## Pengenalan Pola Tulang Daun Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Alvin Hanjaya Tandrian 1 , Adhi Kusnadi 2
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Gading Serpong, Indonesia adhi.kusnadi@umn.ac.id
Diterima 30 Oktober 2018 Disetujui 21 Desember 2018
Abstract —  The  development  of  technology  has  affected many  areas  of  life.  Progress  in  the  field  of  Computer Science  can  reach  other  aspect  of  science.  This  research apply  the  knowledge  of  Computer  Science  in  Biological Science, the one is the morphology of leaf venation. Leaf venation  is  an  important  aspect  in  the  process  of identification.  Therefore,  in  this  research  developed  the system  that  classify  the  type  of  leaf  venation.  This application  is  used  as  means  of  research  on  the performance  of  pattern  recognition  on  backpropagation neural  network.  The  system  designed  using  the  Java programming  and  socket  programming  to  transfer  data from the mobile device into the computer. Data testing is implemented  using  Android  to  facilitate  process  of taking the  picture.  While in the process of training data for  the  optimal  weight  applied  directly  on  the  server computer  by  using  Java  Eclipse.  In  the  stage  of  image processing is implemented by using the library of Canny edge  detection.  Data  consisted  of  five  categories  of  leaf vein  pattern,  with  a  sample  of  three  leaves  for  each pattern.  Training  data  using  two  of  the  three  leaves  for each  pattern,  with  10  images  each  leaf  so  that  there  are 20 images for each pattern, with a total of 100 images for all  patterns.  Data  testing  use  10  images  from  the  third leaf  to  count  the  accuracy.  The  system  managed  to  get the  best  accuracy  by  using  an  image  size  of  200  x  200 with 100 hidden node with the average accuracy of 76%.
Index  Terms—  Android,  Canny  Edge  Detection, Java, Neural Networks Backpropagation, Socket Programming

## I. P ENDAHULUAN
Pada  paper  ini,  diteliti  pengenalan  pola  tulang daun  dengan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation.  Penelitian  ini  menerapkan  salah satu Ilmu Komputer pada cabang Ilmu Biologi, yaitu morfologi daun. Menurut [1] ciri-ciri daun memegang peranan penting dalam proses identifikasi species dan taksonomi  tumbuhan  (ilmu  yang  mempelajari penamaan  tumbuhan).  Jenis  dari  tulang  daun merupakan sebuah aspek penting dalam pengidentifikasian.
Penelitian  yang  dilakukan  terinspirasi  dari penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya [2] [3]. Akan  tetapi  pada  penelitian  [2]  tersebut  hanya melakukan analysis tepi daun dan pada penelitian [3]
melakukan  klasifikasi  jenis  bunga,  Pada  penelitian [4], identifikasi khusus untuk bunga kamboja, dan ada beberapa  penelitian  lain  yang  meneliti  khusus  pada jenis  tanaman.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini dilakukan  penelitian  yang  berbeda  yaitu  pengenalan pola  daun  yang  dapat  bermanfaat  dapat  mengenali jenis-jenis pohon secara umum.
Beberapa penelitian terkait mengenai identifikasi pola  tulang  daun  ada  yang  dilakukan  secara  manual maupun  berbeda  dalam  penggunaan  algoritma antaranya  [5]  [6]  [7].  Pada  penelitian  ini  digunakan algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation, karena  algoritma  ini  terbukti  mampu  mengenali berbagai  macam  objek  pada  penelitian  pengenalan pada  pengolahan  citra.  Berdasarkan  hasil  uji  coba, sistem  pengenalan  pola  daun  menggunakan  jaringan syaraf  tiruan  backpropagation  telah  berhasil  dengan tingkat  akurasi  yang  relative  baik.  Dengan  adanya sistem  ini  akan  mempermudah  orang  untuk mengetahui jenis tanaman berdasarkan pola daun

## II. L ANDASAN T EORI
A. Morfologi daun
Pada morfologi daun sebenarnya dapat dibedakan  menjadi  dua  yaitu  morfologi  luar  yang mempelajari  dan  mengamati  bentuk  fisik,  maupun morfologi  dalam,  yang  mempelajari  bagian  terdalam dari daun dengan menggunakan alat bantu mikroskopik [8].
Gambar 1. Morfologi tulang daun
Pada  Gambar  1  terlihat  bahwa  daun  tersusun  atas berbagai  macam  tulang  daun.  A  menunjukkan  ibu

