## PEMODELAN DETEKSI PENYAKIT SIROSIS HATI DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
FAJAR Y. ZEBUA 1 , SRI HASTA MULYANI 2 , MARSELINA ENDAH H. 3
1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Respati Yogyakarta Kampus 1, Jl.Laksda Adisucipto Km. 6.3, Telp. 0274-3151367 Email  : 1 fzebua@csta.acm.org , 2 hastafauzan@yahoo.co.id , 3

## marsel_endah@yahoo.co.id
Abstract  : Liver  (liver)  is  the  largest  organ  in  the  human  body.  In  the  hearts  of  many important processes occur in  human life. Unfortunately, although the liver is essential for life,  the  liver  is  also  susceptible  to  disease.  Cirrhosis  of  the  liver  is  one  type  of  heart disease. Cirrhosis of the liver is a common chronic liver disease, caused by damage to the liver. Our research was made of a disease modeling to simulate using neural networks with backpropagation  method  to  determine  the  causes  and  symptoms  of  liver  cirrhosis. Modeling  is  expected  to  detect  the  disease  early  cirrhosis  of  the  liver  so  it  can  be preventative or further action.
Keywords : liver, cirrhosis of the liver, neural networks, backpropagation.

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan merupakan hal yang sangat penting bagi semua manusia karena tanpa kesehatan yang baik, maka setiap manusia akan sulit dalam melaksanakan aktivitasnya sehari-hari.  Kesehatan adalah keadaan sehat, baik secara  fisik, mental, spritual maupun sosial  yang  memungkinkan  setiap  orang  untuk  hidup  produktif  secara  sosial  dan ekonomis.
Setiap  orang,  dari  setiap  golongan,  selalu  mendambakan  tubuh  yang  sehat. Permasalahan kesehatan adalah hal  yang esensial bagi setiap orang, karena merupakan modal utama dalam beraktivitas sehari-hari, misal bekerja, belajar, dan bermain. Dalam kehidupan manusia, hati adalah salah satu dari bagian terpenting yang menjaga manusia tetap hidup. Hati (liver) merupakan organ terbesar dalam tubuh manusia. Di dalam hati terjadi proses-proses penting bagi kehidupan manusia, yaitu proses penyimpanan energi, pembentukan  protein  dan  asam  empedu,  pengaturan  metabolisme  kolesterol,  dan penetralan  racun/obat  yang  masuk  dalam  tubuh  manusia.  Hati  memiliki  sejumlah tanggung  jawab  penting  seperti  menyaring  darah,  membuat  empedu,  memproses  dan mengikat  lemak  pada  pengangkutnya  (protein)  termasuk  kolesterol,  membuat  protein- protein  penting,  membantu  mengurai  dan  mendaur  ulang  sel-sel  darah  merah,  dan sebagainya.
Sayangnya, meskipun organ hati sangat penting bagi kehidupan, hati juga rentan terhadap penyakit. Pada zaman modern ini, dengan banyaknya makanan dan minuman yang  terkontaminasi,  suntikan,  tato,  tusukan  jarum  yang  terkontaminasi,  alkohol  atau obat  tertentu,  makanan  dan  minuman  yang  memiliki  banyak  zat  pengawet,  dan sebagainya  mengakibatkan  kerusakan  pada  hati.  Karena  hal  ini,  hati  manusia  modern lebih rentan terhadap penyakit.
Walaupun angka pasti prevalensi dan insidens penyakit hati di Indonesia belum diketahui,  tetapi  data WHO  menunjukkan  bahwa  untuk  penyakit  hati  yang disebabkan oleh virus, Indonesia termasuk dalam peringkat endemik yang tinggi.
Sirosis hati merupakan salah satu jenis penyakit hati. Sirosis hati adalah penyakit umum kronis hati, yang disebabkan oleh kerusakan pada organ hati. Sirosis adalah suatu kondisi di mana jaringan hati yang normal digantikan oleh jaringan parut (fibrosis) yang terbentuk melalui proses bertahap; nekrosis sel hati, lalu terjadinya proliferasi jaringan fibrosa, lalu tumbuhnya nodul-nodul, lama kelamaan hepatik lobus dan sirkulasi darah akan  terganggu,  lalu  terjadi  deformasi  organ  hati,  dan  akan  menjadi  pengerasan  dan sirosis.
Menurut  statistik  yang  dilaporkan  ke  WHO  dari  55  negara.  Setiap  tahunnya jumlah  orang  yang  meninggal  karena  sirosis  hati  kira-kira  melebihi  310.000  orang. Kematian  dari  sirosis  hati  menduduki  nomor  5  didunia,  setelah  kanker,  penyakit jantung, penyakit serebrovaskular dan kecelakaan (www.doctorology.net).
