## Analisis Jaringan Saraf Tiruan dengan Backpropagation pada korelasi Matakuliah Pratikum Terhadap Tugas Akhir
Hanifah Urbach Sari * , Agus Perdana Windarto, Irfan Sudahri Damanik
Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar Jalan Kartini, Proklamasi, Kota Pematang Siantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* hanifaurbachsari@gmail.com, 2 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: hanifaurbachsari@gmail.com Submitted 16-02-2022 ; Accepted 25-02-2022 ; Published 25-02-2022

## Abstrak
Backpropagation  merupakan  salah  satu  metode  yang  terdapat  dalam  neural  network  yang  mampu  melatih  jaringan  yang  dinamis menggunakan ilmu matematis berdasarkan model arsitektur yang telah dikembangkan secara rinci dan sistematik.  Backpropagation sendiri  mampu  menampung  banyak  informasi  yang  berfungsi  sebagai  pengalaman  yang  bermanfaat..  Tujuan  penelitian  ini  untuk memudahkan para mahasiswa/I AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar dalam menentukan topik  tugas akhir dengan nilai matakuliah pratikum sehingga dengan cepat dalam mengerjakan tugas akhir. Maka penulis melakukan penelitian dengan menggunakan korelasi dalam penentuan topik tugas akhir. Data dalam penelitian ini diperoleh langsung ke akademis Pendidikan AMIK Tunas Bangsa Kota Pematangsiantar.    Data  yang  digunakan  menggunakan  data  nilai  pratikum  mahasiswa/I  AMIK  Tunas  Bangsa  Stambuk  2017  dari semester 4 sampai dengan semester 6. Model arsitektur jaringan yang digunakan pada penelitian ini ada 5, yaitu 5-1-2, 5-6-2, 5-8-2, 5- 10-2, dan 5-12-2. Dari hasil uji coba yang dilakukan dengan software MATLAB menghasilkan arsitektur terbaik yaitu model 5-1-2 dengan  akurasi  47%.  Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  diharapkan  hasil  penelitian  dapat  membantu  para  mahasiswa/I  dalam penentuan topik tugas akhir.
Kata Kunci: Neural Network; Korelasi; Tugas Akhir; Matakuliah; Jaringan Saraf Tiruan; Backpropagation

## Abstract
Backpropagation  is  one  of  the  methods  contained  in  a  neural  network  that  is  able  to  train  dynamic  networks  using  mathematical knowledge  based  on  architectural  models  that  have  been  developed  in  detail  and  systematically.  Backpropagation  itself  is  able  to accommodate a lot of information that serves as a useful experience. The purpose of this research is to make it easier for AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar students to determine the topic of their final project with practical value so that they can do their final project quickly. So the authors conducted research using correlation in determining the topic of the final project. The data in this study were obtained directly from the AMIK Tunas Bangsa Education academics in Pematangsiantar City. The data used uses data on practical grades of AMIK Tunas Bangsa Stambuk students 2017 from semester 4 to semester 6. There are 5 network architecture models used in this study, namely 5-1-2, 5-6-2, 5-8 -2, 5-10-2, and 5-12-2. From the results of trials conducted with MATLAB software, the best architecture  is  the  5-1-2  model  with  an  accuracy  of  47%.  Based  on  this  background,  it  is  hoped  that  the  research  results  can  help students in determining the topic of the final project.
Keywords: Neural Network; Correlation; Final Project; Course; Artificial Neural Network; Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Tugas  akhir  merupakan  karya  ilmiah  yang  disusun  oleh  mahasiswa/i  diploma  III  untuk  syarat  kelulusan.  Penyusunan karya  itu  sendiri  tidak  terlepas  dari  materi  matakuliah  pratikum  yang  telah  dipelajari  selama  menempuh  pendidikan. Matakuliah pratikum tersebut terbagi menjadi beberapa bahasa pemograman yaitu: pemograman web, android, dan visual basic. Namun banyak mahasiswa diploma III  yang mengalami kesulitan dalam memilih bahasa pemograman yang cocok dengan tugas akhir yang akan mereka selesaikan. Korelasi merupakan teknik analisis yang digunakan untuk mengukur kekuatan  hubungan  dua  variabel.  Korelasi  tidak  secara  otomatis  menunjukkan  hubungan  kausalitas  antar  variabel. Hubungan  dalam  korelasi  dapat  berupa  hubungan  linier  positif  dan  negatif.  Interpretasi  koefesien  korelasi  akan menghasilkan  makna  kekuatan,  signifikansi  dan  arah  hubungan  kedua  variabel  yang  diteliti.  Untuk  melihat  kekuatan koefisien korelasi didasarkan pada jarak yang berkisar antara 0 - 1. Untuk melihat signifikansi hubungan digunakan angka signifikansi / probabilitas / alpha. Untuk melihat arah  korelasi dilihat dari angka koefisien korelasi yang menunjukkan positif atau negative [1].
