## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 63 - 69

## Penerapan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Jumlah Penduduk di Kecamatan Pematang Bandar Berdasarkan
Nagori/Kelurahan
Meychael Adi Putra Hutabarat, Handrizal, Jalaluddin
Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 meychaelhutabarat@gmail.com, 2 handrizal_tanjung@yahoo.com, 3 jalaluddin@amiktunasbangsa.ac.id Abstrak −Jumlah  penduduk  pada  suatu  Kecamatan  sangat  berpengaruh  terhadap  kesejahteraan  masyarakat  yang  ada  pada Kecamatan tersebut. Tetapi untuk menentukan jumlah penduduk setiap tahunnya di Kecamatan tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama dan dengan metode yang tergolong sederhana. Maka dari itu dibutuhkan sebuah penelitian untuk memprediksi jumlah penduduk di tahun mendatang, algoritma yang digunakan adalah algoritma Backpropagation, algoritma ini bertujuan untuk  melakukan  proses  prediksi  terhadap  jumlah  penduduk yang  ada pada Kecamatan  Pematang  Bandar  Sumatera  Utara. Berdasarkan data yang diperoleh jumlah penduduk yang ada di Kecamatan Pematang Bandar mengalami kenaikan. Penelitian ini menggunakan 5 model arsitektur yaitu 3-2-1, 3-4-1, 3-5-1, 3-6-1, 3-9-1. Dari kelima model arsitektur yang digunakan di peroleh satu model arsitektur terbaik 3-4-1 dengan tingkat keakurasian 92,3 %, epoch 796 iterasi dalam waktu 10 detik dan MSE  0,000930636.  Diharapkan  dari  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  terhadap  pihak  Kecamatan  dalam meningkatkan segala aspek kesejahteraan masyarakat di masa yang akan datang.
Kata Kunci : Prediksi, JST, Algoritma, Backpropagation, Penduduk
Abstract −The number of residents in a sub-district greatly influences the the welfare of the community in the sub-district. But to determine the population each year in the Subdistrict requires a considerable amount of time and with a relatively simple method.  Therefore  we  need  a  study  to  predict  the  number  of  population  in  the  coming  year,  the  algorithm  used  is  the Backpropagation  algorithm,  this  algorithm  aims  to  make  a  prediction  process  for  the  population  in  Pematang  Bandar Subdistrict, North Sumatra. Based on the data obtained, the population in Pematang Bandar District has increased. This study uses 5 architectural models, namely 3-2-1, 3-4-1, 3-5-1, 3-6-1, 3-9-1. Of the five architectural models used, one of the best 3- 4-1 architectural models was obtained with accuracy of 92.3%, epoch 796 iterations in 10 seconds and MSE 0,000930636. It is expected that the results of this study can contribute to the District in improving all aspects of community welfare in th e future.
Keywords : Prediction, JST, Algorithm, Backpropagation, Population

## 1. PENDAHULUAN
Pengertian Penduduk secara umum adalah semua orang yang berdomisili di wilayah geografis Indonesia selama enam  bulan  atau  lebih  dan  atau  mereka  yang  berdomisili  kurang  dari  enam  bulan  tetapi  bertujuan  menetap. Pertumbuhan penduduk diakibatkan oleh tiga komponen yaitu: Fertilitas , Mortalitas dan Migrasi . Pertumbuhan penduduk adalah angka yang menunjukkan tingkat pertambahan penduduk pertahun dalam jangka waktu tertentu. Pemanfaatan  Teknologi  Infomasi  yang  semakin  maju  pada  saat  ini,  Jaringan  Syaraf  Tiruan  ( Artificial  Neural Network ) dapat digunakan untuk memprediksi tingkat pertumbuhan penduduk. Teknologi informasi merupakan suatu  teknologi  yang  digunakan  untuk  mengelola  data,  memproses,  mendapatkan,  menyusun,  menyimpan, memanipulasi  data  dalam  berbagai  cara  untuk  menghasilkan  informasi  yang  berkualitas,  yaitu  informasi  yang relevan,  akurat  dan  tepat  waktu,  yang  digunakan  untuk  keperluan  pribadi,  bisnis,  swasta  dan  pemerintah  yang merupakan informasi yang strategis dalam pengambilan keputusan[1]
Sebagai perangkat pemerintahan yang berkewajiban memperhatikan serta berusaha semaksimal mungkin memenuhi  kebutuhan  masyarakat  berbentuk  sarana  dan  prasarana  yang  diperlukan,  pihak  kecamatan  wajib mengetahui kemungkinan jumlah pertambahan penduduk di tahun mendatang. Adapun faktor yang memengaruhi pertumbuhan  penduduk  adalah Fertilitas , Mortalitas atau  pun migrasi. Hal  ini  sangat  di  perlukan  untuk keseimbangan kebutuhan dan sarana prasarana.
Dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation ini diharapkan dapat memberikan alternatif lain dalam memperkirakan dan memprediksi tingkat pertumbuhan penduduk di Kecamatan Pematang Bandar pada setiap tahunnya. Dengan demikian pihak Pemerintah Daerah akan mampu menentukan kebijakan sedini mungkin, dengan  menerapkan  langkah-langkah  yang  diangggap  tepat  dalam  mengatasi  tingakat  pertumbuhan  penduduk kedepannya .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. Istilah buatan digunakan karena jaringan syaraf ini  diimplementasikan  dengan  menggunakan  program  komputer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah  proses perhitungan selama proses pembelajaran [2]

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 63 - 69
Jaringan syaraf tiruan (JST) adalah paradigm pemrosesan suatu informasi yang terinspirasi oleh sistem sel syaraf  biologi.  Jaringan  ini  biasanya  diimplementasikan  dengan  menggunakan  komponen  elektronik  atau disimulasikan pada aplikasi computer[3]
Gambar 1. Model Struktur Jaringan Saraf Tiruan

## 2.2 Algoritma Backpropagation
Algoritma Backpropagation adalah alat matematika yang terkenal dan ekstensif yang digunakan untuk prediksi dan perkiraan waktu, yang juga menentukan hasil untuk fungsi non-linear. Algoritma backpropagation digunakan untuk  latihan.  Algoritma backpropagation adalah  algoritma  iteratif  yang  mudah  dan  sederhana  yang  biasanya berkinerja baik, bahkan dengan data yang kompleks. Tidak seperti Algoritma lainnya, backpropagation memiliki sifat komputasi yang baik apalagi bila data yang tersaji berskala besar[4]
Algoritma Backpropagation 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[5].

## 2.3 Model Arsitektur Jaringan Algoritma Backpropagation
Pada umumnya, neuron-neuron yang terletak pada lapisan yang sama akan memiliki keadaan yang sama. Faktor terpenting dalam menentukan kelakuan suatu neuron adalah fungsi aktivasi dan pola bobotnya. Arsitektur jaringan adalah sebuah arsitektur yang menentukan pola antar neuron [1]
Setiap pola-pola informasi input dan output yang diberikan kedalam Jaringan Syaraf tiruan diproses dalam neuron . Neuron-neuron tersebut terkumpul di dalam lapisan-lapisan yang disebut neuron layers [6] Backpropagation adalah  model  JST  yang  paling  banyak  digunakan.  Topologi  khas  backpropagation melibatkan tiga lapisan[7][8][9][10][11][12] yaitu : 1. Lapisan input ( Input Layer )
Unit-unit di dalam lapisan input disebut unit-unit input . Unit-unit input tersebut menerima pola inputan data dari luar yang menggambarkan suatu permasalahan.
2. Lapisan tersembunyi (hidden layer)
Unit-unit di dalam lapisan tersembunyi disebut unit-unit tersembunyi. Dimana outpu tnya tidak langsung dapat diamati secara langsung.
3. Lapisan output (output layer)
Unit-unit di dalam lapisan output disebut unit-upnit output. Output dari lapisan ini merupakan solusi jaringan syaraf tiruan terhadap suatu permasalahan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 63 - 69
Keterangan :
Arsitektur jaringan yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 2.2. yang terdiri dari tiga lapisan, yaitu : 13 lapis masukan  ( input ),  5  lapis  tersembunyi  ( hidden  layer ),  dan  1  lapis  keluaran  ( output ).  Dari  gambar  2.2.  dapat dijelaskan bahwa arsitektur backpopagation dengan n buah masukkan (x 1 , x 2 , x 3 ,.....,x n ) ditambah  sebuah bias, sebuah lapisa tersembunyi yang terdiri dari (h1,h2,h3,h4,h5 ) unit tambahan sebuah bias, serta L buah unit keluaran .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Normalisasi Data
Proses  pelatihan    membutuhkan  pasangan  data  masukan  dan  keluaran  aktual  untuk  dipelajari.  Data  masukan dibutuhkan sebagai data masukan, dan data keluaran dibutuhkan sebagai target jaringan. Sebelum diproses data dinormalisasi terlebih dahulu. Normalisasi terhadap data dilakukan agar keluaran jaringan sesuai dengan fungsi aktivasi yang digunakan.
