Volume 2 Nomor 2, Oktober 2017

## Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation

## Anjar Wanto
STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Pematangsiantar, Indonesia anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id
Agus Perdana Windarto
STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Pematangsiantar, Indonesia
agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak — Analisis  pada  sebuah  prediksi  (peramalan)  sangat  penting  dilakukan  pada  sebuah  penelitian,  agar penelitian menjadi lebih tepat dan terarah. Seperti halnya dalam memprediksi Indeks Harga Konsumen berdasarkan kelompok kesehatan, diperlukan adanya kajian-kajian dan penggunaan metode yang tepat untuk mendapatkan hasil yang optimal. Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat secara luas, baik bagi Pemerintah Daerah maupun pihak swasta  sebagai  salah  satu  bahan  kajian  dalam  pengembangan  bisnis,  maupun  bagi  para  akademisi  sebagai  bahan kajian/penelitian khususnya yang terkait dengan bidang ekonomi dan kebijakan publik. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Indeks Harga Konsumen berdasarkan kelompok Kesehatan yang berasal dari Badan Pusat Statistik  Kota  Medan  dari  tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2016,  bulan  Januari  sampai  dengan  Desember. Penelitian  ini  menggunakan  metode  jaringan  saraf  tiruan Backpropagation dengan  menggunakan  8  model arsitektur, yakni : 12-5-1 yang nanti nya akan menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi sebesar 58%, 12-26-1 =  58%,  12-29-1  =  75%,  12-35-1  =  50%  ,  12-40-1  =  42%,  12-60-1  =  67%,  12-70-1  =  92%  dan  12-75-1  =  50%. Sehingga  diperoleh  model  arsitektur  terbaik  menggunakan  model  12-70-1  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar  92%,  MSE  0,3659742  dengan  tingkat  error  yang  digunakan  0,001  –  0,05.  Dengan  demikian,  model  ini cukup bagus untuk prediksi Indeks Harga Konsumen berdasarkan kelompok kesehatan.
Kata Kunci ; JST, Prediksi, IHK, Kesehatan, Backpropagation
I. PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  merupakan  salah satu indikator ekonomi penting yang dapat  memberikan informasi  mengenai  perkembangan  harga  barang/jasa yang  dibayar  oleh  konsumen    di  suatu  wilayah. Penghitungan IHK ditujukan untuk mengetahui perubahan harga dari sekelompok tetap barang/jasa yang umumnya dikonsumsi oleh  masyarakat setempat [1].
Indeks  Harga  Konsumen  terdiri  dari  beberapa kelompok, salah satunya berdasarkan kelompok Kesehatan.  Kesehatan  perlu  dibahas  karena  kesehatan sangat  penting  bagi  umat  manusia  dalam  kelangsungan rutinitas sehari-hari.
Tabel 1. Kelompok Pengeluaran Indeks Harga Konsumen
No
Uraian
1 Bahan Makanan
2 Makanan jadi, Minuman, Rokok dan tembakau
3 Perumahan, Air, Listrik, Gas, dan Bahan Bakar
4 Sandang
5 Kesehatan
6 Pendidikan, rekreasi, dan olahraga
7 Transport, Komunikasi, dan Jasa Keuangan

## Sumber : Badan Pusat Statistik Medan
Berdasarkan  tabel  1,  bahwa  setiap  kelompok  terdiri dari beberapa sub kelompok. Adapun data sub kelompok dari setiap sektor Indeks Harga Konsumen dapat dilihat pada tabel 2. berikut :
Tabel 2. Kelompok Pengeluaran Indeks Harga Konsumen
Berdasarkan  tabel  2,  bahwa  setiap  sektor  Indeks Harga  Konsumen  memiliki  peran  penting  dalam perkembangan  ekonomi.  Indeks  Harga  Konsumen sangat diperlukan dalam kegiatan ekonomi suatu negara karena  informasi  yang  dihasilkan  oleh  Indeks  Harga Konsumen  merupakan  informasi tentang perkembangan ekonomi yang nantinya menentukan kebijakan perekonomian dimasa yang akan datang.
