[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]

## PENGGUNAAN ALGORITMA HEBB DALAM POLA PENGENALAN HURUF
Novera Kristianti a,1 *, Widiatry b,2 a,b Universitas Palangka Raya, Kampus UPR Tunjung Nyaho Jalan Yos Sudarso, Palangka Raya 73112
1 noverara@gmail.com *, 2 widiatry@gmail.com

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Keywords Hebb Pengenalan Huruf Jaringan Syaraf Tiruan Dalam ilmu komputer, Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah pendekatan populer  yang  bertujuan  untuk  menyelesaikan  berbagai  permasalahan, seperti pengenalan pola atau klasifikasi, melalui pembelajaran. Penelitian ini  mengeksplorasi  penggunaan  algoritma  Hebb  Rule  dalam  konteks pengenalan  pola  huruf  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan.  Jaringan syaraf tiruan adalah model pemrosesan informasi yang terinspirasi oleh struktur  jaringan  syaraf  biologis  manusia.  Algoritma  Hebb  Rule digunakan  untuk  melatih  jaringan  agar  dapat  mengidentifikasi  dan membentuk  asosiasi  antara  pola  input  dan  output.  Penelitian  ini  fokus pada penggunaan algoritma Hebb Rule dalam mengenali pola huruf “T” dan “U” dalam format matriks 5x5 dengan representasi data bipolar, di mana “X” diwakili sebagai  -1 dan “O” diwakili sebagai 1. Metodologi penelitian mencakup identifikasi masalah, tujuan penelitian, pengenalan pola  huruf,  penerapan  algoritma  Hebb  Rule,  dan  hasil  pola.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  pola  pada  huruf  “T”  dan  “U”  dapat diidentifikasi menggunakan algoritma Hebb dengan nilai bersih 32 dan - 32,  masing-masing.  Penelitian  ini  juga  mencakup  perubahan  bobot  dan bias  pada  jaringan  Hebb  melalui  serangkaian  iterasi,  serta  perhitungan nilai aktivasi jaringan untuk menentukan keberhasilan pengenalan pola. Kesimpulannya,  penelitian  ini  memberikan  wawasan  yang  lebih  dalam tentang  penggunaan  algoritma  Hebb  dalam  pengenalan  pola  huruf  dan potensinya dalam pengembangan aplikasi praktis.

## 1. Pendahuluan
Jaringan syaraf tiruan adalah sebuah konsep pengolahan data yang terinspirasi dari operasi sistem sel saraf biologis, yang menyerupai cara informasi diproses dalam otak manusia [1] [2]. Tujuannya adalah  mengatasi  berbagai  masalah  khusus,  seperti  dalam  proses  pembelajaran  dengan  melakukan pengenalan pola atau klasifikasi. Meskipun jaringan syaraf tiruan ada sebelum komputer konvensional yang  kompleks,  perkembangannya  terus  berlanjut,  bahkan  setelah  mengalami  penundaan  beberapa tahun. Dalam konteks ini, jaringan saraf tiruan dapat menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh manusia, seperti prediksi, pengenalan wajah, pengenalan tulisan tangan, dan pengenalan ucapan. Metode komputasi tradisional tidak dapat menangani masalah-masalah ini. Oleh  karena  itu,  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  dianggap  sebagai  bagian  dari  model  pemrosesan informasi yang hampir mencapai kapasitas pengolahan informasi manusia.
