## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   3 Hal: 95-101 e-ISSN: 2686-3154

## Tingkat Pemahaman Siswa dalam Pembelajaran Daring dan Tatap Muka Langsung dalam Masa Pandemi Covid-19
Salmiati 1  ,Yuhandri Yunus 2 , Sumijan 3 1 SMP Negeri 1 Lengayang
2,3 Univeristas Putra Indonesia YPTK Padang
salmi.santi@gmail.com

## Abstract
The Covid-19 pandemic has a major impact on the world of education. Government policies to implement Distance Learning (PJJ) have an impact on learning in schools. Increasing ICT competence is needed to support the smooth running of PJJ. One of them is through ICT guidance activities during the Covid-19 Pandemic. SMP Negeri 1 Lengayang carried out online and face-to-face ICT guidance activities during the Covid-19 Pandemic. However, student learning outcomes in online and face- to-face  learning  have  not  shown  maximum  results.  Various  obstacles  arise  that  affect  student  learning  outcomes.  Teachers have  difficulty  measuring  the  level  of  students'  understanding  of  ICT  guidance.  Predicting  the  level  of  understanding  of students is important as a measure of learning success during the Covid-19 Pandemic. This study aims to predict the level of understanding of students in online and face-to-face learning during the Covid-19 period, so that it can also help schools to take  the  right  policies  to  improve  the  quality  of  learning  for  the  future.  This  study  uses  the  Backpropagation  method  of Artificial  Neural  Network  (ANN).  ANN  is  a  part  of  artificial  intelligence  that  can  be  used  to  predict.  The  data  that  is managed  is  a  recap  of  the  value  of  student  cognitive  learning  outcomes  during  ICT  guidance  in  online  and  face-to-face learning  during  the  Covid-19  Pandemic.  The  results  of  calculations  using  the  Backpropagation  method  with  the  Matlab application  produce  a  percentage  value  for  the  level  of  student  understanding,  so  that  the  accuracy  value  in  prediction  is obtained. With the results of testing the predictive accuracy of the level of understanding online and face-to-face with the 3- 10-1  pattern,  the  best  accuracy  value  is  95%.  The  prediction  results  can  measure  the  level  of  students'  understanding  of learning during the Covid 19 Pandemic towards ICT guidance.
Keywords: Understanding,  Online  Learning,  Covid-19,  Backpropagation  Method, Information  and  Communication Technologies (ICT).

## Abstrak
Pandemi  Covid-19  membawa  dampak  besar  di  dunia  pendidikan.  Kebijakan  Pemerintah  untuk  melaksankan  Pembelajaran Jarak  Jauh  (PJJ)  berdampak  pada  pembelajaran  di  Sekolah.  Peningkatan  kompetensi  TIK  sangat  diperlukan  untuk mendukung  kelancaran  PJJ.  Salah  satunya  dengan  kegiatan  bimbingan  TIK  dimasa  Pandemi    Covid-19.  SMP  Negeri  1 Lengayang    melaksanakan  kegiatan  bimbingan  TIK  secara  daring  dan  tatap  muka  langsung  di  masa  Pandemi  Covid-19. Namun hasil belajar siswa dalam pembelajaran daring dan tatap  muka langsung belum  menunjukkan hasil  yang  maksimal. Berbagai  kendala  muncul  sehingga  mempengaruhi  hasil  belajar  siswa.  Guru  kesulitan  untuk  mengukur  tingkat  pemahaman siswa  terhadap  bimbingan  TIK.  Prediksi  tingkat  pemahaman  siswa  penting  dilakukan  sebagai  tolak  ukur  keberhasilan pembelajaran  di  masa  Pandemi  Covid-19.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  tingkat  pemahaman  siswa  dalam pembelajaran daring dan tatap muka langsung dimasa pademi covid-19, sehingga dapat pula membantu pihak sekolah untuk mengambil kebijakan yang tepat untuk meningkatkan kualitas pembelajaran untuk kedepannya. Penelitian ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) metode Backpropagation. JST merupakan bagian dari kecerdasan buatan yang dapat  digunakan untuk  memprediksi.  Data  yang  dikelola  adalah  rekap  nilai  hasil  belajar  koginitif  siswa  pada  saat  bimbingan  TIK  dalam pembelajaran  daring  dan  tatap  muka  langsung  dimasa  Pandemi  Covid-19.  Hasil  dari  perhitungan  dengan  metode Backpropagation dengan aplikasi Matlab  menghasilkan nilai persentase tingkat pemahaman siswa, sehingga diperoleh nilai akurasi dalam prediksi. Dengan hasil pengujian akurasi prediksi tingkat pemahaman secara daring dan tatap muka langsung dengan  pola  3-10-1  didapatkan  nilai  akurasi  terbaik  mencapai  95  %.  Hasil  prediksi  dapat  mengkur  tingkat  pemahaman belajar siswa dimasa Pandemi Covid 19 terhadap bimbingan TIK.
