## JARINGAN SYARAF TIRUAN PERCEPTRON UNTUK PENENTUAN POLA SISTEM IRIGASI LAHAN PERTANIAN DI KABUPATEN PESISIR SELATAN SUMATRA BARAT
Musli Yanto 1) , Rini Sovia 2) , dan Eka Praja Wiyata Mandala 3)
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer,Universitas Putra Indonesia “YPTK“ Padang
1,2,3 Jl. Raya Lubuk Begalung, Padang, 25121 E-mail: musli_yanto@upiyptk.ac.id 1) , rini_sovia4@gmail.com 2) , ekaprajawm@upiyptk.ac.id 3)

## ABSTRAK
Penelitian  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  menggunakan  algoritma  Perceptron  ini,  akan  digunakan  dalam  menyelesaikan kasus  untuk  menunjang  sebuah  keputusan  pada  pembangunan  irigasi  air  di  daerah  Kabupaten  Pesisir  Selatan  Provinsi Sumatera  Barat.  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  algoritma  Perceptron  adalah  sebuah  metode  yang  mampu  melakukan proses  perhitungan  dengan  mengenali  variabel-variabel  dalam  pencocokan  pola  dan  pada  akhirnya  hasil  keluaran  dari Jaringan  dapat  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  pengambilan  keputusan.  Tujuan  akhir  dari  penelitian  ini  adalah untuk  membantu pihak Dinas Pengelolaan Sumber Daya Air Kabupaten Pesisir Selatan yang kesulitan dalam menentukan daerah  mana  yang  seharusnya  terlebih  dahulu  di  prioritaskan  untuk  pembangunan  sistem  irigasi,  sehingga  pihak  Dinas Pengelolaan  Sumber  Daya  Air  Kabupaten  Pesisir  Selatan  cepat  tanggap  dalam  memutuskan  pembangunan  sistem  irigasi. Konsep pola Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Perceptron yang dihasilkan akan diterapakan kedalam Sistem pengambilan keputusan  yang  bermanfaat  untuk  mepermudah  kinerja  Dinas  Pengelolaan  Sumber  Daya  Air  Kabupaten  Pesisir  Selatan dalam pengolahan dan penentuan keputusan pembangunan sistem irigasi.
Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Algoritma Perceptron, Variabel dan Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  juga  telah  dirasakan  pada bidang  pertanian.  Bentuk  contoh  pemanfaatan  teknologi bisa  dilihat  dengan  adanya  sebuah  sistem  aplikasi  yang mampu  mengelola  data-data  yang  berkaitan  dengan bidang  pertanian.  Permasalahan  yang  akan  dibahas dalam  penelitian  ini  yakni  permasalahan  dalam memberikan  keputusan  dalam  pembangunan  sistem irigasi  yang  ada  di  daerah  Kabupaten  Pesisir  Selatan Provinsi Sumatera Barat.
Permasalan yang  bisa  terlihat  bahwa  Dinas Pengelolaan  Sumber  Daya  Air  Kabupaten  (PSDA) Pesisir  Selatan  adalah  kesulitan  untuk  menentukan daerah  mana  yang  seharusnya  terlebih  dahulu  di prioritaskan dalam pembangunan sistem irigasi. Dan juga Saat  ini  penentuan  prioritas  pengerjaan  pembangunan irigasi  yang ada  masih bersifat  manual.  Sehingga proses penentuan  prioritasnya  harus  dilakukan  oleh  ahli  dan membutuhkan  waktu,  pikiran  dan  tenaga  yang  cukup banyak.  Selain  itu  hasil output prioritasnya  terkadang masih terdapat kesalahan dikarenakan kesalahan perhitungan bobotnya.
Berdasarkan dari data Dinas PSDA Kabupaten Pesisir Selatan  data yang tercatat, dimana Sumber air sungai di Provinsi  Sumatera  Barat  berasal  dari  pegunungan  dan danau. Dengan terdapatnya keterbatasan sumber air yang sangat cukup jauh dari daerah pertanian yang ada. Maka dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  dalam pengambilan  keputusan  untuk  pembangunan  sistem irigasi. Salah satu solusi untuk mengatasi permasahan ini
