L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA PERCEPTRON DALAM PENENTUAN PROGRAM STUDI MAHASISWA BARU
Novhirtamely Kahar 1 , Widya Aritonang 2
1&2 Teknik Informatika, Universitas Nurdin Hamzah Jambi Email: 1 novmely@ymail.com, 2 widyaaritonang289@gmail.com
Abstract –  The  determination  of  the  study  program  is  important  for  prospective  students  to  enter  state universities  and  private  universities  this  is  because  it  is  a  decision  to  hone,  explore  the  abilities  of  each prospective student and reduce students who fail or drop out. This research is expected so that students know the appropriate study program based on their abilities. The data inputted is personal data of prospective students, average values, majors and test scores with Alternative study programs, namely study programs at the Faculty of  Computer  Science  and  The  output  of  the  data  processed  is  in  the  form  of  results  about  selected  study programs.  The  method  used  by  researchers  is  the  perceptron  method,  Perceptron  is  one  of  the  simple  ANN training methods used the first training algorithm procedure. It consists of a single neuron with synaptic weights that  is  regulated  using  the  hard  limit  activation  function.  After  an  analysis  of  the  ANN  simulation  of  the perceptron  algorithm  with  Matlab  in  determining  the  majors,  the  results  of  the  perceptron  method  were obtained,  namely  the  perceptron  method  was  able  to  determine  the  target  output  and  actual  output  as  much as54.28%.
Keywords :  Artificial  Neural  Network  (ANN);Determination  Of  The  Study  Program;Implementation; Matlab;Perceptron.

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Penentuan  program  studi  merupakan  hal yang  penting  bagi  calon  mahasiswa  untuk  masuk kedalam  Perguruan  Tinggi  Negeri  (PTN)  maupun Perguruan Tinggi Swasta (PTS), hal ini dikarenakan penjurusan  merupakan  suatu  keputusan  untuk mengasah  dan  mendalami  kemampuan  masing- masing  calon  mahasiswa  baru.  Menentukan program  studi  merupakan  sesuatu  yang  cukup  sulit untuk  diputuskan  oleh kebanyakan  siswa  SMA  dan sederajat,  terutama  yang  tidak  banyak  memiliki referensi  dan  mencari  informasi  terkait  dengan pendidikan perguruan tinggi.
Satu hal  yang  disayangkan  dari animo  besar tersebut  adalah  kurang  yakinnya  mereka  dalam memilih  jurusan  atau  program  studi  yang  ada  di perguruan tinggi. Akibatnya, sering terdengar cukup banyak  mahasiswa  baru  yang  gagal  di  tengah  jalan atau drop  out ketika  mereka  sudah  diterima  di perguruan tinggi. Teknologi informasi saat ini dapat dimanfatkan  untuk  melihat  kemampuan  pelajar, sehingga  ketidakcocokan  dan  kebimbangan  pilihan jurusan  dapat  dikurangi.  Kebanyakan  pelajar hanya mengikuti  teman  serta  ada  juga  faktor  lain  dalam menentukan jurusan pilihannya. Pengambilan keputusan penentuan program studi mahasiswa baru pada Universitas Nurdin Hamzah adalah menggunakan  JST  (jaringan  syaraf  tiruan)  dengan metode perceptron.
Metode perceptron adalah salah satu metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  sederhana  yang menggunakan  algoritma  training  untuk  melakukan klasifikasi  secara  linier.  Perceptron  digunakan untuk  melakukan klasifikasi sederhana  dan membagi  data  untuk  menentukan  data  mana  yang masuk  dalam  klasifikasi  dan  data  mana  yang miss clasifikasi (diluar klasifikasi). Ada banyak penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk  penentuan jurusan  mahasiswa  ataupun  siswa  menggunakan berbagai  metode  pada  jaringan  syaraf  tiruan. Contoh  penelitian  sebelumnya  yaitu  Prediksi Program  Studi  berdasarkan  nilai  siswa  dengan Metode Backpropogation (Hananto  dkk,  2019).
