Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENERAPAN JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PROYEKSI LOGISTIK BERDASARKAN PREDIKSI PASIEN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION
Risnawati 1 , & Masitah Handayani 2
1,2 Program Studi Sistem Komputer, STMIK Royal Kisaran email : 1 rhisnawati716@gmail.com, 2 bungafairuz8212@gmail.com
Abstract: Enormous  logistical  needs  on  General  Hospital  Kartini  range  to  facilitate treatment requires a system that can predict to meet those needs with the right so as not to result  in  advantages  and  disadvantages  to  the  amount  of  usage  that  is  always  changing every year. At this time the calculations have been carried out with the help of software that is on a high-speed computer such as Neural Networks. Neural networks are used to predict  the  projection  Backpropogation  logistics  patients  based  on  the  type  of  drugs Analgesics, antiemetics, vitamins, Antiepileptic, Anesthesia, Anti-Parkinson, Psychotherapeutic,  Corticosteroids.  This  logistical  projection  data  processing  using software of Matlab 6.1. After using Backpropogation finally found the best architectural pattern  is  8-3-3-1  of  5  aritektur  architecture  that  has  been  tested.  Of  the  pattern  is  then predicted projection logistics at General Hospital Kartini range in 2014 will increase to 91 290 from 65 422 in 2013 for an increase of 25 868 (28.33%).
Keywords: neural networks, backpropagation algorithm, projection logistics, matlab
Abstrak: Kebutuhan  logistik  yang  sangat  besar  pada  Rumah  Sakit  Umum  Ibu  Kartini Kisaran  untuk  memperlancar  pengobatan  membutuhkan  suatu  sistem  yang  bisa memprediksi untuk memenuhi kebutuhan tersebut dengan tepat agar tidak mengakibatkan kelebihan  dan  kekurangan  terhadap  jumlah  pemakaian  yang  selalu  berubah  setiap tahunnya.  Pada  saat  ini  proses  perhitungan  telah  banyak  dilakukan  dengan  bantuan software-software  yang  ada  pada  komputer  yang  berkecepatan  tinggi  seperti  Jaringan Saraf  Tiruan.  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropogation  digunakan  untuk  memprediksi proyeksi  logistik  pasien  berdasarkan  jenis  obat  Analgetik,  Antiemetik,  Vitamin, Antiepilepsi,  Anestesi,  Anti  Parkinson,  Psikofarmaka,  Kortikosteroid.  Pengolahan  data proyeksi  logistik  ini  menggunakan  software  Matlab  6.1.  Setelah  menggunakan Backpropogation akhirnya ditemukan pola arsitektur yang terbaik yaitu arsitektur 8-3-3-1 dari  5  arsitektur  yang  telah  diujikan.  Dari  pola  tersebut  kemudian  diprediksi  proyeksi logistik  di  Rumah  Sakit  Umum  Ibu  Kartini  Kisaran  pada  tahun  2014  akan  meningkat menjadi 91290 dari tahun 2013 sebesar 65422 atau meningkat sebesar 25868 (28,33%).
Kata Kunci :  jaringan saraf tiruan, algoritma backpropagation , proyeksi logistik, matlab

## PENDAHULUAN
Dalam  ilmu  pengetahuan  banyak permasalahan-permasalahan menarik yang  kita  temukan,  salah  satunya  dapat digolongkan ke dalam peramalan
( forecasting ).  Peramalan  adalah  proses membuat  pernyataan  tentang  peristiwa
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
yang  aktual  di  mana  hasilnya  (biasanya) belum diamati. Pada penerapannya, peramalan  biasanya  digunakan  dalam memprediksi  nilai  tukar  mata  uang, meramalkan besarnya penjualan, memprediksi  besarnya  aliran  air  sungai,
dan  lain-lain.  Peramalan  ini  dapat dilakukan  dengan  berbagai  macam  cara, salah  satunya  adalah  dengan  mengem- bangkan teknik kecerdasan buatan. Dalam hal  ini  yang  paling  banyak  digunakan adalah  dengan  menggunakan Artificial Neural  Network (ANN)  atau  dalam bahasa  Indonesianya  dikenal  dengan
Jaringan  Saraf  Tiruan  (Andrijasa  dan
Mistianingsih, 2010).
