## PENGENALAN POLA HIV DAN AIDS MENGGUNAKAN ALGORITMA KOHONEN PADA JARINGAN
SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
Heru Satria Tambunan AMIK Tunas Bangsa Jalan Sudirman Blok A No. 1-3, Kota Pematang Siantar, Sumatera Utara 21127
heru@gmail.com
Abstrak —  Perkembangan  tekhnologi  saat  ini  sangat  berkembang  pesat,  sehingga  sangat memudahkan untuk mengatasi berbagai masalah. Di dalam penelitian ini penulis menggunakan algoritma  Kohonen  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  dalam  pengenalan  pola penyakit  HIV  dan  AIDS  dalam    mengenali  pola  penyakit  HIV  dan  AIDS.  Algoritma Backpropagation  merupakan  salah  satu  algoritma  pembelajaran    yang  membutuhkan pengawasan dalam proses pembelajarannya. Pada algoritma backpropagation terdapat pasangan data  input  dan  output  serta  hidden  layer  untuk  melakukan  pemrosesan  data  Jaringan  Syaraf Tiruan hingga diperoleh bobot penimbang (weight) yang diinginkan. Dalam penelitian ini, dalam pengenalan  pola  penyakit  HIV  dan  AIDS.  Penulis  menggunakan  15  variabel  datauntuk  dilatih menggunakan algoritma backpropagation dimana pembobotannya secara random dan data yang kedua  dilatih  menggunakan  algoritma  backpropagation.  Didalam  penelitian  ini  mengunakan aplikasi matlab untuk melakukan pemrosesan.
Keywords — Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation, Kohonen (SOM), Matlab.

## I. PENDAHULUAN

## A. Definisi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Dalam  jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan suatu  sistem  pemrosesan  informasi  yang  mempunyai karakteristik menyerupai jaringan syaraf biologi(JSB). JST  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model matematis dari pemahaman manusia (humancognition) yang  didasarkan  atas  asumsi  sebagai  berikut pemrosesan  informasi  terjadi  pada  elemen  sederhana yang  disebut  neuron,  sinyal  mengalir  diantara  sel syaraf/neuron  melalui  suatu  sambungan  penghubung, setiap  sambungan  penghubung  memiliki  bobot  yang bersesuaian.  Bobot  ini  akan  digunakan  untuk menggandakan  /  mengalikan  sinyal  yang  dikirim melaluinya,  setiap  sel  syaraf  akan  menerapkan  fungsi aktivasi  terhadap  sinyal  hasil  penjumlahan  berbobot yang  masuk  kepadanya  untuk  menentukan  sinyal keluarannya.(Wuryandari, et al, 2012)
Backpropagation  merupakan  salahsatu  algoritma yang sering digunakan dalam menyelesaikan masalah- masalah  yang  rumit.  Hal  ini  dimungkinkan  karena jaringan  dengan  algoritma  ini  dilatih  dengan menggunakan  metode  belajar  terbimbing.  (Matonda, 2013)
Fungsi  aktifasi  yang  dipakai  untuk  menentukan keluaran  suatu  neuron.  Pada  backpropagation  fungsi aktivasi  yang  dipakai  harus  memenuhi  syarat  yaitu  : kontinu  dan  terdiferensial  dengan  muhah  (nurhafifah 2011)
Saat  ini  berkembangan  penyakit-penyakit  yang dapat  ditularkan  seperti  HIV  dan  AIDS  yang  dimana penyakit  ini  adalah  penyakit  yang  sangat  mudah tertular dan penyakit ini biasanya ditulari dengan cara
penggunaan  narkoba,  penggunaan  suntik  yang  tidak steril dan banyak lagi yang menyebabkan penyakit ini tertular. Berdasarkan penelitian ini penulis melakukan penelitian  menggunakan  Algoritma  Kohonen  pada Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  untuk mengenali pola penyakit HIV dan AIDS.