Dalam menganalisis jaringan syaraf tiruan, terdapat beberapa metode yang dapat digunakan, yaitu metode Hebb, metode Perceptron dan metode Backpropagation [3]. Secara sistematis, ada beberapa lapisan  atau  layer  yang  terdapat  pada  jaringan  syaraf  tiruan,  yaitu  lapisan  masukan  (input  layer), lapisan  tersembunyi  (hidden  layer),  dan  lapisan  keluaran  (output  layer)  [4].  JST  terdiri  dari  unit pemrosesan  kecil  yang  disebut  neuron  buatan.  Neuron-neuron  ini  terhubung  satu  sama  lain  dengan
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
berbagai jenis koneksi dan membentuk lapisan-lapisan yang memproses informasi. Data atau sinyal input  masuk  ke  JST  dan  diolah  melalui  serangkaian  operasi  matematis  di  antara  neuron-neuron tersebut. Hasil akhir dari pemrosesan ini adalah output yang dapat digunakan untuk melakukan tugas tertentu,  seperti  pengenalan  pola,  klasifikasi,  atau  prediksi.  Fungsi  dalam  jaringan  syaraf  biologis, seperti yang terdapat pada otak manusia, adalah untuk memproses informasi. Jaringan syaraf tiruan, di sisi lain, adalah model data yang sangat efektif dalam menangkap dan menggambarkan hubungan input-output yang rumit. Ini dapat digunakan dengan mudah untuk berbagai masalah, dapat dengan cepat menerima data, berjalan dengan kecepatan tinggi, dan mampu membuat sistem yang kompleks. Terdapat tiga komponen utama yang menggambarkan jaringan syaraf tiruan [3] :
a. Pola hubungan antar neuron (disebut arsitektur jaringan).
b. Metode Penentuan Bobot Penghubung ;
c. Aktivasi yang digunakan untuk menetapkan output suatu neuron.
Konsep  dasar  dari  algoritma  Hebb  dinyatakan  dalam  ungkapan  “Sel  yang  bersamaan,  saling berhubungan”. Ini berarti bahwa jika dua neuron (sel) secara bersamaan aktif, maka koneksi sinaptik antara mereka  akan  diperkuat.  Dalam  konteks jaringan  saraf  tiruan,  ini  berarti  bahwa  jika  dua  unit (neuron) dalam jaringan aktif secara bersamaan, maka bobot sinaptik (koneksinya) antara keduanya akan  diperkuat.  Algoritma  Hebb  digunakan  untuk  mengajar  jaringan  saraf  tiruan  bagaimana mengenali dan membentuk asosiasi antara pola input dan output. Selama proses pembelajaran, ketika jaringan menerima input, bobot sinaptik antara unit input dan output yang aktif akan diperkuat. Ini berarti bahwa jaringan akan menjadi lebih baik dalam mengenali pola yang sering muncul bersama. Algoritma  Hebb  sering  digunakan  dalam  konteks  pengenalan  pola.  Jaringan  yang  dilatih  dengan algoritma Hebb dapat mengenali pola yang pernah muncul bersama selama pelatihan.
Fungsi  pengenalan  pola  adalah  langkah  perantara  dalam  proses  penghapusan  dan  normalisasi gambar  dalam  satu  cara  (memproses  foto,  teks,  dll.),  menghitung  fitur,  mengklasifikasikan,  dan terakhir pasca-pemrosesan  berdasarkan  pada  lapisan  identitas dan  tingkat  kepercayaan.  Pengenalan pola terkait dengan langkah klasifikasi. Dalam beberapa kasus, seperti dalam konteks jaringan syaraf, pemilihan dan ekstraksi fitur juga dapat dilakukan secara semi-otomatis atau sepenuhnya otomatis [5]. Meskipun algoritma Hebb sederhana dan efektif dalam membentuk asosiasi antara pola, ia memiliki keterbatasan.  Algoritma  ini  rentan  terhadap  masalah  seperti  kejenuhan  (oversaturation)  dan  tidak cocok  untuk  tugas  yang  lebih  kompleks.  Oleh  karena  itu,  dalam  penggunaan  nyata,  seringkali digunakan variasi algoritma Hebb atau kombinasi dengan metode lain.
Penelitian ini memiliki tujuan utama untuk menyediakan wawasan yang lebih mendalam tentang bagaimana  algoritma  Hebb  dapat  meningkatkan akurasi  pengenalan huruf  dan  potensinya  dalam pengembangan  aplikasi  praktis.  Diharapkan  bahwa  temuan  dalam  jurnal  ini  dapat  memberikan kontribusi yang signifikan dalam perkembangan bidang pengenalan huruf dan pengolahan citra.