## ISSN 2355-3286
tulang  daun  ( costa ),  yang  merupakan  tulang  utama yang  langsung  berhubung  dengan  pangkal  daun.  B merupakan  tulang-tulang  cabang  ( nervus  lateralis ), B.1  dan  B.2  menunjukkan  tingkatan  cabangnya.  C adalah  urat-urat  daun  ( vena )  yang  merupakan  bagian terkecil dari struktural tulang daun[8].
Namun,  ternyata  berbagai  tanaman  tidak  selalu mempunyai  rupa  tulang  yang  sama,  walau  pada dasarnya  mempunyai  tiga  macam  tulang  dan  fungsi yang  sama  pula.  Maka  dari  itu  muncul  istilah  “ Leaf venation ”  atau  pola  tulang  daun.  Pola  tulang  daun dapat  dibedakan  menjadi  lima  macam  [9]  yaitu pinnate , palmate , reticulate , dichotomous dan parallel .
Gambar 2 Lima pola tulang daun [9]
B. Canny edge detection
Edge  detection adalah  salah  satu  metode image processing yang  digunakan  untuk  mengambil  suatu ciri  khusus  dari  citra.  Tujuan  utama  dari edge detection adalah mengurangi jumlah data pada image , namun  tetap  menjaga  sifat  struktural  yang  akan digunakan  untuk  pemrosesan  gambar  lebih  lanjut [10].  Menurut  [11]  Algoritma canny  edge  detection terdiri  dari  lima  langkah,  yaitu smoothing , finding gradients , non-maximum suppression , double thresholding , dan edge tracking by hysteresis .

