## Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Indikator Utama Ekonomi Dunia
Alan Boy Sandy Damanik 1 ,  Agung Bimantoro 2 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Jln. Jendral Sudirman Blok A No. 1-3, Kota Pematangsiantar, 21111, Indonesia alanboysandy08@gmail.com 1 , agungbimantara038@gmail.com 2

## Abstract
Economics  is  one  of  the  most  important  aspects  in  the  world.  Economics  greatly  determines  the progress  and  development  of  a  country.  However,  there  are  still  many  countries with  low  economic levels. Therefore the aim of this study is to predict and determine the level of the main indicators of the world economy as one of the anticipatory steps to further increase the level of the country's economy. World Economic Indicator Data to be used is sourced from Bloomberg and Bank Indonesia. To find out further  developments,  it  is  necessary  to  research  the  existing  data.  The  algorithm  used  is Backpropagatian  Neural  Network.  Data  analysis  was  carried  out  using  artificial  neural  network method  using  Matlab  R2011b  software.  The  study  uses  5  architectural  models.  The  best  network architecture  produced  is  3-43-1  with  an  accuracy  rate  of  86%  and  the  Mean  Squared  Error  (MSE) value is 1.336593 ..
Keywords: Application, ANN, Indicator, Economy, World

## Abstrak
Ekonomi merupakan salah satu aspek terpenting di Dunia. Ekonomi sangat menentukan kemajuan dan  perkembangan  suatu  negara.  Akan  tetapi  masih  banyak  negara-negara  yang  tingkat perekonomiannya rendah. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi dan menentukan  tingkat  Indikator  utama  ekonomi  dunia  sebagai  salah  satu  langkah  antisipasi  untuk semakin  meningkatkan  tingkat  perekonomian  negara.  Data  Indikator  Ekonomi  Dunia  yang  akan digunakan  bersumber  dari  Bloomberg  dan  Bank  Indonesia.  Untuk  mengetahui  perkembangan selanjutnya perlu di lakukan penelitian terhadap data yang ada. Algoritma yang digunakan adalah Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagatian.  Penganalisaan  data  dilakukan  dengan  metode  jaringan saraf  tiruan  menggunakan  software  Matlab  R2011b.  Penelitian  menggunakan  5  model  arsitektur. Arsitektur  jaringan  terbaik  yang  dihasilkan  adalah  3-43-1  dengan  tingkat  akurasi  86%  dan  nilai Mean Squared Error (MSE) adalah 1,336593..
Kata Kunci: Penerapan, JST, Indikator, Ekonomi, Dunia

## 1. PENDAHULUAN
Ekonomi  merupakan  salah  satu  aspek  terpenting  di  suatu  negara.  Setiap negara  pasti  ingin  perekonomian  di  negaranya  selalu  bertumbuh.  Pertumbuhan ekonomi  merupakan  suatu  tanda  bahwa  kondisi  perekonomian  suatu  negara sedang menuju keadaan yang lebih baik [1]. Pertumbuhan ekonomi sebagai sebuah proses peningkatan output dari waktu ke waktu menjadi indikator penting untuk mengukur  keberhasilan  pembangunan  suatu  negara  [2].  Salah  satu  indikator ekonomi makro yang digunakan untuk melihat/mengukur stabilitas perekonomian suatu  negara  adalah  inflasi.  Perubahan  dalam  indikator  ini  akan  berdampak terhadap dinamika pertumbuhan ekonomi [3].
