BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.229 | Hal 191 − 196 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Algoritma Backpropagation Metode Levenberg Marquardt Dalam Memprediksi Penyakit Stroke
Solikhun * , Nanda Amalya
Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* Solikhun@amiktunasbangsa.co.id, 2 Nandaamalya2323@gmail.com Email Penulis Korespondensi: Solikhun@amiktunasbangsa.co.id
Abstrak− Di Asia Tenggara, stroke merupakan penyebab kecacatan nomor tiga dan penyakit dengan risiko kematian tertinggi kedua. Stroke  terjadi  apabila  pembuluh darah  pada  otak  tersumbat  atau  pecah,  sehingga  mencegah  beberapa  sel  atau  jaringan  otak  untuk menerima oksigen yang mereka butuhkan dari suplai darah. Penelitian ini berfokus pada prediksi penyakit stroke dengan menggunakan algoritma Levenberg Marquardt. Data prediksi penyakit stroke diambil dari website Kaggle yang terdiri dari 5110 record. Atribut yang digunakan untuk memprediksi penyakit stroke terdiri dari 10 atribut yaitu jenis kelamin, umur, hipertensi pasien, penyakit jantung , status menikah, jenis pekerjaan, tipe tempat tinggal, kadar glukosa rata-rata, berat badan, dan status merokok. Hasil dari penelitian ini adalah prediksi penyakit stroke dengan pelatihan dan pengujian MSE = 0,0550 pada Epoch = 10000 dengan arsitektur 10-10-1.
Kata Kunci: Neural Network; Backpropagation; Levenberg-Marquardt; Prediksi Stroke
Abstract− In Southeast Asia, stroke is the third leading cause of disability and the disease with the second highest risk of death. A stroke occurs when a blood vessel in the brain is blocked or bursts, preventing some cells or brain tissue from receiving the oxygen they need from the blood supply. This study focuses on predicting stroke using the Levenberg Marquardt algorithm. Stroke prediction data is taken from the Kaggle website which consists of 5110 records. The attributes used to predict stroke consist of 10 a ttributes, namely gender, age, patient hypertension, heart disease, marital status, type of work, type of residence, average glucose lev el, body weight, and smoking status. The results of this study are the prediction of stroke by training and testing MSE  = 0.0550 at Epoch = 10000 with 10-10-1 architecture.
Keywords : Backpropagation; Levenberg-Marquardt; Stroke; Prediction; Neural Network

