ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.208 | Hal 116 − 122 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Implementasi Metode Artificial Neural Network Untuk Analisis Resiko Kredit Pada Sistem Peer To Peer Lending
Pieter Octaviandy * , Octara Pribadi
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Time, Medan, Indonesia Email: 1,* pieter.lecture@email.com, 2 octarapribadi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: pieter.lecture@email.com
Abstrak− Peer to Peer (P2P) lending merupakan sebuah contoh penyelenggaran Financial Technology (Fintech) berupa layanan pinjam meminjam uang berbasis teknologi informasi. Layanan ini menawarkan fleksibilitas dimana pemberi pinjaman dan peminjam dapat mengalokasikan dan mendapatkan modal atau dana hampir dari dan kepada siapa saja, dalam jumlah nilai berapapun, secara efektif dan transparan, serta dengan imbal balik yang kompetitif. Permasalahan aplikasi Peer to Peer lending adalah bagaimana memberikan rekomendasi  kepada  user,  terutama  kepada  lender  mengenai  risiko  pinjaman  dari  borrower.  Untuk  menyelesaikan  permasalahan tersebut, diterapkan metode Artificial Neural Network. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi sistem Peer to Peer Lending berbasis web.  Perangkat  lunak  mampu  memberikan  informasi  hasil  rekomendasi  kepada  user  lender  mengenai  jenis  pinjaman.  Dari  hasil pengujian, diperoleh informasi bahwa metode Artificial Neural Network cocok untuk diterapkan dalam sistem peer-to-peer lending, dengan tingkat validitas sebesar 80%. Selain itu, perangkat lunak juga mampu memberikan informasi hasil rekomendasi yang sangat terpercaya  kepada  user  lender  mengenai  jenis  pinjaman,  dengan  tingkat  sensitivitas  dari  prediksi  resiko  pinjaman  sebesar  100%, positive predictive value sebesar 60% dan negative predictive value sebesar 100%..
Kata Kunci: Peer To Peer Lending; Lender; Borrower; Feature Selection; Artificial Neural Network
Abstract− Peer  to  Peer  (P2P)  lending  is  an  example  of  implementing  Financial  Technology  (Fintech)  in  the  form  of  information technology-based lending and borrowing services. This service offers flexibility where lenders and borrowers can allocate and get capital or funds almost from and to anyone, in any amount of value, effectively and transparently, and with competitive returns. The problem with the Peer to Peer lending application is how to provide recommendations to users, especially to lenders regarding the risk of borrowing from borrowers. To solve this problem, the Artificial Neural Network method is applied. The result of this research is a web- based Peer to Peer Lending system application. The software is able to provide information on the results of recommendations to lenders regarding the type of loan. From the test results, information is obtained that the Artificial Neural Network method is suitable to be applied in a peer-to-peer lending system, with a validity level of 80%. In addition, the software is also able to provide highly reliable recommendation information to lenders regarding the type of loan, with a sensitivity level of 100% loan risk prediction, 60% positive predictive value and 100% negative predictive value.
Keywords : Peer To Peer Lending; Lender; Borrower; Feature Selection; Artificial Neural Network

## 1. PENDAHULUAN
Setelah ditetapkan sebagai bencana nasional, pemerintah melakukan upaya-upaya guna mengurangi penyebaran Covid- 19 dengan mengeluarkan berbagai kebijakan. Dampak yang dialami masyarakat menjadi lebih kompleks dengan adanya kebijakan-kebijakan  tersebut,  masyarakat  semakin  terbatas  dalam  melakukan  kegiatannya.  Sektor-sektor  yang  terkena dampak  meliputi  sektor  politik,  ekonomi,  pariwisata,  dan  lain-lain.  Dari  berbagai  sektor  yang  dialami,  ekonomi merupakan sektor yang mengalami dampak yang cukup besar. Kegiatan ekonomi yang marak dilakukan oleh masyarakat adalah  pengajuan  kredit.  Pemberian  Kredit  tidak  hanya  dilakukan  pada  sektor  perbankan  tetapi  juga  pada  lembaga pembiayaan dan juga yang saat ini banyak diminati masyarakat yaitu pinjam meminjam berbasis online [1].