## B. Definisi Algoritma Kohonen
Algoritma  Kohonen  merupakan  algoritma  jaringan cerdas yang menggunakan sistem pembelajaran secara kompetitif yang bersifat unsurpervised. Dimana sistem pembelajarannya secara pengelompokan atau klasifikasi (cluster)
Jaringan    Syaraf    Tiruan  Self    Organizing    Maps (SOM) atau  disebut  juga  dengan jaringan  Kohonen telah  banyak  dimanfaatkan  untuk  pengenalan  pola baik    berupa  pola  penyakit,  citra,  suara,  dan  lain-lain. Jaringan  SOM  sering  pula  digunakan  untuk  ekstraksi ciri (feature) pada  proses  awal  pengenalan  pola.  Ia mampu    mereduksi  dimensi    input    pola    ke    jumlah yang  lebih  sedikit  sehingga  pemrosesan  komputer menjadi lebih hemat.
Pada prinsipnya algoritma Kohonen akan memasukan beberapa node yang dimana node tersebut akan  dihitung  melalui  bobot  yang  dimasukan  setelah node  dihitung  akan  melakukan  pengurangan  node- node  sehingga  yang  pada  akhirnya  hanya  satu  node yang dipilih untuk menentukan hasil yang maksimal.
Algoritma  Backpropagation  merupakan  algoritma pelatihan terbimbing yang mempunyai banyak lapisan. BPNNmenggunakan    error    outputuntuk  mengubah nilai  bobot-bobotnya  dalam  arah  mundur  (backward). Untuk  mendapatkan  error  ini,  tahap  perambatan  maju
(forward propagation) harus dikerjakan terlebih dahulu (Nurmila A, et al)

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Jaringan Syaraf Tiruan
Komunikasi data adalah pertukaran data antara dua perangkat atau lebih melalui media transmisi misalnya seperti  kabel.  Untuk  bisa  terjadinya  komunikasi  data, perangkat  harus  saling  berkomunikasi  atau  terhubung menjadi  sebuah  bagian  dari  sistem  komunikasi,  yang terdiri  atas  kombinasi  dari  peralatan  fisik  atau  keras (hardware)  dan  perangkat  aplikasi  atau  program (software)[1].
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan  suatu sistem  pemrosesan  informasi  yang  mempunyai karakteristik menyerupai jaringan syaraf biologi (JSB). JST  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model matematis dari pemahaman manusia (human cognition) yang  didasarkan  atas  asumsi  sebagai  berikut  : Pemrosesan  informasi  terjadi  pada  elemen  sederhana yang  disebut  neuron,  sinyal  mengalir  diantara  sel saraf/neuron  melalui  suatu  sambungan  penghubung, setiap  sambungan  penghubung  memiliki  bobot  yang bersesuaian.  Bobot  ini  akan  digunakan  untuk menggandakan  /  mengalikan  sinyal  yang  dikirim, setiap  sel  syaraf  akan  menerapkan  fungsi  aktivasi terhadap  sinyal  hasil  penjumlahan  berbobot  yang masuk kepadanya untuk menentukan sinyal keluarannya. (Wuryandari, et al, 2012) Pada dasarnya karakteristik JST ditentukan oleh :
1.  Pola  hubungan  antar  neuron  (disebut  arsitektur jaringan)
2.  Metode penentuan bobot-bobot sambungan (disebut  dengan  pelatihan  atau  proses  belajar jaringan)
3.   Fungsi aktivasi

