## Metode Bidirectional Associative Memory (BAM) Kontinu Pengenalan Pola Karakter Untuk Keamanan Data
Andri Yunaldi 1,* , Very Karnadi 2
1 AMIK KOSGORO, Solok, Indonesia
2 Akademi Teknik Adi Karya, Kerinci, Indonesia Email: 1,* andriyunaldi@gmail.com, 2 verysharedder@gmail.com Email Penulis Korespondensi: andriyunaldi@gmail.com Submitted: 12/12/2022 ; Accepted: 29/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak- Jaringan Saraf Tiruan memiliki sebuah paradigma untuk memproses sebuah informasi dengan konsep kerja menggunakan ilmu  biologi  dalam  mengolah  sebuah  informasi  yang  merip  dengan  cara  kerja  otak  manusia.  Jaringan  Saraf  tiruan  banyak menyelesaiakn permasalahan menggunakan konsep ketidakpastian seperti pemahasan yang dibahan yaitu pengenalan Pola Karakter BAM Kontinu.  Masalah dalam penelitian ini yaitu kurangnya pengamanan data dalam menjaga informasi sehingga banyak data bisa di  akses  oleh  orang  yang  tidak  mempunyai  kewenangan,  Tujuan  utama  penelitian  ini  yaitu  menjaga  keamanan  data  dengan menggunakan konsep BAM Kontinu. Metode BAM Kontine merupakan sebuah metode yang memiliki mempunyai kemampuan dalam associative memory atau content addressable memory dapat dipanggil dengan cara menggunakan bagian yang tersimpan dalam memori itu sendiri. Metode BAM Kontinu akan mengubah input ke output secara lebih halus dengan nilai yang terletak pada range [0,1]. Fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi sigmoid. Hasil yang diperoleh dari x1 = [7,-11], x2= [7,13] dan x3=[-1,9], Semua Tanda bisa dikenali oleh algoritma BAM Kontinu. Semua Pola Tanda memiliki target yang sama namun memiliki nilai yang berbeda beda.
Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan; Paradigma Pembelajaran, Keamanan Data; Metode Bam Kontinu; Funggsi Aktifasi
Abstract- Artificial  Neural  Networks  have  a  paradigm  for  processing  information  with  the  concept  of  working  using  biology  in processing information similar to how the human brain works. Artificial neural networks solve many problems using the concept  of uncertainty such as the discussion in the material, namely the introduction of Continuous BAM Character Patterns. The problem in this research is the lack of data security in maintaining information so that a lot of data can be accessed by people who do not have authority. The main objective of this research is to maintain data security using the Continuous BAM concept. The BAM Kontine method is  a method that has the ability to have associative memory or content addressable memory that can be called by using the part s tored in the memory itself. The Continuous BAM method will change input to output more smoothly with values that lie in the range [0,1]. The activation function used is the sigmoid function. The results obtained from x1 = [7,-11], x2= [7,13] and x3=[-1,9], All Signs can be recognized by the Continuous BAM algorithm. All Sign Patterns have the same target but have different values.
