Korelasi Nilai UN, IP Tahun Pertama Terhadap Masa Studi ...

## Korelasi Nilai UN, IP Tahun Pertama Terhadap Masa Studi Dengan Backpropagation

## Correlation of Final Examination, GPA for Study Period With Backpropagation
Mariana Windarti 1 , Istri Sulistyowati 2
1 Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Widya Dharma Klaten
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Widya Dharma Klaten e-mail: 1 mariana@unwidha.ac.id , 2 istri@unwidha.ac.id

## Abstrak
Pada  pendidikan  tinggi  prestasi  akademik  dapat  dilihat  dari  nilai  Indeks  Prestasi Kumulatif  (IPK)  dan  masa  studi  sedangkan  pada  pendidikan  sekolah  menengah  ditunjukkan dengan  nilai  Ujian  Akhir  Nasional  (UAN)  atau  Ujian  Nasional  (UN).  Hubungan  beberapa variabel  seperti  nilai  UAN,  IP  dan  masa  studi  dapat  dinyatakan  dengan  mengukur  tingkat korelasi  menggunakan  sejumlah  data  mahasiswa.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  alumni  program  studi  Teknik  Informatika  Universitas  Widya  Dharma  Klaten dengan  tahun  lulus  2013-2017.  Tujuan  penelitian  untuk  mengukur  tingkat  korelasi  antara atribut nilai UAN dan IP tahun pertama terhadap masa studi mahasiswa menggunakan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation yang diterapkan pada perangkat lunak Matlab r2013a. Pada  proses  pelatihan  jaringan,  penelitian  ini  menghasilkan  nilai  MSE  (Mean  Square  Error) sebesar  0.0051721  dan  koefisien  korelasi  (R=0.56563).  Sedang  pada  proses  pengujian  nilai MSE  =  0.025073  dan  R  =  -0.031142.  Selain  itu  hasil ini  membuktikan  bahwa  nilai  UAN  dan IPK tahun pertama memiliki korelasi negatif terhadap masa studi mahasiswa.
Kata kunci — korelasi , data mining ,  masa studi, backpropagation

## Abstract
In higher education academic achievement can be seen from the Grade Point Average (GPA)  and  study  period  while  in  secondary  school  education  is  indicated  by  the  value  of  the National Final Examination (UAN) or National Examination (UN). The relationship of several variables  such  as  UAN,  IP  and  study  period  can  be  expressed  by  measuring  the  level  of correlation  using  a  number  of  data.  The  data  used  in  this  study  is  alumni  data  from  the Informatics  Engineering  of  the  University  of  Widya  Dharma  Klaten  with  the  graduating  year from 2013 untill 2017. The research objective was to measure the level of correlation between UAN  value  attributes  and  the  first  year  IP  on  the  study  period  using  the  backpropagation method in neural network applied to the Matlab r2013a. In the process of network training, this study  produced  the  MSE  (Mean  Square  Error)  value  of  0.0051721  and  the  correlation coefficient (R = 0.56563). While in the testing process the value of MSE = 0.025073 and R =  - 0.031142.  In  addition,  these  results  prove  that  the  UAN  and  first-year  GPA  values  have  a negative correlation with the student's study period.
Keywords — correlation, data mining, study period, backpropagation

