## PREDIKSI JUMLAH HOTEL DAN RESTAURANT TUTUP AKIBAT DAMPAK COVID-19 MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION DAN ADAPTIVE NEURO FUZZY
Dinita Rahmalia 1) , M. Yusak Anshori 2) , Teguh Herlambang 3) , Denis Fidita Karya 4)
1) Universitas Islam Darul Ulum Lamongan Jl. Airlangga 3 Sukodadi Lamongan
2,3,4) Universitas Nahdlatul Ulama Surabaya Jl. Jemursari Surabaya e-mail: dinitarahmalia@gmail.com 1) , yusak.anshori@unusa.ac.id 2) , teguh@unusa.ac.id 3)

## ABSTRAK
Corona Virus Disease (Covid-19) telah menjadi bencana dunia karena menyerang banyak korban di seluruh dunia dan mengakibatkan kematian. Karena virus tersebut menyerang di beberapa negara termasuk Indonesia, pemerintah Indonesia membuat keputusan untuk menutup hotel dan restaurant sebagai pencegahan Covid-19. Pada penelitian ini, metode prediksi akan dilakukan menggunakan Backpropagation dan Adaptive Neuro Fuzzy. Pada prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup menggunakan Backpropagation dan Adaptive Neuro Fuzzy, dibutuhkan beberapa input seperti jumlah korban di Jakarta, jumlah korban di Indonesia, dan jumlah korban di dunia. Backpropagation dan Adaptive Neuro Fuzzy dapat menghasilkan prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup mendekati nilai target. Simulasi diterapkan dengan membagi dataset ke dalam data training (80%) dan data testing (20%). Dari simulasi Backpropagation, Backpropagation dapat menghasilkan prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup pada data training dengan optimal RMSE adalah 9,2422 dan data testing dengan optimal RMSE adalah 8,9419. Dari simulasi Adaptive Neuro Fuzzy, Adaptive Neuro Fuzzy dapat membuat prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup pada data training dengan optimal RMSE adalah 0,5324 dan testing data dengan optimal RMSE adalah 5,3198.
Kata Kunci : Backpropagation, Adaptive Neuro Fuzzy, Covid-19, Prediksi

## ABSTRACT
Corona Virus Disease (Covid-19) have become the world attentions because they have attacked many people in the world and  many  victims  are  die.  Because  these  diseases  have  spreaded  in  many  countries  including  Indonesia,  the  Indonesia goverment make the some rules to close the hotels and restaurants for preventing the spread of Covid-19. In this research, estimation method will be done by Backpropagation Neural Network. In making estimation of the number of closed hotels and restaurants using Backpropagation Neural Network, it is required some inputs such as the number of victims in Jakarta, the number of  victims in Indonesia, and the number of victims in the world. Backpropagation Neural Network can make estimation of the number of closed hotels and restaurants approaching target. Simulations are applied by splitting dataset into training data (80%) and testing data (20%). From Backpropagation Neural Network simulations, Backpropagation Neural Network can make estimation of the number of closed hotels and restaurants in training data with optimal RMSE is 9.2422 and testing data with optimal RMSE is 8.9419. From ANFIS simulations, ANFIS can make estimation of the number of closed hotels and restaurants in training data with optimal RMSE is 0.5324 and testing data with optimal RMSE is 5.3198.
Keywords : Backpropagation, Adaptive Neuro Fuzzy, Covid-19, Prediction

