Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Diagnosa Awal Disgrafia pada Anak Menggunakan Metode Bacpropagation
Aji Pangestu 1 , Fadhilah Syafria 2 , Elin Haerani 3, Elvia Budianita 4
1,2,3,4)
Teknik Informatika, Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl. H.R Soebrantas no.155 KM. Simpang Baru, Pekanbaru 28293 Email:
1 1175110204@students.uin-suska.ac.id, 2 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id,
3 elin.haerani@uin-suska.ac.id, 4 elvia.budianita@uinsuska.ac.id

## ABSTRAK
Gangguan belajar merupakan suatu gangguan dasar dalam psikologis yang meliputi penggunaan  pemahaman  bahasa  tulisan.  Gangguan  belajar  yang  termasuk  dalam klasifikasi  gangguan  belajar  akademik  adalah  disgrafia.  Disgrafia  merupakan gangguan  khusus  dimana  anak  tidak  dapat  mengekspresikan  pikirannya  kedalam bentuk  tulisan,  karena  tidak  dapat  mengkoordinasikan  motorik  halusnya  untuk menulis  dan  menyusun  kata  dengan  benar.  Diagnosa  awal  disgrafia  pada  anak terdiri  atas  disgrafia  dan  tidak  disgrafia.  Diagnosa  ini  menggunakan  31  variabel inputan  menggunakan  metode  Backpropagation  dengan  menggunakan  data  yang berjumlah 150 data. Dari pengujian yang dilakukan didapatkan hasil menggunakan learning rate 0.1 dan 0.01, maks epoch 500 dengan arsitektur jaringan syaraf tiruan 31-31-1  dengan  pembagian  data  90:10  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  100% serta  pada  pembagian  data  80:20  menggunakan  learning  rate  0.1,  maks  epoch  500 dengan arsitektur jaringan syaraf tiruan 31-31-1 menghasilkan nilai akurasi sebesar 100%.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  diagnosa  disgrafia  pada  anak  dengan backpropagation dapat dilakukan sangat baik.
Kata kunci: Gangguan Belajar, Backpropagaion, Disgrafia.

## ABSTRACT
Learning disorders are a basic psychological disorder that includes the use of written language  comprehension.  A  learning  disorder  that  belongs  to  the  classification  of academic learning disorders is dysgraphia. Dysgraphia is a special disorder in which the  child  cannot  express  his  thoughts  into  the  form  of  writing,  because  he  cannot coordinate his fine motor to write and compose words correctly. The initial diagnosis of  dysgraphia in  a  child  consists  of dysgraphia and  non-dysgraphia.  This diagnosis uses  31  input  variables  using  the  Backpropagation  method  using  data  totaling  150 data.  From  the  tests  carried  out,  results  were  obtained  using  learning  rates  0.1  and 0.01, max epoch 500 with a 31-31-1 artificial neural network architecture with a data division of 90: 10 resulted in an accuracy value of 100% and in data sharing 80: 20 using a learning rate of 0.1, max epoch 500 with a mock neural network architecture of  31-31-1  produced  an  accuracy  value  of  100%.  Then  it  can  be  concluded  that  the diagnosis of dysgraphia in a child with backpropagation can be done very well.
Keywords: Learning Disorders, Backpropagaion, Dysgraphia.
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Pendahuluan
Disgrafia adalah salah satu gangguan belajar yang tergolong dalam klasifikasi gangguan  belajar  akademik.  Disgrafia  merupakan  gangguan  khusus  dimana  anak tidak  dapat  mengutarakan  pikiran  kedalam  bentuk  tulisan,  karena  tidak  dapat mengkoordinasikan  motorik  halusnya  untuk  menulis  dan  menyusun  kata  dengan benar.  Anak  normal  dan  disgrafia  pada  dasarnya  sama  secara  psikologi  dan  fisik, tetapi saat sedang belajar di kelas terlihat lambat dan kesulitan menulis. Pada anak tingkat sekolah dasar, disgrafia adalah masalah utama ketika awal belajar menulis. Ciri  disgrafia  adalah  kesulitan  dalam  menulis  simbol  matematis  dan  huruf (Abdurrahman,  2010).  Kemudian  adanya  ditandai  dari  gangguan  saat  melakukan satu bentuk keterampilan  atau lebih yang terkait dalam  menulis seperti membaca, berbicara dan mendengarkan (Yusuf, 2003). Anak yang memiliki hambatan menulis dan tidak bisa membuat suatu struktur bahasa dalam bentuk tulisan termasuk anak disgrafia (Bandi Delphie, 2006). Disgrafia terbagi menjadi dua  kelas yaitu disgrafia dan  tidak  disgrafia.  Dalam  mendiagnosa  penyakit  berdasarkan  pada  gejala-gejala yang  ada,  seorang  dokter  butuh  waktu  yang  relatif  lama  untuk  menganalisa  dan mengambil  kesimpulan  atas  suatu  penyakit  yang  diderita  seseorang  (Kuswanto  & Dapiokta, 2022).
