BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. Istilah buatan disini digunakan karena jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran.(Sri Kusumadewi, 2003).
Jaringan syaraf tiruan (JST) adalah sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan syaraf biologi.
JST dibentuk sebagai generalisasi model matematika dari jaringan syaraf biologi dengan asumsi bahwa:
o Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana (neuron). o Sinyal dikirimkan diantara neuron-neuron melalui
penghubung-penghubung.
o Penghubung antara neuron memiliki bobot yang akan memperkuat atau memperlemah sinyal.
o Untuk menentukan output, setiap neuron menggunakan fungsi aktivasi (biasanya bukan fungsi linear) yang dikenakan pada jumlahan input yang diterima. Besarnya output ini selanjutnya dibandingkan dengan suatu batas ambang. (Jong Siang Jek, 2005).
JST ditentukan oleh 3 hal :
a. Pola hubungan antar neuron ( yang menjadi arsitekturnya).
b. Metode penentuan bobot dalam koneksi (disebut sebagai proses latihan, pembelajaran, atau Algoritma ).
c. Fungsi aktivasi. (Jong Siang Jek, 2005)
Gambar alur fungsi aktifasi pada jaringan syarah tiruan sederhana dapat dilihat pada gambar 2.1.
X1 X2 XN
F
Ʃ
b a y w1 w2 w3 Keterangan x1, x2, ..., xn = Input w1, w2, ..., wn = Bobot ∑ = Neuron/node b = Bias F = Fungsi aktivasi y = output a = w1x1+w2x2+...+wnxn+biasGambar 2.1 Fungsi Aktivasi Pada Jaringan Syaraf Sederhana
2.1.1. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Lapisan-lapisan penyusun jaringan syaraf tiruan dapat dibagi menjadi tiga, yaitu: a. Lapisan masukan (input layer)
Merupakan lapisan yang terdiri dari beberapa neuron yang akan menerima sinyal dari luar dan kemudian meneruskan ke neuron-neuron lain dalam jaringan. Lapisan ini diilhami berdasarkan ciri-ciri dan cara kerja sel-sel syaraf sensorikpada jaringan saraf biologi (manusia).
b. Lapisan tersembunyi (hidden layer)
Merupakan tiruan dari dari sel-sel saraf konektur pada jaringan saraf biologi (manusia). Lapisan tersembunyi berfungsi meningkatkan kemampuan jaringan dalam memecahkan masalah. Konsekuensi dari adanya lapisan ini adalah pelatihan menjadi makin sulit atau lama.
c. Lapisan keluaran (output layer)
Lapisan keluaran berfungsi menyalurkan sinyal-sinyal keluaran hasil pemrosesan jaringan. Lapisan ini terdiri dari sejumlah neuron. Lapisan ini jugan tiruan dari sel saraf motorikpada jaringan biologi (manusia). (Antoni Siahaan, 2011)
Gambar susunan lapisan-lapisan jaringan syaraf tiruan dapat dilihat pada gambar 2.2.
Gambar 2.2 Arsitektur jaringan syaraf tiruan
2.1.2. Fungsi Aktivasi
Ada beberapa fungsi aktivasi yang sering digunakan dalam jaringan syaraf tiruan, antara lain:
a. Fungsi Sigmoid Biner
Fungsi ini digunakan untuk jaringan syaraf yang dilatih dengan menggunakan metode backpropagation. Fungsi sigmoid biner memiliki nilai pada range 0 sampai 1. Oleh karena itu, fungsi ini sering digunakan untuk jaringan syaraf yang membutuhkan nilai output yang terletak pada interval 0 sampai 1. Namun fungsi ini juga digunakan oleh jaringan syaraf yang nilai output-nya 0 atau 1.
Fungsi sigmoid biner dirumuskan sebagai:
b. Fungsi sigmoid bipolar
Fungsi bipolar hampir sama dengan fungsi sigmoid biner, hanya saja
output dari fungsi ini memiliki range antara 1 sampai -1.
