Implementasi Metode Backpropagation Neural Network (BNN) dalam Sistem Klasifikasi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa (Studi Kasus: Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember)
( Implementation of Backpropagation Neural Network (BNN) Method in Classification System of Timeliness of Graduation Students (Case Study: Information System Study Program of Jember University) )
Fadhel Akhmad Hizham, Yanuar Nurdiansyah, Diksy Media Firmansyah Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember (UNEJ) Jln. Kalimantan 37, Jember 68121 E-mail : hizhamfadhel@gmail.com

## Abstrak
Program Studi Sistem Informasi  adalah salah satu program studi di Universitas Jember yang berdiri sejak tahun 2009. Sampai saat ini sudah cukup banyak mahasiswa yang telah menyandang gelar sarjana, khususnya angkatan 2009-2013, namun tidak banyak yang berhasil menyelesaikan studinya tepat waktu sehingga berdampak pada penilaian akreditasi dari program studi tersebut. Mahasiswa memiliki beban pembelajaran sekurang-kurangnya 144 SKS dengan masa studi selama 4- 5 tahun untuk memperoleh gelar sarjana. Berdasarkan permasalahan tersebut, terdapat berbagai cara untuk mengklasifikasi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa, salah satunya dengan metode jaringan syaraf tiruan Backpropagation. Data yang digunakan yaitu data lulusan mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember angkatan tahun 2011-2013. Atribut yang digunakan untuk klasifikasi berjumlah 9 atribut, yaitu nilai Indeks Prestasi (IP) semester 1 sampai 6, jumlah SKS yang ditempuh, semester saat terakhir kali memprogram matakuliah  Kuliah Kerja Nyata (KKN)  dan  Praktik Kerja Lapang (PKL). Kelas yang digunakan untuk klasifikasi yaitu ketepatan waktu lulus mahasiswa tersebut. Penentuan ketepatan waktunya yaitu jika masa studi kurang dari sama dengan 60 bulan, maka mahasiswa tersebut lulus tepat waktu dan jika lebih dari 60 bulan maka tidak tepat waktu. Penerapan metode klasifikasi ini dilakukan dengan menggunakan learning rate 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, dan 0.9 dengan batas iterasi masing-masing 1.000, 2.000, dan 3.000 iterasi. Nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 98,82% pada iterasi  ke-2000 dan 3000, masing-masing dengan learning rate = 0,7 dan 0,9 untuk iterasi  ke-2000 dan learning rate = 0,5, 0,7 dan 0,9 untuk iterasi ke-3000. Hasil tersebut didapat dari jumlah data benar sebanyak 167 data dari 169 data secara keseluruhan.
Kata Kunci: Data Mining, Klasifikasi, Jaringan Syaraf Tiruan, Metode Backpropagation Neural Network.

## Abstract
Information System Studies Program is one of the courses at the University of Jember which has established since 2009.Now there are a lot of students who have earned a bachelor degree especially class of 2009-2013, but not many students who succeeded ther study on time. Students have a learning load of at least 144 credits with a study period of 4-5 years to gain bachelor degree. Based on these problems, there are various ways to classify the timeliness of graduation students, one of them artificial neural network method Backpropagation. The data used is the data of graduates of students of Information System   Study   Program   of   Universitas   Jember   year   2011-2013.   Attributes   used   for   the   classification   amounted   to   9 attributes, namely the value of Achievement Index (AI) semester 1 to 6, the number of credits taken, the last semester when programmed the course of Real Work Lecture (RWL) and Field Work Practice (FWP). Classes used for the classification is the timeliness of graduating students. Determination of the accuracy of time is if the study period is less than equal to 60 months,   then   the   student   graduated   on   time   and   if   more   than   60   months   then   not   on   time.   The   application   of   this classification method is done by using learning rate 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, and 0.9 with the iteration limit of 1,000, 2,000, and 3,000 iterations respectively. The highest accuracy was 98.82% for the 2000 and 3000 iterations, each with learning rate = 0.7 and 0.9 for the 2000th iteration and learning rate = 0.5, 0.7 and 0, 9 for the 3000th iteration. The results obtained from the correct amount of data as much as 167 data from 169 data as a whole.
Keywords: Data Mining, Classification, Artificial Neural Network, Backpropagation Neural Network Method.

