## RANCANG  BANGUN  SISTEM  PREDIKSI  POLA  SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION
Abdullah 1* , Zikrullah 2 , Usman 3
1,2,3 ; Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Indragiri, Indonesia
Riwayat artikel: Received: 13 Juni 2023 Accepted: 10 Juli 2023 Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
Sidik Jari; Backpropagation ; Jaringan Syaraf Tiruan.
Corespondent Email: abdullah@unisi.ac.id
© 2023 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  salah  satu  metode  yang  mengadopsi cara kerja otak manusia dalam memecahkan suatu persoalan. Jaringan syaraf tiruan  mengenali  pola  berdasarkan  data  training  sehingga  dapat  melakukan prediksi  terhadap  kasus  yang belum  pernah dipelajari.  Pengenalan  sidik  jari merupakan salah satu masalah yang sulit dalam pengenalan pola, hal tersebut dikarenakan  setiap  sidik  jari  seseorang  memiliki  ciri-ciri  yang  mirip  namun tidak  sama  dan  unik.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  butuhkan  sistem  untuk menganalisis  dan  mengidentifikasi  sidik  jari  seseorang.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  merancang  dan  membangun  sistem  identifikasi  sidik  jari dengan  menerapkan  metode  backpropagation.  Pengembangan  sistem  terdiri dari  perencanaan,  analisa,  perancangan,  implementasi  dan  pengujian.  Data yang digunakan berupa citra sidik jari berukuran 30x20 piksel yang dirubah menjadi data numerik dengan proses pengolahan citra. Data numerik tersebut digunakan  sebagai  data  input  pada  sistem  jaringan  syaraf  tiruan.  Citra  yang digunakan sebanyak 180 citra sidik jari, yang terdiri atas 10 kelas, setiap kelas memiliki 10 sampel sidik jari. Pelatihan jaringan menggunakan data sebanyak 120  citra  sidik  jari  dan  pengujiannya  menggunakan  60  citra  sidik  jari. Berdasarkan metode holdout diperoleh hasil pengujian dimana 53 citra dapat dikenali dan 7 citra tidak dikenali, dengan demikian diperoleh tingkat akurasi 89,74%.
Abstract. One of method that is adopted the human brain in solving a problem is an artificial neural network. Artificial neural networks are able to recognize patterns based on data training such that able to predict cases that have never been  studied  before.  One  of  difficult  problem  in  pattern  recognition  is fingerprint recognition, this is because each person's fingerprint has similar characteristics  but  not  same  and  unique.  Therefore,  we  need  a  system  to analyze  and  identify  someone's  fingerprints.  This  study  aims  to  design  and develope  a  finger  identification  system  which  implement  backpropagation method.  System  development  consists  of  planning,  analysis,  design, implementation, and testing. The learning method used is a backpropagation. The data used is in the form of a fingerprint image measuring 30x20 pixels is changed to numeric with the image processing process. This process will be the input of the neural pattern identification of fingerprint patterns.  The used images are 180 fingerprint images, consisting of 10 classes, each class has 10 fingerprint  samples.  A  network  training  uses  as  many  as  120  fingerprint images and the test uses 60 fingerprint images. Based on the holdout method of  60  testing  images 53  images  can  be  identified  and  7  images  that are  not recognized thus the accuracy of 89.74%.

