## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Identifikasi Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Algoritma Backpropagation

## Riki Winanjaya
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: riki@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak− Penentuan  mahasiswa  berprestasi  membutuhkan  proses  yang  bertahap.  Untuk  mempercepat  proses  dalam  menentukan mahasiswa  berprestasi  maka  digunakan  teknik  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Metode  yang  digunakan  adalah  Backpropagation  terhadap data mahasiswa pada AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar. Penelitian ini menghasilkan lima model arsitektur, yaitu 5-5-1, 5-6-1, 5- 7-1,  5-8-1,  5-9-1  dan  5-10-1  dengan  model  5-5-1  yang  terbaik  dalam  mempercepat  proses  penentuan  mahasiswa  berprestasi. Sehingga model arsitektur ini sangat baik digunakan untuk menentukan mahasiswa berprestasi yang lebih tepat.
Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation, Mahasiswa
Abstract −Determination of performance students requires a gradual process. To speed up the process of determining performance students,  the  Artificial  Neural  Network  method  was  used.  The  method  used  is  Backpropagation  on  student  data  on  AMIK  Tunas Bangsa Pematangsiantar. This research produced five architectural models, they are 5-5-1, 5-6-1, 5-7-1, 5-8-1, 5-9-1 and 5-10-1 with models 5-5-1 the best in accelerating the process of determining performance students. So that this architectural model is best to be used to determine the better performance students.
Keywords : Artificial Neural Network, Backpropagation, Student

## 1. PENDAHULUAN
Mahasiswa berpretasi adalah mahasiswa yang berhasil mencapai tahap demi tahap pembelajaran dan kegiatan - kegiatan kemahasiswaan baik internal maupun eksternal yang di diselenggarakan pihak perguruan tinggi [1] [2]. Jaringan syaraf tiruan adalah pemodelan data yang kuat yang mampu menangkap dan mewakili hubungan Input-Output yang komplek karena kemampuanya untuk memecahkan beberapa masalah relatif mudah digunakan, ketahanan untuk menginput data kecepatan  untuk  eksekusi  dan  menginisialisasikan  sistem  yang  rumit. Backpropagation adalah  metode  penurunan gradien  untuk  meminimalkan  kuadrat error keluaran.  Ada  tiga  tahap  yang  harus  dilakukan  dalam  pelatihan  jaringan, yaitu tahap perambatan maju ( forward propagation ), tahap perambatan balik ( Backpropagation ), dan tahap perubahan bobot dan bias [3] [4] [5].
Jaringan Backpropagation merupakan  salah  satu  algoritma  yang  sering  digunakan  dalam  menyelesaikan masalah-masalah  yang  rumit.  Algoritma  ini  memiliki  dasar  matematis  yang  kuat  dan  dilatih  dengan  menggunakan metode belajar terbimbing. Jaringan Backpropagation terdiri atas tiga lapisan atau lebih unit pengolahan, yaitu lapisan masukan ( input ) terdiri dari atas variabel masukan unit sel saraf, lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran ( output ) [6] [7]. Penelitian sebelumnya yang menggunakan metode Backpropagation dengan judul penerapan jaringan syaraf tiruan dalam  memprediksi  jumlah  kemiskinan  pada  kabupaten/kota  di  provinsi  riau.  Dengan    hasil  dari  penelitian menunjukkan  dengan  menggunakan  metode Backpropagation dapat  /  mampu  digunakan  dalam  memprediksi  jumlah kemiskinan  pada  kabupaten/kota  di  provinsi  riau.  Dengan  metode  arsitektur  4-10-15-1  dapat  melakukan  prediksi dengan akurasi 100% [8].
Penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  menggunakan  metode Backpropagation digunakan  untuk memprediksi  prilaku  pola  jumlah  mahasiswa.  Adapun  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode Backpropagation cukup  diandalkan    untuk  melakukan  prediksi    prilaku  pola  jumlah  mahasiswa  dengan  rata-rata error yang  terkecil adalah  -0,1489  [9].  Penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  menggunakan  metode Backpropagation digunakan untuk memprediksi tingkat pemahaman siswa terhadap mata pelajaran. Hasil dari penelitian tersebut didapatkan tingkat keakurasian  dalam  memprediksi  sebesar  90%  dengan  menggunakan  8  variabel  input  dan  arsitektur  yang  digunakan adalah pola 4-2-1 (Solikhun, Safii dan Trisno, 2017) [10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini  kita  mulai  dengan  menggambarkan  studi  kasus  jaringan  syaraf  tiruan  metode Backpropagation pada sistem  menentukan  mahasiswa  berprestasi  di  AMIK  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  dan  prosedur  bagaimana mengumpulkan data yang dapat digunakan pada penelitian ini. Data dikumpulkan dari bagian Akademik AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar.
