## Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Aplikasi Medis

## Hanny Hikmayanti.H
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang hanny.hikmayanti@staff.unsika.ac.id
Abstrak  - Dalam  dunia  medis  aplikasi  jaringan  saraf  tiruan  banyak  digunakan.  Jaringan  saraf  tiruan mampu  memprediksi  dan  menganalisis  suatu  masalah,  dan  sistem  jaringan  syaraf  tiruan  mampu menganalisis  suatu  masalah.  Keterbatasan  manusia  dalam  hal  kemampuan  untuk  mendeteksi  sesuatu dengan  kuantitas  objek  yang  tinggi  sangat  berpengaruh  pada  kondisi  kemampuan  daya  tahan  tubuh manusia,  sehingga  hasil  akursi  deteksi  yang  diharapkan  jauh  di  bawah  standar  yang  ditetapkan.  Dengan menggunakan  teknik  kecerdasan  buatan  untuk  melakukan  deteksi  objek  yang  mampu  melakukan  deteksi sesuai  dengan  akurasi  standar  yang  ditetapkan.    Pada  penelitian  ini  tujuannya  membandingkan  beberapa metode kecerdasan buatan dalam aplikasi medis mengenai penyakit kanker. Hasil perbadingan dari berbagai metode kecerdasan buatan dalam aplikasi medis akan dapat dilihat metode yang banyak dipakai dan mampu memberikan tingkat nilai akurasi paling presisi.
Kata Kunci: Jaringan saraf tiruan, Artificial Intelligence, Medis

## PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  manusia  sehari-hari  banyak  sekali  kegiatan  yang  membutuhkan  tingkat  konsentrasi  dan kemampuan untuk mengolah data yang tinggi. Batas tingkatan konsentrasi dan kemampuan mengolah data yang dapat dilakukan oleh manusia sangat terbatas sekali tergantung dengan daya tahan tubuh manusia tersebut dalam melakukan  aktivitasnya  dan  juga  dari  kemampuan  manusia  untuk  melakukan  kegiatan  tersebut.  Aktivitas kegiatan  dengan  konsentrasi  tinggi  dan  pengolahan  data  yang  sangat  rumit  sangat  sulit  untuk  dilakukan  oleh manusia secara cepat dan tepat, sehingga tingkat akurasi yang dibutuhkan kadang tidak dapat terpenuhi.
Begitupula di dunia medis, banyak sekali aktivitas yang dilakukan manusia untuk melakukan suatu kegiatan pendeteksian  suatu  objek  dengan  tingkat  akurasi  yang  presisi.  Seiring  dengan  pesatnya  perkembangan  dunia medis,  meningkat  juga  kebutuhan  akan  akurasi  yang  tepat  dalam  suatu  proses  analisis  dan  prediksi.  Manusia yang selalu diandalkan karena memiliki tingkat keahlian dalam mendeteksi sebuah masalah mulai dipertanyakan tingkat akurasinya sesuai standar yang ditetapkan karena manusia memiliki batasan tingkat kemampuan tertentu dalam melakukan aktivitasnya.
Kehadiran  ilmu  pengetahuan  dalam  bidang Artificial  Intelligence (AI)  yang  dapat  dikombinasikan  dan diaplikasikan untuk membantu suatu proses pendeteksian dalam dunia medis dirasakan sangat bermanfaat sekali untuk menghasilkan suatu pendeteksian yang tinggi tingkat keakuratannya.
Jaringan  saraf  tiruan  atau  sering  juga  disebut Artificial  Neural  Network yang  merupakan  salah  satu  bidang ilmu  dalam Artificial  Intelligence mampu  mendeteksi  suatu  masalah  dan  sistem  pakar  mampu  menganalisis suatu  masalah  dengan  bekal  pengetahuan  yang  ada  pada  sistem.  Keterbatasan  manusia  dalam  hal  kemampuan untuk  mendeteksi  sesuatu  dengan  kuantitas  objek  yang  tinggi  sangat  berpengaruh  pada  kondisi  kemampuan daya  tahan  tubuh  manusia,  sehingga  hasil  akurasi  deteksi  yang  diharapkan  jauh  di  bawah  standar  yang ditetapkan.  Keterbatasan  dan  kendala  tersebut  dapat  diatasi  dengan  menggunakan  teknik  AI  yang  ada  dalam melakukan deteksi objek yang mampu melakukan deteksi sesuai dengan akurasi standar yang ditetapkan
Peranan AI dirasakan sangat  bermanfaat  sekali dalam proses pendeteksian  yang dapat  menggantikan peran manusia karena mesin memiliki tingkat ketepatan yang lebih baik dalam hal keakuratan dibandingkan manusia.

