## Prediksi Kunjungan Wisatawan Mancanegara  Ke Indonesia Menggunakan Jaringan  Saraf Tiruan Dengan Algoritma Backpropagation
Opriyani Armaya Putri 1 , Poningsih 2 , Heru Satria Tambunan 3 1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 opriyaniarmaya17@gmail.com , 2 poningsih@amiktunasbangsa.ac.id , 3 heru@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
This study aims to see the development of the number of  foreign tourist arrivals in the following year. With these predictions, it is expected to be able to assist the government in making policies related to foreign tourists in accordance with their home regions. Sources of  data  obtained  from  the  Central  Statistics  Agency.  In  this  study,  researchers  used  the Backpropagation  Algorithm.  Backpropagation  Algorithm  is  an  algorithm  that  serves  to reduce  the  error  rate  by  adjusting  the  weight  based  on  the  desired  output  and  target. From  the  test  results  of  foreign  tourist  visit  data  obtained  in  1-4-1  architecture  which shows the target is reduced by the output that SSE 1.03218 which shows that there is an increase in the number of visits as a target. From the data obtained, that the performance calculation  of  artificial  neural  networks  with  Backpropagation  Algorithm  is  83.3This research  contributes  to  the  government  and  the  community  to  further  increase  the provision  of  facilities,  infrastructure,  infrastructure,  transportation  and  accommodation in order to get a satisfying predicate to improve the quality of the world market.
Keywords  : International  Tourists,  Artificial  Neural  Networks,  Backpropagation, Tourist Visits

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  perkembangan  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara  di  tahun  berikutnya.  Dengan  adanya  prediksi  tersebut  diharapkan  bisa membantu  pemerintah  dalam  pengambilan  kebijakan  terkait  wisatawan  mancanegara sesuai  dengan  daerah  asalnya.  Sumber  data  didapat  dari  Badan  Pusat  Statistik.    Pada penelitian ini peneliti menggunakan Algoritma Backpropagation. Algoritma
Backpropagation  merupakan  Algoritmayang  berfungsi  untuk  memperkecil  tingkat  error dengan  menyesuaikan  bobot  berdasarkan  output  dan  target  yang  diinginkan.  Dari  hasil pengujian  data  kunjungan  wisatawan  mancanegara  didapat  pada  arsitektur  1-4-1  yang menunjukan  dari  target  dikurang  dengan  output  bahwa  SSE  1,03218  yang  menunjukan bahwa  adanya  peningkatan  jumlah  kunjungan  sebagai  target.  Dari  data  yang  didapat, bahwa perfomance perhitungan jaringan syaraf tiruan dengan Algoritma Backpropagation  adalah  83,3%.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  pada  pemerintah dan  masyarakat  agar  lebih  meningkatkan  penyediaan  fasilitas  sarana,  prasarana, infrastruktur,  transportasi  dan  akomodasi  agar  mendapatkan  predikat  yang  memuaskan guna meningkatkan kualitas pasar dunia.
Kata  Kunci  : Wisatawan  Mancanegara,  Jaringan  Saraf  Tiruan,  Backpropagation, Kunjungan Wisatawan

## 1. Pendahuluan
Indonesia adalah salah satu negara yang menjadi incaran wisatawan mancanegara karena keindahan alam serta keanekaragaman hayatinya.  Salah satu alasan mengapa
Indonesia  menjadi  salah  satu  destinasi  wisata  pilihan  di  dunia  adalah  keberagaman warisan  budaya  dan  tradisi  unik  yang  dimiliki  negara  ini  karena  banyaknya ketersediaan  akomodasi  dengan  harga  yang  terjangkau,  transportasi,  kuliner,  serta hiburan  internasional  dan  lokal  dan  menjadikan  Indonesia  sebagai  negara  yang paling sering dikunjungi oleh wisatawan mancanegara.
