Vol.11, No.1, Februari 2017 ISSN: 0852-730X

## Analisis Jaringan Saraf Tiruan Pengenalan Pola Huruf Hiragana dengan Model Jaringan Perceptron
Irfan Ramadhani 1 , Selly Handik Pratiwi 2 , Anik Nur Handayani 3
Universitas Negeri Malang
1 irfanptic2011@gmail.com, 2 sellyhandikpratiwi@gmail.com, 3 Aniknur.ft@um.ac.id
ABSTRAK. Artikel ini membahas mengenai program visual basic untuk mengenali dan menganalisis pola huruf hiraganaMa Mi  Mu  Me  dan  Mo Pengenalan  pola  huruf  hiragana  tersebut memiliki  tujuan  untuk  pengembangan  pengenalan  pola  huruf hiragana yang dimana dalam pendidikan bahasa jepang sudah banyak masuk ke dalam susunan mata pelajaran muatan lokal dalam tingkat sekolah menengah atas sehingga dapat membantu siswa dalam pengenalan pola-pola huruf hiragana. Selain itu tujuan  penelitian  ini  adalah  membandingkan  keakuratan  perhitunga  excel  dengan  hasil  program.  Metode  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah model jaringan perceptron. Analisis dilakukan dengan berdasarkan nilai alpha dan threshold dari tiap-tiap pola yang dilakukan  menggunakan excel dan implementasinya dalam program visual basicHasil dari penelitian ini adalah keakuratan nilai dari excel dan juga program.

## Kata Kunci : Jaringan Saraf Tiruan, Perceptron, Pola Huruf Hiragana

## 1. PENDAHULUAN
Kecerdasan  Buatan/Artificial  Intelegence  (AI)  merupakan  salah  satu  bagian  ilmu  komputer  yang membuat  agar  mesin  (komputer)  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti  dan  sebaik  yang  dilakukan  oleh  manusia, misalnya saat dokter atau pakar penyakit tidak dapat berkomunikasi langsung dengan pasien maka mesin-mesin cerdas yang dikelola oleh komputer mampu mengatasi permasalahan seperti dengan sang pakar (Asri, 2011)
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  atau  Artificial  Neural  Network  merupakan  suatu  pendekatan  yang  berbeda dari metode AI lainnya . JST merupakan suatu model kecerdasan yang diilhami dari struktur otak manusia dan kemudian  diimplementasikan  menggunakan  program  komputer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah  proses perhitungan selama proses pembelajaran berlangsung (Septiarini, 2012).
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan analisa dengan jaringan syaraf tiruanyaitu: metode Hebb, Perceptron, dan Backpropagation. Perceptron merupakan bentuk jaringan syaraf yang sederhana, biasanya  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  suatu  tipe  pola  tertentu  yang  sering  dikenal  dengan  pemisahan secara  linear,  sehingga  perceptron  berguna  sebagai  pengklasifi-kasian  objek  yang salah  satunya  adalah  pola huruf  hiragana  Ma  ( ま ),  Mi  ( み ),  Mu  ( む ),  Me  ( め )  dan  Mo  ( も ). Pada  umumnya,  siswa-siswa SMA merasakesulitan  mempelajari  bahasa  asing,  contohnya  bahasa  Jepang.Dalam  mempelajaribahasa  Jepang, kesulitan yang sering dialami siswa meliputi menulis, membaca, dan menghafal kosakata (Kurinawan, 2015).
Pengembangan  pengenalan  pola  huruf  hiragana dengan  menggunakan  metode  perceptron  ini  memiliki tujuan  untuk  memecahkan permasalahan  yang dialami oleh siswa  sekolah  menengah atas dalam belajar bahasa jepang. Perceptron dilatih dengan menggunakan huruf hiragana Ma ( ま ), Mi ( み ), Mu ( む ), Me ( め ) dan Mo ( も ) yang  diberikan  secara  berulang  ulang  selama  latihan.  Setiap  pola  yang  diberikan  merupakan  pasangan  pola masukan  dan  pola  yang  diinginkan  sebagai target.  Demikian  dilakukan  berulang  ulang  sampai  dihasilkan keluaran  yang  sesuai  dengan  hasil  yang  diinginkan. Selain  itu  tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  membuktikan keakuratan hasil perhitungan excel dan juga perhitungan menggunakan program.

