## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 6 No. 2 Agustus 2020

## Prediksi Kelulusan TOEFL Menggunakan Metode Resilient Backpropagation
Harly Okprana #1 , Muhammad Ridwan Lubis *2 , Jaya Tata Hadinata #3
# STIKOM Tunas Bangsa Jl. Sudirman, Proklamasi, Siantar Barat Kota Pematang Siantar, Sumatera Utara 21143
* AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar
Jl. Jend. Sudirman Blok A No. 1,2,3 Pematangsiantar, Sumatera Utara harly@amiktunasbangsa.ac.id ridwanlubis@amiktunasbangsa.ac.id jayahardinata@gmail.com
Abstrak —Prediksi kelulusan TOEFL peserta didik Michigan Computer English Course diperlukan untuk meninjau sejauh mana  tingkat  pemahaman  peserta  didik. Backpropagation merupakan  salah  satu  teknik  yang  baik  digunakan  untuk prediksi,  akan  tetapi  jika backpropagation dalam training data dengan  jumlah  besar  serta  parameter-parameter  yang digunakan  kurang  tepat,  akan  terjadi  proses traning  data lebih  lambat.  Maka  diperlukan  metode  optimasi  untuk mempercepat training  Bacpropagation dalam  memprediksi kelulusan dengan menggunakan metode Resilient Backpropagation . Data yang diolah sebanyak 182 data peserta didik  tahun  2016-2018.  Tingkat  akurasi  pengujian  semakin baik  yakni  100%  dengan  nilai  MSE  semakin  kecil  0.00342 serta  nilai  Epoch  juga  semakin  kecil  menjadi  5.  Sehingga penelitian  ini  menjadi  indikator  dalam  pengembangan prediksi TOEFL dimasa yang akan datang.
Kata kunci — Backpropagation , Optimasi, Resilent Backpropagation , Prediksi TOEFL , Kelulusan.

## I. P ENDAHULUAN
Kecerdasan  buatan  atau  disebut  juga  Artificial Intelegent  (AI)  merupakan  salah  satu  bagian  dari  ilmu komputer  yang  mempelajari  bagaimana  membuat  mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang  dilakukan  oleh  manusia  bahkan  bisa  lebih  baik daripada  yang  dilakukan  manusia.  Salah  satu  yang dipelajari  pada  kecerdasan  buatan  adalah  Jaringan  Saraf Tiruan (JST) dengan menggunakan metode backpropogation. Jaringan Saraf Tiruan (JST)  merupakan salah  satu  representasi  buatan  otak  manusia  yang  selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia[1][2][3]. Teknik paling populer pada metode JST  adalah  algoritma  backpropation,  kinerjanya  yang sangat baik membuat backpropagation banyak digunakan memecahkan  masalah  di  dunia  nyata  [4].  Dari  beberapa penelitian,  backpropogation  masih  memiliki    kelemahan
diantaranya    waktu  training  yang  terlalu  lama  sehingga menghasilkan Epoch yang sangat banyak, Maka diperlukan algortima  untuk  optimasi  training  bacpropagation.  Salah satu metode yang dapat digunakan untuk optimasi training pada backpropagation adalah metode resilient backpropagation dimana metode ini memiliki keunggulan untuk  mencapai  titik  konvergen  training  lebih  cepat dibandingkan dengan backpropagation standar[2].
Berdasarkan  uraian  diatas,  penelitian  ini  akan menerapkan  algoritma resilient  backpropagation untuk mengoptimumkan akurasi dari prediksi kelulusan TOEFL peserta  didik Michigan  Computer  English  Course Pematangsiantar.  Dengan  dilakukannya  prediksi  terhadap kelulusan  peserta  didik    dalam  ujian TOEFL dapat dilakukan  upaya-upaya  persiapan  serta  pembekalan  pada peserta didik  sehingga diharapkan dapat lulus dengan baik pada ujian TOEFL sebenarnya.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  nilai  ujian  simulasi TOEFL Michigan  Computer  English  Course  tahun  2016- 2018, data tersebut akan di uji untuk mendapatkan prediksi yang  akurat  menggunakan  algoritma backpropagation , kemudian  di  obtimasi  menggunakan  algoritma  resilient bacpropagation sehingga dapat menghasilkan rekomendasi keputusan untuk Michigan Computer English Course.