Kata kunci: Pemahaman, Pembelajaaran Daring, Covid-19, Metode Backpropagation, Bimbingan TIK.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) secara luas diartikan  sebagai  segala  kegiatan  yang  berkaitan dengan  pemprosesan,  manipulasi,  pengelolaan,  serta pemindahan  informasi  antar  media  [ 1 ].  Pemanfaatan TIK dalam bidang pendidikan dimulai sejak berlakunya kurikulum  2004,  yang  mana  mata  pelajaran  TIK
bertujuan  untuk  meningkatkan  keterampilan  siswa secara lebih optimal, sehingga dapat diaplikasikan pada mata  pelajaran  lain  sebagai  lintas  kurikulum  [ 2 ]. Namun  mata  pelajaran  TIK    mengalami  perobahan menjadi  bimbingan  TIK  sejak  berlakunya  kurikulum 2013,  sehingga  pembelajaran  TIK  dilaksanakan  diluar jadwal  belajar  secara  umum  [ 3 ].  Pembelajaran  TIK  di
era  milineal  sangat  penting.  Apalagi  dimasa  pandemi Corona Virus Diseases (COVID-19). Pemanfaatan TIK sangat  menunjang  kelancaran  proses  Pembelajaran Jarak  Jauh  (PJJ).  Namun,  Penyelenggaraan  PJJ  tidak terlepas  dari  berbagai  persoalan  seperti  rendahnya kompetensi  dalam  menggunakan  tekologi,  biaya  kuota internet  semakin  bertambah,  orang  tua  memiliki  beban tambahan  untuk  mendampingi  anaknya  belajar, menurunnya  komunikasi  antara  orang  tua,  guru  dan siswa serta waktu pembelajaran yang tiada terbatas [ 4 ].
SMP  Negeri  I  Lengayang  telah  melaksanakan Bimbingan  TIK  di  masa  Pandemi  Covid-19.  Proses pembelajaran  dilakukan  secara  daring  dan  tatap  muka langsung.  Namun  pembelajaran  belum  terlaksana dengan  optimal,  sama  halnya  dengan  mata  pelajaran lainnya.  Guru  kesulitan  untuk  mengukur  tingkat pemahaman  belajar  siswa    dalam  pembelajaran  daring maupun  tatap  muka  langsung.  Maka  penting  untuk melakukan prediksi guna mengukur tingkat pemahaman hasil belajar siswa, agar satuan pendidikan dapat  mengambil  kebijakan yang  tepat untuk meningkatkan kualitas pembelajaran dimasa yang akan datang.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan (JST) metode Backpropagation , untuk memprediksi  hasil  tingkat  pemahaman  siswa  dalam pembelajaran  dimasa  pandemi  Covid-19.  Penerapan metode  Backpropagation  pada  penelitian  terdahulu untuk  memprediksi  suatu  hal,  diantaranya  JST  untuk memprediksi  pengguna  internet  di  dunia  didapatkan hasil  arsitektur  jaringan  terbaik  yaitu  3-5-1  dengan tingkat  akurasi  92%  dan  nilai  Mean  Squared  Error (MSE) sebesar 0,00151674 [ 5 ]. JST untuk memprediksi prestasi  siswa,  didapatkan  hasil  penelitian  semakin kecil tingkat ketelitian error yang digunakan maka akan semakin  kecil  penyimpangan  hasil  JST  dengan  target yang  diinginkan  [ 6 ].  JST  untuk  memprediksi  jumlah siswa  baru  pada  SMK  Swasta  Abdi  Sejati  Kerasaan, didapatkan  model  arsitektur  terbaik  yaitu  3-2-2-1 dengan  tingkat  akurasinya  75%.  MSE  pelatihan 0,000993661 serta MSE pengujian sebesar 0,146896423  [ 7 ].  JST  untuk  memprediksi  tingkat kelulusan  ujian  kompetensi  siswa  ditemukan  hasil penelitian dengan tingkat nilai akurasi terbaik pada pola 5-6-1 mencapai 95% [ 8 ].
