Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Optimasi Fungsi Pembelajaran Backpropagation dalam Mengklasifikasikan Pasien Kanker Paru Pasca Operasi
Fera Damayanti 1 , Rismayanti 2
1,2) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan Jl. HM. Joni No.70 C Medan Email: 1 feradamayantii@gmail.com , 2 rismastth@gmail.com

## ABSTRAK
Backpropagation merupakan bagian dari Jaringan Syaraf Tiruan (JST) yang berlapis banyak.  Dalam  penelitian  sebelumnya  tentang  Penerapan  JST  Metode Backpropagation  Dalam  Mengklasifikasikan  Pasien  Pasca  Operasi  Kanker  Paru hasil  klasifikasi  didapat  berdasarkan  bentuk  arsitektur  terbaik,  laju  pembelajaran (learning  rate)  dan  hanya  menggunakan  satu  fungsi  backpropagation  yaitu Levenberg-Marquart  (trainlm).  Backpropagation  memiliki  bermacam-macam  fungsi pembelajaran  untuk  bobot-botot  yang  terdapat  di  Matlab  yaitu  Gradient  Descent dengan  Momentum  (traingdm),  Gradient  Descent  dengan  Adaptive  Learning  Rate (traingda),  Resilent  Backpropagation(traingrp)  dan  lain  sebagainya.  Yang  mana fungsi-fungsi  tersebut  memiliki  hasil  yang  berbeda-beda  dalam  melakukan pembelajaran.  Untuk  mengetahui  fungsi  mana  yang  terbaik  dalam  melakukan klasifikasi maka perlu dilakukan analisis pada masing-masing fungsi pembelajaran. Dalam proses pembelajaran Berdasarkan pelatihan dan pengujian dengan merubah arsitektur  hidden  layer  yaitu  2,  7,  14,  32,  dan  70  pada  masing-masing  fungsi pembelajaran.  Fungsi  pembelajaran  yang  memiliki  epoch  terkecil  adalah  TRAINLM dengan  hidden  layer  70  menghasilkan  11  epoch  dan  MSE  0,00955.  Sedangkan  fungsi pembelajaran yang menghasilkan MSE terkecil adalah TRAINOSS dengan hidden layer 7 sebesar 0,0071 dan 6278 epoch. Hasil pengujian pada 10 data uji didapat hasil keakuratan sebesar 70%  backpropagation dalam mengenali target.
Kata kunci: Backpropagation, Klasifikasi, Fungsi Pembelajaran, Matlab

## ABSTRACT
Backpropagation  is  part  of  a  multi-layered  Artificial  Neural  Network  (ANN).  In previous  research  on  the  application  of  the  backpropagation  method  of  ANN  in classifying patients after lung cancer surgery, the classification results were obtained based on the best architectural form, learning rate (learning rate) and only using one backpropagation  function,  namely  Levenberg-Marquart  (trainlm).  Backpropagation has various learning functions for the weights contained in Matlab, namely Gradient Descent  with  Momentum  (trainingdm),  Gradient  Descent  with  Adaptive  Learning Rate  (trainda),  Resilent  Backpropagation  (trainingrp)  and  so  on.  Which  of  these functions have different results in carrying out learning. To find out which function is the  best  in  classifying,  it  is  necessary  to  analyze  each  learning  function.  In  the learning  process  Based  on  training  and  testing  by  changing  the  hidden  layer architecture,  namely  2,  7,  14,  32,  and  70  for  each  learning  function.  The  learning function  which  has  the  smallest  epoch  is  TRAINLM  with  a  hidden  layer  of  70 producing 11 epochs and MSE of 0.00955. While the learning function that produces the smallest MSE is TRAINOSS with hidden layer 7 of 0.0071 and 6278 epochs. The test  results  on  10  test  data  obtained  an  accuracy  of  70%  backpropagation  in recognizing targets.
Keywords: Backpropagation, Classification, Learning Functions, Matlab
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Pendahuluan
Backpropagation  merupakan  bagian  dari  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  berlapis banyak. Jaringan Syaraf Tiruan sendiri merupakan model matematis atau model komputasi yang terinspirasi oleh struktur dan atau aspek fungsional jaringan saraf biologis Jaringan saraf modern adalah alat pemodelan data statistik non-linier (Sutojo et al., 2011). Jaringan Syaraf Tiruan dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu pengenalan pola atau klasifikasi karena proses pembelajaran (Lestari, 2017) .
