Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 96-105

## Jaringan Saraf Tiruan Menjaga Keamanan Data dengan Metode Bidirectional Associative Memory
Yusli Yenni Universitas Nahdlatul Ulama Sumatera Barat, Indonesia E-mail: yusliany10@gmail.com

## Abstract
System security is currently very much needed from irresponsible parties who damage and steal data. For this reason, a system is needed that is able to protect and secure data from  criminal  acts.  The  aim  of  this  research  is  to  provide  data  codes  and  keys  using binary  conversion  using  the  Continuous  BAM  method.  The  Continuous  BAM  method, namely  Bidirectional  Associative  Memory  (BAM),  has  the  ability  to  act  as  associative memory or content addressable memory, namely memory that can be called up using part of  the  information  stored  in  it.  Apart  from  that,  the  Bidirectional  Associative  Memory (BAM)  Artificial  Neural  Network  (ANN)  has  2  layers  and  is  fully  connected  from  one layer  to  the  other,  so  it  is  possible  to  have  a  reciprocal  relationship  between  the  input layer  and  the  output  layer.  The  final  results  of  this  research  are  6  patterns  that  are entered into the search process, including number patterns 1, 3, 4, 5, 7, and 9 with input vector values of numbers 1 [16,-22], numbers 3 [20, 22], numbers 4 [16,-22], number 5 [20,6], number 7 [24,2] and number 9 [20,18], which do not match the pattern number 7. Requested target [1,-1], result obtained [1,1]. The Continuous Bam method can be used to detect patterns correctly and accurately.
Keywords: ANN, number patterns, bidirectional associative memory method, weights, vector input testing

## Abstrak
Keamanan system saat ini sangat dibutuhkan dari pihak pihak yang tidak bertanggung jawab  dalam  merusak  dan  mencuri  data.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah  system  yang mambu  menjaga  dan  mengamanan  kan  data  dari  tindakan  kejahatan.  Tujuan  penelitian ini  yatu  memberikan  kode  dan  kunci  data  dengan  konversi  biner  dengan  metode  BAM Kontinu.  Metode  Bam  Kontinu  yaitu  Bidirectional  Associative  Memory  (BAM)  memiliki kemampuan sebagai associative memory atau content addressable memoryi yaitu memori yang dapat dipanggil menggunakan bagian dari informasi yang tersimpan di dalamnya. Selain  itu  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  Bidirectional  Associative  Memory  (BAM) memiliki  2  lapisan  dan  terhubung  penuh  dari  satu  lapisan  ke  lapisan  yang  lainnya, sehingga dimungkinkan adanya hubungan timbal balik antara lapisan input dan lapisan output.  Hasil  akhir  penelitian  ini  terdapat  6  Pola  yang  dimasukkan  kadalam  proses pencarian  diantaranya  Pola  Angka  1,3,4,5,7,  dan  9  dengan  nilai  input  vector  angka  1 [16,-22], angka 3 [20,22], angka 4 [16,-22], angka 5 [20,6], angka 7 [24,2] dan angka 9 [20,18],  yang  tidak  sesuai  yaitu  pola  angka  7.  Target  yang  diminta  [1,-1],  hasil  yang diperoleh  [1,1].  Metode  Bam  Kontinu  dapat  digunakan  dalam  mendeteksi  pola  dengan benar dan akurat.
Kata  kunci; JST,  pola  angka,  metode  bidirectional  associative  memory,  bobot, pengujian input vektor

