## PREDIKSI POLA PENGUNJUNG UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS LAYANAN  MENGGUNAKAN TEKNIK HEURISTIK PADA OPTIMASI BOBOT BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
Ika Ayu Amelia Puspitasari *, Moch. Arief  Soeleman , R. A. Pramunendar *Kantor Imigrasi Semarang Kelas I, Universitas Dian Nuswantoro
* amelinaid@yahoo.com
Disetujui: Maret 2017. Dipublikasikan: April 2018

## ABSTRAK
Jumlah pengunjung kantor imigrasi yang membuat passport atau melakukan perpanjangan passport setiap  bulannya  sangat  fluktuatif,  hal  ini  bisa  menimbulkan  masalah  bagi  kantor  Imigasi  untuk menjaga  kualitas  layanan  kepada  masyrakat,  sehingga  memerlukan  metode  prediksi  untuk meramalkan kapan akan terjadi lonjakan pengunjung sehingga kualitas layanan tetap terjaga. Untuk itu  kantor  imigrasi  harus  memiliki  beberapa  informasi  untuk  membuat  prediksi.  Informasi  yang sempurna  akan        mempermudah  dalam  prediksi  dan  prediksi  yang  baik  adalah  prediksi  secara akurat. Untuk melakukan prediksi secara akurat maka diperlukan metode  yang tepat pula. Neural Network atau biasa disebut juga jaringan syaraf tiruan adalah suatu metode komputasi yang meniru system jaringan saraf biologi. Jaringan saraf tiruan ini dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu  seperti  pengenalan  pola  atau  klasifikasi  karena  proses  pembelajaran.  Penelitian  ini menggunakan Backpropagation Heuristik untuk meningkatkan kecepatan proses pelatihan neuron- neuron dalam melakukan prediksi
Kata kunci: Neural Network, Backpropagation , Heuristik , Prediksi .

## ABSTRACT
The number of visitors to the immigration office making passport or monthly passport renewal is very volatile, this can cause problems for the Immigration Office to maintain the quality of service to the community, thus requiring prediction methods to predict when there will be a surge of visitors so  that  the  quality  of  service  is  maintained.  For  that  the  immigration  office  should  have  some information  to  make  predictions.  Perfect  information  will  make  it  easier  to  predict  and  good predictions are accurate predictions. To accurately predict the exact method. Neural Network or also called artificial neural network is a computational method that mimics the system of neural network biology. Artificial neural networks are formed to solve a particular problem such as pattern recognition  or  classification  because  of  the  learning  process.  This  study  uses  Heuristic Backpropagation to increase the speed of the training process of neurons in making predictions . Keywords: Neural Network, Backpropagation, Heuristik, Prediction .