Dalam penelitian tersebut metode Backpropagation Jaringan  Syaraf  Tiruan  menggunakan  kinerja klasifikasi dengan software Rapidminer pada target yang  menghasilkan  akurasi  paling  besar  adalah 86,96%.  Penggunaan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk Prediksi Penentuan Jurusan Calon Mahasiswa pada UIN  Suska  Riau  dengan  menggunakan  Metode Backpropogation  (Irvan,  2017).  Pada  penelitian tersebut  penulis  mengatakan  bahwa  metode Backpropagation dalam  proses training dapat mengenali  pola  data  dengan  cukup  baik  di  mana semakin  kecil  nilai  target  error  yang  diberikan maka  iterasi  (epoch)  akan  semakin  besar  serta tingkat  keakurasiannya  juga  semakin  tinggi. Tingkat  keakurasian  tertinggi  pada  penelitian tersebut  adalah  sebesar  86.28%  pada  kuadrat  error 0.01.  Analisis  penerapan Artificial  Neural Network dalam  Penentuan  Bidang  Kompetensi  Skripsi
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Mahasiswa  (Studi  Kasus  di  Program  Studi  Teknik Informatika  STMIK  Nurdin  Hamzah  Jambi) (Kahar,  2015).  Pada  penelitian  tersebut  penulis menggunakan metode Perceptron dan Backpropagation . Namun disini penulis menggunakan  metode  perceptron  dalam  penentuan program  studi  mahasiswa  baru  pada  Fakultas  Ilmu Komputer. Aplikasi yang digunakan dalam membantu pengolahan data  tersebut  adalah MATLAB R2008a.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  maka peneliti  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dalam bentuk kerja praktek yang berjudul : “Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan Algoritma Perceptron dalam Penentuan Program Studi Mahasiswa Baru”.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dijelaskan  diatas  maka  dapat  disimpulkan  sebuah rumusan  masalah  yang  akan  dibahas  pada penelitian  ini,  yaitu  bagaimana  implementasi Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  untuk  menentukan program  studi  calon  mahasiswa  baru  yang  sesuai dengan  kemampuan  yang  dimiliki  oleh  siswa  yang bersangkutan  menggunakan  metode  algoritma perceptron ?.

## 1.3. Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membangun  aplikasi  implementasi  jaringan  syaraf tiruan  dalam  penentuan  program  studi  mahasiswa baru dengan menggunakan metode perceptron pada Fakultas Ilmu Komputer.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Implementasi
Menurut  Mulyadi  (2015:12)  implementasi mengacu  pada  tindakan  untuk  mencapai  tujuan- tujuan yang  telah ditetapkan dalam suatu keputusan. Tindakan  ini  berusaha untuk  mengubah keputusan-  keputusan  tersebut  menjadi  pola-pola operasional  serta  berusaha  mencapai  perubahan perubahan besar atau kecil sebagaimana yang telah diputuskan sebelumnya.

## 2.2. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan syaraf tiruan adalah sistem pemrosesan  yang  dirancang  dan  dilatih  untuk melakukan  proses  pembelajaran  dengan  mengubah bobotnya  untuk  menyelesaikan  masalah  yang kompleks (Siregar, 2015).
Masing-masing  neuron  dikelompokkan  ke dalam  beberapa  lapisan,  antara  lain:  lapisan masukan, lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran
(Coding, 2015).
Merupakan  salah  satu  representasi  buatan dari  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  untuk mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak manusia  tersebut.  Istilah  buatan  disini  digunakan karena  jaringan  syaraf  ini  diimplemintasikan dengan  menggunakan  program  komputer  yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran (Yanti dkk, 2019).
Jaringan syaraf tiruan juga mampu menemukanhubunganyangtidakdiketahuidantidak dapat  diprediksi  antara  data  dengan  suatu  aplikasi yang  memprediksi output .  Selain  itu,  jaringan syaraf tiruan juga dapat dengan jelas mengungkapkan  hubungan  yang  tidak  dapat dikenali  karenamodelnya  bukan  linier  (Kokyay, 2020).
Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  mekanisme komputasi  yang  mampu  memperoleh,  mewakili, menghitung  pemetaan  dari  suatu  multivarian  ke informasiyanglain,danmemberikansuatuhimpunan data  yang  mewakili  pemetaan  tersebut  (Kapita, 2015).