Metode  yang  digunakan  dalam  pembahasan  Indeks Harga  Konsumen  berdasarkan  kelompok  kesehatan  ini adalah  algoritma backpropagation .  Diharapkan  dengan adanya  penggunaan  metode  ini  maka  akan  didapatkan hasil  seperti  yang  diinginkan,  karena  algoritma backpropagation memungkinkan  untuk  menghindari kesulitan
yang
dijelaskan menggunakan  aturan  belajar  yang  mirip  dengan plastisitas  lonjakan  waktu  yang  tergantung  pada sinapsis.
Pada  penelitian  sebelumnya  A.  Wanto  (2017), melakukan  penelitian  untuk  memprediksi  Indeks  Harga Konsumen  (IHK)  Kelompok  Bahan  Makanan  dengan menggunakan  jaringan  saraf  tiruan Backpropagation dan Conjugate  Gradient  Fletcher  Reeves .  Penelitian tersebut  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  75%  dan MSE  0,0142803691  apabila  menggunakan  metode Backpropagation dengan  arsitektur  terbaik  yang digunakan  12-15-1.  Sedangkan  dengan  menggunakan metode Conjugate Gradient Fletcher Reeves menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  67%  dan  MSE 0,0090116088 yang juga menggunakan model arsitektur 12-15-1.  Kekurangan  dari  penelitian  ini  adalah  hasil akurasi  yang  kurang  maksimal,  yang  kemungkinan disebabkan  oleh  pemilihan  arsitektur  jaringan  yang kurang tepat [2].
B. Rumusan Masalah
Backpropagation membutuhkan  waktu  yang  lama dalam  proses  pembelajaran  prediksi  data,  sehingga dibutuhkan pemilihan parameter yang tepat.
C. Batasan Penelitian
Batasan  atau  ruang  lingkup  penelitian  perlu dilakukan agar penelitian dapat terarah dengan baik dan tidak  menyimpang  dari  pokok  permasalahan.  Adapun batasan  atau  ruang  lingkup  penelitian  yang  penulis ambil antara lain:
1. Penelitian  ini  hanya  memprediksi  perkembangan Indeks  Harga  Konsumen  berdasarkan  kelompok Kesehatan menggunakan Backpropagation .
2. Hanya  akan  membahas  akurasi  yang  di  hasilkan backpropagation .

## D. Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  proses pembelajaran prediksi data pada metode backpropagation, sehingga nantinya mampu memberikan  informasi  yang  praktis  untuk  sistem prediksi data,  khususnya  dalam  memprediksi  Indeks Harga Konsumen kelompok Kesehatan.
E. Manfaat Penelitian
Penelitian ini memberikan manfaat pada penggunaan jaringan  saraf  tiruan  dalam  beberapa  kasus soft computing khususnya  yang  menggunakan  algoritma backpropagation.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Analisis
Analisis  adalah  kemampuan  pemecahan  masalah subjek  kedalam  elemen-elemen    konstituen,  mencari hubungan-hubungan  internal  dan  diantara  elemen- elemen,  serta    mengatur  format-format  pemecahan masalah  secara  keseluruhan  yang  ada,  sehingga  pada akhirnya menjadi sebuah nilai-nilai ekspektasi [3].

## B. Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)
Machine  Learning  (ML)  menawarkan  pendekatan alternatif  untuk  pemodelan  prediksi  standar  yang mungkin mengatasi keterbatasan saat ini. ML dikembangkan  dari  studi  pengenalan  pola  dan perhitungan semua penghasilan (yang disebut `kecerdasan  buatan').  Hal  ini    sangat  bergantung  pada komputer untuk mempelajari semua interaksi linear dan non  linier  secara  kompleks  antara  variabel  dengan meminimalkan  kesalahan  antara  hasil  prediksi  yang diamati.  Selain  prediksi  berpotensi  meningkatkan,  ML dapat  mengidentifikasi  variabel  asing,  yang  tidak mungkin  untuk  diamati  tapi  mungkin  disimpulkan melalui variabel lain [4].
C. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan  salah  satu representasi  buatan otak  manusia  yang  selalu   mencoba
untuk  mensimulasikan  proses  pembelajaran    pada  otak manusia [5].

## D. Backpropagation
Pendekatan  jaringan saraf tiruan  dapat  meniru perilaku  yang kompleks dan non - linear melalui neuron , dan telah banyak digunakan dalam prediksi. Model yang paling banyak digunakan pada kecerdasan buatan adalah model backpropagation .  Ciri  khas backpropagation melibatkan  tiga  lapisan  :  lapisan input ,  dimana  data diperkenalkan  ke  jaringan; hidden layer ,  dimana  data diproses; dan lapisan output , di mana hasil dari masukan yang diberikan oleh lapisan input [6].
E. Indeks Harga Konsumen
Indeks  Harga  Konsumen  merupakan  indeks  yang menggambarkan  perubahan  harga  dari  waktu  ke waktu, sehingga  sangat  cocok  dianalisis  dengan  analisis time series [7].
F. Prediksi (Peramalan)
Prediksi  (peramalan)  adalah  usaha  menduga  atau memperkirakan  sesuatu    yang  akan  terjadi  di  waktu mendatang  dengan  memanfaatkan  berbagai  informasi yang  relevan  pada  waktu-waktu  sebelumnya  (historis) melalui  suatu  metode  ilmiah.  Tujuan  dari  prediksi adalah  mendapatkan  informasi  apa  yang  akan  terjadi  di masa  datang  dengan  probabilitas  kejadian  terbesar. Metode  prediksi  dapat  dilakukan  secara  kualitatif melalui  pendapat  para  pakar  atau  secara  kuantitatif dengan  perhitungan  secara  matematis.  Salah  satu metode  prediksi  kuantitatif    adalah    menggunakan analisis deret waktu ( time series ) [8].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  adalah  langkah  dan  prosedur yang  akan  dilakukan  dalam  pengumpulan  data  atau informasi guna memecahkan permasalahan dan menguji hipotesis penelitian.
A. Kerangka Kerja Penelitian
Pada  bagian  ini  akan  diuraikan  metodologi  dan kerangka  penelitian  kerja  yang  digunakan  dalam menyelesaikan masalah penelitian.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  pada  gambar  diatas  maka masing-masing  langkah dapat diuraikan sebagai  berikut : 1. Mengumpulkan Data
Pada  tahap  ini,  data-data  diperoleh  dari  Berita Resmi Statistik (BRS) yang rutin diterbitkan secara bulanan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kota Medan.
2. Studi Pustaka Studi  pustaka  merupakan  langkah  awal  dalam penelitian  ini,  studi  pustaka  ini  dilakukan  untuk melengkapi  pengetahuan  dasar  dan  teori-teoriyang digunakan dalam penelitian ini
3. Mengidentifikasi Masalah Pada  tahap  identifikasi  masalah  ini,  dilakukan setelah  semua  data-data  terpenuhi  kemudian didapatkan dataset yang  sesuai  untuk  dilakukan proses  pada  tahap  konversi  data  yang  didapat sesuai dengan bobot yang ditentukan
4. Praproses Tahapan yang dikerjakan adalah dengan melakukan  perubahan  terhadap  beberapa  tipe  data pada  atribut dataset dengan  tujuan  untuk mempermudah  pemahaman  terhadap  isi record , juga  melakukan  seleksi  dengan  memperhatikan konsistensi data, missing value dan redundant pada data.
Volume 2 Nomor 2, Oktober 2017
5. Menentukan Model Hasil  dari  tahap  ini  adalah  beberapa  model jaringan saraf
tiruan dengan
metode Backpropagation untuk menentukan pola
6. Menguji Hasil Pengolahan Data Seteleh  proses  penentuan  model  selesai,  maka dilakukan  tahapan  uji  coba  terhadap  hasil pengolahan  data  dengan  menggunakan Software
Matlab R2011b (7.13)
7. Memprediksi Prediksi  dilakukan  untuk  membandingkan  jumlah dengan  model  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan metode Backpropagation yang paling akurat
8. Mengevaluasi Akhir Mengevaluasi  akhir  dilakukan  untuk  mengetahui apakah testing hasil pengolahan data sesuai dengan yang diharapkan.