adalah dengan menggunakan sistem yang me implementasikan  kecerdasan  buatan.  Secara  umum kecerdasan  buatan  adalah  mesin  yang  mampu  berfikir, menimbang tindakan yang akan diambil, dan mengambil keputusan  seperti  halnya  manusia.  Jaringan  Syaraf Tiruan merupakansistem yang dapat mengubah strukturnya  untuk  memecahkan  masalah  berdasarkan informasi  eksternal  maupun  internal  yang  mengalir melalui  jaringan  tersebut.  Oleh  karena  sifatnya  yang adaptif , JST juga sering disebut jaringan adaptif. Secara sederhana  ,  JST  adalah  sebuah  alat  pemodelan  data statistic  non-liner.  Jaringan  Syaraf  mensimulasi  struktur proses-proses otak (fungsi syaraf biologis) dan kemudian membawanya  kepada  perangkat  lunak  kelas  baru  yang dapat  mengenali  pola-pola  yang  kompleks  serta  belajar dari pengalaman masa lalu (Suyanto, 2014).
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  dalam  kajian Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  algoritma  Perceptron yang  membahas  tentang  analisa  gizi  buruk  menjelaskan bahwa Algoritma JST yang digunakan untuk menganalisa pengaruh gizi buruk terhadap perkembangan  balita  dapat  diperoleh  bentuk  hasil  yang dapat  melakukan  analisa  pada  pengaruh  gizi  buruk terhadap  perkembangan  balita  sesuai  dengan  pola jaringan  yang  sudah  ditentukan  dalam  melakukan penganalisaan. kemudian untuk sumber inputan yang ada pada  sistem  ini  berupa  data  dari  balita  yang  sudah  di analisa serta dapat digunakan juga  untuk  variabel dalam jaringan (Yanto, 2018).
Kemudian  dalam  kasus  penelitian  yang  sama, Algoritma  JST  yang  digunakan  untuk  menganalisa pengaruh  gizi  buruk  terhadap  perkembangan  balita adalah  algoritma Perceptron .  Algoritma Perceptron merupakan bentuk jaringan syaraf yang digunakan untuk mengklasifikasikan  suatu  pola  tertentu  yang  sering dikenal  dengan  pola  pemisahan  secara  linier.  Algoritma yang  digunakan  oleh  aturan Perceptron ini  akan mengatur  parameter-parameter  bebasnya  melalui  proses pembelajaran  (Pujiyanta  Ardi  dan  Fernandya  Riski Hartantri, 2014).
Dalam penelitian yang berbeda (Musli Yanto,  2017), Pada sistem Jaringan Syaraf Tiruan yang telah dibangun dapat melakukan analisa pada penentuan status kelulusan siding skripsi  khususnya  pada  mahasiswa berdasarkan data  input  yang sudah  ditentukan  dan  Sistem  Jaringan Syaraf  Tiruan  dengan algoritma perceptron ini  dapat membantu dalam  memastikan  untuk  pengambilan keputusan  agar  proses  penentuan kelulusan  sidaing skripsi  tidak  mengalami kesalahan  dalam  pengambilan keputusan.
Permasalahan  yang  sudah  dipaparkan  nantinya  akan dilanjutkan  dalam  pembahasan  dalam  kajian  penelitian ini dimana Jaringan Syaraf Tirian yang dirancang dengan menggunakan  algoritma  Perceptron  ini  nantinya  dapat memberikan sebuah hasil keputusan dalam pembangunan sistem  irigasi  di  Dinas  PSDA  Kabupaten  Pesisir  Selatan Provinsi Sumatera Barat.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam  penelitian  ini  penulis  membatasi  kajian penelitian  yang  mencakup  dalam  ruang  lingkup  serta bertujuan  untuk  membatasi  permasalah  yang  akan dibahas  yakni  proses  penentuan  pola  sistem  irigasi dengan  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma Perceptron.  Dalam  penentuan  pola  sistem  irigasi  ini penulis  mengambil  beberapa  variabel  diantranya  :  K1  = Luasan Lahan Pertanian, K2 = Kedekatan Pembangunan Irigasi  Terhadap  Saluran  Primer/  Sungai,  K3  =  Potensi Pertanian daerah dan K4 = Sumber Daya Manusia.
Variabel-variabel  ini  nantinya  akan  digunakan  untuk menentukan  pola  pembangunan  sistem  irigasi  yang berada  di  daerah  Kabupaten  Pesisir  Selatan  Provinsi Sumatera  Barat.  Hasil  yang  akan  diberikan  dan  dapat disajikan  berupa  pola  keputusan  untuk  pembangunan sistem  irigasi  itu  sendiri  yang  akan  membantu  Dinas (PSDA) dalam pengambilan keputusan.