Metodologi  penelitian  ini  dilakukan  secara  sistematik  yang  dapat  digunakan  sebagai  pedoman  untuk  peneliti dalam melaksanakan ini agar hasil yang dicapai tidak menyimpang dan tujuan yang diinginkan dapat terlaksana dengan baik dan sesui dengan tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Keterangan : 1) Mengumpulkan Data
a) Wawancara  merupakan  sutau  metode  yang  bisa  digunakan  dalam  mengumpulkan  data.  Wawancara  bisa dilakukan dengan bertanya langsung kepada narasumber. Dalam penelitian ini penulis bertanya langsung kepada pihak sekolah terutama kepada pihak jurusan dalam mencari informasi yang dibutuhkan.
b) Studi  Pustaka  merupakan  mengelolah  informasi-informasi  yang  didapatkan  baik  yang  ada  di  buku  maupun informasi-informasi dari situs-situs web yang berkenaan dengan masalah yang diteliti. Tahap selanjutnya akan di bandingakan dengan kenyataan yang terjadi dan yang di peroleh penulis di lapangan.
2) Pra Proses
Tahap praproses merupakan tahap seleksi data yang bertujuan untuk mendapatkan data yang bersih dan siap untuk digunakan  dalam penelitian. Tahapan yang dikerjakan adalah dengan melakukan perubahan terhadap beberapa tipe data  pada  atribut dataset dengan  tujuan  untuk  mempermudah  pamahaman  terhadap  isi record, juga  melakukan seleksi dengan memperhatikan konsistensi data, missing value, dan redundant pada data.
3) Menyeleksi Data Mahasiswa
Tahap  seleksi  data  mahasiswa  dilakukan  melalui  sistem  penilaian  Pedoman  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi (PILMARES) LLDIKTI 2017 berdasarkan :
a) Indeks Prestasi Kumulatif (IPK)
b) Karya Tulis
c) Pencapaian / prestasi yang diunggulkan
d) Kemampuan berbahasa Inggris
e) Kepribadian
4) Menentukan Model
Pada tahap ini akan dilakukan penentuan model jaringan syaraf tiruan dengan metode backpropagation . Hasil dari tahap  ini  adalah  beberapa  model  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  metode backpropagation untuk  menentukan mahasiswa berprestasi.
5) Menguji Metode Backpropagation
Fungsi aktivasi dalam metode Backpropagation digunakan dalam mencari ataupun melakukan proses pengujiannya. Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut:
a) Tahap initialization ,  merupakan tahap  dalam  mendefinisikan  awal  nilai  untuk  variabel-variabel  yang  diperlukan seperti : nilai input , weight, output yang diinginkan, learning rate (α), threshold (θ) dan lain sebagainya.
b) Tahap activation ,  Tahap  ini  memiliki  2  langkah  yaitu  pada hidden  layer dilakukan  proses  perhitungan actual output nya dan pada output layer dilakukan juga proses perhitungan actual output nya .
c) Tahap weight training , pada tahap ini memiliki 2 langkah yaitu pada output layer dilakukan proses perhitungan error gradiaent nya, dan pada hidden layer dilakukan proses perhitungan error gradient.
d) Tahap iteration , merupakan tahap dalam pengujian dimana iterasi akan terus dilakukan jika error yang diharapkan belum tercapai.
6) Memprediksi
Prediksi  dilakukan  untuk  membandingkan  jumlah  dengan  model  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  metode backpropagation yang paling akirat.
