## DIAGNOSA PENYAKIT KULIT PADA ANJING DENGAN ALGORITMA MULTILAYER PERCEPTRON
Rosenty Damanik 1) , Monalisa Br.Sirait 2) , Suci Yolanda 3) , Ensunaria Ketaren 4) , Indra Prianto Sinaga 5) , Mawaddah Harahap 6) 1,2,3,4,5) Program Studi Teknik Informatika Universitas Prima Indonesia Medan
6) Dosen Teknik Informatika Universitas Prima Indonesia Medan Jl. Sekip Simp. Sei kambing, Medan. Telp 061-4578870 rosenty29@gmail.com  , monalisasirait96@gmail.com  , Suciyolanda98@gmail.com, ensunaria.ketaren@gmail.com ,indrasinaga456@gmail.com, mawaddah@unprimdn.ac.id

## Abstrak
Anjing merupakan hewan peliharaan yang populer. Kurangnya pengetahuan mengenai penyakit kulit pada anjing dan  terbatasnya  jumlah  dokter  hewan  dapat  membahayakan  kesehatan  hewan  dan  majikannya  sendiri. Pengenalan penyakit kulit ajing dapat dilakukan dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan Multi Layer Perceptron  (MLP).  MLP  digunakan  untuk  mempelajari  8  jenis  penyakit  kulit,  dan  20  gejala  penyakit.  Data training  terdiri  dari  22  kasus.  Pengujian  dengan  menggunakan  10  layar  tersembunyi  dan  maksimum  epoch sebesar  100,  menghasilkan  nilai  akhir  error  yang  sudah  cukup  rendah,  yaitu  MSE  =  0.01494  dan  RMSE  = 0.12223  untuk  melakukan  diagnosa  penyakit  secara  akurat.  Semua  data  pelatihan  dan  data  pengujian  berhasil dikenali dengan akurat.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Anjing, Penyakit Kulit, Multi Layer Perceptron

## 1. PENDAHULUAN
Aktivitas  memelihara  hewan  bukanlah  hanya sekedar  hobi  yang  tidak  bermanfaat.  Banyak manfaat  yang  didapatkan  dari  aktivitas  tersebut. Berbagai penelitian telah menemukan bahwa hewan peliharaan memiliki manfaat yang beragam, seperti kesehatan  fisiologis  maupun  psikologis.  Penelitian menemukan  bahwa  memelihara  anjing  secara signifikan  meningkatkan  kualitas  hidup  dalam aspek  fisik  (Nurlayli,  dan  Hidayati,  2014).  Sebuah penelitian menemukan bahwa nenek moyang anjing yang saat itu masih liar menjadi jinak dan berteman dengan  manusia  ketika  mereka  mulai  suka mengonsumsi makanan manusia. Kebiasaan mengonsumsi  makanan  manusia  ini  lambat  laun mengubah  genetik  anjing  dan  membuat  mereka beradaptasi  dengan  manusia  (Mirwa,  2016).  Sejak saat  itu,  anjing  menjadi  hewan  peliharaan  yang populer,  bahkan  anjing  sering  disebut  sebagai sahabat  terbaik  manusia  karena  anjing  adalah hewan  yang  jinak,  mudah  dilatih  dan  dapat mengerti  keinginan  majikannya  (Firscha,  2018). Majikan yang baik wajib memperhatikan kesehatan hewan peliharaannya. Penyakit kulit sering menyerang  anjing  yang  menyebabkan  mereka sering  menggaruk  dan  menjilati  bagian  tubuh mereka.  Kemungkinan  penyakit  yang  diderita sangat  banyak,  mulai  dari  alergi  hingga  parasit (Zhang,  2012).  Kurangnya  pengetahuan  mengenai penyakit  kulit  pada  anjing  dan  terbatasnya  jumlah dokter  hewan  dapat  membahayakan  kesehatan hewan  dan  majikannya  sendiri.  Permasalahan  ini dapat  diselesaikan  dengan  membangun  sebuah
aplikasi  sistem  pakar.  Dengan  adanya  aplikasi sistem  pakar,  orang  awam  dapat  melakukan diagnosa  penyakit  yang  sebenarnya  hanya  dapat dilakukan oleh para ahli.
