## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p): 2460-0741

## Analisa Dini Gangguan Disleksia Anak Sekolah dengan Metode Backpropagation
Novi Yanti #1 , Adil Setiawan *2 , Sarjon Defit +3
# Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Riau Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau
1 novi_yanti@uin-suska.ac.id
* Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Potensi Utama, Tanjung Mulia, Medan JL. KL. Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3-A, Tanjung Mulia, Tj. Mulia, Kec. Medan Deli, Kota Medan, Sumatera Utara
2 adio165@gmail.com
+ Teknologi Informasi, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Padang Jl. Raya Lubuk Begalung, Lubuk Begalung Nan XX, Kec. Lubuk Begalung, Kota Padang, Sumatera Barat
3 sarjond@yahoo.co.uk
Abstrak— Disleksia sering disalah artikan sebagai kebodohan atau kemalasan  pada  anak.  Gejala disleksia dikenal  dengan gangguan  belajar  yang  meliputi  mengenal  huruf,  mengeja, membaca,  dan  menulis.  Meskipun  gejala  disleksia  tidak terlihat  dengan  jelas,  kondisi  ini  dapat  berdampak  pada perkembangan  pola  belajar  anak.  Tujuan  penelitian  adalah untuk mengidentifikasi gejala disleksia sedini mungkin agar tidak mengganggu perkembangan belajar pada anak. Selain itu, penelitian juga bertujuan untuk mengevaluasi keakuratan  teknik  yang  digunakan.  Analisa  menggunakan metode jaringan syaraf tiruan dengan teknik backpropagation  dengan  memberikan  nilai  bobot,  sehingga dapat  memberikan  nilai  input  dengan  benar.  Penelitian menggunakan  150  dataset,  40  variabel  input  dan  40  lapisan tersembunyi. Keluaran yang diharapkan mencakup disleksia atau non-disleksia. Hasil implementasi dan pengujian untuk data  latih  dan  data  uji  terbaik  adalah  90:10.  Dengan  nilai epoch  maksimum  5000  dan  nilai  error  target  0,001.  Metode backpropagation  dapat  memberikan  hasil  akurasi  terbaik 100% pada learning rate 0,5. Sehingga metode backpropagation  dapat  dengan  baik  mendeteksi  gangguan disleksia pada anak sejak dini.
Kata  kunci:  Backpropagation,  Disleksia  Anak,  Gangguan Belajar.

