JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK PERAMALAN PENJUALAN PRODUK (STUDI KASUS DI METRO ELECTRONIC DAN FURNITURE)

## Welnof Satria
Teknologi Informasi / Universitas Dharmawangsa Jl.K.L. Yos Sudarso No. 224 Glugur Kota Medan Email: welnof@dharmawangsa.ac.id
Abstrak — Metro  Electronic dan  Furniture  adalah  perusahaan  yang  berkembang  dibidang  penjualan elektonik  dan  perabotan. Perusahaan  ini  sangat  menginginkan  peningkatan  laba  di  setiap  bulannya, sehingga suatu aplikasi sangat dibutuhkan perusahaan ini untuk menentukan prediksi penjualan produk ditiap  bulannya.  Sistem  jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan  metode  backpropagation  yang  diterapkan dalam  penelitian  ini  untuk  peramalan  penjulan  produk  dan  diharapkan  dapat  membantu  memecahkan masalah dalam peramalan penjualan produk. Peramalan produk dengan demikian hasil yang diharapkan adalah  mendapatkan  prediksi  pada  bulan  selanjutnya  yang  akurat  untuk  penjualan  produk  di  Metro Electronic  dan  Furniture  Sungai  Penuh.  Dalam  proses  pengolahan  data  yang  berkaitan  dengan peramalan,  pola  peramalan  sesuai  dengan  yang  ditetapkan  oleh  algoritma  backpropagation.  Sistem jaringan  saraf  tiruan  menggunakan  metode  backpropagation  diimplementasikan  menggunakan  Matlab sebagai software yang mendukung dengan data penjualan produk pada tahun 2014 sampai tahun 2016.
Kata Kunci — Backpropagation, Matlab, Penjualan, Peramalan, Produk.
Abstract — Metro  Electronic  and  Furniture  is  a  growing  company  in  the  field  of  electronic  sales  and furniture.  This  company  is  eager  to  increase  profits  in  every  month,  so  an  application  is needed  this company to determine the prediction of product sales every month. Artificial neural network system using backpropagation  method  applied  in  this  research  for  product  sales  forecasting  and  is  expected  to  help solve  the  problem  in  product  sales  forecasting.  Product  forecasting  thus  expected  outcome  is  getting  an accurate prediction next month for product sales at Metro Electronic and Furniture Sungai Penuh. In the process  of  data  processing  related  to  forecasting,  forecasting  pattern  according  to that  set  by backpropagation  algorithm.  Artificial  neural  network  system  using  backpropagation  method implemented using Matlab as a software that supports with product sales data in 2014 to 2016.
Keywords — Backpropagation, Matlab, Sales, Forecasting, Product.

## I. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Teknologi  infomasi  yang  semakin  maju  saat  ini sangat  dimanfaatkan,  untuk  memprediksi  tingkat penjualan  produk  dapat  digunakan  jaringan  syaraf tiruan (Artificial Neural Network). Teknologi informasi  merupakan  teknologi  yang  berfungsi  untuk memproses data, mengelola, menyusun, mendapatkan, memanipulasi,  menyimpan  data  yang  menghasilkan informasi  berkualitas,  yaitu  berbentuk  informasi  yang tepat  waktu,  relevan  dan  akurat,  yang  dibutuhkan untuk keperluan bisnis, pribadi, swasta dan pemerintah yang  merupakan  informasi  dalam  pengambilan keputusan yang strategis.
Perusahaan barang atau jasa sangat membutuhkan strategi penjualan agar dapat meningkatkan keuntungannya.  Melakukan  prediksi (peramalan)  terhadap  penjualan  secara  baik  adalah salah  satu  cara  atau  teknik  yang  digunakan.  Sehingga dalam  kegiatan  peramalan  ini,  dapat  mengambil
kebijakan  atau  keputusan  yang  dapat  memberikan informasi  dan  hasil  ramalan  penjualan  sesuai  dengan yang  diramalkan  tersebut.  Dengan  penggunaan  dan pemilihan metode yang sesuai, maka dalam keberhasilan  perusahaan  memasarkan  produk  akan menghasilkan dalam bentuk laba.
Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  permodelan data  yang  mampu  dan  kuat  mewakili  dan  menangkap hubungan Input-Output yang komplek,  karena kemampuannya untuk memecahkan beberapa masalah relatif  mudah digunakan, ketahanan untuk  mengimput data kecepatan untuk eksekusi, dan menginisialisasikan  sistem  yang  rumit.  (Sudarsono, 2016).
Meramalkan  penjualan  pada  periode  tertentu untuk masa yang mendatang dengan rencana penjualan dalam  bentuk  peramalan  penjualan.  Peramalan penjualan pada Metro Electronic dan Furniture Sungai Penuh dilakukan dalam periode tahunan yang nantinya akan  didokumentasikan  dalam  Rencana  Kerja  dan
Anggaran  Perusahaan  (RKAP)  dengan  menggunakan metode sederhana serta belum dikaji ketepatannya.
Metro Electronic Dan Furniture adalah  usaha yang  berkembang  dibidang  penjualan  elektonik  dan perabotan.  Perusahaan  ini  sangat  menginginkan peningkatan  laba  di  setiap bulannya,  sehingga  suatu aplikasi  sangat  dibutuhkan  perusahaan  ini  untuk menentukan  prediksi  barang  atau  produk  yang  harus dijual  di  tiap  bulannya.  Dengan  demikian,  Maka menjalankan  semua  perencanaan  di  dalam  perusahaan dalam  meramalan  penjualan  produk  dibutuhkan aplikasi  untuk  yang  sangat  penting.  Maka  hasil  lebih berupa  nilai  atau  pernyataan  dari  suatu  ramalan penjualan  terhadap  kondisi  dimasa  depan  penjualan potensial untuk jangka waktu tertentu sebagai proyeksi teknis dari permintaan konsumen. Meskipun demikian perencana  dari  hasil  yang  diperkiraan  mungkin  tidak sama  dengan  hasil  yang  diperoleh.  Pemanfaatan ramalan  penjualan  dapat  digunakan  sebagai  informasi penjualan  produk  pada  Metro Electronic Dan Furniture Sungai  Penuh  untuk  memprediksi  tingkat penjualan produk. Menggunakan metode backpropagation dalam meramalkan penjualan produk electronic dan furniture,  dengan  tujuan  dapat memprediksi  penjualan  produk  pada  1  periode  (per tahun).
1.2     Perumusan Masalah
Berdasarkan dari uraian latar belakang masalah diatas dapat dirumuskan permasalahan sebagai berikut : 1. Bagaimana menentukan
pola
dalam meramalkan penjualan  produk  dengan metode backpropagation?
2. Bagaimana meramal penjualan produk berdasarkan  data  penjualan  produk  yang sebelumnya dengan penarapan metode backpropagation?
3. Bagaimana mengimplementasikan metode backpropagation untuk  meramalkan penjualan produk pada aplikasi jaringan syaraf tiruan?
1.3 Tujuan Penelitian Tujuan dalam penelitian ini adalah:
1. Merancang arsitektur dan algoritma backpropagation pada  jaringan  syaraf  tiruan untuk peramalan penjualan produk.
2. Membandingkan  grafik  data  yang  sebenarnya dengan hasil peramalan.
3. Mengimplementasikan tools software Matlab yang  bisa  membantu  dalam  meramalkan penjualan  produk  berdasarkan  data  penjualan sebelumnya  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan  dengan  metode backpropagation,  yang diharapkan dapat menjadi bahan yang dipertimbangan  dalam  penggunaan  aplikasi tersebut ke depan.
1.4 Manfaat Penelitian Menfaat dari penelitian ini adalah :
1. Memberikan  pengetahuan  dan  mempermudah manajemen perusahaan untuk menentukan stok produk  atau  barang  yang  tersedia  dalam penjualan  produk electronic dan furniture sebagai mendapatkan informasi yang akurat.
2. Mengembangkan  disiplin  ilmu  pengetahuan tentang jaringan syaraf tiruan dengan menggunakan metode backpropagation.
3. Mereferensi  untuk  peneliti  jaringan  syaraf tiruan dengan menggunakan metode backpropagation untuk keperluan dan kebutuhan yang lain sebagai laporan.