Dilatarbelakangi  oleh  penjelasan  di  atas,  tentunya  penyakit  hati  bukan  sesuatu yang  bisa  dianggap  remeh.  Dalam  tulisan  ini  dibuat  suatu  pemodelan  untuk mensimulasikan  penyakit  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  metode backpropagation untuk  penyebab  dan  gejala-gejala  penyakit  hati.  Pemodelan  ini diharapkan mampu mendeteksi penyakit sirosis hati lebih dini sehingga dapat dilakukan pencegahan atau tindakan lebih lanjut.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Paradigma Jaringan Syaraf Tiruan
Paradigma  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  dapat  digunakan  untuk  melakukan komputasi  pengenalan  suatu  objek  yang  memiliki  kemampuan  memorisasi  dan sekaligus  melakukan  generalisasi.  Memorisasi  di  sini  adalah  kemampuan  JST  untuk memanggil  kembali  secara  sempurna  pola  yang  telah  dipelajari.  Generalisasi  di  sini terlihat pada kemampuan sebuah sistem jaringan syaraf tiruan yang telah terlatih untuk menghasilkan output yang dapat diterima ketika ia menemukan sebuah  input yang tidak pernah  ia  dapatkan  selama  proses  pembelajaran (learning  process) . Jaringan  ini biasanya  diimplementasikan  dalam  bentuk  komponen-komponen    elektronik  atau tersimulasi secara software dalam sebuah komputer. Dan untuk memperoleh hasil yang baik,  sistem  jaringan  syaraf  tiruan  memerlukan  sebuah    inter-koneksi  yang  besar  dari sel-sel  komputasi  sederhana  yang  biasa  disebut  dengan
-unit
Di  sinilah  dapat  diketahui  bahwa  paradigma  jaringan  syaraf  tiruan  dapat menyerupai  dua  fungsi  otak  manusia  yaitu  :  a)  pengetahuan  jaringan  syaraf  tiruan diperoleh  melalui  sebuah  proses  pembelajaran  yang  kontinu;  dan  b)  koneksi-koneksi antar  unit-unit  proses  memiliki  bobot  atau  nilai  informasi    yang  digunakan  untuk menyimpan  hasil  pembelajaran  yang  telah  dilakukan  oleh  jaringan  syaraf  tiruan tersebut.
Jaringan  syaraf  tiruan  terdiri  atas  sejumlah  pemroses  yang  sangat  sederhana yang disebut dengan node atau simpul. Simpul ini dianalogikan seperti neuron yang ada di otak manusia. Kumpulan simpul-simpul  yang membentuk suatu konfigurasi tertentu dikenal  sebagai  jaringan  syaraf  tiruan.  Jaringan  syaraf  tiruan  terdiri  atas  lapisan masukan dan keluaran. Tetapi ada juga yang mempunyai lapisan tersembunyi di antara lapisan  masukan  dan  keluaran.  Simpul  yang  ada  pada    lapisan  masukan  disebut  unit masukan.  Pada  unit  masukan  tidak  memproses  suatu  informasi  tetapi  hanya menyebarkan atau menyalurkan ke unit  lain. Sedangkan simpul  yang ada pada lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran menghasilkan keluaran yang berupa suatu bentuk non linear.
Secara  prinsip  jaringan  dibangkitkan  serangkaian  masukan (input) yang dikalikan  dengan  suatu  faktor  penimbang  tertentu  yang    analog  dengan  tegangan sinapsis.  Dan  kemudian  dijumlahkan  semua  masukan  tersebut  untuk  menentukan tingkat  aktivasi  neuron.  Pada  gambar  1  diperlihatkan  kontruksi  dasar  sebuah  neuron tiruan.
Gambar 1. Ilustrasi Neuron Tiruan
Dengan mengambil ide dari jaringan syaraf manusia, komponen-komponen pada JST  terbagi  atas lima bagian  yaitu Neuron Tiruan (Artificial Neuron), Lapisan (layer), masukan (input), keluaran (output) dan bobot (weight).
Aturan  yang  menata neuron-neuron yang  tergabung  dalam  sebuah  jaringan syaraf  tiruan  terintegrasi  dengan  algoritma-algoritma  pembelajaran  yang  digunakan untuk  melatih  jaringan  syaraf  tiruan  tersebut.  Dengan  kata  lain,  macam-macam algoritma dan aturan-aturan (rules) yang digunakan dalam desain jaringan syaraf tiruan dapat digolongkan sebagai struktur arsitektur dari jaringan syaraf tiruan tersebut (Nawi, Ghazali, Mohd S., 2010).

