## Peramalan Penjualan Pada Toko Retail Menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network
Musli Yanto 1 , Eka Praja Wiyata Mandala 1 , Dewi Eka Putri 1 , Yuhandri 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
1,2,3,4 Jl. Raya Lubuk Begalung, Padang, Sumatera Barat, Indonesia musli_yanto@upiyptk.ac.id 1 ; ekaprajawm@upiyptk.ac.id 2 ; dewieka@upiyptk.ac.id 3 ; yuyu@upiyptk.ac.id 4

## Abstrak
Retail adalah satu atau lebih aktivitas yang menambah nilai produk dan jasa kepada konsumen baik untuk kebutuhan keluarga maupun keperluan pribadi. Retail bisa menjual produk ataupun jasa tergantung kebutuhan pasar saat ini. Barang dan jasa yang dinikmati saat ini tidak terlepas dari jasa retail, retail membantu produsen/distributor dan konsumen agar setiap kebutuhan akan keduanya  dapat  terpenuhi.  Dalam  permasalahan  ini,  penulis  mencoba  melakukan  penelitian  toko  retail  yang  ada  di  Kota Padang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  toko  retail  dalam  melakukan  peramalan  pengadaan  barang.  Algoritma Backpropagation  Neural  Network  dapat  melakukan  proses  peramalan  terhadap  pengadaan  barang  untuk  periode  waktu selanjutnya pada masing-masing barang pada retail tersebut dan pada akhirnya akan bermanfaat bagi para pengelola toko retail. Proses peramalan dimulai dengan menentukan variabel-variabel yang akan dibutuhkan dalam pola jaringan, selanjutnya pola jaringan  yang  sudah  dibentuk  akan  dilanjutkan  pada  proses  pelatihan  jaringan  dengan  menggunakan  algoritma backpropagation. Setelah melakukan proses pelatihan jaringan, peneliti akan melakukan perbandingan dengan beberapa pola jaringan  yang sudah dibentuk. Proses terakhir  yang  dilakukan dalam penelitian  ini adalah proses menentukan  pola jaringan yang terbaik dari nilai rata-rata kesalahan (MSE)  yang didapat dari setiap pelatihan pola jaringan. Pada hasil akhir dari proses peramalan didapat Hasil perdiksi yang memiliki total kesalahan sebesar = 3.57 %. Dilihat dari proses peramalan yang akan dilakukan bukan saja digunakan untuk meramalkan pengadaan barang saja namun juga bisa meramal angka penjualan pada toko retail tersebut. Pada prinsipnya penelitian ini dapat membantu untuk menentukan pengadaan barang dalam proses penjualan yang nantinya akan meminimalisir kerugian yang terjadi dalam setiap aktifitas penjualan.
Kata Kunci : Backpropagation, Neural Network, Peramalan, Toko Retail, MSE

## Abstract
Retail is one or more activities that add value to the product to the consumer either for family needs or for personal use. Retail can sell products depending on current market needs. The goods we enjoy today are not apart from retail services, retail helps producers / distributors and consumers so that every need will be fulfilled. In this problem the author tries to do retail store research  in  the  city  of  Padang.  This  research  aims  to  help  retail  stores  to  forecast  procurement  of  goods.  Artificial  Neural Network Backpropagation can make the forecasting process for procurement of goods for the next period of time on each item on  the  retail  and  will  ultimately  be  useful  for  retail  store  managers.  The  forecasting  process  begins  with  determining  the variables that will be required in the network pattern, then the pattern of established network will be continued on the network training  process  by  using  backpropagation  algorithm.  After  doing  the  network  training  process  the  researchers  will  do  a comparison with some pattern of network that has been formed. The last process undertaken in this research is the process of determining the best network pattern of the average value of errors obtained from each training network pattern. In the final result  of  the  forecasting  process,  the  results  of  the  calculation  have  a  total  error  of  =  3.57%.  Judging  from  the  forecasting process that will be done not only used to predict the procurement of goods but also can predict sales figures in retail stor es. In principle, this research can help to determine the procurement of goods in the sales process that will minimize the losses that occur in every sales activity.
