## Prediksi Peningkatan Kunjungan Pasien Dimasa Mendatang Mengunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Muhammad Thoriq 1 , Aldo Eko Syaputra 2 , Yofhanda Septi Eirlangga 3
1 Program Studi Informatika, Universitas Adzkia
2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Adzkia
1 thoriq.if@adzkia.ac.id * , 2 aldo@adzkia.ac.id, 3 yofhanda_se@adzkia.ac.id

## Abstract
As the primary healthcare institution in a particular region, the number of patient visits and their timing cannot be predicted, and  at  times,  there  is  an  overwhelming  influx  of  patients  that  exceeds  the  capacity  of  healthcare  personnel  on  duty.  This situation  leads  to  suboptimal  healthcare  services  and  various  aspects  of  the  primary  healthcare  center  not  functioning perfectly. Based on the aforementioned issue, a comprehensive research study is necessary to forecast  the future number of patient arrivals. The artificial neural network (ANN) method with backpropagation will be utilized to assist in this research. The use of this method considers that Artificial Neural Networks have the ability to learn from input patterns and perform computations  in  parallel.  The  data  used  for  this  study  will  consist  of  past  patient  visit  records,  which  will  serve  as  the training data. The goal of this research is to determine whether the ANN using Backpropagation can accurately predict  the success rate of work training. The results of this study indicate that after the backpropagation phase, an optimal prediction result of 0.98946 was obtained, which is close to the target value of 1. There is a possibility of error of 0.00011 or 0.01% occurring.
Keywords: ANN, health workers, measuring success, backpropagation, prediction

## Abstrak
Sebagai  lembaga  kesehatan  pertama  pada  suatu  wilayah  dalam  memberikan  pelayanan kesehatan  jumlah  kunjungan  pasien tidak  bisa  kita  prediksi  kedatangannya  dan  pada  waktu-waktu  tertentu  jumlah  pasien  membludak  sehingga  menjadi  tidak sesuai  dengan  tenaga kesehatan  (nakes)  yang  sedang  bertugas.  Karena  banyak  pasien  yang  datang dan  tidak  sesuai dengan nakes  yang  sedang  bekerja  menyebabkan  banyaknya  pasien  yang  mengantri  bahkan  sampai  tidak  bisa  dilayani  dan dianjurkan  untuk pemeriksaan  besok harinya.  Inilah yang  menyebabkan pelayanan  kesehatan  menjadi  kurang  optimal  serta beberapa  aspek  dari  puskesmas  tidak  berjalan  dengan  sempurna.  Berdasarkan  masalah  tersebut  diatas,  perlu  dilakukannya sebuah  penelitian  yang  komprehensif  guna  memperkirarkan  jumlah  kedatagan  pasien  dimasa  yang  akan  datang.  metode jaringan  saraf  tiruan  (JST)  bakcpropagation  akan  dipakai  dalam  membantu  penelitian  ini.  Penggunaan  metode  ini  dengan mempertimbangkan  bahwa  Jaringan  Syaraf  Tiruan  mempunyai  kemampuan  belajar  dari  pola-pola  yang  di  masukan  di ajarkan dan melakukan komputasi dengan paralel. Data yang dipakai meneliti adalah data kunjungan-kunjungan pasien pada tahun  lampau  yang  akan  dijadikan  data  training.  Tujuan  dari  penelitian  ini  mengharapkan  JST  menggunakan Backpropagation  dapat  memperkirakan  keberhasailan  latihan  kerja  secara  akurat.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  Setelah dilakukan  tahapan  propagasi  balik.  Hasil  prediksi  yang  optimal  diperoleh  sebesar  0.98946,  mendekati  nilai  target  (1). Terdapat kemungkinan kesalahan sebesar 0.00011 atau 0.01% yang terjadi.
Kata kunci: JST, nakes, pengukuran keberhasilan, backpropagation , prediksi
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  memungkinkan  perangkat komputer  untuk  memiliki  kemampuan  komputasi yang  tinggi  guna  meningkatkan  efisiensi  dalam mengubah  data  menjadi  informasi  yang  berguna  [1]. Hal  yang  dapat  dilakukan  adalah  mengoptimalkan teknologi tersebut untuk membantu dalam pengolahan data  mentah  menjadi  informasi  yang  bisa  dibaca  dan berguna  bagi  keberlangsungan  sebuah  perusahaan baik  penjualan,  peningkatan  kinerja  dan  lain sebagainya [2]. Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas) adalah lembaga kesehatan yang mendapatkan pendanaan dari pemerintah. Fasilitas ini menjadi tempat yang dijadikan acuan oleh masyarakat untuk mendapatkan pemeriksaan kesehatan. Selain itu,
Puskesmas  juga  bertindak  sebagai  penanggung  jawab utama dalam bidang kesehatan bagi masyarakat [3].
