## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 3, Desember 2022 Hal 285-290 https://djournals.com/klik

## Implementasi Machine Learning Pada Sistem Pemetaan Daerah Rawan Banjir Di Desa Pahlawan Kabupaten Batu Bara
Zulham Sitorus, Eko Hariyanto, Fahmi Kurniawan *
Fakultas Sain Dan Teknologi, Program Studi Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: 1 zulhamsitorus@dosen.pancabudi.ac.id, 2 ekohariyanto@dosen.pancabudi.ac.id, 3,* fahmikurniawan@dosen.pancabudi.ac.id Email Penulis Korespondensi: fahmikurniawan@dosen.pancabudi.ac.id
Abstrak −Salah satu daerah di Kabupaten Batu Bara Desa Pahlawan Kecamatan Tanjung Tiram memiliki luas 173,79 km² dan terletak di daerah dataran rendah dengan ketinggian 0,-4.5M  yang  berbatasan  langsung dengan  Selat  Malaka  disebelah  Timur.  Dimana hampir separuh daerahnya terkena pasang surut air laut, Desa pahlawan beriklim tropis dengan dua musim yaitu musim hujan dan musim kemarau, Masyarakat yang tinggal di Desa Pahlawan Kecamatan Tanjung Tiram. Begitu banyak kendala yang dihadapi oleh masyarakat  Desa  Pahlawan  antara  lain  permasalahan  banjir  yang  mengakibatkan  dampak  Kesehatan  dan  perekonomian  bagi masyarakat. Kurangnya penyuluhan dan pengetahuan, serta kesadaran masyarakat akan terjadinya banjir pada saat pasang air besar, dan apabila musim penghujan akan meningkatkan debit air pada permukaan laut akan naik, sehingga bisa menyebabkan terjadinya banjir.  Dalam  penelitian  ini  Implementasi  Machine  Learning  digunakan  sebagai  Sistem  Pemetaan  Daerah  Rawan  Banjir  Di  Desa Pahlawan  Kebupaten  Batu  Bara,  dengan  analisis data yang  digunakan  adalah data  primer dan skunder  yang bersifat  kualitatif  dan kuantitatif. Akibat terjadinya banjir dampak kerugiannya yang mempengaruhi material dan non-material, maka sangat penting untung memetakan  daerah  rawan  banjir  untuk  perencanaan  pembangunan  daerah.  Identifikasi  potensi  banjir  melibatkan  machine  learning menggunakan metode Random Forest, dengan mempertimbangkan faktor pemicu banjir. Metode Random Forest juga memberikan parameter sensitivitas menggunakan kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) yang menunjukkan area rentan banjir misalnya Desa Pahlawan, Kecamatan Tanjung Tiram.

## Kata Kunci : Machine Learning; Banjir; Desa Pahlawan
Abstract −One of the areas in Batu Bara Regency, Pahlawan Village, Tanjung Tiram District, has an area of 173.79 km² and is located in a lowland area with an altitude of 0.-4.5m which is directly adjacent to the Malacca Strait to the east. Where almost half of the area is affected by sea tides, Hero Village has a tropical climate with two seasons namely the rainy season and the dry season. The people who live in Pahlawan Village, Tanjung Tiram District. There are so many obstacles faced by the people of Pahlawan Village, including the problem of flooding which has an impact on the health and the economy of the community. Lack of counseling and knowledge, as well as public awareness of the occurrence of flooding during high tides, and when the rainy season will increase the water discharge at sea level will rise so that it can cause flooding. In this study, the implementation of machine learning was used as a mapping system for  flood-prone  areas  in  Pahlawan  Village,  Batu  Bara  District,  with  data  analysis  used  using  primary  and  secondary  data,  both qualitative and quantitative. Due to the occurrence of floods, and the impact of losses that affect material and non-material, it is very important to map flood-prone areas for regional development planning. Identification of potential flooding involves machine learning using the Random Forest method, taking into account the triggering factors for flooding. The Random Forest method also provides sensitivity parameters using a Receiver Operating Characteristic (ROC) curve which indicates areas prone to flooding, for example, Pahlawan Village, Tanjung Tiram District.
Keywords : Machine Learning; Flood; Hero’s Village

