## Penerapan JST Untuk Prakiraan Cuaca Di Wilayah Kota Blitar Menggunakan Metode Algoritma Hopfield
1 Moch. Fachrul Irfandi
1 Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar, Blitar, Jawa Timur
1 fachrulirfandi29@gmail.com
Abstract  -  Weather  forecasting  is  the  application  of  science  and technology to estimate a state of the atmosphere in the future and will occur in a certain area. In this study, weather forecasting in the Blitar City area uses the Hopfield Algorithm Artificial Neural Network which can be  used to identify patterns of  numbers and letters using classification techniques. The weather criteria used in this  method  are  wind  speed,  temperature,  humidity  and  air pressure. The collected morning, afternoon and evening data are classified according to the expected target output, i.e. rainy, sunny and cloudy. From the collection of 21 data that was carried out, it resulted in a match with the target weather of 76% accuracy and an error rate of 24%.
Keywords — Artificial Neural Network, hopfield algorithm, weather forecasting.
Abstrak  — Prakiraan  cuaca  merupakan  penerapan  ilmu pengetahuan  dan  juga  teknologi  untuk  memperkirakan  suatu keadaan atmosfer di waktu yang akan mendatang dan terjadi di suatu  wilayah  tertentu.  Dalam  penelitian  ini  prakiraan  cuaca  di wilayah  Kota  Blitar  menggunakan  Jaringan  syaraf  tiruan algoritma  hopfield  yang  dapat  digunakan  untuk  mengenli  pola angka dan huruf dengan menggunakan teknik klasifikasi. Kriteria cuaca yang digunakan dalam metode  ini yaitu kecepatan angin, suhu,  kelembaban  dan  tekanan  udara.  Data  pagi,  siang  dan malam yang dikumpulkan di klasifikasikan dengan output target yang  diharapkan  yaitu  hujan,  cerah  dan  berawan.  Dari pengumpulan  21  data  yang  dilakukan  menghasilkan  kecocokan dengan cuaca target sebesar akurasi 76% dan error rate sebesar 24%.
Kata Kunci— JST, algoritma hopfield, prakiraan cuaca.

## I. Pendahuluan
Iklim  melrupakan  kumpulan  kondisi  cuaca  yang  kelmudian disusun  dan  dihitung  dalam  belntuk  rata-rata  kondisi  cuaca dalam  kurun  waktu telrtelntu.  Cuaca  dan  iklim  melrupakan  dua kondisi  yang  hampir  sama  teltapi  ada  pelrbeldaan  pada  kurun waktu.  Seldangkan  cuaca  melrupakan  kondisi  atmosfelr  yang telrjadi  pada  luasan  wilayah  selmpit  delngan  relntang  waktu singkat [1]. Kota Blitar melrupakan salah satu daelrah di wilayah Provinsi  Jawa  Timur  yang  selcara  gelografis  telrleltak  diujung sellatan Jawa Timur delngan keltinggian 156 dari pelrmukaan air laut. Pada koordinat 112◦ 14 - 112◦ 28 Bujur Timur dan 8◦2 - 8◦20  Lintang  Sellatan,  melmiliki  suhu  udara  cukup  seljuk  rata- rata  24◦  C  -  34◦  C.  Selcara  topografi,  Kota  Blitar  belrada  di keltinggian 150-200 meltelr dari pelrmukaan laut. Seldangkan rata- rata  kelmiringan  lahan  di  Kota  Blitar  adalah  antara  0-2%, kelcuali  pada  daelrah  utara  yang  kelmiringan  lahannya  belrkisar
kelmiringan  2  -  15%.  Luas  lahan  sawah  di  Kelcamatan Sananweltan Kota Blitar yaitu 425 helktar atau selkitar 40% dari total luas baku di Kota Blitar lelbih belsar di bandingkan delngan Kelcamatan Kelpanjeln Kidul dan Kelcamatan Sukoreljo. Ada belbelrapa pelkelrjaan yang sangat belrgantung pada keladaan cuaca  yaitu  pelrtanian,  kellautan,  dan  pelnelrbangan.  Pelrtanian melnjadi salah  satu selktor di wilayah  Kelcamatan  Sananweltan, Kota  Blitar.  Para  peltani  selbagai  pelmbudidaya  dapat melnyelsuaikan  pelrtaniannya  delngan  melngikuti  arah  musim. Telrdapat  tiga  pelmbagian  musim  tanam  padi,  pelrtama  yaitu musim tanam utama, dilaksanakan pada saat  musim pelnghujan, baik ditanah basah (tanah yang pelngairannya bagus) dan tanah kelring  (tadah  hujan)  yang  telrjadi  pada  bulan  Novelmbelr, Delselmbelr, Januari, Felbruari, dan Marelt.  Keldua, musim tanam gandu,  pellaksanaan  musim  tanam  ini  tidak  melndapatkaan pelngairan,  teltapi  melngandalkaan  air  hujan  atau  tadah  hujan yang telrjadi pada bulan April, Meli, Juni dan Juli. Keltiga, musim tanam  kelmarau  dilakukan  delngan  sistelm  pelngairan  atau irigasinya  harus  lancar  yang    telrjadi  pada  bulan  Agustus, Selptelmbelr dan Oktobelr [2].