## A. Backpropagation
Ada tiga tahap Pelatihan Backpropagation yaitu tahap maju  dimana  layer  Input  dan  output  dapat  dihitung  maju dengan  ditentukan  melalui  fungsi  aktivasi[5][6]  .  Kedua adalah tahap mundur, yaitu kondisi ketika target output nya yang  dinginkan  memiliki  selisih  dengan  jaringan keluarannya merupakan kesalahan terjadi. Sehingga dalam kesalahan  tersebut  dipropagasikan  mundur,  dimulai  dari layer output pada unit-unit garis yang berhubungan. Tahap
ketiga  adalah  merubah  nilai  bobot  agar  memperkecil kesalahan yang terjadi [7][8].
Ketiga tahap tersebut terus-menerus dilakukan sampai kepada  kondisi  penghentiannya  dicapai.    Jumlah  iterasi atau  kesalahan  merupakan  suatu  kondisi  dimana penghentian yang sering digunakan. Iterasi atau kesalahan akan  diberhentikan  jika  melewati  batas  maksimal  yang telah ditentukan atau batas toleransi jika dibandikan lebih besar dari kesalahan yang terjadi. Langkah-langkah dalam algoritma backpropagation sebagai berikut [9]:
 Langkah 0 : Menginisialisasi semua bobot (set bobot dengan bilangan random yang  kecil)
 Langkah  1  :  Jika  suatu  kondisi  penghentian  belum terpenuhi, lakukan langkah 2-9.
 Langkah 2 : Untuk setiap pasangan training, lakukan langkah 3-8.
 Langkah 3 : Dari setiap unit input menerima dan unit tersembunyi diteruskan ke di atasnya.
 Langkah  4  :  Hitung  semua  keluaran  di  unit tersembunyi zj (j =1, 2, …, p).
z_netj = (1) zj = f (z_netj) = (2)  Langkah 5 : Hitung  semua  keluaran jaringan di unit yk (k = 1, 2, …, m)
y_netk = (3) zk = f (z_netk) = (4)
 Langkah 6 : Menghitung faktor δ  pada unit keluaran didasarkan  kesalahan  pada  unit  keluaran.  δk merupakan  unit  kesalahan  yang  akan  dipakai  pada perubahan bobot layar dibawahnya [5]. yk (k = 1, 2, …, m) δk = (tk – yk) f’(y_netk) = (tk – yk) yk (1- yk)
(5)  (langkah  7)  .  Hitung  suku  perubahan  bobot  wkj ( digunakan untuk merubah bobot wkj ) dengan laju percepatan α.Δwkj = α δk zj       ; k = 1, 2, …, m   ;  j = 0, 1, …, p
 Langkah 7 : Hitung faktor δ untuk unit tersembunyi berdasarkan kesalahan di setiap unit tersembunyi zj ( j = 1, 2,…,p)
kj m k k j w net    1 _   (6)
Faktor δ unit tersembunyi:
) 1 ( _ ) _ ( ' _ j j j j j j z z net net z f net       (7)
Hitung  suku  perubahan  bobot  vji  (digunakan  untuk merubah bobot vji)
Δvji = α δj xi       ; j = 1, 2, …, p   ;  i = 0, 1,  n.  Langkah 8: Hitung semua perubahan bobot garis yang menuju ke unit keluaran: wkj(baru) = wkj (lama) + Δwkj (8)
(k = 1, 2, …,m ;   j = 0, 1, …, p)
Perubahan  bobot  garis  yang  menuju  ke  unit tersembunyi:
vji (baru) = vji (lama) + Δvji
(9)
(j = 1, 2, …,p ;    i = 0, 1, …, n)
 Langkah 9 : Menguji kondisi berhenti apakah sudah terpenuhi. Yaitu ketika kondisi sudah mencapai batas
kesalahan  yang  diharapkan  atau  batas  maksimalnya sudah terpenuhi.

