Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 110-114

## Algoritma Backpropagation Metode Powell-Beale Untuk Prediksi Penyakit Stroke
Verdi Yasin 1* , Ifan Junaedi 2 1,2 STMIK Jayakarta, Jakarta, Indonesia Email: 1* verdi_yasin@stmik.jayakarta.ac.id, 2 ifan_junaedi@stmik.jayakarta.ac.id

## Abstract
Stroke is a dangerous disease, a stroke is caused by a blockage of blood to the brain or  insufficient  blood  supply  to  the  brain.  Stroke  can  cause  brain  damage,  long  term disability  and  death.  The  purpose  of  this  study  focuses  on  stroke  prediction  using  the conjugate gradient Powell-Beale backpropagation algorithm. This stroke prediction data is taken from kaggle which consists of 5110 records. The attributes used to predict stroke consist  of  7  attributes,  namely  age,  hypertension,  heart  disease,  marital  status,  average blood  sugar,  BMI,  and  smoking  status.  The  results  of  this  study  are  the  prediction  of stroke with MSE training and testing = 0. With a 7-2-1 architecture.
Keywords: Neural Network, Backpropagation, Prediction, Stroke

## Abstrak
Stroke  merupakan  penyakit  yang  membahayakan,  stroke  diakibatkan  oleh penyumbatan  darah  ke  otak  atau  suplai  darah  yang  kurang  ke  otak.  Stroke  dapat menyebabkan  kerusakan  otak, cacat  yang  panjang  dan  kematian.  Tujuan  penelitian  ini menfokuskan  pada  prediksi  stroke  menggunakan  algoritma  backpropagation  conjugate gradient powell-beale. Data prediksi stroke ini diambil dari kaggle yang terdiri dari 5110 record. Atribut yang digunakan untuk memprediksi stroke terdiri dari 7 atribut yaitu usia, hipertensi,  penyakit  jantung,  status  pernikahan,  rata-rata  gula  darah,  bmi,  dan  status merokok. Hasil penelitian ini adalah prediksi penyakit stroke dengan MSE pelatihan dan pengujian =0. Dengan arsitektur 7-2-1.
Kata kunci: Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation, Prediksi, Stroke

## 1. Pendahuluan
Stroke  merupakan  penyakit  yang  membahayakan  dan  bisa  mengakibatkan  gangguan otak, cacat panjang dan kematian. Berdasarkan Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) stroke merupakan  penyebab  kematian  ke- 2  secara  menyeluruh,  11  %  bertanggung  jawab  atas total  kematian  manusia.  Stroke  adalah  penyakit  pembuluh  darah  otak  ditandai  dengan kematian  jaringan  otak  yang  terjadi  karena  kurangnya  aliran  darah  dan oksigen  ke  otak manusia[1].  Kecerdasan  buatan  mempelajari  bagaimana  membuat  sebuah  mesin  yang bisa  mengerjakan  pekerjaan  layaknya  pekerjaan  manusia  atau  lebih  baik  dari  pekerjaan manusia.  Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  adalah  bagian  dari  kecerdasan  buatan  yang  dapat melakukan prediksi. Backpropagation merupakan salah satu algoritma pada JST[2][3][4]. Algortima backpropagtion dapat melakukan prediksi berdasarkan pola data sebelumnya. Beberapa  penelitian  terkait  topik  stroke  sudah  dilakukan  seperti  penelitian  [5],  bahwa algoritma  KNN  dapat  melakukan  prediksi penyakit  stroke  dengan  akurasi  95%  dengan nilai k=9. Penelitian[6], C45 merupakan Algoritma yang paling banyak digunakan, dalam kasus  ini  akurasi  dari  algoritma  C4.5  sebesar  99.07%.  Selanjutnya  Algoritma  C4.5 dioptimasi  dengan  menggunakan  Particle  Swarm  Optimization  sehingga  memperoleh akurasi  99.28%  dan  Algoritma  C4.5  juga  dioptimasi  dengan  menggunakan  Genetic Algorithm  sehingga  memperoleh  akurasi  99.38%.  Penelitian[7],  diperoleh  persentase hasil  kerja  sistem  yaitu  Jaringan  Syaraf  Tiruan  sebesar  71,11  persen, sedangkan  Naive Bayes  sebesar  80,55  persen.  Naive  Bayes  lebih  akurat  daripada  Jaringan  Syaraf  Tiruan

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 110-114
dalam hal pengambilan keputusan data baru.
Berdasarkan  urain  diatas,  penulis  akan  melakukan  prediksi  penyakit  stroke  dengan menggunakan  10  atribut  yaitu  7  atribut  yaitu  usia,  hipertensi,  penyakit  jantung,  status menikah,  rata-rata gula darah,  bmi,  dan status  merokok.  Metode  yang  digunakan  adalah powell-beale backpropagation[8].

