## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 1, No 4, Februari 2021 Hal 180-186 https://djournals.com/klik

## Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Penjualan Sepeda Motor Yamaha Di Asli Motor Siantar
Muhammad Fajar , Sumarno, Indra Gunawan
Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: mfajarr004@gmail.com, sumarno@amiktunasbangsa.ac.id, indra@amiktunasbangsa.ac.id,
Abstrak− Penelitian  dilakukan  pada  Usaha  CV.  ASLI  MOTOR  SIANTAR  yang  terdapat  masalah  yaitu  minimnya  penjualan merupakan hal yang sangat tidak baik bagi CV tersebut karena mengakibatkan roda perekonomian dan perputaran modal penjualan sepeda  motor  tidak  baik.  Masalah  tersebut  dapat  diatasi  dengan  menggunakan  metode Backpropagation yang  biasanya  digunakan jaringan multilayer untuk meminimalkan error pada output dengan pengujian  data menggunakan Matlab 6.1. Tujuan penelitian ini adalah  diharapkan  dengan  menggunakan  metode  ini  dapat  meningkatkan  jumlah  penjualan  sepeda  motor  pada  tiap  tipenya,  dan meningkatkan income perekonomian  bagi  karyawan  yang  bekerja  pada  CV  tersebut  berupa  bonus.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah memperkirakan tipe penjualan sepeda motor tertinggi pada tahun 2020 dengan menggunakan data penjualan tahun 2017, 2018, dan 2019.
Kata Kunci: Matlab 6.1, Multilayer, Backpropagation.
Abstract− The research was conducted at CV. ORIGINAL SIANTAR MOTORS that have a problem, namely the lack of sales is a very bad thing for the CV because it results in the economy and the turnover of motorbike sales capital is not good. This problem can be overcome by using the Backpropagation method which is usually used by multilayer networks to minimize errors in the output by testing data  using  Matlab  6.1.  The  purpose  of  this  research  is  expected  that  using  this  method  can  increase  the  number  of  sales  of motorbikes in each type, and increase the economic income for employees who work at the CV in the form of bonuses. The results of this study are to estimate the highest type of motorcycle sales in 2020 using sales data for 2017, 2018 and 2019.
Keywords : Matlab 6.1, Multilayer, Backpropagation.

## 1. PENDAHULUAN
Menurut Vittore [1] “Sepeda motor adalah kendaraan beroda dua yang digerakkan oleh sebuah mesin. Letak kedua roda sebaris  lurus  dan  pada  kecepatan  tinggi  sepeda  motor  tetap  stabil  disebabkan  oleh  gaya  giroskopik”.  Salah  satu transportasi yang banyak digunkan di Indonesia adalah sepeda motor. Berdasarkan data yang tertera pada Badan Pusat Statistik  (BPS)  tentang  Perkembangan  Jumlah  Kendaraan  Bermotor  dapat  dilihat  bahwa  ditahun  2017  sepeda  motor telah  berjumlah  sebanyak  113.030.794  sepeda  motor.  Dengan  semakin  berkembangnya  jaman  dan  meningkatnya kebutuhan masyarakat secara terus menerus terhadap alat transportasi membuat beberapa perusahaan dibidang otomotif terutama  sepeda  motor  berusaha  terus  meningkatkan  produksi  guna  memenuhi  kebutuhan  masyarakat.  Sepeda  motor Yamaha adalah salah satu brand sepeda motor yang telah lama berada di Indonesia. Dengan segala kelebihannya sepeda motor Yamaha tetap lebih unggul di pasar otomotif dan sekaligus memenuhi kebutuhan sepeda motor yang tangguh, irit dan  ekonomis.  Oleh  karena  itu  konsumen  untuk  menggunakan  sepeda  motor  saat  ini  sangatlah  tinggi.  Dengan peningkatan penjualan dan minat masyarakat terhadap sepeda motor yamaha, maka pihak manajemen perusahaan harus merencanakan  dan  menyiapkan  sepeda  motor  untuk  tahun  berikutnya.  Dalam  memprediksi  penjualan  sepeda  motor yamaha  digunakan  salah  satu  metode  dalam  sistem  cerdas  yaitu  Jaringgan  Syaraf  Tiruan  dengan  algoritma Backpropagation . Menurut  Anwar  dalam  [2]  “Jaringan Backpropagation merupakan  salah  satu  algoritma  yang  sering  digunakan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang rumit”. Menurut [2]“Algoritma ini juga dipakai pada aplikasi pengaturan karena  proses  pelatihannya  didasarkan  pada  hubungan  yang  sederhana”.  Menurut  [3]“Algoritma Backpropagation menggunakan error output untuk mengubah nilai bobot- bobotnya pada arah mundur ( backward )”.
Masalah  yang  terjadi  pada  CV.Asli  Motor  adalah  tidak  ada  metode  untuk  memprediksi  bagaimana kecenderungan  peningkatan/penurunan  jumlah  unit  tertentu  setiap  tahun.  Sehinggan  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan menggunakan  metode  Backpropagation  dengan  software  Matlab  diharapkan  dapat  menjadi  data  prediksi  penjualan sepeda motor ditahun berikutnya atau yang akan datang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan melakukan pendekatan penyelesaiannya melalui komputasi numerik  yaitu  dengan  penelitian  kuantitatif  yang  menuntut  lebih  banyak  terhadap  penggunaan  angka-angka.  Dimana, suatu  pendekatan  penyelesaian  masalah  matematika  dengan  menggunakan  beberapa  metode  numerik  merupakan pengertian dari komputasi numerik

