IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI KEPUTUSAN MEDIS PADA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE SKRIPSI JAMIL FAHMI NASUTION

Transkripsi

1 IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI KEPUTUSAN MEDIS PADA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE SKRIPSI JAMIL FAHMI NASUTION PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009

2 IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI KEPUTUSAN MEDIS PADA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar sarjana sains JAMIL FAHMI NASUTION PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009

3 PERSETUJUAN Judul : IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI KEPUTUSAN MEDIS PADA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE Kategori : SKRIPSI Nama : JAMIL FAHMI NASUTION Nomor induk Mahasiswa : Program studi : SARJANA (S1) MATEMATIKA Departemen Fakultas Komisi pembimbing : : MATEMATIKA : MATEMATIKA DAN PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Diluluskan di Medan, September 2009 Pembimbing 2 Pembimbing 1 Dra. Mardiningsih, M.Si Syahriol Sitorus, S.Si,M.IT NIP NIP Diketahui/Disetujui oleh Departemen Matematika FMIPA USU Ketua, Dr. Saib Suwilo, M.Sc NIP

4 PERNYATAAN IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI KEPUTUSAN MEDIS PADA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan, September 2009 JAMIL FAHMI NASUTION

5 PENGHARGAAN Alhamdulillah, puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wata ala, karena limpahan karunia-nya. Skripsi ini dapat penulis selesaikan dengan baik. Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Bapak Syahriol Sitorus, S.Si, M.IT dan Ibu Dra. Mardningsih, M.SI selaku pembimbing pada penyelesaian skripsi ini yang telah memberikan panduan dan kepercayaan kepada saya untuk menyempurnakan kajian ini, Panduan padat dan ringkas telah diberikan kepada saya agar dapat menyelesaikan tugas akhir ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada ketua dan sekretaris Departemen Matematika, Dr. Saib Suwilo, M.Sc dan Drs. Henri Rani Sitepu, M.Si. Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Semua dosen pada Departemen Matematika FMIPA USU, dan para pegawai di FMIPA USU. Tidak terlupakan kepada bapak dan ibu tercinta yang selalu memberikan doa dan dorongan untuk menyelesaikan tugas akhir ini. Tak lupa pula, penulis juga mengucapkan terima kasih sebesar-besarnya kepada Ayahanda dan Ibunda Keluargaku yang tercinta yang telah memberikan kasih sayang, doa, bantuan moril maupun materil yang begitu sangat berarti dalam penyelesaian tugas akhir ini. Tidak lupa juga penulis ucapkan terima kasih kepada teman-teman seangkatan 2007 ekstensi ilmu komputer terutama Arifiella yang sangat banyak membantu penulis selama ini. Penulis menyadari bahwa skripsi ini memiliki banyak kekurangan, oleh karena itu dibutuhkan saran dan masukan dari semua pihak demi perbaikan penulisan skripsi ini. Akhir kata, penulis ucapkan banyak terima kasih atas perhatiannya, semoga tulisan ini bisa berguna bagi siapa saja yang membutuhkannya..

6 ABSTRAK Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan menirukan cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah dengan melakukan proses belajar melalui perubahan bobot sinapsisnya. Jaringan syaraf propagasi balik yang standart selama ini telah dikembangkan dengan 2 faktor pembelajaran yaitu laju pembelajaran (α ) dan momentum (β). Jumlah neuron pada lapisan tersembunyi sebanyak 50. sedangkan Laju pembelajaran [0,1,..,0,5] dengan target error 0,1.

7 IMPLEMENTATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR PREDICTION OF MEDICHAL ADJUSTMENT TO DENGUE HEMORRHAGIC FEVER DESEASE ABSTRACT The artificial neural network represent one of the system of information process which designed by imitating the way of activity of brain of human being in to finishing a problem by doing process learn trough the change of wight sinaps. At this time the standart backpropagation has been developed by 2 learning factors, that are learning rate (α ) and momentum (β). The number of neuron at hidden layer are 50 while learning rate [0,1, 0,5] with error target 0,1.