Dengan  banyaknya  wisatawan  mancanegara  yang  datang  ke  Indonesia,  terdapa t beberapa  permasalahan  dalam  pembangunan  kebudayaan  dan  pariwisata. Permasalahan  tersebut  seperti  belum  meratanya  persediaan  prasarana  dan  sarana, minimnya  infrastruktur,  transportasi  dan  akomodasi.  Hal  ini  disebabkan  karena belum dilakukannya prediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara.
Disini  penulis  menerapkan  sebuah  metode Backpropagation yang  mana  metode tersebut  dapat  dijadikan  solusi  dalam  memprediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan mancanegara  yang  datang  ke  Indonesia,  karena  metode  ini  merupakan  bagian  dari pembelajaran  terawasi   yang biasanya di  gunakan  untuk  lapisan menentukan bobot - bobot  yang  tehubung  dengan  neuron-neouron  yang  ada  pada  lapisan  yang tersembunyi.  Yang mana metode Backpropagation tersebut  akan di  virtualsasika  ke dalam  program  matlab  dan  akan  menghasilkan  perhitungan  yang  valid.   Dengan digunakannya  algoritma Backpropagation dalam  penelitian  ini  maka  penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  dalam  meningkatkan  penyediaan  fasilitas  sarana, prasarana,  infrastruktur,  transportasi  dan  akomodasi  agar  mendapatkan  predikat yang memuaskan guna meningkatkan kualitas pasar dunia.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan  suatu  sistem  pemrosesan  informasi   yang mempunyai  karakteristik  menyerupai  jaringan  saraf  biologis  (JSB)  Jaringan  Saraf Tiruan  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model  matematis  dari  pemahaman manusia  ( human  cognition )  [1][2].  Jaringan  saraf  tiruan  dibentuk  sebagai generalisasi  model  matematika  dari  jaringan  saraf  biologis  manusia,  dengan   asumsi bahwa[3][4]:
a) Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana (neuron).
b) Sinyal dikirimkan di antara neuron-neuron melalui penghubung- penghubung.
c) Penghubung  antar  neuron  memiliki  bobot  yang  akan  memperkuat  dan memperlemah sinyal.
d) Untuk  menentukan  keluaran,  setiap  neuron  menggunakan  fungsi  aktivasi (biasanya  bukan  fungsi  linier)  yang  dikenakan  pada  jumlah  masukan  yang diterima.  Besarnya  keluaran  ini  selanjutnya  dibandingkandengan  suatu  batas ambang.

## 2.2. Algoritma Backpropagation
Keunggulan  utama  dari  sistem  algoritma backpropagation adalah  kemampuan “belajar”  dari  contoh  yang  diberikan. Backpropagation merupakan  algoritma pembelajaran yang terawasi dan biasanya digunakan oleh perceptron dengan banyak layar  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang  ada  pada  lapisan  tersembunyinya. “Algoritma backpropagation adalah  algoritma  iteratif  yang  mudah  dan  sederhana yang biasanya berkinerja baik, bahkan dengan data yang kompleks”[5][6].
Agar  data  dapat  dikenali  oleh  algoritma backpropagation ,  maka  data  harus dipresentasikan  ke  dalam  bentuk 2 able 2 2 antara  0  s/d  1,  dimana  data  masukan ( input )  adalah  data  yang  diperoleh  dan  data  keluaran  ( output )  merupakan  hasil  dari prediksi  yang  diperoleh  dari  model  arsitektur  terbaik  pada  saat  penentuan  pola terbaik.  “Hal  ini    dikarenakan  jaringan  aktivasi sigmoid  biner ( tansig )  yang range nya  dari  0  sampai  1”  [7].  Proses  pelatihan  terawasi  membutuhkan  pasangan
Vol. 2 , No. 1, Januari (202 1 ), pp. 1-7
data  masukan  dan  keluaran  3 able 3  untuk  dipelajari.  Data  masukan  dibutuhkan sebagai  data  masukan,  dan  data  keluaran  dibutuhkan  sebagai  target  jaringan. “Sebelum  diproses  data  dinormalisasi  terlebih  dahulu.  Normalisasi  terhadap  data dilakukan  agar  keluaran  jaringan  sesuai  dengan  fungsi  aktivasi  yang  digunakan. Data-data tersebut dinormalisasi dengan interval [0,1]” [8].
