## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 115 - 122
Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Deteksi Bahaya Kelebihan Mengkomsumsi Kafein dengan Menggunakan Metode Backpropagation

## Lidia Sinurat
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: lidiasinurat152309@yahoo.com
Abstrak −Jaringan Saraf Tiruan (JST) merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan  proses  pembelajaran  otak  manusia  tersebut.  Algoritma  pelatihan  backpropagasi  atau  dapat  diterjemahkan menjadi propagasi balik, pertama kali dirumuskan oleh Werbos dan dipopulerkan oleh Rumelhart dan Mccelland  untuk dipakai pada JST, dan selanjutnya algoritma ini biasa diangkat dengan nama BP. Algoritma ini termasuk metode pelatihan supervised dan disain untuk  operasi pada jaringan feed forward multi layer. Kafein adalah zat alkaloid yang di temukan pada berbagai jenis tanaman terutama tanaman  kopi, cola, teh dan lain sebagainya. Kafein berfungsi sebagai zat stimulan untuk sistem syaraf pusat, zat perangsang serta dapat menangkal katuk dan mengembalikan kewaspadaan. Tetapi efek sampingnya, kafein memiliki potensi menyebabkan penyimpangan kromoson yang bersifat mutagenik.
Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagasi, Kafein, Zat alkaloid.
Abstract −Artificial Neural Network (ANN) is one of the artificial representations of the human brain that always tries to simulate  the  learning  process  of  the  human  brain.  Backpropagation  training  algorithm  or  can  be  translated  into  back propagation,  first  formulated  by  Werbos  and  popularized  by  Rumelhart  and  McCelland  to  be  used  in  ANN,  and  then  this algorithm is usually appointed as BP. This algorithm includes a supervised training method and design for operations on multi- layer feed forward networks. Caffeine is an alkaloid found in various types of plants, especially coffee plants, colas, tea and so forth. Caffeine functions as a stimulant for the central nervous system, aphrodisiacs and can ward off katuk and restore alertness. But the side effects, caffeine has the potential to cause mutations of chromosomes that are mutagenic.
Keywords : Artificial Neural Networks, Backpropagation, Caffeine, Alkaloids