## C. Jaringan saraf tiruan backpropagation
Jaringan  saraf  tiruan  dipahami  sebagai  sistem pemrosesan  informasi  yang  bekerja  berdasarkan prinsip kerja dari sistem  saraf biologis. Jaringan saraf tiruan  dibentuk  untuk  memecahkan  suatu  masalah tertentu seperti pengenalan pola atau klasifikasi karena adanya proses pembelajaran [12].
Backpropagation  neural  network terdiri  atas beberapa proses yang harus dilakukan. Fase pelatihan adalah  tahap  awal  yang  digunakan  untuk  melatih jaringan  saraf  tiruan.  Data  diberikan  dengan output pola yang sudah ditentukan. Jaringan akan menyesuaikan bobot antara output dan pola yang telah ditentukan.  Setelah  mendapatkan  bobot  optimal  dari jaringan  dan  dianggap  telah  cukup,  maka  fase testing dapat  dimulai.  Fase testing dilakukan  dengan  cara memasukkan  data  yang  belum  pernah  dikenali  oleh jaringan  namun  tetap  mempunyai  asal  yang  serupa dengan data training .
Berikut  adalah  parameter  yang  diperlukan  dalam pembuatan jaringan saraf tiruan:
1. Inisialisasi range bobot (r): range bobot biasanya berkisar [-r,r]
2. Banyaknya node dalam hidden layer : Menentukan  jumlah node dalam  setiap  lapisan tersembunyi.  Memilih  jumlah node dapat ditentukan dengan cara trial and error .
3. Banyaknya epoch :  Satu epoch adalah  satu putaran dalam proses training
data.
Memperbesar
banyaknya
epoch
akan meningkatkan  akurasi,  namun  akan  memakan waktu yang cukup lama. Begitu juga sebaliknya, jumlah epoch yang  terlalu  sedikit  akan mengurangi  akurasi  namun  memiliki  waktu pengerjaan yang cepat.
4. Penjumlahan nilai pada node : Penjumlahan node dari  satu layer ke layer berikutnya  digunakan dengan  menjumlahkan value node dikalikan dengan bobotnya masing-masing lalu dijumlahkan  dengan bias . Bias bernilai  satu  dan memiliki  bobotnya  sendiri.  Nilai bias digunakan untuk  menghindari value dari node agar  tidak bernilai nol. Gambar 3 menunjukkan perhitungan value pada suatu node .
Gambar 3 Penumlahan node [13]
5. Fungsi  aktivasi:  Dalam backpropagation ,  fungsi aktivasi  yang  dipakai  harus  memenuhi  beberapa syarat  yaitu:  kontinu,  terdiferensial  dengan mudah  dan  merupakan  fungsi  yang  tidak  turun [14] Salah satu yang paling sering dipakai adalah fungsi sigmoid yang  memiliki range (0,1)  yang ditunjukkan pada rumus 1.
𝑓(𝑥) = 1 1 + 𝑒 −𝑥 (1) 6. Besarnya learning  rate :  Adalah  faktor  pengali untuk  kesalahan  dalam  perbaikan  propagasi balik.  Nilai learning  rate yang  rendah,  akan menghasilkan  pembelajaran  yang  lambat  namun cenderung  stabil.  Nilai learning  rate yang  besar menghasilkan  pembelajaran  yang  lebih  cepat namun  fase  pembelajaran  yang  kurang  stabil. Nilai learning  rate berkisar  antara  0.1  sampai 0.9.
7. Critical  error :  Merupakan  batasan error yang diterima. Jika error yang  keluar sama atau  lebih kecil  dari  batasan error maka  pelatihan dihentikan. Cara paling umum untuk menghitung error adalah  menggunakan Mean  Square  Error (MSE).
𝑀𝑆𝐸 = (𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡‒ 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡) 2 (2)
8. Perhitungan error :  Dalam  fase backpropagation perlu dilakukan perhitungan error pada tiap node dengan  menggunakan  rumus  perhitungan error
dengan  cara  mengkalikan  turunan  dari  fungsi aktivasi dengan target yang diharapkan dikurangi dengan output dari node seperti  yang  terlihat pada Rumus 3.
𝛿 𝑗 = 𝑓 ′ (𝑛𝑒𝑡 𝑗 )(𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑗 ‒ 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑗 ) (3)
9. Perubahan  bobot:  Perubahan  bobot  dilakukan setelah error diperoleh  untuk  menghitung  bobot yang baru. Nilai perubahan bobot akan diperoleh dengan  mengalikan learning  rate,  error ,  dan value node seperti terlihat pada rumus 4.
Δ𝑤 𝑗𝑖 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑗𝑖 (4)
Setelah  diperoleh  nilai  perubahan  bobot,  maka akan  dihitung  bobot  baru  dengan  menambahkan bobot  lama  dan  bobot  baru  seperti  pada  Rumus 5.
𝑤 𝑛𝑒𝑤 = 𝑤 𝑜𝑙𝑑 + Δ𝑤 𝑛𝑒𝑤 (5)
10. Momentum :  Merupakan  parameter  tambahan yang  dapat  dimasukkan  kedalam  perhitungan perubahan  bobot backpropagation . Momentum digunakan  untuk  menghindari  terjebak  pada local  minimum dan  mengarahkan  bergerak kedalam global minimum agar memperoleh value error yang  lebih  kecil  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 4.
11.
Gambar 4 Momentum [15] Momentum dapat diterapkan dengan menambahkan  perubahan  bobot  sebelumnya  (n-
1) dikalikan dengan value momentum yang telah ditetapkan. Rumus perubahan bobot menggunakan momentum dapat  dilihat  pada Rumus 6.
Δ𝑤 𝑗𝑖 𝑛 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑗𝑖 + 𝜇Δ𝑤 𝑗𝑖 (𝑛−1)
(6)
Jaringan  saraf  tiruan  memiliki  3 layer utama yaitu input  layer , hidden  layer ,  dan output  layer . Gambar  5  adalah  arsitektur  dari  jaringan  saraf  tiruan dengan  n input (ditambah bias ), hidden  layer terdiri atas  p node (ditambah bias ),  serta  m node output
layer .  V ji merupakan  bobot  dari input node X  ke  unit tersembunyi  Z.  W jk merupakan  bobot  dari hidden layer ke output layer .
Gambar 5 Arsitektur jaringan saraf tiruan [14]

## D. Socket programming
Socket  merupakan  cara  melakukan  komunikasi antar program dalam suatu jaringan yang sama. Socket digunakan  untuk  mewakili  konektivitas  antar client dan server .  Untuk  membuat  suatu socket  connection dibutuhkan  IP  dan  port  yang  digunakan. Server yang sedang  berjalan  menggunakan  suatu port yang  telah ditetapkan. Server menunggu  client  untuk  membuat connection . Client yang mengetahui IP dan port server akan  membuat  permintaan  koneksi.  Setelah  koneksi diterima server maka socket dapat  digunakan  sebagai media perpindahan data [16].