## I. P ENDAHULUAN
Pada awal tahun 2020, Corona Virus Disease (Covid-19) telah menjadi bencana dunia karena menyerang banyak korban di seluruh dunia dan mengakibatkan kematian. Virus ini pertama kali ditemukan di China dan menyebar di seluruh dunia termasuk Indonesia. Covid-19 adalah penyakit yang disebabkan oleh Corona virus yang menyerupai SARS  sehingga  dinamakan  SARS-CoV2.  Gejala  dari  penyakit  ini  adalah  deman,  lemas,  batuk  kering,  sakit tenggorokan, dan sesak nafas.
Karena  penyakit  ini  telah  menyebar  di  berbagai  negara  termasuk  Indonesia,  maka  pemerintah  Indonesia membuat keputusan untuk menutup hotel dan restaurant sebagai pencegahan Covid-19. Jakarta adalah salah satu kota  di  Indonesia  dimana  terdapat  korban  pertama  dan  kota  dengan  paling  banyak  korban  positive  Covid-19. Karena  itu,  prediksi  jumlah  hotel  dan  restaurant  tutup  di  Jakarta  sangat  penting  dilakukan.  Pada  penelitian  ini, metode prediksi akan dilakukan menggunakan Backpropagation dan Adaptive Neuro Fuzzy.
Backpropagation  sebagai  bagian  dari  Neural  Network  terdiri  dari  propagasi  maju,  propagasi  mundur,  dan mengupdate matriks bobot. Pada propagasi maju, komputasi menggunakan fungsi aktivasi dimulai dari input, hid- den  layer,  dan  output  secara  berurutan.  Pada  propagasi  mundur,  komputasi  factor  error  diterapkan  dari  output, hidden layer, dan input secara berurutan. Setelah itu matriks bobot dapat diupdate [7].
Dinita Rahmalia, M. Yusak Anshori, Teguh Herlambang, Denis Fidita Karya - Prediksi Jumlah Hotel Dan Restaurant Tutup Akibat Dampak Covid-19 Menggunakan Backpropagation Dan Adaptive Neuro Fuzzy
Adaptive  Neuro  Fuzzy  adalah  jaringan  yang  menggunakan  algoritma  supervised  learning.  Algoritma  ini pengembangan dari Takagi-Sugeno fuzzy inference system model. Jaringan adaptive memiliki karakteristik yang berisi sejumlah adaptive nodes. Setiap node memiliki fungsi yang berbeda dan output dipengaruhi dari sinyal dan parameter. Adaptive Neuro Fuzzy menggunakan hybrid method untuk melatih consequent parameter dan premise parameter [9].
Pada penelitian sebelumnya, model prediksi telah diterapkan menggunakan exponential smooting pada produksi [1], Kalman Filter pada estimasi harga saham [10], ARIMA untuk peramalan nilai tukar petani [2],  fuzzy logic untuk prediksi intensitas matahari [14]. Backpropagation  telah diterapkan pada prediksi cuaca [3],[13], prediksi korban  penyakit  ebola  [4],  prediksi  harga  smartphone  [8],[11].  Adaptive  Neuro  Fuzzy  telah  diterapkan  pada prediksi  cuaca  [5]  dan  prediksi  harga  minyak  dunia  [12].  Algoritma  ini  diterapkan  pada  data  training  dan  data testing dengan proporsi tertentu. Pada penelitian ini, Backpropagation dan Adaptive Neuro Fuzzy akan digunakan untuk memprediksi jumlah hotel dan restaurant tutup di Jakarta. Pada prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup menggunakan Backpropagation dan Adaptive Neuro Fuzzy, dibutuhkan beberapa input seperti jumlah korban positive Covid-19 di Jakarta, jumlah korban meninggal di Jakarta, jumlah korban positive Covid-19 di Indonesia, jumlah korban meninggal di Indonesia, jumlah korban positive Covid-19 di dunia, jumlah korban meninggal di dunia.
Dari simulasi Backpropagation, Backpropagation dapat menghasilkan prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup  pada  data  training  dengan  optimal  RMSE  adalah  9,2422  dan  data  testing  dengan  optimal  RMSE  adalah 8,9419. Dari simulasi Adaptive Neuro Fuzzy, Adaptive Neuro Fuzzy dapat membuat prediksi jumlah hotel dan restaurant  yang  tutup  pada  data training  dengan  optimal  RMSE  adalah  0,5324 dan  testing  data  dengan  optimal RMSE adalah 5,3198.

## II. A LGORITMA B ACKPROPAGATION
Backpropagation  adalah jenis  Neural  Network  yang  sering  digunakan  pada  proses  prediksi.  Backpropagation terdiri  dari  beberapa  input n x x x ,..., , 2 1 ,  hidden  layer
p z z z ,..., , 2 1 ,  dan  beberapa  output
m y y y ,..., , 2 1 .  Bobot ij v menghubungkan input i x menuju hidden layer j z . Bobot jk w menghubungkan hidden layer j z menuju output k y .  Pada  Backpropagation,  terdapat  tiga  fase  perhitungan  seperti  propagasi  maju,  propagasi  mundur,  dan  update matriks bobot [7].  Jaringan Backpropagation dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar. 1.  Jaringan Backpropagation
Algoritma Backpropagation adalah :
Inisialisasi matrik bobot V and W dengan bilangan acak antara -0.5 sampai 0.5. 1  e
) _ & & _ ( MSE min MSE epoch max e while   ) : 1 ( datasize d for 
1. Setiap nput menerima sinyal dan menghubungkan pada setiap hidden layer melalui propagasi maju pada (3) sampai (6) dan propagasi mundur pada (7) sampai (11).
Propagasi Maju
Dinita Rahmalia, M. Yusak Anshori, Teguh Herlambang, Denis Fidita Karya - Prediksi Jumlah Hotel Dan Restaurant Tutup Akibat Dampak Covid-19 Menggunakan Backpropagation Dan Adaptive Neuro Fuzzy
2. Output p j z j ,.., 2 , 1 ,  dihitung pada hidden layer pada (4)
    n i ij i oj j v x v net z 1 _ (3) j net z j j e net z f z _ 1 1 ) _ (     (4)
3. Hitung
m k y k ,..., 2 , 1 ,  pada (6)
    p j jk j k k w z w net y 1 0 _ (5) k net y k k e net y f y _ 1 1 ) _ (     (6)

