## Pemanfaatan Algoritma Hebb Rule Mendiagnosis  Kerusakan  Elektroda Pada Proses Welding Frame Thermostat
Alvendo Wahyu Aranski 1,* , Sestri Novia Rizki 2
1,* Institut Teknologi Batam, Kepuluan Riau, Indonesia
2 AMIK KOSGORO, Solok, Indonesia Email: 1,* vendowa@gmail.com, 2 noviasestri@gmail.com Email Penulis Korespondensi: vendowa@gmail.com Submitted 12-12-2022 ; Accepted 30-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Pada Zaman perkembangan teknologi saat ini, Perkembangan pada sistem komputer sangat cepat sekali, Sistem pada komputerisasi sangat diperlukan saat ini diantaranya untuk mendiagnosis Elektroda Pada Proses Welding Frame Thermostat Pada Soulplate, karna terkadang  mekanik.  Mekanik  susah  mendeteksi  keusakan  pada  mesin  yang  karena  tidak  adanya  sistem  komputerisasi  yang  baik. Penggunaan SMAW (Shielded Metal Arc Welding) dalam dunia industri cukup banyak digunakan. Dengan mesin ini manusia sangat terbantu  dengan  kebutuhan  untuk  membuat  suatu  benda  logam.  Sehingga  dengan  seringnya  penggunaan  alat  tersebut  maka  akan semakin rentan juga terhadap kerusakan alat tersebut. Teknisi mesin yang dipasok oleh perusahaan tidak sebanding dengan jumlah mesin. Oleh karena itu, untuk membantu menyelesaikan masalah tersebut.Tujuan Penelitian ini yaitu untuk mempermudah mekanik dalam mendeksi kerusakan mesin. Penelitian ini menggunakan Metode Hebb Rule dengan konsep metode pembelajaran yang paling sederhana. Pada metode ini pembelajaran dilakukan dengan cara memperbaiki nilai bobot sedemikian rupa sehingga jika ada 2 neuron yang terhubung, dan keduanya pada kondisi ‘hidup’ (on) pada saat yang sama, maka bobot antara keduanya dinaikkan. Apabila data direpresentasikan secara bipolar, maka perbaikan bobotnya. Oleh sebab itu metode tersebut sangat berguna dalam memecahkan suatu masalah yang terjadi. Hasil akhir penelitian ini adalah 1 yang mana jaringan dapat mengerti pola yang dimaksudkan Bernilai 1 karena memakai pola bilangan biner, bukan bipolar.
Kata Kunci : Kecerdasan Buatan; Jaringan Saraf Tiruan; Elektroda Pada Proses Welding Frame Thermostat Pada Soulplate

## Abstract
In the current era of technological development, developments in computer systems are very fast, computerized systems are needed at this time, including to diagnose electrodes in the welding process, frame thermostats on soulplate, because sometimes it's mechanical. Mechanics  find  it  difficult  to  detect  damage  to  machines  due  to  the  absence  of  a  good  computerized  system.  The  use  of  SMAW (Shielded Metal Arc Welding) in the industrial world is quite widely used. With this machine humans are greatly helped by the need to  make  a  metal object. So  that with  the  frequent use  of  these  tools,  it  will  also be  more vulnerable  to  damage  to  these  tools.  The machine technicians supplied by the company are not proportional to the number of machines. Therefore, to help solve the problem. The purpose of this research is to make it easier for mechanics to detect engine damage. This study uses the Hebb Rule method with the simplest learning method concept. In this method learning is done by fixing the weight values  in such a way that if there are 2 connected neurons, and both are 'on' at the same time, then the weight between the two is increased. If the data is represented in a bipolar manner, then the weight is improved. Therefore this method is very useful in solving a problem that occurs. The final result of this research is 1, in which the network can understand the intended pattern. It has a value of 1 because it uses a binary number pattern, not bipolar.