## 2. METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  pengembangan  ini  adalah  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  menggunakan perceptron. Model ini merupakan model yang memiliki aplikasi danpelatihan yang lebih baik pada era tersebut. Perceptron  merupakan  salah  satu  bentukjaringan  syaraf  tiruan  yang  sederhana.  Perceptron  biasanya  digunakan untukmengklasifikasikan  suatu  tipe  pola  tertentu  yang  sering  dikenal  dengan  pemisahansecara  linear.  Pada dasarnya,  jaringan  syaraf  perceptron  dengan  satu  lapisan  memilikibobot  yang  dapat  diatur  dan suatu  nilai ambang  atau  threshold (David,  2011).Tujuan  dari perceptron ini  adalah  mengklasifikasikan  setiap  pola  input kedalam kelas tertentu. Apabila outputnya +1, maka input yang diberikantermasuk kelas tertentu, sebaliknya jika outputnya -1,  maka  input  yangdiberikan  tidak  masuk  dalam  kelas  tertentu (Pujiyanta,  2009).Algoritma perceptron memiliki enam langkah yang digunakan untuk menemukan sebuah pola (Afriyanti, 2010) yaitu :
Langkah  pertama: Lakukan  Inisialisasi bobot  (w i ) dan bias  (b),  w i =  b  =  0.    Lalu  Tentukan laju pemahaman (α) . Untuk nilai α=1.
Langkah kedua: Lakukan pengecekan untuk semua vektor yang misclassification. Langkah ketiga: Jika hasilnya terjadi misclassification dihitung dengan langkah aktivasi. Langkah  keempat:  Jika  hasilnya  bernilai  negatif,  maka  terjadi miss  classification dan  kalikan  hasilnya dengan negatif  learning  rate.  Kemudiah  hasilnya  disimpan  dalam  bentuk  matriks untuk seluruh inputan yang miss clasification.
Langkah kelima: Kemudian lakukan perubahan bobot yang baru dengan menggunakan rumus :
W i (baru) = W i (lama) + ∆w (i=1, …,n) dengan ∆w = α t x i b (baru) = b (lama) + ∆b dengan ∆b = α t
Langkah  keenam:  Lakukan  pengulangan  dari  langkah  kedua  hingga  tidak  ada  lagi  vector  yang misclassification.
Algoritma  di atas dapat  digunakan  baik  untuk  input  bipolar  maupun  biner,  dengan  bipolar  target,  nilai ambang  tetap,  dan  bias  yang  bisa  diatur.  Nilai  ambang  disini  tidak  memainkan  peranan  seperti  dalam  fungsi undak.  Sehingga  keduanya  (bias  dan  nilai  ambang)  di  perlukan.  Algoritma  ini  tidak  terlalu  sensitive  terhadap nilai inisialisasi bobot (nilai awal bobot) maupun terhadap laju pelatihan (Hartantri dan Pujiyanta, 2014).

## A. Penentuan Nilai Inputan(x)
Pada pengenalan pola huruf hiragana memiliki lima inputan yaitu ma,mi,mu,me dan mo. Selanjutnya pada pola inputan masing-masing memiliki target (t) yang berbeda sesuai pola yang ditetapkan. Setiap pola diatur  dengan  bobot  (w)  awal  =  0  serta  bias  (b)  awal  =  0.  Setiap  vektor  masukan  (pola  1  sampai  5) mempunyai  matrik (14×14) = 196 matriks.Untuk  urutan pembacaan pola pada  gambar dibawah dibaca dari urutan  kolom  nomor 1 kiri  ke kanan sampai dengan kolom paling bawah. Pola huruf  Hiragama bisa dilihat pada Gambar 1.
Gambar 2. Pola Huruf Mi
Gambar 3. Pola Huruf Mu
Gambar 1. Pola Huruf Hiragana Ma, Mi, Mu, Me, dan Mo

