## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 920 − 927 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3285

## Pengujian Jaringan Saraf Tiruan Dalam Mendiagnosa Gangguan Jiwa Menggunakan Algoritma Backpropogation Levenberg- Marquardt
Solikhun * , Sundari Putri Lestari
Prodi Manajemen Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar Jalan Jendral Sudirman Blok A No. 1/2/3 Pematangsiantar, 21115, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* solikhun@amiktunasbangsa.ac.id, 2 sundariputrilestari@gmail.com Email Koresponding: solikhun@amiktunasbangsa.ac.id Submitted: 26/03/2023; Accepted: 30/04/2023; Published: 30/04/2023
Abstrak −Gangguan  jiwa  merupakan  masalah  kesehatan  mental  yang  menyebabkan  kesulitan  dalam  memenuhi  kebutuhan sosial atau pribadi. Kondisi ini dapat menyebabkan perubahan perilaku yang dapat memengaruhi kehidupan seseorang. Untuk mengatasi masalah ini, algoritma backpropogation telah dikembangkan untuk membantu dalam mendeteksi gangguan mental. Algoritma ini menggunakan data yang diperoleh dari tes psikologi untuk mengidentifikasi tanda-tanda awal gangguan mental pada seseorang . Dengan algoritma ini, para ahli kesehatan mental dapat mengambil keputusan diagnostik yang lebih cepat dan akurat. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mendiagnosis gangguan jiwa menggunakan algoritma backpropogation dengan  metode  levenberg-marquadt.  Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempermudah  diagnosa  gangguan  jiwa  perlu dilakukakan dengan cara menganalisis seorang pasien dengan 24 atribut pertanyaan yang sudah di sediakan. Setelah selesai akan muncul hasil diagnose kemudian dilakukan pengujian menggunakan Algoritma Backpropogation Levenberg-Marquardt, untuk  menentukan  apakah  seseorang  memiliki  gangguan  bipolar,  OCD,  atau  gangguan  lainnya.  Jika  diagnose  ini  tidak dilakukan peneliti akan kesulitan untuk mengetahui gangguan jiwa apa yang sedang di derita oleh pasien. Hasil dari penelitian ini berupa diagnosa gangguan jiwa pertanyaan yang sudah di sediakan. Untuk mendukung suksesnya penelitian ini Algoritma backpropagation metode levenberg marquadt sebagai jembatannya untuk mendapatkan keakuratan. dengan mse pelatihan dan pengujian terbaik adalah 24-10-1 dengan performance pelatihan = 0.000014246 pengujian = 0.0000146. Semakin rendah error yang dihasilkan semakin akurat diagnosa yang di hasilkan.
Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan; Gangguan Jiwa; Backpropagation; Levenberg Marquardt
Abstract −Mental disorders are mental health issues that make it hard to meet one's own or other people's needs. A person's life may be affected by changes in behavior brought on by this condition. To conquer this issue, a backpropagation calculation has been created to help with distinguishing mental problems. This calculation utilizes information got from mental tests to distinguish early indications of mental problems in an individual. With this calculation, psychological wellness experts can settle  on  additional  quick  and  precise  symptomatic  choices.  The  Levenberg-Marquadt  method  and  the  backpropogation algorithm were used in this study to diagnose mental disorders. The aim of this study is to make it easier to diagnose mental disorders by analyzing a patient using the 24 attributes of the questions. After the diagnosis is made, the results will show up, and the Levenberg-Marquardt Backpropagation Algorithm will be used to test a person to see if they have bipolar disorder, OCD, or any other disorder. Researchers will have a difficult time determining the patient's mental illness if this diagnosis is not  carried  out.  The  aftereffects  of  this  study  are  as  demonstrative  inquiries  for  mental  issues  that  have  been  given.  The Levenberg Marquadt method backpropagation algorithm is the bridge to accuracy, supporting this study's success. MSE is 24- 10-1, with training performance equal to 0.000014246 and testing performance equal to 0.0000146. The diagnosis that comes out of it is more accurate the less error there is.