Fungsi sigmoid bipolar dirumuskan sebagai: (Ferdinand Sinuhaji, 2009)
dengan
2.1.3. Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan
Sebelum digunakan, JST dilatih untuk mengenal fungsi pemetaan. Pelatihan
merupakan proses belajar JST yang dilakukan dengan menyesuaikan bobot terkoneksi jaringan. Suatu Jaringan Saraf Tiruan belajar dari pengalaman. Proses yang lazim dari pembelajaran meliputi 3 tugas, yaitu :
a. Perhitungan output
b. Membandingkan output dengan target yang diinginkan c. Menyesuaikan bobot dan mengulang prosesnya.
Proses pelatihan atau pembelajaran tersebut merupakan proses bobot antar neuron sehingga sebuah jaringan dapat menyelesaikan sebuah masalah. Proses belajar JST diklasifikasikan menjadi dua:
a. Belajar dengan pengawasan (Supervised learning)
b. Belajar tanpa pengawasan (Unsupervised learning). (Antoni Siahaan, 2011)
2.1.4. Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan
Penggunaan Jaringan Saraf Tiruan dalam menyelesaikan permasalahan akan dipengaruhi oleh permasalahan apa yang akan diselesaikan. Berbagai macam permasalan yang dapat diselesaikan dengan Jaringan Saraf Tiruan, antara lain; pengenalan poladan optimisasi. Dalam hal ini diperlukan keputusan terbaik dalam
memilih algoritma yang terbaik untuk menyelesaikan masalah, dari beberapa algoritma Jaringan Saraf tersebut antara lain :
a. Algoritma Kohonen b. Algoritma Fractal
c. Algoritma Learning Vector Quantization d. Algoritma Cyclic
e. Algoritma Alternating Projection f. Algoritma Hamming
g. Algoritma Feedforwad Banyak Lapis. (Antoni Siahaan, 2011)
2.2. Learning Vector Quantization (LVQ)
LVQ merupakan suatu metode untuk melakukan pelatihan terhadap lapisan-lapisan kompetitif yang terawasi. Lapisan kompetitif akan belajar secara otomatis untuk melakukan klasifikasi terhadap vektor input yang diberikan. Apabila beberapa vektor
input memiliki jarak yang sangat berdekatan, maka vektor-vektor input tersebut akan
dikelompokkan dalam kelas yang sama. Algoritma:
1. Tetapkan: BobotAwal (W),Maksimum Epoch (MaxEpoch), Error Minimum yang diharapkan (Eps), Learning rate (α).
2. Masukkan : a. Input : x(m,n); b. Target m : T(1,n) 3. Tetapkan kondisi awal:
a. Epoch=0; b. Err =1.
4. Kerjakan jika : (epoch<MaxEpoch) atau (α > Eps) a. Epoch=epoch + 1
b. Kerjakan untuk i=1 sampai n
- Tentukan J sedemikian hingga || W – Wj || minimum (sebut sebagai Cj) - Perbaiki Wj dengan ketentuan:
i. Jika t = Cj maka : Wj(baru)=Wj(lama) + α (X – Wj(lama)) ii. Jika T ≠ Cj maka : Wj(baru)=Wj(lama)- α (X- Wj(lama)) c. Kurangi nilai α
5. Selesai. (Antoni Siahaan, 2011)
Gambar 8.3 menjelaskan arsitektur jaringan LVQ. Dimana X1, Xi,...¸ Xn adalah
input, W11, Wij,..., Wrm adalah bobot dan Y1, Yj,..., Ym adalah output.
Gambar 2.3 Arsitektur Jaringan LVQ
2.3. Kohonen
Jaringan syaraf self organizing, yang sering disebut juga topology preserving maps, mengansumsikan sebuah struktur topologi antar unit-unit cluster. Jaringan syaraf self
organizing ini pertama kali diperkenalkan oleh Tuevo Kohonen dari University of
Helsinki pada tahun 1981. Algoritma dari kohonen self organizing map adalah sebagai berikut :
Langkah 1. Inisialisasikan bobot wij. Set parameter-parameter tetangga dan set parameter learning rate(α).