Jaringan syaraf tiruan Perceptron merupakan salah  satu  metode  pembelajaran  yang  terbimbing ( Supervise  Learning  Method ).  Metode  terbimbing merupakan  metode  pelatihan  yang  memasukkan target  keluaran  dalam  data  untuk  proses  pelatihan. Hasil  dari  pelatihan  tersebut  akan  menghasilkan bobot baru yang digunakan untuk proses pengenalan (Paramita, 2016).

## 2.3. Metode Perceptron
Metode perceptron merupakan  metode pembelajaran  dengan  pengawasan  dalam  sistem jaringan  syaraf.  Dalam  merancang  jaringan  neuron yang perlu diperhatikan adalah banyaknya spesifikasi  yang  akan  diidentifikasi.  Jaringan neuron  terdiri  dari  sejumlah  neuron  dan  sejumlah masukan (FC, 2016).
Algoritma Perceptron adalah  suatu  bentuk jaringan syaraf sederhana dan merupakan salah satu cabang  ilmu  bidang  kecerdasan  buatan  ( Artificial Intelegence ).  Metode  ini  digunakan  sebagai pengklasifikasian suatu tipe pola tertentu yang lebih dikenal dengan pemisahan secara linier. Perceptron pada  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  satu  lapisan memiliki  bobot  yang  bisa  diatur.  Algoritma- algoritma yang digunakan dalam aturan Perceptron ini  akan  mengatur  parameter-parameter  bebasnya melalui proses pembelajaran. Pada metode Perceptron , proses pembelajaran untuk mendapatkan bobot akhir dilakukan secara berulang kali  sampai  sudah  tidak  terjadi  lagi  kesalahan ( error ).  Kesalahan  yang  terjadi  berupa output jaringan  memiliki  nilai  yang  sama  dengan  target yang diharapkan (Arliyanto, 2016).
Perceptron adalah  sebuah  metode  yang mampu  melakukan  proses  perhitungan  dengan
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
mengenali  variabel-variabel  dalam pencocokan  pola dan pada akhirnya hasil keluaran dari Jaringan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan pengambilan keputusan (Musli, 2018).

## 2.4. Tahapan Perceptron
Algoritma pelatihan perceptron adalah sebagai berikut :
1. Inisialisasi semua bobot dan bias:
(untuk  sederhananya  set  semua  bobot  dan bobot bias sama dengan nol). Set learningrate :  α  (0  <  α  ≤  1).  (untuk sederhananya set sama dengan 1).
2. Selama  kondisi  berhenti  bernilai false , lakukan langkah-langkah sebagai berikut:
i. Untuk  setiap  pasangan  pembelajaran  s-t, kerjakan:
a.  set input dengan nilai sama dengan vektor input:
X i =S i .................................................................... (1)
b.  Hitung  respon untuk unit output y_in= ∑ 1 𝑥 𝑖 𝑤 𝑖 .............................................................. (2) a.
c.  Perbaiki bobot dan bias jika terjadi error: Jika y ≠ t maka :
W i (baru)    =    w i (lama) α*t*x i............ (4) b (baru) = b (lama) + α*t jika tidak, Maka: W i (baru) = w i (lama) ......................... (5)
b (baru) = b (lama).
ii. Tes  kondisi  berhenti:  jika  tidak  terjadi perubahan  bobot  pada  (i)  maka  kondisi berhenti true ,  namun  jika  masih  terjadi perubahan maka kondisi berhenti false .

## 2.5. Penentuan Program Studi
Menurut  (Setiobudi,  2017)  keberhasilan karier  dimasa  depan  salah  satunya  dapat  ditandai dari  keputusan  jurusan  yang  diambil.  Kesesuaian keputusan jurusan yang dibuat berdasarkan kemampuan  yang  dimiliki  akan  mempermudah mahasiswa dalam meraih kesuksesan di masa depan. Berdasarkan  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia, jurusan  merupakan  bagian  dari  suatu  fakultas  atau sekolah  tinggi  yang  mengembangkan  suatu  bidang studi atau pengkajian ilmu secara khusus dan terbagi menjadi macam-macam bidang.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Perancangan
Penentuan  program  studi  mahasiswa  baru Fakultas  Ilmu  Komputer  yang  ada  di  Unversitas Nurdin  Hamzah  Jambi  untuk  saat  ini  masih dilakukan  secara  manual  atau  dengan  penentuan Program  Studi  sesuai  dengan  keinginan  mahasiswa
sendiri,  sehingga  mengakibatkan  terjadinya  banyak permasalahan tentang mahasiswa yang salah jurusan yang mengkibatkan dropout .
