Artificial Neural Network Dalam Mengidentifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus di Klinik Apotik Madya Padang)
Jovi Antares 1 1 Teknologi Infomasi, Universitas Dharmawangsa e-mail: joviantares@dharmawangsa.ac.id
Abstrak — Stroke  merupakan  penyakit  neurologis  yang  menyerang  sistem  syaraf  otak manusia.  Stroke  mengakibatkan  bagi  penderitanya  mengalami  kelumpuhan,  baik  itu kelumpuhan  sebahagian  maupun  lumpuh  total.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  penyakit  stroke menggunakan  pengenalan  pola  yaitu  Jaringan  Syaraf Tiruan metode Backpropagation . Variabel yang digunakan untuk nilai input adalah ciri-ciri penyakit  stroke  dan  data  rekam  medis  yang  dijadikan  sebagai  data  pelatihan  dan  data pengujian.  Pelatihan  dan  pengujian  digunakan  pada  sebuah  aplikasi  perangkat  lunak  yaitu Matlab 6.5 . Pelatihan dan pengujian tersebut menggunakan pola yang berbeda-beda sehingga akan menghasilkan sebuah perbandingan antar pola Jaringan Syaraf Tiruan. Parameter yang digunakan adalah memberikan nilai learning rate sebesar 0.1, nilai goal sebesar 0.01, dan jumlah epochs maksimal  sebanyak  5000 epochs .  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah sigmoid biner yang sering digunakan untuk Jaringan Syaraf Tiruan yang membutuhkan nilai output yang terletak antara 0 dan 1.
Kata Kunci — jaringan syaraf tiruan, backpropagation, matlab, stroke
absctract — Stroke is a neurological disease that attacks the nervous system of the human brain. Stroke causes paralysis sufferers, be it partial paralysis or total paralysis. This study aims  to  identify  stroke  using  pattern  recognition  namely  Artificial  Neural  Network Backpropagation  method.  The  variables  used  for  input  values are  the  characteristics  of stroke and medical record data which are used as training data and testing data. Training and testing is used in a software application called Matlab 6.5. The training and testing use different  patterns  so  that  it  will  produce  a  comparison  between  Artificial  Neural  Network patterns. The parameters used are providing a learning rate of 0.1, a goal value of 0.01, and a maximum number of epochs of 5000 epochs. The activation function used is binary sigmoid which  is  often  used  for  Artificial  Neural  Networks  that  require  an  output  value  that  lies between 0 and 1.
Keywords — artificial neural network, backpropagation, matlab, stroke

## I. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat menyebabkan terjadinya perkembangan dan perluasan  ruang  lingkup  sebuah  teknologi  yang membutuhkan  kehadiran  kecerdasan  buatan  atau dikenal  dengan  istilah  artificial  intelligence. Kecerdasan  buatan  atau  artificial  intelligence adalah  salah  satu  bagian  dari  ilmu  komputer  yang mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer)  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti  dan sebaik  yang  dilakukan  oleh  manusia  bahkan  bisa lebih  baik  daripada  yang  dilakukan  oleh  Manusia (Siregar, 2015)
Jaringan syaraf tiruan (artificial neural network) adalah sistem komputasi dengan arsitektur
dan  operasinya  diilhami  dari  pengetahuan  tentang sel  saraf  biologi  di  dalam  otak  (Tanjung,  2015). Dalam  jaringan  syaraf  tiruan  atau  artificial  neural network terdapat  beberapa  metode  yang  dapat diterapkan.  Salah  satu  metode  yang  sering digunakan  dalam  jaringan  syaraf  tiruan  adalah metode  backpropagation.  Metode  backpropagation merupakan  algoritma  yang  terawasi  dan  biasanya digunakan  oleh  perceptron  dengan  banyak  lapisan untuk  mengubah  bobot-bobot  yang  berhubungan dengan  neuron-neuron  yang  ada  pada  lapisan tersembunyi (Tanjung, 2015).