(1)
Keterangan : : data yang telah ditransformasi
: data yang akan dinormalisasi
: data 3able33
: data maksimun
Pengukuran akurasi kerja jaringan dengan menggunakan data yang ada. Besarnya persentase  kesalahan  (% error )  dan  akurasi  prediksi  didapatkan  menggunakan persamaan berikut” [8].
(2)
Keterangan : : nilai sebenarnya (data sebenarnya) : nilai yang didapatkan (hasil prediksi).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  data  yang  penulis  gunakan  adalah  data  yang  diperoleh  dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  tahun  2017-2019.  Dalam  melakukan  pelatihan  dan pengujian  hasil  dari  pengolahan  data  untuk  memprediksi  jumlah  kunjungan wisatawan  mancanegara  yang  datang  ke  indonesia,  maka  pengolahan  data  tersebut juga  akan  diujikan  ke  dalam  sistem  komputerisasi.  Dalam  melakukan  pengujian data,  penulis  menggunakan software  Matlab  R2011 .  Berikut  adalah  data  penelitian yang digunakan:
Tabel 1. Jumlah Kunjungan Bulan 2017 2018 2019 Januari 1107968  1079839  1212562 Februari 1023388  1197503  1264055 Maret 1059777  1363426  1340504 April 1171386  1302321  1297757 Mei 1148588  1242705  1259205 Juni 1144001  1322674  1454141 Juli 1370591  1547321  1483792 Agustus 1393243  1511021  1555435 September  1250231  1370943  1365761 Oktober 1161565  1291605  1293178 November  1062030  1157483  1254332 Desember 1147031  1405554  1355785
Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  dalam  menerapkan  algoritma backpropagation untuk memprediksi jumlah blanko adalah membagi  data yang akan diuji  menjadi  dua  (2)  bagian,  dimana  bagian  pertama  adalah  untuk  data  pelatihan (Traning) dan bagian kedua adalah untuk data pengujian (Testing) .
Tabel 2. Data Pelatihan ( Traning) dan ( Testing) No Bulan Training Testing 2017 Target 2018 Target 1 Januari 1107968  1079839  1079839  1212562 2 Februari 1023388  1197503  1197503  1264055 3 Maret 1059777  1363426  1363426  1340504 4 April 1171386  1302321  1302321  1297757
No Bulan Training Testing 2017 Target 2018 Target 5 Mei 1148588  1242705  1242705  1259205 6 Juni 1144001  1322674  1322674  1454141 7 Juli 1370591  1547321  1547321  1483792 8 Agustus 1393243  1511021  1511021  1555435 9 September  1250231  1370943  1370943  1365761 10 Oktober 1161565  1291605  1291605  1293178 11 November  1062030  1157483  1157483  1254332 12 Desember 1147031  1405554  1405554  1355785
Pada  penelitian  ini  terdapat  lima  model  arsitektur  yang  digunakan  untuk  pelatihan dan  penujian  data  yaitu  model  1-2-1,  1-3-1,  1-4-1,  1-5-1,  1-9-1.  Pada  setiap  model digunakan  cara  yang  sama  dalam  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  data.  Semua data  yang  sudah  diolah  akan  disimpulkan  kembali  agar  mendapat  model  arsitektur terbaik. Pada penelitian  ini  terdapat  lima model  arsitektur  yaitu 1 -2-1, 1-3-1, 1-4-1, 1-5-1, 1-9-1, dari ke 5 model tersebut dapat diperoleh satu model arsitektur terbaik, model arsitektur dapat di lihat pada Tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Model Arsitektur Backpropagation No  Arsitektur Traning Testing Epoch  Waktu MSE MSE Akurasi 1 1-2-1 931 00:04 0,009992937  0,036044364 75 2 1-3-1 510 00:02 0,009986815 0,03523009 8,3 3 1-4-1 329 00:01 0,009945744 0,08601462 83,3 4 1-5-1 390 00:01 0,009964354  0,087279993 25 5 1-9-1 44 00:01 0,009961632  0,088585277 83,3
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pengamatan  terhadap  laju  pembelajaran  kinerja jaringan dengan parameter tingkat akurasi, waktu  pembelajaran, MSE selama proses pelatihan  dan  lamanya  waktu  iterasi  ( Epoch). Dengan  memakai  arsitektur  jaringan terbaik  pada  pelatihan,  maka  akan  diamati  laju  pembelajaran  terhadap  kinerja jaringan.  Berdasarkan  Tabel  3.  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  melakukan proses  prediksi  blanko  dengan  menerapkan  algoritma backpropagation yang menggunakan  lima  (5)  model  arsitektur.  Dari  kelima model  arsitektur  tersebut diperoleh  satu  (1)  model  terbaik  yaitu  1 -4-1  dengan  tingkat  keakurasian  83,3  % dengan epoch 329 iterasi dalam waktu 00.01 detik.