## B. Resilient Backpropagation
Resilient  Backpropagation merupakan  perkembangan dari backpropagation . Resilient yaitu algortima neural network yang  bersifat supervised dan adaptive  learning . Pada resilient backpropagation parameter sudah ditetapkan jadi  tidak  diperlukan  penentuan learning  rate lagi  [6]. Tahap  pelatihan feedforward pada  algoritma resilient backpropagation sama dengan pada algoritma backpropagation ,  yang  membedakan  algoritma  tersebut yaitu  pada  waktu  melakukan updateweight dengan learningrate pada  pelatihan backward [3].  Perhitungan learningrate akan  dijabarkan  pada  langkah-langkah sebagai berikut :
1) Perhitungan Nilai Δ i (t) : Untuk menentukan nilai Δ i ( t ) ada beberapa aturan yang harus dipenuhi untuk mendapat nilai delta tersebut yaitu :
Δ 𝑖𝑗 (𝑡) = { η + ∗ Δ 𝑖𝑗 (𝑡−1) , 𝑖𝑓 𝜕𝐸(𝑡−1)
𝜕𝜔𝑖 ∗ 𝜕𝐸(𝑡) 𝜕𝜔𝑖 > 0 η + ∗ Δ 𝑖𝑗 (𝑡−1) , 𝑖𝑓 𝜕𝐸(𝑡−1) 𝜕𝜔𝑖 ∗ 𝜕𝐸(𝑡) 𝜕𝜔𝑖 < 0
Δ 𝑖𝑗 (𝑡) , else (10)
Untuk mendapatkan Δ i ( t ) untuk pertama kali pembelajaran Δ i ( t -1) = Δ 0 .  Nilai  Δ 0 =  0.1  nilai  pada  delta  0  dapat  saja ditetapkan lebih besar atau lebih kecil dari 0.1, karena nilai delta 0 tidak memiliki pengaruh besar terhadap laju proses pembelajarannya. Untuk pembelajaran berikutnya maka Δ i yang  terdahulu  akan  dikalikan  dengan learningrate .  Pada perkalian Δ i ( t -1) dengan learningrate ada aturan yang harus dicapai  yaitu  error  gradien  pada  hasil  terdahulu 𝜕𝐸(𝑡−1) 𝜕𝜔𝑖 dikalikan  dengan  errorgradien 𝜕𝐸(𝑡) 𝜕𝜔𝑖 .  Dari  hasil  perkalian error tersebut maka didapatkan hasil jika hasil lebih besar dari 0 maka Δ i ( t -1) dikalikan dengan η+, dan jika hasil lebih kecil dari 0 maka Δ i ( t -1) dikalikan dengan η - . Nilai η+ dan η - merupakan learningrate yang membedakan adalah pada η+ memiliki nilai yang lebih besar daripada . Onggrono, et al. (2017) menetapkan nilai standar pada η+ = 1.2 sedangkan η - = 0.5 untuk algoritma resilient propagation.
2) Menentukan  Nilai  Δw i (t) : Jika    Δ i ( t ) sudah ditentukan  maka  ankan  dilanjutkan  kedalam  aturan  untuk menentukan  fungsi  operator  yang  akan  dipakai  untuk melakukan updateweight dengan  aturan  sebagai  berikut  :
Δw 𝑖 (𝑡) = { −Δ𝑖 (𝑡) , 𝑖𝑓 𝜕𝐸(𝑡−1) 𝜕𝜔𝑖 > 0
+Δ𝑖 (𝑡) , 𝑖𝑓 𝜕𝐸(𝑡−1) 𝜕𝜔𝑖 < 0 (11)
w 𝑖 (𝑡+1) = w 𝑖 (𝑡) + Δw 𝑖 (𝑡)
Dengan  menggunakan error function maka diketahui Δ i ( t ) yang akan digunakan apakah akan dikurangi atau ditambah atau  tidak  terjadi  perubahan  bobot.  Untuk  menentukan fungsi operator yang dipakai pada Δ i ( t ) maka dibandingkan nilai error gradien  terhadap  nol.  Jika  nilai  error  gradient lebih besar daripada nol maka Δw i ( t ) akan menerima nilai -
Δ i ( t ) , dan jika nilai error gradien lebih kecil daripada 0 maka Δw i ( t ) akan  menerima  +Δ i ( t ) .  Setelah  mendapatkan  nilai delta  w  maka  dilanjutkan  ke updateweight nya  secara langsung.  Pada  aturan  pertama  untuk  penentuan learningrate memiliki  masalah  pada  aturan  kedua  yaitu terjadi  peningkatan  pembelajaran  yang  melebih  batas minimum  maka  dilakukan  pengurangan weight secara langsung dengan weight terdahulunya.