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1 Jaringan Syaraf Tiruan
Pembuatan  struktur  jaringan  biologi  yang diilhami  dari  struktur  jaringan  saraf  tiruan,  manusia memiliki  kemampuan  yang  otak  sangat  luat  biasa khususnya  yang  kompleksserta  berstruktur. Neuron- neuron adalah  bagian  penghubung  otak  yang  disebut sinapsis. Neuron bekerja  berdasarkan  impuls/sinyal yang  diberikan  pada neuron, neuron meneruskannya pada neuron lain.  Diperkirakan  manusia  memiliki 10 13 neuron dan 6.10 18 sinapsis. Begitu  banyak kemampuan  otak  dalam  melakukan  dan  mengenali pola  organ-organ  tubuh  serta  dari  komputer  digital perhitungan kecepatannya lebih tinggi.
Gbr  1. Struktur  jaringan  syaraf  tiruan  dan  struktur sederhana sebuah neuron
Struktur  sederhana  sebuah neuron (arficial neural network)  dan  struktur  jaringan  syaraf  tiruan adalah  sistem  pengetahuan  operasi  komputer  yang menjelaskan  syaraf  biologi  arsitektur  pada  otak. Fungsi klasifikasi data, aproksimasi nonlinear, regresi non parametric dan cluster merupakan gambaran dari model komputasi dan matematis JST (Tanjung, 2016).

## 2.2 Backpropagation
Backpropagation merupakan ANN  Multi-Layer Network nilai output yang  diketahui  sehingga  target nilai error paling  rendah  bisa  didapatkan  pada  suatu algoritma  dengan  melakukan  berulang  di  antara  hasil prediksi. ANN  Backpropagation bersifat adaptive karena  memiliki  kelebihan  dapat  menyesuaikan  pada dataset dan fault tolerance (kesalahan error kecil) pada  penyelesaian  masalah  pada  sistem  (Razak  dan Riksakomara, 2017).
2.3 Pengertian Peramalan
Peramalan  adalah  melakukan  perkiraan  untuk pengujian  masa  akan  mendatang  dengan  data-data pada  masa  lalu.  Didalam  kehidupan  sosial  sesuatu sukar  dalam  memperkirakan  secara  tepat,  sehingga diperlukan peramalan. Ketidakpastian dalam mengupayakan  peramalan  terhadap  sebuah  masalah mengurangi kesalahan (Andini dan Auristandi, 2016).
2.4 Penjualan
Penjualan  adalah  beban  pelanggan  atas  barang dengan  jumlah  kotor  dalam  pendapatan  lazim perusahaan  (Sinaga,  2016).  Bedasarkan  pengertian tersebut, maka kesimpulan dari penjualan adalah pihak kedua-duanya antara penjual dan pembeli telah setuju, dimana  pembeli  dapat  membeli  produk  yang ditawarkan penjual dengan memberikan sejumlah uang dari pembeli.
Ada 2 bagian dari penjualan yaitu:
1. Penjualan Tunai Penjualan  tunai  merupakan  penjualan  terlebih dahulu  pembeli  uang  bayaran  harga  barang  sebelum perusahaan menyerahkan barang kepada konsumen.
2. Penjualan Kredit
Penjualan  kredit  adalah  penjualan  dengan menyerahkan  terlebih  dahulu  kemudian  bayaran  yang di bayar ke perusahaan hanya sebagian dan sisanya di angsur.
2.5 Produk
Bagi  perusahaan  produk  memiliki  arti  sangat penting  karena  tanpa  adanya  produk,  usaha  pada perusahaan  tidak  berjalan. Dalam  mendapatkan keberhasilan  untuk  memasarkan  produk  maka  harus disesuaikn  dengan kebutuhan,  karena  itu  kebutuhan pembeli  harus  disesuaikan  agar  dalam  pemasaran produk  berhasil.  Pembuatan  produk  lebih  baik diorientasikan  pada  keinginan  pasar  atau  selera konsumen (Riyono, 2016).

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bab  ini  akan  diuraikan  metodelogi  dan kerangka  kerja  penelitian  yang  digunakan  dalam penyelesaian  penelitian  ini.  Kerangka  kerja  ini merupakan  tahapan – tahapan  yang  akan  dilakukan dalam rangka penyelesaian masalah yang akan dibahas. Adapun kerangka kerja dari penelitian ini dapat dilihat pada gbr 2.