## 2.1.1 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  proses  pengadaan  data  primer,  untuk  kebutuhan  suatu  penelitian.  Adapun  teknik pengumpulan data dalam penelitian ini yaitu :
a. Penelitian  Kepustakaan  ( Library  Research )  yaitu  memanfaatkan  perpustakaan  sebagai  sarana  dalam mengumpulkan  data,  dengan  bahan  referensi  yaitu  buku-buku  yang  dapat  dipelajari.  Hal  ini  dilakukan  dengan membaca tulisan berupa buku dan jurnal yang berkaitan dengan kasus yang penulis angkat.
b. Penelitian  Lapangan  ( Field  Work  Research )  yaitu  penelitian  secara  langsung  dilapangan  dengan  menggunakan beberapa teknik sebagai berikut:
1. Wawancara
Wawancara  adalah  proseses  pengumpulan  data  atau  informasi  melalui  sumbernya.  Hal  ini  penulis  lakukan dangan  melakukan  tanya  jawab  dengan  pihak  CV.ASLI  MOTOR  SIANTAR  sesuai  dengan  kasus  yang diangkat penulis.
2. Studi Literatur
Pada tahap ini memproleh informasi dengan mengumpulkan data, mempelajari data dan mencari referensi teori yang berhubungan dengan kasus atau permasalahan yang ditemukan. Referensi dalam hal ini dapat dicari pada buku,  jurnal,  artikel  laporan  penelitian,  ataupun  situs-situs  di  internet. Output yang  dihasilkan  adalah terkoleksinya referensi yang relevan dengan perumusan masalah.

## 2.1.2 Analisis Data
Pada  metode  penelitian  penulis  menggunakan  metode  penelitian  kuantitatif,  maka  metode  analisa  data  yang  penulis gunakan  adalah  metode  statistik  inferensial.    Statistik  inferensial  adalah  statistik  yang  berkaitan  dengan  analisis  data (sampel),  kemudian  diambil  kesimpulan  yang  digeneralisasikan  kepada  seluruh  populasi.  Analisis  statistik  inferensial dapat dikatakan sebagai metode analisis dengan menggunakan data yang berbentuk angka dan di analisis dengan cara membandingkan melalui perhitungan dan mengaplikasikannya dengan cara menggunakan rumus yang sesuai. Analisis statistik inferensial digunakan untuk menguji parameter populasi data yang ada, dengan menggunakan data yang berasal dari responden. Data yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1. Data Penjualan Tahun 2018 - 2020
No  Nama Merek Sepeda Motor  Tahun 2018  Tahun 2019  Tahun 2020 1 N-MAX 268 324 345 2 LEXI VVA SS 136 156 198 3 MIO 165 178 190 4 ALL NEW V-IXION 124 153 173 5 NEW AEROX 155 VVA 26 35 55 6 ALL NEW R-15 VVA 11 23 34 7 N-MAX ABS 24 45 76 8 FINO 125 34 56 89 9 VEGA FORCE DB SW 9 15 32 10 FREEGO 9 12 24