## PENDAHULUAN
Kantor Imigrasi sebagai Unit Pelaksana Teknis (UPT) merupakan perwujudan  dari  bentuk  Instansi  Pemerintah yang  melayani  masyarakat  di  bidang keimigrasian.  Berada  langsung  dibawah Direktorat  Jenderal  Imigrasi,  keberadaan Kantor  Imigrasi  Semarang  dengan  jelas memiliki  suatu  peran  yang  sangat  penting yaitu sebagai tempat untuk pelayanan Warga
Negara  Indonesia  maupun  Warga  Negara Asing  dalam  hal  pelayanan  publik  dibidang keimigrasian. Sebagai institusi yang mengemban fungsi pelayanan publik, penegakan  hukum,  keamanan  negara,  dan fasilitator pembangunan kesejahteraan masyarakat,  Direktorat  Jenderal  Imigrasi memiliki  kewajiban  untuk  meningkatkan kepuasan publik melalui pelayanan keimigrasian yang transparan, akuntabel dan
responsif terhadap keluhan masyarakat (BPS, 2015).
Seiring dengan terus berkembangnya perekonomian  di  Indonesia  pada  khususnya dan  pengaruh  globalisasi  ekonomi  dunia dimana  perkembangan  bisnis  di  Indonesia semakin  terbuka  untuk  asing  sehingga menyebabkan  pola  dan  trend  gaya  hidup msyarakat  yang  terus  berubah  termasuk perjalanan  bisnis  atau  wisata  keluar  negeri juga  mengalami  peningkatan  dari  tahun  ke tahun sehingga kesibukan di  kantor imigrasi dari  hari  kehari      semakin  meningkat  .  Hal tersebut  bisa  menyebabkan  masalah  dan resiko  yang  tinggi  karena  jumlah  pembuat passport  sangat  fluktuatif  sehingga  tidak bisa diprediksi kapan akan terjadi pelonjakan pembuat passport .
Jumlah  pengunjung  kantor  imigrasi yang  fluktuatif,  bisa  menimbulkan  masalah bagi  kantor  Imigasi.  Untuk  menjaga kualitas layanan  kepada  masyrakat,  maka  kantor Imigrasi  Semarang  memerlukan    metode prediksi  untuk    meramalkan    kapan    akan terjadi lonjakan pengunjung sehingga kualitas layanan  tetap  terjaga,  berikut  gambaran jumlah  pemohon  passport  dari  tahun  2013- 2014  berdasarkan  data  pada  kantor  imigrasi semarang kelas I.
Gambar 1. Jumlah Pemohon Papor tahun 2013-2014
Algoritma prediksi yang menunjukkan nilai tingkat  kesalahan  dalam  peramalan  lebih
sedikit  dibandingkan  dengan  yang  lainnya antara lain adalah Neural Network dibandingkan  dengan  metode  statistic ARIMA (Cao Hongmei & Han Feng, 2014)
( Liang Lanzhen & Shao Fan, 2010) . Neural Network merupakan
jaringan  yang  menyerupai  otak  manusia, mempunyai  kemampuan  untuk  belajar dimana  proses  pembelajaran  diawasi  oleh input dan output sehingga jaringan mampu memecahkan suatu masalah seperti pengenalan  pola,  klasifikasi  atau  prediksi (Mirza Cilimkovic, 2015).
Dari  latar  belakang  tersebut  diatas maka penelitian ini menggunakan algorithma Backpropagation Neural
Network  dengan  metode  Heuristik  untuk meningkatkan  performasi  yang  lebih  baik sebagai  pendekatan  dalam    memprediksi jumlah pengunjung kantor Imigrasi. Untuk memperbaiki bobot-bobot berdasarkan gradient  descent  dengan  adaptive  learning rate  yang  bersifat  adaptive  dibandingkan dengan  metode  resilent  untuk  perbaikan bobot-bobot input.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian observasi  ,  tahapan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut :

## Objek Penelitian
Dalam penelitin ini objek penelitian yang  digunakan  adalah  data  pembuat passport selama 12 bulan.

## Metode Rancangan Penelitian
Penelitian ini adalah penelitian observasi,  dalam  penelitian  ini  penulis menggunakan metode penelitian untuk menyelesaikan  masalah  sebagai  berikut:  (1) Analisa  Permasalahan,  Menemukan  masalah
dilapangan.  Dalam  penelitian  ini  masalah yang  dihadapai  adalah  adanya  jumlah pemohon  passport  yang  fluktuatif..  (2) Pengumpulan Data, Data berasal dari database kantor  Imigrasi  pada  tahun  2014  –  2015  (3) Persiapan  Eksperimen  Data,  Preprocessing data  adalah  menormalisasikan  data  yang berasal dari data sekunder pemohon passport. (4) Eksperimen, Eksperimen data menggunakan tools Matlab dan Rapid Miner untuk  melakukan  eksperimen.  (5)  Pelatihan dan  Pengujian Data  sekunder  setelah dinormalisasikan  di  bagi  menjadi  dua  yaitu data latih dan data uji. (6) Jika pelatihan dan pengujian  gagal  maka  dilakukan  modifikasi data  dan  format  data.  Jika  pelatihan  dan pengujian  berhasil  maka  akan  diteruskan  ke validasi  dan  verifikasi.  (7)  Validasi  dan Verifikasi, Validasi dan Verifikasi menggunakan  MRSE  untuk  mengetahui tingkat error hasil pengujian.
Gambar 2. Rancangan Penelitian