Sebagai  institusi  kesehatan  primer  yang  memberikan layanan  kesehatan  kepada  masyarakat,  jumlah kunjungan  pasien  yang  tidak  dapat  diprediksi terkadang menyebabkan terjadinya lonjakan kunjungan  yang  melebihi  kapasitas  tenaga  kesehatan yang  tersedia.  Karena  banyaknya  pasien  yang  datang dan  tidak  sesuai  dengan  nakes  yang  sedang  bekerja sehingga  menyebabkan  terlalu  banyak  pasien  yang harus  mengantri  bahkan  sampai  tidak  bisa  dilayani pada  hari  itu  juga  dan  dianjurkan  untuk  pemeriksaan pada  besok  harinya.  Situasi  ini  mengakibatkan penurunan kualitas pelayanan kesehatan dan suboptimalitas beberapa aspek dalam puskesmas.
Dalam  upaya  meningkatkan  pengetahuan  dalam bidang  literatur,  penulis  telah  membaca  dan menganalisis  penelitian  sebelumnya,  salah  satunya adalah  penelitian  berjudul  "Implementasi  Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation  pada  Klasifikasi Grade  Teh  Hitam"  yang  dilakukan  oleh  Muhammad Ihsan,  dkk  pada  tahun  2022.  Penelitian  ini  mengkaji pengolahan data citra dalam mengklasifikasikan grade teh  hitam  berdasarkan  bentuk,  ukuran,  berat,  dan warna.  Tujuan  dari  penelitian  tersebut  adalah  untuk memahami  kinerja  metode backpropagation dan implementasinya dalam bahasa pemrograman Python. Hasil klasifikasi menggunakan backpropagation dengan 1000 iteration pada data training menghasilkan error 0.096 [4].
Penelitian  berikutnya  yang  berjudul  "Identifikasi Kematangan  Buah  Tomat  Berdasarkan  Warna Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST) Backpropagation" yang ditulis oleh T.M Johan dan Iza Rifna  pada  tahun  2022,  membahas  masalah  yang timbul dari pengklasifikasian manual yang membutuhkan masa yang cukup lama dan menghasilkan  product  yang  beragam  karena  batasan visual  manusia.  Penelitian  ini  bermaksud  untuk mengidentifikasi  tingkat  ranum  buah  tomat  dengan menerapkan  metode  pembelajaran Backpropagation . Hasil  penelitian  menunjukkan  tingkat  keberhasilan dalam  mengidentifikasi  kematangan  pada  buah  tomat dengan mengguanakan metode pembelajaran backpropagation mencapai 96% [5].
Penelitian  ketiga  yang  dilakukan  oleh  Randi Maiyuriska  pada  tahun  2022  berjudul  "Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation  dalam  Memprediksi  Hasil  Panen Gabah".  Data  yang  dipakai  di  dalam  penelitiannya ialah  hasil  panen  gabah  padi  dari  2015  hingga  2020 yang  didapatkan  dari  Dinas  Pertanian  Kab.  Pesisir Selatan.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  percobaan dengan  mengguanakan  beberapa  model  arsitektur ditemukan  1  arsitektur  yang  memiliki  tingkat  akurasi 92.9%  atau  tingkat  kesalahan  sebesar  7.1%  dengan MSE ( Mean Squared Error ) = 0.00094783 [6].
Penelitian  selanjutnya  berjudul  “Analysis  of Backpropagation Method  in  Predicting  Drug  Stock”a yang  diteliti  oleh  Elisawati,  dkk  pada  tahun  2022 dengan permasalahan yang dihadapai Dinas Kesehatan tidak dapat menentukan secara pasti jumlah stok  obat  yang  dibutuhkan  sehingga  beberapa  obat kadaluarsa  karena  kelebihan  stok  obat,  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  memprediksi  stok  obat  yang dibutuhkan  menggunakan  metode  backpropagation, hasil  dari  penelitian  adalah  hasil  akurasi  tertinggi sebesar  88,0356%  pada  epoch  900,  learning  rate 0,001, dan goal sebesar 0,00001 dengan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) terendah sebesar 11,964% yang  menunjukkan  bahwa  kemampuan  peramalan atau analisis model yang baik [7].
Penelitian terakhir yang dilakukan oleh Honainah, dkk pada tahun 2022 dengan judul "Klasifikasi Kesegaran Ikan Tongkol Berdasarkan Warna Mata Menggunakan Metode Backpropagation" Bertujuan untuk mengelompokkan ikan tongkol berdasarkan kesegarannya berdasarkan eye colour dengan menggunakan metode Pengolahan Citra serta Backpropagaton secara  akuran  dan  efisien.  Uji  coba menggunakan  sepuluh  data  ikan  menunjukkan  bahwa proses  pengelompokan  kesegaran  ikan  tongkol mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  90%  setelah melakukan  sepuluh  percobaan.  Oleh  karena  itu, peneliti  menyimpulkan  bahwa  penerapan  metode Pengolahan  Citra  dan Backpropagation sangat  layak karena  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi sebesar 90% [8].