Belrdasarkan  survely  dan  wawancara  yang  dilakukan  olelh pelnelliti tanggal 12  felbruari 2023 olelh selorang peltani wilayah Sananweltan  yang  melnghasilkan  data  bahwasannya  selorang peltani  telrselbut  ingin  melnanami  tanaman  padi  teltapi dikarelnakan cuaca yang belrubah-ubah, peltani melnjadi bingung melnelntukan  kapan  waktu  yang  telpat  turun  kel  sawah  untuk melmulai musim tanam. Pada cuaca elkstrelm saat hujan air yang jatuh mellelbihi kapasitas tanah untuk melnampung air selhingga telrjadi banjir yang melmbuat busuk padi. Belgitupun selbaliknya, jika  kelmarau,  panas  yang  sangat telrik  dan  belrlangsung  telrus- melnelrus  dalam  waktu  yang  lama  melnyelbabkan  sawah melngalami kelkelringan selhingga melmbuat tanaman tidak dapat belrtumbuh  delngan  normal  [3].  Hal  ini  juga  belrhubungan  elrat delngan  keltelrseldiaan  pangan,  karelna  belrpelngaruh  pada  gagal paneln  yang  bisa  saja  diselbabkan  olelh  kelkelringan  maupun banjir  dan  faktor  lainya  yang  bisa  diselbabkan  olelh  cuaca. Pelngamatan  telrhadap  kondisi  cuaca  melnjadi  pelnting  untuk melnunjang  belrbagai  kelgiatan,  salah  satunya  di  Kelcamatan Sananweltan  Kota  Blitar  selhingga  pelrlu  dilakukannya forelcasting [4] . Forelcasting atau  pelramalan  selring  dilakukan  dalam  belrbagai bidang  kelhidupan  manusia,  selpelrti  pelramalan  cuaca. Forelcasting atau pelramalan adalah kelgiatan untuk melmpreldiksi  atau  melmpelrkirakan  hal  yang  akan  telrjadi  pada masa melndatang belrdasarkan data-data masa lalu [5]. Salah  satu  pelnellitian  melngelnai  pelrkiraan  cuaca  yaitu melnngunakan  meltodel  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  [6].
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  lelbih  cocok  digunakan  untuk melmodellkan  sistelm  yang  komplelks  selpelrti  pada  bidang pelrtanian  [7].  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  dapat  digunakan untuk melmodellkan hubungan yang komplelks antara input dan output untuk  melnelmukan  pola-pola  pada  data  [8].  Jaringan Syaraf  Tiruan  melmiliki  3  karaktelristik  utama  yaitu  arsitelktur jaringan, algoritma jaringan dan fungsi aktivasi [9].