Guna mengatasi permasalahan pembiayaan yang tidak mampu dipenuhi oleh jasa perbankan di Indonesia maka mendorong  untuk  memunculkan  salah  satu  layanan  financial  technology  (fintech)  yang  mendapatkan  perhatian masyarakat luas, yaitu layanan peer to peer lending (P2P lending). Peer to peer lending adalah sebuah platform teknologi yang  mempertemukan  secara  digital  peminjam  yang  membutuhkan  modal  usaha  dengan  pemberi  pinjaman  yang mengharapkan return yang kompetitif. Peer to peer lending memiliki keunggulan khas yaitu dapat menjalankan fungsi interface melalui pendanaan di luar neraca (off-balance sheet) [2]. Perusahaan fintech P2P lending memberikan fasilitas kepada pihak yang membutuhkan dana pinjaman (borrower) dengan para pihak yang ingin berinvestasi (lender) untuk memberikan pembiayaan tanpa perlu mengunjungi kantor perusahaan P2P lending [3]
Akan  tetapi,  dengan  tanpa  adanya  jaminan  serta  dengan  persyaratan  yang  mudah  maka  hal  tersebut  dapat berpotensi timbulnya suatu resiko dalam pemberian kredit yang dilakukan oleh perusahaan fintech. Sehingga hal tersebut dapat  mempengaruhi  keberlangsungan  usaha  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  fintech  itu  sendiri.  Mengingat  bahwa fintech peer to peer ini merupakan marketplace yang menjadi lembaga intermediasi yang menghubungkan pemilik modal (investor)  dengan  calon  debitur  yang  sebagian  besar  dana  berasal  dari  dana  para  investor,  hal  tersebut  juga  akan mempengaruhi  keamanan  kredit  bagi  para  investor.  Oleh  karena  itu  dalam  pemberian  kredit  kepada  calon  debitur diperlukannya penilaian dan perhatian khusus sebelum dilakukannya realisasi kredit hal ini dilakukan guna memitigasi adanya suatu  resiko  yang mungkin terjadi. Karena bagi  perusahaan fintech sendiri  juga memiliki tanggung jawab atas kepercayaan  investor  dalam  memberikan  penilaian  kepada  para  calon  debiturnya  serta  memberikan  rasa  aman  dan nyaman bagi para investor untuk melakukan pendanaan [4]. Untuk melakukan hal tersebut, maka dapat digunakan metode Artificial Neural Network (ANN).
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.208 | Hal 116 − 122 https://hostjournals.com/bulletincsr
Artificial Neural Network (Jaringan Syaraf Tiruan) merupakan jaringan tiruan yang berbasis pada struktur syaraf otak [5]. Artificial Neural Network (ANN) merupakan sebuah sistem pemrosesan data dengan meniru cara kerja sistem saraf manusia. ANN merupakan sebuah sistem yang terdiri  atas banyak elemen pemrosesan sederhana yang terhubung secara  paralel  [6].  Jaringan-jaringan  tersebut  memperoleh  pengetahuan  melalui  proses  pembelajaran.  Dalam  hal  ini koneksi antar-neuron yang dikenal sebagai bobot sinaptik digunakan untuk mengingat pengetahuan. Kemampuan belajar jaringan saraf ini memberi keuntungan dalam memecahkan masalah kompleks yang solusi analitik dan numeriknya sulit didapat [7]. Model Artificial Neural Network memiliki beberapa kelebihan dibandingkan dengan metode yang lain, yakni ANN  mampu  memberikan  hasil  yang  dapat  mengenali  pola-pola  dengan  baik  dan  mudah  dikembangkan  menjadi bermacam- macam variasi sesuai dengan permasalahan maupun parameter yang ada [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Peer to peer lending (P2P Lending)
Pada masa lalu, jika seorang individu membutuhkan pinjaman dana, baik itu untuk kepentingan pribadi maupun untuk kepentingan bisnisnya, pilihan pertama yang akan dipilih adalah mengajukan pinjaman kepada lembaga keuangan resmi seperti bank. Pada masa lalu juga jika seorang individu memiliki dana berlebih yang ingin diinvestasikan dalam rangka mendapatkan  penghasilan  tambahan,  pilihan  utama  yang  dipilih  adalah  instrumen  investasi  seperti  reksadana  atau deposito bank. Bagi seorang yang mengajukan pinjaman kepada bank, hal utama yang harus dipenuhi adalah apakah dia memiliki  syarat  berupa  jaminan,  syarat  jaminan  dalam  pengajuan  pinjaman  inilah  yang  tidak  semua  orang  dapat memenuhinya, terutama bagi pelaku usaha kecil dan menengah (UMKM) [9].