Suatu  sistem  pemroses  yang  mempunyai  karakteristik  seperti  otak  pada manusia  yaitu  dari  cara  berpikir  pada  model  matematis  manusia  adalah  jaringan saraf  tiruan.  Backpropagation  digunakan  di  beberapa penelitian  sebelumnya  sudah banyak,  pada  salah  satu  penelitian  yang  berjudul  “Prediksi  Diskalkuliah Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation”(Kusbianto et al., 2014) hasil penelitian ini dengan metode backpropagation dapat dilakukan pada sistem prediksi untuk diskalkuliah. Ada 6 data tidak sesuai  dan 14 data sesuai dari 20 data yang dilatih  dengan  output  yang  diinginkan.  Selanjutnya  penelitian  yang  berjudul “Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation” (Pratama & Darmawan, 2021) penelitian ini menggunakan model Backpropagation  dalam  mengekstraksi  optimizer,  variabel  masukan  dan  fungsi aktivasi  yang  akan  dimodifikasi  untuk  parameter.  Penelitian  selanjutnya  berjudul “Jaringan  Saraf  Tiruan  Memprediksi  Nilai  Pembelajaran  Siswa  Dengan  Metode Backpropagation”  (Liana  &  Sitepu,  2021)  hasil  penelitian  menggunakan  learning rate  0,3,  maks  epoch  =  10000  serta  target  error  0,01,  hasil  yang  didapat  dari perhitungan  Rasio  kebutuhan  A  dengan  nilai  0,7517  sehingga  nilai  itu  terjadi pengurangan sedangkan D dengan nilai 0,9202 mengalami peningkatan. Kemudian penelitian  selanjutnya  “Klasifikasi  Retardasi  Mental  Anak  Menggunakan Backpropagation Momentum” (Yanti et al., 2020) hasil penelitian dengan data 90:10, momentum  0.8  dan  learning  rate  0.07  didapatkan  hasil  akurasi  100%.  Dapat disimpulkan  bahwa  klasifikasi  gangguan  retardasi  mental  dengn  Backpropagation momentum  dapat  dilakukan  dengan  sangat  baik.  Tujuan  penelitian  ini  adalah membangun  sistem  JST  untuk  diagnosa  awal  disgrafia  pada  anak  menggunakan metode  Backpropagation,  maka  akan  dapat  diketahui hasil  tingkat  akurasi  metode ini untuk menentukan gangguan belajar disgrafia.
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  gambaran  perencanaan  kerja  yang  dilakukan secara  urut  agar  menghasilkan  informasi  yang  sesuai  dengan  permasalahan. Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  metode  Backpropagation,  berikut  gambar tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  judul  “Diagnosa  Awal  Disgrafia  Pada Anak Menggunakan Metode Backpropagation”.

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Suatu  metode  penurunan  gradien  untuk  meminimalkan  error  pada  output adalah metode backpropgation. Tahap yang dilakukan dalam pelatihan jaringan ada tiga, pertama tahap maju, kedua perambatan balik dan ketiga perubahan bobot dan bias. Backpropagation merupakan bagian dari Jaringan Syaraf Tiruan yang berlapis banyak  dan  merupakan  model  komputasi  atau  matematis.  Jaringan  saraf  modern adalah  alat  pemodelan  data  statistik  non-linier  (Sutojo,  T.,  Mulyanto,  E.,  & Suhartono,  2011).  Jaringan  Saraf  Tiruan  dibentuk  untuk  memecahkan  suatu masalah  tertentu,  pada  pengenalan  pola  ataupun  klasifikasi  proses  pembelajaran (Lestari, 2017). Dalam proses pembelajaran yang dilakukan Backpropagation, fungsi pembelajaran  merupakan  hal  penting  dalam  menemukan  hasil  yang  baik (Damayanti,  2022).  Backpropagation  merupakan  bagian  JST  dengan  multi  layer network  dan  dikembangkan  dari  aturan  perceptron  dan  menggunakan  metode supervised  learning  (Guntoro,  Costaner,  L.,  2019).  Backpropagation  adalah  metode yang  mengatasi  masalah  dengan  pola  pengenalan  kompleks  dengan  sangat  baik. Backpropagation  melatih  kemampuan  antar  jaringan  untuk  mendapatkan  hasil seimbang  dalam  mengenali  pola  masukkan  serupa  dengan  yang  dipakai  saat pelatihan (Ismanto, E., & Cynthia, 2017).