## METODOLOGI
Metode yang digunakan dalam pembuatan review makalah ini adalah dimulai dari mencari makalah nasional dan internasional yang mempunyai bahasan mengenai Artificial Intelligent pada jaringan syaraf tiruan atau biasa disebut Artificial  Neural  Network (ANN),  meninjau  makalah  menggunakan  pendekatan  CT  ( Clinical  Trial s) atau RCT ( Randomised Controllerd Trials ) [17] untuk mendapatkan perbandingan metode jaringan syaraf tiruan yang  digunakan  di  setiap  makalah  yang  sudah  dicari.  Dari  pelaksanaan  metode  yang  dikerjakan,  diharapkan dapat menghasilkan kesimpulan yang dapat menjelaskan makalah ini.

## HASIL DAN DISKUSI
Membandingkan  penerapan  jaringan  syaraf  tiruan  dalam  dunia  medis.  Pada  penelitian  ini  menggunakan pendekatan CT atau RCT. Dalam hal membandingkannya, dari referensi yang sudah dicari, penyakitnya, subjek penelitian setiap referensi, dan metode yang digunakan.
Tabel 1. Perbandingan penerapan jaringan syaraf tiruan di dunia medis menggunakan pendekatan CT atau RCT
Refrensi Penyakit Data Metode [1] Kanker (Prostat) 6135 Microsoft Excel random number generation, feed-forward ANN [2] Prostat 15036 MLP, LR, Matlab [3] Koroner 237 MLP [4] Kanker (Lambung) 436 MLP, Weibull [5] Diabetes 168 MLP, LR [6] Kanker (Kolorektal) 1219 MLP, Cox [7] Kanker (Paru-paru) 552 FANNC [8] Kanker (Payudara) 46 MLP [9] HIV 20000 ANN [10] Kanker (Kandung Kemih) 5300 MLP, Matlab [11] Gagal Ginjal 1000 ANN, BPPMLA [12] Neolatal 94 MLP [13] Stroke (Thrombo- Emboli) 50 MLP [14] Kanker (Paru-paru) 100 MLP, Matlab [15] HIV 7 SVM, MLP, BRNN [16] Leukemia 131 MLP, SPSS
Pada penelitian [1] melakukan prediksi pada kelenjar getah bening atau Lymph Node (LN) penderita kanker prostat. Metodologi yang digunakan adalah dari Microsoft Excel random number generation serta feed-foward ANN,  terdapat  6135  pasien  yang  menjadi  data  sampel.  Angka  akurasi  keberhasilan  yang  dicapai  dalam penilitiannya 98%, hanya 2% yang negatif kanker prostat.
Pada  penelitian  [2]  melakukan  prediksi  hasil  biopsi  prostat.  Metodologi  yang  digunakan  MLP  ( Multilayer Preceptron ), dan LR ( Logistic Regression ), terdapat 15036 pasien laki-laki berumur 55 sampai 67 tahun. Matlab yang  digunakan  adalah Neural  Network  Tools .  Angka  akurasi  keberhasilan  yang  dicapai  dalam  penilitian menggunakan MLP 89%, dan LR 90%
Pada  penelitian  [3]  melakukan  prediksi  penyakit  koroner  pada  pembuluh  darah  arteri.  Metodologi  yang digunakan MLP, terdapat 237 pasien yang menjadi data sampel. Angka akurasi keberhasilan yang dicapai dalam penilitiannya 81%.
Pada  penelitian  [4]  melakukan  penentuan  faktor-faktor  pada  pasien  kanker  lambung.  Metodologi  yang digunakan  adalah  dari  MLP,  dan  Weibull,  terdapat  436  pasien  yang  menjadi  data  sampel.  Angka  akurasi keberhasilan yang dicapai dalam penilitian menggunakan  MLP 82.6%, dan Weibull 75.7%.