Gbr.2 Metodologi Penelitian

## IV. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam  menerapkan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk meramalkan  penjualan  produk  beberapa  hal  yang harus  didefinisikan,  yaitu input pada  jaringan  syaraf tiruan  sistem  menerima input dan  akan  dimasukkan pada  sistem  dalam  bentuk  angka-angka  yang  telah diinisialisasikan  sebelum  dimasukkan  dalam  sistem. Sistem  akan  melakukan  pengolahan  data  apakah output akan  sama  dengan  yang  diharapkan  atau  tidak. Sebagai input dalam meramalkan penjualan produk ini adalah  jumlah  total  penjualan  produk  tahun 2014 sampai dengan tahun 2016.
Tabel 1. Data Total Penjualan Produk Tahun 2014 -
2016 Data Total Penjualan Produk (Ribuan Rupiah) Bulan Tahun 2014 2015 2016 Januari 1310102 1412969 1228493 Februari 1291941 1101063 1499281 Maret 1532962 1268864 1448287 April 1480263 1373333 1513243 Mei 1484842 1377785 1454029 Juni 1498840 2017849 1812233 Juli 1740116 1488767 1259796 Agustus 1069648 1406545 1203383 September 1505660 1366149 1356132 Oktober 1586857 1546615 1814370
Analisis dan Identifikasi Masalah
Data Penjualan Analisis Data Peramalan Pengujian Data Hasil dan Pembahasan Jaringan Syaraf Tiruan
Nopember 1916567 1150868 1532756 Desember 1827573 1425539 2507612
proses  algoritma backpropagation yang  akan dilakukan dalam proses pelatihan algoritma backpropagation adalah  menentukan  parameter – parameter jaringan backpropagation yaitu menentukan input, menentukan ouput, menentukan bobot, menentukan  bias  dan  menentukan threshold atau  nila ambang ( θ ).
Berdasarkan  algoritma  proses backpropagation diatas maka bisa gambarkan flowchart sebagai berikut:
Gbr.3 Flowchart Algoritma Backpropagation
Perhitungan  pelatihan/peramalan  dengan  jaringan syaraf  tiruan  pada  prediksi  sisa  hasil  usaha menggunakan  12  buah  variabel input vektor input x n yaitu : x 1
= Januari
x 7 = Juli x 2 = Februari x 8 = Agustus x 3 = Maret x 9 = September x 4 = April x 10 = Oktober x 5 = Mei
x 11 = November x 6 = Juni
x 12
= Desember
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pembentukan  pola dalam  peramalan  sehingga  dapat  melakukan  proses pelatihan  data.    Berikut  tabel  pola  yang  dibentuk
berdasarkan  data  total  penjualan  produk  tahun  2014 sampai dengan tahun 2016 .
Tabel 2. Pola Variabel Input Dan Target Peramalan Penjualan Produk Tahun 2014 Sampai Dengan Tahun 2016
Dengan  menstransformasi  ini  maka  data  terkecil akan  menjadi  0.1  dan  data  terbesar  akan  menjadi  0.9. Maka data pada tabel 4.2 diatas setelah ditransformasikan hasilnya dapat ditunjukan pada tabel tabel 4.3 yang nantinya dipakai sebagai data pelatihan backpropagation.
Tabel 3. Hasil Transformasi Data Input Dan Target Tahun 2014 Sampai Dengan Tahun 2016
Dari  data  sumber  diatas  dalam  jaringan  syaraf tiruan dengan backpropagation ini akan dipakai fungsi aktivasi  sigmoid  karena  pada  fungsi  aktivasi  sigmoid nilai  fungsinya  terletak  antara  0  dan  1  maka  data tersebut ditranformasikan dulu. Data ditransformasikan ke interval yang lebih kecil.
0,8 ( x – a) X’ = + 0.1 b – a 0,8 (632978 – 1310102) X’ = + 0,1 1437964 – 391356
= 0,2337747
Dimana : x = nilai a = data nilai minimum b = data nilai maksimum
Pengolahan  data  secara manual  ini  selanjutnya akan  diolah  dengan  menggunakan  MATLAB untuk beberapa pola arsitektur jaringan. Hasil yang diperoleh dari  proses  pengolahan  data  menggunakan Matlab R2010a selanjutnya  akan  dibandingkan  dengan  hasil pengolahan  data  secara  manual  untuk  melihat perbedaan hasilnya.