Sedangkan  Backpropagation  merupakan  bagian  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan multi layer network yang dikembangkan dari aturan perceptron dan menggunakan metode supervised learning (Guntoro et al., 2019). Metode ini juga merupakan salah satu arsitektur Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  memiliki  proses  pembelajaran  maju  dan  koreksi  kesalahan secara  mundur.  Model  jaringan  ini  banyak  digunakan  baik  itu  untuk  proses  pengenalan, prediksi  dan  peramalan  dengan  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik.  Backpropagation merupakan  metode  yang  sangat  baik  dalam  menangani  masaah  pengenalan  pola-pola kompleks  (Aulia,  2018) . Backpropagation  melatih  jaringan  untuk  mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk mengenali pola masukkan yang serupa dengan  pola  yang  dipakai  selama  pelatihan  (Ismanto  &  Cynthia,  2017).  dalam  proses pembelajaran yang  dilakukan  Backpropagation  fungsi pembelajaran  merupakan hal  yang penting  dalam  menemukan  hasil  yang  optimal.  Dalam  penelitian  sebelumnya  tentang Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Metode  Backpropagation  Dalam  Mengklasifikasikan Pasien Pasca Operasi Kanker Paru hasil klasifikasi didapat berdasarkan bentuk arsitektur terbaik,  laju  pembelajaran  ( learning  rate )  dan  hanya  menggunakan  satu  fungsi Backpropagation yaitu Levenberg-Marquart (trainlm) (Damayanti, 2017).
Backpropagation memiliki bermacam-macam fungsi pembelajaran untuk bobot-botot yang terdapat di Matlab yaitu Gradient Descent dengan Momentum (traingdm), Gradient Descent dengan Adaptive Learning Rate (traingda), Resilent Backpropagation(traingrp) dan lain sebagainya. Yang mana fungsi-fungsi tersebut memiliki hasil yang berbeda-beda dalam melakukan pembelajaran (Fagustina et al., 2014).  Sedangkan klasifikasi adalah teknik yang berujuan  untuk  mengelompokkan  data  berdasarkan  persamaan  karakteristik  sehingga menghasilkan informasi yang bermanfaat (Urva, 2016).
Penelitian  ini  dibangun  menggunakan  Matlab.  Matlab  (Matrix  Laboratory)  adalah program  untuk  pemeriksaan  dan  perhitungan    matematis  dan  merupakan  bahasa pemograman  numerik  tingkat  tinggi  berdasarkan  alasan  pemanfaatan  sifat  dan  jenis jaringan  (Abidin  et  al.,  2021).  Untuk  mengetahui  fungsi  mana  yang  terbaik  dalam melakukan klasifikasi pasien kanker paru pasca operasi maka perlu dilakukan analisis pada masing-masing fungsi pembelajaran tersebut.

## Metode Penelitian
Metode  penelitian  memberikan  gambaran  bagaimana  proses  penelitian berjalan. Berikut langkah-langkah kerangka kerja penelitian ini.
1. Mendefinisikan Masalah
Pada  tahap  ini  masalah  yang  akan  di  definisikan  masalah  apa  saja  yang terdapat pada objek penelitian tentang penerapan fungsi pembelajran algoritma Backpropagation .

## 2. Menganalisa Masalah
Dengan  menganalisa  masalah  yang  ditentukan  tersebut  maka  masalah  dapat dipahami  dengan  baik.  Masalah  yang  timbul  sekarang  adalah bagaimana  cara menganalisa  fungsi  pembelajaran Backpropagation dalam  mengklasifikasi pasien kanker paru pasca operasi.
3. Wawancara Pada tahap ini dilakukan wawancara dengan pakar atau dokter yang berkaitan tentang  operasi  pada  pasien  kanker  paru-paru.  Pakar  akan  memberikan masukan  yang  berupa  diagnosa  awal  atau  rekam  medis  yang  digunakan nantinya untuk penelitian.
4. Studi Literatur Studi  literatur  digunakan  untuk  mempelajari  dan  melengkapi  pengetahuan yang  berkaitan  dengan  fungsi  pembelajaran Backpropagation oleh  peneliti, sumber  literatur  yang  digunakan  berupa  buku,  jurnal,  paper,  karya  ilmiah, maupun situs internet dan penunjang literatur yang lainnya.