Pengenalan  penyakit  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan. Perceptron . Perceptron menempati  tempat  khusus dalam  pengembangan  sejarah  jaringan  saraf,  dan Perceptron  adalah  jaringan  saraf  pertama  yang dijelaskan  secara  algoritmik,  ditemukan  oleh Rosenblatt,  seorang  psikolog,  yang  menginspirasi para insinyur, fisikawan, dan ahli matematika untuk mengabdikan  upaya  penelitian  mereka  ke  berbagai aspek jaringan saraf di tahun  1960-an dan 1970-an (Anbazhagan  dan  Ponmuthuramalingam,  2016). Perceptron adalah  algoritma  yang  terinspirasi  dari jaringan syaraf atau neuron alami untuk melakukan klasifikasi  biner  (Ravi,  2016). Perceptron adalah neuron  tunggal  yang  memproses  beberapa  sinyal vektor input x dan  menghasilkan output  y berdasarkan bobot w (Banda et.al, 2013).
Multilayer  Perceptron ( MLP )  adalah  varian  dari model Perceptron asli  yang  diusulkan  oleh Rosenblatt. MLP memiliki  satu  atau  lebih  lapisan tersembunyi antara lapisan input dan lapisan output . Neuron berada  di  setiap  lapisan,  koneksi  antar neuron berasal  dari  lapisan  bawah  ke  lapisan  atas, neuron  di  lapisan  yang  sama  tidak  saling berhubungan  (Ramchoun,  2016). MLP merupakan salah  satu  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang memiliki  kompleksitas  yang  rendah  dan  memiliki kemampuan untuk memberikan hasil yang
memuaskan  (Rani,  2017). MLP adalah  algoritma pembelajaran  yang  populer  karena  jaringan  syaraf tiruan  ini  dapat  mengenal output yang  diinginkan dan  menyesuaiakan  nilai  bobot  sedemikian  rupa, sehingga dapat memperoleh output yang diinginkan.  Algoritma  ini  adalah  algoritma  paling populer  dan  efektif,  serta  mudah  untuk  dipelajari sebagai  model  jaringan  syaraf  tiruan  multi  lapisan yang kompleks. (Mia, 2015). MLP adalah algoritma jaringan syaraf tiruan penalaran maju ( feed foward )
yang dilatih dengan
algoritma standard Backpropagation (Sudha,  2014).  Penelitian  lain terkait  dengan MLP adalah  metode  ini  digunakan untuk  memprediksi  jumlah  produksi  beras  tahunan di  Tamilnadu  (Baskaran  and  Balaji  2013). MLP juga  dapat  digunakan  dalam  dunia  medis  seperti untuk  mendeteksi  kanker,  melakukan  klasifikasi dan analisis (Mishra, 2018).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Multi Layer Perceptron Multi  Layer  Perceptron ( MLP )  biasa  disebut  juga dengan  metode backpropagation banyak  lapisan. menggunakan error  output dalam  mengubah  nilai bobot  atau  disebut  dengan backward .  Untuk mendapatkan  nilai error ,  maka  langkah  awal  yang dikerjakan  adalah  tahap forward  propagation . Gambar 1 menampilkan arsitektur dari model MLP (Guntoro et.al, 2019).
Gambar 1. Arsitektur MLP
Fungsi  aktivasi  mempunyai  beberapa  karakteristik yang  harus  dipenuhi  yaitu  kontinu,  diferensial  dan fungsi yang tidak turun. Fungsi aktivasi yang sering digunakan  adalah  fungsi  sigmoid  yang  memiliki range (0, 1) seperti yang terlihat pada persamaan 1 (Guntoro et.al, 2019).
x e x f    1 1 ) ( , dengan turunan
)) ( 1 )( ( ) ( ' x f x f x f  
(1)
dimana e =  konstanta  matematika  yang bernilai 2.71828182845905 Algoritma pelatihan backpropagation adalah sebagai berikut (Guntoro et.al, 2019):
0. Inisialisasi  bobot  (ambil  bobot  awal  dengan nilai  random  yang  kecil).  Tentukan  pula  nilai angka  pembelajaran  (α),  nilai  toleransi  error (bila  menggunakan  nilai  ambang  sebagai
kondisi berhenti) dan set maksimum epoch (bila menggunakan banyaknya epoch sebagai kondisi berhenti).