Dari  penelitan  terdahulu  yang  telah  dijabarkan  diatas dapat diambil kesimpulan bahwa algoritma backpropagiation  bisa  digunakan  dalam  berbagai bidang.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian terdahulu  adalah  data  yang  digunakan  dan  objeknya, untuk data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah  kunjungan  pasien  dari  tahun  2018-2022 dengan variabel penilaian antara bulan januari sampai desember,  objek  yang  diguakan  dalam  penelitian  ini adalah  pusat  kesehatan  masyarakat  (puskesmas). Pengetahuan yang didapatkan dari penelitian terdahulu  juga  meliputi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST) adalah  suatu  motoda  pemrosesan  informasi  seperti jaringan  syaraf  biologis  (JSB)  [9].  Jaringan  Saraf Tiruan  adalah  sebuah  paradigma  pemrograman  yang digunakan  untuk  memproses  informasi  [10].  Jaringan saraf  tiruan  (JST)  adalah  komponen  dari  kecerdasan buatan  (AI)  yang  digunakan  untuk  memproses informasi  [11].  JST  didesain  untuk  meng-copy  kerja saraf  otak  dalam  menyelesaikan  problem  dengan mengubah  bobot  sinapsisnya  melalui  proses  belajar. [12].  Algoritima  Backpropagation  adalah  salah  satu metode  yang  sangat  efektif,  dan  mudah  dipelajari untuk  mengoptimalkan  pelatihan  Jaringan  Syaraf Tiruan  (JST)  yang  banyak  dipakai  dalam    untuk menyelesaikan  masalah  yang  kompleks.  [13,14] Backpropagiation  merupakan  salah  satu  teknik  dalam JST,  yang  mempraktekan  fungsi-fungsi  otak  menjadi algoritma  komputasi.  Merupakan  algoritma  yang memiliki  tujuan  untuk  meminimalisir  kesalahan  data [15].  Dalam  metode  backpropagation,  jaringan biasanya memiliki beberapa layering. Meliputi lapisan input  layer,  lapisan  hidden  layer,  dan  lapisan  output layer. [16, 17].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi jumlah  kunjungan  pasien  kepuskesmas  dimasa mendatang sehingga dapat membantu pihak puskesmas  dalam  pengambilan  keputusan  dalam peningkatan pelayanan.
Hasil penelitian yang ingin dicapai adalah memprediksi  jumlah  kunjungan  pasien  dimasa mendatang dengan memamfaatkan algoritma backpropagiation  dalam  proses  pengolahan  data.
Dengan adanya penelitian ini diharapkan bisa menjadi bahan rujukan bagi pihak puskesmas dalam pengambilan keputusan untuk meningkatkan pelayanan kesehatan.

## 2. Metode Penelitian
2.1 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  Buatan  (AI)  adalah  istilah  umum  yang mengacu pada teknologi yang mampu membuat mesin menjadi  "cerdas."  Organisasi  berinvestasi  dalam penelitian  dan  aplikasi  AI  untuk  mengotomatisasi, meningkatkan,  atau  mereplikasi  kecerdasan  manusia, analisis  dan  pengambilan  keputusan  manusia  dan profesi  audit  internal  harus  siap  untuk  berpartisipasi penuh dalam inisiatif organisasi dalam menerapkan AI [18].
2.2 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  bisa  dibayangkan  seperti  otak buatan  di  dalam  cerita  fiksi  ilmiah.  Otak  buatan  ini dapat  nerpikir  seperti  manusia,  dan  juga  sepandai manusia dalam menyimpulkan sesuatu dari potongan- potongan  informasi  yang  diterimanya.  Khayalan manusia  tersebut  mendorong  para  peneliti  untuk mewujudkannya.  Komputer  diusahakan  agar  bisa berpikir  sama  seperti  cara  berpikir  manusia.  Caranya adalah  dengan  melakukan  peniruan  terhadap  aktivitas yang  terjadi  di  dalam  sebuah  jaringan  saraf  biologis [19].
2.3 Prediksi
Prediksi merupakan suatu
proses dalam memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling  mungkin  terjadi  pada  masa  yang  akan  datang berdasarkan  data  masa  lalu  dan  sekarang,  agar munculnya kesalahan atau selisih antara sesuatu yang mungkin  terjadi  dengan  hasil  yang  perkiraan  dapat diperkecil [20, 21].
2.4 Matlab
Bahasa pemrograman sebagai media untuk berinteraksi  antara  manusia  dan  komputer  saat  dibuat lebih  mudah  dan  lebih  cepat.  Sebagai  contoh,  dapat dilihat  dari  perkembangan  bahasa  pemrograman Pascal yang terus memunculkan varian baru sehingga akhirnya  menjadi  Delphi,  serta  Basic  dengan  Visual Basic  dan  C  dengan  C  ++ Builder .  Pada  akhirnya, semua bahasa pemrograman akan semakin memberikan kemudahan bagi pemakainya ( programmer ) dengan penambahan fungsi-fungsi baru yang  sangat  mudah  digunakan  bahkan  oleh pengguna tingkat  pemula.  Matlab  adalah software buatan  the mathwork  inc,  yang  sangat  bermanfaat  untuk menyelesaikan  berbagai  masalah  numerik,  perangkat lunak ini menawarkan kemudahan dan kesederhanaan dalam  menyelesaikan  masalah  yang  berhubungan dengan  vektor  dan  matriks.  Memperoleh  inversi matriks dan menyelesaikan persamaan linier merupakan contoh permasalahan yang dapat
dipecahkan  dengan  cara  yang  sangat  singkat  dan mudah sekali [22, 23].