## Mariana Windarti, Istri Sulistyowati

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  perguruan  tinggi  ditunjukkan  dengan  prestasi  akademik  yang  dicapai  oleh mahasiswa.  Prestasi  akademik  pada  dunia  pendidikan  merupakan  salah  satu  tolak  ukur  dari keberhasilan proses belajar mengajar. Menurut Wikipedia Indeks Prestasi adalah salah satu alat ukur  prestasi  di  bidang  akademik.  Meskipun  bernama  "indeks",  IP  sebenarnya bukanlah indeks dalam pengertian sebenarnya, melainkan semacam rerata terboboti.  Masa studi merupakan  lama  studi  terjadwal  yang  harus  ditempuh  oleh  mahasiswa  sesuai  dengan  rentang waktu  yang  dipersyaratkan.  Pada  jenjang  sekolah  menengah  prestasi  akademik  ditunjukkan dengan nilai UAN (Ujian Akhir Nasional).
Beberapa penelitian telah dilakukan untuk menganalisa tentang kinerja mahasiswa yaitu variabel yang mempengaruhi kinerja mahasiswa baik IPK, lama studi maupun faktor lain seperti faktor internal dan eksternal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa korelasi antara atribut yang  berkaitan  dengan  kinerja  mahasiswa  seperti  nilai  UAN  yang  mempengaruhi  IPK  yang diperoleh  selama  menempuh  studi  atau  IPK  yang  mempengaruhi  masa  studi,  dan  lain-lain. Atribut  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  dapat  dilakukan  berdasarkan  usia,  jenis kelamin,  Indeks  Prestasi  semester  1  (satu)    sampai  semester  4  [1].  Implementasi  lain  yang diterapkan  oleh  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  salah  satunya  untuk  melakukan  prediksi  jumlah pasien  rawat  inap.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  keterjumlah  kematian dengan hanya  menganalisa data  yang tersedia, sehingga akan diketahui prediksi jumlah pasien rawat  inap  [2].  Penerapan  JST  untuk  prediksi  juga  dilakukan  untuk  memprediksi  jumlah reservasi  kamar  hotel  dengan  metode  backpropagation.  Penelitian  ini  menghasilkan  prediksi yang  tepat  dan  akurat,  sehingga  hasilnya  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  keputusan  bagi pihak manajemen hotel. Hasil prediksi yang diperoleh mempunyai tingkat akurasi 99.99% dan tingkat kesalahan 0.01% [3].
Penelitian  lain  yang  dilakukan  sebelumnya  yaitu  Nuraeni,  2009  mengenai  penerapan Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk  mengukur  tingkat  korelasi  antara  NEM  dan  IPK  kelulusan mahasiswa  menggunakan  metode  Backpropagation  menyimpulkan  bahwa  NEM  tidak  dapat dijadikan  acuan  mutlak  dalam  sistem  seleksi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru.  Metode backpropagation memiliki  tingkat  keberhasilan  sebesar  64%  dalam  memetakan  hubungan antara  NEM  dan  IPK  lulusan  [4].  Penelitian  serupa  dengan  menerapkan  metode backpropagation untuk  mengetahui  korelasi  antara  nilai  rata-rata  rapor  dan  IPK  akhir mahasiswa. Penelitian ini menunjukkan bahwa nilai rata-rata rapor siswa tidak cukup menjamin untuk mendapatkan IPK akhir yang di perguruan tinggi. Sehingga tidak ada korelasi antara nilai rata-rata  rapor  dan  IPK  akhir  Mahasiswa  [5].  Penelitian  tahun  2015  dilakukan  untuk menganalisa  hubungan  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  dengan  Nilai  Ujian  Akhir  Nasional (UAN).  Analisa  dilakukan  terhadap  mahasiswa  Jurusan  Matematika,  FMIPA  Unsyiah,  Aceh. Pengujian  korelasi  menunjukkan  bahwa  IPK  berkorelasi  positif  dengan  setiap  nilai  mata pelajaran UN. Faktor yang paling berpengaruh terhadap IPK mahasiswa FMIPA Unsyiah adalah nilai Bahasa Indonesia dan Asal Kabupaten [6].
Untuk  dapat  mengukur  tingkat  korelasi  dan  menganalisa  hubungan  antara  variabel tersebut  dapat  menggunakan  sejumlah  data  yang  tersimpan  dalam  basis  data. Data  yang digunakan adalah data alumni S1 Teknik Informatika Universitas Widya Dharma (UNWIDHA) Klaten  dengan  tahun  lulus  2013-2017.  Atribut  yang  digunakan  antara  lain  nilai  UAN,  Indeks Prestasi  (IP)  tahun  pertama  yaitu  IP  Semester  1  dan  2  dan    masa  studi  mahasiswa.  Untuk mengukur  tingkat  korelasi  dengan  metode backpropagation menggunakan  perangkat  lunak MATLAB R2013a. Proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari sejumlah data yang besar disebut dengan data mining atau penambangan data [7]. Terdapat banyak metode didalam penambangan  data,  salah  satunya  adalah  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  atau  Neural  Network. JST  merupakan  sistem  pemroses  informasi  yang  memiliki  karakteristik  mirip  dengan  jaringan syaraf  biologi.  Ada  berbagai  metode  atau  model  jaringan  berdasarkan  strategi  pelatihan  yaitu