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Sumber Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah  data dari keagle  berupa rekam medis data  stroke  yang  terdiri  dari  5110  data.  Data  yang  digunakan  untuk  pelatihan  sebanyak 100  record  dan  data  yag  digunakan untuk  pengujian  sebanyak  40  record.  Berikut  adalah data rekam medis data stroke.
Table 1. Data Mentah Rekam Medis Penyakit Stroke No Age Hipertensi Penyakit Jantung Ever Married Avg Glucose Level BMI Smoking Status Stroke 1 67 0 1 Yes 228.69 36.6 Never Smoked 1 2 80 0 1 Yes 105.92 32.5 Never Smoked 1 3 49 0 0 Yes 171.23 34..4 Never Smoked 1 4 79 1 0 Yes 174.12 24 Never Smoked 1 5 81 0 0 Yes 186.21 29 Formerly Smoked 1 6 74 1 1 Yes 70.09 27.4 Never Smoked 1 7 69 0 0 No 94.39 22.8 Never Smoked 1 8 78 0 0 Yes 58.57 24.2 Smoked 1 9 81 1 0 Yes 80.43 29.7 Never Smoked 1 10 61 0 1 Yes 120.46 36.8 Smoked 1 11 54 0 0 Yes 104.51 27.3 Smoked 1 12 79 0 1 Yes 214.09 28.2 Never Smoked 1 13 50 1 0 Yes 167.41 30.9 Never Smoked 1 14 64 0 1 Yes 191.61 37.5 Smoked 1 15 75 1 0 Yes 221.29 25.8 Smoked 1 16 60 0 0 No 89.22 37.8 Never Smoked 1 17 71 0 0 Yes 193.94 22.4 Smoked 1 18 52 1 0 Yes 233.29 48.9 Smoked 1 19 79 0 0 Yes 228.7 26.6 Never Smoked 1 20 82 0 1 Yes 208.3 32.5 Smoked 1 21 71 0 0 Yes 102.87 27.2 Formerly Smoked 1 22 8 0 0 Yes 104.12 23.5 Never Smoked 1 23 65 0 0 Yes 100.98 28.2 Formerly Smoked 1 24 69 0 1 Yes 195.23 28.3 Smoked 1 25 57 1 0 Yes 212.08 44.2 Smoked 1 26 42 0 0 Yes 83.41 25.4 Smoked 1 27 82 1 0 Yes 196.92 22.2 Never Smoked 1 28 80 0 1 Yes 252.72 30.5 Formerly Smoked 1 29 48 0 0 No 84.2 29.7 Never Smoked 1 30 81 1 1 No 84.03 26.5 Formerly Smoked 1 31 74 0 0 Yes 219.72 33.7 Formerly Smoked 1 32 72 1 0 Yes 7463 23.1 Formerly Smoked 1 33 58 0 0 No 92.62 32 Smoked 1 34 49 0 0 Yes 60.91 29.9 Never Smoked 1 35 78 0 0 Yes 78.03 23.9 Formerly Smoked 1 36 54 0 0 Yes 7122 28.5 Never Smoked 1 37 82 0 1 Yes 144.9 26.4 Smoked 1 38 60 1 0 Yes 213.03 20.2 Formerly Smoked 1 39 76 1 0 Yes 243.58 33.6 Never Smoked 1 40 58 0 0 Yes 107.26 38.6 Formerly Smoked 1 41 81 0 0 Yes 99.33 33.7 Never Smoked 1 42 39 1 0 Yes 58.09 39.2 Smoked 1 43 79 0 1 Yes 127.29 27.7 Never Smoked 1 44 77 1 0 Yes 124.13 31.4 Never Smoked 1 45 63 0 1 Yes 196.71 36.5 Formerly Smoked 1 .. .. .. ..
..
.. .. .. .. .. .. ..
..
..
.. .. .. .. 139 56 0 0 Yes 162.23 27.3 Smoked 1 140 79 1 0 No 98.02 22.3 Formerly Smoked 1