Pada  penelitian  ini  akan  dikembangkan    JST  metode Backpropagation untuk memprediksi tingkat pemahaman siswa dalam pembelajaran daring dan tatap muka langsung terhadap bimbingan TIK.Backpropagation  merupakan  metode  pada  JST yang  banyak  digunakan  dalam  memprediksi  atau peramalan.  peramalan  atau  prediksi  merupakan  salah satu  bidang  yang  dapat  diaplikasikan  dengan  metode Backpropagation. Peramalan merupakan suatu kegiatan memperkirakan  apa  yang  akan  terjadi  di  masa  depan dengan  menggunakan  kondisi  atau  data  yang  ada  [ 9 ]. JST  mempelajari  kumpulan  berbagai  data  terdahulu yang diibaratkan sebagai otak manusia.. Backpropagation mempunyai  topologi  khas  dengan melibatkan  tiga  lapisan  [ 10 ].  JST  mampu  memberikan
keputusan  terhadap  masalah  baru  melalui  proses pemodelan  atau  pola  data  terdahulu.  Backpropagation merupakan model JST yang paling banyak digunakan.Salah  satu  kelebihan  JST  yaitu  mampu mempelajari  bagaimana  belajar  dari  data  yang diberikan atau  melatih diri dari data awal. JST mampu merepresentasikan  diri  sendiri  bahkan  membuat  suatu organisasi  sendiri  atau  dari  pengetahuan  yang  diterima saat belajar [ 11 ]. Oleh sebab itu, penelitian ini memilih metode  Backpropagation  agar  dapat  memprediksi tingkatpemahaman  siswa  terhadap  bimbingan  TIK dalam pembelajaran dimasa Pandemi Covid-19.
Sumber data yang digunakan pada penelitian ini adalah rekap  nilai  siswa  kelas  IX  yang  mengikuti  bimbingan TIK  di  SMP  Negeri  1  Lengayang  pada  Semester 1Tahun  pelajaran  2020/202I.  Data  input  diambil  dari data  nilai  siswa  kelas  IX  yang  mengikuti  bimbingan TIK  dalam  pembelajaran  daring  dan  tatap  muka langsung. Agar penelitian ini lebih terarah, maka dibuat rumusan masalah dan batasan masalah yaitu bagaimanakah metode backpropagation mampu melakukan  prediksi  tingkat  pemahaman  belajar  siswa terhadap  bimbingan  TIK  pada  semester  1  tahun Pelajaran  2020/2021.  Dengan  menerapkan  metode Backpropagation diharapkan  mampu  memprediksi tingkat  pemahaman  siswa  terhadap  bimbingan  TIK sehingga dapat dijadikan sebagai tolak ukur keberhasilan  pembelajaran  dan  membantu  sekolah untuk mengambil kebijakan yang tepat guna meningkatkan kualitas pembelajaran di masa yang akan datang.

## 2. Metodologi Penelitian
Pelaksanaan  penelitian  ini  dilaksanakan  di  SMPN  1 Lengayang,  yang  beralamat  di  Jl.  Ujung  Padang Kambang  Kecamatan  Lengayang  Kabupaten  Pesiisr Selatan.  Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah penelitian  kuantitatif  karena  pada  penelitian  ini  data yang  digunakan  adalah  data  berupa  angka,  yaitu  data nilai  dari  siswa  kelas  IX  yang  mengikuti  bimbingan TIK  dalam  pembelajaran  daring  dan  tatap  muka langsungterhadap  bimbingan  TIK    pada  Semester  1 Tahun pelajaran 2020/2021.
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan metode  studi  pustaka  dan  wawancara.Studi  pustaka dijadikan sebagai acuan untuk membantu memecahkan permasalahan  pada  penelitian  ini.  Kegiatan  yang dilakukan adalah mempelajari literatur atau kajian teori yang berkaitan dengan penelitian ini. Sedangkanwawancara  bertujuan  untuk  mendapatkan informasi  yang  dibutuhkan  dengan  cara  mengajukan beberapa  pertanyaan  secara  langsung    kepada  pihak Sekolah  di  SMP  Negeri  1  Lengayang  tentang pelaksanaan  pembelajaran  dimasa  pandemi  Covid-19. Sebelumnya  peneliti  memberikan  surat  izin  penelitian kepada Kepala Sekolah SMP Negeri I Lengayang. Dari hasil  wawancara  dan  pengumpulan  data  tersebut dilakukan  pengolahan  data.  Berikut  ini  kerangka  kerja penelitian yang disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1 Data
Pada  penelitian  ini  digunakan  data  nilai  kognitif bimbingan  TIK  dalam  pembelajaran  daring  dan  tatap muka  langsung  dimasa  pandemi  Covid-19.  Data  nilai dirangkum  dalam  sebuah  rekap  data  hasil  belajar  pada semester 1 tahun Pelajaran 2020/2021. Data didapatkan dari  guru  bimbingan  TIK  serta  wawancara  dengan wakil kurikulum di SMP
Negeri 1
Lengayang.Selanjutnya  data  dan  informasi  tersebut diolah dengan menggunakan JST metode Backpropagation .