Keywords: Artificial Neural Networks; Learning Paradigm, Data Security; Continuous New Method; Activation Function

## 1. PENDAHULUAN
Bidang ilmu Jaringan Saraf tiruan merupakan salah satu representasi buatan dari kemampuan  otak manusia  yang selalu mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut.  Buatan  disini  digunakan  karena  jaringan  Saraf  ini diimplementasikan dengan menggunakan program  komputer  yang  mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran [1]. Untuk menentukan output, setiap neuron menggunakan fungsi aktivasi (biasanya bukan fungsi linier) yang dikenakan pada jumlahan input yang diterima. Besarnya output ini selanjutnya dibandingkan  dengan suatu  batas ambang [2]. Metode JST adalah sistem yang didasarkan pada cara kerja jaringan saraf manusia. Metode JST memiliki banyak varian, yaitu metode umpan-maju, RBF, recurrent, dan propagasi-balik (backpropagation) [3]. Dalam praktiknya, jaringan Saraf tiruan sangat  berguna bagi klasifikasi  dan permasalahan-permasalahan yang dapat menolerir ketidaktepatan, yang memiliki banyak data pelatihan, namun memiliki aturan-aturan yang tidak dapat diaplikasikan secara mudah[4]. Hasil Penelitian yang berkaitan dengan Pola Pengenalan tanda-tangan termasuk kedalam masalah pengenalan pola (pattern recognition), pada umumnya pengenalan tanda-tangan bertujuan untuk mengidentifikasikan seseorang yang merupakan  bagian  dari  security  system  [5].  Salah  satu  penelitian  JST  ini  dilakukan  oleh  Mahyudin  (2013)  dengan mengeksplorasi potensi JST dalam memprediksi liku kalibrasi dengan menggunakan data dari Stasiun pengukuran pantai cermin Sungai Siak  menggunakan  pendekatan  JST algoritma backpropagation [6]. Pengenalan Pola Karakter Plat Nomor Kendaraan  Menggunakan  Algoritma  Momentum  Backpropagation  Neural  Network[7]. Jaringan  Saraf  Tiruan menyebutkan 3 hal yakni Pola hubungan antar neuron (disebut arsitektur jaringan), Metode  untuk  menentukan  bobot pengaitan (disebut metode  pelatihan/pembelajaran/algoritma) dan Fungsi aktivasi[8]. Jaringan Saraf Tiruan Bidirectional Associative  Memory  (BAM)  Jaringan  Saraf  Tiruan  adalah  sebuah  sistem  pengolaan  informasi  yang  karakteristik kinerjanya menyerupai jaringan Saraf  biologis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Jaringan  Saraf  Tiruan  telah  berkembang  sebagai  model  matematika  dari  pikiran  manusia  yaitu  Saraf  biologis,  yang didasarkan pada asumsi sebagai berikut [9]:
a. Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana yang disebut neuron.
b. Sinyal dilewatkan melalui sambungan antar neuron.
c. Setiap sambungan mempunyai bobot, yang menguatkan sinyal yang melaluinya.
d. Setiap neuron menerapkan fungsi aktifasi ke lapisan input (jumlah sinyal input terboboti) untuk menentukan sinyal output.
Secara umum, arsitektur jaringan Saraf tiruan BAM ditunjukkan seperti pada Gambar 1

## Gambar 1. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan BAM
Nilai-nilai parameter pada JST termasuk nilai hidden neuron, input neuron dan nilai bobot (weight) diproses pada saluran yang bersifat publik, karena setiap bobot vektor akan dipilih secara acak Jaringan Saraf terdiri dari neuron-neuron yang saling berhubungan [10]. Hubungan antara neuron ini berfungsi untuk mentransformasikan informasi yang diterima lewat unit input untuk dikirim ke unit keluaran dan menuju ke neuron yang lain [11] Pada jaringan Saraf, hubungan ini dikenal dengan bobot. Informasi tersebut disimpanpada suatu nilai tertentu pada bobot tersebut. Gambar 1 menunjukkan struktur neuron pada jaringan Saraf [12].

## Gambar 2. Susunan Neuron Jaringan Saraf
Baik  tidaknya suatu model jaringan saraf tiruan ditentukan oleh hubungan antar neuron atau arsitektur  jaringan saraf tiruan itu sendiri. Neuron terkumpul dalam laporan yang disebut neuron layer yang terbagi menjadi tiga lapisan : a) Lapisan Input (Input Layer), unit dalam lapisan input ini disebut unit input yang bertugas menerima pola inputan dari luar yang menggambarkan suatu perprobleman
b) Lapisan tersembunyi (hidden layer), unit dalam lapisan tersembunyi disebut unit tersembunyi, yang mana nilai output tidak dapat diamati secara langsung.
c) Lapisan output (Output Layer), unit dalam lapisan output disebut unit output yang merupakan penyelesaian jaringan saraf tiruan terhadap suatu perprobleman [13].
