Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2160

## Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Sebagai Alat Bantu Deteksi Bakteri Staphylococcus Aureus Pada Sayuran

## Ali Rahmad Pohan
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: alirahmatp06@gmail.com
Abstrak –Penelitian  ini  bertujuan  untuk  alat  bantu  deteksi  Bakteri  melalui  citra  bakteri  pada  sayuran  untuk  membantu mengidentifikasi bakteri Staphylococcus aureus pada sayuran. Masukan pada perangkat lunak adalah citra bakteri pada sayuran. Citra bakteri diolah dengan metode pengolahan citra grayscaling, thresholding dan segmentasi citra sehingga didapatkan ciri citra  yang  merepresentasikan bakteri  pada  pada  sayuran.  Salah  satu teknik  yang  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  untuk mengamati bakteri Staphylococcus aureus adalah dengan menggunakan jaringan saraf tiruan dan mengkombinasikan dengan pengolahan citra. Jaringan saraf tiruan berfungsi sebagai pemrosesan informasi dengan menyimpulkan informasi dari data yang telahditerima  dan  sebagai  pemberi  keputusan  terhadap  data  yang  telah  dipelajari.  pengolahan    citra  adalah  ilmu  untuk memanipulasi gambar, yang melingkupi teknik-teknik untuk memperbaiki atau mengurangi kualitas gambar.  Proses deteksi menggunakan  perangkat  lunak  yang  telah  dibangun  dapat  dilakukan  dengan  baik.  Proses  tersebut  dilakukan  dengan mencocokkan nilai vector backpropagation cutra latihan dengan citra yang akan dideteksi.
Kata Kunci: Backpropagation, Bakteri, Citra.
Abstract –This study aims to aid bacterial detection through bacterial imagery in vegetables to help identify Staphylococcus aureus bacteria in vegetables. Input to the software is the image of bacteria in vegetables. Bacterial image is processed by grayscaling, thresholding and image segmentation processing methods so that the image characteristics that represent bacteria in vegetables are obtained. One technique that can be used as a tool to observe Staphylococcus aureus is to use artificial neural networks and combine them with image processing. Artificial neural networks function as information processing by inferring information from data that has been received and as a decision maker for data that has been studied. Image processing is the science of manipulating images, which includes techniques to improve or reduce image quality. The detection process using software  that  has  been  built  can  be  done  well.  The  process  is  carried  out  by  matching  the  value  of  the  exercise  cutra backpropagation vector with the image to be detected.
Keywords: Backpropagation, Bacteria, Image.