Selanjutnya  akan  dilakukan  adalah  proses  prediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan ditahun  yang  akan  datang.  Setelah  didapatkan  model  arsitektur  terbaik  dari algoritma Backpropagation, selanjutnya akan dilakukan proses prediksi,  Tahapan ini dilakukan  dengan  melakukan  pengujian  dengan  menerapkan  model  arsitektur  1 -4-1 menggunakan software  Matlab R2011,  model  ini  digunakan  untuk  mengetahui seberapa  akuratnya  model  arsitektur  1-4-1  dalam  memperoleh  suatu  hasil  yang diinginkan. Dalam melakukan pengujian data untuk memperoleh hasil prediksi yang diinginkan  menggunakan  model  arsitektur  1 -4-1  terbaik  yang  diperoleh  melalui langkah  yang  sudah  dilakukan  penulis  menggunakan software  Matlab R2011. Adapun  hasil  prediksi  terhadap  jumlah  penduduk  untuk  tahun  2020  dapat  dilihat pada Tabel 4. berikut.
Tabel 4. Prediksi Kunjungan Tahun 2020 No  Data Real Target Target Prediksi  Prediksi 1 1212562 0,32325 0,435049483 1356161 2 1264055 0,40987 0,439743893 1358173 3 1340504 0,53846 0,689216501 1465095
Vol. 2 , No. 1, Januari (202 1 ), pp. 1-7
No  Data Real Target Target Prediksi  Prediksi 4 1297757 0,46656 0,573302417 1415415 5 1259205 0,40171 0,474279242 1372975 6 1454141 0,72961 0,772690823 1500871 7 1483792 0,77949 0,075619727 1202113 8 1555435 0,90000 0,225352787 1266287 9 1365761 0,58095 0,711404512 1474605 10 1293178 0,45886 0,551971582 1406273 11 1254332 0,39351 0,419278118 1349402 12 1355785 0,56417 0,588845827 1422077
Adapun penjelasan  dari tabel  diatas yaitu :
1) Data Real diperoleh dari data asli tahun terakhir
2) Data Target diperoleh dari data testing yang sudah di normalisasi
3) Data  Target  Prediksi  diperoleh  dari  hasil  pengujian  menggunakan Software Matlab R2011, adapun paramater pencarian data target prediksi sebagai berikut :
a) >>net=newff(minmax(PP),[9,1].{‘tansig’,’logsig’},’traingd’);
b) >> net=IW{1,1};
c) >> net.b{1};
d) >> net.LW{2,1};
e) >> net.b{2};
f) >> net.trainParam.epochs=100000;
g) >> net.trainParam.goal=0.001;
h) >> net.trainParam.Lr=0.01;
i) >> net.trainParam.show=1000;
j) >> net=train(net,PP,TT)
Setelah  semua  paramater  selesai  di input akan  tampil  proses  pengujian  prediksi pertama dengan model arsitektur 1-4-1.