2.2 Pembagian Data
Data  nilai  bimbingan  TIK  yang  telah  diperoleh dikumpulkan  menjadi  yaitu  satu  kesatuan,  kemudin dilakukan  tahap  pembagian  data    meliputi  data pelatihan dan data pengujian. Data pelatihan digunakan untuk  melatih  jaringan,  sedangkan  data  pengujian digunakan saat jaringan divalidasi.
2.3 Perancangan Algoritma JST
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  arsitektur jaringan  untuk  menentukan  node  input  (simpul masukan),  jumlah  lapisan layer tersembunyi  dengan jumlah  nodenya  (simpul hidden )  dan  jumlah  node output (simpul  keluaran).  Pada  saat  merancang arsitektur jaringan ditentukan  pula fungsi aktivasi yang akan  digunakan.  Maka  fungsi  aktivasi  yang  akan digunakan  sesuai  dengan  karakteristik  data  yang dimiliki [ 12 ].

## 2.4 Menyusun data set untuk pelatihan dan pengujian
Pada  proses  pelatihan  ( training )  ini  akan  dibagi menjadi tiga fase , pertama yaitu fase maju ( feedforward ), fase ini akan  menghitung pola  masukan sampai  keluaran  dengan  melalui  fungsi  aktivasi. Kemudian  masuk  ke  fase  kedua  yaitu fase mundur ( Backpropagation ),  yang  berfungsi  untuk  menghitung selisih  antara  hasil  keluaran  dengan  target  yang  telah ditetapkan,  disini  akan  terlihat  tingkat  kesalahan  yang terjadi [ 13 ].

## 2.3. Inisialisasi data
Tahap ini terdiri atas inisialisasi variabel learning rate , maksimum epoch dan  batas  nilai  toleransi  pelatihan Backpropagation . Epoch merupakan salah satu pembaharuan weight atau  pelatihan  iterasi  dalam Backpropagation NeuralNetwork (BPNN) [ 14 ] .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data uji  penelitian ini yaitu data nilai  bimbingan TIK pada  semester1  Tahun  Pelajaran  2020/2021.  Data tersebut  dianalisis  dengan  metode Backpropagation untuk  memprediksi  tingkat  pemahaman  siswa  dalam pembelajaran  daring  dan  tatap  muka  langsung.  Ada beberapa tahapan dalam analisis metode Backpropagation  seperti  menetapkan  nilai  input, menetapkan  nilai output ,  menentukan  nilai  bobot, menetapkan  nilai  bias,  menetapkan lerning  rate ,  dan nilai batas ambang/ threashold . Hal ini dapat dijelaskan melalui  Algoritma Backpropagation yang  disajikan pada Gambar 2.
Gambar 1. Anaisis Metode Backpropagation

## 3.1. Melakukan Normalisasi  Data
Agar  data  dapat  dikenali  oleh  JST,  maka  data  tersebut harus  dipresentasikan  dalam  bentuk  numerik  0  sampai 1.  Hal  ini  dikarenakan  jaringan  menggunakan  fungsi aktivasi  Sigmoid  Biner  ( logsig )  yang  range  nilainya dari 0 sampai 1. Data nilai siswa yang akan digunakan sebagai data pelatihan sebelumnya harus  melalui tahap normalisasi.  Perhitungan  tahap  normalisasi  dilakukan dengan  menggunakan  satu  contoh  data  latih  yang disajikan pada Persamaan (1).
