S KOM 0902256 Bibliography
xi
DAFTAR PUSTAKA
Afrianto, D. (2010). Analisis Pengaruh Stok Beras, Luas Panen, Rata-Rata
Produksi, Harga Beras dan Jumlah Konsumsi Beras Terhadap Ketahanan
Pangan di Jawa Tengah. 29.
Alexander, & Morton. (1994). Neural Networks: A Comprehensive Foundation.
Badan Pusat Statistik. (1991-2014). Jabar Dalam Angka . Bandung: BPS.
Ganatra, A., Kosta, Y. P., Panchal, G., & Gajjar, C. (2011). Initial Classification
Through Back Propagation In a Neural Network Following Optimization
Through GA to Evaluate the Fitness of an Algorithm. International
Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT).
Halim, S., & Wibisono, A. M. (2000). Penerapan Jaringan Saraf Tiruan untuk
Peramalan. Jurnal Teknik Industri, 2.
Hamid, N. A., Nawi, N. M., Ghazali, R., & Salleh, M. N. (2011). Accelerating
Learning Performance of Back Propagation Algorithm by Using Adaptive
Gain Together with Adaptive Momentum and Adaptive Learning Rate on
Classification Problems. International Journal of Software Engineering
and Its Applications.
Hansun,
S.
(2013).
Peramalan
Data
IHSG
Menggunakan
Metode
Backpropagation. 26-30.
Indrawaty, Y., Hermana, A. N., & Ramadhan, A. (2012). Implementasi Model
Backpropagation dalam Mengenali Pola Gambar untuk Mendiagnosa
Penyakit Kulit. Jurnal Informatika, 3.
Irawan. (2012). Kemandirian Pangan Jawa Barat Menjelang Tahun 2030. 1.
Hendri Lubis, 2015
IMPLEMENTASI ALGORITMA PROPAGASI BALIK DALAM EVALUASI PRODUKSI PADI TAHUNAN
PROVINSI JAWA BARAT
Universitas Pendidikan Indonesia | \.upi.edu perpustakaan.upi.edu
xii
Jayalakshmi, T., & Santhakumaran, A. (2011). Statistical Normalization and Back
Propagation for Classification. International Journal of Computer Theory
and Engineering.
Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya).
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Mahananto, Sutrisno, S., & Ananda, C. F. (2009). Faktor-faktor yang
Mempengaruhi Produksi Padi. WACANA, 189.
Maulita, Y. (2014). Perancangan Sistem Pengambil Keputusan Diagnosa Penyakit
Dalam Menggunakan Metode Back Propagation. Informasi dan Teknologi
Ilmiah (INTI), 74.
Nilson, N. J. (1998). Introduction to Machine Learning. In Introduction to
Machine Learning (p. 80). Standford: Stanford University.
Prayogo, M. N. (2013). Optimasi Parameter Alpha Menggunakan Algoritma Non
Linear untuk Peramalan Klimatologi Kota Bandung dalam Metode
Pemulusan Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown.
Puspitaningrum, D. (2006). Pengantar Jaringan Saraf Tiruan. Yogyakarta:
ANDI.
Ruswandi, A., Susanto, B., & Yayat. (2009). Potensi Peningkatan Produksi Padi
Melalui Pengembangan Padi Gogo di Jawa Barat Selatan : Studi Kasus di
Lokasi
Prima
Tani
Kabupaten
Garut.
Jurnal
Pengkajian
dan
Pengembangan Teknologi Pertanian.
Sari, D. K., Ismullah, I. H., Sulasdi, W. N., & Harto, A. B. (2010). Estimasi
Produktivita
Padi
Sawah
Berbasis
Kalender
Tanam
Heterogen
Menggunakan Teknologi Pengindraan Jauh. Jurnal Rekayasa LPPM
Itenas.
Shah, T. P., & Shah, P. J. (2013). Connectionist Expert System for Medical
Diagnosis using ANN - A case Study of skin disease scabies. International
Hendri Lubis, 2015
IMPLEMENTASI ALGORITMA PROPAGASI BALIK DALAM EVALUASI PRODUKSI PADI TAHUNAN
PROVINSI JAWA BARAT
Universitas Pendidikan Indonesia | \.upi.edu perpustakaan.upi.edu
xiii
Journal of Advanced Research in Computer Science and Software
Engineering.