## Propagasi Mundur
4. Hitung output factor  berdasarkan error pada setiap output m k y k ,..., 2 , 1 ,  ) _ ( ' ) ( k k k k net y f y t    (7)
5. Hitung perubahan bobot
j k jk z w    , m k ,.., 2 , 1  p j ,.., 2 , 1 , 0  (8)
6. Hitung factor  hidden layer pada (10) berdasarkan error di setiap hidden layer p j z j ,..., 2 , 1 ,     m k jk k j w net 1 _   (9) ) _ ( ' _ j j j net z f net    (10)
7. Hitung perubahan bobot
i j ij x v    , p j ,..., 2 , 1  n i ,..., 2 , 1 , 0  (11)
Update Matriks bobot 8. Update matriks bobot baru
jk jk jk w w w    (12)
ij ij ij v v v    (13)
end
Hitung Root of Mean Square Error (RMSE)
      datasize d m k dk dk Y T m datasize RMSE 1 1 2 ) ( 1 1 (14)
dengan dk T adalah nilai target dan dk Y adalah output.
1   e e end

## III. A LGORITMA A DAPTIVE N EURO F UZZY
Diagram of Adaptive Neuro Fuzzy terdiri dari lima layer dan dapat dikonstruksi seperti Gambar 2.
Dinita Rahmalia, M. Yusak Anshori, Teguh Herlambang, Denis Fidita Karya - Prediksi Jumlah Hotel Dan Restaurant Tutup Akibat Dampak Covid-19 Menggunakan Backpropagation Dan Adaptive Neuro Fuzzy
Gambar. 2.  Jaringan Adaptive Neuro Fuzzy
Terdapat dua input x dan y , dan satu output f . Misalkan rule yang digunakan adalah :
Rule 1 : Jika x adalah 1 A dan y adalah 1 B maka
1 1 1 1 r y q x p f   
Rule 2 : Jika x adalah 2 A dan y adalah 2 B maka 2 2 2 2 r y q x p f    dengan 1 A , 2 A dan 1 B , 2 B adalah  fungsi  keanggotaan.  Parameter
1 1 1 , , r q p dan 2 2 2 , , r q p adalah  consequent parameter.
Setiap layer dari Adaptive Neuro Fuzzy memiliki perhitungan yang berbeda yang diberikan pada (15) sampai (19) sebagai berikut [9] :
Layer 1. Pada layer ini, setiap node memiliki parameter fungsi. Output pada setiap node adalah derajat keanggotaan dari fungsi keanggotaan.
) ( , 1 x Ai i    2 , 1  i ) ( 2 , 1 y Bi i     4 , 3  i (15)
Fungsi keanggotaan yang digunakan adalah Gaussian membership                  2 exp ) ( a c x x  atau generalized bell
membership
b a c x x 2 1 1 ) (           . Parameter c b a , , dari fungsi keanggotaan adalah parameter premise.
Layer 2. Pada layer ini, node output adalah hasil perkalian antara sinyal dan dikirim menuju node berikutnya.
) ( * ) ( 2 y x w Bi Ai i i      2 , 1  i (16)
Layer 3. Setiap node adalah rasio antara the bobot ke-i dengan jumlah seluruh bobot.
   
i i i i i w w w 3 2 , 1  i (17)
Layer 4. Setiap node adalah fungsi pada (18)
) ( 4 i i i i i i i r y q x p w f w      2 , 1  i (18)
Dinita Rahmalia, M. Yusak Anshori, Teguh Herlambang, Denis Fidita Karya - Prediksi Jumlah Hotel Dan Restaurant Tutup Akibat Dampak Covid-19 Menggunakan Backpropagation Dan Adaptive Neuro Fuzzy
Layer 5. Setiap node menjumlahkan semua sinyal dari node sebelumnya.
   i i i f w 5 (19)