Langkah 2. Selama kondisi berhenti masih bernilai salah, kerjakan langkah- langkah berikut ini :
a. Untuk masing-masing vektor input x, lakukan : b. Untuk masing-masing j, lakukan perhitungan :
c. Tentukan J sampai D(j) bernilai minimum. D(j) adalah jarak bobot ke input.
d. Untuk masing-masing unit j dengan spesifikasi tetangga tertentu pada j dan untuk semua I, kerjakan :
e. Perbaiki learning rate.
f. Kurangi radius tetangga pada waktuwaktu tertentu. g. Tes kondisi berhenti. (Asworo, 2010)
Gambar 2.4 merupakan ilustrasi dari arsitektur jaringan kohonen yang menggambarkan mapping pada setiap node.
Gambar 2.4 Arsitektur Jaringan Kohonen
2.4. Darah
Darah merupakan komponen esensial makhluk hidup, mulai dari binatang primitif sampai manusia. Dalam keadaan fisiologik, darah selalu berada dalam pembuluh darah sehingga dapat menjalankan fungsinya sebagai: (a) pembawa oksigen (oxygen
carrier); (b) mekanisme pertahanan tubuh terhadap infeksi; dan (c) mekanisme
hemostasis.
Sumsum tulang belakang yang normal merupakan bagian esensial dari hemopoesis. Apabila struktur atau fungsi sumsum tulang terganggu maka dapat menimbulkan kelainan.
Gangguan sumsum tulang menimbulkan berbagai jenis penyakit. Penyakit-penyakit yang mengenai sel induk hemopoetik antara lain adalah:
- Leukemia mieloid akut - Leukemia mieloid kronis
- Sindroma preleukemia (myeloidplastic syndrome) - Polisitemia vera
- Myelofibrosis with myeloid metaplasia - Anemia aplastik
- Cyclic neutropenia (I Made Bakta, 2006)
2.5. Leukemia
Leukemia adalah neoplasma ganas dari prekursor sel-sel darah; sel-sel ganas ini biasanya beredar dalam darah dan menginfiltrasi jaringan. Leukemia merupakan suatu kelainan klonal; yaitu, kelainan ini berasal dari transformasi maligna biasanya dari satu sel.
Terdapat 4 varietas utama leukemia: limfosit akut, mieloid akut, limfosit akut, dan granulositik kronik (mieloid kronik). Istilah akut dan kronik menggambarkan keadaan klinis penderita yang tak mendapatkan terapi; penderita dengan leukemia akut biasanya meninggal dalam beberapa minggu atau bulan dan penderita dengan leukemia kronis biasanya dapat bertahan hidup lebih lama. (N.C Hudges Jones dan N.S. Wickramasinghe, 1994)
2.5.1. Leukemia Akut
Leukemia akut merupakan leukemia dengan perjalanan klinis yang cepat, tanpa pengobatan penderita rata-rata meninggal dalam 2-4 bulan. Namun, dengan pengobatan yang baik ternyata leukemia akut mengalami kesembuhan lebih banyak dibandingkan dengan leukemia kronik.
Leukemia akut dapat diklasifikasikan menurut klasifikasi FAB(French American
British Group), tetapi dalam praktik sehari-hari cukup dibagi menjadi dua golongan
besar:
1. Acute lymphoblastic leukemia (ALL) 2. Acute myeloid leukemia (AML)
Gejala klinik leukemia akut sangat bervariasi, tetapi pada umumnya timbul cepat, dalam beberapa hari sampai minggu. Gejala leukemia akut dapat digolongkan menjadi tiga golongan besar yaitu:
1. Gejala kegagalan sumsum tulang, yaitu:
b. Netropenia menimbulkan infeksi yang ditandai oleh demam, infeksi rongga mulut, tenggorok, kulit, saluran napas, dan sepsis sampai syok septik.
c. Trombositopenia menimbulkan easy bruising, pendarahan kulit, pendarahan mukosa,seperti pendarahan gusi dan epistaksis.
