## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id

## IMPLEMENTASI  HOPFIELD UNTUK PENGENALAN KARAKTER HIRAGANA
Zulfian Azmi *1, Hendriktio Freizello *2 *1,2 Program Studi Sistem Komputer, STMIK Triguna Dharma, Medan, Sumatera Utara. Jl.A.H.Nasution N0.73 F-Medan, Sumatera Utara, Indonesia.
E-mail : zulfian.azmi@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  mempelajari  karakter  Hiragana,  seseorang  dapat  mengalami  kesulitan  karena banyaknya  kombinasi  huruf  vokal  yang  membentuk  huruf  baru  dengan  cara  baca  dan  arti yang  berbeda.  Maka  dari  itu  diharapkan  adanya  sebuah  sistem  komputer  yang  dapat membantu  mengenali  karakter  Hiragana.  Untuk  membantu  pengguna  dalam  mengenali karakter Hiragana secara cepat dan tepat, maka diperlukan suatu sistem pengenalan Karakter Hiragana. Sistem pengenalan ini merupakan penelitian apakah sistem berbasis jaringan syaraf tiruan  dapat  diterapkan  untuk  mengenali  pola  karakter  Hiragana.  Dengan  adanya  sistem pengenalan pola karakter Hiragana ini maka diharapkan sistem mampu dikembangkan lebih lanjut untuk mengenali karakter Hiragana secara cepat dan tepat.
Kata Kunci   : Jaringan Hopfield, Pengenalan Pola, karakter Hiragana

## A. PENDAHULUAN
plikasi  kecerdasan  buatan  yang  cukup kompleks  dalam  bidang  studi  AI  adalah pengenalan  pola  ( Pattern  Recognition ). Masalah yang dihadapi adalah bagaimana membuat mesin mampu mengenali sebuah  gambar  karakter  atau  coretan  tulisan tangan dan menerjemahkannya ke bentuk pola huruf atau krakter tertentu. Fungsi pengenalan karakter ini dapat dikembangkan dan diimplementasikan  dalam software  scanner untuk mendukung kecepatan dalam melakukan input karakter  atau  mengetik  karakter  yang diinginkan. Permasalahan pengenalan karakter ini diselesaikan dengan mengimplementasikan jaringan  syaraf  tiruan.  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST) adalah suatu sistem pemrosesan
informasi yang meniru, mengadopsi, mencontoh  kinerja  otak  manusia.  Banyak sekali pemanfaatan yang didapat dari penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  ini,  seperti pengenalan  pola  pada  gambar,  huruf  cetak, tulisan tangan, suara, dan lainnya.
Jaringan  Hopfield  ini  sangat  bergantung  dari korelasi  dari  contoh  data  yang  digunakan, sehingga  hasil  akhir  akan  ditentukan  dari perpaduan contoh data yang digunakan. Dalam jaringan  Hopfield,  semua  neuron  saling terhubung  secara  total (fully  connected) .
Neuron  yang  satu  mengeluarkan  output  dan kemudian  menjadi  input  bagi  semua  neuron yang lain.  Hiragana adalah salah satu dari tiga cara  penulisan  bahasa  Jepang  dan  mewakili sebutan  suku  kata.  Hiragana  memiliki  104 huruf dan masing masing memiliki bunyi yang berbeda.  Dari  104  huruf  tersebut,  46  huruf
A

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
merupakan  huruf  pokok  a-n,  25  huruf menggunakan teng-teng (“)  dan maru (o),  33 huruf menggunakan kombinasi ya-yu-yo kecil. Dalam mempelajari karakter Hiragana, seseorang  dapat  mengalami  kesulitan  karena banyaknya  kombinasi  huruf  vokal  yang membentuk  huruf  baru  dengan  cara  baca  dan arti  yang  berbeda.  Maka  dari  itu  diharapkan adanya  sebuah  sistem  komputer  yang  dapat membantu mengenali karakter Hiragana.