Keyword : Neural Networks, Backpropagation, Forecasting, Retail Stores, MSE

## 1. PENDAHULUAN
Industri   ritel   merupakan   industri   yang   strategis   dalam kontribusinya terhadap  perekonomian  Indonesia. Dalam  konteks  global,  potensi  pasar  ritel Indonesia tergolong cukup besar. Industri ritel memiliki kontribusi terbesar kedua terhadap pembentukan Gross Domestic Product (GDP) setelah industri pertanian. Selain  itu,  dilihat dari  sisi  pengeluaran,  GDP  yang  ditopang  oleh  pola  konsumsi juga  memiliki  hubungan  erat  dengan  industri ritel [14].
Perkembangan  industri  retail  di  Indonesia  sangat  pesat,  namun  tidak  diiringi  oleh  informasi  yang menunjang, sangat susah mencari informasi tentang perkembangan retail di internet. Retail (usaha perdagangan
kecil) adalah bisnis yang akan tetap menjadi bisnis yang menarik sepanjang masa dengan tingkat pertumbuhan tak terbatas. Retail adalah kegiatan jual beli baik barang maupun jasa secara langsung kepada konsumen. Konsumen yang  membeli  barang  atau  jasa  tersebut  akan  langsung  menggunakannya  (bukan  untuk  kepentingan  bisnis). Perusahaan  retail  di  Indonesia  ini  sudah  banyak  dan  menjamur  dimana-mana.  Wujud  dari  retail  ini  adalah minimarket yang setiap jengkal bisa kita temui. Minimarket merupakan salah satu bentuk retail yang menyediakan barang kebutuhan sehari-hari. Dengan banyaknya minimarket yang bermunculan, konsumen dimudahkan dalam mencari barang kebutuhan sehari-hari. Namun, tidak begitu dengan retail itu sendiri, barang yang mereka sediakan banyak  yang  menumpuk  karena  tidak  terjual.  Ini  lah  yang  menjadi  masalah  utama  bagi  para  pengusaha  retail. Akibatnya, barang-barang yang tersedia akan habis masa expired- nya sebelum sempat terjual.
Untuk  membantu  pengusaha  retail  dalam  menentukan  berapa  pengadaan  yang  harus  disediakan,  bisa dilakukan  peramalan  dengan  menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation.  Backpropagation  bisa melakukan  peramalan  atau  prediksi  berapa  jumlah  pengadaan  barang  kedepannya.  Sehingga  sangat  membantu pengusaha retail dalam  mengambil keputusan  yang tepat dalam pengadaan  barang. Hasilnya  barang tidak akan menumpuk lagi di toko retail tersebut karena tidak laku terjual.
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah paradigma pengolahan informasi yang terinspirasi oleh sistem syaraf secara biologis, seperti proses informasi pada otak manusia. Elemen kunci dari paradigma ini adalah struktur dari pengolahan  informasi  yang  terdiri  dari  sejumlah  besar  elemen  pemrosesan  yang  saling  berhubungan  ( neuron ), bekerja serentak untuk menyelesaikan masalah tertentu. Cara kerja JST seperti cara kerja manusia, yaitu belajar melalui contoh. Sebuah JST dikonfigurasikan untuk aplikasi tertentu, seperti pengenalan pola atau klasifikasi data, melalui  proses  pembelajaran.  Belajar  dalam  sistem  biologis  melibatkan  penyesuaian  terhadap  koneksi synaptic yang ada diantara neuron . Hal ini juga berlaku untuk JST [9].
Analisis  ini  menggunakan  analisis  metode  backpropagation  dengan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk memprediksi kemampuan anak pada aspek psikomotorik dengan  menghasilkan kemampuan prediksi anak pada psikomotor dan pengujian nilai mean squared error (MSE) pada akhir pelatihan adalah 0,001. Ada 30% anak usia 4-6 tahun memiliki keterampilan psikomotorik yang baik, sangat baik, tidak baik, dan cukup baik [4].
