## Sistem Pakar Deteksi Buta Warna Menggunakan Metode Neural Network

## Expert System of Blind Detection Color Using Neural Network Method
Lugas Luqmanul Hakim 1 , Supatman 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia
Email: widatinmayasari@gmail.com 1 , supatman@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Mata merupakan salah satu organ tubuh manusia yang memiliki fungsi sebagai alat penglihatan, dengan pengelihatannya  manusia  dapat  menikmati  keindahan  ciptaan  Yang  Maha  Kuasa.  Buta  warna merupakan  salah  satu  kelainan  mata  yang  disebabkan  ketidakmampuan  sel-sel  kerucut  mata  untuk menangkap  suatu  spektrum  warna  tertentu  yang  disebabkan  oleh  faktor  genesis.  Tentu  kelainan  ini memberikan  dampak  tersendiri  pada  penderitanya.  Metode  ishihara  adalah  salah  satu  metode  yang paling populer digunakan dalam melakukan tes buta warna, yaitu berupa lembar-lembar yang bergambar titik-titik yang membentuk pola tertentu yang akan terbaca oleh mata normal.
Penelitian  ini  mendesain  sistem  pakar  untuk  mendeteksi  buta  warna  pada  manusia.  Metode neural network yang dilearning dengan lembar-lembar  ishihar  dipergunakan sebagai basis data cerdas  sistem pakar    untuk  dapat  mendeteksi  jenis  buta  warna  seseorang  melalui  tes-tes  lembar  ishihara  yang  di berikan. Kemampuan  sistem pakar ini dideain  untuk mengenali empat jenis mata yaitu mata normal, buta warna parsial, buta warna parsial defisiensi warna merah hijau dan buta warna total.
Data pelatihan yang digunakan untuk melatih sistem ini berjumlah 35 data dan pengujian 33 data yang terbagi menjadi empat kelas. Hasil pelatihan dan  pengujian pada parameter neural network berjenis LVQ alfa 0,5 dengan perincian pengujian buta warna parsial sebanyak tiga, buta warna parsial defisiensi warna  merah  hijau  sebanyak  enam  dan  buta  warna  total  sebanyak  dua  diperoleh  unjukkerja  dengan tingkat persentase keberhasilan yaitu 100%.
Kata kunci: Buta Warna, Sistem Pakar, Neural Network , Lembar Ishihara

## ABSTRACT
The eye is one of the organs of the human body that has a function as a tool of vision, with the sight of humans can enjoy the beauty of the creation of the Almighty. Color blindness is one of the eye disorders caused  by  the  inability  of  the  eye's  cone  cells  to  capture  a  particular  color  spectrum  caused  by  the genesis factor. Of course this disorder gives its own impact on the sufferer. The ishihara method is one of the most popular methods used in performing color blind tests, which are pieces of dotted images that form certain patterns that will be read by normal eyes.
This study designs expert systems to detect color blindness in humans. The neural network method that is studied with ishihar sheets is used as intelligent expert system database to be able to detect the type of color blind person through ishihara test sheets given. The ability of this expert system is designed to recognize four types of eyes: normal eyes, partial color blindness, partial red color blindness deficiency and total color blindness.
Training data used to train this system amounted to 35 data and testing 33 data divided into four classes. The result of training and testing on LVQ alpha network parameter 0,5 with partial blindness testing as much as three, partial red color deficiency blindness of six red color and total color blindness of two obtained performance with 100% success rate.
Keywords: Color Blindness, Expert System, Neural Network, Ishihara Sheet