## I. P ENDAHULUAN
Learning  Disabilities (LD)  merupakan  gangguan belajar  yang  dialami  5-10%  anak  di  dunia.  Ciri  umum anak  LD  memiliki  perbedaan  signifikan  pada  prestasi belajar  akademik  dan  kemampuan  belajar  anak-anak. Anak-anak penderita LD memiliki IQ di atas nilai rata-rata. LD tidak memiliki kaitan dengan tingkat IQ [1], [2]. Anak LD  dengan  anak  normal  lainnya  dibedakan  berdasarkan kemampuan  otak  untuk  menangkap  dan  mengolah informasi.  Dasar  penderita  LD  tidak  dapat  dilihat,  dan diperkirakan adanya hubungan pada factor genetika (gen), interaksi  lingkungan  (logam  berat),  atau  gangguan  pada
saat  kehamilan  (penggunaan  obat-obatan,  alkohol,  atau terinfeksi) [3].
LD  mulai  diketahui  saat  anak  mencapai  usia  sekolah, diagnosis  jika  anak  memiliki  ketidakmampuan  belajar setidaknya  dimasa  6  bulan  dan  tidak  terdapat  gangguan yang  lain  misalkan  adanya  gangguan  bicara,  gangguan pendengaran,  atau  gangguan  pemikiran  [1],  [4].  Salah satu  gangguan  LD  adalah  disleksia  yang  merupakan ketidakmampuan  belajar  anak  yang  ditandai  dengan kesulitan pengenalan kata, ejaan, decoding dan pemahaman  bacaan  pada  anak  yang  memiliki  motivasi, kecerdasan,  dan  pendidikan  yang  diperlukan.  Ciri-ciri penting lainnya adalah berjuang untuk membaca, menulis, dan berbicara bersama dengan kesulitan dalam manipulasi suara  dan  ejaan,  penurunan  kinerja  dalam  memori fonologis dan kosa kata [2], [5], [6].
Bagaimana  cara  mengidentifikasi  ketidakmampuan belajar  anak  sejak  dini?  Tidak  ada  cara  praktis  untuk mengatasi  disleksia,  terutama  disleksia  yang  berasal  dari kelainan  genetika  turunan  dari  keluarga.  Disleksia  tidak dapat  terlihat  pada  saat  anak-anak  kemudian  berlanjut hingga  dewasa.  Jika  kemampuan  anak  dalam  membaca sangat rendah dari anak yang lain atau memiliki tanda atau memperlihatkan  gejala  seperti  yang  telah  dijelaskan, diagnosis dini terhadap masalah ini harus segera dilakukan. Ketidakmampuan  belajar  anak  dapat  menghambat perkembangan  mereka  di  sekolah  [5].  Kurangnya kesadaran  orang  tua  di  kalangan  disleksia  adalah kelemahan  utama  dalam  kehidupan  anak-anak  menuju kesuksesan mereka [4].
Artificial  Intelligence  (AI) merupakan  ilmu  komputer yang dapat digunakan sebagai pemecahan masalah terkait identifikasi.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  sebagai  bagian dari  AI  dapat  didefinisikan  sebagai  kumpulan  model simulasi  syaraf  biologis.  Model  saraf  dibuktikan  melalui
proses  emulasi  dan  analisis,  diikuti  dengan  prediksi  dan asosiasi [7].
Backpropagation merupakan  salah  satu  metode identifikasi  dalam  JST.  Penerapan  dan  implementasi backpropagation termasuk  dalam  teknik  algoritma pelatihan  yang  menerapkan  teknik  pembelajaran  koreksi kesalahan [8]. Backpropagation adalah algoritma pembelajaran supervised (terawasi) [9] yang menggunakan teknik  perceptron  dengan  multileyer  untuk  mengubah bobot lapisan [1] dengan pola pembobotan untuk mencapai nilai kesalahan minimum antara output yang diprediksi dan aktual [10], [11], [12], [13].
Karakteristik  utama backpropagation dapat  melatih jaringan  kecerdasan  buatan  untuk  penurunan  gradien.  Ini dianggap sebagai aktivitas jaringan saraf [14]. Metode yang berulang  dan  efektif  digunakan  untuk  menghitung  nilai bobot  dalam  meningkatkan  jaringan  sehingga  dapat melakukan  perhitungan  [15].  Selama  pembentukan jaringan,  dapat  diketahui  beberapa  fungsi  aktivasi  yang diperlukan [16].
Algoritma backpropagation mempropagasi  kesalahan melalui  jaringan  saraf  dan  pembaruan  bobot  terjadi  [17], memiliki fungsi latihan dan fungsi transfer. Fungsi-fungsi ini  memiliki  banyak  teknik  serta  jalur  memecahkan masalah kompleks [18]. Fungsi transfer banyak digunakan dalam jaringan syaraf untuk pembelajaran mesin, terutama dalam algoritma backpropagation seperti fungsi hiperbolik Tensig  (Tangen  Sigmoid)  [19],  logsig  (log-sigmoid)  [20] dan  linear-purelin  [21].  Kemudian  memiliki  traingd, trainngdx, traingda, dan traingdm sebagai fungsi pelatihan gradient descent [22].
Beberapa  fungsi  pelatihan  dapat  mempengaruhi keluaran  hasil  optimasi  misalnya  trainscg  (gradien konjugasi berskala), pelatihan trainr (urutan acak), trainbr (regulasi bayesian) [23], pelatihan trainru (bobot/bias tidak terawasi),  trainlm  (Levenberg-Marguardt)  [24],  [25], trainoss  (OSS)  [26],  pelatihan  trains  (incremental  fungsi pembelajaran)  [27],  pelatihan  trainbu  (bobot  tanpa pengawasan)  [28],  pelatihan  trainb  (aturan  pembelajaran bobot)  [29],  traingcgp,  traincgb,  traincgf  (pelatihan konjugasi  gradien)  [30],  trainrp  (resilient)  [31],  BFGS trainbfg (quasi-newton) [32], trainc (urutan nilai bobot/bias) serta BFGS trainbfgc (referensi quasi-newton) [33].
Menggunakan fungsi pelatihan dan fungsi transfer untuk memberikan  hasil  prediksi  dengan  akurasi  bervariasi, didasari  oleh  nilai  parameter  atau  teknik  yang  digunakan dan data yang diuji [34], [35], [36], [37], [38]. Oleh sebab itu, penelitian ini menggunakan algoritma backpropagation dalam melakukan fungsi pelatihan. Diagnosa  dan  identifikasi  gangguan Specific  Learning Disabilities (SLD)  menggunakan  alat  skala  pengujian dalam  bentuk  tes  melalui  kuis.  Beberapa  pertanyaan  tes khusus diulang tiga kali sesuai jenis gangguan belajar yang dialami.  Setelah  pengujian  selesai,  data  yang  dihasilkan diberikan  sebagai  input  ke  algoritma decision  tree . Berdasarkan nilai siswa dan waktu yang diambil, algoritma decision tree memprediksi ketidakmampuan belajar anak- anak.  Alat  yang  diusulkan  dikembangkan  secara
terintegrasi  dan mudah  digunakan  sehingga  sangat  akurat dalam  mengidentifikasi  gangguan  membaca,  menulis  dan matematika.  Menyarankan  cara  belajar  yang  benar  dan paling tepat kepada orang tua dan guru [6].
Persoalan  diagnosis  disleksia  pernah  dilakukan  dengan menerapkan One  Dimensional  Convolutional  Neural Network (1D CNN) berdasarkan sinyal Electrooculogram (OOG). Sinyal EOG melakukan klasifikasik menggunakan CNN  1D  dengan  hasil  perolehan  akurasi  73,6128 kelompok  sehat  dan  2,8155%  merupakan  kelompok menderita disleksia [6].
Pada  penelitian  berikutnya  hasil  pengklasifikasi  dapat membedakan  antara  tiga  kelas  yaitu  disleksia,  sehat  dan gangguan.  Berdasarkan  klasifikasi  item  data  (objek)  dari dataset  yang  diusulkan,  dampak  tinggi  antara  lain:  (1) serangan  kata  dan  strategi  membaca,  (2)  pemrosesan auditori, dan (3) pemrosesan visual. Akurasi rata-rata 96% dalam  tiga  pengklasifikasi.  Sistem  yang  diusulkan  sangat akurat  dibandingkan  dengan  diagnose  secara  tradisional. Teknologi Augmented  Reality (AR)  [3]  untuk  alat pengajaran  dengan  cepat  menjadi  populer  karena perpaduan unik antara dunia nyata dan virtual. Penggunaan AR  untuk  mengajar  anak-anak  khusus  yang  menderita disleksia,  akan  menjadi  cara  yang  bagus  untuk  mengajar dan melatih. Teknologi AR digunakan untuk mengembangkan  aplikasi  yang  komprehensif  secara khusus  didasarkan  pada  aturan  pedagogis  seperti  yang diusulkan oleh International Dyslexic Organization (IDO). Sistem  membuat  satu  set  pelajaran  unik  dalam  bentuk buklet, yang memungkinkan anak untuk menggunakan dan belajar  dalam  kombinasi  dengan  AR  berisi  objek  2D  dan 3D [4].
Berdasarkan penelitian sebelumnya, maka penelitian ini melakukan  analisa  awal  gangguan  disleksia  anak menggunakan  metode  backpropagation.  Tujuannya  untuk mengubah  nilai  bobot  sehingga  melatih  jaringan  saraf memetakan  input  ke  output  dengan  benar.  Teknik  dan metode  fungsi  pelatihan  diharapkan  dapat  menyelesaikan persoalan  gangguan  disleksia.  Dataset  inputan  dipakai untuk  proses  data  latih  dan  data  uji.  Diharapkan  hasil penelitian  dapat  melakukan  deteksi  dini  anak  penderita SLD sehingga dapat memudahkan guru dan psikolog dalam mengenali gangguan disleksia pada anak.

