## JARINGAN SYARAF TIRUAN MENGGUNAKAN ALGORITMA HEBB RULE UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT KULIT MANUSIA
Rozi Meri 1 , Rika Widya Perdana 2
1 Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Kosgoro
2 Program Studi Teknik  Komputer, AMIK Kosgoro email: 1 rozimeri88@gmail.com , 2 rikaperdana@gmail.com

## Abstract
Skin is one of the organs of the body that we must take care of, because the skin is the outermost layer that protects our bodies. It is undeniable that skin disease is one that is often experienced by humans  where  environmental  factors,  hygiene  factors,  viruses  and  low  body  immunity  are  factors that cause skin diseases. The problem in this study is the user's lack of knowledge in diagnosing skin diseases so that there is a serious delay in handling. The main purpose of this research is to help users in diagnosing the symptoms of skin diseases so that they can get quick health treatment. There is no research on the Hebb rule that has been used to diagnose skin diseases. The method used in this study is the Hebb rule method which is a method that works similar to the way the human brain works. This method will improve the value of the weights connected to each other and both at the same time so that the weights of both are increased. The new weight will be obtained from the sum of the old weights with the same input and output unit activities. The process of solving skin disease cases  has  4  input  variables,  namely  tinea  versicolor,  water  fleas,  ringworm  and  scabies,  each variable has different symptom characteristics with a total of 16 symptoms. The final result of this study is that disease 1 produces an output value = 2, disease 2 produces an output value = 5, and disease  3  produces  an  output  value  =  4  and  disease  4  produces  an  output  value  =  4.  The  basic concept of the Hebb rule algorithm is that the activation function must be the same as target value. The  basic  concept  of  the  Hebb  rule  algorithm  is  that  the  activation  function  must  be  equal  to  the target value. The final result of this study was the bias value with the output [1111], in accordance with  the  input  with  the  pattern  [1111]  with  the  final  output  the  pattern  can  be  identified  from  the types of diseases.
Keywords: Artificial Intelligence; ANN; Skin Disease; Hebb Rule Algorithm; Target .

## Abstrak
Kulit  merupakan  bagian  panca  indera  yang  dimiliki  oleh  setiap  manusia  dan  harus  dijaga  agar terhindar dari penyakit kulit , bagian kulit terletak di lapisan paling luar yang melindungi tubuh kita. Tidak bisa dipungkiri penyakit kulit merupakan salah satu yang sering dialami manusia yang mana faktor lingkungan, faktor kebersihan, virus serta rendahnya imun tubuh merupakan faktor penyebab penyakit kulit tersebut. Permasalahan dalam penelitian ini  adalah kurangnya pengetahuan pengguna dalam  mendiagnosa  penyakit  kulit  sehingga  terjadinya  keterlambatan  penanganan  yang  serius. Tujuan utama penelitan ini adalah membantu pengguna dalam mendiagnosa gelaja-gejala penyakit kulit  sehingga mendapatkan  penanganan kesehatan  yang  cepat.  Penelitian  hebb rule ini  belum  ada yang yang dipakai untuk mendiagonasa penyakit kulit. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode hebb rule yang mana metode ini merupakan  metode yang cara kerjanya menyamai cara  kerja  otak  manusia.  Metode  ini    akan  melakukan  perbaikan  nilai  bobot  saling  terkoneksi  dan keduanya  pada  saat  yang  bersamaan  sehingga  bobot  keduanya  dinaikkan.  Bobot  yang  baru  akan didapat  dari  penjumlahan  bobot  lama  dengan  kegiatan  unit  input  dan  output  yang  sama.  Proses penyelesaian  kasus  penyakit  kulit  terdapat  4  variabel  input  yaitu  panu,  kutu  air,  kadas  dan  kudis, masing  masing  variabel  memiliki  ciri-ciri  gejala  yang  berbeda  dengan  total  gejala  sebanyak  16 gejala. Hasil akhir penelitian ini diperoleh hasil penyakit 1 menghasilkan nilai ouput = 2, penyakit 2 menghsilkan  nilai  ouput  =  5,  dan    penyakit  3  menghasilkan  nilai  output  =  4  serta  penyakit  4
menghasilkan  nilai  ouput  =  4.    Konsep  dasar  algoritma  hebb  rule  ini  fungsi  aktifasi  harus  sama dengan nilai target. Hasil akhir dari penelitian ini diperoleh nilai bias dengan keluaran [1111], sesuai dengan  masukan  input  dengan  pola  [1111]  dengan  output  akhir  pola  bisa  dikenali  dari  jenis-jenis penyakit.