## 1. PENDAHULUAN
Kebutaan  bisa  dikategorikan  menjadi beberapa macam. Kebutaan karena buta warna atau  kebutaan  total  (dalam  artian  tidak  bisa melihat  apa-apa).  Buta  warna  merupakan kelainan  genetik  yang  penyebabnya  bisa  dari keturunan ataupun kesalahan dalam mengkonsiumsi  obat.  Buta  warna  menjadi masalah tersendiri bagi masyarakat, masalahnya banyak instansi-instansi yang tidak memperbolehkan  anggotanya  mengidap  buta warna. Untuk mengetahui seseorang mengidap buta  warna  atau  tidak,  sekarang  yang  bisa  di lakukan adalah melalui tes di dokter, pada saat ini  peralatan  yang  di  gunakan  dokter  adalah buku  yang  di  sebut  dengan  buku  ishihara test yang  terdiri  dari  lembaran-lembaran  yang terdapat  titik-titik  dengan  berbagai  warna  dan ukuran. Titik-titik itu di atur sedemikian rupa, sehingga pengidap buta warna tidak akan bisa membacanya.
Dengan  uji  buta  warna  menggunakan metode  Ishihara,  dokter  dapat  menyimpulkan pasien  mengidap  buta  warna  atau  tidak,  serta mengetahui  jenis  buta  warna  dan  penyebab kebutaan dari pasien. Buku test Ishihara berisi cetakan  gambar pseudo-isochromatic akan mengalami perubahan warna karena bertambahnya usia buku, warna yang ada pada pseudo-isochromatic akan  pudar  atau  kusam jika terlalu lama disimpan, atau terkena cahaya, kekusaman warna akan merubah keaslian plat untuk  alat  uji  sehingga  akan  mempengaruhi keakuratan hasil test Selain pemeliharaan buku test  yang  sulit,  harga  dari  buku  test  tersebut sangat mahal.
Peran teknologi sangatlah penting untuk kehidupan  manusia.  Masalah  tes  buta  warna seperti  pemaparan  ini  pun  dapat  di  atasi menggunakan  teknologi.  Pemanfaatan  sistem pakar  dapat  digunakan  untuk  membantu mendeteksi  buta  warna.  Sistem  ini  juga kemudian  hari  dapat  digunakan  untuk menggantikan  sistem  tes  buta  warna  dengan buku atau cara tradisional.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian dilakukan oleh Ananto (2011), dengan  judul  Implementasi  Sistem  Bantuan Penderita  Buta  Warna:  Desain  Antarmuka Pengguna,  Sistem  Tes  Buta  Warna  Dengan Ishihara, dan Transformasi Warna Pada Sistem Realitas Tertambah. Penelitian tentang pembuatan perangkat lunak yang bukan hanya sebagai  tes  buta  warna  tetapi  juga  membantu pengidap buta warna untuk mengetahui warna
sebuah  objek  yang  tidak  terlihat.  Pembuatan perangkat lunak ini menggunakan pemrograman mobile . Meteode pengujian buta warna  menggunakan  metode  ishihara  dan dilengkapi  juga  dengan  sistem augmented reality sehingga  pemanfaatan  perangkat  lunak bisa  langsung  dari  kamera smartphone . Penerapan  metode  ishihara  sebagai tools pengujian buta warna memberikan hasil akurasi yang tinggi dengan persentase 100%.
Penelitian dilakukan oleh Widianingsih, dkk  (2010),  dengan  judul  Aplikasi  Tes  Buta Warna  Dengan  Metode  Ishihara  Berbasis Komputer.  Penelitian  ini  tentang  pembuatan perangkat  lunak  untuk  tes  buta  warna. Pembuatan  perangkat  lunak  menggunakan pemrograman desktop .  Perangkat  lunak  ini menggunakan  24  lembar  ishihara,  dan pembuatannya  hanya  menggunakan  logika if else .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah aplikasi  tes  buta  warna  yang  digunakan  di POLTABES Samarinda.
Penelitian  dilakukan  oleh  Purnamasari (2015), dengan judul Tes Buta Warna Metode Ishihara Berbasis Komputer (Kelas XI Jurusan Teknik Instalasi Tenaga Listik SMK Negeri 3 Semarang).  Tentang  pembuatan  perangkat lunak  tes  buta  warna.  Pembuatan  perangkat lunak  menggunakan  metode  ishihara  dan menggunakan 17 lembar ishihara, Penelitian ini menggunakan metode research and development dengan teknik pengumpulan data berupa angket kepada responden. Hasil output dari  perangkat  lunak  ini  hanya  menampilkan apakah pengguna mengidap buta warna parsial atau  total,  tidak  ada  penjabaran  lagi  bila pengguna mengidap buta warna parsial.
Penelitian  dilakukan  oleh  Murti,  dkk (2011),  dengan  judul  Metode  Pendiagnosa Kebutuhan  Warna  Dengan  Menggunakan Metode  Ishihara.  Penelitian  ini  tentang pembuatan perangkat lunak sistem pakar yang digunakan  sebagai  alat  bantu  tes  pemeriksaan gangguan  pengelihatan  terhadap  warna. Penelitian ini menggunakan metode mekanisme  inferensi  untuk  pengujian  aturan dengan  teknik  penalaran  maju  ( forward reasoning ).  Metode  ishihara  yang  digunakan menggunakan 38 lembar. Hasil dari penelitian ini  adalah  rancangan  model  dapat  digunakan sebagai  alat  bantu  untuk  tes  pemeriksaan gangguan penglihatan terhadap warna, dengan hasil yang sama dengan pengujian manual. Penelitan  dilakukan  oleh  Prabawati (2015),  dengan  judul  Sistem  Pakar  Diagnosa Buta  Warna  Berbasis  Android.  Penelitian  ini berfokus pada pembuatan aplikasi deteksi buta
warna  berbasis  android.  Metode  Forward chaining digunakan dalam pembuatan aplikasi ini.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa sistem  pakar  diagnosa  buta  warna  mampu mendiagnosa  buta  warna  secara  valid  kepada masyarakat  umum  dengan sensitivitas yang dibangun  berada  pada  kategori  valid  dengan nilai  100%,  tingkat spesifisitas pada  kategori valid  sebesar  80%,  nilai  akurasi  dari keseluruhan aplikasi sebesar 90%. Kesimpulan dari  penelitian  ini  adalah  aplikasi  yang  dibuat merupakan aplikasi dengan tingkat sensitivitas dan  spesifisitas  kesehatan  dapat  diterapkan sebagai  pengganti  tes  buta  warna  secara manual.
Penelitian ini berfokusi pada pembuatan perangkat lunak yang digunakan untuk tes buta warna.  Hasil  yang  di  inginkan  menunjukkan buta  warna  parsial  atau  buta  warna  total. Metode neural  network digunakan  sebagai mesin inferensi pada sistem ini. Metode neural network  ini  memiliki  kelebihan  yaitu  sistem cerdas,  artinya  sistem  dapat  memberikan jawaban  apabila input yang  diberikan  tidak sama  persis  dengan  aturan  pakar.  Dan  juga perangkat  lunak  berbasis  web  ini  berjalan  di perangkat  yang  lebih  mudah  di  gunakan sehingga  masyarakat  dapat  menggunakan perangkat  lunak  ini  untuk  melakukan  deteksi buta warna.
Penelitian  dilakukan  oleh  Murti,  dkk (2011),  dengan  judul  Metode  Pendiagnosa Kebutuhan  Warna  Dengan  Menggunakan Metode  Ishihara.  Penelitian  ini  tentang pembuatan perangkat lunak sistem pakar yang digunakan  sebagai  alat  bantu  tes  pemeriksaan gangguan  pengelihatan  terhadap  warna. Penelitian ini menggunakan metode mekanisme  inferensi  untuk  pengujian  aturan dengan  teknik  penalaran  maju  ( forward reasoning ).  Metode  ishihara  yang  digunakan menggunakan 38 lembar. Hasil dari penelitian ini  adalah  rancangan  model  dapat  digunakan sebagai  alat  bantu  untuk  tes  pemeriksaan gangguan penglihatan terhadap warna, dengan hasil yang sama dengan pengujian manual.
Penelitan  dilakukan  oleh  Prabawati (2015),  dengan  judul  Sistem  Pakar  Diagnosa Buta  Warna  Berbasis  Android.  Penelitian  ini berfokus pada pembuatan aplikasi deteksi buta warna  berbasis  android.  Metode  Forward chaining digunakan dalam pembuatan aplikasi ini.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa sistem  pakar  diagnosa  buta  warna  mampu mendiagnosa  buta  warna  secara  valid  kepada masyarakat  umum  dengan sensitivitas yang dibangun  berada  pada  kategori  valid  dengan
nilai  100%,  tingkat spesifisitas pada  kategori valid  sebesar  80%,  nilai  akurasi  dari keseluruhan aplikasi sebesar 90%. Kesimpulan dari  penelitian  ini  adalah  aplikasi  yang  dibuat merupakan aplikasi dengan tingkat sensitivitas dan  spesifisitas  kesehatan  dapat  diterapkan sebagai  pengganti  tes  buta  warna  secara manual.
Penelitian ini berfokusi pada pembuatan perangkat lunak yang digunakan untuk tes buta warna.  Hasil  yang  di  inginkan  menunjukkan buta  warna  parsial  atau  buta  warna  total. Metode neural  network digunakan  sebagai mesin inferensi pada sistem ini. Metode neural network  ini  memiliki  kelebihan  yaitu  sistem cerdas,  artinya  sistem  dapat  memberikan jawaban  apabila input yang  diberikan  tidak sama  persis  dengan  aturan  pakar.  Dan  juga perangkat  lunak  berbasis  web  ini  berjalan  di perangkat  yang  lebih  mudah  di  gunakan sehingga  masyarakat  dapat  menggunakan perangkat  lunak  ini  untuk  melakukan  deteksi buta warna.