Menurut  Subianto  (dalam  bachtiar  dkk,  2015) stroke  merupakan  penyakit  neurologis  terbanyak yang dapat mengakibatkan masalah kesehatan yang serius dan berdampak pada kecacatan dan kematian
akibat  adanya  disfungsi  motorik  dan  sensorik  yang disebabkan  oleh  gangguan  aliran  darah  otak  non traumatik. Setiap tahunnya, 200 dari 100.000 orang di  Eropa  menderita  stroke,  dan  menyebabkan kematian  275.000  hingga  300.000  orang  Amerika. Angka  kejadian  stroke  terus  meningkat  dengan tajam (Reslina dkk, 2015).
Menurut  Yastroki  (dalam  Reslina  dkk,  2015) Saat  ini  Indonesia  merupakan  negara  dengan jumlah  penderita  stroke  terbesar  di  Asia,  dan keempat di dunia  setelah India, Cina dan  Amerika. Dengan  banyaknya  penderita  penyakit  stroke, serangan  penyakit  stroke  dikarenakan  pola  hidup yang  tidak  sehat  dan  diperparah  adanya  kesalahan penanganan saat terjadinya serangan stroke. Hal ini memberikan  efek  peningkatan  serangan  stroke khususnya  di  Indonesia.  Penanganan  stroke memerlukan  pengorbanan  yang  tidak  sedikit,  baik dari  aspek  moril  maupun  materil  sehingga menimbulkan  masalah  baru  yaitu  masalah  krisis ekonomi terhadap penderita penyakit stroke.
II. Landasaran Teori
2.1 Defenisi Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah  merupakan  salah satu  representasi  ”buatan”  dari  otak  manuia  yang selalu  mencoba  untuk  mensimulasikan  proses pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut  (Hendri, 2014).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah  model matematika  yang  diilhami  oleh  organisasi  dan fungsi neuron bilogis. Ada banyak variasi Jaringan Syaraf  Tiruan  yang  terkait  dengan  sifat  dari  tugas yang  diberikan  ke  jaringan.  Ada  juga  berbagai variasi  dalam  bagaimana neuron dimodelkan (Amri, 2015).
2.2 Backpropagation Metode Backpropagation merupakan  metode yang  sering  digunakan  dalam  berbagai  bidang aplikasi,  seperti  pengenalan  pola,  peramalan,  dan optimasi.  Hal  ini  dimungkinkan  karena  metode  ini menggunakan  pembelajaran  yang  terawasi.  Pola masukkan  dan  target  diberikan  sebagai  sepasang data.  Bobot-bobot  awal  dilatih  dengan  melalui tahap maju untuk mendapatkan error keluaran yang selanjutnya error ini  digunakan  sebagai  tahap mundur  untuk  memperoleh  nilai  bobot  sesuai  agar dapat  memperkecil  nilai error sehingga  target keluaran  yang  dikehendaki  dapat  tercapai  (Amri, 2015).
Tujuan dari metode Backpropagation ini adalah untuk mendapatkan keseimbangan
antara
kemampuan  jaringan  untuk  mengenali  pola  yang digunakan  selama  proses  pelatihan  berlangsung serta  kemampuan  jaringan  memberikan  respon yang  benar  terhadap  pola  masukkan  yang  berbeda dengan pola masukkan pelatihan.
2.3 Algoritma Backpropagation Secara  umum,  algoritma Backpropagation terdiri atas empat tahapan, yaitu (Lestari, 2017) : 1. Initiliazation (Inisialisasi)
Memberikan  nilai  awal  terhadap  nilai-nilai  yang diperlukan  oleh neural  network seperti  nilai input, nilai bobot, target, learning rate, dan threshold.
2. Activation (Aktivasi)
Nilai-nilai  yang  diberikan  pada  tahap initiliazation akan  digunakan pada  tahap activation.  Dengan melakukan perhitungan :
a. Menentukan actual output pada hidden layer atau lapisan tersembunyi.
b. Menghitung actual output pada output layer atau lapisan output.
3. Weight Training (Pelatihan Bobot)
Pada  tahap weight  training dilakukan  dua  tahap yaitu :
a. Menghiung error gradient pada output layer.
b. Menghitung error gradient pada hidden layer.
4. Iteretion (Iterasi)
Pada  tahap    ini  dilakukan  proses  pengulangan sampai mendapatkan error yang minimal.