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 110-114
Data rekam medis penyakit stroke di konversi dengan aturan sebagai berikut :
a) Age :  1)  Masa  Balita:  0–5  tahun;  2)  Masa  Kanak-Kanak:  5–11  tahun;  3)  Masa
Remaja Awal: 12–16 tahun; 4) Masa Remaja Akhir: 17–25 tahun; 5) Masa Dewasa
Awal:  26–35  tahun;  6)  Masa  Dewasa  Akhir:  36–45  tahun;  7)  Masa  Lansia  Awal: 46–55 tahun; 8) Masa Lansia Akhir: 56–65 tahun; dan 9) Masa Manula: > 65 tahun.
b) Hipertensi : Jika memiliki penyakit hipertensi maka 1; Jika tidak maka 0.
c) Penyakit Jantung : Jika memiliki penyakit jantung 1; Jika tidak 0.
d) Ever Married : Jika Yes maka 1; Jika tidak maka 0.
e) Avg  Glucose  Level :  Jika  dibawah  200  maka  0;  Jika  tidak  maka  1(  menggunakan gula sewaktu).
f) BMI : Jika nilai 18.5 – 22.9 maka Berat badan normal = 0; Jika tidak maka 1.
g) Smoking Status : Jika Smoked maka 1; Jika tidak maka 0.
Adapun  target  dari  prediksi  penyakit  stroke  adalah  stroke  yaitu  jika  terjangkit  maka nilai  1;  Jika  tidak maka  nilai  0.  Hasil  konversi  data  rekam  medis  penyakit  stroke  dapat dilihat pada tabel 2.
Table 2. Data Konversi No  Age (X1)  Hipertensi (X2) Penyakit Jantung (X3) Ever Married (X4) Avg Glucosa (X5) BMI (X6) Smoking Status (X7) Stroke (target) 1 0.9 0 1 1 1 1 0 1 2 0.9 0 1 1 0 1 0 1 3 0.7 0 0 1 0 1 0 1 4 0.9 1 0 1 0 1 0 1 5 0.9 0 0 1 0 1 0 1 6 0.9 1 1 1 0 1 0 1 7 0.9 0 0 0 0 0 0 1 8 0.9 0 0 1 0 1 1 1 9 0.9 1 0 1 0 1 0 1 10 0.8 0 1 0 0 1 1 1 11 0.7 0 0 1 0 1 1 1 12 0.9 0 1 1 1 1 0 1 13 0.7 1 0 1 0 1 0 1 14 0.8 0 1 0 0 1 1 1 15 0.9 1 0 1 1 1 1 1 16 0.8 0 0 0 0 1 0 1 17 0.9 0 0 1 0 0 1 1 18 0.7 1 0 1 1 1 1 1 19 0.9 0 0 1 1 1 0 1 20 0.9 0 1 1 1 1 1 1 21 0.9 0 0 1 0 1 0 1 22 0.2 0 0 1 0 1 0 1 23 0.8 0 0 1 0 1 0 1 24 0.9 0 1 1 0 1 1 1 25 0.8 1 0 1 1 1 1 1 26 0.6 0 0 1 0 1 1 1 27 0.9 1 0 1 0 0 0 1 28 0.9 0 1 1 1 1 0 1 29 0.7 0 0 0 0 1 0 1 30 0.9 1 1 0 0 1 0 1 31 0.9 0 0 1 1 1 0 1 .. .. .. .. ..
.. .. .. .. .. .. .. .. ..
.. .. .. .. 139 0.8 0 0 1 0 1 1 1 140 0.9 1 0 0 0 0 0 1

## 2.2. Kerangka Kerja Penelitian
Dalam penyelesaian penelitian ini, penulis menyusun kerangka kerja penelitian sebagai berikut:
Data Pengujian
Dataset
Data Pelatihan
Awal Backpro Metode
Powell-Beale
Evaluasi Prediksi (Performance)
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Arsitektur yang digunakan terdiri dari 1 blok input layer, 1 blok hidden layer dan 1 blok output layer. Berikut contoh arsitektur 7-3-1.
Input Layer Hidden Layer Output Layer
Gambar 2. Arsitektur 10-3-1

## 3. Hasil Dan Pembahasan
3.1. Pelatihan Dan Pengujian Terbaik
Data pelatihan dan pengujian prediksi penyakit stroke menggunakan aplikasi mathlab 2011a  dengan  algortima  backpropagation  metode  powell-beale.  Hasil  pelatihan  dan pengujian terbaik adalah 7-2-1 dengan MSE pelatihan dan MSE pengujian = 0.