## 2.1 Metode Ishihara
Tes ishihara adalah salah satu cara untuk mengetahui buta warna pada seseorang. Tes ini dikembangkan  oleh  Dr.  Shinobu  Ishihara  dan pertama kali dipublikasikan pada tahun 1917 di Jepang.  Tes  ishihara  terdiri  dari  beberapa lembaran  atau  plat  yang  didalamnya  terdapat titik-titik  dengan  berbagai  warna  dan  ukuran. Titik-titik  berwarna  tersebut  disusun  sehingga membentuk  lingkaran.  Warna  titik  itu  di  buat sedemikian  rupa  sehingga  orang  buta  warna tidak  akan  mampu  melihat  objek  atauh  huruf yang ada di dalam gambar tersebut
Terdapat  17  macam  plat  atau  lembar dalam  tes  ishihara,  dari  setiap  lembar  yang  di gunakan  dapat  diketahui  jenis  buta  warna.  17 lembar tersebut yaitu:
a. Plat no. 1
Orang normal dan mereka yang buta warna  parsial  akan  terlihat  12,  sedangkan seorang buta warna total tidak akan melihat apapun. Plat nomor satu seperti Gambar 1.
Gambar 1. Plat Nomor 1 (Rokhim, 2015)
b. Plat no. 2 dan 3
Pada  plat  kedua,  mata  normal  akan terbaca  delapan.  Mereka  yang  menderita gangguan  penglihatan  merah-hijau  akan membaca tiga. Plat kedua seperti Gambar 2.