III. Metodologi Penelitian Metodologi  bertujuan  agar  memudahkan  dalam penulisan dalam  melakukan langkah-langkah  kerja. Metodologi  yang  digunakan  dalam  penulisan  ini adalah pengumpulan data. Data-data yang dikumpulkan  kemudian  diidentifikasi  masalah  dan disesuaikan  dengan  kebutuhan. Pada  penelitian  ini, penulis menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan dengan metode Backpropagation dalam  mengidentifikasi penyakit  stroke,  setelah  itu  dilakukan  analisa terhadap  gejala-gejala  penyakit  stroke  serta  faktor- faktor penyakit stroke.
Kerangka  kerja  berfungsi  untuk  menguraikan penelitian melalui langkah-langkah yang ditetapkan dalam  melakukan  penelitian.  Hal  ini  diterapkan akan  agar  penelitian  dapat  dilakukan  secara terstruktur.  Gambar  di  bawah  ini  merupakan kerangka kerja yang digunakan dalam penelitian ini :
IV. Hasil dan Pembahasan 4.1 Analisa Data Data input diperoleh  dari  hasil  observasi  dan wawancara  dari  seorang  pakar  yang  ahli  dalam bidang  penyakit  stroke  yaitu  Dr.  Yuliarni  Syafrita, Sp.S  yang  melaksanakan  praktek  di  Klinik  Apotik Madya  Padang.  Data input yang  diperoleh dilakukan  sebuah  analisa  dan  diubah kedalam bentuk  angka  0  hingga  1  agar  data tersebut  dapat diolah  sehingga  menghasilkan  sebuah output yang akan dicapai.
Tabel I
Ciri-Ciri Penyakit Stroke
Tabel II
Data Rekam Medis Sebagai Data Pelatihan
Tabel III Data Rekam Medis Sebagai Data Pengujian
4.2 Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Pada permasalahan ini arsitektur jaringan syaraf tiruan yang digunakan adalah jaringan syaraf tiruan dengan  banyak  lapisan  (multilayer  set) dengan menggunakan  algoritma backpropagation,  yang terdiri dari :
a. Lapisan  masukkan atau input layer terdiri dari 8 simpul (x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8).
b.  Lapisan  tersembunyi  atau hidden  layer ditentukan oleh pengguna (z1, z2,...zn) c.  Lapisan  keluaran  atau output  layer dengan  1 simpul (y).
Jaringan  syaraf  tiruan  yang  akan  dibangun adalah algoritma backpropagation dengan menggunakan  aktivasi  sigmoid  biner.  Fungsi aktivasi tersebut digunakan untuk proses perhitungan  terhadap  nilai output aktual    pada hidden  layer dan  menghitung  nilai output aktual pada ouput  layer.  Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan metode backpropagation yang  akan  digunakan dalam perancangan manual adalah 8-2-1.
Gbr 1. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan Identifikasi Penyakit Stroke
4.3 Perancangan Jaringan Syaraf Tiruan
Perancangan  data  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan untuk  data  pelatihan  akan  menggunakan  8  variabel input yaitu : x1 : Kolesterol x2 : Komunikasi x3 : Lengan atau kaki x4 : Kehilangan keseimbangan/koordinasi x5 : Wajah menurun x6 : Kebas/nyeri pada sisi tubuh x7 : Tekanan darah x8 : Gula darah
Dalam  perhitungan  ini  akan  dilakukan  secara manual  dengan  menggunakan  satu  contoh  data rekam  medis  sebagai  contoh  pembuktian  dengan  9 variabel input, yaitu x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8.
Berikut  ini  adalah  tahapan-tahapan  yang  akan digunakan dalam algoritma backpropagation
dengan  fungsi  sigmoid.  Tahapan  yang  harus dilakukan adalah sebagai berikut :
1.  Inisialisasi  (initialization),  yaitu  tahapan  dimana variabel didefinisikan terlebih dahulu seperti : nilai data input, bobot (weight),  nilai output yang diharapkan, learning rate dan nilai lainnya. 2.  Aktivasi  (activation),  yaitu  tahapan  proses perhitungan  terhadap  nilai  aktual output pada hidden  layer dan  menghitung  nilai  aktual output pada output layer.