Kata kunci : Kecerdasan buatan;  JST;  Penyakit Kulit; Algoritma Hebb Rule; Target.

## 1. PENDAHULUAN
Didalam  kehidupan,  penyakit  merupakan salah  satu  musuh    yang  harus  dihadapi  oleh manusia,  Salah  satu  Penyebab  Penyakit  kulit disebabkan  oleh  kebersihan    Lingkungan  dan Tempat  kerja  (Kasiadi  et  al.  2019).  Penyakit kulit  banyak  dijumpai  pada  iklim  tropis seperti  di  negara  Indonesia  (D.  D.  Putri, Furqon, and Perdana 2018).
Salah  satu  penyakit  yang  banyak dialami  oleh  manusia  adalah  penyakit  kulit. Paparan sinar matahari, virus, serta rendahnya imun  tubuh  dan  jamur  merupakan  hal  yang bisa  menyebab  kan  penyakit  kulit  seperti gatal-gatal dan kemerahan.
Faktor lingkungan,  kebersihan  serta  faktor  makanan juga merupakan salah satu penyebab manusia terjangkit penyakit kulit. Penyakit ini merupakan salah satu penyakit yang menggangu  dan  bisa  menimbulkan  dampak buruk  bagi  manusia.  Untuk  mendiagnosa penyakit tersebut diperlukan sebuah cara yang tepat  sesuai  dengan  gejala-gejala  yang ditemukan.
Sistem  pakar  dapat  memberikan solusi yang cocok untuk membantu permasalahan  tersebut.  Pada  kecerdasan buatan terdapat salah satu sistem yang sering kita  sebut  dengan  sistem  pakar,  yang  mana pada  sistem  tersebut  terdapat  beberapa pemilihan metode yang dapat diterapkan yaitu salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan metode Hebb Rule.Permasalahan pada penelitian  ini  kurangnya  pengetahuan  pasien untuk  mendeteksi  penyakit  kulit.  Sehingga tujuan dari penelitian ini membantu pengguna dalam mendeteksi penyakit pada kulit.Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  salah satu  metode  artifisial  yang  dapat  membantu menangani  permasalahan  keamanan  data, yang  mana  salah  satunya  penggunaan  device sebuah  smartpone  yang  perlu  dirahasiakan informasi  penggunanya,  penggunaan  pola sidik  jari  serta  pola  face  lock  dapat dimasukkan  pengguna  untuk  kerahasian
informasi  bagi  pengguna  (Muliono  and Hakim  Lubis  2018).  Jaringan  syaraf  tiruan merupakan  arsitektur  yang  sistemnya  telah terkomputasi yang cara kerjanya sama dengan cara  kerja  syaraf  otak  manusia  (Muliono  and Hakim  Lubis  2018).  Lapisan  tunggal  pada jaringan  syaraf  tiruan  terdiri  dari  input matriks bobot serta output.
Gambar 1. Asitektur Jaringan
Jaringan  Syaraf  tiruan  adalah  sistem yang  memproses  sebuah  informasi  yang karaketristiknya  sama  dengan  jaringan  syaraf biologi.  Jaringan  Syaraf  tiruan  merupakan suatu  sistem  yang  mampu  membuat  dan merancang  untuk  meniru  cara  kerja  otak manuasia  untuk  melakukan  suatu  tugas. Prinsip  kerja  jaringan  syaraf  tiruan  dapat melakukan  hitungan  dan  fungsi  seperti komputasi  (Manurung,  Nadeak,  and  Ndruru 2020). Jaringan syaraf tiruan mampu menangkap  hubungan  input  dan  ouput  yang komplit sehingga mampu untuk memecahkan masalah  dengan  mudah  serta  menyelesaikan sistem  yang  rumit  (Sudarsono  2016).  Jarinan syaraf  tiruan  juga  merupakan  bentuk  buatan otak manusia yang melakukan prose pembelajaran  sehingga  dapat  menstimulasi otak manusia (Agus Perdana Windarto 2017). (P.  M.  Putri  2022)  Terdapat    2  jenis  model Jaringan saraf tiruan Bidirectional
Associative Memory (BAM), yaitu: 1. Bidirectional  Associative  Memory Diskret Pada Bidirectional Associative Mmemory
Meri, Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Hebb Rule Untuk Diagnosa Penyakit Kulit Manusia, 78-87 | 80 (BAM)diskret,ada 2 tipe inputan, yaitu biner dan bipolar. 2. Bidirectional  Associative  Memory
Kontinu BAM kontinyu akan mentransformasikan input secara lebih halus dan kontinu  kekawasan  output  dengan nilai yang terletak pada range [0,1] (Aranski  and  Rizki  2022)  Proses pencarian perbaikan bobotnya menggunakan rumus : wi  (baru)  =  wi  (lama)  +  xi  *  y Keterangan : wi    :  bobot  data  input  ke-i; xi :
input data
ke-i; y : output data.
