## Penilaian Pengetahuan Siswa Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Perceptron
Syarifuddin N. Kapita 1 , Samlan Mahdi 2 , Firman Tempola 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Khairun email: 1 Syarifuddin.Kapita.@unkhair.ac.id; 2 Samlanmahdi02@gmail.com; 3 firman.tempola@unkhair.ac.id
Received :14-03-2020 Accepted
:18-04-2020 Available online  :31-05-2020

## ABSTRAK
Dalam  proses  penilaian  pengetahuan  siswa  pada  Sekolah  Dasar  Negeri  1  Kota  Ternate  masih menggunakan  software  MS  excel  dan  membutuhkan  waktu  kurang  lebih  2  sampai  4  hari, sehingga  dianggap  kurang  efektif.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Perceptron  agar  memudahkan  pekerjaan  penilaian  Guru  di  SD  Negeri  1  Kota  Ternate. Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan meniru  cara  kerja  otak  manusia  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah  secara  cepat  dan  tepat. Dalam  pengolahan  penilaian  dengan  algoritma perceptron , dibutuhkan  data  pelatihan  ( training ) dan  pengujian  ( testing )  untuk  mengklasifikasikan  data  hasil  belajar  siswa.  Metode pengembangan  sistem  yang  digunakan  yaitu prototype .  Pengujian  sistem  dilakukan  dengan metode white  box. Data  yang  digunakan  adalah  data  klasifikasi  hasil  belajar  siswa  pada  ranah pengetahuan yakni Hasil Penilaian Harian (HPH), Hasil Penilaian Tengah Semester (HPTS), dan Hasil penilaian Akhir Semester (HAS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat keakuratan tertinggi terjadi di perlakuan awal dengan akurasi yang diperoleh sebesar 96%, sehingga dapat disimpulkan  bahwa  sistem  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  algoritma Perceptron dapat diimplementasikan untuk penilaian siswa pada kurikulum 2013.
. Kata Kunci: Jaringan syaraf tiruan, algoritma perceptron, klasifikasi, akurasi, kurikulum

## ABSTRACT
In the process of student assessment in SD Negeri 1 Kota Ternate, they still use MS Excel software and it takes approximately 2 to 4 days, so it is assumed to be less effective. This study aims to apply the Perceptron Artificial Neural Network to facilitate the work of teacher assessment in SD Negeri  1  Kota  Ternate.  Artificial  neural  network  is  an  information  processing  system  that  is designed to mimic the workings of the human brain in solving problems quickly and accurately. In  processing  the  assessment  using  the  perceptron  algorithm,  training  data  and  testing  are needed  to  classify  student  learning  outcomes  data.  The  system  development  method  used  is prototype. System testing is done by the white box method’s. The data used are data classification of  student  learning  outcomes  in  the  realm  of  knowledge,  namely  Daily  Assessment  Results (HPH), Mid Semester Assessment Results (HPTS), and Final Semester Assessment Results (HAS). The  results  showed  that  the  highest  level  of  accuracy  occurred  in  the  initial  treatment  with  an accuracy  of  96%,  so  it  can  be  concluded  that  the  Artificial  Neural  Network  system  with  the Perceptron algorithm can be implemented for student assessment in the 2013 curriculum.
Keywords : Artificial neural networks, perceptron algorithm, classification, accuracy, curriculum
E-ISSN-2580-7129 Print- ISSN-1978-6107

## TECHNO: JURNAL PENELITIAN
Journal homepage : http://ejournal.unkhair.ac.id/index.php/Techno Issue 09 Number 01 May 2020 DOI: http://dx.doi.org/10.33387/tjp.v9i1.1712