## Gambar 2. Plat Nomor 2 (Rokhim, 2015)
Pada  plat  ke  tiga,  mata  normal  akan terbaca  29.  Tetapi  penderita  gangguan merah-hijau  akan  terbaca  70.  Plat  ketiga seperti Gambar 3.
Gambar 3. Plat Nomor 3 (Rokhim, 2015)
c. Plat no. 4 sampai 7
Pada plat ke empat, mata normal akan terbaca  lima.  Tetapi  penderita  gangguan penglihatan  merah-hijau  akan  terbaca  dua. Plat ke empat seperti Gambar 4.

## Gambar 2. Plat Nomor 4 (Rokhim, 2015)
Pada plat ke lima, mata normal akan terbaca  tiga.  Tetapi  penderita  gangguan penglihatan merah-hijau akan terbaca lima. Plat ke lima seperti Gambar 5.
Gambar 3. Plat Nomor 5 (Rokhim, 2015)
Pada plat ke enam, mata normal akan terbaca  15.  Tetapi  penderita  gangguan penglihatan  merah-hijau  akan  terbaca  17. Plat ke lima seperti Gambar 6.
Gambar 4. Plat Nomor 6 (Rokhim, 2015)
Pada plat ke tujuh, mata normal akan terbaca  74.  Tetapi  penderita  gangguan penglihatan  merah-hijau  akan  terbaca  21. Plat ke tujuh seperti Gambar 7.
Gambar 5. Plat Nomor 7 (Rokhim,  2015)
d. Plat no. 8 dan 9
Pada plat delapan, mata normal akan terbaca enam dan pada plat Sembilan akan terbaca  45.  Tetapi  penderita  buta  warna tidak dapat membaca satu nomor pun yang ada  di  plat  tersebut.  Plat  delapan  dan Sembilan seperti Gambar 8 dan Gambar 9.
Gambar 6. Plat Nomor 8 (Rokhim, 2015)
Gambar 7. Plat Nomor 9 (Rokhim, 2015)
e. Plat no. 10 sampai 13
Pada  plat  10,  mata  normal  akan terbaca lima, plat 11 akan terbaca tujuh, plat 12 akan terbaca 16 dan plat 13 akan terbaca 73. Tetapi penderita buta warna tidak akan
terbaca  angka  apapun  pada  plat-plat tersebut.  Plat  10  sampai  13  dapat  di  lihat pada Gambar 10 sampai Gambar 13.
Gambar 8. Plat Nomor 10 (Rokhim, 2015)
Gambar 9. Plat Nomor Sebelas (Rokhim, 2015)
Gambar 10. Plat Nomor 12 (Rokhim, 2015)
Gambar 11. Plat Nomor 13 (Rokhim, 2015)
f. Plat no. 14 dan 15
Sebagian besar orang yang menderita gangguan  penglihatan  merah-hijau  akan membaca lima pada plat 14 dan membaca 15 pada  plat  5.  Sebagian  orang  normal  tidak akan membaca angka apapun. Plat 14 dan 15 dapat dilihat pada Gambar 14 dan Gambar 15.
Gambar 12 Plat Nomor 14 (Rokhim, 2015)
Gambar 13. Plat Nomor 15 (Rokhim, 2015)
g. Plat no. 16 dan 17
Pada  plat  16  mata  normal  akan terbaca 26 dan pada plat 17 akan terbaca 42.
Pada penderita protonopia dan protonomalia yang parah pada plat 16 akan terbaca enam dan pada plat 17 akan terbaca dua. Plat 16 dan  17  dapat  dilihat  pada  Gambar  16  dan Gambar 17.
Gambar 14. Plat Nomor 16 (Rokhim, 2015)
Gambar 15. Plat Nomor 17 (Rokhim, 2015)