Keywords : Artificial Neural Network; Diagnosis; Mental Disorders; Backpropagation; Levenberg Marquardt

## 1. PENDAHULUAN
Gangguan  jiwa  merupakan  masalah  yang  cukup  umum,  dengan  sekitar  10%  penduduk  dunia  yang  terkena dampaknya. Dengan berkembangnya teknologi, telah ada banyak upaya untuk memahami dan mengidentifikasi gangguan mental. Salah satu metode yang paling populer adalah algoritma backpropagation [1].Gangguan jiwa merupakan  masalah  kesehatan  mental  yang  menyebabkan  kesulitan  dalam  memenuhi  kebutuhan  sosial  atau pribadi. Kondisi ini dapat menyebabkan perubahan perilaku yang dapat memengaruhi kehidupan seseorang Diagnosis  gangguan  mental  dilakukan  oleh  seornag  psikeater  atau  professional  kesehatan  mental. Gangguan jiwa pada tahun 2018 tercatat ada 19 juta kasus tentang gangguan mental. Penderitanya mulai dari usia 15  tahun  dan  12  juta  orang  mengalami  depresi.  Faktor-faktor  yang  menyebabkan  gangguan  jiwa  di  antaranya: Faktor Keturuna, mengalami trumatis kejadian lampau, seperti pelecehan atau kekerasan fisik. Kemudian konsumi minunan  beralkohol  secara  berlebihan  juga bisa  menjadi penyebab  seseorang  gangguan  jiwa.  Untuk  mengatasi masalah ini dokter ahli jiwa melakukan diagnosis dengan wawancara medis yang berkaitan dengan gangguan jiwa serta  riwayat  penyakit  dari  keluarga  pengidap  [2]..  Algoritma  backpropogation  telah  dikembangkan  untuk membantu dalam mendeteksi gangguan mental [3], [4]. Algoritma ini menggunakan data yang diperoleh dari tes psikologi untuk mengidentifikasi tanda-tanda awal gangguan mental pada seseorang [5]. Dengan algoritma ini, para ahli kesehatan mental dapat mengambil keputusan  diagnostik yang lebih cepat dan akurat. Gangguan jiwa tidak  menyebabkan  kematian  secara  langsung  melainkan  penderitaan  fisik  dan  emosional  bagi  penderitanya, keluarga dan masyarakat. Weinberger dan Harrison,  menjelaskan bahwa kualitas hidup ODGJ akan menjadi lebih

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 920 − 927 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3285
buruk dari orang lain yang tidak mengalami gangguan jiwa, bahkan kualitas hidupnya akan lebih buruk dari pasien yang menderita penyakit fisik [6].
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegence) ialah kecerdasan pada mesin yang di buat seperti kecerdasan manusia dan bertujuan untuk menyelesaikan suatu masalah. AI membutuhkan data agar kecerdasannya bisa lebih baik lagi [7]. Pada penelitian ini bertujuan untuk mempermudah diagnosa gangguan jiwa perlu dilakukakan dengan cara  menganalisis  seorang  pasien  dengan  24  atribut  pertanyaan  yang  sudah  di  sediakan.  Setelah  selesai  akan muncul  hasil  diagnose  kemudian  dilakukan  pengujian  menggunakan Algoritma  Backpropogation  Levenberg- Marquardt, untuk menentukan apakah seseorang memiliki gangguan bipolar, OCD, atau gangguan lainnya. Jika diagnose ini tidak dilakukan peneliti akan kesulitan untuk mengetahui gangguan jiwa apa yang sedang di derita oleh pasien. Dengan menggunakan kecerdasan buatan akan lebih memepermudah peneliti untuk mengetahui hasil dari diagnosa tersebut [8].
Pada  penelitian  sebelumnya  prediksi  gangguan  mental  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  dimana  pada penelitian tersebut mengatakan bahwa tempat tinggal merupakan faktor terpenting yang mempengaruhi gangguan jiwa sebesar 34%. Orang yang tinggal di daerah pedesaan lebih banyak mengalami gangguan jiwa dibandingkan dengan orang yang tinggal di daerah perkotaan. Kekeringan baru-baru ini telah menyebabkan penurunan ekonomi di  wilayah  ini,  karena  pertanian  di  pedesaan  adalah  mesin  ekonomi  pembangunan  pedesaan.  Memburuknya kondisi  ekonomi  dan  pengangguran  di  daerah  pedesaan  dapat  menjadi  salah  satu  penyebab  meningkatnya gangguan  jiwa  di  daerah  tersebut.  Namun,  dalam  penelitian  serupa,  urbanisasi  menjadi  salah  satu  penyebab gangguan  jiwa.  Dengan  menggunakan  pemodelan  jaringan  syaraf  tiruan,  tujuan  dari  penelitian  tersebut  adalah untuk memastikan signifikansi jenis kelamin, pekerjaan, pendidikan, tempat tinggal, dan usia dalam memprediksi gangguan jiwa.