## PENDAHULUAN
Konsep data   mining adalah   konsep   eksplorasi   dan analisis   data   yang   jumlahnya   banyak   untuk   menemukan pola-pola tersembunyi di data tersebut. Konsep ini sering digunakan oleh peneliti untuk menganalisis suatu informasi. Salah   satu   konsep data   mining yang   sering   digunakan sebagai langkah awal dalam pengambilan keputusan adalah
klasifikasi. Klasifikasi dalam data mining sering digunakan untuk   menemukan   model   yang   menggambarkan   dan membedakan   kelas   yang   bertujuan   untuk   menperkirakan kelas dari objek yang belum diketahui label kelasnya (Han & Kamber, 2006).
Program   Studi   Sistem   Informasi   adalah   salah   satu program   studi   di   Universitas   Jember   yang   berdiri   sejak
tahun   2009.   Saat   ini   banyak   mahasiswa   yang   telah menyandang gelar sarjana khususnya angkatan 2009-2013, namun tidak banyak yang berhasil menyelesaikan studinya tepat   waktu.   Mahasiswa   memiliki   beban   pembelajaran sekurang-kurangnya 144 SKS dengan masa studi selama 4- 5   tahun   untuk   memperoleh   gelar   sarjana   (UNEJ,   2015). Oleh karena itu, mahasiswa dinyatakana lulus tepat waktu jika masa studinya kurang dari atau sama dengan 5 tahun (60 bulan).
Berdasarkan   permasalahan   tersebut,   terdapat   berbagai cara   untuk   membuat   kebijakan   agar   dapat   meningkatkan data prosentase antara tepat waktu dan tidak tepat waktu. Klasifikasi   tersebut   menggunakan   prinsip data   mining , khususnya dengan metode klasifikasi Naïve Bayes . Penelitian   dengan   judul   “ Data   Mining Menggunakan Algoritma Naïve   Bayes Untuk   Klasifikasi   Kelulusan Mahasiswa   Universitas   Dian   Nuswantoro”   oleh   Yuda Septian Nugroho, menerapkan metode Naïve Bayes untuk mengidentifikasi   ketepatan   waktu   kelulusan   mahasiswa Universitas   Dian   Nuswantoro   Fakultas   Ilmu   Komputer angkatan   2009   berjenjang   DIII   dan   S1.   Atribut   yang digunakan   adalah   NIM,   Nama,   Jenjang,   Progdi,   Provinsi Asal, Jenis Kelamin, SKS, IPK, dan Tahun  Lulus. Hasil penelitian   menunjukkan   bahwa   tingkat   akurasi   dengan model   klasifikasi Naïve   Bayes mencapai   82,08%,   yang artinya model akurasi tersebut terbukti baik, namun perlu ditinjau   ulang   baik   dari   segi   kompleksitas   dan   jumlah datasetnya (Nugroho, 2013).
Penelitian   lainnya   dengan   judul   “Penerapan   Metode Jaringan   Syaraf   Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi   Nilai   Ujian   Sekolah”   oleh   Sandy   Kosasi. Penelitian   tersebut   menggunakan   nilai   mata   pelajaran matematika dan IPA tahun ajaran 2010/2011, 2011/2012, dan   2012/2013.   Hasil   penelitian   menunjukkan   bahwa tingkat akurasi mencapai 80,15%, yang artinya penerapan metode backpropagation dapat   diandalkan   untuk melakukan prediksi nilai ujian sekolah (Kosasi, 2014).
Berdasarkan   penelitian   terdahulu,   penulis   melakukan penelitian tentang “Implementasi Metode Backpropagation Neural Network (BNN) dalam Sistem Klasifikasi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa (Studi Kasus: Program Studi Sistem   Informasi   Universitas   Jember)”.   BNN   digunakan karena   penulis   ingin   mengetahui   bagaimana   penerapan metode   BNN   untuk   mengklasifikasi   ketepatan   waktu kelulusan   mahasiswa   di   Program   Studi   Sistem   Informasi Universitas   Jember.   Selain   itu,   penulis   juga   ingin mengetahui   bagaimana   tingkat   akurasi   dalam   penerapan metode ini.

## Tinjauan Pustaka
Bagian  ini   membahas   teori-teori   dan   pustaka   yang digunakan dalam penelitian. Teori yang digunakan diambil dari literatur dan jurnal. Berikut teori yang akan digunakan dan dibahas dalam bagian ini.

## Data Mining
Data   Mining merupakan   proses   pengekstraksian informasi dari sekumpulan data yang sangat besar melalui penggunaan algoritma dan teknik penarikan dalam bidang statistik, pembelajaran mesin dan sistem manajemen basis data  (Taruna R. & Hiranwal, 2013). Dari definisi tersebut
dapat   ditarik   kesimpulan   bahwa datamining merupakan proses   ataupun   kegiatan   untuk   mengumpulkan   dan mengolah   data   yang   berukuran   besar   kemudian mengekstraksi data tersebut menjadi informasi – informasi yang nantinya dapat digunakan. Untuk proses pengolahan data dalam datamining , dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses datamining (Ridwan, Suyono, & Sarosa, 2013)
Gambar 1 menunjukkan proses pengolahan data dalam datamining yang dibagi menjadi beberapa tahap. Tahapan tersebut adalah sebagai berikut (Ridwan, Suyono, & Sarosa, 2013):
1.   Pembersihan   data   ( Data   Cleaning ).   Pembersihan   data merupakan proses menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten atau data tidak relevan.
2.   Integrasi   data   ( Data   Integration ).   Integrasi   data merupakan  penggabungan  data dari  berbagai  database  ke dalam satu database baru.
3.   Seleksi   data   ( Data   Selection ).   Data   yang   ada   pada database sering kali tidak semuanya dipakai, oleh karena itu hanya data yang sesuai untuk dianalisis yang akan diambil dari database.
4. Transformasi  data ( Data Transformation ). Data diubah atau digabung ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam Data Mining.
5.   Proses Mining Merupakan   suatu   proses   utama   saat metode diterapkan untuk menemukan pengetahuan berharga dan   tersembunyi   dari   data.   Beberapa   metode   yang   dapat digunakan berdasarkan pengelompokan Data Mining. 6.   Evaluasi   pola   ( Pattern   Evaluation ).   Untuk mengidentifikasi   pola-pola   menarik   ke   dalam knowledge based yang ditemukan. 7.   Presentasi   pengetahuan   ( Knowledge   Presentation ). Merupakan   visualisasi   dan   penyajian   pengetahuan mengenai   metode   yang   digunakan   untuk   memperoleh pengetahuan yang diperoleh pengguna.

## Klasifikasi
Datamining merupakan   ilmu   yang   digunakan   untuk menganalisis
data
untuk mengkategorikan, mengelompokkan, dan menyimpulkannya. Proses tersebut terdapat teknik atau cara dalam mengelompokkan data pada data   mining   yang   disebut   sebagai   klasifikasi.   Klasifikasi merupakan   proses   menemukan   model   yang menggambarkan   dan   membedakan   kelas   data   yang bertujuan   untuk   memperkirakan   kelas   dari   objek   yang belum diketahui labelnya (Han & Kamber, 2006).
Blok   Diagram   Klasifikasi   menunjukkan   sebuah gambaran   dari   proses   klasifikasi.   Pada   atribut   set
menunjukkan data input  yang akan digunakan,  kemudian diproses   oleh   klasifikasi   dan   akan   menghasilkan   output yang   berupa   kelas.   Gambaran   mengenai   Blok   Diagram Klasifikasi dapat dilihat pada gambar 2 (Joyonegoro, 2017).