## Gbr.1.Huruf.Hiragana

## B. TINJAUAN PUSTAKA

## 1.Sejarah Hiragana
Hiragana (Kana: ひらがな ; Kanji: 平仮名
)  adalah  suatu  cara  penulisan  bahasa Jepang  dan  mewakili  sebutan  suku  kata. Hiragana  mulai  digunakan  secara  luas pada  abad  ke-10  Masehi.  Pelafalan  dalam huruf  Hiragana  tidak  sama  dengan  alfabet yang  kita  gunakan.  Hiragana  merupakan sebuah  penyederhanaan  dari  huruf  kanji yang  digunakan  oleh  China  di  abad  ke  5 masehi.Tirtobisono  (dalam  Yusa  dan Yuliana, 2013 : 115) “…Pada masa silam,
Hiragana  juga  dikenali  sebagai onna  de atau  ‘tulisan  wanita’  karena  biasa digunakan oleh kaum wanita. Kaum lelaki pada  masa  itu menulis  menggunakan  tulisan Kanji  dan  Katakana.  Huruf  hiragana  mulai digunakan  secara  luas  pada  abad  ke-10 Masehi. Tirtobisono  (dalam  Yusa  dan
Yuliana, 2013 : 115) “…Pada masa silam, Hiragana  juga  dikenali  sebagai  onna  de atau  ‘tulisan  wanita’  karena  biasa digunakan oleh kaum wanita.
Kaum  lelaki  pada  masa  itu  menulis menggunakan tulisan Kanji dan Katakana. Huruf  hiragana  mulai  digunakan  secara luas pada abad ke-10 Masehi.”

## 2. Jaringan Hopfield
Jaringan  Hopfield  dikembangkan  oleh  John Hopfield  (Ahli  fisika,  pemenang  nobel  1982). Hopfield mempunyai sifat assosiative memory , ini  berarti  JST  Hopfield  seperti  ingatan  yang mampu  menyimpan  informasi  yang  pernah diberikan dan menampilkan kembali informasi tersebut  apabila  diminta.  JST  Hopfield  juga bersifat high-fault tolerance yaitu kemampuan untuk  memilih  salah  satu  pola  yang  paling mirip  dalam  ingatannya  apabila  pola  yang diberikan  tidak  sama  seperti  salah  satu  pola dalam pembelajaran.
Jaringan  Hopfield  diskrit  merupakan jaringan  syaraf  tiruan  yang  terhubung penuh  ( fully  connected ),  yaitu  bahwa setiap  unit  terhubung  dengan  setiap  unit lainnya.  Jaringan  ini  memiliki  bobot  – bobot  yang  simetris.  Pada  Jaringan Hopfield,  setiap  unit  tidak  memiliki hubungan  dengan  dirinya  sendiri.  Secara matematik  hal  ini  memenuhi  w ij =  w ji untuk i ≠ j, dan w ij = 0 untuk i = j.
Jaringan
Hopfield biner mempunyai  suatu  lapisan  unit  pengolah. Setiap  unit  pengolah  mempunyai  sebuah nilai  aktivitas  atau  kondisi  yang  bersifat biner.  Keseluruhan  jaringan  mempunyai kondisi  pada  setiap  saat.  Kondisi  tersebut berupa vektor dari bilangan 0 dan 1. Setiap