## B. Penentuan Nilai Target (t)
Penentuan Nilai target (t) pada ke-lima pola huruf hiragana ma,mi,mu,me dan mo ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Target (t) Pada lima pola huruf
Pola Masukan Nilai (t1) Nilai (t2) Nilai (t3) Nilai (t4) Nilai (t5) Ma 1 -1 -1 -1 -1 Mi -1 1 -1 -1 -1 Mu -1 -1 1 -1 -1 Me -1 -1 -1 1 -1 Mo -1 -1 -1 -1 1
Selanjutnya, pemodelan jaringan perceptron dibentuk dan keluaran dari jaringan perceptron (f(net) atau y) yang dibuat pun harus dihitung. Guna mendapatkan bobot (w) dan bias (b) yang diinginkan, program perceptron harus dilatih. Setelah mendapatkan bobot (w) dan bias (b) yang diinginkan, output yang diperoleh dari pemrograman perceptron (f(net) atau y) dibandingkan dengan target (t) yang telah ditentukan.
C. Penentuan Nilai Target (t) Perhitungan untuk nilai aktivasi unit masukan x i = s i (i = 1, ..., n). Dihitung respon unit keluaran: net = + b.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan  manual  kelima  huruf  hiragana  ma,  mi,  mu,  me  dan  mo  menggunakan  program  excel  untuk mencari  iterasi  atau  pengulangan  dalam  pengenalan  pola  huruf  hiragana  yang  disesuaikan  dengan  metode perceptron. Perhitungan pengenalan pola huruf hiragana dengan data input, yakni: nilai bobot (w) = 0, nilai alpha ( α ) = 1, nilai threshold ( θ ) = 0, nilai bias (b) = 0. Perhitungan manual ini memiliki tujuan untuk mencari iterasi atau pengulangan dalam mengenali pola huruf hiragana ma, mi, mu, me dan mo yang disesuaikan dengan target (t) yang ditunjukkan oleh nilai f(net) atau y.

## A. Pola Huruf Hiragana Ma dalam Excel

## Gambar 2. Epoch Pertama dan Kedua Huruf Ma
Pengenalan pola pertama huruf hiragana ma pada epoch pertama didapatkan  nilai f(net) atau y belum sesuai  nilai  target  (t)  sehingga  dilanjutkan  pada  iterasi  berikutnya  yaitu  epoch  kedua.  Pada  epoch  kedua didapatkan  nilai  f(net)  atau  y    sudah  sesuai  nilai  target  (t)  sehingga  pola  pertama  yaitu  huruf  hiragana  ma sudah dapat dikenali.

## B. Pola Huruf Hiragana Mi dalam Excel

## Gambar 3. Epoch Pertama dan Kedua Huruf Mi
Pengenalan  pola  kedua  huruf  hiragana  Mi  pada  epoch  pertama  didapatkan  nilai  f(net)  atau  y  belum sesuai nilai target (t) sehingga dilanjutkan pada epoch kedua. Pada epoch kedua didapatkan nilai f(net) atau y sudah sesuai dengan nilai target (t) sehingga sehingga untuk pola huruf hiragana Mi sudah dapat ditemukan.

## C. Pola Huruf Hiragana Mu dalam Excel

## Gambar 4. Epoch Pertama dan Kedua Huruf Mu
Pengenalan  pola  ketiga  huruf  hiragana  Mu  pada  epoch  pertama  didapatkan  nilai  f(net)  atau  y  belum sesuai nilai target (t) sehingga dilanjutkan pada epoch kedua. Pada epoch kedua didapatkan nilai f(net) atau y sudah sesuai dengan nilai target (t) sehingga sehingga untuk pola huruf hiragana Mu sudah dapat ditemukan.
D. Pola Huruf Hiragana Me dalam Excel
Gambar 7. Epoch Kedua Huruf Me

## Gambar 5. Epoch Pertama, Kedua dan Ketiga Huruf Me
Pengenalan pola keempat huruf hiragana Me pada epoch pertama didapatkan nilai f(net) atau y belum sesuai nilai target (t) sehingga dilanjutkan pada epoch kedua. Pada epoch kedua didapatkan nilai f(net) atau y belum  sesuai dengan nilai target (t) sehingga  harus  lanjut  pada epoch ketiga. Pada epoch ketiga didapatkan nilai  f(net)  atau  y  sesuai  dengan  nilai  target  (t)  sehingga  untuk  pola  huruf  hiragana  Me  sudah  dapat ditemukan.

## E. Pola Huruf Hiragana Mo dalam Excel

## Gambar 6. Epoch Pertama, Kedua dan Ketiga Huruf Mo
Pengenalan pola kelima huruf hiragana Mo pada epoch pertama didapatkan nilai f(net) atau y belum sesuai nilai target (t) sehingga dilanjutkan pada epoch kedua. Pada epoch kedua didapatkan nilai f(net) atau y belum  sesuai dengan nilai target (t) sehingga  harus  lanjut  pada epoch ketiga. Pada epoch ketiga didapatkan nilai  f(net)  atau  y  sesuai  dengan  nilai  target  (t)  sehingga  untuk  pola  huruf  hiragana  Mo  sudah  dapat ditemukan.