## Gambar 2. Blok Diagram Klasifikasi

## Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  metode  komputasi  yang meniru jaringan syaraf biologis. Metode ini menggunakan perhitungan   non-linear   dasar   yang   disebut   neuron   dan saling   berhubungan   sehingga   menyerupai   jaringan   syaraf manusia. Jaringan syaraf tiruan dibuat untuk memecahkan masalah pengenalan pola atau klasifikasi.
Jaringan   saraf   tiruan   tidak   diprogram   untuk menghasilkan   keluaran   tertentu   karena   didasarkan pengalamannya   selama   mengikuti   proses   pembelajaran. Pada proses pembelajaran, ke dalam jaringan saraf tiruan dimasukkan pola-pola masukan (dan keluaran) lalu jaringan akan diajari untuk memberikan jawaban yang bisa diterima (Puspitaningrum, 2006).
Prinisp jaringan saraf tiruan (JST) ditentukan oleh tiga elemen dasar model saraf, yaitu:
1. Satu set dari  sinapsis, atau penghubung yang masing- masing digolongkan oleh bobot atau kekuatannya. 2.   Sebuah   penambah   untuk   menjumlahkan   sinyal-sinyal input.   Ditimbang   dari   kekuatan   sinaptik   masing-masing neuron.
3.   Sebuah   fungsi   aktivasi   untuk   membatasi   amplitudo output dari neuron. Fungsi ini bertujuan membatasi jarak amplitude yang diperbolehkan oleh sinyal output menjadi sebuah angka yang terbatas.
Prinsip   jaringan   saraf   tiruan   secara   sederhana digambarkan pada Gambar 3. dibawah ini:
Gambar 3. Prinsip Jaringan Syaraf Tiruan
Metode Backpropagation Neural Network (BNN) BNN merupakan   algoritma   pelatihan   jenis   terawasi ( supervised) yang   mempunyai   banyak   lapisan. BNN menggunakan error   output untuk   mengubah   nilai   bobot- bobotnya   dalam   arah   mundur   ( backward ).   Untuk mendapatkan error ini,   tahap   perambatan   maju   ( forward propagation ) harus dikerjakan terlebih dahulu (Andrijasa & Mistianingsih, 2010).
Metode pengenalan merupakan proses inisialisasi data yang akan diolah selanjutnya oleh BNN . Data yang akan
dikenali   disajikan   dalam   bentuk   vektor.   Masing-masing data mempunyai target yang disajikan juga dalam bentuk vektor. Target atau keluaran acuan merupakan suatu peta karakter   yang   menunjukkan   lokasi   dari   vektor   masukan. Sedangkan   metode   pelatihan   merupakan   proses   latihan mengenali data dan menyimpan pengetahuan atau informasi yang didapat ke dalam bobot-bobot.
Terdapat 3 fase dalam pelatihan BNN , yaitu fase maju ( feed forward ), fase mundur ( back propagation ), dan fase modifikasi bobot. Dalam fase feed forward , pola masukan dihitung   maju   dimulai   dari   lapisan input hingga   lapisan output . Dalam fase back propagation , tiap-tiap unit output menerima target pola yang berhubungan dengan pola input untuk   dihitung   nilai   kesalahan.   Kesalahan   tersebut   akan dipropagasikan mundur. Sedangkan fase modifikasi bobot bertujuan untuk menurunkan kesalahan yang terjadi. Ketiga fase tersebut diulang secara terus menerus hingga kondisi penghentian dipenuhi (Jumarwanto, 2009).
Langkah-langkah dari Metode Backpropagation Neural Network (BNN) menggunakan persamaan 2.1 sampai  2.9 (Siang, 2009):
Langkah 0 : Inisialisasi semua bobot dengan bilangan acak kecil Langkah   1 :   Jika   kondisi   penghentian   belum   terpenuhi, lakukan langkah 2 – 8 Langkah 2 : Untuk setiap pasang data pelatihan, lakukan langkah 3 – 8 Fase 1: Propagasi maju Langkah   3 :   Tiap   unit   masukkan   menerima   sinyal   dan meneruskan ke unit tersembunyi Langkah   4 :   Hitung   semua   keluaran   di   unit   tersembunyi (Z j ):
j z ¿ v 0 j + ∑ i = 1 n x i v i j (1a)
j z ¿ ¿ z j = f ¿ (1b)
Keterangan:
j z ¿ = nilai unit tersembunyi ke-j
v 0 j = bobot layer input bias ke unit tersembunyi ke-j
x i = unit input ke-i
v i j = bobot unit input ke-i ke layer tersembunyi ke-j z j
= nilai unit tersembunyi ke-j menggunakan fungsi aktivasi sigmoid
e = nilai konstanta = 2,718
Langkah 5 : Hitung semua jaringan di unit keluaran (y k ):
y n et k = w 0 k + ∑ j = 1 p z j w j k (2a)
y k = f ( y n e t k ) = 1 1 + e − y n e t k (2b)
Keterangan:
y n e t k = nilai unit output ke-k
ISSN : 2339-0069
w 0 k = bobot unit tersembunyi bias ke unit output ke-k w jk
= bobot unit tersembunyi ke-j ke unit output ke-k y k =   nilai   unit output ke-k   menggunakan   fungsi aktivasi sigmoid Fase 2: Propagasi mundur Langkah   6 :   Hitung   faktor   δ   unit   keluaran   berdasarkan kesalahan di setiap unit keluaran:
δ k = ( t k − y k ) f ' ( y n e t k ) = ( t k − y k ) y k ( 1 − y k ) (3)
δ k merupakan   kesalahan   yang   akan   dipakai   dalam perubahan bobot layer dibawahnya (langkah 7), kemudian hitung suku perubahan bobot w jk (yang akan dipakai nanti untuk merubah bobot w jk ) dengan learning rate α. Learning rate merupakan salah satu parameter yang digunakan untuk menghitung nilai perubahan bobot dengan range antara 0 sampai dengan 1.
∆ w j k = α   δ k z j (4)
Keterangan:
δ k = nilai error unit output
t k = nilai target output α = learning rate
∆w j k = perubahan bobot unit  tersembunyi ke-j ke unit output ke-k Langkah 7 : Hitung faktor  unit tersembunyi berdasarkan kesalahan di setiap unit tersembunyi z j
¿ n e t j = ∑ k = 1 m ¿ k w j k (5)
Faktor kesalahan unit tersembunyi
δ j = δ n e t j f ' ( z n e t j ) = δ n e t j z j ( 1 − z j ) (6)
Hitung suku perubahan bobot v ij (yang akan dipakai untuk merubah v ij ) ∆ v i j = α   δ j x i (7)
Keterangan: δ j = nilai error unit tersembunyi
∆v i j =   perubahan   bobot   unit   input  ke-i   ke   unit tersembunyi ke-j Fase 3: Modifikasi bobot Langkah 8 : Hitung semua perubahan bobot Perubahan bobot garis yang menuju ke unit keluaran: w j k ( b a r u ) = w j k ( l a ma ) + ∆ w j k (8)
Perubahan bobot garis yang menuju ke unit tersembunyi: v i j ( b a r u ) = v i j ( l a ma ) + ∆ v i j (9)
Langkah 9 : Selesai
Setelah   pelatihan   selesai   dilakukan   maka   dapat digunakan   untuk   pengenalan   pola.   Dalam   hal   ini,   hanya Propagasi Maju (langah 4 dan 5) saja yang dipakai untuk menentukan keluaran. Apabila fungsi aktivasi yang dipakai bukan   Sigmoid   biner,   maka   langkah   4   dan   5   harus disesuaikan. Demikian juga turunannya pada langkah 6 dan 7.
Kondisi peng hentian terpenuhi jika besarnya iterasi lebih   besar   dari   besarnya   iterasi   maksimum   yang   telah ditetapkan.   Iterasi   merupakan   rangkaian   langkah   dalam pembelajaran jaringan syaraf tiruan. Satu iterasi diartikan sebagai   satu   kali   pembelajaran   yang   dilakukan   pada
langkah 2 sampai 8.