5. Analisa Data Data  yang  didapat  merupakan  hasil  rekam medis  pasien  kanker  paru  pasca  operasi dalam bentuk variabel dan memiliki nilai yang tidak seragam, maka perlu dilakukan normalisasi.  Normalisasi  dilakukan  untuk  menyesuaikan  nilai  data  dengan  range fungsi aktivasi yang digunakan dalam jaringan (Julpan et al., 2015). Pada penelitian ini mengguakan fungsi aktivasi sigmod biner maka data diubah menggunakan normalisasi ke bilangan dengan interval 0-1.
x’ = (1)

## Tabel 1. Data hasil normalisasi
Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah 100 data pasien kanker paru pasca operasi. Data yang telah di normalisasi dibagi menjadi 2 bagian, yaitu 90 data untuk data latih dan 10 data untuk data uji.
6. Merancang Desain Jaringan Syaraf Tiruan Pada  tahap  ini  akan  dibuat  rancangan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  berdasarkan hasil analisa dan data yang telah terkumpul di atas.
Data D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 D11 D12 D13 D14 Risk 1 0.100 0.291 0.113 0.5 0.1 0.1 0.1 0.9 0.9 0.900 0.1 0.1 0.9 0.47 0.1 2 0.233 0.383 0.110 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.367 0.1 0.1 0.9 0.32 0.1 3 0.233 0.269 0.112 0.5 0.1 0.1 0.1 0.9 0.1 0.100 0.1 0.1 0.9 0.45 0.1 4 0.233 0.433 0.123 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.100 0.1 0.1 0.1 0.37 0.1 5 0.233 0.212 0.100 0.9 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.100 0.1 0.1 0.9 0.68 0.9 .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., .., 98 0.633 0.319 0.116 0.9 0.1 0.1 0.1 0.9 0.1 0.100 0.1 0.1 0.9 0.72 0.1 99 0.233 0.246 0.839 0.5 0.1 0.1 0.9 0.9 0.1 0.100 0.1 0.1 0.9 0.37 0.1 100 0.233 0.597 0.122 0.5 0.1 0.9 0.9 0.9 0.1 0.367 0.1 0.1 0.9 0.58 0.9

## Gambar 1. Arsitektur backpropagation
Dapat dijelaskan bahwa pada input layer terdapat 15 artibut input yang berupa rekam medis pasien. Pada hidden layer terdapat 14 unit layar tersembunyi  dan Y  pada output  layer adalah  hasil  klasifikasi  pasien  pasca  operasi  kanker  paru yang  berupa true atau false .  Vnn  merupakan  bobot  dari input layer  ke hidden layer sedangkan  w11,  w12,..,  w142  merupakan  bobot  dari hidden  layer dan output layer .
7. Implementasi
Pada  Tahap  ini  dilakukan  implementasi  dari  perancangan  yang  telah  dibuat. Rancangan  arsitektur  akan  di  impelementasi  dengan  memanfaatkan software Matlab 2010.Penelitian ini ada beberapa skenario yang akan dilakukan yaitu dengan melatih data pada beberapa bentuk arsitektur yang berbeda-beda pada masing-masing fungsi pembelajaran.
8. Analisi Hasil
Hasil  keluaran  yang  didapatkan  perlu  dianalisa  untuk  mengetahui  tingkat keakuratannya.  Dari  hasil  pengujian  akan  menghasilkan  sebuah  pola kecenderungan yang dapat dianalisa. Kemudian pola tersebut diverifikasi untuk dilihat apakah sesuai atau sudah menjawab permasalahan.

## Hasil dan Pembahasan
Setelah  data  selesai  di  normalisasi  maka  akan  dilakukan  pelatiha  dengan menggunakan  data  yang  ada  Pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan  algoritma Backpropagation , dan juga akan dilakukan pengujian terhadap Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan dengan membandingkan fungsi pembelajaran yang mana yang tingkat
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
akurasi  pengenalan  pola  yang  paling  sesuai  atau  mendekati  dengan  target.  Pada proses ini data dibagi menjadi dua bagian yaitu data pelatihan dan data pengujian. Data pelatihan merupakan data 90 rekam medis pasien. Sedangkan 10 data rekam medis pasien yang lain akan menjadi data yang diuji apakah backpropagation dapat mengenali pengklasifikasian pasien  yang  akan  diujikan. Dalam melakukan pelatihan atau pembelajaran pada data maka akan dibuat skenario sebagai berikut.
