Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 836-844

## Artificial Neural Networks  Pengenalan Pola Pasword Angka Menggunakan  Metode  Heteroassociative Memory
Silvilestari
Manajemen Informatika, Akademi Manajemen Informatika dan Komputer, Kota Solok, Sumatra Barat, Indonesia E-mail: rendanghjfatimah@gmail.com

## Abstract
Every important data must be kept confidential so that it is not misused by people who do  not  have  the  right  to  access  the  data.  Data  security  can  be  used  using  the Heteroassociative Memory Method. The Heteroassociative Method is used to collect data from each combination and then become a complex system so that it can be mapped into a system with the resulting values. The problem that often occurs is data security which is often stolen by unauthorized people because the data security key in the form of a numeric password  can  be  hacked  easily.  The  aim  of  the  research  is  to  help  maintain  data confidentiality by providing a password pattern lock on the system so that it is difficult for data thieves to enter the system. How the Heteroassociative Memory Method works uses weight values determined in such a way that the network can store groupings of patterns. Each  group  is  a  pair  of  vectors.  The  research  results  of  8  number  patterns  with  input 1111  0110  1100  1000  0011  1100  1111  1011  produce  4  patterns  that  match  the  target, namely pattern 1 to pattern 4 and 4. Patterns that do not match the target, namely pattern 5 to pattern 8. Recognition of number patterns depends on the input target. .
Keywords: Artificial  intelligence;  Neural  Networks;  Data  Security;  Pattern;  weight value

## Abstrak
Setiap  Data  penting  harus  dijaga  kerahasiaannya  agar  tidak  disalah  gunakan  oleh orang  orang  yang  tidak  berhak  mengakses  data.  Keamanan  Data  bisa  digunakan menggunakan Metode  Heteroassociative Memory, Metode Heteroassociative digunakan dalam  kumpulan  data  dari  masing  masing  kombinasi  kemudian  menjadi  system  yang kompleks  sehingga  bisa  dipetakan  menjadi  system  dengan  nilai  yang  dihasilkan. Permasalahan  yang  sering  terjadi  yaitu  keamanan  data  yang  sering  dicuri  oleh  orang orang yang tidak berhak karena kunci keamanan datanya Berupa  password angka bisa dibobol  dengan  mudah.  Tujuan  penelitian  untuk  membantu  menjaga  kerahasian  data dengan  memberikan  kunci  pola  password  pada  system  anggka    sehingga    pencuri  data susah  untuk  masuk  ke  system  tersebut.  Cara  kerja  Metode  Heteroassociative  Memory menggunakan  nilai  bobot   ditentukan   sedemikian   rupa   sehingga jaringan tersebut dapat  menyimpan  pengelompokan      pola  Masing-masing      kelompok  merupakan pasangan  vector. Hasil penelitian dari 8 pola angka dengan inputan 1111    0110  1100 1000  0011    1100    1111    1011  menghasilkan  4  Pola  sesuai  dengan  target  yaitu  pola  1 sampai  pola  4  dan  4  Pola  yang  tidak  sesuai  dengan  target  yaitu  pola  5  sampai  pola  8, Pengenalan Pola angka tergantung kepada target input.
Kata Kunci: Kecerdasan Buatan; Jaringan Saraf Tiruan;Keamanan Data; Pola; nilai bobot

## 1. Pendahuluan
Kecerdasan buatan berasal dari bahasa Inggris “Artificial Intelligence” atau disingkat AI,  yaitu  intelligence  adalah  kata  sifat  yang  berarti  cerdas,  sedangkan  artificial  artinya

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 836-844
buatan.Dalam  hal  ini,  kecerdasan  buatan  merujuk  pada  mesin  yang  mampu  berpikir, menimbang  tindakan  yang  diambil  dan  mampu  mengambil  keputusan  seperti  yang dilakukan oleh manusia.Salah satu contoh aplikasi pengenalan pola yang cukup kompleks dalam bidang studi AI adalah pengenalan karakter  [1]. Artificial Intelligence merupakan salah satu cabang dari ilmu komputer dimana algoritmanya dilatih untuk melakukan tugas yang  mengulas tentang penangkapan, pemodelan, dan penyimpanan kecerdasan manusia ke dalam sebuah sistem informasi yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan . Jaringan  saraf  tiruan  atau  neural  network  merupakan  salah  satu  cabang  dari  kecerdasan buatan  yang  sering  digunakan  dalam  memprediksi  sesuatu  dimasa  mendatang  [2]. Jaringan  Saraf  Tiruan  (Artificial  Neural  Network)  adalah  sebuah  paradigma  pengolahan informasi  yang  terinspirasi  dari  sistem  kerja  saraf  biologis,  seperti  kinerja  otak,  yang memproses  suatu  informasi.  Elemen  kunci  dari  dari  paradigma  ini  adalah  suatu  struktur baru dari sistem pengolahan informasi. Hal ini terdiri dari sejumlah besar elemenelemen pemrosesan  yang  saling  berubungan  (neuron)  dan  saling  bekerjasama  untuk  pemecahan masalah-masalah tertentu [3] [4].
Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  paradigma  yang  berasal  dari  insprirasi  system jaringan  saraf  secara  biologs.  Elemen  merupakan  kunci  dari  paradigma  struktur  system dari proses pengolahan informasi yang terdiri dari sejumlah elemen besar yang saling ada hubungan (neuron),yang bekerja Bersama sama untuk menyelesaikan masalah [5]. Sistem Saraf Manusia Otak manusia berisi berjuta-juta sel saraf yang bertugas untuk memproses informasi.  Tiap-tiap  sel  bekerja  seperti  suatu  prosesor  sederhana.  Masingmasing  sel tersebut  saling  berintraksi  sehingga  mendukung  kemampuan  kerja  otak  manusia  [6]. Setiap neuron menerima input dari neuron lain melalui sinapsis dan kemudian memproses input tersebut menjadi output. Masukan dan keluaran dari JST dapat berupa data numerik atau data yang telah diproses sebelumnya [7].
Gambar 1. Susunan Saraf Manusia
Jaringan  saraf  tiruan  memiliki  beberapa  arsitektur  jaringan  yang  sering  digunakan dalam berbagai aplikasi. Arsitektur jaringan saraf tiruan tersebut, antara lain:
1) Jaringan  Layar  Tunggal  (single  layer  network)  Jaringan  dengan  lapisan tunggal  terdiri  dari  1  layer  input  dan  1  layer  output.  Setiap  neuron/unit yang terdapat di dalam lapisan/layer input selalu terhubung dengan setiap neural  yang  terdapat  pada layer  output.  Contoh  algoritma  jaringan  saraf tiruan  yang  menggunakan  metode  ini  yaitu:  ADALINE,  hofield, Perceptron. Arsitektur jaringan layar tunggal dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini: Gambar 1. Asitektur Layer Tunggal
2) Jaringan  layar  jamak  (multi  layer  network)  Jaringan  dengan  lapisan jamak  memiliki  ciri  khas  tertentu  yaitu  memiliki  3  jenis  layer,  yakni layer  input,  layer  output,  layar  tersembunyi  (hidden  layer).  Contoh algoritma  jaringan  saraf  tiruan  yang  menggunakan  metode  ini  yaitu  : MADALINE, backpropagation, neocognitron [8].
Jaringan  Saraf  Tiruan  telah  berkembang  sebagai  model  matematika  dari  pikiran manusia  yaitu  saraf  biologis,  yang  didasarkan  pada  asumsi  sebagai  berikut,  (Fausett, 1994) :
a. Pemrosesan  informasi  terjadi  pada  banyak  elemen  sederhana  yang disebut neuron.
b. Sinyal dilewatkan melalui sambungan antar neuron.
c. Setiap  sambungan  mempunyai  bobot,  yang  menguatkan  sinyal  yang melaluinya.
d. Setiap neuron menerapkan fungsi aktifasi ke lapisan input (jumlah sinyal input terboboti) untuk menentukan sinyal output [9].