## METODE PENELITIAN
Bagian ini memaparkan tentang metode yang digunakan selama   melakukan   penelitian,   seperti   jenis   penelitian, tempat   dan   waktu   penelitian,   tahapan   penelitian, pengumpulan data, pengembangan sistem, serta gambaran sistem.

## Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan pada penelitian ini yaitu penelitian   kuantitatif.   Penelitian   kuantitatif   dipilih   karena bertujuan menggambarkan benar tidaknya fakta-fakta yang ada serta menjelaskan tentang hubungan antar variabel yang diteliti sehingga bisa menjelaskan data yang diolah dengan cara   mengumpulkan   data,   mengolah,   menganalisis   dan menginterpretasikan data dalam pengujian hipotesis statistik sehingga   dapat   teruji   kebenarannya.   Penggunaan   metode kuantitatif   dalam   penulisan   ini   adalah   pengumpulan   data yang digunakan dalam bentuk angka..

## Tahapan Penelitian
Tahapan pada penelitian ini terdiri dari 3 tahap, yaitu pengumpulan   data,   implementasi   algoritma   metode Backpropagation Neural Network (BNN), serta pengujian algoritma menggunakan uji performansi.
a. Tahap Pengumpulan Data Pengumpulan data pada penelitian ini  dibagi dalam  2 jenis,   yaitu   data   primer   dan   data   sekunder.   Data   primer diperoleh   dengan   melakukan   wawancara   kepada   bagian Tata  Usaha   Program   Studi  Sistem  Informasi  Univerjsitas Jember   dan   UPTTI   Universitas   Jember,   yang   bertujuan untuk memperoleh data record studi mahasiswa PSSI UNEJ yang telah lulus. Data sekunder diperoleh dengan cara studi literatur  melalui  jurnal  dan text  book tentang datamining khususnya   klasifikasi   dan   metode   yang   digunakan   yaitu backpropagation neural network . b. Pengujian Klasifikasi Pengujian  klasifikasi  merupakan suatu pengujian yang dilakukan   terhadap   metode  klasifikasi    yang   digunakan. Pengujian   ini   berguna   untuk   mengukur   seberapa   besar tingkat   keakurasian   data   yang   diperoleh   dari   hasil perhitungan  metode  tersebut.  Pada  penelitian  ini, metode yang   digunakan   adalah   Metode Backpropagation   Neural Network (BNN).
Pengujian klasifikasi dalam sistem ini menggunakan uji performansi,   yaitu   menggunakan   nilai   akurasi,   presisi, recall ,   dan F-Measure. Akurasi   merupakan   kedekatan antara nilai prediksi dan nilai sebenarnya. Presisi meupakan tingkat ketepatan antara informasi yang diminta pengguna dengan   jawaban   yang   diberikan   dari   sistem. Recall merupakan tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali   suatu   informasi. F-measure merupakan perhitungan   evaluasi   dalam information   retrieval yang menggabungkan precision dan recall.
Secara   umum,   penggunaan   keempat   istilah   tersebut digambarkan   dalam   bentuk confusion   matrix. Confusion matrix adalah  salah   satu  alat  ukur   berbentuk  matrik  2x2 yang   digunakan   untuk   mengukur   jumlah   ketepatan algoritma   yang   dipakai. Confusion   matrix disajikan   pada tabel 1 (Widodo, Handayanto, & Herlawati, 2013):
Tabel 1. Confusion Matrix
Keterangan:  True Positive (TP)
:   Jika   data   yang diprediksi   bernilai   positif   dan   sesuai   dengan   nilai   aktual (positif).

