Vol. 01, No. 01 (2019), pp. 39-44 p-ISSN 2656-6303 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Ilmu Komputasi Tanggal Masuk: 25-02-2019; Revisi: 18-03-2019 Diterima: 23-03-2019

## PERAMALAN PERSEDIAAN DARAH JENIS WHOLE BLOOD (WB) DI PMI KOTA SURABAYA DENGAN NEURAL NETWORK
Teguh Herlambang 1* , Ahmad Syafiq Kamil 2 , Azmi Khulama Devi 3 Program Studi Sistem Informasi Universitas Nahdlatul Ulama Surabaya 1, 2, 3 Unusa Kampus B Jalan Jemursari 51-57 Surabaya, Indonesia teguh@unusa.ac.id *
Abstrak – Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  adalah lembaga  yang  mendistribusikan  persedian  darah. Pentingnya  fungsi  darah  tersebut,  maka  PMI harus  menjaga  kestabilan  stock  darah.  Hal tersebut  dilakukan  untuk  menjamin  ketersediaan darah,  akan  tetapi  permasalahan  yang  dihadapi oleh  pihak  PMI  yaitu  adanya  kelebihan  darah yang  mengakibatkan  terjadinya  pembuangan darah.  Untuk  meminimalkan  kejadian  tersebut maka  dibutuhkan  sebuah  peramalan  kebutuhan darah.  Data  permintaan  darah  dinormalisasikam terlebih  dahulu  dan  selanjutnya  dilakukan  proses peramalan  menggunakan  metode  Neural  Network Backpropagation.  Pada  setiap  jenis  darah peramalan  terbaik  didapatkan  pada  epoch  yang berbeda-beda.  Pada  jenis  darah  WB  peramalan terbaik terjadi pada epoch 3000 dengan function Y =  1176,93  –  18,3264x  +  0,142822 𝐱 𝟐 .  dan  dengan error 0,044016.
Kata Kunci – Neural Network, Palang Merah Indonesia, Peramalan, Whole Blood

## I. PENDAHULUAN
Darah  yang  diambil  langsung  dari pendonor disebut dengan Whole Blood (WB) atau  darah  lengkap  yang  bercampur  dengan antikoagulan  yang  sudah  tersedia  dalam kemasan  kantong  darah  dengan  tujuan mencegah  penggumpalan  darah  donor sehingga  darah  tersebut  dapat  disimpan  dan diberikan  kepada  orang  yang  membutuhkan darah  (pasien).  PMI  Kota  Surabaya  setiap harinya  mendapatkan  rata-rata  500  kantong darah  dari  pendonor.  Sedangkan  untuk kebutuhan  darah  yang  telah  didistribusikan
ke  beberapa  tempat  mencapai  400  kantong darah  per  hari  [1].  Dari  hasil  diatas menjelaskan  bahwa  terdapat  kelebihan  stok darah  ( overstock) setiap  harinya.  Untuk meminimalisir  terjadinya overstock dan meningkatkan  pelayanan  serta  kesejahteraan masyarakat  khususnya  bagi  orang  yang membutuhkan  darah,  maka  diperlukan sebuah peramalan kebutuhan darah.
Peramalan  atau  prediksi  telah  dilakukan dalam  berbagai  bidang  baik  teknologi, pendidikan,  ekonomi  ataupun  kesehatan. Pada  bidang  teknologi  metode  prediksi seringkali  diterapkan  pada  berbagai  wahana yaitu misil [2], kapal selam tanpa awak [3][4], dan  kereta  cepat  dengan  magnet  [5].  Pada bidang  ekonomi  juga  diterapkan  untuk prediksi  harga  saham  [6][7].  Pada  bidang pendidikan  juga  digunakan  untuk  prediksi jumlah  siswa  atau  lulusan.  Sedangkan  pada bidang  kesehatan  adalah  prediksi  jumlah pasien,  prediksi  jenis  penyakit  yang  dapat berkembang  pada  kurun  waktu  tertentu  dan prediksi  atau  peramalan  jumlah  permintaan darah.
Peramalan  jumlah  permintaan  darah sangat diperlukan di bidang kesehatan. Darah sangat  berperan  penting  dalam  kehidupan manusia [8].  Peramalan adalah proses untuk memperkirakan  beberapa  kebutuhan  dimasa yang  akan  datang  meliputi  kebutuhan  dalam kuantitas,  waktu  dan  lokasi.  Salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  ialah  metode Jaringan syaraf tiruan propagasi balik.
Metode  ini  ialah  proses  pengolahan informasi  yang  terinspirasi  oleh  sistem  saraf secara biologis, seperti proses informasi pada otak  manusia  [9].  Pada  paper  ini  dilakukan kajian  peramalan  pada  permintaan  jenis darah  khususnya  jenis  darah  Whole  Blood (WB) atau  darah  lengkap  di  PMI  kota Surabaya  dengan  metode  Neural  Network Backpropagation.