Belrdasarkan hasil pelnellitian yang pelrnah dilakukan pada preldiksi  cuaca  melnggunakan  algoritma Hopfielld di  cilacap delngan akurasi hasil preldiksi. Jadi model ini applicable dalam prediksi  cuanca  [7].  Hal  ini  seljalan  delngan  pelnellitian  yang mellakukan  pelnelrapan  jaringan  syaraf  tiruan  meltodel Hopfielld untuk preldiksi cuaca di Kota Palangkaraya, hasilnya pelnelrapan meltodel Hopfielld untuk  prakiraan  cuaca  di  Wilayah Palangkaraya  delngan  data  pagi  selbanyak  78  yang  telrdiri  dari data pagi, siang, dan malam. Seltellah data dilakukan pelngujian maka  telrlihat  bahwa  meltodel  ini  mampu  melmbelrikan  akurasi selbanyak  64%  dan elrror selbelsar  36%  [9].  Pada  dasarnya jaringan Hopfielld melrupakan  jaringan singlel  layelr karelna jaringan Hopfielld melmiliki  struktur  umpan  balik  selhingga jaringan Hopfielld elfelktif  untuk  belrpelrilaku  selbagai  jaringan multilayelr .  Salah  satu  pelnelrapan  jaringan  syaraf  tiruan melnggunakan  meltodel Hopfielld adalah  pelmodellan  prakiraan cuaca. Berdasarkan penjelasaan di atas, terlihat bahwa jaringan syaraf tiruan juga memiliki keterkaitan dalam prakiraan cuaca. Dalam  hal  ini,  peneliti  mengambil  judul  Penerapan  Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prakiraan  Cuaca di  Wilayah Kota Blitar Menggunakan Metode Algoritma Hopfield ”.

## II. Metode Penelitian
A. Metode
Penellitian  ini  dilakukan  dengan  algoritma hopfield untuk menerapkan  unsur-unsur  cuaca  kel  ilmu  statistika  supaya diperoleh  prakiraan  cuaca  sesuai  yang  dike  helndaki  [10]. Langkah  awal  dari  procelssing  systelm  yaitu  menentukan fungsi bipolar thershold untuk menentukan input (x), kemudian menentukan  fungsi  target,  fungsi  aktivasi,  serta  fungsi  yang digunakan  yaitu  fungsi  bipolar  symeltric  hard  limit.  Terakhir adalah mellakukan fungsi bobot untuk inisialisasi bobot. Penggunaan flowchart dapat menunjukkan alur perolehan data secara  kelseluruhan  dilakukan  oleh  sistem.  Flowchart melrupakan  deskripsi  secara  grafik  dari  prosedur  yang  sudah disusun.
Gambar 1 Flowchart Processing System
dapat  dikeltahui  bahwa  proses  pada  sistelm  flowchart  diawali dari  processing  system  dengan  menentukan  fungsi  bipolar threshold untuk menentukan fungsi input (x). Berikutnya yaitu menentukan  fungsi  target  dan  fungsi  aktivasi,  adapun  fungsi yang  digunakan  adalah  fungsi  bipolar  hard  limit.  Untuk melakukan  pelmilihan  fungsi  bobot  maka  inisialisasi  bobot. Selanjutnya  dilakukan  klasifikasi  untuk  melndapatkan  nilai outputnya. Apabila nilai output yang dipelrolelh masih bellum konvelrgeln  maka  nilai  outputnya  akan  dijadikan  nilai  input untuk  diklasifikasi  ulang  sampai  didapatkan  konvelrgeln. Seltellah nilai output konvelrgeln, akan dilakukan pelrbandingan nilai output delngan nilai targelt.

## B. Tahapan Penelitian
Tahapan  atau  langkah  dalam  penelitian  dalam  penerapan jaringan  syaraf  tiruan  untuk  prakiraan  cuaca  di  wilayah  Kota Blitar  menggunakan  metode  algoritma hopfield yaitu  sebagai berikut :
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## III. Hasil dan Pembahasan