Salah  satu  metode  JST  yang dapat digunakan untuk melakukan pengenalan terhadap pola  karakter  adalah  metode Heteroassociative  Memory .  Jaringan  saraf associative memory adalah  jaringan  yang  bobot-  bobotnya  ditentukan  sedemikian  rupa  sehingga jaringan    tersebut    dapat    menyimpan  pengelompokan  pola.  Masing-masing  kelompok merupakan  pasangan  vektor  (s(p),  t(p)).  Tiap-tiap  vektor  s(p)  memiliki n komponen  dan setiap  vektor  t(p)  memiliki  m  komponen.  Bobot-bobot  tersebut  dapat  ditentukan  dengan menggunakan Hebb rule . Untuk   mengenali   karakter   tulisan,   semua   pola. Menurut  Hasil  penelitian  Menjelaskan  bahwa  hubungan  antara  neoron  dapat dikelompokkan menjadi 3 bagian yaitu:
1. Jaringan saraf Lapisan tunggal ( singel layer net )
Jaringan  saraf  ini  hanya  mempunyai  1  lapisan  bobot  yang  terhubung,  cara  kerja jaringan ini hanya menerima masukkan kemudian di olah dan menghasilkan luaran tampa  harus  melewati  lapisan  tersembunyi  terlebih  dahulu.  Jadi  dapat  di simpulkan  jika  jaringan  single  layer  ini  hanya  memiliki  satu  masukkan  dan  satu keluaran tanpa adanya lapisan tersembunyi.
2. Jaringan saraf banyak lapisan ( multilayer net )
Jaringan saraf ini memiliki banyak lapisan byang terletak antara lapisan masukkan dan  lapisan  keluaran.  Umumnya  nilai  bobot  ini  terletak  antara  dua  lapisan  yang saling  berdampingan.  Jaringan  saraf  ini  mampu  menyelesaikan  permasalahan dibandingkan dengan lapisan tunggal.
3. Jaringan saraf lapisan kompetitif ( competitive layer net ) [10]
Beberapa  penelitian  yang  bisa  diselesaikan  menggunakan  jaringan  Saraf  Tiruan diantaranya: Penerapan Heteroassociative Memory Network pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ikan Cupang [11], Pengembangan Model Jaringan Saraf Tiruan Untuk Menduga Fluks  Gas  N2o  Dari  Lahan  Sawah  [12],  Deteksi  Penyakit  Pada  Daun  Tanaman  Padi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network [13], Klasifikasi Penyakit Tanaman Padi  Mengunakan  Me[14]tode  Convolutional  Neural  Network  Melalui  Citra  Daun (Multilayer  Perceptron)  Analisis  Jaringan  Saraf  Tiruan  Metode  Backpropagation  Dalam Memprediksi  Ekpor  Menurut  Kelompok  Barang  Ekonomi  Di  Provinsi  Sumatera  Utara [15],  Penggunaan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk  Seleksi  Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Jurusan Teknik Komputer Di Politeknik Negeri Sriwijaya [16].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  rancangan  arah  yang  dikerjakan  secara  sistematis agar hasil penelitian bisa terarah dengan baik, langkah langkah penelitian ini yaitu: Algoritma
1. Inisialisasi semua bobot = 0
2. Perbaikan  bobot menggunakan persamaan W ij (baru)= W ij (lama)+x i *t i
3. Untuk setiap vector input, kerjakan
a. Set input dengan vector nilai input
b. Hitung nilai jaringan output
∑ (1)
c. Tentukan aktivasi dari setiap output
{ (Untuk Target Bipolar) (1) { (Untuk target biner) (2)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Analisa Data
Analisis  proses  pengolahan  data  untuk  tujuan  menemukan  informasi  yang  berguna yang  dapat  dijadikan  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  untuk  memecahkan  suatu masalah.  Proses  analisis  ini  meliputi  kegiatan  pengelompokan  data  berdasarkan karakteristiknya, Data yang akan diolah dengan nilai: a. 1111    0110  1100  1000
b. 0011  1100  1111  1011
1. 1111  0110  1100 1000  Bentuk 4 Pasword untuk mengetahui strategi yang digunakan
2. 0011  1100  1111  1011 Bentuk 4 Pasword untuk mengetahui strategi yang digunakan

## 3.2. Proses pelatihan
Rancangan  bentuk  menganalisa  strategi  yang  digunakan    yaitu  jaringan  saraf  tiruan heteroassociative memory yang digunakan untuk mendapatkan kunci strategi kedua pola yang  digunakan.  Dua  data  yang  diketahui,  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  membuat  2 target  T 1 ,  dan  T 2 .  Bentuk  kedua  kelompok  data  yang  diketuhui  dapat  dilihat  pada  tabel berikut.