Keywords: Artificial Intelligence; Artificial Neural Networks; Electrodes in the Thermostat Frame Welding Process on Soulplate

## 1. PENDAHULUAN
Shield  Metal  Arc  Welding (SMAW)  merupakansuatu  teknik  pengelasan  dengan  menggunakan  arus  listrik  yang Membentuk busur arus dan elektroda berselaput. Di dalam pengelasan SMAW ini terjadi gas pelindung Ketika elektroda terselaput  itu  mencair,  sehingga  dalam  proses  ini  tidak  diperlukan  tekanan/pressure  gas  inert  untuk  menghilangkan pengaruh  oksigen  atau  udara  yang  dapat  menyebabkan  korosi  atau  gelembung-gelembung  di  dalam  hasilpengelasan. Proses  pengelasan  terjadi  karena  adanya  hambatan  arus  listrik  yang  mengalir  diantara  elektroda  dan  bahan  las yangmenimbulkan  panas  mencapai  3000  oC,  sehingga  membuat  elektroda  dan  bahan  yang  akan  dilas  mencair  [1]. Permasalahan pada penelitian ini  yaitu mesin welding biasanya disebabkan oleh kerusakan pada komponen-komponen tertentu.  Penyebab  kerusakan  tersebut  dapat  diidentifikasi  melalui  kondisi  kerusakannya.  Kesalahan  elektroda  yang menghasilkan output sebagai kondisinya antara lain proses welding goyang, proses welding mudah lepas, proses welding lepas, dan sebagainya. Sebelum terjadi kerusakan lain yang lebih parah lagi, penyebab kerusakan harus segera ditemukan dan  ditangani  sehingga  mesin welding dapat  beroprasi  kembali  dengan  normal.  karena  keterbatasan  kemampuan  atau pengetahuan teknisi maka dibutuhkan system pakar yang dapat berperan sebagai assistant bagi teknisi dalam menganalisa permasalahan tentang mesin SMAW .
Kecerdasan Buatan/Artificial Intelegence (AI) merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang   membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia [2]. Jaringan saraf tiruan Merupakan teknik komputasi yang tepat karena teknik komputasi ini dikembangkan berdasarkan cara kerja sistem saraf biologis  manusia  sehingga  memiliki  kemampuan  untuk  mempelajari  dan  mengenali  sesuatu,  sekalipun  terdapat penyimpangan (noise) JST [3][4][5]. Jaringan Saraf Tiruan (JST) telah banyak diterapkan dalam menyelesaikan masalah dalam  berbagai  bidang  [6].  Penggunaan  Jaringan  Saraf  Tiruan  dalam  aplikasi  pengenalan  karakter  dapat menyederhanakan kode secara dramatis dan meningkatkan kualitas pengenalan sehingga dapat mencapai kinerja yang
baik [7]. Implementasi kecerdasan buatan sudah banyak diterapkan pada aplikasi untuk mengenali pola dalam melakukan klasifikasi terhadap objek tertentu. Salah satu model kecerdasan buatan yang banyak diimplementasikan adalah Jaringan Saraf  Tiruan  (JST).  JST  dimodelkan  berdasarkan  jaringan  saraf  biologi  manusia  dalam  memperoleh  informasi  [8]. Jaringan  saraf  tiruan  memiliki  2  metode  yaitu  metode  pembelajaran  terbimbing  (Supervised  lerning)  dan  metode pembelajran  tidak  terbimbing  (Unsupervised  learning).  Metode  Backpropagation  atau  metode  propagasi  balik  adalah jaringan  saraf  tiruan  dengan  metode  pembelajaran  terbimbing  dengan  metode  berupa  penurunan  nilai  gradien  untuk meminimalkan nilai kuadrat eror keluaran [2]. Jaringan Saraf Tiruan merupakan pemodelan data yang kuat yang mampu menangkap dan mewakili hubungan Input-Output yang komplek , karena kemampuannya untuk memecahkan beberapa masalah  relatif  mudah  digunakan,  ketahnan  untuk  mengimput  data  kecepatn  untuk  eksekusi,  dan  menginisialisasikan sistem yang rumit [9]. 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]. Jaringan  saraf  tiruan  menjelaskan  bahwa  jaringan  saraf  tiruan adalah  system  komputasi  yang  arsitekturnya  diilhami  dari  cara  kerja  sel  saraf  biologis  otak  manusia  [13].  Paradigma pemrosesan  suatu  informasi  yang  terinspirasi  oleh  sistem  sel  saraf  biologi  [14].    merupakan  suatu  sistem  pemrosesan informasi yang memiliki karakteristiik-karateristik menyerupai jaringan  saraf biologi. Hal yang sama di utarakan oleh Simon,Haykin, yang menyatakan bahwa JST adalah sebuah mesin yang dirancang untuk memodelkan cara otak manusia mengerjakan fungsi atau tugas-tugas tertentu. Secara prinsip, jaringan saraf tiruan dapat melakukan komputasi terhadap semua fungsi yang dapat dihitung.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Algoritma hebb  rule merupakan  algoritma  pembelajaran  pada  jaringan  saraf  tiruan  [13]..    metode  pembelajaran  yang paling  sederhana.  Adapaun  menjadi  dasar  algoritma  hebb  rule  adalah  bahwa  apabila  dua  neuron  yang  dihubungkan dengan  sinapsis  secara  serentak  menjadi  aktif  (sama-sama  bernilai  positif  atau  negatif),  maka  kekuatan  sinapsisnya meningkat. Sebaliknya, apabila kedua neuron aktif secara tidak sinkron (salah satu bernilai positif dan yang lain bernilai negatif), maka kekuatan sinapsisnya akan melemah, adapun rumus perbaikan bobotnya  adalah[15]:
wi (baru) = wi (lama) + xi * y (2) (1) Keterangan : wi
: bobot data input ke-i; xi : input data ke-i; y : output data.