## 1. PENDAHULUAN
Sidik  jari  adalah  suatu  hal  yang  unik  yang diberikan  oleh  tuhan  untuk  setiap  manusia. Sidik  jari  setiap  orang akan  berbeda dan tidak pernah sama.  Sidik jari merupakan sesuatu ciri unik yang dimiliki oleh setiap individu, dimana tidak  mungkin  terdapat  dua  individu  dengan sidik  jari  yang  sama  bahkan  untuk  sepasang anak  kembar  sekalipun  sehingga  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  personal dalam  bidang  forensik.  Sidik  jari  terbentuk sejak  awal  perkembangan  embrio  yaitu  pada umur  embrio  13  minggu  sampai  embrio  24 minggu. Pola sidik jari ditentukan oleh banyak gen  (poligen)  sehingga  secara  genetik  tidak pernah berubah seumur hidup, kecuali dipengaruhi lingkungan seperti kerusakan oleh lingkungan.  Pada  Gambar  1,  digambarkan  ciri global sidik jari dibagi ke dalam lima kategori yaitu: Right Loop (R), Left Loop, Whorl, Plain Arch, dan Tented Arch [1]
Gambar 1. Ciri Global Pola Sidik Jari
Beberapa kelebihan yang dimiliki sidik jari antara lain: (1) Perennial nature, yaitu guratan- guratan pada sidik jari yang melekat pada kulit bersifat tetap. (2) Immutability, yaitu sidik jari seseorang tidak berubah, kecuali mendapatkan kecelakaan  yang  serius.  (3) Individuality, pola sidik jari adalah unik dan berbeda untuk setiap orang [2]
Dalam kehidupan sehari-hari sering dilakukan  proses  identifikasi  sidik  jari,  mulai dari pelayanan imigrasi, keamanan handphone, pencatatan  kehadiran,  kependudukan  dan banyak  lagi  lainnya.  Ada  banyak  cara  yang digunakan  untuk  proses  identifikasi  atau pengenalan  pola  sidik  jari.  Secara  manual pengenalan  pola  sidik  jari  dilakukan  dengan membandingkan  atau  mencocokan  sidik  jari yang  didapat  dari  sidik  jari  sebelumnya  atau mencocokkan dengan sidik jari yang asli. Untuk dapat  membantu  mempermudah  prediksi  pola sidik  jari  dapat  memanfaatkan  teknologi komputer.  Identifikasi  sidik  jari  termasuk kedalam  masalah  pengenalan  pola (pattern recognition). Pada umumnya pengenalan sidik
jari  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  objek yang  merupakan  bagian  dari security  sistem. Identifikasi  sidik  jari  termasuk  masalah  yang sulit  dalam  pengenalan  pola,  hal  tersebut dikarenakan  setiap  sidik  jari  seseorang memiliki ciri-ciri yang mirip namun tidak sama.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 State of the Art
Artificial  Intelligence biasanya  diartikan dengan keceradasan buatan, walaupun sebagian ahli mengatakan tidak tepat diartikan demikian.
Intelegence yang  dapat  diartikan  cerdas, sementara artificial artinya  buatan.  Istilah kecerdasan  buatan  dimaksudkan  penerapan kecerdasan kepada mesin yang mampu berfikir, membimbing  keputusan  –  keputusan  yang diambil,  dan  dapat  menentukan  keputusan terbaik  sebagaimana  halnya  tindakan  manusia [3] .  Kecerdasan  buatan  mempelajari  teori  dan konsep  tentang  kecerdasan.  Konsep  dan  teori tersebut  kemudian  diterapkan  pada  mesin dengan menggunakan tools bahasa pemrograman, sehingga dapat dirasakan manfaatnya yang nyata setelah diterapkan pada sistem komputer [4]
Jaringan  saraf  tiruan  adalah  salah  satu kecerdasan  buatan,  dimana  ia  meniru  sistem kerja  yang  ada  pada  otak  manusia  dalam mencari  solusi  suatu  masalah  dengan  cara melakukan  proses  belajar  terlebih  dahulu. Jaringan  syaraf  tiruan  mampu  mengenali  pola dengan  berpedoman  pada  pembelajaran  masa lalu  [5].  Pemrosesan  data  dilakukan  pada sekumpulan  elemen  yang  disebut  neuron. Informasi  dikirimkan  dari  satu  neuron  kepada neuron  lainnya  melalui  jalur  yang  saling terhubung.  Pada  setiap  jalur  penghubung terdapat  bobot  yang  menentuka  besaran  nilai sinyal infomasi yang masuk. Pada setiap neuron diaplikasikan  fungsi  aktivasi  yang  menjadi penentu  sinyal  output.  Karakteristik  jaringan saraf  tiruan  dipengaruhi  oleh  arsitektur jaringan, bobot dan fungsi aktivasi [6] .