Metode  yang  digunakan  dalam  pemodelan  jaringan  syaraf  tiruan  ini  adalah  metode backpropagation . Metode backpropagation dapat  menghasilkan  kinerja  yang  lebih  baik  dalam  latihan  yang  berulang.  Ini  berarti bahwa bobot interkoneksi JST dapat mendekati berat yang seharusnya. Keuntungan lain dari metode ini adalah kemampuan  dalam  proses  pembelajaran  secara  adaptif  dan  multilayer  yang  dimiliki  pada  metode  ini  terdapat proses perubahan bobot sehingga dapat meminimalkan kesalahan [3].
Metode backpropagation adalah  metode  yang sangat baik dalam  menangani  masalah pengenalan pola yang kompleks [8]. Berdasarkan  kasus  dalam  meramalkan  jumlah  pemesanan  jumlah  reservasi  kamar  hotel yang  akan dilakukan pada hotel Grand Zuri Padang. Hasil dari proses prediksi nantinya dapat digunakan sebagai pembanding  dengan  data  target  yang  telha  ditentukan.  Hasil  prediksi  yang  didapat  mempunyai  tingkat  akurasi 99.99% dan tingkat kesalahan 0.01% [7].
Penemuan  backpropagation  yang  terdiri  dari  beberapa  lapisan  membuka  kembali  cakrawala.  Terutama  setelah berhasil menemukan berbagai aplikasi yang dapat diselesaikan dengan backpropagation , membuat jaringan syaraf tiruan  semakin  diminati,  termasuk  diterapkan  di  bidang  keuangan,  pola  pengenalan  tulisan  tangan,  pengenalan suara,  sistem  kontrol,  pemrosesan  gambar  dan  banyak  lagi backpropagation sukses  sebagai  salah  satu  metode komputasi  yang andal.  Jaringan syaraf tiruan dengan  backpropagation diterapkan sebagai  metode dalam proses pengenalan tanda tangan dan pola untuk memberikan solusi yang terbaik untuk menganalisa dan mengenali tanda tangan [12]. Dengan metode backpropagation dalam Jaringan Syaraf Tiruan diharapkan mampu melakukan proses peramalan  dengan  benar  dalam  memberikan  hasil  keputusan  dalam  hal  pengadaan  barang  dan  juga  akan  dapat memberikan masukan dalam manajemen sistem penjualan yang terjadi di toko retail.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Bisnis Retail
Ritel  merupakan  mata  rantai  yang  penting  dalam  proses  distribusi  barang  dan  merupakan  mata  rantai  terakhir dalam suatu proses distribusi. Melalui ritel, suatu produk dapat bertemu langsung dengan penggunanya. Industri ritel di sini didefinisikan sebagai industri yang menjual produk dan jasa pelayanan yang telah diberi nilai tambah untuk  memenuhi  kebutuhan  pribadi,  keluarga,  kelompok,  atau  pemakai  akhir.  Produk  yang  dijual  kebanyakan adalah pemenuhan dari kebutuhan rumah tangga termasuk sembilan bahan pokok [15].
Bisnis ritel dapat pula dibagi menjadi tiga kelompok usaha perdagangan eceran yaitu [15] :
1. Grosir  (pedagang  besar)  atau  hypermarket.  Kelompok  ini  umumnya  hanya  ada  di  kota-kota  besar  dan jumlahnya sedikit.
2. Pengecer besar atau menengah dengan jumlah gerai sekitar 500 gerai.
3. Minimarket modern. Pelaku kelompok ini tidak banyak namun mengalami perkembangan pesat

## 2.2 Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
JST adalah suatu sistem pengolahan informasi yang memiliki karakteristik kinerja tertentu sebagai jaringan saraf otak  manusia,  dengan  melakukan  proses  pembelajaran  dalam  mengubah  bobotnya.  JST  mampu  mengenali aktivitas dengan data sebelumnya. Data dari masa lalu akan dipelajari oleh JST sehingga memiliki kemampuan untuk memberikan keputusan data yang belum diteliti [5].