## 2.2. Arsitektur Jaringan Syaraf  Tiruan
Arsitektur  JST  dapat  dibedakan  menjadi  tiga  macam  yaitu  :  a)  Jaringan  syaraf dengan  lapisan  tunggal (single  layer  net) .  Jaringan  ini  hanya  memiliki  satu  lapisan dengan  bobot-bobot  terhubung.  Jaringan  ini  hanya  menerima input kemudian  secara langsung akan mengolahnya menjadi output tanpa harus melalui lapisan tersembunyi; b) Jaringan syaraf dengan banyak lapisan (multi layer net). Jaringan ini memiliki satu atau lebih lapisan yang terletak di antara lapisan input dan lapisan output (memiliki satu atau lebih lapisan tersembunyi). Umumnya, ada lapisan bobot-bobot yang terletak di antara 2 lapisan  yang  bersebelahan.  Jaringan  dengan  banyak  lapisan  ini  dapat  menyelesaikan permasalahan  yang  lebih  sulit  daripada  jaringan  dengan  lapisan  tunggal,  tentu  saja dengan pembelajaran yang lebih rumit; dan c) Jaringan syaraf dengan lapisan kompetitif (competitive  layer). Arsitektur  ini  memiliki  bentuk  berbeda  dari  kedua  arsitektur lainnya, dimana antar neuron saling berhubungan. Jaringan ini sering disebut feedback loop karena unit output ada yang memberikan informasi terhadap unit masukan.

