Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN : 2548-1398 Vol. 4, No. 4 April 2019

## PENERAPAN  METODE NEURAL  NETWORK UNTUK  PREDIKSI  NILAI
UJIAN NASIONAL  (STUDY KASUS DI SMK MUHAMMADIYAH SLAWI)

## Nur Ariesanto Ramdhan
Universitas Muhadi Setiabudi (UMUS) Brebes Email: ariesantoramdhan@gmail.com

## Abstrak
Peningkatan  kualitas  dan  nilai  pendidikan  telah  menjadi  salah  satu  proyek pemerintah. Beberapa upaya telah dilakukan oleh pemerintah melalui peningkatan kualitas  pendidikan,  menyelesaikan  pendidikan  infrastruktur,  meningkatkan pendidikan keuangan, dan mengevaluasi proses pengajaran secara terus menerus. Evaluasi  hasil  belajar  oleh pemerintah dilakukan untuk mengevaluasi  pencapaian standar  kompetensi  kelulusan  secara  nasional,  melalui  pelaksanaan  Ujian Nasional  (UN).  Nilai  Ujian  Nasional  menjadi  masalah  siswa,  orang  tua,  sekolah, pejabat  pendidikan,  dan  pemegang  tahapan  pendidikan.  Oleh  karena  itu,  harus melakukan penggalian data dengan menerapkan Neural Network Backpropagation, untuk  memprediksi  skor  Ujian  Nasional  setiap  siswa  sebelum  tes  dilakukan. Berdasarkan hasil  Prediksi  Ujian  Nasional,  dapat  menggunakan langkah-langkah strategis  untuk  meminimalkan  skor  rendah.  Pengamatan  ini  dimulai  dengan mengumpulkan  data  siswa  sekolah  menengah  kejuruan,  variabel  input menggunakan  laporan  evaluasi  pada  semester  1,  2,  3,  4,  5  dan  variabel  output Ujian Nasional dalam proses pembelajaran tahun 2012/2013. Jumlah data adalah 193  siswa.  Proses  perhitungan  menggunakan  Algoritm  Neural  Network Backpropagation. Hasil prediksi diambil dari prediksi dengan akurasi terbaik dan waktu  komputasi  terpendek.  Hasil  dari  setiap  mata  pelajaran  adalah  Indonesia dengan menggunakan root mean squared error (RMSE) (1,129 +/- 0,090), Bahasa Inggris (0,835 +/- 0,102), dan Matematika (1,238 +/- 0,133).
Kata kunci : Penambangan Data, nilai prediktif PBB, Jaringan Saraf Tiruan

## Pendahuluan
Ujian  Nasional  (UN)  adalah  kegiatan  pengukuran  dan  penilaian  kompetensi peserta didik secara nasional pada jenjang pendidikan menengah. Sedangkan Nilai UN adalah  nilai  yang  diperoleh  oleh  peserta  didik  dalam  mengikuti  UN.  Ujian    Nasional merupakan  ujian  penentu  kelulusan  bagi  siswa-siswi  sekolah pada akhir tingkatan. Karena ujian nasional menjadi penentu lulus tidaknya, tentunya siswa dan guru dituntut untuk mempersiapkan  s ej ak  di ni   seb el um   uj i an  na si onal   di l aks a naka n .  Salah
satu  faktor  yang  dapat  dijadikan  tolak  ukur  kesiapan  siswa  adalah  nilai  rapot  per semester  dari  tiga  mata  pelajaran    tersebut.    Berdasarkan    nilai    rapot    tersebut,    baik siswa  maupun  guru, dapat melihat mata pelajaran mana yang nilainya kurang sehingga dapat  memicu  siswa  untuk  belajar  lebih  rajin.  Untuk    itu,    diperlukan  strategi    yang tepat  agar  hasil nilai ujian nasional diatas persyaratan kelulusan, salah  satunya adalah dengan  memprediksi  nilai  ujian  nasional .  Untuk  dapat  memprediksi  kemampuan siswa  dalam  ujian  nasional  perlu  dilakukan  dengan  teknik soft  computing dengan metode Neural  Network  (NN).  Neural  Network  (NN) merupakan  suatu  model  yang dibuat  untuk  meniru  fungsi  belajar  yang  dimiliki  otak  manusia.  Tujuan  dari  penelitian ini  adalah  pembentukan  model Performa  Konfigurasi  Neural  Network yang  terbaik berdasarkan nilai siswa sebelumnya yaitu nilai mata pelajaran Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Matematika dan Nilai Ujian Nasional. Penerapan prediksi yang dilakukan untuk siswa SMK tahun pelajaran 2013/2014.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  dalam  bentuk  eksperimen  dengan  tahapan- tahapan sebagai berikut :
Gambar 3.1 Blok Alur Penelitian