Pengenalan  pola  merupakan  langkah  perantaraan  bagi  proses  menghilangkan  dan  menormalkan  gambar  dalam satu  cara  (pemrosesan  gambar  (image  processing),  teks  dll.),  pengiraan  ciri-ciri,  pengkelasan  dan  akhirnya  post- pemrosesan  berdasarkan  kelas  pengenalan  dan  aras  keyakinan.  Pengenalan  pola  berkaitan  dengan  langkah pengklasifikasian. Dalam kasus tertentu, sebagaimana dalam jaringan Saraf (neural    networks), pemilihan ciri-ciri dan pengambilan juga boleh dilaksanakan secara  semi otomatis atau otomatis sepenuhnya[14].Penelitian ini menggunakan JST dengan melalui tiga representasi pola input, yaitu representasi biner, bipolar dan kontinu  [5]. [15]. Fungsi aktivasi kedua adalah sigmoid bipolar yang memiliki jangkauan nilai [-1,1] dan didefinisikan sebagai:
f(x) = 2 1+exp(−σx) − 1 (1)
dengan
f(x) = σ 2 [1 + f(x)][1 − f(x)]
(2)
BAM merupakan salah bentuk dari jaringan Heteroassociative memory, yang dikembangkan oleh Kosko (1988). BAM menyimpan pola pelatihan dalan matriks n x m yang merupakan perkalian dari vektor input dan target pelatihan (outer  product).  Arsitektur  BAM  terdiri  dari  2  lapisan  yang  dihubungkan  oleh  lintasan  koneksi  weight.  Jaringan  akan beriterasi, mengirimkan sinyal pulang pergi antara kedua lapisan sampai semua neuron menjadi stabil  (semua aktivasi neuron  konstan).  BAM  dapat  memberikan  respon  terhadap  input  dari  kedua  lapisan.  Weight  bersifat  2  arah (bidirectional)[16]. Ada 2 jenis Saraf tiruan Bidirectional Associative Memory (BAM), yaitu:
a) Bidirectional Associative Memory Diskret Pada Bidirectional Associative Mmemory (BAM)diskret,ada 2 tipe inputan, yaitu biner dan bipolar.
b) Bidirectional  Associative  Memory  Kontinu  BAM  kontinyu  akan  mentransformasikan  input  secara  lebih  halus  dan kontinu kekawasan output dengan nilai yang terletak pada range [0,1 [17].
Langkah langkah yang digunakan dalam penelitian ini adalah :

## Gambar 3. Metodelogi Penelitian
Metode penelitian ini menggunakan metode BAM Kontinu  proses  Metode Penelitian dengan proses menguban input  ke  output  secara  lebih  halus  dengan  nilai  yang  terletak  pada  range  [0,1]  dengan  menggunakan  Fungsi  Aktivasi Sigmoid, Proses kerja Metode ini diantaranya:
Untuk vektor input biner, matriks bobot ditentukan sebagai :
𝑤 𝑖𝑗 = ∑ (2 ∗ 𝑠 𝑖 (𝑝) − 1)(2 ∗ 𝑡 𝑖 (𝑝) − 1) 𝑝 (3)
Sedangkan fungsi aktivasi yang digunakan adalah : Yj Untuk lapisan output :
𝑦 𝑗 =
{ 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 > 0
𝑦 𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 = 0 0; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 < 0 (4)
Xi Untuk lapisan input
𝑥 𝑖 = { 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 > 0 𝑥 𝑖 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 = 0
0; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 < 0 (5)
Sedangkan untuk vektor input bipolar, matriks bobot ditentukan sebagai :
𝑤 𝑖𝑗 = ∑ (𝑠 𝑖 (𝑝) ∗ 𝑡 𝑖 (𝑝)) 𝑝 (6)
Sedangkan fungsi aktivasi yang digunakan adalah :Yj Untuk lapisan output :
𝑦 𝑗 =
{ 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 > 𝜃 𝑦 𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 = 𝜃 −1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 < 𝜃 (7)
Xi Untuk lapisan input
𝑥 𝑖 = { 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥_𝑖𝑛 𝑖 > 𝜃 𝑥 𝑖 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 = 𝜃 −1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 < 𝜃
(8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa pada algoritma BAM dapat digunakan dalam mengenali hasil ekstraksi pola dari karakter / huruf. Algoritma ini mampu  mengenali  hasil  atau  proses  pengenalan.  Dalam  kasus  ini  ada  4  Pola  Karakter  yang  harus  diselesaikan  untuk memperoleh  nilai  Output  sehingga  sesuai  dengan  target  yng  diharapkan.  Konsep  algoritma  ini  menggunakan  sistim MATRIK 3 X3. Jaringan BAM untuk memetakan Pola (#,/,dan X) yang dipresentasikan dalam bentuk bipolar

## 1) Proses Pembentukan Pola
Proses Pembentukan pola harus mengikuti ketentuan untuk mengubah input ke output secara halus dengan nilai yg terletak antara [0,1], dengan konsep fungsi aktivasi dan  fungsi sigmoid.