## 2.3. Pembelajaran Jaringan Syaraf  Tiruan
Pada otak manusia, informasi yang dilewatkan dari dari neuron ke neuron yang lainnya berbentuk rangsangan listrik melalui dendrit. Jika rangsangan tersebut diterima oleh suatu neuron, maka neuron tersebut akan membangkitkan output ke semua neuron yang  berhubungan  dengannya  sampai  informasi  tersebut  sampai  ke  tujuannya  yaitu sampai terjadinya suatu reaksi . Jika rangsangan diterima terlalu halus, maka output yang dibangkitkan oleh neuron tersebut tidak akan direspon. Tentu saja sangatlah sulit untuk memahami  bagaimana  otak  manusia  bisa  belajar.  Selama  proses  pembelajaran,  terjadi perubahan  yang  cukup  berarti  pada  bobot-  bobot  yang  menghubungkan  antar neuron .
Apabila ada rangsangan yang sama dengan rangsangan yang telah diterima oleh neuron, maka  neuron  akan  memberikan  reaksi  dengan  cepat.  Namun  apabila  kelak  ada rangsangan  yang  berbeda  dengan  apa  yang  telah  diterima  oleh neuron ,  maka neuron akan segera beradaptasi untuk memberikan reaksi yang sesuai.
Jaringan syaraf akan mencoba untuk mensimulasikan kemampuan otak manusia untuk  belajar.  Jaringan  syaraf  tiruan  juga  tersusun  atas  neuron-neuron  dan  dendrit. Tidak seperti model biologis, jaringan syaraf memiliki struktur yang tidak dapat diubah, dibangun oleh sejumlah neuron, dan memiliki nilai tertentu yang menunjukan seberapa besar koneksi antar neuron (yang dikenal dengan nama bobot). Perubahan yang terjadi selama proses pembelajaran adalah perubahan nilai bobot. Nilai bobot akan bertambah, jika informasi yang diberikan oleh neuron yang bersangkutan tersampaikan, sebaliknya jika informasi tidak disampaikan oleh suatu neuron ke neuron yang lainnya, maka nilai bobot  yang  menghubungkan  keduanya  akan  dikurangi.  Pada  saat  pembelajaran dilakukan  pada  input  yang  berbeda,  maka  nilai  bobot  akan  diubah  secara  dinamis hingga  mencapai  suatu  nilai  yang  seimbang.  Apabila  nilai  ini  telah  tercapai mengindikasikan  bahwa  tiap-tiap input telah  berhubungan  dengan  output  yang diharapkan (Basyaruddin Mohd, 2009).
Pada  dasarnya  ada  dua  metode  pembelajaran,  yaitu  metode  pembelajaran terawasi (supervised  learning) dan  metode  pembelajaran  yang  tidak  terawasi (unsupervised learning). Metode pembelajaran yang digunakan dalam tulisan ini adalah supervised learning .

## 2.4. Algoritma Backpropagation
Algoritma  pelatihan backpropagation atau  ada  yang  menterjemahkannya menjadi propagasi  balik,  pertama kali dirumuskan oleh Werbos dan dipopulerkan oleh Rumelhart dan McClelland untuk dipakai pada JST, dan selanjutnya algoritma ini biasa disingkat dengan BP. Algoritma ini termasuk metoda pelatihan supervised dan didesain untuk operasi pada jaringan feed forward multi lapis (Rios, Daniel, 2011).
Algoritma  ini  juga  banyak  dipakai  pada  beberapa  aplikasi  pengaturan  karena proses  pelatihannya  didasarkan  pada  hubungan  yang  sederhana,  yaitu:  jika  keluaran memberikan  hasil  yang  salah,  maka  bobot (weight) dikoreksi  supaya  nilainya  dapat diperkecil  dan  respon  jaringan  selanjutnya  diharapkan  akan  lebih  mendekati  keadaan dengan  harga  yang  benar. Backpropagation juga  berkemampuan  untuk  memperbaiki bobot- bobot pada lapisan tersembunyinya.
Secara  garis  besar  algoritma  ini  disebut  sebagai  propagasi  balik  dikarenakan ketika  jaringan  diberikan  pola  masukan  sebagai  pola  pelatihan  maka  pola  tersebut menuju ke unit-unit pada lapisan tersembunyi (hidden layer) untuk diteruskan ke unit- unit lapisan keluaran . Kemudian unit-unit lapisan keluaran memberikan tanggapan yang disebut  dengan  keluaran  jaringan.  Saat  keluaran  jaringan  tidak  sama  dengan  keluaran yang  diharapkan  maka  keluaran  akan  menyebar  mundur (backward) pada  lapisan tersembunyi diteruskan ke unit pada lapisan masukan. Oleh karenanya maka mekanisme pelatihan tersebut dinamakan backpropagation atau propagasi balik.