## B. Arsitektur Jaringan
Contoh  arsitektur  jaringan  yang  digunakan  dapat dilihat  pada  Gambar  2.  yang  terdiri  dari  tiga  lapisan, yaitu :  12  masukan ( input ), 12 neuron hidden layer dan 1 lapisan keluaran ( output ).
Gambar 2. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan Yang Digunakan
Keterangan :
X 1 – X 12
: Data masukan ( input layer ) b (warna merah)  : Bias
V ij
: Bobot ke simpul hidden
W ij : Bobot ke simpul output Z 1 – Z 12 : Hidden Layer Y : Hasil Keluaran ( output )
Pola  arsitektur  jaringan  yang  digunakan  untuk  prediksi Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  yaitu  12-N-1.  Dimana 12  adalah  node  data  input.  Sedangkan  jumlah  hidden node  N  menggunakan  aturan  „rule  of  thumb‟,  serta  1 keluaran .
C. Data Yang Digunakan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  kota  Medan berdasarkan  kelompok  kesehatan  dari  tahun  2014 sampai 2016, dari Januari sampai Desember.
Tabel 3. Data Indeks Harga Konsumen Kelompok Kesehatan
Dataset Indeks Harga Konsumen berdasarkan kelompok kesehatan  pada  2014-2015  digunakan  sebagai  data Training,  sedangkan dataset  pada 2015-2016  digunakan sebagai  testing  data.  Data  yang  disajikan  adalah  data Januari  sampai  Desember  setiap  tahunnya.  Data Training dan testing ini nantinya akan dilakukan dengan menggunakan  rotasi  putar,  maksudnya  setiap  dataset memiliki hak yang sama untuk mencapai target.
D. Normalisasi Data
Sebelum  diproses,  data  dinormalisasi  terlebih dahulu.  Normalisasi  terhadap  data  dilakukan  agar keluaran  jaringan  sesuai  dengan  fungsi  aktivasi  yang digunakan. Fungsi aktivasi yang peneliti gunakan dalam penelitian  ini  adalah  fungsi  aktivasi sigmoid. Fungsi sigmoid adalah fungsi asimtotik (tidak pernah mencapai 0  ataupun  1),    maka  transformasi  data  dilakukan  pada interval  yang  lebih  kecil  yaitu  [0.1;  0.9],  ditunjukkan dengan persamaan (1).
(1) 0.8( ) ' 0.1 x a x b a    
Volume 2 Nomor 2, Oktober 2017

## Tabel 4. Data Training Awal Sebelum Normalisasi
Penjelasan :
- Data  Training  Tahun  2014-2015  dilakukan  dengan menggunakan  rotasi  putar,  maksudnya  setiap  dataset memiliki hak yang sama untuk mencapai target.
- Nilai  data  1  diambil  dari  IHK  kelompok  kesehatan tahun 2014. Sedangkan  nilai Target diambil  dari  IHK kelompok kesehatan bulan Januari tahun 2015.
- Nilai  data  2  diambil  dari  IHK  kelompok  kesehatan tahun 2014  bulan  Februari  s/d  Desember serta dataset bulan Januari tahun 2015. Nilai Target pada pola 2 ini diambil  dari  IHK  kelompok  kesehatan  bulan  Februari tahun 2015.
- Nilai  data  3  diambil  dari  IHK  kelompok  kesehatan tahun  2014  bulan  Maret  s/d  Desember  serta  dataset bulan  Januari  s/d  Februari  tahun  2015.  Nilai  Target pada pola 3 ini diambil dari IHK kelompok kesehatan bulan Maret tahun 2015.
- Begitu seterusnya hingga seluruh nilai selesai di putar.