## 2.2 Analisa dan Perancangan Sistem

## 2.2.1 Analisa Permasalahan
Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi tingkat penjualan sepeda motor pada tiap tahunya berdasarkan type sepeda motor yamaha. Penjualan sepeda motor merupakan hal yang menjadi prioritas utama pd CV.ASLI MOTOR SIANTAR dalam menggerakan roda perekonomian pada CV tersebut. Minimnya penjualan merupakan hal yang sangat tidak baik bagi CV tersebut, karena mengakibatkan roda perekonomian dan perpuataran modal penjualan sepeda motor tidak dapat berjalan baik, karena hal ini berdampak pada kualitas dari CV tersebut dan produk yang di jualnya. Untuk mengurangi resikonya  penurunan  penjualan  sepeda  motor  maka  di  buatlah  prediksi  peningkatan  jumlah  penjualan  sepeda  motor berdasarkan  type  dari  motor  Yamaha.  Algoritma Backpropagation merupakan  salah  satu  algoritma  yang  sering digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah-masalah  yang  rumit,  maka  penulis  dalam  mengukur  dan  memprediksi peningkatan jumlah penjualan sepeda motor ini menggunakan algoritma Backpropagation

## 2.2.2 Algoritma Backpropagation
Permasalahan  yang  sudah  dianalisa,  selanjutnya  penulis  mengukur  tingkat  korlasi  beban  kerja  terhadap  peningkatan jumlah  publikasi  tersebut  dengan  menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  algoritma Backpropagation. Dalam  metode Algoritma Backpropagation biasanya  digunakan  jaringan multilayer untuk  meminimalkan error pada output yang dihasilkan oleh jaringan dengan adanya proses belajar dan pengujian data.

## 2.2.3 Rancangan Penelitian
Rancangan flowchart dari metode penelitian pada implementasi algoritma backpropogation dapat dilihat pada gambar 1. berikut :
Mulai
Studi Pustaka Pengumupulan Data Mengidentifikasi Masalah Menentukan Pola Menguji Hasil Pengolahan Data Memprediksi Mengevaluasi Akhir Selsai Jurnal, Prosiding dan Buku Jaringan Saraf Tiruan Proses
Gambar 1. Rancangan Penelitian
Gambar  1.  menjelaskan  rancangan  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengukur  korelasi  beban  kerja  dosen  terhadap peningkatan jumlah publikasi dengan menggunakan Algoritma Backpropagation yang terdiri dari : a. Mengidentifikasi Masalah
Masalah  yang  terkait  menganalisa  tingkatan  penjualan  sepeda  motor  berdasarkan  type  apa  yang  paling  laris  pada setiap tahunya.
b. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  data-data  diperoleh  dari  pihak-pihak  yang  berkompeten  sistem  administrasi  CV.ASLI  MOTOR SIANTAR Peamatangsiantar.
c. Studi Pustaka
Studi pustaka merupakan langkah pertama dalam penelitian ini, studi pustaka ini perlu dilakukan mengingat untuk melengkapi pengetahuan dasar dan teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini
d. Praproses
Praproses  dilakukan  guna  perubahan  terhadap  beberapa  tipe  data  pada  atribut  dataset  dengan  tujuan  agar mempermudah  pemahaman  terhadap  isi record ,  juga  melakukan  pemilihan  data  dengan  memperhatikan  ketetapan data, missing value . e. Menentukan model Hasil dari tahap ini adalah beberapa model jaringan saraf tiruan dengan metode Backpropagation untuk menentukan pola.
f. Menguji Hasil Pengolahan Data
Setelah proses penentuan model selesai, maka selanjutnya tahapan uji coba terhadap hasil pengolahan data dengan menggunakan Software Matlab . g. Memprediksi
Prediksi  dilakukan  agar  melihat  perbandingan  jumlah  dengan  model  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  metode Backpropagation yang paling akurat. h. Mengevaluasi Akhir
Mengevaluasi akhir perlu dilakukan agar dapat mengetahui apakah testing hasil pengolahan data sesuai dengan yang diharapkan.