3.  Pelatihan  bobot  (Weight  Training),  merupakan proses perhitungan nilai error gradient pada output layer dan  menghitung  nilai error  gradient pada hidden layer.
4.  Iterasi  (Iteration),  merupakan  tahap  akhir  dalam pengujian,  di  mana  jika  masih  terjadi error yang diharapkan  belum  ditemukan  maka  kembali  pada tahap aktivasi (activation).
4.4 Pelatihan dan Pengujian Pada Matlab
1. Bobot Awal dan Bias Awal
Bobot awal dan bias awal dari input layer ke hidden layer terdapat pada tabel 4 berikut :

## Tabel IV
Bobot Awal dan Bias Awal Input Layer ke Hidden
Layer
Bobot  awal  dan  bobot  bias  awal  dari hidden  layer ke output  layer terdapat tabel 5 berikut ini :
Tabel V Bobot Awal dan Bias Awal Hidden Layer ke
Output Layer

## 2. Penentuan Nilai Epoch
Pada  pelatihan  ini  menggunakan  nilai epoch percobaan  yaitu  10,  50,  100,  150,  dan  200 epoch. Sedangkan  untuk  parameter  yang  digunakan  tetap dengan learning  rate (Ir)  0.01  target error (goal) 0.001,  momentum  (mc)  0.9  dengan  3  neuron  pada lapisan  tersembunyi. Hasil  pelatihan  dapat  dilihat pada tabel 6 :

## Tabel VI
Hasil Pelatihan Penentuan Nilai Epoch 3. Penentuan Nilai Learning Rate
Setelah melakukan penentuan nilai epoch, dilanjutkan  dengan  penentuan  nilai learning  rate terhadap  unjuk  kerja  jaringan  dengan  tujuan  untuk mendapatkan  nilai laju pembelajaran yang optimal, kinerja learning  rate terhadap  jaringan  ditentukan pada  besar  kecilnya  MSE  dan epoch selama pelatihan. Parameter yang digunakan pada pelatihan ini yaitu, target error (goal) 0.001, momentum (mc) 0.9,  arsitektur  jaringan  sama  dengan  yang digunakan  pada  pelatihan  sebelumnya,  serta  nilai epoch 150  sesuai  hasil  pelatihan  terbaru.  Laju pembelajaran  yang  digunakan  selama  pelatihan 0.0001 – 1  dengan  kenaikan  10.  Hasil  pelatihan dapat dilihat pada tabel 7 :

## Tabel VII
Hasil Pelatihan Penentuan Learning Rate
4.  Penentuan  Jumlah  Neuron  Pada  Lapisan Tersembunyi
Komponen Jaringan Syaraf Tiruan yang tidak kalah pentingnya  adalah  lapisan  tersembunyi  (hidden layer).  Jumlah  neuron  yang  terdapat  pada  sebuah jaringan  syaraf  tiruan  propagasi  balik  juga mempengaruhi dari kinerja jaringan. Guna mendapatkan  kinerja  yang  optimal  dari  Jaringan Syaraf Tiruan  maka jumlah  neuron juga dicari  saat pelatihan, dengan hasil seperti terlihat pada tabel 8 :

## Tabel VIII

## Hasil Pelatihan Penentuan Hidden Layer
5. Penentuan Target Error (Goal)
Goal  digunakan  dalam  menentukan  ambang  batas nilai  MSE  supaya  iterasi    berhenti.  Pada  saat  nilai MSE < batas yang telah ditetapkan atau nilai epoch mencapai batas terakhir maka iterasi akan berhenti. Pelatihan  mengunakan  nilai  optimal  yang  telah diperoleh  pada  pelatihan  sebelumnya  yaitu,  jumlah epoch 200, learning rate 0.01, neuron pada lapisan tersembunyi 8,  momentum  0.9.  Hasil  pelatihan dapat dilihat pada tabel 9 :
Tabel IX Hasil Pelatihan Penentuan Goal
6. Konfigurasi Akhir Hasil Pelatihan
Setelah  dilakukan  pelatihan  pada  jaringan  untuk mencari parameter-parameter  terbaik maka didapat hasil seperti yang dapat dilihat pada tabel 10 :

## Tabel X
Parameter Konfigurasi Akhir Hasil Pelatihan
7. Pembelajaran atau Pelatihan
Proses  pembelajaran  atau  pelatihan  dapat dilakukan  dengan menggunakan  perintah  sebagai berikut:
Gbr 2. Syntax Pada Matlab
Dengan  perintah  di  atas  akan  menghasilkan keluaran seperti gambar 3 :
Gbr 3. Hasil Pembelajaran Data Pelatihan Pada  Gambar  3  adalah  konfigurasi  Jaringan  Syaraf Tiruan dimana parameter- parameternya merupakan hasil optimasi selama proses pembelajaran.