Menurut Yendriza (2022), dalam penelitian yang dilakukan di Akademi Manajemen Informatika dan Komputer, Solok, berjudul “Pengenalan Pola Huruf Sistem Matriks dengan Algoritma Hebb Rule dalam  Jaringan  Saraf  Tiruan”,  tujuan  utamanya  adalah  untuk  menggambarkan  hubungan  yang kompleks antara input dan output atau menemukan pola data berlandaskan pada informasi eksternal atau internal yang diterima oleh jaringan selama proses pembelajaran dengan menggunakan Algoritma Hebb Rule. Hasil penelitian yang diberikan oleh Yendriza menunjukkan bahwa pengimplementasian Algoritma Hebb Rule efektif dalam mengetahui pola pada huruf “W” dan “M” dengan menggunakan pendekatan matriks berukuran 25 dengan nilai bersih 8 dan -8 [6].
Pada jurnal milik Faisol, Rica Amalia, Kuzairi, Toni Yulianto, M. Fariz Fadillah Mardianto (2015) Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Islam Madura (UIM) Kampus Hijau Komplek PP, Miftahul Ulum Bettet, Pamekasan, yang berjudul “Aplikasi Jaringan Hebb dalam Pengenalan Huruf”. Alasan penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  pengenalan efektif  menggunakan  sejumlah  kecil  model sampel. Hasil penelitian Faisol dan kawan-kawan mengindikasikan bahwa metode Hebb rule masih mempunyai kekurangan dalam mencapai pengenalan pola. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa pada jaringan  Hebb,  pelatihan  hanya  dijalankan  dalam  satu  periode  pelatihan,  meskipun  jaringan  tidak
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
sepenuhnya  mengidentifikasi  modelnya.  Selain  itu,  keakuratan  sistem  bergantung  pada  model masukan yang dilatih: semakin berbeda model masukan, semakin baik hasil pengujiannya [7].

## 2. Metodologi Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Hebb.  Algoritma  Hebb  Rule  merupakan  suatu  metode pembelajaran  yang  digunakan  dalam  kerangka  kerja  jaringan  syaraf  tiruan.  Metode  ini  beroperasi dengan cara mengatur nilai bobot untuk setiap unsur input [8]. Penulis menggambarkan pendekatan penelitian yang digunakan dalam studi ini melalui ilustrasi yang terdapat di bawah ini.
Gambar 1 Desain Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan permasalah yang ada.
2. Tujuan
Langkah kedua yang dilakukan adalah mencari tahu tujuan dari diadakannya penelitian ini.
3. Pengenalan Pola
Langkah ketiga yang dilakukan adalah diagnose pola pengenalan huruf pada manusia.
4. Algoritma Hebb Rule
Langkah keempat adalah melakukan penelitian menggunakan algoritma Hebb Rule.
5. Hasil Pola
Langkah terakhir adalah hasil dari penelitian dan kesimpulan.
Dalam  konteks  jaringan  Hebb,  perhitungan  bobot  dan  bias  dilakukan  melalui  serangkaian  iterasi. Ketika  jaringan  Hebb  mengalami  proses  pelatihan,  nilai-nilai  bobot  dan  bias  akan  mengalami modifikasi.  Pada  jaringan  Hebb,  terdapat  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  yaitu  fungsi  aktivasi threshold = 0 [9].
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Gambar 2 Arsitektur Jaringan Hebb
Perbaikan bobot dilakukan dengan metode berikut:
a.   Bobot baru (wi yang diperbarui) dihitung dengan cara: wi (baru) = wi (lama) + xi * y. b.   Nilai bias baru (b yang diperbarui) dihitung dengan cara: b (baru) = b (lama) + y.
