## APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PASIEN RAWAT INAP  DENGAN METODE BACK PROPAGATION (Studi Kasus : RSU. TERE MARGARETH)
Fitri Ruth Diani Br. Simangunsong 1 , Surya Darma Nasution 2
1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma
2 Dosen Tetap STMIK Budi Darma
1, 2 Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan

## ABSTRAK
Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  program  computer  yang  dapat  meniru  proses  pemikiran  dan  pengetahuan  untuk menyelesaikan  suatu  masalah  yang  spesifik.  Implementasi  jaringan  syaraf  tiruan  banyak  dipandang  sebagai  cara penyimpanan pengetuhan  pada bidang tertentu dalam program computer sehingga keputusan dapat diberikan secara cerdas. Salah  satu  implementasi  yang  diterapkan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  melakukan  prediksi  jumlah  pasien  rawat  inap. Diharapkan dengan sistem ini, orang awam dapat menyelesaikan masalah tertentu baik sedikit rumit sekalipun tanpa bantuan para ahli dalam bidang tersebut. Sedangkan bagi para ahli, sistem ini dapat digunakan sebagai asisten yang berpengalaman. Aplikasi  yang  dikembangkan  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  keterjumlah  kematian  dengan  hanya  menganalisa  data tersebut.  Dengan  menggunakan  metode  Backpropagation,  maka  akan  diketahui  prediksi  jumlah  pasien  rawat  inap  tersebut. Metode Backpropagation sangat bermanfaat untuk Jaringan syaraf tiruan memprediksi jumlah pasien rawat inap
Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Prediksi Jumlah pasien rawat inap,  Backpropagation

## I. PENDAHULUAN
Pada  era  globalisasi  saat  ini,  teknologi  semakin berkembang dengan sangat canggih. Komputer sangat berperan  penting  dalam  perkembangan  teknologi  ini. Dengan  segala  kelebihannya,  komputer  telah  menjadi bagian utama yang sangat diperlukan untuk membantu manusia dalam mengerjakan tugas dan menyelesaikan masalah.  Perkembangan  teknologi  komputer  yang sangat  pesat  telah  membawa  banyak  perubahan  ke dalam  berbagai  aspek  kehidupan.  Berbagai  dampak perubahan  baik  sosial,  budaya,  ekonomi,  dan  yang lainnya  terjadi  sebagai  akibat  dari  perkembangan teknologi komputer.
Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  sistem  yang memproses  informasi  yang  mencoba  meniru  kinerja otak manusia. Jaringan saraf tiruan mampu melakukan pengenalan  kegiatan  berbasis  data  masa  lalu.  Data masa  lalu  akan  dipelajari  oleh  jaringan  saraf  tiruan sehingga  mempunyai  kemampuan  untuk  memberikan keputusan terhadap data yang belum pernah dipelajari. Jaringan saraf tiruan yang berupa susunan sel-sel saraf tiruan  ( neuron )  dibangun  berdasarkan  prinsip-prinsip organisasi otak manusia.
Rumah  sakit  adalah  bagian  integral  dari  suatu organisasi  sosial  dan  kesehatan  dengan  fungsi menyediakan  pelayanan  ,  penyembuhan  penyakit  dan pencegahan penyakit kepada masyarakat.
Memprediksi  jumlah  pasien  rawat  sangat  penting untuk  mengelola  rumah  sakit,  mengatur  sumber  daya manusia dan keuangan , serta untuk  mendistribusikan sumber  daya  material  dengan  benar.  Apabila  pasien rawat  inap  dapat  diprediksikan  dengan  akurat,  hal tersebut  akan  menjadi  dasar  perencanaan  serta pembuatan keputusan bagi pengelola rumah sakit. Berdasarkan  alasan  tersebut    maka  dibutuhkan  suatu alat  bantu  elektronik  yang  dapat  menentukan  jumlah pasien  rawat  inap  dengan  tingkat  keakuratan  yang
tinggi  serta  tampilan  hasilnya  agar  mudah  dalam pembacaan dan pendataan.