## 1. PENDAHULUAN
Banjir  dan  genangan  merupakan  masalah  tahunan  dan  memberikan  pengaruh  besar  terhadap  kondisi  masyarakat  baik secara sosial, ekonomi maupun lingkungan. Banjir bukan merupakan masalah pribadi yang diteliti berdasarkan disiplin ilmu, tetapi banjir diakibatkan sistem lingkungan yang rusak dan mata rantai fisis lingkungan yang terganggu, sehingga untuk  mengatasi  masalah  banjir  perlu  dikaji  secara  terpadu.  Banjir  di  Desa  Pahlawan,  Kecamatan  Tanjung  Tiram Kabupaten Batu Bara atau daerah lainnya disebabkan pada badan aluran air terjadi pendangkalan dan dekat dengan garis pantai, serta penumpukan sampah pada aliran air yang ada di Desa Pahlawan.
Peningkatan debit aliran pada air laut dan curah hujan yang turun sebagai akibat tidak/kurang meresap ke dalam tanah, sehingga curah hujan menjadi aliran permukaan. Aliran permukaan yang bergerak di permukaan tanah mengikis tanah dan membawa ke badan sungai, karena itu aliran sungai bukan saja debit meningkat juga ditambah material hasil erosi. Fokus besar dalam penelitian kali ini adalah machine learning yang dapat menerapkan bagaimana mendeteksi secara berkala pada pola kompleks dan membuat keputusan cerdas berdasarkan data yang tersedia pada tahun-tahun sebelumnya. Machine learning dapat mempelajari pola dari data historis yang terdapat pada database tahun-tahun sebelumnya untuk pemetaan banjir dari akibat curah hujan dan air pasang dari laut, hal tersebut dapat lakukan untuk mengetahui seberapa besar fungsi dari hasil pemetaan banjir di daerah Desa Pahlawan.
Machine learning memiliki makna berupa metode yang digunakan untuk membuat program yang bisa belajar dari data yang tersedia dari beberapa sumber yang dapat di percaya untuk di gunakan data tersebut. Berbeda dengan program komputer biasa dilakukan secara statis karena sudah ada ketentuan apa yang harus di  lakukan terlebih  dahulu, namun berbeda  dengan  program  machine  learning  merupakan  sebuah  program  yang  dirancang  untuk  mampu  belajar  sendiri dengan data yang telah tersedia. Hasil penelitian yang dilakukan nantinya dapat membantu masyarakat Desa Pahlawan mengetahui  titik-tikik  rawan  banjir  pada  daerah  yang  akan  digunakan  oleh  masyarakat  tersebut  dan  juga  untuk meningkatkan kualitas sumbe daya manusia. Sistem yang dirancang juga dapat memberikan pengetahuan lebih luas untuk mengembangkan konsep machine learning dalam ilmu pengetahuan.
Zulham  Sitorus,  Implementasi  Machine  Learning  Pada  Sistem  Pemetaan  Daerah  Rawan  Banjir  Di  Desa  Pahlawan Kabupaten Batu Bara

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Materi Penelitian
Data yang digunakan untuk menganalisa meningkatkan kemampuan minat baca yaitu data dari hasil FGD dan hasil survei lapangan  di  Desa  Pahlawan.  Pada  bab  ini  akan  diuraikan  metodologi  penelitian  dan  kerangka  kerja  penelitian  yang digunakan dalam penyelesaian penelitian ini. Kerangaka kerja ini merupakan langkah-langkah yang akan dilakukan dalam rangka penyelesaian masalah yang akan dibahas. Adapun kerangka kerja dalam penelitian ini digambarkan pada gambar dibawah.

## Gambar 1 . Kerangka Penelitian
Metode  yang  dipakai  dalam  analisis  data  adalah  metode  Analisis  Penelitian Kuantitatif, dimana data-data yang diperoleh berdasarkan dari hasil statistik, pengukuran dan pengujian yang dilakukan dilapangan.
Metodologi penelitian berhubungan erat pengumpulan informasi dari suatu data yang ingin di angkat pada judul ini dan diambil pada beberapa website resmi, seperti BMKG, BPS, dan BNPD kabupaten Batu Bara. pada penelitian ini berupa data bencana banjir yang ada di daerah kabupaten Batu Bara, Selain itu penggunaan teknik machine learning atau pembelajaran mesin dapat digunakan untuk meningkatkan ketangguhan dan kesiapsiagaan data yang didapatkan terhadap bencana banjir.

