## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 410 − 417 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2685

## Implementasi Algoritma Backpropagation Neural Networks Untuk Memprediksi Hasil Kinerja Dosen
Samsudin, Ali Ikhwan * , Raissa Amanda Putri, Mohammad Badri
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan Jln.Lapangan Golf, Desa Durian Jangak, Kec. Pancur Batu Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 samsudin@uinsu.ac.id, 2,* ali_ikhwan@uinsu.ac.id, 3 raissa.ap@uinsu.ac.id, 4 mohammad.badri@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: ali_ikhwan@uinsu.ac.id Submitted: 15/12/2022 ; Accepted: 06/01/2023 ; Published: 21/01/2023
Abstrak- Dalam  meningkatkan  kualitas  pendidikan  di  perguruan  tinggi,  salah  satu  upaya  yang  dilakukan  untuk mewujudkannya adalah dengan menempatkan pendidik atau dosen yang berkualitas dan professional pada perguruan tinggi tersebut. Seorang Dosen harus memiliki kemampuan melaksanakan tridharma perguruan tinggi. Seorang dosen juga harus bisa mengikuti perkembangan ilmu pengetahuan dan selalu dapat mengembangkan diri serta memiliki kemampuan mengajar yang baik sesuai dengan bidang ilmunya, mulai perencanaan, implementasi sampai evaluasi pembelajaran.  Adapun masalah yang sering  terjadi  dalam  memprediksi  hasil  kinerja  dosen  ini  belum  maksimal  dalam  mengumpulkan  data  dan kesulitan  dalam menilai  hasil  kinerja  dosen.  Untuk  memprediksi  hasil  kinerja  dosen  menggunakan  algoritma  Backpropagation  Neural Networks. Perancangan aplikasi untuk memprediksi hasil kinerja dosen dengan algoritma Backpropagation Neural Networks dilakukan dengan menentukan jumlah unit untuk setiap lapisan. Setelah jaringan terbentuk maka dilakukan pelatihan dari data yang telah dipolakan. Pengujian dilakukan menggunakan perangkat lunak Matlab dengan beberapa bentuk arsitektur jaringan. Arsitektur dengan konfigurasi terbaik yang terdiri dari 24 input layer, 20 hidden layer dan 5 output layer. Hasil yang diperoleh dari  pengujian  tersebut  adalah  prediksi kinerja dosen yang  terdiri  dari  Sangat Kurang, Kurang,  Cukup,  Baik,  Sangat  Baik. Penilaian ini berfungsi untuk mengevaluasi kinerja dosen di setiap semester pada instansi perguruan tinggi. dengan ketepatan pengujian mencapai 95%. Oleh karena itu penelitian ini memberikan kotribusi yang bisa di kembangkan lagi didalam penilaian kinerja pegawai lainnya.
Kata Kunci: Algoritma; Neural Network; Backpropagation; Prediksi; Kinerja Dosen.
Abstract -In improving the quality of education in tertiary institutions, one of the efforts made to make it happen is to place qualified and professional educators or lecturers at these universities. A lecturer must have the ability to carry out the tridharma of higher education. A lecturer must also be able to follow the development of science and always be able to develop himself and have good teaching skills according to his field of knowledge, from planning, implementation to evaluation of learning. To predict the performance of lecturers using the Backpropagation Neural Networks algorithm. The design of the application to predict the performance of lecturers with the Backpropagation Neural Networks algorithm is done by determining the number of units for each layer. After the network is formed, training is carried out from the patterned data. Tests were carried out using Matlab software with several forms of network architecture. The architecture with the best configuration consists of 24 input layers, 20 hidden layers and 5 output layers. The results obtained from the test are predictions of lecturer performance which consist of Very Poor, Less, Enough, Good, Very Good. This assessment serves to evaluate the performance of lecturers in each semester at higher education institutions. with a test accuracy of 95%.
Keywords : Algorithm; Neural Network; Backpropagation; Prediction; Lecturer Performance.

