## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol. 2 N o .   1 Hal:  21-26 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Pemetaan Promosi dalam Penjaringan Calon Mahasiswa Menggunakan Algoritma Backpropagation
Mhd. Hary Kurniawan 1  , Sarjon Defit 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## Kurniawanhary5@gmail.com

## Abstract
Promotion requires a large fee if it is not targeted when doing it. Backpropagation is an excellent method of dealing with the problem of recognizing complex patterns. Backprogation neural network each unit in the input layer is connected to each unit in  the  hidden  layer.  Student  data  from  2014  to  2018  is  a  comparison  point.  The  results  of  testing  of  this  method  are calculations  using  a  sample  value  of  5  years  before  using  a  comparative  value  of  2014  to  2018  totaling  602  data.  This research uses 5-5-1 architecture, epoch 2000 and learning rate so that the data accuracy reaches 71% with an error value of 0.0099. The results of this study are 16 districts that become promotion recommendations. Ordering of forecasting the highest number  of  students  to  the  smallest  number  of  students,  so  it  can  be  concluded  that  this  method  is  very  useful  in  mapping promotions.
Keywords : Backpropagation Algorithm, Forecasting, Students, Promotion Costs, Districts.

## Abstrak
Promosi membutuhkan biaya yang besar apabila tidak tepat sasaran saat melakukannya. Backpropagation salah satu metode yang sangat baik dalam menangani masalah pengenalan pola-pola kompleks. Jaringan syaraf tiruan Backprogation setiap unit yang berada dilapisan input terhubung dengan setiap unit yang ada di lapisan tersembunyi. Data mahasiswa pada tahun 2014 sampai  tahun  2018  menjadi  acuan  perbandingan.  Hasil  pengujian  terhadap  metode  ini  adalah  perhitungan  menggunakan sample nilai 5 tahun sebelumnya dengan menggunakan nilai perbandingan tahun 2014 sampai dengan tahun  2018 sebanyak 602  data.  Penelitian  ini  menggunakan  arsitektur  5-5-1,  epoch  2000  dan learning  rate sehingga  menghasilkan  akurasi  data mencapai 71% dengan nilai eror 0.0099.   Hasil penelitian ini adalah kecamatan yang menjadi rekomendasi promosi ada 16 kecamatan.  Pengurutan  dari  peramalan  calon  jumlah  mahasiswa  terbanyak  hingga  terkecil,  sehingga  disimpulkan bahwasanya metode ini sangat berguna dalam pemetaan promosi.
Kata Kunci : Algoritma Backpropagation , Peramalan, Mahasiswa,  Biaya Promosi, Kecamatan.
© 2020 INFEB

## 1. Pendahuluan
Jaringan  syaraf tiruan  bekerja  seperti  otak  buatan  di dalam cerita-cerita fiksi ilmiah. Otak buatan ini dapat berpikir  seperti  manusia,  dan  juga  sepandai  manusia dalam menyimpulkan sesuatu dari potongan- potongan informasi yang diterima. Khayalan manusia tersebut mendorong para peneliti untuk mewujudkannya  [ 1 ].  Kecerdasan  buatan  atau  disebut juga Artificial  Intelligence  (AI) merupakan  salah  satu bagian  dari  ilmu  komputer.  AI mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer) dapat melakukan  pekerjaan  seperti  dan  sebaik  yang dilakukan  oleh  manusia,  bahkan  bisa  lebih  baik daripada yang dilakukan manusia [ 2 ].
Kebutuhan  AI  dalam  membantu  pengolahan  data sangat  menjadi  andalan  saat  sekarang  ini.  Banyak sektor yang memanfaatkannya, seperti sektor pendidikan di perguruan tinggi dalam menjaring calon peserta  didiknya.  Saat  ini  sangat  sulit  dalam mendapatkan  peserta  didik  karena  ketat  dan banyaknya  persaiangan.  Untuk  itu  diperlukan  strategi yang  tepat  agar  dapat  menjaring  calon  peserta  didik lebih  banyak  lagi.  Salah  satu  perguruan  tinggi  yang
sangat berkembangan  saat ini, yaitu  Universitas Pasir Pengaraian (UPP). Strategi tersebut adalah promosi.