## PENDAHULUAN
Keberhasilan  pembangunan  pendidikan  yang  berkualitas  dipengaruhi  oleh  ketersediaan berbagai  komponen  pendukungnya.  Salah  satu  diantaranya  adalah  kurikulum  yang dikembangkan dan digunakan pada tataran satuan  pendidikan (Purnomo, 2017). Tidak bisa dipungkiri bahwa perubahan kurikulum selalu mengarah pada perbaikan sistem pendidikan. Perubahan  tersebut  dilakukan  karena  dianggap  belum  sesuai  dengan  harapan  yang diinginkan, sehingga perlu adanya revitalisasi kurikulum (Sari et al ., 2015).
Dalam menentukan penilaian siswa pada kurikulum 2013, melibatkan beberapa kriteria yang harus  diambil  karena  ada  tiga  ranah  kompetensi  yang  dinilai,  yaitu  kompetensi  sikap, kompetensi pengetahuan, dan kompetensi keterampilan. Di dalam kompetensi sikap memiliki 4 jenis penilaian yaitu penilaian diri, penilaian antar teman, observasi, dan jurnal. Sementara dalam kompetensi keterampilan terdapat 3 jenis penilaian yaitu penilaian praktek, portofolio, dan  proyek.  Pada  kompetensi  pengetahuan  memiliki  beberapa  kompetensi  inti  yang  harus dinilai  (Kemendikbud,  2016).  Dalam  menentukan  penilaian  akhir  siswa  dengan  kategori sangat  baik,  baik,  dan  cukup  maka  umumnya  para  Guru  melakukan  perhitungan  aspek pengetahuan siswa  dengan cara menjumlahkan setiap hasil belajar meliputi; Hasil Penilaian Harian (HPH), Hasil Penilaian Tengah Semester (HPTS), dan Hasil penilaian Akhir Semester (HAS) lalu dibagi dengan ketiga variabel tersebut (Ardian & Abidin, 2014).
Pada  proses  penilaian  yang  dilaksanakan  di  sekolah,  umumnya  penilaian  pada  ranah pengetahuan dilakukan dengan menggunakan software M.S excel. Setelah mendapatkan nilai akhir  pengetahuan,  lalu  Guru  menginputnya  ke  dalam  aplikasi  rapor  yang  masih  dalam bentuk excel untuk mengetahui predikat siswa dengan kategori sangat baik, baik, dan cukup. Dalam  proses  penilaian  ini,  dibutuhkan  waktu  selama  kurang  lebih  2  sampai  4  hari.  Oleh karena itu, perlu adanya sistem untuk memproses informasi secara cepat dan tepat.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan salah  satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan  meniru  cara  kerja  otak  manusia  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah  dengan melakukan proses belajar melalui perubahan bobot sinapsisnya berbasis pada data time-series ( history ) (Matondang, 2013). Menurut Kokyay et al ., (2020), jaringan syaraf tiruan juga mampu menemukan hubungan yang tidak diketahui dan tidak 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  karena  modelnya  bukan  linier. Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  mekanisme  komputasi  yang  mampu  memperoleh,  mewakili, menghitung pemetaan dari suatu multivariat ke informasi yang lain, dan memberikan suatu himpunan data yang mewakili pemetaan tersebut (Kapita, 2020). Jaringan syaraf tiruan dapat digambarkan  sebagai  sebuah  simulasi  dari  koleksi  model  saraf  biologi.  Model  saraf ditunjukkan  dengan  kemampuannya  dalam  melakukan  emulasi,  analisa,  prediksi,  dan asosiasi  data  (Kosasi,  2014).  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).
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
TECHNO: Vol. 09 (01) Mei 2020
pembelajaran untuk mendapatkan bobot akhir dilakukan secara berulang kali sampai sudah tidak  terjadi  lagi  kesalahan  ( error ).  Kesalahan  yang  terjadi  berupa  o utput jaringan  memiliki nilai yang sama dengan target yang diharapkan (Arliyanto, 2016).
Algoritma Perceptron pernah digunakan oleh (Arliyanto, 2016) untuk pengembangan tes minat dan bakat potensi siswa di bidang olahraga sepak bola. Selain itu, penentuan penilaian siswa juga  pernah  digunakan  oleh  Wijaya,  (2019)  dengan  menggunakan  algoritma Simple  Additive weighting .  Selain  itu,  Lesnussa et  al .,  (2015)  juga  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation untuk  memprediksi  prestasi  siswa  SMA.  Di  tingkat  perguruan  tinggi, penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron pernah dilakukan oleh Heryati et al ., (2018) untuk memprediksi  prestasi  mahasiwa.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  menerapkan  algoritma Perceptron pada  jenjang  yang  berbeda,  yakni  dilakukan  di  SD  Negeri  1  Kota  Ternate  dalam melakukan proses penilaian pengetahuan siswa yang telah menerapkan kurikulum 2013.

