I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 4 N O . 2 (2021) 42-49
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Online) 2656-8993    |
Jaringan Syaraf Tiruan Mendeteksi Penyakit Pneumonia Infeksi Saluran Pernafasan Akut Dengan Algoritma
Backpropagation
Yulia Edwar 1 , Rendy 2 , Jazuli Sanoto 3
13 STIE Nagoya Indonesia, Kompl. Widya Ummah Kibing Batu Aji, Kota Batam, 29424, Indonesia
2 Universitas Putera Batam, Jln. R. Soeprapto Muka Kuning, Kota Batam, 29434, Indonesia
1 yuliaedwar2407@gmail.com, 2 yeo.rendy11@gmail.com, 3 jazulisanoto@yahoo.co.id

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 15-06-2022
Revisi Akhir: 30-06-2022 Diterbitkan Online : 30-09-2022
Acute  Respiratory  Infections  (ARI)  is  a  health  problem  that  often affects children and adults. For adults, acute respiratory infections are mild or common, but in children under five, this disease is a threat that can cause death. One of the causes of death due to acute respiratory infections is the incorrect diagnosis. This study aims to determine the level of accuracy and optimal neural network architecture in detecting ARI using the backpropagation method. The backpropagation method is  a  pattern  recognition  technique  that  is  able  to  provide  decision results based  on trained data.  This research was  implemented  using MATLAB  software  with  several  forms  of  network  architecture. Symptoms of ARI that were used as input for detection of the disease consisted  of  13  variables  targeting  non-pneumonia  and  pneumonia ARDs.  Based  on  the  research  results,  the  architecture  with  the  best configuration  consists  of  13  input  layer  neurons,  20  hidden  layer neurons and 2 output layer neurons with a binary sigmoid activation function (logsig), a learning rate value of 0.5, an error tolerance value of  0.001,  a  maximum  of  epoch  of  216  and  MSE  0.000997.  Artificial neural  networks  with  the  backpropagation  method  used  for  weight adjustment can respond to training data and testing data well, marked by the resulting network accuracy 100% in accordance with the desired target.
K ATA K UNCI
Pneumonia, Artificial Neural Networks, Backpropagation.