Artificial  Intelligence (AI)  adalah  istilah  umum  yang  mengimplikasikan  penggunaan  komputer  untuk memodelkan  perilaku  cerdas  dengan  intervensi  manusia  minimal.  AI  yang  diterima  umum  dimulai  dengan penemuan robot. Istilah ini berasal dari robota dalam bahasa Ceko, yang berarti mesin biosintetik yang digunakan sebagai kerja paksa [8]

## 2.3 Backpropagation
Backpropagation adalah  metode  sistematis  pada  jaringan  saraf  menggunakan  algoritma  pembelajaran  yang diawasi dan biasanya digunakan oleh perceptron dengan banyak lapisan layar untuk mengubah bobot yang ada di lapisan  tersembunyi.  Metode backpropagation standar  memiliki  keterbatasan  tingkat  konvergensi  yang  cukup lambat,  tingkat  konvergensi  yang  buruk  ini  disebabkan  oleh  parameter  dalam  menentukan  algoritma backpropagation tergantung pada pemilihan arsitektur jaringan, bobot awal, bias, tingkat pembelajaran, koefisien momentum dan fungsi aktivasi [1].
Backpropagation adalah  jenis  JST  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  peramalan.  Hal  ini dimungkinkan  karena  merupakan  salah  satu  jenis  metode  pelatihan  JST  dengan  pengawasan.  Pada  jaringan diberikan sepasang pola yang terdiri dari pola input dan pola yang diinginkan. Ketika sebuah pola diberikan ke jaringan, bobot dimodifikasi untuk meminimalkan perbedaan dalam pola output dan pola yang diinginkan [10].
Backpropagation adalah algoritma pembelajaran yang diawasi dan umumnya digunakan oleh perceptron dengan  beberapa  lapisan untuk mengubah bobot yang terkait dengan neuron di  lapisan tersembunyi.  Algoritma pelatihan  backpropagation  pada  dasarnya  terdiri  dari  3  tahap,  yaitu:  Masukkan  nilai  data  pelatihan  untuk mendapatkan nilai output. Backpropagation dari nilai kesalahan yang diperoleh. Sesuaikan berat koneksi untuk meminimalkan nilai kesalahan. Semua tiga tahap diulang terus menerus untuk mendapatkan nilai kesalahan yang diinginkan. Setelah pelatihan selesai, hanya tahap pertama yang diperlukan untuk memanfaatkan jaringan syaraf tiruan.  Kemudian,  pengujian  jaringan  saraf  membutuhkan  propagasi  lanjutan  dan  diikuti  dengan  propagasi  ke belakang. Keduanya dilakukan untuk semua pola pelatihan.

## Gambar 1. Gambar Arsitektur Jaringan Backpropagation
Algoritma  pembelajaran backpropagation telah  menjadi  algoritma  pembelajaran  yang  terkenal  di  antara JST. Backpropagation telah diterapkan secara luas dan berhasil dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan pola, pemilihan  lokasi  dan  evaluasi  kinerja  [13].  backpropagation  adalah  model  JST  yang  paling  banyak  digunakan. Topologi backpropagation melibatkan tiga lapisan: lapisan input, di mana data diperkenalkan ke jaringan; lapisan tersembunyi, tempat data diproses; dan lapisan keluaran, di mana hasil dari input yang diberikan dihasilkan [2].
Metode  pelatihan backpropagation melibatkan feedforward dari  pola  pelatihan  input,  perhitungan  dan backpropagation kesalahan, dan penyesuaian bobot dalam sinapsis [6].
