## PREDIKSI TINGKAT KELULUSAN NILAI MAHASISWA TERHADAP MATAKULIAH WEB PROGRAMMING MENGGUNKAN METODE NEURAL NETWORK
Mochammad Abdul Azis 1 ; Agung Fazriansyah 2
1 Program Studi Ilmu Komputer
STMIK Nusa Mandiri www.nusamandiri.ac.id mochammad.mmz@nusamandiri.ac.id; agungfaz1305@bsi.ac.id Abstract —The
application of information technology  in  the  world  of  education  can  also produce abundant data about student data and the value  of learning produced.  Like the leading course scores  which  greatly  affect  the  number  of  GPA  and graduation  because  if  one  of  the  leading  courses such as Web Programming gets a D grade then the student  cannot  register  the  Final  Project  or  Thesis. One way is to classify student value data to find out what  is  the  most  crucial  pre-eminent  courses  from the  first  semester,  using  the  Neural  Network classification  method  that  has  advantages  in  large data  and  provides  accurate  predictions  of  passing student  grades  in  order  to  get  precise  accuracy  to classify  graduation  of  excellent  subjects  in  the Information  Systems  study  program.  From  the results  of  this  study  obtained  an  accuracy  value  of 95.67% and a ROC graph with an AUC (Area Under Curve) value of 0.939.
Keywords:  Graduation,  Neural  Network,  Student Grades, Web Programming.
Intisari — Penerapan  teknologi  informasi  dalam dunia  pendidikan  juga  dapat  menghasilkan  data yang  berlimpah  mengenai  data  mahasiswa  dan nilai  pembelajaran  yang  dihasilkan.  Seperti  nilai matakuliah  unggulan  tersebut  yang  sangat mempengaruhi jumlah ipk dan kelulusan karna jika salah  satu  matakuliah  unggulan  seperti Web Programming tersebut  mendapatkan  nilai  D  maka mahasiswa  tersebut  tidak  dapat  melakukan pendaftaran  Tugas  akhir  atau  Skripsi.  Salah  satu caranya adalah  dengan melakukan klasifikasi data nilai mahasiswa untuk mengetahui nilai matakuliah  unggulan  apa  saja  yang  paling  krusial dari  semester  pertama,  dengan  menggunakan metode  klasifikasi  Neural  Network  yang  memiliki kelebihan dalam data yang besar dan memberikan prediksi  kelulusan  nilai  mahasiswa  yang  akurat agar  mendapatkan  akurasi  yang  tepat  untuk melakukan klasifikasi kelulusan terhadap matakuliah  unggulan  pada  program  studi  Sistem Informasi.  Dari  hasil  penelitin  ini  mendapatkan
nilai accuracy sebesar  95.67%  dan  grafik  ROC dengan  nilai  AUC  ( Area  Under  Curve )  sebesar 0,939.
Kata Kunci : Kelulusan , Neural Network, Nilai Mahasiswa, Web Programming.

## PENDAHULUAN
Ketua program studi sistem informasi perlu mengerahkan  seluruh  sumber  daya  yang  dimiliki untuk  membantu  mahasiswa  menyelesaikan pendidikan  mereka  dengan  prestasi  akademik yang  baik  dan  meminimalisir  tingkat  ketidak lulusan  mahasiswa,  Tentunya  dalam  perguruan tinggi  kelulusan  mahasiswa  penting  terutama dalam  penilaian  akreditasi  perguruan  tinggi, Sedangkan  dalam  perguruan  tinggi  memiliki  data mahasiswa yang bisa digunakan untuk keperluaan pengambilan  keputusan  untuk  pengembangan sistem belajar dalam perguruan tinggi.
Salah  satunya  caranya  adalah  dengan melakukan  klasifikasi  data  nilai  mahasiswa  untuk mengetahui  nilai  matakuliah  unggulan  apa  saja yang paling krusial dari semester pertama.
Pada  teknik  data  mining  dan  model  data driven  yang  terkenal  yang  sering  digunakan  pada penelitian-penelitian  yang  ada  telah  banyak dilakukan  dengan  beberapa  teknik  yaitu  DT,  SVM, NB  dan  NN.  Dari  beberapa  model  yang  ada  kami menggunakan  model  neural  network  yang dikarenakan data yang kita uji coba menggunakan data besar yang hanya dapat dilakukan oleh model neural network tersebut.