## K ORESPONDENSI
Telepon: 081266820607 E-mail: yuliaedwar2407@gmail.com

## 1. P ENDAHULUAN
Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA) merupakan  masalah  kesehatan  yang  sering  diderita  oleh anak-anak maupun orang dewasa. Penyakit infeksi saluran pernapasan  akut  disebabkan  oleh  virus,  bakteri  atau mikroorganisme  lain.  Penyakit  ini  dipengaruhi  oleh berbagai  faktor  seperti  pencemaran  udara,  perubahan iklim,  dan  mobilitas  daerah  industri.  Salah  satu  faktor pemicu  penyakit  infeksi  saluran  pernapasan  akut  yaitu pencemaran  udara.  Kualitas  udara  yang  menurun  dan
tercemar  dapat  mengandung  bahan  polutan  berupa mikrooganisme seperti virus dan bakteri [1].
Dampak  pencemaran  udara  mengakibatkan  infeksi saluran  pernapasan  akut  seperti  hidung  tersumbat  dan berair,  batuk,  tenggorokan  terasa  sakit,  sering  kelelahan. Penularan dan penyebaran infeksi saluran pernapasan akut (ISPA) sangat mudah terjadi melalui batuk dan bersin yang membentuk  partikel  infeksius  di  udara  yang  dapat berpindah dari orang sakit kepada orang yang mempunyai resiko tertular atau dapat melalui kontak langsung. Gejala
penyakit  infeksi  saluran  pernapasan  ini  sering  diabaikan oleh kebanyakan orang. Jika kondisi ini tidak ditanggani, maka akan menyebabkan infeksi yang lebih parah bahkan kematian [2].
Fakta  di  kehidupan  sehari-hari,  pencemaran  udara sering terjadi khususnya di Kota Batam, seperti terjadinya kebakaran  besar  di  hutan  Sumatra  dan  Kalimantan  yang mengakibatkan polusi udara atau asap tertiup angin sampai di kota Batam. Adapun pengerjaan proyek bangunan dan pengalian  pasir  yang  mengakibatkan  pengakutan  pasir tumpah  ditepi  jalan.  Pasir  yang  tumpah  tertiup  angin menyebabkan debu yang berterbangan sehingga mengakibatkan pencemaran udara.
Berdasarkan  laporan  SP2TP  dari  Puskesmas  se-kota Batam selama tahun 2015, kasus penyakit infeksi saluran pernapasan  akut  menjadi  penyakit  yang  paling  banyak menyerang  penduduk  kota  Batam,  yaitu  ada  58.260 insiden.  Resiko  terbesar  penyakit  infeksi  saluran pernapasan akut terjadi pada anak balita, karena anak balita memiliki  sistem  kekebalan  tubuh  yang  belum  sempurna. Hasil  penelitian  [3]:  55  menunjukkan  balita  yang mengalami  infeksi  saluran  pernapasan  akut  mayoritas berumur 12-36 bulan yaitu sebanyak 24 orang (68,6%) dan rata-rata  umur  balita  yang  mengalami  infeksi  saluran pernapasan akut yaitu 30 bulan. Bagi orang dewasa infeksi saluran  pernapasan  akut  merupakan  penyakit  ringan  atau biasa,  namun  pada  anak  balita  penyakit  ini  merupakan ancaman yang dapat menyebabkan kematian.
Salah  satu  faktor  penyebab  kematian  karena  infeksi saluran  pernapasan  akut  adalah  ketidaktepatan  diagnosis. Ketidaktepatan diagnosis infeksi saluran pernapasan akut, seperti deteksi berat atau ringannya penyakit oleh penderita ataupun  oleh  dokter  kurang  tepat,  serta  pengobatan  yang kurang memadai. Oleh karena itu, ketepatan dalam deteksi berat  atau  ringannya  penyakit  infeksi  saluran  pernapasan akut  dan  pemberian  pengobatan  yang  tepat  sangatlah penting.
Penelitian ini menerapkan jaringan syaraf tiruan untuk mendeteksi  penyakit  infeksi  saluran  pernapasan  akut. Jaringan syaraf tiruan adalah sistem pemrosesan informasi yang memiliki karakteristik mirip  dengan jaringan syaraf biologi  [4]:  2.  Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  sistem pemrosesan  yang  dirancang  atau  dilatih  sedemikian  rupa agar  memiliki  kemampuan  seperti  manusia  dalam menyelesaikan  suatu  masalah  yang  rumit  dengan melakukan proses pembelajaran melalui perubahan bobot sinapsisnya  [5].  Terdapat  banyak  metode  yang  dapat digunakan untuk implementasi jaringan syaraf tiruan yaitu Perceptron, Backpropagation, dan Adaline [6] . Jaringan  syaraf  tiruan backpropagation adalah  suatu model  jaringan  syaraf  tiruan  yang  paling  sering  dipakai karena  memiliki  unjuk  kerja  yang  baik  dari  sisi  tingkat ketelitiannya [7]: 1310. Jaringan syaraf tiruan telah banyak digunakan  untuk  membantu  menyelesaikan  berbagai macam  permasalahan.  Berdasarkan  hasil  penelitian menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  metode backpropagation menunjukkan  bahwa  dengan  adanya variasi  jumlah neuron  hidden  layer dan learning  rate dalam  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  akan  diperoleh arsitektur jaringan yang optimal [9]: 90.