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  komputer  dapat  diaplikasikan  dalam  bidang  pendidikan.  Hal  ini  dikarenakan  teknologi komputer  dapat  dijadikan  sebagai  media  pmebelajaran  yang  dapat  digunakan  oleh  pendidik  dalam  proses pembelajaran. Salah satunya adalah untuk membantu dosen dalam mengidentifikasi bakteri secara cepat dan tepat dengan bantuan dari teknologi komputer.
Melalui proses belajar mengajar, dosen menempati posisi penting dan penentu berhasil tidaknya pencapaian suatu  proses  pembelajaran,  sekaligus  proses  pembelajaran  telah  menggunakan  berbagai  model  pendekatan  dan metode yang lebih memberi  peluang mahasiswa menjadi  aktif, akan tetapi kedudukan dan peranan dosen tetap penting dan menentukan keterlibatan siswa secara aktif sangat ditentukan oleh kemampuan dosen dalam mengajar dan penggunaan metode mengajar.
Salah satu  metode dalam pembelajaran yaitu dengan menggunakan media ICT, dimana media ICT pada saat  ini  merupakan  media  pendukung  yang  dapat  menimbulkan  rasa  keingin  tahuan  yang  tinggi  dari  masiswa terhadap matakuliah yang di ampu.
Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  salah  satu  cabang  dari  AI  (Artificial  Intellegence),  adalah  salah  satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia.  Istilah  buatan  ini  diimplementasikan  dengan  menggunakan  program  komputer  yang  mampu menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan  selama  proses  pembelajaran.  Metode  backpropagation  merupakan salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  pembelajaran  dari  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan.  Metode backpropagation memiliki tingkat keakuratan yang tinggi karena proses pelatihan yang dilakukan secara berulang- ulang  sehingga  menghasilkan  nilai  yang  memiliki  kesalahan  yang  sangat  kecil.  Metode  pembelajaran backpropagation banyak digunakan untuk penyelesaian suatu masalah berkaitan dengan identifikasi, prediksi, dan pengenalan pola [2].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Bakteri
Bakteri adalah salah satu golongan organisme prokariotik (tidak memiliki selubung inti). Bakteri sebagai makhluk hidup tentu memiliki informasi genetik berupa DNA, tapi tidak terlokalisasi dalam tempat khusus ( nukleus ) dan tidak ada membran inti. Bentuk DNA bakteri adalah sirkuler, panjang dan biasa disebut nukleoi. Pada DNA bakteri
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2160
tidak mempunyai intron dan hanya tersusun atas akson saja. Bakteri juga memiliki DNA ekstrakromosomal yang tergabung menjadi plasmid yang berbentuk kecil dan sirkuler [1].
Staphylococcus aureus merupakan bakteri Gram positif berbentuk bulat berdiameter 0,7-1,2 μm, tersusun dalam kelompok-kelompok yang tidak teratur seperti buah anggur, fakultatif anaerob, tidak membentuk spora, dan tidak bergerak. Bakteri ini tumbuh pada suhu optimum 37 ºC, tetapi membentuk pigmen paling baik pada suhu kamar (20-25 ºC). Koloni pada perbenihan padat berwarna abu-abu sampai kuning keemasan, berbentuk bundar, halus,  menonjol,  dan  berkilau.  Lebih  dari  90%  isolat  klinik  menghasilkan S.  aureus yang  mempunyai  kapsul polisakarida atau selaput tipis yang berperan dalam virulensi bakteri. Berbagai derajat hemolisis disebabkan oleh S. aureus dan kadang-kadang oleh spesies stafilokokus lainnya [1].

## 2.2 Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  adalah  ilmu  untuk  memanipulasi  gambar,  yang  melingkupi  teknik-teknik  untuk  memperbaiki atau mengurangi kualitas gambar, menampilkan bagian tertentu dari gambar, membuat sebuah gambar yang baru dari beberapa bagian gambar yang sudah ada, dan beberapa teknik manipulasi gambar lainnya, pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik [6].

## 2.3 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan menirukan cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah dengan melakukan proses belajar melalui perubahan bobot sinapsisnya. Jaringan syaraf tiruan mampu melakukan pengenalan kegiatan berbasis data masa lalu. Data masa lalu akan dipelajari oleh jaringan syaraf tiruan sehingga mempunyai  kemampuan untuk  memberikan keputusan terhadap data yang belum pernah dipelajari [10].

