## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Jaringan Syaraf Tiruan Pengaruh Infuse Pada Berat Badan Pria dengan Menggunakan Metode Backpropagation

## Nurina Sianturi
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 nurinasianturi@mail.com
Abstrak −Jaringan syaraf tiruan (Artificial Neural Network) atau di singkat JST, adalah system komputasi dimana arsitektur dan operasi di ilhami dari pengetahuan tentang sel syaraf biologis dalam otak, yang merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mecoba menstimulasi proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. Infuse atau yang disebut juga  infuse  intravena  adalah  cairan  yang  berfungsi  menambah  cairan  tubuh.  Cairan  infuse  juga  berfungsi  untuk mempertahankan fungsi normal tubuh serta memberi asupan kalori yang cukup, khususnya bagi pasien pria yang berada dalam masa  penyembuhan  dan  setelah  operasi.  Pada  penelitian  ini  mengimplementasikan  metode  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation untuk mempelajari data yang ada agar dapat membuktikan ada tidaknya pengaruh infuse tersebut pada berat badan pria. Masukan yang digunakan berupa efek yang terjadi setelah penggunaan infuse, kemudian di representasikan dengan menggunakan algoritma backpropagation.
Kata Kunci: Pengaruh Infuse Pada Berat Badan, Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation
Abstract −Artificial Neural Network or in short ANN, is a computational system where architecture and operations are inspired by knowledge of biological nerve cells in the brain, which is one of the artificial representations of the human brain that always tries to stimulate the learning process in the human brain. Infusion or also called intravenous infusion is a fluid that works to increase  body  fluids.  Infusion  fluid  also  functions  to maintain  normal  body  functions  and  provide  adequate calorie  intake, especially for male patients who are recovering and after surgery. In this study, implementing a backpropagation neural network method to study existing data in order to prove the presence or absence of the influence of the infusion on male body weight. The input used is an effect that occurs after the use of infusion, then represented by using the backpropagation algorithm.
Keywords : Influence of Infusion on Body Weight, Artificial Neural Networks, Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  sakit  sebagai  salah  satu  fasilitas  pelayanan  kesehatan  yang  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam upaya mempercepat derajat kesehatan masyarakat. Setiap kita ke rumah sakit, kita pasti akan melihat setiap pasien yang dirawat inap akan terpasang infuse . Seseorang yang masuk rumah sakit pertolongan pertama yang dilakukan oleh dokter/perawat  adalah dengan memansangkan infuse kepada pasien. Pemasangan infuse dilakukan dengan cara memasukkan jarum kecil kealiran pembuluh darah. Jarum yang di tanam di pergelangan tangan. Kecepatan pasien menyerap cairan infuse tergantung dari keadaan tubuh pasien. Infuse merupakan  cairan  yang  dimasukkan  ke  dalam  pembuluh  darah  vena.  Pengaruh  cairan infuse bermanfaat  untuk  memberikan  nutrisi  atau  elektrolit  untuk  memperbaiki  gangguan  keseimbangan  asam  basa tubuh, dan sebagai transfusi darah[1]. Infuse juga berfungsi memberikan asupan kalori yang diperlukan pada tubuh pasien. Di dalam cairan infuse terdapat kandungan Nacl ( natrium clorida ), Cl ( Clorida ), Ca ( calsium ), K (kalium) dan asetat/garam.
Infuse yang dipasang kepada pasien yang dirawat inap dalam beberapa lama akan berpengaruh pada berat badan. Sebagian orang tidak mengetahui apakah pengaruh infuse yang dihasilkan ada atau tidak jika pemakaian infuse dalam beberapa botol. Dokter mengatakan bahwa infuse yang dipasang pada seorang pasien pria dewasa yang berusia 35 tahun ke atas yang dirawat dalam rumah sakit dengan waktu beberapa lama yang tanpa mencerna makanan dan hanya bantuan cairan infuse akan mempengaruhi berat badan pria tersebut, karena infuse tersebut tidak  dapat  dikeluarkan  lewat  cairan  urin  maka  cairan  tersebut  akan  tertimbun  di  tubuh  dan  akan  mengalami peningkatan berat badan.
