JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 155 – 164
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
IMPLEMENTASI METODE BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI HARGA JUAL KELAPA SAWIT BERDASARKAN KUALITAS BUAH
Suci Andriyani 1 , & Norenta Sitohang 1
1 Sistem Informasi, STMIK Royal email : suciandriyani94@gmail.com
Abstract: Palm  oil  is  a  major  flagship  commodities  Indonesia,  plant  products,  crude  palm  oil has  a  high  economic  value  so  that  it  became  one  of  the  country's  largest  foreign  exchange  as compared  to  other  plantation  commodities.  In  the  process  of  selling  palm  oil  price  prediction, data in the form of necessary factors which affect the selling price itself so in get predictions for the  future.  The  prediction  method  used  in  this  system  is  a  method  of  Backpropagation  Neural Network  is  a  very  good  method  in  the  process  of  pattern  recognition  considering  his  ability  to adapt to the conditions of the network with the data provided by the learning process. The result of the method of Backpropagation form prediction price selling price of palm oil for the time to come.
Keywords: Neural Network, Backpropagation, Palm Oil
Abstrak : Kelapa sawit merupakan komoditas unggulan utama Indonesia, tanaman yang produk utamanya  yaitu  sawit  mentah  ini  memiliki  nilai  ekonomis  tinggi  sehingga  menjadi  salah  satu devisa negara yang terbesar dibandingkan dengan komoditas perkebunan lainnya. Dalam proses prediksi harga jual kelapa sawit, diperlukan data berupa faktor-faktor yang mempengaruhi harga jual  itu  sendiri  sehingga  di  peroleh  prediksi  untuk  waktu  yang  akan  datang.  Metode  prediksi yang  digunakan  dalam  system  ini  adalah  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation merupakan  metode  yang  sangat  baik  dalam  proses  pengenalan  pola  mengingat  kemampuannya dalam  mengadaptasikan  kondisi  jaringan  dengan  data  yang  diberikan  dengan  proses pembelajaran. Hasil dari metode Backpropagation berupa prediksi harga harga jual kelapa sawit untuk waktu yang akan datang.
Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation , Kelapa Sawit.

## PENDAHULUAN
Kelapa  sawit  adalah  tumbuhan industri/  perkebunan  yang  berguna  sebagai penghasil  minyak  masak,  minyak  industri, maupun  bahan  bakar  (Lina  Arlina  Nur Kadim, 2014: 49). Perkebunan kelapa sawit
dapat  menghasilkan  keuntungan  besar sehingga  banyak  hutan  dan  perkebunan lama  dikonversikan  menjadi  perkebunan kelapa  sawit.  Penyebaran  kelapa  sawit  di Indonesia  berada  pada  pulau  Sumatera, Kalimantan,  Jawa,  Sulawesi,  Papua,  dan beberapa  pulau  tertentu  di  Indonesia.  Buah
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 155 – 164
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
kelapa  sawit  digunakan  sebagai  bahan mentah  minyak  goreng, margarine ,  sabun, kosmetik, dan industri farmasi.
Sektor  pertanian  merupakan  sektor yang  sangat  penting  peranannya.  Indonesia sebagai  negara  yang  banyak  mempunyai perkebunan  kelapa  sawit  sehingga  banyak persaingan  investor  di  dunia  pasar,  yang dapat  dilihat  tidak  konstanya  harga  kelapa sawit/  harga  kelapa  sawit  berubah-ubah sesuai dengan standard dan hukum Indonesia (Asni, 2005: 2).