Berikut  langkah-langkah  yang  dilakukan,  diawali  dengan  tahap  pelatihan sampai pengujian menggunakan metode Backpropagation, yang pertama yaitu tahap pelatihan ditunjukan pada Gambar 2:
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Gambar 2. Langkah-Langkah Pelatihan Metode Backpropagation
Selanjutnya, pada tahapan kedua yaitu  pengujian ditunjukan pada Gambar 3:
Gambar 3. Langkah-Langkah Pelatihan Metode Backpropagation

## Hasil dan Pembahasan

## A. Analisa Data
Tahap  ini  adalah  tahap  analisa  dari  proses  penerapan  metode Backpropagation, yang dilakukan antara lain yaitu data masukan dan transformasi data.
1. Data Masukan
Tahap  ini,  proses  pertama  kali  dibuat  adalah  penentuan  variabel  data masukan  dari  data  yang  diperoleh.  Tahap  ini  bertujuan  agar  dapat  memahami keseluruhan  sistem.  Pada  penelitian  ini,  variabel  data  masukan  yang  ditentukan ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel data masukan Variabel Keterangan Satuan Nilai X 1 Sering terlihat seperti tidak mendengarkan Ya (1) Tidak (0) X 2 Mudah bingung Ya (1) Tidak (0) X 3 Sering melakukan kegagalan dalam menyelesaikan pekerjaan yang sedang dikerjakan Ya (1) Tidak (0) X 4 Sulit memusatkan perhatian pada tugas sekolah Ya (1) Tidak (0) X 5 Sering bertindak sebelum berfikir Ya (1) Tidak (0) X 6 Sulit mengikuti aktvitas bermain Ya (1) Tidak (0) X 7 Aktifitas yang sering berubah dari satu ke lainnya. Ya (1) Tidak (0) X 8 Tidak sabar menunggu giliran saat bermain. Ya (1) Tidak (0) X 9 Gelisah berlebihan. Ya (1)
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Tidak (0) X 10 Berlebihan saat berlari dan memanjat Ya (1) Tidak (0) X 11 Berjalan saat tidur Ya (1) Tidak (0) X 12 Salah saat mengingat dan menyebutkan kembali nama orang Ya (1) Tidak (0) X 13 Sukit mengelompokkan benda berdasarkan bentuk geometri Ya (1) Tidak (0) X 14 Sulit membedakan dua angka yang mirip, seperti „9‟ dan„7‟ atau „8‟ dan „3‟ Ya (1) Tidak (0) X 15 Memiliki kekurangan dalam penglihatan Ya (1) Tidak (0) X 16 Sulit menganalisa kata menjadi huruf Ya (1) Tidak (0) X 17 Memiliki kekurangan dalam memori visual Ya (1) Tidak (0) X 18 Memiliki kekurangan dalam melakukan diskriminasi auditoris Ya (1) Tidak (0) X 19 Sulit memahami simbol bunyi Ya (1) Tidak (0) X 20 Kurang mampu mamadukan penglihatan dengan pendengaran Ya (1) Tidak (0) X 21 Kesulitan mempelajari asosiasi simbol ireguler (khusus berbahasa inggris) Ya (1) Tidak (0) X 22 Kesulitan mengurutkan huruf Ya (1) Tidak (0) X 23 Kurang memiliki kemampuan dalam berpikir konseptual Ya (1) Tidak (0) X 24 Bentuk huruf tidak konsisten dalam tulisannya Ya (1) Tidak (0) X 25 Saat menulis, penggunaan huruf besar dan kecil masih tergabung Ya (1) Tidak (0) X 26 Huruf tulisannya tidak proporsional pada ukuran dan bentuknya Ya (1) Tidak (0) X 27 Anak tampak harus berusaha keras saat memberikan suatu pengetahuan, ide, atau pemahamannya lewat tulisan Ya (1) Tidak (0) X 28 Sulit memegang pulpen dan pensil dengan mantap. Saat memegang alat tulis seringkali terlalu dekat bahkan hampir menempel dengan kertas Ya (1) Tidak (0) X 29 Berbicara sendiri saat sedang menulis dan terlalu memperhatikan tangan yang dipakai untuk menulis Ya (1) Tidak (0) X 30 Cara menulis tidak konsisten, tidak mengikuti alur garis yang tepat Ya (1) Tidak (0) X 31 Tetap mengalami kesulitan meskipun hanya diminta Ya (1)
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
menyalin contoh tulisan yang sudah ada.