## 1. PENDAHULUAN
Kafein merupakan sebuat zat yang paling sering dijumpai pada beberapa jenis minuman atau makanan dan dijual bebas di toko atau warung. Zat tersebut  mengandung bahan kimia tertentu yang berbahaya bagi kesehatan. Ada sekitar 60 jenis tanaman yang memiliki kandungan kafein. Kafein itu sendiri merupakan senyawa  kimia berupa alkaloid xantin yang dihasilkan oleh tanaman dengan tujuan untuk melawan penyakit atau hewan yang menyerang bagian dari tubuh tanaman itu sendiri. Jadi kafein bisa menjadi racun bagi seranggaa atau penyakit yang menyerang tanaman.  Namun  jika  manusia  mengkomsumsi  zat  kafein  dari  buah  atau  bagian  tanaman  tertentu  maka  bisa meningkatkaan  efek  pada  sistem  syaraf,  kafein  juga  dipercaya  menimbulkan  efek  positif  dan  negatif  terhadap kesehatan manusia
Kopi juga merupakan salah satu sumber utama dari kafein, kopi memberikan efek kafein yang cepat atau lambat  akan membuat  tubuh  ketergantungan  terhadap  zat  tersebut,  hal  ini  sangat  tergantung  pula dari  kondisi tubuh  pemakainya. Setiap satu  cangkir kopi mengandung kafein  dalam kadar yang berbeda-beda, hal  ini juga dipengaruhi oleh bagaimana cara penyajiannya. Mengkomsumsi kafein ini ada manfaat positif dalam kesehatan dan ada pula dampak negatifnya, jika mengkomsumsi  kafein yang berlebihan. Kopi juga mengandung banyak anti oksidan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mengonsumsi kopi yang kaya anti oksida dapat menghambat penyakit  yang  disebabkan  oleh  kerusakan oxidative .  Kopi  juga  telah  ditunjuk  sebagai  salah  satu  alat  untuk meningkatkan kinerja daya tahan dalam durasi aktivitas fisik yang cukup lama. Kopi yang mengandung kafein ini memiliki efek negative dan positif  bagi kesehatan.
Di sini penulis juga mencoba untuk meneliti bagaimana cara  mengatasi para pengonsumsi kafein terlalu berlebihan melalui jaringan syaraf tiruan dengan metode Backpropagation . Karena metode ini merupakan model jaringan syaraf tiruan dangan layar jamak. Seperti halnya model jaringan syaraf tiruan lainnya, backpropagation melatih  jaringan  untuk  mendapatkan  keseimbangan  antara  kemampuan  jaringan  untuk  mengenali  pola  yang digunakan  selama  pelatihan  serta  kemampuan  jaringan  untuk  memberikaan  respon  yang  benar  terhadap  pola masukan serupa (tapi tidak sama) dengan pola yang dipakai selama pelatihan tersebut. Seperti halnya jaringan syaraf tiruan yang lain, pada jaringan feedfoward (umpan maju) pelatihan dilakukan dalam rangka perhitungan bobot  sehingga  pada  akhir  pelatihan  akan  diperoleh  bobot-bobot  yang  baik.    Selama  proses  pelatihan,  bobot- bobot  diatur  secara  iteratife  untuk  meminimumkan error (kesalahaan)  yang  dapat  terjadi. Error (kesalahaan) dihitung  berdasarkan  rata-rata  kuadrat  kesalahan  (MSE).  Rata-rata  kuadrat  kesalahan  juga  dijadikan  suatu kesalahan  yang  dapat  terjadi  dari  dasaar  perhitungan  yang  dimulai  tersebut.  Sebagian  besar  untuk  pelatihan jaringaan feedfoward (umpan  maju)menggunakan gradient dan  fungsi  aktivasi  untuk  menentukan  dalam mengatur bobot-bobot dalam rangka meminimumkan kinerja. Gradien ini ditentukan dengan menggunakan suatu teknik yang disebut backpropagation.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 115 - 122

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan  salah  satu  representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  untuk mensimulasikan  proses  pembelajaran  otak  manusia  tersebut  (M.F  Andrijasa,  2010).  untuk  JST  tercipta  sebagai  suatu generalisasi model matematika dari pemahaman manusia (human cognition) yang didasarkan atas asumsi pemrosesan informasi terjadi pada elemen sederhana yang disebut neuron. Isyarat mengalir diantara sel saraf melalui suatu sambungan penghubung, setiap sambungan penghubung memiliki bobot yang bersesuaian dan setiap sel saraf akan merupakan fungsi aktivasi terhadap isyarat hasil penjumlahan berbobot yang masuk kepadanya untuk menentukan isyarat keluarannya

## 2.2 Kafein
Kafein adalah zat alkaloid yang di temukan pada berbagai jenis tanaman terutama tanaman  kopi, cola, teh dan lain  sebagainya.  Kafein  berfungsi  sebagai  zat  stimulan  untuk  sistem  syaraf  pusat,  zat  perangsang  serta  dapat menangkal  katuk  dan  mengembalikan  kewaspadaan.  Tetapi  efek  sampingnya,  kafein  memiliki  potensi menyebabkan penyimpangan kromoson yang bersifat mutagenik.