Salah satu alasan utamanya adalah kemajuan dalam teknologi informasi yang sampai  batas  tertentu,  memperbesar  gelombang  krisis  dan  mempercepat penyebarannya  ke  daerah  atau  negara  lain  [4].  Sistem  perkonomian  oleh  suatu
negara  atau  pemerintah  digunakan  untuk  memecahkan  berbagai  macam permasalahan  yang  berkaitan  dengan  ekonomi  yang  dialaminya,  tentunya  agar permasalahan-permasalahan  yang  berkaitan  dengan  ekonomi  itu  dapat  teratasi dan terselesaikan, justru jangan sampai dengan ada dan munculnya suatu sistem ekonomi  malah  menambah  atau  bahkan  memperparah  masalah  ekonomi  suatu negara yang semakin membebani [5][6]. Salah satu faktor terbesar sampai saat ini yang  mempengaruhi  indikator  utama  ekonomi  dunia  ialah  Ideks-naik  dolar menguat  dan  itu  di  buktikan  dari  perkembangan  dan  pertumbuhan  nilai  dolarr yang semangkin kuat. Hal itu di buktikan pada  tahun  2014 Indeks-naik dolar itu sampai  81,5  %  dan  sampai  pada  tahun  2016.  Indeks-naik  dolar  mencapai  angka 96,9%.  Bisa  dilihat  dalam  tabel  berikut  pertumbuhan  Ekonomi  dari  tahun  2014- 2016 :
Tabel 1. Indikator Utama Ekonomi Dunia Komponen 2013  2014  2015  2016 Pertumbuhan Ekonomi Dunia (%) 3,3 3,4 3,2 3,1 Pertumbuhan Volume Perdagangan Dunia (%) 2,2 2,7 2 1 Harga Minyak Dunia (dolar AS/barel) 98  92,9  48,8 43,5 Harga Minas (dolar AS/barel) 108,4  98,7 49 41 Indeks Harga Komoditas Ekspor Nonmigas Indonesia (%) -9,8 -4,3 -15 5,4 Rata-Rata DXY  (Indeks-naik dolar menguat) 81,5  82,6  96,3 96,9 Rata-Rata VIX (indeks-naik volatilitas meningkat) 14,1  14,1  16,6 15,8
Tabel 1 menunjukkan beberapa hal besar yang mempengaruhi pertumbuhan dan perkembangan  indikator  ekonomi  dunia.  Hal  itu  bisa  menjadi  dampak  baik  dan dampak yang buruk terhadap perkembangan ekonomi tersebut.
Salah satu keuntungan dari prediksi indikator utama ekonomi dunia adalah pemerintah  dapat  melihat  perkembangan  dan  pertumbuhan  perekonomian  dari tahun  ke  tahun.    erkembangan  ekonomi  dapat  berpengaruh  besar  terhadap beberapa  negara  yang  ada  di  dunia,  dampak  yang  berpengaruh  juga  bermacam macam  ada  yang  berpengaruh  baik  dan  ada  yang  berpengaruh  buruk.  Hal  itu memacu  setiap  negara  harus  mampu  mengikuti  perkembangan  ekonomi  dunia. Akan tetapi dampak buruk bisa menjadi sangat buruk terhadap negara negar yang sedang  berkembang,  karena  dapat  menjadikan  negara  tersebut  menjadi  krisis ekonomi  yang  besar.  Maka  negara  negara  harus  bisa  memprediksi  bagaiman kelanjutan  perkembangan  ekonomi  dunia  dan  bagai  mana  pertumbuhan  dari tahun  ke  tahun.  Salah  satu  teknik  yang  baik  digunakan  untuk  prediksi  adalah jaringan  saraf  tiruan  backpropagation  karena  algoritma  backpropagation memungkinkan  untuk  menghindari  kesulitan  yang  dijelaskan  menggunakan aturan belajar yang mirip dengan plastisitas lonjakan waktu yang tergantung pada sinapsis [7][8][9][10].