UPP  adalah  sebuah  universitas  terbesar  yang  ada  di Kabupaten  Rokan  Hulu  Riau.  UPP  memiliki  6 fakultas. Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM) merupakan  sebuah  fakultas  baru  di  UPP  pada  tahun 2014.  Fakultas  ini  memiliki  2  (dua)  program  studi yaitu  Sistem  Informasi  dan  Teknik  Informatika dengan  jumlah  mahasiswa  berkisar  500  orang.  Untuk lebih  meningkatkan  jumlah  mahasiswanya,  maka fakultas  ini  sangat  gencar  dalam  melakukan  promosi. Agar  promosi  yang  dilakukan  tepat  sasaran,  maka diperlukan  suatu  metode  dengan  tingkat  efektif  dan efisiensi  yang  tinggi  dalam  peramalan    ( forecasting ). Maka  dilakukan  peneltian  ini  untuk  melakukan peramalan  terhadap  pemetaan  promosi  dengan menggunakan algoritma Backpropagation pada metode AI.
Beberapa  penelitian  telah  diujikan  penggunaan algoritma Backpropagation ini,  seperti  memprediksi tingkat  kelulusan  uji  kompetensi  siswa  dengan menggunakan  data  nilai  uji  kompetensi.  Hasil  dari pengujian akurasi dengan arsitektur jaringan atau pola
5-4-1 mencapai 85%, pola 5-6-1 mencapai 95%, pola 5-8-1 mencapai 70%,  pola 5-10-1 mencapai 85% dan pola  512-1  mencapai  85%.  Dari  kelima  pola  tersebut tingkat  nilai  akurasi  terbaik  adalah  pola  5-6-1 mencapai  95%,  sehingga  algoritma Backpropagation dapat  digunakan  dengan  tepat  terhadap  memprediksi tingkat  kelulusan  uji  kompetensi  siswa  kelas  12 Teknik Komputer Jaringan [ 3 ].
Penelitian  selanjutnya  adalah  penggunaan  algoritma Backpropagation untuk memprediksi jumlah kunjungan  wisatawan  berdasarkan  tingkat  hunian hotel.    Penelitian  ini  mengolah  data forecasting , dengan  hasil  tingkat  persentase error terkecil  yaitu 0,48  dengan  jumlah  prediksi  1,425,258,86  orang untuk  tahun  berikutnya  [ 4 ].  Begitu  juga  dengan penelitian  pengenalan  pola  huruf  hijaiyah khat  kufi dengan  metode  deteksi  tepi  sobel  berbasis  jaringan syaraf  tiruan Backpropagation .  Data  yang  digunakan adalah preparatio n  dengan  menggunakan  8  skenario parameter pelatihan.  Parameter epoch tersebut terdiri atas  1000,  3000,  5000  dan  10000  serta learning  rate 0.01,  0.05,  0.1,  0.5.  Berdasarkan  skenario  pelatihan yang  telah  dilakukan,  maka  hasil  maksimal  dari pelatihan  memiliki  tingkat  akurasi  100%  [ 5 ].  Dan masih banyak lagi penelitian lainnya yang menerapkan  algoritma Backpropagation dengan  hasil lebih baik [ 10-20 ].
Dari  penelitian  diatas  dapat  melakukan  peramalan yang  merupakan  bagian  terpenting  bagi  setiap perusahaan  ataupun  organisasi  bisnis  dalam  setiap pengambilan  keputusan  manajemen  untuk  masa  yang akan  datang.  Peramalan  merupakan  dasar  bagi perencanaan  jangka  pendek,  menengah  maupun jangka  panjang  suatu  perusahaan.  Ramalan  pada dasarnya  merupakan dugaan  atau perkiraan  mengenai terjadinya suatu kejadian atau peristiwa diwaktu yang akan datang [ 6 ].