2.5 Kerangka penelitian
Untuk  mencapai  hasil  akhir  yang  maksimal  sesuai dengan  harapan  tujuan  dari  judul  penelitian,  penting bagi  penelitian  tersebut  memiliki  langkah-langkah yang dapat dipahami oleh  semua  orang  [24,  25]  pada tahapan  ini  akan  diperlihatkan  struktur  atau  proses dari  awal  hingga  akhir  penelitian  ini  yang  akan digambarkan  dalam  bentuk  bagan  sehingga  lebih mudah  dalam  pembacaanya,  Untuk  informasi  yang lebih  rinci,  silakan  lihat  Gambar  1  yang  terlampir  di bawah ini.:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Langkah-langkah  dalam  penyelesaian  masalah  Dari Gambar  1  di  atas  yang  dimulai  dari  menganalisis masalah sampai menarik hasil dan kesimpulan akan di jabarkan di bawah ini:
1. Analisa Masalah
Analisa  masalah  merupakan  tahapan  paling  awal sebelum melakukan sebuah penelitian, dalam tahapan ini  akan  ditentukan  masalah  dan  solusi  dari permasalah yang ada. Masalah yang ditemukan adalah terjadinya lonjakan kunjungan pasien yang singnifikan sehingga menyebabkan menumpuknya jumlah pasien. Sehingga dibutukan sebuah prediksi dalam menentukan kunjungan pasien di masa datang.
2. Mampelajari Literatur
Melalui  penelitian  yang  dilakukan  ini  pembelajaran literatur  diperoleh  berdasarkan  teori-teori  terkait dengan  jaringan  syaraf  tiruan,  matematika  dasar,  dan khususnya  estimasi  atau  peramalan  yang  berkaitan
dengan  kunjungan  pasien  dan  jaringan  syaaf  tiruan. Sumbernya  berupa  buku,  majalah,  artikel,  jurnal  dan website  yang  berhubungan  dengan  jaringan  syaraf tiruan.
3. Mangumpulkan Data
Dalam  proses  terhadap  pengumpulan  sebuah  data yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  maka,  data jumlah kunjungan RS dari bulan Januari 2018 sampai Desember  2022  serta  akan  dilakukan  prediksi  pada tahun  2023.  Data  kunjungan  diambil  dari  5  diagnosa penyakit  yang  banyak  dan  sering  dialami  pasien. Melalui  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  ini  akan dilakukan uji coba kebenaran dari hasil prediksi tahun 2023.
4. Pengolahan Data Menggunakan Software MATLAB
Pengolahan data pada tahap ini dibantu oleh salah satu Software  pengolahan  data  Neural  Network  yaitu MATLAB  yang  nantinya  data  hasil  dari  matlab  ini akan  diuji  ulang  dengan  pencarian  manual  sehingga didapati hasil yang valid.
5. Pengujian Hasil Pengolahan Data
Langkah  dalam  tahapan  ini  meliputi  setiap  pengujian secara  manual  menggunakan  persamaan  atau  rumus. Dimana  untuk  mencari  nilai  variabel  masukan dilakukan  proses  konversi  data  ke  dalam  bentuk matriks  atau  numerik  untuk  setiap  kriteria  masukan dan akan dibandingkan dengan pengujian menggunakan  software  MATLAB  untuk  jaringan saraf  tiruan  dan  akan  dibandingkan  dengan  prediksi. hasil  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  rumus. Langkah  terakhir  adalah  mengecek  dengan  software MATLAB  dan  membandingkan  dengan  rata-rata sistem.  Oleh  karena  itu,  kita  dapat  menarik kesimpulan  tentang  hasil  prediksi  yang  paling mendekati atau yang kesalahannya paling kecil.
6. Menarik Hasil dan Kesimpulan
Tahapan  ini  adalah  bagian  akhir  dari  penelitian  ini dimana  hasil  dari  pengolahan  data  dengan  bantuan software  MATLAB  untuk  Neural  Network  akan dibandingkan  dengan  hasil  prediksi  yang  selama  ini dilakukan  dengan  sistem  rata-rata  (Mean).  Sehingga kita  dapat  menarik  suatu  kesimpulan  terhadap  hasil prediksi  mana  yang  lebih  mendekati,  atau  errornya yang lebih kecil.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Pemodelan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk Prediksi Kunjungan Pasien
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  observasi langusng ke lapangan, dengan melakukan pengamatan terhadap  jumlah  kunjungan  yang  terekam  di  Program Rumah  Sakit  serta  wawancara  langsung  dengan operator  di  unit  Medical  Record.  Data  diambil  dari bulan  Januari  2018  sampai  bulan  Desember  2022 untuk  memprediksi  kunjungan  pada  bulan  Januari 2023, dengan melihat 5 diagnosa penyakit yang sering di derita pasien pada Poliklinik Umum. Dari 60 bulan data  yang  akan  diolah,  data  akan  dipisahkan  menjadi dua  bagian  besar,  yaitu  sebanyak  30  data  dijadikan sebagai  masukan  (input)  untuk  proses  pelatihan  atau pembelajaran  (learning)  dan  30  data  yang  lain digunakan  sebagai  pengujian  keakuratan  system mengenali pola masukan data yang lain.