Berat badan merupakan ukuran yang lazim atau sering dipakai untuk menilai keadaan suatu gizi manusia. Berat badan diukur dengan alat ukur berat badan dengan suatu satuan kilogram. Dengan mengetahui berat badan seseorang maka kita akan dapat memperkirakan tingkat kesehatan atau gizi seseorang.
Untuk membuktikan pengaruh infuse pada berat badan ada atau tidak maka diterapkan suatu metode yang terdapat pada jaringan syaraf tiruan. Di mana, jaringan syaraf tiruan tersebut merupakan representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia. Ada banyak metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  analisa  dengan  jaringan  syaraf  tiruan  diantaranya:  metode Hebb, perceptron, dan Backpropagation. Metode  jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan  untuk  menganalisa  pengaruh infus pada berat badan pria adalah metode backpropagation . Metode backpropagation merupakan salah satu model jaringan syaraf tiruan yang mempunyai kemampuan mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk mengenali pola yang digunakan selama pelatihan serta kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa (tapi tidak sama) dengan pola yang dipakai selama pelatihan. Dalam penelitian ini metode backpropagation bertujuan untuk menelusuri besarnya error dan komputasi balik untuk mengupdate dan menyesuaikan bobot berdasarkan perbedaan output dan target yang diinginkan. Algoritma ini juga digunakan untuk pembelajaran dengan banyak layar lapisan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 134-140 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
untuk mengubah bobot-bobot yang ada pada lapisan tersembunyi. Backpropagation memiliki beberapa unit neuron yang ada dalam satu atau lebih layar tersembunyi.
Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode backpropagation yang dilakukan  oleh  Nurul  Mutiani  Sukarno,  Panji  Wisnu  Wirawan,  dan  Satrriyo  Adhy  dalam  penelitiannya memberikan  hasil  yang  optimal  mengenali  data  yang  sudah  dilakukan.  Serta  hasil  pengujian  pelatihan  tersebut menunjukkan persentase kebenaran pengujian data sebesar 100%.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  suatu  sistem  yang  menyerupai  sistem  saraf  otak  manusia,  yang  terdiri  dari sejumlah  besar  elemen  pemrosesan  yang  saling  berhubungan  (neuron),  bekerja  serentak  untuk  menyelesaikan masalah  tertentu  dan  mampu  menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan  selama  proses  pembelajaran berlansung[2].
Neuron-neuron terdiri dari  beberapa lapisan. Neuron dalam satu  lapis akan menerima input dari neuron- neuron pada lapisan bawahnya, kemudian akan melakukan perhitungan aktivasi neuron secara bersamaan dan akan menghasilkan nilai output dan akan diteruskan ke neuron-neuron berikutnya[3].

## 2.2 Infuse
Infuse merupakan  cairan  yag  dimasukkan  ke  dalam  pembuluh  vena  pada  pasien[1].  Biasanya  cairan  steril mengandung elektrolit  (natrium, kalsium, kalium) nutrient (biasanya glukosa), vitamin atau obat. Cairan infuse digunakan untuk  memberikan cairan ketika pasien tidak dapat menelan, tidak sadar, dehidrasi atau syok, untuk memberikan  garam  yang  diperlukan,  untuk  mempertahankan  keseimbangan  elektrolit  atau  glukosa  yang diperlukan, untuk metabolisme atau memberikan medikasi[6].

