Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 89-95

## Analisis Pengaruh Komposisi Data Training dan Testing Terhadap Akurasi Algoritma Resilient Backpropagation (RProp)
1 Harly Okprana, 2 Riki Winanjaya
1,2 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Indonesia E-mail: 1 harly@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Prediction  classification  accuracy  is  a  measure  of  success  and  satisfaction  in predicting  past  data  to  produce  accurate  predictions,  knowing  how  precise  a classification  pattern  predicts  class  data  from  future  data.  In  practice,  artificial  neural networks test the accuracy of a classification pattern using data testing, while to find the pattern itself, use training data. Errors in determining the composition of the presentation of  training  and  testing  data  can  affect  the  accuracy  value  obtained,  therefore  the distribution  of  the  presentation  of  the  amount  of  data  from  a  dataset  is  one  of  the determining  factors  for  the  amount  of  accuracy.  This  study  uses  a  dataset  of  Michigan Computer  English  Course  students  in  2018-2019  using  the  Resilient  Backpropagation (RProp) method. The data processed was 100 student data for 2018-2019. By dividing the composition  of  25%  training  data  with  75%  data  testing  with  an  accuracy  value  of 99.25% while dividing 50% training data with 50% data testing with an accuracy value of 100%  as  well  as  dividing  75%  training  data  with  25%  data  testing  with  a  value  100% accuracy.
Keywords: Resilient Backpropagation (RProp), TOEFL Prediction

## Abstrak
Akurasi  klasifikasi  prediksi  merupakan  tolak  ukur  keberhasilan  dan  kepuasan  dalam memprediksi  data  masa  lalu  untuk  menghasilkan  prediksi  yang  akurat,  mengetahui seberapa  tepat  suatu  pola  klasifikasi  prediksi  kelas  data  dari  data  yang  akan  datang. Dalam  praktek  jaringan  saraf  tiruan  pengujian  akurasi  dari  sebuah  pola  klasifikasi menggunakan  data  testing,  sementara  untuk  menemukan  pola  itu  sendiri,  menggunakan data  training.  Kesalahan  menentukan  komposisi  presentasi    data  training  dan  testing dapat mempengaruhi nilai akurasi yang diperoleh, oleh karena itu pembagian presentasi jumlah  data  keduanya  dari  sebuah  dataset  menjadi  salah  satu  faktor  penentu  besaran nilai  akurasi.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset  peserta  didik  Michigan  Computer English  Course  tahun  2018-2019  menggunakan  metode  Resilient  Backpropagation (RProp).  Data  yang  diolah  sebanyak  100  data  peserta  didik  tahun  2018-2019.  Dengan pembagian  komposisi  25%  data  training  dengan  75%  data  testing  dengan  nilai  akurasi 99,25%  sedangka  pembagian  50%  data  training  dengan  50%  data  testing  dengan  nilai akurasi 100% begitu juga dengan pembagian 75% data training dengan 25% data testing dengan nilai akurasi 100%.
Kata Kunci: Resilient Backpropagation (RProp), Prediksi TOEFL