Korelasi Nilai UN, IP Tahun Pertama Terhadap Masa Studi ...
pelatihan  dengan  supervisi  terdiri  dari  model  Hebbian,  Perceptron,  Adaline,  Backpropagation, dll.  Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  backpropagation.  Menurut  penelitian tahun 2017 metode backpropagation lebih baik dibandingkan metode Adaline, sehingga penulis lebih  memilih  backpropagation  dalam  penelitian  ini.  Metode  backpropagation  dan  adaline digunakan  untuk  meramal  atau  memperkirakan  seberapa  besar  curah  hujan  yang  akan  datang. Hasil  peramalan  dengan  tingkat  kesalahan  lebih  kecil  dari  kedua  metode  tersebut  yang menunjukkan  metode  yang  baik. Berdasarkan  pengujian  yang  telah dilakukan  pada  iterasi  1000 dihasilkan Root  Mean  Square  Error (RMSE)  pada  metode Backpropagation sebesar  0.0435,  sedangkan Adaline sebesar  0.0674.  Semakin  kecil  nilai  RMSE  maka  akan  semakin  baik  metode  tersebut. Berdasarkan perbandingan nilai RMSE metode Backpropagation lebih baik dibandingkan dengan metode Adaline [8] .
Penambangan data yang diimplementasikan di bidang pendidikan dikenal dengan istilah Educational  Data  Mining  (EDM).  Penelitian terkait  EDM  dilakukan  tahun  2015  menghasilkan analisa bahwa IPK merupakan atribut penting dalam mengukur kinerja mahasiswa, karena IPK merupakan  atribut  yang  memiliki  nilai  yang  nyata  ( tangible  value ).  Hasil  penelitian  tersebut diperoleh  bahwa  metode  Neural  Network  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  98%, kemudian Decision Tree sebesar 91%, Support Vector Machine & KNN (K-Nearest Neighbors) memiliki akurasi yang sama 83% dan akurasi terendah dimiliki oleh Naive Bayes sebesar 76% [9].
Peneliti  bermaksud  untuk  melakukan  analisa  dengan  mengukur  tingkat  korelasi  nilai UAN dan IP tahun pertama yaitu IP semester 1 dan semester 2 terhadap masa studi mahasiswa menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation.  Kemudian  menganalisa  apakah  atribut tersebut  memiliki  korelasi  positif  atau  tidak  terhadap  masa  studi  yang  ditempuh  mahasiswa. Dengan menganalisa tingkat korelasi antara variabel tersebut diharapkan pihak perguruan tinggi dapat  memperhatikan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  lama  studi  mahasiswa,  apakah  faktor tersebut hanya dipengaruhi oleh nilai UAN atau IP tahun pertama saja, atau terdapat faktor lain yang mempengaruhi masa studi mahasiswa.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  mentah  dilakukan  secara  langsung  yaitu  diperoleh  dari  bagian akademik  Fakultas  Ilmu  Komputer  UNWIDHA.  Data  yang  digunakan  dengan  mengambil variabel input berupa nilai UAN yang terdiri dari mata pelajaran matematika, bahasa Indonesia dan  bahasa  inggris,  kemudian  nilai  IP  Tahun  Pertama  yaitu  IP  semester  1  dan  2.  Sedangkan variabel  output  adalah  lama  studi  yang  berasal  dari  tahun  masuk  dan  tanggal  kelulusan.  Data diambil  dari  mahasiswa  yang  telah  selesai  menempuh  pendidikan  S1  Teknik  Informatika dengan  tahun  lulus  2013-2017  yaitu  sebanyak  200 record data.  Data  pelatihan  menggunakan 150 record , sedangkan pengujian sebanyak  50 record . Seluruh data tersebut sudah  mengalami tahap preprocessing data  atau  normalisasi  sehingga  sudah  tidak  terdapat  lagi  data  yang  hilang atau kosong dan data yang variabelnya tidak digunakan akan dihilangkan.
Sampel data yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini. Pada tabel tersebut dapat  dilihat  variabel input adalah  x1,x2,x3,x4  dan  x5  sedangkan  variabel output atau  target adalah  y  yang  menyatakan  masa  studi.  Nilai  pada  tabel  1  tersebut  adalah  data  sebelum dilakukan proses normalisasi. Nilai pada variabel y untuk record atau data pertama tertulis 4.5 maksudnya masa studi yang ditempuh mahasiswa adalah 4 tahun 5 bulan, begitu juga untuk data pada record berikutnya.