Selama  ini  permasalahan  terhadap harga  jual kelapa sawit yang tidak menentu membuat  sebagian  pihak  tidak  mampu mengetahui  harga  jual  di  masa  depan. Dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  komputer difungsikan  sebagai  alat  bantu  yang  dapat memprediksi  harga  jual  kelapa  sawit tersebut.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan sistem pemrosesan informasi yang memiliki kemampuan  pembelajaran  terhadap  data dan  informasi  yang  diterima,  kemampuan untuk memodelkan fungsi linear, komputasi paralel  dan  mempunyai  sifat  mentolerir ketidakpastian (fault  tolerance) .  Penerapan Jaringan  Syaraf  Tiruan  sangatlah  luas, diantaranya adalah analisa dan perancangan Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  metode Backpropagation pada  aplikasi  pengenalan tanda  tangan  (Wilis  dkk,  2013).  JST digunakan  untuk  mempediksi  curah  hujan (Naik et  al ,  2013).  JST  juga  digunakan untuk  peramalan  jumlah  penderita  penyakit menggunakan Backpropagation (Aeri Rachmad et al , 2016). Jaringan Syaraf Tiruan memberikan alat untuk membantu dokter untuk menganalisis  model.  Data  klinis  yang kompleks di berbagai aplikasi medis Sebuah Jaringan Syaraf Tiruan memiliki kemampuan  untuk  meniru  jenis  ini  proses pengambilan  keputusan  dan  menggunakan basis  pengetahuan  informasi    sehingga diperlukan  untuk  mendiagnosa  penyakit (Arti dan Maneesh, 2011).
Jaringan Syaraf Tiruan telah banyak
diterapkan  untuk  membantu  menyelesaikan berbagai macam permasalahan. Di antaranya  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation untuk  seleksi penerimaan  mahasiswa  baru  pada  jurusan teknik  komputer  di  Politeknik  Negeri Sriwijaya (Mario dan Toni, 2013).
Dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation ini diharapkan dapat memberikan alternatif lain dalam  memperkirakan  dan  memprediksi tingkat  pertumbuhan  penduduk  di  Kota Bengkulu  pada  setiap  tahunnya  (Aji Sudarjono,  2016).  Selain  itu  penerapan Jaringan  Syaraf  Tiruan  juga  digunakan untuk Peramalan jumlah permintaan produksi  (Mira  dkk,  2013)  dan  digunakan juga  Pada  penelitian  prediksi  cuaca  dengan menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Secara  sederhana  Jaringan  Syaraf  Tiruan adalah  sebuah  alat  pemodelan  data  statistik non-linier  yang  dapat  digunakan  untuk memodelkan  hubungan  yang  kompleks antara  input  dan  output  untuk  menemukan pola-pola pada data (Samuel dkk,2015).

## Jaringan Syaraf Tiruan
Menurut  Jong  Jek  Siang  (2005), Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah  sistem pemrosesan informasi yang memiliki karakteristik  mirip  dengan  Jaringan  Syaraf Biologi.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dibentuk sebagai  generalisasi  model  matematika  dari jaringan  syaraf  biologi,  dengan  asumsi bahwa :
1. Pemrosesan  informasi  terjadi  pada banyak elemen sederhana ( neuron )
2. Sinyal  dikirimkan  diantara neuron- neuron melalui penghubung-peng- hubung
3. Penghubung  antar neuron memiliki bobot  yang  akan  memperkuat  atau memperlemah sinyal
4. Untuk  menentukan  output,  setiap neuron menggunakan  fungsi  aktivasi (biasanya  bukan  fungsi  linier)  yang dikenakan  pada  jumlahan  input  yang diterima. Besarnya output ini
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 155 – 164
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
selanjutnya dibandingkan dengan suatu batas ambang ( threshold) Jaringan  Syaraf  Tiruan  dikarak- teriskan oleh 3 hal berikut:
1. Pola  hubungan  antar neuron (disebut arsitektur jaringan)
2. Metode  untuk  menentukan  bobot penghubung  (disebut  metode training/ learning/algoritma)
3. Fungsi aktivasi.

## Algoritma Backpropagation
Ada  dasarnya,  pelatihan  dengan metode backpropagation terdiri  atas  tiga langkah, yaitu sebagai berikut :
a. Data  dimasukan  ke  input  jaringan ( feedforward)
b. Perhitungan  dan  propagasi  balik  dari error yang bersangkutan
c. Pembaharuan  ( adju stment)  bobot  dan bias
Saat  umpan  maju  ( feedforward) , setiap  unit  input  (X i )  akan  menerima  sinyal input dan akan menyebabkan sinyal tersebut pada tiap hidden unit (Z j ). Setiap hiden unit kemudian akan menghitung aktivasinya dan menerima sinyal (Z j ). Kemudian, setiap unit
output (Y k ) juga akan menghitung aktivasinya (Y k ) untuk menghasilkan respon terhadap input yang diberikan jaringan. Saat  proses  pelatihan  (training), setiap unit output membandingkan aktivasinya (Y k ) dengan nilai target (desired output)  untuk  menentukan  besarnya  error. Berdasarkan  error  tersebut,  dihitung  faktor  k . Faktor  k digunakan untuk mendistribusikan  error  dari  output  kembali ke  layar  sebelumnya.  Dengan  cara  yang sama  faktor  j juga  dihitung  pada  hidden unit  Z j .  Faktor  k digunakan  untuk memperbaharui  bobot  antara  hidden  layer dan input layer.
Setelah  semua  faktor  ditentukan, bobot  untuk  semua  layer  di  adjust  secara bersamaan.  Pembaharuan  bobot  W jk (dari hidden  unit  Z j ke  unit  output  Y k )  dilakukan berdasarkan  faktor  k dan  aktivasi  Z j dari hiden  unit  Z j .  Sedangkan  pembaharuan
bobot  V ij (dari  input  X i ke  hidden  Z j ) dilakukan  berdasarkan  faktor  j dan aktivasi X i dari input.

## METODOLOGI
Pada  Algoritma Backpropagation ini pelatihan  untuk  jaringan  dengan  satu layer tersembunyi (dengan fungsi aktivasi sigmoid biner) adalah sebagai berikut :
Langkah  0 : Inisialisasi  semua  bobot dengan bilangan acak kecil.
Langkah 1 : Jika kondisi penghentian belum terpenuhi, lakukan langkah 2-9.
Langkah  2:  Untuk  setiap  pasangan  data pelatihan, lakukan langkah 3-8.
Fase I: Propagasi maju Langkah  3:  Tiap  unit  masukan  menerima sinyal dan meneruskannya ke unit tersembunyi di atasnya.
Langkah  4:  Hitung  semua  keluaran  di  unit tersembunyi (j=1,2,…,p). Langkah  5:    Hitung  semua  keluaran jaringan  di  unit  keluaran (k  =  1,  2,  ..  ,
m). Fase II: Propagasi mundur
Langkah  6:  Hitung  faktor  kesalahan  δ  unit keluaran  berdasarkan  kesalahan  di  setiap unit keluaran
(k = 1, 2, .. , m).
merupakan  unit  kesalahan  yang akan  dipakai  dalam  perubahan bobot lapisan di bawahnya (langkah7)
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 155 – 164
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Hitung  suku  perubahan  bobot  wkj (yang  akan  dipakai  nanti  untuk merubah  bobot )  dengan  laju percepatan α.
k = 1, 2, … ,m ; j = 0, 1, …, p Langkah  7:  Hitung  faktor  kesalahan  δ  unit tersembunyi  berdasarkan  kesalahan  di setiap unit tersembunyi   (j=1,2,…,p).
Faktor   unit tersembunyi :
Hitung  suku  perubahan  bobot (yang akan  dipakai  nanti  untuk  merubah  bobot ) j = 1, 2, …, p   ; i = 0, 1, …, n
Fase III : Perubahan bobot Langkah 8: Hitung semua perubahan bobot perubahan bobot garis yang menuju ke unit tersembunyi :
(j = 1, 2, …, p   ;   i = 0, 1, …, n) Perubahan bobot garis yang menuju ke unit keluaran:
(k = 1, 2, …, m   ;    j = 0, 1, …, p) pada  penelitian  ini  yaitu  analisis penentuan harga jual kelapa sawit berdasarkan  kualitas  buah  berdasarkan  data dinas  perkebunan  pasaman  barat  Januari sampai Desember 2017.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Harga Jual Kelapa Sawit
Kelapa  sawit  merupakan  salah  satu sektor  industri  yang  sangat  penting  di Indonesia.  Untuk  dapat  melakukan  prediksi harga  jual  kelapa  sawit  itu  sendiri,  penulis mencoba  untuk  melakukan  pengolahan beberapa  data  yang  mempengaruhi  harga kelapa  sawit  itu  sendiri.  Berikut  yang merupakan  variabel-variabel  yang  akan digunakan dalam memprediksi harga kelapa sawit
1. Faktor “k”
2. Harga CPO
3. Rendemen CPO
4. Harga TBS CPO 5. Harga Kernel
6. Rendemen Kernel
7. Harga TBS
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 155 – 164
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Data-data  tersebut  dinormalisasi dalam interval [ 0,1 ]  karena  data  yang digunakan  bernilai  positif . Selain  itu  juga terkait  fungsi  aktivasi  yang  diberikan  yaitu sigmoid biner. Fungsi sigmoid adalah fungsi asimtotik (tidak pernah mencapai 0 ataupun 1 ),  maka transformasi data  dilakukan  pada interval  yang  lebih  kecil  yaitu  [ 0.1;  0.8 ], ditunjukkan dengan persamaan .