Apabila data dipresentasikan secara bipolar, maka perbaikan bobotnya dapat dilihat pada persamaan 2[18]: Algoritma pelatihan Hebb Rule:
a. Insialisasi bobot dan bias:
Wi = 0; dengan i = 1, 2,...,n;
b = 0
b. Untuk setiap pasangan input – target (s –t), lakukan; 1. Set aktivitas unit input : xi = si; (i=1,2,...,n)
2. Set aktivitas unit input : yj = tj; (i=1,2,...,m)
c. Perbaiki bobot menurut persamaan berikut:
Wi (baru) = wi(lama) + xi*yj; (2)
(i = 1,2,...,n; dan j =1,2,...,m)
d. Perbaiki biasa menurut persamaan berikut: b (baru) = b(lama) +y (3)
Elemen JST terdiri dari 3 (tiga)bagian utama : bobot, threshold dan fungsi aktivasi. Pemodelan sederhana dari JST terdapat pada gambar dibawah ini [15].
Gambar 1. Model Struktur Single Neuron Jaringan Saraf Tiruan (JST) Berikut ini adalah arsitektur hebb  [10].
Gambar 2. Arsitekture Hebb.
Penelitian ini menggunakan JST dengan melalui tiga representasi pola input, yaitu representasi biner, bipolar dan kontinu [16]. Fungsi aktivasi kedua adalah sigmoid bipolar yang memiliki jangkauan nilai [-1,1] [17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa dan Perancangan pada penelitian bertujuan untuk mengetahui jenis kebutuhan pada perangkat lunak pada system jaringan saraf tiruan .
Tabel 1. Tabel Penyebab Kode Penyebab  Nama Penyebab Solusi P01 Porosity Pencegahan  yang  dapat  dilakukan  supaya  tidak  terjadi porosity
antara lain: Jaga arc length selalu tepat. Bersihkan benda kerja dari minyak, oli,  cat,  debu,  lapisan,  slag,  embun, dan  kotoran  sebelum melakukan pengelasan. Gunakan elektroda yang kering. P02 Slag Inclusion Pencegahan  yang  dapat  dilakukan:  Bersihkan  terlebih  dahulu  slag yang menempel sebelum mengelas pada lapisan di atasnya. P03 Cacat Las Kurang Menyatu ( Lack Of Fusion ) Pencegahan yang dapat dilakukan yakni:Tingkatkan arus listrik, bila perlu  ganti  dengan  ukuran  elektroda  yang  lebih  besar.  Posisikan elektroda  tepat  pada  sambungan.  Kontrol  sudut  elektroda  dengan tepat. Bersihkan benda kerja dari oli, minyak, embun, kotoran, dan cat sebelum anda mengelas. P04 Cacat Las Kurang Penetrasi ( Lack Of Penetration ) Pencegahan  yang  dapat  dilakukan  untuk  menghindari  kurangnya penetrasi antara lain: Pembuatan groove harus tepat di mana mampu menyediakan akses pada bagian bawah sambungan. Tingkatkan arus listrik,  bila  perlu  gunakan  elektroda  yang  lebih  besar.  Kontrol kondisi busur las, kurangi kecepatan pengelasan.