+ 0. 1 (1)
Dimana  Yn’  adalah  data  normalisasi,  y merupakan    nilai  datake-n,  a  yaitu  data  nilai  terkecil sedangkan  b    adalah  data  nilai  terbesar.  Setelah  tahap normalisasi selesai, dilakukan proses iterasi. Pada tahap ini  data  diolah  menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
a. Tahap initialization yaitu  tahap    dalam mendefinisikan  awal  nilai  untuk  variabel-
Analisis Metode Backpropagation :
1. Input data
2. Mengelompokkan data
3. Menyeleksi data
4. Melakukan iterasi
5. Melakukan Pelatihan dan menentukan parameter jaringan
6. Melakukan kalkulasi erorr
7. Mencari erorr terkecil
8. Melakukan proses pengujian metode backpropagation
9. Mendapatkan hasil
variabel  yang  diperlukan  seperti:  nilai input , weight , output yang diinginkan, learningrate (α), threshold (θ) dan sebagainya.
b. Tahap activation, terdiri atas 2 langkah yaitu pada hiddenlayer dilakukan  proses  perhitungan  actual output nya  dan  pada  output  layer  dilakukan  juga proses perhitungan actualoutput nya.
c. Tahap weight  training ,  pada  tahap  ini  memiliki 2  langkah  yaitu  pada out  put  layer dilakukan proses perhitungan error gradiaent nya, dan pada hidden layer dilakukan proses perhitungan error gradient.
d. Tahap iteration yang  diartikan  sebagai  tahap pengujian.  Ini  adalah  tahap  terakhir  yang dilakukan  untuk  pengujian  dimana  jika  error yang  diharapkan  belum  juga  ditemukan  maka akan    kembali      ke    tahapan  yang  kedua  yaitu tahap activation.
Dimana untuk melakukan perhitungan prediksi dengan metode Backpropagation ,  maka  ditentukanvariabel input dari kumpulan nilai tugas bimbingan TIK dalam pembelajaran daring dan tatap muka langsung  seperti yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Input No Variabel Keterangan Nilai Input 1 Td Rt.Tgs Daring Nilai desimal 2 Tm Rt. Tgs Tatap Muka Nilai desimal 3 Rh Rt. UH Nilai desimal
Pada  Tabel  1  terdapat  3  Variabel  input  yaitu  Td,  Tm dan  Rh.  Setelah  membuat  variabel  untuk  inputnya, maka  dilakukan  pembobotan  untuk  output/target. Pembobotan  untuk  output/target  disajikan  pada  Tabel 2.
Tabel 2. Variabel Output/ Target No Inisiasi Bobot 1. Paham 1 2. Belum Paham 0
Berdasarkan  tabel  diatas  terdapat  2  inisiasi  yaitu paham  dengan  bobot  1  sedangkan  belum  paham dengan bobot 0. Setelah itu dilakukan klasifikasi siswa yang paham dan belum paham. Pada tahap inidibentuk pola  prediksi  berdasarkan  data  kumpulan  nilai  rata- rata  tugas  kognitif  dalam  pembelajaran  daring  dan tatap  muka  langsung  yang  meliputi    rata-rata  tugas daring,  rata-rata  tugas  tatap  muka,  nilai  rata-rata ulangan  harian  serta  rata-rata  dari  seluruh  nilai  pada aspek  kognitif  dalam  bimbingan  TIK.  Hasil  dari pengolahan tahap ini disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Nilai Input Untuk Pembelajaran
No RT. Daring RT.Tatap muka RT. UH Rata-rata (Target) 1 83,57 85,00 80 82,86 2 76,43 80,00 75 77,14
3 80,29 81,00 76 79,10 4 90,71 90,25 76 85,65 5 82,86 78,00 77 79,29 6 97,86 95,00 95 95,95 7 87,43 86,25 90 87,89 8 83,29 85,75 80 83,01 9 90,86 81,75 80 84,20 10 85,00 82,50 85 84,17
Pada  Tabel  3  tersebut,  terdapat  10  data  nilai  siswa yang diambil sebagai sampel untuk pembelajaran pada JST.  Selanjutnya  dilakukan  normalisasi/trasformasi terhadap data tersebut menjadi nilai antara 0,1 sampai 0,9.  Hasil  dari  tahap  normalisasiini  disajikan  pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Normalisasi No Td Tm Rh Y (Target) 1 0.4878 0.5286 0.3857 0.4673 2 0.2837 0.3857 0.2429 0.3041 3 0.3939 0.4143 0.2714 0.3599 4 0.6918 0.6786 0.2714 0.5473 5 0.4673 0.3286 0.3000 0.3653 6 0.8959 0.8143 0.8143 0.8415 7 0.5980 0.5643 0.6714 0.6112 8 0.4796 0.5500 0.3857 0.4718 9 0.6959 0.4357 0.3857 0.5058 10 0.5286 0.4571 0.5286 0.5048
Berdasarkan  tabel  diatas,  maka  data  yang  telah dinormalisasi  terdiri  atas  sampel  10  data,  kemudian pada data tersebut memiliki 3 variabel input yaitu (Td, Tm dan Rh) serta 1 variabel Output/ target yang diberi variabel  y.  Misalnya  untuk  data  ke-1  memiliki  nilai normalisasi  Td  =  0,4878,  Tm  =  0,05286,  Rh=  0,3857 dengan  nilai  target  0,4673.  Selanjutnya  data  tersebut dilakukan proses pelatihan.