Dalam  proses  pengenalan  hingga  data  dapat  dikenali oleh  jaringan  dan  juga  perangkat  lunak,  maka  data tersebut  harus  diubah  menjadi  bentuk  raster  atau digital. Kelima variabel yang mempengaruhi kunjungan  pasien  adalah  berdasarkan  diagnosa penyakit yang sering diderita dan dibuat dalam bentuk X 1 (Commond Cold), X 2 (Cough), X 3 (Pharangitis), X 4 (Dermatitis) dan X 5 (Arthralgia).
Hasil  keluaran  (target)  yang  diinginkan  berupa prediksi  kunjungan  Pasien  Rumah  sakit  Semen Padang  yang  terbagi  menjadi  2  pola,  yaitu  Prediksi kunjungan  akurat  (0)  dan  Prediksi  kunjungan  tidak akurat (1). Pada pola (0) taksiran antara 0,001 sampai dengan  0,499  dan  pola  (1)  taksiran  antara  0,500 sampai dengan 1,000.
Data  kunjungan  pasien  yang  akan  disertakan  sebagai data  yang  akan  dilatihkan  dapat  dilihat  pada  tabel  1 berikut.
Tabel 1 . Data Kunjungan Pasien
No Data Input Pelatihan Target X1 X2 X3 X4 X5 1 407 327 187 249 176 1 2 376 227 167 214 178 1 3 469 224 191 255 172 1 4 395 254 243 245 165 1 5 307 238 253 288 267 1 6 328 280 294 267 236 1 7 294 270 252 236 217 1 8 407 352 257 260 228 1 9 333 400 249 242 188 1 10 414 330 150 199 159 1 11 584 330 228 119 171 1 12 538 319 238 221 209 1
13 486 325 263 199 188 1 14 275 264 162 182 173 1 15 314 182 153 166 173 1 16 270 205 172 180 184 1 17 406 249 181 195 205 1 18 418 279 161 208 227 1 19 444 194 98 140 156 1 20 531 189 120 168 206 1 21 607 255 169 166 200 0 22 531 189 120 168 206 0 23 736 315 215 168 143 0 24 610 232 187 166 142 0 25 456 164 168 151 139 0 26 387 108 196 168 156 0 27 375 95 171 140 168 0 28 453 125 80 162 155 0 29 459 126 95 204 126 0 30 281 134 119 179 164 0 31 356 199 117 198 111 0 32 297 281 130 208 108 0 33 323 275 158 169 90 0 34 371 272 196 188 83 0 35 362 246 135 150 134 0 36 209 177 108 118 78 0 37 256 218 152 180 175 0 38 302 170 170 157 129 0 39 276 157 163 142 121 0 40 233 168 152 169 121
0 Dalam
algoritma backpropagation dengan menggunakan  fungsi  pengaktifan sigmoid ,  rentang data yang dihasilkan berkisar antara 0 hingga 1. Oleh karena  itu,  diperlukan  tahap  transformasi  pada  data masukan  sebelumnya  untuk  memastikan  bahwa  data berada  dalam  rentang  yang  sesuai.  Setelah  melalui proses  transformasi,  data  hasil  konversi  akan dipresentasikan secara terperinci pada Tabel 2. Tahap ini  menjadi  kritis  dalam  memastikan  kesesuaian  dan interpretabilitas  data  yang  dihasilkan  oleh  algoritma, memungkinkan  pemahaman  yang  lebih  baik  terkait dengan  dampak  fungsi  pengaktifan  sigmoid  pada proses backpropagation.