## 2. U LASAN P ENELITIAN T ERKAIT
Bambang  Yuwono,  Heru  Cahya  Rustamaji, Usamah  Dani .  Judul “Diagnosa  Gangguan  Saluran Pernafasan  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation” .  ISSN  :1979-2328.  Penelitian  ini membuat  sebuah  aplikasi  jaringan  syaraf  tiruan  untuk mendiagnosa  jenis  penyakit  yang  berhubungan  dengan saluran  pernafasan  khususnya  pada  penyakit  Asma, Bronkhitis,  Pneumotoraks,  Sarkoidosis  dan  Pneumonia. Metode  yang  digunakan  adalah  metode Backpropagation yang merupakan sebuah pembelajaran terawasi. Perangkat lunak ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman  Visual  Basic.Net  2005  dengan  database MySQL.  Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  10 variabel  menggunakan  1  lapisan  tersembunyi  dengan  10 buah  sel  lapisan.  Setelah  dilakukan  proses  pelatihan didapatkan hasil pengujian dengan tingkat ketepatan 90% karena  hampir  semua  data  yang  diujikan  sesuai  dengan target dari penyakit.
Rosmelda Ginting, Tulus, Erna Budhiarti Nababan . Judul “Analisis  Penggunaan  Algoritma  Kohonen  Pada Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Pengenalan  Pola  Penyakit  Paru” .  ISSN  :  2355-701X. Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  membangun  suatu program  Jaringan  Syaraf  Tiruan  menggunakan  metode backpropagation untuk  mendiagnosa  penyakit  paru. Dalam penelitian ini, gejala – gejala penyakit tulang yang digunakan sebagai input untuk mendeteksi penyakit terdiri dari  42  gejala  dan  10  macam  jenis  penyakit.  Arsitektur jaringan  syaraf  tiruan  dengan  42 neuron  input , menggunakan  1 hidden  layer dengan  melakukan perubahan jumlah neuron hidden sebagai percobaan yaitu 21 neuron  hidden kemudian  diganti  menjadi  42 neuron hidden ,  serta  terdapat  10  neuron  output.  Perangkat  lunak ini  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman  Borland Delphi 7 dan Microsoft Acces 2010. Dari penelitian yang dilakukan  deteksi  penyakit  paru  dengan  akurasi  tertinggi yaitu 90% menggunakan nilai learning rate (α) = 0.1, 42 neuron hidden, fungsi aktivasi yang dipakai adalah fungsi logsig (sigmoid biner) , dan metode pelatihan yang dipakai adalah metode trial and error . Aplikasi ini telah diuji coba oleh para responden yang dapat memberikan hasil cukup baik sesuai kebutuhan [10].
Novi  Indah  Pradasari,  F.Trias  Pontia  W,  Dedi Triyanto. Judul “Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi  Penyakit  Saluran  Pernafasan  Dengan Metode  Backpropagation”. ISSN  :  2338-493x.  Dalam penelitian  ini  Aplikasi  jaringan  syaraf  tiruan  digunakan untuk memprediksi penyakit saluran pernafasan khususnya pada  penyakit  Asma,  ISPA, Pneumonia , Bronkhitis, Sinusitis,  Tuberkulosis berdasarkan  gejala-gejala  dari penyakit  saluran  pernafasan  tersebut.  Aplikasi  ini menggunakan 12 buah masukan, 2 unit tersembunyi dan 3 buah  keluaran.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode Backpropagation . Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 120 data, 96 data digunakan untuk pelatihan, dan 24 data  untuk  pengujian,  data  pada  penelitian  ini  didapat dari  ruang  rekam  medik  rumah  sakit  dr.Soedarso Pontianak.  Aplikasi  ini  menggunakan  maksimum  iterasi
sebanyak 50.000, learning rate 0,1 dan target error sebesar 0,0001.  Hasil  pengujian  terhadap  24  data  didapat  hasil keakuratan  sebesar  91,66%  dan  nilai  error  8,33%.  Error tersebut  dapat  terjadi  karena  pada  jaringan  syaraf  tiruan jika  terdapat  data  pelatihan  yang  hampir  sama  akan  sulit mengenali pola.
Perbedaan  penelitian  yang  dibuat  dengan  penelitian terdahulu deteksi penyakit Infeksi saluran Pernafasan Akut (ISPA)  menggunakan  algoritma backpropagation dengan output  Pneumonia dan  bukan Pneumonia dari  data  yang diperoleh  dari  laporan  SP2TP  dari  Puskesmas  se-kota Batam  yaitu  ada  58.260  insiden  yang  terjadi  pada  anak balita.  Data  tersebut di  uji dengan menggunakan  aplikasi MATLAB.

## 3. M ETODOLOGI
Metode penelitian mendeteksi penyakit infeksi saluran pernapasan  akut  menggunakan  metode backpropagation dapat dilihat pada gambar 1.

## GAMBAR 1. METODE PENELITIAN

## Menganalisa data penyakit ISPA
Data-data yang yang diolah berkaitan dengan penyakit infeksi  saluran  pernapasan  akut  disusun,  dikelompokkan, disederhanakan  agar  dapat  menentukan  variabel-variabel yang akan dijadikan input dan output untuk digunakan saat merancang arsitektur jaringan syaraf tiruan backpropagation .
Perancangan  arsitektur  jaringan  merupakan  gambaran dari solusi yang akan dihasilkan, dengan adanya model ini dapat digambarkan jumlah node input (simpul  masukan), jumlah  node  tersembunyi  (simpul  tersembunyi),  dan jumlah node output (simpul keluaran), sehingga model ini dapat dijadikan sebagai pedoman untuk merancang sistem yang  direncanakan.  Perancangan  parameter-parameter sistem yang diperlukan, parameter-parameter ini mencakup  inisialisasi  bobot,  variabel learning  rate , maksimum epoch dan batas toleransi pelatihan
backpropagation, kemudian akan dioptimalisasi sehingga dihasilkan suatu sistem yang optimal.