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
Vol.1 No.1 Agustus 2017 ISSN : 2597-3673 (Online) ISSN : 2579-5201 (Printed)
anggota vektor sesuai dengan unit pengolah  dalam  jaringan.  Jadi  pada  setiap kondisi jaringan dapat digambarkan dengan vektor sebagai berikut:
U = (U 1 , U 2 , U 3 , ...... , U n ) = (+ + .......+…+)
Vektor  ini  mencerminkan  sebuah  jaringan yang  terdiri  dari n unit  pengolah,  dimana elemen ke i mempunyai kondisi u i . Dalam notasi  ini,  +  menggambar  sebuah  unit pengolah dengan nilai 1 dan –1 menggambarkan  sebuah  unit  pengolah dengan nilai 0.
Unit  pengolah  dalam  jaringan Hopfield  adalah  terhubung  penuh,  artinya setiap  unit  terhubung  dengan  unit  lainnya kecuali  kepada  dirinya  sendiri.  Hubungan tersebut  adalah  hubungan  langsung  dan setiap  pasang  unit  pengolah  mempunyai hubungan  dalam  dua  arah.  Topologi hubungan  ini  mempunyai  jaringan  yang bersifat recursive karena  keluaran  dari setiap  unit  memberikan  masukan  kepada unit lainnya pada lapisan yang sama.
Tiap  hubungan  mempunyai  bobot. Bobot  ini  adalah  suatu  skalar  yang berdasarkan  pada  kekuatan  hubungan ( Connection  Strength ).  Kita  misalkan  T ji merupakan  bobot  dari  unit i ke  unit j. Dalam  jaringan  Hopfield  bobot  T ij dan  T ji mempunyai nilai yang sama sehingga T ji = T ij . (Hermawan, 2006 : 59)
Gambar.2.  Jaringan  Hopfield  dengan Lingkaran  Menunjukkan  Nilai  Bobot  T ji (Hermawan, 2006, 59)

## 2.1.Prosedur Pembelajaran
Dalam  jaringan  Hopfield,  yang dipandang sebagai sistem pengingat assosiatif,  proses  belajar  adalah  proses penambahan  ingatan  ( memories )  dari  pola yang dilatihkan. Dalam sistem ini prosedur pembelajaran adalah prosedur pembentukan  bobot  koneksi  T ij .  Jika  pada jaringan  akan  dilatihkan  sejumlah  m  pola maka persamaan bobotnya adalah:
{ ∑
Dengan:
T ji =  Bobot  koneksi  dari  neuron  I dengan neuron j m = Jumlah pola yang dilatihkan P i,p =  Elemen  ke i dari  vector  pola  P yang dilatihkan
Pada awalnya matriks bobot bernilai  0  (T  =  0).  Pemberian  nilai  bobot (proses  pembelajaran)  dilakukan  dengan menerapkan persamaan diatas untuk sejumlah  pola  yang  dilatihkan  sehingga terbentuk suatu matriks bobot. Selanjutnya

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
jika  ada  pola  yang  akan  dilatihkan  lagi, persamaan  tersebut  diterapkan  dengan kondisi  bobot  yang  telah  terbentuk sebelumnya  sebagai  kondisi  awal.  Dalam jaringan  Hopfield  ini  terdapat  batasan kapasitas  penyimpanan  ingatan  dari  pola yang  dilatihkan.  Untuk  jaringan  dengan neuron  sejumlah  N,  agar  sistem  stabil, batasan kapasitas pola yang diingat adalah 2 N .
Awalnya  pada  jaringan  ditetapkan kondisi untuk tiap unit pengolah. Prosedur pembaharuan  diterapkan  pada  unit  –  unit dalam  jaringan  Hopfield.  Pada  satu  saat, satu unit diperbaharui. Prosedur pembaharuan  mempengaruhi  kondisi  tiap unit,  kadang  mengubah  kondisinya  dan kadang dibiarkan pada kondisi yang sama. Pembaharuan  dari  unit  –  unit  pengolah berlanjut sampai tidak terjadi lagi perubahan. Ketika penjumlahan ini selesai dihitung, unit pengolah akan mengevaluasi apakah hasil penjumlahan lebih besar atau lebih  kecil  dari  0.  Jika  hasil  penjumlahan lebih  besar  atau  sama  dengan  0,  maka keluaran  unit  di  set  1.  Jika  hasil penjumlahan  lebih  kecil  dari  0,  keluaran unit akan di set 0.
2.2  Konvergensi Tiap kondisi dari jaringan mempunyai  sekumpulan  energi.  Nilai  ini didefinisikan dengan:
∑ ∑
Dengan:
T ji =  Bobot  koneksi  dari neuron  i dengan neuron j
U j = Unit pengolah pada neuron ke j Persamaan  ini  dihubungkan  dengan “energi” meskipun ini tidak menggambarkan  energi  yang  nyata seperti  pada  sistem  fisika.  Fungsi energi  dari  persamaan  diatas  adalah sebuah fungsi objektif yang diminimalkan oleh jaringan. Pembaharuan  dari  jaringan  Hopfield merupakan prosedur konvergen dimana energi dari keseluruhan jaringan  akan  menjadi  semakin  kecil. Pada  akhirnya  jaringan  akan  berada pada posisi stabil dimana pada kondisi ini energi berada pada nilai minimum (Hermawan, 2006).
3. Pengolahan Citra Digital
Menurut F. Gusa (2013 : 27) “Secara umum, pengolahan citra digital menunjuk pada pemrosesan gambar 2 dimensi dengan menggunakan komputer.  Tujuan  utama  pengolahan citra adalah agar citra mudah diinterpretasi  oleh  manusia  maupun mesin.  Dengan  pengolahan  citra, sebuah  citra  ditransformasi  menjadi citra lain.”
Berdasarkan  nilai  pikselnya,  citra digital dapat dikelompokkan ke dalam tiga jenis citra, yaitu:

## 3.1.Citra warna
Citra  warna  sering  disebut  juga  citra RGB  atau  citra true-color karena  dapat merepresentasikan warna objek menyerupai warna aslinya dengan mengkombinasikan  ketiga  warna  dasar yaitu red (R), green (G) dan blue (B). Tiap

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
piksel  memiliki  tiga  nilai  kanal  yang mewakili tiap komponen warna dasar citra.

## 3.2.Citra grayscale
Citra  grayscale  merupakan  citra  digital yang hanya memiliki satu nilai kanal pada setiap  pikselnya,  dengan  kata  lain  nilai bagian red = green = blue .  Nilai  tersebut digunakan  untuk  menunjukkan  tingkat intensitas.  Warna  yang  dimiliki  citra grayscale adalah  warna  keabuan  dengan berbagai tingkatan dari hitam hingga putih. Citra grayscale dapat  diperoleh  dari  citra RGB.  Nilai  intensitas  citra grayscale (keabuan)  dihitung  dari  nilai  intensitas citra RGB dengan menggunakan persamaan:

## 3.3.Citra biner
Citra  biner  adalah  citra digital yang hanya  memiliki  dua  kemungkinan  nilai piksel  yaitu  hitam  dan  putih.  Citra  biner juga  disebut  sebagai  citra  BW  ( black  and white )  atau  citra  monokrom.  Citra  biner sering  muncul  sebagai  hasil  dari  proses pengambangan ( thresholding ). Secara umum, proses pengambangan citra grayscale untuk  menghasilkan  citra  biner adalah sebagai berikut:
(    )   { (    )
Dengan: g(x,y)  =  citra  biner  dari  citra grayscale f(x,y) T = nilai ambang.
Kualitas citra biner yang dihasilkan sangat tergantung pada nilai T yang digunakan.

## C. PERANCANGAN SISTEM 1.Algoritma Sistem
Sistem ini dibangun untuk menganalisa permasalahan dalam pengenalan  karakter  Hiragana  yang  data masukannya  berupa  gambar.  Gambar tersebut  akan  dikonversi  kedalam  bentuk gambar bipolar yang  kemudian  data bipolar tersebut  akan  diproses  oleh algoritma Jaringan Hopfield. dalam proses pengenalan  dengan  algoritma  hopfield diskrit  terdapat  dua  proses  utama  yaitu proses  pelatihan  dan  proses  pengujian. Output yang  dihasilkan  dari  aplikasi adalah  pengenalan  algoritma  terhadap input dan  proses  pengujian  yang  telah dimasukkan sebelumnya.