Cara kerja algoritma Backpropagation adalah melakukan  peramalan  dari  aturan  pembelajaran  yang dikembangkan  dari perceptron [ 7 ]. Algoritma Backpropagation dalam  penelitian  ini  memfungsikan pemetaan  dalam  penjaringan  calon  mahasiswa  yang mendaftar  tahun  berikutnya.  Data  yang  diolah  adalah data  jumlah  mahasiswa  mendaftar  pada  tahun  2014 sampai  dengan  2019.  Hasil  penelitian  ini  berupa sebuah  pengetahuan  baru  yang  digunakan  untuk merancang  strategi  promosi  tahun  berikutnya. Sehingga  promosi  yang  dilakukan    tepat  sasaran  dan dapat  mengetahui  jumlah  calon  mahasiswa  per wilayah,  agar  wilayah  mana  yang  banyak  mendaftar akan  lebih  difokuskan  untuk  melakukan  promosi  dan dapat meminimalisir biaya dan waktu.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  menggunakan  metode Frame  Work . Frame  Work ini  meliputi  kerangka  kerja  menjabarkan  secara teoritis  antara  tahapan  proses  dalam  penitelitian.
Penjabaran Frame  Work pada  penelitian  ini  disajikan dalam bentuk skematis pada gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Gambar 1 menyajikan kerangka kerja penelitian pada masing-masing  langkah  proses,  yaitu  mendapatkan data mentah, membangun arsitektur jaringan, melakukan inisisalisasi bobot awal, melakukan proses algoritma Backpropagation, mendapatkan  hasil  dan menganalisa hasil yang didapatkan. Analisa ini sangat dibutuhkan dalam menguji keakuratan pengolahan.
Dalam  membangun  jaringan  digunakan  konsep Jaringan Syaraf Tiruan (JST), suatu metode komputasi yang meniru sistem jaringan saraf biologis [ 8 ]. Dalam jaringan ini diimplementasikan algoritma Backpropagation.  Algoritma  ini  merupakan  model JST yang mempunyai kemampuan dalam mendapatkan keseimbangan antara kemampuan mengenali  pola  dan  memberikan  respon  yang  benar [ 9 ].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  diolah  dalam  penelitian  ini  adalah  data jumlah  mahasiswa  setiap  wilayah  atau  kecamtan  dari tahun  2014  sampai  dengan  2018  yang  menjadi mahasiswa  di  Fakultas  Ilmu  Komputer  UPP.  Data tersebut dianalisis menggunakan algoritma Backpropagation untuk  meramal  jumlah  mahasiswa yang  akan  datang.    Tahapan  dalam  algoritma Backpropagation adalah  mendefinisikan  nilai  awal untuk  variabel-variabel  yang  diperlukan,  seperti  nilai input , nilai output , nilai bobot, nilai bias, learning rate (α)  dan  nilai  batas  ambang/ threashold (θ).  Tahapan proses ini disajikan pada gambar 2.

## Gambar 2. Proses Backpropagation
Setelah  data  input  didapatkan,  maka  data  ini  diolah dengan melakukan normalisasi atau transformasi data. Tahap  ini  melakukan  konversi  nilai  bilangan  bulat menjadi  bilangan  pecahan.  Data  diskalakan  dari  0,1 sampai  0,9.  Skala  ini  digunakan  pada  data  input. Rumus normalisasi disajikan pada persamaan (1).