## 2.2.4 Model Arsitektur Jaringan
Fungsi aktivasi pada penelitian ini menggunakan fungsi sigmoid yang memiliki rentang nilai 0 dan 1. Contoh arsitektur jaringan yang digunakan memiliki tiga lapisan, yaitu : 6 masukan ( input ), 6 neuron hidden layer dan 1 lapisan keluaran ( output ). Seperti pada gambar 2 dibawah ini [4], [5], [6] :
X1 H2 B B Forward Propagation Back propagation Y Output W ij Hidden Layer Input Layer H1 X2 V ij
Gambar 2. Arsitektur Jaringan Backpropagation (Sumber : Budiharto, 2014)
Keterangan : X1 – X12 : Data Masukan ( input layer ) B (Warna Biru) : Bias Vij : Bobot ke hidden W ij : Bobot ke output H1 – H2 : Hidden Layer Y : Hasil Keluaran

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Program  yang  dirancang  mengimplementasikan  hasil  analisa  penelitian  ini.  Berikut  hasil  analisa  permasalahan  yang diimplementasikan dari program untuk prediksi penjualan sepeda motor yamaha di CV. ASLI MOTOR SIANTAR.

## 3.2 Pembahasan

## 3.2.1 Input Data Real
Tahap  Normalisasi  dilakukan  Setelah  data Input dan  real  dimasukkan  dalam tools oleh  user  ke Ms.Excel ,  maka tools akan melakukan proses normalisasi sesuai perintah user , tampilan hasil normalisasi sebagai berikut :
Tabel 2. Data Normalisasi Training Nama Merek Sepeda Motor Tahun 2017 Tahun 2018 Target N-MAX 0,7300 0,7600 0,9000 LEXI VVA SS 0,4425 0,4300 0,4800 MIO 0,4250 0,5025 0,5350 ALL NEW V-IXION 0,3350 0,4000 0,4725 NEW AEROX 155 VVA 0,1350 0,1550 0,1775 ALL NEW R-15 VVA 0,1000 0,1175 0,1475 N-MAX ABS 0,1325 0,1500 0,2025 FINO 125 0,1575 0,1750 0,2300 VEGA FORCE DB SW 0,1000 0,1125 0,1275 FREEGO 0,1050 0,1125 0,1200 Tabel 3. Data Normalisasi Testing Nama Merek Sepeda Motor Tahun 2018 Tahun 2019 Target N-MAX 0,7167 0,8500 0,9000 LEXI VVA SS 0,4024 0,4500 0,5500 MIO 0,4714 0,5024 0,5310 ALL NEW V-IXION 0,3738 0,4429 0,4905 NEW AEROX 155 VVA 0,1405 0,1619 0,2095 ALL NEW R-15 VVA 0,1048 0,1333 0,1595 N-MAX ABS 0,1357 0,1857 0,2595 FINO 125 0,1595 0,2119 0,2905 VEGA FORCE DB SW 0,1000 0,1143 0,1548
FREEGO 0,1000 0,1071 0,1357
Hasil  percobaan  diatas  memperlihatkan  bahwa  JST  dengan  Algoritma Backpropagation yang    telah    dilatih    serta dilakukan pengujian dengan  baik  akan  memberikan output yang real serta masuk akal jika diberi input yang serupa dengan pola yang dipakai untuk  pelatihan  dan  pengujian.  Sifat  generalisasi  ini  membuat  pelatihan  dan pengujian lebih  tepat  serta  lebih  sesuai  karena  tidak  perlu  dilakukan  pada  semua  data.  Jaringan  saraf  tiruan  dengan  Algoritma Backpropagation dibentuk dengan membuat generalisasi aturan pelatihan dan pengujian dalam model Windrow-Hooff dengan  cara  penambahan  lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer ).  Standar  Algoritma Backpropagation menggunakan algoritma    penurunan    gradien    ( gradien    descent ).    Variasi    terhadap  model  standar  dilakukan  dengan  mengganti algoritmanya dengan algoritma lain.