## Metode Pengumpulan Data
Metode  yang  digunakan  untuk mengumpulkan data dalam  penelitian dilakukan  dengan  cara  menggunakan  data primer  yang  diambil  dari  data  pembuat passport  pada  tahun  sebelumnya  untuk selanjutnya digunakan sebagai bahan observasi.
Data yang digunakan dalam penelitian adalah data kedatangan pengunjung kantor Imigrasi Semarang tahun 2013.  Untuk  data  yang  digunakan  adalah data  setiap  bulan  dari  tahun  2013  sampai tahun  2014  mengenai  jumlah  pemohon passport  kantor  Imigrasi  Semarang.  Data yang  digunakan  sebanyak  24  bulan,  data yang digunakan untuk traning yaitu data dari tahun  2013,  17  bulan  pertama,  sedangkan testing menggunakan  data  tahun  2014 sebanyak 4 bulan
Tabel 1. Data Training Pemohon Passport No Bulan Jumlah Pemohon 1 Mei 2013 8730 2 Juni 2013 9786 3 Juli 2013 8438 4 Agust 2013 10105 5 Sept 2013 4618 6 Okt 2013 4615 7 Nov 2013 5220 8 Des 2013 5005 9 Jan 2014 3962 10 Feb 2014 4342 11 Maret 2014 4051 12 Apr 2014 4009 13 Mei 2014 5797 14 Juni 2014 6526 15 Juli 2014 6684 16 Agust 2014 4814 17 Sept 2014 3520 18 Okt 2014 3849 19 Nov 2014 5048 20 Des 2014 4223

## Tabel 2. Data Testing Pemohon Passport
No Bulan Jumlah Pemohon 1 Jan 2013 5574 2 Feb 2013 4373 3 Maret 2013 4762 4 Apr 2013 5701 5 Mei 2013 8730 6 Juni 2013 9786 7 Juli 2013 8438

## Pengolahan Data dan Analisis Data
Pengolahan  data    secara  garis  besar dibagi  dalam  2    bagian  yaitu    pengujian parameter  dan    metode  peramalan  time series dengan metode yang sudah ditentukan yaitu  dengan  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan  dengan backpropagation. Pengolahan data  ini  menggunakan  alat  bantu    software Matlab 2013b untuk metode Neural Network dan Rapid Miner 5.0.
Setelah  dilakukan  normalisasi  data, kemudian  diubah  menjadi  bentuk  data pelatihan  yang  berfungsi  untuk  menentukan jumlah  input.  Berikut  ini  merupakan  hasil eksperimen  model  dari  metode neural network yang  diukur  dengan  menggunakan Mean  Square  Error .  Penentuan  parameter pada neural  network digunakan  untuk menemukan  model  terbaik  untuk  melakukan prediksi,  yaitu  dengan  mencari  nilai  terbaik dari  setiap  parameter  yang  ada.  Penentuan parameter pada neural network pada penelitian  ini  berdasarkan  pada, Epoch atau training cycle , Learning Rate ,  jumlah neuron pada Hidden  Layer dan train  method yang digunakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pre-processing
Gambar 3.  Diagram Pre-processing
Pada perubahan data dari  data univariate ke data  multivariate  dengan  variabel  input  X i meliputi  data  dari  jumlah  pemohon passport kantor Imigrasi Semarang (Y t+1 ,  Y t+2 sampai Y t+4 ).  Untuk  batas  variabel  input  sampai Yt+4.  Setelah  data  di  normalisasikan  maka selanjutnya  adalah  analisis  patameter  pada metode neural network .