## (1)
Dimana:
X’   = Nilai data ke-n setelah dinormalisasi
X    = Nilai data ke-n
a     = Data nilai terkecil b     = Data nilai terbesar
Selanjutnya  dilakukan  proses  iterasi.  Pada  tahap  ini data  diolah  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid . Langkah-langkahnya adalah sebagai  berikut:
a. Tahap initialization, merupakan  tahap  dalam mendefinisikan  awal  nilai  untuk  variabel-variabel yang  diperlukan  seperti  :  nilai input,  weight, output yang  diinginkan, learning  rate  (α), threshold (θ) dan lain sebagainya;
b. Tahap activation ,  Tahap  ini  memiliki  2  langkah yaitu  pada hidden  layer dilakukan  proses perhitungan actual  output nya  dan  pada output layer  dilakukan  juga  proses  perhitungan actual outputnya ;
c. Tahap weight  training, pada  tahap  ini  memiliki  2 langkah  yaitu  pada output  layer dilakukan  proses perhitungan error gradiaent nya , dan pada hidden layer dilakukan proses perhitungan error gradient;
d. Tahap iteration , merupakan tahap dalam pengujian dimana iterasi akan terus dilakukan jika error yang  diharapkan  belum  tercapai.  Dalam melakukan  perhitungan  peramalan  menggunakan algoritma Backpropagation dalam  pelatihan,
menggunakan  5  variabel input yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Variabel Input No Inisialisasi Variabel 1 X1 2014 2 X2 2015 3 X3 2016 4 X4 2017 5 X5
2018
Pa da tabel 1 terdapat inisialisasi dalam 5 variabel input yaitu  X1,  X2,  X3,  X4  dan  X5,  dimana  inisial  ini dilakukan  terhadap  tahun  data  jumlah  mahasiswa. Setelah  membuat  variabel  untuk input nya  maka dilakukan  pembobotan  untuk output atau  target. Pembobotan  untuk oupu atau  target  disajikan  pada tabel 2.
Tabel 2. Variabel Output / Target No Variabel Target (2019) 1 Bangun Purba 3 2 Bonai Darusalam 0 3 Kabun 0 4 Kepenuhan Hulu 6 5 Kepenuhan 6 6 Kunto Darusallam 0 7 Pagaran Tapah Darusallam 0 8 Pendalian Rokan IV koto 0 9 Rambah Hilir 13 10 Rambah Samo 2 11 Rambah 15 12 Rokan IV Koto 0 13 Tambusai 2 14 Tambusai Utara 2 15 Tandun 0 16 Ujung Batu 2 Selanjutnya dilakukan tahap pelatihan dan menentukan  parameter  jaringan.  Pada  tahap  ini, terlebih dahulu membentuk pola peramalan berdasarkan data jumlah mahasiswa setiap kecamatan. Parameter  yang  dipakai  pada  penelitian,  yang  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3.  Konfigurasi Akhir  Parameter Pelatihan
No. Nama Parameter Nilai 1 Arsitektur Jaringan 5-5-1 2 Neuron Input 5 3 Neuron Output 1 4 Learning rate 0.1 5 Goal 0.001 6 Maksimum epoch 2000 7 Momentum 0.95
Setelah  dialakukan  tahap  pelatihan  dan  menentukan parameter  jaringan.  Pada  tahap  ini,  terlebih  dahulu membentuk pola prediksi berdasarkan data  kumpulan jumlah mahasiswa pada tahun sebelumnya. Hasil dari pengolahan tahap ini disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Data Yang Dihitung
X1 X2 X3 X4 X5 Target(2019) 7 11 10 10 6 3
Berdasarkan  tabel  4,  maka  dilakukan  tahap  pelatihan data.  Tahap  ini  data  harus  normalisasikan  atau ditransformasikan menjadi nilai antara 0.1 sampai 0.9. Hasildari tahap ini disajikan pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Normalisasi
X1 X2 X3 X4 X5 Target (2019) 0.609 0.351 0.311 0.271 0.353 0.260
Nilai  pada  tabel  5  akan  diproses  mengunakan parameter  yang  ada  pada  Tabel  3  untuk  dilakukan proses pehitungan yang menggunakan arsitekur 5-5-1. Bentuk arsitektur dapat dilihat pada gambar 3.