Tabel 2 . Hasil Transformasi Data N o X1 X2 X3 X4 X5 Targ et 1 0.500 0 0.402 7 0.232 5 0.307 9 0.219 1 1 2 0.462 3 0.281 2 0.208 2 0.265 3 0.221 6 1
3 0.575 4 0.277 5 0.237 4 0.315 2 0.214 3 1 4 0.485 4 0.314 0 0.300 6 0.303 0 0.205 8 1 5 0.378 4 0.294 5 0.312 8 0.355 3 0.329 8 1 6 0.404 0 0.345 6 0.362 6 0.329 8 0.292 1 1 7 0.362 6 0.333 4 0.311 6 0.292 1 0.269 0 1 8 0.500 0 0.433 1 0.317 6 0.321 3 0.282 4 1 9 0.410 0 0.491 5 0.307 9 0.299 4 0.233 7 1 10 0.508 5 0.406 4 0.187 5 0.247 1 0.198 5 1 11 0.715 2 0.406 4 0.282 4 0.149 8 0.213 1 1 12 0.659 3 0.393 0 0.294 5 0.273 9 0.259 3 1 13 0.596 0 0.400 3 0.324 9 0.247 1 0.233 7 1 14 0.339 5 0.326 1 0.202 1 0.226 4 0.215 5 1 15 0.386 9 0.226 4 0.191 2 0.207 0 0.215 5 1 16 0.333 4 0.254 4 0.214 3 0.224 0 0.228 9 1 17 0.498 8 0.307 9 0.225 2 0.242 2 0.254 4 1 18 0.513 4 0.344 4 0.200 9 0.258 1 0.281 2 1 19 0.545 0 0.241 0 0.124 3 0.175 4 0.194 8 1 20 0.650 8 0.235 0 0.151 1 0.209 4 0.255 6 1 21 0.743 2 0.315 2 0.210 6 0.207 0 0.248 3 0 22 0.650 8 0.235 0 0.151 1 0.209 4 0.255 6 0 23 0.900 0 0.388 1 0.266 6 0.209 4 0.179 0 0 24 0.746 8 0.287 2 0.232 5 0.207 0 0.177 8 0 25 0.559 6 0.204 6 0.209 4 0.188 8 0.174 2 0 26 0.475 7 0.136 5 0.243 5 0.209 4 0.194 8 0 27 0.461 1 0.120 7 0.213 1 0.175 4 0.209 4 0 28 0.555 9 0.157 1 0.102 4 0.202 1 0.193 6 0 29 0.563 2 0.158 4 0.120 7 0.253 2 0.158 4 0 30 0.346 8 0.168 1 0.149 8 0.222 8 0.204 6 0 31 0.438 0 0.247 1 0.147 4 0.245 9 0.140 1 0 32 0.366 3 0.346 8 0.163 2 0.258 1 0.136 5 0
33 0.397 9 0.339 5 0.197 3 0.210 6 0.114 6 0 34 0.456 2 0.335 9 0.243 5 0.233 7 0.106 1 0 35 0.445 3 0.304 3 0.169 3 0.187 5 0.168 1 0 36 0.259
3 0.220 4 0.136 5 0.148 6 0.100 0 0 37 0.316 4 0.270 2 0.190 0 0.224 0 0.217 9 0 38 0.372 3 0.211 9 0.211 9 0.196 0 0.162 0 0 39 0.340 7 0.196 0 0.203 3 0.177 8 0.152 3 0 40 0.288 4 0.209 4 0.190 0 0.210 6 0.152 3 0
Jaringan  yang  akan  dibentuk  memiliki  arsitektur  5-2- 1,  yang  artinya  terdiri  dari  2  unit  pada  lapisan  input, masing-masing  untuk  variabel  Common  Cold  dan Cough dari diagnosa penyakit yang sering berkunjung ke  Poliklinik.  Lapisan  hidden  layer  memiliki  2  unit, sedangkan output  layer memiliki  satu  unit.  Gambar  2 berikut ini menampilkan arsitektur jaringannya:
1 3 6 7 8 X2 X1 W16 W36 y q8 q6 q7 2 4 5 X3 X4 X5 W17 W26 W27 W37 W46 W47 W56 W57 W68 W78

## Gambar 2. Arsitektur Jaringan Propagasi Balik
Keterangan:
X = Inputan J = 1 hingga n (n adalah 10).
V = Bobot yang ada pada hidden layer.
W = Bobot pada output layer.
n = Jumlah unit pengloah pada hidden layer. b = Bias pada hidden layer dan outer layer. k = Jumlah unit pengolah di outer layer.
Y = hasil.
Pada  prediksi  kunjungan  pasien  menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagation ini, nilai rata – rata dari setiap jumlah kinjungan berdasarkan 5 diagnosa yang sering muncul tersebut dijadikan sebagai nilai input (X1, X2, X3, X4, X5) dalam menguji pembelajaran untuk pengkoreksian kesalahan (error correcting).
Berdasarkan  kesimpulan  hasil  uji  prediksi  jumlah kunjungan  pasien,  dapat  dilihat  keakurasian  dan tingkat errornya dengan jumlah kunjungan pada bulan yang akan diprediksi yaitu bulan Januari 2023, dimana kunjungan bulan Januari 2023 adalah sebagai berikut :
Tabel 3 . Kunjungan Pasien Bulan Januari 2019 No. Diagnosa Jumlah 1. Commond Cold 203 2. Cough 147 3. Pharangitis 132 4. Dermatitis 115 5. Arthralgia 89
Pada  hasil  uji  jaringan  saraf  tiruan  menggunakan arsitektur 5-2-1 dengan 40 data pelatihan dan 20 data pengujian terlihat bahwa data ke-9 menunjukkan hasil prediksi  yang  sangat  baik  yaitu  0.82  dengan  tingkat error  hanya  0.18.  Data  ke-  9  pada  tahap  pengujian menunjukkan data bulan Januari 2022, datanya adalah sebagai berikut.