## 2.2 Buta Warna dan Karakteristiknya
Sebagai salah satu faktor yang berkaitan dengan  penglihatan,  buta  warna  kini  menjadi salah satu tolak ukur untuk sebuah persyaratan masuk universitas atau dunia kerja. Pembedaan persepsi  terhadap  suatu  warna  sangat dibutuhkan  dalam  bidang-bidang  tertentu, seperti teknik dan kedokteran. Warna berperan penting  dalam  kehidupan  sehari-hari,  warna sering  dijadikan  sebagai  tanda  atau  sekedar estetika.
Kondisi buta warna mulai diketahui sejak tahun  1879  yang  dipublikasikan  oleh  John Dalton  dalam  tulisan  esainya.  Hal  tersebut menjadi  awal  dikenalnya  buta  warna  dalam literatur, sekaligus mendorong untuk memberikan  bukti  konklusif  atas  persepsi warna pada penyandang buta warna. Perbedaan  mendasar  antara  penderita buta  warna  dan  kebanyakan  orang  adalah
bahwa  beberapa  warna  yang  muncul  berbeda jika dilihat mata normal, namum terlihat sama pada  penyandang  buta  warna.  Penderita  buta warna memiliki kelemahan terhadap penglihatan,  dengan  kurangnya  kemampuan untuk  membedakan  warna,  saturasi  dan kecerahan.
Pada  dasarnya,  penglihatan  terhadap warna ditentukan oleh pembedaan tiga kualitas faktor  warna,  yaitu hue (jenis  warna,  seperti merah  atau  hijau  dan  sebagainya), saturation (warna  tunggal  atau  warna  campuran), brightness (intensitas warna terang atau gelap). Ketiga faktor untuk penglihatan warna tersebut dipengaruhi  oleh  fungsi  sel  konus  atau  sel kerucut. Sel fotosensitif pada mata yang disebut sel  kerucut  tersebut  memungkinkan  mata melihat warna. Sel kerucut terletak di tengah- tengah  retina  dan  mengandung  tiga  jenis pigmen  fotosensitif  yang  dapat  mendeteksi warna  merah,  hijau,  dan  biru.  Seorang  buta warna  memiliki  kelemahan  atau  bahkan  sama sekali tidak memiliki pigmen tersebut.
Sel  kerucut  menyerap  foton  dan mengirim  sinyal  listik  ke  otak.  Tiga  jenis  sel kerucut  memiliki  sensitifitas  spekral  yang berbeda. L-Cones untuk  menyerap  (absorpsi) panjang  gelombang  yang  tinggi. M-Cones untuk menyerap panjang gelombang menengah.  Dan S-Cones untuk  menyerap panjang gelombang yang rendah secara efektif. Berdasarkan  fungsi  sel  tersebut,  akibatnya cahaya dipersepsikan terdiri dari tiga jenis (L, m, s), l ( long ), m ( middle ), dan s ( short ).
Merepresentasikan  jumlah  foton  yang diserap  oleh  masing-masing  L-,  M-,  dan  S- Cones. Oleh  karna  itu  penglihatan  normal disebut juga trikromasi normal.
Kelainan  pada  sel  kerucut  tersebut, menyebabkan  kemungkinan  terjadinya  buta warna.  Terdapat  tiga  jenis  gangguan penglihatan terhadap warna.
1. Monokromasi
Monokromasi  adalah  keadaan  ketika seseorang  hanya  memiliki  sebuah  sel  kerucut ( cones )  atau  tidak  berfungsinya  semua  sel kerucut. Buta warna jenis ini biasa disebut buta warna  total.  Buta  warna  total  sangat  jarang terjadi  dan  dialami  oleh  sekitar  1  dari  10.000 penduduk di dunia. Monokromasi ada dua jenis, yaitu rod monochromacy dan cone monochromacy (Rokhim, 2015).
a. Rod  monochromacy adalah  jenis  buta watna  yang  sangat  jarang  terjadi,  yaitu ketidakmampuan  membedakan  warna sebagai  akibat  dari  tidak  berfungsinya
semua cones retina.  Penderita rod monochromacy tidak dapat membedakan warna  sehingga  yang  terlihat  hanya hitam, putih dan abu-abu saja.
b. Cone  monochromacy adalah  tipe monokromasi  yang  disebabkan  oleh tidak  berfungsinya  dua  sel  kerucut. Penderita  buta  warna  jenis  ini  masih dapat melihat satu warna tertentu, karena masih  memiliki  sel  kerucut  yang berfungsi.
2. Dikromasi
Dikromasi adalah jenis buta warna ketika salah  satu  dari  tiga  sel  kerucut  tidak  ada  atau tidak berfungsi. Dikromasi dibagi menjadi tiga bagian  berdasarkan  sel  pigmen  yang  rusak (Rokhim, 2015).
a. Protanopia adalah  salah  satu  jenis dikromasi  yang  disebabkan  oleh  tidak adanya  fotoreseptor  retina  merah.  Pada penderita protanopia , penglihatan terhadap  warna  merah  tidak  ada. Dikromasi jenis ini terjadi pada 1% dari seluruh  pria.  Protanopia  juga  dikenal sebagai buta warna merah hijau.
b. Dentanopia adalah gangguan penglihatan  terhadap  warna  yang disebabkan  tidak  adanya  fotoreseptor retina  hijau.  Hal  ini  menimbulkan kesulitan  dalam  membedakan hue pada warna merah dan hijau.
c. Trianopia adalah  keadaan  ketika seseorang  tidak  memiliki  sel  kerucut gelombang  pendek.  Seorang  yang menderita tritanopia akan  kesulitan membedakan  warna  biru-kuning  dan merupakan  jenis  dikromasi  yang  sangat jarang dijumpai.
3. Kelainan Trikromasi ( Animalous Tricharmacy )
Penyimpangan  yang  dialami  dengan penglihatan  trikromasi  ini  disebabkan  oleh faktor  keturunan  atau  kerusakan  mata  setelah dewasa.  Penderita  anomalous  trikromasi memiliki  tiga  sel  kerucut  tetapi  terjadi kerusakan  mekanisme  sensitivitas  terhadap salah satu dari tiga sel reseptor warna tersebut (Rokhim, 2015).
a. Protanomali adalah  kelainan long- wavelength  pigment (merah),  sehingga menyebabkan  rendahnya  sensitifitas terhadap cahaya merah. Artinya pendetita protanomali tidak akan mampu membedakan warna dan melihat campuran warna yang dapat di lihat oleh
mata  normal.  Penderita  juga  akan mengalami  penglihatan  yang  buram terhadap  spectrum  merah.  Hal  ini mengakibatkan  mereka  dapat  salah membedakan warna merah dan hijau.
b. Deoteranomali disebabkan oleh kelainan pada  bentuk  pigmen middle-wavelength
(hijau). Sama halnya dengan protanomali , deuteronomali tidak mampu  melihat  perbedaan  kecil  pada nilai hue dalam  area  spectrum  warna merah,  jingga,  kuning  dan  hijau. Penderita  salah  menafsirkan hue dalam region  warna  tersebut,  karena hue -nya lebih mendekati warna merah. Penderita deutronnmali tidak  memiliki  masalah dalam  hilangnya  penglihatan  terhadap tingkat kecerahan.
c. Trianomali adalah  jenis anomalus trichromacy yang  sangat  jarang  terjadi, baik  pada  pria  maupun  wanita.  Pada trianomali kelainan terdapat pada short- wavelength pigment (biru). Pigmen biru ini bergeser ke area hijau dari spectrum warna.