## II. M ETODE

## A. Dataset
Data  untuk  penelitian  ini  terdiri  dari  150  data  pasien yang  menderita  LD.  Data  primer  yang  digunakan  berasal dari pengisian kuisioner yang dilakukan oleh Wali Kelas 1 sampai dengan kelas 5 pada 5 Sekolah Dasar (SD) yang ada di  kota  Pekanbaru.  Data  yang  digunakan  berada  pada rentang usia antara 6 sampai 11 tahun. Dataset dapat dilihat pada TABEL I.
TABEL I T ABLE D ATA S ET
No X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X…  X 40 Kelas 1 8 P N N N N … N N 2 10 P N N N N … N N 3 8 P N N N N … N N 4 11 L N N N N … N N 5 8 P N N N N … N N 6 7 L Y Y Y Y … N N 7 7 P N Y N N … N N 8 11 P Y Y Y Y … Y N 9 10 P N N N N … N
N 10 9 P N N N N … N N … …  …  …  …  … … …
…
… 150 8 P N N N N … N N Keterangan: P  : Perempuan Y  : Yes L  : Laki-laki N  : No

## B. Variable Nilai Input
Variabel input yang digunakan berdasarkan hasil diskusi dan wawancara yang dilakukan dengan Psikolog Poliklinik Tumbuh Kembang Anak (PTKA) pada Rumah Sakit Jiwa (RSJ).  Ada  40  variabel  input  yang  digunakan  termasuk umur,  jenis  kelamin,  dan  38  karakteristik  khusus  gejala gangguan disleksia pada anak. Untuk variabel input dapat dilihat pada TABEL II.
TABEL II T ABEL V ARIABEL I NPUT
X Input Variabel X 1 Umur Umur 6-11 tahun X 2
L/P Jenis kelamin Laki-laki atau Perempuan X 3 Y/N Anak mengalami kesulitan untuk membedakan huruf yang mirip seperti (m dan n, i dan l) X 4 Y/N Anak membaca lancar X 5 Y/N Anak membaca terbata-bata serta trejadi banyak kesalahan X 6
Y/N Anak mahir menghubungkan huruf demi huruf, misalnya (B-A-C-A) dibaca (BACA) X 7 Y/N Anak tahu dengan simbol-simbol dan tanda bacaan X 8 Y/N Anak sulit membedakan antara tanda baca titik dan tanda baca koma X 9 Y/N Saat menulis huruf seperti angka atau angka seperti huruf, kesalahan dan kebingungan sering terjadi. Misalnya (huruf 5 ditulis sebagai angka S) X 10 Y/N Anak dapat menulis tangan dengan tangan tulisan yang rapi X 11 Y/N Sangat sulit membaca hasil tulisan tangan anak X 12 Y/N Anak langsung menulis ketika diminta untuk  menulis X 13 Y/N Anak menulis dengan cara yang salah X 14 Y/N Anak dapat melakukan intruksi menulis tulisan tegak bersambung X 15 Y/N Anak tidak bisa membaca tulisan tegak bersambung X Input Variabel X 16 Y/N Tugas yang diberikan oleh guru, anak dapat menyelesaikannya dengan baik X 17 Y/N Tugas rumah yang diberikan oleh guru, anak tidak menyelesaikannya X 18 Y/N Anak mendapathan hasil/nilai yang bagus X 19 Y/N Pelajaran yang baru dipelajari, anak sering lupa X 20 Y/N Untuk materi yang diberikan, anak dapat mengingat dengan baik dan nilai hasil ujian juga baik X 21 Y/N Anak mengalami kesulitan untuk memahami kalimat yang dibaca X 22 Y/N Anak dapat menyimak dengan baik perjelasan materi pelajaran yang diberikan oleh guru X 23 Y/N Anak suka lupa saat diberikan instruksi X 24 Y/N Ketika guru menerangkan materi pelajaran di kelas, anak tidak memperhatikan X 25 Y/N Anak dapat memahami dengan mudah kalimat yang di dengarnya X... … …. X 40 Y/N Anak selalu tidak membuat tugas di rumah sesuai yang telah diberikan oleh guru