## F. Implementasi Pola Huruf Ma dalam Program
Gambar 7. Pola Huruf Ma Ditemukan

## Gambar 8. Jumlah Epoch Huruf Ma dalam Program
Pada  pengenalan  pola  pertama  yakni  pola  huruf  hiragana  ma  dengan  memasukkan  pola  yang  telah ditentukan.  Selanjutnya,  pada  program  ini  ditentukan  nilai  alfa  (α)  sebesar  0,2  ,  0,4  ,  0,6  ,  0,8 dan  1  untuk mencari  apakah  ada  perbedaan  ketika  nilai  alfa  tersebut  dirubah,  selain  itu  untuk  nilai  threshold  =  0,  dan eksekusi pengenalan pola untuk mencapai target sesuai dengan nilai f(net) atau y. Pada pola huruf hiragana ma ini eksekusi pengenalan pola pertama ini berhenti pada epoch kedua di mana target (1, -1, -1, -1, -1) telah sesuai dengan f(net) adalah 1, -1, -1, -1, -1 meskipun jika nilai pada alfa telah dirubah dari 0,2 sampai dengan 1. Namun nilai net akan berubah ketika nilai masukan alfa dirubah dari 0,2 sampai dengan 1.

## G. Implementasi Pola Huruf Mi dalam Program
Pada  pengenalan  pola  kedua  yakni  pola  huruf  hiragana  mi  dengan  memasukkan  pola  yang  telah ditentukan.  Selanjutnya,  pada  program  ini  ditentukan  nilai  alfa  (α)  sebesar  0,2  ,  0,4  ,  0,6  , 0,8  dan  1  untuk mencari  apakah  ada  perbedaan  ketika  nilai  alfa  tersebut  dirubah,  selain  itu  untuk  nilai  threshold  =  0,  dan eksekusi pengenalan pola untuk mencapai target sesuai dengan nilai f(net) atau y. Pada pola huruf hiragana ma ini eksekusi pengenalan pola pertama ini berhenti pada epoch kedua di mana target (1, -1, -1, -1, -1) telah sesuai dengan f(net) adalah 1, -1, -1, -1, -1 meskipun jika nilai pada alfa telah dirubah dari 0,2 sampai dengan 1.  Namun  nilai  net  akan  berubah  ketika  nilai  masukan  alfa dirubah  dari  0,2  sampai  dengan  1.  Untuk hasil program bias dilihat pada gambar 9 dan 10.

## Gambar 10. Jumlah Epoch Huruf Mi dalam Program

## H. Implementasi Pola Huruf Mu dalam Program
Pada  pengenalan  pola  ketiga  yakni  pola  huruf  hiragana  mu  dengan  memasukkan  pola  yang  telah ditentukan.  Selanjutnya,  pada  program  ini  ditentukan  nilai  alfa  (α)  sebesar  0,2  ,  0,4  ,  0,6  ,  0,8  dan  1  untuk mencari  apakah  ada  perbedaan  ketika  nilai  alfa  tersebut dirubah,  selain  itu  untuk  nilai  threshold  =  0,  dan eksekusi pengenalan pola untuk mencapai target sesuai dengan nilai f(net) atau y. Pada pola huruf hiragana ma ini eksekusi pengenalan pola pertama ini berhenti pada epoch kedua di mana target (-1, -1, 1, -1, -1) telah sesuai dengan f(net) adalah -1, -1, 1, -1, -1 meskipun jika nilai pada alfa telah dirubah dari 0,2 sampai dengan 1.  Namun  nilai  net  akan  berubah  ketika  nilai  masukan  alfa  dirubah  dari  0,2  sampai  dengan  1.  Untuk hasil program bias dilihat pada gambar 11 dan gambar 12.
Gambar 11. Pola Huruf Mu Ditemukan