1. Hidden layer yang digunakan adalah 2, 7, 14,32 dan 70
2. Masing-masing fungsi pembelajaran akan melatih data menggunakan hidden layer yang telah ditentukan.
3. Pada  pelatihan  dan  pengujian  data  menggunakan learning  rate 0.03  serta maksimal epochs = 200.000 dan menggunakan software Matlab mengasilkan bobot-bobot untuk di hidden layer dan output layer serta nilai bias di masing- masing layer tersebut.  Sebelum  dilakukan  proses  pelatihan,  tetapkan terlebih  dahulu  parameter-parameter  yang  digunakan  dalam  proses pelatihan. Adapun parameter-parameter yang diperlukan pada arsitektur ini adalah sebagai berikut:
net.trainParam.lr=0.02 net.trainParam. epoch s=200000m net.trainParam.goal=0,01 net.trainParam.show=1000 net = train(net,p,t)
Untuk mengoptimalkan suatu arsitektur Backpropagation kita harus berusaha meneliti  bagaimana  parameter-parameter  jaringan  dibuat  sehingga  menghasilkan jumlah  iterasi  ( epochs )  yang  relatif  lebih  sedikit  dan  luaran  atau  output  memiliki nilai  mendekati  target.  Memodifikasi  pengujian  pelatihan  digunakan  untuk mengetahui parameter mana yang baik digunakan dalam sebuah arsitektur. Begitu juga dengan memodifikasi arsitektur serta fungsi pembelajaran untuk mendapatkan pelatihan yang dapat mengenali klasifikasi pasien dengan baik.

## Proses Pelatihan
Untuk  mengolah  data  pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan algoritma Bacpropagation di Matlab menggunakan tahapan sebagai berikut :
1. Membuat jaringan backpropagation dengan perintah : net=newff(minmax(p),[,1], {‘logsig’,’logsig’},’trainlm’);
2. Melihat bobot dari input layer ke hidden layer dengan perintah : net.iw{1};
3. Melihat bobot dari hidden layer ke output layer dengan perintah : net.lw{2};
4. Melihat bias dari input ke hidden layer dengan perintah ; net.b{1};
5. Melihat bias dari hidden layer ke output layer dengan perintah : net.b{2};
6. Melihat output yang dihasilkan jaringan, error dan performance dengan perintah : [y,Pf,Af,e,perf];
7. Melakukan training terhadap Jaringan Syaraf Tiruan dengan perintah :
net = train(net,p,t);
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Ada  beberapa  parameter  pelatihan  yang  kita  atur  sebelum  pelatihan dilakukan.  Dengan  memberi  nilai  yang  diinginkan  pada  parameter-parameter tersebut kita dapat memperoleh hasil yang lebih optimal.
1. net.trainParam.show;
Dipakai  untuk  menampilkan  frekuensi  perubahan Means  Squred  Error ( MSE) default : 25 epochs .
2. net.trainParam.epochs;
Dipakai  untuk  menentukan  jumlah epoch s  maksimal  pelatihan  ( default :  100 epoch s)
3. net.trainParam.goal;
Dipakai  untuk  menentukan  batas  nilai MSE agar  iterasi  dihentikan.  Iterasi akan  berhenti  jika MSE <  batas  yang  ditentukan  dalam net.trainParam.goal atau jumlah epoch s mencapai batas yang ditentukan dalam
net.trainParam.epochs .
4. net.trainParam.Ir;
Dipakai untuk menentukan laju pemahaman ( α = learning rate ). Default -nya = 0,01.  Semakin  besar  nilai α ,  semakin  cepat  pula  proses  pelatihannya.  Akan tetapi  jika α terlalu  besar,  maka  algoritma  menjadi  tidak  stabil  dan  mencapai titik minimum lokal.