Gambar 2. Skema diagram dari jaringan saraf backpropagation

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Sampel Data
Data yang akan digunakan dalam pembentukan variabel untuk membangun struktur jaringan dalam proses prediksi dengan backpropagation adalah data yang diambil dari sampel data yang ada pada transaksi penjualan ritel. Contoh data berikut yang digunakan oleh jaringan :
Tabel 1. Sampel Data NO Barang Stok Harga (Rp.) Terjual Tipe Barang Daya Tahan Barang 1 Shinzui Soap Sakura 216 3.300 98 primary long 2 Total Harum Bunga 78 gr 129 13.400 129 secondary long 3 Dettol Soap Original 285 13.300 247 secondary long 4 Ciptaden Extra Fresh 130 gr 181 5.600 122 primary long 5 Rapika Biang Isi 4 330 7.300 66 secondary long 6 Nuvo Family 80 gr 270 2.000 154 primary long 7 Daia Putih Powdet 1 kg 354 7.000 83 secondary long 8 Sunsilk Shampo Black 170 ml 395 17.200 63 primary long 9 Dove Shampo Care 80 ml 153 10.700 116 primary long 10 Pepsodent Standar 25 gr 203 3.400 203 primary long 11 Ponds Am Cream Day 10 gr 109 27.900 24 secondary long 12 Mama Lemon 800 ml 205 9.700 38 secondary long 13 Ekonomi Lemon 900 197 1.800 41 secondary long 14 Soklin Pemutih 500 gr 109 27.000 38 secondary long 15 Soklin Antibact Pouch 800 ml 247 14.900 67 secondary long 16 Rinso Liquid Pouch 800 ml 132 23.000 1 secondary long 17 Sunsilk Shampo Hair Fall 170 ml 138 18.400 1 primary long 18 Clear Shampo  Ic Mentol 170 ml 108 27.100 28 primary long 19 Rinso Anti Noda 900 gr 336 16.500 31 secondary long 20 Close Up Green 160 gr 240 13.200 37 primary long

## 3.2  Transformasi Data
Transformasi data digunakan  untuk mengubah data menjadi data  yang dapat digunakan dalam proses pelatihan dalam jaringan. Berikut adalah hasil transformasi data:
Tabel 2. Transformasi Data X1 X2 X3 X4 X5 T 0,5365 0,1460 0,2970 0.9000 0.9000 0,2970 0,3599 0,4556 0,3599 0.1000 0.9000 0,3599 0,6766 0,4525 0,5995 0.1000 0.9000 0,5995 0,4655 0,2165 0,3457 0.9000 0.9000 0,3457 0,7680 0,2686 0,2320 0.1000 0.9000 0,2320 0,6462 0,1061 0,4107 0.9000 0.9000 0,4107 0,8168 0,2594 0,2665 0.1000 0.9000 0,2665 0,9000 0,5720 0,2259 0.9000 0.9000 0,2259 0,4086 0,3728 0,3335 0.9000 0.9000 0,3335 0,5102 0,1490 0,5102 0.9000 0.9000 0,5102 0,3193 0,9000 0,1467 0.1000 0.9000 0,1467 0,5142 0,3421 0,1751 0.1000 0.9000 0,1751 0,4980 0,1000 0,1812 0.1000 0.9000 0,1812 0,3193 0,8724 0,1751 0.1000 0.9000 0,1751 0,5995 0,5015 0,2340 0.1000 0.9000 0,2340 0,3660 0,7498 0,1000 0.1000 0.9000 0,1000 0,3782 0,6088 0,1000 0.9000 0.9000 0,1000 0,3173 0,8755 0,1548 0.9000 0.9000 0,1548 0,7802 0,5506 0,1609 0.1000 0.9000 0,1609 0,5853 0,4494 0,1731 0.9000 0.9000 0,1731

## 3.3 Hasil Pengujian
Hasil pengujian bertujuan untuk melakukan proses pembuktian penggunaan algoritma backpropagation terhadap permasalahan yang ada yang mampu melakukan proses peramalan penjualan barang di toko ritel. Hasil tes berikut ini dilakukan dengan menggunakan Matlab sebagai alat dalam melakukan proses pengujian dalam penelitian:
Gambar 4. Hasil Proses Pelatihan Jaringan Peramalan Penjualan dengan Matlab
Gambar 5. Grafik Hasil Proses Pelatihan Jaringan Peramalan Penjualan dengan Matlab
Tabel 3. Perbandingan Pola Penjualan Proses Peramalan dengan Matlab
No Hidden Layer MSE 1 Hidden 5 0,0001936 2 Hidden 6 0,00001124 3 Hidden 7 0,00000185 4 Hidden 8 0,00026832 5 Hidden 9 0,00066586 6 Hidden 10 0,00000084 7 Hidden 15 0,0000024 8 Hidden 20 0,00009672 9 Hidden 25 0,00000094 10 Hidden 30 0,00002856 11 Hidden35 0,0038809 12 Hidden 40 0,00001716 13 Hidden 45 0,0001325 14 Hidden 50 0,00014669
Dari hasil perbandingan pola jaringan dilakukan bertujuan untuk mencari pola jaringan terbaik. dari gambar di  atas  menunjukkan  bahwa  pola  jaringan  5-10-1  memiliki  nilai  MSE terkecil  dari  beberapa  pola  jaringan  lain dengan nilai = 0,000000084 yang berarti toleransi kesalahan total pada jaringan kurang dari 0,1%. Setelah hasil perbandingan dengan menemukan pola terbaik, proses penelitian berlanjut pada penggunaan pola terbaik ini dalam proses prediksi. Hasil yang didapat dari proses menggunakan alat Matlab . Masih sejumlah yang bernilai 0,1 hingga 0,9, oleh karena itu lebih banyak proses denormalization diperlukan untuk melihat hasil prediksi yang diperoleh oleh jaringan.

## 3.4 Sample Pengujian Data Peramalan
Dalam  pengujian  peramalan  terhadap  penjulan  yang  nantinya  akan  terjadi  pada  periode  berikutnya  ini,  penulis menggunakan  data  yang  sudah  tersimpan  sebelumnya  dengan  asumsi  target  peramalan  yang  ditentukan  adalah hasil jumlah barang yang terjual pada periode waktu sebelumnya. Berikut satu sample pengujian peramalan yang
akan digunakan dalam jaringan syaraf tiruan backpropagation dengan pola arsitektur jaringan 5-10-1 (5 variabel input, 10 Hidden Jaringan dan 1 Variabel Target Output Jaringan) :
Tabel 4. Data Pengujian Peramalan STOCK HARGA JUMLAH TERJUAL JENIS BARANG KETAHANAN Target 216 3.300 98 primer lama 98 Tabel 5. Transformasi data Pengujian Peramalan X1 X2 X3 X4 X5 T 0,5365 0,1460 0,2970 0.9000 0.9000 0,2970 Tabel 6. Hasil Pengujian Peramalan Jaringan X1 X2 X3 X4 X5 T Hasil Prediksi (Y) 0,5365 0,1460 0,2970 0.9000 0.9000 0,2970 0.3872
Setelah hasil proses peramalan didapat dalam bentuk bilangan berkoma, maka tahapan selanjutnya dilakukan proses denormalisasi untuk mendapatkan angka hasil prediksi yang sebenarnya. Berikut proses denormalisasi yang dilakukan :
Y = 0.3872 denormalisasi = Y * (Xmaks – Xmin) + Xmin Xmaks = 395 = 0.3872 * (395 – 1) + 1 Xmin = 1 = 153.55 (dibulatkan menjadi 154)
Hasil perdiksi yang sudah didapat ini memiliki total kesalahan (Total Error) sebesar = 3.57 % dari bantuan Proses Matlab yang sudah dilakukan.

## 4.   KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan penelitian ini, penulis menarik kesimpulan :
1. Jaringan  Saraf  Tiruan  Menggunakan  Algoritma Backpropagation mampu  memprediksi  perkiraan  penjualan toko ritel dengan mengacu pada data penjualan yang terjadi di toko ritel.