## Implementasi
Pada  tahap  ini,  dibentuk  jaringan  syaraf  tiruan  untuk melakukan training dari  data  yang  telah  disusun  dan dikelompokkan  tersebut.  Kemudian  melakukan  beberapa pengujian  hasil  output  dari  program  MATLAB  yaitu pneumonia dan bukan pneumonia .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil
Jaringan  syaraf  tiruan  untuk  mendeteksi  penyakit infeksi  saluran  pernapasan  diperlukan  data-data  terkait gejala-gejala  umum  penyakit  ISPA  sebagai  input.  Data- data  tersebut  digunakan  untuk  melakukan  pembelajaran jaringan  dan  sebagai  data  latih  dan  data  uji.  Sebagai outputnya  yaitu  deteksi  seseorang  menderita  penyakit ISPA  non- Pneumonia atau  penyakit  ISPA pneumonia. Berikut  pembagian  variabel  input  dan  variabel  output yaitu:
a) Variabel data masukan ( input )
Variabel  masukan  yang  akan  digunakan  untuk melatih  sistem  jaringan  syaraf  tiruan  ini  adalah  berupa gejala-gejala  penyebab  penyakit  ISPA.  Gejala-gejala penyakit ISPA yang digunakan untuk mendeteksi penyakit ISPA terdapat 13 buah, yaitu:

## TABEL 1. VARIABEL INPUT
No Variabel Input 1 Batuk 2 Badan letih/lesu ( malaise ) 3 Bersin-Bersin 4 Demam
5 Hidung tersumbat dan meler
6 Menggigil
7 Mual muntah
8 Peningkatan frekuensi bernapas
9 Penurunan berat badan
10 Sakit kepala
11 Sakit tenggorokan
12 Sesak napas

## 13 Tarikan dinding dada ke dalam
Di dalam variabel input, batuk terbagi lagi menjadi 3 keanggotaan  yaitu,  tidak  batuk,  batuk  ringan,  dan  batuk berdahak.  Badan  letih/lesu  ( malaise )  terbagi  menjadi  2 keanggotaan  yaitu,  tidak  letih/lesu  dan  letih/lesu.  Bersin- bersin terbagi menjadi 2 keanggotaan yaitu, tidak bersin- bersin dan sering bersin-bersin. Demam terbagi menjadi 3 keanggotaan  yaitu,  tidak  demam,  demam  ringan,  dan demam panas sekali. Hidung tersumbat dan meler terbagi
Penyakit ISPA
Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation
Implementasi dengan
Matlab
Hasil
menjadi 2 keanggotaan yaitu, tidak hidung tersumbat dan meler dan hidung tersumbat dan meler. Menggigil terbagi menjadi  2  keanggotaan  yaitu,  tidak  menggigil  dan menggigil.  Mual  muntah  terbagi  menjadi  2  keanggotaan yaitu,  tidak  mual  muntah  dan  mual  muntah.  Peningkatan frekuensi  bernapas  dibagi  menjadi  2  keanggotaan  yaitu, tidak  terjadi  peningkatan  frekuensi  bernapas  dan  terjadi peningkatan  frekuensi  bernapas.  Penurunan  berat  badan terbagi  menjadi  2  keanggotaan  yaitu,  tidak  terjadi penurunan berat badan dan terjadi penurunan berat badan. Sakit  kepala  terbagi  menjadi  2  keanggotaan  yaitu,  tidak sakit  kepala  dan  sakit  kepala.  Sakit  tenggorokan  terbagi menjadi 2 keanggotaan yaitu, tidak sakit tenggorokan dan sakit  tenggorokan.  Sesak  napas  terbagi  menjadi  2 keanggotaan  yaitu,  tidak  sesak  napas  dan  sesak  napas. Tarikan  dinding  dada  kedalam  terbagi  menjadi  2 keanggotaan  yaitu,  tidak  terjadi  tarikan  dinding  dada  ke dalam dan terjadi tarikan dinding dada ke dalam.
b) Variabel Data Keluaran ( output ) Variabel output merupakan hasil mendeteksi penyakit ISPA  dimana  target  dibagi  menjadi  2  keanggotaan  yaitu ISPA  bukan Pneumonia dan pneumonia. seperti  terlihat pada tabel 2.