## METODE PENELITIAN
Tahap Pertama , melakukan pengembangan sistem dengan prototype dengan langkah-langkah sebagai berikut (Barakbah et al ., 2013):

## 1. Mendengarkan Pelanggan
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  kebutuhan  dari  sistem  dengan  cara mendengar  keluhan  dari  pelanggan  (pengguna),  yaitu  tentang  proses  penilaian siswa pada ranah pengetahuan yang mengalami keterlambatan (dari  segi  waktu) dalam penilaian. Sehingga dibutuhkan sebuah sistem dengan metode perhitungan yang memiliki tingkat akurasi tinggi untuk mengolah data hasil belajar siswa dan membantu pihak sekolah agar menentukan keputusan secara cepat dan tepat.
2. Merancang dan Membuat Prototype
Dalam  tahap  ini  dilakukan  perancangan  dan  pengkodean  untuk  sistem  yang diusulkan yang mana tahapannya meliputi perancangan proses-proses yang akan terjadi  didalam  sistem,  perancangan use  case ,  perancangan  struktur  tabel, perancangan Entity  Relationship  Diagram (ERD),  dan  perancangan  antar  muka ( interfaces )  keluaran,  serta  dilakukan  tahap  pengkodean  terhadap  rancangan- rancangan  yang  telah  didefinisikan  (Prabowo,  2014).  Kelengkapan software dan hardware yang  dibuat,  disesuaikan  dengan  kebutuhan  sistem  dari  keluhan pelanggan (pengguna) yaitu aplikasi klasifikasi penilaian siswa.
3. Uji Coba
Pada  tahap  ini,  aplikasi  klasifikasi  penilaian  siswa  dilakukan  pengujian  dengan mengunakan white box dan bagian yang akan di uji adalah semua keputusan logis dari  sisi true dan false dari  algoritma Perceptron oleh  pelanggan  atau  pengguna. Kemudian dilakukan evaluasi kekurangan-kekurangan dari kebutuhan pelanggan. Jika pengguna merasa aplikasi klasifikasi penilaian siswa yang dibuat masih belum sesuai  dengan  yang  diinginkan,  aplikasi  akan  diperbaiki  dengan  kembali  pada tahap pertama.
Tahap Kedua ,  pengumpulan  data  yang  diawali  dengan  melakukan  wawancara.  Kemudian dilakukan  pengambilan  data  sebanyak  73  siswa,  dengan  data hasil  belajar  siswa  yang  telah terekam dalam satu semester berupa Hasil  Penilaian Harian (HPH), Hasil  Penilaian  Tengah Semester (HPTS), dan Hasil Penilaian Akhir Semester (HPAS).
Kapita, S.N., Mahdi, S., Tempola, F. 2020. Jaringan Syaraf Tiruan , algoritma perceptron, klasifikasi, akurasi, kurikulum
Tahap Ketiga, pemecahan masalah. Untuk melaksanakan pemecahan masalah, maka peneliti membuat  suatu  diagram  alir  berupa  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  pada  metode Perceptron , sebagaimana terlihat pada Gambar  1 berikut.
Start Input data Data cheking Perhitungan Perhitungan selesai? 0 pengujian 1 Pengujian selesai? 0 kesimpulan 1 selesai