## 2.3 Metode Backpropagation
Algoritma pelatihan backpropagasi atau dapat diterjemahkan menjadi propagasi balik, pertama kali dirumuskan oleh Werbos dan dipopulerkan oleh Rumelhart dan Mccelland untuk dipakai pada JST, dan selanjutnya algoritma ini biasa diangkat dengan nama BP. Algoritma ini termasuk metode pelatihan supervised dan disain untuk  operasi pada jaringan feed forward multi layer .
Algoritma ini juga dipakai pada aplikasi pengaturan karena proses pelatihannya didasarkan pada hubungan yang sederhana. Jika keluaran memberikan hasil yang salah,maka bobot penimbang (w) dikoreksi agar galatnya dapat diperkecil dan respon jaringan selanjutnya diharapkan akan mendekati hasil sesuai target serta  memperbaiki bobot penimbang pada lapisan tersembunyi ( hidden layer ).
Secara garis  besar, algoritma dapat didekripasikan sebagai berikut. Ketika jaringan diberikan pola masukan sebagai pola pelatihan maka pola tersebut menuju ke unit-unit pada lapisan tersembunyi dengan keluaran. Y k = P bs (V k ) .................................................................................................................................  (1) Pada keluaran node error dihitung sebagai :
E k (t) = d k (t) – y k (t) ......................................................................................................................  (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  analisa  sistem  merupakan  kegiatan  penguraian  dari  suatu  sistem  informasi  yang  utuh  kedalam  bagian komponennya  dengan  maksud  untuk  mengidentifikasi  dan  mengevaluasi  permasalahan.  Setelah  mengetahui permasalahan yang ingin diselesaikan maka dilanjutkan dengan proses perancangan model yang nantinya akan memenuhi  kebutuhan  dalam  memberi  solusi  penyelesaian  masalah  yang  sedang  dibahas.  Untuk  memulai menggunakan metode backpropagation, terlebih dahulu menganalisa gejala mengkonsumsi lebih kafein yaitu :
a. Sakit Kepala
Jika Anda merasa sakit kepala setelah minum kopi bisa jadi Anda mengalami overdosis kafein. Apalagi jika dalam sehari Anda sudah minum kopi lebih dari 3 cangkir. Asupan kafein di atas batas normal yang dianjurkan akan meningkatkan tekanan dan  mengakibatkan sakit kepala. Sering sakit kepala ini juga bisa terjadi, kalau tiba–tiba saja Anda berhenti mengonsumsi kafein padahal sebelumnya Anda terbiasa dengan kafein.
b. Denyut Jantung Tidak Teratur
Kafein  merupakan  zat  yang  menstimulasi  sistem saraf  pusat  yang  dapat  mempengaruhi  tekanan  darah.  Jika kafein masuk ke dalam tubuh dalam jumlah yang berlebihan maka tekanan darah akan meningkat dan ini juga mempengaruhi jantung. Denyut Jantung menjadi tidak teratur karena jantung bekerja lebih keras oleh asupan kafein yang berlebih. Bahkan untuk beberapa kasus, sistem kardiovaskular yang tidak berjalan normal karena kelebihan kafein, dapat menyebabkan kematian.
c. Sering Merasa Haus
Kafein  masuk  ke  dalam  tubuh  dalam  bentuk  minuman,  tetapi  dampak  yang  ditimbulkannya  justru  sangat berbeda dengan maksud orang untuk minum. Konsumsi kafein secara berlebihan akan menimbulkan rasa haus. The  Food and  Drug Administration menyatakan  bahwa  kebutuhan  tubuh  akan  cairan  tidak  akan  terpenuhi dengan  mengkonsumsi  minuman  berkafein.  Saat  Anda  berlebihan  dalam  minum  minuman  berkafein, kecenderungan buang air kecil akan meningkat dan Anda akan mengalami dehidrasi yang tentu berbahaya bagi kesehatan.
d. Gelisah
S ensasi awal yang ditimbulkan saat minum minuman berkafein adalah meningkatkan rasa kewaspadaan. Pada level yang normal ini adalah hal yang Anda butuhkan. Namun hati–hati jika Anda berlebihan mengkonsumsi kafein, kewaspadaan yang berlebihan justru berbalik menjadi  kegelisahan. Ini  tentu bukanlah dampak yang diharapkan karena hidup Anda tidak akan tenang jika disertai dengan perasaan gelisah.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 115 - 122
e. Mual dan Muntah
Kafein yang masuk ke dalam tubuh akan meningkatkan kadar asam lambung. Peningkatan asam lambung inilah yang menimbulkan rasa mual, mulas dan ingin muntah. Bahkan untuk beberapa kasus yang parah konsumsi kafein berlebihan akan menimbulkan diare yang sangat berbahaya bagi tubuh.
Kelima  Gejala  di  atas  akan  digunakan  sebagai  variabel  input  pada  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan metode backpropagation.