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dataset diperoleh dari data hotel dan restaurant yang tutup selama 1 Maret 2020 sampai 30 April 2020 (61 hari), yang diterbitkan oleh Indonesian Hotel and Restaurant Association, dengan area yang diobservasi adalah Jakarta sebagai  kota  pertama  dimana  Covid-19  pertama  kali  ditemukan.  Data  tersebut  akan  diprediksi  menggunakan Backpropagation dan Adaptive Neuro Fuzzy.
Selain itu, terdapat data tambahan yaitu data jumlah korban Covid-19 (positive and meninggal) di Jakarta selama 1  Maret  2020  sampai  30  April  2020,  yang  diperoleh  dari  website  resmi  Covid-19  Jakarta,  data  jumlah  korban Covid-19 (positive and meninggal) di Indonesia selama 1 Maret 2020 sampai 30 April 2020, yang diperoleh dari Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, dan data jumlah korban Covid-19 (positive dan meningga) di dunia selama  1  Maret  2020  sampai  30  April  2020,  yang  diperoleh  dari  Worldometer  website.  Data  tersebut  akan digunakan sebagai input pada Backpropagation dan Adaptive Neuro Fuzzy, dengan output adalah jumlah hotel dan restaurant tutup di Jakarta selama 1 Maret 2020 sampai 30 April 2020.

## A. Data Covid-19
Grafik jumlah hotel dan restaurant tutup selama 1 Maret 2020  sampai 30 April 2020 (61 hari) di Jakarta dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3. Jumlah hotel dan restaurant tutup di Jakarta selama 61 hari
Untuk memprediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup menggunakan Backpropagation dan Adaptive Neuro Fuzzy sebagai output ( y ), diperlukan beberapa input seperti jumlah korban yang positive Covid-19 di Jakarta ( x 1 ), jumlah korban meninggal di Jakarta ( x 2 ), jumlah korban yang positive Covid-19 di Indonesia ( x 3 ), jumlah korban meninggal  di  Indonesia  ( x 4 ),  jumlah  korban  yang  positive  Covid-19  di  dunia  ( x 5 ),  dan  jumlah  korban  yang meninggal di dunia ( x 6 ).
Grafik jumlah korban Covid-19 di Jakarta selama 1 Maret 2020 sampai 30 April 2020 dapat dilihat pada Gambar 4(a). Terdapat dua bagian dari grafik dengan warna yang berbeda, yaitu korban yang positive dan korban yang meninggal. Grafik jumlah korban Covid-19 di Indonesia selama 1 Maret 2020 sampai 30 April 2020 dapat dilihat pada Gambar 4(b). Terdapat dua bagian dari grafik dengan warna yang berbeda, yaitu korban yang positive dan korban yang meninggal. Grafik jumlah korban Covid-19 di dunia selama 1 Maret 2020 sampai 30 April 2020 dapat dilihat pada Gambar 4(c). Terdapat dua bagian dari grafik dengan warna yang berbeda, yaitu korban yang positive dan korban yang meninggal.
Dinita Rahmalia, M. Yusak Anshori, Teguh Herlambang, Denis Fidita Karya - Prediksi Jumlah Hotel Dan Restaurant Tutup Akibat Dampak Covid-19 Menggunakan Backpropagation Dan Adaptive Neuro Fuzzy
(a) (b) (c)
Gambar 4. Jumlah korban positive dan meninggal karena Covid-19 (a) Di Jakarta (b) Di Indonesia (c) Di dunia

## B. Simulasi Backpropagation
Sebelum melakukan simulasi prediksi, diperlukan untuk membagi data ke dalam data training dan data testing. Partisi data yang digunakan adalah  untuk data training 80% dan data testing 20% [6].
Paramater yang digunakan pada simulasi Backpropagation adalah : Learning rate               : 0.2