Salah satu cabang ilmu komputer yang digunakan untuk memecahkan masalah ialah Artificial intelligence (AI) [2], Jaringan Saraf Tiruan adalah paradigma pengolahan informasi yang terinspirasi oleh sistem  saraf secara biologis, seperti proses informasi pada otak manusia [3]. Backpropagation merupakan salah satu metode pelatihan terawasi yang menimbulkan error pada output yang dihasilkan. Jaringan saraf tiruan backpropagation akan dilakukan dengan 3 tahapan yaitu feedforward dari pola pelatihan input, backpropagation dari kesalahan terkait penyesuaian dari bobot [4]. Dalam penelitian  ini  diharapkan  lebih  mempermudah  mahasiswa/I  AMIK  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  dalam  menentukan topik  Tugas  Akhir  dengan  nilai  matakuliah  pratikum.  Dalam  permasalahan  tersebut  peneliti  menggunakan  algoritma Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  Buatan  (AI)  adalah  istilah  umum  yang  mengacu  pada  teknologi  yang  mampu  membuat  mesin  menjadi "cerdas."  Organisasi  berinvestasi  dalam  penelitian  dan  aplikasi  AI  untuk  mengotomatisasi,  meningkatkan,  atau mereplikasi kecerdasan manusia, analisis dan pengambilan keputusan manusia dan profesi audit internal harus siap untuk berpartisipasi penuh dalam inisiatif organisasi dalam menerapkan AI [5].

## 2.2 Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan saraf tiruan bisa dibayangkan seperti otak buatan di dalam cerita fiksi ilmiah. Otak buatan ini dapat nerpikir seperti  manusia,  dan  juga  sepandai  manusia  dalam  menyimpulkan  sesuatu  dari  potongan-potongan  informasi  yang diterimanya. Khayalan manusia tersebut mendorong para peneliti untuk mewujudkannya. Komputer diusahakan agar bisa berpikir sama seperti cara berpikir manusia. Caranya adalah dengan melakukan peniruan terhadap aktivitas yang terjadi di dalam sebuah jaringan saraf biologis [6].

## 2.3 Bacpropagation
Backpropagation adalah  sebuah  metode  sistematik  untuk  pelatihan multiplayer Jaringan  Saraf  Tiruan.  Metode  ini memiliki dasar matematis yang kuat, obyektif dan algoritma ini mendapatkan bentuk persamaan dan nilai koefisien dalam formula dengan meminimalkan jumlah kuadrat  galat error melalui model pengembangan (training set) [7]. Pada tahap dilakukan proses normalisasi bagi data yang belum ter- normalisasi. Proses  normalisasi digunakan berdasarkan rumus normalisasi. Pada data Bursa Efek Istanbul data tidak perlu di normalisasikan, karena data yang diperoleh sudah dalam bentuk normalisasi [7].