a) Pola Karakter Operasi Matematika Operator (#)
Pola Karakter “#”terdiri dari ordo 3x3. Semua nilai harus dikonversikan kedalam bilangan 1 dan -1. Nilai 1 dianggap sebagai nilai yang mengenai garis yang digunakan, nilai -1 nilai yang tidak mengenai garis atau nilai yang tidak memiliki hubungan dengan target yang akan dicari.
Gambar 4. Pola Karakter Operator “/”
b) Pola Karakter Operasi Matematika Operator (/)
Pola Karakter “/”terdiri  dari ordo 3x3. Semua nilai  harus dikonversikan kedalam bilangan 1 dan  -1. Nilai 1 dianggap sebagai nilai yang mengenai garis yang digunakan, nilai -1 nilai yang tidak mengenai garis atau nilai yang tidak memiliki hubungan dengan target yang akan dicari.
Gambar 5. Pola Karakter Operator “x”
c) Pola Karakter Operasi Matematika Operator (/)
Pola Karakter “X”terdiri dari ordo 3x3. Semua nilai harus dikonversikan kedalam bilangan 1 dan -1. Nilai 1 dianggap sebagai nilai yang mengenai garis yang digunakan, nilai -1 nilai yang tidak mengenai garis atau nilai yang tidak memiliki hubungan dengan target yang akan dicari.
Gambar 6. Pola Karakter Operator “x”
a. Pola Tanda yang digunakan “#” disimpan dalam = [1,-1]
b. Pola Tanda yang   digunakan “/” disimpan dalam = [1,1]
c. Pola Tanda yang   digunakan “X” disimpan dalam = [-1,1]
Matriks bobot yang digunakan dalam penyimpanan tanda “#,”“/” dan “X” adalah : 𝑤 = 𝑤(𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎#) + 𝑤(𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎/)𝑤(𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎 + 𝑤(𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑋))
2) Matriks bobot untuk penyimpanan pola
a) Pola Tanda “#” disimpan dalam = [1,-1]
Hasil konversi yang digunakan dikalikan dengan nilai pola tanda yang digunakan oleh masing masing nilai  pola tanda yang disimpan
𝑊 (𝑇𝑎𝑛𝑑𝑎 #) = | | | −1 1 1 −1 1 1 1 1 −1 | | | [1, -1] | | | −1 1 1 −1 1 1 1 1 1 1 −1 −1 1 −1 − 1 −1 −1 −1 | | |

## b) Pola Tanda “/” disimpan dalam = [1,1]
Hasil konversi yang digunakan dikalikan dengan nilai pola tanda yang digunakan oleh  masing masing nilai pola tanda yang disimpan
𝑊 (𝑇𝑎𝑛𝑑𝑎 /) = | | | −1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 −1 | | | [1, -1] | | | −1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 −1 −1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 −1 | | |

## c) Pola Tanda “X” disimpan dalam = [-1,1]
Hasil konversi yang digunakan dikalikan dengan nilai pola tanda yang digunakan oleh masing masing nilai pola tanda yang disimpan
𝑊 (𝑇𝑎𝑛𝑑𝑎 /) = | | | 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 | | |
[1, -1]
| | | −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 | | |
W= W(tanda #)+w(tanda /) dan w(tanda x)
W= | | | −1 1 1 −1 1 1 1 1 1 1 −1 −1 1 −1 − 1 −1 −1 −1 | | | + | | | −1 −1 1 −1 1
−1 1 −1 −1
−1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 −1 | | | + | | | −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1
1 −1 1 −1 1 | | | = | | | −3 1 1 −1 1
1 1 −1 −1 1 −3 1 −1 1 −3 −1 −3 −3 | | |

## 3) Matriks Bobot lapisan Input Ke Output
Matriks bobot yang digunakan W adalah bentuk matris yang yang menghubungkan antar neuron neuron lapisan input ke lapisan output. Sedangkan Matriks yang menghubungkan neuron neuron lapisan input ke lapisan Output W T