## B. Arsitektur JST
Pada  arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST), sebuah  neuron-neuron  akan  dikumpulkan  dalam lapisan-lapisan  atau  yang  biasa  disebut  layer.  Pada lapisan  JST  dari  lapisan  masukan  hingga  keluaran akan  melalui  sebuah  lapisan  tersembunyi  yang biasanya di sebut hidden layer.
Menurut (Wuryandari, et al, 2012) Faktor terpenting dalam  menentukan  kelakuan  suatu  neuron  adalah fungsi  aktivasi  dan  polabobotnya.  Umumnya  neuron- neuron  yang  terletak  pada  lapisan  yang  sama  akan memiliki  keadaan  yang  sama  sehingga  pada  setiap lapisan  yang  sama  neuron-neuron  memiliki  fungsi aktivasi  yang  sama.  Bila  neuron-neuron  pada  suatu lapisan (misal lapisan tersembunyi) akan dihubungkan dengan neuron neuron pada lapisan lain (misal lapisan keluaran)  maka  setiap  neuron  pada  lapisan  tersebut (lapisan tersembunyi) juga harus dihubungkan dengan setiap  neuron  pada  lapisan  lainnya  (lapisan  keluaran). Terdapat 3 macam arsitektur JST, yaitu:
1. Jaringan dengan lapisan tunggal (single layernet) Jaringan  ini  hanya  memiliki  1  lapisan  dengan  bobot- bobot  terhubung.  Jaringan  ini  hanya  menerima
masukan kemudian secara langsung akan mengolahnya  menjadi  keluaran  tanpa  harus  melalui lapisan  tersembunyi.  Pada  gambar  berikut  neuron neuron  pada  kedua  lapisan  saling  berhubungan. Seberapa  besar  hubungan  antara  2  neuron  ditentukan oleh  bobot  yang  bersesuaian.  Semua  unit  masukan akan dihubungkan dengan  setiap  unit  keluaran  seperti terlihat pada Gambar 1 dibawah ini.
Gbr.1 Jaringan dengan lapisan tunggal

## C. Algoritma Kohonen
Algoritma Kohonen adalah Merupakan sistem yang dapat menampilkam hasil clustering dan menampilkan visualisasi dengan baik ( Ambarwati, 2014).
Sedangkan  menurut  (Prabowo,  et  al  2006)  bahwa algoritma kohonen Neural Network merupkan analogi sederhana  dari  cara  kerja  otak  manusia  dalam mengelompokan informasi. Didalam jurnal gadis, et al 2010  dalam  jurnalnya  yang  berjudul  penerapan kohonen  self  organized  map  dalam  kuantisasi  vektor bahwa  kohonen  self  organized  map  merupakan  salah satu algoritma yang dapat diterapkan untuk mendapatkana hasil yang maksimal.
Algoritma Kohonen: 1. Inisialisasi bobot: wij Set parameter-parameter tetangga
Set parameter learning rate
2.  Kerjakan selama kondisi berhenti bernilai False a.  Untuk setiap vektor input x, kerjakan:
1)  Untuk setiap j, hitung:
2)  Tentukan J, sampai D(J) minimum
3)  Untuk  setiap  unit  j  dengan  spesifikasi tetangga  tertentu  dan  untuk  setiap  i: wij(baru) = wij(lama) + α(xi-wij(lama))
b.  Perbaiki learning rate.
c.  Kurangi radius ke-tetangga-an pada waktu-waktu tertentu.
d.  Tes kondisi berhenti.
Untuk  setiap  unit  j  pada  tetangga  J  dan  semua  i hitung menggunakan rumus :
Wij (new) = Wij (old) + α [Xi – Wij(old)

## III. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Data Yang Digunakan
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal  maka peneliti  melakukan  pengumpulan  beberapa  data masukan.  Secara  ringkas  data  input  perancangan  data dengan jaringan syaraf tiruan untuk data pelatihan dan pengujian, digunakan 15 variabel input yaitu: X1 : Tenggorokan Sakit X2 : Suhu Demam X3 : Muncul Ruam dalam Tubuh X4 : Penuruan Berat Badan X5 : Diare X6 : Kelelahan X7 : Nyeri Persendian X8 : Nyeri Otot X9 : Kelenjar Getah Bening membengkak X10 : Demam yang berlangsung selama 10 hari X11 : Berkeringat dimalam hari X12 : Bintik-bintik ungu yang tidak hilang pada kulit X13 : Sesak napas X14 : Infeksi jamur pada mulut, tenggorokan dan Alat kelamin pada Wanita X15 : Mudah Memar atau berdarah tanpa sebab