## TABEL 2. VARIABEL OUTPUT/TARGET
No Variabel Output 1 ISPA Bukan Pnumonia 2 Pneumonia
Setelah variabel input dan variabel output diperlihatkan jaringan dengan 13 buah unit masukan (X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 , X 6 ,  X 7 ,  X 8 ,  X 9 ,  X 10 ,  X 11 ,  X 12 ,  dan X13 ).  Sebuah  lapisan tersembunyi  yang  unit  tersembunyi  (Z 1 ,  Z 2 …Z n ) ditentukan  melalui  cara  percobaan  konvergensi  terbaik (trial  and  error) sampai  diperoleh  hasil  konvergensi pelatihan  yang  baik  (jumlah epoch terkecil).  Sedangkan lapisan output terdiri  dari  2  unit  keluaran  (Y 1 dan  Y 2 ).
Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  pada  jaringan  ini  adalah fungsi aktivasi logsig .
Jumlah  data  yang  digunakan  sebanyak  50  pasien, dengan 35 data sebagai pelatihan dan 15 data dipergunakan untuk  menguji  keakuratan  sistem  yang  digunakan  untuk mengenali pola masukan. Berikut arsitektur jaringan syaraf tiruan penyakit ISPA terlihat pada gambar 2.

## GAMBAR 2. ARSITEKTUR JARINGAN SYARAF TIRUAN

## Pendefenisian Masukan (input)
Data gejala-gejala yang dialami oleh pasien selanjutnya diolah  jaringan.  Agar  data  dapat  dikenali  oleh  jaringan, maka  data  harus  direpresentasikan  ke  dalam  bentuk numerik  antara  0  sampai  dengan  1,  baik  itu  variabel maupun isinya yang merupakan  masukan gejala penyakit ISPA  beserta  keanggotaanya  dan  keluaran  yang merupakan  deteksi  penyakit  ISPA.  Hal  ini  dikarenakan jaringan  yang  diterapkan  menggunakan  fungsi  aktivasi logsig (sigmoid  biner)  yang  intervalnya  dari  0  sampai  1. Nilai terhadap variabel ditentukan antara 0 sampai dengan 1,  disesuaikan  dengan  kasus  dari  masing-masing  gejala. Jika  semakin  tinggi  nilai  dari  varibel  tersebut  maka penyakit  yang  diderita  semakin  parah,  dan  jika  nilai variabel  tersebut  semakin  rendah,  maka  penyakit  yang diderita  semakin  ringan. Berikut ini  adalah tabel variabel input dan nilai dari masing-masing gejala penyakit.
TABEL 3 . KRITERIA DAN INISIALISASI PENYAKIT ISPA
No. Input Variabel Input Kategori Nilai 1 X 1 Batuk Tidak batuk [0] Batuk ringan [0.5] Batuk berdahak [1] 2 X 2 Badan letih/lesu ( malaise ) Tidak letih/lesu [0]
Letih/lesu [1]
3 X 3 Bersin-bersin Tidak bersin- bersin [0] Sering bersin- bersin [1] 4 X 4 Demam Tidak demam [0] Demam ringan [0.5]
Demam panas sekali [1] 5 X 5 Hidung tersumbat dan meler Tidak hidung tersumbat dan meler [0] Hidung tersumbat dan meler [1] 6 X 6 Menggigil Tidak menggigil [0] Menggigil [1] 7 X 7 Mual muntah Tidak mual muntah [0] Mual muntah [1] 8 X 8 Peningkatan frekuensi bernapas Tidak terjadi peningkatan frekuensi bernapas [0] Terjadi peningkatan frekuensi bernapas [1] 9 X 9 Penurunan berat badan Tidak terjadi penurunan berat badan [0] Terjadi penurunan berat badan [1] 10 X 10 Sakit kepala Tidak sakit kepala [0] Sakit Kepala [1] 11 X 11 Sakit tenggorokan Tidak sakit tenggorokan [0] Sakit tenggorokan [1] 12 X 12 Sesak napas Tidak sesak napas [0] Sesak napas [1] 13 X 13 Tarikan dinding dada ke dalam Tidak terjadi tarikan dinding dada ke dalam [0] Terjadi tarikan dinding dada ke dalam [1]