X1 X2 X3 Xn W1 Wn Z Input Layer Hidden Layer Hidden Layer Tahun 2014 Tahun 2015 Tahun 2016 Tahun n w11 w12 w21 w22 w31 w32 wn wn z11 z21 Gambar 3. Arsitektur Backpropagation
Dari  arsitektur  pada  gambar  3  didapatkan  nilai  bobot hiden layer yang dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Bobot hidden layer W1 W2 W3 W4 W5 1,133 -3,050 2,091 1,592 -2,376 3,021 1,105 1,925 -2,485 1,868 -0,067 -0,107 1,184 1,616 3,874 -0,586 0,657 3,761 2,705 -1,169 0,234 3,708 -1,156 -1,212 -2,577
Data  dari  tabel  6  diproses  untuk  mendapatkan output layer . Nilai output layer yang dihasilkan terdapat pada tabel 7.
Tabel 7. Bobot dan bias output
Z j
Z1 -1,594 Z2 -1,698 Z3 4,758 Z4 3,527 Z5 2,210 B 2,666
Setelah  itu  dilakukan  koreksi  terhadap  hasil pembobotan pada tabel 7. Perhitungan yang dilakukan menggunakan  nilai  faktor  δ  pada  unit  output berdasarkan  nilai kesalahan disetiap unit keluaran.
= (0.26-0.695) 0.695 (1-0.695) = (-0.092)
Menghitung  koreksi  bobot  dimana  untuk  learning ratenya 0.01.
= (-0.00059)
= (-0.00084)
= (-0.00031)
= (-0.00073)
= (-0.00088)
Selanjutnya  menghitung  faktor  δ  pada  unit tersembunyi berdasarkan kesalahan pada unit tersembunyi Zj.
= (-0.0092) * (-1.594) = 0,147
(-0.0092) * (-1.594) * (-1.698)
= 0,157 (-0.0092) * ( -1.594) * 4.758
= (-0.439)
(-0.0092) * ( -1.594) * 3.527 = 0.325 (-0.0092) * ( -1.594) * 2.210 = (-0.204)
Selanjutnya  menghitung  faktor  kesalahan  δ  di  unit tersembunyi.
= 0,034 = (-0,013) = (-0,098)
= (-0,053) = (-0,009)
Selanjutnya  dihitung  koreksi  bobot  yang  nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai Vji.
X1 = 0,609 = (0,01) * 0,034 * 0,609 = 0,0002
= (0,01) * 0,013 * 0,351 = 0,00011
= (0,01) * (-0,098) * 0,311 = 0,0010
= (0,01) * (-0,053) * 0,271 = 0,00009 = (0,01) * (-0,009) * 0,353 = 0,00011
Hitung  semua  perubahan  bobot  unit  keluaran  ( output layer ).
W 1.1 (baru) = 1,133 + 0,00020 = 1,133 W 2.1 (baru) = (-3,050) + 0,00011   = (-3,050)
W 3.1 (baru) = 2,091 + 0,00010 = 2,091 W 4.1 (baru) = 1,592 + 0,00009 = 1,592 W 5.1 (baru) = (-2,376) + 0,00011 = (-2,376)
Menghitung perubahan nilai bobot garis yang menuju keluaran (output)
W 1 (baru) = (-1,594) + (-0,00059)   = (-5,161)
W 2 (baru) = 1,698 + (-0,00084) = (-1,698) W 3 (baru) = 4,758 + (-0,00031) = 4,757 W 4 (baru) = 3,527 + (-0,00073) = 3,526 W 5 (baru) = 2,210 + (-0,00086)
= 2,290
Berdasarkan teknik penghitungan terhadap data l pada Tabel 7, menghasilkan prediksi dari JST dengan hasil target  dari  data  sebenarnya.  Hasil  dari  pola  ini merupakan  yang  terbaik  untuk  menguji  nilai keakurasian dan error pada pelatihan penelitian ini.