## 2.3 Arsitektur Backpropogation
Algoritma pelatihan jaringan syarat perambatan galat mundur terdiri atas dua langkah, yaitu perambatan mau dan perambatan mundur. Langkah perambatan mundur ini dilakukan pada jaringan untuk setiap pola yang diberikan selama  jaringan  mengalami  pelatihan[4].  Ada  tiga  tahap  yang  harus  dilakukan  dalam  pelatihan  jaringan,  yaitu tahap  perambatan  maju  ( forward  propagation) ,  tahap  perambatan-balik,  dan  tahap  perubahan  bobot  dab  bias. Arsitektur jaringan ini terdiri dari input layer, hidden layer dan output layer [2] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Permasalahan  yang  akan  dibahas  ini  adalah  bagaimana  mengetahui  pengaruh infuse pada  berat  badan  pria berdasarkan data yang diambil dari Rumah Sakit Estomihi. Data yang diolah merupakan data yang mempengaruhi berat badan setelah menggunakan cairan infuse . Untuk mengetahui pengaruh infuse pada berat badan pria, maka diterapkan algoritma backpropagation . Backpropagation merupakan  algoritma  pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya  digunakan  oleh perceptron dengan banyak lapisan untuk mengubah bobot-bobot yang terhubung dengan neuron-neuron yang ada pada  lapisan  tersembunyinya.  Pelatihan  sebuah  jaringan  yang  menggunakan backpropagation terdiri  dari  tiga langkah,  yaitu  pelatihan  pola  input  secara feedforward ,  perhitungan backpropagation dari  kumpulan  kesalahan dan penyesuaian bobot. Sesudah pelatihan, aplikasi dari jaringan hanya terdiri dari fase feedforward . Bahkan jika pelatihan menjadi lambat, sebuah jaringan yang dilatih dapat menghasilkan Output nya sendiri secara cepat. Dalam penelitian ini permasalahan yang dibahas bagaimana menentukan pengaruh infuse pada berat badan. Dari data catatan rekam medis menggunakan 3 faktor yang dapat mempengaruhi berat badan dengan variabel umur pasien,  lama  inap,  jumlah  cairan  (botol).  Dengan  menggunakan  data  tersebut,  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation akan dilatih sehingga mampu mengenali pola-pola faktor pada berat badan.

## 3.2 Penerapan Algoritma Camellia
Pada  permasalahan  ini  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan  adalah  jaringan  syaraf  tiruan  dengan banyak lapisan ( multilayer net ) dengan algoritma Backpropagation , yang terdiri dari: a. Lapisan masukan ( input ) dengan 3 simpul ( x 1, x 2 , x 3 ). b. Lapisan tersembunyi ( Hidden ) dengan jumlah simpul ditentukan oleh pengguna ( y 1 , y 2 ). c. Lapisan keluaran ( Output ) dengan 1 simpul ( z ). X 1 -X 3 = Input nilai umur pasien, lama inap, jumlah infuse Y 1 - Y 2 = Banyaknya Layer Tersembunyi (Hidden Layer) Z= Output

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 134-140 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 1. Karakteristik partisipan penelitian.
Umur Lama Nginap Jumlah Infus (Hari) (Botol) 39 tahun 12 hari 13 botol 38 tahun 10 hari 11 botol 35 tahun 5 hari 6 botol 36 tahun 8 hari 9 botol 40 tahun 14 hari 16 botol 35 tahun 6 hari 8 botol 38 tahun 13 hari 14 botol 36 tahun 4 hari 5 botol 40 tahun 2 hari 3 botol 39 tahun 15 hari 16 botol