## 2.3 Konsep Dasar Sistem Pakar
Konsep  dasar  dari  sistem  pakar  yaitu meliputi  keahlian  ( expertise ),  ahli  ( experts ), pemindahan  keahlian  (transfering  expertise), inferensi  ( inferencing ),  aturan  ( rules )  dan kemampuan memberikan penjelasan ( explanation capability ). Keahlian ( expertise ) adalah pengetahuan yang mendalam tentang suatu masalah tertentu, dimana keahlian bisa diperoleh dari pelatihan/pendidikan, membaca dan pengalaman dunia nyata (Arhami, 2005). Ada dua  macam  pengetahuan  yang  tidak  ahli. Pengetahuan  dari  sumber  ahli  yang  dapat digunakan untuk mengambil keputusan dengan cepat dan tepat.
Ahli  ( experts )  adalah  seorang  yang memiliki  keahlian  tentang  suatu  hal  dalam tingkatan tertentu, ahli dapat menggunkan suatu permasalahan yang ditetapkan dengan beberapa cara  yang  berubah-ubah  dan  merubahnya kedalam bentuk yang dapat dipergunakan oleh dirinya  sendiri  dengan  cepat  dan  cara pemecahan yang mengesankan (Arhami, 2005).
Ahli seharusnya dapat untuk menjelaskan hasil yang diperoleh, mempelajari sesuatu  yang  baru  tetang  domain  masalah, merestrukturisasi pengetahuan kapan saja yang diperlukan  dan  menentukan  apakah  keahlian mereka relevan atau saling berhubungan.