## 3.2.2 Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 2-2-1
Berikut adalah hasil pelatihan dan pengujian dengan 12 data untuk arsitektur 2-2-1. Adapun parameter yang digunakan adalah [8]:
Tabel 4. Koding 1 Koding Pelatihan Koding Pengujian >> net=newff(minmax(P),[2,1], {'logsig','purelin'},'traingd');
>> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs= 50000; >> net.trainParam.goal = 0.001; >> net.trainParam.Lr =
0.01; >> net.trainParam.show =
1000;
>> net=train(net,P,T);
[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[ ],[],T)
>> PP=
>> TT=
>>
[a,Pf,Af,e,Perf]=sim( net,PP,[],[],TT)
Setelah dilakukan perulangan maka ditemukan error minimum pada epoch 3790 seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Pelatihan Arsitektur 2-2-1 Mencapai Goal
Untuk hasil yang lebih rinci dan mengetatahui output dan error dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pelatihan dengan Model 2-2-1
No  Target  Output JST Error SSE Hasil 1 0,9000 0,9421 -0,04210 0,00177 1 2 0,4800 0,4684 0,01160 0,00013 1 3 0,5350 0,4667 0,06830 0,00466 0 4 0,4725 0,4329 0,03960 0,00157 1 5 0,1775 0,2046 -0,02710 0,00073 1 6 0,1475 0,1377 0,00980 0,00010 1 7 0,2025 0,1996 0,00290 0,00001 1 8 0,2300 0,2457 -0,01570 0,00025 1 9 0,1275 0,1372 -0,00970 0,00009 1 10 0,1200 0,1462 -0,02620 0,00069 1 0,01001 90 MSE 0,00083383 Tabel 6. Hasil Pengujian dengan Model 2-2-1 No  Target  Output JST Error SSE Hasil 1 0,9000 0,9553 -0,05530 0,00306 1 2 0,5500 0,4572 0,09280 0,00861 0 3 0,5310 0,4839 0,04705 0,00221 1 4 0,4905 0,4482 0,04228 0,00179 1 5 0,2095 0,2150 -0,00548 0,00003 1 6 0,1595 0,1478 0,01172 0,00014 1 7 0,2595 0,2086 0,05092 0,00259 0 8 0,2905 0,2523 0,03818 0,00146 1 9 0,1548 0,1374 0,01736 0,00030 1 10 0,1357 0,1367 -0,00099 0,00000 1 0,02019 80 MSE 0,00100958
Begitu seterusnya hingga 5 kali pengujian 5 model arsitektur. Kemudian  pemilihan  Arsitektur  Terbaik  Jaringan  saraf  tiruan.  Hasil software aplikasi Matlab  6.1 yang  digunakan untuk  model  arsitektur 2-2-2, arsitektur 2-3-1, arsitektur 2-5-1, arsitektur 2-2-2-1 dan arsitektur 2-2-3-1 adalah 2-3-1. memperoleh pola arsitektur terbaik. Dari pola ini nanti akan digunakan untuk mempredikasi jumlah kenaikan penjualan CV.ASLI  MOTOR  SIANTAR.  Penilaian  model  arsitektur  terbaik  dilihat  dari  beberapa  aspek  seperti epoch,  error minimum dan akurasi kebenaran. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada berikut :
Tabel 7. Rekapitulasi Model Arsitektur No  Arsitektur  Epoch Training Testing MSE Akurasi MSE Akurasi 1 2-2-1 3790 0,0008338250 90 0,0010095816 80 2 2-3-1 6016 0,0008339992 90 0,0008324424 80 3 2-5-1 16888 0,0008332742 100 0,0007079471 80 4 2-2-2-1 10604 0,0008321742 90 0,0008468325 80 5 2-2-3-1 9091 0,0008329917 90 0,0007027582 70
Dari hasil pengujian data Laporan Penjualan CV.ASLI MOTOR SIANTAR diatas dapat kita lihat pada arsitektur 2-3-1 yang menunjukan dari target dikurang dengan output JST bahwa SSE 0,1665 yang berarti adanya peningkatan jumlah produksi  sepeda  motor  sebagai  target.  Dari  data  yang  didapat,  bahwa perfomance perhitungan  jaringan  saraf  tiruan dengan  Algoritma Backpropagation adalah  90%.  Dapat  dilihat  dengan  perbandingan  target  yang  diinginkan  dengan target  prediksi.  Jumlah  peningkatan  CV.ASLI  MOTOR  SIANTAR  berdasarkan  tabel  4.18.    menunjukan  bahwa peningkatan produksi pada tahun 2018 CV.ASLI MOTOR SIANTAR terletak pada skala maksimum dan tidak terlalu besar. Dan jaringan saraf tiruan dengan menggunakan algoritma backpropogation dapat diterapkan dalam menganalisa peningkatan produksi tanaman dengan menentukan model arsitektur terbaik dari serangkain proses training dan testing yang dilakukan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  maka  penulis  mengambil  beberapa  kesimpulan  bahwa jaringan  saraf  tiruan dengan menggunakan  algoritma backpropogation dapat diterapkan  dalam menganalisa  penjualan speda motor pertahun pada CV.ASLI MOTOR SIANTAR dengan menentukan model arsitektur terbaik dari serangkain
proses training dan testing yang dilakukan dan dengan menggunakan 2 variabel yakni : Tahun 2018 (X1), 2019 (X2) Target  Prediksi  (2020)  diperoleh  model  arsitektur  terbaik  dari  5  arsitektur  (2-2-1;  2-3-1;  2-5-1;  2-2-2-1;  dan  2-2-3-1) diperoleh model arsitektur terbaik (2-3-1) dengan MSE 0,00083244, epoch 6016 denga tingkat akurasi 90%.