Tabel 4 . Kunjungan Pasien Bulan Januari 2022 No. Diagnosa Jumlah 1. Commond Cold 207 2. Cough 153 3. Pharangitis 127 4. Dermatitis 107 5. Arthralgia 96
Dari  perbandingan  tabel  3  dan  4  terlihat  bahwa prediksi  untuk  kunjungan  bulan  Januari  2023  hampir sama  dengan  kunjungan  pada  bulan  Januari  2022. Perbandingan  persentase  keakuratannya  dapat  dilihat pada tabel 5 berikut:
Tabel 5 . Persentase Perbandingan Keakuratan Prediksi Kunjungan Pasien Bulan Januari 2023 dengan Bulan Januari 2022
No. Diagnosa Jan 2023 Jan 2022 Persentase Keakuratan (%) 1. Commond Cold 203 207 98,07 % 2. Cough 147 153 96,08 % 3. Pharangitis 132 127 96,21% 4. Dermatitis 115 107 93,04 % 5. Arthralgia 89 96 92,71%

## 4. Kesimpulan
Setelah melakukan implementasi dan pengujian, dapat disimpulkan  bahwa  arsitektur  jaringan  yang  paling sesuai  digunakan  untuk  memperkirakan  kunjungan pasien  dimasa  mendatang  dengan  optimal  dengan jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan  algoritma backpropagation menggunakan arsitektur 5-2-1 dengan  40  data  pelatihan  dan  20  data  pengujian terlihat  bahwa  data  ke-9  menunjukkan  hasil  prediksi yang  sangat  baik  yaitu  0.82  dengan  tingkat  error hanya  0.18.  Hasil  penelitian  dari  data  pelatihan  dan pengujian  menunjukkan  bahwa  kelima  diagnosa tersebut tidak selalu memberikan hasil yang baik. Dari perbandingan kunjungan Januari 2023 dengan Januari 2022  tidak  terlalu  jauh  berbeda  dengan  persentase keakuratannya mencapai 98%.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas Adzkia  yang  telah  memberi  dukungan  terhadap penelitian ini. Sehingga penelitian ini dapat terlaksana.

## Daftar Rujukan
[1] M.  Thoriq,  “Peramalan  Jumlah  Permintaan  Produksi
Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Algoritma
Backpropagation,” J.  Inf.  dan  Teknol. ,  vol. 4, no. 1, pp.  27– 32, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i1.178.
[2] Hendra,  Y.,  Sakinah,  P.,  &  Thoriq,  M.  (2023).  Evaluasi Kinerja  Algoritma  Apriori  Dalam  Pengelompokan  Data Transaksi Penjualan Untuk Analisis Pola Pembelian. Journal of Student Development Information System (JoSDIS), 3(2), 220-228.
[3] P.  Wulansari,  A.  Syahid,  and  I.  R.  Meilya,  “Faktor Pendukung  Dan  Penghambat  Pelatihan  Listrik  Dalam Meningkatkan  Kompetensi  Tenaga  Kerja  Di  Balai  Latihan Kerja  Karawang,” Comm-Edu  (Community  Educ.  Journal) , vol.  6,  no.  1,  pp.  6–10,  2023,  doi:  10.22460/comm- edu.v6i1.11782.
[4] M.  Ikhsan,  Armansyah, and  A.  A.  F.  Tamba,  “Implementasi Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Pada  Klasifikasi Grade Teh Hitam,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 387–395, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5312.
[5] T.  .  Johan  and  I.  Rifna,  “IDENTIFIKASI  KEMATANGAN BUAH TOMAT BERDASARKAN WARNA MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) BACKPROPAGATION,” J. Tika , vol. 7, no. 3, pp. 309–315, 2022, doi: 10.51179/tika.v7i3.1647.
[6] R.  Maiyuriska,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Hasil Panen Gabah  Padi,” J.  Inform.  Ekon.  Bisnis ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  28– 33, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i1.115.
[7] Elisawati,  A.  Linarta,  A.  M.  I.  Putra,  and  H.  Elvaningsih, “Analysis  of  Backpropagation  Method  in  Predicting  Drug Stock,” Sink.    J. dan Penelit.  Tek.  Inform. , vol. 7,  no. 2,  pp. 297–307, 2022, doi: 10.33395/sinkron.v7i2.11269.
[8] Honainah,  F.  F.  Romadhoni,  and  Ato’illah,  “Klasifikasi Kesegaran  Ikan  Tongkol  Berdasarkan  Warna  Mata Menggunakan  Metode  Backpropagation,” J.  Penelit.  Inov. , vol. 2, no. 2, pp. 405–414, 2022, doi: 10.54082/jupin.90.
[9] A.  Herdiansah,  R.  I.  Borman,  D.  Nurnaningsih,  A.  A.  J. Sinlae, and R. R. Al Hakim, “Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan  Menggunakan  Backpropagation  Neural  Networks Berdasarkan  Ekstraksi  Ciri  Bentuk,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, p. 388, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4066.
[10]  Fera  Damayanti  and  R.  Rismayanti,  “Optimasi  Fungsi Pembelajaran  Backpropagation  dalam  Mengklasifikasikan Pasien Kanker Paru Pasca Operasi,” J. Unitek , vol. 15, no. 1, pp. 49–58, 2022, doi: 10.52072/unitek.v15i1.335.