1. While  kondisi  berhenti  tidak  terpenuhi,  maka untuk setiap pasangan elemen yang akan dilatih, lakukan langkah ke-2 sampai ke-8.
Fase 1 : Feedforward 2. Setiap  input  x i (dari  unit  ke-1  sampai  unit  ke-n pada lapisan input) mengirimkan sinyal input ke semua  unit  yang  ada  di  lapisan  atasnya  (ke lapisan tersembunyi): x i .
3. Pada  setiap  unit  di  lapisan  tersembunyi  (z j ;  i  = 1,2,...p)  menjumlahkan  sinyal-sinyal  input terbobot:
z_in j = v 0j +   n i ij i v x 1
gunakan  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung sinyal outputnya:
z j = f(z_in j ) dan  kirimkan  sinyal  tersebut  ke  semua  unit  di lapisan atasnya (unit-unit output).
4. Tiap–tiap unit output (Y k , k=1,2,3,...m) menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot.
y_in k = w 0k +   p j jk j w z 1
gunakan  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung sinyal outputnya:
y k = f(y_in k ) dan  kirimkan  sinyal  tersebut  ke  semua  unit  di lapisan atasnya (unit-unit output). Fase 2 : Backpropagation 5. Tiap–tiap unit output (Y k , k=1,2,3,...m)
menerima target pola yang berhubungan dengan pola  input  pembelajaran,  hitung  informasi errornya:
δ k = (t k – y k ) f’(y_in k ) kemudian  hitung  koreksi  bobot  (yang  nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai w jk ): Δw jk = α δ k z j hitung  juga  koreksi  bias  (yang  nantinya  akan digunakan untuk memperbaiki nilai w 0k ): Δw 0k = α δ k kirimkan δ k ini ke  unit-unit  yang ada di lapisan bawahnya.
6. Tiap-tiap  unit  tersembunyi  (z j ;  j  =  1,2,...p) menjumlahkan  delta  inputnya  (dari  unit-unit yang berada di lapisan atasnya):
δ_in j =   m k jk k w 1 
kalikan  nilai  ini  dengan  turunan  dari  fungsi aktivasinya untuk menghitung informasi error: δ j = δ_in j f’(z_in j ) kemudian  hitung  koreksi  bobot  (yang  nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai v ij ): Δv ij = α δ j x i hitung  juga  koreksi  bias  (yang  nantinya  akan digunakan untuk memperbaiki nilai v 0j ):
Δv 0j = α δ j Fase 3 : Tahap Update Bobot dan Bias 7. Tiap–tiap unit output (Y k , k=1,2,3,...m) memperbaiki bias dan bobotnya (j=0,1,2,...,p): w jk (baru) = w jk (lama) + Δw jk Tiap-tiap unit tersembunyi (z j ; j = 1,2,...p)
memperbaiki bias dan bobotnya
(i=0,1,2,...,n):
v ij (baru) = v ij (lama) + Δv ij
8. Tes  kondisi  berhenti,  bila  mencapai  maksimum epoch atau kuadrat error < target error .
Algoritma  pengenalan  hanya  perlu  menjalankan tahap feedforward .  Pasangan  y k adalah output dari metode MLP (Guntoro et.al, 2019).

## 2.2 Proses Pengujian
Pengujian  dilakukan  pada  pengaruh  jumlah  layar tersembunyi, epoch dan  nilai  parameter α terhadap nilai error dalam  proses  pelatihan  data  gejala penyakit.  Nilai error diuji  dengan  menggunakan pengukuran Mean  Squared  Error ( MSE )  dan Root Mean  Squared  Error ( RMSE ). MSE dan RMSE dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  berikut (Rani, 2017).
dimana t merupakan output yang  diharapkan, o adalah output sebenarnya  dari  jaringan MLP dan n adalah jumlah sampel di dalam dataset .