7) Mengimplementasi Aplikasi Matlab
Mengumpulkan Data Mahasiswa Menentukan Model
Menguji Metode Backpropagation Praproses Menyeleksi Data Mahasiswa Memprediksi Mengimplementasi Aplikasi Matlab Hasil

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Pada  tahap  ini  setelah  dilakukan  perhitungan  secara  manual  menggunakan  metode  backpropagation  kemudian dilakukan  pengujian  menggunakan  aplikasi  matlab.  Aplikasi  matlab  yang  digunakan  penulis  pada  penelitian  ini menggunakan aplikasi Matlab R2011b.
8) Hasil
Setelah  hasil  yang  didapatkan  menggunakan  aplikasi Matlab  R2011b. maka  selanjutnya  akan  diketahui  hasil  dari pengujian  tersebut  dan  selanjutnya  membandingkan  hasil  prediksi  JST  dengan  data  sebenarnya  yang  dilakukan menggunakan  aplikasi.  Dari  hasil  tersebut  nantinya  diambil  suatu  kesimpulan  dan  saran  dalam  memprediksi mahasiswa berprestasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Analisa  data  akan  diproses  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  metode Backpropagation yang akan  menghasilkan informasi  yang  dibutuhkan.  Data  mahasiswa  berprestasi  ditentukan  berdasarkan  kriteria/variabel  dalam  pedoman (PILMAPRES) LLDIKTI tahun 2019. Analisa data akan dikelompokan kedalam 5 variabel. Berikut beberapa variabel- variabel  yang  akan  digunakan  dalam  menentukan  mahasiswa  berprestasi  berdasarkan  Pedoman  Pemilihan  Mahasiswa Berprestasi (PILMAPRES) LLDIKTI tahun 2019 :
a) Indeks Prestasi Kumulatif (IPK)
b) Karya Tulis Ilmiah
c) Prestasi / Capaian yang diunggulkan
d) Kemampuan Berbahasa Inggris
e) Kepribadian
Variabel-variabel tersebut merupakan variabel untuk input dan target (t) yang digunakan dalam menentukan mahasiswa berprestasi  berdasarkan  Pedoman  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  (PILMAPRES)  LLDIKTI  tahun  2019.  Variabel- variabel tersebut dapat didefiisikan sebagai berikut
a) Indeks Prestasi Kumulatif (IPK)
Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) adalah nilai rata-rata seluruh mata kuliah yang lulus sesuai dengan aturan masing- masing perguruan tinggi dan disahkan oleh Dekan atau Pembantu Ketua/Direktur Bidang Akademik.
b) Karya Tulis Ilmiah
Karya  Tulis  Ilmiah  yang  dimaksud  dalam  pedoman  ini  merupakan  tulisan  ilmiah  yang  menggunakan  pemikiran yang melandasi penciptaan sebuah produk kreatif dan inovatif yang dapat berupa karya tulis/sistem/prototipe/model/desain,  yang  memberikan  solusi  dari  permasalahan  di  masyarakat/industri,  sesuai dengan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi/norma/hukum/etika dan budaya indonesia.
c) Prestasi/Capaian Yang Diunggulkan
Prestasi/Capaian  Yang  Diunggulkan  dan  dibanggakan  yang  diraih  selama  menjadi  mahasiswa  khususnya  kegiatan kurikuler  dan  ekstrakurikuler  yang  mendapatkan  pengakuan  dan  atau  penghargaan  yang  berdampak  positif  pada perguruan  tinggi  dan  masyarakat.  Adapun  prestasi  yang  diperoleh  melalui  kompetisi  bidang  :  Akademik,  Seni Budaya, Olahraga, Teknologi, Keagamaan dan Kewirausahaan.
d) Bahasa Inggris
Penilaian Bahasa Inggris dilakukan melalui dua tahap yaitu :
1) Penulisan ringkasan dari karya tulis ilmiah (bukan abstrak) dengan bahasa inggris.