Tabel 1. Data Nomor  Data 1  Data 2  Data 3  Data 4 1 1 1 1 1 2 0 1 1 0 3 1 1 0 0 4 1 0 0 0 5 0 0 1 1 6 1 1 0 0 7 1 1 1 1 8 1 0 1 1 Tabel 2. Pengelompokan Data No T1 T2 1 1111 1 1 2 0110 1 1 3 1100 1 1 4 1000 1 1 5 0011 0 1 6 1100 0 1 7 1111 0 1 8 1011 0 1
3.3. Proses I nisialisasi Bobot Awal Inisialisasi Bobot Awal (w):
= | | = |
|
Perbaikan bobot A. DATA 1 Data ke-1 ( x1 =1 x2 =1 x3 =1 x4 =1   T 1 = 1  T 2 =1) W11 (baru)=w11(lama)+X1T1= 0+1.1 = 1 W21 (baru)=w21(lama)+X2T1= 0+1.1 =1 W31 (baru)=w31(lama)+X3T1= 0+1.1 = 1 W41 (baru)=w41(lama)+X4T1= 0+1.1 = 1 W12 (baru)=w12(lama)+X1T2= 0+1.1 = 1 W22 (baru)=w22(lama)+X2T2= 0+1.1 =1 W32 (baru)=w32(lama)+X3T2= 0+1.1 = 1 W42 (baru)=w42(lama)+X4T2= 0+1.1 = 1 B. DATA 2 Data ke-2 ( x1 =0 x2 =1 x3 =1 x4 =0   T 1 = 1  T 2 =1) W11 (baru)=w11(lama)+X1T1= 1+0.1 = 1 W21 (baru)=w21(lama)+X2T1= 1+1.1 =2 W31 (baru)=w31(lama)+X3T1= 1+1.1 = 2 W41 (baru)=w41(lama)+X4T1= 1+0.1 = 1 W12 (baru)=w12(lama)+X1T2= 1+0.0 = 1 W22 (baru)=w22(lama)+X2T2= 1+1.0 =1 W32 (baru)=w32(lama)+X3T2= 1+1.0 = 1 W42 (baru)=w42(lama)+X4T2= 1+0.0 = 1 C. DATA 3 Data ke-3 ( x1 =1 x2 =1 x3 =0 x4 =0   T 1 = 1  T 2 =1) W11 (baru)=w11(lama)+X1T1= 1+1.1 = 2 W21 (baru)=w21(lama)+X2T1= 2+1.1 =3 W31 (baru)=w31(lama)+X3T1= 2+0.1 = 2 W41 (baru)=w41(lama)+X4T1= 1+0.1 = 1 W12 (baru)=w12(lama)+X1T2= 1+1.0 = 1 W22 (baru)=w22(lama)+X2T2= 1+1.0 =1 W32 (baru)=w32(lama)+X3T2= 1+0.0 = 1 W42 (baru)=w42(lama)+X4T2= 1+0.0 = 1 D. DATA 4 Data ke-4 ( x1 =1 x2 =0 x3 =0 x4 =0   T 1 = 1  T 2 =1) W11 (baru)=w11(lama)+X1T1= 2+1.1 = 1 W21 (baru)=w21(lama)+X2T1= 3+0.1 =2 W31 (baru)=w31(lama)+X3T1= 2+0.1 = 2 W41 (baru)=w41(lama)+X4T1= 1+0.1 = 1 W12 (baru)=w12(lama)+X1T2= 1+1.0 = 1 W22 (baru)=w22(lama)+X2T2= 1+0.0 =1 W32 (baru)=w32(lama)+X3T2= 1+0.0 = 1 W42 (baru)=w42(lama)+X4T2= 1+0.0 = 1
E. DATA 5 Data ke-5 ( x1 =0 x2 =0 x3 =1 x4 =1   T 1 = 0  T 2 =1) W11 (baru)=w11(lama)+X1T1= 1+0.0 = 1 W21 (baru)=w21(lama)+X2T1= 2+0.0=2 W31 (baru)=w31(lama)+X3T1= 2+1.0 = 3 W41 (baru)=w41(lama)+X4T1= 1+1.0 = 1 W12 (baru)=w12(lama)+X1T2= 1+0.1 = 1 W22 (baru)=w22(lama)+X2T2= 1+0.1 =1 W32 (baru)=w32(lama)+X3T2= 1+1.1 = 2 W42 (baru)=w42(lama)+X4T2= 1+1.1 = 2 Perbaikan bobot

## F. DATA 6
Data ke-6 ( x1 =1 x2 =1 x3 =0 x4 =0   T 1 = 0  T 2 =1) W11 (baru)=w11(lama)+X1T1= 1+1.0 = 1 W21 (baru)=w21(lama)+X2T1= 2+1.0=2 W31 (baru)=w31(lama)+X3T1= 3+0.0 = 3
W41 (baru)=w41(lama)+X4T1= 1+0.0 = 1