[11]  S.  S.  S,  A.  T.  Purba,  and  S.  Sirait,  “Prediksi  Prestasi
Mahasiswa Dengan Menggunakan Algoritma
Backpropagation,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, p. 67, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.512.
[12]  A.  T.  W.  Almais,  C.  Crysdian,  K.  fahmi  H.  Holle,  and  A. Raihan,  “Smart  Assessment  Menggunakan  Backpropagation Neural  Network  Smart  Assessment  using  Backpropagation Neural Network,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan
Rekayasa  Komput. ,  vol.  21,  no.  3,  pp.  503–512,  2022,  doi:
10.30812/matrik.v21i3.1382.
[13]  B. Mulyono and Nursalim, “Prediksi Rentet Waktu Penjualan Barang  Menggunakan  Algritma  Backpropagation,” J. Kolaboratif  Sains ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  131–139,  2023,  doi: 10.56338/jks.v6i2.3300.
[14]  H.  A.  Fikri,  “Prediksi  Harga  Emas  Dengan  Algoritma Backpropagation,” J.  Sains  Komput.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1, pp. 182–189, 2023, doi: 10.30645/j-sakti.v7i1.582.
[15]  I.  Guntoro,  D.  M.  Midyanti,  and  R.  Hidayati,  “Penerapan Dropout Pada Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Dalam Mengklasifikasi  Tingkat  Fine  Fuel  Moisture  Code  (Ffmc) Untuk  Kebakaran  Hutan  Dan  Lahan,” J.  Komput.  dan  Apl. , vol. 10, no. 1, pp. 114–123, 2022, doi: 10.26418/coding.v10i01.52734.
[16]  Sugiyono  and  Awaludin,  “Pemodelan  Pengolahan  Citra Klasifikasi  Jenis  Buah  Mangga  Menggunakan  Metode Backpropagation,” Al-Irsyad ,  vol.  105,  no.  2,  p.  79,  2017, doi: 10.31004/jpdk.v4i5.6721.
[17]  E.  S.  Putri,  A.  Hamid,  and  D.  C.  andr.  R.  Novitasari, “Prediction of the Tuban Regency Open Unemployment Rate in 2022 with the Backpropagation Method,” Numer.  J.  Mat. dan  Pendidik.  Mat. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  25–36,  2022,  doi: 10.25217/numerical.v6i1.2150.
[18]  Radikto  and  Rasiban,  “Pengenalan  Pola  Huruf  Hangeul Korea  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Metode Backpropagation dan Deteksi Tepi Canny,” J. Pendidik. dan Konseling ,  vol.  4,  no.  5,  pp.  959–968,  2022,  doi: 10.31004/jpdk.v4i5.6722.
[19]  Fitriyanti, “Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dalam  Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan  di  Kabupaten  Wajo Sulawesi  Selatan,” J.  Pendidik.  Fis. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  44– 55, 2022, doi: 10.24252/jpf.v11i1.33142.
[20]  Thoriq,  M.,  Syaputra,  A.  E.,  &  Eirlangga,  Y.  S.  (2022). Model  Simulasi  untuk  Memperkirakan  Tingkat  Penjualan Garam Menggunakan Metode Monte Carlo. Jurnal Informasi
Dan Teknologi, 4(4), 242-246.
https://doi.org/10.37034/jidt.v4i4.244.
[21]  Rahayu,  E.,  Thoriq,  M.,  &  Sapriadi,  S.  (2022).  Pemodelan Simulasi  dalam  Pengoptimalan  Penjualan  Plastik  HD Menggunakan  Metode  Monte  Carlo  .  Jurnal  Informasi  Dan Teknologi, 4(4),
247-252.
https://doi.org/10.37034/jidt.v4i4.245.
[22]  R.  Firdaus,  H.  Mukhtar,  and  Awaluddin,  “Prediksi  Indeks Harga Produsen Pertanian Karet Di Indonesia Menggunakan Metode  LSTM,” J.  Fasilkom ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  1–6,  2023, doi: 10.37859/jf.v13i01.4851.
[23]  S. Sapriadi, N. Hayati, A. Eko Syaputra, Y. Septi Eirlangga, K.  H.  Manurung,  and  N.  Hayati,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Gaya  Belajar  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Forward Chaining,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 5, no. 3, pp. 71–78, 2023, doi: 10.60083/jidt.v5i3.381.
[24]  Sunanto,  R.  M.  Taufiq,  and  R.  Febri,  “Implementasi  Logika Fuzzy  Inferensi  Tsukamoto  Pada  Preventive  dan  Predictive Maintenance  Sluge  Separator  Berbasis  Smart  Meter,” J. Fasilkom ,  vol.  13,  no.  01,  pp.  81–87,  2023,  doi: 10.37859/jf.v13i01.5359.
[25] Juledi,  A.  P.,  Harahap,  A.  Z.,  Zalmi,  W.  F.,  Kurnia,  R.  P., Syaputra, A. E., Maulana, F. M., Eirlanga, Y. S., Sapriadi, S., Thoriq,  M.,  Manurung,  K.  H.  (2023).  Panduan  Belajar HTML,  CSS,  dan  JavaScript  untuk  Pemula.  Literasi Nusantara Abadi.