Jaringan saraf tiruan mampu menyelesaikan masalah  setelah  melalui  proses  belajar  dari sampel-sampel  pembelajaran  [7].  Selama proses belajar pola masukan diberikan berpasangan  dengan  pola  keluaran  yang ditargetkan.  Berdasarkan  pola  masukan  dan target  atau  sasaran  yang  ditentukan  tersebut, jaringan akan belajar dan selanjutnya menyesuaikan bobot –  bobot  jaringan
sedemikian  rupa  sehingga  memberikan  output yang sesuai dengan target yang diinginkan [8] . Semakin lama proses iterasi pelatihan dilakukan maka algoritma ini akan memberikan kinerja  yang  membaik.  Jaringan  saraf  tiruan memiliki  toleransi  terhadap  perubahan  yang relatif  kecil (fault  tolerance) sehinggan  tidak mudah  dipengaruhi  akan  perubahan  data (robust) dan  dapat  bekerja  dengan  konsisten dan baik [9].
Kelebihan  –  kelebihan  lain  yang  dimiliki jaringan  saraf  tiruan  antara  lain  yaitu:  (1) belajar adaptive, yaitu kemampuan penyesuaian diri dalam melakukan pembelajaran berdasarkan data yang diinputkan untuk  pelatihan  sebagai  pengalaman,  (2) self- organisation yaitu  jaringan  saraf  tiruan  dapat mengorganisasikan  sendiri  informasi  yang diterimanya  pada  saat  pembelajaran,  (3) real time operation, yaitu algoritma jaringan syaraf tiruan  dapat  berjalan  paralel  sehingga  dapat dirancang  suatu  perangkat  keras  khusus  untuk mendapatkan keuntungan dari kelebihannya ini
[10] . Namun demikian terdapat pula beberapa kelemahan  jaringan  saraf  tiruan  yaitu:  (1) kurang efektif untuk digunakan dalam melakukan  operasi-operasi  numerik  yang mempunyai  presisi  yang  tinggi,  (2)  kurang efisien  untuk  digunakan  dalam  melakukan operasi logaritma aritmatika, operasi logika dan simbolis, (3) jaringan saraf tiruan memerlukan waktu pelatihan yang relatif cukup lama apalagi jika  jumlah  data  pelatihan  cukup  besar [10] . Sifat-sifat jaringan saraf tiruan ditentukan oleh beberapa faktor yaitu: (1) pola hubungan antar neuron yang disebut dengan arsitetur jaringan,
(2)  Metode  penentuan  bobot-bobot  jaringan yang  disebut  dengan  pelatihan  atau  proses pembelajaran, (3) Fungsi aktivasi, yang berupa fungsi  yang  mengatur threshold atau  ambang batas penentuan output pada jaringan [11] . Salah satu metode yang biasanya digunakan pada pengenalan pola sidik jari adalah dengan menerapkan  jaringan  saraf  tiruan  (JST)  [12]. Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode pembelajaran backpropagation untuk memprediksi
sidik jari. Metode
backpropagation  digunakan  karena  model jaringan ini sudah terbukti berhasil diaplikasikan pada penyelesaian suatu masalah berkaitan dengan identifikasi, prediksi, pengenalan pola dan sebagainya [13] . Backpropagation adalah  metode  penurunan
gradien yang dimaksudkan untuk meminimalkan kuadrat error keluaran. Ada tiga tahap  yang  harus  dilakukan  dalam  pelatihan jaringan,  yaitu  tahapan  perambatan  maju (forward  propagatioan), tahapan  perambatan- balik, dan tahap perubahan bobot bias[14].

## Gambar 2. Arsitektur Jaringan Backpropagation
Gambar  2  menunjukkan  arsitektur  jaringan yang terdiri dari atas input layer, hidden layer, dan output layer. Disini lapisan input memiliki 3unit  neuron,  yaitu  x1,  x2,  daan  x3  yang terhubung langsung dengan lapisan tersembunyi  yang  memiliki  2  unit  neuron tersembunyi,  yaitu  z1  dan  z2.  Hubungan neuron-neuron  pada  lapisan  input  dan  lapisan output tersebut ditentukan oleh bobot v11, v12, v21,  v22,  v31,  dan  v32.  Selanjutnya,  2  unit neuron  tersembunyi  z1  dan  z2  terhubung langsung dengan lapisan output yang memiliki 1 unit neuron Y yang besarnya ditentukan oleh w1 dan w2.