## 1. Pendahuluan
Ilmu  komputer  dahulu  hanya  sebuah  mesin  (komputer)  yang  membantu  manusia dalam meringankan pekerjaan sehari-hari untuk melakukan perhitungan aritmatika dasar, saat  ini  ilmu  komputer  sudah  berkembang  hingga  dapat  mengerjakan  pekerjaan  sebaik dan  seperti  manusia  yang  disebut  sebagai  kecerdasan  buatan atau  disebut juga  Artificial inteligent (AI) [1]. Kecerdasan buatan yang sangat banyak di terapkan dalam kehidupan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 89-95
sehari-hari  adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  dengan  menggunakan  metode  Resilient yang  sering  digunakan  untuk  memprediksi  pada  data  times  series  (berkelanjutan)[2], metode  Resilient  dipilih  karena  memiliki  keunggulan  dalam  mencapai  titik  konvergen training  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  backpropagation[1].  Beberapa  penelitian pendahulu  terkait  dengan  penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Resilient  Backpropagation adalah seperti yang dilakukan[2],[3],[4],[5],[6]. Penggunaan Jaringan Saraf Tiruan (JST) sangat baik dalam hal peramalan ditunjukkan dengan performa serta akurasi yang baik[7].
Test of English as a Foreign Language (TOEFL)  merupakan tes  yang paling  banyak di  gunakan  diseluruh  dunia untuk pengukur   kemampuan   Bahasa   Inggris  yaitu tes untuk  menguji  kemampuan  berbahasa  Inggris  aksen  Amerika  Serikat  yang  biasanya digunakan untuk masuk ke universitas unggulan, melamar kerja, bahkan proses kenaikan pangkat.  Penyelenggaraan  tes  TOEFL    biasanya    terdiri    dari  4  bagian  yaitu  listening comprehension,  grammar  structure  and  written  expression,  reading  comprehension,  dan writing[8],[9].  Michigan  Computer  English  Course  (MCEC)  merupakan  tempat bimbingan  bahasa  ingris  yang  mengakomodasi  kebutuhan  belajar  bahasa  ingris  dari Beginner, Intermediate, Advanced, conversation hingga TOEFL. MCEC setiap tahunnya minimal  melakukan  tes  simulasi  TOEFL  untuk  para  peserta  bimbingan,  setelah melakukan  tes  simulasi  TOEFL  peserta  bimbingan  mengikuti  ujian  TOEFL  di  lembaga penyelenggara TOEFL  yang  bereputasi,  namun  masi ada  saja  peserta  bimbingan  MCEC yang  masi  belum  lulus.  Untuk  mengatasi  masalah  diatas  perlunya  sebuah  metode  yang bisa  memprediksi  atas  lulusnya  siswa  bimbingan  dalam  ujian  TOEFL  tersebut.  metode yang cocok digunakan untuk prediksi/peramalan yaitu metode Backpropagationkemudian akan  dioptimasi  menggunakan  metode  Resilient  Backpropagation(Rprop).  Berdasarkan uraian  diatas,  penelitian  ini  akan  menerapkan  algoritma  resilient  backpropagation  dalam memprediksi  kelulusan  TOEFL  peserta  didik    Michigan  Computer  English  Course Pematangsiantar. Dengan dilakukannya prediksi terhadap kelulusan  peserta didik   dalam ujian TOEFL dapat dilakukan upaya-upaya persiapan serta pembekalan pada peserta didik sehingga diharapkan dapat lulus dengan baik pada ujian TOEFL sebenarnya .

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  Penelitian  yang  digunakan  adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  metode Resilient.  Metode  ini  mampu  melakukan  prediksi  berdasarkan  data  yang  telah  lampau (times  series)[2].  Yaitu  menggunakan  data  nilai  ujian  simulasi  TOEFL  Michigan Computer English Course tahun 2018-2019, data tersebut akan di uji untuk mendapatkan prediksi  yang  akurat  menggunakan  algoritma Resilient  Backpropagation  (RProp) untuk menghasilkan rekomendasi keputusan untuk Michigan Computer English Course.

## 2.1. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan (AI) adalah  kesanggupan suatu sistem dalam menganalisis data mentah yang   akurat, mengolah   data untuk mencapai tujuan tertentu. Merupakan bagian dari  ilmu  komputer  yang  mempelajari  bagaimana  membuat  mesin  (komputer)  dapat melakukan  pekerjaan  seperti  dan  sebaik  yang  dilakukan  oleh  manusia bahkan  bisa  lebih baik  daripada  yang  dilakukan  manusia[10],[11].  Salah  satu  yang  dipelajari  pada kecerdasan  buatan  adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  dengan  menggunakan  metode Resilient Backpropogation . Jaringan syaraf tiruan adalah sistem informasi yang memiliki karakteristik yang mirip dengan jaringan syaraf biologi[12].