(Yunaldi  and  Karnadi  2022) Proses  kerja  Asitektur  jaringan  Saraf tiruan BAM ditunjukkan seperti pada
Gambar
Gambar 2. Arsitektur Jaringan Saraf

## Tiruan BAM
Metode  hebb  rule  adalah  jaringan syaraf  tiruan  yang  menyamai  cara  kerja  otak manusia  (Ridho  et  al.  2021)  hebb    proses training dengan cara memperbaiki bobot nilai yang terdapat dalam neuron sehingga mampu terkoneksi  dengan  waktu  yang  bersamaan sehingga menghasilkan nilai bobo naik, maka otomatis  nilai  bisa  akan  diperbaiki  (Ridho  et al.  2021).  Algoritma  hebb  rule  merupakan algoritma yang sangat seherdana dibandingkan  dengan  algoritma  training perceptron  yang  akan  melakukan  perbaikan nilai  bobot  sehingga  jika  ada  dua  neutron yang  saling  terkoneksi  dan  keduanya  pada saat  yang  bersamaan  kondisinya  hidup sehingga  bobot  keduanya  dinaikkan.  Bobot
yang  baru  akan  didapat  dari  penjumlahan bobot  lama  dengan  kegiatan  unit  input  dan output yang sama. Hebb rull juga merupakan aturan dari jaringan syaraf tiruan yang paling pertama  serta  paling  sederhana[1].  Data  uji yang analisis oleh hebb rule diharapkan lebih detail (Mulyana 2015).
Penyakit  kulit  merupakan  sebuah penyakit  yang  memiliki  kelainan  yang diakibatkan  oleh  adanya  jamur,  parasit, kuman, dan virus yang dapat menyerang siapa saja  disemua  kalangan  umur.  Penyakit  kulit ini dapat menyerang seluruh bagian tubuh dan mampu  memperburuk  kondisi  kesehatan sipenderita  jika  tidak  diobati  secara  serius, gangguan kulit ini sering terjadi dari berbagai faktor  penyebab  diantaranya  tempa  tinggal, kebiasaan  hidup,  lingkungan,  elergi,  dan kebiasaan  yang  kurang  sehat  (Kurniasih 2015).  Tanda-tanda  gejala  penyakit  kulit diantaranya:
1. Gatal-gatal
2. Benjolan 3. Kemerahan 4. Infeksi peradangan 5. Kulit pecah-pecah 6. Bintik-bintik merah dan 7. Batas  putih  bersisik  dan  kulit kering bersisik (Srisantyorini and Cahyaningsih 2019)
Faktor-faktor  penyakit  kulit  disebabkan  oleh a.Lingkungan  b.  Karakteristik  paparan  c. Karakterisrik  agen  d.Faktor  individu.apabila keadaan lingkungan dalam keadaan kotor dan lembab  hal  ini  yang  mengakibatkan  penyakit kulit  cepat  berkembang  (Hajratul  Aswad, Muhammad  Siri  Dangnga,  and  Henni Kumaladewi Hengky 2019).
Kecerdasan  buatan  adalah  cara  kerja  sebuah mesin  atau  komputer    yang  cara  kerjanya menyamai  cara  kerja  manuasia  (Engineering et  al.  2022).  Kecerdasan  buatan  merupakan sebuah  cabang  ilmu  pengetahuan  yang berhubungan  dengan  pemanfaatan  mesin dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang rumit  dengan  cara  yang  lebih  baik,  proses penyelesaian  menggunakan  karakteristik  dan analogi berfikir manusia dengan menggunakan  konsep  algoritma  yang  biasa disebut  dengan  computer  (Soepomo  2014). Kecerdasan buatan mampu menjadi pelengkap pada manusia untuk dapat
memperkecil  tingkat  pengambilan  keputusan berdasarkan  pengalaman  pribadi  (Fauzan 2020).  Kecerdasan  buatan  mampu  digunakan diberbagai bidang seperti dibidang pemerintahan,  dan  bisnis,  konsep  utama kecerdasan buatan untuk menciptakan sebuah mesin  yang mampu  menyelesaikan  pekerjaan manusia (Afero 2021). Penerapan kecerdasan buatan  tidak  terlepas  dari  perkembangan teknolgi,  keadaan  zaman  dan  inovasi  secara berkelanjutan  dalam  mencari    solusi  sebuah permasalahan .