Pada  penelitian  [5]  melakukan  pengklasifikasian  pada  pembuluh  darah  arteri  karotis  penderita  diabetes. Metodologi  yang digunakan adalah dari MLP, dan  LR, terdapat 168 pasien  yang  menjadi data sampel. Angka akurasi keberhasilan yang dicapai dalam penilitiannya menggunakan MLP 79.3%, dan LR 67.7%.
Pada penelitian [6] tujuannya  menentukan  faktor-faktor prognosis pada pasien kanker  korektal. Metodologi yang  digunakan  adalah  MLP,  dan  Cox  regression,  terdapat  1219  pasien  yang  menjadi  data  sampel.  Angka akurasi  keberhasilan  yang  dicapai  dalam  penilitian  di  daerah  usus  besar  menggunakan  MLP  89%,  dan  Cox regression 78.6%. Kemudian di daerah dubur MLP 82.7%, dan  Cox regression 70.7%.
Pada penelitian [7] melakukan identifikasi pada sel penderita kanker paru-paru. Metodologi yang digunakan adalah Fast Adaptive Neural Network Classifier (FANNC), terdapat 552 gambar sel yang menjadi data sampel. Angka akurasi keberhasilan yang dicapai dalam penilitiannya 60%.
Pada penelitian [8] melakukan prediksi penderita kanker payudara. Metodologi yang digunakan adalah MLP, terdapat  46  pasien  yang  menjadi  data  sampel.  Angka  akurasi  keberhasilan  yang  dicapai  dalam  penilitiannya 65%.
Pada penelitian [9] melakukan prediksi pada respon virologi dikombinasikan dengan terapi HIV. Metodologi yang  digunakan  adalah  ANN,  terdapat  20000  pasien  yang  menjadi  data  sampel.  Angka  akurasi  keberhasilan yang dicapai dalam penilitiannya 69%.
Pada penelitian [10] melakukan prediksi pada penyakit kanker kandung kemih menggunakan hardware yang sudah  dibuat,  dan  diujicobakan.  Metodologi  yang  digunakan  adalah  ANN,  terdapat  5300  pasien  yang  menjadi
data  sampel.  Matlab  yang  digunakan  adalah Neural  Network  Tools .  Angka  akurasi  keberhasilan  yang  dicapai dalam penilitiannya 94%.
Pada  penelitian  [11]  melakukan  prediksi  pada  penderita  gagal  ginjal.  Metodologi  yang  digunakan  adalah ANN serta BPPMLA, terdapat 1000 pasien yang menjadi data sampel. Angka akurasi keberhasilan yang dicapai dalam penilitiannya sekitar 89.9%.
Pada  penelitian  [12]  melakukan  diagnosa  pada  penderita  neonatal.  Metodologi  yang  digunakan  adalah  dari Microsoft  Excel  random  number  generation  serta  ANN,  terdapat  94  pasien  yang  menjadi  data  sampel.  Angka akurasi keberhasilan yang dicapai dalam penilitiannya 75%.
Pada  penelitian  [13]  melakukan  prediksi  pada  penderita  stroke.  Metodologi  yang  digunakan  adalah  dari MLP,  terdapat  50  pasien  yang  menjadi  data  sampel.  Angka  akurasi  keberhasilan  yang  dicapai  dalam penilitiannya 89%.
Pada penelitian [14] melakukan diagnosa pada penderita kanker paru-paru menggunakan Demographic Data . Metodologi  yang  digunakan  adalah  MLP,  terdapat  100  pasien  yang  menjadi  data  sampel.  Matlab  yang digunakan adalah Neural Network Tools . Angka akurasi keberhasilan yang dicapai dalam penilitiannya 87%. Pada  penelitian  [15]  melakukan  prediksi  pada  imun  manusia  penderita  HIV.  Metodologi  yang  digunakan adalah SVM ( Support Vector Machines ), MLP, dan BRNR ( Bidirectional Recurrent Neural Networks ), terdapat 7  pasien  yang  menjadi  data  sampel.  Angka  akurasi  keberhasilan  yang  dicapai  dalam  penilitiannya  dari  ketiga metode yang dipakai adalah antara 81.4% dan 94.7%.