Keterangan : 0.8 = Ketetapan x = Nilai data ke –n a  =  Nilai  data  terendah  (data  terendah dari setiap input )
b  =  Nilai  data  tertinggi  (data  tertinggi dari setiap input ) Berikut merupakan contoh cara
perhitungan transformasi data dengan sampel bulan Januari pada setiap variabel :
1. Variabel Faktor “k” (X1)
X1.1=(0,8*(86,24-86,24)/(90-
86,24))+0,1= 0,1
2. Variabel Harga CPO
X2.1=(0,8*(6198,7- 6198,7)/(8460,34-6198,7))+0,1= 0,156734
3. Variabel Rendemen CPO
X3.1=(0,8*(21.75-21.75)/(21.89-
21.75))+0,1= 0,38571429 4. Variabel Harga TBS CPO X4.1=(0,8*(1169-1169)/(1700- 1169))+0,1= 0,145198 5. Variabel Harga Kernel X5.1=(0,8*(4359,56- 4359,56)/(7004,36-4359,56))+0,1= 0,1 6. Variabel Rendemen Kernel X6.1=(0,8*(5,81-5,81)/(5,97- 5,81))+0,1= 0,8 7. Harga TBS Kernel X7.1=(0,8*(224,45- 224,45)/(400,01-224,45))+0,1= 0,1 8. Variabel Harga TBS Akhir (Target) T1=(0,8*(1409,91- 1409,91)/(2100,01-1409,91))+0,1= 0,1 9. Harga TBS Kernel X7.1=(0,8*(224,45- 224,45)/(400,01-224,45))+0,1= 0,1 10. Variabel Harga TBS Akhir (Target) T1=(0,8*(1409,91- 1409,91)/(2100,01-1409,91))+0,1= 0,1
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 155 – 164
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 4. Variabel Input Layer Januari x1 0,1 x2 0,1567 x3 0,3857 x4 0,1452 x5 0,1 x6 0,8 x7 0,1 Targe t 0,1 Tabel 5. Nilai Bobot dari Input Ke Hidden Layer Pola 7-7-1
Tabel 6. Nilai bobot dari Hidden Layer ke Output Pola 7-7-1
Bobot Y W1 0,097 W2 -0,4756 W3 0,1947 W4 -0,9014 W5 0,1421 W6 -0,4017 Bobot z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 v1 -1,1727 3,3843 9,8239 -1,3558 3,3855 4,487 1,2013 v2 3,9342 -4,7475 -3,9759 2,5823 0,1874 3,1572 6,1593 v3 3,8598 5,3169 3,1777 4,7564 3,8787 -0,1975 2,809 v4 4,9807 0,8208 -1,9943 -1,6335 -0,135 -4,5707 7,2829 v5 4,52 1,7281 2,5968 -1,0514 -4,4002 2,1616 7,4422 v6 -1,9584 -3,933 4,586 1,5038 3,1744 -1,9936 -8,0319 v7 1,7355 0,7008 -2,2977 1,0131 7,4093 -5,1713 -2,4674
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 155 – 164
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 7. Nilai Bias dari Input ke Hidden Layer pola 7-7-1 Bias Vj 1 -7,4432 2 -5,0107 3 - 13,0488 4 -1,5946 5 -5,2226 6 -0,2712 Tabel 8. Nilai Bias dari Hidden Layer ke output Pola 7-7-1 Bias 1 Wj 0,501 Hitung  perubahan  nilai bias dari unit tersembunyi ke output:
Tabel 9. Nilai Bias dari Hidden Layer ke Neuron Output Bias 1 Wj1 0,4396 Setelah  proses  pelatihan  selesai,  data keluaran  yang  sudah  didapatkan  dari pelatihan jaringan adalah yang masih dalam bentuk normalisasi, sehingga mesti dilakukannya  proses  denormalisasi  data yang  bertujuan  untuk  mengembalikan  nilai hasil  keluaran  data  yang  masih  dalam