## 2.5. Penyakit Hati
Gangguan  fungsi  hati  seringkali  dihubungkan  dengan  beberapa  penyakit  hati tertentu. Beberapa pendapat membedakan penyakit hati menjadi penyakit hati akut atau kronis.  Dikatakan  akut  apabila  kelainan-kelainan  yang  terjadi  berlangsung  sampai dengan  6  bulan,  sedangkan  penyakit  hati  kronis  berarti  gangguan  yang  terjadi  sudah
berlangsung  lebih  dari  6  bulan.  Ada  satu  bentuk  penyakit  hati  akut  yang  fatal,  yakni kegagalan hati fulminan yang berarti perkembangan mulai dari timbulnya penyakit hati hingga kegagalan hati yang berakibat kematian (fatal) terjadi dalam waktu kurang dari 4 minggu.
Beberapa  penyebab  penyakit  hati  antara  lain    :  a)  Infeksi  virus  hepatitis,  dapat ditularkan melalui selaput mukosa, hubungan seksual atau darah (parenteral); b) Zat-zat toksik,  seperti  alkohol  atau  obat-obat  tertentu;  c)  Genetik  atau  keturunan,  seperti hemokromatosis;  d)  Gangguan  imunologis,  seperti  hepatitis  autoimun,  yang ditimbulkan  karena  adanya  perlawanan  sistem  pertahanan  tubuh  terhadap  jaringan tubuhnya sendiri. Pada hepatitis autoimun, terjadi perlawanan terhadap sel-sel hati yang berakibat timbulnya peradangan kronis; dan e) Kanker, seperti hepatoseluler karsinoma, dapat  disebabkan  oleh  senyawa  karsinogenik  antara  lain  aflatoksin,  polivinil  klorida (bahan pembuat plastik), virus, dan lain-lain. Hepatitis B dan C maupun sirosis hati juga dapat berkembang menjadi kanker hati.
Penyakit hati dibedakan  menjadi berbagai jenis,  beberapa macam  penyakit  hati yang  sering  ditemukan  yaitu  hepatitis,  sirosis  hati,  kanker  hati,  pelemakan  hati, kolestasis dan penyakit kuning, hemokromatosis, dan abses hati.
Istilah  hepatitis  dipakai  untuk  semua  jenis  peradangan  pada  hati.  Penyebabnya dapat  berbagai  macam,  mulai  dari  virus  sampai  dengan  obat-obatan,  termasuk  obat tradisional.  Virus  merupakan  penyebab  dari  hepatitis  akut  dan  kronik.  Virus  hepatitis terdiri dari beberapa jenis : hepatitis A, B, C, D, E, dan F. Hati merupakan bagian utama replikasi  dan  kerusakan  sel.  Semua  virus  hepatitis  menyebabkan  infeksi  akut;  oleh karena itu, virus yang menyebabkan hepatitis A dan E biasanya dapat hilang dari tubuh sekitar  6  bulan dan  tidak  menyebabkan infeksi  persisten.  Sedangkan hepatitis  B,  C,  D dapat menyebabkan infeksi kronik, sirosis, dan meningkatkan resiko kanker hati. Gejala klasik  pada  hepatitis  akut  untuk  beberapa  minggu  seperti  kulit  kuning,  urine  gelap, kelelahan  yang  ekstrim,  mual,  muntah,  sakit  perut,  dan  penurunan  nafsu  makan. Beberapa  pasien  tanpa  gejala  atau  gejalanya  seperti  penyakit  flu.  Pasien  dengan hepatitis  B  atau  C  kronik,  biasanya  mengalami  kelelahan  diantara  keluhan  mereka (www.abclab.co.id).