Pengujian dilakukan dengan arsitektur 5-1-1, 5-2-1, 5- 3-1,5-4-1,  dan  5-5-1.  Hasil  pengujian  akurasi  yaitu pola  dengan  5-1-1  mencapai  30%,  pola  dengan  5-2-1 mencapai  35%,  pola  dengan  5-3-1  mencapai  50%, pola dengan 5-4-1 mencapai 60% dan pola dengan 5- 5-1  mencapai  70%.  Dari  kelima  pola  tersebut  tingkat nilai  akurasi  terbaik  pola  5-5-1  mencapai  71%.  Hasil prediksi  tersebut  dengan  menggunakan  metode Bacpropagation dapat  menjadi  pengetahuan  di  tahun depan.
4. Kesimpulan
Setelah melakukan tahapan proses penelitian mengenai  Implementasi  algoritma Backpropagation untuk  pemetaan  promosi  dalam  penjaringan  calon mahasiswa  FILKOM  UPP,  maka  disimpulkan  bahwa Metode  Backpropagation  dapat  digunakan  untuk meramal  calon  jumlah  mahasiswa  di  FILKOM  UPP dengan  tingkat  akurasi  71%.  Sehingga  penelitian  ini dapat dijadikan rekomendasi dalam penentuan tingkat kelulusan dimasa yang akan datang.

## Daftar Rujukan
[1] Yanto,  M.  (2017). Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan Algoritma  Perceptron  Pada  Pola  Penentuan  Nilai  Status Kelulusan Sidang Skripsi . Jurnal TEKNOIF , 5 (2).
[2] Dewi,  R.,  Andani  R.  S.,  &  Solikhun,  S.  (2019).  Model Jaringan  Syaraf  Tiruan  Memprediksi  Ekspor  Batu  Bara Menurut  Negara  Tujuan  Utama  Dalam  Mendorong  Laju Pertumbuhan  Ekonomi. Kumpulan  jurnal  Ilmu  Komputer (KLIK), 6 (2). DOI: http://dx.doi.org/10.20527/klik.v6i2.227 .
[3] Syofneri,  N.,  Defit  S.,  &  Sumijan.  (2019).  Implementasi
Metode  Backpropagation  untuk  Memprediksi  Tingkat Kelulusan  Uji  Kopetensi  Siswa. Jurnal  Informasi  & Teknologi, 1 (4), 12-17. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.13 .
[4] Aulia, R. (2018). Penerapan Metode Backpropagation  Untuk Memprediksi  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Berdasarkan
Tingkat  Hunian  Hotel. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan
Sistem Informasi), 4 (2) 115-122.
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i2.45 .
[5] Faturrahman,  I.,  Arini.,  &  Mintarsih,  F.  (2018).  Pengenalan Pola Huruf Hijaiyah Khat Kufi Dengan Metode Deteksi Tepi
Sobel  Berbasis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation. Jurnal Teknik Informatika, 11 (1). DOI : http://dx.doi.org/10.15408/jti.v11i1.6262 .
[6] Guntoro,  G.,  Costaner,  L.,  &  Lisnawita,  L.  (2019).  Prediksi Jumlah  Kendaraan  di  Provinsi  Riau  Menggunakan  Metode Backpropagation. Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer,  14 (1).  DOI: http://dx.doi.org/10.30872/jim.v14i1.1745 .
[7] Lubis,  M.  R.  (2019).  Model    Jaringan  Saraf  Tiruan
Backpropagation Untuk Meningkatkan Penguasaan
Mahasiswa  Pada  Matakuliah  Algoritma  Dan  Pemrograman. PARADIGMA  (Jurnal  Komputer  dan  Informatika),  21 (1).
DOI: http://dx.doi.org/10.31294/p.v20i2 .