Data yang digunakan merupakan data pasien yang ada dalam rumah sakit dengan penentuan pada  berat badan  yang  belum  ditransformasikan.  Untuk  itu  diubah  ke  dalam  bentuk  normalisasi  sesuai  dengan  ketentuan rumus:
1 . 0 ) ( 8 . 0 ' + − − = a b a x x (1)
Dimana X’ = hasil normalilasin x = data awal a = nilai minimal awal b = nilai maximal awal Dari persamaan diatas maka dapat ditentukan: 1.Umur
X ’ = 0.8(𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 + 0.1
X ’ = 0.8(39−45) 70−45 + 0.1 X ’ = −0.092 2. Lama Inap (hari)
X ’ = 0.8(𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 + 0.1
X ’ = 0.8(12−45) 70−45 + 0.1 X ’ = -0.956 3. Jumlah Infuse (Botol)
X ’ = 0.8(𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 + 0.1
X ’ = 0.8(13−45) 70−45 + 0.1 X ’ = - 0.924
Tabel 2. Normalisasi Data Umur Lama Inap Jumlah Infuse -0,092 -0,956 -0,924 -0,124 -1,02 -0,988 -0,22 -1,2749 -1,148 -0,188 -1,084 -1,052 -0,06 -0,892 -0,828 -0,22 -1,148 -1,084 -0,124 -0,924 -0,892 -0,188 -1,212 -1,18 -0,06 -1,276 -1,244 -0,092 -0,86 -0,828
Tabel di atas merupakan hasil normalisasi data yang telah dilatih dengan menggunakan backpropagation dengan  menggunakan  pola  yang  bervariasi.  Setelah  data  nilai  input  dinormalisasikan  dan  dilatih  menggunakan algoritma backpropagation maka nilai tersebut di targetkan dengan angka. Agar dapat dikenali oleh jaringan, maka data harus direpresentasikan ke dalam bentuk  numerik  antara 0 sampai dengan 1. Hal  ini dikarenakan jaringan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner yang rangenya dari 0 sampai 1. Data target dapat dilihat pada tabel 3.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 3. Data Target
No Keterangan Bobot 1 Berpengaruh 1 2 Tidak Berpengaruh 0
Pengolahan  data  yang  akan  dilakukan  adalah  memberikan  nilai  target  atau  output  data  dari  nilai  data berdasarkan  hasil  ada  tidaknya  pengaruh infuse tersebut.  Data  nilai infuse berdasarkan  target  atau output  yang dipilih terdapat pada Tabel 4. berikut:
Tabel 4. Data Target Pengaruh Infuse X1 X2 X3 Target -0,092 -0,956 -0,924 1 -0,124 -1,02 -0,988 1 -0,22 -1,2749 -1,148 0 -0,188 -1,084 -1,052 0 -0,06 -0,892 -0,828 1 -0,22 -1,148 -1,084 0 -0,124 -0,924 -0,892 1 -0,188 -1,212 -1,18 0 -0,06 -1,276 -1,244 0 -0,092 -0,86 -0,828 1
Hasil yang diinginkan pada tahap ini adalah terdeteksinya suatu nilai untuk penentuan ada atau tidaknya pengaruh infuse pada berat badan pria tersebut.  Adapun hasil yang dimaksud adalah sebagai berikut:
1. Jika output bernilai 1 berarti pasien tidak mengalami kenaikan berat badan
2. Jika outputnya bernilai 0 berarti pasien mengalami kenaikan berat badan
Berikut  tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam  pengguna  algoritma  propagasi  balik (Backpropogation) dengan fungsi aktivasi sigmoid. Tahapan yang harus dilakukan adalah sebagai berikut: Inisialisasi semua bobot dengan bilangan acak kecil. Tabel bobot-bobot dari layer input ke layer tersembunyi. Fase 1 Perambatan Maju.
1. Inisialisasi bobot jaringan secara acak
a. Berikan nilai bobot (V) dari input ke lapisan tersembunyi dengan nilai acak. Interval acak kecil dimulai dari (-0.1-1.0).
Tabel  5. Nilai Inisialisasi bobot dari input ke hidden layer
V1 V2 X1 0,2 -0,4 X2 0,4 0,1 X3 0,3 -0,5
b. Berikan nilai bobot W dari lapisan tersembunyi ke output dengan nilai acak.