## 2.Tahap Persiapan Masukan
Persiapan  masukan  yang  digunakan dalam sistem pengenalan karakter Hiragana  adalah  mempersiapkan  gambar asli sebagai pola latih kemudian melakukan  pemroprosesan  pengelolahan citra  gambar  menjadi  citra bipolar yang terdiri  dari  1  dan  -1,  berikut  adalah langkah - langkahnya:
1. Input citra  karakter  Hiragana  asli dengan resolusi gambar 120 x 120 pixel.
2. Lakukan pendeteksian tepi untuk memotong background citra  yang  tidak diperlukan,  kemudian  perkecil  resolusi gambar menjadi 20 x 20 pixel .

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
Vol.1 No.1 Agustus 2017 ISSN : 2597-3673 (Online) ISSN : 2579-5201 (Printed)
Gambar  3  Tampilan  Resolusi  Citra Biner
3. Konversi  citra  menjadi  citra bipolar dengan  batas  ambang  250  yang  berarti jika  nilai  matriks  gambar  lebih  besar sama  dengan  250  maka  bernilai  1,  dan jika lebih kecil maka bernilai -1.
3.Tampilan menu Form Pelatihan
Form ini  merupakan  halaman untuk melatih gambar yang telah ditentukan agar dapat dilakukan pengujian dan dikenali oleh sistem. Adapun tampilan dari Form Pelatihan  adalah  sebagai berikut:
Gambar..4 Tampilan Form Pelatihan
4.Tampilan Form Pengujian Form Pengujian ini  merupakan halaman  untuk  menguji  sebuah  gambar karakter  Hiragana  apakah  dikenali  oleh sistem  atau  tidak.  Adapun  tampilan  dari Tab Pengujian adalah sebagai berikut:

## E. PENUTUP

## Kesimpulan
Setelah  penelitian  selesai  dilakukan,  maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai penutup  dari  penelitian  ini.  Adapun beberapa  kesimpulan  yang  diperoleh  dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Pengenalan  karakter  Hiragana  dapat menerapkan sebuah sistem kecerdasan buatan  yaitu  jaringan  saraf  tiruan dengan menggunakan Jaringan
Hopfield yang  nantinya  hasil  dari pengujian adalah gambar dikenali atau tidak dikenali.
2. Dalam merancang sistem yang mampu mengenali karakter
Hiragana
dibutuhkan  sistem  yang  mengadopsi
Jaringan Hopfield yang diawali dengan  proses  persiapan  pola  latih kemudian dilakukan proses pengolahan citra sehingga menghasilkan nilai threshold, selanjutnya  nilai  tersebut  akan  dilatih sehingga  pada  proses  pengujian  nilai tersebut  akan  dibandingkan  dengan nilai pola karakter Hiragana yang diuji dan terakhir akan menghasilkan kesimpulan dikenali atau tidak dikenali.
3. Pengenalan karakter Hiragana menggunakan Jaringan Hopfield
adalah  dengan  mengalikan  pola  yang akan  diuji  dengan  bobot  akhir  dari

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
hasil perhitungan pola latih, kemudian melakukan  pembaruan  atau  perbaikan piksel  pada  pola  uji.  Jika  pola dikenali, makan pola uji akan diperbaiki  oleh  Jaringan  Hopfield sehingga hasil pengujian akan
membentuk  pola  baru  yang  sama persis  dengan  salah  satu  pola  latih. Jika tidak dikenali, maka pola baru akan  membentuk  pola  yang  sama sekali berbeda dengan pola latih.
Gambar.5 Tampilan Form Pengujian