## Analisis Parameter
Analisis  parameter  akan  dilakukan  untuk parameter  Neural  Network  sebagai  sebuah metode  yang  baru  digunakan.  Analisis parameter  akan  memberikan  alasan  dan gambaran mengapa dipergunakan parameter tersebut serta hasil peramalan yang dihasilkan  oleh  penggunaan  parameter tersebut.  Parameter  yang  berpengaruh  pada penggunaan  Neural  Network  adalah  fungsi. Epoch atau training  cycle , Learning  Rate , jumlah neuron pada Hidden Layer dan train method yang  digunakan.  Input  layer   akan divariasikan dengan masukan dari 2  sampai 4  input  layer.  Pembagian  data  input  untuk pelatihan  adalah  sebagai  berikut:  (1)  Input layer  =  2,  maka  digunakan  data  set    input Januari sampai Desember 2013 dengan target data  2015  (xt-2).  (2).  Input  layer  =  3,  maka digunakan  data  set    input    Januari    sampai Desember 2014 dengan target data 2015 (xt- 3). (3) Input layer  = 4, maka digunakan data set  input    Januari    sampai  Desember  2014 dengan target data 2015 (xt-4).
Parameter-parameter  yang  harus  di set  adalah  Maximum  Epoh,  Kinerja  tujuan, LearningRate,  Ratio  menaikkan  Learning Rate,  Ratio  menurunkan  Learning  rate, Maksimum Kegagalan, Maksimum kenaikan kinerja, Gradient Minimum.