2. Variabel yang digunakan dalam proses prediksi mengacu pada data penjualan dan kondisi persediaan barang yang terjadi di toko ritel yang akan mempengaruhi hasil prediksi dengan Jaringan Syaraf Tiruan.
3. Hasil  prediksi  hasil  dapat  digunakan  sebagai  masukan  kepada  pemilik  toko  ritel  untuk  membantu  dalam mengelola  toko  seperti  pengadaan  barang  yang  akan  dijual  dan  melihat  hasil  penjualan  yang  terjadi  pada periode berikutnya.

## REFERENCES
[1] Saidani Basrah dan Samsul Arifin, (2012). Pengaruh Kualitas Produk Dan Kualitas Layanan Terhadap Kepuasan Konsumen Dan Minat Beli Pada Ranch Market. Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia (JRMSI). 1-22
[2] T.Sutojo, E Mulyanto, V Suhartono (2011), Kecerdasan Buatan, ANDI, Yogyakarta.
[3] F Izhari, H W Dhany, M Zarlis and Sutarman, (2017), Analysis backpropagation methods with neural network for prediction of children's ability in psychomotoric. International Conference on Computing and Applied Informatics, Journal of Physics
[4] E  G  Wahyuni,  L  M  F  Fauzan,  F  Abriyani,  N  F  Muchlis1  and  M  Ulfa,  (2017),  Rainfall  prediction  with  backpropagation  method. International Conference on Mathematics, Science and Education 2017, Journal of Physics
[5] P. Hamet and J. Tremblay, “Artificial intelligence in medicine,” Metabolism: Clinical and
Experimental , vol. 69, pp. 1–14, 2017.
[6] Yanto,  Musli,  Sarjon  Defit,  Gunadi  Widi  Nurcahyo.  (2016).  Analisis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Reservasi Kamar Hotel Dengan Metode Backpropagation (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang). Jurnal Komputer Teknologi Informasi.
[7] Sovia, Rini, Musli Yanto, and Widya Nursanty. (2016). Implementation of Signature Recognitionby Using Backpropagation. UPI YPTK Journal of Computer Science and Information Technology
[8] Soliha, Euis, (2008), Analisis Industri Ritel Di Indonesia, Jurnal Bisnis dan Ekonomi (JBE), 128-142
[9] Hermawan, A. (2006). Jaringan Saraf Tiruan, Teori, dan Aplikasi. Penerbit Andi. Yogyakarta.
[10] Brian, T. (2016). Analysis Learning Rates On Backpropagation Algorithm For Classification of Diabetes.Jurnal Ilmiah Edutic3(1):21 – 27.
[11] Yuhandri, Sarifuddin Madenda, Eri Prasetyo Wibowo and Karmilasari. (2017), Object Feature Extraction of Songket Image Using Chain Code Algorithm. International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology., 235-241
[12] Sumijan, Perdana Agus Windarto, Abulwafa Muhammad and Budiharjo, (2016), Implementation of Neural Networks in Predicting the Understanding Level of Students Subject, International Journal of Software Engineering and Its Applications, 189-204
[13] D. Huang and Z. Wu, (2017). “Forecasting outpatient visits using empirical mode decomposition coupled with backpropagation artificial neural networks optimized by particle swarm optimization,” PloS ONE , vol. 12, no. 2, pp. 1–18
[14] J. Tarigan, Nadia, R. Diedan, and Y. Suryana, “Plate Recognition Using Backpropagation Neural Network and Genetic Algorithm,” Procedia Computer Science , vol. 116, pp. 365–372, 2017
[15] Yuhandri,  Sarifuddin  Madenda,  Eri  Prasetyo  Wibowo  and  Karmilasari  (2017),  Pattern  Recognition  and  Classification  Using Backpropagation  Neural  Network  Algorithm  for  Songket  Motifs  Image  Retrieval.  International  Journal  on  Advanced  Science, Engineering and Information Technology., 2343-2349