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  dapat  digunakan  untuk  menentukan  apakah  seseorang memiliki  gangguan  bipolar,  OCD,  atau  gangguan  lainnya.  Penelitian  lain  juga  menunjukkan  bahwa  algoritma backpropagation  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  gangguan  jiwa  pada  pasien  [9].  Selain  itu,  algoritma backpropagation juga telah diterapkan dalam penelitian tentang gangguan mental lainnya. Algoritma juga telah digunakan  untuk  mengidentifikasi  tingkat  stres  dan  kecemasan  yang  dialami  oleh  individu.  Dari  berbagai penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma backpropagation merupakan  metode  yang efektif untuk mendeteksi dan mengidentifikasi gangguan mental [10],  [11].
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  adalah  bagian  dari  kecerdasan  buatan  yang  dapat  melakukan  prediksi. Backpropagation merupakan salah satu algoritma pada JST [12]. Algoritma backpropagation adalah metode yang memungkinkan  komputer  untuk  belajar  melalui  menyesuaikan  bobot  yang  menghubungkan  jaringan  neuron. Setelah dilakukan pelatihan dan pengujian dengan algoritma backpropogation metode levenberg marquadt dengan arsitektur 24-1-1, 24-2-1, 24-3-1, 24-4-1, 24-5-1, 24-6-1, 24-7-1, 24-8-1, 24-9-1, 24-10-1 [13]. Backpropagation mengikuti aliran data dari output ke input, menyesuaikan bobot dengan menggunakan nilai yang dihasilkan dari set data latih. Proses ini diulangi berulang kali untuk memastikan bahwa bobot yang dihasilkan berfungsi dengan baik  untuk dataset  yang  ada. Metode  ini  telah  diterapkan dalam  penelitian  tentang gangguan mental, dan  telah terbukti  efektif  dalam  mengidentifikasi  gejala  gangguan  jiwa.  Misalnya,  penelitian  telah  menunjukkan  bahwa algoritma  backpropagation dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  skor  depresi  pada pasien.  Metode  ini  telah diterapkan dalam berbagai penelitian tentang gangguan mental, dan telah terbukti efektif dalam mengidentifikasi gejala  gangguan  [14].  Penelitian  lain  juga  menunjukkan  bahwa  algoritma  backpropagation  standar  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  gangguan  jiwa  pada  pasien  [15].  Algoritma  juga  telah  digunakan  untuk mengidentifikasi tingkat stres dan kecemasan yang dialami oleh individu.
Algoritma  Levenberg-Marquardt  merupakan  pengembangan  dari  algoritma  error  Backpropagation. Levenberg  Marquardt  merupakan  metode  optimasi  nonlinier  yang  digunakan  pada  saat  koreksi  error backpropagation untuk menemukan bobot yang disesuaikan, Algoritma ini dibangun untuk mengatasi beberapa kekurangan  yang  ada  pada  algoritma  error  [16],  [17].  Penelitian  terkait  algoritma  Levenberg–Marquadt Pengoptimalisasikan  levenberg-marquadt  guna  mempercepat  pelatihan  Backpropagation  dengan  hasil  yang  di peroleh  dengan  percobaan  arsitektur  3-5-1,  3-20-1,  3-37-1,  3-19-1,  3-26-4  dan  3-4-1  dari  pengujian backpropagation dan levenberg-marquadt bahwa proses pelatihan data dapat di optimalkan secara relevan, tetapi akurasi belum optimal secara merata [18]. Penelitian terkait algoritma Levenberg–Marquadt Pengoptimalisasikan levenberg-marquadt  guna  mempercepat  pelatihan  Backpropagation  dengan  hasil  yang  di  peroleh  dengan percobaan  arsitektur  3-5-1,  3-20-1,  3-37-1,  3-19-1,  3-26-4  dan  3-4-1  dari  pengujian  backpropagation  dan levenberg-marquadt bahwa proses pelatihan data dapat di optimalkan secara relevan, tetapi akurasi belum optimal secara merata

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sumber Data
Penelitian ini mengambil data dari kaggle https://www.kaggle.com  berupa data gangguan jiwa sebanyak 40.961 data dengan 24 pertanyaan yang dapat mendiagnosa gangguan jiwa apa yang sedang di derita. Data yang digunakan untuk pelatihan sebanyak 400 record dan data yang digunakan untuk pengujian sebanyak 600 record. Hasil tes di

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 920 − 927 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3285
analisis dengan menggunakan algoritma backpropogation levenberg-marquadt dengan menggunakan matlab untuk menguji efektivitas algoritma backpropogation dalam mendeteksi gangguan mental. Berikut ini adalah 24 atribut pertanyaan yang dapat mendiagnosa gangguan jiwa.