Tidak (0)
Variabel data masukan yang telah dientukan, juga terdapat kelas atau target. Kelas atau target pada disgrafia ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Target kelas disgrafia Satuan Nilai Keterangan 1 Disgrafia 0 Tidak Disgrafia
2. Tranformasi Data
Pada  tahap  ini  untuk  dapat  dianalisa,  nilai  data    diubah  ke  bentuk  skala angka 0 dan 1.  Keterangan tranformasi data Ya dan Tidak pada variabel  masukan X 1 hingga X 31 ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Tranformasi data
Keterangan  Tranformasi Data Ya 1 Tidak 0
Hasil tranformasi data ditunjukan pada Tabel 4. Tabel 4. Hasil tranformasi data Variabel
Kel as No X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X.....  X 31 1 0 1 1 1 0 1 ..... 0 0 2 0 1 1 1 0 1 ..... 0 0 3 0 0 0 0 0 0 ..... 0 1 4 0 1 1 1 0 1 ..... 0 0 5 0 1 1 1 1 0 ..... 0 0 6 0 0 0 0 0 0 ..... 0 1 7 0 1 1 1 1 0 ..... 0 0 8 0 1 1 1 1 0 ..... 0 0 9 0 0 0 0 0 0 ..... 0 1 10 0 1 1 1 1 1 ..... 0 0 .....  .......  .........  .....  .....  .....  ..... ..... .....  ... 150 0 0 0 0 0 0 ..... 0 1
Setelah  data  sudah  ditranformasi,  kemudian  melakukan  kombinasi  binner  agar mewakili  2  kelas  variabel  output  disgrafia.  Variabel  output  disgrafia  ditunjukan pada Tabel 5.
Tabel 5 . Variabel Output
No Kelas Y 0 Keterangan 1 Kelas 1  1 Disgrafia
2 Kelas 2  0  Tidak Disgrafia

## B. Analisa Backpropagation
1. Pembagian Data
Pada tahap ini, data dibagi menjadi data latih dan uji. Total jumlah data yang diaplikasikan adalah 150 data yang terdiri dari dua kelas yaitu 50 data disgrafia dan 100 data tidak disgrafia. Data yang dibagi untuk penelitian adalah 70:30, 80:20, dan 90:10. Jumlah pembagian data yang diaplikasikan ditunjukan pada Tabel 6. Tabel 6. Pembagian Data 70 : 30  80 : 20  90 : 10 Data Latih 105 120 135 Data Uji 45 30 15 2. Analisa Metode Backpropagation
Pada  tahap  ini,  dengan  metode  backpropagation  dimulai  dari  proses  tahap pelatihan  sampai  pengujian.  Gambar  arsitektur  jaringan  backpropagation ditunjukan pada Gambar 4.
Gambar 4. Arsitektur jaringan backpropagation
Langkah 1: Pelatihan
Pada  fase  feedforward,  nilai  input  dihitung  mulai  dari  layer  input  sampai  layer output menggunakan sigmoid biner. Hasil operasi hidden layer Z_net 1 hingga Z_net 31 ditunjukan pada Tabel 7. Hasil fungsi aktivasi hidden layer Z 1 hingga Z 31 ditunjukan pada Tabel 8.