Gbr 4. Grafik Perubahan MSE
[net_keluaran,tr,Y,E] = train(net,data_latih,target_la tih);
Matrik  yang  sama  kembali  digunakan  dalam pelatihan  ini  tapi  telah  menggunakan  jaringan  dan konfigurasi  yang  telah  dioptimalkan  melalui beberapa tahapan yang telah dilakukan sebelumnya. Hasil  pelatihan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  metode Backpropagation dapat  dilihat  pada  Gambar  4 diatas,  konfigurasi  baru  ini    menunjukkan  bahwa sampel  yang  terdapat  pada  data  latih  dapat  dikenal dan  diidentifikasi  dengan  akurasi  sebesar  100% dengan  MSE  sebesar  0.00094242  dan  pada  proses pembelajaran iterasi dihentikan pada epoch 137.
8.  Pengujian  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  Data
Uji
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  menguji  hasil pelatihan,  karena  Jaringan  Syaraf  Tiruan  metode Backpropagation dianggap  telah  bisa  melakukan identifikasi  sehingga  apabila  jaringan  diberi  input tertentu, jaringan akan  menghasilkan output seperti yang  diharapkan.  Data  yang  digunakan  dalam pengujian  ini  sebanyak  14  data  yang  merupakan data rekam medis pasien penyakit stroke.
Gbr 5. Hasil Pengujian dengan Data Pengujian dan Target
Pada gambar 5 dapat dilihat data hasil pengujian dengan  data  uji  bahwa  antara  target  (garis  merah) dan  keluaran  (garis  biru)  dapat  disimpulkan  bahwa perbandingan  antara  nilai  target  dan  nilai  keluaran memiliki error yang  kecil  yang  berarti  bahwa penggunaan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  metode Backpropagation dengan  menggunakan  parameter yang  telah  ditentukan  dapat  memprediksi  penyakit stroke  dengan  nilai  MSE  0.0011488.  Berikut  tabel data pengujiannya :
Tabel XI Tabel Pengujian Terhadap Data Pengujian
4.5 Hasil Implementasi Implementasi  dengan  menggunakan Matlab  8.5 adalah  menggunakan  arsitektur  pola  8-3-1  yang berarti  memiliki  8  neuron input,  3  neuron hidden layer dan 1 neuron output yang di mana parameter yang  digunakan  sudah  ditentukan  terlebih  dahulu. Hasil  pelatihan  dari  data  pelatihan  setelah  diolah dengan  nenggunakan  aplikasi Matlab  8.5 didapat nilai keluaran yang dihasilkan oleh Jaringan Syaraf Tiruan  tidak  jauh  berbeda  dengan  target  yang diharapkan.  Maka,  perbandingan error antara  nilai target  dan  nilai  keluaran  Jaringan  Syaraf  Tiruan sangat  kecil.  Hal  ini  berarti  bahwa  Jaringan  Syaraf Tiruan  metode Backpropagation telah  dilatih dengan baik melalui Matlab 8.5 dan mendapat nilai Mean  Square  Error (MSE)  sebesar  0.00094242 dengan 137 epochs atau iterasi.
