PERSETUJUAN

SKRIPSI

PENERAPAN JARINGAN SARAF TIRUAN
UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT TBC

Telah memenuhi syarat dan siap untuk diujikan

Disetujui pada :
Hari / tanggal : Rabu, 23 Juli 2008

Menyetujui

Dosen Pembimbing I

Bambang Sumarno HM, M.Kom
NIP. 132206816	Dosen Pembimbing II

Sri Andayani, M.Kom
NIP. 132162018	

PERNYATAAN

Yang bertanda tangan dibawah ini saya:
Nama	:	Ihsan Budiarso
NIM	:	033114002
Program Studi	:	Matematika
Fakultas	:	MIPA
Judul Skripsi	:	Penerapan Jaringan Saraf Tiruan untuk Diagnosa Penyakit TBC
Menyatakan bahwa tulisan ini adalah hasil pekerjaan saya sendiri dan sepanjang pengetahuan saya tidak berisi materi yang telah dipublikasikan atau telah ditulis oleh orang lain atau telah digunakan sebagai persyaratan penyelesaian studi di perguruan tinggi lain, kecuali pada bagian-bagian tertentu yang saya ambil sebagai acuan. Apabila pernyataan ini tidak benar, sepenuhnya menjadi tanggung jawab saya.

Yogyakarta, 23 Juli 2008
Yang Menyatakan,

Ihsan Budiarso
NIM. 033114002	

PENGESAHAN
SKRIPSI
PENERAPAN JARINGAN SARAF TIRUAN
UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT TBC
Disusun oleh:
IHSAN BUDIARSO
033114002

Telah dipertahankan di depan Tim Penguji Skripsi Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta pada hari / tanggal 
Kamis / 7 Agustus 2008,
dan dinyatakan telah memenuhi syarat guna memperoleh 
gelar Sarjana Matematika

Susunan Tim Penguji
Nama	Jabatan	Tanda Tangan	Tanggal	
Bambang SHM, M.Kom
NIP. 132206816
	Ketua Penguji	……………….	……………	
Sri Andayani, M.Kom
NIP. 132162018
	Sekretaris Penguji	……………….	……………	
Sahid, M. Sc
NIP. 131930136
	Penguji I	……………….	……………	
Kuswari H, M.Kom
NIP. 132309677
	Penguji II	……………….	…………….	
 
Yogyakarta,                        2008	
Fakultas MIPA UNY
Dekan

Dr. Ariswan
NIP. 131791367	
MOTTO

Carilah ilmu sampai akhir hayatmu, karena Allah akan mengangkat orang-orang yang berilmu beberapa derajat.
Jika ingin berubah ke arah kebaikan maka berusahalah, karena Allah tidak akan mengubah keburukan yang ada pada diri kita bila kita tidak berusaha untuk mengubahnya.  
Jangan pernah engkau takut untuk melakukan sesuatu hal yang baik dan benar, takutlah ketika engkau melakukan keburukan.  

PERSEMBAHAN
Alhamdulillah, semoga karya ini diridhoi Allah SWT dan kupersembahkan untuk

1.	Ibu Bapakku, terima kasih atas dukungan dan doanya
2.	Kakak-kakakku, Mbak Ratna, Mbak Ifah dan Mas Anwar, Mbak Wati dan Mas Joko, Mbak Ida dan Mas Yanto, Mas Rohmat terima kasih untuk dukungannya
3.	Keponakanku Putri, Fadil, Zahra 
4.	Teman-teman Math ‘03
Bina, Westy, Isti, Fefi, Siti, Dewi, Mayang, Anggra, Risti, Endang, Tatik, Upik, Widi, Budi, Iim, Winda, Dwi, Ntan, Mustamid, Ian, Dias, Fandhi, Hari, Fuad
5.	Sahabat-sahabat KKN WAJAR 2006 Kec. Kajoran, Magelang
6.	Sahabat-sahabat terbaikku
Rochim, Kukuh, Agung, Naofal, Astika, Muhadi, Fu, Mas Prio
7.	Teman-teman HASKA JMF FMIPA UNY  
8.	Teman-teman TUTORIAL PAI UNY khususnya Kepengurusan 2007 terima kasih atas ukhuwah yang telah terjalin
9.	Teman-teman TAKMIR MASJID MUJAHIDIN UNY
Antok, Buchori, Sahdan, Ardi, Deden, Apri, Ari, Udin, Basuki, Subech, Bagus, Arfan, Mas Adip, Mas Radit, Heru, Budi, Edi, Ardiansyah dan lainnya serta teman-teman akhwat
10.	Teman-Teman Unit Usaha Mujahidin (UUM) UNY
11.	Guru-guru dalam hidupku

PENERAPAN JARINGAN SARAF TIRUAN
UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT TBC

Oleh :
IHSAN BUDIARSO
(033114002)