## 3.1 Pembahasan
Dari ke-5 variabel input di atas, di dapat 5 masukan X 1 – X 5 kemudian terdapat layer tersembunyi (dengan 8 unit). Dengan 1 unit output. Pelatihan menggunakan iterasi untuk menghitung bobot jaringan untuk pola pertama (X 1 =1, X 2 =1, X 3 =1, X 4 =1, X 5 =1  dan t=0). dengan laju pemahaman α=0.2. Penyelesaian :
Gambarkan Jaringan Syaraf Tiruan dengan 5 Input layer, 6 hidden layer dan 1 output
Gambar 1. Layar Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Bobot-bobot diberikan nilai acak dengan range -1 sampai dengan 1. Misal bobot dari layer input ke layer tersembunyi seperti pada tabel 1 dan bobot-bobot dari layer tersembunyi ke layer output seperti pada tabel 2. Langkah 0 Inisialisasi semua bobot dengan bilangan acak kecil.
Tabel 1. Inisialisasi Bobot Z
Z 1
Z 2 Z 3 Z 4 Z 5 Z 6
X 1 0.2 0.3 -0.1 -0.1 0.3 -0.2
X 2 0.3 0.1 -0.1 -0.1 0.1 0.3
X 3 0.3 0.1 -0.1 -0.1 0.1 0.3 X 4 0.2 0.3 -0.1 -0.1 0.2 0.2 X 5 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 0.1 1 -0.3 -0.3 0.3 0.1 0.1 0.1

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 115 - 122
Tabel 2. Inisialisasi Bobot Y
Y Z 1 0.5 Z 2 -0.3
Z 3 -0.4 Z 4 0.2 Z 5 0.1 Z 6 0.1 1 -0.1

## Langkah 1
Jika kondisi penghentian belum terpenuhi, lakukan langkah 2 sampai dengan 8 Langkah 2 Untuk setiap pasang data pelatihan, lakukan langkah 3 sampai dengan 8 Fase I: Propagasi Maju