II. TEORITIS A. Aplikasi
Menurut  Jogiayanto  (2004),  aplikasi  merupakan program yang berisikan perintah-perintah untuk melakukan pengolahan data. Jogiyanto menambahkan aplikasi  secara  umum  adalah  suatu  proses  dari  cara manual  yang  ditransformasikan  ke  komputer  dengan membuat  sistem  atau program  agar  data  diolah  lebih berdaya guna secara optimal.
Menurut  Anisyah  (2000),  aplikasi  adalah software  yang  berfungsi  untuk  melakukanberbagai bentuk  pekerjaan  atau  tugas  –tugas  tertentu  seperti penerapan , pengunaan dan penambahan data.
Gambar 1. Susunan Neuron Jaringan Saraf Tiruan Sumber : Kusumadewi, 2003

## B. Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan
Menurut  Siang  (2009),  aplikasi  jaringan  syaraf tiruan dibedakan menjadi tiga yaitu :
1. Pengenalan Pola (pattern Recognition)
Jaringan  syaraf  tiruan  dapat  dipakai  untuk mengenali  pola  (missal  huruf,  angka,  suara,  atau tanda tangan) yang sudah sedikit berubah. Hal ini mirip  dengan  otak  manusia  yang  mampu
mengenali  orang  yang  sudah  beberapa  waktu tidak dijumpanya (mungkin wajah/bentuk tubuhnya sudah sedikit berubah).
2. Signal Processing
Jaringan  saraf  tiruan  (model  ADALINE)  dapat dipakai  untuk  menekan  noise  dalam  saluran telepon.
3.   Peramalan Jaringan  syaraf  tiruan  juga  dapat  dipakai  untuk meramalkan  apa  yang  akan  terjadi  dimasa  yang akan  datang  berdasarkan  pola  kejadian  yang  ada dimasa  yang  lampau.  Ini  dapat  dilakukan mengingat  kemampuan  jaringan  syaraf  tiruan untuk  mengingat  dan  membuat  generalisasi  dari apa yang sudah ada sebelumnya.
Pembangunan  sistem  AI  yang  didasarkan  pada pendekatan  jaringan  syaraf  tiruan  secara  umum meliputi langkah-langkah berikut (LiMin Fu, 1994):
1. Memilih  model  jaringan  syaraf  tiruan  yang susuai didasarkan pada sifat dasar permasalahan.
2. Membangun  jaringan syaraf tiruan  yang sesuain dengan karakteristik domain aplikasinya
3. Melatih  jaringan  syaraf  tiruan  sesuai  dengan prosedur pembelajaran dari model yang dipilih.
4. Menggunakan  jaringan  yang  telah  dilataih sebagai  pembuatan  inferensi  atau  pemecahan masalah.  Jika  hasilnya  memuasakan  maka kembali kelangkah berikutnya.

## C. Prediksi
Menurut  Eddy  Herjanto  (2008)  mendefinisikan bahwa  “prediksi  adalah  proses  peramalan    kejadian dimasa  datang  dengan  berdasarkan  data  variabel  di masa  sebelumnya.”dimasa  datang  dengan  lebih mendasarkan  pada  pertimbangan  intuisi,  dalam prediksi juga sering digunakan data kuantitatif sebagai pelengkap  informasi  dalam  melakukan  peramalan”. Sedangkan  “prakiraan  didefinisikan  sebagai  proses peramalan.
Proses  peramalan  terdiri  dari  hal-hal  sebagai berikut (Handoko,1994),
1. Penentuan tujuan
Pada tahap ini analis membicarakan dengan para pembuat  keputusan  untuk  mengetahui  apa kebutuhan-kebutuhan mereka dan menentukan.
a. Variabel-variabel apa yang akan diestimasi.
b. Siapa  yang  akan  menggunakan  hasil peramalan.
c. Untuk  tujuan-tujuan  apa  hasil  peramalan akan digunakan.
d. Estimasi  jangka  panjang  atau  pendek  yang diinginkan
e. Derajat ketetapan estimasi.
f. Kapan estimasi dibutuhkan.