## Gambar 1. Diagram Alir Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron
Selanjutnya, untuk alur perhitungan atau penerapan algoritma Perceptron dapat dilihat pada flowchart berikut.
Start Bobot, bias, trenshold,learning reat Masukan Bobot Bias Y = t Selesai Y Y_in = b+∑x i w i W i (baru) = W i (lama)+α.t.x i B(baru) = b(lama)+ α.t T Epoh = Epoh + 1 Gambar 2. Flowchart Algoritma Perceptron
Pada Gambar 2 di atas, terdapat beberapa tahapan diantaranya: 1. Inisialisasi bobot, bias, tresshold , dan learning reat . 2. Input bias dan bobot.
3. Menghitung responden untuk input-outputnya.
4. Membandingkan nilai output jaringan Y dengan target t.
5. Jika Y=t, maka dinyatakan telah selesai, namun jika Y ≠ t, maka dilakukan perhitungan bobot dan bias baru.
Jika  telah  didapatkan  bobot  baru,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  ke  data  berikutnya, hingga jaringan sesuai dengan target atau iterasi terpenuhi (Marcos & Hidayah, 2014).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Dataset Pengetahuan
Dataset  pengetahuan  merupakan  data  hasil  belajar  siswa  pada  ranah  pengetahuan  yang terekam  dalam  satu  semester,  yakni  Hasil  Penilaian  Harian  (HPH),  Hasil  Penilaian  Tengah Semester  (HPTS),  dan  Hasil  Penilaian  Akhir  Semester  (HPAS)  dengan  jumlah  data  yang diperoleh sebanyak 73 data.
Kapita, S.N., Mahdi, S., Tempola, F. 2020. Jaringan Syaraf Tiruan , algoritma perceptron, klasifikasi, akurasi, kurikulum
Tabel 1. Hasil  normalisasi  yang awalnya berupa nilai  siswa  dengan rentang nilai 0  – 100 dari kriteria atau parameter X 1, X 2 dan X 3 kemudian menggunakan rumus normalisasi min-max normalization Data ke X 1 X 2 X 3 NR 1 1 0.929 0.963 1 2 1 0.929 1 1 3 0.5 0.429 0.444 0 4 0.536 0.536 0.407 0 5 0.464 0.429 0.37 -1 6 0.5 0.429 0.37 0 7 0.464 0.429 0.444 -1 8 0.964 0.893 0.926 1 9 0.929 0.536 0.741 0 10 0.786 0.536 0.741 0 11 0.5 0.5 0.444 0 12 0.536 0.536 0.481 0 13 0.464 0.464 0.407 -1 14 0.464 0.536 0.407 0 15 0.464 0.536 0.37 0 .. .. .. ..
.. ..
.. .. .. .. 73 0.179 0 0.185 -1 Keterangan: 1. X 1
: Parameter Inputan hasil penilaian harian
2. X 2 : Parameter inputan hasil penilaian tengah semester 3. X 3 :  Parameter inputan hasil penilaian akhir semester
4. NR : data nilai predikat (A, B, dan C) yang diperoleh siswa dan ditransformasikan ke angka (1, 0, dan -1)
5. Min-Max Normalization : rumus normalisasi

## Analisis Metode
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  analisis  metode Perceptron untuk  mencari  tingkat  akurasi dalam  mengklasifikasikan  kategori  data  uji.  Data  uji  yang  akan  digunakan  pada  analisis metode  sebanyak  24  data  yang  telah  dinormalisasi  sebelumnya.  Untuk  lebih  jelasnya  data tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data uji yang sudah dinormalisasi sebanyak 24 data
Data Ke PARAMETER NR Keterangan X 1 X 2 X 3 50 0.607 0.643 0.556 1 Sangat Baik 51 0.714 0.821 0.815 1 Sangat Baik 52 0.643 0.821 0.815 1 Sangat Baik 53 0 0 0 -1 Cukup 54 0.893 0.821 0.815 1 Sangat Baik 55 0.893 0.821 0.852 1 Sangat Baik 56 0.607 0.679 0.37 0 Baik 57 0.714 0.714 0.704 1 Sangat Baik 58 0.643 0.821 0.741 1 Sangat Baik 59 0.643 0.643 0.741 1 Sangat Baik 60 0.536 0.429 0.63 0 Baik 61 0.607 0.679 0.667 1 Sangat Baik 62 0.571 0.429 0.444 0 Baik 63 0.357 0.357 0.185 0 Baik