Tabel 7. Hasil operasi hidden layer
Z_net 1 Z_net 2 Z_net 3 Z_net 4 Z_net 5 …… Z_net 31 3.06 2.98 3.59 3.69 3.19 …… 3.89 Tabel 8. Hasil fungsi aktivasi hidden layer Z 1 Z 2 Z 3 Z 4 Z 5 …… Z 31

## 0.9552  0.9517  0.9731  0.9756  0.9605  ……  0.9800
Fase  Backpropagation  atau  propagasi  mundur,  dilakukan  dengan  pengecekan  nilai error  dari  keluaran  sesuai  target  yang  diinginkan,  nilai  error  tersebut  akan  di propagasi mundur hingga ke unit masukan. Hasil korelasi nilai bobot T 0 dari ∆W 01 hingga ∆W 031 ditunjukan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil korelasi nilai bobot
∆W 01 ∆W 02 ∆W 03 ∆W 04 … ∆W 031 - 0.000028467 2 - 0.000028361 4 - 0.000029001 5 - 0.000029075 8 .. - 0.000029204 8 Hasil nilai δ hidden layer T 0 mulai δ _net1 hingga δ _net31 ditunjukan pada Tabel 10. Tabel 10. Hasil nilai δ _net hidden layer T 0
δ _net 1 δ _net 2 δ _net 3 δ _net 4 … δ _net 31 - 0.000089405 8 - 0.000029801 9 - 0.000059603 8 - 0.000119207 7 … - 0.000149009 6 Hasil nilai δ hidden layer T 0 mulai δ 1 hingga δ 31 ditunjukan pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil nilai δ hidden layer T 0
δ 1 δ 2 δ 3 …  31
-0.0000038249  -0.0000013709  -0.0000015578  …  -0.0000029257
Hasil korelasi nilai bobot inputan T 0 ditunjukan pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil korelasi nilai bobot inputan pada T 0 No 1 2 3 …  31 0  -0.0000003824936  -0.0000003824936  …  0 0  -0.0000001370921  -0.0000001370921  …  0 … … … … …  … 0  -0.0000001287924  -0.0000001287924  …  0
Fase perubahan bobot dan bias pada arsitektur jaringan yang dibentuk. Hasil bobot baru hidden layer mulai V 1 hingga V 31 ditunjukan pada Tabel 13.
Tabel 13. Bobot baru hidden layer No  1 2 3 …  31 V 1 0.3  0.0999996175064  0.0899996175064  …  0.19
V 2 0.2  0.1899998629079  0.2999998629079  …  0.09
V 3 0.2  0.0999998442205  0.1999998442205  …  0.4 V 4 0.3  0.1999997166433  0.3999997166433  …  0.3 …  … … … …  … V 31 0.5  0.2999998712076  0.1999998712076  …  0.5
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Bias  baru  hidden  layer  yang  sudah  dihitung  mulai  V 01 (baru)  hingga  V 031 (baru) ditunjukaan pada Tabel 14.
Tabel 14. Hasil bias baru hidden layer
V 01 (baru) V 02 (baru) V 03 (baru) … V 031 (baru) 0.499999617506 4 0.099999862907 9 0.399999844220 5 … 0.199999871207 6
Bobot  baru  yang  sudah  dihitung,  kemudian  pada  hidden  layer  sampai  output  layer mulai W 1 hingga W 31 ditunjukan pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil bobot baru hidden layer
W 0 (baru) W 1 (baru) W 2 (baru) W 3 (baru) …  W 31 (baru) Y 0 0.49997019 81 0.29997153 28 0.09997163 86 0.19997099 85 … 0.49997079 52
Langkah II: Pengujian
Melakukan  normalisasi  dengan  data  baru  sebagai  data  uji  dan  target  kelas.  Nilai bobot  akhir  hasil  pelatihan  digunakan  untuk  inisialisasi  bobot  awal  dalam  tahap pengujian  dengan  proses  feedforward.  Sehingga  didapatkan  nilai  Y 0 dan  Y 1 berdasarkan hasil penilaian aktivasi pada layer keluaran.
Fungsi aktivasi didapatkan: Kelas 1  Y 0 = 1 Kelas 2  Y 0 = 0 Keterangan : Jika Y k < 0.5 maka nilai Y k = 0 Jika Y k ≥ 0.5 maka nilai Y k = 1 Sehingga  dari  hasil  pengujian  data  baru  menghasilkan  nilai  Y 0 =  1  maka  data  uji baru tergolong dalam kelas 1 yaitu disgrafia.