0,8( ) ' 0,1 x a x b a − = + −
Tabel 1 . Data Training Tahun (2013-2015) Target 2016 Sebelum Di Normalisasi
No Nagori / Kelurahan Tahun 2013 2014 2015 Target 1 Nagori Kandangan 2571,00 2584,00 2600,00 2612,00 2 Nagori Bandar Manis 2468,00 2477,00 2496,00 2503,00 3 Nagori Purbaganda 3219,00 3231,00 3246,00 3273,00 4 Nagori Wonorejo 3618,00 3634,00 3663,00 3681,00 5 Nagori Purwodadi 1268,00 1289,00 1326,00 1355,00 6 Nagori Pardomuan Nauli 2357,00 2377,00 2401,00 2428,00 7 Nagori Marihat Bandar 2106,00 2124,00 2152,00 2220,00 8 Nagori Kerasaan II 612,00 642,00 672,00 701,00 9 Nagori Talun Madear 1719,00 1750,00 1771,00 1786,00 10 Nagori Talun Rejo 1925,00 1937,00 1968,00 1982,00 11 Nagori Purwosari 1368,00 1393,00 1413,00 1456,00 12 Kel. Pematang Bandar 2414,00 2432,00 2460,00 2477,00 13 Kel. Kerasaan I 11882,00  11910,00  11949,00  11961,00 Tabel 2. Data Training Setelah Di Normalisasi (Tahun 2013-2015) Target 2016 No Nagori / Kelurahan Tahun 2013 2014 2015 Target 1 Nagori Kandangan 0,23824  0,23915  0,24028  0,24113 2 Nagori Bandar Manis 0,23097  0,23160  0,23295  0,23344 3 Nagori Purbaganda 0,28396  0,28481  0,28587  0,28777 4 Nagori Wonorejo 0,31212  0,31325  0,31530  0,31657 5 Nagori Purwodadi 0,14629  0,14777  0,15038  0,15243 6 Nagori Pardomuan Nauli 0,22314  0,22455  0,22624  0,22815 7 Nagori Marihat Bandar 0,20542  0,20669  0,20867  0,21347 8 Nagori Kerasaan II 0,10000  0,10212  0,10423  0,10628 9 Nagori Talun Madear 0,17812  0,18030  0,18179  0,18284 10 Nagori Talun Rejo 0,19265  0,19350  0,19569  0,19667 11 Nagori Purwosari 0,15335  0,15511  0,15652  0,15956 12 Kel. Pematang Bandar 0,22716  0,22843  0,23040  0,23160 13 Kel. Kerasaan I 0,89527  0,89725  0,90000  0,90085 Tabel 3 . Data Testing (Tahun 2014-2016) Target 2017 Sebelum Di Normalisasi No Nagori / Kelurahan Tahun 2014 2015 2016 Target 1 Nagori Kandangan 2584,00 2600,00 2612,00 2628,00 2 Nagori Bandar Manis 2477,00 2496,00 2503,00 2520,00 3 Nagori Purbaganda 3231,00 3246,00 3273,00 3287,00 4 Nagori Wonorejo 3634,00 3663,00 3681,00 3704,00 5 Nagori Purwodadi 1289,00 1326,00 1355,00 1389,00 6 Nagori Pardomuan Nauli 2377,00 2401,00 2428,00 2457,00

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 63 - 69
No Nagori / Kelurahan Tahun 2014 2015 2016 Target 7 Nagori Marihat Bandar 2124,00 2152,00 2220,00 2252,00 8 Nagori Kerasaan II 642,00 672,00 701,00 736,00 9 Nagori Talun Madear 1750,00 1771,00 1786,00 1802,00 10 Nagori Talun Rejo 1937,00 1968,00 1982,00 2038,00 11 Nagori Purwosari 1393,00 1413,00 1456,00 1484,00 12 Kel. Pematang Bandar 2432,00 2460,00 2477,00 2494,00 13 Kel. Kerasaan I 11910,00  11949,00  11961,00  12003,00 Tabel 4 . Data Testing Setelah Di Normalisasi (Tahun 2014-2016) Target 2017 No Nagori / Kelurahan Tahun 2014 2015 2016 Target 1 Nagori Kandangan 0,23726 0,23839  0,23923 0,24037 2 Nagori Bandar Manis 0,22969 0,23104  0,23153 0,23273 