## C. Tahapan Penelitian
Gambar 1 menunjukkan tahapan penyelesian penelitian yang dilakukan.
Mulai
Literature Review dan
Perumusan Masalah
Analisa:
• Data Set dan Varibel Input • Normalisasi data
• Membangun Jaringan Arsitektur Backpropagation
• Tahapan Pelatihan
• Tahapan Pengujian Implementasi dan Pengujian Selesai Kesimpulan Wawancara

## Gambar 1 Urutan langkah penyelesaian penelitian
Langkah  penyelesaian  penelitian  dimulai  dengan membaca  literatur,  termasuk  jurnal,  prosedur,  buku,  dan informasi yang tersedia di internet. Setelah itu, menentukan rumuskan masalah yang akan menjadi tema penelitian.
Tahapan  yang  kedua  adalah  melakukan  wawancara dengan  Psikolog  PTKA  di  RSJ  untuk  mendapat  variabel yang  digunakan  untuk  mendeteksi  awal  penderita  DL. Kemudian melakukan wawancara dan menyebarkan angkat ke  Wali  Kelas  di  SD  untuk  mendapatkan  data  primer.
Selanjutnya,  proses  normalisasi  data,  membangun arsitektur jaringan backpropagation, dan implementasikan pelatihan  dan  pengujian  dengan  dataset  menggunakan Matlab R2021a.

## III. A NALISA
Data input terdiri dari X 1 , X 2 , …, X 40 , sedangkan Kelas sebagai keluaran dapat dilihat pada TABEL III.
TABEL III
K ELAS (OUTPUT) Kelas Keterangan Output (Y 0 ) 1 Disleksia 1 2 Non-Disleksia 0
Langkah  transformasi  data  dengan  variabel  input  X 2 adalah  untuk  jenis  kelamin  dan  variabel  input  X 3 -X 40 adalah  untuk  penentuan  nilai  Yes  atau  No  (Y/N).  Nilai transformasi data berada pada skala 0 atau 1, seperti yang disajikan pada TABEL IV.
TABEL IV T RANSFORMASI D ATA

## A. Normalisasi Data
TABEL V berikut  menunjukkan hasil normalisasi data untuk 150 dataset yang memiliki 40 variabel inputan yang digunakan.
TABEL V
N ORMALISASI D ATA No Variable X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X.
. X 40 Kela s 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 … 00 00 2 0.750 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 … 00 00
3 0.250 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 … 00 00
4
0.750 1 0 0 0 0 0 0 0 0 … 00 00 5 00 0 0 0 0 1 0 0 0 0 … 00 00 6 0.50 1 1 1 1 1 … 1 1 7 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 … 00
00
8 0.50 1 1 1 1 1 … 1 1 9 0.750 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 … 00 00 10
1 1 0
0 0 0 0 0 0
0 … 00 00 … … ... …  … … … … … … 15 0 00 1 1 1 1 1
… 1 1

## B. Analisa Backpropagation
Analisa  metode backpropagation dimulai  dengan membangun  arsitektur  jaringan.  Kemudian  dilanjutkan dengan  tahap  pelatihan  dan  pengujian.  Gambar  2  berikut merupakan tampilan rancangan arsitektur backpropagation .
Lapisan Input Lapisan Tersembunyi Lapisan Output

## Gambar 2 Rancangan arsitektur backpropagation
Tampilan pada Gambar. 2 menjelaskan bahwa: 1. 40 variabel input yaitu X 1 – X 40
2. 40 lapisan tersembunyi yaitu Z 1 – Z 40
3. 1 lapisan output yaitu Y 0
4. Bobot X 1 -X 40 dihubungkan dengan lapisan tersembunyi V 1 , V 2 , …, V 40 5. Bobot  V ij menghubungkan  jaringan  neuron  input  ke-i ke-j pada lapisan tersembunyi 6. V 1 , V 2 , …, V 40 adalah bobot bias 7. Z 1 ,  Z 2 ,  ...,  Z 40 bobot  lapisan  tersembunyi  ke  lapisan keluaran Y 0 adalah W j0
8. Fungsi aktivasi menggunakan sigmoid biner. Selanjutnya  adalah  tahapan  pelatihan  dan  pengujian data.  Tahap  pelatihan  fase  I  menggunakan  propagasi feedforward.  Fase  II  merupakan  tahapan  propagasi  balik, dan fase III tahapan fase perubahan nilai bobot untuk tahap pengujian menggunakan tahap propagasi lanjutan.

## C. Tahap Pelatihan
Pemberian  nilai  bobot  awal  dan  nilai  bobot  bias  awal melalui rentang nilai 0 hingga 1. Lapisan input diberi nilai bobot awal untuk ke lapisan tersembunyi hasil seperti pada TABEL VI.