## TECHNO: Vol. 09 (01) Mei 2020
64 0.536 0.821 0.37 0 Baik 65 0.679 0.357 0.63 0 Baik 66 0.571 0.714 0.926 1 Sangat Baik 67 0.429 0.714 0.704 1 Sangat Baik 68 0.893 1 0.889 1 Sangat Baik 69 0.179 0.107 0.259 0 Baik 70 0.429 0.321 0.444 0 Baik 71 0.429 0.357 0.185 0 Baik 72 0.286 0.357 0.37 0 Baik 73 0.179 0 0.185 -1 Cukup
Setelah itu setiap data uji dihitung dengan bobot akhir yang sudah dilatih. Proses perhitungan dilakukan  hanya  pada  tahapan  fungsi  aktivasi.  Selanjutnya  dilakukan  pengecekan  keluaran dengan kriteria:
y = 1 jika y_in > 0.5, y = 0 jika -0.5 ≤ y_in ≤ 0.5, y = -1 jika y_in < -0.5. Hasil perhitungan pengujian dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pengujian data uji
Nis PARAMETER NR Hasil perhitungan X 1 X 2 X 3 Keterangan Sistem Baca Y-in 50 0.607 0.643 0.556 1 Sangat Baik Sangat Baik 0.5602814 51 0.714 0.821 0.815 1 Sangat Baik Sangat Baik 1.0266356 52 0.643 0.821 0.815 1 Sangat Baik Sangat Baik 0.9413717 53 0 0 0 -1 Cukup Cukup -1 54 0.893 0.821 0.815 1 Sangat Baik Sangat Baik 1.2415967 55 0.893 0.821 0.852 1 Sangat Baik Sangat Baik 1.2795254 56 0.607 0.679 0.37 0 Baik Baik 0.3842468 57 0.714 0.714 0.704 1 Sangat Baik Sangat Baik 0.869354 58 0.643 0.821 0.741 1 Sangat Baik Sangat Baik 0.8655143 59 0.643 0.643 0.741 1 Sangat Baik Sangat Baik 0.7931573 60 0.536 0.429 0.63 0 Baik Baik 0.4638839 61 0.607 0.679 0.667 1 Sangat Baik Sangat Baik 0.6887015 62 0.571 0.429 0.444 0 Baik Baik 0.3152468 63 0.357 0.357 0.185 0 Baik Baik -0.2365147 64 0.536 0.821 0.37 0 Baik Baik 0.3567059 65 0.679 0.357 0.63 0 Baik SANGAT BAIK 0.6063446 66 0.571 0.714 0.926 1 Sangat Baik Sangat Baik 0.9251975 67 0.429 0.714 0.704 1 Sangat Baik Sangat Baik 0.5270975 68 0.893 1 0.889 1 Sangat Baik Sangat Baik 1.3902176 69 0.179 0.107 0.259 0 Baik Baik -0.4760425 70 0.429 0.321 0.444 0 Baik Baik 0.100817 71 0.429 0.357 0.185 0 Baik Baik -0.1500499 72 0.286 0.357 0.37 0 Baik Baik -0.1321351 73 0.179 0 0.185 -1 Cukup Cukup -0.5953954
Keterangan: Tulisan yang berwarna merah merupakan hasil klasifikasi yang salah atau tidak sesuai dengan data labelnya
Dari Tabel 3 di atas, selanjutnya dilakukan analisis tingkat akurasi. Untuk mencari keakuratan data  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan recognition  rate . Tahap  awal  adalah menentukan jumlah data benar dan jumlah data sampel atau data uji seperti berikut:
Jumlah data benar   = 23 Jumlah sampel
= 24
Kapita, S.N., Mahdi, S., Tempola, F. 2020. Jaringan Syaraf Tiruan , algoritma perceptron, klasifikasi, akurasi, kurikulum