Dalam rumus-rumus tersebut: a.   wi adalah bobot yang terkait dengan data input ke-i. b.   xi adalah nilai input dari data ke-i. c.   y adalah output data. d.   b adalah nilai bias.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Proses  pengenalan  pola  T  dan  U  menggunakan  penyajian  data  bipolar  melibatkan  penggunaan matriks 5x5 dengan nilai karakter pengenalan pola diatur sebagai 1, sementara nilai 0 diwakili sebagai -1. Algoritma Hebb Rule digunakan dalam konteks ini dengan 25 input yang mewakili setiap elemen dalam matriks. Di bawah ini disajikan gambar matriks inputan 25 tersebut.
a. Pengenalan Pola Huruf
Gambar dibawah ini merupakan pola huruf T dan U yang akan diproses:
Gambar 3. Pola Huruf T dan U
Kemudian, dilakukan perubahan menjadi representasi nilai bipolar, di mana X digantikan dengan -
1 dan O digantikan dengan 1. Hal ini dapat dilihat pada ilustrasi yang disajikan di bawah ini:
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]

## 1.   Pola T

## Gambar 4 Gambaran Nilai Bipolar Pola Huruf T
2.   Pola U Gambar 5 Gambaran Nilai Bipolar Pola Huruf U
Di bawah ini adalah hasil perpaduan pola huruf T dan U yang di masukkan ke dalam matriks
Gambar 6 Hasil Perpaduan Pola T dan U
b. Inisialisasi Bobot Bias
Perubahan Bobot dan Bias Pola T
Tabel 1 Perubahan Bobot dan Bias Pola T ∑w1 = x1.t = -1 . 1 = -1 ∑w2 = x2.t = -1 . 1 = -1 ∑w3 = x3.t = -1 . 1 = -1 ∑w4 = x4.t = -1 . 1 = -1 ∑w5 = x5.t = -1 . 1 = -1 ∑w6 = x6.t = 1 . 1 = 1 ∑w7 = x7.t = 1 . 1 = 1 ∑ w 8 = x 8 .t = -1 . 1 = -1 ∑ w 9 = x 9 .t = 1 . 1 = 1 ∑ w 10 = x 10 .t = 1 . 1 = 1 ∑ w 11 = x 11 .t = 1 . 1 = 1 ∑ w 12 = x 12 .t = 1 . 1 = 1 ∑ w 13 = x 13 .t = -1 . 1 = -1 ∑ w 14 = x 14 .t = 1 . 1 = 1 ∑ w 15 = x 15 .t = 1 . 1 = 1 ∑ w 16 = x 16 .t = 1 . 1 = 1 ∑ w 17 = x 17 .t = 1 . 1 = 1 ∑ w 18 = x 18 .t = -1 . -1 = -1 ∑ w 19 = x 19 .t = 1 . 1 = 1
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]

## Perubahan Bobot dan Bias Pola U
Tabel 2 Perubahan Bobot dan Bias Pola U ∑w1 = x1.t = -1 . -1 = 1 ∑w2 = x2.t = 1 . -1 = -1 ∑w3 = x3.t = 1 . -1 = -1 ∑w4 = x4.t = 1 . -1 = -1 ∑w5 = x5.t = -1 . -1 = 1 ∑w6 = x6.t = -1 . -1 = 1 ∑w7 = x7.t = 1 . -1 = -1 ∑w8 = x8.t = 1 . -1 = -1 ∑w9 = x9.t = 1 . -1 = -1 ∑w10 = x10.t = -1 . -1 = 1 ∑w11 = x11.t = -1 . -1 = 1 ∑w12 = x12.t = 1 . -1 = -1 ∑w13 = x13.t = 1 . -1 = -1 ∑w14 = x14.t = 1 . -1 = -1 ∑w15 = x15.t = -1 . -1 = -1 ∑w16 = x16.t = -1 . -1 = 1 ∑w17 = x17.t = 1 . -1 = -1 ∑w18 = x18.t = 1 . -1 = -1 ∑w19 = x19.t = 1 . -1 = -1 ∑w20 = x20.t = -1 . -1 = 1 ∑w21 = x21.t = -1 . -1 = 1 ∑w22 = x22.t = -1 . -1 = 1 ∑w23 = x23.t = -1 . -1 = 1 ∑w24 = x24.t = -1 . -1 = 1 ∑w25 = x25.t = -1 . -1 = 1
Dari hasil kombinasi pola huruf T dan U yang telah didapatkan, dilanjutkan dengan mencari nilai perubahan  bobot  dan  biasnya.  Untuk  mencari  nilai  perubahan  bobotnya  dilakukan  dengan mengalikan nilai x dengan nilai t yang terdapat pada gambar 6. Nilai perubahan biasnya didapatkan dari nilai t.