## A. Metode Neural Network Backpropagation
Neural network (NN)  adalah  paradigma pengolahan  informasi  yang  terinspirasi  oleh sistem  saraf  secara  biologis,  seperti  proses
informasi pada otak manusia [9].
Backpropagation adalah  metode  penurunan gradien  untuk  meminimalkan  kuadrat  eror keluaran.  Terdapat  tiga  tahapan  yang  harus dilakukan  dalam  pelatihan  jaringan,  yaitu tahap perambatan maju (forward propagation), tahap  perambatan  balik ( backpropagation), tahap  perubahan  bobot dan  bias.  Berikut  terdapat  skema  algoritma Neural Network Backpropagation .
Tabel 1. Algortima Neural Network Backpropagation Inisialisasi Fase 1: Propagasi Maju 𝑧_𝑖𝑛 𝑣 ∑ 𝑥 𝑣 (Algoritma perhitungan hidden layer) 𝑧 𝑓 𝑧_𝑖𝑛 ( Algoritma perhitungan sinyal output dari hidden unit) 𝑓 𝑧 ( log sigmoid) 𝑦_𝑖𝑛 𝑤 ∑ 𝑧 𝑤 (jumlah sinyal output dari unit output) 𝑦 𝑓 𝑦_𝑖𝑛 (Algoritma perhitungan sinyal output dari unit output) Fase 2: Propagasi Mundur 𝛿 𝑡 𝑦 𝑓 𝑦_𝑖𝑛 ( faktor 𝛿 unit output ) ∆𝑤 𝛼 𝛿 𝑧 ( koreksi bobot) ∆𝑤 𝛼 𝛿 (koreksi bobot) 𝛿_𝑖𝑛 ∑ 𝛿 𝑤 ( faktor 𝛿 unit hidden ) 𝛿 𝛿_𝑖𝑛 𝑓 𝑧_𝑖𝑛 (faktor koreksi eror) ∆𝑣 𝛼 𝛿 𝑥 (koreksi bobot) ∆𝑣 𝛼 𝛿 (koreksi bobot) Fase 3: Perubahan Bobot 𝑤 𝑏𝑎𝑟𝑢 𝑤 𝑙𝑎𝑚𝑎 ∆𝑤 ( perubahan bobot garis yang menuju ke unit keluaran) 𝑣 𝑏𝑎𝑟𝑢 𝑣 𝑙𝑎𝑚𝑎 ∆𝑣 (perubahan bobot garis yang menuju ke unit
tersembunyi )

## II. HASIL SIMULASI DAN ANALISA
Pada  paper  ini  dilakukan  peramalan  pada jenis  darah  WB  dengan  epoch  3000,  4000 dan 5000 dengan 10, 20 dan 30 hidden layer. Data yang didapatkan dari PMI mulai Januari 2013  sampai  desember  2017.  Proses peramalan  dilakukan  dalam  dua  tahap  yaitu
pelatihan  dan  pengujian.  Berikut  pada  Tabel 2.  adalah  data  jenis  darah  WB.  Berikut adalah data jenis darah WB tahun 2013-2017 yang tampak pada Tabel 2.