## Mariana Windarti, Istri Sulistyowati
Tabel 4.1. Sampel Data Pelatihan & Pengujian No x1 x2 x3 x4 x5 y 1 9 5.6 6 3.61 3.36 4.5 2 8 7 5 3.09 3 4.6 3 8 6.6 7 2.78 3.05 5.1 4 7.5 7.67 6.67 3.04 3.13 4.6 5 7 5 5 3 2.83 4.5 6 7.4 7 8 3.16 3.08 4.5 7 8 8.2 8.33 3.18 2.74 4.7 8 6.8 7 6.67 3 2.91 3.8 9 9 4.6 6.75 3 2.82 3.8 10 5.8 8.4 5.75 3.35 2.82 4.6 11 8.2 7.4 8.67 3 2.73 4.6 12 9 5 9.25 3.09 2.82 4.4 13 8.4 8.4 7.25 2.91 2.64 4.5 14 8 4.8 7.25 3.43 3.09 4.4 15 6.6 7 6.75 3.61 3 4.5 16 6.8 4.4 5.75 3.35 3 3.8 17 8.8 5.6 7 3.35 3 4.3 18 7.67 6.83 8.67 3.43 3.2 4.4 19 6.8 7.6 7.33 3.26 3 4.5 20 6 6 5 3.3 3.05 4.4 21 7.8 8.6 8 3.43 3.36 4.4 22 6 6.4 4.75 3.26 3 4.4 23 6 4 4 3.48 2.8 4.1 24 7 8.8 6.33 3.17 2.73 4.5 25 4.6 5.6 7 3.26 2.36 4.8 Keterangan : Nilai Bahasa Indonesia X1 Nilai Bahasa Inggris X2 Nilai Matematika X3 Nilai IP semester 1 X4 Nilai IP semester 2 X5 Masa Studi Y