Oleh  karena  itu,  peneliti  ingin  menerapkan Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam  Penentuan  Program Studi  Mahasiswa  Baru  pada  Fakultas  Ilmu Komputer  di  Universitas  Nurdin  Hamzah  Jambi menggunakan metode perceptron berbasis perhitungan. yang memiliki keuntungan seperti :
1. Proses  penginputan  nilai  menggunakan software Matlab sehingga lebih cepat.
2. Laporan penentuan jurusan dapat diselesaikan  dengan  cepat  karena  ketelitian cukup pada saat melakukan input data nilai calon mahasiswa.
3. Laporan data hasil jurusan terpilih tersimpan. dengan aman di dalam komputer dan dapat di cetak  sesuai  kebutuhan  dan  juga  dapat dengan  mudah  untuk  melakukan  penentuan jurusan.
4. Meningkat  kan  jangka  waktu  penyimpanan dalam bentuk softcopy.

## 3.2. Flowchart
Pada  tahapan  kebutuhan  alur  kerja  program dapat  menggunakan  perangkat  pemodelan  sistem seperti  diagram  alir  data  ( data  flow  diagram ), flowchart ,  diagram  hubungan  entitas  ( entity relationship  diagram )  serta  struktur  dan  bahasan data.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan detail flowchart untuk  menggambarkan  alur program  atau  Langkah-  langkah  program  yang menjelaskan  suatu  proses  satu  dengan  proses lainnya. Menggambarkan
Langkah-langkah
perhitungan dalam program secara rinci atau detail. Pada  penelitian  ini  menggunakan  langkah- langkah perhitungan pada metode perceptron.
Pada metode perceptron terdiri  dari  2  tahap proses,  yaitu  tahap  pelatihan  dan  pengujian  serta penentuan, dapat dilihat pada gambar 1 dan 2 :
Gambar 1. Flowchart Pelatihan Perceptron Start Pelatihan Inisialisasi Bobot dan Bias  : W[I,k] :  Random W 0 [k] : Random(W1 ................. w3) Dan Set Le arning Rate : α (0 α 1) Ya Iterasi > Iterasi Maksimum Atau Mse <  Tole ransi Error(goal) Tidak Set ve ktor input pola masukandata pelatihan (p), Variabel input (i= 1..3) Ne uron output layer (k= 1 3) Sek ve ktor target output Tk (T1...T3) T1 = 101 T2 = 011 T3 = 111 Y a Output bobot dan bias akhir Bobot akhir_ in_ out (W[I,k]) Bias akhir_in_ out (W 0 [k] Stop Pelatihan Nilai bobot (Wjk) dan bias (W 0 k) akhir W i k (baru) =  Wik(lama) W 0 k (baru) = W 0 k(lama) Pe rbaiki nilai bobot (wjk) dan bi as (W 0 k) Wik (baru) = Wik (lama) + α *  t * Xi   W 0 k (baru) = W 0 k (lama) + α *t
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Gambar 2. Flowchart Pengujian Perceptron
3.3. Penerapan Metode Perceptron
1. Arsitektur JST Arsitektur  JST Perceptron pada  penelitian ini,  terdiri  dari  2  lapisan  yaitu  Lapisan input dan output yang  dihubungkan  dengan  bobot dan bias, seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur Jaringan JST Perceptron

## 2. Inisialisasi Bobot dan Bias
Bobot  dan  bias  merupakan  elemen  yang penting  dalam  menentukan  nilai  akhir  dan merupakan  tujuan  proses  pelatihan  sistem. Untuk nilai awal, baik nilai bobot dan nilai bias  dari  lapisan input ke  lapisan output bernilai  kecil  berupa  bilangan real yang dibangkitkan  dari  fungsi  random  (acak) computer .