Jaringan  Saraf  Tiruan  adalah salah  satu  pemrosesan  suatu  informasi yang  terinspirasi  oleh  sistim  sel  saraf biologi, sama seperti otak yang memproses  suatu  informasi.  Jaringan saraf tiruan merupakan salah satu representasi  buatan  dari  otak  manusia yang selalu mencoba menstimulasi proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. Jaringan  Saraf  Tiruan  dibentuk  untuk memecahkan  suatu  masalah  tertentu seperti  pengenalan  pola  atau  klasifikasi karena  proses  pembelajaran.  Konsep praktis  dari  JST  dapat  diterapkan  dalam memprediksi penggunaan proyeksi logistik dengan cara melihat perbandingan jumlah proyeksi logistik. Dalam memecahkan permasalahan tersebut, sebuah sistem yang menggunakan
jaringan  saraf  tiruan  dilatih  terlebih dahulu  untuk  mengenali  pola-pola  data yang  ada  pada  permasalahan  tersebut, kemudian  sistem  akan  menghasilkan bobot-bobot  dan  dapat  menentukan  hasil prediksi  dan  perbandingan  pola  data periode selanjutnya (Andrijasa dan Mistianingsih, 2010). Oleh  karena  itu  Jaringan  Saraf Tiruan dapat digunakan untuk memprediksi  proyeksi  logistik  pasien dengan menggunakan algrotitma Backpropagation yang  mana  selama  ini pihak rumah sakit tidak pernah mengetahui  apakah  kebutuhan  logistik
tersebut mengalami kelebihan atau kekurangan.  Adapun  pengertian  logistik adalah  proses  pengelolaan  dari  pada pemindahan dan penyimpanan barang dan infomasi  terkait  dari  sumber  pengadaaan ke  konsumen  akhir  secara  efektif  dan efisien. Dan prediksi penggunaan logistik yang  dilakukan  pada  rumah  sakit  umum ibu  kartini  adalah  mengenai  jenis  obat- obatan  yang  digunakan  pasien  (Romero, 2013).
Jaringan  Saraf  Tiruan  dapat digunakan  untuk  memprediksi  proyeksi logistik  pasien  dengan  menggunakan algrotitma Backpropagation yang  mana selama ini pihak rumah sakit tidak pernah mengetahui  apakah  kebutuhan  logistik tersebut mengalami kelebihan atau kekurangan. Prediksi penggunaan logistik yang  dilakukan  pada  rumah  sakit  umum Ibu  Kartini  adalah  mengenai  jenis  obat- obatan  yang  digunakan  pasien  (Romero, 2013).
Rumah  sakit  sebagai  salah  satu fasilitas  pelayanan  kesehatan  memiliki peran  yang  strategis.  Peran  utama  rumah sakit terhadap masyarakat adalah memberikan  pelayanan  yang  bermutu termasuk  pelayanan  keperawatan  dian- taranya  mengenai  pasien.  Kepuasan pasien  adalah  perasaan  seseorang  setelah membandingkan kinerja produk atau hasil kinerja  pihak  rumah  sakit  terhadap  yang pasien  rasakan  dengan  harapan  yang sesuai.  Dengan  pasien  merasa  puas terhadap suatu penggunaan jangka panjang.  Pada  rumah  sakit  ini  akan memprediksi penggunaan
logistik perusahaan  dan  membandingkan  jumlah pasien  umum  dengan  pasien  karyawan (Ellis, 2011).
Berdasarkan  hal-hal  di  atas  maka jaringan  saraf  tiruan  dapat  diterapkan dengan  menggunakan  metode  pelatihan Backpropagation untuk memprediksi penggunaan  proyeksi  logistik  pasien.
Algoritma Backpropagation adalah
merupakan  sebuah  metode  sederhana yang  berhubungan  antara  lapisan  model jaringan  saraf  dengan  arsitektur  (Gazali,
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
2013).