## 2.2. Resilient Backpropagation
Resilient  Backpropagation  merupakan  perkembangan  dari  backpropagation[13]. Resilient yaitu algortima neural network yang bersifat supervised dan adaptive learning . Pada  resilient  backpropagation parameter  sudah  ditetapkan  jadi  tidak  diperlukan penentuan learning  rate lagi  [14],[10].  Tahap  pelatihan feedforward pada  algoritma resilient backpropagation  sama  dengan  pada  algoritma  backpropagation,  yang
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 89-95
membedakan  algoritma  tersebut  yaitu  pada  waktu  melakukan updateweight dengan learningrate pada  pelatihan backward [15].  Perhitungan learningrate akan  dijabarkan pada langkah-langkah sebagai berikut :
a) Perhitungan Nilai Δ i ( t )
Untuk  menentukan  nilai    Δ i ( t ) ada  beberapa  aturan  yang  harus  dipenuhi  untuk mendapat nilai delta tersebut yaitu :
(1)
, else
Untuk mendapatkan Δ i ( t ) untuk pertama kali pembelajaran Δ i ( t -1) = Δ 0 . Nilai Δ 0 = 0.1 nilai pada  delta  0  dapat  saja  ditetapkan lebih  besar  atau  lebih  kecil  dari  0.1,  karena nilai  delta  0  tidak  memiliki  pengaruh  besar  terhadap  laju  proses  pembelajarannya. Untuk  pembelajaran  berikutnya  maka  Δ i yang  terdahulu  akan  dikalikan  dengan learningrate . Pada perkalian Δ i ( t -1) dengan learningrate ada aturan yang harus dicapai yaitu  error  gradien  pada  hasil  terdahulu dikalikan  dengan  errorgradien .
Dari hasil perkalian error tersebut maka didapatkan hasil jika hasil lebih besar dari 0 maka Δ i ( t -1) dikalikan dengan η+, dan jika hasil lebih kecil dari 0 maka Δ i ( t -1) dikalikan dengan η - . Nilai η+ dan η - merupakan learningrate yang membedakan adalah pada η+ memiliki  nilai  yang  lebih  besar  daripada  menetapkan  nilai  standar  pada  η+  =  1.2 sedangkan η - = 0.5 untuk algoritma resilient propagation[16].
b) Menentukan Nilai Δw i ( t )
Jika    Δ i ( t ) sudah  ditentukan  maka  ankan  dilanjutkan  kedalam  aturan  untuk menentukan  fungsi  operator  yang  akan  dipakai  untuk  melakukan updateweight dengan aturan sebagai berikut :
(2)
Dengan  menggunakan error function  maka  diketahui  Δ i ( t ) yang  akan  digunakan apakah  akan  dikurangi  atau  ditambah  atau  tidak  terjadi  perubahan  bobot.  Untuk menentukan  fungsi  operator  yang  dipakai  pada  Δ i ( t ) maka  dibandingkan  nilai error gradien  terhadap  nol.  Jika  nilai  error  gradient  lebih  besar  daripada  nol  maka  Δw i ( t ) akan  menerimanilai  -Δ i ( t ) ,  dan  jika  nilai error gradien  lebih  kecil  daripada  0  maka Δw i ( t ) akan menerima  +Δ i ( t ) . Setelah mendapatkan nilai delta w maka dilanjutkan ke updateweight nya secara langsung.
Pada  aturan  pertama  untuk  penentuan learningrate memiliki  masalah  pada  aturan kedua  yaitu  terjadi  peningkatan  pembelajaran  yang  melebih  batas  minimum  maka dilakukan pengurangan weight secara langsung dengan weight terdahulunya.
(3)
Untuk  menghindari  terjadi keadaan  tersebut  untuk  terjadi  kedua  kalinya  maka  pada = 0