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian Jenis  penelitian  yang  dilakukan  adalah  penelitian kualitatif, dimana penelitian ini merupakan penelitian  tentang  riset  yang  melakukan  analisis terhadap  cara  kerja  metode Multilayer Perceptron ( MLP )  dalam  melakukan  diagnosa  awal  terhadap penyakit kulit yang dialami oleh anjing.

## 3.2 Prosedur Kerja
Langkah-langkah  dalam  menyelesaikan  penelitian ditunjukkan pada gambar 2.
START Identifikasi Kebutuhan Sistem
Pengumpulan Data Proses Pelatihan Proses Pengenalan (Diagnosa Penyakit) END Proses Pengujian
Gambar 2. Langkah-Langkah Penelitian

## 3.3 Tahapan Metode MLP
Tahapan di dalam penelitian terdiri dari dua proses, yaitu  proses  pelatihan  dan  proses  pengenalan (diagnosa)  penyakit  kulit  pada  anjing.  Tahapan proses penelitian dapat dilihat pada gambar 3.
START Proses Pelatihan END Input Data Pelatihan Melakukan proses pelatihan untuk menambah pengetahuan sistem ? Output bobot pelatihan disimpan ke database Ya Proses Pengenalan (Diagnosa Penyakit) Tidak Input Data Pengujian Output penyakit yang diderita anjing
Gambar 3. Tahapan Proses Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Tabel  1  menampilkan  gejala-gejala  penyakit  yang mungkin dialami oleh anjing.
Tabel 1. Gejala Penyakit
Tabel  2  menampilkan  hipotesis  atau  jenis  penyakit kulit yang mungkin dialami oleh anjing.
Tabel 2. Hipotesis (Penyakit Kulit Anjing)
Tabel  3  menampilkan  pengetahuan  atau  kasus penyakit  kulit  yang  dialami  oleh  anjing  (dihimpun dari penelitian) dan disertai dengan gejala penyakit.
Tabel 3. Pengetahuan atau Kasus yang Terjadi
Proses perulangan akan berulang sebanyak maksimum epoch ,  yang  telah  ditentukan  di  awal. Dalam  setiap  perulangan epoch pada  proses pelatihan akan terjadi hal berikut:
1. tahap feedforward :  update  semua  nilai  neuron, z dan kemudian nilai y.
2. tahap backpropagation :  hitung  nilai error w dan v.
3. tahap update bobot:  ubah  nilai  bobot  garis  w dan v.
Berikut  merupakan  proses  diagnosis  penyakit  kulit pada  anjing  yang  dilakukan  di  dalam  aplikasi: Sebagai contoh, gejala yang dialami seperti terlihat pada tabel 4.
Tabel 4. Gejala yang dialami Kode Gejala Mengalami (Tidak = 0,Ya = 1) G01 1 G02 1 G03 1 G04 0 G05 0 G06 0 G07 0 G08 1 G09 0 G10 0 G11 0 G12 0 G13 0 G14 0 G15 0 G16 1 G17 1 G18 0 G19 0 G20 0
Seperti  terlihat  pada  tabel  6, input ciri  gejala  yang dialami  secara  berurutan  (x 1 x 2 x 3 ...  x 20 )  = 11100001000000011000,  maka  proses  pengenalan pola  penyakit  kulit  anjing  dengan Perceptron adalah:  Output bit-1 (k = 1)  y_in(1) = w(0,1) + (z(1) * w(1,1)) + (z(2) * w(2,1)) + (z(3) * w(3,1)) + (z(4) * w(4,1)) + (z(5) * w(5,1)) + (z(6) * w(6,1)) + (z(7) * w(7,1)) + (z(8) * w(8,1)) + (z(9) * w(9,1)) +
(z(10) * w(10,1))