## 1. PENDAHULUAN
World  Health  Organization (WHO)  mendefinisikan  stroke  sebagai  suatu  kondisi  dimana  ditemukan  defisit  neurologis fokal  dan  global  dengan  tanda  klinis  yang  dapat  memburuk  dan  berlangsung  selama  kurang  lebih  24  jam  serta menyebabkan kematian. Menurut statistik prevalensi stroke yang disediakan oleh Organisasi Stroke Dunia, sekitar 13,7 juta kasus stroke baru dan 5,5 juta kematian terkait stroke terjadi setiap tahunnya [1]. Berbagai belahan dunia memiliki tingkat stroke yang berbeda: di Amerika Serikat, penyakit ini menyerang sekitar 7 juta (3,0 persen), sementara di Cina, penyakit ini menyerang antara 1,8% dan 9,4% populasi di daerah perkotaan. Riset Kesehatan Dasar 2018 menemukan bahwa  prevalensi  stroke  di  Indonesia  meningkat  7%  menjadi  10,9%  dibandingkan  tahun  2013.  stroke.  Menurut Kementerian  Kesehatan  RI  (2018),  daerah  perkotaan  memiliki  prevalensi  stroke  sebesar  63,9%,  sedangkan  daerah pedesaan memiliki prevalensi stroke sebesar 36,1% [2].
Penting dilakukan deteksi sejak dini penyakit stroke. Oleh karena itu, diharapkan para penderita penyakit stroke di  masa  yang  akan  mendatang  semakin  berkurang.  Pada  tahun  1940,  Jaringan  saraf  tiruan  (artificial  neural  network) pertama kali dimuncullkan. Perancangan pertama implementasi matematis dilakukan oleh ahli saraf Warren McCulloch dan ahli matematika Walter Pits, dari neuron buatan yang berkolaborasi antara institusi ilmu saraf dan proses matematika [3].  Beberapa  tahun  terakhir  ini,  artificial  neural  network  sudah  direkomendasikan  sebagai  alat  alternatif  sebagai klasifikasi.  Artificial  neural  network  bisa  dipakai  sebagai  pengenalan  pola-pola,  mengetahui  suatu  data  serta melaksanakan suatu peramalan atau prediksi. Dalam penelitian kali ini, artificial neural network (jaringan saraf tiruan) difungsikan untuk merancang dan menganalisis sistem pendeteksian pada penyakit Stroke [4].
Artificial Intelligence (AI) merupakan istilah umum yang menyarankan penggunaan komputer untuk membentuk perilaku cerdas dengan campur tangan manusia. Ada banyak metode dalam AI, salah satunya adalah  Artificial Neural Network Backpropagation  [5][6]. Teknik pemrosesan informasi  yang disebut  Jaringan Saraf Tiruan (JST) dimodelkan setelah sistem jaringan saraf biologis seperti proses informasi pada saraf otak manusia. Neuron, atau elemen komputasi non-linear  fundamental,  digunakan  dalam  pendekatan  ini.  Jaringan  saraf  tiruan,  seperti  neuron  pada  manusia,  adalah sistem yang bersifat “fault tolerant” dalam 2 hal yaitu: Pertama, mereka mampu membedakan antara sinyal masukan yang sedikit berbeda dari yang diterima sebelumnya. Kedua, meskipun neuron tidak dapat berfungsi dengan baik, ia tetap dapat berfungsi [7]. Lapisan input (input layer), lapisan tersembunyi (hidden layer), dan lapisan output (output layer) adalah tiga lapisan yang membentuk Jaringan Syaraf Tiruan (JST) [8][9]. Model Struktur neuron Jaringan saraf tiruan:
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.229 | Hal 191 − 196 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sumber Data
Menyediakan serta mengumpulkan data adalah hal pertama yang dilakukan untuk mendesain model jaringan syaraf tiruan [10]. Data penelitian didapat  dari  https://www.kaggle.com/.  Data terdiri dari 5110 data, Sebanyak 249 pasien terkena stroke  serta  4861  pasien  tidak  terkena  stroke.  Sebanyak  sepuluh  faktor  digunakan  sebagai  prediksi  stroke.  Sepuluh variabel  tersebut  meliputi  :  Jenis  kelamin  pasien;  Umur  pasien;  Hipertensi  pasien;  Penyakit  jantung  pasien;  Status menikah pasien; Jenis kerja pasien; Tipe tempat tinggal pasien; Kadar glukosa rata-rata pasien; Berat badan pasien; Status merokok pasien.
Tabel 1. Data Mentah Stroke
Data Mentah ini akan ditranformasikan, dengan keterangan :
1. Jenis Kelamin sebagai input (X1) :
a) Pria = 1
b) Wanita = 0
2. Umur sebagai input (X2)
:
a) Balita : 0 - 5 = 0.1
b) Kanak-Kanak : 6 - 11 = 0.2
c) Remaja I : 12 - 16 = 0.3
d) Remaja II : 17 - 25 = 0.4
e) Dewasa I : 26 - 35 = 0.5
f) Dewasa II : 36 - 45 = 0.6
g) Lansia I : 46 - 55 = 0.7
h) Lansia II : 56 - 65 = 0.8
i) Manula : > 65 = 0.9
3. Hipertensi sebagai input (X3) :
a) Tidak Normal = 1
b) Normal = 0
4. Penyakit Jantung sebagai input (X4) :
a) Ya = 1
b) Tidak = 0
5. Pernah Menikah sebagai input (X5) :
No X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 Y1 1 Laki-Laki 67 0 1 Ya Pribadi Perkotaan 228.69  36.6 Sebelumnya Merokok 1 2 Perempuan 61 0 0 Ya Wiraswasta Pedesaan 202.21  N/A Tidak Pernah Merokok 1 3 Laki-Laki 80 0 1 Ya Pribadi Pedesaan 105.92  32.5 Tidak Pernah Merokok 1 4 Perempuan 49 0 0 Ya Pribadi Perkotaan 171.23  34.4 Merokok 1 5 Perempuan 79 1 0 Ya Wiraswasta Pedesaan 174.12 24 Tidak Pernah Merokok 1 6 Laki-Laki 81 0 0 Ya Pribadi Perkotaan 186.21 29 Sebelumnya Merokok 1 7 Laki-Laki 74 1 1 Ya Pribadi Pedesaan 70.09 27.4 Tidak Pernah Merokok 1 8 Perempuan 69 0 0 Tida k Pribadi Perkotaan 94.39 22.8 Tidak Pernah Merokok 1 9 Perempuan 59 0 0 Ya Pribadi Pedesaan 76.15 N/A Tidak Diketahui 1 10 Perempuan 78 0 0 Ya Pribadi Perkotaan 58.57 24.2 Tidak Diketahui 1 … … … … … … … … … … … … 5110 Perempuan 44 0 0 Ya Pekerjaan Pemerintah Perkotaan 85.28 26. 2 Tidak Diketahui 0
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.229 | Hal 191 − 196 https://hostjournals.com/bulletincsr
a) Ya = 1
b) Tidak = 0
6. Jenis Pekerjaan sebagai input (X6) :
a) Pribadi = 0.1
b) Wiraswasta = 0.2
c) Pekerjaan Pemerintah = 0.3
d) Tidak Pernah Bekerja = 0.4
e) Anak-Anak = 0.5
7. Tipe Tempat Tinggal sebagai input (X7) :
a) Perkotaan = 1
b) Pedesaan = 0
8. Kadar Glukosa Rata-Rata sebagai input (X8) : Normal nya > 140 mg/dl
a) Tidak Normal = 1
b) Normal = 0
9. Berat Badan sebagai input (X9) :
a)  20 kg = 0.1
b) 21 kg – 30 kg = 0.2
c) 31 kg – 40 kg = 0.3
d) 41 kg – 50 kg = 0.4
e) 51 kg – 60 kg = 0.5
f) 61 kg – 70 kg = 0.6
g) 71 kg – 80 kg = 0.7
h) > 80 kg = 0.8
i) Tidak Diketahui = 0.9
10. Status Merokok sebagai input (X10) :
a) Merokok = 0.1
b) Sebelumnya Merokok = 0.2
c) Tidak Pernah Merokok = 0.3
d) Tidak Diketahui = 0.4
11. Stroke sebagai output (Y1) :
a) Ya = 1
b) Tidak = 0