ABSTRAK

Penulisan skripsi ini bertujuan untuk membahas penerapan jaringan saraf tiruan dalam bidang kesehatan yaitu untuk melakukan diagnosa awal kepada user terhadap penyakit TBC. Penyakit TBC dipilih dalam pembahasan skripsi ini karena penyakit ini banyak dialami masyarakat Indonesia, akan tetapi kebanyakan masyarakat tidak dapat membedakan gejala penyakit TBC karena gejala penyakit ini hampir mirip dengan penyakit saluran pernapasan yang lain. Jaringan saraf tiruan yang digunakan merupakan model dari jaringan saraf manusia sehingga cara kerjanya hampir menyerupai cara kerja otak manusia.
Metode jaringan saraf tiruan yang digunakan adalah backpropagation. Perangkat lunak bantu yang digunakan untuk implementasi jaringan saraf tiruan dalam hal ini adalah Matlab. Matlab telah menyediakan fungsi-fungsi untuk jaringan saraf tiruan pada toolbox neural network. Fungsi jaringan saraf tiruan yang dipakai adalah fungsi initff, trainbp, dan simuff. Penginisialisasian jaringan diperoleh dengan melakukan pelatihan terhadap data gejala-gejala yang diderita pasien penderita penyakit TBC di RSU PKU Muhammadiyah Yogyakarta. Tampilan untuk memudahkan pengguna mengakses program ini disusun dengan menggunakan Graphical User Interface Design (GUIDE) Matlab.
Hasil dari pelatihan terhadap jaringan diperoleh konfigurasi terbaik pada jaringan saraf tiruan backpropagation yang ditentukan oleh 7 variabel input, 50 neuron pada layer tersembunyi, error goal 0.1, konstanta belajar 0.75 serta fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi logsig. Dengan konfigurasi tersebut jaringan mencapai konvergen atau nilai error jaringan mendekati nilai error goal pada 56 iterasi. Hasil yang telah didapat tersebut digunakan untuk menentukan output jaringan yaitu seorang pasien menderita penyakit TBC atau tidak.    

KATA PENGANTAR

Alhamdulillah, puji dan  syukur penulis panjatkan kehadirat Allah Yang Maha Esa atas rahmat dan hidayahnya yang telah diberikan kepada hamba-Nya sehingga penulis dapat menyusun dan menyelesaikan skripsi ini.
Skripsi ini disusun untuk memenuhi salah satu syarat guna memperoleh gelar Sarjana Sains pada Program Studi Matematika Jurusan Pendidikan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Yogyakarta.
Penulis menyadari bahwa penyusunan skripsi ini tidak dapat berjalan tanpa bantuan, bimbingan, dan dukungan dari berbagai pihak. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih yang setulusnya kepada:
1.	Bapak Dr. Ariswan selaku Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, yang telah memberikan izin dan kesempatan kepada penulis dalam menyelesaikan studi.
2.	Bapak Dr. Hartono selaku Ketua Jurusan Pendidikan Matematika yang telah memberikan izin kepada penulis untuk menyusun skripsi.
3.	Ibu Atmini Dhoruri, M.S. selaku Ketua Program Studi Matematika yang telah membantu kelancaran penyusunan skripsi ini. 
4.	Bapak Bambang Sumarno HM, M.Kom. dan Ibu Sri Andayani, M.Kom. selaku Dosen Pembimbing I dan Dosen Pembimbing II, yang dengan penuh kesabaran telah memberikan bimbingan dan pengarahan selama penyusunan skripsi ini.
5.	Bapak Tuharto, M.Si selaku Penasihat Akademik yang telah memberikan arahan, bimbingan dan motivasi kepada penulis.
6.	Direktur RSU PKU Muhamadiyah Yogyakarta beserta karyawan yang telah memberi izin dalam pengambilan data pendukung skripsi.
7.	Semua pihak yang telah membantu dan memberikan dukungan kepada penulis dalam penyusunan skripsi ini. 
Semoga Allah SWT membalas mereka dengan kebaikan yang lebih banyak. Penulis berharap skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi penulis sendiri maupun bagi pembaca, khususnya mahasiswa Jurusan Pendidikan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta. 