## Langkah 3
Tiap unit masukkan menerima sinyal dan meneruskan ke unit tersembunyi Langkah 4 Hitung semua keluaran di unit tersembunyi (Z j ), rumus yang digunakan
𝑧 𝑛𝑒𝑡𝑗 = 𝑣 𝑗0 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑗𝑖 𝑛 𝑖=1 Maka : 𝑧 𝑛𝑒𝑡1 = 𝑣 10 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑗𝑖 2 𝑖=1 = 𝑣 10 + 𝑥 1 𝑣 11 + 𝑥 2 𝑣 12 + 𝑥 3 𝑣 13 + 𝑥 4 𝑣 14 + 𝑥 5 𝑣 15
= −0,3 + 1 . 0,2 + 1 . 0,3 + 1 . 0,3 + 1 . 0,2 + 1 . 0,3 = 1
𝑧 𝑛𝑒𝑡2 = 𝑣 20 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑗𝑖 2 𝑖=1 = 𝑣 20 + 𝑥 1 𝑣 21 + 𝑥 2 𝑣 22 + 𝑥 3 𝑣 23 + 𝑥 4 𝑣 24 + 𝑥 5 𝑣 25
= −0,3 + 1 . 0,3 + 1 . 0,1 + 1 . 0,1 + 1 . 0,3 + 1 . 0,2 = 0.7
𝑧 𝑛𝑒𝑡3 = 𝑣 30 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑗𝑖 2 𝑖=1 = 𝑣 30 + 𝑥 1 𝑣 31 + 𝑥 2 𝑣 32 + 𝑥 3 𝑣 33 + 𝑥 4 𝑣 34 + 𝑥 5 𝑣 35
= 0,3 + 1 . (− 0,1) + 1 . (− 0,1) + 1 . (− 0,1) + 1 . (− 0,1) + 1 . 0,2 = 0.1
𝑧 𝑛𝑒𝑡4 = 𝑣 40 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑗𝑖 2 𝑖=1 = 𝑣 40 + 𝑥 1 𝑣 41 + 𝑥 2 𝑣 42 + 𝑥 3 𝑣 43 + 𝑥 4 𝑣 44 + 𝑥 5 𝑣 45
= 0,1 + 1 . (− 0,1) + 1 . (− 0,1) + 1 . (− 0,1) + 1 . (− 0,1) + 1 . 0,1 = −0.2
𝑧 𝑛𝑒𝑡5 = 𝑣 50 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑗𝑖 2 𝑖=1 = 𝑣 50 + 𝑥 1 𝑣 51 + 𝑥 2 𝑣 52 + 𝑥 3 𝑣 53 + 𝑥 4 𝑣 54 + 𝑥 5 𝑣 55
= 0,1 + 1 .0,3 + 1 .0,1 + 1 .0,1 + 1 .0,2 + 1 . 0,1 + 1 . 0,1 = 0.9
𝑧 𝑛𝑒𝑡6 = 𝑣 60 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑗𝑖 2 𝑖=1 = 𝑣 60 + 𝑥 1 𝑣 61 + 𝑥 2 𝑣 62 + 𝑥 3 𝑣 63 + 𝑥 4 𝑣 64 + 𝑥 5 𝑣 65
= 0,1 + 1 . (−0,2) + 1 .0,3 + 1 .0,3 + 1 .0,2 + 1 . 0,1 + 1 . 0,1 = 0.8
𝑧 𝑗 = 𝑓 (𝑧 𝑛𝑒𝑡𝑗 ) = 1 1 + 𝑒 −𝑧_𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑧 1 = 𝑓(𝑧 𝑛𝑒𝑡1 ) = 1 1 + 𝑒 −𝑧_𝑛𝑒𝑡 1 = 1 1 + 𝑒 1 = 0,27 𝑧 2 = 𝑓(𝑧 𝑛𝑒𝑡2 ) = 1 1 + 𝑒 −𝑧_𝑛𝑒𝑡 2 = 1 1 + 𝑒 0,7 = 0,33
𝑧 3 = 𝑓(𝑧 𝑛𝑒𝑡3 ) = 1 1 + 𝑒 −𝑧_𝑛𝑒𝑡 3 = 1 1 + 𝑒 0,1 = 0,48
𝑧 4 = 𝑓(𝑧 𝑛𝑒𝑡3 ) = 1 1 + 𝑒 −𝑧_𝑛𝑒𝑡 3 = 1 1 + 𝑒 −0,2 = 0,55
𝑧 5 = 𝑓(𝑧 𝑛𝑒𝑡3 ) = 1 1 + 𝑒 −𝑧_𝑛𝑒𝑡 3 = 1 1 + 𝑒 0,9 = 0,29
𝑧 6 = 𝑓(𝑧 𝑛𝑒𝑡3 ) = 1 1 + 𝑒 −𝑧_𝑛𝑒𝑡 3 = 1 1 + 𝑒 0,8 = 0,31

