## PREDIKSI PENYAKIT HATI DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ALGORITMA NEURAL NETWORK

## Wati Erawati
Program Studi Manajemen Informatika, AMIK BSI Jakarta Jl. Kamal Raya No.18, Ringroad, Cengkareng, Jakarta barat wati.erawati@yahoo.com

## ABSTRACT
Liver is one of vital organs for human body. Hepatosit is the main important part in  a  liver  which  is  a  unique  epitel  cell  configuration.  Liver  disease  should  be predicted based on clinically tested because sometimes a doctor usually making a decision  by  using  his/her  intuition  rather  than  to  collect  hidden  data  in  a database. This problem causing a refraction, missed diagnostic, and over medical payment  that  influence  service  quality  of  a  patient.  Therefore,  medically automatic  diagnose  system  will  be  useful  to  carry  on  those  problems.  In  this research,  Neural  Network  algorithm  method  is  used  to  get  liver  disease prediction, Neural Network algorithm will be improved by using Adaboost method which is implemented into patient who suffer from liver disease. The result of this experiment method are devided into 80%, 70%, and 60%, the accuracy pointsare 70.99%, 69.60%, 68.57%.
Key Word : Liver disease, Neural Network, Predictio

## PENDAHULUAN
Dunia  kesehatan  mengumpulkan sejumlah  besar  data  kesehatan, namun  beberapa  data  kesehatan masih  tersembunyi.  Informasi  untuk membuat  keputusan  yang  efektif. Dalam  bidang  kesehatan  keakuratan dalam prediksi sebuah penyakit. Dan dunia kesehatan memerlukan keputusan yang efektif dalam mengambil keputusan dan keakuratan  dalam  prediksi  suatu penyakit sangat penting.Hati merupakan  salah  satu  organ  yang cukup  besar  dan  penting  pada  tubuh kita.  Bagian  yang  penting  pada  hati ini  terdiri  dari  hepatosit,  yang merupakan sel epitel dengan konfigurasi yang unik. Pada dasarnya hati  ini  merupakan  kelenjar  eksorin, oleh karena mensekresi cairan
empedu  yang  dialirkan  kedalam duodenum. Selain itu juga merupakan  kelenjar  endokrin  dan penyaring  darah  (Lumongga,  2008). Data  mining  merupakan  langkah penting dalam penemuan pengetahuan dari serangkaian dataset dalam  ukuran  yang  besar.  Dalam beberapa tahun terakhir, data mining telah
menemukan  peranan  penting  dalam setiap  bidang  termasuk  perawatan kesehatan (Anbarasi, et al, 2010).
Data  mining  adalah  pencarian untuk  hubungan  dan  pola  global yang ada di database yang besar tapi tersembunyi  diantara  sejumlah  besar data.  Sedangkan  menurut  (Santoso, 2007)  data  mining  adalah  kegiatan pengumpulan, pemakaian dan history untuk  menemukan  keteraturan,  pola atau  hubungan  dalam  set  data
berukuran  besar.Pada  penelitian  ini penulis  akanmenggunakan  teknik algoritma Neural  Network dengan melakukan  optimalisasi  perulangan ( iterations )  pada  model  algoritma neural  network  dengan  optimal, sehingga  hasil  prediksi  lebih  akurat pada penyakit hati.

## BAHAN  DAN METODE
Berdasarkan  latar  belakang  di atas, permasalahan yang dapat dirumuskan dan akan dibahas adalah seberapa  akurat  model  algoritma Neural Network memecahkan masalah  dalam  prediksi  penyakit hati.  Mengacu  pada  paparan  di  atas, tentunya  penulis  berharap  peranan algoritma  ini  memberikan  kontribusi yang besar sebagai penentuan akurasi yang lebih akurat.