Tabel 1. 24 atribut pertanyaan diagnosa
No Pertanyaan 1 Apakah anda sering merasa gugup.
2 Apakah anda sering panik.
3 Apakah anda bernafas dengan cepat.
4 Apakah anda sering berkeringat.
5 Apakah anda memiliki gangguan dalam berkonsentrasi.
6 Apakah anda mengalami kesulitan dalam tidur.
7 Apakah anda mengalami kesulitan dalam bekerja.
8 Apakah anda kesulitan dalam mengambil keputusan.
9 Apakah anda dapat mengtrol amarah.
10 Apakah anda sering bereaksi berlebihan.
11 Apakah anda mengalami perubahan pola makan.
12 Apakah anda memiliki pikiran bunuh diri.
13 Apakah anda sering merasa lelah.
14 Apakah anda memiliki teman dekat.
15 Apakah anda mengalami kecanduan media social.
16 Apakah anda mengalami penambahan berat badan.
17 Apakah anda memiliki harta benda.
18 Apakah anda pribadi yang tertutup.
19 Apakah anda sering memunculkan memori stress.
20 Apakah anda sering mengalami mimpi buruk.
21 Apakah anda sering menghindari orang atau aktivitas.
22 Apakah anda sering berprasangka negative.
23 Apakah anda kesulitan dalam berkonsentrasi.
24 Apakah anda sering menyalahkan diri sendiri.
Pada  Tabel  1  Input dataset  yang  merupakan  bagian dari kuisioner  atient  Health  Questionnaire-9  PHQ-9 yang digunakan untuk mendeteksi depresi. Dalam melakukan diagnosis ini dibutuhkan kepekaan yang lebih pada pasien ketika di wawancarai. Sebuah studi klinis di Amsterdam yang dipublikasikan pada tahun 2010 (n= 479) menyatakan  bahwa  kuesioner  ini  sangat  akurat  untuk  penapisan  depresi  (sensitivitas  93%,  spesifisitas  85%). Namun  sebagai  alat  diagnostik,  kemampuannya  dalam mengidentifikasi  kasus  positif  depresi  tidak  terlalu baik (sensitivitas 68%) sehingga angka negatif palsunya cukup tinggi [19].
Beberapa  penelitian  lain  menunjukkan  bahwa  skor  tertentu  pada  PHQ-9  sangat  berkorelasi  dengan diagnosis  depresi,  namun  tidak  semua  orang  dengan  angka  skor  tinggi  pada  PHQ-9  pasti  mengalami  depresi. Sehingga  meskipun  kuesioner  ini  merupakan  penunjang  yang  efektif  untuk  mendeteksi  depresi  dalam  ranah penapisan, namun bukan merupakan modalitas utama dalam menegakkan diagnosa. Berikut ini adalah tahapan penyelesaian:
a. Pada tabel 2 berikut ini merupakan data asli yang digunakan sebagai bahan untuk penelitian.
b. Normalisasi data
c. Setelah di normalisasi data akan di transpose lalu di uji coba di matlab untuk mendeteksi gangguan jiwa.