Pada  penelitian  sebelumnya,  [11]  melakukan  penelitian  untuk  meramalkan kecepatan angin. Jaringan tersebut dapat digunakan dengan baik untuk prakiraan dengan  nilai  MSE  prakiraan  kecepatan  angin  sebesar  0,0086  dan  nilai  MSE prakiraan  curah  hujan  sebesar  0,004846.  Kekurangan  dari  penelitian  ini  adalah penggunaan  parameter  yang  terlalu  besar,  yakni  0,9.  [12]  Melakukan  penelitian
untuk memprediksi nilai Indeks Harga Konsumen sektor bahan makanan dengan menggunakan  metode  backpropagation  dan  conjugate  gradient  fletcher  reeves. Hasil  prediksi  sebesar  75%  dan  67%.  Kekurangan  dari  penelitian  ini  adalah akurasi  prediksi  yang  tidak  terlalu  besar.  [13]  Melakukan  penelitian  untuk memprediksi  kepailitan  Bank  Umum  di  Indonesia  menggunakan  Algoritma Backpropagation dengan hasil akurasi sebesar 86,11%. [14] Melakukan penelitian untuk  memprediksi  nilai  Indeks  Harga  Konsumen  sektor  Kesehatan  dengan menggunakan  metode  backpropagation,  dari  penelitian  ini  learning  yang digunakan  sebesar  0,5  dengan  hasil  akurasi  92%.  Berdasarkan  penelitian  diatas maka penulis melakukan penelitian untuk memprediksi indikator utama ekonomi dunia  menggunakan  algoritma  Backpropagation  dengan  menggunakan  learning rate 0,001-0,01.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Kerangka Kerja Penelitian Kerangka  kerja  penelitian  yang  digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut [29][30].

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
1. Mengumpulkan Data
Sejauh ini data yang diperoleh berdasarkan Kemenkoinfo yang di dapat secara Random atau secara acak.
2. Studi Pustaka
Studi pustaka merupakan salah satu langkah awal dalam suatu penelitian yang di  lakukan,  yang  di  gunakan  untuk  melengkapi  pengetahuan  dan  teori  teori dasar yang di gunakan di dalam penelitian ini.
3. Mengidentifikasi Masalah
Masalah pada tahap ini dapat di identifikasi setelah data-data semua terkumpul dan lengkap,kemudian di dapat hasil yang sesuai untuk selanjutnya di lakukan proses  di  dalam  konversi  data  yang  di  sesuaikan  dengan  bobot  yang  telah  di tentukan.

## 4. Praproses
Praproses  ini  merupakan  pengeditan  atau  perubahan  terhadap  beberapa  tipe data  yang  terdapat  di  dalam  dataset  yang  bertujuan  untuk  mempermudah pemahaman  beberapa  record  dan  juga  untuk  menyeleksi  dan  memperhatikan konsistensi data, redudant data dan missing valuenya.
5. Menentukan Model
Tahap  ini  adalah  hasil  dari  beberapa  tahap  dari  jaringan  saraf  tiruan  dengan metode Backpropagation untuk menentukan polanya.
6. Memprediksi
Pada  model  ini  prediksi  di  lakukan  untuk  mendapatkan  jumlah  dari perbandingan  jumlah  dengan  model  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  metode backpropagation yang akurat.
7. Mengevaluasi Akhir
Model  ini  untuk  mengatahui  apkah  hasil  ari  sistem  testing  pengolahan  data apakah sesuai denganyang di harapkan.
8. Menguji Hasil Pengolahan Data Setelah hasil dan menentukan model selesai, maka selanjutnya di lakukan tes uji coba dengan menggunakan aplikasi software Matlab R2011b.

## 2.2. Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  fungsi  aproksimasi  umum  yang  memiliki keakuratan  dalam  proses  klasifikasi,  dan  merupaka  model  nonlinier  sehingga menjadi  model  yang  sangat  fleksibel  dalam  hubungan  pemodelan  yang  sangat kompleks [15][16][17]. Jaringan Saraf Tiruan dapat digunakan untuk memodelkan hubungan  yang  kompleks  antara  nilai  masukan  dan  keluaran  untuk  menemukan pola-pola dalam data. Karena terinspirasi oleh model kerja jaringan saraf biologis otak,  Jaringan  Saraf  Tiruan  memproses  sejumlah  besar  informasi  secara  paralel dan terdistribusi [18][19][20]. Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation, merupakan salah  satu  jenis  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  feed  forward  dengan  proses  belajar dibimbing  (supervised  learning),  ber-  fungsi  memilah-milah  citra  warna  yang terdapat dalam image [21][22][23].