2) Presentasi dan diskusi dalam bahasa inggris.
e) Kepribadian
Hasil  penilaian  kepribadian  dijadikan  pertimbangan  dalam  menentukan  kepatutan  sebagai  pemenang  Pilmapres. Penilaian dilakukan melalui :
1) Tes tertulis
2) Diskusi kelompok
3) Pengamatan terhadap perilaku peserta selama kegiatan berlangsung, misalnya   kesantunan dan kedisiplinan

## 3.2 Pembagian Data
Pada tahap ini, data akan dibagi menjadi  2 kelompok data yaitu data pelatihan ( training ) dan data pengujian ( testing ) pada  jaringan  syaraf  tiruan.  Data  yang  akan  digunakan  adalah  data  mahasiswa  AMIK  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar Program  Studi  Manajemen  Informatika  tahun  2015  sebanyak  60  mahasiswa  yang  terdiri  dari  30  data training dan  30 sebagai data testing. Dalam hal ini penulis mengambil data sampel sebanyak 30 dengan variabel yang telah ditentukan
Tabel 1. Data Mahasiswa AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar Tahun 2015 Program Studi Manajemen Informatika
Data Mahasiswa Tahun 2015 No IPK Karya Tulis Prestasi Bahasa Inggris Kepribadian 1 3.68 86 83 80 92 2 3.36 84 83 70 86

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Data Mahasiswa Tahun 2015 No IPK Karya Tulis Prestasi Bahasa Inggris Kepribadian 3 3.47 80 83 70 85 4 3.58 81 86 75 92 5 3.30 82 87 75 89 6 3.30 80 80 80 80 7 3.39 85 83 72 91 8 3.42 84 83 70 82 9 3.40 80 80 70 80 10 3.41 84 84 70 87 11 3.27 84 84 75 75 12 3.47 86 86 75 88 13 3.24 81 84 70 76 14 3.39 82 85 70 92 15 3.61 86 85 70 94 16 3.64 86 84 80 92 17 3.66 81 86 80 87 18 3.49 80 85 75 76 19 3.32 84 84 75 89 20 3.27 80 84 75 91 21 3.36 86 86 80 89 22 3.31 86 86 75 91 23 3.83 80 86 80 94 24 3.53 85 85 75 94 25 3.34 83 80 70 90 26 3.54 82 83 70 90 27 3.24 86 80 70 92 28 3.32 80 82 75 85 29 3.50 86 85 70 95 30 3.42 84 84 75 92 31 3.41 86 70 70 80 32 3.2 85 70 70 90 33 3.2 80 75 75 77 34 3.41 81 73 70 89 35 3.81 84 78 70 85 36 3.63 86 75 70 94 37 3.61 86 78 70 94 38 3.56 86 76 75 82 39 3.24 84 75 75 94 40 3.93 86 84 72 93 41 3.73 86 81 70 95 42 3.27 85 75 70 75 43 3.33 84 75 70 91 44 3.25 81 72 70 79 45 3.25 86 72 71 93 46 3.32 86 72 71 88 47 3.37 82 75 75 79 48 3.41 84 75 70 91 49 3.32 86 75 70 77 50 3.78 81 81 72 94 51 3.37 86 75 70 81 52 3.41 81 75 70 89 53 3.27 86 75 70 79 54 3.29 70 75 71 88 55 3.39 80 78 73 90 56 3.34 74 81 75 79 57 3.27 78 74 73 79 58 3.47 79 82 83 88 59 3.29 76 75 76 75 60 3.25 73 75 70 75
Dalam penelitian  ini  dalam      mengolah  jaringan  saraf  tiruan  dengan  metode Backpropagation terlebih  dahulu data dipisah  menjadi  data  pelatihan  dan  data  pengujian. Kemudian data  pelatihan  dan  pengujian  akan  diuji  dengan 6  model  arsitektur  yakni:  arsitektur  5-5-1,  5-6-1,5-7-1, 5-8-1, 5-9-1 dan 5-10-1.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 2. Hasil Pengujian Pola 5-5-1
Hasil  pengujian  menggunakan  pola  5-5-1  dimana  iterasi  berhenti  pada epoch ke  522  dengan  waktu  eksekusi selama 11 detik dengan hasil MSE adalah 0,019263 dengan perbandingan goal yang telah ditetapkan 0,05 dan learning rate 0,01.

## Gambar 3. Hasil Uji Data Prediksi dan Target Dengan GUI
Hasil uji data membandingkan hasil prediksi JST dengan target yang telah ditentukan sebelumnya. Berdasarkan data dapat dilihat bahwa akurasi prediksi adalah 90 % sehingga nilai error MSE 0,1.