Berbagai  macam  ilmu  sudah  menggunakan AI  macam  macam  ilmu  terebuat  diantaranya ilmu kesehatan, keuangan, dan dll.
Dalam  aplikasi  kecerdasab  buatan  ada  dua bagian utama yang sangat diperlukan diantaranya:
1. Basis  pengetahan  (  Knowlade  base)
terdiri dari teori, fakta fakta,
pemikiran  dan  hubungan  antara  satu
dan yang lainnya
2. Motor  inferensi  (inferensi  engine) pengambilan  informasi  berdasarkan pengalaman
Penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan hebb  rule adalah  sebagai  berikut: yang pertama aplikasi pada jaringan hebb rule berupa pengenalan huruf denganhasil pengujian  metode  hebb  rule  masih  memiliki keterbatasan dalam pengenalan pola  (Sukirno 2010).  Kedua  Perbandingan Hebb-Rule dan Perceptron Dalam Segmentasi Citra Menggunakan  Input  Variasi  RGB,  hasilnya menunjukkan algoritma hebb-rule
menghasilkan  bobot  channel  RGB  dalam segmentasi  citra  (Mulyana  2015).  Ketiga Jaringan Saraf Tiruan Pengenalan Pola Huruf Sistem Matriks dengan Algoritma Hebb Rule, hasil  inputan  sama  dengan  hasil  luaran (Komputer et al. 2022). Selanjutnya juga ada Implementasi  Algoritma  Hebb  Rule  Pada Diagnosa  Penyakit  Kolik  Abdomen  Pada Orang Dewasa, dengan hasil penelitian bahwa penyakit  kolik  abdomen  pada  orang  dewasa bisa didiagnosa dengan menggunakan metode Hebb  Rule    .  Hebb’Rule  dalam  pengenalan aksara  tulak-tulak  mandailing,  dengan  hasil penelitian  pengenalan  aksara  mandailing tulak-tulak yang proses pengenalannya dilakukan  dengan  metode  hebb  rule  dapat
dikenali dan algoritmanya dapat digunakan(Manurung,  Nadeak,  and  Ndruru 2020)Penelitian  hebb  rule  juga  pernah digunakan  dalam  penelitian  Pengenalan aksara  isyarat  menggunakan  metode  hebb rule,  dengan  hasil  pengujian  bahwa  metode hebb  rule  dapat  menguji  keluran  huruf  pada jarak 40 cmyang mana tingkat keberhasilannya  80%  (Nasir,  Amri,  and Maulina 2019).

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  algoritma  hebb  rule  adalah  sebuah metode  pembelajaran  pada  jaringan  syaraf tiruan. Proses kerja algoritma hebb rule yaitu mencari  nilai  dari masing-masing  bobot pada sebuah  input.  Metode  Penelitian  yang dilakukan  oleh  penulis  dalam  menyelesaikan penelitian dapat terlihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 3. Metode Penelitian
Langkah  langkah  penelitian  yang  dilakukan untuk mendapatka hasil akhir :
1. Identifikasi Masalah Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah menentukan permasalah yang ada.
2. Pengumpulan Data Pada langkah kedua pengumpulan data ini penulis  mengumpulkan  informasi  dan pegetahuan  tentang algoritma  hebb  rule dan penyakit kulit.
Meri, Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Hebb Rule Untuk Diagnosa Penyakit Kulit Manusia, 78-87 | 82 3. Diagnosa Pola Penyakit Langkah  ketiga  yang  dilakukan  adalah diagnosa pola penyakit kulit pada manusia.
4. Algoritma Hebb Rule Langkah  ke  empat  yang  dilakukan  pada penelitian adalah Algoritma Hebb Rule .
5. Implementasi
Langkah  ke  lima  dari  penelitian  ini adalah  menerapkan Algoritma  Hebb Rule pada kasus.
6. Hasil Akhir Langkah ke enam adalah hasil akhir atau kesimpulan dari penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  dilakukan  alnalisis  untuk mendiagnosa penyakit kulit dengan  algoritma hebb  rule. Pada  saat  analisa  ini  dikumpulkan data dan pengetahuan atau informasi dilakukan  oleh  jaringan  saraf  tiruan,  supaya bisa didefenisikan dengan jelas.
