Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dalam Mengidentifikasi Gejala pada Penyakit Hipertensi menggunakan Metode Backpropagation.
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM
MENGIDENTIFIKASI GEJALA PADA PENYAKIT
HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE
BACKPROPAGATION
TUGAS AKHIR
KARTIKA NIRWANA SILALAHI
142406125
PROGRAM STUDI D3 TEKNIK INFORMATIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2017
Universitas Sumatera Utara
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM
MENGIDENTIFIKASI GEJALA PADA PENYAKIT
HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE
BACKPROPAGATION
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh
Ahli Madya
KARTIKA NIRWANA SILALAHI
142406125
PROGRAM STUDI D3 TEKNIK INFORMATIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2017
Universitas Sumatera Utara
i
Universitas Sumatera Utara
ii
Universitas Sumatera Utara
PENGHARGAAN
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan
Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan
penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dalam
Mengidentifikasi Gejala pada Penyakit Hipertensi menggunakan Metode
Backpropagation.
Terima kasih penulis sampaikan kepada Dr. Suwarno Arriswoyo, M.Si
selaku pembimbing yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan Tugas
Akhir ini. Terima kasih kepada Dr. Sutarman, M.Sc sebagai Dosen Pembimbing
Akademik yang telah membimbing penulis selama penulis dalam masa kuliah.
Terima kasih kepada Ibu Dra. Normalina Napitupulu, M.Sc. dan Bapak Drs. James
Piter Marbun, M.Kom selaku Ketua dan Sekretaris Program Studi D3 Teknik
Informatika FMIPA USU Medan, Dekan dan Wakil Dekan FMIPA USU, seluruh
Staf dan Dosen Program Studi D3 Teknik Informatika FMIPA USU, pegawai
FMIPA USU dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada Bapak, Ibu
dan keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan.
Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.
Medan, Juni 2017
Kartika Nirwana Silalahi
iii
Universitas Sumatera Utara
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM
MENGIDENTIFIKASI GEJALA PADA PENYAKIT
HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE
BACKPROPAGATION
ABSTRAK
Tugas Akhir ini yaitu membuat suatu aplikasi untuk mengidentifikasi gejala
penyakit Hipertensi. Sistem perancangan aplikasi ini dikembangkan dengan
penerapan jaringan syaraf tiruan dengan metode backptopagation yang dirancang
menggunakan software yakni Matrix Laboratory (Matlab). Dengan adanya aplikasi
ini, dapat membantu setiap orang menjadi lebih mudah mengenali atau
mengidentifikasi dini penyakit Hipertensi melalui gejala gejala umum yang
dialami, sehingga dapat dilakukan penanganan sedini mungkin
Kata Kunci: Hipertensi, Jaringan Syaraf Tiruan, backptopagation dan Matrix
Laboratory (Matlab)
iv
Universitas Sumatera Utara
APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAN NETWORK IN
IDENTIFYING THE SYMPTOMPS IN HYPERTENSION DISEASE
USING BACKPROPAGTION METHOD
ABSTRACT
The final project is create an application to identify the symptomsof disease
hypertension. System design this application is developed with the application of
artificial neural network with backpropagation method, which is designed using
softwarw Matrix Laboratory (Matlab). With this application, it can help person
become more easily recognize or identify disease early hypertension through the
common symptoms experienced, so it can be done handling as early as possible
Keywords: Hypertension, Artificial Neural Network, Backpropagation, and Matrix
Laboratory (Matlab)
v
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR ISI
Halaman
i
ii
iii
iv
v
vi
viii
ix
x
PERSETUJUAN
PERNYATAAN
PENGHARGAAN
ABSTRAK
ABSTRACT
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
DAFTAR GAMBAR
DAFTAR LAMPIRAN
BAB 1.
BAB 2.
BAB 3.