## A. Hasil
Penerapan jaringan syaraf tiruan untuk prakiraan cuaca dengan metode  algoritma hopfield ini  bertujuan  untuk  membantu perhitungan  petani  dalam  memprakiraan  cuaca  di  wilayah kecamatan  Sananwetan  kota  Blitar.  Penelitian  ini  dilakukan dengan mengumpulkan data-data unsur cuaca pada pagi, siang dan  malam  [11].  Unsur  cuaca  yaitu  kecepatan  angin,  suhu, kelembapan  dan  tekanan  udara  yang  ada  di  Sanan  wetan. Setelah  data  terkumpul  data  tersebut  di  hitung  dengan menggunakan  algoritma hopfield serta  di  klasifikasi  sehingga menghasilkan  output  yaitu  hujan,  cerah  dan  berawan [12].Setelah  data  diklasifikasi  dengan  metode  algoritma hopfiled  maka  didapatkan  hasil  5  data  konvergen  sebagai berikut :
Tabel 1. Hasil output target dari perhitungan klasifikasi
Waktu Nilai Input Nilai Output Konvergen Pagi 1, 1, 0, -1 0, -1, 1, 0 Pagi 1, 1, 0, -1 0, -1, 1, 0 Pagi 1, 1, 0, -1 0, -1, 1, 0 Pagi -1, 1, 0, -1 0, 0, -1, 1 Pagi 1, 1, 0, -1 0, -1, 1, 0 Pagi -1, 1, -1, 1 -1, 1, -1, 1 Konvergen Pagi 1, 1, 0, -1 0, -1, 1, 0 Siang 0, 1, -1, -1 -1, 0, 0, 1 Siang 1, 1, -1, 0 -1, 0, 0, 1 Siang 1, 1, 0, -1 0, -1, 1, 0 Siang 0, 0, 1, -1 1, -1, 1, -1 Konvergen Siang 1, 0, -1, -1 0, -1, 1, 0 Siang 1, 1, 1, -1 1, -1, 1, -1 Konvergen Siang 1, 0, -1, 1 -1, 1, 0, 0 Malam 1, 1, -1, 0 -1, 0, 0, 1 Malam 1, 0, -1, -1 0, -1, 1, 0 Malam 0, 0, -1, 0 -1, 1, 0, 1 Malam 1, 0, -1, -1 0, -1, 1, 0 Malam 1, 1, 0, -1 0, -1, 1, 0 Malam 1, 0, 0, -1 1, -1, 1, -1 Konvergen Malam 1, 0, -1, -1 0, -1, 1, 0
Hasil output target dari perhitungan klasifikasi keseluruhan dari data cuaca pagi, siang dan malam
Tabel.2 kecocokan antara cuaca asli dengan cuaca target
Waktu Nilai Input Nilai Output Cuaca Pagi 0, -1, 1, 0 1, -1, 1, -1 Berawan Pagi 0, -1, 1, 0 1, -1, 1, -1 Berawan Pagi 0, -1, 1, 0 1, -1, 1, -1 Berawan Pagi 0, 0, -1, 1 -1, 1, -1, 1 Hujan Pagi 0, -1, 1, 0 1, -1, 1, -1 Berawan Pagi -1, 1, -1, -1 -1, 1, -1, 1 Hujan Pagi 0, -1, 1, 0 1, -1, 1, -1 Berawan Siang -1, 0, 0, 1 -1, 1, -1, 1 Hujan Siang -1, 0, 0, 1 -1, 1, -1, 1 Hujan Siang 0, -1, 1, 0 1, -1, 1, -1 Berawan Siang 1, -1, 1, -1 1, -1, 1, -1 Berawan Siang 0, -1, 1, 0 1, -1, 1, -1 Berawan Siang 1, -1, 1, -1 1, -1, 1, -1 Berawan Siang -1, 1, 0, 0 -1, 1, -1, 1 Hujan Malam -1, 0, 0, 1 -1, 1, -1, 1 Hujan Malam 0, -1, 1, 0 1, -1, 1, -1 Berawan Malam -1, 1, 0, 1 -1, 1, -1, 1 Hujan Malam 0, -1, 1, 0 1, -1, 1, -1 Berawan Malam 0, -1, 1, 0 1, -1, 1, -1 Berawan Malam 1, -1, 1, -1 1, -1, 1, -1 Berawan Malam 0, -1, 1, 0 1, -1, 1, -1 Berawan
Data  yang  telah  di  ketahui  kemudian  di  bandingkan  untuk mengetahui kecocokan dengan antara cuaca asli dengan cuaca target yang ada di web msn.com. Berikut tabel hasilnya :
Tabel.3 kecocokan antara cuaca asli dengan cuaca dari MSN
Waktu Nilai Output Cuaca Cuaca Dari MSN Keterangan Pagi 1, -1, 1, -1 Berawan Berawan Benar Pagi 1, -1, 1, -1 Berawan Berawan Benar Pagi 1, -1, 1, -1 Berawan Berawan Benar Pagi -1, 1, -1, 1 Hujan Cerah Salah Pagi 1, -1, 1, -1 Berawan Berawan Benar Pagi -1, 1, -1, 1 Hujan Berawan Salah Pagi 1, -1, 1, -1 Berawan Cerah Salah Siang -1, 1, -1, 1 Hujan Cerah Salah Siang -1, 1, -1, 1 Hujan Hujan Benar Siang 1, -1, 1, -1 Berawan Berawan Benar Siang 1, -1, 1, -1 Berawan Berawan Benar Siang 1, -1, 1, -1 Berawan Berawan Benar Siang 1, -1, 1, -1 Berawan Berawan Benar Siang -1, 1, -1, 1 Hujan Hujan Benar Malam -1, 1, -1, 1 Hujan Berawan Salah Malam 1, -1, 1, -1 Berawan Berawan Benar Malam -1, 1, -1, 1 Hujan Hujan Benar Malam 1, -1, 1, -1 Berawan Berawan Benar Malam 1, -1, 1, -1 Berawan Berawan Benar Malam 1, -1, 1, -1 Berawan Berawan Benar Malam 1, -1, 1, -1 Berawan Berawan Benar