 y_in(1)  =  -0.261598  +  (0.729606  * 0.572348)  +  (0.350762  *  -0.556721)  + (0.921523  *  0.069701)  +  (0.228771  *  - 2.15047)  +  (0.865118  *  1.013162)  +
(0.666601  *  -2.084711)  +  (0.053637  *
1.159417)  +  (0.883979  *  2.535756)  +
(0.309745  *  -1.965847)  +  (0.655039  *
2.016754)
 y_in(1) = -0.261598 + 2.297296 = 2.035698
 y(1) = f(y_in(1)) = 0.884494
 y(1)  =  0.884494  >=  0.5  -->  dibulatkan menjadi 1
 Output bit-2 (k = 2)
 y_in(2) = w(0,2) + (z(1) * w(1,2)) + (z(2) * w(2,2)) + (z(3) * w(3,2)) + (z(4) * w(4,2)) + (z(5) * w(5,2)) + (z(6) * w(6,2)) + (z(7) * w(7,2)) + (z(8) * w(8,2)) + (z(9) * w(9,2)) + (z(10) * w(10,2))
 y_in(2) = 0.082795 + (0.729606 * 1.155243) +  (0.350762  *  -1.928306)  +  (0.921523  *  - 0.968859)  +  (0.228771  *  -1.736737)  + (0.865118  *  0.178018)  +  (0.666601  * 1.370579)  +  (0.053637  *  -2.667362)  + (0.883979  *  -0.048671)  +  (0.309745  * 2.680747) + (0.655039 * 1.271328)
 y_in(2) = 0.082795 + 1.421015 = 1.50381
 y(2) = f(y_in(2)) = 0.818142
 y(2) = 0.818142 >= 0.5 --> dibulatkan menjadi 1
 Output bit-3 (k = 3)
 y_in(3) = w(0,3) + (z(1) * w(1,3)) + (z(2) * w(2,3)) + (z(3) * w(3,3)) + (z(4) * w(4,3)) + (z(5) * w(5,3)) + (z(6) * w(6,3)) + (z(7) * w(7,3)) + (z(8) * w(8,3)) + (z(9) * w(9,3)) + (z(10) * w(10,3))
 y_in(3) = 0.315194 + (0.729606 * -0.2948) + (0.350762 * -1.028699) + (0.921523 * - 1.442094) + (0.228771 * 1.075159) + (0.865118 * -1.433933) + (0.666601 * - 0.652496) + (0.053637 * 3.163312) + (0.883979 * -2.173846) + (0.309745 * 1.263196) + (0.655039 * 2.216657)
 y_in(3) = 0.315194 + -3.243048 = - 2.927854
 y(3) = f(y_in(3)) = 0.050794
 y(3) = 0.050794 < 0.5 --> dibulatkan menjadi 0
 Hasil nilai y ( output ) =  1 1 0
Hipotesis dengan nomor urut = 6 [ 1 1 0] adalah H6  atau  penyakit  Parasit  (Kutu  atau  Tungau).  Dari hasil  pengujian, Perceptron akan  selalu  mencari pola  penyakit  dengan  ciri  gejala  paling  mirip dengan  ciri  gejala  dan  hipotesis  yang  telah dipelajari sebelumnya pada pengetahuan (tabel 2).

## 4.2 Pembahasan
Pembahasan  membahas  hasil  pengujian  terhadap pengaruh jumlah layar tersembunyi, epoch dan nilai parameter α terhadap  nilai error dalam  proses pelatihan  data.  Nilai error diukur  dengan menggunakan Mean  Squared  Error ( MSE )  dan Root  Mean  Squared  Error ( RMSE ).  Pengaruh jumlah hidden  layer sebanyak  3  lapisan  terhadap penurunan  nilai error pada  proses  pelatihan  dapat dilihat pada gambar 4.
Pengujian Nilai Error untuk 3 Layar Tersembunyi
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 E p o c h 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 MSE RMSE
Gambar 4. Pengaruh 3 Lapisan Hidden Layer Terhadap Nilai Error
Pengaruh  jumlah hidden  layer sebanyak  6  lapisan terhadap  penurunan  nilai error pada  proses pelatihan dapat dilihat pada gambar 5.