Tabel 6. Bobot Layer Tersembunyi Z W1 -0,3 W2 -0,2
Tahap Iterasi 1: Pengujian terhadap data ke -1 (X1=-0,092 X2=-0,956 X3= -0,956 a. Hitung keluaran tiap node Y1= X 1. V 11+ X 2. V 21+ X 3. V 31 = -0,092. 0,2 + -0,956. 0,4 + -0,956. 0,3 = -0,678 = Sigmoid [-0,678]              =
1 1+𝑒 (−0,678) = 0,663292 Y2= X 1. V 12+ X 2. V 22+ X 3. V 32 = -0,092. 0,4 + -0,956. 0,1 + -0,956. 0,5 = -0,4032 = Sigmoid [-0,4032]              =
1 1+𝑒 (−0,4032) = 0,400544 Z = Y 1. W 11+ Y 2. W 21 = 0,663292.(-0,3) + 0,40544(-0,2) = -0,2791 = Sigmoid[-0,2791]              =
1 1+𝑒 (−0.2791) = 0,569325

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Hitung nilai error pada output layer dan error output pada hidden layer
1. Menghitung error pada output layer Err Z = Z. ( α- Z). ( T-Z) = 0,569325.(0.1 - 0,569325).(1 - 0,569325) = -0,11508 2. Menghitung error pada hidden layer
Err Y1 = Y1. ( α- Y1). ( Err Z. W 11 ) = 0,663292.(0.1- 0,663292).( -0,11508.(-0.3)) = 0,0129 Err Y2 = Y2. ( α- Y2). ( Err Z. W 21 ) = 0,400544.(0.1- 0,400544).( -0,11508.(-0.2)) = 0,00277 Modifikasi/ hitung bobot baru
1. Menghitung bobot baru pada output layer
W 11 = W 11+ α. Err Z. Y1 = -0,3 + 0,1. -0,11508. 0,663292 =  -0,30763 W 21 = W 21+ α. Err Z. Y2 = -0,2 + 0,1. -0,11508. 0,400544 =  -0,20461
2. Menghitung bobot baru pada hidden layer
V 11 = V 11+ α. Err Y1. X 1 = 0,2+0,1. -0,0129. -0,092 =  0,200119 V 12 = V 12+ α. Err Y2. X 1 = 0,4+0,1. -0,00277. -0,092 =  0,3997 V 21 = V 21+ α. Err Y1. X 2 = 0,4+0,1. -0,0129. -0,0956 =  0,401233 V 22 = V 22+ α. Err Y1. X 2 = 0,1+0,1. -0,00277. -0,0956 =  0,100265 V 31 = V 31+ α. Err Y1. X 3 = 0,3+0,1. -0,0129. -0,0924 =  0,301192 V 32 = V 32+ α. Err Y1. X 3 = -0,5+0,1. -0,0129. -0,0924 =  -0,49974 Tahap iterasi 2 : Pengujian terhadap data ke -2 (X1=-0,124 X2=-1,02 X3= -0,988 a. Hitung keluaran tiap node
Y1= X 1. V 11+ X 2. V 21+ X 3. V 31 = -0,124. 0,2 + -1,02. 0,4 + -0,988. 0,3 = -0,7292 = Sigmoid [-0,7292]              =
1 1+𝑒 (−0,7292) = 0,67463 Y2= X 1. V 12+ X 2. V 22+ X 3. V 32 = -0,124. 0,4+ -1,02. 0,1 + -0,988. -0,5 = -0,4416 = Sigmoid [-0,4416]              =
1 1+𝑒 (−0,4416) = 0,39136
Z = Y 1. W 11+ Y 2. W 21 = 0,67463.(-0,3) + 0,39136(-0,2) = -0,28066 = Sigmoid[-0,28066]              =
1 1+𝑒 (−0.28066) = 0,569708 Hitung nilai error pada output layer dan error output pada hidden layer
1. Menghitung error pada output layer Err Z = Z. ( α- Z). ( T-Z) = 0,569708.(0.1 - 0,569708).(1 - 0,569708) = -0,152452

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
2. Menghitung error pada hidden layer
Err Y1 = Y1. ( α- Y1). ( Err Z. W 11 ) = 0,67463(0.1- 0,67463).( 0,152452.(-0.3)) = 0,01773 Err Y2 = Y2. ( α- Y2). ( Err Z. W 21 ) = 0,39136(0.1- 0,39136).( -0,15245.(-0.2)) = 0,003477 Modifikasi/ hitung bobot baru
1. Menghitung bobot baru pada output layer
W 11 = W 11+ α. Err Z. Y1 = -0,3 + 0,1. 0,152452. 0,67463 =  -0,28972 W 21 = W 21+ α. Err Z. Y2 = -0,2 + 0,1. 0,152452. 0,39136 =  -0,19403
2. Menghitung bobot baru pada hidden layer
V 11 = V 11+ α. Err Y1. X 1 = 0,2+0,1. -0,01773. -0,124 =  0,19978 V 12 = V 12+ α. Err Y2. X 1 = 0,4+0,1. -0,003477. -0,124 =  0,40004 V 21 = V 21+ α. Err Y1. X 2 = 0,4+0,1. -0,01773. -1,02 =  0,398192 V 22 = V 22+ α. Err Y1. X 2 = 0,1+0,1. -0,003477. -1,02 =  0,099645 V 31 = V 31+ α. Err Y1. X 3 = 0,3+0,1. -0,01773. -0,0988 =  0,298248 V 32 = V 32+ α. Err Y1. X 3 = -0,5+0,1. -0,003477. -0,988 =  -0,500934 Hasil  percobaan  atau  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan  menunjukan  bahwa backpropagation yang  sudah dilatih  dengan  baik  akan  memberikan  keluaran  yang  masuk  akal  jika  diberi  masukan  yang  serupa (tidak  harus sama) dengan pola yang dipakai dalam pelatihan sifat backpropagation yang generalisasi ini membuat pelatihan lebih efisien karena tidak perlu dilakukan pada semua data.