3.2 Menentukan Parameter Jaringan
Parameter  yang  digunakan  untuk  melatih  jaringan adalah:
a. Jumlah hidden layer yang akan digunakan dimulai dari  8, 9, 10 layer;
b. epoch  yang  digunakan  antara    1000-2000  dengan kenaikan setiap epochnya 200;
c. Lerning  rate  (Ir)  yang  digunakan  dalam  proses pelatihan ini  yaitu 0,1, 0,01 dan 0,001.
d. Menggunakan  target  error/  goal    yaitu  0,001, 0,0001 dan 0,0001.
Setelah  data  dilakukan  proses  normalisasi  data,  maka dibuat  arsitektur  jaringan  yaitu  5-10-1.  Arsitektur  ini terdiri  dari  jumlah  ini  untuk  input  layer  sebanyak  3, jumlah  hidden  layer  sebanyak  10  dan  jumlah  output layer  sebanyak  1.  Bentuk  arsitektur  jaringan  disajikan di Gambar 3.
Gambar 3. Anaisis Metode Backpropagation
Berdasarkan arsitektur pada Gambar 3 didapatkan nilai bobot hidden layer yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Bobot dan Bias Input Layer ke Hidden Layer
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Td 0.487800 0.283700 0.393900 0.691800 0.467300 0.895900 0.598000 0.479600 0.695900 0.528600 Tx 0.528600 0.385700 0.414300 0.678600 0.328600 0.814300 0.564300 0.550000 0.435700 0.457100 Rh 0.385700 0.242900 0.271400 0.271400 0.300000 0.814300 0.671400 0.385700 0.385700 0.528600 Target 0.467347 0.304082 0.359864 0.547279 0.365306 0.841497 0.611224 0.471769 0.505782 0.504762
Data  dari  Tabel  5  diproses  untuk  mendapatkan  output layer.  Nilai  output  layer  yang  dihasilkan  terdapat  pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai bobot Pada Output Layer Y Z1 2,99988 Z2 3 Z3 3
Z4 3 Z5 3
Z6 3
Z7 3 Z8 3 Bias 2,999988
Selanjutya dilakukan koreksi terhadap hasil pembobotan  pada  Tabel  6  berdasarkan  nilai  kesalahan disetiap unit keluaran.
3.4. Pelatihan JST Backpropagation
Pada  penelitian  ini  digunakan  software  Matlab  untuk membangun  JST  sebagaimana  yang  telah  diuraikan pada  Bagian  3.2  maka  arsitektur  jaringan    yang terbentuk  dengan  aplikasi  Matlab  disajikan  pada Gambar 4.
Gambar 4. Arsitektur JST Backpropagation pada Matlab
Berdasarkan  Gambar  arsitektur  JST Backpropagation diatas, terdapat 3bobot awal pada input menuju hidden layer,  kemudian  bobot  dan  bias  dari  hidden  layer diterukan  menuju  output  layer  yang  terbentuk  secara acak  oleh  sistem  JST  yang  telah  dibangun  tersebut. Selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap  arsitektur yang  telah  dibangun  agar  nantinya  didapatkan  pola arsitektur  terbaik  yang  mampu  memprediksi  tingkat pemahaman  siswa  pada  pembelajaran  daring  dan  tatap muka langsung dalam masa pandemi Covid-19.
3.5. Proses Pengujian Metode Backpropagation
Setelah dilakukan proses normalisasi/ transformasi data dilakukan pengujian metode Backpropagation. Arsitektur  jaringan  yang  dibuat  dengan  metode Backpropagation  yaitu  dengan  menggunakan  beberapa sesuai dengan parameter jaringan yang telah diitentukan. Maka dari beberapa polaarsitektur tersebut dipilih  satu  pola  terbaik.  Maka  pola  arsitektur  yang dipilih    berdasarkan  pelatihan  pada  software  matlab adalah  3-10-1, dimana jumlah unit pada input layer ada 10, sementara jumlah unit pada hidden layer ada 10 dan jumlah  unit  pada  output  layer  ada  1  layer.  Adapun arsitektur  jaringan  metode  Backpropagation  dapat dilihat  pada  Gambar  3  yang  telah  digambarkan sebelumnya.