## 3. BAHAN DAN METODE
Bahan dan metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

## 3.1 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan  salah  satu  upaya manusia  dalam  melaksanakan  tugas  tertentu.  Pemodelan ini  didasari  oleh  kemampuan  otak  manusia  dalam mengorganisasikan  sel-sel  penyusunnya  yang  disebut neuron, sehingga  mampu  melaksanakan  tugas  –tugas tertentu,  khususnya  pengenalan  pola  dengan  efektivitas
yang sangat tinggi, Pola dimana neuron-neuron pada JST disusun berhubungan erat dengan algoritma belajar yang digunakan
untuk melatih jaringan ( Diyah Puspitaningrum: 2006):
Hermawan  (Hermawan,  2006)    menjelaskan  bahwa jaringan  syaraf  tiruan  adalah  sistem  komputasi  yang arsitekturnya  diilhami  dari  cara  kerja  sel  syaraf  biologis otak manusia.

## 3.2 Algoritma Perceptron
Metode  yang  digunakan  dalam  pengembangan  ini adalah  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  menggunakan perceptron.  Model  ini  merupakan  model  yang  memiliki aplikasi  danpelatihan  yang  lebih  baik  pada  era  tersebut. Perceptron  merupakan  salah  satu  bentukjaringan  syaraf tiruan  yang  sederhana.  Metode perceptron merupakan metode  pembelajaran  dengan  pengawasan  dalam sistemjaringan syaraf. Dalam merancang jaringan neuron yang  perlu  diperhatikan  adalah  banyaknya  spesifikasi yang  akan  diidentifikasi.  Jaringan  neuron  terdiri  dari sejumlah  neuron  dan  sejumlah  masukan  (Lucky  Lhaura Van FC,2016).
Perceptron adalah bentuk paling sederhana dari JST yang digunakan untuk mengkasifikasikan pola khusus yang biasa disebut linearly separable, yaitu pola- pola  yang  terletak  pada  sisi  yang  berlawanan pada suatu bidang. Pada dasarnya Perceptron terdiri dari neuron tunggal  dengan bobot-bobot  sinaptik dan threshold yang  dapat  diatur, Perceptron terbatas  hanya untuk  mengklasifikasikan  dua  kelas  saja  ( Suyanto, 2014).

## 3.3 Pelatihan Perceptron
Misalkan s adalah  vektor  masukan  dan t adalah target keluaran, α adalah laju pemahaman ( learning rate ) yang  ditentukan,  θ  adalah threshold yang  ditentukan; maka  algoritma  pelatihan  perceptron  adalah  sebagai berikut  :  Inisialisasi  semua  bobot  ( w )  dan  bias  ( b ). Tentukan  laju  pemahaman  (α).  Untuk  penyederhanaan, biasanya  α  diberi  nilai    1.  Selama  ada  elemen  vektor masukan  yang  respon    unit  (Fernandya  Riski  Hartantri Dan Ardi Pujiyanta, 2014) :
1 Jika  y_in >  Ɵ y =                    0 Jika -Ɵ ≤ y_in ≤ Ɵ
1 Jika y_in < -Ɵ                                   (1) wi(baru) = wi(lama) + ∆w(i=1,...,n)                      (2) dengan ∆w = αtxi                                                  (3) b(baru)=b(lama)+∆b                                             (4) dengan ∆b = αt                                                      (5)
Besarnya impuls yang diterima oleh Y mengikuti fungsi  aktivasi  y  =  f(net).  Apabila  nilai  aktivasi cukup kuat, maka sinyal akan diteruskan. Nilai fungsi aktivasi  (keluaran  model  jaringan)  juga  dapat dipakai  sebagai  dasar  untuk  mengubah  bobot (Muhamad Arifin dkk, 2018).
4. PEMBAHASAN
Berikut pembahasan pada penelitian yang membahas masalah dalam penentuan pola pembangunan sistem  irigasi  pada  Dinas  PSDA.  Berikut  pembahasan yang dibahas:

## 4.1 Analisa Data
Proses penganalisaan data yaitu dimana data tersebut berupa  variabel-variabel  yang  digunakan  sebagai penentuan  pola  sistem  pembangunan  irigasi  di  daerah yang  akan  dibangun.  Adapun  metode  yang  digunakan dalam  menganalisa  data  ini  adalah  dengan  menerapkan metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma  Perceptron bertujuan  untuk  memberikan  solusi  berupa  informasi yang  dapat  mendukung  dalam  pengambilan  keputusan. Adapun variabel yang akan digunakan  meliputi:
1. Permasalahan  :  Menentukan  Daerah  Yang  Akan Dibangun Sistem Irigasi
2. Kriteria  :  Berikut  adalah  yang  menunjukan  kriteria yang  akan  di  analisa  dan  diproses  dengan menggunkan  metode  ANP  :  K1=Luasan  Lahan Pertanian,  K2=Kedekatan  Pembangunan  Irigasi Terhadap  Saluran  Primer/  Sungai,  K3=Potensi Pertanian daerah dan K4=Sumber Daya Manusia. Keterangan Istilah:
1. Luasan  Lahan  Pertanian  ,  yaitu  salah  satu  kriteria dalam  pembuatan  sistem  irigasi,  dimana  luasan pertanian tersebut dinyatakan dalam satuan hektare.
2. Kedekatan  Pembangunan  Irigasi  Terhadap  Saluran Primer/  Sungai,  merupakan  salah  satu  kriteria  yang digunakan, dimana dengan semakin dekat maka akan semakin  mudah  dalam  menjangkau  sumber  saluran irigasi.
3. Potensi  Pertanian  daerah,  dimana  kriteria  ini digunakan  sbagai  pertimbangan  apakah  dengan pembangunan  irigasi  akan  meningkatkan  potensi panen yang lebih baik atau tidak.
4. Sumber Daya Manusia, yaitu salah satu kriteria yang digunakan  sebagai  pertimbangan,  dimana  dengan sumber daya manusai yang memadai akan memaksimalkan  pemamfaatan  irigasi  yang  akan dibangun.
Adapun data  yang akan dilakukan proses  penentuan pola  Sistem  Irigasi  yang  akan  dibangun  dengan  metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma  Perceptron  sebagai berikut:
Tabel 1. Data Variabel Jaringan Perceptron Nama Daerah K1 K2 K3 K4 Kecamatan Bayang >9 Ha Dekat Sangat Bagus Sangat Memadai Kecamatan Tarusan 3 – 9 Ha Jauh Sangat Bagus Memadai Kecamatan Ampek Jurai 3 – 9 Ha Dekat Cukup Memadai Kecamatan Kambang 3 – 9 Ha Dekat Bagus Memadai Kecamatan Tapan >9 Ha Sangat Dekat Cukup Sangat Memadai Kecamatan Inrdapura >9 Ha Sangat Dekat Sangat Bagus Sangat Memadai Kecamatan Batang Kapeh 3 – 9 Ha Jauh Cukup Memadai

## 4.2 Proses Perhitungan Algoritma Perceptron
Permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah  mengenai  penentuan  pola  sistem  pembangunan irigasi  di  Kabupaten  Pesisir  Selatan  Provinsi  Sumatera Barat.    Proses  analisa  yang  adalah  proses  sebelum dilakukannya  perhitungan  Jaringan  yaitu  dengan  model Perceptron , dimana langkah awalnya adalah membangun arsitektur  jaringan  algoritma  Perceptron.  Arsitektur jaringan  ini  dapat  digambarkan  menggunakan  variabel- variabel  yang  akan  digunakan  sebagai  indikator penentuan  pola  sistem  pembangunan  irigasi.  Adapun bentuk  arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma Perceptron sebagai berikut:

## Gambar 1. Arsitektur Jaringan Perceptron
Setelah  data  arsitektur  jaringan  sudah  dirancang, maka  dilanjutkan  pada  proses  transformasi  terhadap variabel-variabel  yang  akan  digunakan.  Berikut  hasil transformasi yang sudah dihasilkan :