## 2.2 Algoritma Backpropagation
Algoritma  Backpropagation  merupakan  algoritma  yang  mengubah  nilai  bobot  dalam  arah  mundur (backward)  dengan memanfaatkan  error  output.  Tahap  propagasi  maju  (forward  propogation)  harus  diselesaikan  terlebih  dahulu  untuk menghasilkan error ini. Algoritma Backpropagation termasuk kedalam salah satu metode terbaik untuk menangani suatu masalah pengenalan pola kompleks dengan layar jamak [11] [12].

## 2.3 Levenberg-Marquardt
Levenberg-Marquardt merupakan metode optimasi non-linier yang digunakan pada saat koreksi error backpropagation guna  menemukan  bobot  yang  disesuaikan,  Levenberg-Marquardt  menggunakan  prinisip  pencarian  nilai  minimum berdasarkan jumlah kuadrat terendah [13][14].

## 2.4 Kerangka Kerja Penelitian
Setelah  semua  data  terkumpul  lalu  diolah  guna  menghasilkan  informasi  yang  dapat  digunakan  untuk  memecahkan masalah tentang prediksi penyakit stroke tersebut. Ini memungkinkan pengumpulan data dan identifikasi penyakit stroke. Hasil  penelitian  dapat  digunakan  untuk  menarik  kesimpulan  berdasarkan  bagaimana  data  diolah. Pemecahan  masalah yang telah dirumuskan di awal akan disajikan dalam sebuah kesimpulan.

## 2.5 Perancangan Arsitektur
Ada tiga lapisan dalam pemodelan algoritma Backpropagation yang akan dibangun: lapisan masukan (input layer), lapisan tersembunyi (hidden layer), dan lapisan keluaran (output layer) [15]. Mengubah tingkat pembelajaran lapisan tersembunyi neuron (neuron hidden layer) digunakan untuk menemukan kombinasi model terbaik untuk membangun model simulasi dan prediksi stroke.[16]. Berikut ini adalah salah satu contoh arsitektur yang akan digunakan untuk melakukan pelatihan, yang terdiri dari 1 blok input layer, 1 blok hidden layer, dan 1 blok output layer. Berikut contoh arsitektur model 10-5-1.
Gambar 3 . Perancangan Arsitektur

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Masukan (Input) dan Keluaran (Output)
Penyakit  Stroke  selanjutnya  akan  diolah  Jaringan  Saraf  Tiruan  model  backpropogation.  Agar  jaringan  saraf  dapat memahami data stroke yang digunakan sebagai input untuk prediksi stroke dan pengenalan pola, data stroke perlu diubah menjadi nilai numerik antara 0 dan 1. Fungsi aktivasi jaringan saraf tiruan adalah binary/logsig sigmoid yang membentang dari 0 hingga 1. Kategori untuk setiap variabel menentukan nilai yang digunakan, membuat definisi lebih mudah diingat.