Untuk  pemodelan  sistem,  ada beberapa keuntungan
menggunakan jaringan saraf tiruan (Murray, 1992) yaitu: (1) Sistem Nonlinier, Merupakan jaringan saraf  tiruan  mempunyai  kemampuan untuk  memetakan  hubungan  yang  tidak linier, sehingga sangat menjanjikan untuk mengatasi  permasalahan  kontrol  non- linier;  (2)  Pembelajaran  dan  beradaptasi, Merupakan  jaringan  saraf  tiruan  yang telah  dilatih  menggunakan  satu  set  data akan  mampu  mengeluarkan  output  sama atau  mendekati  output  pasangan  input yang diberikan, bahkan mampu mengeluarkan  output  dengan  input  yang belum  pernah  dilatihkan;  (3)  Sistem multivariable,  Merupakan  jaringan  saraf tiruan  aplikabel  untuk  multi-variabel proses.
Model  susunan neuron ditunjuk- kan pada Gambar 1.
Gambar 1. Komponen Model JST
Menurut Anike (2012), ada beberapa  fungsi  aktivasi  yang  sering digunakan  dalam  Jaringan  Syaraf  Tiruan antara lain:
1. Fungsi Sigmoid Biner
Fungsi  ini  digunakan  untuk  jaringan syaraf  yang  dilatih  menggunakan metode Backpropagation .  Fungsi sigmoid biner memiliki nilai antara 0 sampai 1 .  Karena  itu,  fungsi  ini sering  digunakan  untuk  jaringan syaraf  yang  membutuhkan  nilai keluaran  yang  terletak  pada  interval 0 sampai 1 .  Fungsi sigmoid  biner dirumuskan sebagai berikut :
Gambar 2. Fungsi Aktivasi Sigmoid
Biner
2.    Fungsi Sigmoid Bipolar
Fungsi  ini  hampir  sama  dengan fungsi sigmoid  biner ,  hanya  saja keluaran  dari  fungsi  ini  antara 1 sampai -1 .  Sedangkan  fungsi sigmoid bipolar dirumuskan
seperti berikut ini:
(3)
(4)
Gambar 3. Fungsi Aktivasi Sigmoid Bipolar 3. Fungsi Linear (Identitas) Fungsi identitas sering dipakai apabila  kita  menginginkan  keluaran jaringan  berupa  sembarang  bilangan riil (bukan  hanya  pada range (0,1) atau  (-1,1)  (Siang, 2009).
(9)
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 4. Fungsi Aktivasi Linear
Backpropagation memiliki  bebe- rapa  unit  yang  ada  dalam  satu  atau  lebih lapisan  tersembunyi.  Arsitektur Back- propagation dengan n buah  masukan (ditambah  sebuah  bias),  sebuah  lapisan tersembunyi  yang  terdiri  dari p unit (ditambah sebuah bias), serta m buah unit keluaran.  Di  mana v ij merupakan  bobot garis  dari  unit  masukan x i ke  unit  lapisan tersembunyi z j ( v j0 merupakan bobot garis yang  menghubungkan  bias  di  unit masukan  ke  unit  lapisan  tersembunyi z j ), w kj merupakan  bobot  dari  unit  lapisan tersembunyi z j ke  unit  keluaran y k ( w k0 merupakan  bobot  dari  bias  dilapisan tersembunyi ke unit keluaran z k ).
Gambar 5. Arsitektur Jaringan

## Backpropagation
Alur kerja dari jaringan propagasi balik dapat digambarkan seperti terlihat pada gambar 6. Arsitektur  jaringan  saraf  tiruan yang akan dipilih terdiri dari jumlah input layer  sebanyak  8 neuron dengan  jumlah hidden  layer ada  2 neuron ,  dan  jumlah output layer ada 1 neuron.
Gambar 6. Alur Kerja Jaringan
Backpropagation
Gambar  7  merupakan  arsitektur Jaringan  Saraf    Tiruan  dengan  metode Backpropagation dalam proses  per-
hitungan prediksi proyeksi logistik dengan  8  variabel  input,  2 hidden  layer dan  1 neuron pada output  layer ,    seperti yang ada pada gambar berikut:
Gambar 7. Arsitektur Jaringan

## Backpropagation
Keterangan : X = Masukan ( input ). V = Bobot pada lapisan tersembunyi. W = Bobot pada lapisan keluaran. Vn = Jumlah unit pengolah pada lapisan tersembunyi. Kb = Bias pada lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran. L = Keluaran hasil.