## 1. Pengumpulan Data (Data Gathering)
Pada  pengumpulan  data  awal  dimulai  dengan  melakukan  pengumpulan  data rekaman  nilai  siswa  yang  di  dapat  dari  pihak  SMK  Muhammadiyah  Slawi  bagian kurikulum melalui staf pendataan siswa, berupa :
Data nilai  raport mulai  kelas X, XI, XII (nilai  semester 1, 2, 3, 4 dan 5) yang  akan mengikuti  ujian  nasional  untuk  mata  pelajaran  Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris,
Pengumpulan Data (nilai rapot mulai kelas x, xi, xii)
Pengolahan Data Awal
(pemilihan data yang sudah dirubah dalam bentuk numerik

## Pengusulan Metode
(Neural Network Backpropagation)
Eksperimen dan Pegujian Metode (penentuan variabel penelitian, tahap uji, parameter)
Evaluasi dan Validasi Hasil
(untuk mendapatkan hasil RMSE
terbaik)
Matematika  untuk  tahun  2012-2013  dan  2013-2014  yang  akan  digunakan  sebagai dasar dalam proses memprediksi nilai Ujian Nasional (UN).

## 2. Pengolahan Data Awal
Pengelolaan  data  awal (preprocessing) dilakukan  dengan  pemilihan  data dengan  mencermati  data  sudah  dalam  bentuk  numerik  atau  belum.  Data  akan dijadikan  dalam  bentuk  numerik,  sedangkan  data  yang  outlier  harus  dihapus  atau dibuang  karena  akan  mengganggu  proses  penelitian.  Tujuan  dari  pengolahan  data awal (preprocessing) adalah untuk menghilangkan missing value.