## Tabel 2 Data jenis darah WB

## Data WB
Jan   Feb  Mar  April Mei  Juni Juli  Agust Sep  Okt  Nov  Des 2013  1018  1062  1083  1076 1222 1053 1007 1031 1039 1023  979  1052 2014  1103 953 972 812 872 906 871 1085 897 859  818 744 2015 890 865 911 797 787 687 643 801 730 686  666 723 2016 803 659 653 629 666 599 595 576 629 557  500 504 2017 579 611 675 583 637 488 647 684 581 715  749 612
Gambar  1  merupakan  data time series permintaan  jenis  darah  WB,  dapat  dilihat bawasanya data permintaan darah mengalami naik dan turun yang tidak terlalu
signifikan. Hal  ini  disebabkan  oleh permintaan  jenis  darah  WB  dari  masyarakat cenderung mengalami kenaikan dan penurunan yang stabil.
Pelatihan White Blood menggunakan data input  yang  telah  dipolakan  dengan  36  pola dan  menggunakan  data  WB  berupa  data ribuan.
Pelatihan yang dilakukan menggunakan  9  variasi  dengan  beberapa hidden  dan epoch ,  untuk  hasil  pelatihan ditunjukkan  pada Tabel 3.
Gambar 1 Grafik permintaan jenis darah WB
Pada  Tabel  3  ditunjukkan  bahwa  hasil MSE  terkecil  di  masing  –  masing epoch terjadi  dengan hidden layer yang  berbeda  – beda. Untuk epoch 3000 dengan hidden layer 10  menghasilkan  nilai  MSE  0,0017912. Selanjutnya,  pada epoch 4000  MSE  terkecil dengan hidden layer 10  menghasilkan  nilai MSE  0,0015173.  Berikutnya,  pada epoch 5000  MSE  terkecil  dengan hidden layer 20 menghasilkan  nilai  MSE  0,0010187.  Hasil
pelatihan  dengan epoch 3000,  4000,  dan 5000 terdapat pada Gambar 2, 3 dan 4.
Pada  Gambar  2  terlihat  bahwa  hasil keluaran  JST  dan  target  ( real data )  pada epoch 3000 memiliki error yang cukup kecil dan  kondisi  ini  berhenti  karena epoch yang ditentukan  telah  terpenuhi,  hal  tersebut ditunjukkan  dengan grafik  keluaran  JST  dan target ( real data ) dengan MSE 0,0017912.
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 Data WB
Tabel 3. Hasil pelatihan WB No  Hidden Epoch MSE Epoch Terkecil 1 10 3000 0,0017912 3000 0,0017912 2 20 3000 0,0019698 3000 3 30 3000 0,0022278 3000 4 10 4000 0,0015173 4000 0,0015173 5 20 4000 0,0018982 4000 6 30 4000 0,0022048 4000 7 10 5000 0,0019659 5000 0,0010187 8 20 5000 0,0010187 5000 9 30 5000 0,0010221 5000
Gambar 2 Hasil pelatihan WB epoch 3000
Pada  Gambar  3  terlihat  bahwa  hasil keluaran  NN  dan  target  ( real data) pada epoch 4000  memiliki  hasil error yang memenuhi  nilai  yang  telah  ditentukan  yaitu 0.001, kondisi ini berhenti pada epoch 3084.
Hal  tersebut  ditunjukkan  dengan  grafik keluaran  JST  dan  target  ( real data )  dengan MSE 0,0015173.
Pada  Gambar  4  terlihat  bahwa  hasil keluaran  NN  dan  target  ( real data )  pada
epoch 5000 memiliki error yang memenuhinilai  yang  telah  ditentukan  yaitu
0,001, kondisi ini berhenti pada epoch 3084.
Hal  tersebut  ditunjukkan  dengan  grafik keluaran  JST  dan  target  ( real data )  dengan MSE 0,0010187. Setelah dilakukan pelatihan, selanjutnya adalah proses pengujian.
Gambar 3 Hasil pelatihan WB epoch 4000
Pengujian  dilakukan  menggunakan data input nilai  WB  yang  telah  ditetapkan sebagai  data  uji  dan  dipolakan  menjadi  24 pola. Pengujian dilakukan dengan menggunakan  nilai  bobot  dari  masing  – masing epoch yang  memiliki  nilai error terkecil,  untuk  hasil  pengujian  ditunjukkan pada Tabel 4.

## Tabel 4 Hasil pengujian WB
No Epoch MSE 1 3000 0,10936 2 4000 0,01284 3 5000 0,044016
Pada  Tabel  4  ditunjukkan  bahwa  hasil pengujian di masing  masing epoch memiliki MSE  yang  berbeda  yaitu  pada epoch 3000 menghasilkan  MSE  0,10936, epoch 4000 menghasilkan MSE 0,01284, dan epoch 5000 menghasilkan MSE 0,044016. Hasil
pengujian  dengan epoch 3000,  4000,  dan 5000 ditunjukkan pada Gambar 5, 6 dan 7.
Gambar  5  Hasil  Pengujian  PRC  epoch 3000
Hasil  uji  pada  Gambar  5.  terlihat  bahwa hasil keluaran NN dan real data pada epoch 3000  memiliki  MSE  0,10936.  MSE  tersebut menunjukkan bahwa peramalan yang dilakukan  cukup  baik.Hasil  peramalan  pada epoch 3000  menunjukkan  bahwa  MSE  yang dihasilkan  lebih  baik  dari  pada  hasil  dari epoch 4000 dan 5000.
Gambar  6  Hasil  pengujian  WB  epoch 4000
Pada  Gambar  6.  ditunjukkan  bahwa  hasil keluaran  NN dan  real  data  pada epoch 4000 memiliki 0,01284. MSE tersebut menunjukkan bahwa peramalan yang dilakukan  masih  dapat  dimaksimalkan kembali  dengan  melakukan  pelatihan  ulang dan  mengubah  –  ubah  parameter  yang diberikan.