## V. IMPLEMENTASI DAN HASIL
Pengujian  algoritma backpropagation dilakukan dengan menggunakan Matlab R2010a. Matlab (Matrix Laboratory)  merupakan  bahasa  pemrograman  yang dikembangkan  oleh The  Mathwork  Inc. yang  hadir dengan  fungsi  dan  karakteristik  yang  berbeda  dengan bahasa pemrograman lainnya dimana untuk menyelesaikan  masalah-masalah  yang  melibatkan operasi  matematika  elemen,  matrik,  optimasi,  data mining, prediksi, dll.
Gbr 3. Input data latih dan data uji menggunakan GUI

## Gbr 3. merupakan tampilan GUI pengujian tombol
Input data latih  dan data uji dimana tombol Input data latih    dan  data  uji  ini  akan  menampilkan  data  hasil transformasi yang akan
dilakukan proses menggunakan  algoritma Backpropagation.  Output ketika  user  melakukan  interaksi  melalui  tombol  ini akan  dapat  terlihat  pada uitable1 dan uitable2 adalah merupakan  tampilan  data  yang  akan  dilakukan  proses pelatihan dan pengujian.
Gbr 4. Hasil Pelatihan
Pada  Gambar 4. adalah  jaringan  syaraf  tiruan dimana  parameter-parameternya  merupakan  hasil optimasi  selama  proses  pembelajaran.  Pada  pelatihan ini input  neuron  layer,  hidden  neuron  layer,  output neuron sama  hasilnya  dengan  awal  pelatihan dilakukan.  Pelatihan  dengan  parameter-parameter jaringan  matrik  yang  sama  kembali  digunakan  dalam pelatihan  ini  tapi  telah  menggunakan  jaringan  dan konfigurasi  yang  telah  dioptimalkan  melalui  beberapa tahapan  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Dalam proses  pelatihan  data  dilakukan  jaringan untuk epoch 1400  dan  pada  proses  pembelajaran  iterasi  dihentikan pada epoch 1305 karena  MSE  >  dari goal yang  telah ditetapkan dengan menetapkan goal = 0.0001, show = 100, momentum = 0.95 dan learning rate = 0.0001.
Proses  peramalan  data  algoritma backpropagation adalah  dengan  melakukan  interaksi  dengan  GUI peramalan.fig  adalah  melalui  tombol  peramalan. Tombol  ini  merupakan  hasil  penterjemahan  algoritma dan flowchartdiagram algoritma backpropagation kedalam software Matlab  R2010a untuk  selanjutnya menjadi acuan  penjualan  produk  pada  bulan  januari 2017.
Gbr 5. Grafik Hasil Peramalan
Gambar  5. hasil  grafik  yang  dihasilkan  dalam proses  algoritma backpropagation pada  aplikasi
Matlab R2010a terlihat tingkat persentase grafik x =  0  sampai  10 6 untuk  jumlah  penjualan,  persentase tertinggi bulan  ke- 1 = 1317188 selanjutnya  pada bulan  ke-2  terjadi  penurunan  jumlah  penjualan 1297428 dan  seterusnya  hingga  bulan  ke- 12  = 1920241 adalah  jumlah  penjualan  terendah.  Titik berwarna  merah  bulan  ke- 13  hasil peramalan penjualan  produk  bulan  januari  2017  dengan  proses peramalan menggunakan  algoritma backpropagation adalah 1455867.
Setelah melakukan proses peramalan menggunakan algoritma backpropagation yang  menghasilkan  hasil prediksi  penjualan  melalui  GUI Matlab R2013a
dijadikan  sebagai  bahan  analisis  perbandingan  grafik data  penjualan  dengan  hasil  peramalan  menggunakan algoritma backpropagation tersebut. Berikut merupakan  gambar 6.  yang  akan  menampilkan  grafik data penjualan:
Gbr 6. Grafik Data Penjualan
Selanjutnya perbandingan grafik data penjualan dengan hasil peramalan algortima backpropagation ini dapat terlihat pada tabel 4. berikut :
Tabel 4. Perbandingan Data Penjualan dengan Hasil
Penjualan Perbandingan Data Penjualan Hasil Peramalan 1494759 1455867 Pada Tabel 4.
terlihat jelas bagaimana perbandingan antara hasil dari grafik data dengan hasil peramalan menggunakan  bahasa  pemograman Matlab R2013a dimana  hasil  peramalan  lebih  kecil  dari  rata- rata data penjualan produk.

