
𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (2.14)
𝑠𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑁
𝑇𝑁 + 𝐹𝑃
(2.15)
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2.16)
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (2.17)
𝐹 1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖. 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 (2.18)
True  positive  (TP)  adalah  jumlah  data  positif yang  diprediksi  dengan  benar  sebagai  positif; false  positive  (FP)  adalah  jumlah  data  yang diprediksi  sebagai  positif  tetapi  sebenarnya negatif;  true  negative  (TN)  adalah  jumlah  data yang  diprediksi  sebagai  negatif  dan  benar sebagai  negatif;  false  negative  (FN)  adalah jumlah  data  yang  diprediksi  sebagai  negatif tetapi sebenarnya positif.

## 3. METODOLOGI
Data  sekunder  yang  diperoleh  dari  data rekam  medis  ibu  hamil  yang  dikumpulkan  dari dua Rumah Sakit (RS) berbeda yaitu RSIA Sitti Khadijah  1  Makassar  dan  RS  TK  II  Pelamonia Makassar  digunakan  pada  penelitian  ini. Sebanyak  167  data  tahun  2018-2022.  Pada penelitian  ini  digunakan  6  variabel  dengan  1 variabel  dependen  yaitu  status  ibu  hamil,  dan  5 variabel  independen  yaitu  usia  ibu  saat kehamilan,  paritas,  riwayat  penyakit,  indeks massa tubuh (IMT) ibu sebelum kehamilan, dan status pekerjaan ibu.

## Definisi Operasional Variabel
Tabel 3.1 menunjukkan definisi operasional variabel penelitian yang digunakan. Tabel 3.1. Variabel penelitian Var. Ket. Deskripsi Y Status ibu hamil 0: Tidak menderita preeklampsia 1: Menderita preeklampsia X 1 Usia Usia ibu saat mengandung ketika pengambilan data
X 2 Paritas Banyaknya persalinan  yang pernah dialami ibu X 3 Riwayat penyakit 0: Tidak memiliki riwayat penyakit 1: Memiliki riwayat penyakit Var. Ket. Deskripsi X 4 IMT Hasil perhitungan berat  badan  (kg) ibu  dibagi  tinggi badan ibu (m) X 5 Status pekerjaan 0: Tidak memiliki aktivitas yang menghasilkan upah atau gaji 1: Memiliki akivitas yang menghasilkan upah atau gaji Prosedur Analisis Langkah-langkah analisis
backpropagation  neural  network pada  status preeklampsia pada ibu hamil:
1. Mengumpulkan data.
2. Menganalisis deskriptif untuk
mendeskripsikan variabel-variabel yang digunakan.
3. Melakukan standarisasi data dengan menggunakan normal baku.
4. Menerapkan/mengimplementasikan algoritma BNN
a. Membagi  data training dan testing dengan 5 skenario berbeda.
b. Meng input parameter berdasarkan training dan testing.
c. Menentukan masing-masing hidden layer dan learning  rate dengan  cara trial  and error .
d. Menghitung BNN berdasarkan  hasil training.
e. Menghitung  akurasi  model  berdasarkan data testing
5. Membandingkan hasil akurasi yang diperoleh pada tiap skenario. Menginterpretasi hasil dan menarik kesimpulan.

## 4. PEMBAHASAN

## Profile Data
Tabel 4.1 Jumlah Data Pasien Tahun 2018-2022
Tahun Status Preeklampsia Total Tidak Ya 2018 12 19 31 2019 19 28 47
Tahun Status Preeklampsia Total Tidak Ya 2020 22 42 64 2021 7 7 14 2022 4 7 11 Total 64 103 167
Dari 100% observasi (167 pasien) yang diambil, sebanyak 62% (103 pasien) ibu hamil menderita preeklampsia  dan  38%  (64  pasien)  tidak menderita preeklampsia.

## Penentuan Hidden Layer dan Learning Rate
Penentuan hidden  layer dan learning  rate secara trial and error .  Hal ini dilakukan karena tidak  adanya  aturan  pasti  mengenai  nilai  dari learning rate dan hidden layer. Namun, semakin besar  akurasi  yang  didapatkan,  maka  semakin baik model yang terbentuk. Berikut ditunjukkan akurasi  yang  diperoleh  dari  3 hidden  layer dan learning rate yang berbeda:
Gambar 4.1. Grafik Nilai Akurasi Hidden Layer Berdasarkan  hasil  dari  penentuan hidden  layer , diperoleh  nilai hidden  layer terbaik  yaitu  7 dengan nilai learning rate 0,001 karena memiliki nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  67,65%.  Struktur jaringan pada BNN diberikan pada Gambar 4.2.
Gambar 4.2. Struktur Jaringan BNN