## Tabel 2. Data Transformasi Variabel Jaringan
Perceptron No K1 K2 K3 K4 T 1 1 0 1 1 1 2 0 -1 1 0 0 3 0 0 -1 0 0 4 0 0 0 0 0 5 1 1 -1 1 1 6 1 1 1 1 1 7 0 -1 -1 0 0 Keterangan : T = Nilai Target
1 = merupakan  keputusan Posistif dalam pembangunan Irigasi
0 = merupakan  keputusan Negatif dalam pembangunan Irigasi
Tabel 3. Keterangan Proses Transformasi K1 >9 Ha 3 – 9 Ha 1 0 K2 Sangat Dekat Dekat Jauh 1 0 -1 K3 Sangat Bagus Bagus Cukup 1 0 -1 K4 Sangat Memadai Memadai 1 0
Setelah  proses  transformasi  data  dilakukan,  penulis melanjutkan  proses  pada  tahapan  perhitungan  algoritma perceptron.  Sebelum  memulai  perhitungan,  hal  yang mesti  diperhatikan  adalah  menentukan  nilai  bobot,  dan bias serta nilai treshold yang nantinya digunakan sebagai nilai  batas  toleransi  dari  hasil  output  keluaran  jaringan (Y_net).  Berikut  nilai  bobot,  bias  dan  treshold  secara default :
Tabel 4. Nilai Bobot dan Bias Default Nilai Bobot Nilai Bias v1.1 v1.2 v1.3 v1.4 b 0 0 0 0 0
Setelah  didapatkan  nilai  bobot,  bias  dan  treshold maka penulis melanjutkan tahapan perhitungan algoritma Percepron.  Adapan  proses  perhitungan  yang  dilakukan mengunakan  data  pertama  guna  implementasi  algoritma perceptron berikut :
y_in     = b +( (X1 * v1.1) + (X2 * v1.2) + (X3 + v1.3) + (zX4 * v1.4)) = 0 +( (1* 0) + (0 * 0) + (1 + v0) + (1 * 0)) = 0 + (0 + 0 + 0 + 0) = 0 y_net     = Jika Nilai = 1 Maka (y_in = 1 > Ɵ = 0.5) Jika Nilai = 0 Maka (-Ɵ = -0.5  ≤  y_in = 0 ≤  Ɵ = 0.5) Jika Nilai = -1 Maka (y_in = 0 < Ɵ = 0.5)

## Ketentuan
Tidak Sesuai Karena nilai y_in = 0 Sesuai Karena nilai y_in = 0 Tidak Sesuai Karena y_in = 0 kecil dari treshold Ɵ = 0.5 Hasil keluaran jaringan y_net ≠ y_in (1≠0)
Setelah  proses  perhitungan  algoritma  didapat,  maka lihat  apakah  hasil  keluaran  jaringan y_net sudah  sama dengan y_in .  Jika  nilai  keluaran  tidak  sama,  maka lakukan proses update nilai bobot dan bias. Setelah nilai bobot dan bias sudah berubah, lakukan proses pencarian y_net  berulang-ulang  (Epoch)  sampai  hasil  keluaran jaringan  y_net  sudah  sama  dengan  y_in.  Dalam  proses perhitungan algoritma perceptron ini penulis menggunakan alat bantu yakni Software Matlab.
Software Matlab digunakan untuk membantu penulis dalam  melihat  proses  algoritma  perceptron  yang  terjadi dalam  pencarian  (Epoch).  Berikut  bentuk  penggunaan Software Matlab dalam perhitungan algoritma perceptron :

## Gambar 2. Hasil Grafik Epoch yang dihasilkan
Pada  hasil  tampilan  di  atas  dapat  dijelaskan  bahwa proses  penentuan  pola  pembangunan  sistem  irigasi  air yang  ada  di  daerah  Kabupaten  Pesisir  Selatan  Provinsi Sumatera  Barat  ini  dapat  diolah  dengan  menggunakan Software  Matlab,  sehingga  hasil  keluaran  jaringan  serta nilai  bobot  dan  bias  baru  yang  didapat  akan  digunakan dan  diterapkan  kedalam  sebuah  aplikasi  yang  nantinya dapat membantu pihak  Dinas Pengelolaan Sumber Daya Air  Kabupaten  Pesisir  Selatan    dalam  pengambilan keputusan untuk pembangunan sistem irigasi air.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  dalam  penentuan  pola sistem  irigasi  lahan  pertanian  adalah  sebagai  berikut  : Dengan  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  algoritma Perceptron  ini  dapat  mampu  mengenali  pola  sistem irigasi lahan pertanian yang berada di daerah Kabupaten Pesisir Selatan Provinsi sumatera barat dengan  mengacu kepada  variabel-variabel  yang  digunakan  yakni  K1  = Luasan Lahan Pertanian, K2 = Kedekatan Pembangunan Irigasi  Terhadap  Saluran  Primer/  Sungai,  K3  =  Potensi Pertanian  daerah  dan  K4  =  Sumber  Daya  Manusia. Proses  yang  dilakukan  dalam  algoritma  Perceptron  ini dimulai  dari  mentransformasi  variabel  yang  digunakan, setelah itu dilanjutkan pada proses perhitungan algoritma perceptron  dengan  menggunakan  nilai  bobot,  bias  serta treshold guna  melihat hasil keluaran jaringan  dan tahap akhir  dari  proses  ini  adalah  melakukan  pelatihan terhadap  jaringan  yang  telah  dibangun.  Nilai  keluaran jaringan  dengan  menggunakan  algoritma  Perceptron akan dijadikan sebuah  masukan pada  Dinas Pengelolaan Sumber  Daya  Air  Kabupaten  Pesisir  Selatan  adalah kesulitan  untuk  menentukan  daerah  mana  yang seharusnya  terlebih  dahulu  dalam  pembangunan  sistem irigasi air pada lahan pertanian.