## 1. Pendahuluan
Keamanan data sangat diperlukan saat ini karena banyak tindakan kejahatan baik yang disengaja  maupun  tidak  disengaja  [1].  Banyak  perusahaan  maupun  perorangan membutuhkan  aplikasi  maupun  system  yang  mampu  menjaga  keamanan  data  dari  pihak
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 96-105
pihak yang tidak bertanggung jawab [2]. Dalam penelitian ini meruapakan salah satu cara mengamankan  data  agar  terhindar  dari  tindakan  kejahatan  dengan  mengunci  data menggunakan  pola  angka.  Pola  angka  bias  dijadikan  untukkeamanan  data  dengan memasukkan kunci dan menggunakan konsep JST dengan system biner dan bipolar dalam mengartikan masing masing pola yang digunakan.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Proses penelitian
Desain  penelitian  berfungsi  sebagai  arah  dan  pedoman  bagi  peneliti  mengenai  apa yang  harus  dilakukan  di  tempat  peneliti,  data  apa  saja  yang  harus  dikumpulkan, bagaimana  cara  menganalisa  data  dan  menentukan  hasil  apa  saja  yang  harus  dicapai setelah menylesaikan proses penelitian. Penelitian ini adalah penelitian kualitatif. Metode penelitian  kualitatif  merupakan  metode  penelitian  yang  berlandaskan  pada  fisafat  post positivisme  digunakan  untuk  meneliti  pada  kondisi  objek  alami  dimana  peneliti  adalah sebagai instrumen kunci teknik pengumpulan datanya dilakukan secara gabungan, analisis data  bersifat  induktif  atau  kualitatif  dan  hasil  penelitian  kaulitatif  lebih  menekankan makna  dari  pada  generalisasi  [1][4-6].  Adapun  desain  penelitian  yang  akan  dilakukan pada penelitian ini sebagai berikut:
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2. Langkah langkah penyelesaian
Langkah langkah metode ini dapat dilihat pada proses dibawah ini. Untuk vektor input biner, matriks bobot ditentukan sebagai [7-10]:
(1)
Fungsi aktivasi yang digunakan adalah : Yj Untuk lapisan output :
(2)