## 2.3. Ekonomi
Ekonomi merupakan salah satu faktor penentu kemajuan, kesejahteraan dan yang  paling  berpengaruh  terhadap  kelangsungan  perkembangan  dan pertumbuhan  Negara.  Pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  signifikan  terhadap penurunan  jumlah  penduduk  miskin  walaupun  dengan  magnitude  yang  relatif kecil,  seperti  inflasi,  populasi  penduduk,  share  sektor  pertanian,  dan  sektor industri [24][25].

## 2.4. Prediksi
Prediksi merupakan sesuatu yang terkait dengan tujuan dan merupakan hasil yang di ramalkan di masa yang akan datang [26][27][28].

## 2.5. Data Yang Digunakan
Data yang digunakan adalah data Indikator Ekonomi Dunia dari Tahun 2013- 2016. Data ini akan dibagi menjadi 2  bagian, yaitu data training dan data testing [31].  Data  yang  digunakan  sebagai  data  Training  adalah  data  tahun  2013-2015 dengan target tahun 2016, sementara data yang di gunakan untuk Testing adalah tahun 2014-2016 dengan target tahun 2017.

## 2.6. Normalisasi Data
Sebelum diproses, data dinormalisasi terlebih dahulu dengan menggunakan fungsi  Sigmoid  (tidak  pernah  mencapai  0  ataupun  1),  maka  transformasi  data dilakukan  pada  interval  yang  lebih  kecil  yaitu  [0.1;  0.9],  ditunjukkan  dengan persamaan (1) [32][33].
1 . 0 ) ( 8 . 0 '     a b a x x Keterangan : x' = Normalisasi data x = Data yang akan dinormalisasi a = Data terendah b = Data tertinggi
Pada  tabel  2  dan  3  dapat  dilihat  data  training  dan  data  testing  yang  telah dinormalisasi menggunakan rumus persamaan (1).
Tabel 2. Normalisasi Data Training Tahun 2013-2015 / Target Tahun 2015
Komponen 2013 2014 2015 Target Pertumbuhan Ekonomi Dunia (%) 0,21864  0,21929  0,21799  0,21799 Pertumbuhan Volume Perdagangan Dunia (%) 0,21151  0,21475  0,21021  0,21021 Harga Minyak Dunia (dolar AS/barel) 0,83258  0,79951  0,51361  0,51361 Harga Minas (dolar AS/barel) 0,90000  0,83712  0,51491  0,51491 Indeks Harga Komoditas Ekspor Nonmigas Indonesia (%)  0,13371  0,16937  0,10000  0,10000 Rata-Rata DXY (Indeks-naik dolar menguat) 0,72561  0,73274  0,82156  0,82156 Rata-Rata VIX (indeks-naik volatilitas meningkat) 0,28865  0,28865  0,30486  0,30486 Tabel 3. Normalisasi Data Testing Tahun 2014-2016 / Target Tahun 2016 Komponen 2014 2015 2016 Target Pertumbuhan Ekonomi Dunia (%) 0,22946  0,22806  0,22735  0,22735 Pertumbuhan Volume Perdagangan Dunia (%) 0,22454  0,21961  0,21258  0,21258 Harga Minyak Dunia (dolar AS/barel) 0,85919  0,54890  0,51161  0,51161 Harga Minas (dolar AS/barel) 0,90000  0,55031  0,49402  0,49402 Indeks Harga Komoditas Ekspor Nonmigas Indonesia (%)  0,17529  0,10000  0,24354  0,24354 Rata-Rata DXY (Indeks-naik dolar menguat) 0,78672  0,88311  0,88734  0,88734 Rata-Rata VIX (indeks-naik volatilitas meningkat) 0,30475  0,32234  0,31671  0,31671

## 3. HASIl DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan 5 arsitektur. Arsitektur tersebut anrara lain : 3- 26-1, 3-29-1, 3-33-1, 3-43-1, 3-80-1. Dan diantara 5 arsitektur tersebut yang paling
(1)
tertinggi (terbaik) adalah 3-43-1 dengan tingkat akurasi mencapai 86% dan nilai epoch 1058 iterasi.