## Gambar 2 . Peta Daerah Kabupaten Batu Bara
Penggunaan  model  pembelajaran  mesin  untuk  memprediksi  banjir  secara  spasial  merupakan  bidang  riset  yang disarankan  untuk  penelitian  selanjutnya.  Metode  machine  learning  telah  diterapkan  dalam  penilaian  resiko,  dampak banjir, dan dampak iklim yang khususnya dalam pengembangan langkah-langkah mitigasi, persiapan tanggap darurat dan perencanaan  pemulihan  banjir.  Penelusuran  dilakukan  dari  berbagai  sumber  seperti  buku,  jurnal,  website  tertentu, khususnya  penelusuran  melalui  internet,  Tujuannya  adalah  didapatkannya  gambaran  terkini  penelitian  dan  penerapan upaya  mitigasi  bencana  banjir.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil  nilai  accuracy  yang  di  tampilkan  jika penelitian  tersebut  menggunakan  Metode  Random  Forest  yang  juga  memberikan  parameter  sensitivitas  menggunakan kurva Receiver Operating Characteristic dalam pemetaan daerah rawan banjir.
Pemanfaatan  machine  learning  dengan  mengabugkan  sistem  random  forest  merupakan  metode  bagging  yaitu metode  yang  membangkitkan  sejumlah  tree  dari  data  sample  dimana  pembuatan  satu  tree  pada  saat  training  tidak
Identifikasi Masalah Analisa Masalah Menentukan Tujuan (Target) Pengumpulan Data Perancangan Implementasi
Pengujian
Hasil
Zulham  Sitorus,  Implementasi  Machine  Learning  Pada  Sistem  Pemetaan  Daerah  Rawan  Banjir  Di  Desa  Pahlawan

## Kabupaten Batu Bara
bergantung  pada  tree  sebelumnya  kemudian  keputusan  diambil  berdasarkan  voting  terbanyak  (Wibowo,  Saikhu,  & Soelaiman, 2016). Dua konsep yang menjadi dasar dari random forest adalah membangun ensemble dari tree via bagging dengan  replacement  dan  penyeleksian  fitur  secara  acak  untuk  tiap  tree  yang  dibangun.  Pertama,  setiap  sample  yang diambil dari dataset untuk training tree bisa dipakai lagi untuk training tree yang lain. Kedua, fitur yang digunakan pada saat training untuk tiap tree merupakan subset dari fitur yang dimiliki oleh dataset (Wibowo et al., 2016). Random forest mempunyai dua parameter utama, yaitu: m jumlah tree yang akan dipakai dan k yaitu maksimal  banyaknya fitur yang dipertimbangkan ketikan proses percabangan. Semakin banyak nilai m maka semakin bagus hasil klasifikasi, sedangkan untuk nilai k direkomendasikan sebesar akar kuadrat atau logaritma dari jumlah total fitur (Wibowo et al., 2016).
Gambar 3 . Ilustrasi Random Forest
Gambar diatas menunjukan proses training untuk random forest menggunakan dataset T dengan sejumlah m tree sebagai  basic leaner dan k fitur yang dipilih secara acak dari  total  fitur yang ada untuk  percabangan pada setiap tree. Proses training pada setiap tree menggunakan dataset T’ yang merupakan hasil dari bootstrap dari dataset yang dijadikan parameter untuk random forest. Bootstrap merupakan proses memilih sample dari dataset yang akan digunakan proses training tree. Metode ensemble, bootstrap merupakan proses sampling dengan replacement, sehingga sample yang diambil untuk proses training tree yang satu masih bisa dipakai lagi untuk proses training tree yang lainnya (Wibowo et al., 2016). Nilai akurasi GCP ditunjukkan oleh nilah Root Mean Square Error (RMSerror). RMS-error menyatakan nilai kesalahan dari  proses  koreksi  geometrik.  Akurasi  yang  baik  ditunjukkan  oleh  nilai  RMS-error  yang  sangat  kecil  mendekati  nol. “Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  merupakan  besarnya  tingkat  kesalahan  hasil  prediksi,  dimana  semakin  kecil (mendekati  0)  nilai  RMSE  maka  hasil  prediksi  akan  semakin  akurat.” Perhitungan  RMS-error  dengan  menggunakan persamaan.
RMS𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟√(𝑋 ’ - X orig ) + ( Y ’ – Y orig ) (1)
Keterangan:
X’ dan Y’ = Koordinat citra keluaran  (output) Xorig dan Yorig= koordinat citra asli (input)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Penelitian ini dilakukan di sejumlah wilayah yang rawan banjir di Desa Pahlawan Kabupaten Batu Bara Sumatera Utara Tahun 2022 pada saat  tingginya intensitas hujan  yang dapat  menyebabkan banjir yang  meliputi,  12 dusun  merupakan dusun yang berada di wilayah Desa Pahlawan tergolong dalam zona rawan banjir yang tersebar 12 Dusun yang ada pada Desa Pahlawan.
Tabel 1 . Daftar Dusun Desa Pahlawan No. Nama Dusun 1. Dusun Adi Daya 2. Dusun Amanah 3. Dusun Bogak 4. Dusun Pabrik
5. Dusun Sejahtera
6. Dusun Sejarah
7. Dusun Bandar
8. Dusun Bunga Jumpa
9. Dusun LobaiAbbas
10. Dusun Nelayan 11. Dusun Nilam 12. Dusun Wan Ahad
Zulham  Sitorus,  Implementasi  Machine  Learning  Pada  Sistem  Pemetaan  Daerah  Rawan  Banjir  Di  Desa  Pahlawan Kabupaten Batu Bara