## 3.2. Perbandingan  Hasil  Pelatihan  Dan  Pengujian  dengan  Metode  Conjugate Gradient Powell-Beale
Setelah dilakukan pelatihan dan pengujian dengan algoritma backpropagation metode conjugate  gradient  powell-beale  dengan  arsitektur  7-2-1,7-3-1,  7-4-1,  7-5-1,  dan  7-6-1 menggunakan  aplikasi  mathlab  2011a  maka  dapat  dilakukan  perbandingan  sebagai berikut:
Tabel 3. Perbandingan Kedua Metode No Metode Arsitektur Epoch Performance Pengujian 1 Conjugate Gradient Powell-Beale 7-2-1 2 0.0 2 Conjugate Gradient Powell-Beale 7-3-1 2 0.00000099500000 3 Conjugate Gradient Powell-Beale 7-4-1 1 0.00000321000000 4 Conjugate Gradient Powell-Beale 7-5-1 3 0.00008290000000 5 Conjugate Gradient Powell-Beale 7-6-1 2 0.00000000000197

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dijelaskan  diatas,  maka  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  metode  backpropagation  metode  conjugate  gradient  powell-beale dapat digunakan untuk memprediksi prediksi penyakit stroke dengan MSE pelatihan dan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 110-114
pengujian  =  0  dengan  arsitektur  7-2-1.  Saran  dari  penelitian  ini  adalah  perlu  dilakukan pelatihan dan pengujian terhadapat prediksi penyakit stroke dengan menambahkan atribut yang  lain  yang  berhubungan  dengan  penyebab  penyakit  stroke  dengan  melakukan konsultasi kepada pakar  yang  ahli dibidangnya.  Tingkat  akurasi prediksi penyakit  stroke dengan  backpropagation  conjugate  gradient  powell-beale  lebih  baik  dari  penelitian sebelumnya dengan akurasi 100 %.

## Daftar Pustaka
[1] S. Abdillah,  “Penerapan  Algoritma  Decision  Tree C4.5  Untuk  Diagnosa  Penyakit Stroke  Dengan  Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Rumah  Sakit  Santra  Maria Pemalang,” J. Tek. Inform. , pp. 1–12, 2011.
[2] N. Hidayati, “Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Ekspor Minyak Sawit Menurut Negara Tujuan Utama,” vol. 3, 2019.
[3] Z.  M.  Siallagan,  “Implementation  of  Backpropagation  ANN  in  Predicting  Long Bean  Crop  Production  in  Sumatra  Island  Province,”  vol.  11,  no.  2,  pp.  78–84, 2022.
[4] A.  P.  Windarto  and  M.  R.  Lubis,  “Model  Arsitektur  Backpropagation  Pada Prediksi  Total  Laba  Rugi  Komprehensif  Bank  Umum  Konvensional  Dalam Mendorong Laju Pertumbuhan Ekonomi,” Semrestek 2018 , no. November, pp. 330– 338, 2016.
[5] M. N. Maskuri, K. Sukerti, and R. M. H. Bhakti, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor  (  KNN  )  untuk  Memprediksi  Penyakit  Stroke,”  vol.  4,  no.  1,  pp.  130– 140, 2022.
[6] R. S. Rohman, R. A. Saputra, and D. A. Firmansaha, “Komparasi Algoritma C4.5 Berbasis PSO Dan GA Untuk Diagnosa Penyakit Stroke,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 1, p. 155, 2020.
[7] P. Biji, K. Stelechocarpus, T. Secara, I. N. Vitro, and D. A. N. Ex, “Jurnal MIPA,” vol. 37, no. 2, pp. 105–114, 2014.
[8] S.  S.  S,  S.  Defit,  and  M.  Ramadhan,  “Analisis  Optimasi  Fungsi  Pelatihan Machine  Learning  Neural  Network  dalam Peramalan,” vol. 7, no. 3, pp. 359–369, 2021.