Gambar 2. Data Training Dengan Model Arsitektur 3-43-1
Pada gambar 2 dapat dijelaskan bahwa data training terbaik dengan arsitektur 3- 43-1  menggunakan  aplikasi  Matlab  2011b  menghasilkan  epoch  1058  iterasi dengan  waktu  0:00:10  detik.  3  adalah  data  input,  43  merupakan  hidden  layer sedangkan 1 adalah output atau hasil.
Pada tabel 3 dapat dilihat hasil akurasi dan tingkat MSE dari model arsitektur terbaik,  yakni  3-43-1.  Tabel  3  ini  dibuat  dan  dihitung  dengan  menggunakan Microsoft Excel. Berdasarkan tabel 3, error = diperoleh dari Target-Output, SSE = diperoleh  dari  E3  ^  2,  Total  =  Jumlah  SSE  yang  dihasilkan  dari  pola  1  ke  pola  6, Hasil = Jika nilai kesalahan dalam pengujian data <= 0.01 maka hasilnya benar (1). Jika tidak maka salah (0). Akurasi = diperoleh dari jumlah hasil yang benar  pada ((pola / 7) * 100), menghasilkan 86%, Margin Error = diperoleh dari jumlah hasil yang salah pada ((pola / 7) * 100) atau diperoleh dari jumlah akurasi maksimum (100%)  dikurangi  akurasi  yang  dihasilkan,  menghasilkan  14%.  MSE  =  Diperoleh dari Total SSE / 7 (jumlah pola). Pada kolom hasil, angka 1 = Benar sedangkan 0 = Salah.
Tabel 3. Arsitektur Terbaik dengan Model 5-18-1
No  Target  Output Error SSE Hasil 1 0,22735  0,24180  -0,01445  0,00021 1 2 0,21258  0,28120  -0,06862  0,00471 1 3 0,51161  2,61110  -2,09949  4,40786 1 4 0,49402  2,64990  -2,15588  4,64782 1 5 0,24354  0,53230  -0,28876  0,08338 1 6 0,88734  0,43060  0,45674 0,20861 0 7 0,31671  0,37640  -0,05969  0,00356 1 Total 9,35615 86% MSE 1,336593 Keterangan : 1 = Benar 0 = Salah
Pada  tabel  4  dapat  dilihat  perbandingan  dari  5  model  arsitektur  jaringan yang digunakan. Dari ke 5 model arsitektur ini, tingkat Epoch dan waktu diperoleh dengan  menggunakan  aplikasi  Matlab  2011b,  sedangkan  MSE  dan  Akurasi  dari masing-masing  model  arsitektur  diperoleh  dengan  menggunakan  perhitungan pada  Microsoft  Excel.  Sebenarnya  ada  2  model  arsitektur  yang  menghasilkan tingkat  akurasi  yang  sama  sebesar  86%,  yakni  3-26-1  dan  3-43-1.  Hanya  saja model arsitektur 3-43-1 lebih rendah epoch, waktu dan MSE training nya. Sehingga penulis  berkesimpulan  dari  ke  5  model  arsitektur  ini  diperoleh  model  arsitektur terbaik menggunakan 3-43-1.