## Analisis Hasil Peramalan
Untuk  memperoleh    nilai training  cycles dalam  penelitian  ini  ditentukan  dengan  cara melakukan  uji  coba  data  training  sebesar 80%  diamana  20%  sisanya  sebagai  data
testing  .  Dalam  pelatihan  diperlukan  model yang  terbaik  dengan  memasukkan  nilai secara manual pada range 100 sampai dengan 1000  untuk training  cycles , learning  rate sebesar  0.1  dengan  jumlah neuron pada hidden layer sebanyak 3.
Tabel 3. Penentuan Jumlah Training Cycle (Epoch) berdasarkan Training Method Gradient Descent Backpropagation dengan Adaptive Learning Rate (traingda ) dengan 4 input layer.
Pada  hasil  uji  coba  pada  tabel  diatas menunjukaan  bahwa training  cycle yang menghasilkan nilai MSE terkecil adalah pada epoch ke 300.
Gambar 4. Penentuan Jumlah Training Cycle (Epoch) berdasarkan Training Method Gradient Descent
Backpropagation dengan Adaptive Learning Rate (traingda ) dengan 4 input layer
Nilai training  cycle yang  dipilih berdasarkan  nilai  MSE  terkecil  yang dihasilkan.  Pada  hasil  uji  coba  pada  tabel diatas  menunjukaan  bahwa training  cycle yang  menghasilkan  nilai  MSE  terkecil adalah 1000.
Gambar 5. Penentuan Jumlah Training Cycle ( epoch) berdasarkan Training Method Resilient Backpropagation dengan 4 input layer
Sehingga  penggunaan  training  cycle  pada penelitian  ini  mengacu  berdasarkan  hasil epoch yang dihasilkan oleh Training Method Gradient  Descent  Backpropagation  dengan Adaptive  Learning  Rate  (traingda  )  dan  Resilent Method BPNN.
Menentukan nilai learning rate dengan cara melakukan  uji  coba  memasukkan  nilai dengan  range  0.1  sampai  dengan  1,  serta
0 5 10 15 20 25 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Predict in Sample Training Data Data T a rg e t/ O u tp u t Target(-) output(*) 0 5 10 15 20 25 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Predict in Sample Training Data Data T a rg e t/ O u tp u t Target(-) output(*)
nilai training cycle dari percobaan sebelumnya.  Berikut  ini  adalah  hasil  dari percobaan  yang  telah  dilakukan  untuk penentuan learning rate :
Tabel 5. Penentuan Nilai Learning Rate berdasarkan Training Method Gradient Descent Backpropagation dengan 4 input layer
Pada  hasil  uji  coba  pada  tabel  diatas menunjukaan  bahwa learning  rate yang menghasilkan nilai MSE terkecil adalah  0.3 dengan nilai training cycle 300.
Gambar 6. Hasil prediksi dengan Nilai Learning Rate sebesar 0.3 berdasarkan Training Method Gradient Descent Backpropagation dengan 4 input layer
Tabel 6. Penentuan Nilai Learning Rate berdasarkan Training Method Resilient Backpropagation dengan 4 input layer
Nilai learning  rate yang  dipilih  berdasarkan nilai MSE terkecil yang dihasilkan. Pada hasil uji coba pada tabel diatas menunjukaan bahwa learning  rate yang  menghasilkan  nilai  MSE terkecil adalah 0.8 dengan nilai training cycle 1000.
Penentuan  Jumlah  Neorun  dalam  Hidden Layer
Dalam  percobaan  ini  penentuan  jumlah hidden  layer adalah  1  dan  untuk  penentuan jumlah neuron dalam hidden  layer dengan cara melakukan uji coba manual memasukkan nilai  dengan range 1  sampai  10  dan kelipatannya sebesar 10, dengan menggunakan  jumlah training  cycle ,  nilai learning  rate dari  percobaan  sebelumnya. Berikut  ini  adalah  hasil  dari  percobaan  yang telah  dilakukan  untuk  menentukan  jumlah neuron dalam hidden layer.
Tabel 7. Penentuan  Jumlah Neuron dalam Hidden Layer berdasarkan Training Method Gradient Descent Backpropagation dengan 4 input layer
0 5 10 15 20 25 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Predict in Sample Training Data Data T a rg e t/ O u tp u t Target(-) output(*)
Jumlah neuron dalam hidden  layer terbaik yang  dipilih  berdasarkan  nilai  MSE  terkecil yang dihasilkan. Pada hasil uji coba pada tabel diatas  menunjukaan  bahwa  jumlah neuron dalam hidden  layer yang  menghasilkan  nilai MSE terkecil adalah 5.
Gambar 7. Hasil prediksi dengan Jumlah Neuron dalam Hidden Layer sebanyak 4 berdasarkan Training Method Gradient Descent Backpropagation dengan 4 input layer
Tabel 8. Penentuan Jumlah Neuron dalam Hidden Layer berdasarkan Training Method Resilient Backpropagation dengan 4 input layer
Dari hasil pengujian awal dengan menggunakan data training  sampai dengan 4 periode  (xt-4)      atau  mundur  4  tahun sebelumnya  ,      sebagai  acuan  pembanding posisi  target  (xt),  dengan  menggunakan algoritma Gradient Descent diperoleh  nilai parameter  tebaik  pada  posisi epoch =  300  , learning rate = 0.3  dan jumlah neuron dalam hidden  layer =  5.  Dengan  Nilai  RMSE  =
0.018843  dan  Nilai  R  mendekati  1  yaitu sebanyak 0.9.
0 5 10 15 20 25 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 Predict in Sample Training Data Data T a rg e t/ O u tp u t Target(-) output(*)
Gambar 8. Nilai RMSE pada Gradient Descent
Adaptive Learning Rate
Gambar 9. Nilai R pada Gradient Descent Adaptive Learning Rate
Sedangkan  dengan  algoritma Resilient Backprogration diperoleh  nilai  parameter terbaik  pada epoch = 1000 , learning rate = 0.8 dan jumlah neuron dalam hidden layer = 2. Nilai RMSE = 0.006 dan R = 0.9.
Gambar 10. Nilai RMSE pada Resilent Backpropagation
Gambar 11. Nilai R pada Resilent Backpropagation
Berdasarkan  hasil  eksperimen,  mulai  tahap awal hingga evaluasi, dapat ditarik kesimpulan  bahwa  model  prediksi  rentet waktu  pembuatan  passport  menggunakan metode
Neural Network berbasis
bacpropagatian  cukup  akurat adalah  dengan arsitektur  jaringan  2-9-1,  yakni  1  lapisan input dengan  2 neuron ,  1  lapisan hidden dengan  9 neuron dan  1  lapisan output dengan  1 neuron .  Sedangkan  penggunaan gradient  descent  dengan  adaptive  learning rate  (traingda)  memperoleh  hasil  nilai parameter tebaik pada posisi epoch = 300 , learning rate = 0.3  dan jumlah neuron dalam
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 Best Validation Performance is 0.018843 at epoch 10 M e a n S q u a re d E rr o r ( m s e ) 10 Epochs Train Validation Test Best Goal 0.2 0.4 0.6 0.8 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Target O u tp u t ~ = 0 .9 8 *T a rg e t + 0 .0 0 1 1 Training: R=0.97176 Data Fit Y = T 0.2 0.4 0.6 0.8 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Target O u tp u t ~ = 0 .6 6 *T a rg e t + 0 .2 6 Validation: R=0.99939 Data Fit Y = T 0.2 0.4 0.6 0.8 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Target O u tp u t ~ = 1 .9 *T a rg e t + - 0 .0 3 9 Test: R=0.80545 Data Fit Y = T 0.2 0.4 0.6 0.8 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Target O u tp u t ~ = 0 .9 1 *T a rg e t + 0 .0 5 3 All: R=0.9583 Data Fit Y = T 0 5 10 15 20 25 30 35 40 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 10 1 Best Validation Performance is 0.0066752 at epoch 40 M e a n S q u a re d E rr o r ( m s e ) 40 Epochs Train Validation Test Best Goal 0.2 0.4 0.6 0.8 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Target O u tp u t ~ = 0 .9 3 *T a rg e t + 0 .0 3 8 Training: R=0.96372 Data Fit Y = T 0.2 0.4 0.6 0.8 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Target O u tp u t ~ = 0 .9 4 *T a rg e t + - 0 .0 5 5 Validation: R=0.99899 Data Fit Y = T 0.2 0.4 0.6 0.8 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Target O u tp u t ~ = - 0 .2 *T a rg e t + 0 .2 4 Test: R=-0.78799 Data Fit Y = T 0.2 0.4 0.6 0.8 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Target O u tp u t ~ = 0 .9 1 *T a rg e t + 0 .0 1 3 All: R=0.93676 Data Fit Y = T
hidden  layer =  5.  Dengan  Nilai  RMSE  = 0.018843  dan  Nilai  R  mendekati  1  yaitu sebanyak 0.9.
Sedangkan  untuk  penggunaan  gradient Resilient Backprogration (trainrp) diperoleh nilai  parameter  terbaik  pada epoch = 1000 , learning rate = 0.8 dan jumlah neuron dalam hidden layer = 2. Nilai RMSE = 0.006 dan R =0.9. Dengan demikian penggunaan gradient descent resilent backpropagation mempunyai RMSE  lebih  kecil  di  banding  dengan backpropagation sederhana dan backpropagation adaptive learning rate.