Normalisasi data ditunjukan dengan persamaan berikut :
𝑋 1 = 0.8 (𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 + 0.1 (1) Keterangan :
x^' : data yang telah ditransformasi
a   : data minimun x  : data yang akan dinormalisasi
b   : data maksimun

## 2.4 MATLAB (Matrix Laboratory)
Matlab (Matrix  Laboratory) adalah  bahasa  pemograman  tingkat  tinggi,  tertutup  dan  case  sensitive  dalam  lingkungan komputensi numeric yang dikembangkan oleh MathWorks. Salah satu kelebihan yang paling baik adalah membuat grafik [8]. Proses pengolahan data dilakukan dengan software MATLAB 7.12.0 R2011a dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 1. Sofware MATLAB 7.12.0 R2011a

## 2.5 Korelasi
Dalam    Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI)  pengertian  korelasi  ialah  hubungan  timbal  balik  atau  sebab  akibat. Korelasi juga bisa diartikan sebagai hubungan antar dua variabel yang mengukur seberapa kuat hubungan antar variabel tersebut. Korelasi memberikan jawaban untuk peramalan dapat membantu dalam mengukur tingkat korelasi matakuliah pratikum terhadap tugas akhir.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Pendahuluan
Hasil penelitian disajikan sesuai dengan penelitian yang telah penulis lakukan. Data yang digunakan bersumber dari data nilai  pratikum  dari  masing-masing  mahasiswa/I  prodi  manajemen  informatika  (MI)  AMIK  Tunas  Bangsa Pematangsiantar yang terdiri dari 19 orang stambuk 2017.
Tabel 1. Data Nilai Pratikum Manajemen Informatika Tahun 2017
No. NIM Nama Praktikum Jaringan Komputer Praktikum Pemrograman Berbasis Mobile I Praktikum Pemograman Web II Praktikum Pemrograman Berbasis Mobile II Praktikum Pemogram an Web III 1 201701030012 DWI SINTYA PUTRI S. 82 80 81 80 82 2 201701030013 ENJELICA RUMAPEA 82 84 89 85 91 3 201701030015 FEBRIANI AMBARITA 82 76 80 86 80 4 201701030054 JULIA AGUSTINA SILABAN 82 78 87 82 85 5 201701030020 KHOTIPAH MAQWA 77 75 79 84 77 6 201701030024 PEBRIANTO 82 86 90 84 87 7 201701030002 ANGGIE PRATIWI SILALAHI 83 91 79 86 82 8 201701030009 DINDA MARDIAH 82 88 79 81 80 9 201701030112 NURGAYYA LUBIS 82 78 79 77 77 10 201701030116 SILVANA INDRIANI 82 78 76 75 74 11 201701030074 SITI ANJAYANI 82 88 80 78 81 12 201701030031 SRI WULANDIKA 83 91 91 86 91 13 201701030036 VINNY ALAWIYAH 82 88 80 82 81 14 201701030039 WITRI NURDINA 82 87 80 82 80 15 201701030041 ALVIN SIJABAT 82 94 93 91 88 16 201701030047 EGI BATUBARA 80 70 80 83 83 17 201701030078 VIRA SINTIYA 78 75 62 71 77 18 201701030084 ANANDI AYU 82 63 80 80 78 19 201701030048 ERMA YUSMANIDAR MANIK 72 76 63 69 76

## 3.2  Pengolahan Data
Untuk melakukan normalisasi data maka harus dicari terlebih dahulu nilai minimum dan nilai maksimum serta selisih nilai maksimum dengan nilai minimum dari data, sehingga di peroleh nilai untuk penentuan judul tugas akhir sebagai berikut :
Nilai Minimum (α) = 62; Nilai Maksimum (b) = 94; Maksimum-Minimum (b-a) = 32. Proses nirmalisasi data dilakukan dengan cara berikut: x 1.1 = 0,8(𝑋−𝑎) 𝑏−𝑎 +0,1 = 0,8(82-62) 32 +0,1 = 0,60 x 1.2 = 0,8(𝑋−𝑎) 𝑏−𝑎 +0,1 = 0,8(80-62)
32 +0,1 = 0,55 x 1.3 = 0,8(𝑋−𝑎) 𝑏−𝑎 +0,1 = 0,8(81-62)
32 +0,1 = 0,58 x 1.4 = 0,8(𝑋−𝑎) 𝑏−𝑎 +0,1 = 0,8(80-62)
32 +0,1 = 0,60 x 2.1 = 0,8(𝑋−𝑎) 𝑏−𝑎 +0,1 = 0,8(82-62)
32 +0,1 = 0,60 x 2.2 = 0,8(𝑋−𝑎) 𝑏−𝑎 +0,1 = 0,8(84-62)
32 +0,1 = 0,65 x 2.3 = 0,8(𝑋−𝑎) 𝑏−𝑎 +0,1 = 0,8(89-62)
32 +0,1 = 0,78 x 2.4 = 0,8(𝑋−𝑎) 𝑏−𝑎 +0,1 = 0,8(85-62)
32 +0,1 = 0,68 x 3.1 = 0,8(𝑋−𝑎) 𝑏−𝑎 +0,1 = 0,8(82-62)
32 +0,1 = 0,60 x 3.2 = 0,8(𝑋−𝑎) 𝑏−𝑎 +0,1 = 0,8(76-62)
32 +0,1 = 0,45 x 3.3 = 0,8(𝑋−𝑎) 𝑏−𝑎 +0,1 = 0,8(80-62) 32 +0,1 = 0,55 x 3.4 = 0,8(𝑋−𝑎) 𝑏−𝑎 +0,1 = 0,8(86-62)
32 +0,1 = 0,70 Sehingga menghasilkan normalisasi sebagai berikut.