Tabel 2. Data Asli Gangguan Jiwa feeling.ner vous pan ic breathing.ra pidly sweati ng trouble.in.concent ration having.trouble.in.sl eeping … Disorde r yes yes yes yes yes yes … Anxiety no no no no no no … Depress ion no no no no no no … Lonelin ess no no no no no no … Stress no no no no no no … Normal yes yes yes yes yes yes … Anxiety no no no no no no … Depress ion no no no no no no … Lonelin ess no no no no no no … Stress

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 920 − 927 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3285
feeling.ner vous pan ic breathing.ra pidly sweati ng trouble.in.concent ration having.trouble.in.sl eeping … Disorde r no no no no no no … Normal yes yes yes yes yes yes … Anxiety no no no no no no … Depress ion no no no no no no … Lonelin ess no no no no no no … Stress no no no no no no … Normal yes yes yes yes yes yes … Anxiety no no no no no no … Depress ion no no no no no no … Lonelin ess no no no no no no … … Stress …. …. …. …. …. …. ... …. no no no no no no no Normal Tabel 3 . Dataset Gangguan Jiwa Setelah Di Normalisasi NO X1 X2 X3 X4 X5 X6 … X24 T 1 0 0 0 0 0 0 … 1 0,3 2 1 1 1 1 1 1 …. 1 0,5 3 1 1 1 1 1 1 … 1 0,2 4 1 1 1 1 1 1 … 0 0,4 5 1 1 1 1 1 1 … 1 0,1 6 0 0 0 0 0 0 … 1 0,3 7 1 1 1 1 1 1 … 1 0,5 8 1 1 1 1 1 1 … 1 0,2 9 1 1 1 1 1 1 … 0 0,4 10 1 1 1 1 1 1 … 1 0,1 11 0 0 0 0 0 0 … 1 0,3 12 1 1 1 1 1 1 … 1 0,5 13 1 1 1 1 1 1 … 1 0,2 14 1 1 1 1 1 1 … 0 0,4 15 1 1 1 1 1 1 … 1 0,1 16 0 0 0 0 0 0 … 1 0,3 17 1 1 1 1 1 1 … 1 0,5 18 1 1 1 1 1 1 … 1 0,2 19 1 1 1 1 1 1 … 0 0,4 20 1 1 1 1 1 1 … 1 0,1 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 40.961 1 1 1 1 1 1 … … 0,1
Pada tabel 3. Merupakan tabel dataset gangguan jiwa yang sudah di normalisasi. Untuk menormalisasi data, berhubung  data  asli  pada  gangguan  jiwa  berupa  yes  dan  no  data  tersebut  bisa  langsung  di  normalisasi  dengan angka biner yaitu 0 dan 1. Hasil jawaban 0 dan 1 (0 =Ya, 1=Tidak). Data jawaban dari 24 pertanyaan dengan 5 atribut target dari data sebanyak 40.961 data, Data targetnya berupa normal, kesepian, kecemasan, stress, depresi. Penjelasan target: Normal = 0,1 Kesepian = 0,2 Kecemasan = 0,3 Stress = 0,4 Depresi = 0,5
Tabel 4 . Data pelatihan Gangguan jiwa
X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  X13  X14
…  X24 Y 0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 1 1 1 1 … 1 0,3 1 1 1 1 1 1 0 0 0
0 0 0 1 1 … 1 0,5 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 0 0 … 1 0,2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 920 − 927 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3285
X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  X13  X14 …  X24 Y 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 … 0 0,4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0,1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0,3 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 … 1 0,5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 … 1 0,2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … 0 0,4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0,1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0,3 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 … 1 0,5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 … 1 0,2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … 0 0,4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0,1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0,3 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 … 1 0,5
…  …  …  …  …  …  …  …  …
... … … … … … … ... 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,1 Tabel 5 . Data Pengujian Gangguan jiwa
X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  X13  X14 … X24 Y 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0,3 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 … 1 0,5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 … 1 0,2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … 0 0,4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0,1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0,3 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 … 1 0,5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 … 1 0,2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … 0 0,4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0,1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0,3 1 1
1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 … 1 0,5 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 … 1 0,2 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … 0 0,4 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0,1 0 0
0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0,3 1 1
1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 … 1 0,5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 … 1 0,2
…  …  …  …  …  …  …  …  …
… … …
…
…
…
… … 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,1 Tabel 6. Transpose Data pelatihan Gangguan jiwa 0 1 1 1 1 0 1 1 1
1
0 1 1 1 … 1 0 1 1 1 1 0
1 1 1
1
0 1 1 1 … 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1
1
0 1 1 1 … 1
0 1 1 1 1 0 1 1 1 1
0 1 1 1 … 1
0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 … 1
0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 … 1
1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 … 1
1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 … 1
1 0
1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 … 1
1 0
1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 … 1
1 0
1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 … 1
1 0
1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 … 1
1 1
0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 … 1