## 2.4 Neural Network
Jaringan  syaraf  tiruan  atau  jaringan neural adalah  sistem  pemrosesan  informasi yang mempunyai karakteristik kinerja tertentu seperti jaringan neurol biologis. Jaringan syaraf tiruan  (dalam  pembahasan  berikutnya  disebut jaringan neural jasa)  telah  dikembangkan sebagai  generalisasi  model  matematik  dari kognisi manusia atau biologi neural (Widodo, 2005).

## 3. METODOLOGI

## 3.1 Akuisisi Pengetahuan Buta Warna
Akuisisi pengetahuan merupakan kegiatan mencari dan mengumpulkan data yang akan  diterapkan  pada  sistem,  tahap  ini  juga merupakan tahapan awal yang dilakukan dalam pembuatan sistem. Pengetahuan dapat diakuisisi dari seorang pakar melalui buku yang dibuatnya.  Dari  buku  tersebut  peneliti mengakuisisi  pengetahuan  yang  telah  di  tulis pakar dalam buku.

## 3.2 Perancangan Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan
mengandung pengetahuan untuk pemahaman dalam penyelesaian  masalah  yang  digunakan  dalam sistem  kecerdasan  buatan.  Basis  pengetahuan digunakan  untuk  penarikan  kesimpulan  yang merupakan hasil dari proses pelacakan.

## 3.3 Perancangan Database
Perancangan database merupakan proses untuk  menentukan  isi  data  yang  dibutuhkan untuk  mendukung  rancangan  sistem.  Model rancangan database yang  dibangun  adalah model relationship dimana seluruh tabel saling berhubungan satu dengan yang lainnya.

## 3.4   Inferensi Pengetahuan dengan Learning Vector Quantization
Learning  Vector  Quantization adalah sebuah  metode  klasifikasi  dimana  setiap  unit output mempresentasikan  sebuah  kelas. Learning Vector Quantization digunakan untuk pengelompokan,  dimana  jumlah  kelompok sudah  ditentukan  arsitekturnya  (target/kelas sudah  ditentukan).  Sehingga  dapat  melakukan proses identifikasi untuk mengetahui jenis-jenis buta  warna.  Salah  satu  kelebihan  dari  LVQ adalah  model  yang  di  hasilkan  dapat diperbaharui secara bertahap yang menjadikan alasan  pemakaian  LVQ  pada  sistem  pakar deteksi buta warna.