## 6. SARAN
Guna  mencapai  kesempurnaan  dalam  penelitian  ini, penulis  memilik  saran  dari  penelitian  yang  sudah dilakukan.  Berikut  saran  yang  penulis  sampaikan  : Dalam  penelitian  ini  sebaiknya  sampai  pada  tahapan pembangunan sebuah aplikasi agar nantinya pihak Dinas Pengelolaan Sumber Daya Air Kabupaten Pesisir Selatan
mudah  dalam  mengelola  dan  memutuskan  sebuah keputusan dalam pembangunan sistem irigasi air. Dalam permasalahan  ini  nantinya  bisa  dilanjutkan  lagi  ke penelitian  berikutnya  dengan  mengambil  beberapa variabel-variabel yang lebih lengkap sesuai dengan fakta yang ada agar keputusan yang dihasilkan bisa lebih tepat dan  akurat.  Pada  penelitian  kedepanya,  penulis menyarankan  untuk  melakukan  beberapa  pengujian dengan  metode  lain  selain  Jaringan  Syaraf  Tiruan algoritma  Perceptron  dalam  masalah  pengenalan  pola sistem irigasi air.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Arifin,  Muhamad,  2018  Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan Metode Perceptron Pada Pengenalan Pola Notasi, Jurnal SIMETRIS, Vol. 9 No. 1 David.  Perancangan  Perangkat  Lunak  Pengenalan PolaKarakter  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan Perceptron. 2011. Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA . 1(1): 10-19. Diyah  Puspitaningrum,  2006 ,  Pengantar  Jaringan Syaraf Tiruan , Yogyakarta: ANDI.
Fc.  Lucky  Laura  Van,  2016,  Klasifikasi  Gaya  Belajar Visual-Audiotorykinesthetic (V-A-K) Mahasiswa Berbasis  Jstmenggunakan  Algoritma  Perceptron, Jurnal  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi
Digital Zone, Volume 7 , Nomor 1.
Fernandya  Riski  Hartantri  Dan  Ardi  Pujiyanta,  2014, “Deteksi Penyakit Dan Serangan Hama Tanaman Buah Salak Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (Jst)  Dengan  Metode  Perceptron”,  Urnal  Sarjana Teknik  Informatika  E-Issn:  2338-5197  Volume  2 Nomor 2.
Hermawan,  Arif.  2006.  Jaringan  Saraf  Tiruan  Teori  dan Aplikasi, Yogyakarta: Andi Pujiyanta  Ardi,  2009, Pengenalan  Citra  Objek Sederhana  Dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Metode  Perceptron,  Jurnal  Informatika  Vol.  3, No. 1.
Sovi, Rini & Yanto, Musli, 2018 Jaringan Syaraf Tiruan Analisa Pengaruh Gizi Buruk Terhadap Perkembangan  Balita  Algoritma  Perceptron, MEDIASISFO : Vol.12, No.4, April 2018 Suyanto,  2014, Artificial  Intelligence  (  Searching, Reasoning,  Planning  dan  Learning) ,  Bandung: INFORMATIKA.
Yanto,  Musli,  2017,  Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan
Dengan Algoritma Perceptron Pada Pola Penentuan Nilai Status Kelulusan Sidang Skripsi. Jurnal TeknoIf  Vol. 5 No. (2), ITP Padang.