## Maximum epoch            : 1000
Simulasi Backpropagation dapat dilihat pada Gambar 5, Gambar 6, dan Gambar 7. Pertama, inisialisasi matriks bobot  dan  terapkan  pada  data  training  menggunakan  Backpropagation  sampai  epoch  maksimal  dan  proses konvergensi dapat dilihat pada Gambar 5. Terlihat pada epoch awal, RMSE yang dihasilkan cukup besar. Pada proses  optimisasi,  RMSE menurun  dan  konvergen.  Gambar  6  menunjukkan  simulasi  prediksi  jumlah  hotel  dan restaurant yang tutup pada data training. Terlihat terdapat perbandingan dan error antara target dan output. Dari proses training sebanyak 1000 epoch, diperoleh matriks bobot optimal. Kemudian matriks bobot optimal diterapkan pada  data  testing.  Gambar  7  menunjukkan  simulasi  prediksi  jumlah  hotel  dan  restaurant  yang  tutup  pada  data testing. Terlihat terdapat perbandingan dan error antara target dan output.
Gambar 5. Proses Konvergensi dari Backpropagation
Gambar 6. Hasil prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup di Jakarta pada data training
Dinita Rahmalia, M. Yusak Anshori, Teguh Herlambang, Denis Fidita Karya - Prediksi Jumlah Hotel Dan Restaurant Tutup Akibat Dampak Covid-19 Menggunakan Backpropagation Dan Adaptive Neuro Fuzzy
Gambar 7. Hasil prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup di Jakarta pada data testing
Dari hasil simulasi, diperoleh prediksi dengan nilai Root of Mean Square Error (RMSE) pada (14) adalah 9,2422 pada data training dan 8,9419 pada data testing.

## C. Simulasi Adaptive Neuro Fuzzy
Sebelum melakukan simulasi prediksi, diperlukan untuk membagi data ke dalam data training dan data testing. Partisi data yang digunakan adalah  untuk data training 80% dan data testing 20% [6].
Paramater yang digunakan pada Adaptive Neuro Fuzzy adalah : Epoch maksimum                             : 30 Jumlah fungsi keanggotaan                     : 2 (setiap input) Jumlah rule                                  : 64 Jumlah linear parameter (consequent)            : 448 Jumlah nonlinear parameter (premise)            : 36
The simulasi Adaptive Neuro Fuzzy dapat dilihat pada Gambar 8, Gambar 9, Gambar 10, dan Gambar 11. Ter- dapat  dua  fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  yaitu  ‘kecil’  dan  ‘besar’.  Gambar  8  menunjukkan  fungsi keanggotaan dari input yang telah dioptimisasi seperti jumlah korban positive Covid-19 di Jakarta, jumlah korban meninggal di Jakarta, jumlah korban positive Covid-19 di Indonesia, jumlah korban meninggal di Indonesia, jumlah korban  positive  Covid-19  di  dunia,  dan  jumlah  korban  meninggal  di  dunia.  Setiap  fungsi  keanggotaan menggunakan  generalized  bell  (gbell)  yang  memiliki  tiga  parameter  sebagai  nonlinear  parameter.  Gambar  9 menunjukkan proses konvergensi dari RMSE. Terlihat pada epoch awal, RMSE yang dihasilkan cukup besar. Pada proses optimisasi, RMSE menurun dan konvergen. Gambar 10 menunjukkan simulasi prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup pada data training. Terlihat terdapat perbandingan dan error antara target dan output. Dari proses training sebanyak 30 epoch, diperoleh parameter Adaptive Neuro Fuzzy yang optimal. Kemudian parameter Adaptive Neuro Fuzzy optimal diterapkan pada data testing. Gambar 11 menunjukkan simulasi prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup pada data testing. Terlihat terdapat perbandingan dan error antara target dan output.
Dinita Rahmalia, M. Yusak Anshori, Teguh Herlambang, Denis Fidita Karya - Prediksi Jumlah Hotel Dan Restaurant Tutup Akibat Dampak Covid-19 Menggunakan Backpropagation Dan Adaptive Neuro Fuzzy
Gambar 9. Proses Konvergensi dari Adaptive Neuro Fuzzy
Gambar 10. Hasil prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup di Jakarta pada data training
Gambar 11. Hasil prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup di Jakarta pada data testing
Dari hasil simulasi, diperoleh prediksi dengan nilai Root of Mean Square Error (RMSE) pada (14) adalah 0,5324 pada data training dan 5,3198 pada data testing.

