ABSTRAK
Badan Narkotika Nasional (BNN) mencatat hingga tahun 2013 jumlah penyalahguna narkoba di Indonesia mencapai empat juta jiwa. Penyalahgunaan narkoba memberikan banyak dampak negatif baik dari segi psikis, fisik maupun sosial. Salah satu cara menanggulangi masalah tersebut adalah memberikan rehabilitasi bagi para pecandu narkoba. Sebelum rehabilitasi, mereka akan menghadapi serangkaian tes untuk mengetahui jenis narkoba yang disalahgunakan. Tes yang sering digunakan adalah tes urin, darah, dan lain-lain. Namun kendala waktu, biaya serta fasilitas yang minim di beberapa daerah membuat pendeteksian seseorang menderita narkoba menjadi terhambat.
Berdasarkan hal di atas, dibangunlah suatu sistem pendeteksi penyalahgunaan narkoba menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan (JST) metode backpropagation. Jaringan syaraf tiruan yang dibentuk terdiri atas lapisan masukan yang merupakan representasi dari gejala efek samping penyalahgunaan narkoba, lapisan tersembunyi adalah hasil proses konvergensi dengan epoch terkecil dan lapisan keluaran merupakan representasi dari output yang diharapkan yaitu Narkotika, Psikotropika, dan Zat Adiktif Lain.
Setelah berbagai macam kombinasi pelatihan (pembelajaran) dilakukan, didapat hasil yang paling baik adalah dengan menggunakan kombinasi pembelajaran (learning rate) 0.3 dengan target error 0.01 yang menghasilkan RMSE (Root Mean Square Error) 0.099671 pada epoch ke-891. Dari hasil pengujian sistem, didapat akurasi keberhasilan memprediksi jenis narkoba yang disalahgunakan sebesar 70%.
Kata Kunci : Gejala Efek Samping Penyalahgunaan Narkoba, Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation
Post a Comment
Post a Comment