## 3. Metode yang Diusulkan
Berdasarkan pada teori dan penelitian-penelitian serta pengalaman yang telah dilakukan  oleh  para  peneliti  dahulu,  tentang  kemampuan  prediksi Neural  Network dan  daya  nalar  serta  proses  pembelajaran  yang  baik,  maka  penulis  dalam memprediksi nilai siswa pada UN tahun 2014 menggunakan metode Neural Network Backpropagation dengan  toolbox  rapidminer.  Penulis  mempunyai  alasan menggunakan  metode Neural  Network adalah  (a)  Model Neural  Network dengan data  input  maupun  output  yang  sederhana,  (b)  Model Neural  Network mempunyai akurasi  hasil  prediksi  yang  paling  tinggi,  (c)  Model Neural  Network membutuhkan waktu komputasi paling pendek.
4. Eksperimen dan Pengujian Metode
a. Variabel Penelitian
Data  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  5  variabel input dan 1 variabel  target,  yaitu X1 = nilai  raport semester 1,  X2  = nilai raport semester  2,  X3  =  nilai  semester  3,  X4  =  nilai  semester  4,  X5  =  nilai  semester semester 5, dan sebagai target adalah Y = nilai UN.
Uji  coba  eksperimen  dilakukan  dengan  melatih  data  dengan  menggunakan iterasi/epoach  yang  berdeda-beda.  Data  yang  dipakai  adalah  data  semester  1  –  5 tahun  2011-2013,  sedang  data  yang  dipakai  sebagai  data  training  atau pembelajaran  dalam  menentukan  model  atau  pola Neural  Network adalah  data tahun pelajaran 2012-2013 dan 2013-2014 yaitu data nilai semester 1- 5 dan nilai UN.
b. Tahap Uji
Pada  tahap  uji  ini  dilkukan  untuk  mengetahui  apakah Neural  Network dapat mengenali pola dengan memberikan input yang berbeda dengan input pada tahap  latih.  Dalam  proses  penelitian  ini  menggunakan  metode Neural  Network Backpropagation .  Data  yang  digunakan  menggunakan  data  training  dan  testing, data ini dimasukan dalam model konfigurasi neural network dan pembagian data dilakukan  secara  otomatis  oleh  sistem  dengan  mengatur k-fold  validation pada rapidminer .  Proses  pembentukan  pola  pembelajaran  akan  menghasilkan performan  Neural  Network yang  terbaik,  sehingga  dapat  mengahasilkan  RMSE terkecil  dengan  waktu  komputasi  yang  terpendek.  Model  performa  ini  akan digunakan  dalam  pengujian  dalam  memprediksi  nilai  ujian  nasional.  Data  yang dimasukan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  memasukan  data  nilai  siswa semester  1  –  5  untuk  mata  pelajaran  bahasa  Indonesia,  bahasa  Inggris  dan Matematika.
c. Menentukan Parameter Neural Network
1) Menentukan model performa konfigurasi Neural Network
Dalam  tahap  ini  dilakukan  eksperiment  dengan  membuat  beberapa  model konfigurasi pada tool rapidminer ( input , jumlah node , jumlah hidden layer dan output ), kemudian selanjutnya mengatur default pada rapidminer (momentum, learning  rate,  k-fold  validation,  dan  training  cycles) .  Pada  penelitian  ini diamati perubahan pada RMSE nya, kemudian di cari RMSE yang terkecil dan waktu komputasi terpendek.
2) Menentukan K-fold Validation
Penentuan k-fold  validation pada rapidminer adalah  menentukan setting (number  of  validation  –k) dengan  tujuan  adalah  untuk  menentukan  seberapa banyak data training dan data testing . Sebagai contoh k=10 maka sistem akan membagi  jumlah  data  menjadi  10  bagian,  yaitu  90%  data  digunakan  untuk training dan 10% data untuk testing.
3) Menentukan Momentum
Dalam  penentuan momentum ,  digunakan  untuk  meningkatkan convergence untuk mempercepat waktu pembelajaran dan mengurangi osilasi.
4) Menentukan Learning Rate
Pada  tahap  ini  digunakan  untuk  menentukan  laju  pembelajaran  dan  variabel yang  digunakan  oleh  algoritma    pembelajaran,  untuk  menentukan  bobot  dan neuron yang nilaianya berkisar antara 0 – 1. Dalam menentukan learning rate dapat  digunakan  dengan  tools  rapidminer  untuk  menerapkan  model performa konfigurasi  neural  network yang  telah  ditentukan  sebelumnya  dengan melakukan eksperimen berkali-kali. Perubahan yang terjadi pada RMSE di cari yang terkecil dan waktu yang terpendek untuk mendapatkan hasil yang terbaik pada eksperimen tersebut.
5) Menentukan Training Cycle
Training cycle digunakan untuk menentukan perulangan training (iterasi) yang dilakukan  untuk  mendapatkan  RMSE  yang  terkecil.  Nilai  pada training  cycle bervasiasi mulai dari angka 1 sampai dengan tak terhingga. Nilai training cycle dilakukan  dengan  eksperimen  berulangkali  dengan  menetapkan default parameter rapidminer pada nilai tertentu. Eksperimen yang dilakukan diamati untuk mencari RMSE yang terkecil dan waktu komputasi yang terpendek untuk mendapatkan hasil yang terbaik.
6) Hidden Layer
Pada  pengaturan hidden  layer ,  ada  dua  masalah  yaitu  menentukan  jumlah hidden  layer dan  menentukan  size  atau  jumlah neuran dari hidden  layer .
Penentuan jumlah neuron yang terlalu sedikit akan mengakibatkan underfitting yaitu  jaringan  kurang  dapat  mendeteksi  sinyal  atau  pola  dalam  set  data. Sebaliknya  jika  jumlah  neuron  terlalu  banyak  akan  mengakibatkan overfitting yaitu  pola  data  yang  tidak  terbatas  tidak  cukup  untuk  melatih  semua neuron dalam hidden layer .