## Bobot Baru T
Tabel 3 Bobot Baru T
w 1 =
w lama + ∑ w 1 = 0 + (-1) = -1 w 2 =
w lama + ∑ w 2 = 0 + (-1) = -1 w 3 =
w lama + ∑ w 3 = 0 + (-1) = -1 w 4 =
w lama + ∑ w 4 = 0 + (-1) = -1 w 5 =
w lama + ∑ w 5 = 0 + (-1) = -1 w 6 =
w lama + ∑ w 6 = 0 + 1 = 1 w 7 = w lama + ∑ w 7 = 0 + 1 = 1 w 8 =
w lama + ∑ w 8
= 0 + (-1) = -1 w 9 =
w lama + ∑ w 9 = 0 + 1 = 1 w 10 = w lama + ∑ w 10 = 0 + 1 = 1 w 11 = w lama + ∑ w 11 = 0 + 1 = 1 w 12 =
w lama + ∑ w 12 = 0 + 1 = 1 w 13 = w lama + ∑ w 13 = 0 + (-1) = -1 w 14 =
w lama + ∑ w 14
= 0 + 1 = 1
[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 18 No 1]
[Januari 2024] w 15 = w lama + ∑ w 15 = 0 + 1 = 1 w 16 = w lama + ∑ w 16
= 0 + 1 = 1 w 17 = w lama + ∑ w 17 = 0 + 1 = 1 w 18 = w lama + ∑ w 18 = 0 + (-1) = -1 w 19 =
w lama + ∑ w 19 = 0 + 1 = 1 w 20 =
w lama + ∑ w 20
= 0 + 1 = 1 w 21 = w lama + ∑ w 21 = 0 + 1 = 1 w 22 = w lama + ∑ w 22 = 0 + 1 = 1 w 23 = w lama + ∑ w 23 = 0 + (-1) = -1 w 24 =
w lama + ∑ w 24 = 0 + 1 = 1 w 25 =
w lama + ∑ w 25 = 0 + 1 = 1 b = b lama + ∑ b = 0 + 1 = 1 Bobot Baru U Tabel 4 Bobot Baru U w 1 =
w lama + ∑ w 1 = 0 + (-1) = -1 w 2 = w lama + ∑ w 2 = 0 + (-1) = -1 w 3 =
w lama + ∑ w 3 = 0 + (-1) = -1 w 4 =
w lama + ∑ w 4 = 0 + (-1) = -1 w 5 =
w lama + ∑ w 5
= 0 + (-1)
= -1 w 6 = w lama + ∑ w 6 = 0 + 1 = 1 w 7 =
w lama + ∑ w 7 = 0 + 1 = 1 w 8 =
w lama + ∑ w 8 = 0 + (-1) = -1 w 9 =
w lama + ∑ w 9 = 0 + 1 = 1 w 10 =
w lama + ∑ w 10 =
0 + 1 = 1 w 11 =
w lama + ∑ w 11 =
0 + 1 = 1 w 12 = w lama + ∑ w 12 = 0 + 1 = 1 w 13 =
w lama + ∑ w 13 = 0 + (-1) = -1 w 14 = w lama + ∑ w 14 = 0 + 1 = 1 w 15 = w lama + ∑ w 15 = 0 + 1 = 1 w 16 =
w lama + ∑ w 16
=
0 + 1 = 1 w 17 = w lama + ∑ w 17 = 0 + 1 = 1 w 18 =
w lama + ∑ w 18 = 0 + (-1) = -1 w 19 = w lama + ∑ w 19 = 0 + 1 = 1 w 20 = w lama + ∑ w 20 = 0 + 1 = 1 w 21 = w lama + ∑ w 21 = 0 + 1 = 1 w 22 =
w lama + ∑ w 22 =
0 + 1 = 1 w 23 =
w lama + ∑ w 23 = 0 + (-1) = -1 w 24 = w lama + ∑ w 24 = 0 + 1 = 1 w 25 = w lama + ∑ w 25 = 0 + 1 = 1 b = b lama + ∑ b = 0 + 1 = 1
Setelah mendapatkan nilai perubahan bobot dan biasnya, dilanjutkan dengan mencari nilai bobot dan bias baru.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
c. Hasil Akhir
Dari hasil perhitungan perubahan bobot, bias, dan bobot baru didapatkanlah nilai w dan b baru. Nilai w dan b yang baru ini digunakan untuk mencari nilai akhir dari algoritma Hebb.