Gambar 4. Hasil Bobot Akhir dan Bias Akhir
3. Konstanta Belajar ( Learning Rate )
Learning  Rate (α)  atau  Konstanta  Belajar akan mempengaruhi kecepatan belajar
Jaringan.  Pemilihan  konstanta  belajar  yang tepat  akan  mempercepat  proses  i  belajar janingan atau perulangan yang terjadi sedikit. Pada  sistem  ini  konstantai  belajar  yang digunakan yaitu 0,1 s/d 1 dengan kenaikannya 0,01 atau 0,1. Konstanta belajar dapat  diubah-ubah,  agar  diperoleh  nilai konstanta  yang  paling  optimal  untuk  proses pelatihan.

## 4. Konfigurasi JST
Arsitektur yang digunakan adalah JST model Perceptron  dengan  3  sel  neuron  input,  dan  3 sel neuron output. Galat (goal) yang diizinkan 0 < galat < 1, learning rate 0 s/d 1 dan Fungsi aktivasi, range output 0 s/d 1.
5. Pelatihan JST
Pada  proses  pelatihan  metode Perceptron , dilakukan  perbaikan  bobot  dan  bias  pada setiap  epoch,  yaitu  proses  perulanangan satu kali untuk setiap data set input output . Pada  setiap epoch ,  JST Perceptron akan menghitung  nilai error yang  terjadi, kemudian nilai error tersebut akan dijadikan parameter untuk proses perbaikan bobot dan bias sehingga tercipta nilai bobot dan bias yang baru. Proses ini akan berhenti jika  error  sudah  mencapai  nilai  minimum atau  perulangan  sudah  mencapai  epoch maksimum yang sudah ditentukan sebelumnya. Proses pelatihan menghasilkan nilai bobot dan bias akhir.
X 1 W 1 W i1 Y 1 W 2 X 2 Perceptron W i2 Y 2 W 3 W i3 X 3 Y 3 W 01 ..W 03 bw Start Pe latiha n Inisialisasi Bob ot dan Bias : (dipe role hdaribo bot danbiasakhirh asilprose s pe latiha n) :  bob otakhir_ in_ out ( W jk ) dan bias akhir_ in_ out( W 0 k ) Se t ve ktor input pola m asuka n data pe ngujian (P1) d an pe ne ntu an (P2), variabe l input (i= 1..3) Ne uro n otput laye r (k = 1 .3) Input nilai targe t output :  Tk (T1...T3) (pad a prose s pe ne ntua n tidak ad a targe t) If Y [k] 0.5 Tidak Ya Y [k] = 1 Y [k] = 0 StopPe ng ujian
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## 6. Pengujian JST
Pada  proses  pengujian  dilakukan  proses kalkukasi  dengan  mengalikan  nilai  bobot akhir  (dari  proses  pelatihan)  dengan  sinyal input  dan  menjumlahkan  dengan  nilai  bias akhir.  Selanjutnya  dilakukan  proses  aktivasi terhadap  persamaan  hasil  kalkukasi  tersebut dengan  fungsi  aktivasi  step  seperti  pada rumus  persamaan  (1).  Hasil  aktivasi  tersebut akan  dibandingkandengan  nilai  0,  jika  hasil aktivasi  <  0,  maka  nilai  output=  0  dan  jika hasil aktivasi ≥ 0 maka nilai output=1.
3.4. Pengujian Hasil Pelatihan Metode Perceptron
Tahap  evaluasi  atau  pengujian  adalah  bagian yang  penting  dalam  pemodelan  sistem.  Pengujian dilakukan  untuk  menjamin  kualitas  dan  mengetahui kelemahan  dari  model  sistem,  yaitu  menjamin bahwa  pemodelan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang dibentuk  memiliki  kualitas  yang  handal  yaitu mampu  mempresentasikan  kajian  pokok  dari spesifikasi,  analisis,  perancangan  dan  pengkodean dari pemodelan jaringan syaraf itu sendiri.
Proses  pengujian  Perceptron  terdiri  dari proses  pengujian  data  lama  dan  proses  penentuan jurusan  mahasiswa  baru  dengan  menggunakan metode perceptron berdasarkan hasil proses pelatihan pada tahap sebelumnya.