Algoritma pembelajaran untuk Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation adalah sebagai berikut (M.F. Andrijasa dan Mistianingsih, 2010):
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Langkah 0 :   Inisialisasi  bobot  dengan nilai  random  atau  acak yang  cukup  kecil.  Set
learning rate α (0 < α < =
1) Langkah 1 : Selama  kondisi  berhenti masih  belum  terpenuhi, laksanakan langkah 2 sampai 9. Langkah 2 :   Untuk tiap pasangan pelatihan,  kerjakan  lang- kah 3 sampai 8. Feedforward : Langkah 3 : Untuk  tiap  input neuron ( X i , i =1,2,3,...,n)  mene- rima input x i dan
menyebarkan  sinyal  ter- sebut  ke  seluruh neuron kepada  lapisan  atasnya (lapisan tersembunyi). Langkah 4 : Untuk  hidden neuron ( Z i , j =1,2,3,...,p) dihitung nilai  input  dengan  meng- gunakan nilai bobotnya : ...………………… (1) kemudian  dihitung  nilai output  dengan  menggu- nakan fungsi aktivasi yang digunakan : ...…………………… (2) Di  mana  fungsi  aktivasi yang  digunakan  adalah fungsi sigmoid biner yang  mempunyai  per- samaan :
Hasil  fungsi  tersebut  dikirim  ke  semua neuron pada lapisan di atasnya.
Langkah 5 : Untuk  tiap  output neuron ( Y k ,  k =1,2,3,..., m )  dihi-
tung  nilai  input  dengan nilai bobotnya: ...……………… (3)
Kemudian  dihitung  nilai  output dengan menggunakan fungsi aktivasi:
…....………..………… (4)
Backpropagation:
(Perhitungan nilai kesalahan) :
Langkah 6 :   Untuk tiap output neuron( Y k ,  k =1,2,3,..., m )
menerima pola target yang  bersesuaian  dengan pola  input  dan  kemudian dihitung  informasi  kesa- lahan: ...…………… (5) Kemudian dihitung koreksi  nilai  bobot  yang kemudian  akan  diguna- kan  untuk  memperbaha- rui nilai w jk :
...…………..……...… (6) Hitung  koreksi  nilai  bias yang kemudian akan digunakan  untuk  mem- perbaharui nilai w 0k : ...………………..…… (7)
Dan kemudian nilai δ k dikirim ke neuron pada lapisan sebelumnya.
Langkah 7 :   Untuk tiap hidden neuron ( Z j , j =1,2,3,..., p )  dihitung delta  input  yang  berasal dari neuron pada layer di atasnya :
.....……...…… (8) Kemudian  nilai  tersebut dikalikan  dengan  nilai turunan dari fungsi aktivasi untuk meng- hitung  informasi  kesa- lahan : ...…………….…… (9) Hitung koreksi nilai bobot  yang kemudian digunakan  untuk  mem-
perbaharui v ij :
...……………….…… (10) Dan  hitung  nilai  koreksi bias yang kemudian digunakan  untuk  mem-
perbaharui nilai v oj :
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
...……………..……… (11) Memperbaharui nilai bobot dan nilai bias Langkah 8 :   Tiap  nilai  bias  dan  bobot ( j =0,..., p )  pada  output neuron
( Y k , k =1,2,3,..., m ) diperbaharui :
w jk (baru) = w jk (lama) + ∆ ij V ij (baru) = v ij (lama) + ∆ ij ......… (12) Langkah 9 :   Menguji  apakah  kondisi berhenti  sudah  terpenuhi. Kondisi berhenti ini terpenuhi jika nilai kesalahan  yang  dihasil- kan  lebih  kecil  dari  nilai kesalahan referensi
(Mistianingsih, 2010).

## METODOLOGI
Kerangka kerja dari penelitian ini dilakukan  secara  sistematik  agar  men- dapatkan alur  kerja  yang  baik  yang  dapat digunakan sebagai pedoman untuk peneliti  dalam  melaksanakan  penelitian ini  agar  hasil  yang  dicapai  tidak menyimpang  dan  tujuan  yang  diinginkan dapat  terlaksana  dengan  baik  dan  sesuai dengan  tujuan  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.