Tabel 2. Data Normalisasi X1 X2 X3 X4 X5 V1 0.6000  0.5500  0.5750  0.5500  0.6000 V2 0.6000  0.6500  0.7750  0.6750  0.8250 V3 0.6000  0.4500  0.5500  0.7000  0.5500 V4 0.6000  0.5000  0.7250  0.6000  0.6750 V5 0.4750  0.4250  0.5250  0.6500  0.4750 V6 0.6000  0.7000  0.8000  0.6500  0.7250 V7 0.6250  0.8250  0.5250  0.7000  0.6000 V8 0.6000  0.7500  0.5250  0.5750  0.5500 V9 0.6000  0.5000  0.5250  0.4750  0.4750 V10 0.6000  0.5000  0.4500  0.4250  0.4000 V11 0.6000  0.7500  0.5500  0.5000  0.5750 V12 0.6250  0.8250  0.8250  0.7000  0.8250
X1 X2 X3 X4 X5 V13 0.6000  0.7500  0.5500  0.6000  0.5750 V14 0.6000  0.7250  0.5500  0.6000  0.5500 V15 0.6000  0.9000  0.8750  0.8250  0.7500 V16 0.5500  0.3000  0.5500  0.6250  0.6250 V17 0.5000  0.4250  0.1000  0.3250  0.4750 V18 0.6000  0.1250  0.5500  0.5500  0.5000
V19 0.3500  0.4500  0.1250  0.2750  0.4500
Data  akan  dibagi  menjadi  2  bagian,  yakni  data  pelatihan (training) dan  data  pengujian (testing) .  Data  pelatihan menggunakan data dari tahun X1 – X4 dengan target tahun X5. Sedangkan untuk data pengujian menggunakan data dari tahun X2- X5 dengan target tahun X1.

## 3.3 Hasil Percobaan

## 3.3.1 Pelatihan dan Pengujian Data dengan MATLAB
Data  nilai  matakuliah  pratikum  mahasiswa/I  prodi  manajemen  informatika  (MI)  tahun  2017,  Selanjutnya  akan diolah  oleh  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  algoritma  Backpropogation.  Agar  data  dapat  dikenali  oleh  Jaringan  Saraf Tiruan, maka data harus direpresentasikan ke dalam bentuk numerik antara 0 sampai dengan 1, baik variabel maupun isinya yang diperoleh dari model arsitektur terbaik pada saat penentuan pola terbaik.

## 3.3.2 Pelatihan Data Dengan Model Arsitektur 5-1-2
Untuk yang pertama yaitu dengan arsitektur 5-1-2. Maksudnya pelatihan dan pengujian data menggunakan layer masukan sebanyak 5, neuron Input  1 layer tersembunyi dan 2 Output keluaran. Source Code pelatihan dan pengujian yang digunakan pada Software MatlabR2011a sebagai berikut :
Inputs=[inputdata] Targets=[targetdata] hiddenLayerSize = 1; net = patternnet(hiddenLayerSize); net.trainFcn = 'traingd'; net.trainParam.lr = 0.1; net.performFcn = 'mse'; net.trainParam.goal = 0; net.divideParam.trainRatio = 50/100; net.divideParam.valRatio = 25/100; net.divideParam.testRatio = 25/100; [net,tr] = train(net,inputs,targets); outputs = net(inputs); errors = gsubtract(targets,outputs); performance = perform(net,targets,outputs) view(net) figure, plotperform(tr) figure, plotconfusion(targets,outputs) [c,cm] = confusion(targets,outputs) fprintf('Percentage Correct Classification   : %f%%\n', 100*(1-c)); fprintf('Percentage Incorrect Classification : %f%%\n', 100*c);
Berdasarkan gambar diatas dapat dijelaskan bahwa Epoch 303 dengan waktu 10 detik  dengan arsitektur 5-1-2.