## 4.1 Pengujian Sistem
Proses pengujian sistem adalah proses dimulai  dari  data  pola  uji  dimasukkan sampai  dengan  sistem  menampilkan  hasil uji.  Proses  pengujian  ini  menggunakan Jaringan Hopfield dalam proses pembelajaran  dan  pengujiannya.  Pada proses pengujian data yang telah dimasukkan,  akan  diambil  nilai  bipolar
dari  hasil Threshold untuk  dilakukan proses  pengujian  dengan  mengalikan dengan  bobot  akhir  pola  latih  yang  telah dilatih sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Yen,  Eva  C.  (Oktober  2009). Ordinal preference  and  inter-rater  pattern recognition:  Hopfield  neural  network vs.  Measures  of  association. (30),  87- 98.
[2]  Sarabi,  Mitra  T.,  Niksirat,  Kavous  S., Khanmohammadi,  S.,  Nazari,  M. 2013. EEG-based  analysis  of  human driving  performance  in  turning  left and  right  using  Hopfield  neural network . II (266), 5-10.
[3] Gusa., Rika F. 2013. Pengolahan Citra Digital untuk Menghitung Luas Daerah  Bekas  Penambangan  Timah .
2 (2), 2-9.
[4]  Sembada,  Tegar.  2012. Implementasi Metode  Run  Length  dan  Jaringan Saraf Tiruan Hopfield Untuk Klasifikasi Penyakit Kulit
Berdasarkan  Tekstur  Kulit .  Jurnal Ilmiah  Komputer  dan  Informatika (KOMPUTA). 45-52.
[5]  Winarto,  Arif  B.,  &  Handayani,  S. 2013. Media  Pembelajaran  Jaringan Saraf Tiruan Metode Hopfield
Berbasis  Multimedia .  Jurnal  Sarjana Teknik Informatika. 1 (1), 268.

## JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing )
Published by : Lembaga Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP3M), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta (STMIK Jayakarta) Address : Jln. Salemba I No. 10 Jakarta Pusat 10430 Indonesia. Telp.021-3905050 URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id
[6] Retnawati, Ikhwan A., Jumarang, Muh. Ishak. 2014. Estimasi Keadaan Cuaca
di  Kota  Pontianak  Menggunakan
Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Algoritma Hopfield. PRISMA
FISIKA. II (1), 11-14.
[7]  Ernawati,  Septima.  2009. Aplikasi Hopfield  Neural  Network  Untuk Prakiraan  Cuaca .  Jurnal  Meteorologi Dan Geofisika. X (2), 251-175.
[8]  Yusa,  I  Made.,  Yuliana,  Fajar  W.  P. (Juli  2013). Pengembangan  Model Pembelajaran Huruf Hiragana Dalam Wujud  CD  Interaktif  Untuk  Siswa Kelas IV SD. Jurnal Nasional
Pendidikan Teknik
Informatika (JANASPATI). II (2). 110-124.
[9] Discrete  Hopfield  Network. (t.t.). Ditemukenali  10  Juni  2017,  dari http://neupy.com/2015/09/20/discrete_ hopfield_network.html.
[10] Hiragana (t.t.).  Ditemukenali  08
Februari 2017, dari http://en.wikipedia.org/wiki/hiragana
[11] Taufik K., Opik, Irfan, M., Nurpianti, A.,  (Juli  2013). Pembuatan  Aplikasi Anbiapedia Ensiklopedi Muslim
Anak Berbasis Web. VII (1). 33-42.
[12] Haviluddin. 2011. Memahami
penggunaan
UML (Unified Modelling  Language) .  Informatika
Mulawarman. 6 (1), 1-3.
[13]  Budiharto,  W.  2016. Machine Learning &
Computational
Intelligence. Yogyakarata:  Penerbit Andi.
[14]  Desiani,  A.,  &  Arhami,  M.  2006.
Konsep Kecerdasan Buatan.
Yogyakarta: Penerbit Andi.
[15]  Puspitaningrum,  D.  2006. Pengantar Jaringan  Saraf  Tiruan. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[16]  Hermawan,  A.  2006. Jaringan  Saraf Tiruan Teori dan Aplikasi.
Yogyakarta: Penerbit Andi.
[17]  Siang,  Jong  J.  2009. Matematika Diskrit  dan  Aplikasinya  Pada  Ilmu Komputer. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[18] Raharjo, B., 2016. Pemrograman GUI dengan  Python  dan  PyQt. Bandung: Informatika.