W12 (baru)=w12(lama)+X1T2= 1+1.1 = 2 W22 (baru)=w22(lama)+X2T2= 1+0.1 =2 W32 (baru)=w32(lama)+X3T2= 2+0.1 = 2 W42 (baru)=w42(lama)+X4T2= 2+0.1 = 2 G. DATA 7 Data ke-7 ( x1 =1 x2 =1 x3 =1 x4 =1   T 1 = 0  T 2 =1) W11 (baru)=w11(lama)+X1T1= 1+1.0 = 1 W21 (baru)=w21(lama)+X2T1= 2+1.0=2 W31 (baru)=w31(lama)+X3T1= 3+1.0 = 3 W41 (baru)=w41(lama)+X4T1= 1+1.0 = 1 W12 (baru)=w12(lama)+X1T2= 2+1.1 =3 W22 (baru)=w22(lama)+X2T2= 2+1.1 =3 W32 (baru)=w32(lama)+X3T2= 2+1.1 = 3 W42 (baru)=w42(lama)+X4T2= 2+1.1 = 3 H. DATA 8 Data ke-8 ( x1 =1 x2 =0 x3 =1 x4 =1   T 1 = 0  T 2 =1) W11 (baru)=w11(lama)+X1T1= 1+1.0 = 1 W21 (baru)=w21(lama)+X2T1= 2+0.0=2 W31 (baru)=w31(lama)+X3T1= 3+1.0 = 3 W41 (baru)=w41(lama)+X4T1= 1+1.0 = 1 W12 (baru)=w12(lama)+X1T2= 3+1.1 =4 W22 (baru)=w22(lama)+X2T2= 3+0.1 =3 W32 (baru)=w32(lama)+X3T2= 3+1.1 = 4 W42 (baru)=w42(lama)+X4T2= 3+1.1 = 4
Hasil Bobot Baru
= |
| = |
|

## 3.4. Pengujian
Lakukan Pengujian Jaringan  dengan input pelatihan
1. Data ke-1 ( x1 =1 x2 =1 x3 =1 x4 =1   T 1 = 1  T 2 =1) y_in1=X1W11+X2W21+X3W31+X4W41=1.1+ 1.1+1.1+1.1=4
Fungsi Aktivasi:
{
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=1 ( Sama dengan Target T1=1)
y_in1=X1W11+X2W21+X3W31+X4W41=1.1+ 1.1+1.1+1.1=4
Fungsi Aktivasi: {
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=1 ( Sama dengan Target T1=1)
2. Data ke-2 ( x1 =0 x2 =1 x3 =1 x4 =0 T 1 = 1
T 2 =1) y_in2=X1W12+X2W22+X3W32+X4W42=0.1+ 1.2+1.2+0.1=4
Fungsi Aktivasi:

## {
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=1 ( Sama dengan Target T1=1) Data ke-2 ( x1 =0 x2 =1 x3 =1 x4 =0 T 1 = 1 T 2 =1) y_in2=X1W11+X2W21+X3W31+X4W41=0.1+ 1.1+1.1+0.1=2
Fungsi Aktivasi:
{
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=1 (Sama dengan Target T1=1) 3. Data ke-3 ( x1 =1 x2 =1 x3 =0 x4 =0   T 1 = 1  T 2 =1) y_in3=X1W12+X2W22+X3W32+X4W42=1.2+1.3+0.2+0.1=5
Fungsi Aktivasi:
{
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=1 ( Sama dengan Target T1=1) y_in3=X1W11+X2W21+X3W31+X4W41=1.1+1.1+0.1+0.1=2
Fungsi Aktivasi: {
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=1 (Sama dengan Target T1=1)
4. Data ke-4 ( x1 =1 x2 =0 x3 =0 x4 =0   T 1 = 1  T 2 =1) y_in4=X1W12+X2W22+X3W32+X4W42=1.1+0.2+0.2+0.1=1
Fungsi Aktivasi:
{
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=1 ( Sama dengan Target T1=1)
y_in4=X1W11+X2W21+X3W31+X4W41=1.1+0.1+0.1+0.1=1 Fungsi Aktivasi: {
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=1 ( Sama dengan Target T1=1)
5. Data ke-5 ( x1 =0 x2 =0 x3 =1 x4 =1   T 1 = 0  T 2 =1) y_in5=X1W12+X2W22+X3W32+X4W42=0.1+0.2+1.3+1.1=4
Fungsi Aktivasi:
{
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=1 ( Tidak Sama dengan Target T1=0)
y_in5=X1W11+X2W21+X3W31+X4W41=0.1+0.1+1.2+1.2=4 Fungsi Aktivasi: {
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=1 (Tidak  Sama dengan Target T1=0)
6. Data ke-6 ( x1 =1 x2 =1 x3 =0 x4 =0   T 1 = 0  T 2 =1) y_in6=X1W12+X2W22+X3W32+X4W42=1.1+1.2+0.3+0.1=3
Fungsi Aktivasi:
{
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=1 ( Tidak Sama dengan Target T1=10