3 Nagori Purbaganda 0,28298 0,28404  0,28595 0,28694 4 Nagori Wonorejo 0,31147 0,31352  0,31479 0,31641 5 Nagori Purwodadi 0,14573 0,14834  0,15039 0,15280 6 Nagori Pardomuan Nauli 0,22263 0,22432  0,22623 0,22828 7 Nagori Marihat Bandar 0,20474 0,20672  0,21153 0,21379 8 Nagori Kerasaan II 0,10000 0,10212  0,10417 0,10664 9 Nagori Talun Madear 0,17831 0,17980  0,18086 0,18199 10 Nagori Talun Rejo 0,19153 0,19372  0,19471 0,19867 11 Nagori Purwosari 0,15308 0,15449  0,15753 0,15951 12 Kel. Pematang Bandar 0,22651 0,22849  0,22969 0,23089 13 Kel. Kerasaan I 0,89640 0,89915  0,90000 0,90297

## 3.2 Analisis
Setelah dilakukan normalisasi, maka akan dilakukan pelatihan menggunakan software Matlab R2011b . Adapun parameter-parameter yang diperlukan dalam proses pelatihan adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Parameter Dan Kode Program Dalam Backpropagation
Kode Training Kode Testing
>> net=newff(minmax(P),[hidden layer,output layer],{'logsig',’purelin’},'trainrp'); >> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=100000; >> net.trainParam.show = 1000; >> net.trainParam.showCommandLine = 0; >> net.trainParam. showWindow= 1; >> net.trainParam.goal = 0; >> net.trainParam.time = inf; >> net.trainParam.min_grad= 1e-6; >> net.trainParam.max_fail = 5; >> net.trainParam.lr=0.01; >> net.trainParam.delt_inc=1.2; >> net.trainParam.delt_dec=0.5 >> net.trainParam.delta0=0.07 >> net.trainParam.deltamax=50.0 >> net=train(net,P,T) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
>> PP=[input data pengujian] >> TT=[output pengujian] [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)

## 3.3 Pelatihan Dan Pengujian Data
Pada penelitian ini menggunakan 5 (lima) model arsitektur pelatihan dan pengujian data yakni 3-2-1, 3-4-1, 3-5- 1, 3-6-1 dan 3-9-1. Berdasarkan 5 (Lima) model yang digunakan dapat dijabarkan bahwa 3 merupakan data neuron input layer , 4 merupakan data neuron hidden layer dan 1 merupakan data neuron output layer , begitu pula halnya

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 63 - 69
dengan keterangan model arsitektur yang lain. Arsitektur terbaiknya yaitu 3-4-1 dengan tingkat akurasi  sebesar 92,3%. Dapat dilihat pada tabel 5. berikut.
Tabel 6. Model Arsitektur Backpropagation No Arsitektur Traning Testing Epoch Waktu MSE MSE Akurasi 1 3-2-1 5719 01:06  0,000999999  0,001121556 84,6 2 3-4-1 796 00:10 0,000997939 0,000930636 92,3 3 3-5-1 1164 00:16  0,000981965  0,001043216 92,3 4 3-6-1 939 00:14  0,000999481  0,000894125 92,3 5 3-9-1 3703 00:43  0,001000034  0,001109098 92,3
Berdasarkan tabel 6. tingkat akurasi pengujian 5 model arsitektur maka dapat disimpulkan bahwa model arsitektur 3-4-1 dengan epoch sebesar 796 iterasi dalam waktu 00.10 detik menghasilkan tingkat akurasi yakni sebesar 92,3% merupakan model arsitektur terbaik untuk digunakan dalam propses prediksi tahun berikutnya.