Silvira, Hasyim, H., & Fauzia, L. (2014). ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI PRODUKSI PADI SAWAH.
Soesilo, B. (2011). Pemanfaatan Jaringan Saraf Tiruan untuk Mendeteksi
Gangguan Paru-paru Menggunakan Metode Backpropagation.
Sunani, N. (2009). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi dan
Konsumsi Beras di Kabupaten Siak, Riau. 93.
Suyanto, S. M. (2011). Artificial Intelligence (Edisi Revisi). Bandung: Informatika
Bandung.
Swarinoto, Y. S., & Widiastuty, M. (2007). Kondisi Curah Hujan, Lahan Sawah,
dan Produksi Padi di Kabupaten Karawang Jawa Barat. Jurnal
Meteorologi dan Geofisika .
Triyanto, J. (2006). Analisis Produksi Padi di Jawa Tengah. Analisis Produksi
Padi di Jawa Tengah, 26.
Umar, H. (2002). Evaluasi Kinerja Perusahaan. Jakarta: Gramedia Pustaka
Utama.
Yudarwati, R. (2010). Analisis faktor-faktor fisik yang mempengaruhi
produktivitas padi sawah dengan aplikasi sistem informasi geografis.
Yulianti, L. (2013). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Sistem
Pendukung Keputusan (SPK) Untuk Memilih Perguruan Tinggi. Jurnal
Media Infotama , 63.
Zhang, G., Patuwo, B. E., & Hu, M. Y. (1998). Forecasting with artificial neural
networks: The state of the art. International Journal of Forecasting.
Hendri Lubis, 2015
IMPLEMENTASI ALGORITMA PROPAGASI BALIK DALAM EVALUASI PRODUKSI PADI TAHUNAN
PROVINSI JAWA BARAT
Universitas Pendidikan Indonesia | \.upi.edu perpustakaan.upi.edu
DAFTAR PUSTAKA
Afrianto, D. (2010). Analisis Pengaruh Stok Beras, Luas Panen, Rata-Rata
Produksi, Harga Beras dan Jumlah Konsumsi Beras Terhadap Ketahanan
Pangan di Jawa Tengah. 29.
Alexander, & Morton. (1994). Neural Networks: A Comprehensive Foundation.
Badan Pusat Statistik. (1991-2014). Jabar Dalam Angka . Bandung: BPS.
Ganatra, A., Kosta, Y. P., Panchal, G., & Gajjar, C. (2011). Initial Classification
Through Back Propagation In a Neural Network Following Optimization
Through GA to Evaluate the Fitness of an Algorithm. International
Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT).
Halim, S., & Wibisono, A. M. (2000). Penerapan Jaringan Saraf Tiruan untuk
Peramalan. Jurnal Teknik Industri, 2.
Hamid, N. A., Nawi, N. M., Ghazali, R., & Salleh, M. N. (2011). Accelerating
Learning Performance of Back Propagation Algorithm by Using Adaptive
Gain Together with Adaptive Momentum and Adaptive Learning Rate on
Classification Problems. International Journal of Software Engineering
and Its Applications.
Hansun,
S.
(2013).
Peramalan
Data
IHSG
Menggunakan
Metode
Backpropagation. 26-30.
Indrawaty, Y., Hermana, A. N., & Ramadhan, A. (2012). Implementasi Model
Backpropagation dalam Mengenali Pola Gambar untuk Mendiagnosa
Penyakit Kulit. Jurnal Informatika, 3.
Irawan. (2012). Kemandirian Pangan Jawa Barat Menjelang Tahun 2030. 1.
Hendri Lubis, 2015
IMPLEMENTASI ALGORITMA PROPAGASI BALIK DALAM EVALUASI PRODUKSI PADI TAHUNAN
PROVINSI JAWA BARAT
Universitas Pendidikan Indonesia | \.upi.edu perpustakaan.upi.edu
xii
Jayalakshmi, T., & Santhakumaran, A. (2011). Statistical Normalization and Back
Propagation for Classification. International Journal of Computer Theory
and Engineering.
Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya).
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Mahananto, Sutrisno, S., & Ananda, C. F. (2009). Faktor-faktor yang
Mempengaruhi Produksi Padi. WACANA, 189.
Maulita, Y. (2014). Perancangan Sistem Pengambil Keputusan Diagnosa Penyakit
Dalam Menggunakan Metode Back Propagation. Informasi dan Teknologi
Ilmiah (INTI), 74.
Nilson, N. J. (1998). Introduction to Machine Learning. In Introduction to
Machine Learning (p. 80). Standford: Stanford University.
Prayogo, M. N. (2013). Optimasi Parameter Alpha Menggunakan Algoritma Non
Linear untuk Peramalan Klimatologi Kota Bandung dalam Metode
Pemulusan Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown.
Puspitaningrum, D. (2006). Pengantar Jaringan Saraf Tiruan. Yogyakarta:
ANDI.
Ruswandi, A., Susanto, B., & Yayat. (2009). Potensi Peningkatan Produksi Padi
Melalui Pengembangan Padi Gogo di Jawa Barat Selatan : Studi Kasus di
Lokasi
Prima
Tani
Kabupaten
Garut.
Jurnal
Pengkajian
dan
Pengembangan Teknologi Pertanian.
Sari, D. K., Ismullah, I. H., Sulasdi, W. N., & Harto, A. B. (2010). Estimasi
Produktivita
Padi
Sawah
Berbasis
Kalender
Tanam
Heterogen
Menggunakan Teknologi Pengindraan Jauh. Jurnal Rekayasa LPPM
Itenas.
Shah, T. P., & Shah, P. J. (2013). Connectionist Expert System for Medical
Diagnosis using ANN - A case Study of skin disease scabies. International
Hendri Lubis, 2015
IMPLEMENTASI ALGORITMA PROPAGASI BALIK DALAM EVALUASI PRODUKSI PADI TAHUNAN
PROVINSI JAWA BARAT
Universitas Pendidikan Indonesia | \.upi.edu perpustakaan.upi.edu
xiii
Journal of Advanced Research in Computer Science and Software
Engineering.
Silvira, Hasyim, H., & Fauzia, L. (2014). ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI PRODUKSI PADI SAWAH.
Soesilo, B. (2011). Pemanfaatan Jaringan Saraf Tiruan untuk Mendeteksi
Gangguan Paru-paru Menggunakan Metode Backpropagation.
Sunani, N. (2009). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi dan
Konsumsi Beras di Kabupaten Siak, Riau. 93.
Suyanto, S. M. (2011). Artificial Intelligence (Edisi Revisi). Bandung: Informatika
Bandung.
Swarinoto, Y. S., & Widiastuty, M. (2007). Kondisi Curah Hujan, Lahan Sawah,
dan Produksi Padi di Kabupaten Karawang Jawa Barat. Jurnal
Meteorologi dan Geofisika .
Triyanto, J. (2006). Analisis Produksi Padi di Jawa Tengah. Analisis Produksi
Padi di Jawa Tengah, 26.
Umar, H. (2002). Evaluasi Kinerja Perusahaan. Jakarta: Gramedia Pustaka
Utama.
Yudarwati, R. (2010). Analisis faktor-faktor fisik yang mempengaruhi
produktivitas padi sawah dengan aplikasi sistem informasi geografis.
Yulianti, L. (2013). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Sistem
Pendukung Keputusan (SPK) Untuk Memilih Perguruan Tinggi. Jurnal
Media Infotama , 63.
Zhang, G., Patuwo, B. E., & Hu, M. Y. (1998). Forecasting with artificial neural
networks: The state of the art. International Journal of Forecasting.
Hendri Lubis, 2015
IMPLEMENTASI ALGORITMA PROPAGASI BALIK DALAM EVALUASI PRODUKSI PADI TAHUNAN
PROVINSI JAWA BARAT
Universitas Pendidikan Indonesia | \.upi.edu perpustakaan.upi.edu