## 2.4 Algoritma Backpropagation
Backpropagation adalah salah satu model JST yang mempunyai kemampuan mendapatkan keseimbangan antara kemampuan  jaringan  untuk  mengenali  pola  yangdigunakan  selama  pelatihan  serta  kemampuan  jaringan  untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa (tapi tidak sama) dengan pola yang dipakai selama pelatihan [15].
Backpropagation adalah  sebuah  metode  sistematik  untuk  pelatihan multilayer jaringan  syaraf  tiruan. Metode ini memiliki dasar matematis yang kuat, obyektif dan algoritma ini mendapatkan bentuk persamaan dan nilai  koefisien  dalam  formula  dengan  meminimalkan  jumlah  kuadrat  galat error melalui  model  yang dikembangkan [16].
Adapun langkah- langkah algoritma pelatihan backpropagation adalah sebagi berikut [17]: Langkah 0 : Inisialisasi bobot (sebaiknya diatur pada nilai acak yang kecil), Langkah 1 : Jika kondisi tidak tercapai, maka lakukan langkah 2-9, Langkah 2 : Untuk setiap pasangan pelatihan, langkah 3-8, Tahap Perambatan Maju ( forward propagation ): Langkah 3 :  Tiap unit masukan ( 𝑥𝑖 , 𝑖 = 𝐼 ,…, 𝑛 ) menerima sinyal 𝑥𝑖 dan menghantarkan sinyal ini ke semua unit lapisan diatasnya (unit tersembunyi), Langkah 4 : Setiap unit tersembunyi ( 𝑥𝑖 , 𝑖 = 𝐼 ,…, 𝑝 ) jumlahkan bobot sinyal masukannya, 𝑧 𝑖𝑛 𝑗 = 𝑤 0𝑗 + ∑ 𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑣𝑖𝑗 (1)
𝑉 0 𝑗 = bias pada unit tersembunyi j aplikasikan fungsi aktivasinya untuk menghitung sinyal keluarannya, 𝑧𝑗 = f ( 𝑧 _ 𝑖𝑛𝑗 ), dan kirimkan sinyal ini keseluruh unit pada lapisan diatasnya (unit keluaran). perbaharui 𝑤𝑗𝑘 Langkah 5 : Tiap unit keluaran ( 𝑦𝑘 , 𝑘 = 𝐼 ,…, 𝑚 ) jumlahkan bobot sinyal masukannya, 𝑧 𝑖𝑛 𝑘 = 𝑤 0𝑗 + ∑ 𝑧𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑤𝑖𝑗 (2)
𝑤 0 𝑘 = bias pada unit keluaran k dan aplikasikan fungsi aktivasinya untuk menghitung sinyal keluarannya, 𝑦𝑘 = f ( 𝑦 _ 𝑖𝑛𝑘 ). Tahap Perambatan Mundur ( backward propagation ): Langkah 6: Tiap unit keluaran ( 𝑦𝑘 ,= 𝐼 ,…, 𝑚 ) menerima pola target yang saling berhubungan pada masukan pola pelatihan, hitung kesalahn informasinya, 𝛿𝑘 =( 𝑡𝑘 − 𝑦𝑘 ) 𝑓 1( 𝑦 _ 𝑖𝑛𝑘 ) (3)
Hitung koreksi bobotnya (digunakan untuk memperbaharui 𝑤𝑗𝑘 nantinya), 𝛥𝑊 𝑗𝑘 = α 𝛿𝑘𝑧𝑗
(4)
Hitung koreksi biasnya (digunakan untuk mem nantinya), Langkah 7: Setiap unit lapisan tersembunyi ( 𝑧 𝑘 ,= 𝑙 ,…, 𝑝 ) jumlahkan hasil perubahan masukannnya (dari unit-unit lapisannya),
∆ 𝑖𝑛 𝑗 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑛 𝑖=1 𝑤 𝑗𝑘 (5)
Kalikan dengan turunan fungsi aktivitasnya untuk menghitung informasi kesalahannya, 𝛿𝑗 =( 𝛿 _ 𝑖𝑛 𝑗 ) 𝑓 1 ( 𝑧 _ 𝑖𝑛 𝑗 )
(6)
Hitung koreksi bobotnya (digunakan untuk memperbaharui 𝑤𝑗𝑘 nantinya),
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2160
Tahap perubahan Bobot dan Bias: Langkah 8 : Tiap unit keluaran ( 𝑦𝑘 , 𝑘 = 𝐼 ,…, 𝑚 ) update bobot dan biasnya (j=0…, p ): 𝑤𝑗𝑘 (baru) = 𝑉𝑗𝑘 (lama) + 𝛥𝑤𝑗𝑘 Tiap unit lapisan tersembunyi ( 𝑧𝑗 , 𝑗 = 𝑙 ,…, 𝑝 ) update bias dan bobotnya ( I = 0…n): 𝑉 (baru) = 𝑉𝑖𝑗 (lama) + 𝛥𝑉𝑖𝑗
(7)
Langkah 9 : Test kondisi berhenti. Test kondisi berupa epoch sudah mencapai jumlah epoch maksimal atau MSE sudah mencapai target error. Rumus Mean Square Error (MSE):
𝑀𝑆𝐸 = ∑ 𝑒 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛
(8)
Mean  Square  Error (MSE)  adalah  fungsi  kinerja  yang  sering  digunakan  untuk backpropagation yang  dimana fungsi ini akan mengambil rata-rata kuadrat error yang terjadi antara output jaringan dan target.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengetahuan dan pemanfaatan citra digital berkembang pesat, tidak saja di bidang kedokteran, industri manufaktur, dan  kesehatan,  tetapi  juga  di  bidang  mikrobiologi  untuk  mengidentifikasi  bakteri  Staphylococcus  aureus  pada sayuran.  Dari  ilmu  pengetahuan  tersebut  memungkinkan  kita  dapat  menerapkannya  ke  dalam  sebuah  program yang berbasis komputerisasi yang digunakan untuk mengidentifikasi bakteri Staphylococcus aureus pada sayuran yang  termasuk  kedalam  bidang  mikrobiologi  secara  lebih  efektif  dan  efisien.    Pemeriksaan  pada  umumnya dilakukan dengan cara melihat langsung dari media yang tersedia. Penglihatan manusia harus secara tepat dapat melihat  objek  dari  bakteri.  Secara  kasat  mata,  seorang  manusia  tanpa  perlu  pengetahuan  yang  khusus  dapat mengidentifikasi jenis-jenis bakteri berdasarkan bentu, warna, elefasi, tepi dan media tumbuh.  Biasanya, mereka hanya berbekal pengalaman dan pengetahuan yang diperoleh sebelumnya. Akan tetapi penglihatan manusia pun mempunyai keterbatasan bahwa mata manusia pun akan mengalami kelelahan apalagi menghadapi bakteri yang berukuran kecil.
Analisa  Implementasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  Sebagai  Alat  Bantu  Deteksi  Bakteri  Staphylococcus  Aureus  Pada Sayuran yaitu terdiri  dari tampilan implemetasi input program dan output yaitu tampilan menu utama program, tampilan  menu  latihan  JST  untuk  melakukan  latihan  citra  bakteri  yang  akan  disimpan  didalam  database  dan tampilan menu deteksi untuk melakukan deteksi citra bakteri dengan kecocokan citra yang berada pada database saat proses latihan. Adapun tampilan program aplikasi menggunakan software VisualBasic 2008 sebagai berikut : 1. Tampilan Menu Utama Tampilan  menu  utama  adalah  tampilan  program  yang  akan  muncul  pertama  kali  ketika  user  membuka  dan menjalankan aplikasi. Adapun tampilan aplikasi menu utama yang telah dibangun adalah sebagai berikut :