Gambar 3 . Hasil Data Pelatihan Dengan Model Arsitektur 3-4-1
Dari gambar model arsitektur 3-4-1 diatas dapat dijelaskan bahwa Epoch yang terjadi sebesar 796 dengan lama waktu 10 detik.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 63 - 69
Pada Gambar 4. menunjukkan error goal (MSE) pada pelatihan ini sebesar 0,00099763 dicapai pada epoch yang ke 796.
Tabel 7. Arsitektur Terbaik Data Traning Backpropagation 3-4-1
Data Traning No Target Output Error SSE 1 0,24113 0,2336 0,00753 0,00006 2 0,23344 0,2291 0,00434 0,00002 3 0,28777 0,2506 0,03717 0,00138 4 0,31657 0,242 0,07457 0,00556 5 0,15243 0,1797 -0,02727 0,00074 6 0,22815 0,2245 0,00365 0,00001 7 0,21347 0,2129 0,00057 0,00000 8 0,10628 0,164 -0,05772 0,00333 9 0,18284 0,1959 -0,01306 0,00017 10 0,19667 0,2045 -0,00783 0,00006 11 0,15956 0,1827 -0,02314 0,00054 12 0,23160 0,2271 0,00450 0,00002 13 0,90085 0,9337 -0,03285 0,00108 Total SSE 0,01297 MSE 0,000997939
Tabel 8. Arsitektur Terbaik Data Testing Backpropagation 3-4-1 No Data Testing Target Output Error SSE Hasil 1 0,24037  0,2330 0,00737 0,00005 1 2 0,23273  0,2283 0,00443 0,00002 1 3 0,28694  0,2507 0,03624 0,00131 1 4 0,31641  0,2422 0,07421 0,00551 0 5 0,16940  0,1796 -0,01020 0,00010 1 6 0,22828  0,2243 0,00398 0,00002 1 7 0,21379  0,2137 0,00009 0,00000 1 8 0,10664 0,164 -0,05736 0,00329 1 9 0,18199  0,1957 -0,01371 0,00019 1 10 0,19867  0,2039 -0,00523 0,00003 1 11 0,15951  0,1829 -0,02339 0,00055 1 12 0,23089  0,2267 0,00419 0,00002 1 13 0,90297  0,9348 -0,03183 0,00101 1 Total SSE 0,01210 92,3 MSE 0,000930636
Keterangan :
1 = Benar  0 = Salah
Tabel 10. Hasil Prediksi Jumlah Penduduk 5 Tahun Ke Depan Dari Tahun 2018-2022
No Nagori / Kelurahan Tahun 2018 2019 2020 2021 2022 1  Nagori Kandangan 2609 2503 3484 5192 7302 2  Nagori Bandar Manis 2543 2515 3558 5316 7392 3  Nagori Purbaganda 2858 2279 2863 4406 6845 4  Nagori Wonorejo 2739 1895 2267 4091 6829 5  Nagori Purwodadi 1857 2478 4042 6214 8104 6  Nagori Pardomuan Nauli 2487 2520 3602 5394 7442 7  Nagori Marihat Bandar 2337 2523 3721 5615 7603 8  Nagori Kerasaan II 1637 2445 4162 6333 8325 9  Nagori Talun Madear 2084 2506 3917 5916 7894 10  Nagori Talun Rejo 2199 2517 3829 5880 7759 11  Nagori Purwosari 1904 2485 4017 6169 8062 12  Kel. Pematang Bandar 2520 2516 3575 5348 7414 13  Kel. Kerasaan I 12493  12524  12375  11339 10223 Jumlah (Jiwa) 40268  41708  55413  77214  101194
Volume 1, No. 2, Januari 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 63 - 69
Pada Tabel 10. dapat dilihat hasil prediksi yang di peroleh dengan menggunakan model arsitektur terbaik yaitu model 3-4-1 dengan tingkat akurasi 92,3 %.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini antara lain:
a. Pemilihan model arsitektur terbaik sangat berpengaruh untuk mendapatkan tingkat keakurasian yang optimal.