Neural  Network lebih  flesksibel  yaitu  tidak ada  batasan  apriori  yang  dikenakan  bila dibandingkan  dengan  pemodelan  statistic  klasik (Ridwansyah  &  Purwaningsih,  2018),  sehingga Neural  Network  cenderung  memberikan  prediksi yang  akurat  (Moro,  Laureano,  &  Cortez,  2011). Neural  network  memiliki  kelebihan  pada  prediksi non linear, memiliki performa yang lebih baik dan memiliki  kemampuan  dengan  tingkat  kesalahan
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.660
rendah  (Moro,  Cortez,  &  Rita,  2014)  &  (Muzakkir, Syukur, & Dewi, 2014).
Penelitian sebelumnya ini dalam memprediksi kelulusan mahasiswa yang mempengaruhi  proses  akreditasi    dengan menggunakan algoritma klasifikasi data mining K- Nearest  Neighbor dengan  mengklaster data  k=1, k=2, k=3, k=4 , dan k=5 . Hasil yang diperoleh dengan cluster data k=5 accuracy adalah 85,15% dan nilai AUC adalah  0.888  adalah  akurasi  paling tinggi(Rohman, 2015).
Prediksi
kelulusan mahasiswa juga telah dilakukan dengan mengambil data nilai Web Programming menggunakan  algoritma  neural  network  dengan jumlah  data  870  dengan  hasil  yaitu  semakin banyak  data  training  maka  semakin  akurat  hasil yang didapat.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah disebutkan diatas, Bagaimana penelitian ini dengan menerapkan  algoritma  neural  network  untuk mengetahui mahasiswa yang lulus pada matakuliah web  programming  yang  menjadi  matakuliah unggulan  pada  program  studi  sistem  informasi? dan  dagaimana  penelitian  ini  dengan  menerapkan algoritma  neural  network  untuk  mengatahui akurasi  mahasiswa  kelulusan  matakuliah  Web Programming dan tujuan penelitian ini mengklasifkasi  kelulusan  mahasiswa  di  salah  satu perguruan  tinggi  swasta  yang  ada  di  Jakarta Indonesia  terhadap  matakuliah  unggulan  pada program  studi  Sistem  Informasi  dan  agar mendaparkan akurasi yang tepat untuk melakukan klasifikasi kelulusan terhadap matakuliah unggulan  pada  program  studi  Sistem  Informasi dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  Neural Network.

## BAHAN DAN METODE
Dalam  penelitian  ini  akan  memanfaatkan  data mining  untuk  proses  mengklasifikasi  data  nilai mahasiswa dengan menggunakan algoritma Neural Network.
Proses  klasifikasi  didasarkan  pada  empat komponen (Gorunescu, 2011):
1. Class :  Variabel  dependen  yang  berupa kategorikal yang mempersentasikan label yang terdapat pada objek
2. Predictor :  Variabel  independen  yang direpresentasikan  oleh  karakteristik  (atribut) data. Contohnya :kode matakuliah, nim.
3. Training dataset : Satu set data yang berisi nilai dari  kedua  komponen  diatas  yang  digunakan untuk  menentukan  kelas  yang  cocok berdasarkan predictor.
4. Testing  dataset :  Berisi  data  baru  yang  akan diklasifikasikan  oleh  model  yang  telah  dibuat dan akurasi klasifikasi dievaluasi.