2. Keadaan hiperkatabolik, yang ditandai oleh: a. Keheksia (memburuknya kondisi tubuh) b. Keringat malam
c. Hiperurikemia (aktifitas asam yang berlebih) yang dapat menimbulkan gout dan gagal ginjal
3. Infiltrasi ke dalam organ menimbulkan organomegali dan gejala lain seperti: a. Nyeri tulang dan nyeri sternum
b. Limfadenopati superfisial
c. Splenomegali atau hepatomegali, biasanya ringan d. Hipertrofi gusi dan infiltrasi kulit
e. Sindrom meningael: sakit kepala, mual muntah, mata kabur, kaku kuduk. 4. Gejala lain yang dapat dijumpai adalah:
a. Leukostasis terjadi jika leukosit melebihi 50.000/μL. Penderita dengan leukositosis serebral ditandai oleh sakit kepala, confusion, dan gangguan visual. Leukostasis pulmoner ditandai oleh sesak napas, takhipnea, ronchi dan adanya infiltrat pada foto rontgen.
b. Koagulapati dapat berupa DIC atau fibrinolisis primer.
c. Hiperurikemia yang dapat bermanifestasi sebagai arthritis gout dan batu ginjal.
d. Sindrom lisis tumor dapat dijumpai sebelum terapi, terutama pada ALL. Tetapi sindrom lisis lebih sering dijumpai akibat kemoterapi. (I Made Bakta, 2006)
Tabel 2.1 Beberapa perbedaan antara leukemia limfosit dan mieloid.(N.C Hudges Jones, N.S Wickramasinghe, 1994)
Limfosit Mieloid
Nukleolid 1-2 2-5
Jumlah Sitoplasma Biasanya sedikit Moderat
Batang Auer Tidak ada Terkadang ada
Hitam Sudan Negatif Positif
Peroksidase Negatif Positif
PAS
Positif: Granula kasar
Negatif: Granula halus
Kloroasetat esterase Negatif Biasanya positif Terminal deoksinukleotidil tranferase (TdT) Positif: Granula kasar Biasanya negatif Ciri-ciri imunologis
Tanda jalur sel-T atau tanda-tanda jalur sel-B
Tanda-tanda jalur mieloid
2.5.1 Leukemia Kronis
Leukemia kronis ditandai dengan keberadaan jumlah leukosit darah tepi yang sangat tinggi. Sel-sel ini adalah sel matur. Leukemia kronis biasanya memiliki awitan samar dan lagi perkembangan yang sangat lambat. Sebagian pasien mengalami perkembangan yang lambat dan pembesaran organ yang infiltrasi oleh sel-sel leukemia.
a. Leukemia Mieloid Kronik
LMK adalah golongan penyakit mieloproliferatif, yang ditandai oleh proliferasi dari granulosit tanpa gangguan diferensiasi. Pada pemeriksaan laboratorium ditemukan leukosit lebih dari dari 50.000/mm3. Pada pemeriksaan sumsum tulang didapatkan keadaan hiperseluler dengan peningkatan jumlah megakariosit dan granulokoesis. Jumlah granulosit umumnya lebih dari 30.000/mm3. Pada 85% kasus terhadap kelainan kromosom yang disebut kromosom philadelpia. Limfa membesar pada 90% kasus sehingga mengakibatkan perasaan penuh pada abdomen dan mudah merasa kenyang atau perut membesar.
Gejala klinis yang dijumpai adalah splenomegali,lemah badan, penurunan berat badan, hepatomegali, keringat malam, cepat kenyang, pendarahan/purpura, nyeri perut (infark limfa), demam. Gejala lain seperti gout, gangguan penglihatan, anemia.
b. Leukemia Limfosit Kronis
LLK adalah suatu keganasan hematologik yang ditandai oleh proliferasi klonal dan penumpukan limfosit B neoplastik dalam darah, sumsum tulang, limfonodi, limfa dan organ-organ lain. LLK berbeda dari leukemia yang lain yaitu bahwa penyakit ini biasanya berjalan secara indolen (lambat) selama bertahun-tahun. Penyakit ini hampir selalu dijumpai pada orang dewasa berusia lebih dari 40 tahun.
Gejala LLK bermanifestasi dengan adanya penurunan daya tahan tubuh (imunosupresi), kegagalan sumsum tulang, dan infiltrasi organ oleh limfosti. Gejala lain seperti infeksi kulit, kelelahan, malaise, anoreksia, anemia, splenomegali dan trombositopenia. (Iwan Simamora, 2009)