## Xi Pada  lapisan input
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 96-105

## 2.3. Konsep Dasar
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  telah  banya  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  telah  banyak diterapkan  dalam  menyelesaikan  masalah  dalam  berbagai  bidang.  Dalam  bidang  ilmu komputer  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dapat  digunakan  untuk  menemukan  keterangan  dari simbol-simbol  atau  angka-angka  yang  dihasilkan  oleh  sistem  informasi.  Jaringan  Syaraf Tiruan  mempunyai  kemampuan  untuk  menyimpan  pengetahuan  yang  didapatkan  dari hasil latihan. Kemampuan ini mirip dengan fungsi otak manusia, sehingga sistem Jaringan Syaraf Tiruan dapat digunakan pada pekerjaan-pekerjaan yang membutuhkan kecerdasan manusia.  Dalam  melakukan  proses  belajar,  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dapat  memodifikasi tingkah lakunya sesuai dengan keadaan lingkungannya[1].
Bila dilihat dari cara memodifikasi bobotnya, pelatihan JST dibagi menjadi dua, yaitu pelatihan  dengan  supervisi  (pembimbing),  dan  pelatihan  tanpa  supervisi.  Pada  proses pelatihan,  suatu  input  dimasukkan  kejaringan,  kemudian  jaringan  akan  memproses  dan mengeluarkan  suatu  keluaran.  Keluaran  yang  dihasilkan  oleh  jaringan  dibandingkan dengan  target.  Jika  keluaran  jaringan  tidak  sama  dengan  target,  maka  perlu  dilakukan modifikasi bobot. Tujuan dari pelatihan ini adalah memodifikasi bobot hingga diperoleh bobot yang bisa membuat keluaran jaringan sama dengan  target yang diinginkan. Dalam pelatihan dengan supervisi, jaringan dipandu oleh sejumlah pasangan data (masukan dan target)  yang  berfungsi  sebagai  pembimbing  untuk  melatih  jaringan  hingga  diperoleh bobot yang terbaik. Pelatihan dilakukan dengan memberikan pasangan pola-pola masukan dan  keluaran.  Sebaliknya,  dalam  pelatihan  tanpa  supervisi,  tidak  ada  pembimbing  yang digunakan  untuk  memandu  proses  pelatihan.  Artinya,  jaringan  hanya  diberi  input,  tetapi tidak  mendapatkan  target  yang  diinginkan,  sehingga  modifikasi  bobot  pada  jaringan dilakukan  menurut  parameter  tertentu.  Sebagai  contoh,  pola-pola  masukan  yang  tersedia diklasifikasikan ke dalam kelompok-kelompok yang berbeda[2].
Jaringan  Saraf  Tiruan  telah  berkembang  sebagai  model  matematika  dari  pikiran manusia yaitu Saraf biologis, yang didasarkan pada asumsi sebagai berikut [3]:
a) Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana yang disebut neuron
b) Sinyal dilewatkan melalui sambungan antar neuron.
c) Setiap sambungan mempunyai bobot, yang menguatkan sinyal yang melaluinya
d) Setiap  neuron  menerapkan  fungsi  aktifasi  ke  lapisan  input  (jumlah  sinyal  input terboboti) untuk menentukan sinyal output.
Ada 2 jenis saraf tiruan Bidirectional Associative Memory (BAM), yaitu:
a) Bidirectional  Associative  Memory  Diskret  Pada  Bidirectional  Associative Mmemory (BAM)diskret,ada 2 tipe inputan, yaitu biner dan bipolar.
b) Bidirectional Associative Memory Kontinu BAM kontinyu akan mentransformasikan  input  secara  lebih  halus  dan  kontinu  kekawasan  output dengan  nilai  yang  terletak  pada  range  [0,1  [16].  Pada  BAM  diskret  ada  2 kemungkinan  tipe  data,  yaitu  biner  dan  bipolar.  Matriks  bobot  awal  dibuat sedemikian  rupa  sehingga  dapat  menyimpan  pasangan  vektor  input  dan  vektor output s(p)-t(p), dengan p = 1, 2, 3, ..., P [4,7].
Baik tidaknya suatu model jaringan saraf tiruan ditentukan oleh hubungan antar neuron atau  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  itu  sendiri.  Neuron  terkumpul  dalam  laporan  yang disebut neuron layer yang terbagi menjadi tiga lapisan :
1. Lapisan Input (Input Layer), unit dalam lapisan input ini disebut unit input yang bertugas  menerima  pola  inputan  dari  luar  yang  menggambarkan  suatu perprobleman
2. Lapisan tersembunyi (hidden layer), unit dalam lapisan tersembunyi disebut unit tersembunyi, yang mana nilai output tidak dapat diamati secara langsung.
3. Lapisan output (Output Layer), unit dalam lapisan output disebut unit output yang merupakan penyelesaian jaringan saraf tiruan terhadap suatu perprobleman[5][6].
Secara umum, arsitektur jaringan Saraf tiruan BAM ditunjukkan seperti pada Gambar
Gambar 2. Asitektur jaringan saraf tiruan BAM
BAM  kontinu  akan  mentransformasikan  input  secara  lebih  halus  dan  kontinu  ke kawasan  output  dengan  nilai  yang  terletak  pada  range  [0,1].  Fungsi  aktivasi  yang digunakan adalah fungsi sigmoid[8].

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## 3.1. Analisa Data Pola
Berdasarkan  Data  yang  diperoleh  ada  6  Variabel  vector  input  yang  akan  diproses secara  berkala.  Pola  yang  akan  diproses  diantaranya  angka  1,3,4,5,7  dan  9  dengan ketentuan
1. Pola  Angka „‟1‟‟ disimpan pada nilai [1,-1]
2. Pola   Angka „‟3‟‟ disimpan pada nilai [1,1]
3. Pola  Angka  „‟4‟‟ disimpan pada nilai [1,-1]
4. Pola Angka „‟5‟‟ disimpan pada nilai [1,1]
5. Pola Angka „‟7‟‟ disimpan pada nilai [1,-1]
6. Pola Angka „‟9‟‟ disimpan pada nilai [1,1]
Langkah  pertama  yang  dilakukan  yaitu  menulis  angka  dalam  bentuk  matriks  3X3 dengan  ketentuan  jika  mengenai  garis  kotak  dihitungan  dengan  angka  1  dan  jika  tidak mengenai  garis  kotak  dengan  angka  -1.  Setelah  selesai  dikonversikan  bipolar  semuanya dengan aturan [1 dan -1] maka langkash selanjutnya yaitu mengalikan dengan hasil target. Kemudian  di  akomulasikan  semua  sesuai  dengan  tahap  proses  yang  dikerjakan  dapat dilihat pada proses pembahasan dibawah ini:

## 3.2. Proses konversi Bipolar
1. Pola angka‟1‟
2. Pola angka‟3‟ -1 1 -1
-1 1 -1
1 1 -1 1 1 1 -1
1 1 1 1 1
-1   1  -1   1   1  -1  -1   1  -1
1   1   1 -1  1   1  1  1  1
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 96-105
3. Pola angka‟4‟
4. Pola Angka‟5‟
5. Pola Angka‟7‟
6. Pola Angka‟9‟

## 3.3. Bentuk pola angka yang digunakan yaitu
Pola yang digunakan dalam konversi ini terdiri dari 2 bagian yaitu pola [1 dan -1].
1) Pola  Angka „‟1‟‟ disimpan pada nilai [1,-1]
2) Pola   Angka „‟3‟‟ disimpan pada nilai [1,1]
3) Pola  Angka  „‟4‟‟ disimpan pada nilai [1,-1]
4) Pola Angka „‟5‟‟ disimpan pada nilai [1,1]
5) Pola Angka „‟7‟‟ disimpan pada nilai [1,-1]
6) Pola Angka „‟9‟‟ disimpan pada nilai [1,1]
Proses bentuk matriks bobot  dalam penyimpanan  pola angka
1. Matrik Bobot Pola Angka  „‟1‟‟
[1, -1]
-1 1 -1 1 1 -1 -1 1 -1
-1 1 1 -1 1 1 -1 1 1 1 1 1 -1
1 1
-1 1 -1 1 1 1 1 1 1
1 1 1
-1  1  -1  1  1  -1  -1  1 -1
-1   1  1  -1  1  1  -1  1  1
1  1  1  -1  1  1  -1  1  -1 1  1  1   1   1   1   1  1  1
2. Matrik Bobot Pola Angka„ ‟3‟‟
[1, 1]

## 3. Matrik Bobot Pola Angka „‟4‟‟
[1, -1]
4. Matrik Bobot Pola Angka „‟5‟‟
[1, 1]
5. Matrik Bobot Pola Angka „‟7‟‟
[1, -1]
6. Matrik Bobot Pola Angka „‟9‟‟
[1, 1]
W= + + +
Hasil Akomulasi Pola secara keseluruhan yaitu
=

## 3.4. Pengujian Input Vektor
Langkah  selanjutnya  itu  menjumlahkan  semua  nilai  pola  angka  berdasarkan  matriks yang diperoleh diantaranya:
Bentuk  matriks  dari  W  adalah  bentuk  matriks  bobot  yang  menghubungkan  antara nouron  nouron  lapisan  pada  input  dan  output.  Matris  yang  menghubungkan  dengan nouron  lapisan  input  adalah  bentuk  dari  W T. Dibawah  ini  adalah  bentuk  pengujian  dari vector input dari masing masing pola angka.
a) Y_in 1 =x 1 *W= = [16,-22]
Maka : y_in[1,-1] sama dengan Target yang diharapkan
[-1   1  -1   1   1  -1  -1   1  -1]
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 96-105
b) Y_in 2 =x 2 *W= =[20,22]
Maka : y_in[1,1] sama dengan Target yang diharapkan
c) Y_in 3 =x 3 *W= =[16,-22]
Maka : y_in[1,-1] Tidak sama dengan Target yang diharapkan
d) Y_in 4 =x 4 *W= =[20,6]
Maka : y_in[1,1] sama dengan Target yang diharapkan
[1   1   1 -1  1   1  1  1  1]
[-1  1  -1  1  1  -1  -1  1 -1] [-1   1  1  -1  1  1  -1  1  1]
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Desember  (2023), pp. 96-105
e) Y_in 5 =x 5 *W= =[24,2]
Maka : y_in[1,-1] Tidak sama dengan Target yang diharapkan
f) Y_in 6 =x 6 *W= =[20,18]
Maka : y_in[1,1] sama dengan Target yang diharapkan. Hasil  akhir  dalam  pengujian  input  pada  pola  Angka  1,3,4,5,7,  dan  9  diperoleh  5  nilai sesuai target dan 1 nilai yang tidak sama dengan target dapat dilihat pada table dibawah ini:
Tabel 1. Hasil Akhir Target Hasil Keterangan [1,-1] [16,-22] Sesuai dengan Target [1,1] [20,22] Sesuai dengan Target [1,-1] [16,-22] Sesuai dengan Target [1,1] [20,6] Sesuai dengan Target [1,-1] [22,4] Tidak Sesuai dengan Target [1,1] [20, 18] Sesuai dengan Target