Δw 𝑖 (𝑡) = −Δw 𝑖 (𝑡−1) , 𝑖𝑓 𝜕𝐸(𝑡−1)
𝜕𝜔𝑖 ∗ 𝜕𝐸(𝑡) 𝜕𝜔𝑖 < 0
Untuk  menghindari  terjadi  keadaan  tersebut  untuk terjadi kedua kalinya maka pada 𝜕𝐸(𝑡) 𝜕𝜔𝑖 = 0.

## III. I MPLEMENTASI DAN H ASIL
Penelitian  ini  terfokus  pada  hasil  akurasi  dan  jumlah epoch  yang  dihasilkan  pada  proses  training  dan  testing yang  disimulasikan  dan  dianalisis  menggunakan  2 algoritma,  yaitu  algoritma backpropagation standar  dan Resilient backpropagation . Untuk parameter pada jaringan backpropagation yang akan digunakan pada penelitian ini dijelaskan pada Tabel 1[10]:
TABEL I P ARAMETER B ACKPROPAGATION Karakteristik Spesifikasi Fungsi Aktivasi Sigmoid biner Inisialisasi bobot Random Target Error 0.005 Maksimum Epoch 100000 Learning Rate 0.1
Arsitektur  jaringan backpropagation yang  digunakan sebanyak 5 arsitektur. Setiap arsitektur mempunyai jumlah hidden  layer yang  berbeda,  jumlah  neuron  setiap  layer tersembunyi berbeda-beda. Untuk semua arsitektur jumlah neuron input pada Input Layer adalah 3 dan jumlah neuron output  pada Output  Layer adalah  1.  Jumlah  neuron  pada hidden  layer ditentukan  secara  random.  Daftar  arsitektur jaringan backpropagation dapat dilihat pada Tabel 2.
TABEL II
A RSITEKTUR B ACKPROPAGATION
No Arsitektur Jaringan Keterangan 1. 3-1-1 Jumlah neuron input 3, Jumlah layer tersembunyi 1 neuron dan 1 neuron output 2. 3-2-1 Jumlah neuron input 3, Jumlah layer tersembunyi 2 neuron dan 1 neuron output 3. 3-3-1 Jumlah neuron input 3, Jumlah layer tersembunyi 3 neuron dan 1 neuron output 4. 3-4-1 Jumlah neuron input 3, Jumlah layer tersembunyi 4 neuron dan 1 neuron output 5. 3-5-1 Jumlah neuron input 3, Jumlah layer tersembunyi 5 neurondan 1 neuron output
Pada tabel 1. dan 2. menunjukkan dalam melakukan sebuah pengujian  implementasi  sistem  simulasi  hal  yang  perlu diperhatikan  yaitu  menentukan  parameter-parameter jaringan  agar  nantinya  prediksi  yang  dilakukan  sesuai dengan yang diharapkan. Dalam tahap ini proses pengujian dilakukan dengan 5 sampel arsitektur yang sama dilakukan
pada backpropagation standar dan Resilient backpropagation menggunakan aplikasi Matlab .