Yogyakarta,       Juli 2008        	
Penulis

Ihsan Budiarso	

                                          

DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL	i
HALAMAN PERSETUJUAN	ii
HALAMAN PERNYATAAN	iii
HALAMAN PENGESAHAN	iv
HALAMAN MOTTO	v
HALAMAN PERSEMBAHAN	vi
ABSTRAK	vii
KATA PENGANTAR	viii
DAFTAR ISI	x
DAFTAR GAMBAR	xiv
DAFTAR TABEL	xv
DAFTAR LAMPIRAN	xvi
BAB I PENDAHULUHAN	  1
A.	Latar Belakang Masalah	1
B.	Identifikasi Masalah	5
C.	Batasan Masalah	5
D.	Rumusan Masalah	6
E.	Tujuan Penelitian	6
F.	Manfaat penelitian	6
BAB II KAJIAN PUSTAKA	7
A.	Tuberculosis	7
1.	Definisi	7
2.	Kondisi Penyebab Menderita TBC	7
3.	Gejala-gejala Penyakit TBC	9
B.	Konsep Dasar Jaringan Saraf Manusia	10
1.	Pengertian Jaringan Saraf Manusia	10
2.	Penyimpanan Informasi dan Daya Ingat	12
3.	Anatomi Fisiologi Sinapsis	13
4.	Penjumlahan Potensial Pasca-Sinapsis	15
5.	Jaringan Saraf Manusia sebagai Dasar JST	16
C.	Jaringan Saraf Tiruan	17
1.	Konsep Jaringan Saraf Tiruan	17
2.	Model Jaringan Saraf Tiruan	19
a.	Jaringan Hebb	19
b.	Perceptron	20
c.	Adaline dan Madaline	21
d.	Backpropagation	23
1.	Arsitektur Backpropagation	23
2.	Fungsi Aktivasi	24
3.	Algoritma Backpropagation	26
4.	Optimalisasi Backpropagation	29
5.	Model JST Backpropagation	31
D.	Simulasi JST Menggunakan Neural Network Toolbox Matlab	35
1.	Pendahuluan	35
2.	Pengenalan Matlab	36
a.	Variabel	37
b.	Tipe Data	37
c.	Membentuk M-file	38
d.	Masukan dan Keluaran	40
e.	Statemen Kendali	40
f.	Statemen Perulangan	42
E.	Implementasi JST Menggunakan GUIDE pada Matlab	43
1.	Graphical User Interface Design (GUIDE)	43
2.	Membangun GUI dengan GUIDE	44
a.	Mengatur Layout Komponen GUI dengan uicontrol	44
b.	Memprogram Komponen Matlab	44
1)	Aplikasi M-file	45
2)	Memprogram Komponen GUI	46
3)	Menangani Data GUI	50
4)	Tipe-tipe Callback	50
BAB III PEMBAHASAN	53
A.	Pengambilan Data	53
B.	Pendefinisian Input dan Target	54
1.	Pendefinisian Masukan	54
2.	Penetapan Target	56
C.	Pembentukan Jaringan	56
D.	Pelatihan dan Pengujian	60
E.	Optimalisasi Jaringan	64
F.	Perancangan Sistem	65
1.	Algoritma	65
2.	Perancangan Tampilan	65
G.	Implementasi	68
H.	Analisis Hasil	73
I.	Penggunaan Program	78
BAB IV PENUTUP	81
A.	Kesimpulan	81
B.	Saran	82
DAFTAR PUSTAKA	83
Lampiran	84

DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Sel Saraf Manusia	15
Gambar 2.2 Unit Pengolah Perceptron	21
Gambar 2.3 Arsitektur Backpropagation	24
Gambar 2.4 GUI secara sederhana	45
Gambar 3.1 Listing Program fungsi Initff	61
Gambar 3.2 Listing Program fungsi Trainbp	61
Gambar 3.3 Listing Program fungsi Simuff	62
Gambar 3.4 Diagram Alir proses pelatihan	63
Gambar 3.5 Diagram Alir proses pengujian	64
Gambar 3.6 Rancangan Tampilan Pembuka	66
Gambar 3.7 Rancangan Tampilan Pelatihan	66
Gambar 3.8 Rancangan Tampilan Pengujian	67
Gambar 3.9 Rancangan Tampilan Prediksi	67
Gambar 3.10 Tampilan Pembuka	68
Gambar 3.11 Tampilan Pelatihan	70
Gambar 3.12 Tampilan Pengujian	71
Gambar 3.13 Tampilan Prediksi	72
Gambar 3.14 Grafik Konvergensi pada 56 iterasi	75
Gambar 3.15 Hasil Prediksi	80

DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Operator Logika	41
Tabel 3.1 Data Pelatihan	57
Tabel 3.2 Data Pengujian	58
Tabel 3.3 Hasil Pelatihan diagnosa Penyakit TBC	74
Tabel 3.4 Hasil Pelatihan	76
Tabel 3.5 Hasil Pengujian	77
Tabel 3.6 Hasil Pengujian Data Fiktif	79

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Data Pelatihan dan Data Pengujian
Lampiran 2 Matriks Input dan Matriks Output Pelatihan dan Pengujian
Lampiran 3 Fungsi-fungsi pada Backpropagation yang digunakan dalam pelatihan dan pengujian jaringan serta aplikasi dalam comond window
Lampiran 4 Bobot dan Bias
Lampiran 5 Script M-file untuk seluruh tampilan program