g. Bagian-bagian peramalan yang diinginkan. 2.    Pengembangan Model Pengembangan  model  merupakan  penyajian secara  lebih  sederhana  dari  sistem  yang dipelajari.  Model  peramalan  adalah  suatu kerangka  analitik  yang  bisa  dimasukkan  data masukan,  menghasilkan  estimasi  jumlah  data  di
waktu yang akan datang (variabel apa  saja  yang perlu diramal). Analis hendaknya memilih suatu model  yang  menggambarkan  secara  realistis variabel-variabel yang dipertimbangkan. Misalnya jika ingin meramalkan jumlah pengunjung  yang  polanya  linier,  maka  model yang  dipilih  dengan  menunjukkan  jumlah pengunjung,  X  menunjukkan  waktu,  a  11  dan  b adalah parameter–parameter yang menggambarkan  posisi  dan  kemiringan  garis pada grafik.
3.    Penerapan Model
Pada  tahap  ini,  data  historis  dimasukkan  ke model  untuk  menghasilkan  suatu  ramalan. Dalam  kasus  peramalan  banyaknya  pengunjun, analisis menghitung nilai a dan b.
4.     Revisi dan Evaluasi Ramalan-ramalan  yang  telah  dibuat  harus senantiasa  diperbaiki  dan  ditinjau  kembali. Perbaikan  mungkin  dilakukan  karena  adanya perubahan-  perubahan  dalam  suatu  perusahaan atau  instansi  yangmengelola.  Bagi  pihak  lain evaluasi  merupakan  perbandingan  ramalan- ramalan  dengan  hasil-hasil  nyata  untuk  menilai ketepatan  penggunaan  suatu  metodologi  atau teknik peramalan. Langkah  ini diperlukan untuk menjaga kualitas estimasi-estimasi di masa yang akan datang.

## D. Backpropagation
Metode backpropagation (propagsi balik) merupakan metode pembelajaran lanjut yang dikembangkan  dari  aturan  perceptron  hal  yang  ditiru dari perceptrona dalah  tahapan  dalam  algoritma jaringa.  Metode  backpropagation  ini  dikembangkan oleh  Rumelhart,  Hinton  dan  Williams  sekitar  tahun 1986 yang mengakibatkan peningkatan kembali minat terhadap  jaringan  saraf  tiruan  metode  ini  terdiri  dari dua  tahap,yaitu  tahap feed forward yang  diambil  dari perceptron dan tahap backpropagation error. (Jaringan  Syaraf  Tiruan  Memprediksi  Ketersediaan Bahan  Bakar  Solar  Dengan  Menggunakan  Metode Backpropagation,  Pelita  Informatika,  2301-9425,  Vol iv, Edisi 2, 2013)
Menurut  Kusumadewi  (2003),  dalam  pelatihan dengan  backpropagationsama  halnya  seperti pelatihan pada  jaringan  syaraf  yang  lain.  Pada  jaringan feedfoward (umpan  maju),  pelatihan  dilakukan  dalam rangka  perhitungan  bobot  sehingga  pada  akhir pelatihan  akan  diperoleh  bobot-bobot  yang  baik. Selama  proses  pelatihan,  bobot-bobot  diatur  secara iteratif  untuk  meminimumkan  error(kesalahan)  yang terjadi.  Kesalahan  dihitung  berdasarkan  rata-rata kuadrat kesalahan (MSE). Rata-rata kuadrat kesalahan juga  dijadikan  dasar  perhitungan  untuk  kerja  fungsi aktivasi.
Sebagian besar pelatihan untuk jaringan feedfoward. (umpan  maju)  menggunakan gradient dari fungsi aktivasi untuk menentukan bagaimana mengatur  bobot-bobot  dalam  rangka  meminimumkan kinerja . Gradient ini ditentukan dengan menggunakan
suatu  teknik  yang  disebut backpropagation .  Pada dasarnya,
algoritma pelatihan standar
backpropagation akan  menggerakkan  bobot  dengan arah  gradientnegatif.    Prinsip  dasar  dari  algoritma backpropagation.