## Hasil dan Pembahasan
A. Hasil Eksperimen dan Pengajuan Metode
a. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  penelitian  ini  dilaksanakan  di  SMK  Muhammadiyah Slawi, yang beralamat di Jl. Prof. Moh. Yamin Slawi, Tegal, Jawa Tengah. Jenis penelitian  yang digunakan adalah jenis penelitian kuantitatif dan asosiatif karena dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data berupa angka yaitu data nilai
dari siswa kelas x, xi dan xii semester 1 sampai dengan semester 5 dan nilai UN (Ujian  Nasional),  nilai  UN  mencakup  nilai  Bahasa  Indonesia,  Matematika  dan Bahasa Inggris, mulai tahun ajaran 2011-2012 sampai dengan tahun ajaran 2012- 2013. Data yang berhasil dikumpulkan berasal dari sumber data, diperoleh sebesar 197  siswa  dari  4  program  keahlian  yaitu  Teknik  Komputer  dan  Jaringan,  Usaha Perjalanan Wisata, Akomodasi Perhotelan, Akuntansi, sebagai data sampel.

## b. Pengolahan Data Awal ( Pre-processing )
Pengelolaan  data  yang  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  yang  didapat selanjutnya  diolah  dalam  bentuk  excel  2007,  kemudian  data  di  lakukan pengecekan  apakah  ada  data  yang  tidak  valid  atau  masih  ada  yang  salah,  atau masih ada data yang masih dalam bentuk text, karena data yang berupa text akan muncul kosong atau kesalahan ( missing value) dan outlier .
Pengecekan dilakukan untuk semua data dari nilai semester 1 sampai dengan semester  5,  kemudian  data  yang  diambil  adalah  nilai  bahasa  indonesia,  bahasa inggris, matematika dan nilai nem.
c. Parameter Neural Network
1) Penentuan Model ( Performa Konfigurasi Neural Network )
Pada tool    rapidminer nilai    parameter    default  sudah  terseting k-fold validation  (k) =  10, learning  rate =  0.3  dan momentum 0.2,  akan  tetapi  nilai tersebut dapat dirubah sesuai dengan keinginan kita.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  percobaan  untuk  mendapatkan  RMSE yang paling terkecil dengan eksperimen nilai k-fold validation atau number of Validation (k) = 3, 5, 10, dengan setting parameter  default  learning  cycles = 500 learning rate = 0.1, 0.2, 0.3, momentum default = 0.1, 0.2, 0.3 dengan mengubah hiden  layer  size ,  diperoleh root  mean  squared  error (RMSE)  dan waktu komputasi ( execution time ) diperoleh hasil yang diharapkan.
Tabel 4.25 Hasil Perbandingan eksperimen penentuan performa untuk
(k) = 3, 5 dan 10 Mata Pelajaran Bahasa Indonesia Model NN Learning Rate Momentum Training Cycles RMSE Time 5-7-1 0.1 0.1 500 1.186 +/- 0.049 2 5-6-1 0.1 0.1 500 1.129 +/- 0.090 2 5-6-1 0.1 0.2 500 1.158 +/- 0.177 5
Tabel 4.26 Hasil Perbandingan eksperimen penentuan performa untuk
(k) = 3, 5 dan 10 Mata Pelajaran Bahasa Inggris Model NN Learning Rate Momentum Training Cycles RMSE Time 5-7-1 0.1 0.1 500 0.853 +/- 0.106 2 5-6-1 0.1 0.1 500 0.835 +/- 0.102 3 5-5-1 0.1 0.1 500 0.842 +/- 0.109 5
Tabel 4.27 Hasil Perbandingan eksperimen penentuan performa untuk
(k) = 3, 5 dan 10 Mata Pelajaran Matematika Model NN Learning Rate Momentum Training Cycles RMSE Time 5-4-1 0.1 0.1 500 1.247 +/- 0.034 1 5-4-1 0.1 0.1 500 1.274 +/- 0.072 2 5-4-1 0.1 0.2 500 1.238 +/- 0.133 4
Dari  hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  maka  penulis  dapat menentukan  model  konfigurasi  yang  terbaik  berdasarkan  RMSE  terkecil  dan waktu  komputasi  terpendek  untuk  nilai  Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris  dan Matematika yaitu  :
Gambar 4.1 Model konfigurasi NN satu hiden layer yang dipilih untuk eksperimen Bahasa Indonesia
Tabel hasil Improved Neural Network diatas adalah sebagai berikut  :