## Analisis Hasil
Dari  berbeapa  proses  pelatihan  data  menggunakan  Matlab  maka  didapat  hasil  pelatihan sebagai berikut:
Tabel 2 . Hasil skenario pelatihan data Fungsi Pembelajaran Hidden Layer Epoch Time MSE Gradien Target TRAINGDA 2 200000 52:16:00 0,0275 0,0107  Max Epoch 7 22067 00:00:53 0,01 0,00876  Meet 14 11350 00:00:24 0,00999 0,00588  meet 32 15470 00:00:36 0,01 0,00601  Meet 70 17689 00:01:03 0,00999 0,00818  Meet TRAINGDM 2 200000 00:47:23 0,0839 0,00269  Max Epoch 7 200000 00:46:20 0,0418 0,00285  Max Epoch 14 200000 00:47:09 0,0421 0,00225  Max Epoch 32 200000 00:48:16 0,0292 0,00124  Max Epoch 70 200000 00:51:01 0,0224 0,00127  Max Epoch TRAINGDX 2 50016 00:02:57 0,0364 9,82E-06  Not Meet 7 3205 00:00:06 0,00999 0,00033  Meet 14 2811 00:00:05 0,01 0,0006  Meet 32 3421 00:00:07 0,01 0,00037  Meet 70 4747 00:00:15 0,01 0,00182  Meet TRAINLM 2 3081 00:00:37 0,0266 9,95E-08  Not Meet 7 17 00:00:00 0,00994 0,0308  Meet 14 15 00:00:00 0,00948 0,00453  Meet
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
32 15 00:00:01 0,009 0,0196  Meet 70 11 00:00:03 0,00955 0,0254  Meet TRAINOSS 2 1 00:00:00 0,161 5,25E-15  Not Meet 7 6278 00:00:28 0,0071 0,381  Meet 14 480 00:00:02 0,01 0,00128  Meet 32 437 00:00:02 0,00993 0,00572  Meet 70 419 00:00:04 0,01 0,00122  Meet TRAINRP 2 3277 00:00:00 0,0454 9,96E-06  Not Meet 7 451 00:00:01 0,01 0,00119  Meet 14 629 00:00:01 0,01 0,00121  Meet 32 427 00:00:00 0,00999 0,00118  Meet 70 318 00:00:00 0,00999 0,00156  Meet
Pada hasil pelatihan diatas dapat dilihat bahwa tidak semua bentuk arsitektur dapat mengenali target. Arsitektur dengan hidden layer 2 rata-rata tidak dapat mengenali target. Dari keseluruh percobaan didapat bahwasannya fungsi pembelajaran yang paling optimal dalam  mengklasifikasikan  pasien  pasca  operasi  kanker  paru  adalah  fungsi  pembelajaran TRAINLM atau Levenberg-Marquart yang mana sangat cepat mengenali target pada masing-masing  percobaan dengan arsitektur yang berbeda.
Gambar 2. Hasil pelatihan fungsi pembelajaran trainlm dengan hidden layer 70
Untuk arsitektur dengan hidden layer 70 unit memiliki epoch paling kecil dari seluruh  percobaan  yang  berhasil,  nilai  MSE  sebesar  0,00955  serta  nilai  gradien 0,0254.
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Gambar 3. Hasil pelatihan fungsi pembelajaran trainlm dengan hidden layer 14
dan  untuk  nilai  MSE  terkecil  didapat  pada  saat  pelatihan  menggunkan  fungi TRAINLM adalah pada hiddel layer 14 dengan nilai MSE 0,00948 dan epoch 15 yang berarti selilih 3 angka dengan hidden layer 70. Sedangkan untuk nilai MSE terkecil pada  seluruh  percobaan  yaitu  0,0071  yaitu  pada  fungsi  pembelajaran  TRAINOSS hidden layer 7dengan jumlah epoch sebesar 6278 dan waktu pembelajaran 28 detik.
Gambar 4. Hasil pelatihan fungsi pembelajaran trainoss dengan hidden layer 7
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Proses Pengujian
Berdasarkan  hasil  dari  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan backpropagation dalam mengklasifikasikan pasien kanker paru pasca operasi maka pengujian pasien kanker paru pasca operasi juga menggunakan fungsi pembelajaran TRAINLM dengan arsitektur hidden layer 70. Pengujian 10 data pasien kanker paru pasca  operasi  berdasarkan  dari  data  set  Wroclaw  Medical  University  Poland.  Dari 100  data,  90  digunakan  untuk  data  pelatihan  ( training )  dan  10  data  pengujian ( testing ).  Pada  Tabel  3  merupakan  data  set  pengujian  yang  sebelumnya  telah dinormalisasi sesuai dengan bab 4 sehingga bisa digunakan dalam aplikasi Matlab.