Pengujian Nilai Error untuk 6 Layar Tersembunyi
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 MSE RMSE
Gambar 5. Pengaruh 6 Lapisan Hidden Layer
Terhadap Nilai Error
Pengaruh jumlah hidden layer sebanyak 10 lapisan terhadap  penurunan  nilai error pada  proses pelatihan dapat dilihat pada gambar 6.
Pengujian Nilai Error untuk 10 Layar Tersembunyi
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 MSE RMSE
Gambar 6. Pengaruh 10 Lapisan Hidden Layer Terhadap Nilai Error
Hasil  pengujian  pada  grafik  garis  pada  gambar  4, gambar  5  dan  gambar  6  memperlihatkan  bahwa semakin tinggi epoch (semakin banyak perulangan),  maka  nilai error semakin  menurun. Hal  lain  yang  dapat  disimpulkan  adalah  penurunan nilai error lebih  cepat  pada  penggunaan  jumlah layar  tersembunyi  sebanyak  10  lapisan,  daripada penurunan error pada jumlah hidden layer 3 dan 6 lapisan.  Pengujian  dengan  menggunakan  10  layar tersembunyi  dan  maksimum epoch sebesar  100, menghasilkan  nilai  akhir error yang  sudah  cukup rendah, yaitu MSE = 0.01494 dan RMSE = 0.12223 untuk  melakukan  diagnosa  penyakit  secara  akurat. Hasil pengujian  dengan nilai  α  yang berbeda dapat dilihat pada gambar 7.
Pengujian Nilai Error untuk Beberapa Nilai α
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 MSE RMSE
Gambar 7. Pengaruh Nilai α Terhadap Nilai Error
Hasil  pengujian  pada  grafik  garis  pada  gambar  7 memperlihatkan bahwa semakin besar nilai α, maka penurunan error akan  semakin  cepat  dan  proses pelatihan  akan semakin  cepat  selesai  bila menggunakan kriteria pengecekan limit error . Akan tetapi  berdasarkan  hasil  pengujian,  nilai  α  yang terlalu tinggi mengakibatkan ketelitian yang rendah dan  beberapa  hasil  pengenalan  kurang  akurat. Penelitian  menggunakan  nilai α =  0.2 dengan nilai MSE = 0.01387  dan  RMSE  =  0.11777  yang dianggap  sudah  cukup  rendah  untuk  melakukan semua pengenalan terhadap semua data latih secara akurat.

## 5. KESIMPULAN
Setelah menyelesaikan penelitian mengenai penerapan  jaringan  syaraf  tiruan Multi  Layer Perceptron dalam  sistem  pakar  diagnosis  penyakit kulit  pada  anjing,  terdapat  beberapa  kesimpulan yang dapat ditarik sebagai berikut:
 Jaringan  syaraf  tiruan Multi  Layer Perceptron dapat  digunakan  untuk  melakukan  proses diagnosa  awal  terhadap  penyakit  kulit  pada anjing, sehingga pemilik anjing dapat mengetahui  penyakit  yang  diderita  dan melakukan  tindakan  pengobatan  lebih  dini terhadap hewan peliharaannya.
 Metode Multi  Layer Perceptron di  dalam penelitian ini digunakan untuk mempelajari 22 kasus  (pengetahuan)  dengan  20  gejala  dan  8 penyakit  kulit  yang  mungkin  diderita  anjing (hipotesis).
 Hasil diagnosa (pengenalan pola penyakit kulit anjing) adalah pola penyakit dengan ciri gejala
paling  mirip  dengan  ciri  gejala  dan  hipotesis yang  telah  dipelajari  sebelumnya  pada  proses training .
 Nilai error akan  turun  seiring  dengan bertambahnya epoch . Jumlah lapisan tersembunyi berbanding lurus dengan penurunan nilai error . Semakin banyak lapisan tersembunyi  yang  digunakan,  maka  semakin cepat error turun. Pengujian dengan menggunakan  10  layar  tersembunyi  dan maksimum epoch sebesar  100,  menghasilkan nilai  akhir error yang  sudah  cukup  rendah, yaitu  MSE  =  0.01494  dan  RMSE  =  0.12223 untuk  melakukan  diagnosa  penyakit  secara akurat.