## Gambar 7 Hasil pengujian WB epoch 5000
Hasil  uji  pada  Gambar  7  ditunjukkan bahwa hasil keluaran NN dan real data pada epoch 5000  memiliki  MSE  0,044016.  MSE tersebut  menunjukkan  bahwa  peramalan yang  dilakukan  masih  dapat  dimaksimalkan kembali dengan melakukan pelatihan ulang.
Dari  ketiga  hasil  tersebut  MSE  terkecil ditunjukkan  pada epoch 5000  dengan  nilai 0,044016.  Adapun function yang  dapat digunakan untuk  melakukan peramalan pada bulan selanjutnya yaitu :
Y = 1176,93 – 18,3264x + 0,142822 𝑥
Y = hasil peramalan bulan selanjutnya. X = 60 + data ke i , dimana i merupakan data  bulan  selanjutnya  yang  akan  dilakukan peramalan.
Implementasi 6 bulan terakhir:

## Gambar 8 Implementasi WB
Dari  Gambar  8  ditunjukkan  grafik  antara data asli dan hasil peramalan selama 6 bulan terakhir  yang  menunjukkan  adanya  ketidak sesuaian  antara  data  asli  dan  hasil,  sehingga terdapat rata – rata selisih yaitu 260 kantong darah.  Untuk  peramalan  5  bulan  selanjutnya (Januari  2018-  Mei  2018)  ditunjukkan  pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil peramalan WB Bulan ke Hasil 61 590 62 589 63 589 64 589 65 589

## III.  KESIMPULAN
Dari  hasil  simulasi  didapatkan  bahwa peramalan  terbaik  terjadi  pada epoch yang berbeda di masing - masing jenis darah. Pada jenis  darah  WB  peramalan  terbaik  terjadi pada epoch 5000  dengan function 𝑌 1176,93 – 18,3264𝑥 0,142822𝑥 . Sehingga metode Neural Network
Backpropagation  dapat  diterapkan  untuk peramalan  jenis  darah  WB  atau  jenis  darah lainnya.

## REFERENSI
[1]  Jutanto, Agung Tri, 2017. Donor Darah di Bulan Puasa. Surabaya, Surya.
[2]  Herlambang,  T.,  2017,  “Design  of  a  Navigation and Guidance System of Missile with Trajectory Estimation  Using  Ensemble  Kalman  Filter
Square Root (EnKF-SR). International Conference  on  Computer  Applications  and Information  Processing  Technology  (CAIPT)- IEEE, Bali Indonesia 8-10 Augsut 2017.
[3]  Herlambang,  T.,  Djatmiko  E.B  and  Nurhadi  H., 2015, “Navigation and Guidance Control System of  AUV  with  Trajectory  Estimation  of  Linear Modelling”, Proc. of International Conference on Advance  Mechatronics,  Intelligent  Manufactre, and  Industrial  Automation,  IEEE  ,  ICAMIMIA 2015,  Surabaya,  Indonesia, pp.  184-187,  Oct  15
– 17
[4]  Ermayanti,  E.,  Aprilini,  E.,  Nurhadi  H,  and Herlambang  T,  2015,  “Estimate  and  Control Position Autonomous Underwater Vehicle Based on  Determined  Trajectory  using  Fuzzy  Kalman Filter  Method”,  International  Conference  on Advance  Mechatronics,  Intelligent  Manufactre, and  Industrial  Automation  (ICAMIMIA)-IEEE Surabaya Indonesia, 15 – 16 Oktober 2015.
[5]  Herlambang,  T.,  2017.  “Estimasi  Posisi Magnetic  Levitation  Ball  Menggunakan  Metode Akar  Kuadrat  Ensemble  Kalman  Filter  (AK- EnKF)”,  Rekayasa,  Energi,  Manufaktur  Jurnal, Vol 2, No 1, 2017, ISSN: 2528-3723
[6]  Fidita, D.F., Puspandam, K. and Herlambang, T., 2017.  “Stock  Price  Estimation  Using  Ensemble Kalman  Filter  Square  Root  Methods”,  The  First Internatonal  Conference  on  Combinatorics, Graph Teory and Network Topology, University of Jember-Indonesia, 25-26 Nov 2017, Journal of Physics: Conf. Series 1008 (2018) 012026
[7]  Puspandam, K., Fidita, D.F dan Herlambang, T., 2017,  “Estimasi  Harga Saham  PT.  ABC dengan Algoritman  Kalman  Filter”,  Zeta-Math  Journal, Vol 3 No 2 November 2017.  ISSN: 2459-9948.
[8]  Devi,  A.K.,  and  Herlambang,  T,  2018, “Peramalan  Kebutuhan  Darah  Jenis  Packet  Red Cells  (PRC)  di  PMI  Kota  Surabaya  dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik’, Zeta-Math Journal, Vol 4 No 1 Mei 2017.  ISSN: 2459-9948.
[9]  Sutojo,  T.  dan,  Edy  Mulyanto  ,  Vincent Suhartono, 2010. Kecerdasan Buatan.
Yogyakarta: Andi.
647 684 581 715 749 612 601 598 596 594 592 591 500 550 600 650 700 750 800 1 2 3 4 5 6 WB data asli hasil