## B. Pembahasan
Algoritma hopfield merupakan salah satu dari banyaknya algoritma  dalam  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  model  sistem jaringan  syaraf  tiruan  yang  dapat  digunakan  untuk  mengenali pola huruf atau angka. Model jaringan saraf tiruan hopfield ini menggunakan teknik klasifikasi,  fungsi energi (bobot  simetris berdiagonal  utama  nol  (0)  untuk  mendapatkan  output  agar mendekati  atau  sama  dengan  inputnya  [13].  Jaringan  syaraf tiruan hopfield merupakan  jaringan  yang  terhubung  penuh dimana bahwa neuron atau unit akan terhubung dengan neuron atau unit lainya dan jaringan syaraf tiruan  jenis  ini tidak akan memiliki hubungan dengan unit atau neuron nya sendiri [14].
Dalam  penelitian  jaringan  syaraf  tiruan hopfield ini, terdapat  3  data  cuaca  pagi,  siang  dan  malam  [15].  Dengan kriteria  nya  yaitu  kecepatan  angin,  suhu,  kelembaban  dan tekanan  udara.  Dengan  data  yang  dikumpulkan  selama  7  hari menghasilkan  sebanyak  21  data  kriteria  cuaca.  Data  pagi menghasilkan  data  sebanyak  5  hari  dengan  output  berawan yaitu pada tanggal 01, 02, 03, 05 dan 07 juni. Sedangkan untuk 2 data lainya menghasilkan output hujan yaitu pada tanggal 04 dan  06  juni  2023.  Pada  data  pagi  juga  menghasilkan  1  data konvergen pada tanggal 06 Juni 2023. Data siang menghasilkan output berawan sebanyak 4 data pada tanggal 03 - 06 juni 2023. Sedangkan  3  data  lainya  menghasilkan  output  hujan  pada tanggal 01, 02 dan 07 juni 2023. pada data malam menghasilkan output berawan sebanyak 5 data yaitu pada tanggal 02, 04, 05, 06  dan  07  juni  2023.  Sedangka  2  data  lainya  menghasilkan output hujan pada tanggal 01 dan 03 juni 2023. Hasil kecocokan atau akurasi yaitu 76% perbandingan hasil cuaca dengan cuaca target  16 dibanding dengan banyak data 21. Sedangkan untuk
error rate sebesar 24% dari perbandingan  hasil cuaca target 5 dengan banyak data 21.

## IV. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  tahap  penelitian  ini,  maka  dapat  diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Jaringan syaraf tiruan hopfield menggunakan kriteria cuaca yaitu Kecepatan      angin, suhu, kelembaban, dan tekanan udara.  Data  yang  terdiri  dari  data  cuaca  pagi,  data  cuaca siang  dan  data  cuaca  malam.  Untuk  mengukur kelembababan  dan  suhu  menggunakan  alat  hygrometer. Untuk  mengukur  kecepatan  angin  dan  tekanan  udara menggunakan aplikasi wind speed dan aplikasi  barometer. Terdapat  tiga  output  jaringan  yaitu  hujan,  cerah  dan berawan.
2. Pada perhitungan prakiraan cuaca menggunakan algoritma hopfield yang  dilakukan  di  Kota  Blitar  ini  menghasilkan kecocokan akurasi sebesar 76% dan error rate sebesar 26% dengan data yang dihitung sebanyak 7 hari data cuaca pagi, siang dan malam. Penelitian ini menghasilkan 4 perhitungan klasifikasi yang konvergen. Data perhitungan dengan output berawan  yang  dihasilkan  yaitu  sebanyak  14  dan  data perhitungan dengan output hujan sebanyak 7 data.