Gambar 2.  Arsitektur Backpropagation
Sumber : Kusumadewi ( 2003:117)

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Permasalahan  yang  akan  dibahas  dalam  tugas akhir  ini  adalah  membuat  suatu  sistem  yang  dapat memprediksi  jumlah  pasien  rawat  inap  berdasarkan data  yang  dilatihkan  yaitu  data  yang  diambil  dari RSU. TERE MARGARETH. Penerapan jaringan saraf tiruan  dalam  permasalahan  prediksi jumlah  pasien rawat  inap  meliputi  penentuan  komponen-komponen jaringan saraf tiruan yang digunakan dan mengaplikasikannya  dalam  permasalahannya.  Untuk memprediksi jumlah pasien rawat inap  ini diterapkan algoritma backpropagation .
B. Analisa Metode 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.
C.  Memprediksi  Jumlah  Pasien  Rawat  Inap dengan JST menggunakan Algorithm

## Backpropagation
Pola  pasien  rawat  inap  setiap  tahunnya  akan banyak berubah. Pola pasien rawat inap akan berulang pada  setiap  tahun.  Pengulangan  ini  juga  akan  terjadi pada  pola  kurva  dari  tahun  ke  tahun.  Pengalaman bagian  pendataan  di  RSU.  TERE  MARGARETH menunjukkan  bahwa  jumlah  pasien  rawat  inap  pada setiap  tahunnya  dipengaruhi  oleh  jumlah  kematian pada  tahun  sebelumnya.  Berikut  ini  merupakan sebagian contoh untuk mengimplementasikan algoritma yang digunakan
D. Normalisasi Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  database  jumlah  pasien  rawat  inap  pada tahun 2012  dimuilai dari  bulan  februari sampai tahun 2014.  Data  disusun  dan  dipilih  variabel  faktor-faktor dengan  record  data  yang  memiliki  informasi  paling lengkap.  Data  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  2 bagian yaitu, data pelatihan (training ), data pengujian ( testing ).
X’ = 0. 8(x-a)    + 0,1 b-a
E. Data Input dan Target
Sebelum  proses  pengolahan  data  dilakukan, perlu  proses  penentuan  masukan  ( input )  serta  target atau  hasil  yang  ingin  didapatkan  dari  proses pengolahan  data,  sehingga  akan  memudahkan  dalam melakukan  pembagian  data  dan  proses  pengolahan data untuk mendapatkan hasil sesuai dengan apa yang diharapkan sebelumnya.

## F. Menggunakan Algoritma Pelatihan
Inisialisasi  semua  bobot  dengan  bilangan  acak kecil.  Tabel  bobot-bobot  dari  layer  input  ke  layar tersembunyi.
Fase 1 Perambatan Maju
1. Langkah Nol
Inisialisasi  bobot  dengan  bilangan  acak kecil table bobot dari layer input ke layer tersembunyi. Interval acak kecil dimulai dari( -0.5 – 0.5)
2. Langkah 1
Proses  pembelajarn  dilakukan  hingga kuadrat jumlah errornya kurang dari 0.01 jika kondisi penghentian belum terpenuhi lakukan langkah 2. 3. Langkah 2 Untuk setiap data pasangan pelatihan lakukan langkah 2 -8.
Data pelatihan sebagai beriku
4.   Langkah 3
Tiap  unit  masukan  menerima  sinyal  dan meneruskan ke unit tersembunyi.