Berdasarkan  tujuan  penelitian  di atas,  penulis  menggunakan  metode algortima  dengan Neural  Network untuk  menentukan  akurasi  dalam prediksi penyakit hati.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Data Mining
Data mining sering juga disebut knowledge  discovery  in database (KDD)  adalah  kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau hubungan  dalam  set  data  berukuran besar.  Keluaran  dari  data  mining  ini bisa  dipakai  untuk  memperbaiki pengambilan  keputusan  di  masa depan.  Sehingga  istilah pattern recognition sekarang jarang digunakan karena ia termasuk bagian dari data mining (Santoso, 2007).
Data  mining  meliputi  langkah- langkah  menentukan  variabel  atau fitur  yang  penting  untuk  dipakai dalam  klasifikasi  dan  regresi.  Data mining  memegang  peran  penting dalam  bidang  industri,  kesehatan,
keuangan, cuaca, ilmu dan teknologi. Data  mining  berkenaan  dengan pengolahan data dalam skala besar.
2. Algortima Neural Network
Neural  Network (NN)  atau jaringan  sayaraf  tiruan  (JST)  adalah suatu usaha untuk meniru fungsi otak manusia.  Otak  manusia  diyakini terdiri  dari  jutaan  unit  pengolahan kecil,  yang  disebut  neuron,  yang bekerja secara paralel. Neuron saling terhubung  satu  sama  lain  melalui koneksi  neuron,  setiap  individu neuron mengambil input dari satu set neuron.  Keluaran  dikumpulkan  oleh neuron  lainuntuk  diproses  lebih lanjut.  Para  otak  manusia  adalah jaringan  kompleks  neuron  dimana koneksi tetap melanggar dan membentuk.  Banyak  model  mirip dengan otak manusia telah diusulkan (Shukla et al, 2010).
∑  (.) X 1 X 2 X m W k1 W k2 W km W o X o = 1 Y k V k =∑W kj X j m J=0

## Sumber : Santoso (2007)
Gambar 1. Model Neuron
3. Algoritma Back-Propagation
Salah satu metode untuk mentraining multilayer neural network adalah  algoritma  back- propagasi yang menggunakan learning  rule  gradient  descent . Algoritma  ini  sangat  bermanfaat, cukup  handal  dan  mudah  dipahami. Selain itu banyak algoritma yang lain mendasarkan  prosesnya  pada back- propagation .
Algoritma  mempunyai  penga- turan hubungan yang sangat sederhana yaitu: jika keluaran memberikan  hasil  yang  salah,  maka penimbang ( weight ) dikoreksi supaya galatnya dapat  diperkecil  dan respon
jaringan selanjutnya diharapkan akan mendekati nilai yang benar. Algoritma  ini  juga  berkemampuan untuk  memperbaiki  penimbang  pada lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer ) (Purnomo & Kurniawan, 2006).
Langkah pembelajaran dalam    algoritma    backpropagation adalah  sebagai  berikut: a. Inisialisasi bobot jaringan secara acak(biasanya antara -0.1 sampai 1.0)
b. Untuk    setiap    data    pada    data training,    hitung    input    untuk simpul    berdasarkan  nilai  input dan  bobot  jaringan  saat  itu, menggunakan rumus:
𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡 𝐽 = ∑ 𝑂 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑊 𝑖𝑗 +   𝛳 𝑗
Keterangan: 𝑂 𝑖 =  Output  simpul  i  dari  layer sebelumnya
𝑊 𝑖𝑗 j = bobot relasi dari simpul i pada layer sebelumnyake simpul j 𝛳 𝑗 = bias (sebagai pembatas)
c. Berdasarkan  input  dari  langkah dua, selanjutnya membangkitkan output untuk simpul menggunakan fungsi aktifasi sigmoid : 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 = 1 1+ 𝑒 −𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 d. Hitung  Nilai Error antara  nilai yang  diprediksi  dengan  nilai yang sesungguhnya menggunakan rumus :
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑗 =   𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑗 ( 1 − 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑗 )(𝑇𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑗 − 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑗 )
Keterangan:
𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑗 =  Output  aktual  dari simpul j 𝑇𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑗 =  Nilai  target  yang sudah  diketahui  pada  data training
e. Setelah  nilai    Error    dihitung, selanjutnya    dibalik    ke    layer sebelumnya  ( backpropagated ).
