## J UIK ( JURNAL ILMU KOMPUTER
) - V OL . 2 N O . 2 (2021) O KTOBER 2022

## PREDIKSI PERTUMBUHAN JUMLAH PENDUDUK MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK (NN)

## Alter Lasarudin,  Rubiyanto Maku
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Muhammadiyah Gorontalo

## ABSTRACT
Population growth has consequences for various aspects of human life, therefore humans need to be able to control the rate of population growth. This research used the Naturalistic approach which describes based on the facts. The data collection was done through interviews, observation and review of related documents. The researcher directly. The data was arranged based on the times series, then the data is normalized. The next step was to determine the Neural Network (NN) parameters by finding the best hidden layer, training cycles, learning rates, and best momentum to get the smallest root mean square error (RMSE). To see the prediction results, the data must be re-normalized to the initial data form. The result showed that valid predictions were 19 weeks and the range error data ranged from 6 and minus 5. When compared with the existing standard values, the accuracy of the predicted population growth data with the NN method approached the valid number.
Keywords: Neural Network Algorithm, Prediction of Population Growth.

## ABSTRAK
Pertumbuhan penduduk membawa akibat pada berbagai aspek kehidupan manusia, oleh karena itu manusia perlu melakukan upaya agar laju pertumbuhan penduduknya terkendali. Penelitian ini menggunakan pendekatan Naturalistik yakni menggambarkan secara terperinci berdasarkan fakta-fakta yang ada. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, observasi dan penelaahan dokumen yang ada hubungannya dengan masalah yang diteliti. Pengambilan data peneliti lakukan secara langsung. Data yang diperoleh disusun berdasarkan data times series, kemudian data tersebut di normalisasi. Metode yang digunakan yakni Neural Network dan langkah selanjutnya adalah menentukan  parameter neural  network (NN)  dengan  mencari hidden  layer,  training  cycles,  learning  rate, dan momentum terbaik  agar mendapatkan root mean square error (RMSE) terkecil. Tahap selanjutnya adalah proses prediksi. Untuk melihat hasil prediksi data harus di denormalisasi kembali ke bentuk data awal. Hasil prediksi dengan menggunakan NN didapat bahwa prediksi yang valid berjumlah 19 minggu dan range error data berkisar antara angka 6 dan minus 5. Jika dibandingkan dengan standar nilai yang ada, tingkat keakuratan dari data prediksi pertumbuhan penduduk dengan metode NN mendekati angka valid.
Kata Kunci : Algoritma Neural Network, Prediksi Pertumbuhan Penduduk.