Gambar 3. Hasil Performance Mean Squered Error (MSE)
Berdasarkan  gambar  diatas    memperoleh  Mean  Square  Error  (MSE)  sebesar  0.45494  dari  epoch  303.  Dengan perbandingan yang hamper mendekati hasil mean square error (MSE) yang sama.
Gambar 4 . Hasil Confusion
Berdasarkan gambar diatas memperoleh tinkat akurasi sebesar 47.4% dengan kesalahan 52.6%.
Tabel 3. Hasil Akurasi Data Training Dengan Model Arsitektur 5-1-2
Pelatihan No  Output Error SSE Hasil  T  P  Akurasi 1 0.8450 0.1550  0.0240 1 1 T 1 2 0.2346 0.7654  0.5858 0 1 F 0 3 0.4318 0.5682  0.3228 0 1 F 0 4 0.8769 0.1231  0.0151 1 1 T 1 5 0.9975 -0.9975  0.9951 1 0 F 0 6 0.3057 0.6943  0.4821 0 1 F 0 7 0.0929 -0.0929  0.0086 0 0 T 1 8 0.2917 -0.2917  0.0851 0 0 T 1 9 0.9925 0.0075  0.0001 1 1 T 1 10 0.9977 -0.9977  0.9954 1 0 F 0 11 0.5924 -0.5924  0.3509 1 0 F 0 12 0.1077 0.8923  0.7962 0 1 F 0 13 0.2403 -0.2403  0.0578 0 0 T 1 14 0.2834 -0.2834  0.0803 0 0 T 1 15 0.0850 -0.0850  0.0072 0 0 T 1 16 0.9924 0.0076  0.0001 1 1 T 1
Pelatihan No  Output Error SSE Hasil  T  P  Akurasi 17 0.9999 -0.9999  0.9998 1 0 F 0 18 0.9997 0.0003  0.0000 1 1 T 1 19 1.0000 -1.0000  1.0000 1 0 F 0 TOTAL 6.8064 53% MSE 0.3582
Tabel 4. Hasil Akurasi Data Testing Dengan model Arsitektur 5-1-2 Pengujian (Test) No  Output Error SSE Hasil  T  Prediksi  Akurasi 1 0.0008 -0.0008  0.0000 0 1 False 0 2 0.0001 -0.0001  0.0000 0 1 False 0 3 0.0001 -0.0001  0.0000 0 1 False 0 4 0.0010 -0.0010  0.0000 0 1 False 0 5 0.0411 0.9589  0.9195 0 0 True 1 6 0.0001 -0.0001  0.0000 0 1 False 0 7 0.0000 1.0000  1.0000 0 0 True 1 8 0.0001 0.9999  0.9999 0 0 True 1 9 0.0151 -0.0151  0.0002 0 1 False 0 10 0.0438 0.9562  0.9144 0 0 True 1 11 0.0002 0.9998  0.9995 0 0 True 1 12 0.0000 0.0000  0.0000 0 1 False 0 13 0.0001 0.9999  0.9999 0 0 True 1 14 0.0001 0.9999  0.9999 0 0 True 1 15 0.0000 1.0000  1.0000 0 0 True 1 16 0.0148 -0.0148  0.0002 0 1 False 0 17 0.4363 0.5637  0.3177 0 0 True 1 18 0.2316 -0.2316  0.0536 0 1 False 0 19 0.8047 0.1953  0.0382 1 0 False 0 TOTAL 8.2429 47% MSE 0.4338
Hasil akurasi dari pengujian menggunakan model arsitektur 5-1-2 dapat dilihat pada tabel 4.9. Nilai target diperoleh dari tabel data normalisasi tahun 2017, nilai Output diperoleh dari hasil pelatihan menggunakan Software MatlabR2011a, nilai error diperoleh dari : target – Output, nilai SSE diperoleh dari : error^2 (^ = pangkat), jumlah SSE adalah total keseluruhan nilai SSE. Nilai akurasi (%) diperoleh dari : jumlah benar/19*100. Hasil akurasi yang didapat yaitu sebesar 47%.