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 115 - 122

## Langkah 5
Hitung semua jaringan di unit keluaran (y k)
𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 = 𝑤 𝑘0 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑘𝑗 𝑝 𝑗=1 𝑦 𝑛𝑒𝑡1 = 𝑤 10 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑘𝑗 𝑝 𝑗=1 = 𝑤 10 + 𝑧 1 𝑤 11 + 𝑧 2 𝑤 12 + 𝑧 3 𝑤 13 + 𝑧 1 𝑤 14 + 𝑧 2 𝑤 15 + 𝑧 3 𝑤 16
= −0,1 + 0,27 .0,5 + 0,33 . (−0,3) + 0,48 . (−0,4) + 0,55 .0,2 + 0,29 .0,1 + 0,31 .0,1 = −0,09
𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) = 1 1 + 𝑒 −𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 = 1 1 + 𝑒 −0,09 = 0,84
Dari hasil di atas di dapatlah nilai output 0,84, sesuai dengan fungsi sigmoid jika y >=0 maka nilai yk adalah 1.  Maka  di  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  ke-5  gejala  tersebut  mendeteksi bahaya  kelebihan  penggunaan kafein . Selanjutnya dilakukan fase progasi maju untuk melakukan pelatihan terhadap pola  ke -2 dari nilai input variabel.
Fase II : Propagasi Maju
Langkah 6  k =(t k -y k ) f’(y_net k )= (t k -y k ) y k (1-y k )  1 =(t 1 -y 1 ) f’(y_net 1 )= (t 1 -y 1 ) y 1 (1-y 1 )=(0-0,84) 0,84 (1-0,84)=-0,11 Δw kj = α  k z j Δw 10 = α  1 (1)=0,2 . (-0,11) . (1)=-0,02 Δw 11 = α  1 (z 1 )=0,2 . (-0,11) . (0,27)=-0,01 Δw 12 = α  1 (z 2 )=0,2 . (-0,11) . (0,33)=-0,01 Δw 13 = α  1 (z 3 )=0,2 . (-0,11) . (0,48)=-0,01 Δw 14 = α  1 (z 3 )=0,2 . (-0,11) . (0,55)=-0,01 Δw 15 = α  1 (z 3 )=0,2 . (-0,11) . (0,29)=-0,01 Δw 16 = α  1 (z 3 )=0,2 . (-0,11) . (0,31)=-0,01

## Langkah 7
Hitung factor  unit tersembunyi berdasarkan kesalahan di setiap unit tersembunyi z j (j=1,2,3,…,p)
 _𝑛𝑒𝑡 𝑗 = ∑  𝑘 𝑤 𝑘𝑗 𝑚 𝑘=1  _𝑛𝑒𝑡 1 =  1 . 𝑤 11 = (−0,11). 0,5 = −0,055  _𝑛𝑒𝑡 2 =  1 . 𝑤 12 = (−0,11). (−0,3) = 0,033  _𝑛𝑒𝑡 3 =  1 . 𝑤 13 = (−0,11). (−0,4) = 0,044  _𝑛𝑒𝑡 4 =  1 . 𝑤 14 = (−0,11). (0,2) = −0,022  _𝑛𝑒𝑡 5 =  1 . 𝑤 15 = (−0,11). (0,1) = −0,011  _𝑛𝑒𝑡 6 =  1 . 𝑤 16 = (−0,11). (0,1) = −0,011
Faktor kesalahan  unit tersembunyi  j =  _net j f’(z_net j )=  _net z j (1-z j )  1 =  _net 1 z 1 (1-z 1 )=(-0.055).0,27.(1-(0,27))=-0,011  2 =  _net 2 z 2 (1-z 2 )=(0.033).0,33.(1-(0,33))=0,007  3 =  _net 3 z 3 (1-z 3 )=(0.044).0,48.(1-(0,48))=0,011  4 =  _net 1 z 1 (1-z 1 )=(-0.022).0,55.(1-(0,55))=--0,005  5 =  _net 2 z 2 (1-z 2 )=(-0.011).0,29.(1-(0,29))=-0,002  6 =  _net 3 z 3 (1-z 3 )=(-0.011).0,31.(1-(0,31))=-0,002 Δv ji =α  j x i Δv 10 =α  1=0,2*(-0,011)*1= -0,002 Δv 20 =α  2=0,2*(0,01)*1=0,002 Δv 30 =α  3=0,2*(0,01)*1=0,002 Δv 40 =α  1=0,2*(-0,011)*1= -0,002 Δv 50 =α  2=0,2*(0,01)*1=0,002 Δv 60 =α  3=0,2*(0,01)*1=0,002
Δv 11 =α  1 x 1=0,2*(-0,01)*1=-0,002 Δv 21 =α  2 x 1=0,2*(0,01)*1=0,002