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  penduduk  membawa  akibat  pada  berbagai aspek  kehidupan  manusia.  Pada  gilirannya,  pertumbuhan penduduk akan berpengaruh pada pemanfaatan aspek biofik atau sumber  daya  alam.  Oleh  karena  itu,  manusia  perlu  melakukan upaya agar laju pertumbuhan penduduknya terkendali. Penduduk adalah kumpulan manusia yang menempati wilayah geografi dan ruang tertentu. Seiring dengan perkembangan zaman, penduduk di  seluruh  dunia  mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat, termasuk penduduk di Indonesia.
Berdasarkan  data  Badan  Kependudukan  dan  Keluarga Berencana  Nasional  (BKKBN)  yang  dirilis  Kompas.com  laju pertumbuhan penduduk di Indonesia masih tinggi yaitu mencapai 1,49  persen  atau  sekitar  empat  juta  per  tahun.  Jumlah  laju pertumbuhan  ini  jika  diasumsikan  pada  angka  kelahiran  adalah rata-rata  wanita  subur  melahirkan  2,6  anak.  Berdasarkan  target nasional, ideal laju pertumbuhan penduduk Indonesia satu sampai dua juta per tahun atau rata-rata wanita melahirkan 2,1 anak [1].
Secara umum ada tiga hal yang mempengaruhi pertumbuhan penduduk  di  Indonesia  sulit  untuk  dihindari,  yaitu  kelahiran (natalitas),  kematian  (mortalitas),  dan  perpindahan  penduduk (migrasi).
Pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi  sebenarnya  bisa memberikan  dampak  positif,  diantaranya  dapat  menjadi   unsur penting  dalam  usaha  untuk  meningkatkan  produksi  dan mengembangkan  kegiatan  ekonomi  dengan  ketersediaan  tenaga kerja  yang  melimpah.  Pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi, khusunya yang terjadi di Indonesia tidak hanya bisa berdampak positif  saja,  tetapi  juga  akan  menimbulkan  dampak  negatif  di berbagai  bidang  yang  tentunya  akan  saling  mempengaruhi  satu sama lainnya.
Dampak negatif dari pertumbuhan penduduk yang tinggi ini akan  timbul  apabila  pertumbuhan  penduduk  yang  terjadi  tidak diimbangi  dengan  sarana  dan  prasarana  yang  memadai  untuk mendukung keberlangsungan hidup penduduk yang bersangkutan dalam  rangka  memperoleh  kehidupan  dan  penghidupan  yang makmur dan sejahtera.
Dalam  hal  menyediakan  sarana  dan  prasarana  untuk mengimbangi  dampak  negatif  dari  pertumbuhan  penduduk, pemerintah  dituntut  untuk  melakukan  berbagai  terobosan kegiatan  dan  kemampuan  untuk  melakukan  prediksi  laju pertumbuhan  penduduk.  Karena  dengan  kemampuan  untuk memprediksi  pertumbuhan  penduduk,  akan  memudahkan pemerintah  dalam  melakukan  pembagian  porsi  anggaran  untuk mendukung  kebijakan  yang  diambil  dalam  meminimalisir permasalahan  yang  ditimbulkan  dari  lajunya  pertumbuhan penduduk.
Memprediksi  secara  etimologi  adalah  merupakan  satu kegiatan  untuk  meramalkan  atau  memperkirakan  sesuatu. Menurut kamus besar Bahasa Indonesia prediksi mempunyai arti hasil dari kegiatan memprediksi, meramal atau memperkirakan. Sedangkan  prediksi  dalam  proses  ilmiah  atau  metode  ilmiah merupakan  proses  keilmuan  untuk  memperoleh  pengetahuan secara  sistematis  berdasarkan  bukti  fisik.  Prediksi  biasanya diterapkan untuk memprediksi penjualan, nilai tukar uang, aliran air sungai, dan lain-lain.
Untuk  memudahkan  melakukan  Prediksi  banyak  pilihan tools yang  dapat  digunakan,  salah  satunya  adalah  dengan menggunakan  algoritma.  Algoritma  adalah  salah  satu  metode dalam  statistik  yang  digunakan  untuk  memprediksi  sesuatu. Diantaranya adalah algoritma machine learning. Algoritma machine  learning memiliki banyak  jenis  seperti algoritma  C  4.5, K-Means,  Support  Vector  Machines,  Apriori,
Expectation  Maximisation,  PageRank,  K-Nearest  Neighbors, Naïve Bayes,  Neural Network , dan masih banyak lagi. Solikhun
&  Safii  (2017)  dalam  penelitiannya  menggunakan  algoritma neural  network untuk  memprediksi  tingkat  pemahaman  siswa terhadap  mata  pelajaran.  Hasilnya  sangat  bagus,  karena akurasinya mencapai 90 %.
Neural  Network (NN)  atau  yang  sering  di  sebut  Jaringan Syaraf  Tiruan  (JST)  adalah  salah  satu  algoritma  yang  bisa  di pakai  pada  prediksi.  JST  adalah  paradigma  pemrosesan  suatu informasi yang terinspirasi oleh sistem sel syaraf biologis sama seperti otak manusia yang memproses suatu informasi. JST sama seperti  halnya  manusia  yang  belajar  dari  suatu  contoh  untuk memecahkan  suatu  masalah  yang  memiliki  pola  yang  sama dengan  contoh  yang  diberikan.  JST  merupakan  suatu  sistem pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik menyerupai Jaringan  Syaraf  Biologis  (JSB).  JST  tercipta  sebagai  suatu generalisasi model matematis dari pemahaman manusia ( human cognition ) (Pakaja & Naba, 2015).
Berdasarkan teori dan pemasalahan di atas sehingga penulis tertarik  untuk  melakukan  penelitian  tentang  prediksi  jumlah penduduk dengan mengambil judul penelitian “Prediksi Jumlah Penduduk  dengan  Algoritma Neural  Network di  Desa  Bontula Kecamatan Asparaga Kabupaten Gorontalo Propinsi Gorontalo ”.

