Zetroem Vol 04. No 01 Tahun 2022                                                                            ISSN (Online) : 2656-081X

## Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Model Perceptron Untuk Klasifikasi Karir Alumni SMKN 1 Glagah Tahun Angkatan 2018
1 Andiko Prasetyo, 2 Dessy Ana Laila Sari
1 Program Studi Teknik Elektro Universitas PGRI Banyuwangi,
2 Program Studi Teknik Elektro Universitas PGRI Banyuwangi
1 andikoprasetyo0@gmail.com , 2 dessynaa1995@gmail.com
Abstract - Alumni of SMKN 1 Glagah, to be precise in the 2018 industrial  electronics  engineering  department,  have  different careers, some are working and some are studying. To  monitor the careers of alumni and students who will graduate, the school certainly needs a method to classify their careers efficiently and accurately. An artificial neural network method is used with the help  of  the  Matlab  application.  The  artificial  neural  network designed  using  the  perceptron  algorithm  will  later  be  able  to provide  a  decision  result  in  classifying  the  careers  of  2018 industrial electronics alumni at SMKN 1 Glagah.

## Keywords:  Neural  Networks,  Perceptron  Algorithm,  Matlab, Variables and Decisions.
Abstrak  -  Alumni  SMKN  1  Glagah  tepatnya  pada  jurusan teknik elektronika industri 2018 memiliki karir yang berbeda- beda,  ada  yang  bekerja  dan  ada  juga  yang  berkuliah.  Untuk memantau  karir  para  alumni  maupun  para  siswa  yang  akan lulus, pihak sekolah tentunya memerlukan suatu metode untuk mengklasifikasikan  karir  mereka  secara  efisien  dan  akurat. Digunakanlah  sebuah  metode  jaringan  syaraf  tiruan  dengan bantuan  aplikasi  Matlab.  Jaringan  syaraf  tiruan  yang dirancang  dengan  menggunakan  algoritma  perceptron  ini nantinya  dapat  memberikan  sebuah  hasil  keputusan  dalam mengklasifikasikan  karir  alumni  elektronika  industri  2018 SMKN 1 Glagah.
Kata  Kunci  :  Jaringan  Syaraf  Tiruan,  Algortima  Perceptron, Matlab, Variabel dan Keputusan.

## I. Pendahuluan
Salah    satu    tujuan  SMKN  1  Glagah  ialah  untuk menghasilkan   lulusan   kompetitif   yang siap terjun ke dunia industri. Dengan kata lain, lulusan-lulusan SMKN 1 Glagah ditujukan untuk siap bekerja, namun tidak sedikit dari mereka yang melanjutkan ke bangku perkuliahan. Salah satu jurusan populer  yang  terdapat  pada  SMKN  1  Glagah  yakni Elektronika Industri. Lulusan ini dibekali dengan teori-teori dan skill di bidang elektronika yang banyak diterapkan pada dunia  industri,  seperti pneumatic , PLC ,  mikrokontroler, kelistrikan, dll. Jurusan ini pun juga memiliki lulusan-lulusan yang bekerja dan berkuliah.  Tepatnya pada tahun  kelulusan 2018.
Tentunya  jika  ada  beberapa  pilihan  karir  seperti  bekerja dan berkuliah, hal tersebut perlu diklasifikasikan agar pihak SMKN 1 Glagah dapat memantau karir mereka setelah lulus.
Atau  pihak  sekolah  dapat  memprediksi  lulusan-lulusan setelahnya akan memilih karir yang mana.
Seiring  berkembangnya  jaman,  ditemukanlah  cara  yang lebih modern untuk mempermudah pekerjaan manusia dalam mengklasifikasikan  beberapa  hal  yaitu  menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) dengan aplikasi Matlab . Metode JST  yang  digunakan  ialah  metode perceptron .  Menurut Pujiyanta algoritma  perceptron  ialah  satu  bentuk  rangkaian saraf yang digunakan untuk mengklasifikasikan pola tertentu yang biasanya dirujuk sebagai pola dipisahkan secara linear. Aturan perceptron ini  akan  mengatur  beberapa  parameter bebasnya melalui proses training . [1]
Permasalahan  yang  sudah  dijelaskan  selanjutnya  akan dibahas  dalam  kajian  penelitian  ini  dimana  Jaringan  Syaraf Tiruan  yang  dirancang  dengan  menggunakan  algoritma perceptron  ini  nantinya  dapat  memberikan  sebuah  hasil keputusan dalam mengklasifikasikan karir alumni elektronika industri 2018 SMKN 1 Glagah.