Untuk    menghitung    nilai    Error pada hidden layer, menggunakan rumus:
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑗 =   𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑗 ( 1 − 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑗 ) ∑ 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑘 𝑛 𝑘=1 𝑊 𝑗𝑘
Keterangan:
𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑗 =  Output  aktual  dari
simpul j 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑘 = error simpul k 𝑊 𝑗𝑘 = Bobot relasi dari simpul j  ke  simpul  k  pada  layer berikutnya
.f. Nilai Error yang  dihasilkan  dari langkah    sebelumnya  digunakan untuk  memperbarui  bobot  relasi menggunakan rumus :
𝑊 𝑖𝑗 =
𝑊 𝑖𝑗 +  𝑙 . 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑗 . 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑗
Keterangan: wij =  bobot  relasi  dari  unit  i pada  layer  sebelumnya  ke  unit j l  =  learning  rate (konstanta, nilainya antara 0 sampai dengan 1) Errorj=  Error pada  output layer simpul j 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑗 = Output dari simpul i
4. Penyakit Hati
Hati  merupakan  salah  satu  organ yang  cukup  besar  dan  penting  pada tubuh kita. Bagian yang penting pada hati  ini  terdiri  dari  hepatosit,  yang
merupakan sel epitel dengan konfigurasi yang unik. Pada dasarnya hati  ini  merupakan  kelenjar  eksorin, oleh karena mensekresi cairan empedu  yang  dialirkan  kedalam duodenum. Selain itu juga merupakan  kelenjar  endokrin  dan penyaring darah (Lumongga, 2008).
Organ ini mempunyai fungsi yang banyak antara lain sebagai :
1. Pembentukan dan sekresi empedu 2. Tempat penyimpanan glycogen,  yang  merupakan buffer bagi glukosa darah 3. Sintesa urea
4. Metabolisme  kolestrol  dan lemak
5. Sintesa  dan  sekresi  endokrin untuk plasma protein, termasuk  faktor  pembekuan darah 6. Detoksifikasi berbagai macam obat dan racun 7. Membersihkan  bakteri  dari darah
8. Prosesing  beberapa  hormon steroid  dan  reservoar  vitamin D
9. Katabolisme  hemoglobindari sel  darah  merah  yang  tidak terpakai lagi. Secara umum hepatitis didefinisikan  sebagai  suatu  penyakit yang ditandai dengan suatu peradangan  yang  terjadi  pada  organ tubuh seperti hati. Hepatitis diakibatkan  berbagai  faktor  dimana tiap faktor mempunyai karakter khas, maka  timbullah  berbagai  macam hepatitis yang berbeda satu sama lain Gejala  atau  Tanda-tanda  penyakit hepatitis :
Gejala hepatitis A :
1. Penyakit kuning
2. Kuku,  mata,  kulit  penderita mengalami  warna  kekuningan dan tampak jelas sekali
3. Kelelahan (fatique)
4. Nyeri lambung
5. Kehilangan nafsu makan
6. Mual-mual
7. Diare
8. Demam ( fever ) Gejala Hepatitis B :
1. Mual-mual
2. Muntah-muntah
3. Hilang nafsu makan
4. Sakit kepala
5. Penyakit kuning
Gejala Hepatitis C :
1. Penurunan nafsu makan
2. Lambung tidak nyaman
3. Mual-mual
4. Muntah-muntah
5. Penyakit kuning Dilaporkan bahwa 80%
penderita  hepatitis  C  kronis,  tidak menunjukan  gejala  apapun,  tapi dapat  diketahui  menderita  hep-C melalui  test  laboratorium  apakah  dia mengidap HCV (hepatitis C virus).