## 2.2   Tahapan Penelitian
Ada beberapa tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini antara lain:
a. Studi Pustaka, yaitu mengumpulkan data atau informasi yang bersumber dari internet, buku, jurnal, penelitian maupun referensi lainnya.
b. Pengumpulan  data  yang  dilakukan  secara  langsung  ke  bagian  akademik  Fasilkom UNWIDHA.
c. Melakukan tahapan preprocessing dengan mereduksi data yang kosong atau yang memiliki nilai atribut tidak lengkap.
d. Implementasi metode backpropagation menggunakan MATLAB R2013a dengan mengukur tingkat korelasi.
e. Menganalisa hasil yang diperoleh melalui nilai koefisien korelasi apakah memiliki korelasi positif atau negatif.
Korelasi Nilai UN, IP Tahun Pertama Terhadap Masa Studi ...

## 2.3   Arsitektur Jaringan
Metode Backpropagation terdiri  dari  beberapa  layar  yang  muncul  untuk  mengatasi kelemahan  JST  yang  hanya  terdiri  dari  layar  tunggal.  JST  dengan  layar  tunggal  memiliki keterbatasan  dalam  pengenalan  pola.  B ackpropagation melatih  jaringan  untuk  mendapatkan keseimbangan  antara  kemampuan  jaringan  untuk  mengenali  pola  yang  digunakan  selama pelatihan serta kemampuan jaringan untuk memberi respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa [10].
Dalam  proses  pelatihan  dan  pengujian  jaringan  ini  memiliki  3  lapisan  yaitu  satu  lapisan masukan ( input ) yang terdiri atas 5 unit sel, satu lapisan tersembunyi sebanyak 10 unit sel dan satu  lapisan  keluaran  yang  berjumlah  1  unit  sel  sebagai  target/ output .  Perancangan  arsitektur jaringan yang digunakan untuk mengukur tingkat korelasi nilai UAN, IP tahun pertama terhadap masa studi dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Arsitektur Jaringan Pengukuran Tingkat Korelasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Proses Normalisasi Data
Didalam  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  jaringan backpropagation ,  data dinormalisasi  terlebih dahulu.  Tujuannya  untuk  mereduksi  perhitungan  komputasi  yang  terlalu besar. Hasil proses normalisasi data akan diperoleh nilai dalam range 0.1 s.d 0.9. Perintah yang digunakan untuk melakukan normalisasi pada Matlab dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini.
X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 Z 1 Z 2 Z 3 Z 4 Z 5 Z 6 Z 7 Z 8 Z 9 Z 10 Y Lapisan Masukan
Lapisan Tersembunyi Lapisan Keluaran

## Mariana Windarti, Istri Sulistyowati
Gambar 2. Source Code Normalisasi Data pada Matlab
Pada  tabel  2  berikut  terdapat  sampel  data  pelatihan  dan  pengujian  setelah  dilakukan proses  normalisasi  yang  berasal  dari  data  mentah.  Variabel  input  adalah  x1,x2,x3,x4  dan  x5 sedangkan variabel output atau target adalah y. Sedangkan untuk hasil normalisasi dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Hasil Normalisasi Sampel Data Pelatihan & Pengujian

## 3.2   Hasil Pelatihan JST Backpropagation
Data pelatihan yang digunakan sebanyak 150 record data yang sudah mengalami tahap preprocessing  data  dan  normalisasi.  Pelatihan  jaringan  dengan  Matlab  ini  menggunakan parameter epoch sebesar  50000,  goal  ( error )  atau  batas  error  0.001, learning  rate 0.1  dan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner ( logsig ). Dari hasil pelatihan jaringan didapat nilai MSE  ( Mean  Square  Error )  0.0051721  dan  koefisien  korelasi  (R)  0.56563.  Dalam backpropagation ,  perhitungan  unjuk  kerja  dilakukan  berdasarkan  kuadrat  rata-rata  kesalahan yaitu MSE ( Mean Square Error) . Grafik keluaran hasil pelatihan jaringan terhadap 150 record data  dapat  dilihat  pada  gambar  3  berikut  ini.  Sedangkan  proses  running neural  network pada Matlab dapat dilihat pada gambar 4 dibawah ini.
No x1 x2 x3 x4 x5 y 1 0.809 0.498 0.534 0.316 0.293 0.355 2 0.717 0.626 0.443 0.268 0.260 0.389 3 0.717 0.589 0.626 0.240 0.265 0.389 4 0.671 0.687 0.596 0.264 0.272 0.389 5 0.626 0.443 0.443 0.260 0.244 0.338 6 0.662 0.626 0.717 0.275 0.267 0.338 7 0.717 0.735 0.747 0.276 0.236 0.372 8 0.607 0.626 0.596 0.260 0.252 0.219 9 0.809 0.406 0.603 0.260 0.244 0.219 10 0.516 0.754 0.511 0.292 0.244 0.355 11 0.735 0.662 0.778 0.260 0.235 0.355 12 0.809 0.443 0.831 0.268 0.244 0.321 13 0.754 0.754 0.649 0.252 0.227 0.338 14 0.717 0.425 0.649 0.299 0.268 0.321 15 0.589 0.626 0.603 0.316 0.260 0.338 16 0.607 0.388 0.511 0.292 0.260 0.219 17 0.790 0.498 0.626 0.292 0.260 0.304 18 0.687 0.610 0.778 0.299 0.278 0.321 19 0.607 0.681 0.656 0.284 0.260 0.338 20 0.534 0.534 0.443 0.287 0.265 0.321
function normalisasi clc;clear;close all ;warning off ; % Proses membaca data latih dari excel filename = 'jst_backpro.xls' ; sheet = 3; xlRange = 'A1:A50' ; Data = xlsread(filename, sheet, xlRange); max_data = max(max(Data)); min_data = min(min(Data)); [m,n] = size(Data); data_norm = zeros(m,n); for x = 1:m for y = 1:n data_norm(x,y) = 0.1+0.8*(Data(x,y)-min_data)/(max_data-min_data); end end data_latih = data_norm(:,1:5); target_latih = data_norm(:,1); end
Korelasi Nilai UN, IP Tahun Pertama Terhadap Masa Studi ...
Gambar 3. Hasil Pelatihan JST Backpropagation
Gambar 4. Training JST Backpropagation pada Matlab
Hasil  pelatihan  yang  dinyatakan  dalam  nilai  koefisien  korelasi  dikatakan  cukup  baik karena lebih dari separuh batas maksimal yaitu 0.5. Koefisien korelasi memiliki nilai maksimum sebesar 1. Grafik yang menunjukkan koefisien korelasi R=0.56563 pada proses pelatihan dapat dilihat  pada  gambar  5  berikut  ini.  Sedangkan  untuk  parameter epoch yang  digunakan  yaitu sebanyak 50000 dapat dilihat pada gambar 6.

