## Prediksi Jumlah Pendapatan Beasiswa PPA dan BBP Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Heru Satria Tambunan 1 , Indra Gunawan 2 , Sumarno 2
1 Program Studi Sistem Informasi,STIKOM Tunas Bangsa, Sumatera Utara, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Sumatera Utara, Indonesia E-mail: 1 heru@amiktunasbangsa.ac.id, 2 indra@amiktunasbangsa.ac.id, 3 sumarno@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstrak
STIKOM  Tunas  Bangsa  merupakan  Instansi  dunia  Pendidikan  yang  terletak  di  daerah  Sumatera  Utara,  yang  mana  setiap semesternya membuka peluang untuk mahasiswa mendapatkan beasiswa PPA dan BBP, dari banyaknya jumlah mahasiswa maka  dari  itu  tidak  semua  mahasiswa  mendapatkan  beasiswa,  disebabkan  minimnya  kouta  penerimaan  beasiswa  yang disediakan. setiap mahasiswa mempunyai kriteria yang hampir sama untuk mendapatkan beasiswa tersebut, dengan minimnya jumlah kouta penerima beasiswa Maka dari itu untuk menentukan jumlah kouta yang menerima beasiswa PPA di STIKOM Tunas  Bangsa  setiap  tahunnya.  Dalam  memprediksi  jumlah  kouta  penerima  beasiswa  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation    ini  menggunakan  data  mulai  tahun  2015  sampai  dengan  tahun  2019  data  yang  digunakan  dari  data sebelumnya  yang  telah  diterima  oleh  kampus  STIKOM  Tunas  Bangsa.  Dengan  adanya  jaringan  syaraf  tiruan  ini  untuk memprediksi tahun 2020 jumlah penerima beasiswa PPA dan BBP di STIKOM Tunas Bangsa.
Kata Kunci : Beasiswa PPA, Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, Matlab.

## Abstract
STIKOM Tunas Bangsa is a world education institution located in the area of North Sumatra, where every semester for students who get PPA and BBP scholarships, from the number of students who come from it, not all students get scholarships, and at least get scholarships provided. Each student has the same criteria as the number of scholarships, with a minimum number of scholarship  recipients.  Therefore,  to  determine  the  number  of  participants  who  receive  PPA  scholarships  in  each  country STIKOM  Tunas  Bangsa.  In  predicting  the  number  of Kouta  scholarship  recipients  using  Backpropagation  artificial  nerves using data from 2015 to 2019 the data used from previous data has been received by the STIKOM Tunas Bangsa campus. With the existence of this artificial neural network to predict 2020 the number of PPA and BBP scholarship recipients at STIKOM Tunas Bangsa.
Keywords : PPA Scholarship, Backpropagation Artificial Neural Network, Matlab.

