APLIKASI PERAMALAN JUMLAH KELAHIRAN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN
Downloads
Alfina, O., 2012. Analisis Perbandingan Neural Network Backpropagation dengan Simple Perception dalam Mengenali Image Daun. Tesis. Medan: Universitas Sumatera Utara.
Arsyad, L., 2009. Peramalan Bisnis. BPFE: Yogyakarta. Badan Pusat Statistik Kota Surabaya, 2017. Banyaknya Penduduk Datang yang Dilaporkan per Kecamatan Hasil Registrasi, 2009 – 2014. Surabaya: Badan Pusat Statistik Kota Surabaya. Tersedia di https://surabayakota.bps. go.id/linkTabelStatis/view/id/329 [6 September 2017].
Badan Pusat Statistik Kota Surabaya, 2017. Banyaknya Penduduk menurut Jenis Kelamin Hasil Regristasi Tahun 2008 – 2014. Surabaya: Badan Pusat Statistik Kota Surabaya. Tersedia di https:// surabayakota.bps.go.id/linkTabelStatis/ view/id/323 [23 Maret 2017].
Badan Pusat Statistik Kota Surabaya, 2017. Banyaknya Penduduk Pindah yang Dilaporkan per Kecamatan Hasil Registrasi, 2009 – 2014. Surabaya: Badan Pusat Statistik Kota Surabaya. Tersedia di https://surabayakota.bps. go.id/linkTabelStatis/view/id/331 [6 September 2017].
Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur, 2017. Kepadatan Penduduk Pertengahan Tahun Menurut Kabupaten/Kota, 2012 – 2016. Jawa Timur: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur. Tersedia di https:// jatim.bps.go.id/linkTabelStatis/view/ id/401 [6 September 2017].
Baroto, T., 2002. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Jakarta: Ghalia Indonesia. Crone, S.F., 2005. Stepwise Selection of Artificial Neural Network Models for Time Series Prediction. Journal of Intelligent Systems.
Furqon., 2001. Statistik Terapan untuk Penelitian. Bandung: Alfabeta.
Halim, S., and Wibisono, A. M., 2000. Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Peramalan. Jurnal Teknik Industri, Vol.2 No.2.
Harahap, R. R., 2013. Perbandingan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Kohonen Pada Identifikasi Penyakit Infeksi Pada Kulit dengan Gejala Bercak Putih. Skripsi. Medan: Universitas Sumatera Utara.
Hartanti, O. D., 2014. Perbandingan Hasil Peramalan dengan Metode Double Exponential Smoothing Holt dan Metode Jarinan Syaraf Tiruan. Jurnal Biometrika dan Kependudukan, Vol. 3 No. 2.
Hendri, A., 2010. Penerapan Backpropaation Neural Network Untuk Peramalan Penjualan Produk Susu. Skripsi. Institut Pertanian Bogor.
Hermawan, A., 2006. Jaringan Syaraf Tiruan, Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Andi.
Kanth, B.B.M. Khrisna., Kulkarni, U.V., & Giridhar, B.G.V., 2011. Prediction of Cancer Subtypes using Fuzzy Hypersphere Clustering Neural Network. International ournal of Computer Science and Network Security
Khashei, M. & Bijari, M., 2010. An Artifi cial Neural Network (p,d,q) Model For Timeseries Forecasting. Expert System with Application An International Journal.
Kusumadewi, S., 2003. Artifi cial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Makridakis, S., 1993. Metode dan Aplikasi Peramalan. Jakarta: Airlangga.
Mantra, I. B., 2003. Demografi Umum. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Megasari, R. T., 2011. Perbandingan Antara Metode Moving Average, Exponential Smoothing, Winters dalam Peramalan Volume Penjualan PT. Satriamandiri Citramulia Berbasiskan Komputer. Jakarta: Universitas Bina Nusantara.
Pakaja, F., Naba, A., Purwanto, P., 2013. Peramalan Penjulan Mobil Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor. Jurnal EECCIS.
Puspitorini, K., 2010. Peramalan Permintaan Minuman Kesehatan Instan Jahe Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Metode Time Series. Jurnal UB.
Restuwardi, Y., 2008. Sistem Intelijen Untuk Prediksi Pertumbuhan Ekonomi dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Adaptif Neuro-Fuzzy. Skripsi. Institut Pertanian Bogor.
Rumagit, S., and Azhari, S. N., 2013. Prediksi Pemakaian Listrik Kelompok Tarif Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan ARIMA (Studi Kasus Wilayah Suluttenggo). IJCCS, Vol.7 No.2
Rusmiati, N., 2010. Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Sebagai Metode Peramalan Pada Perhitungan Tingkat Suku Bunga Pinjaman Di Indonesia. Jurnal Sistem Informasi.
Setiawan, W., 2008. Prediksi Harga Saham Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Multilayer Feedforward Network Dengan Algoritma Backpropagation. Bali: Konferensi Nasional Sistem dan Informasi.
Siang, J. J., 2009. Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi.
Somantri, A. & Sambas A. M., 2006. Aplikasi Statistika dalam Penelitian. Bandung: Pustaka Ceria.
Stepvhanie, L., 2012. Peramalan Penjualan Produk Susu Bayi dengan Metode Grey System Theory dan Neural Network. Skripsi. Universitas Indonesia.
Subagyo, P., 1986. Forecasting Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta: BPFE.
Suci, A. I. B., 2009. Prediksi Penjualan Excavator pada PT. Intraco Penta, Tbk dengan Menggunakan Artifi cial Neural Network. Skripsi. Universitas Trisakti Jakarta.
Sudarsono, A., 2016. Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus di kota Bengkulu). Jurnal Media Infotama, Vol.12 No.1.
Tanjung, D. H., 2015. Jaringan Saraf Tiruan dengan Backpropagation untuk Memprediksi Penyakit Asma. Citec Journal, Vol.2 No.1.
Triyono, A., Susanto, A. J., Prawono, 2016. Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Meramalkan Harga Saham (IHSG). Jurnal Sistem dan Informatika.
Undang-undang Republik Indonesia No.23 Tahun 2006 Tentang Administrasi Kependudukan. Jakarta.
Wuryandari, M. D., 2012. Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah. Jurnal Komputer dan Informatika (Komputa), Edisi.I Volume.1
Yuwono, B., 2009. Perancangan dan Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Mendiagnosa Jenis Penyakit Kandungan. Jurnal Teknomatika.
- The authors agree to transfer the transfer copyright of the article to The Indonesian Journal of Public Health effective if and when the paper is accepted for publication.
- Authors and other parties are bound to the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License for the published articles, legal formal aspect of journal publication accessibility refers to Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA), implies that:
- Attribution ” You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- NonCommercial ” You may not use the material for commercial purposes.
- ShareAlike ” If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