Tabel 2. Tabel Kondisi

## Kode Kondisi Nama Kondisi
K1 Hasil lasan disisi kanan dan kiri bahan banyak terdapat bekas percikan las/ bintik-bintik akibat las
K2 Hasil kurang bagus (kurang pas)
K3 Sebagian cairan las jatuh ke bagian bawah
K4 Kondisi material yang basah, lembab, berkarat atau berminyak
K5 Panjang busur terlalu besar K6 Hasil lasan seperti mengunung K7 Logam las mencair melewati tebal benda K8 Logam las tidak menutupi bagian bawah sambungan K9 Tidak menempel / menjadi satu saat proses lasan K10 Hasil lasan kurang kuat / mudah lepas K11 Terdapat rongga dihasil lasan K12 Terdapat kotoran dimaterial
K13
Terdapat rongga besar berbentuk bola yang tunggal atau tidak mengelompok
K14
Mengelas terlalu cepat Tabel 3. Tabel Aturan KodePenyebab Kode Kondisi P01 K1,K2, K3, K4, K5, K6, K7, K14
P02 K7, K8, K9, K10 P03 K7, K8, K9, K10, K12, K14 P04 K7, K8, K9, K12
Adapun Penyelesaian kasusnya  pada kerusakan mesin. Perhitungan pelatihan Hebb Rule :
Tabel 4. Training
X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  X13  X14  b  Target 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1
Dinyatakan sebagai berikut:
Inisialisasi bobot dan bias: W1= 0, W2= 0, W3= 0, W4= 0, W5= 0, W6= 0, W7= 0, W8= 0, W9= 0, W10= 0, W11= 0, W12=0, W13=0, W14=0, W15=0 W16=0, W17=0
a. Pola hubungan masukan – target
Tabel 5. Masukan
X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  X13  X14  b  Target
1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1
b. Hasil pelatihan
Tabel 6. Pelatihan
X1  X2  X3  X4  X5    X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  X13  X14  Target
1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1
Dari hasil pelatihan maka, akan mengalami perubahan pada pembobotan nilai. Adapun perubahannya adalah sebagai berikut :
Tabel 7. Perubahan Bobot (Perubahan Bobot  ∆w = xi*t)
∆w 1 ∆w2 ∆w3 ∆w4 ∆w5 ∆w6 ∆w7 ∆w8 ∆w9 ∆w10 ∆w11 ∆w12 ∆w13 ∆w14 b 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1
Sehinggga akan membentuk bobot baru, adapun tabelnya adalah sebagai berikut:
Bobot Baru = wlama + ∆w = blama + ∆b
Tabel 8. Bobot Baru ∆w 1 ∆w2 ∆w3 ∆w4 ∆w5 ∆w6 ∆w7 ∆w8 ∆w9 ∆w10 ∆w11 ∆w12 ∆w13 ∆w14 b 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 1 1 1
Hasil akhir diambil dari nilai w1= 1, w2=1, w3= 1, w4=1, w5=1, w6=1, w7=1, w8=1, w9=1, w10=1, w11=0, w12=1, w13=0, w14=1, b=1
Tabel 9. Masukkan X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  X13  X14  Target 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1
1 1 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 Hasil Akhir: Net = ∑ 14 𝑖 = 1 𝑥𝑖𝑤𝑖 + 𝑏 (4)
Tabel 10. Hasil Akhir n = X1W1 + X2W2 + X3W3 +X4W4 +X5W5 + X6W6 + X7W7 + X8W8 + X9W9 + X10W10 + X11W11 + X12W12 + X13W13 + X14W14  + b
a = f(n)
f(n) =1, n ≥ 0 =0, n <0 1 1.1 + 1.1 + 1.1 + 1.1 + 1.1 + 1.1 + 1.1 + 1.0 +1.0  + 1.0  + 1.0  + 1.0  +1.0  +1.1  + 1 = 9 1 2 1.0 +1.0  + 1.0  + 1.0  + 1.0 +1.0+1.1 + 1.1 + 1.1 + 1.1+1.0 +1.0  + 1.0  + 1.0+2=6 1 3 1.0 +1.0  + 1.0  + 1.0  + 1.0 +1.0+1.1 + 1.1 + 1.1 + 1.1+1.0 +1.1  + 1.0  + 1.1+3=9 1 4 1.0 +1.0  + 1.0  + 1.0  + 1.0 +1.0+1.1+1.1+1.1+1.0 +1.0+1.1+1.0  + 1.0+4=8 1

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil akhir yang diperoleh dari penelitian ini maka dapat disimpulkan bahwa pengguna user atau pengguna dapat  melihat  dan  mengetahui    gejala  Kerusakan  pada  Elektroda  Pada  Proses  Welding  Frame  Thermostat.  Penerapan Algoritma  Hebb  Rule  pada  jaringan  saraf  tiruan  dapat  diterapkan  dalam  mendeteksi  kerusakan  Welding  Frame Thermostat. Dengan adanya metode hebb ini sangat mempermudah manusia dalam mendeteksi kerusakan mesin Welding Frame Thermostat. Hasil akhir penelitian ini memperoleh nilai 1 yang mana atinya bahwa jaringan dapat mengerti pola yang dimaksudkan. Bernilai 1 karena memakai pola bilangan biner, bukan bipolar.