1 1
0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 … 1
1 1
0 1 1 1 1 0 1 1 1 1
0 1 … 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1
1
1 1 0 1 … 1 1 1 0 1 1 1 1 0
1 1 1 1 0 1 … 1 1 1 0 1 1 1 1 0
1 1 1 1 0 1 … 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 … 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 920 − 927 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3285
1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 … 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 … 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 … 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 … 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 … 1 0,3 0,5 0,2 0,4 0,1 0,3 0,5 0,2 0,4 0,1 0,3 0,5 0,2 0,4 … 0,1 Tabel 7. Transpose Data pelatihan Gangguan jiwa 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 … 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 … 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 … 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 … 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 … 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 … 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 … 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 … 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 … 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 … 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 … 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 … 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 … 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 … 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 … 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 … 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 … 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 … 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 … 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 … 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 … 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 … 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 … 1 1 1 1 0 1 1 1 1
0 1
1 1 1 … 1 0,3 0,5 0,2 0,4 0,1 0,3 0,5 0,2 0,4 0,1 0,3 0,5 0,2 … 0,1

## 2.2 Kerangka Kerja Penilitian
Dalam penyelesaian penelitian ini, penulis menyusun kerangka kerja penelitian sebagai berikut:
Gambar 1. Kerangka kerja penelitian
Pada  Gambar  1 merupakan  kerangka  kerja  penelitian,  pada  awal  penelitian  hal  yang  dilakukan  adalah mencari dataset. Setelah data set di temukan selanjutnya data diolah dengan cara di bagi menjadi dua bagian yaitu data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Setelah  itu  data  di  olah  menggunakan  Backpropagation  metode  levenberg marquadt dan untuk tahap selanjutnya di lakukan evaluasi prediksi (performance) di matlab untuk mendapatkan hasil performance dengan error terendah. Setelah outoput sudah di ketahui maka penelitian dinyatakan selesai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada gambar 2 Perancangan arstitektur yang digunakan untuk menentukan model arsitektur yang akan digunakan pada saat proses analisis. Tidak ada ketentuan dalam penggunakan model arsitektur tertentu. Model arsitektur biasa
Awal Dataset Data Pelatihan Data Pengujian Backpro Metode Levenberg-Marquadt Evaluasi Prediksi (Performance)
Akhir

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 920 − 927 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3285
di mulai dari nilai yang terkecil hingga nilai yang terbesar. Terdiri dari blok input layer, 1 blok hidden layer dan 1 blok output layer. Berikut adalah gambar arstitektur yang di gunakan pada penelitian ini yaitu 24-10-1 [20]  [21].
Gambar 2. Model Arsitektur Jaringan 24-10-1
Hasil dari penelitian ini adalah diagnosa gangguan jiwa dengan pertanyaan yang sudah di sediakan. Untuk mendukung suksesnya penelitian ini Algoritma backpropagation metode levenberg marquadt sebagai jembatannya untuk mendapatkan keakuratan.

## 3.1 Pelatihan Dan Pengujian Terbaik
Data  pelatihan  dan  pengujian  diagnosa  gangguan  jiwa  menggunakan  aplikasi  mathlab  dengan  algoritma backpropogation  metode  levenberg  marquadt[22],[23],[24].  MSE  terbaik  adalah  24-10-1  dengan  performance pelatihan = 0.000014246 dan pengujian 0.0000146.
Tabel 3. Hasil Pelatihan Dan Pengujian Dataset Menggunakan Matlab
Arsitektur Epoch Pelatihan Pengujian 24-1-1 9 Iterations 0,0200 0,0200 24-2-1 1 Iterations 0,1100 0,110 24-3-1 12 Iterations 0,0000857 0,0000857 24-4-1 2 Iterations 0,000736 0,000774 24-5-1 3 Iterations 0,000021194 0,0000212 24-6-1 8 Iterations 0,000026628 0,0000266 24-7-1 3 Iterations 0,00004615 0,0000846 24-8-1 6 Iterations 0,00096546 0,000965 24-9-1 5 Iterations 0,00002106 0,0000201 24-10-1 5 Iterations 0,000014246 0,0000142
Setelah  dilakukan  pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan  Algoritma  backpropagation  metode levenberg marquadt dengan menggunakan 10 model arsitektur yaitu : 24-1-1, 24-2-1, 24-3-1, 24-4-1, 24-5-1, 24- 6-1, 24-7-1, 24-8-1, 24-9-1, 24-10-1. Dari 10 arsitektur di atas arsitektur yang memperoleh eror yang paling sedikit ialah 24-10-1. Tahapan-tahapan pada penelitian ini antara lain : pengolahan datayang meliputi pembagian data latih dan data uji, normalisasi data, transpose data kemudian di masukkan ke matlab. Pada Tahap Pengolahan data, dataset  untuk  data  latih  menggunakan  400  sample  data  dan  data  uji  menggunakan  600  sample  data.  Setelah melewati semua tahapan yang ada output atau target berupa performance dengan error terendah. Semakin rendah error yang dihasilkan semakin akurat diagnosa yang di hasilkan.