Gambar 4. Grafik Goal 5-5-1
Setelah memperoleh hasil dari setiap arsitektur yang dibuat maka bisa dilihat hasil perbandingan dari arsitektur tersebut. Adapun tabel perbandingan dari hasil arsitektur dapat dilihat pada tabel dibawah ini :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Tabel 2. Data Perbandingan Hasil Pelatihan
Hasil Arsitektur/ Pola Arsitektur/ Pola 5-5-1 5-6-1 5-7-1 5-8-1 5-9-1 5-10-1 Epoch/ Iterasi 1104 2859 1725 2419 1522 2448 Waktu 00:00: 21 00:01: 06 00:00: 32 00:00: 41 00:00:26 00:00:41 MSE 0.068386 0.070488 0.042104 0.098312 0.12929 0.031998
Maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  arsitektur  yang  terbaik  yaitu  pada  pola 5-5-1 dengan epoch  552  dan MSE 0.01926.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  data  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  menggunakan  Algoritma Backpropagation dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  jaringan  syaraf  yiruan  dapat  digunakan  untuk  menentukan mahasiswa  berprestasi  berdasarkan  5  variabel  sebagai  masukan  yaitu :    Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK),  Karya  Tulis Ilmiah,  Prestasi/capaian  yang  diunggulkan,  Bahasa  Inggris  dan  Kepribadian. Akuratnya  sebuah  hasil  pelatihan ataupun  pengujian  terhadap  nilai output dalam  menentukan  mahasiswa  berprestasi,  tergantung  pada  pola  arsitektur jaringan  yang  digunakan.  Arsitektur  yang  terbaik  untuk  penelitian  metode  Jaringan  Syaraf Tiruan dalam  menentukan mahasiswa berprestasi menggunakan Algoritma Backpropagation adalah model 5-5-1 dengan nilai akurasi 90 %.

## REFERENCES
[1] R. Muhammad, G. P. Din, and A. M. Masykur, “Dinamika Psikologis Mahasiswa Berprestasi: Studi Kualitatif Deskriptif,” J. Empati , vol. 5, no. 1, pp. 50–54, 2016.
[2] G. Saputri, A. Ibrahim, and M. Afrina, “Perancangan Pemilihan Mahasiswa Prestasi Pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya,” vol. 3, no. 1, pp. 1–4, 2017.
[3] A.  Sudarsono,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan  Metode Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu),” Media Infotama , vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016.
[4] S. Solikhun, A. P. Windarto, H. Handrizal, and M. Fauzan, “Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Sukuk Negara Ritel Berdasarkan Kelompok Profesi Dengan Backpropogation Dalam Mendorong  Laju Pertumbuhan Ekonomi,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 2, p. 184, 2017, doi: 10.20527/klik.v4i2.90.
[5] A.  Heryati,  Erduandi,  and  Terttiaavini,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Pencapaian  Prestasi Mahasiswa,” Konf. Nas. Sist. Inf. 2018 STMIK Atma Luhur Pangkalpinang, 8 – 9 Maret 2018 , no. January 2018, pp. 8–9, 2018.
[6] N. Lestari and L. L. Van FC, “Implementasi jaringan syaraf tiruan untuk menilai kelayakan tugas akhir mahasiswa (studi kasus di amik bukittinggi),” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 8, no. 1, pp. 10–24, 2017, doi: 10.31849/digitalzone.v8i1.614.
[7] R.  S.  Suhartanto,  C.  Dewi,  and  L.  Muflikhah,  “Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  untuk  Mendiagnosis Penyakit Kulit pada Anak,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 7, pp. 555–562, 2017.
[8] A.  Wanto,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Kemiskinan  Pada  Kabupaten/Kota  Di  Provinsi Riau,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 61, 2018, doi: 10.20527/klik.v5i1.129.
[9] Y.  H.  Siregar,  “Prediksi  Perilaku  Pola  Jumlah  Mahasiswa  Mengguakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan  Metode Backpropagation,” vol. 1, no. 2, pp. 145–152, 2017.
[10]  S.  Solikhun,  M.  Safii,  and  A.  Trisno,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Pemahaman  Sisiwa  Terhadap Matapelajaran Dengan Menggunakan Algoritma Backpropagation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 24, 2017, doi: 10.30645/j-sakti.v1i1.26.