Penyakit  kulit  merupakan  kelainan  kulit yang  disebabkan  karna  jamur,  virus  dan kuman  (Srisantyorini  and  Cahyaningsih 2019).  Dengan  pemanfaatan  algoritma  hebb rule  untuk  mendiagnosa  penyakit  kulit  bisa memberikan  pengetahuan  penyebab,  gejala, dan  aturan.  Adapu  gejala  pada  penyakit  kulit pada manusia terlihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 1. Ciri-Ciri Penyakit Kulit
Kode Ilustrasi P1 Panu P2 Kutu Air P3 Kadas P4 Kudis C1 Kulit terasa gatal dan berkeringat C2 Muncul kemerahan atau bercak putih C3 wajah,dada, punggung dan leher terasa gatal C4 Gatal pada kulit C5 Adanya kulit yang terkelupas C6 Terasa nyeri pada kulit yang terkelupas C7 Pada kulit yang terkelupas mengeluarkan bau C8 Sela jari ada kulit yang terkelupas C9 Nyeri dan  gatal terasa pada kulit C10 Pada kulit adanya lepuhan dan  berisi cairan C11 Sela jari kaki terasa nyeri C12 Retak ,  kasar pada kaki
C13 Terasa gatal pada kulit C14 Adanya liang  pada permukaan kulit C15 Adanya ciri pada pergelangan tangan,sela jari kaki,  dan daerah sekitar dada C16 Adanya  benjolan - benjolan kecil pada kulit dan bewarna kemerahan
Diagnosa didapatkan dari aturan gejala seperti terlihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 2. Rule Ciri Ciri - Diagnosa
No Rule Ciri-Ciri  -Penyakit 1. 2.
3.
4.
JIKA  kulit  berkeringat,  gatal-  gatal  DAN adanya  bercak  –  bercak  putih  atau kemerahan  DAN Gatal – gatalnya di leher, punggung, atas dada, wajah MAKA Panu.
JIKA  pada  kulit  gatal-  gatal  DAN Terkelupas DAN Kulit terkepupas di sela – sela jari kecil MAKA Kutu Air.
JIKA  Adanya  rasa  pada  kulit    gatal  dan nyeri  DAN    Kulit  lepuhan  berisi  cairan DAN  Nyerinya  di  sela  sela  jari  kaki  DAN Kaki retak-retak dan kasar  MAKA Kadas.
JIKA  Kulit  gatal  DAN  Ada  liang  pada permukaan  kulit  DAN  sela  jari  kaki, pergelangan  tangan  dan  sekitar  dada  DAN Ada  benjolan-benjolan  kecil  kemerahan MAKA Kudis
Untuk  menentukan  jenis  penyakit kulit  yang  diderita    maka  dilihat  dari  gejala yang  dirasakan  dalam  menentukan  jenis penyakitnya kemudian baru diketahui penanganan dari penyakit yang diderita.
Tabel 3. Tabel Penyakit NO JENIS PENYAKIT
1. Panu 2. Kutu Air 3. Kadas 4. Kudis
Dari  empat  jenis  penyakit  kulit  maka solusinya terlihat seperti tabel dibawah ini

## Tabel 4. Penyakit – Solusi
No Rule Penyakit - Solusi 1.
2. 3.
4.

## JIKA Panu MAKA
1. Untuk  mengantisipasi  penyakit  di sarankan mengeringkan tubuh dan selalu  rajin  melap  keringat  yang muncul
2. Jangan bertukar  barang pribadi
3. Selalu  memakai  alas  kaki  ketika berjalan
4. Mandi atau membilas tubuh menggunakan sabun yang mengandung  antiseptik  setelah selesai berenang JIKA Kutu Air MAKA 1. Untuk  mengantisipasi  penyakit diharapkan selalu memastikan
kaki dan sela kaki tetap kering
2. Selalu memakai sandal saat berada di  kamar  mandi  umum,  kolam renang
3. Selalu mengganti kaus kaki minimal satu kali sehari JIKA Kadas MAKA 1. Untuk  mengantisipasi  penyakit diharapkan selalu menjaga kebersihan