a) Y_in 1= x 1*W = [−1  1  1  − 1  1  1  1  1 − 1] =
| | | −3 1 1 −1 1 1 1 −1 −1 1 −3 1 −1 1 −3 −1 −3 −3 | | | = [7  − 11]
Maka : 𝑦 𝑖𝑛 1 = [1, −1) = 𝑆𝑎𝑚𝑎 𝐷𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑇𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖ℎ𝑎𝑟𝑎𝑝𝑘𝑎𝑛
b) Y_in 1= x 1*W = [−1 − 1  1 − 1  1 − 1  1  − 1  − 1] = | | | −3 1 1 −1 1 1 1 −1 −1 1 −3 1 −1 1 −3 −1 −3 −3 | | | = [7  13]
Maka : 𝑦_ 𝑖𝑛 1 = [1, 1) =  𝑆𝑎𝑚𝑎 𝐷𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑇𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖ℎ𝑎𝑟𝑎𝑝𝑘𝑎𝑛
c) Y_in 1= x 1*W = [1  − 1  1  − 1  1  − 1  1  −  1  1] = | | | −3 1 1 −1 1 1 1 −1 −1
1
−3 1 −1 1 −3 −1 −3 −3 | | | = [−1  19]
Maka : 𝑦_ 𝑖𝑛 1 = [−1, 1) =  𝑆𝑎𝑚𝑎 𝐷𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑇𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖ℎ𝑎𝑟𝑎𝑝𝑘𝑎𝑛
Fungsi Aktifasi
𝑦 𝑗 =
{ 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 > 𝜃 𝑦 𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 = 𝜃 −1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 < 𝜃 (9)
Fungsi Aktifasi
𝑥 𝑖 = { 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥_𝑖𝑛 𝑖 > 𝜃 𝑥 𝑖 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 = 𝜃
−1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 < 𝜃
(10)
Maka : y_in 2 =[1,-1] = Sama Dengan Target yang diharapkan
Hasil pencarian nilai Pola karakter #,/ dan x sudah sesuai dengan target yang diharapkan, namu dari ketiga input yang dicari memiliki nilai yang berbeda beda. Untuk  memperoleh nilai yang sama harus memiliki kode karakter yang memiliki kemiripan 80%. Semakin banyak mode Pola maka semakin kecil peluang untuk memperoleh nilai yang sama, Karena  aturan  dasarnya  pola  yang  mengenai  garis  di  hitung  dengan  nilai  1  dan  pola  yang  tidak  mengenai  garis menggunakan nilai -1.

## 4. KESIMPULAN
Algoritma  BAM  Kontinu  (Bidirectional  Associative  Memory)  dapat  menyelesaikan  permasalahan  dalam  menjaga keamanan data sehingga data dapat dijaga kerahasiaannya. Algoritma (Bidirectional Associative Memory) mempunyai kemampuan  dalam  associative  memory  atau  content  addressable  memory  dapat  dipanggil  dengan  cara  menggunakan bagian yang tersimpan dalam memori itu sendiri. proses kerja jika bobot matriks dari  sinyal yang dikirim dari lapisan input X ke lapisan output Y adalah W, maka bobot matriks dari sinyal yang dikirim dari lapisan output Y ke lapisan input X adalah WT  Nilai inputan terdiri  dari  3 bagian yaitu Pola Tanda yang digunakan “#” disimpan dalam = [1,-1], Pola Tanda yang   digunakan  “/” disimpan  dalam = [1,1], Pola Tanda yang   digunakan  “X” disimpan  dalam = [-1,1]. Hasil yang diperoleh dari x1 = [7,-11], x2= [7,13] dan x3=[-1,9], Semua Tanda bisa dikenali oleh algoritma BAM Kontinu. Semua Pola Tanda memiliki target yang sama namun memiliki nilai yang berbeda beda.

## REFERENCES
[1] R. Muliono and J. Hakim Lubis, “Jaringan Saraf Tiruan Pengenalan Pola Huruf Dengan Jaringan Habb,” JTIK(Jurnal Teknik Informatika Kaputama), vol. 2, no. 1, pp. 46–50, 2018.
[2] A. Jumarwanto, “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan  Backpropagation Untuk Memprediksi Penyakit Tht Di Rumah Sakit Mardi Rahayu Kudus,” Jurnal Teknik Elektro, vol. 1, no. 1, p. 11, 2009.