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 115 - 122
Δv 31 =α  3 x 1=0,2*(0,01)*1=0,002 Δv 41 =α  1 x 1=0,2*(-0,01)*1=-0,002 Δv 51 =α  2 x 1=0,2*(0,01)*1=0,002 Δv 61 =α  3 x 1=0,2*(0,01)*1=0,002
Δv 12 =α  1 x 2=0,2*(-0,01)*1=-0,002 Δv 22 =α  2 x 2=0,2*(0,01)*1=0,002 Δv 32 =α  3 x 2=0,2*(0,01)*1=0,002 Δv 42 =α  1 x 2=0,2*(-0,01)*1=-0,002 Δv 52 =α  2 x 2=0,2*(0,01)*1=0,002 Δv 62 =α  3 x 2=0,2*(0,01)*1=0,002 Fase III : Perubahan Bobot
Langkah 8 Perubahan bobot garis yang menuju unit keluaran w kj (baru)= w kj (lama) + Δw kj w 10 (baru)= w 10 (lama) + Δw 10 = -0,1-0,022=-0,122 w 11 (baru)= w 11 (lama) + Δw 11 =0,5-0,01=0,49 w 12 (baru)= w 12 (lama) + Δw 12 =-0,3-0,01=0,31 w 13 (baru)= w 13 (lama) + Δw 13 =-0,4-0,01=0,41 w 14 (baru)= w 11 (lama) + Δw 11 =0,5-0,01=0,49 w 15 (baru)= w 12 (lama) + Δw 12 =-0,3-0,01=0,31 w 16 (baru)= w 13 (lama) + Δw 13 =-0,4-0,01=0,41
V ji (baru)= v ji (lama) + Δv ji V 10 (baru)= v 10 (lama) + Δv 10 =-0,3-0,002=-0,302 V 20 (baru)= v 20 (lama) + Δv 20 =0,3+0,002=0,302 V 30 (baru)= v 30 (lama) + Δv 30 =0,3+0,0020,302 V 40 (baru)= v 10 (lama) + Δv 10 =-0,3-0,002=-0,302 V 50 (baru)= v 20 (lama) + Δv 20 =0,3+0,002=0,302 V 60 (baru)= v 30 (lama) + Δv 30 =0,3+0,0020,302
V 11 (baru)= v 11 (lama) + Δv 11 =0,2-0,002=0,198 V 21 (baru)= v 21 (lama) + Δv 21 =0,3+0,002=0,302 V 31 (baru)= v 31 (lama) + Δv 31 =-0,1+0,002=-0,098 V 41 (baru)= v 11 (lama) + Δv 11 =0,2-0,002=0,198 V 51 (baru)= v 21 (lama) + Δv 21 =0,3+0,002=0,302 V 61 (baru)= v 31 (lama) + Δv 31 =-0,1+0,002=-0,098
V 12 (baru)= v 12 (lama) + Δv 12 =0,3-0,002=0,298 V 22 (baru)= v 22 (lama) + Δv 22 =0,1+0,002=0,102 V 32 (baru)= v 32 (lama) + Δv 32 =-0,1+0,002=-0,098 V 42 (baru)= v 12 (lama) + Δv 12 =0,3-0,002=0,298 V 52 (baru)= v 22 (lama) + Δv 22 =0,1+0,002=0,102 V 62 (baru)= v 32 (lama) + Δv 32 =-0,1+0,002=-0,098 Kemudian ulangi langkah yang 2 sampai 8 dengan pola iterasi yang ke -2.