## a. Pengolahan Data Scoring Curah Hujan
Peta curah hujan didapatkan dari hasil interpolasi data curah hujan bulanan yang kemudian dilakukan skoring pada tiap klasifikasi yang digunakan.
Tabel 2 . Scoring Curah Hujan No. Kelas Harkat Bobot Skor 1. >2500mm (sangat basah) 5 5 25 2. 2001-2500 (basah) 4 20 3. 1501-2000 (sedang/lembab) 3 15 4. 1001-1500mm (kering) 2 10 5. <1000mm (sangat kering) 1 5
Gambar 4 . Ilustrasi Random Forest
Koreksi  Radiometrik  dilakukan dengan dua tahapan yaitu kalibrasi radiometric dan koreksi  atmosfer. Kalibrasi radiometric digunakan untuk mengubah nilai digital number menjadi reflectance, sedangkan koreksi atmosfer digunakan untuk menghilangkan bias atmospheric yang ada pada citra.
Klasifikasi citra bertujuan untuk mengelompokkan dan melakukan segmentasi terhadap kenampakan-kenampakan yang homogen menggunakan klasifikasi citra terbimbing. Klasifikasi  citra pada daerah penelitian akan dibagi menjadi beberapa kelas, yakni Tanah terbuka, sawah, Pertanian, pemukiman, lahan kering, Semak, Perkebunan, Hutan.