## II. Ruang Lingkup
Dalam  penelitian  ini  penulis  membatasi  kajian penelitian yang bertujuan untuk membatasi permasalahan yang  akan  dibahas  yaitu  proses  klasifikasi  karir  alumni Elektronika  Industri  SMKN  1  Glagah  2018  antara  yang bekerja dan berkuliah menggunakan algoritma perceptron .  Dalam  klasifikasi  karir  alumni  Industri Elektronika, penulis mengambil beberapa variabel antara lain:  x1 = umur >22, x2 = tinggal di Banyuwangi,  x3 = hobi travelling , x4 = memiliki laptop, x5 = menggunakan laptop,  x6  =  berkutat  di  dunia  edukasi,  x7  =  berkutat  di dunia industri.

## III. Metode dan Bahan Penelitian

## A. Jaringan Syaraf Tiruan
Menurut  Wuryandari  dan  Afrianto,  jaringan  syaraf tiruan (JST) adalah sistem pemrosesan informasi dengan karakteristik  yang  mirip  dengan  jaringan  syaraf  biologis (JSB)  [2].  JST  dibuat  sebagai  generalisasi  dari  model matematika kognisi manusia berdasarkan asumsi berikut:
1. Pemrosesan informasi terjadi dalam elemen sederhana yang disebut neuron.
2. Sinyal  mengalir  antara  sel  saraf/ neuron melalui sambungan penghubung
3. Setiap sambungan penghubung memiliki bobot yang sesuai. Bobot ini akan digunakan untuk mengalikan / menggandakan sinyal yang dikirimkan melaluinya.
4. Nantinya akan diterapkan fungsi aktivasi pada setiap sel saraf  pada output bobot penjumlahan setiap epoch untuk menentukan output keluarannya.
Analisa Pola Input
Training Data JST Perceptron
Pengujian Hasil
Kesimpulan Hasil Klasifikasi Karir Alumni ELIND 2018 JST Perceptron Klasifikasi Karir Alumni

## Gambar 1 Diagram Alir Penelitian

## B. Google Form
Dalam  mengumpulkan  data  variable,  digunakanlah salah  satu  aplikasi  buatan Google yakni Google  Form sebagai  media  untuk  mengumpulkan  data  berbentuk kuisioner yang akan diisi oleh para alumni. Google Form merupakan  pecahan  dari Google Docs .  Aplikasi  biasa dipakai  oleh  penulis,  guru,  mahasiswa,  dosen,  pekerja kantoran dan lain-lain untuk membuat quiz , survey online, form . [3].

## C. Matlab
Matlab (Matrix Laboratory) adalah perangkat lunak yang  dikembangkan  oleh Mathworks , Inc .  dengan memanfaatkan matriks dalam penggunaannya. Salah satu kegunaan Matlab secara umum adalah untuk pengembangan di bidang komputasi, yaitu pemrograman / pengembangan perangkat lunak. Sehingga Matlab dapat diterapkan di teknologi pencitraan medis, khususnya citra medis dari radiografi digital. [4]

## D. Algoritma Perceptron
Metode  dalam  pengembangan  ini  adalah  jaringan syaraf  tiruan  metode perceptron . Perceptron adalah bentuk  paling  sederhana  dari  jaringan  syaraf  tiruan digunakan  untuk  mengklasifikasikan  pola  yang  biasa disebut linear  separable ,  yaitu  pola-pola  yang  terletak pada  sisi  yang  berlawanan  di  sebuah  lapangan.  Pada dasarnya perceptron terdiri dari: neuron tunggal  dengan bobot sinaptik dan ambang batas yang dapat disesuaikan, Perceptron  hanya  terbatas  untuk  mengklasifikasikan hanya dua kelas. [5]

## E. Pelatihan Perceptron
Menurut  Harahap  dan  Kharisma  [6]  Metode Perceptron ini biasanya dipakai untuk mengklasifikasikan suatu  pola  tertentu.  Berikut  ini  langkah-langkah pembelajaran Perceptron :
a. Atur bobot awal dan bias dengan nilai 0,
b. Tentukan Learning Rate (α ) antara 0 sampai 1,
c. Apabila kondisi pembelajaran berhenti dengan nilai false, maka :
a) Atur input dengan nilai vector input xi = Sij
b) Lalu hitung respon unit output : xi.wi yin = x1.w1 + x2.w2 +… + xn.wn + b…………(1)
c) Perbaiki bobot dan bias jika terjadi error : Jika y ≠ t maka :
wi (baru) = wi (lama) + * t * x……….…………(3) b (baru)   = b (lama) + * t Jika tidak, maka : wi (baru) = wi (lama)…………………………...(4) b (baru)   = b (lama)
d. Cek kondisi berhenti : apabila tidak ada perubahan bobot  maka  kondisi  berhenti  true,  namun  apabila masih  terjadi  perubahan  bobot  maka  kondisi berhenti false[7].