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  Teknologi  sekarang  ini  semakin  maju  bahkan  mendekai  industri  4.0  yang  mana  dilakukan  dengan  cara otomatis.  Teknologi  informasi  digunakan  untuk  mengelola  data,  memproses,  sehingga  menghasilkan menghasilkan informasi yang berkualitas, informasi yang diberikan untuk digunakan didunia industri, pendidikan, swasta dan pemerintahan yang mana tujuannya untuk mendapatkan hasil yang terbaik, Wiliam dan Li, penggunaan ANN  dengan  algoritma  training  back-propagation  untuk  melakukan  prediksi  pacuan  kuda  di  Jamaika.  ANN dengan  jenis  feed  forward  network  atau  Backpropagationyang  digunakan  dalam  penelitian  ini  telah  terbukti memberikan hasil yang baik untuk memprediksi.
Setiap kampus baik itu Universitas, Sekolah Tinggi, Politeknik atau Akademi pasti memberikan beasiswa terhadap mahasiswa yang berprestasi sebagai rewards mahasiswa tersebut, akan tetapi setiap kampus mendapatkan kouta penerimaan beasiswa tidak ada yang sama, ada jumlahnya yang besar dan ada yang kecil yang diberikan pemerintah. Beasiswa PPA merupakan beasiswa untuk mahasiswa yang berprestasi, tetapi tidak semua mahasiswa yang mendapatkan beasiswa tersebut dikarenakan jumlah kouta yang diberikan oleh pemerintah sedikit, padahal banyaknya  mahasiswa  yang  mendaftar  untuk  mendapatkan  beasiswa  tersebut,  dengan  minimnya  kouta  yang diterima, maka dari  itu  tidak semua mahasiswa yang mendapatkannya. Dengan adanya metode Jaringan Syaraf Tiruan maka dengan ini dapat memprediksi berapa jumlah kouta yang akan di terima setiap tahunnya. Jaringan Syaraf  Tiruan  merupakan  salah  satu  representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  untuk mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak  manusia.  Istilah  buatan  digunakan  karena  jaringan  syaraf  ini diimplementasikan  dengan  menggunakan  program  komputer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah  proses perhitungan selama proses pembelajaran.
Beasiswa dapat  dikatakan sebagai   pembiayaan yang tidak bersumber dari  pendanaan sendiri  atau orang tua, akan tetapi  iberikan oleh pemerintah, perusahaan swasta, kedutaan, universitas serta lembaga pendidik atau peneliti, juga dapat dari kantor tempat bekerja yang karena prestasi seorang karyawan dapat diberikan kesempatan untuk meningkatkan kapasitas sumber daya manusianya melalui pendidikan [1].
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan suatu sistem pemrosesan informasi yang  mempunyai karakteristik menyerupai  jaringan  syaraf  biologis  (JSB)  Jaringan  Syaraf  Tiruan  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model matematis dari pemahaman manusia (human cognition) [2].
Jaringan saraf tiruan dibentuk sebagai generalisasi model matematika dari jaringan saraf biologis manusia, dengan asumsi bahwa:
1.  Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana (neuron).
2.  Sinyal dikirimkan di antara neuron-neuron melalui penghubung-penghubung.
3.  Penghubung antar neuron memiliki bobot yang akan memperkuat atau memperlemah sinyal.
4.  Untuk menentukan keluaran, Setiap neuron menggunakan fungsi aktivasi (biasanya bukan fungsi linier) yang dikenakan pada jumlah masukan yang diterima. Besarnya keluaran ini selanjutnya dibandingkan dengan suatu batas ambang.
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  penulis  membuat  sisterm  berbasis  jaringan  syaraf  tiruan  yang  mana digunakan untuk mmemprediksi berapa jumlah kouta beasiswa yang didapat setiap tahun.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Dalam proses pembuatan penelitian ini penulis melakukan pengumpulan data dengan cara wawancara, observasi. Data yang digunakan untuk memprediksi kouta beasiswa mulai dari tahun 2012 – 2019 dan di ambil di kampus AMIK Tunas Bangsa. Berikut data input yang akan digunaka, dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Input Tahun Kouta PPA Kouta BBP 2014 28 31 2015 33 23 2016 29 26 2017 27 24 2018 10 23

## 2.2 Proses Data
Sebelum  melakukan  penginputan  data  maka  melakukan  transformasi.  Data-data  yang  didapat  akan  di  lakukan normalisasi  sehingga  menjadi  data  yang  sama,  yang  data  tersebut  memiliki  nilai  range  antara  0  dan  1.  Untuk mendapatkan menormalisasikan data tersebut agar menjadi 0 dan 1 maka menggunakan rumus min – max [5]
𝑍 = 𝑋−𝑋𝑚𝑖𝑛 𝑋𝑚𝑎𝑥−𝑋𝑚𝑖𝑛 . (𝐵𝑚𝑎𝑥 − 𝐵𝑀𝑖𝑛) + 𝐵 𝑀𝑖𝑛 (1)
dengan:
X    = data input X min = data X minimum X max = data X maksimum B max = batas atas interval B min = batas bawah interval
Adapun tujuan fungsi normalisasi untuk menyamankan nilai data input yang di terima melalui observasi dan wawancara [9].
Proses normalisasi ( preprocessing )  yaitu Data yang akan dimasukkan ke dalam Jaringan Syaraf Tiruan harus dinormalisasi terlebih dahulu.  Proses normalisasi dilakukan terhadap data input dan target.  Normalisasi dilakukan menggunakan bantuan software Matlab dengan syntax : pn,meanp,stdp,tn,meant,stdt] = prestd(p,t) . Dengan p adalah matriks input pelatihan dan t adalah matriks target [10]