## TABEL VI
N ILAI B OBOT A WAL L APISAN I NPUT K E L APISAN T ERSEMBUNYI V 1 V 2 V 3 V 4 V 5 V 6 V 7 V 8 V.. V 40 0.1 0.3 0.2 0.4 0.2 0.5 0.3 0.1 … 0.09
Bobot  nilai  awal  lapisan  tersembunyi  hingga  lapisan output seperti pada TABEL VII.
Variabel Keterangan Transformation Data X 2 Laki-laki 1 Perempuan 0 X 3 , …, X 40 Y 1 N
0
TABEL VII
I NISIALISASI W EIGHT DARI L APISAN H IDDEN KE L APISAN O UTPUT W 1 W 2 W 3 W 4 W 5 W 6 W 7 W 8 W.. W 40
0.2 0.3 0.4 0.1 0.5 0.6 0.1 0.2 … 0.2
Tahapan  pelatihan diinisialisasi  nilai  maximum epoch =  1000,  α  =  0.1,  target error 0.001.  Hasil  fase  I  untuk propagasi  feedforward  seperti  terlihat  pada  TABEL  VIII dan TABEL IX.
TABEL VIII
N ILAI O PERASI L APISAN T ERSEMBUNYI Znet 1 Znet 2 Znet 3 Znet 4 Znet 5 … Znet 30 8.285 8.735 8.275 8.8 9.015 … 8.5345 TABEL IX F UNGSI A KTIVASI DI L APISAN T ERSEMBUNYI Z 1 Z 2 Z 3 Z 4 Z 5 … Z 40 0.9997 0.9998 0.9997 0.9998 0.9999 … 0.9998
Hasil proses fase II untuk backpropagation seperti pada tampilan TABEL X dan tampilan TABEL XI.
TABEL X K ORELASI N ILAI B OBOT T 0 ∆W 01 ∆W 02 ∆W 03 … ∆W 040 -0.00019994 -0.00019996 -0.00019994 …  -0.00019996 TABEL XI K ORELASI B IAS T 0 ∆𝒗 𝟏 ∆𝒗 𝟐 ∆𝒗 𝟑 … ∆𝒗 𝟒𝟎 -0.00000387 -0.00000214 -0.00000265 …  -0.00000467
Fase  III  adalah  fase  perubahan  nilai  bobot  V 1 sampai V 40 seperti  pada  tampilan  TABEL  XII,  TABEL  XIII  dan TABEL XIV.
TABEL XII N ILAI B OBOT B ARU DI L APISAN T ERSEMBUNYI No 1 2 3 … 40 V 1 0.09999 905 0. 29999980 0.199999 98 … 0.08999904 V 2 0.29999 905 0.29999980 0.699999 98 … 0.49999992 V 3 0.09999 605 0.09999880 0.199991 98 … 0.29999998 V 4 0.19999 605 0.29999880 0.299991 98 … 0.59999993 … … … … … … V 40 0.08999 605 0.49999980 0.299991 98 … 0.34999995
TABEL XIII
N ILAI B IAS B ARU DI L APISAN T ERSEMBUNYI
V 01 (new) V 02 (new) V 03 (new) … V 040 (new) 0.49999613 0.19999786 0.29999735 … 0.0999533
Nilai  bobot  baru  untuk  lapisan  hidden  hingga  lapisan keluaran dari W 1 -W 40 dapat dilihat pada TABEL XIV.
TABEL XIV B OBOT P ADA L APISAN T ERSEMBUNYI KE L APISAN K ELUARAN W 1 (new) W 2 (new) W 3 (new) … W 40 (new) Y 0 0.19980006 0.299990131 0.399989924
… 0.199990082

## D. Tahap Pengujian
Hasil  operasi  pada  lapisan  tersembunyi  Z_net 1 hingga Z_net 40 terlihat pada tabel XV.
TABEL XV O PERASI P ADA L APISAN T ERSEMBUNYI
Z _ net 1 Z _ net 2 Z _ net 3 … Z _ net 40 12.521281  14.341390  13.758485 … 18.374890
Nilai  aktivasi  lapisan  tersembunyi  memperoleh  nilai Z_net 1 = 12.5212819.
Hasil fungsi aktivasi pada lapisan tersembunyi Z 1 hingga Z 40 terlihat pada tabel XVI.
TABEL XVI F UNGSI AKTIVASI DI L AMPISAN T ERSEMBUNYI Z 1 Z 2 Z 3 … Z 40 0.000003 0.00007 0.000004 … 0.000008
Hasil  Z 1 -Z 40 didapatkan  dari  bobot  awal  lapisan tersembunyi  ke  lapisan  output  (W 1 -W 40 ),  dan  bobot  awal bias ke lapisan output didapatkan W 0 =0,49999.
Fungsi  aktivasi  pada  lapisan  keluaran  Y_net 0 adalah sebagai berikut:
Y _ net 0 = 74.4984
Sehingga,  keluaran  yang  dihasilkan  adalah  sebagai berikut:
Y k = 1 1+𝑒 −𝑌𝑛𝑒𝑡𝑘
Y 0 = 1 1+𝑒 −74.4984 = 0.000000000000442 =
0 Jika; Y K ≥ 0.5, maka nilai Y k = 1
Jika Y K < 0.5, maka nilai Y k = 0
Hasil analisis dapat disimpulkan bahawa nilai keluaran (Y 0 )  adalah  0,  masuk  ke  dalam  keluaran: Kelas  1 yaitu Non-Disleksia.
Selanjutnya, proses pelatihan backpropagation menggunakan  tools  Matlab  R2020a  yang  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3 Pelatihan backpropagation
Pada Gambar 3 terlihat 40 nilai variabel input, 40 lapisan tersembunyi, satu lapisan keluaran, menggunakan sepuluh data latih dan 10 data uji, menggunakan 5000 epoch dalam 3 detik, performansi 0,001, dan gradien 0,01.
Grafik performa yang dihasilkan pada nilai epoch 2269 memberikan  nilai  Mean  Squared  Error  (MSE)  terbaik  di 0.00099977  seperti  yang  ditunjukkan  pada  tampilan Gambar 4.