## REFERENCES
[1] B. Unedo and P. Manurung, “IMPLEMENTASI LEAST SQUARE DALAM UNTUK PREDIKSI PENJUALAN SEPEDA MOTOR ( STUDI KASUS : PT . GRAHA AUTO PRATAMA ),” J. Ris. Komput. , vol. 2, no. 6, pp. 21–24, 2015.
[2] A.  Sudarsono,  “JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  UNTUK  MEMPREDIKSI  LAJU  PERTUMBUHAN  PENDUDUK  MENGGUNAKAN METODE,” vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016.
[3] E.  T.  Marjiyono,  Bambang  Soedijono  WA,  Luthfi,  “PENGGUNAAN  JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  UNTUK  MERAMALKAN PERMINTAAN PADA PERUSAHAAN RETAIL,” vol. 2, no. 2009, 2018.
[4] J.  R.  S.  Panggabean,  Erwin,  “Analisa  perbandingan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  metode  sistem  pendukung  keputusan  untuk penerimaan tenaga kerja,” vol. 4, no. 1, pp. 2–7, 2019.
[5] H. S. Tambunan, “PENGENALAN POLA HIV DAN AIDS MENGGUNAKAN ALGORITMA KOHONEN PADA JARINGAN SYARAF,” vol. 1, no. 1, pp. 65–69, 2016.
[6] Y. Andriani, H. Silitonga, and A. Wanto, “Analisis Jaringan Syaraf Tiruan untuk prediksi volume ekspor dan impor migas di Indonesia,” vol. 4, no. 1, pp. 30–40, 2018.
[7] W. Budiharto and D. Suhartono, ARTIFICIAL INTELLIGENCE KONSEP DAN PENERAPANNYA , ANDI Yogya. Yogyakarta, 2014.
[8] Atina, “Aplikasi Matlab pada Teknologi Pencitraan Medis,” vol. 1, no. 1, pp. 28–34, 2019.