False Positive (FP)
:   Jika   data   yang diprediksi tidak sesuai dengan nilai aktual.
 False Negative (FN) :   Jika   yang   diprediksi bernilai negatif dan aktualnya positif.
 True Positive (TN) :   Jika   benar   antara prediksi negatif dan aktualnya negatif.
Pengukuran nilai akurasi, presisi, recall , dan F-Measure berdasarkan confusion matrix dirumuskan pada persamaan 10 sampai 13:
Akurasi =
T P + F N + F P + T N T P + T N ¿ ¿ (10)
Presisi = T P + F N T P ¿ ¿ (11)
Recall = T P + F P T P ¿ ¿ (12)
F-Measure = 2 × T P + F P + F N 2 × T P ¿ ¿ (13)
c.   Perancangan   Sistem   Klasifikasi   Ketepatan   Waktu Kelulusan Mahasiswa PSSI UNEJ
Dalam   mengimplementasikan   algoritma,   terdapat beberapa tahap yang disesuaikan dengan metode Software Development Life Cycle (SDLC) waterfall . Model waterfall dibagi menjadi beberapa tahap yaitu: analisisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian dan pemeliharaan. Metode   ini   memiliki   pendekatan   secara   sistematik   dan sekuensial   untuk   pengembangan   perangkat   lunak   yang terstruktur tahapan demi tahapan.  Model Waterfall terdiri dari analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan pengujian.
1. Analisis Kebutuhan
Tahapan   dalam   menganalisis   kebutuhan   yaitu berdasarkan pada informasi primer yang diperoleh dari hasil wawancara   serta   informasi   sekunder   yang   diperoleh   dari buku-buku,   studi   pustaka dan   karya   ilmiah.   Selain   itu, analisis kebutuhan dilakukan untuk menentukan kebutuhan fungsional   dan   non   fungsional   dari   sistem   klasifikasi ketepatan   waktu   kelulusan   mahasiswa   Program   Studi Sistem Informasi Universitas Jember ini. 2. Desain Sistem
Tahap   selanjutnya   yaitu   desain   sistem,   dimana   pada penlitian   ini   menggunakan Unified   Modeling   Language (UML)   yang   dirancang   dengan   konsep Object-Oriented Programming (OOP).   Pemodelan   UML   yang   digunakan berupa   elemen input proses output,   usecase   diagram,
scenario   diagram,   activity   diagram,   sequence   diagram, class diagram, dan entity relationship diagram .
3. Implementasi
Tahap   implementasi   merupakan   tahapan   untuk mengimplementasikan   desain   yang   telah   dirancang   ke dalam   program.  Hal   yang  dilakukan   dalam   implementasi antara lain:
a.   Penulisan   kode   program   ( programming )   menggunakan bahasa  menggunakan   bahasa Java dan   menggunakan Netbeans sebagai IDE-nya. b. Menajemen basisdata menggunakan MySQL.
1. Pengujian Sistem
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap aplikasi yang   telah   dibuat,   pengujian   aplikasi   dilakukan menggunakan metode Black box testing. Pengujian ini yang melibatkan   pengguna/ user, dimana   hanya   memperhatikan fungsionalitas   yang   berkaitan   dengan   masukan/keluaran (I/O) apakah sesuai dengan sistem yang dijalankan.
a. Gambaran Sistem
Sistem   yang   dibuat   merupakan   sistem   untuk mengklasifikasi   ketepatan   waktu   kelulusan   mahasiswa Program   Studi   Sistem   Informasi   Universitas   Jember menggunakan   metode   jaringan   syaraf   tiruan backpropagation .   Sistem   ini   dapat   melakukan   klasifikasi berdasarkan   dataset   lulusan   mahasiswa   Program   Studi Sistem Informasi Universitas Jember angkatan tahun 2011- 2013. Atribut yang digunakan untuk klasifikasi berjumlah 9 atribut,   yaitu   nilai   IP   semester   1   sampai   6,   jumlah   SKS yang   ditempuh,   semester   saat   terakhir   kali   memprogram matakuliah KKN dan PKL. Kelas yang digunakan untuk klasifikasi yaitu ketepatan waktu lulus mahasiswa tersebut. Penentuan ketepatan waktunya yaitu jika masa studi kurang dari sama dengan 60 bulan, maka mahasiswa tersebut lulus tepat waktu dan jika lebih dari 60 bulan maka tidak tepat waktu.
Penelitian   ini   menggunakan   metode   jaringan   syaraf tiruan backpropagation dengan   arsitektur   jaringan   9-3-1, yang artinya arsitektur tersebut mengandung 9 neuron pada layer input, 3 neuron pada layer tersembunyi, dan 1 neuron pada layer  output . Neuron  pada layer input yaitu atribut yang terdapat pada data mahasiswa, sementara neuron pada layer output yaitu kelas yang terdapat pada data mahasiswa. Peneliti   menggunakan   3   buah   neuron   pada layer tersembunyi   karena   berdasarkan   penelitian   yang   berjudul “Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi   Ketersediaan   Komoditi   Pangan   Provinsi Riau”,   oleh   Eka   Pandu   Cynthia   dan   Edi   Ismanto,   yang menyatakan bahwa penelitian dengan menggunakan 3 buah neuron   pada layer tersembunyi,   menghasilkan   tingkat akurasi   sebesar   99,97%   dalam   memprediksi   ketersediaan komoditi pangan Provinsi Riau (Cynthia & Ismanto, 2017).
Tahap awal dalam sistem ini yaitu sekumpulan dataset lulusan   mahasiswa   tersebut   dinormalisasi   menggunakan fungsi aktivasi sigmoid (biner) , baik seluruh atribut maupun kelasnya,   dengan   interval   [0.1,   0.9].   Rumus   untuk normalisasinya yaitu (Siang, 2009):
x ' = 0.8 ( x − a ) b − a + 0.1 (14)
keterangan: x’ = nilai data ke-n setelah dinormalisasi
ISSN : 2339-0069
x = nilai data ke-n
a = data nilai minimum
b = data nilai maksimum
Setelah   data   dinormalisasi,   proses   pelatihan backpropagation dimulai   dari   propagasi   maju   untuk mengecek error nya dan akan mengalami propagasi mundur untuk   memperbaiki   bobot.   Proses backpropagation dinyatakan selesai jika kondisi penghentian terpenuhi. Pada penelitian   ini,   penghentian   dipenuhi   jika   nilai   iterasinya telah mencapai batas maksimum iterasi yang ditentukan.
Dataset yang digunakan pada sistem ini menggunakan dataset full   train   full   test .   Setelah   proses   pelatihan backpropagation dinyatakan   selesai,   maka   proses testing dilakukan   dengan   menggunakan   dataset   dari   proses pelatihan   ( training )   untuk   mengukur   uji   performansi menggunakan persamaan 10 sampai 13. 2. Pengembangan Sistem
Bagian ini terdiri dari analisis kebutuhan sistem dan desain sistem.