## Penetapan Keluaran (Target)
Hasil yang diinginkan setelah pendeteksian penyakit infeksi saluran pernafasan akut yaitu :

## TABEL 4. INSIALISASI PENYAKIT ISPA
No. Output Penyakit ISPA Nilai Output 1 Y 1 Bukan Pneumonia [0 1] 2 Y 2 Pneumonia [1 0]
Pada tahap ini sistem jaringan saraf diberikan 35 data sampel pelatihan penyakit infeksi saluran pernapasan akut untuk  dilatihkan  sebagai  proses  pembelajaran.  Matrik masukan ditentukan dengan cara memasukan gejala ISPA pasien  yang  telah  disusun  pada  tabel  6  menjadi  sebuah
matrik yang ber-ordo 13x35 dan matrik target ditentukan dengan  cara  memasukan  nilai  target  (Y)  menjadi  sebuah matrik  yang  ber-ordo  2x35.  Selanjutnya  menentukan formula dari jaringan saraf tiruan dari feedforward dengan cara  mengatur  fungsi  aktivasi  antara  masukan  lapisan tersembunyi dengan menggunakan logsig ( sigmoid biner ) serta  fungsi  pelatihan  jaringan  menggunakan  fungsi traingd . Berikut hasil jaringan syaraf tiruan pada iterasi-1 dengan MATLAB.
>> a=sim(net,p)
a = Columns 1 through 12 0.9995  0.9995  0.9995  0.9995  0.9940  0.9995  0.9995  0.9995 0.9995  0.9995  0.9889   0.9995
0.8480  0.8480  0.8480  0.8480  0.6888  0.8480  0.8480  0.8480 0.8480  0.848   0.5046    0.8480
Columns 13 through 24
0.9995  0.9995  0.9940  0.9995  0.9965   0.9995  0.9965  0.9995 0.9889  0.9889  0.9889  0.9995 0.8480  0.8480   0.6888  0.8480  0.1652  0.8480  0.1652  0.8480 0.5046  0.5046  0.5046  0.8480 Column 25 through 35 0.9995  0.9995  0.9995  0.9995  0.9940  0.9995  0.9995  0.9995 0.9995  0.9995  0.9889 0.8480  0.8480  0.8480  0.8480  0.6888  0.8480  0.8480  0.8480
0.8480  0.8480  0.5046

## >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,p,[],[],t)
Pf =  [] Af = [] e = Columns 1 through 10 -0.9995   -0.9995   -0.9995   -0.9995   0.0060   -0.9995   -0.9995   - 0.9995  -0.9995   -0.9995
0.1520    0.1520    0.1520    0.1520   -0.6888    0.1520    0.1520 0.1520    0.1520    0.1520 Columns 10 through 20 -0.9889   -0.9995   -0.9995   -0.9995    0.0060   -0.9995   -0.9965   - 0.9995   -0.9965   -0.9995 0.4954    0.1520      0.1520    0.1520   -0.6888    0.1520    0.8348 0.1520     0.8348     0.1520 Columns 21 through 30 -0.9889   -0.9889   -0.9889   -0.9995   -0.9995   -0.9995   -0.9995   -
0.9995   0.0060   -0.9995
0.4954    0.4954    0.4954    0.1520     0.1520     0.1520    0.1520 0.1520   -0.6888    0.1520 Columns 31 through 35
-0.9995   -0.9995   -0.9995   -0.9995   -0.9889
0.1520    0.1520     0.1520    0.1520    0.4954
Perf = 0.5211
Pada  proses  pelatihan  iterasi-1,  terlihat output masih tidak  sesuai  dengan  target  yang  diinginkan  begitu  juga dengan  nilai error masih  diatas  0.001.  Maka  langkah selanjutnya yaitu, menentukan jumlah maksimum epochs . Nilai epochs pada  penelitian  ini  adalah  2.500  yang kemudian  dimasukkan  ke  dalam  MATLAB  dengan backpropagation untuk mensimulasikan hasil pelatihan di
dalam MATLAB. Adapun hasil pelatihan yang dilakukan dengan arsitektur 13-10-2 adalah:

## GAMBAR 3. HASIL PROSES PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF
GAMBAR 4. GRAFIK PROSES PEMBELAJARAN DENGAN 1513
ITERASI
Dengan actual output sebagai berikut:
Columns 1 through 9 0.0130    0.0130    0.0130    0.0130    0.9416    0.0130    0.0130    0.0130    0.0130 0.9891    0.9891    0.9891    0.9891    0.0797    0.9891    0.9891    0.9891    0.9891 Columns 10 through 18
0.0130    0.0214    0.0130    0.0130    0.0130    0.9416    0.0130    0.0536    0.0130 0.9891    0.9559    0.9891    0.9891    0.9891    0.0797    0.9891    0.9442    0.9891
Columns 19 through 27
0.0536    0.0130    0.0214    0.0214    0.0214    0.9416    0.0130    0.0130    0.0130 0.9442    0.9891    0.9559    0.9559    0.9559    0.0797    0.9891    0.9891    0.9891
Columns 28 through 35
0.0130    0.9416    0.0130    0.0130    0.0130    0.0130    0.0130    0.0214
0.9891    0.0797    0.9891    0.9891    0.9891    0.9891    0.9891    0.9559

## B. Pembahasan

## a) Proses Pengujian
Pada  pelatihan  yang  dilakukan  dengan  MATLAB.  Pada proses pelatihan jaringan saraf tiruan ini akan berhenti jika iterasi telah  sampai  pada  batas  maksimum  yaitu  2.500  iterasi,  atau pelatihan  akan  berhenti  jika  MSE  ( mean  square  error )  telah berada  dibawah  target error ,  disini  diketahui  target error- nya sebesar 0.001. Dengan pelatihan di atas dapat dilihat output yang  sesuai  dengan  target.  Di  mana  untuk  nilai  output diambil yang bernilai 1.
Kemudian  untuk memperoleh  arsitektur  yang  optimal maka  dilakukan  beberapa  pengujian  dengan  berbagai arsitektur.  Model  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang digunakan  untuk  memperoleh  arsitektur  yang  optimal yaitu,  13-12-2,  13-14-2,  13-16-2,  13-18-2,  dan  13-20-2. Hasil pelatihan jaringan syaraf tiruan di implementasikan dengan  Matlab  dengan  hasul  yang  berbeda.  arsitektur Berikut  ini  merupakan  hasil  pelatihan  jaringan  syaraf tiruan  yang  dengan  model  arsitektur  13-20-2  dengan model arsitektur 13 neuron input layer , 20 neuron hidden layer , 2 neuron output layer dengan MATLAB.
GAMBAR 5. HASIL PELATIHAN ARSITEKTUR 13-20-2
Tabel  berikut  merupakan  hasil  pelatihan  jaringan syaraf tiruan dengan model arsitektur yang berbeda dalam MATLAB.

## TABEL 7. HASIL PELATIHAN JARINGAN BACKPROPAGATION DENGAN BEBERAPA ARSITEKTUR
Hidden Layer Epochs Learning Rate Error MSE Waktu 10 1513 0.5 0.001 0.000999 0:00:07 12 1121 0.5 0.001 0.000999 0:00:05 14 2500 0.5 0.001 0.0573 0:00:12 16 863 0.5 0.001 0.001 0:00:04 18 1032 0.5 0.001 0.000999 0:00:05 20 216 0.5 0.001 0.000997 0:00:01
Suatu  arsitektur  mempunyai kinerja sangat bagus jika nilai  MSE  berada  di  bawah  nilai error yaitu  0.001.
Berdasarkan  Tabel  4.7  didapatkan  bahwa  arsitektur  yang optimal  dalam  proses  mendeteksi  penyakit  ISPA  adalah learning rate sebesar 0.5, jumlah neuron hidden layer 20, toleransi error 0.001, maksimal epoch 216 dan dengan nilai MSE  0.000997.  Parameter  tersebut  dipilih  menjadi parameter terbaik karena menghasilkan jumlah iterasi yang kecil  dan  memiliki  nilai  akurasi  MSE  yang  cukup  baik, karena nilai MSE paling kecil dari arsitektur yang lain serta nilai MSE dibawah dari nilai error yang ditentukan.
b) Pengujian Data Baru
Setelah didapatkan arsitektur yang optimal. Arsitektur jaringan dengan 13 input layer , 20 hidden layer diuji lagi dengan  data  baru  dengan  15  sampel  data  pengujian. Berikut hasil pengujian arsitektur 13-20-2 dengan 15 data baru terlihat pada gambar 7.