## IV. Pembahasan

## A. Analisis Data
Proses  analisis  data  dimana  data  tersebut  berupa variabel yang digunakan untuk menentukan karir alumni industri elektronika 2018. Metode yang digunakan dalam menganalisis  solusi  data  ini  adalah  dengan  menerapkan metode  jaringan  syaraf  tiruan  algoritma perceptron bertujuan  untuk  memberikan  informasi  yang  dapat mendukung pengambilan keputusan.
Adapun variabel yang akan digunakan meliputi:
1. Permasalahan  :  Mengklasifikasikan  karir  alumni elektronika industry 2018.
2. Kriteria  :  Berikut  adalah  yang  menunjukan  kriteria yang akan di analisa dan diproses : x1 = umur >22, x2 =  tinggal  di  Banyuwangi,  x3 =  hobi travelling ,  x4  = memiliki  laptop,  x5  =  menggunakan  laptop,  x6  = berkutat  di  dunia  edukasi,  x7  =  berkutat  di  dunia industri.
Adapun data yang akan diolah sebagai berikut:
Data Variabel Data Transformasi Umur >22 x1 Tinggal di Banyuwangi x2 Hobi Travelling x3 Memiliki Laptop x4 Menggunakan Laptop x5 Berkutat di Dunia Edukasi x6 Berkutat di Dunia Industri x7 Kerja atau Kuliah t (Target) Gambar 2 Data Variabel dan Transformasi Keterangan logika input dan output :
x : 1 (Ya) dan 0 (Tidak)
………….(2)
t : 1 (Kuliah) dan 0 (Kerja)

## B. Proses Perhitungan Algoritma Perceptron
Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan adalah perceptron yang  terdiri  dari  7  input  node  yang mewakili pilihan jawaban yang diisi oleh responden.

## Gambar 3 Arsitektur JST Perceptron
Menurut Lhaura tahapan yang akan dilakukan dalam melakukan algoritma perceptron . [8]
1. Tahap Initilization ,  memberikan    nilai    awal terhadap    variabel-variabel    yang    diperlukan seperti nilai input (x), treshold (ө), nilai bobot (w), nilai output (y), learning rat e (α), dan lain-lain.
2. Tahap Activation ,  yaitu  untuk  menghitung  nilai actual output.
3. Tahap Weight training ,  yaitu  proses  perubahan nilai bobot dan bias.
4. Tahap Iteration ,  adalah  tahap  akhir  utuk pengujian.
Setelah  data  arsitektur  jaringan  selesai  dirancang, selnjutnya  dilakukan  proses  transformasi  terhadap variabel-variabel yang akan digunakan. Sebagai berikut:
No x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 t 1 0 0 1 1 1 1 0 1 2 0 0 0 1 1 1 1 1 3 1 0 1 1 1 0 0 0 4 1 1 0 0 0 0 0 0 5 1 1 0 0 0 0 0 0 6 0 1 0 1 1 0 0 0 7 1 1 1 1 0 0 0 0
8 1 1 1 1 0 0 1 0
9 1 1 1 1 1 1 1 0
10 0 0 0 1 1 1 0 1
Tabel 1 Data Untuk Training
Setelah melakukan proses transformasi data, penulis melanjutkan  proses menuju  tahapan  perhitungan algoritma perceptron menggunakan  aplikasi Matlab .
Sebelum  memulai  perhitungan,  hal  yang    mesti diperhatikan  adalah  menentukan  nilai  bobot,  dan  bias serta nilai treshold yang nantinya digunakan sebagai nilai batas toleransi dari hasil output keluaran jaringan (Y_net). Berikut nilai bobot, bias dan treshold secara default:
Nilai Bobot Bias w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 b 0,1 0,3 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,1
Tabel 2 Nilai Bobot dan Bias Lama

## Gambar 4 Neural Network Tool

## Gambar 5 Hasil Grafik Epoch Training
Pada hasil tampilan di atas dapat dijelaskan bahwa proses  klasifikasi  karir  alumni  elektronika  industri  2018 ini  dapat  diolah  dengan  menggunakan software Matlab setelah epoch ke 4 dengan performance terbaiknya yakni 0,7, sehingga hasil keluaran jaringan serta nilai bobot dan
bias  baru  yang  didapat  akan  digunakan  dan  diterapkan pada data selanjutnya.