## Analisis Kebutuhan
Analisis kebutuhan perangkat lunak dalam penelitian ini yaitu dengan cara mengidentifikasi permasalahan yang ada untuk  dijadikan   bahan   dalam   membuat   sistem   klasifikasi ketepatan   waktu   kelulusan   mahasiswa   Program   Studi Sistem  Informasi   Univeristas  Jember.  Analisis kebutuhan yang   dilakukan   meliputi   kebutuhan   fungsional   dan   non- fungsional,  yang diperoleh dari  anallisis hasil wawancara dan studi literatur.
Kebutuhan fungsional dalam sistem ini antara lain: 1. Sistem   dapat  mengelola insert user baru   melalui   fitur sign in . 2. Sistem dapat mengubah data user yang sedang aktif.
3. Sistem dapat menampilkan data yudisi (bagi aktor admin dan user ). 4. Sistem dapat mengelola insert, update, dan delete data yudisi (bagi aktor user ).
5. Sistem dapat menampilkan data mahasiswa (bagi aktor admin dan user ). 6. Sistem dapat mengelola insert, update, dan delete data mahasiswa (bagi aktor user ).
7.   Sistem   dapat   melakukan   penghitungan   klasifikasi   dan akurasi   data   mahasiswa   menggunakan   metode backpropagation .
8. Sistem dapat menampilkan hasil klasifikasi dan akurasi data mahasiswa menggunakan metode backpropagation . Kebutuhan non-fungsional dari sistem ini antara lain:
1. Sistem yang dibangun berbentuk desktop.
2. Sistem menggunakan bahasa pemrograman Java dengan konsep OOP (Object Oriented Programming) . 3.   Sistem   menggunakan   tampilan   secara user   friendly, sehingga pengguna tidak kesulitan saat mengoperasikannya.