2. Sering  mencuci  tangan    agar terhindar dari penyebaran infeksi
3. Menjaga  kulit  agar  Tetap  sejuk dan kering
4. Tidak  memakai  pakaian  yang berbahan  tebal  dalam  waktu  yang lama.
5. Menghindari kegitan yang menimbulkan keringat yang berlebihan
6. Dihindari untuk bertukar   pakaian pribadi.
JIKA Kudis  MAKA
1. Untuk  mengantisipasi  penyakit diharapkan selalu menjaga kesehatan pribadi 2. Berusaha  untuk  selalu  mejJaga kebersihan  pada    lingkungan sekitar Rumus yang digunakan untuk penyelesaian masalah menggunakan Algoritma Hebb Rule:[10] Wi(baru)=Wi(lama)+Xi*Y (1) Wi = Bobot data input ke-i Wi = Bobot data input ke-i Xi = Input data ke-i Y  = Output data
Langkah  –  langkah  yang  dilakukan  pada algoritma hebb rule adalah:
1. Inisialisasi bobot dan bias awal Wij = i=1,....n j=1,....m Bj=   j=1.....m 2. Set input (vektor input) Xi=Si =i=1,.....n 3. Set output (vektor output) Yj=Tj J=1,....m 4. Perbaiki nilai bobot Wij(baru)=Wij(lama)+Xi*tj      (2)
5. Perbaiki nilai bias
Bj(baru)=bj(lama)+bias*tj         (3)
Adapun  penyakit  kulit  pada  manusia  melalui perhitungan pada pelatihan hebb Rule :
Tabel 5. Tabel Data Training
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 0 0
0 0 0 0 0 1 1 X15 X16 BIAS Y 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1
Inisialisasi bobot dan bias sebagai berikut: W 1 =0, W 2 =0, W 3 =0, W 4 =0, W 5 =0 W 6 =0, W 7 =0, W 8 =0 W 9 =0, W 10 =0
W 11 =0, W 12 =0, W 13 =0, W 14 =0, W 15 =0, W 16 =0

## 1.Pola Hubungan Masukan dan Target
Tabel 6. Pola Hubungan Masukan dan Target
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 X15 X16 BIAS t 0 0 1 1
0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 2.Hasil Pelatihan
Hasil pelatihan yang didapatkan terlihat  pada tabel dibawah ini.
Tabel 7. Pelatihan X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 1 1 1 0
0 0 0
0 0 0 1 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0
0 0 0 0
0 1 1
X15 X16 t 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1
Berdasarkan  hasil  pelatihan  ,  akan  terjadi perubahan  bobot  nilai.  Adapun  perubahan bobot nilai terlihat pada tabel dibawah ini:
Perubahan bobot . ∆w=xi*t Data 1 ∆w1= x1*t ∆w4= x2*t 1*1=1 1*1=1 ∆w3= x3*t ∆w4= x4*t 1*1=1 0*1=0
Hasilnya  sampai  ∆w16  seperti tabel  dibawah ini:

## Tabel 8. Perubahan Bobot
∆w1  ∆w2  ∆w3  ∆w4  ∆w5  ∆w6  ∆w7
1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ∆w8  ∆w9 ∆w1 0 ∆w1 1 ∆w1 2 ∆w1 3 ∆w1 4 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 ∆w1 5 ∆w1 6
B 0 0 1
0 0 1 0 0 1 1 1 1
Setelah  dilakukan  proses  untuk  mendapatkan perubahan  bobot,  kmudian  dilakukan  proses untuk mendapatkan bobot baru Bobot Baru= w baru=w lama + ∆w B baru = b lama + ∆b Data 1 W1=w lama+∆w1 0+1=1 w2=w lama++∆w2 0+1=1 W3=w lama+∆w3 0+1=1 W4=w lama+∆w4 0+0=0 Lanjutnya  proses  pencaian  w  baru  sampai  w 16,  dan  sampai  pada  data  ke  4.lanjutkan dengan mencari b baru.
Data1
b1= blama+(bias*t1) =0+(1*1) =1 Data 2 b2= b lama+ (bias*t2) =1+(1*1) =2 Data 3 b3= blama+(bias*t3)
=2+(1*1) =3 Data 4 b4= blama+(bias*t4) =3+(1*1) =4
Hasil  proses  pencarian  bobot  baru  terlihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 9. Bobot baru
∆w1  ∆w2  ∆w3  ∆w4  ∆w5  ∆w6  ∆w7
1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ∆w8  ∆w9 ∆w1 0 ∆w1 1 ∆w1 2 ∆w1 3 ∆w1 4 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0
1 1 1 1 1 1 1 ∆w1 5 ∆w1 6 b1
0 0 1 0 0 2 0 0 3 1 1 4
Langkah Pengujian Untuk Semua Data Pengujian yang kita lakukan untuk mendapatkan  keakuratan  hasilnya  dengan cara :
1.Menghitung nilai Y -inj
(4)
2.Menghitung Nilai Yj dengan fungsi aktivasi Mencari nilai aktifavi dapat di lihat pada gambar 3.[28]
Gambar 4. Fungsi Aktivasi
Dengan target biner : Yj=0, jika Y-inj <0 Yj=1, jika Y-inj >0 (5)
Yinj1=x 1 w 1 +x 2 w 2 +x 3 w 3 +x 4 w 4 +x 5 w 5 +x 6 w 6 +x 7 w 7 +x 8 w 8 +x 9 w 9 +x 10 w 10 +x 11 w 11 +x 12 w 12 +x 13 w 13
+x 14 w 14 +x 15 w 15 +x 15 w 15 +x 16 w 16 +b =3 Lanjutkan prosesnya sampai data ke 4 Seperti terlihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 10.Hasil Akhir data Y-inj y b1 ke 1 2 1 1 2 5 1 1 3 4 1 1 4 4 1 1
Hasil  akhir  didapatkan  data  penyakit  1  Y-inj =  2,  Y-inj  data  penyakit  ke  2=5,  Yinj  data penyakit ke 3=4, dan Y-inj data penyakit ke 4 =4 sehingga apa bila datanya biner maka nilai Y=1
Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  diperoleh  nilai bias  dengan  keluaran  [1111],  sesuai  dengan masukan  input  dengan  pola  [1111]  dengan output akhir pola bisa dikenali dari jenis-jenis penyakit.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah penulis lakukan maka didapatkan kesimpulan bahwa algoritma hebb rule datapat diterapkan dalam  membaca pola diagnosa penyakit yang sesuai dengan kaidah algorita.