## METODE PENELITIAN Objek Penelitian
Objek penelitian adalah suatu atribut dari orang, objek atau kegiatan  yang  mempunyai variasi  tertentu yang ditetapkan  oleh peneliti  untuk  dipelajari  dan  kemudian  ditarik  kesimpulannya. (Sugiyono,  2012).  Dari  uraian  di  atas  peneliti  menyimpulkan bahwa  objek  dari  penelitian  ini  adalah  prediksi  pertumbuhan jumlah  penduduk  menggunakan  data  kependudukan  di  Desa Bontula.

## Pengumpulan Data Penelitian
Peneliti  melakukan  pengumpulan  data  di  Desa  Bontula Kecamatan Asparaga Kabupaten Gorontalo Provinsi Gorontalo. Peneliti  langsung  datang  ke  kantor  desa  untuk  menemui pemerintah  setempat.  Pengambilan  data  peneliti  lakukan  secara langsung dan dijelaskan ke pemerintah desa bahwa maksud dan tujuan dari data yang peneliti butuhkan untuk proses penelitian. Setelah  melakukan  wawancara  dengan  pemerintah  desa,  data yang  di  dapat  berupa  data  yang  direkap  perbulan  dari  bulan Januari 2012 sampai dengan Desember 2017. Data itu diperoleh
dari  laporan  bulanan  mutasi  kependudukan  dari  tahun  2012 sampai  dengan  sekarang.  Data  tersebut  menjelaskan  bahwa terjadi fluktuasi atau naik turun dari tahun ke tahun maupun per bulannya.

## Metode Analisis
Metode  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Neural  Network dengan  melakukan  analisis  terhadap  data time series mutasi kependudukan. Dengan data time series jumlah data mutasi  di  Desa  Bontula  sebanyak  288 record. kemudian  data tersebut  diubah  dari univariate ke multivariate model.  Hal tersebut  dilakukan  untuk  pengolahan  data  menggunakan  NN. Data tersebut diubah menjadi multivariate model dari ( x1, x2, .... x48 )  karena  diasumsikan  bahwa  dalam  satu  tahun  memiliki  48 minggu.  Dari  proses  perubahan  model  data  ke multivariate tersebut  barulah  kemudian  data  akan  diolah  menggunakan metode NN untuk mendapatkan nilai RMSE yang terkecil. Nilai RMSE  yang  kecil  akan  membuat  penerapan  algoritma  ini  akan mencapai keakuratan dalam melakukan prediksi.
Tahapan–tahapan  dalam  proses  analisis  yang  terlihat seperti gambar 2 yaitu :
1) Data Times Series Data times  series mutasi  kependudukan  di  buat  pola multivariate dengan rentet waktu 48 minggu selama satu tahun.
2) Normalisasi Data
Dilakukan  normalisasi  data  karena neural  network dalam prosesnya  hanya  mengenali  binerisasi  data  dengan  rumus  di bawah ini :
𝑋 ′ = 0,8 (𝑋−𝑏 (𝑎−𝑏) + 0,1 ………….…..(1)
Di mana : 𝑥 ′ = data hasil normalisasi 𝑥 = data asli / data awal
a  = nilai maksimum data asli
b  = nilai minimum data asli

## 3) Neural Network
Analisis  ini  dilakukan  dengan  mengubah  beberapa parameter Neural  Network seperti  yang  terlihat  pada  tabel  3  di bawah ini:
Tabel 1. Set Parameter Hidden Layer/ Neuron Training Cycles Learning Rate Momentum 1-9 100, 200, 300-900 0.1, 0.2, 0.3-0.9 0.1, 0.2, 0.3-0.9