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  terfokus  pada  hasil  akurasi  dan  jumlah  epoch  yang  dihasilkan  pada proses  training  dan  testing  yang  disimulasikan  dan  dianalisis  menggunakan  algoritma
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 89-95
Resilient  Backpropagation  (RProp). Untuk  parameter  pada  jaringan  backpropagation yang akan digunakan pada penelitian ini dijelaskan pada Tabel 1:
Tabel 1. Parameter Resilient Backpropagation (RProp) Karakteristik Spesifikasi Fungsi Aktivasi Sigmoid biner Inisialisasi bobot Random Target Error 0.005 Maksimum Epoch 100000 Learning Rate 0.1
Arsitektur  jaringan Resilient  Backpropagation  (RProp) yang  digunakan    yaitu sebanyak  3  arsitektur.  Tiap-tiap  arsitektur  berbeda  jumlah hidden  layer- nya,  begitu  juga dengan  jumlah  neuron  setiap  layer  tersembunyi  juga  berbeda-beda.  Untuk  semua arsitektur jumlah neuron input pada Input Layer adalah 3 dan jumlah neuron output pada Output  Layer adalah  1.  Jumlah  neuron  pada hidden  layer ditentukan  secara  random. Daftar arsitektur jaringan backpropagation dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Arsitektur Resilient Backpropagation (RProp) No  Arsitektur Keterangan 1. 3-3-1 Jumlah neuron input 3, Jumlah layer tersembunyi 3 neuron dan 1 neuron output 2. 3-4-1 Jumlah neuron input 3, Jumlah layer tersembunyi 4 neuron dan 1 neuron output 3. 3-5-1 Jumlah neuron input 3, Jumlah layer tersembunyi 5 neurondan 1 neuron output
Pada  Tabel  1.  dan  2  menunjukkan  dalam  melakukan  sebuah  pengujian  implementasi sistem  simulasi  hal  yang  perlu  diperhatikan  yaitu  menentukan  parameter-parameter jaringan  agar  nantinya  prediksi  yang  dilakukan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Dalam tahap  ini  proses  pengujian  dilakukan  dengan  3  sampel  arsitektur  yang  sama  dilakukan pada  backpropagation  standar  dan Resilient backpropagation  menggunakan  aplikasi Matlab .

## 3.1. Spesifikasi Implementasi Perangkat Keras Dan Lunak
Spesifikasi  implementasi  perangkat  keras  dan  lunak  ini  menjelaskan  mengenai kebutuhan  perangkat  keras  dan  lunak  yang  dibutuhkan  dalam  implementasi  sistem. Adapun  spesifikasi  implementasi  perangkat  keras  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada Tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Spesifikasi Implementasi Perangkat Keras
No. Perangkat Keras Spesifikasi 1. Processor Intel Core i7-477HQ CPU 2.20 GHz 2. Memori 16384 MB RAM DDR 3 3. Harddisk SSD 256 GB
4. Sistem Operasi Windows 10 Pro 64-Bit 5. Program Matlab R2011b

## 3.2. Persiapan Data
Sebelum melakukan proses pengujian dengan menggunakan aplikasi Matlab R2011b . Tahapan  penelitian  ini  dilakukan  dengan  persiapan  data  untuk  dinormalisasi  kemudian membagi  komposisi  pembagian    data training dan  data testing .  Karena  kesalahan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 89-95
menentukan  komposisi  presentasi    data  training  dan  testing  dapat  mempengaruhi  nilai akurasi  yang  diperoleh  oleh  karena  itu  pembagian  presentasi  jumlah  data  keduanya  dari sebuah  dataset  menjadi  salah  satu  faktor  penentu  besaran  nilai  akurasi.  Adapun pembagian komposisi presentasi data training dan data testing dapat dilihat pada Gambar dibawah ini :
Tabel 4. Pembagian Komposisi Persentasi Data No Pembagian Data Training Testing 1. 25% =  25 Data 75% = 75 Data 2. 50% =  50 Data 50% =  50 Data 3. 75% = 75 Data 25% =  25 Data
Dapat  dilihat  dari  Tabel  4  bahwa  pembagian  komposisi  data  pertama  yaitu  dengan 25%  dengan  75%  menunjukkan  25  data training dan 75  data  testing  dari  100  data  yang diolah,    kedua  dengan    50%  dengan  50%  menunjukkan  50  data training dan  50  data testing dari 100 data yang diolah dan yang ketiga dengan  75% dengan 25% menunjukkan 75 data training dan 25 data testing dari 100 data yang diolah. Lebih jelasnya data dapat dilihat pada Tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Data Training dan Data Testing Pola X1 X2 X3 Target 1 0,5667 0,4692 0,7571 1 2 0,6333 0,5308 0,7286 1 3 0,4333 0,8385 0,7571 1 4 0,6333 0,4692 0,7286 1 5 0,7000 0,4692 0,7857 1 … … … … … 99 0,7000 0,5923 0,7571 1 100 0,5667 0,6231 0,7286 1