Definisi menurut KoinWork P2P Lending adalah kegiatan pinjam meminjam antar perseorangan. Praktik ini sudah lama berjalan dalam bentuk yang berbeda, seringkali dalam bentuk perjanjian informal. KoinWorks juga mendefinisikan P2P Lending sebagai praktik atau metode memberikan atau mengajukan pinjaman uang kepada individu atau bisnis, yang menghubungkan pemberi pinjaman dengan peminjam atau investor secara online [10].
Pengertian dari peer to peer lending adalah [9]: “peer to peer lending is a method of debt financing that enables individuals to borrow and lend money without the use of an official financial institutions as an intermediary. Peer to peer lending removes the middleman from the process, but also involves more time, effort and risk than the general brick and mortal lending scenarios.”
Platform  peer  to  peer  lending  ada  di  dalam  konteks  intermediasi  keuangan,  hal  ini  dikarenakan  peran  mereka sebagai  perantara  antara  dua  individu  yang  memakai  situs  maupun  aplikasi  sebagai  pemberi  pinjaman  dan  penerima pinjaman,  singkat  kata  situs  maupun  aplikasi  peer  to  peer  lending  memfasilitasi  hubungan  keuangan  diantara  kedua individu pemakai platform peer to peer lending. Hal ini ditunjukkan pada Gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1 . Cara Kerja Peer to peer lending [9]

## 2.2 Artificial Neural Network
Backpropagation  adalah  algoritma  Artificial  Neural  Network  bergerak  dari  output  layer  menuju  input  layer dengan menambahkan propagasi error. Metode backpropagation dapat mempercepat laju penggabungan, sehingga yang memiliki input-an data banyak dapat dilakukan dengan cepat. Tahapan dalam pelatihan algoritma Backpropagation yaitu sebagai berikut [11]:
1. Inisialisasi bobot (atur bobot pada nilai acak yang kecil).
2. Tahap feed-forward:
a. Setiap input layer (Xi, i = 1,2,3, ..., n) menerima sinyal masuk Xi dan meneruskannya ke setiap hidden layer.
b. Setiap hidden layer (Zj, j = 1,2,3, ..., p) menjumlahkan bobot dari sinyal masuk dan ditambahkan dengan bias:
𝑧 𝑖𝑛𝑗= 𝑉 0𝑗 + ∑ 𝑛𝑋 𝑖 𝑉 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (1)
c. Kemudian  kalikan  hasil 𝑍𝑖𝑛𝑗 dengan  fungsi  aktivasi  untuk  menghasilkan  output  dari  hidden  layer  dan mengirimkannya ke output layer:
𝑍 𝑗 = 𝑓(𝑍 𝑖𝑛𝑗 ) = 1 1+𝑒 −𝑍𝑖𝑛𝑗
(2)
d. Setiap output layer (Yk, k = 1,2,3, ..., m) menjumlahkan bobot output dari hidden layer ( 𝑍𝑗 ):
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.208 | Hal 116 − 122 https://hostjournals.com/bulletincsr
𝑌 𝑖𝑛𝑘 =   𝑊 0𝑘 +  ∑ 𝑍 𝑗 𝑊 𝑘 𝑝 𝑗=1 (3)
e. Kemudian kalikan hasil 𝑌𝑖𝑛𝑘 dengan fungsi akt 𝑗 =1ivasi untuk menghasilkan output dari output layer:
𝑌 𝑘 = 𝑓 (𝑌 𝑖𝑛𝑘 ) = 1 1+𝑒 𝑌𝑖𝑛𝑘
(4)
3. Tahap backpropagation:
a. Setiap unit output ( 𝑌 𝑘 ) akan menerima pola dari hasil training input, kemudian hitung nilai error dari output layer ( 𝑌 𝑘 ):
𝛿 𝑘 = ( 𝑡 𝑘 − 𝑌 𝑘 ) 𝑓 ′( 𝑌 𝑖𝑛𝑘 ) (5)
𝛿 𝑘 = ( 𝑡 𝑘 − 𝑌 𝑘 ) 𝑌 𝑘 (1 − 𝑌 𝑘 ) (6)
b. Hitung koreksi bobot untuk merubah nilai W jk :
∆ 𝑊 𝑗𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑍 𝑗 (7)