## V. Daftar Pustaka
[1]  Y.  Iek,  Sangkertadi,  and  I.  L.  Moniaga,  “Kepadatan Bangunan  Dan  Karakteristik  Iklim  Mikro  Kecamatan Wenang Kota Manado,” Sabua , vol. 6, no. 3, pp. 286–292, 2014.
[2]  R.  Hood,  “Global  Warming,” A  Companion  to  Appl. Ethics ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  674–684,  2007,  doi: 10.1002/9780470996621.ch50.
[3]  I.  Bayu  Priyanta  and  I.  Astawa,  “Penerapan  Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Prakiraan Hujan Harian Di Daerah Kuta Selatan Provinsi Bali,” J. Ilmu Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 7–11, 2014.
[4]  Miftahuddin,  “Analisis  Unsur-unsur  Cuaca  dan  Iklim Melalui Uji Mann-Kendall Multivariat,” J. Mat. Stat. dan Komputasi , vol. 13, no. 1, pp. 26–38, 2016.
[5]  A.  Lusiana  and  P.  Yuliarty,  “PENERAPAN  METODE PERAMALAN (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X,” Ind. Inov.  J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2020, doi:
10.36040/industri.v10i1.2530.
[6]  M. R. Kurniawan, “Perancangan Mobile Predictor Cuaca Maritim  Menggunakan  Metode  Hybrid  Logika  Fuzzy Tipe  2-Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  Optimasi Algoritma  Differential  Evolution  Designing  The  Cluster of  Indonesian  Preacher  Based  On  The  Speech  Using  K- Nearest  Neighbor  View  project,”  no.  March,  2018,  doi: 10.13140/RG.2.2.27518.84803.
[7]  S.  Ernawati,  “Aplikasi  Hopfield  Neural  Network  Untuk Prakiraan Cuaca,” J. Meteorol. dan Geofis. , vol. 10, no. 2, pp. 151–175, 2015, doi: 10.31172/jmg.v10i2.44.
[8]  A.  S.  Rachman,  I.  Cholissodin,  and  M.  A.  Fauzi, “Peramalan  Produksi  Gula  Menggunakan  Metode Jaringan Syaraf Tiruan,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 4, pp. 1683–1689, 2018.
[9]  D. I. Kota and P. Raya, “JST (Bahasa Indonesia),” pp. 52– 59, 2020.
[10]  M. C. Azmi and S. Sinurat, “Mendiagnosa Penyakit Mata Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dengan Menggunakan Metode Backpropagation dan Hopfield,” J. Ris.  Komputer) ,  vol.  7,  no.  6,  pp.  2407–389,  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i6.2592.
[11]  C.  Umam  and  L.  B.  Handoko,  “Convolutional  Neural Network  (CNN)  Untuk  Identifkasi  Karakter  Hiragana,” Pros. Semin. Nas. Lppm Ump , vol. 0, no. 0, pp. 527–533,
2020, [Online]. Available:
https://semnaslppm.ump.ac.id/index.php/semnaslppm/art icle/view/199.
[12]  D.  Prasetyawan  and  R.  Gatra,  “Model  Convolutional Neural  Network  untuk  Mengukur  Kepuasan  Pelanggan Berdasarkan  Ekspresi  Wajah,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist. Inf. ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  661–673,  2022,  doi: 10.28932/jutisi.v8i3.5493.
[13]  L. Handayani  and  M.  Adri,  “Penerapan  JST (Backpropagation)  untuk  Prediksi  Curah  Hujan  (Studi Kasus : Kota Pekanbaru),” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. 7 , no. November, pp. 238–247, 2015.
[14]  Y.  D.  Lestari,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Prediksi Penjualan Jamur Menggunakan Algoritma Backropagation,” J.  ISD ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  2477–863, 2017.
[15]  M.  Alfandi  and  A.  M.  H.  Sihite,  “Penerapan  Metode CNN-LSTM  Dalam  Memprediksi  Hujan  Pada  Wilayah Medan,” Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  6,  no.  1, pp. 490–499, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5713.