## 3. METODE PENELITIAN
Data  diambil  dari  sampel  secara  acak sebanyak  100  citra  sidik  jari  pegawai  dinas ketahanan  pangan  Kabupaten  Indragiri  Hilir Riau.  Ada  10  kelas  yang  digunakan,  dimana masing-masing kelas terdiri atas 10 sampel citra sidik  jari  berukuran  30x20  piksel.  Metodologi pengembangan  sistem waterfall digunakan dalam rancang bangun sistem identifikasi sidik jari ini [15] . Perancangan sistem menggunakan Unified  Modelling  Language (UML)  yang meliputi Class  diagram,  Use  Case  diagram, Activity  diagram dan Sequence  diagram .  Pada tahapan  implementasi  sistem  ini  dibangun dengan  bahasa  pemrograman  MATLAB.
Proses identifikasi dilakukan dengan
menerapkan jaringan saraf tiruan menggunakan metode pembelajaran backpropagation .
Sedangkan  untuk  tahapan  evaluasi  digunakan blackbox testing  untuk  menguji  sistem  dan metode  holdout  untuk  estimasi  akurasi backpropagation dalam mengidentifikasi  sidik jari [16] .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selanjutnya hasil dan pembahasan dari tiga tahapan perancangan, implementasi dan pengujian sistem dijelaskan sebagai berikut:
4.1 Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  meliputi  beberapa  hal utama  yaitu  perancangan  arsitektur  jaringan syaraf tiruan, perancangan proses dan perancangan  interface.  Hanya  perancangan arsitektur,  perancangan  proses  yang  akan dijelaskan.  Perancangan  interface  dipaparkan pada  bagian  implementasi  karena  pada  bagian ini  ditampilkan  hasil  perancangan  user interface.
Perancangan  Arsitektur  Jaringan  Syaraf Tiruan (Backpropagation)
Arsitektur backpropagation yang dirancang pada pengenalan pola sidik jari ini sebagaimana Gambar 3 berikut:
Gambar 3. Arsitektur Backpropagation yang Dirancang
V 100 –  V 603 =  Bobot  pada lapisan  tersembunyi (hidden layer)
W 100 –  W 103 =  Bobot  pada  lapisan  keluaran (output layer)
X = Lapisan masukan (input layer) Y = Lapisan keluaran (output layer) Z = Lapisan tersembunyi (hidden layer)
4.2 Perancangan Proses Perancangan proses bertujuan untuk memberikan  gambaran  secara  umum  kepada
pengguna,  dari  sistem  yang  akan  dibuat. Usecase pada  Gambar  4  bertujuan  untuk menggambarkan proses antara aktor dan sistem yang dibangun.
Gambar 4. Usecase Diagram Sistem
Berdasarkan  Gambar  4  dapat  dijelaskan usecase  diagram keseluruhan  dari  sistem,  jika dipilih  tombol  start  maka  akan  muncul form login, kemudian akan tampil form menu utama, dimana  di  form  utama  ada  tombol training, testing about dan close.
Gambar 5. Activity Diagram Training
Berdasarkan  Gambar  5  dapat  dijelaskan mengenai activity  diagram  training yaitu user bisa  membaca  data  pola  yang  tersimpan  di database, dan selanjutnya sistem bekerja untuk proses training. Jika training berhasil  maka sistem  akan  penampilkan  grafik  dan  berhenti, sebaliknya  jika  gagal,  maka user akan membuka  data  pola  untuk melakukan training ulang.