## REFERENCES
[1] S.  N.  Riski,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendeteksi  Kesalahan  Elektroda  Pada  Proses  Welding Frame  Thermostat  Pada  Soulplate Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web (Studi Kasus Pt Philips),” Edik Informatika , vol. 3, no. 2, pp. 211–225, 2017, doi: 10.22202/ei.2017.v3i2.2248.
[2] M. U. Musthofa, Z. K. Umma, and A. N. Handayani, “Analisis Jaringan Saraf Tiruan Model Perceptron Pada Pengenalan Pola Pulau di Indonesia,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , vol. 11, no. 1, p. 89, 2017, doi: 10.32815/jitika.v11i1.56.
[3] R.  Husen et  al. , “Pengenalan Pola Sidik Jari Berbasis Jaringan  Saraf Tiruan Perambatan Balik,” Pengenalan  Pola Sidik  Jari Berbasis Jaringan Saraf Tiruan Perambatan Balik , vol. 1, no. 1, pp. 1–20, 2015.
[4] 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, doi: 10.14257/ijseia.2016.10.10.18.
[5] N. Feri Rahmadani, Akim M.H. Pardede, “Jaringan  Saraf Tiruan Prediksi Jumlah Pengiriman Barang Menggunakan Metode Backpropagation ( Studi Kasus : Kantor Pos Binjai ),” Jtik (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) , vol. 5, no. 1, pp. 100–106, 2021.
[6] 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.
[7] D. Avianto, “Pengenalan Pola Karakter Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Algoritma Momentum Backpropagation Neural Network,” Jurnal Informatika , vol. 10, no. 1, pp. 1199–1209, 2016, doi: 10.26555/jifo.v10i1.a3352.
[8] M.  Fadhilla,  M.  R.  A.  Saf,  and  D.  S.  S.  Sahid,  “Pengenalan  Kepribadian  Seseorang  Berdasarkan  Pola  Tulisan  Tangan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI) , vol. 6, no. 3, 2017, doi: 10.22146/jnteti.v6i3.340.
[9] A. Sudarsono, “Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu),” Jurnal Media Infotama , vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016, doi: 10.37676/jmi.v12i1.273.
[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]  T. Mulyana, “Segmentasi Citra Menggunakan Hebb-Rule Dengan Input Variasi Rgb,” Jurnal Teknologi Informasi , vol. Vol. 1, no. No. 1, pp. 30–39, 2015.
[14]  F. Yanti and J. Sutrisna, “Perbandingan Saham Hang Seng dan Nikkei Menggunakan Algoritma Hebbian,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 2, no. 1, p. 7, 2017, doi: 10.32493/informatika.v2i1.1499.
[15]  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.
[16]  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.
[17]  D. Muliona Rizki, “Jaringan Saraf Tiruan Pengenalan Pola Huruf,” vol. 2, no. 1, pp. 46–50, 2018.
[18]  M. Nasir, Amri, and I. Maulina, “Pengenalan Aksara Isyarat Menggunakan Metode Hebb Rule,” Jurnal Infomedia , vol. 4, no. 1, pp. 28–32, 2019.