8 DAFTAR ISI Halaman Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar Daftar Istilah ii iii iv v vi vii x xi xiii Bab 1 Pendahuluan Latar Belakang Perumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Kontribusi Penelitian Metode Penelitian 5 Bab 2 Landasan Teori Jaringan Syaraf Tiruan Pendahuluan Pengertian jaringan syaraf tiruan Inspirasi Biologi Perbandingan Jaringan syaraf tiruan Dengan konvensional Konsep Dasar Jaringan Syaraf tiruan Struktur Feedforward Struktur Recurrent (Feedback) Lapisan Pada Jaringan syaraf tiruan Perceptron Proses Pembelajaran 12

9 2.1.9 Fungsi Transfer Backpropagation Arsitektur Backpropagation DBD (Demam Berdarah Dengue) Pengenalan DBD Proses Timbulnya Penyakit DBD Derajat Penyakit DD/DBD 20 Bab 3 Analisis Dan Perancangan Sistem Analisa Dan Identifikasi Sistem Analisa Masalah Identifikasi Kebutuhan sistem Proses Indentifikasi kebutuhan sistem Perancangan Sistem Perancangan Alur Program Perancangan Model JST Penetapan Masukan Penetapan Keluaran Arsitektur Jaringan Perancangan Prosedural Proses Pelatihan Proses pengujian Perancangan Interface Perancangan menu Perancangan Form Implementasi dan Pengujian Pengujian JST keputusan dalam pendiagnosaan Fase DBD Pengujian JST keputusan dalam menentukan Diagnosis klasifikasi derajat DBD Pengujian JST ketepatan Waktu dalam meminta Pertolongan dokter 51

10 Bab 4 Kesimpulan Dan Saran Kesimpulan Saran 60 Daftar Pustaka 61 Lampiran 62 A. Source Code Program 62

11 DAFTAR TABEL Tabel Halaman 2.1 Klasifikasi infeksi virus dengue Pola output JST ketepatan diagnosis fase DBD Pola output JST ketepatan diagnosis klasifikasi DBD Pola output JST ketepatan waktu meminta pertolongan dokter Data pola Masukan JST ketepatan Fase DBD Data Bias JST ketepatan Fase DBD Data percobaan untuk prediksi keputusan fase DBD Data pola Masukan JST berdasarkan klasifikasi derajat DBD Data Bias JST ketepatan derajat DBD Data percobaan untuk prediksi keputusan berdasarkan derajat DBD Data pola Masukan JST ketepatan waktu meminta pertolongan dokter Data Bias JST ketepatan waktu meminta pertolongan dokter Data percobaan untuk prediksi keputusan ketepatan waktu 53 meminta pertolongan dokter

12 DAFTAR GAMBAR Halaman 2.1 Gambar Susunan Syaraf Manusia Sebuah Sel Syaraf Sederhana Fungsi Aktivasi Jaringan syaraf tiruan feedforward Jaringan syaraf tiruan feedback Bentuk perceptron Struktur jaringan syaraf tiruan Multi Layer Alur Program Arsitektur JST Ketepatan Diagnosis Fase DBD Arsitektur JST Ketepatan Diagnosis Derajat DBD Arsitektur JST Ketepatan 30 waktu meminta Pertolongan dokter 3.5 Rancangan Menu utama Rancangan Menu Sub menu diagnosa JST Form pembelajaran JST diagnosa Fase DBD Form prediksi JST diagnosa Fase DBD Form pembelajaran JST diagnosa Klasifikasi DBD Form prediksi JST diagnosa Klasifikasi DBD Form pembelajaran JST pertolongan Dokter Form prediksi JST pertolongan Dokter Grafik pembelajaran Fase DBD 40 dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran Fase DBD dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran Fase DBD dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran Fase DBD dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran Fase DBD

13 dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran Derajat DBD dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran Derajat DBD dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran Derajat DBD dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran Derajat DBD dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran Derajat DBD dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran pertolongan dokter dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran pertolongan dokter dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran pertolongan dokter dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran pertolongan dokter dengan laju pembelajaran 0, Grafik pembelajaran pertolongan dokter dengan laju pembelajaran 0,5 58