b. Dalam penerapan algoritma backpropagation, menggunakan 5 model arsitektur yaitu 3-2-1, 3-4-1, 3-5-1, 3-6- 1, dan 3-9-1, sangat mempengaruhi untuk memperoleh hasil yang maksimal. Dari kelima model arsitektur yang digunakan, model arsitektur  3-4-1 merupakan model arsitektur terbaik dengan tingkat akurasi 92,3% epoch sebanyak 796 iterasi dan waktu yang dibutuhkan 00:10 detik dan Mean Squared Error (MSE) 0,00099763.
c. Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  bantuan Software Matlab  dapat  memprediksi  jumlah  laju  pertumbuhan penduduk
d. Jarinngan yang digunakan terdiri dari tiga buah lapisan yaitu lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran.
Berdasarkan pengamatan yang dilakukan agar penelitian yang akan dilakukan selanjutnya lebih baik lagi maka penulis memberikan saran demi perkembangan penelitian ini kedepannya adalah  sebagai berikut:
a. Penelitian ini hanya menggunakan data umum, untuk mendapatkan hasil yang lebih spesifik disarankan untuk penelitian  selanjutnya  untuk  memaparkan  variabel  yang  lebih  jelas  seperti  nama  penduduk,  usia  dan  lain sebagainya.
b. Penelitian  ini  hendaknya  dikembangkan  dengan  menggunakan  metode  atau  algoritma  yang  lain  seperti algoritma Levenberg Marquardrt dan lain sebagainya.
c. Perlu dikembangkan penelitian yang lebih mendalam dan variasi algoritma pelatihan supaya mendapatkan hasil yang lebih optimal dengan waktu pelatihan yang lebih singkat lagi.

## REFERENCES
[1] A.  Sudarsono,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan  Metode Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu),” J. Media Infotama , Vol. 12, No. 1, Pp. 61–69, 2016.
[2] I. M. G. Sunarya And I. A. P. Purnami, “Pengembangan Media Pembelajaran Matakuliahpengantar Kecerdasan Buatan Bahasan Jaringan Syaraf Tiruan,” Semin. Nas. Ris. Inov. Ii , 2014.
[3] A. T. Solikhun, M. Safii, “Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi,” J. Sains Komput. Inform. , No. 1, Pp. 24–36, 2017.
[4] A. Wanto, “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Kemiskinan Pada,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , Vol. 5, No. 1, Pp. 4–10, 2018.
[5] S. Kusmaryanto, “Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Pengenalan Wajah Metode Ekstraksi Fitur Berbasis Histogram Sigit,” J. Eeccis Vol. , Vol. 8, No. 2, Pp. 193–198, 2014.
[6] A. P. Windarto, “Implementasi Jst Dalam Menentukan Kelayakan Nasabah Pinjaman Kur Pada Bank Mandiri Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropogation,” J. Sains Komput. Inform. , Vol. 1, No. 1, Pp. 12–23, 2017.
[7] A. Wanto, “Optimasi Prediksi Dengan Algoritma Backpropagation Dan Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. , Vol. 3, No. 3, Pp. 370–380, 2017.
[8] E. Irawan, M. Zarlis, And E. B. Nababan, “Analisis Penambahan Nilai Momentum Pada Prediksi Produktivitas Kelapa Sawit Menggunakan Backpropagation,” J. Nas. Inform. Dan Teknol. Jar. , Vol. 1, Pp. 84–89, 2017.
[9] David, “Pengenalan Pola Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Vol. 3, No. 1, Pp. 71–80, 2013.
[10]  I. B. M. Sangadji, “Prediksi Perilaku Pola Pengunjung Terhadap Transaksi Pada Toko Buku Gramedia Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Back Propagation,” J. Inform. , Vol. 5, Pp. 135–150.
[11]  I. Putri, H. Panji, And I. Atsari, “Peramalan Pemintaan Produk Keripik Tempe Cv Aneka Rasa Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Demand,” J. Ind. , Vol. 1, No. 1, 2012.
[12]  P. Windarto, P. Studi, M. Informatika, P. Studi, And S. Informasi, “Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Sukuk Negara Ritel Berdasarkan Kelompok Profesi Dengan Backpropogation Dalam Mendorong Laju Pertumbuhan Ekonomi 1solikhun,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , Vol. 4, No. 2, Pp. 184–197, 2017.