## Gambar 1. Tampilan Menu Utama
Berdasarkan pada gambar di atas, tampilan menu utama memiliki beberapa sub menu diantaranya adalah menu “Latihan JST”, menu “Deteksi” dan menu “Exit”. Menu Latihan JST digunakan untuk proses penyimpanan citra bakteri sesuai dengan jenis bakterinya kedalam database aplikasi yang kemudian akan dicocokan dengan citra inputan pada saat akan dilakukan deteksi bakteri. Menu deteksi adalah menu yang digunakan user untuk melakukan  deteksi  bakteri  dengan  menginputkan citra  bakteri  baru.  Menu  exit  digunakan  untuk  keluar  dari aplikasi.
2. Tampilan Menu Latihan JST
Tampilan  menu  latihan  JST  adalah  tampilan  yang  digunakan  user  untuk  melakukan  latihan  pendeteksian bakteri yang akan disimpan didalam database aplikasi. Adapun tampilan menu latihan JST yang telah dibangun bersesuain dengan rancangan pada bab sebelumnya dapdat dilihat pada gambar di bawah ini :
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2160
Gambar 2. Tampilan Menu Latihan JST
Berdasarkan  pda  gambar  di  atas,  untuk  memilih  citra  yang  akan  dilatih  dan  disimpan  kedalam database dilakukan  dengan  menekan  tombol  “INPUT  CITRA”.  Button  “LATIH  berfungsi  untuk  melakukan  deteksi bakteri dan menampilkan keterangan hasil. Button “SIMPAN” berfungsi untuk menyimpan citra hasil pelatihan sesuai dengan keterangan yang dihasilkan di dalam database aplikasi. Adapun proses tersebut dapat dilihat di bawah ini :
a. Input Citra
Proses pertama yang dilakukan untuk latihan JST adalah menginputkan citra bakteri yang akan dilatih dan disimpan kedalam database. Adapun proses tersebut dapat dilihat pada hasil di bawah ini:

## Gambar 3. Tampilan Input Citra Latihan
Berdasarkan pada gambar di atas, untuk memasukan citra latihan yang akan disimpan kedalam database dilakukan dengan menekan button “INPUT CITRA”. Ketarangan yang didapat adalah nama file citra dan ukuran. Id bakteri diinputkan manual oleh user.
b. Proses Latihan JST
Proses selanjutnya adalah memilih button”LATIH” untuk mendeteksi tingkat keakuratan dan keterangan bakteri. Adapun hasil dari pelatihan tersebut dapat dilihat pada gambar di bawah ini “
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2160
Berdasarkan  pada  gambar  di  atas,  hasil  yang  didapatkan  adalah  sebuah  keterangan  tingkat  keakuratan sebesar  90%  dan  keterangan  bakteri  berupa  bakteri  staphylococcusAureus.  Hasil  latihan  ini  disimpan kedalam  databse  aplikasi  yang  kemudian  akan  dicocokan  nilainya  dengan  citra  inputan  proses  dekteksi. Adapun hasil proses simpan seperti gambar di bawah ini :
Gambar 5. Tampilan Proses Simpan Hasil Latihan JST
3. Tampilan Menu Deteksi
Tampilan  menu  deteksi  adalah  tampilan  yang  akan  digunakan  user  untuk  melakukan  proses  deteksi  citra bakteri.  Adapun  tampilan  menu  deteksi  yang  telah  dibangun  menjadi  aplikasi  dapat  dilihat  pada  gambar  di bawah ini :

## Gambar 6. Tampilan Menu Deteksi Bakteri
Berdasarkan pada gambar di atas, untuk memulai proses deteksi citra bakteri, user harus memilih citra bakteri yang akan dideteksi di direktori komputer dengan memilih button “INPUT CITRA”. Adapun hasil pemilihan citra yang akan dideteksi bakterinya dapat dilihat pada gambar sebagai berikut :
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2160
Berdasarkan pada gambar di atas, citra yang akan dideteksi bakterinya telah diiputkan kedalam aplikasi. Proses untuk melakukan deteksi bakteri menggunakan algoritma Backpropagation dilakukan dengan memilih button “DETEKSI BAKTERI”.
Tampilan output adalah tampilan proses deteksi citra bakteri yang diinputkan oleh user. Pada proses deteksi, citra bakteri yang akan dideteksi, dicocokan dengan citra hasil pelatihan yang tersimpan didalam database saat proses latihan JST. Adapun hasil dari pecocokan deteksi bakteri pada citra yang inputkan dijabarkan pada gambar sebagai berikut :
1. Proses Deteksi Bakteri 1
Proses  deteksi  bakteri  di  dalam  citra  digital  menggunakan  algoritma  Backpropagation  terlebih  dahulu dilakukan dengan mengiputkan citra bakteri yang akan dideteksi bakteri StaphylococcusAureus sebagai berikut :

## Gambar 8. Proses Penginputan Citra Bakteri
Berdasarkan  pada  gambar  di  atas,  proses  pertama  terlebih  dahulu  menginputkan  citra  bakteri  yang  akan  di deteksi dengan memilih button “INPUT CITRA”. Citra bakteri yang diinputkan akan di deteksi sistem aplikasi dengan menekan button “DETEKSI BAKTERI” seperti di bawah ini :
Gambar 9. Proses Deteksi Bakteri StaphylococcusAureus
Berdasarkan pada gambar 9. di atas, didapati hasil proses deteksi bakteri dengan algoritma bakcpropagation. Hasil keterangan yang didapat dengan citra  bakteri yang diinputkan pada gambar di atas adalah jenis bakteri yaitu StaphylococcusAureus dengan kode 001 dan tingkat kecocokan 83%.
Adapun  hasil  pengujian  dari  deteksi  bakteri  StaphylococcusAureus  dengan  sampel  citra  bakteri  menggunakan algoritma Backpropagation dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 1. Hasil Pengujian
No  Nama Citra  Ukuran Citra  Waktu Proses Deteksi  Tingkat Kecocokan
Keterangan
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2160
1 Sampel 1 120 x 111 8 Detik 83% StaphylococcusAureus 2 Sampel 2 320 x 170 15 Detik 78% StaphylococcusAureus