y_in6=X1W11+X2W21+X3W31+X4W41=1.2+1.2+0.2+0.2=4 Fungsi Aktivasi:
{
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 836-844
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=0 ( Tidak Sama dengan Target T1=0
7. Data ke-5 ( x1 =1 x2 =1 x3 =1 x4 =1   T 1 = 0  T 2 =1) y_in7=X1W12+X2W22+X3W32+X4W42=1.1+1.2+1.3+1.1=7
Fungsi Aktivasi:
{
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=1 ( Tidak Sama dengan Target T1=1) y_in7=X1W11+X2W21+X3W31+X4W41=1.3+1.3+1.3+1.3=12
Fungsi Aktivasi: {
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=0 ( Tidak Sama dengan Target T1=0 8. Data ke-6 ( x1 =1 x2 =0 x3 =1 x4 =1   T 1 = 0  T 2 =1) y_in8=X1W12+X2W22+X3W32+X4W42=1.1+0.2+1.3+1.1=5
Fungsi Aktivasi:
{
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=1 ( Tidak Sama dengan Target T1=1) y_in8=X1W11+X2W21+X3W31+X4W41=1.4+0.3+1.4+1.4=12
Fungsi Aktivasi: {
Hasil aktivasi yang diperoleh :y1=0 ( Tidak Sama dengan Target T1=0
Tabel 3. Hasil Pengujian Nomor T1 T2 1 4 4 2 4 2 3 5 2 4 1 1 5 4 4 6 3 4 7 7 12 8 5 12
Hasil penelitian dari 8 pola angka dengan inputan 1111  0110  1100  1000 0011  1100 1111    1011  menghasilkan 4  Pola  sesuai  dengan target  yaitu  pola  1 sampai  pola 4  dan 4 Pola yang tidak sesuai dengan target yaitu pola 5 sampai pola 8, Pengenalan Pola angka tergantung kepada target input.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil Analisa yang diperoleh dari penelitian ini maka dapat disimpulkan bahwa  metode heteroassociative  memory  dapat mendeteksi pola kemanan data dengan beberapa  model  Pola.  Pada  proses  perhitungan    menggunakan  metode  heteroassociative memory   dengan nilai target Pola 1-4 T1=1 T2=1 data 5-8 T1=0 T2=1 dengan kombinasi nilai    1111        0110    1100    1000  0011    1100    1111    1011.  Hasil  akhir  yang  diperoleh  1 sampai  Pola  ke  4  sama  dengan  Target  dan  5-8  Tidak  sama  dengan  Tarrget.  Metode Heteroassociative   memory   mampu membaca kode rahasia berdasarkan nilai input biner yang sudah di olah.  Proses pengolahan data 1 sampai data 8 harus benar hasil akhirnya, jika pada pencarian data 5 atau 6 salah maka proses perhitungan selanjutnya akan salah. Semua nilai berhubungan dari proses awal sampai proses akhir.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## Daftar Pustaka
[1] A.  Lius  And  E.  R.  Simarmata,  “Pengembangan  Aplikasi  Pengenal  Karakter Menggunakan Metode,” Vol. 1, No. 1, 2017.
[2] H. T. B. Tambunan, D. Hartama, And I. Gunawan, “Implementasi Jaringan Saraf Tiruan (Jst) Untuk Memprediksi Jumlah Penjualan Gas 3kg Menggunakan Metode Backpropagation,” Tin Terap. Inform. Nusant. , Vol. 1, No. 9, Pp. 479–488, 2021.