## Gambar 4 The resulting performance
Nilai epoch 2269 memberikan nilai gradient di 0.0106 dan nilai validasi pelatihan 0 grafik status pelatihan seperti ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5 Training state
Sedangkan  nilai  dari  pelatihan  regresi  R=0.99448 dengan nilai keluaran 0.00099, seperti ditunjukkan Gambar 6.
Gambar 6 Training regression

## E. Hasil Pengujian
Tahapan  pengujian  dilakukan  dengan  membagi  data menjadi data latih dan data uji. Kemudian menentukan nilai akurasi  dari  setiap  pengujian  yang  dilakukan.  Pengujian nilai akurasi menggunakan confusion matrix, seperti yang terlihat pada Gambar 7.
Pengujian  dilakukan  dengan  perbandingan  data  latih dan  data  uji  dari  150  dataset  yang  digunakan.  Akan dilakukan  pengujian  nilai  parameter  untuk  mendapatkan nilai akurasi.
TABEL  XVII  berikut  adalah  pembagian  jumlah  data latih dan data uji.
TABEL XVII P ENGUJIAN D ATA L ATIH DAN D ATA U JI No Pengujian Data Data Latih Data Uji 1 90:10 135 15 2 80:20 120 30 3 70:30 105 45
Hasil  pengujian  dengan  menggunakan  learning  rate 0.01, 0.1, 0.2, dan 0.5, menggunakan lapisan tersembunyi 40 dengan perbandingan data 90:10, 80:20, 70;30 dan nilai akurasi yang dihasilkan dapat dilihat pada TABEL XVIII berikut ini.
TABEL XVIII
P ENGUJIAN D ATA DAN N ILAI A KURASI DENGAN L APISAN T ERSEMBUNYI 40 No 𝜶 Pengujian Data Data Latih Data Uji Nilai Akurasi 1 0.01 90:10 135 15 100% 2 0.01 80:20 120 30 93,3% 3 0.01 70:30 105 45 84,4% 4 0.1 90:10 135 15 93,3% 5 0.1 80:20 120 30 93,3% 6 0.1 70:30 105 45 93,3% 7 0.2 90:10 135 15 93,3% 8 0.2 80:20 120 30 93,3% 9 0.2 70:30 105 45 97,8% 10 0.5 90:10 135 15 100% 11 0.5 80:20 120 30 93,3% 12 0.5 70:30 105 45 88,9%
Hasil  pengujian  dengan  menggunakan  learning  rate 0.01, 0.1, 0.2, dan 0.5, menggunakan lapisan tersembunyi 79 dengan perbandingan data 90:10, 80:20, 70;30 dan nilai akurasi  yang  dihasilkan  dapat  dilihat  pada  TABEL  XIX berikut ini.
TABEL XIX P ENGUJIAN D ATA DAN N ILAI A KURASI DENGAN L APISAN T ERSEMBUNYI 79 No 𝜶 Pengujian Data Data Latih Data Uji Nilai Akurasi 1 0.01 90:10 135 15 80.0% 2 0.01 80:20 120 30 93.3% 3 0.01 70:30 105 45 88.9% 4 0.1 90:10 135 15 93.3% 5 0.1 80:20 120 30 96.7% 6 0.1 70:30 105 45 100% 7 0.2 90:10 135 15 93.3% 8 0.2 80:20 120 30 86.7% 9 0.2 70:30 105 45 95.6% 10 0.5 90:10 135 15 100% 11 0.5 80:20 120 30 90.0% 12 0.5 70:30 105 45 93.3%
Dari hasil pengujian dengan menggunakan learning rate 0.01, 0.1, 0.2, dan 0.5, menggunakan lapisan tersembunyi 40 dan  79  dengan  perbandingan  data  90:10,  80:20,  70;30
dan nilai akurasi yang dihasilkan dapat dilihat pada TABEL XX berikut ini.
TABEL XX K ESIMPULAN P ENGUJIAN D ATA DENGAN N ILAI A KURASI DENGAN L APISAN T ERSEMBUNYI 40 DAN 79 No 𝜶 Lapisan Tersembunyi Nilai Akurasi 70:30 80:20 90:10 1 0.01 40 84.4% 93.3% 100% 2 0.1 40 93.3% 93.3% 93.3% 3 0.2 40 97.8% 93.3% 93.3% 4 0.5 40 88.9% 93.3% 100% 5 0.01 79 88.9% 93.3% 80.0% 6 0.1 79 100% 96.7% 93.3% 7 0.2 79 95.6% 86.7% 93.3% 8 0.5 79 93.3% 90.0% 100%
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa nilai akurasi tertinggi berada pada nilai learning rate 0.5 dan 0.01 di lapisan tersembunyi 40 dan 0.5 dilapisan  tersembunyi  79,  dengan  nilai  akurasi  100%. Sedangkan  untuk  perbandingan  data  latih  dan  data  uji adalah  terbaik  adalah  pada  90:10  dengan  jumlah  data 135:15 dari 150 dataset yang digunakan.