Tabel 4.28 Weight antar atribut dari hasil ekperimen penentuan Performa Neural Network yang terbaik Input Hidden 1 Outpu t Thr esh old Nilai Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Node 5 Node 6 Regre ssion 0.2 54 (Sigm oid) (Sigm oid) (Sigm oid) (Sigm oid) (Sigm oid) (Sigm oid) (Linea r) Smt 1 -0.176 0.628 0.671 0.699 0.720 -0.754 0.702 Smt 2 2.314 -0352  -0.767  -0.893  -0.990  -1.015  -1.490 Smt 3 -0.238 0.644 -0.787  -0.750  -0.759  -1.879 0.360 Smt 4 0.273 1.127 0.629 0.571 0.438 -2.419 0.425 Smt 5 0.029 -1.978 0.032 -0.000  -0.100  -0.416 0.475 Thre shold Node -2.355  -2.538  -1.802  -1.755  -1.701  -2.601  -0.837
Gambar  4.2  Model konfigurasi  NN satu hiden  layer yang  dipilih  untuk eksperimen Bahasa Inggris
Gambar 4.2 Model konfigurasi NN satu hiden layer yang dipilih untuk eksperimen Bahasa Inggris
Tabel hasil Improved Neural Network diatas adalah sebagai berikut  :
Tabel 4.29 Weight antar atribut dari hasil ekperimen penentuan Performa Neural Network yang terbaik Input Hidden 1 Output Thr esho ld Nilai Node 1  Node 2  Node 3  Node 4  Node 5  Node 6 Regres sion (Sigmo id) (Sigmo id) (Sigmo id) (Sigmo id) (Sigmo id) (Sigmo id) (Linear ) - 0.25 8 Smt 1 -0.603 -0.180 -0.029 1.263 -0.193 0.499 1.876 Smt 2 3.408 0.628 0.363 -1.389 0.373 1.215 0.166 Smt 3 0.434 0.465 0.715 1.953 0.832 2.410 -0.173 Smt 4 -0.702 0.581 0.461 -1.186 0.852 -2.508 1.406 Smt 5 1.668 -0.079 0.606 1.187 0.930 0.212 -0.706 Thres hold Node -2.207 -1.586 -1.707 -2.197 -1.893 -2.000 -1.940
Gambar 4.3 Model konfigurasi NN satu hiden layer yang dipilih untuk eksperimen Bahasa Matematika
Tabel hasil Improved Neural Network diatas adalah sebagai berikut  :
Tabel 4.30 Weight antar atribut dari hasil ekperimen penentuan Performa Neural
Network yang terbaik Input Hidden 1 Output Thresho ld Nilai Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Regressio n -0.328 (Sigmoi d) (Sigmoi d) (Sigmoi d) (Sigmoid) (Linear) Smt 1 0.783 1.230 1.385 0.932 1.151 Smt 2 2.417 1.193 0.936 1.663 1.143 Smt 3 1.484 -0.296 -2.206 -0.550 -1.519 Smt 4 0.281 0.611 1.529 -3.243 -0.945 Smt 5 1.534 0.333 -1.768 1.355 Thresho ld Node -0.241 -1.362 -2.082 -1.759
Berdasarkan  ekperimen  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  hasil  performa konfigurasi Neural  Network lima  inputan  satu hiden  layer untuk nilai  bahasa Indonesia dengan  pola  (5-6-1),  dengan  setting  default  pada tools  rapidminer  traing cycles = 500 , k-fold validation = 5, learning rate = 0.1 , momentum = 0.1, jumlah hiden layer  =  1,  size  hiden  layer  =  6, nilai bahasa  Inggris dengan  pola  (5-6-1), dengan setting    default    pada tools    rapidminer    traing  cycles =  500 ,  k-fold  validation =  5, learning rate = 0.1 , momentum = 0.1,  jumlah hiden layer = 1, size hiden layer = 6, dan nilai Matematika dengan  pola  (5-4-1),  dengan  setting  default  pada tools    rapidminer traing  cycles = 500 ,  k-fold  validation = 5, learning rate= 0.1 , momentum = 0.1.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil eksperimen dan penelitian yang telah dilakukan maka dapat di lakukan kesimpulan :
1. Model performa konfigurasi dan pembelajaran pada neural network backpropagation dilakukan  untuk  mendapatkan RMSE yang  paling  terkecil  dengan  waktu  yang terpendek,  eksperimen  ini  menghasilkan nilai k-fold  validation atau number  of validation  (k) =  3,  5,  10, training  cycles  =  500,  learningrate  =  0.1,  0.2,  0.3, momentum  0.1,  0.2,  0.3. dengan setting    diperoleh  Root  Mean  Squared  Error (RMSE) = (0.835 +/- 0.102) dan waktu komputasi (execution time) = 3 second .
2. Metode neural  network  backpropagation dapat  digunakan  untuk  memprediksi  nilai ujian  nasional  di  SMK  untuk  mata  pelajaran  bahasa  Indonesia,  bahasa  Inggris  dan Matematika.  Hal  ini  dapat  dibuktikan  dari  kesalahan  rata-rata  ( root  mean  square error-RMSE )  yang  relatif  kecil  yaitu  :  untuk  Bahasa  Indonesia  (1.129  +/-  0.090),
Bahasa Inggris (0.835 +/- 0.102) dan Matematika (1.238 +/- 0.133).