## B. Flowchart Sistem
Berikut  flowchart  sistem  yang  digunakan  untuk program :
Gbr.2 Flowchart Sistem

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian Data
Dalam  tahap  ini  penulis  hanya  melakukan  tahap pengujian  untuk  mendapatkan  keakuratan  nilai  output
yang  mendekati  target.  Penulis  melakukan  3  tahap pengujian  untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal dari  target  output  dan  mendapatkan  nilai  error  yang kecil  untuk  mengenal  pola  penyakit  HIV  dan  AIDS serta  MSE  (Mean  Square  Error).  Dan  juga mendapatkan  grapik  menuju  goal  ataupn  target  yang ditentukan. Pada tahap ini maka akan melakukan akan menghasilkan  nilai  Output  yang  terbaik  untuk mendekati pola yang diingikan. Pada setiap data yang input  akan  menghasilkan  nilai  output  yang  berbeda sesuai  dengan  aristektur  yang  digunakan.  Pada  tahap ini penulis akan menggunakan arsitektur 15-4-1 untuk mendapatkan nilai output dari target yang ditentukan.
Pada  pengujian  tahap  1  ini  akan  melakukan  Dapat dilihat pada gambar 3 berikut ini :
Gbr.3 Pengujian data arsitektur 15-4-1
Pada  saat  pengujian  data  menggunakan  arsitektur 15-4-1  untuk  mendapatkan  nilai  output  dari  target yang ditentukan maka proses perhitungannya membutukan  waktu  35  detik.  Untuk  melihat  bentuk grafik dari arsitektur ini dilihat pada gambar 4 berikut ini :
Gbr.4 Bentuk Grafik menuju goal
Dari  hasil  pengujian  tahap  1  maka  akan mendapatkan  error  dan  output  dari  target  yang ditentukan  serta  MSE  (Mean  Square  Error  )  dan jumlah  keakuratan  dalam,  berapa  persen  (%)  untuk menuju  target  yang  diinginkan.  Berikut  dilihat  pada tabel I berikut ini :
TABEL I HASIL MSE KEAKURATAN NO Nama Target output Error
MSE 1 A 1 0,9958 0,0042 0,0000176400 2 B 1 0,9985 0,0015 0,0000022500 3 C 1 0,991 0,009 0,0000810000 4 E 1 0,9987 0,0013 0,0000016900 5 D 1 0,9961 0,0039 0,0000152100 6 F 1 0,9794 0,0206 0,0004243600 7 G 1 0,9875 0,0125 0,0001562500
Dengan  menggunakan  arsitektur  ini  maka  yang mendekati keakuratan  nilai output yang  terbaik  hanya 4. Serta keakuratan dalam persen (%) hanya mendapat 56%, dengan total error 0, 0530 dan total MSE ( Mean Square  Error )  0,  0006984000  yang  mana  dalam perhitungan  tahap  ini  belum  mencapai  target  yang ditentukan.
Script yang digunakan untuk mendapatkan nilai output dan error menggunakan matlab : [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,p,[],[],t) Nilai  bobot  yang  didapatkan  untuk  menuju hidden layer, dapat dilihat pada tabel II dibawah ini :
TABEL II BOBOT MENUJU HIDDEN LAYER Variabel BOBOT MENUJU HIDDEN LAYER X1 65.4893 63.2937 -72.8988 63.1450 X2 12.5163 -28.5272 -19.6722 32.544 X3 95.1534 72.4756 -66.8805 71.8497 X4 0 0 0 0 X5 95.1296 -2.2810 58.6845 - 54.7034 X6 -6.2803 64.8446 57.1067 70.1895 X7 0 0 0 0 X8 0 0 0 0 X9 0 0 0 0 X10 6.4795 -14.4793 13.6422 13.2550 X11 0 0 0 0 X12 0 0 0 0 X13 0 0 0 0 X4 37.1921 40.2012 47.5159 16.4628 X5 32.3526 -51.2869 40.2681 -71.5146
Untuk  mendapatkan  nilai  bobot  dari  menggunakan matlab sebagai berikut :
net.IW{1,1}
sedangkan  untuk  mendapatkan  nilai  bias  dapat  dilihat pada tabel III sebagai berikut :
TABEL I
NILAI BIAS Hidden layer Nilai 1 -50.2572 2 60.384 3 75.998 4 -12.8791
Tabel  diatas  merupakan  nilai  bias  dari  untuk menuju hidden  layer ,  sedangkan  untuk  nilai weight dari hidden layer menuju output dpat dilihat pada tabel IV dibawah ini :
TABEL IV NILAI UNTUK OUTPUT Nilai Weight 1 -0.8640 -1.7577 -1.5603 12.528
Untuk mendapatkan nilai weight menggunakan matlab : net.LW{2,1}