## Desain Sistem
Desain   sistem  merupakan   tahap   pembuatan   diagram sistem   yang   menggunakan Unified   Modeling   Language (UML) dengan konsep Object-Oriented Programing (OOP) Desain   sistem   meliputi Business   Process,   Usecase Diagram, dan Entity Relationship Diagram (ERD).
1. Elemen Input Proses Output Elemen input proses output digunakan   untuk menggambarkan input data yang dibutuhkan sistem, output
dari sistem, serta tujuan pembuatan sistem.  Elemen input proses output sistem dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Elemen Input Proses Output
2. Usecase Diagram Usecase   Diagram digunakan   untuk   menggambarkan fitur apa saja yang dibuat pada sistem klasifikasi ketepatan waktu   kelulusan   mahasiswa   Program   Studi   Sistem Informasi Univeristas Jember (PSSI UNEJ) menggunakan implementasi   algoritma   jaringan   syaraf   tiruan backpropagation . Usecase   Diagram dapat   dilihat   pada Gambar 5.
Gambar 5. Usecase Diagram
3. Entity Relationship Diagram (ERD) Entity   Relationship   Diagram merupakan   merupakan suatu model untuk menjelaskan hubungan antar data dalam basis   data   berdasarkan   objek-objek   dasar   data   yang mempunyai   hubungan   antar   relasi. Entity   Relationship Diagram untuk sistem klasifikasi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa PSSI UNEJ dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Entity Relationship Diagram .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab   ini   menjelaskan   mengenai   hasil   penelitian   yang telah dilakukan serta pembahasan sistem yang telah dibuat. Pembahasan  dilakukan guna menjelaskan dan memaparkan bagaimana penelitian ini seperti apa yang telah ditemukan pada awal penelitian.
Hasil  Implementasi   Metode   Jaringan   Syaraf   Tiruan Backpropagation
Pada penelitian ini, implementasi metode jaringan
syaraf   tiruan Bacpropagation digunakan   pada   proses perhitungan   klasifikasi   ketepatan   waktu   kelulusan mahasiswa   Program   Studi   Sistem   Informasi   Universitas Jember   (PSSI   UNEJ).   Perhitungan   dilakukan   dari   data lulusan mahasiswa PSSI UNEJ yang diperoleh dari bagian akademik   Program   Studi   Sistem   Informasi   Universitas Jember dan manajer UPTTI Universitas Jember.
Sebelum   melakukan   perhitungan,   maka   dilakukan pembersihan   data (Data   Cleaning) terlebih   dahulu   untuk menghilangkan noise dan  data   yang  tidak  konsisten   atau data   tidak   relevan.   Dari   bagian   akademik   Program   Studi Sistem Informasi Universitas Jember, diperoleh 314 record data   lulusan   PSSI  UNEJ  angkatan  2009-2013,  sementara dari manajer UPTTI Univeristas Jember diperoleh sebanyak 346 record . Setelah dilakukan pembersihan data, hasilnya diperoleh   sebanyak   169 record lulusan   mahasiswa   PSSI UNEJ angkatan 2011-2013, karena untuk angkatan 2009- 2010 ada data kosong yang tidak dapat  digunakan untuk proses perhitungan klasifikasi, yaitu pada IP Semester 1-4 (untuk angkatan 2009) dan IP Semester 1-2 (untuk angkatan 2010).  Atribut   tersebut   berisi   nilai   0,00   karena   tidak terdeteksi oleh Sistem Informasi Terpadu (SISTER).  Data lulusan mahasiswa yang telah dilakukan pembersihan data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Lulusan Mahasiswa PSSI UNEJ
Tabel 4. Nilai Minimum dan Maksimum Masing-masing Atribut dan Kelas
Tabel 5. Hasil Normalisasi Data Mahasiswa
Klasifikasi   ketepatan   waktu   keluluasn   mahasiswa didapatkan   berdasarkan   lama   studi   dari   masing-masing mahasiswa.   Untuk   program   sarjana,   mahasiswa   memiliki beban pembelajaran sekurang-kurangnya 144 SKS dengan masa studi selama 4-5 tahun (UNEJ, 2015). Oleh karena itu, mahasiswa   diklasifikasikan   lulus   tepat   waktu   jika   lama studinya kurang dari atau sama dengan 5 tahun (60 bulan). Jika lebih dari 5 tahun (60 bulan) maka tidak tepat waktu. Klasifikasi berdasarkan lama studi ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Klasifikasi Berdasarkan Lama Studi
Setelah melakukan pembersihan data, data dinormalisasi menggunakan fungsi aktivasi sigmoid (biner) , baik seluruh atribut   maupun   kelasnya,   dengan   interval   [0.1,   0.9]. Berdasarkan persamaan 14, nilai minimum dan maksimum dari masing-masing atribut dan kelas ditunjukkan pada tabel 4, sementara hasil normalisasi ditunjukkan pada Tabel 5.
Setelah   seluruh   data   dinormalisasi,   maka   tahapan selanjutnya yaitu melakukan langkah-langkah penghitungan metode Backpropagation menggunakan   persamaan   1 sampai   dengan   9.   Pada   penelitian   ini,   arsitektur   yang digunakan   dalam   jaringan   syaraf   tiruan Backpropagation yaitu   9-3-1.   Artinya,   arsitektur   tersebut   mengandung   9 neuron pada layer input, 3 neuron pada layer tersembunyi, dan 1 neuron pada layer output . Neuron pada layer input yaitu atribut yang terdapat pada data mahasiswa, sementara neuron pada layer output yaitu kelas yang terdapat  pada data mahasiswa.

## Uji Performansi
Uji   performansi   dilakukan   untuk   mengukur   seberapa baik   penggunaan   metode   jaringan   syaraf   tiruan Backpropagation untuk   mengklasifikasi   ketepatan   waktu kelulusan   mahasiswa   PSSI   UNEJ   jika   dilihat   dari   nilai akurasi,   presisi, recall ,   dan F-Measure. Pengujian dilakukan dengan menganalisis nilai kelas prediksi untuk learning rate 0,1, 0,3, 0,5, 0,7, dan 0,9 dengan batas iterasi masing-masing   1.000,   2.000,   dan   3.000   iterasi.  Hasil akurasi,  presisi, recall dan F-Measure dapat  dilihat  pada
tabel 6 sampai 9.
Tabel 6. Nilai Akurasi Tabel 7. Nilai Presisi Tabel 8. Nilai Recall Tabel 9. Nilai F-Measure
Berdasarkan tabel 6 sampai 9, dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode jaringan syaraf tiruan Backpropagation untuk   klasifikasi   ketepatan   waktu   kelulusan   mahasiswa PSSI UNEJ memiliki nilai  akurasi, presisi, recall , dan F- Measure yang tinggi. Nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 98,82%   pada   iterasi   ke-2000   dan   3000,   masing-masing dengan learning rate = 0,7 dan 0,9 untuk iterasi ke-2000 dan learning rate = 0,5, 0,7 dan 0,9 untuk iterasi ke-3000. Nilai   akurasi   tersebut   didapat   dari   jumlah   data   benar sebanyak 167 data dari 169 data secara keseluruhan. Nilai presisi tertinggi yaitu sebesar 98,72% pada iterasi ke-2000 dan 3000, masing-masing dengan learning rate = 0,7 dan 0,9 untuk iterasi ke-2000 dan learning rate = 0,5, 0,7 dan 0,9   untuk   iterasi   ke-3000.   Nilai recall tertinggi   yaitu
ISSN : 2339-0069
sebesar   100,00%   pada   semua learning   rate dan   batas iterasi, kecuali pada learning rate = 0,1 untuk iterasi ke- 1000 yaitu sebesar 99,35%. Nilai F-Measure tertinggi yaitu sebesar   99,35%  pada   iterasi   ke-2000   dan   3000,   masing- masing dengan learning rate = 0,7 dan 0,9 untuk iterasi ke- 2000 dan learning rate = 0,5, 0,7 dan 0,9 untuk iterasi ke- 3000.

## KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah  metode jaringan syaraf tiruan Backpropagation untuk klasifikasi ketepatan waktu   kelulusan   mahasiswa   PSSI   UNEJ   memiliki   nilai akurasi, presisi, recall , dan F-Measure yang tinggi. Nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 98,82% pada iterasi ke-2000 dan 3000, masing-masing dengan learning rate = 0,7 dan 0,9 untuk iterasi ke-2000 dan learning rate = 0,5, 0,7 dan 0,9 untuk iterasi ke-3000. Nilai akurasi tersebut didapat dari jumlah data benar sebanyak 167 data dari 169 data secara keseluruhan.   Nilai   presisi   tertinggi   yaitu   sebesar   98,72% pada   iterasi   ke-2000   dan   3000,   masing-masing   dengan learning   rate = 0,7   dan   0,9   untuk   iterasi   ke-2000   dan learning rate = 0,5, 0,7 dan 0,9 untuk iterasi ke-3000. Nilai recall tertinggi yaitu sebesar 100,00% pada semua learning rate dan   batas   iterasi,   kecuali   pada learning   rate =   0,1 untuk   iterasi   ke-1000   yaitu   sebesar   99,35%.   Nilai F- Measure tertinggi   yaitu   sebesar   99,35%  pada   iterasi   ke- 2000 dan 3000, masing-masing dengan learning rate = 0,7 dan 0,9 untuk iterasi ke-2000 dan learning rate = 0,5, 0,7 dan 0,9 untuk iterasi ke-3000.
Penerapan   metode   jaringan   syaraf   tiruan Backpropagation  dalam sistem klasifikasi ketepatan waktu kelulusan   mahasiswa   PSSI   UNEJ   dilakukan   dengan beberapa  tahapan. Tahapan pertama yaitu mengumpulkan data   lulusan   mahasiswa   PSSI   UNEJ   yang   diperoleh   dari Tata Usaha PSSI UNEJ dan UPTTI UNEJ. Tahapan kedua yaitu melakukan pembersihan data  (Data Cleaning)  untuk menghilangkan  noise  dan   data  yang   tidak   konsisten  atau data   tidak   relevan,   sehingga   diperoleh   169  record  data lulusan   mahasiswa.PSSI   UNEJ   angkatan   2011-2013. Tahapan   ketiga   yaitu   melakukan   perhitungan   metode Backpropagation.   Pada   penelitian   ini,   arsitektur   yang digunakan   dalam   jaringan   syaraf   tiruan  Backpropagation yaitu 9-3-1, yang artinya arsitektur tersebut mengandung 9 neuron pada layer input, 3 neuron pada layer tersembunyi, dan 1 neuron pada layer output . Neuron pada  layer input meliputi atribut yang terdapat pada data mahasiswa, yaitu IP semester 1-6, jumlah SKS, dan semester  saat  terakhir kali memprogram matakuliah KKN dan PKL. Neuron pada layer   output meliputi   kelas   yang   terdapat   pada   data mahasiswa, dengan asumsi bahwa jika masa studi kurang dari atau sama dengan 60 bulan, maka diklasifikasikan lulus tepat waktu, demikian sebaliknya.

## SARAN
Saran yang dapat diberikan sebagai masukan yang lebih baik   yaitu  berpua   penambahan   atribut   cuti   dan   atribut skripsi   bisa   dilakukan   pada   penelitian   selanjutnya   untuk mengetahui   pengaruh   tingkat   akurasi   pada   klasifikaasi. Selain   itu   penambahan   neuron   pada layer tersembunyi sejumlah layer  input juga  bisa dilakukan  pada  penelitian selanjutnya   untuk   mengetahui   pengaruh   tingkat   akurasi pada klasifikaasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andrijasa,   M.,   &   Mistianingsih.   (2010).   Penerapan Jaringan   Syaraf   Tiruan   untuk   Memprediksi   Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran
Backpropagation. Jurnal Informatika Mulawarman .
[2] Cynthia, E. P., & Ismanto, E. (2017). Jaringan Syaraf Tiruan   Backpropagation   dalam   Memprediksi Ketersediaan   Komoditi   Pangan   Provinsi   Riau. Seminar   Nasional   Teknologi   Informasi,   Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 9 , 271-282.
[3] Han,   J.,   &   Kamber,   M.   (2006). Data   Mining: Concepts   and   Techniques. SunFransisco:   Morgan Kaufmann Publishers.
[4] Joyonegoro,   F.   (2017). Implementasi   K-Nearest Neighbor   (KNN)   pada   Klasifikasi   Tanaman Holtikultura   Sesuai   dengan   Media   Tanam   dan Lingkungan .
[5] Jumarwanto,   A.   (2009).   Aplikasi   Jaringan   Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Penyakit THT di  Rumah Sakit Mardi  Rahayu Kudus. Jurnal Teknik Elektro .
[6] Puspitaningrum,   D.   (2006). Pengantar   Jaringan Syaraf Tiruan. Yogyakarta: Andi.
[7] Ridwan,   M.,   Suyono,   H.,   &   Sarosa,   M.   (2013). Penerapan   Data   Mining   untuk   Evaluasi   Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Jurnal EECCIS, 1 (7), 59-64.
[8] Siang,   J.   J.   (2009). Jaringan   Syaraf   Tiruan   dan Pemrogramannya
Menggunakan
Mathlab. Yogyakarta: Pen.
[9] Taruna R., S., & Hiranwal, S. (2013). Enhanced Naive Bayes   Algorithm   for   Intrusion   Detection. International   Journal   of   Computer   Science   and Information Technologies, 6 (4), 960-962.
[10] UNEJ,   T.   (2015). Pedoman   Pendidikan   Universitas Jember Tahun Akademik 2014/2015 .
[11] Widodo,   P.   P.,   Handayanto,   R.   T.,   &   Herlawati. (2013). Penerapan Data Mining dengan Mathlab .