## IV. K ESIMPULAN
Jurnal  ini  melakukan  analisa  dini  terhadap  gangguan disleksia  pada  anak  sekolah  dengan  menerapkan  metode backpropagation. Hasil implementasi menunjukkan bahwa metode backpropagation dapat  digunakan  untuk  analisis awal  gangguan  disleksia  pada  anak  sesuai  dengan  tujuan penelitian. Pengujian parameter dengan nilai learning rate (α)  0.5  dan  0.01,  epoch  maksimum  5000  dengan  target error  0,001  pada  lapisan  tersembunyi  40  dan  79,  dan lapisan  keluaran  1.  Hasil  pengujian  data  menunjukkan bahwa nilai akurasi mencapai 100%. Nilai learning rate (α) juga  dipengaruhi  oleh  perbandingan  jumlah  data  uji  dan data latih yang digunakan.

## R EFERENSI
[ 1] J.  Amrutha  and  A.  S.  Remya  Ajai,  “Performance  analysis  of backpropagation algorithm of artificial neural networks in verilog,”
2018  3rd  IEEE  Int.  Conf.  Recent  Trends  Electron.  Inf.  Commun. Technol. RTEICT 2018 - Proc. , pp. 1547–1550, 2018.
[2] R. Ileri, F. Latifoglu, and E. Demirci, “New Method to Diagnosis of  Dyslexia  Using  1D-CNN,” TIPTEKNO  2020  -  Tip  Teknol. Kongresi - 2020 Med. Technol. Congr. TIPTEKNO 2020 , pp. 5–8, 2020.
[3] Z.  Bhatti,  M.  Bibi,  and  N.  Shabbir,  “Augmented  Reality  based Multimedia Learning for Dyslexic Children,” 2020 3rd Int. Conf. Comput. Math. Eng. Technol. Idea to Innov. Build. Knowl. Econ. iCoMET 2020 , 2020.
[4] J. Jincy and P. S. H. Jose, “Survey on intervention & diagnosis of dyslexia,” Proc. 2021 1st Int. Conf. Adv. Electr. Comput. Commun. Sustain. Technol. ICAECT 2021 , no. February, pp. 1–5, 2021.
[5] J. Dhas and S. Hency Jose, “A Study on Dyslexia Using Machine Learning-Review,” EasyChair Prepr. , 2021.
[6] H.  M.  Al-Barhamtoshy  and  D.  M.  Motaweh,  “Diagnosis  of Dyslexia using computation analysis,” 2017 Int. Conf. Informatics, Heal. Technol. ICIHT 2017 , no. 1, 2017.
[7] A.  Frid  and  L.  M.  Manevitz,  “Design  and  Selection  of  Features under  ERP  for  Correlating  and  Classifying  between  Brain  Areas
and Dyslexia via Machine Learning,” Proc.  Int.  Jt.  Conf.  Neural Networks , 2020.
[8] Meizir  and  B.  Rikumahu,  “Prediction  of  agriculture  and  mining stock  value  listed  in  kompas100  index  using  artificial  neural network  backpropagation,” 2019  7th  Int.  Conf.  Inf.  Commun. Technol. ICoICT 2019 , pp. 1–5, 2019.
[9] J. Kaushal, “Plant Disease Detection Paper,” SSRN Electron. J. , vol. 10, no. 1, 2022.
[10]  M.  Andrijasa et  al. ,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur Dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran Backpropagation,” J. Inform. Mulawarman , vol. 5, no. 1, 2010.
[11]  G. B. Atkar and J. Priyadarshini, Enhancing Readability of Dyslexic Children  by  Machine  Learning  Techniques—A  Survey ,  vol.  556. Springer Singapore, 2019.
[12]  S. C. Dubey, K. S. Mundhe, and A. A. Kadam, “Credit Card Fraud Detection using Artificial Neural Network and BackPropagation,” Proc.  Int.  Conf.  Intell.  Comput.  Control  Syst.  ICICCS  2020 ,  no. Iciccs, pp. 268–273, 2020.
[13]  P.  W.  Samodro,  S.  W.  Sihwi,  and  Winarno,  “Backpropagation implementation to classify dysgraphia in children,” Proceeding  - 2019 Int. Conf. Artif. Intell. Inf. Technol. ICAIIT 2019 , pp. 437–442, 2019.
[14]  R.  Sovia,  M.  Yanto,  and  W.  Nursanty,  “Backpropagation Algorithm  on  Implementation  of  Signature  Recognition,” J. Comput. Scine Inf. Technol. , vol. 7, no. 2, pp. 21–29, 2021.
[15]  V.  Çetin,  H.  H.  Yumrukaya,  and  Ç.  Bakır,  “Detection  of  Lung Cancer  with  Enhanced  Feed  Forward  Backpropagation  Artificial Neural Networks,” pp. 2163–2171, 2023.
[16]  P. Tembhurne, N. Deshpande, A. Moharil, N. Raut, S. Kamdi, and A. Yerlekar, “Learning disability analysis and prediction,” no. 05, pp. 3252–3256, 2022.
[17]  S.  Karn,  S.  Sangole,  A.  Gawde,  and  J.  Joshi,  “Prediction  and classification of vector-borne and communicable diseases through artificial neural networks,” 2019 Int. Conf. Intell. Comput. Control Syst. ICCS 2019 , no. Iciccs, pp. 1011–1015, 2019.
[18]  S.  Tang  and  Y.  Yang,  “Why  neural  networks  apply  to  scientific computing?,” Theor. Appl. Mech. Lett. , vol. 11, no. 3, p. 100242, 2021.
[19]  I.  C.  Afolabi,  S.  I.  Popoola,  and  O.  S.  Bello,  “Modeling  pseudo- second-order  kinetics  of  orange  peel-paracetamol  adsorption process using artificial neural network,” Chemom. Intell. Lab. Syst. , vol. 203, p. 104053, 2020.