Setiap kali membentuk jaringan backpropagation selalu diberi nilai bobot dan bias awal dengan bilangan acak kecil. Bobot dan bias ini akan berubah setiap ada pembentukan jaringan.
Dari hasil iterasi p=1 masih terdapat nilai yang berada di bawah 0 (nol), hal ini menunjukkan bahwa prediksi yang diharapkan kurang baik atau tidak sesuai (tidak akurat). Untuk mencapai nilai keluaran yang kuat dan akurat, maka  perlu  dilakukan  beberapa  perbandingan  arsitektur  jaringan  lainnya  dan  tidak  mungkin  dilakukan  secara manual akan tetapi harus dibantu dengan menggunakan software Matlab versi yang lebih tinggi

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil setelah dilakukan penelitian penentuan ada tidaknya pengaruh infuse pada barat badan pria dengan menggunakan metode backpropagation adalah:
1. Jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagation mampu menentukan atau memprediksi ada tidaknya pengaruh infuse pada berat badan sesuai dengan pola yang dilatih berdasarkan nilai input yang menjadi kriteria 2. Tingkat ke akuratan dari  penentuan pengaruh infuse pada berat  badan pria baik, ini terbukti dengan tingkat kesesuaian antara aktual outpu t dengan target atau output yang diharapkan.
3. Untuk  merancang  aplikasi  analisa  pengaruh infuse pada  berat  badan  pria  dengan  menerapkan  metode backpropagation melalui aplikasi matlab versi 6.1

## REFERENCES
[1] N. Muljodipo, S. R. U. A. Sompie, R. F. Robot, M. Eng, J. T. Elektro-ft, and E. Nuryantomuljodipogmailcom, “Rancang Bangun Otomatis Sistem Infus Pasien,” E-journal Tek. Elektro dan Komput. vol.4 no.4, (2015), ISSN 2301-8402 12 , vol. 4, no. 4, pp. 12–22, 2015.
[2] D. V. S. Sutojo.T S.Si, M.Kom, Edy Mulyanto, S.Si, M.Kom, Kecerdasan Buatan , 1st ed. Yogyakarta: ANDI, 2011.
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 134-140 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)
[3] Wati Dwi Ana Ratna, sistem kendali cerdas , Pertama. Yogyakarta: Ratna Dwi Ana, 2011.
[4] Zekson  Arizona  Matondang,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan  backpropagation  untuk  penentuan  kelulusan  sidang skripsi” Pelita Informatika Budi Darma, Volume :IV, Nomor: 1, Agustus2013, ISSN : 2301-9425
[5] M. A. Desiani Anita, Konsep Kecerdasan Buatan . Yogyakarta, 2006.
[6] S. K. Wahyuningsih Ns.Esty, S.Kep, Nike Budhi Subekti, Pedoman Keperawatan Pasien(Nursing care of the sick:A quide for nurses working in small rural hospital) . Jakarta, 2005.
[7] S. J. Jek, Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemograman . Yogyakarta: ANDI, 2009.
[8] Jogiyanto, Analisis & Desain Sistem Informasi . Yogyakarta: ANDI, 2005.