Data akan ditransformasikan terlebih  dahulu  kemudian  baru  dilakukan perancangan  perangkat  lunak  dengan menggunakan algoritma Backpropa- gation .  Pengumpulan  data  dilakukan secara  langsung  ke  lapangan,  dengan melakukan  pengamatan  proyeksi  logistik di  Rumah  Sakit  Umum  Ibu  Kartini Kisaran,  dan  melakukan  wawancara langsung dengan beberapa Staff di Rumah Sakit  tersebut.  Data  diambil  dari  bulan Januari  2009  sampai  bulan  Desember 2013 untuk memprediksi proyeksi logistik yang  dibutuhkan  pada  bulan  Januari sampai  Desember  2014.  Adapun  data yang akan diolah adalah sebanyak 40 data pelatihan dan 20 data pengujian.

## Variabel Masukan Proyeksi Logistik
Dari  data  yang  didapat,  di  mana ditetapkan 8 neuron lapisan input prediksi proyeksi  logistik    dengan  melihat  data dari  tahun-tahun  sebelumnya  yaitu  dari tahun  2009  sampai  tahun  2013.  Adapun parameter-parameter yang menjadi inputnya    adalah    berdasarkan  jenis proyeksi  logistik  data  obat X 1 ,  X 2 ,  X 3 ,  X 4 , X 5, X 6 , X 7 dan X 8 sebagai berikut : X 1 : Analgetik X 2 : Antiemetik X 3 : Vitamin X 4 : Antiepilepsi X 5 : Anestesi X 6 : Anti Parkinson X 7 : Psikofarmaka X 8 : Kortikosteroid

## Data Input dan Target
Dari  data  yang  telah  dikumpulkan, maka  data  tersebut  kemudian  ditrans- formasikan  ke  dalam  bentuk  aktivasi sigmoid  biner  dengan  ketentuan  bentuk matriks P berukuran  8x40,  matriks Q berukuran  8x35,  matriks R berukuran 8x30  dan  data  sisanya  digunakan  untuk pengujian  dengan  matriks U berukuran 8x20,  matriks V berukuran  8x25,  matriks W berukuran 8x30 Keluaran  sistem  yang  diinginkan dari  hasil  perhitungan  untuk  prediksi proyeksi  logistik    di  Rumah  Sakit  Umum Ibu Kartini Kisaran dengan menggunakan jaringan  saraf  tiruan  adalah  sebagai berikut:
1. Didapatkan  nilai  bobot  dan  bias  dari hasil pelatihan yang dilakukan.
2. Dari hasil pelatihan didapat  nilai error pelatihan.
3. Mendapatkan  target  yang  diingin-kan dalam memprediksi proyeksi logistik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  5  Aritektur  di  latih  dan  di uji  yaitu  arsitektur  8-2-1,  8-5-1,  8-8-1,  8- 3-3-1,  8-7-1  didapat  arsitektur  yang terbaik  adalah  8-3-3-1  dengan  Epochs
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
186771    Setelah  membangkitkan  bobot, Langkah  selanjutnya  dilakukan trainning dengan parameter-paremeter sebagai
berikut :
Fungsi Aktivasi ke Hidden Layer : Tansig
Fungsi Aktivasi ke Output Layer : Logsig
Jenis Trainning : Traingd Jumlah Neuron Hidden Layer pertama : 3
Jumlah Neuron Hidden Layer kedua : 3 Learning rate : 0,1 Batas Galat Maksimum   : 0,0001 Batas Show : 1000 Batas Epoch Maksimum : 100000 Momentum :0,8 Langkah selajutnya adalah meng-
input  Paramter  yang  digunakan  pada Matlab  yaitu :
> >net.trainParam.epochs =1500000; >>net.trainParam.goal  = 0,0001; >>net.trainParam.Lr = 0,1; >>net.trainParam.show = 1000; >>net.trainParam.mc =0,8;
Jika  Sudah  ditentukan  Parameter kemudian  data  di train sampai epoch ditemukan  dengan goal yang  telah ditentukan sebagai berikut:
>>net=train(net,PPPPPP,TTTTTT)
Setelah proses Train Selesai. Kemudian di
cek error dan Actual Outputnya
>>[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PPPPPP,[],[],

## TTTTTT)

## Rekap Hasil Pelatihan dan Pengujian
Berdasarkan  pelatihan  dan  peng- ujian  yang  dilakukan  terhadap  JST dengan  menggunakan  beberapa  pola arsitektur  yang  dilakukan  pada Matlab , sehingga  mendapatkan  hasil  persentase kebenaran.