## 3.2 Penetapan Masukan (Input)
Variabel prediksi Stroke terdiri dari data Stroke dengan mengambil data dari https://www.kaggle.com/. Adapun variabel masukan Jaringan Saraf Tiruan tentang Stroke terdiri dari :
X1 = Jenis kelamin X2 = Umur X3 = Hipertensi X4 = Penyakit Jantung X5 = Pernah Menikah X6 = Jenis Pekerjaan X7 = Tipe Tempat Tinggal X8 = Kadar Glukosa Rata-Rata X9 = Berat badan X10 = Status Merokok

## 3.3 Penetapan Keluaran (Output)
Penetapan  Output  adalah  data  Stroke.  Data  tersebut  akan  ditransformasikan  terlebih  dahulu  agar  Output  yang  didapat semakin akurat. Adapun variabel keluaran JST tentang Stroke terdiri dari :
Y1 = Stroke
Hasil yang ingin dicapai pada proses ini adalah terprediksinya suatu nilai sebagai penentuan untuk pola arsitektur yang terbaik  dari  beberapa rangkaian penentuan pola yang dikerjakan. Penetapan pola terbaik  untuk  prediksi  Stroke adalah dengan  memilih  tingkat  error  minimum  dari  target  Stroke.  Semakin  kecil  error  minimum  suatu  target,  maka  semakin bagus. 0,000 - 0,001 merupakan nilai kesalahan/error minimum yang terbaik [8].
BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.229 | Hal 191 − 196 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 3.4 Pengolahan Data
Mentransformasikan data stroke merupakan cara pengolahan data yang akan dilakukan. Mentransformasi data mentah pada tabel 1 menjadi data yang dapat dikenali oleh jaringan saraf.
Tabel 2. Data Stroke Setelah Ditransformasi
No X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 Y1 1 1 0.9 0 1 1 0.1 1 1 0.3 0.2 1 2 0 0.8 0 0 1 0.2 0 1 0.9 0.3 1 3 1 0.9 0 1 1 0.1 0 0 0.3 0.3 1 4 0 0.7 0 0 1 0.1 1 1 0.3 0.1 1 5 0 0.9 1 0 1 0.2 0 1 0.2 0.3 1 6 1 0.9 0 0 1 0.1 1 1 0.2 0.2 1 7 1 0.9 1 1 1 0.1 0 0 0.2 0.3 1 8 0 0.9 0 0 0 0.1 1 0 0.2 0.3 1 9 0 0.8 0 0 1 0.1 0 0 0.9 0.4 1 10 0 0.9 0 0 1 0.1 1 0 0.2 0.4 1 … … … … … … … … … … … … 5110 0 0.6 0 0 1 0.3 1 0 0.2 0.4 0

## 3.5 Training Dan Testing
Terdapat  10  pola  Arsitektur  yang  digunakan  untuk  training  dan  testing  pada  prediksi  penyakit  stroke  dengan menggunakan algoritma backpropagatin metode Levenberg Marquardt, 10 pola arsitektur tersebut yaitu : 10-1-1, 10-2-1, 10-3-1, 10-4-1, 10-5-1, 10-6-1, 10-7-1, 10-8-1, 10-9-1, dan arsitektur 10-10-1.

## Tabel 3. TRAINING dan TESTING
No  Arsitektur  Epoch  Performance Testing  Performance Training 1 10-1-1 5084 0.0730 0.0730 2 10-2-1 4691 0.0682 0.0682 3 10-31 7874 0.0702 0.0702 4 10-4-1 2607 0.0678 0.0678 5 10-5-1 10000 0.0630 0.0630 6 10-6-1 10000 0.0622 0.0622 7 10-7-1 9033 0.0602 0.0602 8 10-8-1 10000 0.0587 0.0587 9 10-9-1 10000 0.0553 0.0553 10 10-10-1 10000 0.0550 0.0550

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijelaskan, dapat disimpulkan bahwa dalam  memprediksi penyakit stroke menggunakan algoritma backpropagation metode Levenberg Marquardt dapat dilakukan dengan metode tersebut dengan MSE = 0,0550 pada Epoch = 10000 dengan arsitektur 10-10-1 [17].