## 3.3. Hasil Pelatihan Resilient Backpropagation (RProp)
Setelah dilakukan proses persiapan data maka selanjutnya dilakukan proses pengujian Resilient  Backpropagation  (RProp) menggunakan  GUI  pada  aplikasi  Matlab  R2011b dengan melakukan pengujian tiga komposisi pembagian data yang berbeda, adapun hasil rekapitulasi pengujian dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Pembagian Data No Pembagian Data Akurasi Testing Resilient Backpropagation Training Testing 1. 25% =  25 Data 75% = 75 Data 99.25% 2. 50% =  50 Data 50% =  50 Data 100% 3. 75% = 75 Data 25% =  25 Data 100%
Hasil akurasi pada Tabel 6 didapat dari simulasi menggunakan aplikasi GUI yang telah dirancang menggunakan Matlab 2011b dengan pola 3-3-1. Pada penelitian ini kelompok pembagian data yang digunakan yaitu 75% data training dan 25% data testing data/dibagi menjadi  dua  dari  100  data  yaitu  data training yang  berjumlah  75  dan  data testing berjumlah 25 karena bernilai akurasi 100%. Dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini :
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 89-95
Gambar 1. Algoritma Resilient Backpropagation (RProp) dengan beberapa arsitektur yang berbeda dengan parameter yang sama
Pada  pelatihan  algoritma Resilient  Backpropagation  (RProp) dengan  beberapa arsitektur  yang  berbeda  dengan  parameter  yang  sama,  proses  pelatihan  dan  pengujian selesai pada iterasi yang berbeda-beda juga, sedangkan akurasi seluruh percobaan bernilai maksimum 100%.  dapat dilihat  dan minimum 96%, dapat dilihat pada Tabel 7:
Tabel 7. Rekapitulasi Pengujian Resilient backpropagation
No  Arsitektur TrainRp  Epoch Training MSE Akurasi (%) 1 3-3-1 14 0.00331 100% 2 3-4-1 7 0.00467 100% 3 3-5-1 6 0.00431 96%

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  dan  saran  dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam  memprediksi kelulusan  TOEFL  menggunakan  metode Resilient  Backpropagation  (RProp) .  Adapun kesimpulan dari penelitian ini bahwa metode Resilient Backpropagation dapat diterapkan dalam  memprediksi  kelulusan  TOEFL  siswa  bimbingan  Michigan  Computer  English Course.  Pembagian  Presentasi  data Training dan Testing mempengaruhi  tingkat  akurasi, sehinga  pembagian  komponen  presentasi  data  yang  tepat  sangat  berpengaruh  terhadap hasil. Dari 3 percobaan hasil yang paling signifikan ditunjukkan pada percobaan dengan arsitektur  3-4-1  dengan  nilai  epoch  7  dengan  akurasi  100%  sedangkan  arsitektur  3-5-1 dengan nilai epoch 6 dengan akurasi 96%. Dengan melihat hasil pengujian tersebut dapat diambil  sebuah  kesimpulan  yaitu  jika  data  training  lebih  kecil  dari  data  testing  maka akurasinya  tidak  mencapai  100%  yaitu  99.25%,  sedangkan  jika  data  training  lebih besar/samadengan  data  testing  maka  hasil  akurasi  mencapai  100%.  Hal  tersebut  sangat relefan  dengan  pengertian  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  yaitu  Merupakan  salah  satu representasi  buatan  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  untuk  mensimulasikan  proses pembelajaran  pada  otak  manusia  sehingga  semangkin  banyak  melakukan  pembelajaran maka akan semangkin baik saat diuji .