bentuk  normalisasi  kedalam  bentuk  data yang sebenarnya, dengan persamaan :
= x ( - ) +

## Hasil  Pelatihan  dan  Pengujian  dengan MATLAB
Untuk  melakukan  pelatihan  dan pengujian  hasil  dari  prediksi  harga  jual kelapa  sawit,  maka  pengenalan  pola tersebut juga akan diujikan ke dalam sistem komputerisasi.  Pelatihan  yang  dilakukan dalam Matlab dapat menggunakan berbagai fungsi,  tujuannya  adalah  mempercepat pelatihan.
Matlab  menyediakan  fungsi-fungsi
khusus untuk menyelesaikan model
Jaringan  Syaraf  Tiruan,  pengguna  hanya tinggal  memasukan  vektor  masukan,  target, model dan parameter yang diinginkan. Jaringan Syaraf Tiruan dengan algoritma Backpropagation dibentuk dengan membuat generalisasi aturan pelatihan  dan  pengujian  dalam  model Windrow-Hooff dengan  cara  menambahkan lapisan tersembunyi. Standar metode Backpropagation menggunakan  algoritma penurunan gradient .
Apabila  kita  telah  selesai  melakukan proses  pelatihan  data,  maka  selanjutnya akan  dilakukan  pula  proses  pengujian  data dengan  pola-pola  arsitektur  yang  sama dengan  pola  pelatihan  data  yang  telah dilakukan  sebelumnya.  Berikut  data  proses pengujian yang dapat dilihat pada tabel 3 Tabel 10. Hasil Transformasi pola penyusunan pengujian data N o Bulan x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 Target 1 Juli 0,9 0,5236 0,5571  0,5308 0,89 0,35 0,661 0,5804 2 Agustus 0,9 0,4527 0,4428  0,4721  0,8311 0,7 0,7364  0,5215 3 September 0,9 0,5802 0,3285  0,5791 0,9 0,6 0,7921  0,6198 4 Oktober 0,9 0,7637 0,1 0,7327  0,7198 0,65 0,6463  0,7026 5 november 0,9 0,687 0,3285  0,6679  0,7669 0,25 0,6844  0,6621 6 Desember 0,9 0,9 0,7285 0,9 0,8487 0,4 0,9 0,9
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 155 – 164
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Dari  hasil  beberapa  pola  yang digunakan  dalam  proses  pengujian  data Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  Algoritma Backpropagation menggunakan    Matlab, didapatkan  kesimpulan  bahwa  model  pola 7-6-1 epoch  = 166  dan  pencapaian  MSE pada  saat  pengujian  dengan  MSE  =  0.001 dengan  akurasi  99.99%.  Adapun  data perbandingan  dari  masing-masing  pola dapat dilihat pada tabel  11

## Perbandingan  Hasil  Prediksi  Harga  Jual Kelapa Sawit
Setelah  dilakukan  proses  pelatihan data  dan  pengujian  data  akan  dilakukan perbandingan  data  beban  puncak  dengan hasil prediksi menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan algoritma Backpropagation .
Berikut  hasil  dari  perbandingan harga  jual  kelapa  sawitp  data  aktual  dan data prediksi dengan Jaringan Syaraf Tiruan
algoritma Backpropagation dengan  pola  7- 7-1 yang dapat dilihat pada tabel 12.

