Komputasi Paralel Asinkron Pada Jaringan Saraf Tiruan - Agus Virgono (Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 2008)
Jaringan Saraf Tiruan (JST) merupakan suatu model matematis yang mengambil sifat-sifat komputasi Jaringan Saraf Manusia. Selama ini untuk memudahkan pemodelan, pada JST waktu proses tiap sel saraf manusia yang disebut neuron dianggap sama/sinkron (Synchronous Paralel Processing/SPP). Penelitian ini menganalisa JST bila waktu proses  tiap neuron tidak sama (Asynchronous Paralel Processing/APP) dan membandingkan performansi antara JST APP dan JST SPP. Sebagai studi kasus, diambil salah satu algoritma JST yaitu Propagasi Balik (Back Propagation/BP). Simulator digunakan untuk menghasilkan data rata-rata jumlah kuadrat error (Eav) dan jumlah pola uji yang dikenali dengan benar. Dari data Eav tersebut dapat dihasilkan grafik Eav, dan dari jumlah pola uji yang dikenali dengan benar dapat ditentukan Tingkat Generalisasi (TG). Data dan grafik Eav serta Tingkat Generalisasi dijadikan parameter performansi. Setelah dilakukan penelitian diperoleh hasil bahwa pada beberapa jaringan JST Propagasi Balik APP (JST BP APP) memiliki performansi lebih baik dibanding JST Propagasi Balik SPP (JST BP SPP). Hal ini membuka kemungkinan untuk memperoleh bobot yang lebih baik pada suatu aplikasi yang telah memperoleh bobot terbaik hasil JST BP SPP.