## GAMBAR 7. HASIL PENGUJIAN DATA BARU ARSITEKTUR
13-20-2
Berikut adalah output actual hasil pengujian arsitektur 13-20-2:
Columns 1 through 9
0.0287    0.0287    0.0287    0.0287    0.9032    0.0287    0.0287
0.0287    0.0287
0.9960    0.9960    0.9960    0.9960    0.0428    0.9960    0.9960 0.9960    0.9960
Columns 10 through 15
0.0287    0.0287    0.0183    0.0290    0.0183    0.0287 0.9960    0.9960    0.9396    0.9736    0.9396    0.9960
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  MATLAB  dapat diambil kesimpulan bahwa tingkat akurasi jaringan syaraf tiruan  dengan  arsitektur  13-20-2  adalah  100%  sesuai dengan target/output yang diinginkan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  jaringan  syaraf  tiruan  dengan metode backpropagation yang dipakai untuk penyesuaian bobot  dapat  merespon  data  pelatihan  dan  data  pengujian dengan  baik,  ditandai  dengan  akurasi  jaringan  yang dihasilkan  100%  sesuai  dengan output yang  diinginkan. Arsitektur  jaringan  optimal  yang  diperoleh  melalui percobaan ( trial and error ) adalah dengan 13 neuron input layer ,  20 neuron  hidden  layer ,  dan  2 output  layer dan konstanta  belajar  0.001  dengan  fungsi  aktivasi  yang digunakan adalah fungsi logsig (sigmoid biner).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  Sukmawati  and  A.  Pujiyanta,  “Deteksi  penyakit tulang  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan metode,” J. Sarj. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 233– 246, 2017.
[2]  B. Yuwono, H. C. Rustamaji, and U. Dani, “Diagnosa gangguan saluran pernafasan menggunakan jaringan syaraf  tiruan,”  vol.  2011,  no.  semnasIF,  pp.  27–34, 2011.
[3]  U.  Haniek  and  D.  Rosita,  “Faktor  Penyebab Terjadinya  Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut  (ISPA) Pada  Balita  di  Puskesmas  Nalumsari  (Studi  Kasus Tunggul  Pandean,  Desa  Blimbingrejo  dan  Desa Pringtulis),” Kesehat. dan Budaya HIKMAH , vol. 08, no. 02, pp. 48–57, 2015.
[4]  J. J. Siang, Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan Matlab . Yogyakarta: ANDI, 2009. [5]  N.  I.  Pradasari,  F.  T.  Pontia,  and  D.  Triyanto, “Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi  Penyakit  Saluran  Pernafasan  Dengan Metode  Backpropagation,” Coding  Sist.  Komput. Unversitas Tanjung Pura , vol. 01, no. 1, pp. 20–30,
2017.
[6]  Z.  A.  Leleury,  Y.  A.  Lesnussa,  and  J.  Madiuw,
“Sistem Diagnosa Penyakit Dalam dengan
Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Metode Backpropagation  dan  Learning  Vector  Quantization Sistem Diagnosa Penyakit Dalam dengan
Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Metode Backpropagation dan Learning Vector Quantization,”
no. July 2017, 2018.
[7]  K.  Sukmawati  and  A.  Pujiyanta,  “Deteksi  Penyakit Tulang  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Dengan  Metode  Backpropagation,” Sarj.  Tek.
Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 1308–1321, 2014.
[8]  F. H. Dalimunthe,
“Perancangan aplikasi
mengidentifikasi
penyakit
mata
dengan menggunakan  metode  backpropagation,”  pp.  7–11, 2016.
[9]  R.  W.  Purnamasari,  E.  Sugiharti,  and  Dwijanto, “Unnes Journal of Public Health,” UNNES J. Math. ,
vol. 2, no. 2, pp. 0–6, 2013.
[10]  R. Ginting, E. B. Nababan, and J. S. Tiruan, “Analisis penggunaan algoritma kohonen pada jaringan syaraf tiruan  backpropagation  dalam  pengenalan  pola penyakit paru,” Teknovasi , vol. 01, pp. 27–47, 2014.