## ∑ ∑
Keterangan: Akurasi merupakan ketepatan sistem dalam mengklasifikasikan data . Data testing atau uji berjumlah 24 data,  dengan  pembagian  data  yaitu  1:23  atau  data  berkategori positive sebanyak  23,  sedangkan  data berkategori negative sebanyak  1.  Sistem  berhasil  mengklasifikasikan  23  data,  dengan  rincian  13  data positive (1); 9 data Positive (0); dan 2 data negative (-1), sehingga diperoleh persentase keakuratan sebesar 96%.

## Analisis Hasil Pengujian
Dari hasil pengujian sistem aplikasi dengan algoritma Perceptron sebanyak 13 kali pengujian, dimana 4 kali dengan bobot yang sama  (id bobot 1) dengan nilai  (W 1 =0.1, W 2 =0.2, W 3 =0.3, dan b=0.5) namun dengan laju pembelajaran yang berbeda dan akurasi tertinggi adalah 96%; 4 percobaan dengan bobot yang berbeda (id bobot 3) dengan nilai (W 1 =0.3, W 2 =0.4, W 3 =0.5, dan b=0.3)  namun  dengan  laju  pembelajaran  yang  sama  dan  akurasi  tertinggi  adalah  88%;  2 percobaan dengan bobot yang berbeda (id bobot 2) dengan nilai (W 1 =0.1, W 2 =0.01, W 3 =0.02, dan b=0.003) namun dengan pembelajaran yang sama dan memiliki akurasi tertinggi adalah 92%; dan 3 percobaan dengan bobot dan laju pembelajaran yang sama namun dengan jumlah epoch yang berbeda dan memiliki hasil akurasi tertinggi yaitu 79%.
Dari    13    kali    pengujian    diatas    didapatkan    akurasi    yang    baik  adalah  pada  pengujian pertama dengan  bobot awal yang id-nya 1, dengan  nilai dan pembelajaran 0,1, dan maksimal iterasi 10.000 sehingga berhasil diperoleh presentase akurasi tertinggi yaitu 96%.

## Grafik Analisis Hasil Pengujian
Setelah  dilakukan  berbagai  macam  perubahan  nilai  pembelajaran  maupun  pemberian  nilai bobot  dan  bias  awal  sehingga  pengujian  data  uji  memiliki  hasil  persentase  akurasi  yang berbeda-beda seperti pada Gambar 3 berikut.

## Implementasi Interface

## Halaman Latih Perceptron
Halaman  latih Perceptron menyajikan  daftar  model  yang  digunakan  (metode Perceptron ) dengan memuat tentang pemberian bobot dan bias awal, pemberian laju pembelajaran, serta batas iterasi ( epoch ).

## Gambar 4. Halaman Latih Perceptron

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Jaringan  Syaraf  Tiruan Perceptron berhasil diimplementasikan  untuk  klasifikasi  penilaian  siswa  pada  ranah  pengetahuan . Hasil pengujian  metode  dengan  jumlah  data  uji  sebanyak  24  data,  diperoleh  tingkat  akurasi tertinggi  yaitu 96%. Hasil akurasi  ini  dapat dipengaruhi  oleh jumlah iterasi  ( epoch ). Akurasi dikategorikan tinggi apabila jumlah epoch semakin banyak, namun akurasi rendah jika jumlah epoch sedikit.  Selain  itu,  variansi  pembelajaran  dengan learning  rate yang  berbeda-beda  juga dapat  menentukan  tingkat  keakuratan.  Akurasi  akan  meningkat  (naik)  apabila leraning  rate semakin  kecil  atau  mendekati  0,  sebaliknya  akurasi  akan  mengalami  penurunan  apabila lerning rate semakin tinggi atau mendekati 1. Hasil  pengujian  sistem  dengan  menggunakan metode White-Box testing juga berhasil  dilakukan,  dengan  menguji  setiap path-path pada reaning treaning dan testing dalam metode perceptron .
Aplikasi  penilaian  siswa  dengan  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Perceptron dapat  dibuat  dengan  bahasa  pemrograman  PHP,  paket  XAMPP  Control  pada  versi  3.2.3 Apache sebagai webserver , dan MySQL sebagai DBMS, Sublime Text 3 sebagai editor .