Pada  penelitian  [16]  melakukan  prediksi  dan  pengenalan  pada  penderita  leukemia.  Metodologi  yang digunakan  adalah  MLP,  dan  SPSS  sebagai software perhitungannya,  terdapat  131  pasien  yang  menjadi  data sampel. Angka akurasi keberhasilan yang dicapai dalam penilitiannya 96.7%.
Tabel 2 . Tingkat Akurasi perbandingan jaringan syaraf tiruan dalam aplikasi medis
Refrensi Penyakit Metode Tingkat Akurasi [1] Kanker (Prostat) Microsoft  Excel  random  number  generation,  feed-forward ANN 98% [2] Prostat MLP, LR, Matlab MLP  89%,  LR 90% [3] Koroner MLP 81% [4] Kanker (Lambung) MLP, Weibull MLP 82.6%, Weibull 75.7% [5] Diabetes MLP, LR MLP  79.3%,  LR 67.7% [6] Kanker (Kolorektal) MLP, Cox MLP  89%,  Cox 78.6% [7] Kanker (Paru-paru) FANNC 60% [8] Kanker (Payudara) MLP 65% [9] HIV ANN 69% [10] Kanker (Kandung Kemih) MLP, Matlab 94% [11] Gagal Ginjal ANN, BPPMLA 89.9% [12] Neolatal MLP 89.9% [13] Stroke (Thrombo- Emboli) MLP 89% [14] Kanker (Paru-paru) MLP, Matlab 87% [15] HIV SVM, MLP, BRNN 94.7% [16] Leukemia MLP, SPSS 96.7%

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pengamatan  beberapa  jurnal  yang  telah  dibahas  jenis  atau  metode  pada Artificial  Intelligence setiap  pengarang  berbeda  topiknya  untuk  dunia  medis.  Terdapat Artificial Neural  Network .  Peranan  beberapa metode Artificial Neural Network dapat memberikan kemudahan memprediksi hal yang sulit pada dunia medis. Metode jaringan  syaraf tiruan  yang banyak dipakai dalam  aplikasi  medis adalah MLP   dengan tingkat akurasi 94% dan metode Microsoft Excel random number generation, serta feed-forward ANN dengan tingkat akurasi 98%. Hasil akurasi dari berbagai metode jaringan syaraf tiruan untuk aplikasi medis yang telah diuji belum ada yang mencapai tingkat keakuratan paling presisi 100%.
Kecerdasan buatan  merupakan sebuah trend perkembangan teknologi  mutakhir, bahkan  memegang peranan kunci  dalam  perkembangan  teknologi.  Pemikiran  tentang  AI  berawal  dari  sebuah  filosofi  bahwa  kecerdasan manusia  dapat  diterapkan  dalam  teknologi.  Hal  ini  terbukti  saat  ini  dimana  perkembangan  teknologi  dapat membuat lebih maju akan kecerdasan buatannya sendiri.

## REFERENSI
[ ]  J   T   Ba     o,  E   J   Ga i o,  E   David  C ,  Mi op  H ,  A   W    a  i ,  D   G   Mc  od,  a d  C   O’Do “Artificial  Neural  Network  Model  for  The  Asessment  of  Lymph  Node  Spread  in  Patients  with  Clinically Localized Prostate Cancer”  E   vi   Sci  c    c, U o ogy, Vo   57,  o  3, 200 , pp 48 -485.
[2] P. Finne, R. Finne, A. Auvinen, H. Juusela, J. Aro, Liisa M. T. N., M. Hakama, S. Ranniko, Teuvo L. J. T., a d  U   H   S    a    “Predicting  The  Outcome  of  Prostate  Biopsy  in  Screen-Positive  Men  by  A  Multilayer Preception Network”  Elsevier Science Inc, Urology, Vol. 56, No. 3, 2000, pp 418-422.
[3]  M.  Cengiz  C.,  Cemil  C.,  Hasan  K.,  Fieref  S.,  and  I.  Barutc    “   dic i g  Coronary  Artery  Disease  Using Different Artificial Neural Network Mod   ”  CAD a d a  ificia      a     wo k, 2008, pp 249-254.