Algoritma  hebb  rule  ini  dapat dikatakan  berhasil  jika  pada  pengujian  nilai aktivasi sama dengan nilai bias atau target. Keberhasilan  Algoritma  juga  tergantung dengan  data    input  atau  variabel  yang digunakan,  pada  penelitian  ini  di  lakukan dengan 4 variabel input jenis penyakit dan 16 gejalanya .
Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  memperoleh persentase  100%  karena  bilai  bias  sama dengan  aktifasi  yang  didapatkan,penelitian memili nilai akhir yang pasti jika hasil target berbeda  makan  algoritma  ini  tidak  cocok untuk proses diagnosa penyakit.
Metode hebb rule ini dapat menyelesaikan  masalah  untuk  mendiagnosa penyakit  kulit  manusia.  Tidak  hanya  pada mendiagnosa  penyakit  kulit  manusia,  banyak kasus  yang  dapat  diselaikan  menggunakan metode  hebb  rule  ini.  Syarat  dan  ketentuan algoritma  hebb  rule  ini  harus  jelas  nilai  bias, nilai bobot dan target yang dicapai.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Yosdarso  Afero.  2021.  “Algoritma  Best  First Search  Menentukan  Lintasan  Jalur Terpendek Pada Kota Wisata Bukittinggi.” JOISIE (Journal Of Information  Systems  And  Informatics Engineering) 5 (2): 138–45. Https://Doi.Org/10.35145/Joisie.V5i2.1 717.
Agus Perdana Windarto. 2017. “Implementasi
Jst  Dalam  Menentukan  Kelayakan Nasabah  Pinjaman  Kur  Pada  Bank Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan Metode  Backpropogation.” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) 1 (1): 12–23.
Aranski,  Alvendo  Wahyu,  And  Sestri  Novia
Rizki.  2022.  “Pemanfaatan  Algoritma Hebb  Rule  Mendiagnosis  Kerusakan Elektroda  Pada  Proses  Welding  Frame Thermostat” 9 (6): 2205–10. Https://Doi.Org/10.30865/Jurikom.V9i6 .5335. Engineering,  Informatics,  Program  Studi, Manajemen  Informatika,  And  Sumatra Barat. 2022. “IMPLEMENTASI ALGORITMA  STEEPEST  ASCENT HILL CLIMBING UNTUK” 6 (1).
Fauzan,  Ivan.  2020.  “Artificial  Intelligence
(AI)  Pada  Proses  Pengawasan  Dan Pengendalian  Kepegawaian  -  Sebuah
Eksplorasi Konsep Setelah Masa
Pandemi Berakhir.” Jurnal Civil Service 14 (1): 31–42.
Hajratul  Aswad,  Muhammad  Siri  Dangnga, And  Henni  Kumaladewi  Hengky.  2019. “Faktor  Risiko  Kejadian  Penyakit  Kulit Pada Nelaya Di Desa Teteaji Kecamatan Tellu  Limpoe  Kabupaten  Sidenreng Rappang.” Jurnal  Ilmiah  Manusia  Dan
Kesehatan 2 (3): 459–72. Https://Doi.Org/10.31850/Makes.V2i3.1 91.