## SARAN
Tampilan  pada  aplikasi  ini  masih  sangat  terbatas  karena  penelitian  ini  difokuskan  pada penerapan  metode.  Diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan  dari  segi desain interface sehingga lebih menarik dan mudah digunakan.
Kapita, S.N., Mahdi, S., Tempola, F. 2020. Jaringan Syaraf Tiruan , algoritma perceptron, klasifikasi, akurasi, kurikulum

## DAFTAR PUSTAKA
Ardian, Y., & Abidin, Z. (2014). Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Siswa Berprestasi Kurikulum 2013 Berbasis Web pada SMK Negeri 1 Gedangan Menggunakan Metode Saw. BIMASAKTI: Jurnal Riset Mahasiswa FTI UNIKAMA , 1 (1), 1–7.
Arliyanto, G. S. (2016). Pengembangan Tes Minat dan Bakat dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Perceptron untuk Memprediksi Potensi Siswa Bidang Olahraga Sepak Bola . http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/21863
Barakbah, A. R., Karlita, T., & Ahsan, A. S. (2013). Logika dan Algoritma. In Surabaya: Politeknik Elektronika Negeri Surabaya .
Heryati, A., Erduandi, E., & Terttiaavini, T. (2018). Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Pencapaian Prestasi Mahasiswa. Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) 2018 , 1158–1163.
Kapita, S. N. (2020). Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Kohonen Self Organizing Map (K-SOM) pada Data Mutu Sekolah. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer) , 3 (1), 56–61.
Kemendikbud. (2016). Panduan Penilaian Oleh Pendidik dan Satuan Pendidikan Untuk Sekolah Menengah Pertama. In Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia . Kemendikbud RI. 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
Kosasi, S. (2014). Penerapan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Nilai Ujian Sekolah. Jurnal Teknologi , 7 (1), 20–28.
Lesnussa, Y. A., Latuconsina, S., & Persulessy, E. R. (2015). Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA (Studi kasus: Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon). Jurnal Matematika Integratif, ISSN , 1412–6184.
Marcos, H., & Hidayah, I. (2014). Implementasi Data Mining Untuk Klasifikasi Nasabah Kredit Bank ‘X’ Menggunakan Classification Rule. Semin. Nas. Teknol. Inf. Dan Multimed , 1–7. Matondang, Z. A. (2013). Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation untuk Penentuan Kelulusan Sidang Skripsi. Pelita Informatika: Informasi Dan Informatika , 4 (1). 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]. http://repository.its.ac.id/id/eprint/72891
Prabowo, A. B. (2014). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) Berbasis Web. J. Sarj. Tek. Inform , 2 (1), 1–5.
Purnomo, D. (2017). Model Prototyping Pada Pengembangan Sistem Informasi. JIMP-Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 2 (2).
Sari, Y., Syah, I., & Basri, M. (2015). Faktor Terhambatnya Penerapan Kurikulum 2013 Terhadap Guru Tingkat SMA di Bandar Lampung. PESAGI (Jurnal Pendidikan Dan Penelitian Sejarah) , 3 (2). Wijaya, K. (2019). Implementasi Metode Prototype Dalam Rancang Bangun Sistem Informasi Perpustakaan Menggunakan Java (Netbeans 7.3)(Studi Kasus SMK N 01 Prabumulih). Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 8 (1), 53–60.