Pada  tahap  pengujian  metode Perceptron , data  pola  input  yang  digunakan  sebanyak  35  data dan target output yang berbeda denga data pola input dan  target  output  yang  digunakan  pada  proses pelatihan.
Proses  pengujian  memberikan  hasil  nilai performance =  0.0089  artinya  Jaringan  Syaraf tiruan  metode  Perceptron  dari  hasil  implementasi tersebut belum mampu mengenali semua pola input dari 35 data pola input, seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Proses Pengujian Metode Perceptron
Perbandingan Target dan Aktual Output NO Nama Target output Jurusan rget Akt output Jurusan 1 Rifa Affriliya 111 TI 111 TI 2 Desvia Eka 111 TI 111
TI 3 rika Angelia 111 TI 111
TI
4 Royan Amanda  111 TI 111
TI 5 nisa Patria 111 TI 111
TI 6 Abdul Fatah 111 TI 111 TI 7 tutti Selina 111 TI 111 TI
8 kemas m
111 TI 111 TI 9 anisa putri 111 TI 111 TI 10 fitra 111 TI 111
TI 11 M. Feraldi 111 TI 111 TI
12 R. bintang
111 TI 111 TI
13
Angelian Vivia  111
TI 111 TI 14 Agrey 111 TI 111 TI 15
Abdul M 111 TI 111 TI 16 jessica d.h 11 TEKNO 111 TI
S
17 mukti a 11 TEKNO S
111 TI 18 egif p 11 TEKNO
S 111 TI 19 ahmad r 11 TEKNO S 111 TI 20 indah h 11 TEKNO S 111 TI 21 raisa s.a 11 TEKNO S 111 TI 22 Tri septia 11 TEKNO S 111 TI 23 Abdia D 11
TEKNO S 111 TI
24 Iman Sepriansyah  11
TEKNO S 111 TI
25
A.Daffa Firmansyah  101 SI 111 TI 26 Marsa Juleha 101 SI 101 SI 27 Wira Julihandra  101 SI 111 TI 28 V. Desti Al-Pionita  101 SI 111 TI 29 Nia Anjelina Hia  101 SI 111 TI 30 Aji Airlangga 101 SI 101 SI 31 Zikri Saputra 101 SI 111 TI
32
Iman Sepriansyah  101 SI 111 TI 33 Aspia H 101 SI 111 TI
34
Maya Agustina  101 SI 101 SI 35 M. fakhrul rozi 101 SI 101 SI

## 3.5. Penentuan  Program  Studi  Mahasiswa Baru
Tahap  penentuan  program  studi  mahasiswa baru dengan metode Perceptron sama seperti tahap pengujian dengan menggunakan 23 data pola input . Hasil output dari data baru input dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Output dari Data Baru Penentuan Program Studi.
Hasil  penentuan  program  studi  mahasiswa untuk 23 data input dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Penentuan Program Studi Dengan Metode Perceptron NO Nama Aktual Output Jurusan 1 Chindi g  111 TI 2 Alya 101 SI 3 Aldi 111 TI 4 Mario 111 TI 5 Lutfi 111 TI 6 Mayang  111 TI 7 Putra 111 TI
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
8 Arya 111 TI 9 Arham 101 SI 10 Agus 111 TI 11 Sam 111 TI 12 Desi 101 SI 13 Cahya 111 TI 14 Ari 111 TI 15 Lamria 111 TI 16 Tika 111 TI 17 Alex 101 SI 18 Ryan 101 SI 19 Alda 111 TI 20 Key 111 TI 21 Indra 111 TI 22 Santi 111 TI 23 Fahri 111 TI
Berdasarkan  Tabel 2, dari 23 data mahasiswa  yang  telah  dilakukan  proses  penentuan program  studi  mahasiswa  baru  dengan  metode perceptron,  maka  jumlah  mahasiswa  yang  terpilih di  program  studi  TI  sebanyak  18  mahasiswa  dan untuk program studi SI ada sebanyak 5 mahasiswa. Program  studi  paling  banyak  terpilih  adalah
Program  studi  TI,  sedangkan  untuk  program  studi Teknosi  sama  sekali  tidak  terpilih,  karena  aktual output  tidak  sesuai  dengan  target  untuk  menuju terpilihnya  program  studi  tersebut.  Sehingga  dapat dicoba  untuk  proses  pelatihan  dengan  jumlah  data pola input yang lebih banyak.