- Nilai  maksimum  (b)  dari  dataset  adalah  114,44. Sedangkan nilai minimum (a) adalah 103,39.
- Dengan  menggunakan  fungsi  sigmoid  maka  akan  di peroleh data normalisasi sebagai berikut :
Maka akan didapatkan hasil Normalisasi pola 1 untuk bulan  Januari  0,1000.  Begitu  seterusnya  untuk  semua data, di normalisasi dengan menggunakan fungsi yang sama.
Tabel 5. Data Training Setelah Normalisasi
data training pada tabel 5 diperoleh dengan menggunakan  rotasi  putar  berdasarkan  tabel  3,  tahun 2014-2015.
Tabel 6. Data Testing Awal Sebelum Normalisasi
Penjelasan :
- Data  testing  Tahun  2015-2016  dilakukan  dengan menggunakan  rotasi  putar,  maksudnya  setiap  dataset memiliki hak yang sama untuk mencapai target.
- Nilai  data  1  diambil  dari  IHK  kelompok  kesehatan tahun 2015. Sedangkan  nilai Target diambil  dari  IHK kelompok kesehatan bulan Januari tahun 2016.
- Nilai  data  2  diambil  dari  IHK  kelompok  kesehatan tahun 2015  bulan  Februari  s/d  Desember serta dataset bulan  Januari  tahun  2016.  Nilai  Target  data  2  ini diambil  dari  IHK  kelompok  kesehatan  bulan  Februari tahun 2016.
- Nilai  data  3  diambil  dari  IHK  kelompok  kesehatan tahun  2015  bulan  Maret  s/d  Desember  serta  dataset bulan  Januari  s/d  Februari  tahun  2016.  Nilai  Target data 3 ini diambil dari IHK kelompok kesehatan bulan Maret tahun 2016.
- Begitu seterusnya hingga seluruh nilai selesai di putar.
Volume 2 Nomor 2, Oktober 2017
- Nilai  maksimum  (b)  dari  dataset  adalah  121,26. Sedangkan nilai minimum (a) adalah 108,28.
- Dengan  menggunakan  fungsi  sigmoid  maka  akan  di dapat data normalisasi sebagai berikut :
- Maka akan didapatkan hasil Normalisasi 1 untuk bulan Januari 0,1000. Begitu seterusnya untuk semua data, di normalisasi dengan menggunakan fungsi yang sama.
Tabel 7. Data Testing Setelah Normalisasi
data  testing  pada  tabel  6  juga  diperoleh  dengan menggunakan  rotasi  putar  berdasarkan  tabel  3,  tahun 2015-2016.

## IV. ANALISIS DAN HASIL
Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  untuk memprogram backpropagation dengan software Matlab adalah  membuat  inisialisasi  jaringan.  Sebelum  Training dilakukan,  terlebih  dahulu  ditentukan  nilai  parameter yang diinginkan guna memperoleh hasil yang optimal.
Tabel 8. Arsitektur JST Backpropagation Karakteristik Spesifikasi Arsitektur 1 lapisan tersembunyi Neuron input 12 Neuron Hidden 5, 26, 29, 35, 40,60,70,75 Fungsi Aktivasi Sigmoid Inisialisasi bobot Random Goal 0.001 Minimum Error 0.001 – 0.05 Maksimum Epoch 10000 Learning Rate 0.01
A. Analisis
Sebelumnya data yang akan diujikan haruslah dibagi menjadi dua (2) bagian, di mana bagian pertama adalah untuk data training  dan  bagian kedua adalah untuk data testing.  Parameter-parameter  yang  digunakan  secara umum  pada  aplikasi  Matlab  untuk  training  dan  testing dapat dilihat pada kode berikut : >> net=newff(minmax(P),[Hidden,Target],{'logsig','purelin' },'traingd'); >> net.IW{1,1};
>> net.b{1}; >> net.LW{2,1};
>> net.b{2}; >> net.trainparam.epochs=10000;
>> net.trainparam.LR=0.01;
>> net.trainParam.goal = 0.001; >> net.trainParam.show = 1000;
B. Hasil
Penelitian ini menggunakan 8 arsitektur. Antara lain 12-5-1,  12-26-1,  12-29-1,  12-35-1,  12-40-1,  12-60-1, 12-70-1,  12-75-1.  Dari  ke  8  arsitektur  ini,  arsitektur terbaiknya yaitu 12-70-1 dengan tingkat akurasi sebesar 92%.