Gambar 6. Activity Diagram Testing
Berdasarkan  Gambar  6  dapat  dijelaskan mengenai activity diagram testing pola sebagai berikut,  yaitu  user  melakukan  pencarian  pola, selanjutnya  sistem  akan  menampilkan  pola sidik jari, jika tampilan pola data sidik jari benar maka  sistem  akan  melanjutkan  ke  proses pengenalan pola dan sistem akan menampilkan hasil pola sidik jari dan jika tampilan data pola gagal  maka user akan  melakukan  pencarian ulang untuk melanjutkan ke proses selanjutnya atau pengenalan pola.
Gambar 7. Sequence Diagram Training
Berdasarkan  Gambar  7  dapat  dijelaskan keterangan mengenai sequence diagram training sebagai  berikut,  pertama  masuk  ke master data pola form, setelah data pola terbuka maka dilanjutkan memilih membaca data pola, kemudian  selanjutnya  maka  ditampilkan  data pola dan grafik serta keluar.
Gambar 8. Sequence Diagram Testing
Berdasarkan  Gambar  8  dapat  dijelaskan keterangan mengenai sequence diagram testing sebagai  berikut,  pertama  masuk  kemaster  data pola form data pola terbuka lalu pilih salah satu data pola, lalu data pola akan tampil, selajutnya lakukan testing data pola dan keluar.
4.3 Implementasi Sistem
Implemetasi  sistem  pengenalan  pola  sidik jari  yakni  membangun  antar  muka  ke  dalam beberapa  tampilan  antar  muka  program, halaman  utama,  halaman training, halaman testing, halaman tentang program dan halaman evaluasi  program.  Halaman  utama  akan ditampilkan  pertama  kali  dalam  interaksi pengguna dengan sistem.
Gambar 9. Menu Utama
Gambar  9  merupakan  tampilan  halaman utama yang terdiri dari 5 menu yaitu Training, Testing dan  Evaluasi, About dan Close. Menu Training digunakan  untuk  masuk  ke form pelatihan (training) dan menu Testing digunakan  untuk  masuk  ke  form  pengujian (testing) sedangkan Close digunakan  untuk keluar dari program.
Gambar 10. Form Training
Gambar 10 merupakan tampilan desain form training yang terdiri dari beberapa proses yaitu proses baca data pola training , jika proses baca data pola training selesai dimana akan muncul grafik,  jika  grafiknya  sudah  muncul  maka langkah  selanjutnya  untuk  melakukan  proses training dan close. Pada rancangan antar muka pemakai  tahapan  pelatihan (training) ini digunakan oleh user untuk pelatihan menggunakan  data  sampel  yang  ada  untuk membentuk jaringan.
Gambar 11. Form Testing
Gambar 11
merupakan rancangan
antarmuka form  Testing untuk  tahapan pengujian (testing) dimaksudkan agar pemakai mengetahui  sidik  jari  siapa  yaitu  dengan memilih (browser) dari  beberapa  huruf  yang telah  disediakan  setelah  itu  maka  lakukan testing dan close.
4.4 Pengujian Sistem
Pengujian  hasil  implementasi  sistem  telah dilakukan.  Proses  yang  dilakukan  dalam pengujian black  box adalah  dengan  cara menguji aplikasi, dengan memasukkan data ke dalam form – form yang telah disediakan. Pada tahap  ini  dilakukan  pengujian Form  Log  In yaitu  dengan  pengujian  input User dan Password. Jika  data  benar  akan  diakses, kesimpulan  bahwa  input User dan Password benar sebagaimana Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Form Login Benar Input Data Penulisan Hasil Kesimpulan User = zikru Huruf User sesuai User Benar Password = zik Huruf Password sesuai Password Benar
Pengujian black box login dengan pengujian input  User dan Password dengan  data  yang salah  dengan  penulisan  berupa  huruf  serta kesimpulan  bahwa User,  Password dan  akses salah sebagaimana Tabel 2.