Kasiadi,  Yuningsih,  Paul  A  T  Kawatu,  Fima F  L  G  Langi,  Fakultas  Kesehatan, Masyarakat  Universitas,  And  Sam Ratulangi.  2019.  “Faktor-Faktor  Yang Berhubungan  Dengan  Gangguan  Kulit Pada  Nelayan  Di  Desa  Kalinaun Kecamatan  Likupang  Timur  Kabupaten Minahasa Utara.” Kesmas 7 (5). Komputer,  Teknik,  Jaringan  Saraf  Tiruan, Sigmoid Bipolar, And  Pengenalan Pola. 2022.
“Jaringan
Saraf
Tiruan Pengenalan  Pola  Huruf  Sistem  Matriks Dengan  Algoritma  Hebb  Rule”  9  (5): 1466–71. Https://Doi.Org/10.30865/Jurikom.V9i5 .5015.
Kurniasih,  Eva.  2015.  “FAKTOR  YANG
BERHUBUNGAN DENGAN

## KEJADIAN
GANGGUAN KULIT Pada  Masyarakat  Di  Desa  Puguk Kecamatan Sungai Ambawang
Kabupaten  Kubu  Raya  Tahun  2015 (Studi  Pada  Masyarakat  Yang  Tinggal Di  Sekitar  Anak  Sungai  Dengan Cemaran Karet)” 2015.
Manurung,  Etty  Diana,  Berto  Nadeak,  And Eferoni  Ndruru.  2020.  “Implementasi Algoritma  Hebb  Rule  Pada  Diagnosa Penyakit  Kolik  Abdomen  Pada  Orang Dewasa.” JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer) 7 (2): 250. Https://Doi.Org/10.30865/Jurikom.V7i2 .2086. Muliono,  Rizki,  And  Juanda  Hakim  Lubis. 2018. “Jaringan Syaraf Tiruan Pengenalan Pola Huruf Dengan Jaringan
Habb.” JTIK(Jurnal  Teknik  Informatika
Kaputama) 2 (1): 46–50. Mulyana,  Teady.  2015.  “Segmentasi  Citra Menggunakan  Hebb-Rule Dengan  Input Variasi Rgb.” Jurnal Teknologi Informasi Vol. 1 (No. 1): 30–39.
Nasir,  Muhammad,  Amri,  And  Izziah Maulina.  2019.  “Pengenalan  Aksara Isyarat  Menggunakan  Metode  Hebb Rule.” Jurnal Infomedia 4 (1): 28–32.
Putri, Dyan Dyanmita, M.Tanzil Furqon, And Rizal  Setya  Perdana.  2018.  “Klasifikasi Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan  Metode  Binary  Decision Tree Support Vector Machine ( BDTSVM  ).” Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer 2 (5): 1912–20. Putri,  Padma  Mike.  2022.  “Jaringan  Saraf Tiruan Pengenalan Pola Karakter Kabataku Menggunakan Metode Bidirectional  Associative  Memory  (
BAM  )  Kontinu”  9  (5):  1444–49. Https://Doi.Org/10.30865/Jurikom.V9i5 .5016.
Ridho,  Abdurrahman,  Mirna  Ria  Andini, Universitas  Teuku  Umar,  Ujong  Tanoh Darat,  And  Kabupaten  Aceh  Barat.
2021.  “Hebb’s  Rule  Dalam  Pengenalan
Aksara Tulak -Tulak Mandailing” 5 (2): 285–90.
Soepomo,  Prof.  2014.  “PENGEMBANGAN
MEDIA  PEMBELAJARAN  SISTEM
PELACAKAN PADA MATA KULIAH KECERDASAN  BUATAN”  2  (1983): 67–77.
Srisantyorini, Triana, And Nita Fitria Cahyaningsih. 2019.  “Analisis  Kejadian Penyakit  Kulit  Pada  Pemulung  Di Tempat  Pengolahan  Sampah  Terpadu (TPST) Kelurahan Sumur Batu Kecamatan Bantar Gebang Kota Bekasi.” Jurnal Kedokteran Dan Kesehatan 15 (2): 135. Https://Doi.Org/10.24853/Jkk.15.2.135- 147.
Sudarsono,  Aji.  2016.  “Jaringan  Syaraf
Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan Metode Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu).” Jurnal Media Infotama 12 (1): 61–69. Https://Doi.Org/10.37676/Jmi.V12i1.27 3. Sukirno, Sadono. 2010. “JURNAL 9.Pdf.”
Yunaldi,  Andri,  And  Very  Karnadi.  2022.
“Metode Bidirectional Associative Memory  (  BAM  )  Kontinu  Pengenalan Pola  Karakter  Untuk  Keamanan  Data” 4: 380–86. Https://Doi.Org/10.30865/Json.V4i2.53 39.