 Semakin  besar  nilai  α,  maka  penurunan error akan  semakin  cepat  dan  proses  pelatihan  akan semakin  cepat  selesai  bila  menggunakan kriteria  pengecekan limit  error .  Akan  tetapi berdasarkan  hasil  pengujian,  nilai  α  yang terlalu  tinggi  mengakibatkan  ketelitian  yang rendah  dan  beberapa  hasil  pengenalan  kurang akurat.  Penelitian  menggunakan  nilai  α  =  0.2 dengan nilai MSE = 0.01387  dan  RMSE  = 0.11777  yang  dianggap  sudah  cukup  rendah untuk  melakukan  semua  pengenalan  terhadap semua data latih secara akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurlayli,  R.K.,  dan  Hidayati,  D.S.  2014,
Kesepian  Pemilik  Hewan  Peliharaan  yang Tinggal  Terpisah  dari  Keluarga,  Universitas Muhammadiyah, Malang.
[2] Mirwa,  T.  2016,  Kesetiaan:  Anjing  Sebagai Subjek  dalam  Penciptaan  Karya  Seni Patung, ISI, Yogyakarta.
[3] Firscha,  P.  2018.  Inilah  6  Penjelasan  Ilmiah
Mengenai  Sifat Setia Anjing kepada Manusia, IDNTimes, Jakarta.
[4] Zhang,  W.  2012.  Jenis-Jenis  Sakit  Kulit Pada Anjing. Anjingkita.com.
[5] Anbazhagan,  R.  dan  Ponmuthuramalingam
P.  2016, Neural  Networks  Based  Image
Retrieval System Using Rosenblatt's
Perceptron Algorithm , GAC, India.
[6] Ravi,  D.  et.al,  2016. Deep  Learning  for Health  Informatics ,  University  College,
London.
[7] Banda,  et.al.  2013, Online  Learning  in  a Chemical  Perceptron ,  University  of  New
Mexico, Mexico.
[8] Ramchoun,  H.,  et.al.  2016, Multilayer
Perceptron:  Architecture  Optimization  and Training , International Journal of Interactive Multimedia and Artificial
Intelligence , Morocco.
[9] Rani,  K.  H.  2017, Advancements  in  Multi-
Layer  Perceptron  Training  to  Improve Classification Accuracy , International
Journal on Recent and Innovation Trends in
Computing and Communication, India.
[10] Mia, et.al. 2015, An Algorithm For Training Multilayer  Perceptron  (MLP)  For  Image
Reconstruction  Using  Neural  Network Without Overfitting , University of Information Technology & Science,
Bangladesh.
[11] Sudha, G.M. 2014, Software Defect Prediction System using Multilayer
Perceptron  Neural  Network  with  Data
Mining ,  Al-Ameen  Engineering  College,
India.
[12] Baskaran,  K.  and  Balaji,  S.A.  2013, Design and  Development  of  Artificial  Neural
Networking  (ANN)  System  Using  Sigmoid Activation  Function  to  Predict  Annual  Rice
Production in Tamilnadu , Karpagam
University, India.
[13] Mishra,  et.al.  2018, Comprehensive  and Comparative  Analysis  of  Neural  Network ,
Banasthali Vidyapith, India.
[14] Witari,  R.W.  dan  Gandhiadi,  I.G.  2013, Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Menular pada Anjing, Universitas Udayana, Bali.
[15] Himawan,  dkk.  2018,  Sistem  Diagnosis Penyakit  Hewan  Pada  Anjing  Dengan Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,  Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer, Malang.
[16] Ramadhoni,  et.al.  2019,  Sistem  Pakar
Diagnosa  Penyakit  Kulit  Pada  Anjing
Menggunakan  Metode  Bayes,  SAINTEKS,
Padang.
[17] Guntoro,  et.al.  2019,  Prediksi  Jumlah
Kendaraan  di  Provinsi  Riau  Menggunakan
Metode Backpropagation ,  Jurnal  Ilmiah
Ilmu Komputer, Pekanbaru.