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
1.2 Rumusan Masalah
1.3 Batasan Masalah
1.4 Tujan
1.5 Manfaat
1.6 Metodologi Penelitian
1.7 Sistematika Penulisan
1
3
3
4
4
5
6
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Hipertensi(HTN)
2.2 Jaringan Syaraf Tiruan(JST)
2.2.1 Komponen Jaringan Syaraf Tiruan
2.2.2 Kemampuan Jarigan Syaraf Tiruan
2.2.3 Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
2.3 Backpropagation
2.4 Matrix Laboratory(Matlab)
2.4.1 Jendela Jendela Pada Matlab
2.4.2 Bagian Utama Pada Sistem Matlan
2.4.2.1 Development Environtment
2.4.2.2 Matlab Mathematical Function Library
2.4.2.3 Matlab Language
2.4.2.4 Graphics
2.4.2.5 Matlab Application Program Interface(API)
2.4.3 GUIDE Matlab
2.4.3.1 Keunggulan GUIDE Matlab
2.4.3.2 Komponen GUIDE Matlab
2.4.4 Toolbox Bacpropagation Pada Matlab
24
25
25
26
29
ANALIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Masalah
3.2 Ananilis Kebutuhan Sistem
30
30
8
10
12
13
14
15
17
18
23
23
23
23
vi
Universitas Sumatera Utara
3.2.1
3.2.2
BAB 4.
BAB 5.
Pengumpulan Data dan Pengolahan Data
Pendefenisian Input dan Target
3.2.2.1 Pendefenisian Input
3.2.2.2 Penetapan Target
3.3 Perancangan Sistem
3.4 Perencanaan dan Pembuatan Sistem
3.4.1 Perancangan Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
3.4.2 Perancangan Sistem Pelatihan
3.4.3 Perancangan Sistem Deteksi
3.5 Data Flow Diagram(DFD)
3.6 Flowchart Proses Deteksi
3.7 Flowchart Proses Pelatihan
3.8 Perancangan Desain Sistem
3.8.1 Desain Tampilan Form Home
3.8.2 Desain Tampilan Form Train
3.8.3 Desain Tampilan Form Trial
3.8.4 Desain Tampilan Form Profil
30
31
32
34
36
37
39
42
43
43
46
47
48
48
48
49
50
IMPLEMENTASI SISTEM
4.1 Pengertian dan Tujuan Implementasi Sistem
4.2 Tampilan Form Home
4.3 Tampilan Form Train
4.4 Tampilan Form Trial
52
53
54
55
PENUTUP
4.1 Kesimpulan
4.2 Saran
59
60
vii
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR TABEL
Nomor
Tabel
3.1
3.2
Judul
Tabel Data Pelatihan
Tabel Data Pengujian
Halaman
34
35
viii
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR GAMBAR
Nomor
Gambar
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
2.9
2.10
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6
3.7
3.8
3.9
3.10
3.11
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
Judul
Gambar Sebuar Sel Syaraf Tiruan
Gambar Arsitektur Backpropagation
Gambar Matlab Command Window
Gambar Matlab Current Directory
Gambar Matlab Command History
Gambar Matlab Editor M-file
Gambar Matlab Figure Windows
Gambar Matlab Workspace
Gambar Matlab Help Window
Tampilan GUIDE Matlab
Diagram Rancangan Sistem
Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Diagram Konteks (DFD level 0)
Diagram Konteks (DFD level 1)
Diagram Konteks (DFD level 2)
Flowchart Deteksi
Flowchart Pelatihan
Desain tampilan form home
Desain tampilan form train
Desain tampilan form trial
Desain tampilan form about
Tampilan form home
Tampilan form about
Tampilan form train
Tampilan form progress dari neural network
Tampilan form trial
Tampilan form trial saat di execute
Tampilan form hipertensi
Tampilan form penyebab
Tampilan form mengatasinya
Halaman
15
16
19
20
20
21
21
22
23
25
38
41
43
44
44
45
46
47
48
49
50
52
52
53
54
55
55
56
56
57
ix
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran A
Lampiran B
Lampiran C
Lampiran D
: Listing Program
: Surat Keterangan Hasil Uji Program Tugas Akhir Mahasiswa
: Kartu Bimbingan
: SK Doping
Universitas Sumatera Utara
MENGIDENTIFIKASI GEJALA PADA PENYAKIT
HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE
BACKPROPAGATION
TUGAS AKHIR
KARTIKA NIRWANA SILALAHI
142406125
PROGRAM STUDI D3 TEKNIK INFORMATIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2017
Universitas Sumatera Utara
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM
MENGIDENTIFIKASI GEJALA PADA PENYAKIT
HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE
BACKPROPAGATION
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh
Ahli Madya
KARTIKA NIRWANA SILALAHI
142406125
PROGRAM STUDI D3 TEKNIK INFORMATIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2017
Universitas Sumatera Utara
i
Universitas Sumatera Utara
ii
Universitas Sumatera Utara
PENGHARGAAN
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan
Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan
penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dalam
Mengidentifikasi Gejala pada Penyakit Hipertensi menggunakan Metode
Backpropagation.