Tabel 4. Perbandingan Model Arsitektur yang Digunakan No  Arsitektur Epoch Waktu MSE Akurasi 1 3-26-1 3146 0:00:22  0,359344 86% 2 3-29-1 451 0:00:04  1,452931 43% 3 3-33-1 1687 0:00:12  0,672248 71% 4 3-43-1 1058 0:00:08  1,336593 86% 5 3-80-1 319 0:00:04 1,94783 43%
Pada tabel 4 dapat dilihat hasil prediksi dari Indikator Utama Ekonomi Dunia untuk  3  tahun  kedepan,  yakni  tahun  2017-2019.  Adapun  hasil  ini  diperoleh  dari perhitungan  dengan  model  arsitektrur  terbaik  (3-43-1)  menggunakan  aplikasi Matlab 2011b dan Microsoft Excel, sama seperti pada pembahasan sebelumnya.
Tabel 5. Hasil Prediksi JST Backpropagation (Tahun 2017-2019) Komponen 2017 2018 2019 Pertumbuhan Ekonomi Dunia (%) 13,9 36,7 57,9 Pertumbuhan Volume Perdagangan Dunia (%) 12,1 28,8 47,4 Harga Minyak Dunia (dolar AS/barel) 56,8 66,7 73,4 Harga Minas (dolar AS/barel) 42 52,5 63,7 Indeks Harga Komoditas Ekspor Nonmigas Indonesia (%) 20,7 34,1 46,6 Rata-Rata DXY (Indeks-naik dolar menguat) 95,1 93,7 91,5 Rata-Rata VIX (indeks-naik volatilitas meningkat) 28,8 49,9 61,6

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penulisan  paper ini antara lain, bahwa model arsitektur terbaik dari ke 5 model arsitektur yang digunakan adalah 3-43-1, yang  menghasilkan  akurasi  prediksi  sebesar  86%.  Berdasarkan  perbandingan antara hasil prediksi dengan data awal pada komponen indikator utama ekonomi dunia,  terdapat  kenaikan  yang  cukup  signifikan  hampir  di  semua  komponen, antara  lain  pada  komponen Pertumbuhan  Ekonomi  Dunia  (%),Pertumbuhan  Volume Perdagangan  Dunia  (%),Rata-Rata  DXY  (Indeks-naik  dolar  menguat)  dan  Rata-Rata  VIX (indeks-naik  volatilitas  meningkat).  Sedangkan  untuk  komponen  Harga  Minyak  Dunia (dolar  AS/barel),  Harga  Minas  (dolar  AS/barel)  dan  Indeks  Harga  Komoditas  Ekspor Nonmigas Indonesia (%) cenderung tidak stabil (naik turun)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Lesmana, “Perkembangan Indikator Ekonomi Dan Kemakmuran Indonesia Dibandingkan  Dengan  6  Negara  Tetangga  Periode  2005-2012,” Binus Business Review , vol. 5, no. 1, pp. 101–111, 2014.
[2] A.  Ma’ruf  and  L.  Wihastuti,  “Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia:  Determinan dan Prospeknya,” Jurnal Ekonomi & Studi Pembangunan , vol. 9, no. April, pp. 44–55, 2012.
[3] E.  D.  Silvia,  Y.  Wardi,  and  H.  Aimon,  “Analisis  Pertumbuhan  Ekonomi, Investasi, Dan Inflasi Di Indonesia,” Jurnal Kajian Ekonomi , vol. 1, no. 2, pp. 224–243, 2013.
[4] A.  F.  Raz,  A.  Timur,  T.  P.  K.  Indra,  D.  K.  Artikasih,  and  S.  Citra,  “Krisis Keuangan  Global  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi:  Analisa  Dari  Perekonomian Asia Timur,” Buletin Ekonomi dan Moneter dan Perbankan , pp. 37–56, 2012.
[5] S. Perekonomian and N. Di Dunia, “Sistem Perekonomian Negara-Negara Di Dunia,” JURNAL AKUNTANSI DAN PAJAK , vol. 16, no. 2, pp. 20–29, 2016.
[6] Y. Andriani, H. Silitonga, and A. Wanto, “Analisis Jaringan Saraf Tiruan untuk prediksi  volume  ekspor  dan  impor  migas  di  Indonesia,” Register  -  Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 30–40, 2018.