## DAFTAR PUSTAKA
BPS,  2015.  Indikator  Kesejahteraan  Rakyat Welfare  Indicators  2015,  Katalog BPS 2015.
Bogdan  Oancea,  Stefan  C.  , Time  Series Forecasting  Using  Neural  Network , 2015, Challenges of The Knowledges Society IT in Social Sciences.
Cao  Hongmei,  Han  Feng,  2014, The  Urban Arterial  Traffic  Flow  Forecasting
Based On BP Neural Network , Fourth International Conference on Instrumentation  and  Measurement, Computer, Communication and
Control , China.
Liang  Lanzhen,  ShaoFan,  2010, The  Study
On Short Time Wind Speed
Prediction    Based  On  Time  Series
Neural Network Algorithm , IEEE.
Mirza  Cilimkovic,  ,  2015,  Neural  Network and Backpropagation  Algorithm,
Institute of Technology Blanchardstown,
Blanchardstown
Road North Dublin 15, Ireland.
J.  Kamruzzaman  and  R.A.  Sarker.  2009.
"Comparing  ANN  Based  Models with ARIMA for  Prediction of Forex Rates," vol. 22, pp. 2-11
Eko  P,  2012,  Data  Mining  Konsep  dan
Aplikasinya  Menggunakan  Matlab, Yogyakarta, Andi Publisher. Sri Kusumadewi, 2004, Membangun Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan Matlab, Yogyakarta, Graha Ilmu. Tjiptono, Fandy. 2005. Prinsip Prinsip Total Quality Service. Yogyakarta :
Penerbit Andi.
Haykin,  S.,  1994, Neural  Networks:  A Compr,  Jurnal  Universitas  Panca Marga ehensive Foundation , MacMillanCollege Pub lishing Company. Kusumadewi, S., 2003, Artificial Intelligence ( Teknik dan Aplikasinya ), Graha Ilmu, Yogyakarta. Kusumadewi, S., 2004, Membangun Jaringan Syaraf Tiruan , Graha  Ilmu,
Yogyakarta