## C. Pengujian
Pengujian  dilakukan  menggunakan  5  data    baru dengan  menggunakan  nilai  bobot,  bias  serta  nilai threshold yang  sudah  didapat  sebelumnya  ketika  proses training.
Nilai Bobot dan Bias baru yang Didapat :
Nilai Bobot Bias w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 b
-1,9 -1,8 -0,7 -0,6 -0,5 3,6 0,7 0,9 Tabel 3  Nilai Bobot dan Bias Baru
Berikut data yang akan diolah :
No x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 t 11 0 0 0 1 1 0 1 0 12 1 0
1 1 0 0 1 0 13 0 0 1 1 0 1 0 1 14 1 1 0 1 1 1 0 1 15 0 0 1 0 0 0 0 0 Tabel 4 Data Untuk Diuji
Adapun hasil pengujian 5 data baru yang dilakukan dengan nilai bobot dan bias baru pada gambar berikut :
Gambar 6 Epoch Hasil Pengujian
Gambar 7 Hasil Target dan Pengujian
Terlihat  bahwa  hasil  yang  didapat  memiliki error 20% atau  mendapatkan  hasil  4  benar  dari  5  data  yang diolah.ggoogle.com

## V. Kesimpulan
Berikut adalah kesimpulan pada penelitian kali ini :
1. Pengujian  menggunakan  metode perceptron mampu dilakukan pada pengklasifikasian karir alumni elektronika industri 2018 dengan baik, metode ini mengenali inputan dengan  baik  sehingga  bisa  melakukan  perubahan  bobot untuk memperoleh output yang sesuai dengan target yang ingin dicapai.
2. Setelah  melakukan perubahan bobot  berulang  kali, pada epoch ke  -  4  jaringan  perceptron  mampu  mendapatkan nilai bobot dan bias baru untuk mengeluarkan output yang sama dengan target training.
3. Pada  pengujian  menggunakan  data  baru  dengan  nilai bobot dan bias baru didapat hasil dengan 4 benar dari 5 data  yang  diolah,  alias  pada  penelitian  kali  ini  terdapat error sebesar 20%.

## VI. Saran
Adapun  saran  terhadap  penelitian  ini  sebagai berikut:
1. Perlunya  menggunakan  metode  jaringan  syaraf  lainnya seperti adeline,  madeline maupun backpropagation untuk membandingkan hasil dengan inputan yang sama.
2. Perlu adanya variabel pengujian yang lebih banyak agar dapat mengklasifikasikan dengan lebih baik dan akurat. VII. Daftar Pustaka
[1] A.  Pujiyanta,  “Pengenalan  citra  objek  sederhana dengan jaringan saraf tiruan  metode  perceptron,” J. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 268–277, 2009.
[2] M.  D.  Wuryandari  and  I.  Afrianto,  “Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dan Learning  Vector  Quantization  Pada  Pengenalan Wajah,” Komputasi , vol. 1, no. 1, pp. 45–51, 2012.
[3] H. H. Batubara, “Penggunaan Google Form Sebagai Alat Penilaian Kinerja Dosen Di Prodi Pgmi Uniska Muhammad Arsyad Al Banjari,” J. Pendidik. Dasar Islam ,  vol.  8,  no.  1,  2016,  [Online].  Available: https://www.google.com/intl/id/forms/about/.
[4] A.  Atina,  “Aplikasi  Matlab  pada  Teknologi Pencitraan Medis,” J.  Penelit.  Fis.  dan  Ter. ,  vol.  1, no. 1, pp. 28–34, 2019.
[5] A. I. Suyanto, “Searching, Reasoning, Planning, dan Learning  (Revisi  Kedua),” Bandung  Inform. Bandung , 2014.
[6] M.  K.  Harahap  and  N.  Khairina,  “Jaringan  Syaraf Tiruan  Perceptron  untuk  Pengenalan  Pola  Makanan Sehat Rendah Kolesterol,” 2018.
[7] K.  Yudhistiro,  “Pemanfaatan  Neural  Network Perceptron  pada  Pengenalan  Pola  Karakter,” SMATIKA J. , vol. 7, no. 02, pp. 21–25, 2017.
[8] L.  Lhaura  and  V.  Fc,  “Klasifikasi  Gaya  Belajar Visual-Audiotory-Kinesthetic  (V-A-K)  Mahasiswa Berbasis Jst Menggunakan Algoritma Perceptron,” J.
Teknol.  Inf.  Komun.  Digit.  Zo. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  26, 2016.