## VI. PENUTUP
Berdasarkan  hasil  penelitian peramalan  penjualan produk  di  Metro Electronic dan Furniture Sungai Penuh  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan algoritma backpropagation, dapat  ditarik  kesimpulan bahwa:
1. Peramalan  penjualan  produk  sudah  dirancang sesuai dengan arsitektur dan algoritma backpropagation pada jaringan saraf tiruan.
2. Sistem ini sudah berhasil membandingkan grafik data yang sebenarnya dengan hasil peramalan.
3. Implementasikan jaringan saraf tiruan menggunakan  algoritma backpropagation pada software Matlab R2010a sudah berhasil dilakukan, sehingga  proses  peramalan  lebih cepat,  akurat,  meminimalisir  kesalahan  dan  bisa menggunakan  teknologi  komputer  serta  mudah dalam pengembangannya.
UCAPAN TERIMA KASIH Penulis  mengucapkan  terima  kasih  yang sebesar- besarnya  kepada  Bapak Risanuri  Hidayat  yang  telah meluangkan waktu untuk membuat template ini.

## REFERENSI
[1] Andini  Titania  Dwi,  Auristandi  Probo,  2016, “ Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor
Di  UD  ACHMAD  JAYA  Menggunakan  Metode Double Exponential Smoothing ”,  Jurnal  Ilmiah Teknologi  dan  Informasia  ASIA  (JITIKA) Vol.10, No.1, Februari 2016.
[2] Gusdian  Eby,  Muis  Abdul,  Lamusa  Arifuddin, 2016,  “ Peramalan  Permintaan Produk  Roti Pada  In dustri  “Tiara  Rizki”  Di  Kelurahan Boyaoge Kecamatan  Tatanga Kota  Palu ”, Jurnal Agrotekbis Vol. 4 No. 1 :97-105.
[3] Heryanto  Imam,  2015,  “ Analisis  Pengaruh Produk, Harga, Distribusi, dan Promosi Terhadap Keputusan Pembelian Serta Implikasinya pada Keputusan Pelanggan ”, Jurnal Ekonomi, Bisnis dan Entrepreneurship Vol. 9, N0. 2, 80-101.
[4] Margi  Kristien  S,  Pendawa  Sofian  W,  2015, “ Analisa Dan Penerapanmetode Single Exponential Smoothing Untuk Prediksi
Penjualan Pada Periode Tertentu (Studi Kasus : Pt.  Media  Cemara  Kreasi) ”, Jurnal Prosiding SNATIF Ke -2.
[5] Muqtadiroh Feby Artwodini, Syofiani Avia Riska, Ramadhani  Terry  Safiria,  2015, “ Analisis Peramalan  Penjualan  Semen  Non-Curah  (Zak) Pt  Semen  Indonesia (Persero)  Tbk  Pada Area Jawa  Timur ” ,  Jurnal  Seminar Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi.
[6] Razak Muhammad Azhar, Riksakomara Edwin, 2017, “ Peramalan Jumlah Produksi Ikan dengan Menggunakan Backpropagation  Neural  Network (Studi  Kasus: UPTD  Pelabuhan Perikanan Banjarmasin ”, Jurnal Teknik ITS Vol. 6, No. 1.
[7] Riyono, Budiharja Gigih Erlik, 2016, “ Pengaruh Kualitas  Produk,  Harga,  Promosi  Dan Brand Image Terhadap Keputusan  Pembelian  Produk Aqua Di Kota Pati ”, Jurnal S TIE Semarang, Vol 8, No 2.
[8] Sinaga  Eka  Mayastika, 2015,” Analisis  Prosedur Penjualan  Pada  CV.  Deli  Mitra  Lestari  Cabang Tebing  Tinggi”, Jurnal Ilmiah  Accounting Changes April 2015, Volume 3, No. 1, 20-26.
[9] Sudarsono  Aji ,  2016,  “ Jaringan  Syaraf  Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan  Metode  Bacpropagation  (Studi Kasus  Di  Kota  Bengkulu) ” , Jurnal  Media Infotama Vol. 12 No. 1.