Terima kasih penulis sampaikan kepada Dr. Suwarno Arriswoyo, M.Si
selaku pembimbing yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan Tugas
Akhir ini. Terima kasih kepada Dr. Sutarman, M.Sc sebagai Dosen Pembimbing
Akademik yang telah membimbing penulis selama penulis dalam masa kuliah.
Terima kasih kepada Ibu Dra. Normalina Napitupulu, M.Sc. dan Bapak Drs. James
Piter Marbun, M.Kom selaku Ketua dan Sekretaris Program Studi D3 Teknik
Informatika FMIPA USU Medan, Dekan dan Wakil Dekan FMIPA USU, seluruh
Staf dan Dosen Program Studi D3 Teknik Informatika FMIPA USU, pegawai
FMIPA USU dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada Bapak, Ibu
dan keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan.
Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.
Medan, Juni 2017
Kartika Nirwana Silalahi
iii
Universitas Sumatera Utara
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM
MENGIDENTIFIKASI GEJALA PADA PENYAKIT
HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE
BACKPROPAGATION
ABSTRAK
Tugas Akhir ini yaitu membuat suatu aplikasi untuk mengidentifikasi gejala
penyakit Hipertensi. Sistem perancangan aplikasi ini dikembangkan dengan
penerapan jaringan syaraf tiruan dengan metode backptopagation yang dirancang
menggunakan software yakni Matrix Laboratory (Matlab). Dengan adanya aplikasi
ini, dapat membantu setiap orang menjadi lebih mudah mengenali atau
mengidentifikasi dini penyakit Hipertensi melalui gejala gejala umum yang
dialami, sehingga dapat dilakukan penanganan sedini mungkin
Kata Kunci: Hipertensi, Jaringan Syaraf Tiruan, backptopagation dan Matrix
Laboratory (Matlab)
iv
Universitas Sumatera Utara
APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAN NETWORK IN
IDENTIFYING THE SYMPTOMPS IN HYPERTENSION DISEASE
USING BACKPROPAGTION METHOD
ABSTRACT
The final project is create an application to identify the symptomsof disease
hypertension. System design this application is developed with the application of
artificial neural network with backpropagation method, which is designed using
softwarw Matrix Laboratory (Matlab). With this application, it can help person
become more easily recognize or identify disease early hypertension through the
common symptoms experienced, so it can be done handling as early as possible
Keywords: Hypertension, Artificial Neural Network, Backpropagation, and Matrix
Laboratory (Matlab)
v
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR ISI
Halaman
i
ii
iii
iv
v
vi
viii
ix
x
PERSETUJUAN
PERNYATAAN
PENGHARGAAN
ABSTRAK
ABSTRACT
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
DAFTAR GAMBAR
DAFTAR LAMPIRAN
BAB 1.
BAB 2.
BAB 3.