## REFERENCES
[1] “American Heart Association , 2014;,” no. 2010, pp. 1–8, 2015.
[2] “Gambaran Kemampuan Komunikasi Verbal Pada Pasien Stroke Di Rumah Sakit Umum Daerah Buleleng Bali Tahun  2021 - Repository Politeknik Kesehatan Denpasar.” http://repository.poltekkes-denpasar.ac.id/7167/ (accessed Dec. 19, 2011).
[3] J.  Matematika,  F.  Mipa,  and  U.  Pattimura,  “Terhadap  Peramalan  Nilai  Tukar  Mata  Uang  Rupiah  Dan  Dolar  Analysis  of Backpropagation Artificial Neural Network to forecast Rupiah and Dollar,” vol. 8, no. 2, pp. 27–32, 2014.
[4] U. Memprediksi and P. Diabetes, “Penerapan Algoritma Bayesian Regularization Backpropagation Untuk Memprediksi Penyakit Diabetes,” J. MIPA, vol. 39, no. 2, pp. 150–158, 2017.
[5] M.  Haring,  E.  I.  Grotli,  S.  Riemer-Sorensen,  K.  Seel,  and  K.  G.  Hanssen,  “A  Levenberg-Marquardt  Algorithm  for  Sparse Identification  of  Dynamical  Systems,”  IEEE  Trans.  Neural  Networks  Learn.  Syst.,  vol.  PP,  pp.  1–14,  2022,  doi: 10.1109/TNNLS.2022.3157963.
[6] I. Zuhrufillah, F. Anggraini, and R. Dewantara, “Peramalan Jumlah Kasus Baru HIV Menurut Provinsi Menggunakan Machine Learning  dengan  Teknik  Levenberg-Marquardt,”  J.  Comput.  Syst.  Informatics,  vol.  3,  no.  4,  p.  212−221,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v3i4.2172.
[7] A. P. Windarto, “Implementation of Data Mining on Rice Imports by Major Country of Origin Using Algorithm Using K-Means Clustering Method,” vol. 1, no. 2, 2017, doi: 10.29099/ijair.v1i2.17.
[8] A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “Model Arsitektur Neural Network Dengan Backpropogation Pada Prediksi Total Laba,” Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 05, no. 02, pp. 147–158, 2018.
[9] 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.
[10]  J. I. Komputer, F. Matematika, D. A. N. Ilmu, and P. Alam, “Untuk Memprediksi Luas Area Serangan,” 2016.
[11]  D. H. Tanjung, “Jaringan Saraf Tiruan dengan Backpropagation untuk Memprediksi Penyakit Asma,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 2, no. 1, pp. 28–38, Apr. 2014, doi: 10.24076/Citec.2014v2i1.35.
[12]  A. P. Windarto, S. Solikhun, H. Handrizal, and M. Fauzan, “Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Sukuk Negara Ritel Berdasarkan Kelompok Profesi Dengan Backpropogation Dalam Mendorong Laju Pertumbuhan Ekonomi,”  Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 4, no. 2, p. 184, 2017, doi: 10.20527/klik.v4i2.90.
[13]  O.  Algoritma  Pelatihan,  O.  Algoritma  Pelatihan  Levenberg-Marquardt  Berdasarkan  Variasi  Nilai,  H.  Mustafidah,  A.  Yanri Rahmadhani, and J. Raya Dukuhwaluh Purwokerto, “Optimasi Algoritma Pelatihan  Levenberg–Marquardt Berdasarkan  Variasi Nilai Learning-Rate dan Jumlah Neuron  dalam Lapisan Tersembunyi,” JUITA  J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 55–62, May 2019, doi: 10.30595/JUITA.V7I1.4396.
[14]  A.  Dayumi,  C.  Yuti,  and  S.  Anwar,  “Pemodelan  Prediksi  Hasil  Pilkada  Dengan  Mengunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Back Propagation,” vol. I, no. 2, pp. 3–6, 2018.
[15]  E. P. Cynthia and E. Ismanto, “Memprediksi Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau,” vol. 2, no. 2, pp. 196–209, 2017.
[16]  Lisye and S. Y. Bara’langi, “Analisa Perbandingan Algoritma Pelatihan Propagasi Balik dan Algoritma Pelatihan Levenberg- Marquardt (Studi Kasus : Prediksi Cuaca Kota Makassar),” J. Temat., vol. 5, no. 1, pp. 33–46, 2017.
[17]  Solikhun,  M.  Wahyudi,  M.  Safii,  and  M.  Zarlis,  “Backpropagation  Network  Optimization  Using  One  Step  Secant  (OSS) Algorithm,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 769, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/769/1/012037.