@thesis{thesis,
		author={turnip  dwi fernandus},
		title ={deteksi huruf tulisan tangan menggunakan jaringan saraf tiruan backpropagtion},
		year={2013},
		url={http://eprints.itn.ac.id/6994/},
		abstract={ada beberapa tipe jaringan saraf, namun hampir semuannya memiliki komponen yang sama, jaringan saraf tiruan terdiri dari neuron yang saling berhubungan denga neuron neuron lainnya dimana neuron neuron tersebut mentransformasikan informasi yang diterima melalui sambungan keluarnya menuju neuron-neuron lain. hubungan ini dikenal dengan sebutan bobot. algoritma pelatihan jaringan saraf perambatan galat mundur terdiri atas dua lamngkah yaitu perambatan maju dan perambatan mundur}
		}