## 1. PENDAHULUAN
Dosen adalah seorang professional yang kinerjanya juga perlu dinilai. Secara umum penilain kinerja dosen adalah proses dimana institusi mengevaluasi performa atau kinerja dosen dengan tujuan untuk meningkatkannya. Pada prinsipnya penilaian kinerja merupakan cara pengukuran kontribusi-kontribusi dari individu dalam instansi yang dilakukan terhadap organisasi. Nilai penting dari penilaian kinerja adalah penentuan tingkat kontribusi individu atau kinerja yang diekspresikan dalam menyelesaikan tugas yang menjadi tanggung jawabnya. Dalam organisasi pendidikan  tinggi,  evaluasi  dosen  merupakan  cara  untuk  mengetahui  pengaruh  pengajaran  dosen  terhadap mahasiswa.  Penilaian  kinerja  dosen  meliputi  kegiatan  mengumpulkan  informasi  mengenai  bagaimana  dosen melakukan  pekerjaan,  menginterpretasi  informasi  dan  membuat  penilaian  mengenai  tindakan  apa  yang  harus dilakukan untuk meningkatkan kualitas pengajaran.[1]
Penilaian  sangat  diperlukan  agar  para  dosen  dapat  termotivasi  menjadi  lebih  baik.  Namun  untuk menentukan nilainya diperlukan beberapa faktor yang pasti dan merupakan sesuatu yang wajib dilaksanakan yaitu unsur  tridharma perguruan tinggi (pengajaran, penelitian dan pengabdian masyarakat).  Penilaian kinerja  dosen bedasarkan  evaluasi  aspek  pengajaran,  aspek  penelitian  atau  aspek  publikasi  karya  ilmiah  dan  pengabdian masyarakat  serta  aspek  penunjang  dan  partisipasi  kegiatan  program  studi.  Hasil  evaluasi  kinerja  dosen  harus dijadikan dasar untuk penentuan kebijakan Progam Studi secara umum maupun secara individu terhadap dosen yang  bersangkutan.  Dalam  Kaitan  Beban  Kerja  Dosen  dan Evaluasi  Pelaksanaan  Tridharma  Perguruan  Tinggi, tugas  dosen  di  lingkungan  UIN  Sumatera  Utara  Medan  terdiri  atas  :  (1)  Tugas  Bidang  Pendidikan,  (2)  Tugas Bidang Penelitian, (3) Tugas Bidang Pengabdian Kepada Masyarakat, (4) Tugas Penunjang, (5) Tugas Khusus Profesor.[2]
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk memprediksi adalah neural network. Neural network dapat memberikan hasil yang akurat untuk prediksi, penentuan pola, klasifikasi dan berbagai penelitian lainnya. Jaringan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 410 − 417 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2685
syaraf  tiruan  (JST)  adalah  suatu  sistem  pemroses  informasi  yang  memiliki  karakteristik mirip  dengan  jaringan syaraf  biologi[3], [4].  Jaringan  syaraf  tiruan  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  karena memiliki kemampuan meneliti dan mengenali pola data historis. Penerapan jaringan syaraf di bidang peramalan dan prediksi berada di hampir semua studi ilmiah dari tahun  terakhir karena memiliki akurasi  yang lebih baik dari model statistik dan matematika,  selain  itu  jaringan  syaraf  tiruan  memiliki  keluwesan,  baik  dalam  perancangan  maupun penggunaannya.  Karakteristik  dari  Jaringan  Saraf  Tiruan  secara  umum  adalah  Arsitektur  (pola  koneksi  antar neuron), Pelatihan/pembelajaran[5].  Fungsi  aktivasi  Jaringan Syaraf Tiruan (Neural  Network) merupakan salah satu cabang dari AI (Artificial Intelligence). Jaringan Syaraf Tiruan adalah paradigma pemrosesan suatu informasi yang terinspirasi oleh sistem sel syaraf biologi, yang berupa susunan sel-sel saraf tiruan (neuron) yang dibangun berdasarkan  prinsip-prinsip  organisasi  otak  manusia[6].  Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  salah  satu  sistem pemrosesan  informasi  yang  didesain  dengan  menirukan  cara  kerja  otak  manusia  dalam  menyelesaikan  suatu masalah dengan melakukan proses belajar melalui perubahan bobot sinapsisnya. Informasi (disebut dengan input) akan dikirim ke neuron dengan bobot kedatangan tertentu. Input ini akan di proses oleh suatu fungsi perambatan yang  akan  menjumlahkan  nilai-nilai  semua  bobot  yang  datang.  Hasil  penjumlahan  ini  kemudian  akan dibandingkan  dengan  suatu  nilai  ambang  (threshold)  tertentu  melalui fungsi  aktivasi  setiap  neuron[7].  Tingkat aktivasi ditentukan dari perkalian setiap input dengan suatu  bobot tertentu yang paling analog dengan synapsis atau  sambungan  dari  suatu  neuron  target  atau  sesudahnya[8]–[10].  Jaringan  saraf  tiruan  mampu  melakukan pengenalan kegiatan berbasis data masa lalu. Data masa lalu akan dipelajari oleh jaringan saraf tiruan sehingga mempunyai kemampuan untuk memberikan keputusan terhadap data yang belum pernah dipelajari. Perhatian yang besar  pada  Jaringan  Saraf  Tiruan  disebabkan  adanya  keunggulan  yang  dimilikinya  seperti  kemampuan  untuk belajar  sama  seperti  otak  manusia  yang  memproses  suatu  informasi.  JST  dapat  digambarkan  sebagai  model matematis dan komputasi untuk fungsi aproksimasi nonlinear, klasifikasi data, cluster dan regresi non parametrik atau sebagai sebuah simulasi dari koleksi model saraf biologi[10]–[12].