## b. Pengolahan Data Scoring Jenis Tanah
Peta  jenis  tanah  didapatkan  dari  digitasi  peta  jenis  tanah  Provinsi  sumatera  utara,  khususnya  wilayah  Batu  Bara,  lalu dilakukan clip pada daerah penelitian kemudian diberikan nilai skor sesuai dengan acuan yang digunakan. Nilai Skoring jenis tanah.
Tabel 3 . Scoring Jenis Tanah No.  Jenis Tanah Kelas Harkat  Bobot  Skor 1. Aluvial, Planosol, Hidromorf Kelabu, Laterik, Air Tanah  Sangat Halus  4 2 18 2. Latosol Halus 3 14 3. Tanah Hutan Coklat, Tanah Mediteranian Sedang 2 10 4. Andosol, Laterik, Grumosol, podsol, Podsolic Kasar 2 8 5. Regosol, Litosol, Organosol, Renzina Sangat Kasar  1 2
Dari proses pemetaan data scoring tanah dengan melakukan pemotongan citra untuk dapat memetakan area yang sesuai  dengan  kajian  sehingga  dapat  mempermudah  dalam  proses  klasifikasi  citra  dengan  konsep  machine  learning. Koreksi Geometrik dilakukan pada citra dengan mengidentifikasi Ground Control Points (GCP) atau titik-titik ikat yang mudah ditentukan seperti percababangan sungai atau perpotongan jalan. Nilai akurasi GCP ditunjukkan oleh nilah Root Mean Square Error (RMSerror). RMS-error menyatakan nilai  kesalahan dari  proses koreksi  geometrik. Akurasi  yang baik ditunjukkan oleh nilai RMS-error yang sangat kecil mendekati nol. “Root Mean Square Error (RMSE) merupakan besarnya  tingkat  kesalahan  hasil  prediksi,  dimana  semakin  kecil  (mendekati  0)  nilai  RMSE  maka hasil  prediksi  akan semakin akurat.
Untuk mengetahui hasil dan pembahasan pada penelitian pada kegiatan dalam meningkatkan minat baca di Rumah Baca  ini  merupakan  programdari  pemerintahan  Kabupaten  Karo,  agar  meningkatnya  minat  baca  di  masyarakat,
0 5 10 15 20 25 30 >2 5 0 0 mm ( sa n ga t b as ah ) 2 0 01 -2 5 00 (b as ah ) 1 5 01 -2 0 00 (s e d an g/ le mb ab ) 1 0 01 -1 5 00 mm (k e ri n g) <1 0 0 0 mm ( sa n ga t ke ri n g) 1 2 3 4 5 Scoring Curah Hujan Harkat Bobot Skor
Zulham  Sitorus,  Implementasi  Machine  Learning  Pada  Sistem  Pemetaan  Daerah  Rawan  Banjir  Di  Desa  Pahlawan Kabupaten Batu Bara
khususnya di kalangan remaja. Karena remaja akhir-akhir ini lebih banyak bermain Sosmed dan online games daripada membaca buku, apalagi untuk membaca buku di Perpustakaan atau Rumah Baca.

## 3.2 Use Case Diagram
Use case atau diagram use case merupakan pemodelan untuk kelakuan (behavior) sistem in form asi yang akan dibuat. Use case mendeskripsikan sebuah intraksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem in form asi yang akan dibuat. Secara kasar, use case digunakan untuk mengetahui funsi apa saja yang ada didalam sebuah sistem in form asi dan siapa saja yang berhak menggunakan fungsi-fungsi itu.
User Login Input Data Informasi Log Out Admin Informasi Input Data Daerah Data Daerah Gambar 2. Use Case Sistem
Penjelasan tentang gambar use case diagram untuk perancangan aplikasi ini dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

## 3.3 Activity Diagram
Diagram  aktivitas atau Activity diagram  menggambarkan c (aliran kerja) atau aktivitas dari  sebuah sistem atau proses bisnis  atau  menu  yang  ada  pada  perangkat  lunak.  Yang  perlu  diperhatikan  disini  adalah  bahwa  diagram  aktivitas menggambarkan aktivitas sistem bukan apa yang dilakukan aktor, jadi aktivitas yang dapat dilakukan oleh sistem.
Admin
Sistem Valid Menu Utama Tidak Ya Simpan Data Login Input Data Informasi Data Informasi Log Out Input Data Daerah Data Daerah
Zulham  Sitorus,  Implementasi  Machine  Learning  Pada  Sistem  Pemetaan  Daerah  Rawan  Banjir  Di  Desa  Pahlawan Kabupaten Batu Bara

## 3.4 Class Diagram
Class Diagram merupakan pemodelan untuk melakukan sistem in form asi yang dibuat, dan gambaran proses dari sistem yang berhak menggunakan sistem tersebut.
+ No_Id_Dusun: Text
+ Nama_Dusun: Text
+ Status Dusun : Text + Wilayah: Text + Status : Text
+ Luas_Lahan : Text
+ Tambah ()
+ Edit () + Hapus () + Batal () + Keluar () + Username + Password + Login () + Batal () User + Tambah () + Edit () + Hapus () + Batal () + Keluar () Petugas Data Dusun + No_Id_Pegawai : Text + Nama_Pegawai : Text + T_Tgl_Lahir: Text + Jk: Text
+ Gol: Text
+ Agama: Text + Alamat: Text + No_Telepo: Text + Bagian: Text
Gambar 4. Class Diagram Sistem