## 4. KESIMPULAN
Gangguan jiwa merupakan masalah kesehatan mental yang menyebabkan kesulitan dalam memenuhi kebutuhan sosial  atau  pribadi.  Kondisi  ini  dapat  menyebabkan  perubahan  perilaku  yang  dapat  memengaruhi  kehidupan seseorang. Penelitian ini menggunakan data gangguan jiwa sebanyak 40.961 data dengan 24 pertanyaan yang dapat mendiagnosa seseorang terkena gangguan jiwa. Untuk mengatasi masalah ini, algoritma backpropogation dengan metode  levenberg-marquadt  yang  dikembangkan  untuk  membantu  dalam  mendeteksi  gangguan  mental.  Dari berbagai penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa algoritma backpropagation merupakan metode yang  efektif  untuk  mendeteksi  dan  mengidentifikasi  gangguan  mental  adalah  algoritma  Levenberg  Marquardt. merupakan metode optimasi nonlinier yang digunakan pada saat koreksi error backpropagation untuk menemukan bobot yang disesuaikan, Algoritma ini dibangun untuk mengatasi beberapa kekurangan yang ada pada algoritma error. Pada penelitian ini dilakukan pelatihan dan pengujian dengan algoritma backpropogation metode levenberg marquadt dengan 10 arsitektur yaitu : 24-1-1, 24-2-1, 24-3-1, 24-4-1, 24-5-1, 24-6-1, 24-7-1, 24-8-1, 24-9-1, 24-

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 920 − 927 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3285
10-1. Dari 10 arsitektur di atas arsitektur yang memperoleh eror yang paling sedikit ialah 24-10-1. Data pelatihan dan pengujian diagnosa gangguan jiwa menggunakan aplikasi mathlab dengan algoritma backpropogation metode levenberg marquadt. MSE terbaik adalah 24-10-1 dengan performance pelatihan = 0.000014246 dan pengujian 0.0000146.

## REFERENCES
[1]   S. Indarjo, “ Kesehatan Jiwa Remaja,” Jurnal Kesehatan Masyarakat , Pp. 48-57, 2013.
[2]   B. W. &. A. S. G. Adisty Wismani Putri, “ Kesehatan Mental Masyarakat Indonesia (Pengetahuan, Dan Keterbukaan Masyarakat Terhadap Gangguan Kesehatan Mental),” Prosiding Ks: Riset & Pkm , Pp. 147 - 300 , 2015.
[3]   S. Mutmainah, “Kemungkinan Depresi Dari Postingan Pada Media Sosial,” Jurnal Snati (Issn 2807-5935), Vol. 1, 2022.
[4]   F. A. A. Annisa Rahmadhani, “Sistem Pakar Deteksi Dini Kesehatan Mental Menggunakan Metode Dempster-Shafer Mental Health Initial Detection Expert System Using Dempster Shafer Method,” Jurnal Sisfotenika , Vol. 10, 2020.
[5]   F. Y. P. D. I. A. Indrawan, “ Eksplorasi Ruang Terapetik: Respon Kuratif Terhadap Gangguan Mental Pada Anak,” Jurnal Sains Dan Seni Its , Vol. 10, Pp. 2337-3520 , 2021 .
[6]   N.  M.  D.  S.  N.  P.  E.  D.  Y.  Kadek  Putra  Sanchaya,  “  Hubungan  Dukungan  Keluarga  Dengan  Kualitas  Hidup  Orang Dengan Gangguan Jiwa,” Jurnal Ilmu Keperawatan Jiwa , Vol. 1, Pp. 87-92, 2018 .
[7]   E. M. V. S. T.Sutojo, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Andi, 2011.