Adapun  kerangka  pemikiran  yang  dilakukan adalah :
Sumber: (Azis & Hermawan, 2019) Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Dalam penelitian ini digunakan data primer yang  di  peroleh  dari  salah  satu  perguruan  tinggi swasta  yang  ada  di  Jakarta  di  Indonesia. Pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  data primer  yang  didapatkan  dari  database  dari  salah satu perguruan tinggi swasta yang ada di Jakarta di Indonesia  dengan  jumlah  data  sebanyak  870 record,  dengan  variable  sebagai  penentu  terdiri
dari nim, kode matakuliah, absensi, nilai tugas, nilai uts,  nilai  uas,  nilai  akhir,    dan  1  variabel tujuan  yaitu  Lulus  atau  Tidak  Lulus  yang  dapat dilihat pada table 1:
Tabel 1.  Data Nilai Web Programming
Nim Kd_Mtk Absen Nilai_Tugas Nilai_Uts Nilai_Uas Nilai_Akhir Status 11131949 726 8 100 60 60 59,6 1 11132245 726 9 100 78 73 68,2 1
Nim Kd_Mtk Absen Nilai_Tugas Nilai_Uts Nilai_Uas Nilai_Akhir Status 11132298 726 8 80 50 50 49,1 0 11132299 726 5 80 60 50 51 0 11132359 726 9 100 50 40 51,3 0 11132365 726 8 80 45 45 46,35 0 11132487 726 9 100 45 45 51,55 0 11132555 726 23 100 50 50 57,1 1 11132573 726 23 80 50 50 52,1 0 11132600 726 12 100 100 100 82,4 1 11132688 726 8 85 50 45 48,85 0 11132738 726 17 95 62 58 60,05 1 12120605 726 5 100 75 75 67,25 1 12122419 726 6 100 50 50 53,7 0 12122431 726 13 100 50 40 52,1 0 12123209 726 10 100 70 70 65,5 1 12123370 726 11 100 60 60 60,2 1 12123499 726 8 100 50 50 54,1 0 12123636 726 10 100 58 57 58,6 1 12123638 726 10 100 50 50 54,5 0 12123687 726 4 100 50 55 54,8 0 12123976 726 8 100 50 40 51,1 0 12124001 726 9 100 70 70 65,3 1 12125031 726 9 100 65 65 62,55 1 12125055 726 8 100 65 65 62,35 1 12125213 726 3 100 40 40 47,6 0 12125309 726 3 100 70 75 65,6 1 12125981 726 10 90 50 50 52 0 12126202 726 5 100 50 45 52 0 12126368 726 12 100 70 65 64,4 1 12126414 726 9 100 30 20 40,3 0
Sumber: (Azis & Hermawan, 2019)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  hasil  eksperimen  yang kami  lakukan  pada  data  mahasiwa  yang  didapat dari salah satu perguruan tinggi swasta yang ada di Jakarta  Indonesia . Untuk  diolah  pada  aplikasi rapidminer dan jika sudah  masuk dihalaman awal lalu  masukan  data  ke  read excel lalu  import  data set  870 record .  Ganti  Status  menjadi  label  lalu finish.
Sumber: (Azis & Hermawan, 2019) Gambar 2. Import Data
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.660
Setelah  data  sudah  di  import  ke  read  excel, replace  missing  values  dan  cross  validation  lalu sambungkan tiap proses.
Sumber: (Azis & Hermawan, 2019) Gambar 3. Proses Awal
Setelah  itu  klik  cross  validation  dan masukan  algoritma  Neural  Network  dalam  proses Training,  Apllay  Model  dan  Performance  kedalam proses testing.
Sumber: (Azis & Hermawan, 2019) Gambar 4. Training dan Testing
Penerapan model neural network
berdasarkan  nilai  akurasi  dalam  penelitian  kami maka  terbentuk  arsitektur neural  network seperti pada Gambar2.
Sumber: (Azis & Hermawan, 2019) Gambar 5. Arsitektur Neural Network
Pada desain model algoritma neural network diatas  dilakukan  proses  training  model  dengan memberikan:
1. Hidden Layer Size : 7
2. Training Cycles : 200
3. Learning Rate : 0.01 4. Momentum : 0.9
Berdasarkan  hasil  dari  uji  coba  dengan menggunakan  algoritma  neural  network  maka hasil dari hidden layar size yang didapat yaitu :
Tabel 2. Hidden Layer Size Atribut Metode Neural Network Sigmoid Nim Kd Mtk Absen Nilai Tugas  Nilai UTS Nilai UAS Nilai Akhir  Bias Node 1 0.006 -0.039 0.659 3.975 3.373 3.551 3.258 -3.430 Node 2 -0.048 -0.002 0.788 4.177 4.382 4.651 4.296 -4.538 Node 3 -0.033 -0.036 0.736 3.745 3.999 4.240 3.876 -4.127 Node 4 -0.024 0.028 0.741 3.634 3.942 4.163 3.777 -4.015 Node 5 0.123 0.017 0.576 1.578 2.297 2.286 2.038 -2.254
Sigmoid Nim Kd Mtk Absen Nilai Tugas  Nilai UTS Nilai UAS Nilai Akhir  Bias Node 6 0.030 0.034 0.626 2.598 3.090 3.190 2.899 -3.091 Sumber: (Azis & Hermawan, 2019)
Proses  training  seperti  itu  mendapatkan nilai accuracy sebesar  95.67%  dan  grafik  ROC dengan nilai AUC ( Area Under Curve ) sebesar 0,939 dengan  diagnosa  hasilnya Excellent  classification lihat Gambar 6.
