SISTEM DETEKSI DINI PENYAKIT KUSTA MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DENGAN MOMENTUM

Abstract

Penyakit kusta adalah penyakit yang disebabkan oleh bakteri Mycrobacterium leprae yang menyerang bagian tubuh di antaranya kulit dan saraf. Gejala awal kusta yang mirip panu menyebabkan masyarakat sering mengabaikan penyakit kusta. Padahal, sebagian besar orang yang sudah terinfeksi bakteri kusta dan terlambat berobat mempunyai kecenderungan untuk menjadi cacat khususnya pada tangan dan kaki. Salah satu cara mengurangi cacat akibat kusta yaitu pendeteksian penyakit kusta secara dini. Tugas akhir ini bertujuan untuk menerapkan jaringan saraf tiruan Backpropagation dengan momentum untuk mendeteksi dini penyakit kusta. Input dari sistem deteksi berupa 6 gejala dan 1 faktor resiko penyakit kusta, sementara output-nya berupa hasil deteksi apakah suspek kusta atau tidak. Data penelitian berasal dari data rekam medis pasien di Puskesmas Kalinyamatan, Jepara. Data yang diambil untuk penelitian ini sebanyak 75 data, terdiri dari 50 data latih dan 25 data uji. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa arsitektur jaringan saraf tiruan Backpropagation dengan momentum didapatkan pada kombinasi parameter yang terdiri dari laju pembelajaran (alfa) = 0.9, parameter momentum = 0.9, dan hidden neuron = 8 pada target error = 0.00001 dan maksimum epoch = 10000 menghasilkan nilai MSE = 0.996484 x 10 dan epoch = 157. Backpropagation dengan momentum mempunyai kinerja lebih baik dari Backpropagation tanpa momentum berdasarkan nilai MSE dan epoch. -5