## 2.3 Alur Kerja
Penelitian  ini  akan  melalui  dengan  beberapa tahap  untuk  mendapatkan hasil  prediksi  kouta  beasiswa untuk tahun berikutnya adalah sebagai berikut:

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tahap pengujian
Pada  tahap  ini  melakukan  pengujian  data  agar  mendapatkan  hasil  prediksi  nilai  output  yang  akurat  atau  yang mendekati. Berikut hasil normalisasi dari data input yang digunakan, dilihat pada Tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data Normalisasi Tahun 2014 2015 2016 2017 2018 PPA 0.7261 0.9000 0.7609 0.6913 0.1000 BBP 0.8304 0.5522 0.6565 0.5870 0.5522

## 3.2 Tahap Perancangan Arsitektur
Didalam  memprediksi  kouta  beasiswa  PPA  dan  BBP  di  tahun  berikutnya  penulis  menggunakan pengujian dengan 4 model arsitektur yaitu dengan menggunakan arsitektur  4-2-1, 4-3-1,4-5-1, dan 4-7- 1  yang  masing  arsitektur  sama  dengan  menggunakan epoch 10000,  berikut  hasil  arsitektur  dalam pengujian untuk memprediksi kouta beasiswa PPA dan BBP:
Pada Tahap 1 menggunakan arsitektur 4-2-1 hasil trainning mendapatkan hasil MSEnya pada data testing  0.12464709 dengan hasil 50 dapat dilihat pada tabel 3dan 4 dibawah ini
Tabel 3. Hasil Trainning No  Target Output JST  Error SSE Hsl 1 0.1000000  0.0743000 0.0257000 0.0006605  1 2 0.5521739  0.5885000 -0.0363261  0.0013196  1 Tabel 4. Hasil testing No Target Output JST Error SSE Hsl 1 0.5869565 0.5885000 -0.0015435  0.0000024 1 2 0.5173913 0.0181000 0.4992913 0.2492918 0
Hasil  grafik  pengujian  menggunakan  arsitektur  4-2-1  di  mana  grafik  tersebut  menggunakan epoch 4147  untuk menuju goal hasilnya dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2 . Grafik Menuju Goal arsitektur 4-2-1
Selanjutnya  untuk  tahap  2  menggunakan  arsitektur  4-3-1  hasil  trainning  mendapatkan  hasil MSEnya pada data testing  0.14327593 dengan hasil 0 dapat dilihat pada tabel 5 dan 6 dibawah ini
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 340-345 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1327
Tabel 5. Hasil Trainning
No Target Output JST Error SSE Hsl 1 0.1000000 0.1384000 -0.0384000  0.0014746 1 2 0.5521739 0.5293000 0.0228739 0.0005232 1 Tabel 6. Hasil Testing No Target Output JST Error SSE Hsl 1 0.5869565 0.5293000 0.0576565  0.0033243 0 2 0.5173913 -0.0148000 0.5321913  0.2832276 0
Hasil  grafik  pengujian  menggunakan  arsitektur  4-3-1  di  mana  grafik  tersebut  menggunakan epoch 710  untuk menuju goal, dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini, .
Gambar 3. Grafik Menuju Goal arsitektur 4-3-1
Pada tahap ke 3 ini menggunakan arsitektur 4-5-1 yang mana merupakan arsitektur terbaik  dari ke 4 arsitektur pengujian sebelumnya, dapat dilihat pada tabel 7 dibawah ini  untuk hasil trainning dan hasil testing
Tabel 7.Hasil Trainning
No Target Output JST Error SSE Hsl 1 0.1000000 0.1232000 -0.0232000  0.0005382 1 2 0.5521739 0.5143000 0.0378739 0.0014344 1 Tabel 8. Hasil Trainning No   Target Output JST  Error SSE Hsl 1 0.5869565  0.5143000 0.0726565 0.0052790  1 2 0.5173913 1.086200 -0.5688087  0.3235433  1
Hasil  grafik  pengujian  menggunakan  arsitektur  4-3-1  di  mana  grafik  tersebut  menggunakan epoch 710  untuk menuju goal, dapat dilihat pada gambar 4 dibawah ini.
Dari  pengujian  ke-3  diatas  dari  4  pengujian  tersebut  dapat  di  disimpulkan  bahwa  arsitektur  4-5-1  merupakan arsitektur  yang  terbaik  untuk  memprediksi  kouta  beasiswa  PPA  dan  BBP  di  Tahun  berikutnya,  dengan menggunakan  10000  epoch  dan  didalam  10000 epoch hanya  membutuhkan  276 epoch  dan  MSE 0.00024751 dengan tingkat  akurasi  100 dari  data trainning dana untuk  data testing menggunakan MSE 0.03116177 dengan tingkat akurasi 100, dapat dilihat pada tabel 9 sebagai berikut :
Tabel 9. Hasil Algoritma Backpropagation No Arsi tektur Training Testing Epoch MSE Aku rasi MSE Aku rasi 1 4-2-1 4147 0.000990037 100 0.124647094 50 2 4-3-1 710 0.00049502 100 0.06232355 0 3 4-5-1 276 0.00024751 100 0.03116177 100 4 4-7-1 173 0.00012375 100 0.01558089 50
Dengan data kategorisasi dapat dilihat pada tabel 10 dibawah ini
Tabel 10 . Data katagorisasi No Keterangan Error Minimum 1 1 Benar 0,05-0,001 2 0 Salah >0,05