## III. M ETODE DAN P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Metode
Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  metodologi penelitian sebagai berikut:
1. Studi literature Pada  tahap  ini,  dilakukan  pencarian  teori-teori mendasar  mengenai  pola  tulang  daun.  Selain mencari  data  untuk  objek  kajian  penelitian, dilakukan  pula  pencarian  berbagai  paper  dan penelitian  mengenai  backpropagation  sebagai program utama yang melakukan pattern recognition  dan  edge  detection  sebagai  image processing untuk memproses citra warna menjadi greyscale.
2. Perancangan sistem Tahap perancangan sistem mencakup pembuatan DFD  untuk  menganalisis  aliran  data,  flowchart untuk  penentuan  alur  program,  dan  perancangan desain  antarmuka  untuk  merancang  tampilan yang  baik  seperti  posisi  peletakan  button,  text, dan gambar untuk membuat suatu user interface.
3. Pemograman sistem

## ISSN 2355-3286
Pemograman  aplikasi  menggunakan  Android Studio  sebagai  client  yang  digunakan  oleh  user untuk  mengirim  image  daun  ke  server.  Software Eclipse Luna digunakan untuk merancang sistem jaringan  saraf  tiruan  backpropagation  dengan bahasa  pemograman  Java  sebagai  server  di laptop yang menerima masukan image dari client dan memberikan hasil output pola.
4. Pengujian dan survey Proses pengujian dilakukan dengan
menggunakan  data  daun  ketiga  pada  sistem jaringan  saraf  tiruan  yang  sebelumnya  sudah dilatih  dengan  data  daun  pertama  dan  kedua. Dihitung akurasi pengenalan pola masing-masing dan  dihitung  pula  akurasi  rata-ratanya.  Survey dilakukan  untuk  mengetahui  kemudahan  dan manfaat  dari  aplikasi  pengenalan  pola  tulang daun.

## B. Perancang Sistem
Sistem  dibagi  ke  dalam  dua  bagian  yaitu  sisi server dan client .  Di  sisi client, user dapat  memilih gambar dengan  menggunakan camera dari perangkat smartphone.  Gambar  dikirim  ke  server,  server akan memproses image dengan edge  detection ,  lalu melakukan  perhitungan  jaringan  saraf  tiruan  untuk memperoleh output pola yang kemudian akan dikirim kembali  ke client . Client yang  menerima output pola akan  menampilkan  informasi output pola  dengan dialog alert .
Program utama jaringan saraf tiruan Backpropagation  terdiri  atas  tiga  tahap  inisialisasi, feedforward, dan backpropagation. Inisialisasi adalah bagian  awal  spesifikasi  dalam  jaringan  saraf  tiruan ditentukan.  Proses  inisialisasi  mencakup  penentuan nilai  input  node,  hidden  node,  output  node,  leraning rate  dan  momentum.  Input  node  dimasukkan  sesuai dengan  image  size  yang  digunakan,  hidden  node ditentukan  dengan  metode  trial  dan  error  dan  output node  adalah  hasil  yang  dikeluarkan  oleh  jaringan saraf  tiruan  (dalam  percobaan  ini  digunakan  lima output  node  sesuai  dengan  jumlah  pola  yang  ada). Digunakan  learning  rate  sebesar  0.3  dan  nilai momentum sebesar 0.9 [17].
Feedforward  adalah  proses  alur  maju  yang menghitung  perubahan  nilai  dari  input  ke  hidden layer, kemudian dari hidden layer untuk menunjukkan nilai yang dihasilkan pada ouput layer