Dari  gambar  model  arsitektur  12-70-1  diatas  dapat dijelaskan  bahwa  Epoch  yang  terjadi  sebesar  5931 dengan lama waktu 45 detik.
Gambar 4. Hasil Epoch Training Dengan Arsitektur 12-70-1
Dari  gambar  model  arsitektur  12-70-1  diatas  dapat dijelaskan  bahwa  dari Epoch training dapat  diperoleh Mean Square Error (MSE) sebesar 0,00099976.
Tabel 9. Hasil Data Training Dan Testing Pada Arsitektur 12-70-1
Tabel 10. Hasil Training Dan Testing Backpropagation
V. KESIMPULAN
Kesimpulan    yang    dapat    diambil    dari    penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Dengan model arsitektur 12-70-1, dapat melakukan prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  berdasarkan kelompok kesehatan dengan Akurasi 92%.
2. Model  Arsitektur  jaringan  yang  digunakan  sangat mempengaruhi tingkat training dan testing.
3. Dengan  melihat  hasil  pengujian,  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  terjadi  kecepatan  dan  hasil akurasi yang  bervariasi pada 8 percobaan di setiap pengujian yang dilakukan.

## REFERENSI
[1] M. S. Frits  Fahridws Damanik, SST and  S. Magdalena Sinaga, “No.  Publikasi:  1273.15.21,” Publikasi Analisa  Indeks  Harga Konsumen Kota Pematangsiantar , 2014.
[2] A.  Wanto,  M.  Zarlis,  and  D.  Hartama,  “Analysis  of  Artificial Neural  Network  Backpropagation  Using  Conjugate  Gradient Fletcher  Reeves  In  The  Predicting  Process,” International Conference  Information  and  Communication  Technology (IConICT) , 2017.
[3] Mirsantoso,  T. U. Kalsum, and R. Supardi, “Implementasi Dan Analisa  Per  Connection  Queue  (  PCQ  )  Sebagai  Kontrol Penggunaan  Internet  Pada  Laboratorium  Komputer,” Jurnal
Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 139–148, 2015.
[4] S.  F.  Weng,  J.  Reps,  J.  Kai,  J.  M.  Garibaldi,  and  N.  Qureshi, “Can  Machine-learning  improve  cardiovascular  risk  prediction using routine  clinical data?,” PLoS  One ,  vol.  12,  no.  4,  pp.  1– 15, 2017.
[5] A.  P.  Windarto,  “Implementasi  JST  Dalam  Menentukan Kelayakan  Nasabah  Pinjaman  Kur  Pada  Bank  Mandiri  Mikro Serbelawan  Dengan  Metode  Backpropogation,” Jurnal  Sains
Komputer & Informatika , vol. (1), no. 1, pp. 12–23, 2017.
[6] D.  Huang  and  Z.  Wu,  “Forecasting  outpatient  visits  using empirical  mode  decomposition  coupled  with  backpropagation artificial  neural  networks  optimized  by  particle  swarm optimization,” PLoS One , vol. 12, no. 2, pp. 1–18, 2017.
[7] Listyowati and B. S. S.U, “Pemodelan Indeks Harga Konsumen (IHK)  Umum  Berdasarkan  IHK  Sektor  Bahan  Makanan  dan IHK Sektor Makanan Jadi, Minuman/Rokok,” Jurnal Sains Dan Seni Pomits , no. 3, pp. 323–328.
[8] Nurmahaludin, “Analisis Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan  Dan  Regresi  Linear  Berganda  Pada  Prakiraan  Cuaca,” Jurnal INTEKNA , no. 2, 2014.
Volume 2 Nomor 2, Oktober 2017