Tabel 2. Pengujian Form Login Salah Input Data Penulisan Hasil Kesimpulan User = zik Huruf Use r salah User salah Password = zikru Huruf Password salah Password Salah Pengujian black  box  data  training yaitu dengan  pengujian: browse  image, ekstraksi biner, kepunyaan dan target. Data dibaca benar serta  kesimpulan  semua  data  benar  kemudian disimpan,  untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Form Pengetahuan Benar Input Data Penulisan Hasil Kesimpulan Browse image Gambar sidik jari sesuai Benar Ektraksi biner Angka sesuai Benar Kepunyaan Huruf sesuai Benar Target 8 angka sesuai Benar
Pengujian black  box data  pengetahuan dengan  pengujian browse  image, kepunyaan, ekstraksi biner, target. dengan data yang salah dan  penulisan  huruf  serta  kesimpulan  semua data  salah,  untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Pengujian Form Pengetahuan Salah Input Data Penulisan Hasil Kesimpulan Browse image Selain gambar sidik jari Tidak sesuai Salah Ektraksi biner Huruf Tidak sesuai Salah Kepunyaan Angka Tidak sesuai Salah Target 9 angka Tidak sesuai Salah Pengujian black  box data testing dengan pengujian browse  image, ekstraksi  dan identifikasi.  Dengan  data  yang  benar  serta kesimpulan  semua  data  benar,  untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Form Testing Benar
Input Data Penulisan Hasil Kesimpulan Browse image Gambar sidik jari sesuai Benar Ektraksi biner Angka sesuai Benar Identifikasi Huruf sesuai Benar
Pengujian black  box data testing dengan pengujian browse  image, ekstraksi  dan identifikasi.  dengan  data  yang  salah  serta kesimpulan  semua  data  salah,  untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengujian Form Testing Salah Input Data Penulisan Hasil Kesimpulan Browse image Selain gambar sidik jari Tidak sesuai Salah Ektraksi biner Huruf Tidak sesuai Salah Identifikasi Angka Tidak sesuai Salah
Pengujian  tingkat  akurasi  sistem  telah dilakukan  pula.  Adapun  spesifikasi  dari
pengujian sistem sidik jari ini adalah: (1) citra latih  yang  digunakan  (sebagai  memori/ pengetahuan  bagi  sistem)  sebanyak  120  citra, (2) database dari  citra  yang  tersimpan  akan digunakan  sebagai  acuan  untuk  melakukan klasifikasi  citra  uji  sebanyak  60  citra,  (3) metode  validasi  yang  digunakan  adalah holdout, dimana  2/3  data  digunakan  untuk pelatihan  dan  1/3  data  digunakan  untuk pengujian.  Hasil  Pengujian  yang  dilakukan dengan metode holdout, diperoleh citra uji yang diklasifikasi  secara  benar  sebanyak  53  citra, sedangkan  7 citra uji  diklasifasikan  salah  oleh sistem.  Dengan  demikian  dapat  diketahui bahwa akurasi yang diperoleh sebesar 89,74%.

## 5. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini dilakukan
pengembangan  sistem  pengenalan  pola  sidik jari dengan menerapkan metode backpropagation dalam  pengientifikasiannya. Pengujian  dilakukan  dengan  metode holdout dengan  perbandingan  2/3  citra  (120  citra) digunakan sebagai data pelatihan dan 1/3 citra (60  citra)  digunakan  untuk  pengujian.  Hasil yang diperolah bahwa citra uji yang diklasifikasi  secara  benar  sebanyak  53  citra, sedangkan  7  citra  uji  diklasifasikan  salah, dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa akurasi yang diperoleh sebesar 89,74%.
Sistem ini masih terdapat kelemahan dalam akurasinya, untuk itu perlu dilakukan pengembangan sistem sistem cerdas pengenalan pola sidik jari agar lebih akurat dan diharapkan  kepada  peneliti  selanjutnya  agar dapat  menggunakan  metode  lain,  agar  dapat menghasilkan akurasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  D.  Miranda,  L.  Novamizanti,  and  S. Rizal, “Convolutional Neural Network Pada Klasifikasi Sidik Jari menggunakan Resnet- 50,” Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif) ,  vol. 1,  no.  2,  pp.  61–68,  Dec.  2020,  doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.18.