Dari  mereka  yang  terkena HCV  40%  dapat  sembuh  total,  60% akan  menjadi  carrier  (tidak  menjadi sakit tapi dapat  menularkan HCV ke orang  lain).  Sementara  20%  lagi berlanjut  menjadi  sirosis  hati,  dan 20%  akan  menderita  kanker  hati. Penyakit  HCV  dilarang  minum minuman beralkohol.
Penyebaran Virus Hepatitis : 1. HAV HAV disebarkan melalui
kotoran  dan  tinja  penderita, orang-orang  yang  tidak  punya perilaku  hidup  bersih  dan  sehat seperti  tidak  mencuci  tangan dengan sabun setelah keluar dari toilet  umum,  tidak  cuci  tangan saat akan makan, dll.
2. HBV HBV  ditularkan  melalui  darah
ketika  terjadi  kontak  terutama bagian  tangan  yang  terluka dengan  darah  yang  terinfeksi,
juga melalui cairan tubuh (sperma). 3. HCV HCV penyebarannya mirip dengan hepatitis B, yakni melalui  darah.  Khusus  pada hepatitis C, peneyebaran terbesar  terjadi  melalui  transfusi darah, terutama pada darah yang belum dikakukan screening.
Hingga  saat  ini  hepatitis  C belum ada vaksinnya.
4. Hepatitis Alkoholik
Disebabkan  oleh  alkohol  dan berbeda  dengan  hepatitis  karena virus,  meskipun  demikian  ada juga  banyak  aspek  yang  sama. Respon dari tubuh karena minum alkohol secara berlebihan adalah : a. Penambahan  suplay  darah  ke organ yang terkena
b. Organ membengkak dan memerah
c. Peningkatan  agen  kekebalan tubuh  seperti  sel  darah  putih dan senjata kimianya
d. Rasa nyeri. Penelitian tentang prediksi penyakit  hati  cukup  banyak.  Berikut ini  beberapa  penelitian  terkait  yang mengangkat  topik  tentang  penyakit hati : a. Komparasi dari beberapa algoritma  antara  lain  Naïve bayes  classifier,  C4.5,  Back Propagation  Neural  Network, dan  Support  Vector  Machine mengenai database pasien penyakit  hati  (Ramana  et  al., 2011).  Penelitian  ini  selain mengkomparasi  metode  data mining juga mengkombinasi
data  pasien  penyakit  hati  yang diperoleh.
b. Penelitian dengan teknik klasifikasi data mining diantaranya klasifikasi data
pasien penyakit hepatitis dengan menggunakan algoritma backpropagation and naïve bayes (Karlik, 2011).
c. Penelitian  berikutnya  dilakukan untuk  prediksi  penyakit  jantung menggunakan  metode  algoritma C4.5  dan  ditingkatkan  kinerja dari algoritma C4.5 menggunakan  metode  adaboost yang  diimplementasikan  pada data  pasien  penyakit  jantung (Rohman, 2009). Hasil penelitian  menunjukan  metode adaboost  mampu  meningkatkan metode Algoritma C4.5 denganobyek penyakit jantung.
d. Penelitian  berikutnya  dilakukan untuk  prediksi  penyakit  jantung menggunakan  metode  algoritma Neural Network dan ditingkatkan kinerja dari algoritma Neural Network menggunakan  metode  adaboost yang  diimplementasikan  pada data  pasien  penyakit  jantung. Hasil  penelitian  menunjukan metode adaboost mampu meningkatkan metode Algoritma Neural  Network denganobyek penyakit jantung. 5. Rancangan Penelitian Dalam penelitian ini menggunakan  data  pasien  yang melakukan  pemeriksaan  penyakit hati yang didapat dari UCI (Universitas California Invene) Machine Learning Repository (Janosi  &  Steinbrunn,  2011).  Data pemeriksaan  penyakit  hati  ini  akan diolah menggunakan algoritma Neural Network dan dengan menggunakan metode optimasi adaboost  sehingga  diperoleh  metode yang  paling  akurat  dan  dapat digunakan  sebagai  aturan  dalam prediksi penyakit hati.