[8] Prayudha,  J.,  Purwadi,  P.,  &  Imariami,  I.  (2019). Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi Hasil Perkebunan Dengan Metode Backpropagation. Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) .
[9] Sawitri,  M.  N  D.,  Sumarjaya,  I.  W.,    &  Tastrawati,  N.  K.  T.
(2018).  Peramalan  Menggunakan  Metode  Backpropagation Neural  Network. E-Jurnal  Matematika,  7 (3),  264-270. DOI: https://doi.org/10.24843/MTK.2018.v07.i03.p213 .
[10] Purba,  I.  S.,  Hartama,  D.,  &  Kirana,  I.  O.  (2019).
Implementasi Algoritma
Backpropagation dalam Memprediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru  pada  AMIKSTIKOM
Tunas  Bangsa  Pematangsiantar. Prosiding  Seminar  Nasional Riset Information Science (SENARIS) .
DOI: http://dx.doi.org/10.30645/senaris.v1i0.86 .
[11] Nurhani,  L.,  Gunaryati  A.,  Andryana,  S.,  &  Fitri,  I.  (2018).
Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan  Metode  Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru . SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 6 (1).
[12] Wanto,  A.  (2017).  Optimasi  Prediksi  Dengan  Algoritma Backpropagation  Dan  Conjugate  Gradient  Beale-Powell Restarts. Jurnal Nasional Teknologi & Sistem Informasi, 3(3). DOI: https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v3i3.2017.370-380 .
[13] Pujianto, A., Kusrini, K., & Sunyoto, A. (2018). Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Prediksi  Penerima
Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer (JTIIK), 5 (2), 157-162.
DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201852631 .
[14] Purba, N. Z., & Sitompul, D. (2018). Analisis Tingkat Akurasi Algoritma  Backpropagation  Dalam  Prediksi  Produksi  Ubi Kayu  Di  Provinsi  Indonesia. Jurnal  Riset  Sistem  Informasi
Dan Teknik Informatika (JURASIK), 3 , 87-97. DOI: http://dx.doi.org/10.30645/jurasik.v3i0.68 .
[15] Kurnia,  D.  (2018). Identifikasi  Obesitas  Pada  Balita  Di Posyandu  Berbasis  Artificial  Intelligence . Jurnal  Sains  Dan Informatika .
[16] Yanto,  M.,  Mandala,  E.  P.  W.,  Putri,  D.  E.,  &  Yuhandri. (2018). Peramalan Penjualan Pada Toko Retail Menggunakan Algoritma  Backpropagation  Neural  Network . MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 2 (3),  110-117.
[17] Dristyan, F. (2018). Prediksi Jumlah Penjualan Kredit Sepeda Motor    Menggunakan  Algoritma  Backpropagation . Seminar Nasional Royal (SENAR), 1 (1), 185 – 190.
[18] Ilyas,  I.,  Marisa,  F.,  &  Purnomo,  D.  (2018).  Implementasi Metode  Trend  Moment  (Peramalan)  Mahasiswa  Baru
Universitas  Widyagama  Malang. (JOINTECS)  Journal  of Information  Technology  and  Computer  Science,  3 (2).  DOI: http://dx.doi.org/10.31328/jointecs.v3i2.785 .
[19] Windarto,  A.  P.,    Lubis,  M.  R.,  &  Solikhun,  S.  (2018).
Implementasi Jst Pada Prediksi Total Laba Rugi Komprehensif Bank Umum Konvensional Dengan Backpropagation. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer (JTIIK), 5 (4), 411-418.
DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201854767 .
[20] Revi,  A.,  Solikhun,  S.,  &  Poningsih,  P.  (2019). Peramalan Jumlah  Tindak  Pidana  Menurut  Kepolisian  Daerah  Dengan Algoritma  Backpropagation . Seminar  Nasional  Sains  dan Teknologi Infromasi (SENSASI) , Hal: 246 – 250.