## Daftar Pustaka
[1] H.  Okprana,  M.  R.  Lubis,  and  J.  T.  Hadinata,  “Prediksi  Kelulusan  TOEFL Menggunakan  Metode  Resilient  Backpropagation,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. , vol. 6, no. 2, p. 275, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i2.41224.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 89-95
[2] S.  P.  Sinaga et  al. ,  “Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Resilient Backpropagation  dalam  Memprediksi  Angka  Harapan  Hidup  Masyarakat Sumatera Utara,” J. Infomedia , vol. 4, no. 2, 2019.
[3] W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Implementation of Resilient Methods to  Predict  Open  Unemployment  in  Indonesia  According  to  Higher  Education Completed,” J.  Inf.  Technol.  Educ.  Res. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  163–174,  2019,  doi: 10.31289/JITE.V3I1.2704.
[4] B.  Poerwanto  and  F.  Fajriani,  “Resilient  Backpropagation  Neural  Network  on Prediction  of  Poverty  Levels  in  South  Sulawesi,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek. Inform.  dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  11–18,  2020,  doi: 10.30812/matrik.v20i1.726.
[5] W.  Saputra, J. T.  Hardinata,  and  A.  Wanto,  “Penerapan  Metode  Resilient  dalam Menentukan  Model  Arsitektur  Terbaik  untuk  Prediksi  Pengangguran  Terbuka  di Indonesia,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 21–29, 2019.
[6] Y. Yusran, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan (Jst) Untuk Memprediksi Hasil Nilai Un Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Ipteks Terap. , vol. 9, no. 4, pp. 269–275, 2016, doi: 10.22216/jit.2015.v9i4.571.
[7] I.  N.  T.  Adnyana,  I.  G.  P.  S.  Wijaya,  and  M.  A.  Albar, “Jaringan  Syaraf Tiruan Model  Backpropagation  untuk  Peramalan  Suhu  Minimum  dan  Maksimum, Kelembaban,  Tekanan  Udara,  Jumlah  Hari  Hujan,  dan  Curah  Hujan  Bulanan  di Kota  Mataram,” J.  Comput.  Sci.  Informatics  Eng. ,  vol.  3,  no.  2,  2019,  doi: 10.29303/jcosine.v3i2.259.
[8] S.  R.  Jannah,  F.  Fithria,  S.  Novitayani,  C.  Husna,  and  J.  Juanita,  “Upaya Peningkatan  Kelulusan  TOEFL  Mahasiswa  dengan  Metode  Self  Help  Group (SHG),” Idea  Nurs.  J. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  44–50,  2019,  doi: doi.org/10.52199/inj.v10i1.16549.
[9] I.  Irmayani  and  A.  M.  Sudirman,  “Implementasi  Aplikasi  Tes  TOEFL  Berbasis Desktop,” Pros.  Semant. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  169–174,  2019,  [Online].  Available: https://journal.uncp.ac.id/index.php/semantik/article/view/1505/1313
[10] Agus  Perdana  Windarto,  “Implementasi  Jst  Dalam  Menentukan  Kelayakan Nasabah  Pinjaman  Kur  Pada  Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan  Metode Backpropogation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 12–23, 2017, doi: 10.7910/DVN/BRQ1OX.
[11] S. Solikhun, M. Safii, and A. Trisno, “Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Tingkat  Pemahaman  Sisiwa  Terhadap  Matapelajaran  Dengan  Menggunakan Algoritma Backpropagation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 24, 2017, doi: 10.30645/j-sakti.v1i1.26.
[12] R.  Prasetya,  “Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  untuk Memprediksi  Ketinggian  Air  (Studi  Kasus:  Sungai  Ciliwung),” STRING  (Satuan Tulisan  Ris.  dan  Inov.  Teknol. ,  vol.  1,  no.  3,  p.  297,  2017,  doi: 10.30998/string.v1i3.1558.
[13] “View of Komparasi Algoritma Machine Learning untuk Penentuan Performance
Terbaik Pada Prediksi Produksi Tanaman Jahe di Indonesia.”
https://www.prosiding.politeknikcendana.ac.id/index.php/sanistek/article/view/70/ 52 (accessed Feb. 08, 2023).
[14] K.  Onggrono  and  E.  B.  Nababan,  “Analisis  Penggunaan  Parallel  Processing Multithreading Pada Resilient Backpropagation”.
[15] W.  Saputra,  T.  Tulus,  M.  Zarlis,  R.  W.  Sembiring,  and  D.  Hartama,  “Analysis Resilient  Algorithm  on  Artificial  Neural  Network  Backpropagation,” J.  Phys. Conf. Ser. , vol. 930, no. 1, pp. 0–6, 2017, doi: 10.1088/1742-6596/930/1/012035.
[16] K.  Onggrono,  “Analysis  Resilient  Algorithm  on  Artificial  Neural  Network Backpropagation,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  930,  no.  1,  2017,  doi:  10.1088/1742- 6596/930/1/012035.