Dataset  penelitian  prediksi penyakit  hati  untuk  training  dibagi kedalam  tiga  tahapan,  yaitu  dataset dengan  80%  berjumlah  424,  dataset dengan  70%  berjumlah  371,  dan dataset dengan 60% berjumlah 318.
Sumber : Santoso (2007) Gambar 2. Rancangan Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut: 1. Pengumpulan Data Dalam penelitian ini, pengumpulan data adalah data pasien yang memeriksakan  penyakit  hati dengan  hasil  yang  didapat sebanyak  582  orang  yang diperiksa  dan  sebanyak  415 pasien terdeteksi sakit, sehingga 167 pasien terdeteksi sehat. Dengan atribut  dari  setiap  penyakit hati  yang  diperiksa  adalah umur,  jenis  kelamin,  total bilirubin, direct bilirubin, Alkaline, Alamine, Aspartate, Total Proteins, Albumin,
Ration. 2. Pengolahan Awal Data Setelah melakukan pengumpulan data dari dataset  pengujian,  langkah selanjutnya adalah
melakukan  pengolahan  data.
Sehingga dapat menghasilkan perhitungan yang baik. 3. Metode Yang Diusulkan Melakukan  pengolahan  data dengan menggunakan Algoritma Neural Network. 4. Eksperimen  dan  Pengujian Metode Pengolahan data dengan metode yang telah ditentukan menggunakan RapidMiner  5. 5. Evaluasi dan Validasi Hasil Pada  tahap  evaluasi,  disebut tahap  klasifikasi  karena  pada tahap  ini  akan  ditentukan pengujian untuk akurasi. Tahap  pengujiannya  adalah melihat  hasil  akurasi  pada proses  klasifikasi  algoritma Neural Network dan klasifikasi  Algoritma Neural Network berbasis metode adaboost serta evaluasi dengan ROC Curve .
6. Pengolahan Data Awal
Setelah melakukan pengumpulan data  dari  dataset  pengujian,  langkah selanjutnya adalah melakukan pengolahan  data.  Sehingga  dapat menghasilkan perhitungan yang baik. Untuk mendapatkan data yang berkualiatas,  beberapa  teknik  yang dilakukan sebagai berikut ( Vercellis, 2009) :
1. Data Validation
Untuk  mengidentifikasikan  dan menghapus  data  ganjil,  data yang  tidak  konsisten  dan  data yang  tidak  lengkap  ( missing value ).
2. Data Integration and Transformation Untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi  algoritma.  Data  yang digunakan  dalam    penulisan  ini bernilai kategorikal.
Data
Algor itma Neur Mode l Neur Peng ujian Cros
Peng ujian : Mode l : Algor itma Adab
Algoritma
Neural Network Model Neural Network Pengujian Cross Validation Evaluasi : Confusion Matrix dan AUC Komparasi Curva ROC Evaluasi : Confusion Matrix dan AUC Pengujian : Cross Data : Pasien Penyakit Hati
ditransformasikan ke dalam software rapidminer. Tabel atribut  dan  tabel  kategorikal atribut terlihat di tabel 1. Sebelum  dilakukan  pelatihan pada  dataset,  data  primer  harus dinormalisasikan dahulu dengan tujuan agar proses  pelatihan berjalan dengan  cepat  dan  mampu  digunakan untuk melakukan pelatihan. Persamaannya sebagai berikut : 𝑥 1 = 0.8 (𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 +  0.1
Keterangan : 𝑥 1 = Nilai Transform 𝑥 = Nilai Asli 𝑎 = Nilai Minimal 𝑏 = Nilai Maximal
Tabel 1. Data Input Output
Keterangan Variabel Inisial Input Age X1 Gender X2
TtlBilirubin X3 DirectBilirubin X4 Alkaline X5 Alamine X6 Aspartate X7 TtlProtein X8 Albumin X9 Ratio X10 Output Hasil Y Sumber : Hasil Uji Coba Rapid Miner Perhitungan Neural Network Pembuatan model Neural Network akan  dilakukan  pada  dataset yang  terdiri  dari  10  atribut  yang merupakan atribut dari penyakit hati,
dan  kelas  yang  mewakili  sakit  atau sehat. Atribut penyakit hati merupakan faktor yang dibuat secara acak,  dan  kelas  merupakan  hasil penyakit hati (sehat atau sakit).