Dari  5  kali  percobaan  yang  telah dilakukan  dengan  pola  arsitektur  yang berbeda-beda.  Untuk  pelatihan  nilai persentase  kebenaran  yang  paling  tinggi adalah  88%  dan  paling  rendah  80%. Sedangkan pada pengujian nilai persentase  kebenaran  tertinggi  adalah 60%  dan  yang  terendah  adalah    35%.
Terlihat  bahwa  pada  proses  pelatihan dengan  beberapa neuron pada  lapisan tersembunyi  yang  ketepatan  prediksinya mendekati  adalah  JST  dengan  arsitektur 8-3-3-1  di  mana  memberikan    hasil prediksi  sebesar  88%  dengan  nilai performance 0.00001  dengan epochs sebesar 18771 dan MSE 0,0000998912.
Tabel 1. Hasil Prediksi Proyeksi Logistik Pasien pada Tahun 2014
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Hasil Prediksi Proyeksi Logistik Pasien pada Tahun 2014
Berdasarkan  5  model  arsitektur yang  telah  dilakukan  pelatihan  dan pengujiannya  didapatkan  pola  terbaik yaitu  pola  8-3-3-1  dengan  persentase kebenaran  pelatihan  yang  paling  tinggi adalah  88%,  dan  persentase  kebenaran pengujian yang paling tinggi adalah 60%,
maka  untuk  mengetahui  proyeksi  logistik pada tahun 2014 adalah dengan memprediksi  12  data  dari  satu  tahun kedepan dari bulan januari sampai dengan bulan desember. Dari  tabel  1  nilai  prediksi proyeksi  logistik  tahun  2014  adalah meningkat  menjadi  91290  dengan  selisih keseluruhan 25868 dengan jumlah persentase 28,33%.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan hal sebagai berikut:
1. Aplikasi  prediksi  dengan  meng- gunakan Jaringan Saraf Tiruan dapat dijadikan  sebagai  salah  satu  solusi dalam memprediksi proyeksi logistik dengan    menggunakan  8  parameter input yaitu  Analgetik,  Antiemetik, Vitamin, Antiepilepsi, Anestesi, Anti Parkinson,  Psikofarmaka,  dan  Kos-
tekosteroid. 2. Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  yang digunakan untuk memprediksi proyeksi  logistik  adalah  metode
Backpropagation dengan membagi data  menjadi  2  bagian  yaitu  data untuk  pelatihan  dan  data  untuk pengujian.  Adapun  data  pelatihan dan  pengujian  yang  terbaik  dari  5 jenis  model  arsitektur  yang  telah diolah adalah model arsitektur 8-3-3- 1.  Dari  pembagian  2  data  tersebut didapat  hasil  persentase  kebenaran data  88%  untuk  data  pelatihan  dan 60%  untuk  data  pengujian.  Hasil prediksi  untuk  tahun  2014  bRumah Sakit  Umum  Ibu  Kartini  Kisaran meningkat  menjadi  91290  dengan selisih 25868 dengan jumlah persentase 28,33 %.

## DAFTAR PUSTAKA
Andrijasa,  M.F.  &  Mistianingsih  (2010). Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur dengan Menggunakan Algoritma Backpropagation. Jurnal Informatika Mulawarman . 5(1) Gazali, W. et all, (2013) The Classification  Model  of  Sandals Dhif’s Product with Backpropagation and Fourier Descriptiors  Method. Journal  of Computer Science . Romero  A.  (2013)    Managing  Medicines in the Hospital Pharmacy: Logistics Inefficiencies. The World  Congres  on  Engineering and Computer Science . 2.
Sinaga,  A.R.  (2012).  Aplikasi  Jaringan Syaraf  Tiruan  untuk  Penentuan Konsentrasi  Program  Studi  bagi Calon  Mahasiswa  baru  STMIK Budidarma Medan. Jurnal  Pelita
Informatika Budi Darma . 4(1)