5.    Langkah 4 Hitung semua keluaran di unit tersembunyi (Zj); Znetj = Vj0 + ∑ xivji 𝑛 𝑖=1 Znet 1 = V10 + ∑ xivji 𝑛 𝑖=1
Znet 1 =  X1. V11 +  X2 . V12 + X3 . V13 + X4 .V14 + X5. V15 + X6.V16+ X7.                 V17+ X8 .V18 + X9. V19 + X10 . V110+ X 11 . V 111+ X12 . V112+ X13 . V113 + X14. V114
= 0.4*0.1 +0.3*0.1 +0.2*0.9 +(-0.1)* 0.7 +0.2*0.1 +0.4*0.1 +0.1*0.1 +1.4*0.9 +0.3*0.9 +0.3*0.4 +0.1*0.9 +0.4*0.9+(-0.1)*0.9+(-0.1)*1.5 =0.04+0.03+0.18+(0.07)+0.02+0.04+0.001+0 .14+0.27+0.27+0.04+0.36+  (-0.09)+(-0.15) =1.09
Znet 2 = X1. V21 +  X2 . V22 + X3 . V23 + X4 .V24 + X5. V25 + X6.V26+ X7.\V27+ X8 .V28 + X9. V29 + X10 . V210+ X 11 . V 211+ X12 . V212+
X13 . V213 + X14. V214
= 1.2*0.1 +(-0.4)*0.1 +0.1*0.9 +(-0.1)*0.7 +0.1*0.1 +(- 0.1)*0.1   +0.3*0.1 +0.1*0.9 +(-0.2)*0.9 +0.4*04 +0.1*0.9 + 0.3*0.9 + 1.2*0.9    +0.4*1.5 =0.12 + (-0.04) +0.09+(-0.07) + 0.01+(-0.01) + 0.03+  0.09+(-  0.18)+0.16+ 0.09+ 0.27 +1.08 + 0.6
=2.24
Z1 = f (Znet 1) =          1 1 + e– 1.09 = -0.251 Z2 f (Znet 2) =             1 1 + e -2.24 = -0.096
6.   Langkah 5 Hitung semua jaringan di unit keluaran (yk).
Fase 2 Perambatan Balik Ynetk = wk  0 + ∑ Zjwkj 𝑝 𝑗=1
Ynet k= wk  0 + ∑ Zjwkj 𝑝 𝑗=1 =Z1.W1 + Z2.W2 = 0.2 *(-0.251) + 1.3 * (-0.096) =(-0.0502) + (-0.1248) =(-0.175) Y1=f(Y-netk) =           1 1+ e –ynetk =       1 1 + e 0.175 = 3.191 7 .   Langkah 6 Besar nya α = 0.1 ϑ k= (tk –yk) f’ (y_netk) = (tk-yk) yk(1-yk) ϑ 1 =(t1 –y1) f’ (y_net1) = (t1-y1) y1(1-y1) =(0-3.191) * (3.191) * (1- 3.191) = (- 22.30) ∆wkj = α ϑ k zj ∆ w11 =  α ϑ k z1 0.1 (-22.30) *( -0.251) =  0.5597 ∆ w12 = α ϑ k z2 0.1 (-22.30) * (-0.096) =0.2140
8.   Langkah 7 Hitung  faktor ϑ unit  tersembunyi berdasarkan  kesalahan  disetiap  unit  tersembunyi zj.(J=1,2,3……m) ϑ netj = ∑ ϑ 𝑘 wkj 𝑚 𝑘=1 ϑ net1 = ϑ 1 * w11 =- 22.30 * 0.2 = -4.46 ϑ net2 = ϑ 1 * w12 =- 22.30 * 1.3 = -28.99 Faktor kesalahan ϑ unit tersembunyi ϑ j= ϑ netj f’ (z_netj) = ϑ net zj(1-zj) ϑ 1= ϑ net1  z1 (1-z1) = -22.30 *(-0.251)*(1-(-0.251) =7.0022 ϑ 1= ϑ net2  z2 (1-z2) = -22.30 *(-0.096) * (1-(-0.096)) = 2.3463
∆vij =α ϑ 1  xi
∆v10 =  α ϑ 1  =0.1 *(7.0022) * 1 =0.70022
∆v20 =  α ϑ 1  =0.1 *(2.3463) * 1 = 0.23463
9.   Langkah 8 Perubahan bobot garis yang menuju unit keluaran. Wkj(baru) =wkj(lama) ∆wkj W11 (baru) =w11(lama) +∆w11 =  0.2 +0.5597  = 0.7597 W12(baru_= w12(lama)+ ∆w12 =1.3 + 0.2140 =1.514 Vij (baru) = v11(lama) + ∆v11 = 0.4 + 7.0022 =7.4022 Vij (baru) = v21(lama) + ∆v21 =1.2 + 0.2140 =1.414 Vij (baru) = v12(lama) + ∆v12 = 0.3 + 7.0022 =7.3022 Vij (baru) = v22(lama) + ∆v22 =0.4 + 0.2140 =0.614 Vij (baru) = v13(lama) + ∆v13 = 0.2 + 7.0022 =7.2022 Vij (baru) = v23(lama) + ∆v23 =0.1 + 0.2140 =0.314 Vij (baru) = v14(lama) + ∆v14 = -0.1 + 7.0022 =6.9022 Vij (baru) = v24(lama) + ∆v24 =-0.1 + 0.2140 =0.114 Vij (baru) = v15(lama) + ∆v15 = 0.2 + 7.0022 =7.2022 Vij (baru) = v25(lama) + ∆v25 =0.1 + 0.2141 =0.3141 Vij (baru) = v16(lama) + ∆v16 =  0.4+ 7.0022 =7.4022 Vij (baru) = v26(lama) + ∆v26 =-0.1 + 0.2141 =0.1141 Vij (baru) = v17(lama) + ∆v17 =  0.1+ 7.0022 =7.1022 Vij (baru) = v27(lama) + ∆v27 =0.3 + 0.2141 =0.5141 Vij (baru) = v18(lama) + ∆v18 =  1.4+ 7.0022 =8.4022 Vij (baru) = v28(lama) + ∆v28 =0.1 + 0.2141 =0.3141
Vij (baru) = v19(lama) + ∆v19 =  0.3+ 7.0022 =7.3022
Vij (baru) = v29(lama) + ∆v29 =-0.2 + 0.2141 =0.0141 Vij (baru) = v110(lama) + ∆v110 =  0.3 + 7.0022 =7.3022 Vij (baru) = 210(lama) + ∆v210 =0.4 + 0.2141 =0.6141 Vij (baru) = 111(lama) + ∆v111 =  0.1+ 7.0022 =7.1022 Vij (baru) = v211(lama) + ∆v211 =0.1+ 0.2141 =0.3141 Vij (baru) = v112(lama) + ∆v18 =  0.4+ 7.0022 =7.4022 Vij (baru) = v212(lama) + ∆v212 =0.3 + 0.2141 =0.5141 Vij (baru) = v113(lama) + ∆v113 = - 0.1+ 7.0022 =6.9022 Vij (baru) = v213(lama) + ∆v213 =1.2 + 0.2141 =1.4141 Vij (baru) = v114(lama) + ∆v114 =  -0.1+ 7.0022 =6.9022 Vij (baru) = v214(lama) + ∆v214 =0.4 + 0.2141 =0.6141
Tes  nilai  tertentu  untuk  berhenti  belum  terpenuhi terpenuhi  karena  nilai  error  dari  output  belum  kecil dari 0,01
Denormalisasi dengan rumus : Xi =y (xmax – xmin)+ xmin 2017     =-0.175 ( 84 -75) + 75 = -0.175 * 9 + 75 =73 Keterangan : Xi  = jumlah pesien rawat inap tahun 2017 Y   = hasil output jaringan -0.175 Xmin = data dengan nilai minimum 75 Xmax =data dengan nilai maximum 84

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  setelah  melakukan penelitian terhadap prediksi  jumlah pasien rawat inap dengan  menggunakan  algoritma backpropagation adalah : 1. Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan Algoritma
Backpropagation mampu menentukan atau memprediksi jumlah pasien rawat inap.
2. Jaringan  Syaraf  Tiruan  menggunakan  algoritma pelatihan  backpropagation  untuk  memprediksi jumlah pasien rawat inap.
3. Proses  implementasi  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan metode aplikasi matlab dengan 28 data  ,  di  mana  data  akan  dibagi  menjadi  dua bagian,  bagian  pertama  digunakan  untuk  data pengujian (testing) dan  bagian  kedua  untuk  data pelatihan (Training) .

## VI. DAFTAR PUSTAKA
1. Pemograman  Matlab  pada  Sistem  Pakar  Fuzzy    (Mohammad Yazdi Pusadan) 2015
2. Jong  Jek  Siang,  2004, Penggunaan  Matriks  Matlab, Yogyakarta, Penerbit Andi.
3. Ruth Chrestanti, 2002, Jaringan Saraf Tiruan .
4. Diyah  Puspitaningrum. Pengantar  Jaringan  Saraf  Tiruan Penerbit Andi
5. Jogiyanto H.M., 1989, Analisis dan Disain , Penerbit Andi.
6. Badul Anwar, 2011, Algoritma Backpropagation .