## 3.6. Analisis Hasil Kinerja Perceptron
Pada  tahap  ini,  aktivitas  yang  dilakukan adalah  analisis  kinerja  Perceptron  terhadap  jumlah yang  akan  diterapkan  pada  proses  pelatihan  adalah 100  data.  Sedangkan  untuk  pengujian  data  yang digunakan  adalah  35  data.  Asumsi  awal  parameter yang  digunakan  adalah  Iterasi  maksimum  =  500, neuron input :3,  target output =3,  target error =0,001 dan learning rate =0,01.
Pada fungsi learning learnp pola data dengan jumlah data pelatihan yaitu 100 data, performance = 0.2467.  Kesesuaian  target  dan  aktual  output  masih banyak  yang  tidak  sesuai  dikarenakan  performance pada proses pelatihan masih tinggi.
Sedangkan nilai kesesuaian nilai target output dengan  aktual output untuk  data  pengujian  dengan jumlah data adalah 35 data, fungsi modifikasi bobot learnpn  dengan  35  data  pengujian  yaitu,  54,28% artinya  dari  35  data  yang  diuji  hanya  19  data  yang memiliki  kesesuain  antara  target output dengan aktual output .

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1. Kesimpulan
Setelah  menyelesaikan  tahap  implementasi dan  analisis  kinerja  penerapan  Jaringan  metode Perceptron dalam penentuan program studi mahasiswa  baru  pada  Fakultas  Ilmu  Komputer  di Universitas  Nurdin  Hamzah,  maka  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  metode Perceptron  dapat  diterapkan  dalam  proses penentuan  program  studi  mahasiswa  baru karena  memili  keunggulan  salah  satunya dapat  melakukan  proses  pelatihan  dengan menggunakan  data  lama  terlebih  dahulu, sehingga  dari hasil proses  pelatihan tersebut dapat  dilakukan  proses  penentuan  program studi mahasiswa baru dengan data yangbaru.
2. Analisis  penerapan  metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  metode  Perceptron  dalam  hal penentuan  atau  prediksi  membutuhkan waktu  yang  tidak  sedikit  karena  perlu melakukan  banyak  percobaan  ( trial dan error )  dalam  menetapkan  jumlah  data pelatihan dan pengujian, menetapkan jumlah neuron  hidden  layer ,  menetapkan  jumlah hidden  layer ,  menentukan  besar  nilainya learning  rate ,  menetapkan  fungsi  training, serta menetapkan fungsi performance .
3. Penerapan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  bagi Fakultas  Ilmu  Komputer  di  Universitas
Nurdin  Hamzah  khususnya  pada  bagian
BAAK  untuk  membantu  mengarahkan mahasiswa  baru  dalam  merekomendasikan program studi yang sesuai dengan kemampuan mahasiswa.

## 4.2. Saran
Berdasarkan dari tahap menarik kesimpulan, maka  saran  untuk  penetapan  dan  kelanjutan penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  ini  adalah sebagai berikut :
1. Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  metode Perceptron  yang  diaplikasikan  masih  belum terkomputerisasi dengan sempurna. Sehingga  dapat  dikembangkan  lagi  lebih lanjut dengan menggunakan tool pengembangan perangkat lunak yang berbasis Graphic  User  Interface (GUI), Delphi,  Visual  Basic,  PHP,  atau  berbasis Android, sehingga lebihinteraktif dan userfriendly .
2. Dalam  penentuan  jurusan  mahasiswa  pada penelitian  ini  hanya  berdasarkan  kriteria nilai  calon  mahasiswa  baru  dan  jurusan SMA/sederajat.  Untuk  pengembangan  yang lebih  baik,  dapat  juga  menggunakan  kriteria
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
kompetensi soft skill , seperti keaktifan siswa dalam  berorganisasi  pada  waktu  SMA, keahlian  dalam  suatu  bidang  kompetensi, dan lain sebagainya, sehingga lebih mendukung  hasil  rekomendasi  penentuan program studi yang lebih baik lagi.