c. Hitung error pada unit tersembunyi ( 𝛿 𝑖𝑛𝑗 ):
δ 𝑖𝑛𝑗 = ∑ δ 𝑖𝑛𝑗 𝑊 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 (8)
d. Kalikan 𝛿 𝑖𝑛𝑗 dengan turunan fungsi aktivasi dari input unit tersembunyi untuk menghitung nilai error:
𝛿 𝑗 = 𝛿 𝑖𝑛𝑗 𝑓 ′( 𝑍 𝑖𝑛𝑗 ) (9)
𝛿 𝑗 = 𝛿 𝑖𝑛𝑗 𝑍𝑗 (1 − 𝑍 𝑗 ) (10)
e. Hitung koreksi bobot untuk merubah nilai V i j:
∆V 𝑖𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑋 𝑖 (11)
4. Penyesuaian Bobot:
a. Setiap unit output (Y k ) merubah bias dan bobotnya:
𝑊 𝑗𝑘 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 ) = 𝑊 𝑗𝑘 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 ) + ∆ 𝑊 𝑗𝑘 (12)
b. Setiap unit tersembunyi (Zj) merubah bias dan bobotnya:
𝑉 𝑖𝑗 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 ) = 𝑉 𝑖𝑗 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 ) + ∆ 𝑉 𝑖𝑗
(13)
Untuk menjabarkan kebutuhan fungsional dari sistem, maka sistem akan dimodelkan dengan menggunakan use case diagram seperti terlihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Use Case Aplikasi Web

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tampilan  Implementasi  Metode  Artificial  Neural  Network  untuk  Analisis  Resiko  Kredit  pada  Sistem  Peer  to  Peer Lending terdapat empat jenis user yaitu tampilan guest, tampilan user mitra, tampilan user lender dan tampilan user admin. Tampilan awal dari aplikasi  Peer to Peer Lending  Menggunakan Metode  Artificial Neural Network  dapat  dilihat pada Gambar 3.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.208 | Hal 116 − 122 https://hostjournals.com/bulletincsr
Gambar 3. Tampilan Awal
Tampilan  Awal  ini  merupakan  tampilan  awal  di saat  user  memasuki  halaman  web  yang  penulis  bangun.  Agar dapat  melakukan pemberian dana ataupun untuk  melakukan pengumpulan dana, maka  user  harus  melakukan login ke dalam sistem terlebih dahulu. Caranya adalah dengan mengklik link Login.
Apabila  user  belum mendaftarkan diri ke dalam sistem,  user  harus melakukan registrasi  terlebih dahulu. Untuk proses registrasi sebagai user mitra, maka dapat mengklik link Registrasi User Mitra sehingga sistem akan menampilkan halaman Registrasi User Mitra seperti terlihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Registrasi User Mitra
Pada halaman Registrasi User Mitra ini, user harus memasukkan semua datanya dengan valid. Data input ini yang akan digunakan dalam proses  login  ke dalam sistem. Apabila  user  telah memasukkan semua datanya maka  user  dapat mengklik tombol Simpan untuk menyimpan data input ke dalam database. Untuk proses registrasi sebagai lender, maka dapat mengklik link Registrasi User Lender sehingga sistem akan menampilkan halaman Registrasi User Lender seperti terlihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan Registrasi User Lender
Pada halaman Registrasi  User Lender  ini,  user  harus memasukkan semua datanya dengan valid. Data  input  ini yang akan digunakan dalam proses  login ke dalam  sistem. Apabila  user  telah memasukkan semua datanya maka  user dapat mengklik tombol Simpan untuk menyimpan data input ke dalam database.