## A. Spesifikasi Implementasi Perangkat Keras dan Lunak
Spesifikasi implementasi perangkat keras dan lunak ini menjelaskan  mengenai  kebutuhan  perangkat  keras  dan lunak  yang  dibutuhkan  dalam  implementasi  sistem. Adapun spesifikasi implementasi perangkat yang digunakan dapat dilihat pada tabel 3. Berikut ini:
TABEL III S PESIFIKASI I MPLEMENTASI P ERANGKAT K ERAS No. Perangkat Keras Spesifikasi 1. Processor Intel Core i5-7200U CPU 2.50 GHz 2. Memori 6064 MB RAM DDR 3 3. Harddisk SSD 250 GB 4. Sistem Operasi Windows 10 Pro 64-Bit 5. Program Microsoft Visio 2007, Matlab R2011b

## B. Persiapan Data
Hal yang pertama dilakukan sebelum melakukan proses pengujian dengan  menggunakan aplikasi Matlab R2011b . dimana  dalam  hal  ini  mempersiapkan  data  yang  telah dinormalisasi  berdasarkan  data training dan  data testing . Pada  proses  pelatihan  data  dibagi  menjadi  dua  yaitu  data training yang berjumlah 91 dan data testing berjumlah 91. Adapun  data  training  dan  data testing dapat  dilihat  pada table 4. dibawah ini :
TABEL IV D ATA T RAINING POLA X1 X2 X3 TARGET 1 0.7667 0.5308 0.7286 1 2 0.6333 0.5000 0.7571 1 3 0.6333 0.8385 0.7857 1 4 0.7667 0.4692 0.9000 1 5 0.5667 0.4692 0.7571 1 … … … … … 90 0.1000 0.1000 0.1000 0 91 0.7000 0.8385 0.9000 1
Sedangkan data training dapat dilihat pada table 5.:
TABEL V D ATA T ESTING POLA X1 X2 X3 TARGET 1 0.7667 0.5308 0.7571 1 2 0.1000 0.1308 0.1000 0 3 0.2333 0.1000 0.2714 0 4 0.6333 0.5923 0.7571 1 5 0.6333 0.5000 0.7857 1 … … … … … 90 0.7000 0.4692 0.7857 1 91 0.7667 0.5308 0.7286 1
Setelah  dilakukan  proses  persiapan  data  maka selanjutnya  dilakukan  proses  pengujian Backpropagation menggunakan  GUI  pada  aplikasi  Matlab  R2011b yang telah dirancang sebelumnya.

## C. Hasil Pelatihan Algoritma Backpropagation dan Rsilient Backpropagation
Pada  pelatihan  algoritma backpropagation dengan beberapa simulasi/percobaan arsitektur yang berbeda tetapi parameter backpropagation yang  sama,  proses  pelatihan dan pengujian selesai pada iterasi yang berbeda-beda juga. Pada  hasil  pengujian  dengan  nilai TOEFL ,  jumlah  epoch terkecil  diperoleh  pada  arsitektur  3-5-1  yaitu  360  dengan Mean Square Error sebesar 0.00499 dan akurasi 98.90 %. Sedangkan  jumlah  epoch  terbesar  adalah  1.899  pada arsitektur  3-3-1.  Akurasi  tertinggi  pada  pengujian backpropagation adalah  100%  dengan  MSE  0.00490  dan 0.00500  sedangkan  akurasi  terendah  adalah  98.90% dengan  MSE  0.00499.  Hasil  rekapitulasi  pengujian  data nilai TOEFL dengan beberapa arsitektur pada backpropagation dapat dilihat pada Tabel 6.
TABEL VI R EKAPITULASI P ENGUJIAN B ACKPROPAGATION No Arsitektur BP Epoch Training MSE Akurasi (%) 1 3-1-1 447 0.00498 100% 2 3-2-1 549 0.00500 100% 3 3-3-1 1899 0.00500 100% 4 3-4-1 1259 0.00500 100% 5 3-5-1 360 0.00499 98.90%
Pada  pelatihan  dengan resilient  backpropagation dengan beberapa arsitektur yang berbeda dengan parameter backpropagation yang  sama,  proses  pelatihan  dan pengujian  selesai  pada  iterasi  yang  berbeda-beda  juga. Parameter  yang  digunakan  pada  proses  optimasi backpropagation dengan resilient  backpropagation sama dengan parameter yang digunakan pada Backpropagation . Pada pengujian backpropagation dengan resilient backpropagation jumlah epoch pada jaringan backpropagation dengan resilient backpropagation mengalami penurunan yang sangat signifikan. Nilai epoch tertinggi  adalah  38  dan  nilai  epoch  terendah  adalah  5. Sedangkan  akurasi  seluruh  percobaan  pada  resilient backpropagation adalah 100%. Hasil pengujian data nilai TOEFL dengan  beberapa  arsitektur  pada  resilient backpropagation dapat dilihat pada Tabel 7.