[2] D. Y. Meisya, H. Sania, P. A. Ningsih, and S. A. Fitri, “Variasi Pola Sidik Jari Fakultas Teknik Dan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan  Alam  Berdasarkan  Jenis Kelamin,” Prosiding  SEMNAS  BIO ,  pp.
696–702, 2022.
[3] B. Schneier, “Artificial Intelligence and the Attack/Defense Balance,” IEEE Secur Priv ,
vol.  16,  no.  2,  pp.  96–96,  Mar.  2018,  doi: 10.1109/MSP.2018.1870857.
[4] Yahfizham, Dasar  -  Dasar  Komputer ,  1st ed. Medan: Perdana Publishing, 2019.
[5] A.  Vyan  Martha,  M.  Hanafi,  and  A. Burhanuddin, “Implementasi Jaringan Syaraf  Tiruan  (JST)  untuk  Mengenali  Pola Tanda Tangan dengan Metode Backpropagation,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) , vol. 3, no. 2, pp. 51–57, Apr. 2020, doi:
10.31603/komtika.v3i2.3472.
[6] Widodo  and  P.  Prabowo, Menggunakan UML . Bandung: Informatika, 2011.
[7] F.  Zola,  G.  W.  Nurcahyo,  and  J.  Santony,
“Jaringan  Syaraf  Tiruan  menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi  Prestasi  Siswa,” Jurnal
Teknologi  dan  Open  Source ,  vol.  1,  no.  1, pp. 58–72, Jun. 2018.
[8] R. A. Mahessya, “Memprediksi Kecerdasan Siswa menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan berbasis Algoritma Backpropagation (Studi Kasus  di  LP3I  Course  Centre  Padang),”
Jurnal  KomTekInfo ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1–5, 2014.
[9] L. D. Rahakbauw, “Analisis Jaringan Saraf
Tiruan Backpropagation Terhadap Peramalan  Nilai  Tukar  Mata  Uang  Rupiah dan Dolar,” Jurnal Barekeng , vol. 8, no. 2, pp. 27–32, 2014.
[10] N.  E.  Mohamed  and  A.  S.  M.  El-bhrawy, “Artificial  Neural  Networks  in  Data Mining,” IOSR J Comput Eng , vol. 18, no. 6, pp. 55–59, 2016, doi: https://doi.org/10.9790/0661-1806035559.
[11] Z.  Cömert  and  A.  Kocamaz,  “A  Study  of
Artificial Neural Network Training Algorithms for Classification of Cardiotocography  Signals,” Bitlis  Eren University Journal of Science and
Technology , vol. 7, no. 2, pp. 93–103, Dec.
2017, doi: 10.17678/beuscitech.338085.
[12] Y. Pangaribuan and M. Sagala,
“Menerapkan  Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk
Mengenali Pola Huruf Menggunakan Metode Perceptron,” Jurnal Teknik Informatika  Unika  St.  Thomas  (JTIUST) ,
vol. 2, no. 2, pp. 53–59, Dec. 2017.
[13] T.-C.  Chen,  C.-L.  Liu,  and  H.-D.  Lin, “Advanced  Artificial  Neural  Networks,” Algorithms , vol. 11, no. 7, p. 102, Jul. 2018,
doi: 10.3390/a11070102.
[14] N.  Nurmila,  A.  Sugiharto,  and  E.  A. Sarwoko,  “Algoritma  Back  Propagation
Neural  Network  Untuk  Pengenalan  Pola Karakter Huruf Jawa,” JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA , vol. 1, no.
1, pp. 1–10, Dec. 2010, doi:
10.14710/jmasif.1.1.74.
[15] A. Saxena and U. Upadhyay, “Waterfall vs. Prototype:  Comparative  Study  of  SDLC,” Imperial Journal of Interdisciplinary
Research , vol. 2, no. 6, 2016.
[16] A.  Husin,  O.  Mahmod,  and  L.  Afrinanda, “Poisonous  Shrimp  Detection  System  for Litopenaeus  Vannamei  using  k-Nearest Neighbor  Method,” Lontar  Komputer : Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi ,  p.  20, May 2018, doi: 10.24843/LKJITI.2018.v09.i01.p03.