## Gambar 12. Jumlah Epoch Huruf Mu dalam Program

## I. Implementasi Pola Huruf Me dalam Program
Pada  pengenalan  pola  keempat  yakni  pola  huruf  hiragana  me  dengan  memasukkan  pola  yang  telah ditentukan.  Selanjutnya,  pada  program  ini  ditentukan  nilai  alfa  (α)  sebesar  0,2  ,  0,4  ,  0,6  ,  0,8  dan  1  untuk mencari  apakah  ada  perbedaan  ketika  nilai  alfa  tersebut  dirubah,  selain  itu  untuk  nilai  threshold  =  0,  dan eksekusi pengenalan pola untuk mencapai target sesuai dengan nilai f(net) atau y. Pada pola huruf hiragana ma ini eksekusi pengenalan pola pertama ini berhenti pada epoch kedua di mana target (-1, -1, -1, 1, -1) telah sesuai dengan f(net) adalah -1, -1, -1, 1, -1 meskipun jika nilai pada alfa telah dirubah dari 0,2 sampai dengan 1.  Namun  nilai  net  akan  berubah  ketika  nilai  masukan  alfa  dirubah  dari  0,2  sampai  dengan  1. Untuk hasil program bias dilihat pada gambar 13 dan 14.
Gambar 13. Pola Huruf Me Ditemukan

## J. Implementasi Pola Huruf Mo dalam Program
Pada  pengenalan  pola  kelima  yakni  pola  huruf  hiragana  me  dengan  memasukkan  pola  yang  telah ditentukan.  Selanjutnya,  pada  program  ini  ditentukan  nilai  alfa  (α)  sebesar  0,2  ,  0,4  ,  0,6  ,  0,8  dan  1  untuk mencari  apakah  ada  perbedaan  ketika  nilai  alfa  tersebut dirubah,  selain  itu  untuk  nilai  threshold  =  0,  dan eksekusi pengenalan pola untuk mencapai target sesuai dengan nilai f(net) atau y. Pada pola huruf hiragana ma ini eksekusi pengenalan pola pertama ini berhenti pada epoch ketiga di mana target (-1, -1, -1, -1, 1) telah sesuai dengan f(net) adalah -1, -1, -1, -1, 1 meskipun jika nilai pada alfa telah dirubah dari 0,2 sampai dengan 1.  Namun  nilai  net  akan  berubah  ketika  nilai  masukan  alfa  dirubah  dari  0,2  sampai  dengan  1. Untuk hasil program bias dilihat pada gambar 15 dan 16.
Gambar 15. Pola Huruf Me Ditemukan