[4]  A.  Biglarian,  E.  Hajizadeh,  A.  Kazemnejad,  and  F.  Zay  i   “D     i i g  of    og o  ic  Factors  in  Gastric Cancer Patients U i g A  ificia      a     wo k ”  A ia   acific Jo   a  of Ca c      v   io , Vol. 11, 2010, pp 533-536.
[5]  U.  Ergun,  Selami  S.,  Farat  H.,  and  I.  G       “C a  ification  of  Carotid  Artery  Stenosis  of  Patients  with Diabetes by Neural Network and Logistic R g    io ”  Elsevier Computers in Biology and Medicine, Vol. 34, 2004, pp 389-405.
[6] M. R. Gohari, A. Biglarian, E. Bakhshi, and M. A.  o   o  i g o i  “U   of a  A  ificia      a     wo k  o Determine Prognostic Fac o   i  Co o  c a  Ca c    a i    ”  A ia   acific Jo   a  of Ca c      v   io ,  Vol. 12, 2011, pp 1469-1472.
[7] Z. H. Zhou, Yuan J., Yu-Bin Y., and Shi-Fu C.  “L  g Ca c   C     d   ifica io  Ba  d o  Artificial Neural wo k E    b   ”  E   vi   Artificial Ingelligence in Medicine, Vol. 24, No. 1, 2002, pp 25-36.
[8] Shirin A. Mojarad, Satnam S. Dlay, Wai L. Woo and Gajanan V. Sherbet  “Cross Validation Evaluation for Breast  Cancer  Prediction  Using  Multilayer  Perceptron  Neural  Networks”   Sci  c     b.  American  J.  of Engineering and Applied Sciences, 2011, pp 576-585.
[9] B. Larder, D. Wang, A. Revell, J. Montaner, R. Harrigan, F. De Wolf , J. Lange, S. Wegner, L. Ruiz, María J. P-E , S  E   y, J  Ga     , A  D‘A  i io M , C  To  i , M  Zazzi a d C  La e  “The Development of Artificial Neural  Networks  to  Predict  Virological  Response  to  Combination  HIV  Therapy”   International  Medical  Press Antiviral Therapy, Vol. 12, 2007, pp 15-24.
[10]  J.  Frounchi,  G.  Karimian,  A.  Keshtkar  and  Yu-Chu  Tian   “An  Artificial  Neural  Network  Hardware  for Bladder Cancer”  European Journal of Scientific Research, Vol. 27, No. 1, 2009, pp 46-45.
[11]  A.  O.  Osofisan,  O.  O.  Adeyemo,  B.  A.  Sawyerr,  and  O.  Eweje   “Prediction  of  Kidney  Failure  Using Artificial Neural Networks”  European Journal of Scientific Research, Vol. 41, No. 4, 2011, pp 487-492.
[12] D. R. Chowdhury, M. Chatterjee, and R. K. Samanta  “An Artificial Neural Network Model for Neonatal Disease Diagnosis”  International Journal of Artificial Intelligence and Expert Systems (IJAE), Vol. 2, Issue 3, 2011, pp 97-106.
[13] D. Shanthi, G. Sahoo, and N. Saravanan  “Designing an Artificial Neural Network Model for the Prediction of  Thrombo-embolic  Stroke”   International  Journals  of  Biometric  and  Bioinformatics  (IJBB),  Vol.  3,  Issue  1, 2008, pp 10-18.
[14]  N.  Ganesan,  K.  Venkatesh,  M.  A.  Rama,  and  A.  Malathi  Palani   “Application  of  Neural  Networks  in Diagnosing Cancer Disease Using Demographic Data”  International Journal of Computer Applications, Vol. 1, No. 26, 2010, pp 76-85.
[15]  I.  Bonet,  Maria  M.  García,  S.  Salazar,  R.  Sanchez,  Yvan  Saeys,  Yves  Van  de  Peer,  and  R.Grau1. “Predicting  Human  Immunodeficiency  Virus  (HIV)  Drug  Resistance  using  Recurrent  Neural  Networks” International Electronic Conference on Synthetic Organic Chemistry, 2006, pp 1-30.
[16] Feng Xia, Wenhong Zhao, Youxian Sun  and Yu-Chu Tian  “Recognition and prediction of leukemia with Artificial Neural Network (ANN)”  Medical Journal of Islamic Republic of Iran, Vol. 25, No. 1, 2011, pp 35-39.