Dari dataset yang ada, penelitian ini mengambil salah satu eksperimen penyakit  hati  yang  terdiri  dari  10 simpul yaitu 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 yang  merupakan  atribut  dari  dataset penyakit hati. Hidden Layer
sebanyak 2 simpul yaitu X dan Y dan memiliki  output  layer  terdiri  dari  2 simpul  yaitu  O  yang  mempresen- tasikan Output atau Class.
Langkah – langkah dalam perhitungan training Neural Network
(Algoritma Backpropagation ) :
1. Inisialisasi  bobot  awal  secara acak
Nilai input awal tergambar pada tabel  4.1  dimana  tiap  simpul  di input  layer  diambil  dari  dataset uji penyakit hati, sedangkan nilai bobot awal untuk input layer dan hidden  layer  pada  tabel  4.2 dimana  diberi  random  -100  s/d 100.  Begitu  pula  di  tabel  4.3 adalah simpul bias yang terhubung  dengan  hidden  layer dan output layer.
Tabel 2. Nilai Input Awal
I 1 I 2 I 3 I 4 I 5 I 6 I 7 I 8 I 9 I 1 0 Outpu t/Class
6 5 0 . 1 0 . 7 0 . 1 1 8 7 1 6 1 8 6 . 8 3 . 3 0 . 9 1
Sumber : Hasil Uji Coba Rapid Miner
Data tabel di atas dari I 1 sampai I 10 merupakan data input yang diperoleh dari data pasien penyakit  hati.
Tabel 3. Nilai Bobot Awal
W 1 X W 2 X W 3 X W 4 X W 5 X W 6 X W 7 X W 8 X W 9 X W 10 X 5. 2 6 8 3. 6 9 2 2. 3 9 4 1. 3 9 8 11 .1 03 11 .1 31 - 0. 1 1 8 0. 8 4 9 0. 3 2 1 - 3. 73 6 W 1 Y W 2 Y W 3 Y W 4 Y W 5 Y W 6 Y W 7 Y W 8 Y W 9 Y W 10 Y
- 4. 09 - 0. 65 0. 82 3 6. 4 0 1. 5 2 4. 3 7 1. 3 8 15 .2 23 - 3. 5 - 10 .6
4 9 7 2 7 7 2 3 59

## Sumber : Hasil Uji Coba Rapid Miner
Data tabel  3 di  atas  dari W1 x sampai W10y merupakan data hidden  layer  yang  diperoleh  dari
pengolahan  dengan  Neural  Network yang  terhubung  dengan  nilai  input output di tabel 2
Tabel 4. Tabel Nilai Bias awal
Bx By B 01 B 02 16.992 4.818 0.020 -0.020

## Sumber : Hasil Uji Coba Rapid Miner
Data tabel 3. Bx, By, B o1 , dan B o2 merupakan  nilai  bias  dari  input, output  dan  hidden  layer  yang  diolah dengan Neural Network.
2. Menghitung Input, Output
dan Error
𝑰𝒏𝒑𝒖𝒕 𝒙 =( 𝐼 1 * 𝑊 1𝑥 ) + ( 𝐼 2 * 𝑊 2𝑥 ) + ( 𝐼 3 * 𝑊 3 𝑥 ) + ( 𝐼 4 * 𝑊 4 𝑥 )+ ( 𝐼 5 * 𝑊 5 𝑥 )+ ( 𝐼 6 * 𝑊 6 𝑥 )+ ( 𝐼 7 * 𝑊 7 𝑥 )+ ( 𝐼 8 * 𝑊 8 𝑥 )+ ( 𝐼 9 * 𝑊 9 𝑥 )+ ( 𝐼 10 * 𝑊 10 𝑥 ) + 𝐵 𝑥 =(65*5.268)+(0.1*3.692)+*(0.7*2. 394)+(0.1*1.398)+(187*11.103)+(1 6*11.131)+(18*- 0.118)+(6.8*0.849)+(3.3*0.321)+(0 .9*-3.736)+16.992 =(342.42)+(0.3692)+(1.6758)+(0.1398)+(207 6.261)+(178.096)+(2.124)+(5.7732)+(1.0593) +(-3.3624)+16.992 = 2.621.5479 Output x = 1/(1  +  e 2.621.5479) =14.