[7] A.  Wanto,  “Optimasi  Prediksi  Dengan  Algoritma  Backpropagation  Dan Conjugate  Gradient  Beale-Powell  Restarts,” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi , vol. 3, no. 3, pp. 370–380, Jan. 2018.
[8] A. Wanto, A. P. Windarto, D. Hartama, and I. Parlina, “Use of Binary Sigmoid Function And Linear Identity  In Artificial Neural Networks For Forecasting Population  Density,” International  Journal  Of  Information  System  & Technology , vol. 1, no. 1, pp. 43–54, 2017.
[9] A.  P.  Windarto,  L.  S.  Dewi,  and  D.  Hartama,  “Implementation  of  Artificial Intelligence in Predicting the Value of Indonesian Oil and Gas Exports With BP  Algorithm,” International  Journal  of  Recent  Trends  in  Engineering  & Research (IJRTER) , vol. 3, no. 10, pp. 1–12, 2017.
[10]  M.  Fauzan et  al. ,  “Epoch  Analysis  And  Accuracy  3  ANN  Algorithm  Using Consumer  Price  Index  Data  In  Indonesia,” International  Conference  of Computer,  Environment,  Agriculture,  Social  Science,  Health  Science, Engineering and Technology (3rd ICEST) . pp. 1–7, 2018.
[11]  R.  J.  Yuniar,  D.  Rahadi,  and  S.  Onny,  “Perbaikan  Metode  Prakiraan  Cuaca Bandara  Abdulrahman  Saleh  Dengan  Algoritma  Neural  Network Backpropagation,” Jurnal EECCIS , vol. 7, no. 1, pp. 65–70, 2013.
[12]  A.  Wanto,  M.  Zarlis,  Sawaluddin,  and  D.  Hartama,  “Analysis  of  Artificial Neural Network Backpropagation Using Conjugate Gradient Fletcher Reeves in the Predicting Process,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 930, no. 1, pp. 1–7, 2017.
[13]  A.  S.  Malaka  and  Hartojo,  “Model  Prediksi  Kepailitan  Bank  Umum  Di Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation,” Jurnal  Ilmu Manajemen , vol. 2, no. 4, pp. 1714–1724, 2014.
[14]  A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen Berdasarkan  Kelompok  Kesehatan  Dengan  Menggunakan  Metode Backpropagation,” Jurnal & Penelitian Teknik Informatika Sinkron , vol. 2, no. 2, pp. 37–43, Oct. 2017.
[15]  A.  A.  Kasim  and  A.  Harjoko,  “Klasifikasi  Citra  Batik  Menggunakan  Jaringan Saraf Tiruan Berdasarkan Gray Level Co- Occurrence Matrices ( GLCM ),” in Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATI)  Yogyakarta,  21  Juni 2014 , 2014, pp. 7–13.
[16]  A.  Wanto et  al. ,  “Levenberg-Marquardt  Algorithm  Combined  with  Bipolar Sigmoid Function to Measure Open Unemployment Rate in Indonesia,” in 3rd International  Conference  of  Computer,  Environment,  Agriculture,  Social Science, Health Science, Engineering and Technology , 2018, pp. 1–7.
[17]  E.  Hartato,  D.  Sitorus,  and  A.  Wanto,  “Analisis  Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk Prediksi Luas Panen Biofarmaka di Indonesia,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 49–56, 2018.
[18]  M. C. C. Utomo, W. F. Mahmudy, and S. Anam, “Kombinasi Logika Fuzzy dan Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk  Prakiraan  Curah  Hujan  Timeseries  di  Area Puspo – Jawa Timur,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 4, no. 3, pp. 160–167, 2017.
[19]  Sumijan, A. P. Windarto, A. Muhammad, and Budiharjo, “Implementation of Neural Networks in Predicting the Understanding Level of Students Subject,” International Journal of Software Engineering and Its Applications , vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.