## Gambar 16. Jumlah Epoch Huruf Mo dalam Program

## K. Analisis Excel dan Program
Hasil pengenalan pola pulau-pulau besar di Indonesia, berdasarkan perhitungan baik secara manual menggunakan program excel ataupun implementasi pada program VB dalam Jaringan Saraf Tiruan (JST) model jaringan perceptron, didapatkan hasil yang sama dalam pengenalan pola, tabulasi data hasil ditunjukkan pada Tabel 2 dan Tabel 3 berikut.
Tabel 2. Inputan Pengenalan Huruf Pola Perhitungan Inputan Pada Excel Inputan Pada VB Huruf Ma Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Huruf Mi Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1
Nilai (θ) = 0 Nilai (θ) = 0 Huruf Mu Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Huruf Me Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Huruf Mo Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0 Nilai (w) = 0 Nilai (α) = 1 Nilai (θ) = 0
Tabel 3. Hasil Perbandingan Pola Huruf
Pola Perhitungan
Selisih
Hasil Pada Excel (epoch) Hasil Pada VB(epoc h) Huruf Ma 2 2 0 Huruf Mi 2 2 0 Huruf Mu 2 2 0 Huruf Me 3 3 0 Huruf Mo 3 3 0
Berdasarkan Tabel 2 dan Tabel 3 dapat dijelaskan bahwa pada pengenalan pola huruf hiragana ma, mi, mu, me dan mo didapatkan hasil yang sama antara perhitungan manual menggunakan excel dan implementasi pada program VB dengan selisih 0, sehingga dapat disimpulkan bahwa terjadi keakurasian antara keduanya.
Tabel 4. Perbandingan Pola Huruf dengan Nilai Alfa Berbeda
Pola Alfa Net Terakhir Jumlah Epoch Selisih Pola Alfa Net Terakhir Jumlah Epoch Selisih Ma 0,25 36,75 -49,75 -40,75 -14,75 -7,75 2 0 Mi 0,25
54,25 33,25 -15,75 -41,75 -28,75 2 0 0,5 73,5 -99,5 -81,5
-29,5
-15,5 2
0,5 108,5 -66,5 -31,5 -83,5 -57,5 2 0,75 110,25 -149,25 -122,25 -44,25 -23,25 2 0,75 -162,25 99,75 -47,25 -125,25 -86,25 2 1 147
-199 -163 -59 -31 2 1 217 -133
-63 -167 -115 2 0,25 -45,25 -13,75 31,25 -48,75 -7,75 2 0 Me
0,25 -44,75 -36,75 -5,75 28,25 -22,75 3 0 0,5 -90,5 0,5 88,5
Berdasarkan Tabel 4 dapat dijelaskan bahwa pada pengenalan pola huruf hiragana ma, mi, mu, me dan mo didapatkan hasil yang sama antara net yang berbeda-beda ketika nilai alfa dirubah. Namun untuk jumlah epochnya  memiliki  selisih  0  yang  berarti  ketika  nilai alfa  dirubah  tidak  akan  mempengaruhi  jumlah  epoch untuk tiap-tiap pola huruf.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penggunaan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  dengan  model  jaringan  perceptron  dapat  digunakan  untuk penentuan pengenalan pola karakter, simbol dan lain sebagainya, termasuk pola pulau-pulau besar di Indonesia. Penentuan  pengenalan  pola  tersebut  berdasarkan  5  inputan  yang  harus  dimasukkan  yaitu  nilai  bobot  (w)  =  0, nilai alpha (α)  =  1,  dan  nilai threshold (θ)  =  0  untuk  analisis  pertama.  Sedangkan  untuk  analisis  kedua menggunakan  nilai nilai bobot (w) = 0,  nilai alpha (α) = 0,25, 0,5, 0,75, dan 1, dan nilai threshold (θ) = 0 Kesimpulan  dari  hasil  pengenalan  pola  huruf  hiragana  dari  kedua  tipe  analisis  yaitu  yang  pertama menggunakan  program  dan  excel  mendapatkan  hasil  yang  sama  untuk  jumlah  epochnya.  Sedangkan  untuk analisis  kedua yaitu  dengan  mengganti  nilai  alfa  juga  mendapatkan  hasil  epoch yang  sama, Saran  untuk penelitian  atau  pengembangan  selanjutnya yaitu  mengembangkan  program  dengan  fungsi  lebih  banyak  dengan menggunakan metode perceptron.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Afriyanti, L. 2010. Rancang Bangun Tool Untuk Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Model Perceptron. Makalah disajikan dalam Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, Yogyakarta, 19Juni 2010.
Mu -27,5 -62,5 -97,5 -15,5
2 -73,5
-11,5 56,5 -45,5 3 0,75 -135,75 -41,25 93,75 -146,25 -23,25 2 0,75 -132,75 -110,25 -17,25 84,75 -68,25 3 1 -181
-55 125 -195 -31 2 1 -177 -147
-23 113 -91 3 Mo 0,25
-10,25 -40,75
-7,75 9,75 39,25 3 0 0,5 -20,5 -81,5 -15,5
-19,5 78,5 3 0,75 -30,75 -122,25 -23,25 29,25 -117,75
3
1 -41
-163 -31 -39 157 3
[2] Asri,  Y.  Penerapan  Aturan  Perceptron  Pada  Jaringan  Saraf  Tiruan  dalam  Pengenalan  Pola  Penyakit  Mata. 2011. Jurnal Pengkajuan dan Penerapan Teknik Informatika. 4(2): 140-146.
[3] David. Perancangan  Perangkat Lunak  Pengenalan  PolaKarakter  Menggunakan  Jaringan  Syaraf TiruanPerceptron. 2011. Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA. 1(1): 10-19.
[4] Hartantri,  F.,  R.,  Pujiyanta,  A. Deteksi  Penyakit  Dan  Serangan  Hama  Tanaman  Buah  Salak  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  dengan  Metode  Perceptron.  2014. Jurnal  Sarjana  Teknik  Informatika. 2(2): 1228-1240.
[5] Kurniawan,  Z.,  H. Faktor  Penyebab  Kesulitan  Belajar  Bahasa  Jepang  Siswa  SMA  Negeri  15  Semarang. 2015. Semarang: Universitas Negeri Semarang. Skripsi tidak diterbitkan.
[6] Pujiyanta,  A. Pengenalan  Citra  Objek  Sederhana  Dengan  Jaringan  SarafTiruan  Metode  Perceptron.  2009. Jurnal Informatika. 3(1): 2009.
[7] Septiarini,  A.  2012.  Sistem  Pengenalan  Karakter  Dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma  Perceptron. Jurnal Informatika Mulawarman. 7(3): 105-109.