Tabel 3. Hasil pengujian data
Data D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 D11  D12  D13  D14 Y Hasil 1 0,233  0,398  0,120 0,5 0,1 0,9 0,1 0,1 0,1 0,100 0,1 0,1 0,1 0,36 0,1 0,1 2 0,233  0,419  0,118 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,9 0,1 0,9 0,64 0,1 0,9 3 0,233  0,406  0,122 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,52 0,1 0,1 4 0,367  0,900  0,150 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,100 0,1 0,1 0,1 0,23 0,1 0,1 5 0,233  0,597  0,126 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,100 0,1 0,1 0,9 0,39 0,1 0,1 6 0,233  0,383  0,120 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,900 0,1 0,1 0,9 0,16 0,9 0,1 7 0,233  0,105  0,104 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,9 0,100 0,1 0,1 0,9 0,56 0,1 0,1 8 0,233  0,319  0,129 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,5 0,9 0,9 9 0,233  0,169  0,105 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,9 0,37 0,1 0,1 10 0,233  0,319  0,113 0,5 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1 0,367 0,1 0,1 0,1 0,76 0,1 0,9
Dari  hasil  pengujian  diatas diketahui dari  10  data yang  diuji  terdapat  3  data  yang salah,  maka  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  metode backpropagation dapat mengklasifikasikan pasien pasca operasi kanker paru pada data penghujian dengan tingkat persentasi sebagai berikut Keakuratan = (jumlah data yang benar / jumlah data  ) * 100 % (2) Keakuratan = (7/10 ) * 100 % Keakuratan = 7 %

## Simpulan
Beberapa skenario pelatihan terhadap fungsi pembelajaran dalam mengklasifikasikan pasien pasca operasi kanker paru dengan mengubah-ubah jumlah unit di hidden layer menjadi 2,7,14,32 dan 70, hidden layer 2 unit tidak bisa mengenali output atau  target.  Untuk  fungsi  pembelajaran  TRAINGDM  menglami  maksimal  epoch  pada iterasi ke 200000. Dan Fungsi pembelajaran yang memiliki epoch terkecil adalah TRAINLM dengan  hidden  layer  70  menghasilkan  11  epoch  dan  MSE  0,00955.  Sedangkan  fungsi pembelajaran yang menghasilkan MSE terkecil adalah TRAINOSS dengan hidden layer 7 sebesar 0,0071 dan 6278 epoch. Proses pengujian pada 10 data uji didapat hasil keakuratan sebesar 70%  backpropagation dalam mengenali target.
Jurnal Unitek Vol.15 No.1 Januari - Juni 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas  Harapan  Medan  telah memberikan dukungan finansial pada penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Abidin, N. A., Assidiq, M., Qaslim, A., Al, U., & Mandar, A. (2021). Sistem prediksi kelulusan mahasiswa dengan metode backpropagation neural network student graduation  prediction  system  with  backpropagation  neural  network  method. Jurnal Ilmiah Maju , 4 (2), 1–5.
Aulia,  R.  (2018).  Penerapan  Metode  Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Jumlah Kunjungan  Wisatawan  Berdasarkan  Tingkat  Hunian  Hotel. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi)N , IV (2), 115–122. Damayanti,  F.  (2017).  Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Metode  Backropagation Dalam  Mengklasifikasi  Pasien  Pasca  Operasi  Kanker  Paru. Prosiding SNASTIKOM 2017 , 24–29.
Fagustina,  A.,  Palgunadi,  Y.,  &  Wiharto.  (2014).  Pengaruh  Fungsi  Pembelajaran Terhadap  Kinerja  Pelatihan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation. Universitas Sebelas Maret , 3 , 1–10.
Guntoro, Costaner, L., & Lisnawita. (2019). Prediksi Jumlah Kendaraan di Provinsi Riau  Menggunakan  Metode  Backpropagation. Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer , 14 (1), 51–57.
Ismanto,  E.,  &  Cynthia,  E.  P.  (2017).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Ketersediaan  Komoditi  Pangan  Provinsi Riau. Rabit : Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Univrab , 2 (2), 196–209. https://doi.org/10.36341/rabit.v2i2.152
Julpan, Nababan, E. B., & Zarlis, M. (2015). Analisis Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner dan  Sigmoid  Bipolar  Dalam  Algoritma  Backpropagation  Pada  Prediksi Kemampuan Siswa. Jurnal Teknovasi , 02 (1), 103–116.
Lestari,  Y.  D.  (2017).  Jaringan  syaraf  tiruan  untuk  prediksi  penjualan  jamur menggunakan algoritma backropagation. Jurnal ISD , 2 (1), 40–46. Sutojo,  T.,  Mulyanto,  E., &  Suhartono,  V. (2011). Kecerdasan  Buatan (B.  Rini  (ed.); 1st ed.). Andi Offset.
Urva,  G.  (2016).  K-Means  Clustering  to  Design  Radial  Basis  Function  Neural Network ( RBFNN ) Classifiers. Jurnal UNITEK , 9 (2), 16–24.