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa, dalam melakukan pemetaan daerah rawan  banjir  di  Desa  Pahlawan  Kecamatan  Tanjung  Tiram  Kabupaten  Batubara,  digunakan  untuk  proses  digitalisasi pengolahan data yang dilakukan ini telah berhasil mengelompokkan jumlah data daerah rawan bencana banjir di 12 dusun yang terdapat pada Desa Pahlawan Perbandingan dilakukan dengan membandingkan data bencana alam yang sejenis pada kejadian actual yaitu tahun 2021 – 2022 yang dihasilkan lebih tinggi dibandingkan kejadian prediksi yaitu tahun 2022- 2023.  Machine  Learning  adalah  sebuah  proses  melakukan  pengolahan  data  histori  kejadian  kejadian  terdahulu  dan dipergunakan sebagai dasar untuk membangun sebuah pengetahuan. Untuk penelitian selanjutnya pada dataset sebaiknya dilengkapi dengan beberapa indikator seperti curah hujan ataupun tingkat kelembaban yang telah dikelompokkan dalam kelas tertentu, sehingga hasil prediksi data bencana lebih akurat.

## REFERENCES.
[1] Anglin ,  dkk.  (2011).Analysis  Effect  Of  Mother  Tongue  Using  In  Mathematics  Learning  Toward  Conseptual  Understanding Ability In Elementary Students. Dipresentasikan Dalam International Conference (ICREAM 5). Bandung.
[2]    Ahmad, Abu. (2017). Mengenal Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural Network, dan Deep Learning.
[3]    Ahmad, Adeel. (2017, November 13). An overview of activation functions used in neural networks. Retrieved May 3, 2020, from adl1995.github.io website: https://adl1995.github.io/an-overview-of-activation-functions-used-inneural-networks.html
[4]   Ali,  Z.  (2019,  January  7).  A  simple  Word2vec  tutorial.  Retrieved  May  1,  2020,  from  Medium  website: https://medium.com/@zafaralibagh6/a-simpleword2vec-tutorial-61e64e38a6a1
[5]   Arni,  D.  (2018a,  October  25).  Apa  Itu  Text  Mining ?  Retrieved  April  24,  2020,  from  Garuda  Cyber  Indonesia  website: https://garudacyber.co.id/artikel/1254- apa-itu-text-mining.
[6]    Ali,  Z.  (2019,  January  7).  A  simple  Word2vec  tutorial.  Retrieved  May  1,  2020,  from  Medium  website: https://medium.com/@zafaralibagh6/a-simpleword2vec-tutorial-61e64e38a6a1
[7]    Britz, D. (2016, July 8). Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs. Retrieved from WildML website: http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part1-introduction-to-rnns/.
[8]    Brownlee, J. (2017, October 3). How to Use Word Embedding Layers for Deep Learning with Keras. Retrieved from Machine Learning Mastery website: https://machinelearningmastery.com/use-word-embedding-layers-deeplearning-keras/.
[9]    Ganesan,  K.  (2019).  All  you  need  to  know  about  text  preprocessing  for  NLP  and  Machine  Learning.  Retrieved  from Kdnuggets.com website: https://www.kdnuggets.com/2019/04/text-preprocessing-nlp-machinelearning.html
[9]   Nugroho,  K.  S.  (2020,  February  8).  Dasar  Text  Preprocessing  dengan  Python.  Retrieved  from  Medium  website: https://medium.com/@ksnugroho/dasartext-preprocessing-dengan-python-a4fa52608ffe
[11]   Prijono, B. (2018a, April 4). Pengenalan Recurrent Neural Network (RNN)  – Bagian 1. Retrieved from Belajar Pembelajaran Mesin Indonesia website: https://indoml.com/2018/04/04/pengenalan-rnn-bag-1/
[12]   Putra, A. (2019, November 1). PROSES DATA TESTING DAN TRAINING PADA MACHINE LEARNING. Retrieved May 3,  2020,  from  Medium  website:  https://medium.com/@anrelputranew/proses-data-testing-dantraining-pada-machine-learning- cdf8fcd93355.
[13]   Thomas, A. (2017, August 30). A Word2Vec Keras tutorial. Retrieved May 1, 2020, from Adventures in Machine Learning website: https://adventuresinmachinelearning.com/word2vec-keras-tutorial/.