## IV. I MPLEMENTASI DAN U JI C OBA
Proses  uji  coba  dilakukan  dengan  melakukan percobaan  menggunakan image  size dan hidden  node yang  berbeda.  Metode  uji  coba  berdasarkan trial  and error untuk  mendapatkan  suatu  bobot  yang  optimal untuk  mengenali  pola  tulang  daun  yang  ada.  Sistem dirancang dengan dua sistem utama sebagai server dan client . User menggunakan  perangkat smartphone , sehingga user dapat  secara  langsung  memfoto  objek daun yang kemudian akan dikirim ke server komputer
untuk  dilakukan  proses  pengenalan  pola  dengan menggunakan  jaringan  saraf  tiruan,  dan  kemudian dikirim kembali hasil polanya ke perangkat smartphone .
Implementasi  dengan  menggunakan  program berbasis  android  ditujukan  untuk  mempermudah user dalam  proses  pengambilan  gambar  yang  lebih  efisien (dapat langsung difoto atau menggunakan gallery dari smartphone ) seperti yang ditunjukan gambar 7.
Gambar 7 User interface image dari camera
Gambar 8 adalah user interface saat image daun difoto,  maka  akan  ditampilkan  terlebih  dahulu  ke perangkat smartphone .
Gambar 8 User interface tampilkan image
Gambar 9 adalah user interface saat image telah dikirim  untuk  proses  pengenalan  pola  di  server,

## ISSN 2355-3286
setelah  hasil  diperoleh  maka  akan  ditampilkan  dalam bentuk alert dialog .
Gambar 9 User interface hasil pola
Pertama-tama  sistem  diuji  dengan  logika sederhana  (AND  dan  XOR)  untuk  membuktikan bahwa  sistem  jaringan  saraf  tiruan backpropagation dapat  berjalan  dengan  baik.  Selanjutnya  pada  sistem akan  dilakukan  uji  coba  dengan  data  daun  yang menjadi  fokus  penelitian  ini.  Data  yang  diambil merupakan  lima  pola  daun  yang  berbeda  sebagai contoh  dan  sistem  dapat  dilatih  untuk  jenis  pola  pola yang  lain.  Tiap  pola  terdiri  atas  tiga  helai  daun  yang difoto  dan  disimpan  sebagai  data.  Daun  pertama  dan daun  kedua  (2/3)  dari  tiap  pola  akan  digunakan sebagai training set , sedangkan data daun ketiga (1/3) akan  digunakan  sebagai testing  set untuk  akurasi pengenalan  pola  tersebut.  Berikut  adalah  hasil rekapitulasi  data  daun  dengan  menggunakan  berbagai hidden node dan image size :
Tabel 1 Rekapitulasi akurasi pengenalan pola Image size Hidden node Epoch  rata-rata akurasi 100 X 100 10 5.044 38% 20 1.939 56% 50 624 44% 100 222 60% 200 X 200 20 3.109 74% 50 1.099 70% 100 704 76%
Pada  tabel, didapat  tingkat akurasi  tertinggi adalah 76%  dan  tingkat  terendah  adalah  38%.  Ada  beberapa faktor  penyebab  tingkat  akurasi,  salah  satunya  adalah pola  daun  yang  tidak  terlihat  jelas,  sehingga  tidak
terbaca sebagai input pada jaringan syaraf tiruan.Tingkat akurasi ini masih memiliki tingkat yang belum  maksimal  sehingga  perlu  ditingkatkan  dengan memperbaiki image preprocessing, sehingga diharapkan tingkat akurasi bertambah.
V. S

## IMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dengan menggunakan image daun  ketiga  dapat  disimpulkan bahwa  aplikasi  pengenalan  pola  tulang  daun  dengan metode  jaringan  saraf  tiruan backpropagation telah berhasil dirancang dan dibangun. Sistem memperoleh akurasi rata-rata pengenalan yang paling baik sebesar 76%.
Image  size memegang  peranan  penting  dalam pengenalan  pola. Image  size yang  terlalu  kecil  akan mengakibatkan  data  tidak  memperoleh  ciri  khusus dari  daun  dan image yang  terlalu  besar  akan memperoleh noise yang  besar  sehingga  dapat menganggu proses pengenalan pola. Dapat disimpulkan  juga  dengan  bertambahnya hidden  node maka  nilai epoch akan  semakin  mengecil.  Bobot optimal  diperoleh  dengan    menggunakan image  size 200  x  200, hidden  node sebanyak  100, learning  rate sebesar    0.3  dan momentum sebesar  0.9.  Adapun akurasi  masing-masing  pola  adalah pinnate (90%), palmate (90%), reticulate (100%), parallel (0%), dan dichotomous (100%).
Akurasi  pola  tulang  daun parallel tidak  dikenali sistem karena bentuk daun yang dipakai pada training dan testing tidak  berhasil  mendapatkan  ciri  khusus dari  pola  tulang  daun  dan  adanya  kemiripan  dari bentuk pola luarnya dengan bentuk pola pinnate .