[20]  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  N.  Dalimunthe,  “Model  Arsitektur Backpropogation Dalam Memprediksi Faktor Tunggakan Uang Kuliah (Studi Kasus AMIK Tunas Bangsa),” in Seminar Nasional Multidisiplin , 2017, pp. 1– 9.
[21]  A. Wanto et al. , “Analysis Of Standard Gradient Descent With GD Momentum And  Adaptive  LR  For  SPR  Prediction,”  in International  Conference  of Computer,  Environment,  Agriculture,  Social  Science,  Health  Science, Engineering and Technology (3rd ICEST) , 2018, pp. 1–9.
[22]  J. Adler, “Image Processing Sayatan Tipis Batuan Gamping dengan  Jaringan Saraf  Tiruan  (JST)  Menggunakan  Matlab  dan  Linux  (Studi  Kasus: Rajamandala-Padalarang),” Teknik Komputer , vol. Volume 12, 2014.
[23]  Solikhun,  A.  P.  Windarto,  Handrizal,  and  M.Fauzan,  “Jaringan  Saraf  Tiruan Dalam  Memprediksi  Sukuk  Negara  Ritel  Berdasarkan  Kelompok  Profesi Dengan  Backpropagation  Dalam  Mendorong  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi,” Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 4, no. 2, pp. 184–197, 2017.
[24]  H.  Siregar  and  D.  Wahyuni,  “Dampak  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap Penurunan  Jumlah  Penduduk  Miskin,” Economics  development ,  no. pertumbuhan ekonomi dan penduduk miskin, pp. 1–28, 2007.
[25]  J.  R.  Saragih,  M.  Billy,  S.  Saragih,  and  A.  Wanto,  “Analisis  Algoritma Backpropagation Dalam Prediksi Nilai Ekspor (Juta USD),” Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan , vol. 15, no. 2, pp. 254–264, 2018.
[26]  A.  Wanto,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi  Jumlah Kemiskinan Pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Riau,” Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 5, no. 1, pp. 61–74, 2018.
[27]  S.  Putra  Siregar  and  A.  Wanto,  “Analysis  Accuracy  of  Artificial  Neural Network  Using  Backpropagation  Algorithm  In  Predicting  Process (Forecasting),” International  Journal  Of  Information  System  &  Technology , vol. 1, no. 1, pp. 34–42, 2017.
[28]  M.  A.  P.  Hutabarat,  M.  Julham,  and  A.  Wanto,  “Penerapan  Algoritma Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Produksi  Tanaman  Padi  Sawah Menurut Kabupaten/Kota di Sumatera Utara,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 77–86, 2018.
[29]  J.  Wahyuni,  Y.  W.  Paranthy,  and  A.  Wanto,  “Analisis  Jaringan  Saraf  Dalam Estimasi Tingkat Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara,” Jurnal Infomedia , vol. 3, no. 1, pp. 18–24, 2018.
[30]  I.  S.  Purba  and  A.  Wanto,  “Prediksi  Jumlah  Nilai  Impor  Sumatera  Utara Menurut  Negara  Asal  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation,” Jurnal Teknologi Informasi Techno , vol. 17, no. 3, pp. 302–311, 2018.
[31]  R. E. Pranata, S. P. Sinaga, and A. Wanto, “Estimasi Wisatawan Mancanegara Yang  Datang  ke  Sumatera  Utara  Menggunakan  Jaringan  Saraf,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 97–102, 2018.
[32]  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  JST  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah Pinjaman  Kur  Pada  Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan  Metode Backpropagation,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) , vol. 1, no. 1, pp. 12–23, 2017.
[33]  A.  A.  Fardhani,  D.  Insani,  N.  Simanjuntak,  and  A.  Wanto,  “Prediksi  Harga Eceran  Beras  Di  Pasar  Tradisional  Di  33  Kota  Di  Indonesia  Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Jurnal Infomedia , vol. 3, no. 1, pp. 25–30, 2018.