Sumber: (Azis & Hermawan, 2019) Gambar 6. nilai AUC dalam Grafik ROC algoritma

## neural network
Pengujian model setelah melakukan dengan penerapan  neural  network  dalam  menentukan tingkat  keakurasian  maka  confusion  matrix  yang didapat  baik  model  neural  network  itu  sendiri berdasarkan 870 data yang diolah yaitu :
Tabel 3. Nilai Akurasi dengan NN Accuracy : 98,85%
true 1 True 0 class precision pred. 1 656 4 99.39% pred . 0 6 205 97.16% Class recall    99.09% 98.09% Sumber: (Azis & Hermawan, 2019) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (TN + TP) (TN + FN + TP + FP) = (656 + 205)
(656 + 6 + 205 + 4)
= 0,9885
Berdasarkan Tabel 2 dapat diklasifikasikan sebagai berikut :
𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑡𝑝) = 205 record 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑓𝑛) = 425 record 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑡𝑛) = 656 record 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑓𝑝) = 4 record
Dari hasil klasifikasi menunjukkan bahwa, tingkat akurasi dengan menggunakan algoritma neural network adalah sebesar 98,85%.

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa data  kelulusan  terhadap  matakuliah  unggulan dapat  diprediksi  dengan  menggunakan  model algoritma  Neural  Network,  dengan  hasil  akurasi  : 98.85%  +/-1.71%(Micro  average  :98.85%)  paling tinggi  dibandingkan  dengan  model  algoritma lainnya,  sehingga  dengan  prediksi  ini  dapat membantu  dalam  dalam  kelulusan  matakuliah unggulan pada Prodi Sistem Informasi.

## REFERENSI
Azis, M. A., & Hermawan, A. (2019). Laporan Akhir Penelitian Mandiri . Jakarta.
Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining:  Concepts, Models  and  Techniques  (Intelligent  Systems Reference Library) .
Moro, S., Cortez, P., & Rita, P. (2014). A data-driven approach  to  predict  the  success  of  bank telemarketing. Decision  Support  Systems , 62 , 22–31. https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.03.001
Moro,  S.,  Laureano,  R.  M.  S.,  &  Cortez,  P.  (2011). Using Data Mining for Bank Direct Marketing: An application of the CRISP-DM methodology. 25th  European  Simulation  and  Modelling Conference- ESM’2011 , (Figure 1), 117–121.
Muzakkir,  I.,  Syukur,  A.,  &  Dewi,  I.  N.  (2014).
PENINGKATAN AKURASI ALGORITMA BACKPROPAGATION DENGAN SELEKSI FITUR  PARTICLE  SWARM  OPTIMIZATION DALAM PREDIKSI PELANGGAN TELEKOMUNIKASI YANG HILANG. Pseudocode , 1 (1), 1–10.
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.660
https://doi.org/10.33369/PSEUDOCODE.1.1. 1-10
Ridwansyah,  R.,  &  Purwaningsih,  E.  (2018). PARTICLE  SWARM  OPTIMIZATION  UNTUK
MENINGKATKAN AKURASI
PREDIKSI
PEMASARAN  BANK. Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri , 14 (1),
83–88.
https://doi.org/10.33480/PILAR.V14I1.94
Rohman,  A.  (2015).  Model  Algoritma  K-Nearest Neighbor  (K-Nn)  Untuk  Prediksi  Kelulusan
Mahasiswa. Neo
Teknika , 1 (1).
https://doi.org/10.1017/CBO978110741532 4.004