3. Pada  proses  penentuan  program  studi mahasiswa masih banyak terdapat hasil yang tidak valid, maka untuk penelitian
selanjutnya  dapat  dikembangkan  dengan penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan metode lain, seperti metode Backpropagation , Learning Vector
Quantification (LVQ), atau lainnya.

## DAFTAR REFERENSI
Arliyanto,  G.  S.  2016. “Pengembangan  Tes  Minat dan  Bakat  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST) Perceptron Untuk Memprediksi Potensi Siswa  Bidang  Olahraga  Sepak  Bola”.
Techno:  Jurnal  Penelitian,Vol  9,  No  1.
Diakses pada 10 September 2021.
http://eprints.dinus.ac.id/ id/eprint/21863
Coding, J., Untan, S. K., Trimulya, A., Setyaningsih, F.A.,Komputer,J.S.,Elektro,J.T.,Tanjungpura, U.  2015. “Implementasi  Jaringan  Syaraf
Tiruan  Metode  Backpropagation  Untuk Memprediksi Harga Saham” . Jurnal komputer  dan  aplikasi.  Vol  1,  No  3.  Diakses pada 10 September 2021. https ://w ww. academia.edu/ 57342334/
Kapita, S.N. 2015. “Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Kohonen  Som  dalam  Pengelompokan  Mutu Pendidikan  pada  Jenjang  Sekolah  Dasar.
Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan  Matematika” .  JIKO  (Jurnal Informatika  dan  Komputer),  Vol  3,No  1, Diakses pada 13 September
2021. https://www.researchgate.net /publication/340597904 Kokyay, S., Kilinc, E., Uysal, F., Kurt, H., Celik, E., & Dugenci, M. 2020. “A Prediction Model of Artificial Neural Networks in Development of Thermoelectric  Materials  with  Innovative Approaches” .  In  Engineering  Science  and
Technology, an International Journal.
Elsevier.
https://doi.org/https://doi.org/10. 1016/j.jestch.2020.04.007
Mulyadi. 2015. “Perilaku  Organisasi  dan Kepemimpinan  Pelayanan”. Penerbitan  : Alfabeta,  Bandung.    eprints.ums.ac.id/658 14/9/.
Paramita, N. K. D. P. 2016. “Peramalan Siwa-Siswi SMA  yang  Diterima  Pada  Perguruan  Tinggi Menggunakan  Metode Jaringan Syaraf Tiruan  Backpropagation  (Studi  Kasus  Pada SMA Negeri 1 Genteng-Banyuwangi) [Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya]”. Techno:JurnalPenelitian,Vol  9,
No  1.  Diakses  pada  12  September  2021.
http://ejournal.unkhair.ac.id/index.php/Techn o Siregar,  S.  (2015).  Statistika  terapan  untuk perguruan tinggi. Jakarta: Grup Prenadamedia.  Jurnal  pena,  Vol  3,  No  1. Diakses pada 10 September 2021. https://journal.unismuh.ac.id/index . php/pena/article/ view/992/pdf.
Sovi,  Rini  &  Yanto,  Musli.  (2018).  Jaringan  Syaraf
Tiruan Analisa Pengaruh Gizi Buruk Terhadap  Perkembangan  Balita  Algoritma Perceptron.  Jurnal  Sebatik,  Vol  23,  No  2. Diakses pada 13 September 2021. https://jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik/a rticle/v iew/823 Yanti,  N.,  Cynthia,  E.  P.,  Vitriani,  Y.,  &  Azmi,  G. (2019). Prediksi Radiasi Matahari DenganPenerapan  Metode  Elman  Recurrent Neural Network. Jurnal InfortechVol2No1.Diaksespada10Septembe 2021. https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.p hp/
. IDENTITAS PENULIS Nama :  Novhirthamely Kahar, ST.M.Kom NIDN :  1015118101 TTL :  Jambi,15November 1981 Gol/Pangkat :  III C Jab. Fungsional   :  Lektor Email : novmely@ymail.com Nama :  Widya Aritonang Email : widyaaritonang289@gmail.com