Penyakit  kuning (jaundice) ditandai  dengan  kulit  dan  mata  yang  kuning  pada penderita  baik  dewasa  maupun  anak-anak.  Sakit  kuning  merupakan  gejala  awal  pada gangguan fungsi  hati, penyumbatan saluran empedu  atau disebabkan obat-obatan  yang mengganggu  fungsi  hati,  atau  disebabkan  obat-obatan  yang  mengganggu  fungsi  hati, atau  pada  saat  adanya  gangguan  metabolisme Bilirubin (substansi  yang  diproduksi pecahan  sel  darah  merah).  Warna  kuning  yang timbul  pada  kulit  dan mata  disebabkan karena  meningkatnya  kadar Bilirubin dalam  tubuh  sehingga  mengganggu  kerja  organ liver.
Hemokromatosis  ialah  penyakit  genetik  yang  menyebabkan  tubuh  menyerap terlalu banyak zat besi dari makanan yang dimakan. Kelebihan zat besi disimpan dalam organ-organ tubuh, terutama hati, jantung dan pankreas.
Istilah  Sirosis  hati    diberikan  oleh  Laence  tahun  1819,  yang  berasal  dari  kata Khirros  yang  berarti  kuning orange (orange  yellow), karena  perubahan  warna  pada nodulnodul yang terbentuk. Pengertian sirosis hati dapat dikatakan sebagai berikut yaitu suatu  keadaan  disorganisassi  yang difuse dari  struktur  hati  yang  normal  akibat  nodul regeneratif yang dikelilingi jaringan mengalami fibrosis (Chen, Michael A., 2011).
Secara  lengkap  Sirosis  hati  adalah  suatu  penyakit  dimana  sirkulasi  mikro, anatomi  pembuluh darah besar dan seluruh sitem arsitektur hati mengalami perubahan
menjadi tidak teratur dan terjadi penambahan jaringan ikat (fibrosis) disekitar parenkim hati yang mengalami regenerasi.
Di negara maju, sirosis hati merupakan penyebab kematian terbesar ketika pada pasien  yang  berusia  45  -  46  tahun  (setelah  penyakit  kardiovaskuler  dan  kanker).  Di seluruh  dunia  sirosis  menempati  urutan  ke  tujuh  penyebab  kematian.  Sekitar  25.000 orang meninggal setiap tahun akibat penyakit ini. Sirosis hati merupakan penyakit hati yang  sering  ditemukan  dalam  ruang  perawatan  Bagian  Penyakit  Dalam.  Perawatan  di Rumah  Sakit  sebagian  besar  kasus  terutama  ditujukan  untuk  mengatasi  berbagai penyakit  yang  ditimbulkan  seperti  perdarahan  saluran  cerna  bagian  atas,  koma peptikum,  hepatorenal  sindrom,  dan  asites,  Spontaneous  bacterial  peritonitis  serta Hepatosellular carsinoma.
Gejala  klinis  dari  sirosis  hati  sangat  bervariasi,  mulai  dari  tanpa  gejala  sampai dengan  gejala  yang  sangat  jelas.  Apabila  diperhatikan,  laporan  di  negara  maju,  maka kasus  Sirosis  hati  yang  datang  berobat  ke  dokter  hanya  kira-kira  30%  dari  seluruh populasi penyakit in, dan lebih kurang 30% lainnya ditemukan secara kebetulan ketika berobat untuk penyakit lain, sisanya ditemukan saat atopsi.
Penderita  sirosis  hati  lebih  banyak  dijumpai  pada  kaum  laki-laki  jika dibandingkan  dengan  kaum  wanita  sekitar  1,6  :  1  dengan  umur  rata-rata  terbanyak antara  golongan  umur  30  -  59  tahun  dengan puncaknya  sekitar  40  -  449  tahun  (www. asiancancer.com).
Penyebab yang paling sering terlihat adalah hepatitis virus; seperti, hepatitis B, C,  dan lain-lain. Juga alcoholic liver/fatty liver, kolestasis , obat, malnutrisi, dan faktor lain yang dapat menyebabkan kerusakan pada liver .