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
1.2 Rumusan Masalah
1.3 Batasan Masalah
1.4 Tujan
1.5 Manfaat
1.6 Metodologi Penelitian
1.7 Sistematika Penulisan
1
3
3
4
4
5
6
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Hipertensi(HTN)
2.2 Jaringan Syaraf Tiruan(JST)
2.2.1 Komponen Jaringan Syaraf Tiruan
2.2.2 Kemampuan Jarigan Syaraf Tiruan
2.2.3 Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
2.3 Backpropagation
2.4 Matrix Laboratory(Matlab)
2.4.1 Jendela Jendela Pada Matlab
2.4.2 Bagian Utama Pada Sistem Matlan
2.4.2.1 Development Environtment
2.4.2.2 Matlab Mathematical Function Library
2.4.2.3 Matlab Language
2.4.2.4 Graphics
2.4.2.5 Matlab Application Program Interface(API)
2.4.3 GUIDE Matlab
2.4.3.1 Keunggulan GUIDE Matlab
2.4.3.2 Komponen GUIDE Matlab
2.4.4 Toolbox Bacpropagation Pada Matlab
24
25
25
26
29
ANALIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Masalah
3.2 Ananilis Kebutuhan Sistem
30
30
8
10
12
13
14
15
17
18
23
23
23
23
vi
Universitas Sumatera Utara
3.2.1
3.2.2
BAB 4.
BAB 5.
Pengumpulan Data dan Pengolahan Data
Pendefenisian Input dan Target
3.2.2.1 Pendefenisian Input
3.2.2.2 Penetapan Target
3.3 Perancangan Sistem
3.4 Perencanaan dan Pembuatan Sistem
3.4.1 Perancangan Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
3.4.2 Perancangan Sistem Pelatihan
3.4.3 Perancangan Sistem Deteksi
3.5 Data Flow Diagram(DFD)
3.6 Flowchart Proses Deteksi
3.7 Flowchart Proses Pelatihan
3.8 Perancangan Desain Sistem
3.8.1 Desain Tampilan Form Home
3.8.2 Desain Tampilan Form Train
3.8.3 Desain Tampilan Form Trial
3.8.4 Desain Tampilan Form Profil
30
31
32
34
36
37
39
42
43
43
46
47
48
48
48
49
50
IMPLEMENTASI SISTEM
4.1 Pengertian dan Tujuan Implementasi Sistem
4.2 Tampilan Form Home
4.3 Tampilan Form Train
4.4 Tampilan Form Trial
52
53
54
55
PENUTUP
4.1 Kesimpulan
4.2 Saran
59
60
vii
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR TABEL
Nomor
Tabel
3.1
3.2
Judul
Tabel Data Pelatihan
Tabel Data Pengujian
Halaman
34
35
viii
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR GAMBAR
Nomor
Gambar
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
2.9
2.10
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6
3.7
3.8
3.9
3.10
3.11
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
Judul
Gambar Sebuar Sel Syaraf Tiruan
Gambar Arsitektur Backpropagation
Gambar Matlab Command Window
Gambar Matlab Current Directory
Gambar Matlab Command History
Gambar Matlab Editor M-file
Gambar Matlab Figure Windows
Gambar Matlab Workspace
Gambar Matlab Help Window
Tampilan GUIDE Matlab
Diagram Rancangan Sistem
Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Diagram Konteks (DFD level 0)
Diagram Konteks (DFD level 1)
Diagram Konteks (DFD level 2)
Flowchart Deteksi
Flowchart Pelatihan
Desain tampilan form home
Desain tampilan form train
Desain tampilan form trial
Desain tampilan form about
Tampilan form home
Tampilan form about
Tampilan form train
Tampilan form progress dari neural network
Tampilan form trial
Tampilan form trial saat di execute
Tampilan form hipertensi
Tampilan form penyebab
Tampilan form mengatasinya
Halaman
15
16
19
20
20
21
21
22
23
25
38
41
43
44
44
45
46
47
48
49
50
52
52
53
54
55
55
56
56
57
ix
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran A
Lampiran B
Lampiran C
Lampiran D
: Listing Program
: Surat Keterangan Hasil Uji Program Tugas Akhir Mahasiswa
: Kartu Bimbingan
: SK Doping
Universitas Sumatera Utara