14 DAFTAR ISTILAH Artralgia atau Artritis Bobot Backpropagation Ekimosis Epistaksis Epoch Fungsi Aktivasi Hematemesis : Nyeri pada persendian. : Merupakan nilai matematis dari koneksi, yang mentransfer data dari satu lapisan ke lapisan berikutnya. : Merupakan algoritma pembelajaran terawasi dan biasanya digunakan oleh perceptron dengan banyak lapisan untuk mengubah bobot-bobot terhubung dengan neuron-neuron Lapisan tersembunyinya. : Pendarahan di bawah kulit yang lebih besar. : Pendarahan dari dalam hidung. : Siklus setiap pola pelatihan dengan algoritma Propagasi balik. : Fungsi yang menggambarkan hubungan antara tingkat aktivasi internal yang mungkin berbentuk linier atau non linier. : Muntah darah, biasanya warna hematemesis tergantung pada lamanya hubungan atau kontak antara darah dengan asam lambung dan besar kecilnya perdarahan, sehingga warnamya bisa seperti warna kopi atau kemerah-merahan dan bergumpal-gumpal. Hematokrit : Suatu kondisi dimana sel-sel eritrosit berkurang atau mengalami penyusutan dalam 100 ml darah.

15 Hemokonsentrasi Hipoglikemia Hiponatremia Jaringan : Terjadi akibat pembuluh darah bocor dan darah cair (plasma darah) yang merembes keluar begitu banyak, sehingga darah makin kental. : Suatu keadaan dimana kadar gula darah (glukosa) secara abnormal rendah. : Suatu keadaan dimana konsentrasi natrium yang lebih kecil 136 meq/l darah, karena natrium terlalu banyak dilarutkan air di dalam tubuh. : Kumpulan neuron yang saling terhubung dan membentuk lapisan. Jaringan Syaraf Tiruan Lapisan Input Lapisan Output Lapisan Tersembunyi Leukeponia : Suatu sistem pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik seperti jaringan saraf manusia. : Lapisan yang berkoresponden dengan sebuah atribut tunggal dari sebuah pola atau data lain dari dunia luar. : Lapisan yang merupakan solusi atau hasil pemahaman jaringan terhadap data input. : Lapisan yang tidak secara langsung berhubungan dengan dunia luar, lapisan ini memperluas kemampuan jaringan saraf tiruan dalam menghadapi masalah-masalah kompleks. : Suatu penyakit yang disebabkan oleh kadar leukosit (sel darah putih) didalam plasma darah.

16 Laju Pembelajaran Manifestasi pendarahan Mukosa Melena : Menunjukkan seberapa cepat jaringan syaraf tiruan dapat menyesuaikan diri dengan pelatihan yang diterimanya. : Bentuk gejala klinis DBD yang ditandai dengan pendarahan spontan dan uji tourniquet positif. : Lapisan kulit dalam yang tertutup pada epitelium dan terlibat dalam proses absorpsi dan proses sekresi. Membran mukosa menyatu dengan kulit, misalnya pada lubang hidung, bibir, telinga, daerah kemaluan dan pada anus. : Pengeluaran feses atau tinja yang berwarna hitam yang disebabkan oleh adanya pendarahan saluran pencernaan bagian atas. Myalgia Neuron : Suatu keadaan dimana badan terasa pegalpegal, myalgia yang tanpa adanya cedera biasanya disebabkan oleh infeksi virus. : Sel saraf tiruan yang merupakan elemen pengolahan jaringan saraf tiruan. Petekia : Pendarahan kecil-kecil dibawah kulit, biasanya terjadi pada pembuluh kapiler darah. Purpura : Pendarahan di bawah kulit yang timbul secara spontan yang besar antara petekia dan ekimosis pada berbagai jaringan yang terjadi pada beberapa penyakit tertentu. misalnya, kulit, mukosa, serosa dan selaput rongga sendi.

17 Ruam Kulit Syok : Ruam yang terjadi karena infeksi virus. timbul pada saat awal panas yang berupa flushing yaitu berupa kemerahan pada daerah muka, leher dan muka. : Sindrom klinis yang disebabkan oleh penurunan perfusi jaringan. Trombositopenia Uji Torniquet : Suatu penyakit yang disebabkan oleh kekurangan kadar trombosit. Kadar trombosit di dalam plasma darah kurang dari /mm 3 darah. : Suatu cara untuk mengetahui pendarahan dini. dilakukan oleh perawat pada setiap menerima pasien baru yang diyakini terjangkit DBD.