## Mariana Windarti, Istri Sulistyowati
Gambar 5. Hasil Pelatihan dengan Korelasi (R=0.56563)
Gambar 6. Grafik Hasil Pelatihan dengan Parameter Epoch 50000

## 3.3   Hasil Pengujian JST Backpropagation
Data pengujian yang digunakan sebanyak 50 record data. Dari hasil pengujian jaringan didapat  nilai  MSE  ( Mean  Square  Error )  sebesar  0.025073  dan  koefisien  korelasi  -0.031142. Dari hasil pengujian ini varibel nilai UAN, IPK semester 1 & 2 terhadap  masa studi  memiliki korelasi negatif, maksudnya tidak ada korelasi antara nilai UAN dan IP tahun pertama terhadap masa  studi.  Untuk  memperoleh  korelasi  positif  dapat  dilakukan  dengan  menambah  variabel yang  digunakan  dan  memperbanyak  data  pelatihan  dan  pengujian  jaringan.  Hasil  pengujian dapat dilihat pada gambar 7 berikut ini, sedangkan hasil koefisien korelasi dalam bentuk grafik dapat dilihat pada gambar 8 berikut.
Korelasi Nilai UN, IP Tahun Pertama Terhadap Masa Studi ...
Gambar 6. Hasil Pengujian JST Backpropagation
Gambar 7. Hasil Pengujian dengan Korelasi ( R = - 0.031142 )

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang diperoleh setelah  melakukan penelitian ini antara lain  data pelatihan yang  digunakan  sebanyak  150 record dan  pengujian  50 record data.  Penerapan  JST Backpropagation dilakukan  untuk  mengukur  tingkat  korelasi  nilai  UAN,  IP  Semester  1  dan  2 terhadap  masa  studi  mahasiswa  ini  diterapkan  pada  perangkat  lunak  MATLAB  menggunakan parameter epoch 50000, learning  rate 0.1,  goal  ( error )  0.002,  1  lapisan  tersembunyi  ( hidden layer )  dengan  jumlah  neuron  sebanyak  10  dan  menggunakan  fungsi  sigmoid  biner  ( logsig ). Pada  Proses  Pelatihan  jaringan  menghasilkan  nilai  akurasi  MSE  0.0051721  dan  koefisien korelasi sebesar 0.56563. Nilai korelasi berada pada rentang 0 – 1 dan korelasi terbaik bernilai

## Mariana Windarti, Istri Sulistyowati
1.  Dalam  proses  pelatihan  jaringan  sudah  menghasilkan  kinerja  yang  cukup.  Sedangkan    pada proses  pengujian  pada  50 record data  diperoleh  kecocokan  antara  output  jaringan  dan  target dengan koefisien korelasi (R) sebesar -0.031142 dan nilai MSE sebesar 0.025073. Jadi korelasi antara nilai UAN, IP Semester 1 & 2 terhadap masa studi mahasiswa memiliki korelasi negatif atau tidak memiliki korelasi, sehingga diperlukan variabel lain atau faktor lain yang mendukung masa  studi  mahasiswa,  selain  itu  perlu  menambah  jumlah  data  baik  untuk  data  pelatihan maupun data pengujian.