## B. Pengujian Dengan Algoritma Kohonen
Pada tahap ini penulis melakukan pengujian cluster menggunakan  algoritma kohonen ,  yang  dimana algoritma ini akan meng cluster penyakit dari data yang diinput.  Dalam  pengujian  ini  akan  menggunakan  100 treshold dan target 1 dari perhitungan epoch sebanyak 10525 yang  ada  di  algoritma backpropagation. Dimana epoch yang  didapat  diambil  dari  pengujian tahap 2 dengan 2 hidden layer yang digunakan. Untuk melihat  hasil  dari  algoritma kohonen Dapat  dilihat pada gambar 5 berikut ini :
Gbr.5 Hasil Clustering
V. KESIMPULAN DAN SARA

## A. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  diuraikan  diatas  penulis mendapatkan kesimpulan sebagai berikut :
1. Dalam algoritma kohonen dan algoritma Backpropagation  dapat  melakukan  pembelajaran untuk mengenal pola penyakit.
2. Pada  jaringan  syaraf  tiruan  Backpropagation  dapat mengenal  pola  penyakit  berdasarkan  gejala-gejala yang didapat.
3. Dalam  pengenalan  pola  melakukan  3  tahap pengujian  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation  untuk  mendapatkan  nilai  yang maksimum.
B. Saran
Dalam  penelitian  ini  masih  banyak  kekurangan maupun kelemahan oleh karena itu ada beberapa saran untuk penelitian selanjutnya :
1. Untuk  selanjutnya  disarankan  untuk  menggunakan algoritma yang lain untuk mengenal pola penyakit.
2. Disarankan  menggukan  data  yang  lebih  banyak untuk mendapatkan nilai yang lebih baik.

## R EFERENSI
[1] Ambarwati,  &  Edi  Winarko  (2014)  “Pengelompokan  Berita Indonesia  Berdasarkan  Histogram  Kata  Menggunakan  Self-
Organizing Map”, Jurnal IJCCS, Vol.8, No.1, hal 100-110.
[2] Matondang  Z.  A.  (2013)  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan Algoritma  Backpropagation  Untuk  Penentuan  Kelulusan Sidang Skripsi”, Jurnal Pelita Informatika Budi darma
[3] Nazla  Nurmila,  “Algoritma  Backpropagation  Neurak Network Untuk Pengenalan Pola Karakter Huruf Jawa“,Jurnal Masyarakat Informatika, Volume 1 hal 1-10.
[4]    Nur Nafi'iyah, (2015), “Algoritma Kohonen Dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner”, Jurnal
Ilmiah Teknologi Dan Informasia Asia (Jitika), Vol. 9, No.2, hal 49-55.
[6]    Prabowo A, (2006)  “Perbandingan Antara Metode Kohonen Neural Network dengan Metode Learning Vector Quantization  Pada  Pengenalan  Pola  Tandatangan”(jurnal) Jurnal sains & matematika (JSM), volume 14, nomor 4.
[7] Wuryandari M. D., Afrianto I., (2012) “Perbandingan Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan    Backpropagation  Dan  Learning Vector  Quantization    Pada  Pengenalan  Wajah”  Jurnal
Komputer dan Informatika (KOMPUTA), Edisi I Volume I.