## 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada sistem pakar deteksi buta warna menunjukkan unjuk  kerja  sistem  sesuai  dengan  keterangan yang  didapatkan  dari  pakar.  Dalam  penelitian ini  menggunakan  35  data  pelatihan  dan menggunakan  33  data  uji.  Sementara  untuk kelas  dalam  penelitian  terdapat  empat  kelas yaitu  adalah  Buta  Warna  Parsial  Defisiensi Warna  Merah  Hijau,  dan  kelas  empat  adalah Mata  Normal. Learning  Vector  Quantization (LVQ) digunakan  sebagai  mesin  inferensi untuk  mendeteksi  buta  warna.  Dari  hasil pengujian  maka  dihasilkan  tingkat  persentase keberhasilan yaitu 100%.
Proses  pelatihan  pada  jaringan LVQ digunakan  parameter  yang  digunakan  untuk mengetahui  persentase  keberhasilan  tertinggi. Pelatihan dilakukan untuk mencari bobot akhir yang  digunakan  dalam  proses  pengujian. Parameter  LVQ  dalam  pelatihan  ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter Learning Vector Quantization Parameter Nilai Jumlah data pelatihan 35 Jumlah data uji 33 Jumlah pola target 4 Variasi laju pelatihan (α) 0.1; 0.3; 0.5 Update laju pelatihan α  =  α-α  (dec α) Variasi  penurunan  laju pelatihan (dec α) 0.1; 0.25; 0.5; 0.75 Maksimal iterasi 250 Setelah  didapatkan  data  pelatihan  dan bobot  awal.  Tahap  selanjutnya  adalah melakukan  pelatihan  terhadap  data  pelatihan. Dalam  menentukan  hasil  kerja  identifikasinya bisa  dilakukan  dengan  mengubah  parameter laju  pelatihan  awal  ( alfa )  dan  penurunan  laju pelatihan  ( dec  alfa ).  Untuk  target  ada  empat pola,  dengan  maksimum  iterasi  sebesar  250. Hasil  kinerja  pelatihan  dengan  LVQ  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil kinerja pelatihan dengan LVQ
(dec alfa) (alfa) Iterasi Unjuk kerja (%) 0.1 0.5 5 82.86 % 0.3 6 77.14 % 0.1 6 45.71 % 0.25 0.5 5 82.86 % 0.3 5 74.29 % 0.1 7 48.57 % 0.5 0.5 4 71.43 % 0.3 5 80 % 0.1 5 51.43 %
(dec alfa) (alfa) Iterasi Unjuk kerja (%) 0.75 0.5 5 100 % 0.3 6 85.71 % 0.1 8 54.29 % Hasil pengenalan data uji menggunakan bobot akhir yang diperoleh dari alfa 0.5 dan dec alfa 0.75 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pengenalan data uji menggunakan bobot akhir yang diperoleh dari alfa 0.5 dan dec alfa 0.75 Data Uji ke- Target Hasil (T) Keterangan 1 4 4 Benar 2 4 4 Benar 3 4 4 Benar 4 4 4 Benar 5 4 4 Benar 6 4 4 Benar 7 4 4 Benar 8 4 4 Benar 9 4 4 Benar 10 4 4 Benar 11 4 4 Benar 12 4 4 Benar 13 4 4 Benar 14 4 4 Benar 15 4 4 Benar 16 4 4 Benar 17 4 4 Benar 18 4 4 Benar 19 4 4 Benar 20 4 4 Benar 21 4 4 Benar 22 4 4 Benar 23 1 1 Benar 24 1 1 Benar 25 3 3 Benar 26 3 3 Benar 27 3 3 Benar 28 3 3 Benar 29 3 3 Benar 30 3 3 Benar 31 2 2 Benar 32 2 2 Benar 33 2 2 Benar Persentase unjuk kerja 100% Berdasarkan  Tabel  3. alfa 0.5  dan dec alfa 0.75 memiliki persentase tertinggi dengan persentase  100%.  Dengan  menggunakan parameter  tersebut  diambil  bobot  akhir  untuk proses  pengujian.  Dari  pengujian  yang dilakukan terhadap data uji sebanyak 33 dengan menggunakan  parameter  tersebut  dapat menghasilkan persentase keberhasilan mencapai  100%.  Dengan  demikian  parameter LVQ yang digunakan untuk melakukan deteksi buta warna adalah dengan alfa 0.5 dan dec alfa 0.75.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan, kesimpulan  yang    diperoleh  adalah  sebagai berikut:
1. Learning  Vector  Quantization dapat digunakan  sebagai  mesin  inferensi  dalam sistem pakar deteksi buta warna.
2. Parameter LVQ yang digunakan adalah alfa
0.5 dan dec alfa 0.75, dengan data pelatihan sebesar 35 dengan data uji 33.
3. Unjuk  kerja  pengujian  LVQ  buta  warna sesuai  dengan  basis  pengetahuan  dengan tingkat persentase keberhasilan yaitu 100%.
4. Unjuk  kerja  pengujian  sistem  pakar  buta warna  sesuai  dengan  basis  pengetahuan dengan  tingkat  persentase  keberhasilan yaitu 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
Ananto,  Bayu.  S.  2011. Implementasi  Sistem
Bantuan Penderita Buta Warna: Desain Antarmuka  Pengguna,  Sistem  Buta Warna dengan Ishihara, Dan Transformasi  Warna  Pada  Sistem
Realitas Tertambah . Skripsi Universitas Indonesia. Arhami,  Muhammad.  2005. Konsep  Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi Murti,  Hari.  S.Kom,  M.Cs,  Santi  Rina.  C.  N, S.Pd, M.Kom, 2011. Model Pendiagnosa Kebutaan Warna Dengan Menggunakan Metode  Ishihara .  Diakses  pada  6  Maret
2016. Dari ejournal Universitas Stikubank.
Prabawati,  Puspita.  2015.  Sistem  Pakar
Diagnosa Buta Warna Berbasis Android. Skripsi Universitas Negeri Semarang.
Purnamasari, Prasetya. 2015. Tes Buta Warna Metode  Ishihara  Berbasis  Komputer (Kelas  XI  Jurusan  Teknik  Instalasi Tenaga Listik SMK Negeri 3 Semarang). Skripsi Universitas Negeri Semarang. Rokhim, Ahmad. N. 2015. Mengenal Tes Buta Warna . Yogyakarta:Rona Publishing.
Widianingsih, R., Krisdalaksana, A. H., Hakim,
A.  R.,  2010. Aplikasi  Tes  Buta  Warna Dengan  Metode  Ishihara  Berbasis Komputer .  Diakses  pada  6  Maret  2016. Dari ejournal Universitas Mulawarman. Widodo, Thomas S., 2005, Sistem Neuro Fuzzy untuk pengolahan Informasi,
Pemodelan,  dan  Kendali. ,  Yogyakarta: Graha Ilmu.