## 5. SARAN
Saran yang dapat dilakukan untuk dilakukan penelitian selanjutnya antara lain:
a. Nilai MSE yang diperoleh sedikit lebih tiggi dari separuh batas maksimal yaitu 0.5 (MSE = 0.56563) sehingga belum menghasilkan kinerja yang maksimal.
b. Dibutuhan  faktor-faktor  lain  yang  mendukung  masa  studi  mahasiswa,  tidak  hanya  faktor nilai  UAN  dan  IP  Semester  1  &  2  saja.  Selain  itu  juga  perlu  memperbanyak  data  yang digunakan dalam proses pelatihan dan pengujian.
c. Proses  pelatihan  dan  pengujian  dapat  dilakukan  kedalam  beberapa  model  atau  bentuk dengan  mengubah  nilai  parameter  yang  digunakan  seperti  jumlah  parameter  epoch,  nilai laju  belajar  ( learning  rate ),  batas  error,  fungsi  aktivasi,  jumlah  lapisan  pada hidden  layer dan lain-lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer UNWIDHA Klaten. Kemudian tidak lupa juga kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian  Kepada  Masyarakat  (LPPM)  Unwidha  Klaten  yang  telah  mendanai  penelitian  ini sehingga penelitian ini dapat selesai dan berjalan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Romadhona,  Suprapedi,  and  H.  Himawan,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat waktu  Berdasarkan  Usia,  Jenis  Kelamin  dan  Indeks  Prestasi  Menggunakan  Algoritma Decision Tree,” J. Teknol. Inf. , vol. 13, no. 1, pp. 69–83, 2017.
[2] F.  R.  Diani  Br.  Simangunsong  and  S.  D.  Nasution,  “Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan Untuk  Memprediksi  Metode  Back  Propagation  (Studi  Kasus :  RSU.  TERE MARGARETH),” J. Ris. Komput. , vol. 2, no. 6, pp. 43–47, 2015.
[3] M. Yanto, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Memprediksi Jumlah Reservasi Kamar Hotel dengan  Metode  Backpropagation  (  Studi  Kasus  Hotel  Grand  Zuri  Padang  ),” J. KomTekInfo Fak. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, 2015.
[4] Y.  Nuraeni,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  Mengukur  Tingkat  Korelasi Antara NEM dengan IPK Kelulusan Mahasiswa,” J. TELKOMNIKA
(Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 7, no. 3, pp. 195–200, 2009.
[5] D.  Utami,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk  mengetahui  Korelasi  antara  Nilai Rata-rata  Rapor  dan  IPK  Akhir  Mahasiswa  dengan  Menggunakan  Metode Backpropagation,”  Skripsi  Jurusan  Teknik  Informatika  UNIVERSITAS  ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU, 2016.
[6] R. Ferdhiana, I. Julita, A. Rusyana, and N. Salwa, “Hubungan Indeks Prestasi Kumulatif ( IPK ) dengan Nilai Ujian Akhir Nasional ( UAN ): Studi Kasus di FMIPA Unsyiah,”
Korelasi Nilai UN, IP Tahun Pertama Terhadap Masa Studi ...
vol. 15, no. 1, pp. 17–23, 2015.
[7] H. Jiawei and M. Kamber, Data mining: concepts and techniques . 2001.
[8] I.  P.  Sutawinaya,  I.  N.  Gede  Arya  Astawa,  and  N.  K.  D.  Hariyanti,  “Perbandingan Metode Jaringan Saraf Tiruan pada Peramalan Curah Hujan,” J. Log. , vol. 17, no. 2, pp. 92–97, 2017.
[9] A.  Mohamed,  W.  Husain,  and  A.  Rashid,  “A  Review  on  Predicting  Student  ’  s Performance using Data Mining Techniques,” Procedia - Procedia Comput. Sci. , vol. 72, pp. 414–422, 2015.
[10] J.  Jek  Siang, Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Pemrogramannya  Menggunakan  Matlab . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2005.