Pada  tahap  pelatihan,  program  akan  menghasilkan bobot  yang  akan  digunakan  untuk  tahapan  selanjutnya yaitu  tahapan  pengujian.  Berikut  ini  adalah  contoh perhitungan  manual  untuk  menghitung  nilai  pelatihan dengan Jaringan Syaraf Tiruan untuk  menentukan pola dari    tingkat  pemahaman  siswa.  Pada  kasus  ini menggunakan  pola  3-10-1  dengan learning  rate 0,1, goal  0,01.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada penjelasan  dibawah  ini:  Sebagai  contoh  pelatihan digunakan  3  buah  variabel  input  vector  x,  dari  input data sebagai berikut: menggunakan fase feed forward.
Tabel 7. Input Data
No Td 1 Tm 1 Rh 1 1 0.5522 0.5157 0.4257
Dari tabel diatas, terdapat nilai Td 1 =0,5522,
Tm 1 =0,5157,
dan Rh=0,4257. Setelah hasil transformasi  diketahui  kemudian  langkah  selanjunya adalah menetapkan nilai input, nilai target, learning rate (α),  dan  epoch.  Berikut  ini  analisa  masalah  dengan menggunakan arsitektur 3-10-1 :

## Iterasi 1

## Fase Feedforward
Tahap Initialization.
Berdasarkan  data  pada  Tabel  7,  maka  dapat  dilakukan fase feed forward dengan Learning rate (α)  = 0,01
Selanjutnya  menghitung  semua  nilai output pada hidden layer dengan Persamaan (2).
∑ (2)
Z_net 1 = 6.324463
Z_net 2 = 5,823038
Z_net 3 = 5,144028
Selanjutnya  hitung Output aktual  pada Hidden  Layer menggunakan  fungsi  aktivasi,  dengan  persamaan berikut yaitu:
( )
= -0.50003 Z2= -0.5 Z3  = -0.5
Z4  = -0.5
Z5  = -0.5
Z6  = -0.5
Z7  = -0.5
Z8  = -0,5 Z9  = -0.5
Z10 = -0.5
Dari  persamaan  diatas,  didapatkan  hasil output aktual pada hiddenlayer yaitu  yaitu - 0.5
Selanjutnya  jumlahkan  semua  sinyal  yang  masuk  ke unit output dengan persamaan (4).
y net k = w ko + ∑ 1 Zj Wk (4)
ynet1 = W0 + (W1*Z1)+(W2*Z2)+(W3*Z3) +(W4*Z4)+(W5*Z5)  +(W6*Z6)+(W7*Z7)  +(W8*Z8) +(W9*Z9) +(W10*Z10)
y net1 = 3.000+(0.467347*-0.5)+(0.304082*(-0,5)  +( 0.547279*-0.5)+(0.365306*-0.5)+(0.841497+-
0.5)+(0.611224*-0,5)+(0.471769*-0.5)+ (0.505782*- 0.5)+(0.504762*-0.5)
y net1 = -12
Maka dari penghitungan diatas, didapatkan nilai jumlah semua sinyal aktual pada hidden layer yaitu: -12
Hitung  semua output  aktual pada output  layer dengan persamaan berikut:
( ) (5) ( ) = 0.0769
Maka  nilai outputaktual pada outputlayer adalah 0,0769
Fase Backforward :
Tahap Weigh Training
Yaitu  menjumlahkan error  gradient pada output  layer berdasarkan  nilai  kesalahan  disetiap  unit  keluaran, menggunakan persamaan berikut, yaitu:
(6)
= (0,0016).
Maka  pada  tahap  ini  didapatkan  hasil    error  gradient pada output layer sebesar 0,060. Hasil pengujian secara manual  tersebut,  akan  dibandingkan  dengan  pengujian dengan software matlab, sehingga dapat diketahui pola arsitektur terbaik untuk memprediksi tingkat pemahaman siswa.

## 4. Kesimpulan
Setelah melakukan tahapan proses penelitian mengenai tingkat  pemahaman  siswa  dalam  pembelajaran  daring dan tatap muka langsung dalam masa pandemi  Covid- 19, maka disimpulkan bahwa Metode Backpropagation dapat digunakan untuk memprediksi tingkat pemahaman  siswa  terhadap  bimbingan  TIK  dengan pola  arsitektur  5-10-1  dengan  tingkat  akurasi  yaitu 95%. Sehingga penelitian ini dapat dijadikan rekomendasi  dalam  penentuan  tingkat  pemahaman siswa dimasa yang akan datang.