Hasil  Pengujian  dari  data  pengujian  yang  telah diolah  melalui Matlab  8.5 menghasilkan  nilai keluaran jaringan yang tidak jauh berbeda dari nilai target  yang  telah  ditetapkan. Sehingga  nilai error yang didapat sangat kecil. Maka dapat disimpulkan bahwa  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  data pengujian  yng  terdapat  pada  tabel  5.2  dapat  diuji dengan baik dengan  menghasilkan nilai error yang kecil.  Nilai Mean  Square  Error (MSE)  yang didapat  adalah  0.0011488  dengan  hasil  akurasi dalam  keakuratan  data  dalam  mengidentifikasi
penyakit  stroke  sebesar  97%  dan  nilai  persentase error sebesar 3%.
V. Penutup
Setelah  melakukan  penelitian  dan  pengujian  serta implementasi data rekam medis dengan menggunakan  perangkat  lunak Matlab  8.5,  maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  menggunakan metode Backpropagation
mampu mengidentifikasi  penyakit  stroke  dengan  baik berdasarkan 8 variabel sebagai input dari pasien yaitu,  kolesterol,  komunikasi,  lengan  atau  kaki, kehilangan  keseimbangan/koordinasi,  wajah menurun,  kebas/nyeri  pada  sisi  tubuh,  tekanan darah dan gula darah.
2.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  menggunakan metode Backpropagation mampu  mencapai target  pelatihan  dan  pengujian  dengan  cukup akurat. Pola terbaik dalam  melakukan pelatihan adalah  pola  arsitektur  8-3-1  dengan  8  neuron input layer, 3 neuron hidden layer dan 1 output layer.  Hasil Mean  Square  Error (MSE)  data pelatihan  didapat  sebesar  0.00094242  dengan 137 epochs atau  iterasi  serta  perbandingan antara  keluaran  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan target  yang  diharapkan  mendapat  nilai  MSE sebesar  0.0011488  dengan  nilai  hasil  akurasi yang  didapat  dalam  keakuratan  data  adalah sebesar  97%  dengan  nilai persentase error sebesar 3%.
3.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  menggunakan metode Backpropagation dapat diterapkan pada aplikasi Matlab  8.5 dalam  mengidentifikasi penyakit stroke dengan baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  yang sebesar- besarna kepada Bapak Risanuri Hidayat  yang telah meluangkan waktu untuk membuat template ini

## REFERENSI
[1]. Amri,  Fauzul.2015 .  ”Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk Memprediksi Peringkat Akreditasi Program Studi Perguruan  Tinggi” ,  Jurnal  Sains  dan  Informatika,  Vol.1, No.1, Hal.37-43 [2]. Bachtiar,  Arif,  Nurul  Hidayah,  Ratih.2015. ”Fungsi  Range Of Motion (ROM) Pada Penderita Stroke Pasca Perawatan Rumah Sakit” ,  Jurnal  Keperawatan  Terapan,  Vol.  1,  No. 1, Hal. 1-5
[3]. Lesnussa,  Y.A,  dkk.2015. ”Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiru an Backpropagation  untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa  SMA (Studi  Kasus  :  Prediksi  Prestasi  Siswa  SMAN  4  Ambon)” , Jurnal Matematika Integratif, Vol. 11, No. 2, Hal.149-160 [4]. Lestari,  Yuyun  Dwi.2017. ”Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk Prediksi  Penjualan  Jamur  Menggunakan  Algoritma Backpropagation” , Jurnal ISD, Vol. 2, No. 1, Hal. 40-46 [5]. Reslina,  Isra,  Dedy  Almasdy,  Armenia.2015. “Hubungan Pengobatan  Stroke  Dengan  Jenis  Stroke  Dan  Jenis  Obat” , Jurnal Ipteks Terapan, Hal. 67- 75 [6]. Siregar,  Muhammad  Noor  Hasan.2015. “Penera pan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  Pada  Peramalan  Persediaan Barang Menggunakan Algoritma Pembelajaran
Backpropagation (Studi Kasus Di Minimarket Hani Mart)” , Jurnal LPPM, Vol 2, No.1, Hal. 51-62 [7]. Tanjung,  Dahriani  Hakim.2015. “Jaringan  Syaraf  Tiruan dengan  Backpropagation  untuk  Memprediksi  Penyakit Asma” , Citec Jurnal, Vol. 2, No. 1, Hal. 28 - 3