Gambar 1. Pengujian Prediksi 1 Menggunakan Arsitektur 1 -4-1
Dari  Gambar  1.  menunjukan  bahwa  hasil  pengujian  arsitektur  1-4-1  menghasilkan epoch sebesar 329 dengan lama waktu 00:01 detik. Setelah proses pengujian selesai, selanjutnya untuk mendapatkan hasil target prediksi digunakan rumus : [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
4) Untuk mencari data prediksi digunakan rumus sebagai berikut :
Prediksi =  ( Xn - 0,1) ´ ( b - a ) 0,8 + a
Untuk  mempermudah  dalam  memahami  data  yang  diperoleh,  maka  penulis menyusun  hasil  prediksi  dengan  data  awal  menjadi  satu  kesatuan.  Data  jumlah kunjungan dapat dilihat pada Tabel 5. berikut.
Tabel 5. Data Jumlah Kunjungan (2017-2020)
No Bulan Tahun 2017 2018 2019 2020 1 Januari 1107968  1079839  1212562  1356161 2 Februari 1023388  1197503  1264055  1358173 3 Maret 1059777  1363426  1340504  1465095 4 April 1171386  1302321  1297757  1415415 5 Mei 1148588  1242705  1259205  1372975 6 Juni 1144001  1322674  1454141  1500871 7 Juli 1370591  1547321  1483792  1202113 8 Agustus 1393243  1511021  1555435  1266287 9 September  1250231  1370943  1365761  1474605 10 Oktober 1161565  1291605  1293178  1406273 11 November 1062030  1157483  1254332  1349402 12 Desember 1147031  1405554  1355785  1422077
Selanjutnya  dilakukan    Prediksi  Tahun  2021  Menggunakan  Arsitektur  1-4-1. Dalam melakukan pengujian data  untuk memperoleh  hasil prediksi  yang diinginkan menggunakan  model  arsitektur  1-4-1  terbaik  yang  diperoleh  melalui  langkah  yang sudah  dilakukan  penulis  menggunakan software  Matlab R2011 .    Adapun  hasil prediksi  terhadap  jumlah  penduduk  untuk  tahun  2021  dapat  dilihat  pada  Tabel  6. berikut.
Tabel 6. Prediksi Kunjungan Tahun 2021 No  Data Real Target Target Prediksi  Prediksi 1 1356161 0,32325 0,435049483 1327236 2 1358173 0,40987 0,439743893 1328990 3 1465095 0,53846 0,689216501 1422154 4 1415415 0,46656 0,573302417 1378867 5 1372975 0,40171 0,474279242 1341887 6 1500871 0,72961 0,772690823 1453328 7 1202113 0,77949 0,075619727 1193008 8 1266287 0,90000 0,225352787 1248926 9 1474605 0,58095 0,711404512 1430440 10 1406273 0,45886 0,551971582 1370901 11 1349402 0,39351 0,419278118 1321347 12 1422077 0,56417 0,588845827 1384671
Pada  penelitian  ini,  penulis  melakukan  prediksi  dalam  rentang  waktu  2  tahun kedepan terhitung dari tahun 2019-2021. Berdasarkan hasil prediksi yang diperoleh, jumlah kunjungan mengalami peningkatan disetiap tahunnya . Namun dalam hal ini, hasil prediksi  yang diperoleh menggunakan  model  arsitektur  terbaik  yang diperoleh yaitu model 1-4-1 dengan tingkat akurasi 83,3% dan epoch sebesar 329 iterasi dalam waktu  00:01  detik  merupakan  suatu  hal  yang  masih  merupakan  prediksi  yang  dapat digunakan  sebagai  acuan  atau  tidak,  dalam  menerapkan  suatu  algoritma backpropagation untuk  memprediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan . Berikut  hasil akhir  kesimpulan  prediksi  yang  sudah  di  peroleh  dengan  menggunakan  algoritma backpropagation dalam  memprediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan  dalam  rentang waktu 2 tahun ke depan terhitung dari tahun 2017 -2021 dapat di lihat di Tabel 7.