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pencarian  nilai    input  Vektor  dalam  menghitungan  Pola  Angka  dalam menjaga  kerahasiaan  kunci  pada  system  pola  angka  maka  dapat  disimpulkan  bahwa sistem  jaringan  saraf  tiruan  menggunakan  metode  BAM  Kontinu  dapat  menyelesaikan permasalahan pola angka dalam  menjaga kerahasiaan kunci pada system anggka dengan tapat  dan  akurat.  Berdasarkan  vector  Input  terdapat  6  sistem  pola  yang  diketahui  yaitu pola  angka  1,3,4,5,7  dan  9.  Hanya  pola  7  yang  tidak  sesuai  dengan  target.  Untuk mendapatkan  hasil  yang  maksimal  diperlukan  aplikasi  yang  mampu  mendeteksi  secara langsung nilai factor yang digunakan dalam pola angka.
[1  1  1  -1  1  1  -1  1  -1]
1  1  1  -1  1  1  -1  1  -1

## Daftar Pustaka
[1] Sugiyono, Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R  &  D .  Bandung:  ALFABETA, 2012.
[2] E.  D.  Manurung,  B.  Nadeak,  and  E.  Ndruru,  “Implementasi  Algoritma  Hebb  Rule  Pada Diagnosa  Penyakit  Kolik  Abdomen  Pada  Orang  Dewasa,”  JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer), vol. 7, no. 2, p. 250, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i2.2086.
[3] G. A. Pauzi, “Sistem Identifikasi dan Pengenalan Pola Citra Tanda-Tangan Menggunakan Sistem  Jaringan  Saraf  Tiruan  (Artificial  Neural  Networks)  Dengan  Metode Backpropagation,” vol. 03, no. 02, pp. 93–101, 2015.
[4] A. Syafutra, S. Siswanto, and Y. Handayani, “Analisa Prediksi Data Debit Runtun Waktu Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Algoritma  Backpropagation  (Studi  Kasus  DAS Indragiri),” Jurnal Online Mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Riau, vol. 1, no. 2, pp. 1–14, 2014.
[5] D.  Avianto,  “Menggunakan  Algoritma  Momentum  Backpropagation  Neural  Network,” Jurnal Informatika, vol. 10, no. 1, pp.1199–1209, 2016.
[6] F.  Zola,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation  Untuk Memprediksi Prestasi Siswa,” Jurnal Teknologi Dan Open Source, vol. 1, no. 1, pp. 58–72, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i1.12.
[7] Z.  Arifin,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Bidirectional  Associative  Memory  (BAM)  Sebagai Identifikasi Pola Sidik jari Manusia,” Jurnal Informatika Mulawarman Program Studi Ilmu Komputer Universitas Mulawarman, vol. 4, no. 1, pp. 21–26, 2009
[8] K. L. Tjung et al., “Implementasi Kombinasi Jaringan Saraf Tiruan Metode Self-Organized Map  (  SOM  )  dan  Bidirectional  Associative  Memory  (BAM)  Pada  AI  Game  Action Adventure .,” pp. 1–7, 2013.
[9] A.  Giawa,  “Implementasi  Metode  Bidirectional  Associative  Memory  Pada  Absensi Berbasis Identifikasi Wajah (Studi Kasus : Mts Zending Islam Indonesia Medan),” vol. 8, pp. 108–111, 2019.
[10] M. I. Ukkas, A. H. Kridalaksana, and T. W. Cenggoro, “Pengenalan Pola Perilaku Seorang Manusia  Dalam  Permainan  Suten  Menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  Propagasi
Balik,” Sebatik, vol. 12, no. 1, pp. 1–8, 2018, doi: 10.46984/sebatik.v12i1.63