Nilai n yang ada pada tabel didapatkan dari perhitungan berikut ini:
T -> n = (-1.0) + (-1.-2) + (-1.-2) + (-1.-2) + (-1.0) + (1.2) + (1.0) + (-1.-2) + (1.0) +
(1.2) + (1.2) + (1.0) + (-1.-2) + (1.0) + (1.2) + (1.2) + (1.0) + (-1.-2) + (1.0) + (1.2) + (1.2) + (1.2) + (-1.0) + (1.2) + (1.2) + 0
n = 0 + 2 + 2 + 2 + 0 + 2 + 0 + 2 + 0 + 2 + 2 + 0 + 2 + 0 + 2 + 2 + 0 + 2 + 0 + 2 +
2 + 2 + 0 + 2 + 2 + 0
n = 32
U -> n = (-1.0) + (1.-2) + (1.-2) + (1.-2) + (-1.0) + (-1.2) + (1.0) + (1.-2) + (1.0) + (1.2) + (-1.2) + (1.0) + (1.-2) + (1.0) + (-1.2) + (-1.2) + (1.0) + (1.-2) + (1.0) + (1.2) + (-1.2) + (-1.2) + (-1.0) + (-1.2) + (-1.2) + 0 n = 0 + (-2) + (-2) + (-2) + 0 + (-2) + 0 + (-2) + 0 + (-2) + (-2) + 0 + (-2) + 0 + (2)
+ (-2) + 0 + (-2) + 0 + (-2) + (-2) + (-2) + 0 + (-2) + (-2) + 0
n = - 32
Dari tabel a = f(n) didapatkan berdasarkan kriteria f(n), yaitu: 1.   Jika nilai n lebih besar atau sama dengan 0 maka f(n) bernilai 1. 2.   Jika nilai n lebih kecil dari 0 maka f(n) bernilai 0.
Berdasarkan hasil perhitungan n yang telah didapatkan pada pola pertama n bernilai lebih besar dari 0 dan pada pola kedua n bernilai lebih kecil dari 0.
Tabel 5 Hasil Pengenalan Pola b n a = f(n) Huruf 0 32 1 Pola teridentifikasi T 0 -32 -1 Pola teridentifikasi U
Hasil pemeriksaan pola T dan U mengindikasikan bahwa keduanya menghasilkan keluaran sesuai dengan target yang diharapkan oleh jaringan. Ketika keluaran sesuai dengan target, maka jaringan Hebb  akan  mampu  mengenali  serta  memahami  pola-pola  tersebut.  Keberhasilan  algoritma  Hebb sangat tergantung pada kesesuaian antara representasi input dan target yang digunakan. Nilai target yang  diberikan  pada  pola  ini  adalah  T  =  1  dan  U  =  -1,  yang  sesuai  dengan  hasil  keluaran  yang ditemukan dalam pencarian pola huruf.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  mengenai  pengenalan  pola  huruf  dengan algoritma  Hebb  Rule  menghasilkan  temuan yang menarik. Algoritma ini, berdasarkan prinsip asosiasi Hebbian, menunjukkan kemampuan dalam mengenali dan mengklasifikasikan pola huruf secara sederhana. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Hebb Rule dapat  digunakan  sebagai  pendekatan  awal  dalam  pengenalan  pola  huruf  yang  sederhana,
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
dengan keunggulan  dalam  keterbacaan  dan  sedikit  kompleksitas perhitungan,  menjadikannya efisien dalam beberapa konteks.