Tabel 7. Data Jumlah Kunjungan (2017-2021)
No Bulan Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 1 Januari 1107968  1079839  1212562  1356161  1327236 2 Februari 1023388  1197503  1264055  1358173  1328990 3 Maret 1059777  1363426  1340504  1465095  1422154
No Bulan Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 4 April 1171386  1302321  1297757  1415415  1378867 5 Mei 1148588  1242705  1259205  1372975  1341887 6 Juni 1144001  1322674  1454141  1500871  1453328 7 Juli 1370591  1547321  1483792  1202113  1193008 8 Agustus 1393243  1511021  1555435  1266287  1248926 9 September  1250231  1370943  1365761  1474605  1430440 10 Oktober 1161565  1291605  1293178  1406273  1370901 11 November 1062030  1157483  1254332  1349402  1321347 12 Desember 1147031  1405554  1355785  1422077  1384671

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa:
a) Penggunaan  metode Backpropogation dapat  di  gunakan  didalam  prediksi  jumlah kunjungan wisatawan mancanegara yang mana memiliki data valid.
b) Hasil  yang  di  dapat  dari  analisa  metode Backpropogation dan  virtualisasi mengunakan  aplikasi matlab dapat  di  hasilkan  dengan  data  yang  valid  dan menghasilkan  tingkat  akurasi  83,3%  pada  model  arsitektur  1-4-1.  Dapat disimpulkan  bahwa  metode Backpropogation dapat  di  jadikan  sebagai  metode prediksi yang sangat memudahkan untuk mencari prediksi apapun.

## Daftar Pustaka
[1] S. Amalia, “Pengenalan Digit 0 Sampai 9 Menggunakan Ekstraksi Ciri Mfcc Dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” J. Tek. Elektro Itp , Vol. 6, No. 1, Pp. 1– 8, 2017, Doi: 10.21063/Jte.2017.3133601.
[2] A.  S.  Rachman,  I.  Cholissodin,  And  M.  A.  Fauzi,  “Peramalan  Produksi  Gula Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. ,  Vol.  2,  No.  4,  Pp.  1683–1689,  2018,  [Online].  Available: Https://Www.Researchgate.Net/Publication/322963136.
[3] N.  P.  Sakinah,  I.  Cholissodin,  And  A.  W.  Widodo,  “Prediksi  Jumlah  Permintaan Semen Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” J. Pegembangan Teknol. Inf. Dan Imlu Komput. , Vol. 3, No. 1, Pp. 347–353, 2019.
[4] A.  F.  Setiawan  And  A.  K.  Agung,  “Klasifikasi  Pola  Sidik  Jari  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Analisa Karakteristik Seseorang,” Antivirus    J.  Ilm.  Tek.  Inform. ,  Vol.  10,  No.  2,  Pp.  50–55,  2016,  Doi: 10.35457/Antivirus.V10i2.162.
[5] T.  W.  Khusniyah  And  S.  Sutikno,  “Prediksi  Nilai  Tukar  Petani  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation,” Sci.  J.  Informatics ,  Vol.  3,  No.  1,  Pp. 11–18, 2016, Doi: 10.15294/Sji.V3i1.4970.
[6] D.  Jauhari,  A.  Himawan,  And  C.  Dewi,  “Prediksi  Distribusi  Air  Pdam Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Di  Pdam  Kota Malang,” J.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu  Komput. ,  Vol.  3,  No.  2,  P.  83,  2016,  Doi: 10.25126/Jtiik.201632155.
[7] A.  P.  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.
[8] C. Oktaviani And Afdal, “Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan Jaringan Syaraf  Tiruan  Dengan  Beberapa  Fungsi  Pelatihan  Backpropagation,” J.  Fis. Unand , Vol. 2, No. 4, Pp. 228–237, 2013.