## C. Pengujian Manual dan Menggunakan Sistem
Menggunakan  metode  Backpropagation,  hasil  perhitungan  yang  diperoleh dengan  menggunakan  perhitungan  secara sistem  dengan  31 variabel  dan 150 data. Dari  pengujian  yang  dilakukan  didapatkan  hasil  menggunakan  learning  rate  0.01 dan  0.1,  maks  epoch  500  dengan  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  31-31-1, pembagian data 90:10, mendapatkan akurasi 100%, dan pada pembagian data 80:20 menggunakan  learning  rate  0.1,  maks  epoch  500  dengan arsitektur  jaringan  syaraf tiruan  31-31-1  mendapatkan  akurasi  100%.  Maka  disimpulkan,  metode Backpropagation  dapat  mendiagnosa  disgrafia  pada  anak  dengan  sangat  baik. Berikut adalah tabel kesimpulan pengujian:
Tabel 16. Kesimpulan pengujian menggunakan sistem No. Hidden Layer Akurasi dengan Pembagian Data 70:30 80:20 90:10 1 0.01 31 95.5% 96.6% 100% 2 0.1 31 95.5% 100% 100%
Jurnal Unitek Vol.15 No.2 Juli - Desember 2022 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Simpulan
Metode  Backpropagation  berhasil  diterapkan  untuk  mendiagnosa  awal gangguan belajar disgrafia. Penerapan metode Backpropagation pada jaringan saraf tiruan  yang  telah  dibangun  dapat  mempermudah  SLB  dan  orang  tua  dalam mengambil sebuah diagnosa awal yang lebih objektif. Tingkat akurasi tertinggi hasil pengujian  mencapai  100%  pada  epoch  500,  learning  rate  0.01  dan  0.1  pada pembagian  data  90:10  dengan  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  31-31-1  serta  pada pembagian data 80:20 menggunakan learning rate 0.1, epoch 500 dengan arsitektur jaringan syaraf tiruan 31-31-1 mendapatkan hasil pengujian 100%.

## Daftar Pustaka
Abdurrahman,  M. (2010).  Pendidikan  Bagi  Anak  Berkesulitan  Belajar. Jakarta:  PT Asdi Mahasatya .
Bandi Delphie. (2006). Pembelajaran Anak Berkebutuhan Khusus. Refika Aditama . Damayanti,  F.  (2022).  Optimasi  Fungsi  Pembelajaran  Backpropagation  dalam Mengklasifikasikan  Pasien  Kanker  Paru  Pasca  Operasi. Jurnal  Unitek , 15 (1), 2580–2582.
Guntoro,  Costaner,  L.,  &  L.  (2019).  Prediksi  Jumlah  Kendaraan  di  Provinsi  Riau Menggunakan  Metode  Backpropagation. Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer , 14(1) , 51–57.
Ismanto,  E.,  &  Cynthia,  E.  P.  (2017).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Ketersediaan  Komoditi  Pangan  Provinsi Riau. Rabit : Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab , 2(2) , 196–209. Kusbianto,  D.,  Aji,  P.,  Khotimah,  N.,  &  Malang,  P.  N.  (2014). PREDIKSI DISKALKULIA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF . 6 (1).
Kuswanto,  J.,  &  Dapiokta,  J.  (2022).  Penerapan  Metode  Forward  Chaining  Untuk Diagnosa Penyakit Pneumonia. Jurnal Unitek , 15 (1), 2580–2582. Lestari,  Y.  D.  (2017).  Jaringan  syaraf  tiruan  untuk  prediksi  penjualan  jamur menggunakan algoritma backropagation. Jurnal ISD , 2(1) , 40–46.
Liana,  N.,  &  Sitepu,  B.  (2021). Jaringan  Saraf  Tiruan  Memprediksi  Nilai Pemelajaran Siswa Dengan Metode Backpropagation ( Studi kasus : SMP Negeri 1  Salapian  )  Artifical  Neural  Network  predicts  The  value  of  Student  Learning With The Backpropagation Method ( Case Study : Junior High School Negeri 1 Salapian ) . 54–58.
Pratama,  E.  R.,  &  Darmawan,  J.  .B.  (2021).  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita Menguanakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation. Prosiding  Seminar Nasional , 1–10.
Sutojo, T., Mulyanto, E., & Suhartono, V. (2011). Kecerdasan Buatan. KOMPUTER - PERANGKAT LUNAK, Andi Publisher (B. Rini (Ed.); 1st Ed.) . Yanti,  N.,  Fariati,  Y.,  Buadianita,  E.,  &  Sanjaya,  S.  (2020). Klasifikasi  Retardasi Mental Anak Menggunakan Backpropagation Momentum . 72–78. Yusuf,  M.  (2003).  Pendidikan  bagi  anak  dengan  problema  belajar. Solo:  Tiga Serangkai Pustaka Mandiri .