Namun,  penelitian  ini  juga  mengungkapkan  beberapa  keterbatasan.  Hebb  Rule  kurang  cocok  untuk mengatasi variasi pola huruf yang kompleks dan pola yang tumpang tindih. Hal ini membuatnya kurang efektif untuk aplikasi praktis seperti pengenalan tulisan tangan yang lebih rumit atau karakter dalam sistem  Optical  Character  Recognition  (OCR)  yang  memerlukan  tingkat  akurasi  tinggi.Dengan demikian, Hebb Rule merupakan algoritma yang sederhana dan efisien untuk pengenalan pola huruf yang  relatif  sederhana,  namun  mungkin  tidak  cukup  kuat  untuk  aplikasi  yang  lebih  canggih. Pengembangan  lebih  lanjut  dan  gabungan  dengan  metode  pembelajaran  mesin  modern  mungkin diperlukan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dalam pengenalan pola huruf yang kompleks dan praktis.

## Daftar Pustaka
[1]  Rahman, S. 2023. Mengambil Hikmah dari Cara Kerja Artificial Neural Network (ANN): Sebuah Motivasi untuk Terus Menuntut Ilmu. Diakses pada 4 Oktober 2023, dari  https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kpknl- banjarmasin/baca-artikel/16305/Mengambil-Hikmah-dari-Cara-Kerja-Artificial-Neural-Network-ANN- Sebuah-Motivasi-untuk-Terus-Menuntut-Ilmu.html
[2]  Widianto, M. H. 2021. Analisis Performa Algoritma Backpropagation Jaringan Syaraf Tiruan. Diakses pada 4  Oktober  2023,  dari  https://binus.ac.id/bandung/2021/04/analisis-performa-algoritma-backpropagation- jaringan-syaraf-tiruan/
[3]    Agustin,  M.  &  Prahasto,  T.  2012.  Penggunaan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk  Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Jurusan Teknik Komputer Di Politeknik Negeri Sriwijaya. Jurnal Sistem Informasi Bisnis, 02, 89-97.
[4]    Permatasari,  Z.  &  Sifaunajah,  A.  2019.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Propagasi  Balik  untuk  Klasifikasi  Data. Jombang : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas KH. A. Wahab Hasbullah.
[5]    H.  Masrani,  I.  Ruslianto,  &    Ilhamsyah.  2018.    Aplikasi  Pengenalan  Pola  Pada    Huruf  Tulisan  Tangan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Dengan Metode Ekstraksi Fitur Geometri. Coding, Sistem Komputer Untan, 06(02), 69–78.
[6]  Yendrizal. 2022. Jaringan Saraf Tiruan Pengenalan Pola Huruf Sistem Matriks dengan Algoritma Hebb Rule. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(5), 1466−1471. 10.30865/jurikom.v9i5.5015
[7]  Faisol, Amalia . R., Kuzairi, Yulianto. T., Mardianto . M. F. F. 2015. Aplikasi Jaringan Hebb dalam Pengenalan Huruf. Zeta - Math Journal, 1(1), 10-14.
[8]  Mulyana, T. M. S. 2015. Perbandingan Hebb-Rule Dan Perceptron Dalam Segmentasi Citra Menggunakan Input Variasi RGB. JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI, 11(2), 30-39.
[9]  Khairina, N. 2019. Jaringan Syaraf Tiruan. Universitas Medan Area.