## 4. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  jurnal  ini  bahwa  dalam  memprediksi  jumlah  pendapatan  beasiswa  PPA  dan  BBP menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation dengan menggunakan arsitektur 4-5-1 yang terbaik dimana hanya membutuhkan 276 epoch dari 1000 epoch yang digunakan dan tingkat akurasinya 100 Arsitektur ini hanya menggunakan 1 hidden layer.

## REFERENSI
[1] P. Oktavia, “Sitem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Beasiswa Dengan Metode Weighted Product Pada SMP Negeri 1 Parung Berbasis Web,” J. Inform. Univ. PAMULA, vol. 3, no. 2, pp. 80–86, 2018.
[2] A. Sudarsono, “Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus Di Bengkulu),” J. Media Infotama, vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016.
[3] Novia Lestari and L. L. Van FC, “Implementasi jaringan syaraf tiruan untuk menilai kelayakan tugas akhir mahasiswa (studi kasus di amik bukittinggi),” J. Teknol. Inf. Komun. Digit. Zo., vol. 8, no. 1, pp. 10–24, 2017.
[4] W. M. Dessy and A. Irawan, “Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah,” J. Komput. dan Inform., vol. 1, no. 1, pp. 45–51, 2012.
[5] Y. A. Lesnussa, S. Latuconsina, and E. R. Persulessy, “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA (Studi kasus: Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon),” J. Mat. Integr., vol. 11, no. 2, pp. 149–160, 2015.
[6] Y. D. Lestari, “Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prediksi Penjualan Jamur Menggunakan Algoritma Backropagation,” J. ISD, vol. 2, no. 1, pp. 40–46, 2017.
[7] B.  Satria,  “Prediksi  Volume  Penggunaan  Air  PDAM  Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation,”  J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 2, no. 3, pp. 674–684, 2018.
[8] M. Yanto, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Analisis Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Reservasi Kamar Hotel Dengan Metode Backpropagation,” J. KomTekInfo Fak. Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 34–39, 2015.
[9] A.  S.  Ritonga  and  S. Atmojo,  “Pengembangan  Model Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  Memprediksi  Jumlah Mahasiswa  Baru  di  PTS Surabaya (Studi Kasus Universitas Wijaya Putra),” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 12, no. 1, pp. 15–24, 2018.
[10]  M. H. Dar, “Penerapan Metode Backpropagation Neural Network Untuk Memprediksi Produksi Air,” Maj. Ilm. INTI, vol. 12, no. 2, pp. 203–208, 2017.