[20]  A. Alalousi, R. Razif, M. AbuAlhaj, M. Anbar, and S. Nizam, “A Preliminary  Performance  Evaluation  of  K-means,  KNN  and  EM Unsupervised  Machine  Learning  Methods  for  Network  Flow Classification,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 6, no. 2, p. 778, 2016.
[21]  A.  Panyafong,  N.  Neamsorn,  and  C.  Chaichana,  “Heat  load estimation using Artificial Neural Network,” Energy Reports , vol. 6, pp. 742–747, 2020.
[22]  E. W. Prasetyo, N. Hidetaka, D. A. Prasetya, W. Dirgantara, and H. F. Windi, “Spatial Based Deep Learning Autonomous Wheel Robot Using CNN,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 11, no. 3, p. 167, 2020.
[23]  M. Zandieh, A. Azadeh, B. Hadadi, and M. Saberi, “Application of artificial  neural  networks  for  airline  number  of  passenger estimation in time series state,” Journal of Applied Sciences , vol. 9, no. 6. pp. 1001–1013, 2009.
[24]  I.  B.  K.  Sudiatmika,  F.  Rahman,  Trisno,  and  Suyoto,  “Image forgery  detection  using  error  level  analysis  and  deep  learning,”
Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 17, no. 2, pp. 653–659, 2019.
[25]  M. Žic, V. Subotić, S. Pereverzyev, and I. Fajfar, “Solving CNLS problems  using  Levenberg-Marquardt  algorithm:  A  new  fitting strategy  combining  limits  and  a  symbolic  Jacobian  matrix,” J. Electroanal. Chem. , vol. 866, 2020.
[26]  J. Bilski, B. Kowalczyk, A. Marchlewska, and J. M. Zurada, “Local Levenberg-Marquardt Algorithm for Learning Feedforwad Neural Networks,” J.  Artif.  Intell.  Soft  Comput.  Res. ,  vol.  10,  no.  4,  pp. 299–316, 2020.
[27]  Q. H. Nguyen et al. , “A novel hybrid model based on a feedforward neural network and one step secant algorithm for prediction of load-
bearing capacity of rectangular concrete-filled steel tube columns,” Molecules , vol. 25, no. 15, 2020.
[28]  P.  Parulian et  al. ,  “Analysis  of  Sequential  Order  Incremental Methods  in  Predicting  the  Number  of  Victims  Affected  by Disasters,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019.
[29]  M. Attamimi, R. Mardiyanto, and A. N. Irfansyah, “Inclined image recognition for aerial mapping using deep learning and tree based models,” Telkomnika  (Telecommunication  Comput.  Electron. Control. , vol. 16, no. 6, pp. 3034–3044, 2018.
[30]  N. L. W. S. R Ginantra, M. A. Hanafiah, A. Wanto, R. Winanjaya, and  H.  Okprana,  “Utilization  of  the  Batch  Training  Method  for Predicting  Natural  Disasters  and  Their  Impacts,” IOP  Conf.  Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1071, no. 1, p. 012022, 2021.
[31]  N.  Shah  and  S.  Jain,  “Detection  of  Disease  in  Cotton  Leaf  using Artificial  Neural  Network,” Proc.  -  2019  Amity  Int.  Conf.  Artif. Intell. AICAI 2019 , pp. 473–476, 2019.
[32]  R. Jayaseelan, G. Pandulu, and G. Ashwini, “Neural networks for the  prediction  of  fresh  properties  and  compressive  strength  of flowable concrete,” J. Urban Environ. Eng. , vol. 13, no. 1, pp. 183– 197, 2019.
[33]  T. Afriliansyah and Z. Zulfahmi, “Prediction of Life Expectancy in Aceh  Province  by  District  City  Using  the  Cyclical  Order Algorithm,” Int. J. Inf. Syst. Technol. Akreditasi , vol. 3, no. 36, pp. 268–275, 2020.
[34]  R.  R.  Pratama,  “Analisis  Model  Machine  Learning  Terhadap Pengenalan  Aktifitas  Manusia,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 2, pp. 302–311, 2020.
[35]  M.  Tyrtaiou,  A.  Papaleonidas,  A.  Elenas,  and  L.  Iliadis, Accomplished  Reliability  Level  for  Seismic  Structural  Damage Prediction Using Artificial Neural Networks . Springer International Publishing, 2020.
[36]  S.  A.  W.  Fitra  A.  Bachtiar,  Indra  K.  Syahputra,  “Perbandingan Algoritme Machine Learning Untuk Memprediksi,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 5, pp. 543–548, 2019.
[37]  I. Ferima Talia, I. Fitri Astuti, and P. Studi Ilmu Komputer Fakultas Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi,  “Peramalan  Tingkat Kemiskinan Penduduk Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Metode  Double  Exponential  Smoothing  Zainal  Arifin,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 121– 127, 2019.
[38]  N.  Choiriyati,  Y.  Arkeman,  and  W.  A.  Kusuma,  “Deep  learning model for metagenome fragment classification using spaced k-mers feature extraction,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 8, no. 3, pp. 234–238, 2020.