TABEL VII R EKAPITULASI P ENGUJIAN R ESILIENT B ACKPROPAGATION No Arsitektur TrainRp Epoch Training MSE Akurasi (%) 1 3-1-1 38 0.00421 100% 2 3-2-1 38 0.00376 100% 3 3-3-1 5 0.00342 100% 4 3-4-1 8 0.00425 100% 5 3-5-1 35 0.00498 100%
Berdasarkan penelitian yang dilakukan pada algoritma Backpropagation standar dengan arsitektur yang berbeda- beda, nilai epoch masih terlalu besar. Pada pengujian yang
dilakukan  terjadi  penurunan  yang  signifikan  pada  nilai epoch.  Penurunan  nilai  epoch  terbesar  terjadi  pada arsitektur  3-3-1  dari  1.899  ( Backpropagation Standar) menjadi  5  ( Resilient  backpropagation )  dengan  akurasi 100%  ( Backpropagation Standar)  dan  100%  ( Resilient backpropagation ), terjadi penurunan jumlah epoch sebesar 99.81%. Rata-rata penurunan jumlah epoch adalah sebesar 92.39%.  Presentasi  penurunan  jumlah epoch dari Backpropagation Standar  dan Resilient  backpropagation dapat dilihat pada Tabel 8.
TABEL VIII P ERBANDINGAN J UMLAH E POCH PADA B ACKPROPAGATION DAN R ESILIENT B ACKPROPAGATION N o Arsitek tur Jaring an Epoch Backpropag ation Epoch Resilient Backpropag ation Penurunan Jumlah Epoch 1 3-1-1 447 38 40 9 91.50% 2 3-2-1 549 38 51 1 93.08% 3 3-3-1 1899 5 18 94 99.74% 4 3-4-1 1259 8 12 51 99.36% 5 3-5-1 360 35 32 5 90.28% Rata – Rata Penurunan Jumlah Epoch 94.79%
Hasil akurasi dari ke 5 arsitektur yang diuji, tidak terjadi terjadi perubahan akurasi pada 4 arsitektur sedangkan pada 1 arsitektur nilai akurasi mengalami perubahan. Arsitektur perubahan yang dimaksud adalah mengalami peningkatan akurasi.  Peningkatan  akurasi  yang  dimaksud  adalah membandingkan akurasi yang dihasilkan oleh backpropagation dengan akurasi yang dihasilkan resilient backpropagation . Arsitektur jaringan yang tidak kenaikan terjadi  pada  arsitektur  3-1-1,  3-2-1,  3-3-1,  3-4-1,  dengan akurasi  100  %.  Sedangkan  arsitektur  yang  mengalami peningkatan akurasi adalah arsitektur 3-5-1. Perbandingan nilai  akurasi  pada backpropagation dengan resilient backpropagation dapat dilihat pada tabel 9:
TABEL IX P ERBANDINGAN A KURASI PADA B ACKPROPAGATION DAN R ESILIENT
B ACKPROPAGATION N o Arsitekt ur Jaringa n Hasil Akurasi Backpropaga tion Hasil Akurasi Resilient backpropaga tion Peningka tan Akurasi 1 3-1-1 100% 100% 0.00% 2 3-2-1 100% 100% 0.00% 3 3-3-1 100% 100% 0.00% 4 3-4-1 100% 100% 0.00% 5 3-5-1 98.90% 100% 1.10%
Berdasarkan perbandingan hasil penurunan epoch dan kenaikan  akurasi  pada  tabel  8  dan  9  dapat  disimpulkan arsitektur  terbaik  serta  yang  menjadi  rekomendasi  adalah
arsitektur 3-3-1 karena memiliki nilai epoch 5,  nilai error (MSE) terkecil 0.00342  dan akurasi 100%.
TABEL X R EKAPITULASI P ERBANDINGAN H ASIL P REDIKSI B ACKPROPAGATION DAN
R ESILIENT B ACKPROPAGATION T ERHADAP T ARGET Algoritma Arsitektur 3-1-1 3-2-1 3-3-1 3-4-1 3-5-1 Output yang Sesuai dengan Target menggunakan Algotirma Backpropagation 182 182 182 182 181 Output yang Sesuai dengan Target menggunakan Algotirma Resilient Backpropagation 182 182 182 182 182
Berdasarkan tabel 10. dapat disimpulkan bahwasannya menggunakan algoritma resilient backpropagation dengan arsitektur  3-1-1,  3-2-1,  3-3-1,  3-4-1,  3-5-1  mendapatkan 182 output yang sesuai dengan target prediksi 182 (100%).