## Evaluasi dan Hasil
Evaluasi  dilakukan pada  tahap  ini  untuk  menganalisis  dari tahapan pengolahan data sampai pada hasil nilai RMSE terkecil. Dari hasil percobaan yang dilakukan secara berulang-ulang akan mendapatkan  hasil  maksimal.  Dari  hasil  tersebut  akan menyatakan  bahwa  algoritma  yang  digunakan  dapat  dilakukan sebagai proses analisis terhadap pertumbuhan jumlah penduduk.
Sebelum  menampilkan  hasil  akhir  dari  prediksi  yang  akan dilakukan data normalisasi dari proses analisis NN akan diubah ke  data  aktual  dengan  cara  denormalisasi  data  menggunakan rumus di bawah ini:
x= (𝑏−𝑎)(𝑥 ′ −0.1) 0.8 + 𝑏 .…………( 3.2 ) x = data asli/ data awal a = nilai maksimum data asli b = nilai minimum data asli
x’ = data hasil normalisasi
Setelah proses denormalisasi dilakukan selanjutnya data hasil prediksi akan ditampilkan untuk prediksi.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pertambahan penduduk adalah perubahan populasi sewaktu- waktu,  Dan  dapat  dihitung  sebagai  perubahan  dalam  jumlah individu dalam sebuah populasi menggunakan "per waktu unit" untuk pengukuran. Sebutan pertambahan penduduk merujuk pada semua spesies, Tetapi selalu mengarah pada manusia, dan sering digunakan  secara  informal  untuk  sebutan  demografi  nilai pertambahan  penduduk,  dan  digunakan  untuk  merujuk  pada pertumbuhan penduduk dunia.
Dalam  demografi  dan  ekologi,  nilai  pertumbuhan penduduk (NPP)  adalah nilai  kecil di  mana  jumlah  individu dalam  sebuah  populasi  meningkat.  NPP  hanya  merujuk  pada perubahan  populasi  pada  periode  waktu  unit,  sering  diartikan sebagai  persentase  jumlah  individu  dalam  populasi  ketika dimulainya periode. Cara yang paling umum untuk menghitung pertumbuhan  penduduk  adalah rasio,  bukan nilai.  Perubahan populasi  pada  periode  waktu  unit  dihitung  sebagai  persentase populasi ketika dimulainya periode.
Ketika  pertumbuhan  penduduk  dapat  melewati kapasitas muat suatu  wilayah  atau  lingkungan  hasilnya  berakhir dengan kelebihan penduduk. Gangguan dalam populasi manusia dapat  menyebabkan  masalah  seperti polusi  dan  kemacetan  lalu lintas,  meskipun  dapat  ditutupi  perubahan  teknologi  dan ekonomi.  Wilayah  tersebut  dapat  dianggap  "kurang  penduduk" bila  populasi  tidak  cukup  besar  untuk  mengelola  sebuah sistem ekonomi.
Pertumbuhan  penduduk  membawa  akibat  pada  berbagai aspek  kehidupan  manusia.  Pada  gilirannya,  pertumbuhan penduduk akan berpengaruh pada pemanfaatan aspek biofik atau sumber  daya  alam.  Oleh  karena  itu,  manusia  perlu  melakukan upaya agar laju pertumbuhan penduduknya terkendali. Penduduk adalah kumpulan manusia yang menempati wilayah geografi dan ruang tertentu. Seiring dengan perkembangan zaman, penduduk di  seluruh  dunia  mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat. Termasuk  penduduk  di  Indonesia.  Sebagai  manusia,  memiliki keturunan  merupakan  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dari eksistensi  kita.  Namun,  tanpa  kita  sadari  memiliki  keturunan dalam  jumlah  tidak terkendali, dapat  menjadi  ancaman  terbesar bagi  kelangsungan  eksistensi  bagi  manusia  itu  sendiri  dalam mencapai kehidupan yang lebih
makmur dan sejahtera. Pertumbuhan  penduduk  erat  kaitannya  dengan dinamika  penduduk.
Pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi  sebenarnya  bisa memberikan  dampak  positif,  diantaranya  dapat  menjadi   unsur penting  dalam  usaha  untuk  meningkatkan  produksi  dan mengembangkan  kegiatan  ekonomi  dengan  ketersediaan  tenaga kerja  yang  melimpah.  Pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi, khusunya yang terjadi di Indonesia tidak hanya bisa berdampak positif  saja,  tetapi  juga  akan  menimbulkan  dampak  negatif  di berbagai  bidang  yang  tentunya  akan  saling  mempengaruhi  satu sama lainnya. Dampak negatif dari pertumbuhan penduduk yang tinggi  ini  akan  timbul  apabila  pertumbuhan  penduduk  yang terjadi  tidak  diimbangi  dengan  sarana  dan  prasarana  yang memadai  untuk  mendukung  keberlangsungan  hidup  penduduk yang  bersangkutan  dalam  rangka  memperoleh  kehidupan  dan penghidupan yang makmur dan sejahtera.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  jumlah pertumbuhan penduduk menggunakan algoritma neural network . Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  mutasi penduduk di Desa Bontula dalam rentan waktu dari tahun 2012 sampai dengan tahun 2017. Jumlah data dari tahun 2012 sampai dengan  tahun  2017  adalah  288.  Pada  pengolahan  data  awal peneliti menggunakan beberapa tahapan yaitu data times series, normalisasi  data,  analisis neural  network, dan  denormalisasi.
Untuk tahapan times series , normalisasi, dan denormalisasi data pada  penelitian  ini  menggunakan  bantuan Microsoft  excel .
Sedangkan  untuk  tahapan neural  network menggunakan tool yang ada pada RapidMiner .
Pengolahan Data
Pengolahan  data  adalah  manipulasi  data  agar  menjadi  bentuk yang  lebih  berguna.  Data  yang  peneliti  gunakan  adalah  data mutasi  kependudukan  di  Desa  Bontula  Kecamatan  Asparaga Kabupaten  Gorontalo  dari  tahun  2012  sampai  2017.  Data  ini didapatkan  langsung  dari  pemerintah  desa  setempat  dimana peneliti datang langsung ke kantor desa. Data ini  berupa rekapan mutasi kependudukan setiap bulan. Karena prediksi menggunakan data times series , maka peneliti mengubah laporan mutasi kependudukan dari rekapan perbulan menjadi perminggu. Olehnya  dihasilkan  data  sebanyak  288 record untuk  data keseluruhan.