Table 5. Rekapitulasi Model Arsitektur Arsitektur Tranning Testing Performance MSE MSE Akurasi 5-1-2 0.3960 0.3582  0.4338 47% 5-6-2 0.1088 0.0925  0.1250 21% 5-8-2 0.3328 0.3697  0.2960 26% 5-10-2 0.1441 0.1351  0.1531 16% 5-12-2 0.0441 0.0356  0.0525 11%
Pada tabel terlihat bahwa arsitektur terbaik yaitu 5-1-2 dengan tingkat akurasi sebesar 47%, MSE training 0.3582, nilai Performance 0.3960, MSE testing 0.4338. Sehingga arsitektur 5-1-2 dapat dijadikan penentuan dalam memilih judul tugas akhir  yang  tepat  pada  mahasiswa/I  prodi  manajemen  informatika  (MI)  di  Akademik  AMIK  Tunas  Bangsa Pematangsiantar.  Berikut  merupakan  perbandingan  judul  tugas  akhir  masing-masing  mahasiswa/I  prodi  manajemen informatika (MI) tahun 2017 hasil menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation.
Tabel 6. Perbandingan Judul Tugas Akhir Prodi Manajemen Informatika(MI)
No NIM Nama Judul T Hasil Prediksi JST 1 201701030012 DWI SINTYA PUTRI S. Sistem Informasi Pengolahan Data Arsip Nasabah Berbasis Digital Pada PT. Bank Muamalat Indonesia Cabang Pematangsiantar 1 0 FALSE 2 201701030013 ENJELICA RUMAPEA Sistem Informasi Jadwal Kegiatan Satuan Pembinaan Masyarakat ( SAT BINMAS ) Pada Polres Pematangsiantar Berbasis Web 1 0 FALSE 3 201701030015 FEBRIANI AMBARITA Aplikasi pengolahan data pembelian bahan material pada kantor camat siantar simalungun 1 0 FALSE
No NIM Nama Judul T Hasil Prediksi JST 4 201701030054 JULIA AGUSTINA SILABAN Sistem informasi data pembagian bahan bakar minyak (bbm) kendaraan personil polisi di polres pematangsiantar berbasis web 1 0 FALSE 5 201701030020 KHOTIPAH MAQWA Sistem Informasi Pengolahan Data Fisik Buah Kelapa Sawit Pada PT. Tolan Tiga Indonesia Bukit Maradja Estate 0 0 TRUE 6 201701030024 PEBRIANTO Sistem Informasi Arsip Berbasis Digital (SIABDi) Pada AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar 1 0 FALSE 7 201701030002 ANGGIE PRATIWI SILALAHI Pengolahan Data Jadwal Petugas Kegiatan Pagi Siswa Pada SMK Swasta Al Washliyah 2 Perdagangan 0 0 TRUE 8 201701030009 DINDA MARDIAH Pengolahan Data OCM Pada PT. Federal International Finance Cabang Pematangsiantar 0 0 TRUE 9 201701030112 NURGAYYA LUBIS Pengolahan Data Barang Masuk pada CV Batu Nadia Pematangsiantar 1 0 FALSE 10 201701030116 SILVANA INDRIANI Sistem Informasi Data Produksi Benih Kelapa Sawit Pada Pusat Penelitian Kelapa Sawit Di Ppks Unit Marihat 0 0 TRUE 11 201701030074 SITI ANJAYANI Aplikasi Pengolahan Data Analisis Beban Kerja Pada Kantor Kementerian Agama Kota Pematangsiantar 0 0 TRUE 12 201701030031 SRI WULANDIKA Sistem Informasi Data Evaluasi Kinerja Akademik Dosen Dalam Bidang Pendidikan, Penelitian, Dan Pengabdian Masyarakat Pada Amik Tunas Bangsa Pematangsiantar 1 0 FALSE 13 201701030036 VINNY ALAWIYAH Aplikasi Pendataan Sarana Dan Prasarana Pada SD Yayasan Pendidikan Kartini Handayani Pematangsiantar 0 0 TRUE 14 201701030039 WITRI NURDINA Aplikasi Pengolahan Data Penyaluran Bantuan Sosial RASTRA Pada Kantor Camat Tapian Dolok 0 0 TRUE 15 201701030041 ALVIN SIJABAT Pengolahan Data Hasil Verifikasi Teknis Pada BPDASHL Asahan Barumun 0 0 TRUE 16 201701030047 EGI BATUBARA Sistem Informasi Pengolahan Data Inventaris Ruang Laboratorium Komputer Pada Amik Tunas Bangsa Pematang Siantar 1 0 FALSE 17 201701030078 VIRA SINTIYA Sistem Informasi Penerimaan Dana Bantuan Operasional Pada Sekolah Smp Taman Siswa Pematang Siantar 0 0 TRUE 18 201701030084 ANANDI AYU Aplikasi Kasir Pada Toko Cv.  