## IV. K ESIMPULAN
Hasil penelitian yang telah dilakukan dalam memprediksi  kelulusan TOEFL menunjukkan  bahwa perubahan parameter learning rate serta epoch mempengaruhi  tingkat  akurasi,  sehinga  pemilihan parameter  yang  tepat  sangat  berpengaruh  terhadap  hasil. Dari 5 percobaan hasil yang paling signifikan ditunjukkan pada percobaan dengan arsitektur 3-3-1 dengan perbandingan  algoritma backpropagation bernilai  epoch 1.899 dengan akurasi 100% sedangkan algoritma resilient backpropagation nilai epoch menjadi 5 akurasi tetap 100%. Dengan  melihat  hasil  pengujian  tersebut  dapat  diambil sebuah  kesimpulan  yaitu  pengujian  yang  dihasilkan algoritma backpropagation mengalami peningkatan setelah dioptimasi dengan algoritma resilient
backpropagation .  Metode backpropagation dan resilient backpropagation dapat  diterapkan  dalam  memprediksi kelulusan TOEFL peserta  didik Michigan  Computer English Course .
R EFERENSI
[1] M. R. Lubis, “Analisis jaringan saraf tiruan backpropagation untuk peningkatan akurasi prediksi hasil pertandingan sepakbola,” Jurnal Teknik Informatika , vol. 10, no. 1, pp. 51–62, 2018.
[2] D. H. Widodo Saputra, Tulus, Muhammad Zarlis, RAhmat Widia Sembiring,  “Analysis  Resilient  Algorithm  on  Artificial  Neural Network Backpropagation,” IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 930 (2017) 012035 , 2017.
[3] M. R. Lubis and I. Parlina, “Analisis Algoritma Backpropagation Dalam  Memprediksi  Tingkat  Keberhasilan  Pelatih  Sepakbola Sebagai  Salah  Satu  Kemajuan  Olahraga  Di  Indonesia,” Klik  - Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer ,  vol.  06,  no.  03,  pp.  264–274, 2019.
[4] M. R. Lubis, “Model Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Meningkatkan Penguasaan Mahasiswa Pada Matakuliah Algoritma Dan Pemrograman,” Jurnal Informatika dan Komputer , vol. XXI, no. 1, pp. 91–94, 2019.
[5] M. R. Lubis, W. Saputra, A. Wanto, S. R. Andani, and P. Poningsih, “Analysis of Artificial Neural Networks Method Backpropagation to  Improve  the  Understanding  Student  in  Algorithm  and Programming  Analysis  of  Artificial  Neural  Networks  Method Backpropagation  to  Improve  the  Understanding  Student  in Algorithm and Programming,” 2019.
[6] Agus  Perdana  Windarto,  “Implementasi JST  Dalam Menentukan Kelayakan  Nasabah  Pinjaman  Kur  Pada  Bank  Mandiri  Mikro Serbelawan  Dengan  Metode  Backpropogation,” Jurnal  Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) , vol. 1, no. 1, pp. 12–23, 2017.
[7] A. P. Windarto, M. R. Lubis, and S. Solikhun, “Model Arsitektur Neural  Network  Dengan  Backpropogation  Pada  Prediksi  Total Laba  Rugi  Komprehensif  Bank  Umum  Konvensional,” Klik  - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , vol. 5, no. 2, p. 147, 2018.
[8] A. P. Windarto, M. R. Lubis, and S. Solikhun, “Implementasi JST pada  Prediksi  Total  Laba  Rugi  Komprehensif  Bank  Umum  dan Konvensional  dengan  Backpropagation,” Jurnal  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 5, no. 4, p. 411, 2018.
[9] M.  R.  Lubis,  “Metode  Hybrid  Particle  Swarm  Optimization  - Neural  Network  Backpropagation  Untuk  Prediksi  Hasil Pertandingan Sepak Bola,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) , vol. 1, no. 1, pp. 71–83, 2017.
[10] K.  Onggrono,  Tulus,  and  E.  B.  Nababan,  “Analisis  Penggunaan Parallel Processing Multithreading Pada Resilient
Backpropagation,” Jurnal  Nasional  Informatika  dan  Teknologi Jaringan , vol. 2, no. 1, pp. 33–40, 2017.