## BIBLIOGRAFI

## Buku
Anggarani.  2006. Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk  Prediksi  kelulusan  dan  penjurusan  ke sekolah  lanjutan  pada  siswa  sekolah  menengah  pertama  (SMP)  dengan menggunakan metode Backpropagation.
Gorunescu .  2011. Pengujian    dataset  (classifier).  Staf  Administrasi  SMK Muhammadiyah Slawi bagian kurikulum melalui staf pendataan siswa. 2013.
Hermawan,A.  2006. Jaringan  Saraf  Tiruan  :Teori  dan  Aplikasi ,  Andi  Publisher, Yogyakarta,
Hilda  Amalia.  2012. Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa .
Hindayati  Mustafidah.  2013. Tingkat Keoptimalan Algoritma Pelatihan pada  Jaringan Syaraf  Tiruan, studi kasus prediksi   prestasi  belajar  mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Purwokerto . Kusumadewi, S. 2004. Membangun Jaringan Saraf Tiruan. Graha Ilmu: Yogyakarta. __________dan  Hartati,  S.  2006. Neuro  Fuzzy:Integrasi  Sistem  Fuzzy  dan  Jaringan Saraf , Graha Ilmu: Yogyakarta. Larose, Daniel  T. 2005. Discovering  Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data Mining, Wiley-Interscience; USA.
Lubis, Chairisni   dkk . Prediksi   Harga Saham    Dengan    algoritma    Hybrid    Neural Network . Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  2005  (SNATI  2005) ISBN: 979-756- 061-6 Yogyakarta, 18 Juni 2005.
Maria Agustin. 2012. penggunaan jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk seleksi penerimaan  mahasiswa  baru  pada  jurusan  teknik  komputer  di  Politeknik  Negeri Sriwijaya .
Nandan  Supriatna,  2009. Daya  prediksi  nilai  rapor  terhadap  prestasi  belajar mahasiswa jalur PMDK .
Nuraeni.  2009. Melakukan    penelitian    menggunakan    jaringan    syaraf    tiruan  untuk mengukur tingkat korelasi antara NEM dengan IPK kelulusan siswa . Pramudiono,I., Apa itu data mining? http://datamining.japati.net/cgi- bin/indodm.cgi?bacaarsip&1155527614&artikel, tanggal  terakhir  akses  16 Januari 2007.
Puspitaningrum.  2006. Pengantar  Jaringan  Saraf  Tiruan ,  C.V  Andi  Offset: Yogyakarta.
Sutikno,  Tole  dkk.  2007.  Prediksi  Resiko Kredit    dengan    Jaringan Syaraf    Tiruan Backpropagation.    Seminar    Nasional    Aplikasi  Teknologi  Informasi  2007 (SNATI 2007) ISSN: 1907-5022 Yogyakarta, 16 Juni 2007
Turban,  E.,  dkk.  2005. Decicion  Support  Systems  and  Intelligent  Systems, Andi Offset.Yoghyakarta.
Zhang, Guoqiang dkk.  1999. Theory and Methodology    Artificial    neural    networks in  bankruptcy  prediction:  General  framework  and  cross-validation  analysis . European  Journal  of Operational Research 116.

## Undang – undang
Undang-Undang No 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional
PP  No.  19  Tahun  2005  Pasal  63,  tentang Penilaian  Pendidikan  Pada  Jenjang Pendidikan Dasar dan Menengah
PP No. 19 Tahun 2005 Pasal 66, tentang Penilaian Hasil Belajar Oleh Pemerintah Hadjaratie,  Lillyan http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/51748 . Jaringan saraf  tiruan  untuk  prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  diploma  Program  Studi Manajemen Informatika Universitas Negeri Gorontalo , 2011.