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Zheng,  Xiaodong  &  Wang,  Xiaojie.  (2010).  Leaf  Vein Extraction  Based  on  Gray-scale  Morphology.  International Journal  of  Image,  Graphics  and  Signal  Processing.  2. 10.5815/ijigsp.2010.02.04.
[2]  Bowo,  S.  dkk.  2011.  Analisis  Deteksi  Tepi    Untuk Mengidentifikasi  Pola  Daun.  skripsi. Universitas  Diponegoro. Semarang
[3]  Kelvianto, Kevin. 2014. Rancang bangun aplikasi pengklasifikasian  jenis  bunga  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan  metode  backpropagation  berbasis  android.  Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang
[4]  Gustina,  Sapriani,  2016  “Identifikasi  Tanaman  Kamboja Menggunakan  Ekstraksi  Ciri  Citra  Daun  dan  Jaringan  Syaraf Tiruan’.  Annual  Research  Seminar:  Computer  Science  and Information and Communications Technology
[5]  Lee, K. B., dan Hong K. S. 2013.  An Implementation of Leaf Recognition System using Leaf Vein and Shape. International Journal  of  Bio-Science  and  Bio-Technology  Vol.  5,  No.  2, April, 2013.
[6]  Larese,  M.G.,  Namías,  R.,  Craviotto,  R.M.,  Arango,  M.R., Gallo, C., & Granitto, P.M. (2014). Automatic classification of legumes  using  leaf  vein  image  features. Pattern  Recognition, 47 , 158-168.
[7]  Struwe,  L.  2016.  Field  identification  of  the  50  most  common plant  families  in  temperate  regions  (including  agricultural, horticultural,  and  wild  species).  Rutgers  University,  New Brunswick, NJ, USA.
[8]  Warnita,  dkk.  Tanpa  tahun.  Bahan  Ajar  Botani.  Tersedia dalam : faperta.unand.ac.id/deposit/BahanAjarBotani.pdf
[diakses 17 Maret 2016]
[9]  Geneve,  Robert.  Tanpa  tahun.  PLS  220:  Intoduction  to  plant identification.  University  of  Kentucky:  Department  of Horticulture.
[10]  J.  Canny,  "A  Computational  Approach  to  Edge  Detection," in IEEE  Transactions  on  Pattern  Analysis  and  Machine Intelligence ,  vol.  PAMI-8,  no.  6,  pp.  679-698,  Nov.  1986. doi: 10.1109/TPAMI.1986.4767851
[11]  Moueslund, Thomas B. 2009. Canny edge detection. Tersedia dalam: http://www.cse.iitd.ernet.in/~pkalra/csl78
[12]  Ginting,  Eji  Duanta.  2014.  Perancangan  Aplikasi  Pengenalan Pola  Daun  Klasifikasi  Jenis  Tanaman  Dengan  Pemanfaatan Jaringan  Saraf  Tiruan  Metode  Probabilistik.  Jurnal  STMIK Budi Darma Medan.
[13]  K. Cannons and V. Cheung, 2002 “An Introduction to Neural Networks,” Iowa State University, Ames.
[14]  Siang,  J.J.  2005.  Jaringan  saraf  tiruan  &  pemrogramnya dengan menggunakan matlab. Yogyakarta: Penerbit Andi
[15]  Priddy  KL,  Keller  PE.  Artificial  neural  networks:  an introduction: SPIE Press 2005.
[16]  Aamir,  Zeeshan.  2010.  Developing  a  Communication  Link between Agents and Cross Platform IDE.
[17]  Karmakar,  S  &  Shrivastava,  G  &  Kowar,  Manoj.  (2014). Impact  of  learning  rate  and  momentum  factor  in  the performance  of  back-propagation  neural  network  to  identify internal  dynamics  of  chaotic  motion.  Kuwait  Journal  of
Science. 41. 151-174.