## Hasil Akurasi
Setelah mendapatkan hasil analisis
menggunakan  BNN  diperoleh  hasil  performa dari  masing-masing  skenario  pembagian  data training dan testing yang dapat dilihat pada Tabel 4.2. Tabel 4.2 Perbandingan Hasil Performa No. Data Training Data Testing Akurasi 𝐹 1 Score Sensitifitas  Spesifikasi 1 50 50 55,42%  32,73% 28,13% 72,55% 2 60 40 58,21%  30% 23,08% 80,49% 3 70 30 62% 45,71% 42,11% 74,19% 4 80 20 67,65%  62,07% 69,23% 66,67% 5 90 10 62,5% 50% 50% 70%
Dari  tabel  tersebut  dapat  diketahui  bahwa skenario terbaik adalah menggunakan pembagian  data training 80%  dan  data testing
20%.  Tabel  4.3  menunjukkan  hasil confusion matrix dari skenario data training 80% dan data testing 20%.
Tabel 4.3 Hasil Confusion Matrix aktual prediksi 0 1 0 9 7 1 4 14
Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh akurasi sebesar 67,65% dengan nilai prediksi yang tepat mengklasifikasikan  status  tidak  menderita preeklampsia  (kelompok  0)  yaitu  sebanyak  9 data,  dan  status  menderita  preeklampsia (kelompok  1)  sebanyak  14  data.  Sensitivitas sebesar  69,23%  menunjukkan  bahwa  dari keseluruhan  data  yang  benar  positif,  69,23% diantaranya  diprediksi  dengan  benar  positif. Spesifikasi sebesar 66,67% menunjukkan bahwa dari keseluruhan data yang benar negatif, 66,67% diantaranya  diprediksi  dengan  benar  negatif. Nilai presisi sebesar 56,25% menunjukan bahwa dari  semua  hasil  yang  diprediksi  positif  oleh model, 56,25% di antaranya adalah benar positif. 𝐹 1 Score  merupakan  perbandingan  rata-rata presisi  dan  sensitifitas  yang  dibobotkan  sebesar 62,07.

## 5. KESIMPULAN
Dari perhitungan  BNN diperoleh skenario pembagian  data  yang  digunakan  yaitu  data training (80%)  dan  data testing (20%)  dengan learning  rate 0,001  serta hidden  layer 7.
Diperoleh  hasil  akurasi  sebesar  67,65%  dengan nilai  prediksi  yang  tepat  mengklasifikasikan status  tidak  menderita  preeklampsia  (kelompok 0)  yaitu  sebanyak  9  data,  dan  status  menderita preeklampsia  (kelompok  1)  sebanyak  14  data dengan  sensitifitas  69,23%,  spesifikasi  66,67%, presisi  56,25%,  dan 𝐹 1 Score 62,07%.
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa  Backpropagation  Neural  Network bukan merupakan
solusi terbaik untuk mengklasifikasikan  dan  memprediksikan  status preeklampsia pada ibu hamil karena hasil akurasi dan presisi yang belum maksimal.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Roihan, dkk. 2020. Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper”. IJCIT  (Indonesian  Journal  on Computer  and  Information  Technology) ,
5(1), 75–82.
[2]   Jayapranata, W. S., Intan, R., & Liliana, L. (2021). Electrocardiogram Biometrics
Recognition Menggunakan Artificial
Neural  Network.  Jurnal  Infra,  9(1),  141- 147.
[3]  Bustan,  dkk.  2021.  Factors  Affecting  the Preeclampsia of Pregnant Women in RSIA Sitti  Khadijah  1  Makassar:  A  Logistic Regression Analysis.
[4]  Kemenkes  RI.  2021. Profil  Kesehatan Indonesia  Tahun  2021 .  Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.
[5]  Aggarwal, C. (2018). Neural Networks and Deep Learning: A Textbook. Springer .
[6]  Solikhun,  dkk.  2020. Jaringan  Saraf Tiruan Backpropagation Pengenalan Pola Calon Debitur .
[7]  Kumala, dkk. 2021. Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Tingkat Pemahaman  Siswa  Pada  Mata  Pelajaran Ujian Akhir Sekolah (UAS) di SD Mis An Nur  Sukamandi  Menggunakan  Metode Backpropragation. JIKOMSI:  Jurnal  Ilmu Komputer dan Sistem Informasi , 3(3), 283– 292. [8]  Liyantoko,  dkk.  2019.  Klasifikasi  Sel Darah Putih dan Sel Limfoblas Menggunakan Metode Multilayer Perceptron Backpropagation. IJEIS (Indonesian  Journal  of  Electronics  and
Instrumentation Systems) , 9(2), 17