## Daftar Rujukan
[1] Huda,  I.  A.  (2020). Perkembangan  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi  (TIK)  Terhadap  Kualitas  Pembelajaran  di  Sekolah . Jurnal Pendidikan dan Konseling, 2 (1), 143–149.
[2] Budiman, H. (2017). Peran Teknologi Informasi dan Komunikasi dalam Pendidikan. Al-Tadzkiyyah: Jurnal Pendidikan Islam, 8 (I),
31–43. DOI: https://doi.org/10.24042/atjpi.v8i1.2095 .
[3] Chandra,  M.,  Yuhandri,  Y.,  &  Na’am,  J.  (2019). Penentuan Materi  Layanan Bimbingan  TIK  Menggunakan  Algoritma C4.5 . Jurnal KomtekInfo, 6 (1), 19- 28.
[4] Setyorini,  I.  (2020). Pandemi  Covid-19  dan  Online  Learning: Apakah  Berpengaruh  Terhadap  Proses  Pembelajaran  Pada Kurukulum  13? . Journal  of  Industrial  Engineering  & Management Research (JIEMAR), 1 (1).
[5] Setti, S., Wanto, A., Syafiq, M., Andriano, A., & Sihotang, B. K. (2019).  Analysis  of  Backpropagation  Algorithms  In  Predicting
World  Internet  Users. Journal  of  Physics:  Conference  Series, 1255 . DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012018 .
[6] Zola, F. (2018). Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa. Jurnal
Teknologi dan Open Source, 1 (1), 58-72. DOI:
https://doi.org/10.36378/jtos.v1i1.12 .
[7] Simatupang,  N.  I.,  Sitohang,  S.  R.  I.,  Situmorang,  A.  P.,  & Simatupang,  I.  M.  (2020). Efektivitas  Pelaksanaan  Pengajaran Online  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19  dengan  Metode  Survey Sederhana . Jurnal Dinamika Pendidikan, 13 (2), 197–203.
[8] Syofneri, N., Defit, S., & Sumijan. (2019). Implementasi Metode Backpropagation  untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Uji Kopetensi  Siswa. Jurnal  Informasi  dan  Teknologi,  1 (4),  12-17. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.13 .
[9] Lubis,  M.  R.  (2019).  Model  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation  Untuk  Meningkatkan  Penguasaan  Mahasiswa Pada  Matakuliah  Algoritma  dan  Pemrograman. Paradigma  - Jurnal  Komputer  dan  Informatika,  21 (1),  91–94.  DOI: https://doi.org/10.31294/p.v21i1.5079 .
[10] Hutabarat, M. A. P., Handrizal, & Jalaluddin. (2020). Penerapan Algoritma Backpropagation  dalam Memprediksi Jumlah
Penduduk  di  Kecamatan  Pematang  Bandar  Berdasarkan Nagori/Kelurahan. Journal  of  Information  System  Research (JOSH), 1 (2), 63–69.
[11] Nafi'iyah, N., Ahmad, R. A., & Mujilahwati, S. (2020). Prediksi Nilai  Calon  Mahasiswa  dengan  Algoritma  Backpropagation (Studi  Kasus:  Data  Kaggle). Jurnal  Nasional  Komputasi  dan
Teknologi Informasi (JNKTI), 3 (1), 9-17. DOI:
https://doi.org/10.32672/jnkti.v3i1.1945 .
[12] Apriyani,  Y.  (2018). Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  Untuk  Prediksi  Nilai  UN  Siswa  SMPN  2 Cihaurbeuti . IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and Information Technology), 3 (1), 63–70.
[13] Solikhun,  S.,  Safii,  M.,  &  Trisno,  A.  (2017).  Jaringan  Saraf Tiruan  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Pemahaman  Sisiwa Terhadap  Mata  Pelajaran  dengan  Menggunakan  Algoritma Backpropagation. J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  dan Informatika), 1 (1). DOI: https://doi.org/10.30645/j-sakti.v1i1.26 .
[14] Fitriadini,  A.,  Pramiyati,  T.,  &  Pangaribuan,  A.  B.  (2020). Penerapan  Backpropagation  Neural  Network  dalam  Prediksi Harga Saham . Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan
Aplikasinya (SENAMIKA) .