## V. K ESIMPULAN
Dalam membuat prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup menggunakan Backpropagation dan Adaptive Neuro  Fuzzy,  diperlukan  beberapa  input  seperti jumlah  korban  positive  Covid-19  di  Jakarta,  jumlah  korban meninggal di Jakarta, jumlah korban positive Covid-19 di Indonesia, jumlah korban meninggal di Indonesia, jumlah korban positive Covid-19 di dunia, dan jumlah korban meninggal di dunia.
Backpropagation dan Adaptive Neuro Fuzzy dapat membuat prediksi jumlah hotel dan restaurant tutup yang mendekati nilai target. Simulasi diterapkan dengan membagi dataset ke dalam data training (80%) dan data testing (20%). Dari simulasi Backpropagation, Backpropagation dapat menghasilkan prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup pada data training dengan optimal RMSE adalah 9,2422 dan data testing dengan optimal RMSE adalah 8,9419. Dari simulasi Adaptive Neuro Fuzzy, Adaptive Neuro Fuzzy dapat membuat prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup pada data training dengan optimal RMSE adalah 0,5324 dan testing data dengan optimal RMSE adalah 5,3198.
Pengembangan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  prediksi  dan  klasifikasi  dengan  data  mining  dan  teknik

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Dinita Rahmalia, M. Yusak Anshori, Teguh Herlambang, Denis Fidita Karya - Prediksi Jumlah Hotel Dan Restaurant Tutup Akibat Dampak Covid-19 Menggunakan Backpropagation Dan Adaptive Neuro Fuzzy
machine learning.

## D AFTAR P USTAKA
[1] D. Rahmalia. (2018). Estimation of  Exponential Smoothing Parameter on Pesticide Characteristic Forecast Using Ant Colony Optimization (ACO). Eksakta : Jurnal Ilmu-ilmu MIPA. [Online]. 18(1), hal. 56-63.
[2] M.S. Pradana, D. Rahmalia, E.D.A. Prahastini  (2020). Peramalan Nilai Tukar Petani Kabupaten Lamongan dengan ARIMA. Jurnal Matemat- ika. [Online]. 10(2), hal. 91-104.
[3] D. Rahmalia, N. Aini  (2018). Pengaruh Korelasi Data pada Peramalan Suhu Udara Menggunakan Backpropagation Neural Network. Zeta-Math Journal. [Online]. 4(1), hal. 1-6.
[4] D. Rahmalia, M.S. Pradana  (2019). Backpropagation Neural Network pada Data yang Tak Stationer (Studi Kasus : Jumlah Penderita Penyakit Ebola). Jurnal Riset dan Aplikasi Matematika (JRAM) . [Online]. 3(1), hal. 32-42.
[5] D. Rahmalia, A. Rohmatulla  (2019). Pengaruh Korelasi Data pada Peramalan Kelembaban Udara Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System. Applied Technology and Computing Science Journal . [Online]. 2(1), hal. 10-24.
[6] J. Han, M. Kamber, J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques. USA: Elsevier, 2012
[7] L. Fausett, Fundamental of Neural Networks. USA: Prentice Hall, 1994
[8] M.Y. Anshori, D. Rahmalia, T. Herlambang. Comparison Backpropagation (BP)  and Learning Vector Quantification (LVQ) on Classifying Price Range of Smartphone in Market. Dipresentasikan di ICCGANT.[Online].
[9] J. Shing, R. Jang. ANFIS : Adaptive Network Based Fuzzy Inference System. Dipresentasikan di IEEE Transaction on System, Man and Cybernetics.
[10] D.F. Karya, P. Katias, T. Herlambang, D. Rahmalia. Development of Unscented Kalman Filter Algorithm for Stock Price Estimation. Dipresentasikan di ICCGANT.[Online].
[11] D. Rahmalia, M.S. Pradana, T. Herlambang  (2020). Klasifikasi Multi Output pada Harga Smartphone Menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ) dan Backpropagation (BP). Systemic Information System and Informatics Journal . [Online]. 6(2), hal. 14-19.
[12] M.Y. Anshori, D. Rahmalia, T. Herlambang, D.F. Karya. Optimizing Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Parameters Using Cuckoo Search (Case Study of World Crude Oil Price Estimation). Dipresentasikan di ICCGANT.[Online].
[13] D. Rahmalia, T. Herlambang. Comparison between Neural Network (NN) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) on Sunlight Intensity Prediction Based on Air Temperature and Humidity. Dipresentasikan di ICCGANT.[Online].
[14] D. Rahmalia  (2021). Optimizing the Membership Degree of Fuzzy Inference System (FIS) and Fuzzy Clustering Means (FCM) in Weather Data Using Firefly Algorithm. Cauchy Journal. [Online]. 6(4), hal. 169-180.