Setelah  itu,  user  dapat  melakukan  login  ke  dalam  sistem  dengan  mengklik  link  Login,  sehingga  sistem  akan menampilkan halaman Login seperti terlihat pada Gambar 6.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.208 | Hal 116 − 122 https://hostjournals.com/bulletincsr
Pada halaman  website  ini,  user harus memasukkan data  user  yang valid agar  user  dapat  menggunakan aplikasi yang  dibuat.  Apabila  proses  login  dengan  menggunakan  data  user  mitra  berhasil  dilakukan,  maka  sistem  akan menampilkan halaman Home User Mitra dari sistem, seperti terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Halaman Home User Mitra
Pada halaman Home User Mitra ini terdapat beberapa link menu yang dapat diakses, yaitu:
1. Link menu ‘Beranda’ untuk menampilkan halaman Home User.
2. Link menu ‘Input Pinjaman’ untuk menampilkan halaman Pinjaman.
3. Link menu ‘Input Pembayaran Cicilan’ untuk menampilkan halaman Pembayaran Cicilan.
4. Link menu ‘Logout’ untuk menutup bagian user mitra dari sistem dan kembali ke halaman awal sebelum login. Pada  halaman  Home  User  Mitra  ini,  user  mitra  dapat  memasukkan  data  permohonan  pinjaman  (penggalangan dana). Caranya adalah dengan mengklik link Input Pinjaman. Apabila user mitra ingin menambahkan data pinjaman baru, maka user mitra dapat mengklik tombol Tambah Baru, sehingga sistem akan menampilkan halaman Tambah Pinjaman Baru, seperti terlihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Tampilan Halaman Tambah Pinjaman Baru
Apabila user mitra ingin melakukan pembayaran cicilan terhadap pinjaman dana yang telah diterima sebelumnya, maka  user  mitra  dapat  mengklik  link  Input  Pembayaran  Cicilan  sehingga  sistem  akan  menampilkan  halaman  Daftar Pembayaran Cicilan. Apabila user mitra ingin menambahkan data pembayaran cicilan pinjaman baru, maka  user mitra dapat mengklik tombol Tambah Baru, sehingga sistem akan menampilkan halaman Tambah Pembayaran Cicilan Baru, seperti terlihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Halaman Input Pembayaran Pinjaman
Untuk menampilkan bagian lender dari sistem, maka user lender dapat melakukan proses login ke sistem. Apabila proses login berhasil, maka sistem akan menampilkan halaman Home User Lender seperti terlihat pada Gambar 10
Apabila  user  lender  ingin  melihat  daftar  rekomendasi  pinjaman,  maka  user  lender  dapat  mengklik  link  Daftar Rekomendasi sehingga sistem akan menampilkan halaman Daftar Rekomendasi seperti terlihat pada Gambar 11.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.208 | Hal 116 − 122 https://hostjournals.com/bulletincsr
Gambar 11 . Tampilan Halaman Daftar Rekomendasi
Apabila user lender ingin memberikan dukungan dana terhadap permohonan pinjaman (penggalangan dana) tertentu, maka user dapat mengklik link ‘Dukungan Dana’ sehingga sistem akan menampilkan halaman Pencairan Dana seperti terlihat pada Gambar 12.
Gambar 12 . Tampilan Halaman Pencairan Dana
Terakhir,  user  lender  dapat  melihat  laporan  lenderannya  dengan  mengklik  link  Laporan  sehingga  sistem  akan menampilkan halaman Laporan seperti terlihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Tampilan Halaman Laporan
Apabila  proses  login  dengan  user  admin  berhasil,  maka  sistem  akan  menampilkan  halaman  home Admin,  seperti terlihat pada Gambar 14.
Untuk melakukan pengujian terhadap metode Artificial Neural Network maka user admin dapat mengakses link Pengujian, sehingga sistem akan menampilkan halaman Pengujian seperti terlihat pada Gambar 15.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.208 | Hal 116 − 122 https://hostjournals.com/bulletincsr
Gambar 15. Tampilan Halaman Pengujian

## 4. KESIMPULAN
Dari  pembahasan  pada  bab-bab  sebelumnya,  maka  akhirnya  penelitian  pada  tugas  akhir  ini  dapat  diambil  beberapa kesimpulan, antara lain: Metode Artificial Neural Network cocok untuk diterapkan dalam sistem peer-to-peer lending, dengan  tingkat  validitas  sebesar  80%. Perangkat  lunak  mampu  memberikan  informasi  hasil rekomendasi  yang  sangat terpercaya kepada user lender mengenai jenis pinjaman, dengan tingkat sensitivitas dari prediksi resiko pinjaman sebesar 100%,  positive  predictive  value  sebesar  60%  dan  negative  predictive  value  sebesar  100%.  Metode  Artificial  Neural Network  dapat  menghasilkan  kesalahan  rekomendasi  untuk  pinjaman  user  mitra,  dengan  nilai  false  negative  sebesar 28.57%, yang berarti bahwa terdapat 28.57% dari pinjaman user yang sebenarnya pinjaman tersebut direkomendasikan, namun  sistem  tidak  merekomendasikan  pinjaman  user  mitra  tersebut.  Hal  ini  berarti  bahwa  metode  Artificial  Neural Network sangat ketat dalam menyeleksi pinjaman dari user mitra.