[3] J. Tengah and C. Java, “Prediksi Beban Listrik Menggunakan Algoritma Jaringan Saraf Tiruan Tipe Propagasi Balik,” Semesta Teknika, vol. 23, no. 2, pp. 143–155, 2020.
[4] E. D. Manurung, B. Nadeak, and E. Ndruru, “Implementasi Algoritma Hebb Rule Pada Diagnosa Penyakit Kolik Abdomen Pada Orang Dewasa,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 7, no. 2, p. 250, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i2.2086.
[5] G.  A.  Pauzi,  “Sistem  Identifikasi  dan  Pengenalan  Pola  Citra  Tanda-Tangan  Menggunakan  Sistem  Jaringan  Saraf  Tiruan ( Artificial Neural Networks ) Dengan Metode Backpropagation,” vol. 03, no. 02, pp. 93–101, 2015.
[6] A. Syafutra, S. Siswanto, and Y. Handayani, “Analisa Prediksi Data Debit Runtun Waktu Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Algoritma Backpropagation (Studi Kasus DAS Indragiri),” Jurnal Online Mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Riau, vol. 1, no. 2, pp. 1–14, 2014.
[7] D. Avianto, “Menggunakan Algoritma Momentum Backpropagation Neural Network,” Jurnal Informatika, vol. 10, no. 1, pp. 1199–1209, 2016.
[8] F. Zola, “Jaringan Saraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Prestasi Siswa,” Jurnal Teknologi Dan Open Source, vol. 1, no. 1, pp. 58–72, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i1.12.
[9] Z. Arifin, “Jaringan Saraf Tiruan Bidirectional Associative Memory (BAM) Sebagai Identifikasi Pola Sidik jari Manusia,” Jurnal Informatika Mulawarman Program Studi Ilmu Komputer Universitas Mulawarman, vol. 4, no. 1, pp. 21–26, 2009.
[10]  A. Fadlil, I. Riadi, and A. Nugrahantoro, “Kombinasi Sinkronisasi Jaringan Saraf Tiruan dan Vigenere Cipher untuk Optimasi Keamanan  Informasi,”  Digital  Zone:  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi,  vol.  11,  no.  1,  pp.  81–95,  2020,  doi: 10.31849/digitalzone.v11i1.3945.
[11]  Ansori, “Pengenalan Pola Dua Dimensi Sederhana Dengan Jaringan Saraf Tiruan Hebb,” Paper Knowledge . Toward a Media History of Documents, vol. 3, no. April, pp. 49–58, 2015.
[12]  S. Purba, “Pengenalan Karakter Menggunakan Metode Bidirectional Associative Memory ( Bam ) Kontinu,” vol. 11, no. 01, pp. 89–101, 2019.
[13]  J. D. Susatyono, Kecerdasan Buatan, Kajian Konsep dan Penerapan. 2021.
[14]  J. Coding, S. K. Untan, H. Masrani, I. Ruslianto, J. S. Komputer, and J. S. Informasi, “Pada proses segmentasi ini dibagi menjadi dua bagian , yaitu segmentasi baris dan,” vol. 06, no. 02, pp. 69–78, 2018.
[15]  D. Muliona Rizki, “Jaringan Saraf Tiruan Pengenalan Pola Huruf,” vol. 2, no. 1, pp. 46–50, 2018.
[16]  K.  L.  Tjung  et  al.,  “Implementasi  Kombinasi Jaringan Saraf  Tiruan  Metode  Self-Organized  Map  (  SOM  )  dan  Bidirectional Associative Memory (BAM) Pada AI Game Action Adventure .,” pp. 1–7, 2013.
[17]  A. Giawa, “Implementasi Metode Bidirectional Associative Memory Pada Absensi Berbasis Identifikasi Wajah (Studi Kasus : Mts Zending Islam Indonesia Medan),” vol. 8, pp. 108–111, 2019.
[18]  M. I. Ukkas, A. H. Kridalaksana, and T. W. Cenggoro, “Pengenalan Pola Perilaku Seorang Manusia Dalam Permainan Suten Menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  Propagasi  Balik,”  Sebatik,  vol.  12,  no.  1,  pp.  1–8,  2018,  doi: 10.46984/sebatik.v12i1.63.