## SIMPULAN
Berdasarkan  analisa  dan  pengujian menggunakan Software Matlab pada  data harga jual kelapa sawit, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Algoritma Backpropagation merupakan salah  satu  algoritma  yang  mudah diterapkan untuk menyelesaikan beberapa  permasalahan  terutama  yang berkaitan dengan masalah prediksi.
2. Dengan learning rate , target error dan data  pembelajaran  yang  sama  belum pasti  menghasilkan  tingkat  prediksi yang  sama,  hal  ini  dikarenakan  nilai bobot-bobot  pada  tiap-tiap neuron yang  dihasilkan  oleh  setiap  pembe-
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 155 – 164
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
lajaran  berbeda.  Penyebab  bobot  dari tiap-tiap neuron yang  dihasillkan berbeda  dikarenakan  pemberian  nilai bobot  awal  dilakukan  dengan  nilai random.
3. Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang digunakan  untuk  memprediksi  harga jual  kelapa  sawit  adalah  metode Backpropagation dengan  pembagian data  menjadi  2  bagian  yaitu  6  data untuk  pelatihan  dan  6  data  untuk pengujian diperoleh pola 7-6-1 sebagai arsitektur terbaik. Didapat hasil presentase akurasi data 99,99%.
4. Selisih antara beban data aktual dengan beban  hasil  prediksi  Jaringan  Syaraf
Tiruan  dinyatakan  dalam  persentase atau  persen error .  Tingkat error terbesar terdapat pada data Dari data di atas dapat dilihat tingkat error terbesar terdapat pada data bulan Maret dengan selisih error sebesar  -15  dengan persentase akurasi 100,95% dan persen error sebesar  -0,95%  dan  data  bulan Februari dengan  selisih error sebesar  - 14 dengan persentase  akurasi 100,96% dan  persen error sebesar -0,96% . Hal ini  terjadi  karena  hasil  prediksi  JST pada  bulan  Maret  dan  Februari melebihi target data aktualnya sehingga  memiliki  nilai error yang besar.

## DAFTAR PUSTAKA
Sudarsono,  A.  (2016).  Jaringan  Syaraf Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu). Media Infotama , 12 (1). Gupta,  A.,  &  Shreevastava,  M.  (2011).
Medical diagnosis using back propagation  algorithm. Int. J. Emerg.
Technol. Adv. Eng , 1 (1), 55-58.
Haryanto,  S.  A.  F.,  Ernawati,  E.,  &
Puspitaningrum, D. (2015). Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi
Cuaca (Studi Kasus: Kota Bengkulu). Rekursif: Jurnal Informatika , 3 (2).
Kaswidjanti, W., Widiastuti, F., & Rustamaji,  H.  (2013).  Analisis  Dan Perancangan  Jaringan  Saraf  Tiruan
Dengan  Metode  Backpropagation Pada  Aplikasi  Pengenalan  Tanda Tangan. Jurnal Teknik , 3 (2).
Lesnussa,  Y.  A.,  Latuconsina,  S.,  & Persulessy,  E.  R.  (2015).  Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation  untuk  Memprediksi Prestasi  Siswa  SMA  (Studi  kasus: Prediksi  Prestasi  Siswa  SMAN  4 Ambon). Jurnal Matematika Integratif , 11 (2), 149-160.
Matondang,  Z.  A.  (2013).  Jaringan  Syaraf
Tiruan Dengan Algoritma Backpropagation  Untuk  Penentuan Kelulusan  Sidang  Skripsi. Pelita Informatika: Informasi dan Informatika , 4 (1).
Puspitaningrum,  Diyah.  (2006).  Pengantar Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Yogyakarta: Andi Offset.
Risnawati,  R.,  &  Handayani,  M.  (2017). penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan Untuk  Proyeksi  Logistik  Berdasarkan Prediksi Pasien Menggunakan Algoritma Backpropagation. JURTEKSI , 4 (1), 21-28.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 155 – 164
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Siang,  Jong  Jek.  (2005).  Jaringan  Syaraf Tiruan dan Pemprogramannya Menggunakan  Matlab.  Yogyakarta: Andi Offset.