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari implementasi sistem yang telah dilakukan pada bab sebelumnya, dapat diambil kesimpulan bahwa:
1.  Proses  deteksi  menggunakan  perangkat  lunak  yang  telah  dibangun  dapat  dilakukan  dengan  baik.  Proses tersebut  dilakukan  dengan  mencocokan  nilai  vektor  Backpropagation  citra  latihan  dengan  citra  yang  akan dideteksi.
2.  Algoritma Backpropagation dapat melakukan deteksi bakteri StaphylococcusAureus dengan tingkat kecocokan diatas 70% dan tingkat keakuratan diatas 80%.
3.  Waktu yang dibutuhkan untuk deteksi bakteri StaphylococcusAureus bervariasi. Hal ini dikarenakan ukuran pixel citra yang berbeda-beda..

## REFERENCES
[1] Jawetz,  E.,  J.L.  Melnick.,  E.A.  Adelberg.,  G.F.  Brooks.,  J.S.  Butel.,  dan  S.A.  Morse.  2004.  Mikrobiologi  Kedokteran.  Terjemahan H.Hartanto & R.N.Elferia. Edisi ke-23. Penerbit Buku Kedokteran EGC. Jakarta
[2] Delimunthe, F.H., 2016. Perancangan Aplikasi Mengidentifikasi Penyakit Mata Dengan Menggunakan Metode Backpropagation. Jurnal Ris
[3] Rahayu, D., Wihandika, R.C., Perdana, R.,S. 2018.  Implementasi Metode Backpropagation Untuk Klasifikasi Kenaikan Harga Minyak Kelapa Sawit. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Vol. 2, (4).
[4] Wuryandari,  M.  D.,  &  Afrianto,  I.  (2012).  Perbandingan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  dan  Learning  Vector Quantization pada Pengenalan Wajah. Jurnal Komputer dan Informatika (KOMPUTA) Universitas Komputer Indonesia, Edisi. I, Vol. 1,
[5] Koes Irianto. 2006. Mikrobiologi Menguak Dunia Mikroorganisme. Jilid 2.Jakarta.
[6] Syuhada,  2015.  Realisasi  Pengenalan  Plat  Nomor  Kendaraan  Dengan  Metode  Histogram  Citra  Dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation. Skripsi  Universitas Lampung Bandar Lampung
[7] Russ J.C., 2002, The image Processing Handbook, Third Edition. CRC Press, CRC Press LLC.
[8] Putra., D.,  Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2013.
[9] Munir, R., 2004, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, Bandung: Informatika.
[10]   Fitryadi, K., & Sutikno. (2016). Pengenalan Jenis Golongan Darah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron. Jurnal Masyarakat Informatika, Universitas Diponegoro, Vol. 7 No. 1, ISSN: 2086-4930,
[11]   Puspitaningrum, D.. 2006. Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[12]   Entin, (12,Jan.2013). Available : http://entin.lecturer.pens.ac.id
[13]   Tarik, H., Kodad, M., & Miloud, J. E. (2014). Digital Movements Images Restoring by Artificial Neural Netwoks. Computer Science and Engineering, DOI: 10.5923
[14]   Hermawan, 2006, Jaringan Saraf Tiruan Teori dan Aplikasi Yogyakarta: Andi.
[15]   Kusmaryanto,  2014.  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  untuk  Pengenalan  Wajah  Metode  Ekstraksi  Fitur  Berbasis  Histogram.
Jurnal EECCIS Vol. 8, (2)
[16]   Redjeki, S. (2013). Perbandingan Algoritma Backpropagation dan K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Identifikasi Penyakit. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), ISSN: 1907-5022
[17]   Siang, Jong Jek. 2005. Jaringan Saraf Tiruan dan Pemorogramannya Menggunakan Matlab. Yogyakarta :ANDI