5909880
Input Hidden Layer Output I 1 I 2 I 3 I 4 I 5 I 6 I 7 I 8 I 9 I 10 B X Y B O 1 O 2
Sumber : Hasil Uji Coba Rapid Miner
Gambar 3.Arsitektur Neural Network

## K ESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  dilakukan, penentuan  nilai  parameter  dengan model  yang  dibentuk  oleh  Neural Network  menghasilkan  akurasi  yang lebih  baik.  Hasil  ini  sangat  penting dalam  penentuan  parameter  mana yang paling baik, sehingga menghasilkan  akurasi  yang  tinggi. Hasil  akurasi  dapat  dilihat  dengan model  algoritma  Neural  Network menghasilkan akurasi sebesar 70,99%. Adapun dari model yang terbentuk, nantinya dapat dikembangkan atau diimplemen-
tasikan  ke  dalam  sebuah  aplikasi.
Sehingga dapat membantu dan memudahkan  bagi  para  praktisi kesehatan  dalam    mendiagnosa penyakit hati, dan hasil diagnosa pun bisa lebih akurat dan terpercaya.
Didalam penulisan ini pun penulis
memberikan  saran  ,  adapun  saran dari  penulis  antara  lain  adanya
penelitian lebih lanjut dengan dataset yang  lebbih  banyak  dan  lebih  baik, selain  itu  algoritma  ini  dapat digunakan  pada  studi  kasus  lain, tidak  hanya  dalam  bidang  kesehatan tetapi juga pada bidang –bidang ilmu lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih  kepada  tim  jurnal  techno  yang telah meluangkan waktu untuk memberikan dan memeriksa template jurnal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Anbarasi,  M.,  Anupriya,  E.,  & Iyengar, N. (2010). Enhanced Prediction of Heart Disease with Feature Subset Selection using Genetic Algorithm. InternationalJournal of Engineering Science and Technology  Vol.  2(10),  2010, 5370-53 ,5370-5376. Janosi,  A.,  &  Steinbrunn,  W.  (2011, November 2013.UCI Machine Learning Repository. Retrieved  from UCI MAchine Repository. Karlik, Bekir. 2011. Hepatitis
Disease Diagnosis Using Backpropagation  and    the Naïve Bayes Classifier . Konya. Turkey. Lumongga,  Fitriani.  2008.  Struktur
Liver. Medan Purnomo,  M.  H.,  &  Kurniawan,  A.
(2006). Supervised  Neural Network  dan  Aplikasinya.
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Rohman,  Abdul.  2009.  Penerapan Algoritma C4.5 Berbasis Adaboost Untuk Prediksi Penyakit Jantung. Medan Santoso,  B.  2007. Data  Mining Teknik  Pemanfaatan  Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu. Shukla,  A.,  Tiwari,  R.,  &  Kala,  R. 2010. Real  Life  Applications of  Soft    Computing. United States  of  America  on:  Taylor and Francis Group, LLC.
Wu, X., & Kumar, V. 2009. The Top Ten  Algorithms  in  Data
Mining. Boca  Raton,London,
New  York:  Taylor  &  Francis Group, LLC. Wu, X., & Kumar, V. 2009. The Top Ten  Algorithms  in  Data Mining. Boca  Raton,London, New  York:  Taylor  &  Francis Group, LLC.