## Analisis Neural Network
Proses analisis NN diawali dengan menentukan data periode terbaik untuk mendapatkan nilai RMSE terkecil. Penentuan data periode  terbaik  sendiri  diawali  dengan  menentukan  terlebih dahulu nilai Hidden Layer, Traning Cycles, Learning Rate, dan Momentum dengan  mengacu  pada  standar  nilai  seperti  Bab  III yang diolah dengan menggunakan RapidMiner, yaitu tools yang digunakan untuk menganilisis data mining
Dalam menentukan data periode terbaik dengan RapidMiner,  Peneliti  melakukan  analisis  data  sebanyak  empat kali  dengan  cara  menambahkan  jumlah  data  perperiode.  Dari hasil  olah  data  tersebut,  Data  Periode  Terbaik  terdapat  pada periode keempat.
- Hidden Layer
Sebagaimana dijelaskan di atas penentuan Hidden Layer menggunakan  skala  1  sampai  dengan  9.  Dari  hasil  olah  data yang dilakukan, ditemukan bahwa hasil RMSE adalah 0.014. Peneliti  pun  mencoba hidden  layer lebih  banyak  bahkan sampai  100,  Namun  hasilnya  adalah  lebih  besar  RMSEnya. Seperti  pada hidden  layer 25  hasil  RMSEnya  0.017,  pada hidden layer 50 hasil RMSEnya 0.021, pada hidden layer 75 hasil RMSEnya 0.019, pada hidden layer 100 hasil RMSEnya 0.019. Karena hasil RMSE dari 1 sampai 9 sama, maka peneliti mengambil hidden layer 1 dengan nilai RMSE adalah 0,014.
- Training Cycles Setelah  didapatkan hidden  layer terbaik  yaitu  1,  maka proses  selanjutnya  adalah  mencari training  cycles. Sebagaimana  dijelaskan  di  atas  penentuan training  cycles menggunakan  skala  100  sampai  dengan  900.  Dari  hasil  olah data yang dilakukan, ditemukan bahwa RMSE terbaik berada pada skala 700 dengan nilai RMSE adalah 0,013.
- Learning Rate Setelah  didapatkan hidden  layer terbaik  yaitu  1  dan training cycles terbaik  yaitu  700  maka  proses  selanjutnya  adalah mencari learning  rate. Sebagaimana  dijelaskan  di  atas penentuan Learning  Rate menggunakan  skala  0,1  sampai dengan  0,9.  Dari  hasil  olah  data  yang  dilakukan,  ditemukan bahwa RMSE terbaik berada pada skala 0,1 dengan nilai RMSE adalah 0,013.
- Momentum Setelah  didapatkan hidden  layer terbaik  yaitu  1, training cycles terbaik  yaitu  700,  dan learning  rate terbaik  yaitu  0.1 maka  proses  selanjutnya  adalah  mencari    momentum . Sebagaimana  dijelaskan  di  atas  penentuan Learning  Rate menggunakan skala 0,1 sampai dengan 0,9. Dari hasil olah data yang dilakukan, ditemukan bahwa RMSE terbaik berada pada skala 0,1 dengan nilai RMSE adalah 0,013.