## REFERENCES
[1] S. Yuharnita, “Kebijakan Restrukturisasi Pinjaman Pada Peer To Peer Lending,” Media Iuris, vol. 4, no. 1, pp. 91-102, 2021.
[2] D. Wijayanti dan Pujiyono, “LEGALITAS SISTEM PEER TO PEER LENDING FINANCIAL TECHNOLOGY DI INDONESIA,” Privat Law, vol. 9, no. 1, pp. 43-51, 2021.
[3] A. P. Harp, R. Fitri dan Y. Mahanani, “Peer-to-Peer Lending Syariah dan Dampaknya terhadap Kinerja serta Kesejahteraan Pelaku Usaha Mikro dan Kecil (UMK) pada Masa Pandemi Covid-19,” AL- MUZARA’AH, vol. 9, no. 1, pp. 109-127, 2021.
[4] N. Widyaningsih, “Analisi Mitigasi Resiko Financial Technology Peer to Peer Lending Dalam Penyaluran Kredit Terhadap UMKM di Indonesia (Studi Kasus Pada PT. Amartha Mikro Fintek),” UNIVERSITAS BRAWIJAYA, pp. 1-14, 2018.
[5] A.  H.  Wijaya,  “ARTIFICIAL  NEURAL  NETWORK  UNTUK  MEMPREDIKSI  BEBAN  LISTRIK  DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION  (Studi Kasus PT. PLN Regional Sumatera  Barat),” Jurnal CoreIT, vol. 5, no. 2, pp. 61-70, 2019.
[6] M. A. Razak dan E. Riksakomara, “Peramalan Jumlah Produksi Ikan dengan Menggunakan Backpropagation Neural Network (Studi Kasus: UPTD Pelabuhan Perikanan Banjarmasin,” JURNAL TEKNIK ITS, vol. 6, no. 1, pp. 142-148, 2017.
[7] A.  Y.  Prathama,  A.  Aminullah  dan  A.  Saputra,  “PENDEKATAN  ANN  (ARTIFICIAL  NEURAL  NETWORK) UNTUK PENENTUAN PROSENTASE BOBOT PEKERJAAN DAN ESTIMASI NILAI PEKERJAAN STRUKTUR PADA RUMAH SAKIT PRATAMA,” Jurnal TeknoSains, vol. 7, no. 1, pp. 1-82, 2017.
[8] H.  Jayadianti,  T.  A.  Cahyadi,  N.  A.  Amri  dan  M.  F.  Pitayandanu,  “METODE  KOMPARASI  ARTIFICIAL  NEURAL NETWORK PADA PREDIKSI CURAH HUJAN - LITERATURE REVIEW,” Jurnal Tekno Insentif, vol. 14, no. 2, pp. 48-53, 2020.
[9] A.  S.  Saputra,  “PERLINDUNGAN  TERHADAP  PEMBERI  PINJAMAN  SELAKU  KONSUMEN  DAN  TANGGUNG JAWAB  PENYELENGGARA  PEER  TO  PEER  LENDING  DALAM  KEGIATAN PEER  TO  PEER  LENDING  DI INDONESIA,” VeJ, pp. 238-261, 2019.
[10]  I. G. A. A. P. Dewi, “INTENSI MASYARAKAT BERINVESTASI PADA PEER TO PEER LENDING:ANALISIS THEORY OF PLANNED BEHAVIOR,” Jurnal Ilmiah Akuntansi & Bisnis, pp. 118-132, 2018.
[11]  E.  Saraswati,  Y.  Umaidah  dan  A.  Voutama,  “Penerapan  Algoritma  Artificial  Neural  Network  untuk Klasifikasi Opini Publik Terhadap Covid-19,” Generation Journal, vol. 5, no. 2, pp. 109-118, 2021.