## 3.2 Implementasi
Pengujian  dilakukan  untuk  membuktikan  apakah  hasil  dari  pencarian  nilai  bobot  baru  pada  lapisan  input  dan lapisan  tersembunyi  serta  nilai  keluaran  yang  telah  dilakukan  pada  bab  sebelumnya  sudah  sesuai  dengan perhitungan metode backpropagation yang sebenarnya. Oleh karena itu dilakukan pengujian dengan menggunakan tools aplikasi yang sesuai untuk perhitungan metode backpropagation dengan menggunakan aplikasi matlab 6.5. Adapun tampilan utama dari aplikasi matlab 6.5 adalah sebagai berikut:

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 115 - 122
Gambar 2. Tampilan Aplikasi Matlab 6.5
Gambar  2.  di  atas adalah tampilan  aplikasi  matlab 6.5. Aplikasi  Tanagra terdiri  dari  beberapa menu tab yaitu mulai dari File sampai dengan menu Help . Untuk memulai membuat jaringan syaraf tiruan aplikasi ini adalah dengan  mengetikkan  perintah  pembuatan  jaringan  syaraf  tiruan  sampai  pada  menghasilkan  output  seperti  pada tampilan gambar berikut :
Gambar 3. Tampilan pengujian data
Adapun  perintah  program  untuk  menampilkan  jaringan  syaraf  dan  output  dari  pengujian  data  tersebut adalah :
>> p=[1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1]; perintah untuk memasukkan nilai input >> net=newff([0 1 ; 0 1 ; 0 1 ; 0 1 ; 0 1],[6,1]); perintah untuk membangun jaringan syaraf >> net.IW{1,1}=[0.2 0.3 0.3 0.2 0.3 ; 0.3 0.1 0.1 0.3 0.2 ; -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 0.2 ; -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 0.1 ; 0.3 0.1 0.1 0.2 0.1 ; -0.2 0.3 0.3 0.2 0.1 ];   perintah untuk memasukkan nilai bobot dari input layer ke hidden layer >> net.b{1}=[-0.3 ; -0.3 ; 0.3 ; 0.1 ; 0.1 ; 0.1]; perintah untuk memasukkan nilai bobot bias dari input layer ke hidden layer >> net.LW{2,1}=[0.5 -0.3 -0.4 0.2 0.1 0.1]; perintah untuk memasukkan nilai bobot dari hidden layer ke output layer >> net.b{2}=[-0.1]; perintah untuk memasukkan nilai bias dari hidden  layer ke output layer >> t=[0]; perintah untuk memasukkan nilai nilai target >> [y,Pf,Af,e,perf]=sim(net,p,[],[],t) ; perintah untuk menampilkan hasil output y = 0.1569; nilai output yang dihasilkan Pf =     [] Af =    [] e = -0.1569 perf = 0.0246
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 115 - 122

## 4. KESIMPULAN
Studi yang dilakukan oleh penulis menghasilkan suatu kesimpulan yang dapat berfungsi sebagai bahan masukan yang bermanfaat bagi pihak akademisi dan masyarakat. Adapun simpulan yang dapat diambil dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Penerapan jaringan saraf tiruan menggunakan metode backpropagation dapat digunakan sebagai alat untuk mendeteksi bahaya mengonsumsi zat kafein yang berlebihan oleh para pencandu minuman kopi.
2. Data dari hasil temuan penelitian ini mengindikasikan bahwa mengonsumsi zat kafein yang berlebihan akan membahayakan kesehatan pengonsumsinya.
3. Penelitian  ini  memberikan  pengetahuan  kepada  masyarakat  tentang  bahaya  mengonsumsi  minuman  yang mengandung  kafein  serta  bagaimana  cara    mengatasi  para  pengonsumsi  kafein  yang  berlebihan  melalui jaringan syaraf tiruan dengan metode Backpropagation .

## REFERENCES
[1] Pemograman Matlab pada Sistem Pakar Fuzzy  (Mohammad Yazdi Pusadan) 2015
[2] Jong Jek Siang, 2004, Penggunaan Matriks Matlab, Yogyakarta, Penerbit Andi.
[3] Ruth Chrestanti, 2002, Jaringan Saraf Tiruan.
[4] Diyah Puspitaningrum. Pengantar Jaringan Saraf Tiruan Penerbit Andi
[5] Jogiyanto H.M., 1989, Analisis dan Disain, Penerbit Andi.
[6] Badul Anwar, 2011, Algoritma Backpropagation.