A & A Copier Pematangsiantar 1 0 FALSE 19 201701030048 ERMA YUSMANIDAR MANIK Pendataan Penerima Bantuan Sosial Dengan Visual Basic Dikantor Kecamatan Siantar Selatan 0 1 FALSE

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan data nilai pratikum mahasiswa prodi manajemen informatika (MI) AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar tahun 2017, diperoleh arisitektur terbaik yaitu 5-1-2 dengan jumlah MSE training sebesar 0.3582, nilai epoch 303, MSE testing 0.4338 dan menghasilkan nilai akurasi sebesarr 47%. Berdasarkan hasil uji coba dapat dikatakan bahwa korelasi antara nilai pratikum terhadap tugas akhir dapat dilakukan dengan metode Backpropagation.

## REFERENCES
[1] H. E. Prasetyo, R. Hadiani, and S. Setiono, “Analisis Data Runtun Waktu Debit Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Di Das Wuryantoro Pada Awlr Kecamatan Wuryantoro,” Matriks Tek. Sipil , vol. 2, no. 2, pp. 64–71, 2014, [Online]. Available: https://matriks.sipil.ft.uns.ac.id/index.php/MaTekSi/article/view/164.
[2] K.  R.  Ririh et  al. ,  “STUDI  KOMPARASI  DAN  ANALISIS  SWOT  PADA  IMPLEMENTASI  KECERDASAN  BUATAN  (  ARTIFICIAL INTELLIGENCE ) DI INDONESIA,” vol. 15, no. 2, pp. 122–133, 2020.
[3] P. Alkhairi, I. S. Damanik, A. P. Windarto, and S. S. Informasi, “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan untuk Mengukur Korelasi Beban Kerja Dosen Terhadap Peningkatan Jumlah Publikasi,” no. September, pp. 581–601, 2019.
[4] M.  Hendriani,  Rais,  and  L.  Handayani,  “Penerapan  Artificial  Neural  Network  Terhadap  Identifikasi  Wajah  Menggunakan  Metode Backpropagation,” Nat. Sci. J. Sci. Technol. , vol. 8, no. 3, pp. 203–208, 2019, doi: 10.22487/25411969.2019.v8.i3.14599.
[5] C. . I Made Suandi Putra MSc, CIA, C. Yullyan, SE, MAk, Ak., CPA, CIA, and Globaliia.org, “PERSPEKTIF DAN PANDANGAN GLOBAL Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) - Pertimbangan untuk Profesi Audit Internal,” Perspekt. DAN PANDANGAN Glob. Kecerdasan Buatan (Artificial Intell. , vol. 9, no. 2, pp. 1–9, 2017.
[6] H. Jaya et al. , KECERDASAN BUATAN . .
[7] W.  Saputra,  T.  Tulus,  M.  Zarlis,  R.  W.  Sembiring,  and  D.  Hartama,  “Analysis  Resilient  Algorithm  on  Artificial  Neural  Network Backpropagation,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 930, no. 1, 2017, doi: 10.1088/1742-6596/930/1/012035.
[8] L. Sinaga, E. Irawan, and W. Saputra, “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropogation Dalam Memprediksi Distribusi Air Pada PDAM Tirtauli Kota Pematangsiantar,” vol. 2, pp. 161–168, 2020.