## Hasil Prediksi
Sebagaimana dijelaskan sebelumnya bahwa dalam melakukan  prediksi  Peneliti  menggunakan  RapidMiner  dan Microsoft Excel sebagai tools dalam pengelolaan datanya. Proses yang  di  dalam  RapidMiner  untuk  melakukan  prediksi  sama seperti proses penentuan Paramater NN. Bedanya pada proses ini, hasil pada proses pertama (parameter yang dihasilkan pada proses pertama) yang menjadi parameter pada proses ini.
Data  hasil  periode  terbaik  dimasukan  dalam  RapidMiner untuk  divalidasi.  Proses  ini  menghasilkan  parameter  NN  yang
akan  digunakan  dalam  melakukan  prediksi  pertumbuhan penduduk  yang  pada  akhirnya  akan  menghasilkan  prediksi pertumbuhan penduduk.
Dari terlihat bahwa hasil prediksi yang valid berjumlah 19 minggu  dan range  error data  hasil  denormalisasi  data  berkisar antara angka 6 dan minus 5. Artinya tingkat keakuratan dari data prediksi pertumbuhan  penduduk dengan  metode  NN  mendekati angka valid.

## KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  prediksi  pertumbuhan  jumlah  penduduk dengan algoritma neural network untuk Desa Bontula Kecamatan Asparaga  Kabupaten  Gorontalo  berdasarkan  data  mutasi kependudukan tahun 2012 sampai dengan tahun 2017 mengalami fluktuasi jumlah kependudukan yaitu berkisar antara 1986-2096 jiwa.
Penerapan  algoritma neural  network dalam  prediksi pertumbuhan jumlah penduduk sangat efektif digunakan. Hal ini dapat dilihat dari hasil penelitian yang dilakukan bahwa dari data testing tahun  2017  sebanyak  48  data,  yang  benar  berjumlah  19 data  serta  29  data  lainnya range  error data  hasil  denormalisasi data  berkisar  antara  angka  6  dan  minus  5.  Artinya  tingkat keakuratan data prediksi pertumbuhan penduduk dengan metode NN mendekati angka valid.
Penerapan  algoritma neural  network dalam  prediksi pertumbuhan  penduduk  sangat  baik.  Olehnya,  metode  ini diharapkan  dapat  diadopsi  oleh  desa  dan  pihak-pihak  yang berkompeten  dalam  hal  prediksi  jumlah  penduduk  agar keakuratan dan kevalidan datanya bisa lebih terjaga.
Penelitian  ini  masih  terbatas  pada  uji  kelayakan penggunaaan algoritma neural network untuk data kependudukan yang sudah ada. Untuk itu disarankan kepada mahasiswa untuk melakukan  penelitian  lanjutan  terkait  dengan  penggunaan algoritma neural network dalam prediksi pertumbuhan penduduk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Pemodelan  General  Regression  Neural  Network  (  GRNN  )
Dengan Pemodelan General Regression Neural Network ( Grnn  )  Dengan  Peubah  Input  Data  Return  Untuk,  (June 2015).https://doi.org/10.13140/RG.2.1.2499.8807
[2]  Analysis  of  Computing  Algorithm  Using  Momentum  In Neural Networks. Journal Of Computing, Volume 3 (Issue 6), 163–166.
[3] Prediksi Data Arus Lalu Lintas Jangka Pendek Menggunakan Optimasi Neural Network Berbasis, 9 , 54–61.
[4] Jurnal Teknik Komputer Unikom – Komputika – Volume 3, No.2 - 2014, 3 (2), 29–34.
[5]  Prediksi  Jumlah  Penduduk  Provinsi  Kalimantan  Selatan Menggunakan Metode Semi Average, 2 (1), 1–7.
[6]  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Prediksi  Penjualan  Jamur Menggunakan Algoritma Backropagation, 2 (1), 40–46.
[7] Jaringan Syaraf Tiruan Dan Certainty Factor, 6 (1), 23–28.
[8]  Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Tingkat Pemahaman  Siswa  Terhadap  Matapelajaran  Dengan Menggunakan Algoritma Backpropagation, (1), 24–36.
[9]  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode, 12 (1), 61– 69.
[10] Objek Dan Metode Penelitian (pp. 47–66).
[11] Optimasi Parameter Neural Network Pada Data Time Series (  Studi  Kasus  Gempa  Bumi  di  Maluku  Utara  ) Optimization  Parameter  Of  Neural  Network  For  Time Series  Data  To  Predict  The  Magnitude  Of  Periodics
Earthquake ( Study Case Earthquake in North Maluku ).