[8]   E.  A.  A.  N.  Roustaei,  “Applying  Artificial  Neural-Network  Model  To  Predict  Psychiatric  Symptoms,”  Pmc  Pubmed Central, Vol. 12, Pp. 1-7, 2022.
[9]   R. Parmanda, “Penerapan Fuzzy Backpropagation Dalam Mendiagnosa Penyakit Kejiwaan Skizofrenia,” 2020.
[10]   A. S. Ramadhan, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kejiwaan Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” Juti: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi , 2021.
[11]   N. P. Rini Savira, “A Survey On Problems Caused By Psychological Factors Among Gen Z,” Jurnal Dakwah Dan Ilmu Komunikasi , Vol. 2, Pp. 158-167 , 2021 .
[12]   E. C. D. Hanny Tia Lestari, “Klasifikasi Sinyal Elektroensephalogram Berdasarkan Kondisi Emosional Menggunakan Wavelet Dan Jaringan Syaraf Tiruan,” Prosising Snija 2015 , 2015.
[13]   M. S. Hindayati Mustafidah, “ Tingkat Ketepatan Pengenalan Pola Data Algoritma Pelatihan Pada Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Model Neuron 10-16-1 Dan 15-29-1,” Sainteks, Vol. 19, Pp. 187-197, 2022.
[14]   S. K. Kiki, “ Analisis Jaringan Saraf Tiruan Dengan Metode Backpropagation Untuk Mendeteksi Gangguan Psikologi,” 2015.
[15]   A.  M.  P.  N.  N.  Ferry  Rahmadani,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Prediksi  Jumlah  Barang  Menggunakan  Metode Backpropagation (Studikasus: Kantor Pos Binjai),” Jtik (Jurnal Teknik Informatika Kamputama), Vol. 5, Pp. 100-106, 2021.
[16]   M.  W.  M.  D.  M.  Z.  Solikhun,  “Backprpogation  Network  Optimization  Using  One  Step  Secant  (Oss)  Algorithm,” Materials Science And Engineering, Vol. 1, 2020.
[17]   A.  Y.  R.  H.  Hindayati  Mustafidah,  “Optimasi  Algoritma  Pelatihan  Levenberg–Marquardt  Berdasarkan  Variasi  Nilai Learning-Rate  Dan  Jumlah  Neuron  Dalam  Lapisan  Tersembunyi  (Optimization  Of  Levenberg-Marquardt  Training Algorithm Based On The Variations Value Of Learning-Rate And The Number,” Juita , Vol. Vii, Pp. 55-62 , 2019 .
[18]   A. P. W. I. P. M. S. R. A. Azhar Fadilah Zuhri, “Optimasi Levenberg-Marquardt Backpropagation Dalam Mempercepat Pelatihan Backpropagation,” Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Informasi (Sensasi) , Pp. 627-630, 2021.
[19]   L.  D.  Costantini,  “Penyaringan  Depresi  Dalam  Perawatan  Primer  Dengan  Kuesioner  Kesehatan  Pasien-9  (Phq-9): Tinjauan Sistematis,” Jurnal Gangguan Afektif , Pp. 473-483, 2021.
[20]   A.  Y.  H  Mustafidah,  “Testing  Design  Of  Neural  Parameters  In  Optimization  Training  Algorithm,”  International Conference Of Result And Comunity Services, Pp. 139-146.
[21]   K.  A.  P.  L.-M.  D.  V.  B.  N.  P.  L.  Tersembunyi,  “Hindayanti  Mustafidah,  Muhamad  Zaeni  Budiastanto,  Suwarsito Suwarsito,” Juita: Jurnal Informatika, Vol. 7, Pp. 115-123, 2019.
[22]   J. S. D. Raharjo, “Model Artificial Neural Network Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Laju Inflasi,” Sistem Komputer, 2013.
[23]   A.  M.  N.  Feri  Rahmadani,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Prediksi  Jumlah  Pengiriman  Barang  Menggunakan  Metode Backpropagation ( Studi Kasus: Kantor Pos Binjai),” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (Jtik), Vol. 5, Pp. 100-106, 2021.
[24]   M. S. Hindayati Mustafidah, “Tingkat Ketepatan Pengenalan Pola Data Algoritma Pelatihan Pada Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Model Neuron 10-16-1 Dan 15-29-1,” Sainteks, Vol. 19, Pp. 187-197, 2022 .