[3] M.  F.  Mubarokh,  M.  Nasir,  And  D.  Komalasari,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk Memprediksi  Penjualan  Pakaian  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation,” J. Comput.  Inf.  Syst.  Ampera ,  Vol.  1,  No.  1,  Pp.  29–43,  2020,  Doi: 10.51519/Journalcisa.V1i1.3.
[4] A. Vyan Martha, M. Hanafi, And A. Burhanuddin, “Implementasi Jaringan Saraf Tiruan  (Jst)  Untuk  Mengenali  Pola  Tanda  Tangan  Dengan  Metode Backpropagation,” J. Komtika (Komputasi Dan Inform. , Vol. 3, No. 2, Pp. 51–57, 2020, Doi: 10.31603/Komtika.V3i2.3472.
[5] S.  N.  Rizki,  “Implementasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  Menggunakan  Metode Heteroassociative Memory Pada Kode Rahasia Menggunakan System Biner,” Vol. 8, No. 2, Pp. 191–195, 2023.
[6] U.  Mendiagnosa  And  P.  Maag,  “Analisis  Metode  Heteroassociative  Memory,” Vol. 8, No. 2, Pp. 1–14, 2013.
[7] Z.  A.  N.  A.  S.  A.  Muttaqin,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dan  Certainty Factor  Untuk  Peramalan  Penjualan  Sepeda  Motor,” Ris.  Dan  E-Jurnal  Manaj. Inform. Komput. , Vol. 7, Pp. 1523–1533, 2023.
[8] F.  Agus,  Samuel  Haryanto,  D.  Puspitaningrum,  And  Ernawati,  “Untuk Memprediksi Cuaca ( Studi Kasus : Kota Bengkulu ),” Rekursif , Vol. 3, No. 2, Pp. 82–94, 2015.
[9] L. Husna And S. Novia Rizki, “Pemanfaatan Jst Pengenalan Keaslian Pola Tanda Tangan Untuk Pencegahan Tindakan Pemalsuan Tanda Tangan,” J. Tek. Inf. Tika Unika , Vol. 08, No. 01, Pp. 2657–1501, 2023.
[10] P.  M.  Putri,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Pengenalan  Pola  Karakter  Kabataku Menggunakan Metode Bidirectional Associative Memory ( Bam ) Kontinu,” Vol. 9, No. 5, Pp. 1444–1449, 2022, Doi: 10.30865/Jurikom.V9i5.5016.
[11] P.  Studi  And  T.  Informatika,  “Penerapan  Heteroassociative  Memory  Network Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ikan Cupang,” Pp. 151–156.
[12] M. D. Nugraha And C. Arif, “Pengembangan Model Jaringan Saraf Tiruan Untuk Menduga Fluks Gas N2o Dari Lahan Sawah,” J. Tek. Sipil Dan Lingkung. , Vol. 4, No. 3, Pp. 233–242, 2019, Doi: 10.29244/Jsil.4.3.233-242.
[13] S.  Suhendar,  A.  Purnama,  And  E.  Fauzi,  “Deteksi  Penyakit  Pada  Daun Tanaman Ubi Jalar Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” J.  Ilm.  Inform. Glob. , Vol. 14, No. 3, Pp. 62–67, 2023, Doi: 10.36982/Jiig.V14i3.3478.
[14] A. Jinan, B. H. Hayadi, And U. P. Utama, “Journal Of Computer And Engineering Science  Volume  1,  Nomor  2,  April  2022  Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Padi Mengunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  Melalui  Citra  Daun (Multilayer Perceptron),” Vol. 1, No. April, Pp. 37–44, 2022.
[15] S. M. Damanik, M. R. Lubis, W. Saputra, And I. Parlina, “Analisis Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Dalam Memprediksi Ekspor Menurut Kelompok Barang  Ekonomi  Di  Provinsi  Sumatera  Utara,” Komik  (Konferensi  Nas.  Teknol. Inf. Dan Komputer) , Vol. 4, Pp. 403–412, 2020, Doi: 10.30865/Komik.V4i1.2729.
[16] M. Agustin And T. Prahasto, “Penggunaan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk  Seleksi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Pada  Jurusan  Teknik  Komputer  Di Politeknik Negeri Sriwijaya,” J. Sist. Inf. Bisnis , Vol. 2, No. 2, Pp. 89–97, 2012,
Doi: 10.21456/Vol2iss2pp089-097.