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini meliputi tahapan pokok sebagai  berikut:  a)  Studi  Literatur,  Pada  tahap  ini,  literatur  yang  sesuai  dengan penelitian  dikumpulkan  untuk  menunjang  penelitian  yang  dilakukan.  Literatur  yang digunakan adalah yang berhubungan dengan penyakit sirosis hati dan gejala-gejalanya. Topik-topik literatur tersebut menjadi dasar teori untuk penelitian ini; dan b) Pembuatan Program  Simulasi,  Setelah  dasar  teori  tersedia,  maka  dilakukan  tahap  pembuatan program  simulasi.  Pada  tahap  ini  dilakukan  juga  perancangan  tampilan user  interface . Program  dibuat  menggunakan  bahasa  Visual  C++.  Model  yang  dipilih  untuk perancangan  program  aplikasi  ini  adalah  model Waterfall yang  mempunyai  tahapan rekayasa pemodelan sistem, analisis, desain, pengkodean, pengujian, dan pemeliharaan.

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Model Aplikasi
Program  dirancang  untuk  memprediksi  apakah  seseorang  terkena  sirosis  hait menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation .  Lapisan  masukan (input  layer) terdiri  atas  delapan  buah  node,  yaitu  umur  (X1),  jenis  kelamin  (X2),  AST  (X3),  ALP (X4),  GGT  (X5),  albumin  (X6),  masa  protombrin  (X7)  dan  y-globulin  (X8),  beserta  1 buah node bias. Untuk lapisan keluaran (output layer) hanya terdiri dari satu buah node, yaitu  hasil  prediksi  (Y).  Jumlah  lapisan  tersembunyi (hidden  layer) adalah  6  buah dengan  1  buah  node  bias.  Nilai  yang  digunakan  dalam  penghitungan  akan  bervariasi tergantung  dari  hasil  pengukuran.  Dalam  perancangan backpropagation digunakan 10000 kali iterasi dengan tingkat error yang diharapkan (desired error) diinisialisasikan sebesar 0.001 dan epoch maksimum sebesar 15000.

## Fajar Y. Zebua, Sri Hasta Mulyani, Marselina Endah H
Model Neural Network yang digunakan sebagai berikut:
Gambar 3. Model Neural Network

## 4.2. Flowchart Proses
Flowchart proses dalam sistem yang diusulkan sebagai berikut:
Gambar 4. Flowchart proses dalam sistem
4.2. Rancangan Antar Muka

## Pemodelan Deteksi Penyakit Sirosis Hati
Rancangan antarmuka (interface) yang diusulkan yaitu sebagai berikut :
1. Berikut rancangan layar training :
Gambar 5 . Layar Training Berikut adalah pseudocode untuk layar Training : If ditekan tombol Train Data If file Training tidak ada Tampilkan peringatan Else If data tidak diisi lengkap Tampilkan peringatan Else Baca semua input Baca variabel error dan max_epoch While nilai error < min_error atau jumlah iterasi < max_epoch Begin Mengambil data dari file Training Perhitungan Feedfoward Perhitungan Backfoward Periksa error Koreksi bobot End Tampilkan error Iterasi = iterasi + 1 If iterasi 10000 then Simpan ke file Training End

## 2. Rancangan Layar Recognize
Berikut rancangan layar recognize :
Gambar 6. Layar Recognize
Berikut ini pseudocode untuk layar recognize : If ditekan tombol Recognize Data If file Training tidak ada Tampilkan peringatan Else If data tidak diisi lengkap
Input data-data gejala : Umur AST ALP GGT Albumin Masa Protombrin Y-Globulin Jenis Kelamin Pria Wanita Ya Tidak Hasil Diagnosa Sirosis? Train Data Input data-data gejala : Umur AST ALP GGT Albumin Masa Protombrin Y-Globulin Jenis Kelamin Pria Wanita Hasil Perhitungan Sirosis? Process Data
Tampilkan peringatan
Else
Baca semua input Baca variabel error dan max_epoch While nilai error < min_error atau jumlah iterasi < max_epoch Begin Mengambil data dari file Training Perhitungan Feedfoward Perhitungan Backfoward End Tampilkan error Tampilkan hasil prediksi End If ditekan tombol Training Tampilkan layar Training

## 3. Rancangan Layar Settings
Berikut rancangan layar settings :
Gambar 13. Layar Settings
Berikut adalah pseudocode Layar Settings :
If ditekan tombol Back Simpan max_epoch Simpan desired_error Tampilkan layar Training
Pengujian  terhadap  aplikasi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  data pelatihan  dari  60  pasien  dengan  mengambil  sampel  uji,  misalnya  sebanyak  30  orang saja.  Tabel  hasil  prediksi  setelah  dilakukan training akan  menampilkan  jumlah kesalahan dari 30 data yang diuji.

## 5. KESIMPULAN
Pemodelan  deteksi  penyakit  dengan  menggunakan  JST  memberikan  hasil  yang cukup memuaskan dalam mendeteksi penyakit sirosis hati. Algoritma backpropagation yang  digunakan  merupakan  metode  peramalan  yang  cukup  akurat.  Algoritma backpropagation dapat  melakukan proses prediksi, akan tetapi baik  atau tidaknya nilai error dan  hasil  keluaran  sangat  dipengaruhi  penentuan  parameter  seperti  besarnya learning  rate dan  jumlah neuron pada hidden  layer .  Kendala  yang  bakal  dihadapi adalah  proses training yang  lama,  sehingga  untuk  mensiasatinya  maka  user  perlu menyiapakn hardware dengan spesifikasi yang tinggi.
Untuk  ujicoba  sebaiknya  menggunakan  data  dengan  jumlah  yang  banyak sehingga  meningkatkan  akurasi  prediksi.  Penambahan  fungsi  aktivasi  dan  penetapan variabel-variabel yang dapat menghasilkan keluaran  yang lebih akurat dapat dijadikan tambahan untuk penyempurnaan aplikasi ini.

## Input faktor perhitungan Training ANN
Max. Epoch
Desired Error Rate Back

## DAFTAR PUSTAKA
Baldwin,  Jonathan,  Roberts,  Lucienne  (2006).  Visual  communication  :  from  theory  to practice. Ava Publishing: Sussex.
Basyaruddin Mohd,  Abdul Rahman & Naz Chaibakhsh & Mahiran Basri & Abu Bakar Salleh  &  Raja  Noor  Zaliha  Raja  Abdul  Rahman,  (2009),  Application  of  Artificial Neural  Network  for  Yield  Prediction  of  Lipase-Catalyzed  Synthesis  of  Dioctyl Adipate, Appl Biochem Biotechnol 158:722 735
Chen, Michael A. Coronary Heart Disease. http://www.nlm.nih.gov/medlineplus/ency/article/007115.htm  Akses  terakhir  Juli 2011.
Deitel,  P.J.,  Deitel,  H.M.,  Quirk,  D.T.  (2008).  Visual  C++  2008  how  to  Program., Second Edition. Pearson Education.
Fausett, Laurance. (1994). Fundamentals of Neural Network, Architectures, Algorithims and Applications. Prentire Hall : Englewood Cliffs, New Jersey.
McConnell,  Steve  (2006).  Software  Estimation,  Demystifying  the  Black  Art. MicrosoftPress.
Nawi,  Ghazali,  Mohd  S.  (2010)  The  Development  of  Improved  Back-propagation Neural Networks Algorithm for Predicting Patients with Heart Disease.
Pressman,  Roger  S.,
Edition. McGraw-Hill International: Singapore. Rios, Daniel. Artificial Neural Networks.
http://www.learnartificialneuralnetworks.com/backpropagation.html. Akses terakhir Juli 2011.
Shneiderman,  Ben, Plaisant,  Catherine  (2010).  Designing  the  user  interface:  Strategies for effective human-computer interaction.