Beberapa kasus penelitian telah dilakukan dengan menggunakan backpropagation neural network. Salah satu penelitian terkait adalah penelitian tentang prediksi jumlah volume penggunaan air PDAM. Hasil akhir dari penelitian  adalah  metode  backpropagation  neural  network  dapat  memprediksi  penggunaan  konsumsi  air  untuk tahun  selanjutnya  [6].  Penelitian  dilakukan  menggunakan  Algoritma  backpropagation  untuk  meningkatkan optimasi  berdasarkan  bobot  adaptif  Nguyen-Widrom  dan  laju  pembelajaran  adaptif  menghasilkan keberhasilan dalam  92%  dalam  pengujiannya.  [13].  Penelitian  lainnya  dengan  menggunakan  Jaringan  saraf  convolutional dengan  teknik  backpropagation  yang  dioptimalkan  dengan  teknik  optimasi  heuristik  diimplementasikan  dan dievaluasi menghasilkan yang sangat memuaskan dalam hasil akhirnya.[14]
Perambatan galat mundur (Backpropagation) adalah sebuah metode sistematik untuk pelatihan multilayer jaringan  syaraf  tiruan.  Metode ini memiliki  dasar  matematis  yang  kuat,  obyektif  dan  algoritma  ini membentuk persamaan  dan  nilai  koefisien  dalam formula  dengan  meminimalkan  jumlah  kuadrat  galat  error  melalui  model yang dikembangkan. Algoritma [15]–[18] menggunakan error output untuk mengubah nilai bobot-bobotnya dalam arah mundur (backward). Untuk mendapatkan error ini, tahap perambatan maju (feedforward) harus dikerjakan terlebih  dahulu.  Algoritma  propagasi  balik  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  berbagai  masalah,  seperti klasifikasi,  optimasi,  estimasi,  evaluasi,  kompresi,  peramalan,  sistem  kontrol,  sistem  pendeteksian  kecurangan, dan sebagainya[19], [20].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Sistem  prediksi  hasil  kinerja  dosen  ini  dibangun  menggunakan  algoritma  backpropagation  neural  networks. Pengguna sistem ini adalah user yang membantu administrator dalam melakukan evaluasi hasil kinerja dosen di instansinya.  Output  yang  diharapkan  dari  sistem  prediksi  kinerja  dosen  ini  terdiri  dari  5  simpul  yaitu  Sangat Kurang, Kurang, Cukup, Baik, Sangat Baik. Penilaian kinerja dosen yang ditentukan dari parameter penilaian yang sudah dimasukkan kedalam jaringan. Parameter penilaian dari  beberapa sampel dimasukkan ke dalam  jaringan untuk pelatihan jaringan saraf tiruan. Kemudian akan diperoleh hasil pelatihan yang konvergensi dengan jumlah epoch  terkecil.  Langkah  selanjutnya  adalah  menguji  jaringan  saraf  dengan  sampel  data  pengujian  yang  telah dipersiapkan.
Langkah pertama adalah mengumpulkan data kinerja dosen untuk pelatihan dan pengujian jaringan saraf tiruan. Banyak atau sedikitnya data akan mempengaruhi baik buruknya jaringan dalam menyelesaikan masalah. Data yang telah diperoleh tersebut selanjutnya dipisahkan pada langkah kedua menjadi 2 bagian. Bagian pertama digunakan untuk melatih jaringan saraf dan bagian kedua dipergunakan untuk menguji kerja jaringan saraf tiruan. Pada langkah ketiga dan keempat dilakukan pemilihan arsitektur dan algoritma pelatihan jaringan. Banyaknya sel input  dan  output  disesuaikan  dengan  masalah  prediksi  kinerja  dosen  yang  akan  diselesaikan.  Langkah  kelima adalah langkah untuk menginisialisasi parameter jaringan saraf seperti: bobot, bias, konstanta belajar, momentum, dan lain-lain. Langkah keenam dan ketujuh dilakukan untuk melatih jaringan saraf tiruan untuk menemukan titik konvergensinya.  Konvergensi  jaringan  saraf  tiruan  ditandai  dengan  telah  tercapainya  galat  yang  diinginkan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 410 − 417 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2685
Setelah jaringan saraf konvergen diuji pada langkah kedelapan. Selanjutnya pada langkah kesembilan sistem telah siap untuk menyelesaikan permasalahan yang ada.
Tahap  awal  dari  rancangan  sistem  prediksi  kinerja  dosen  ini  dimulai  dari  penggambaran  sistem  secara keseluruhan  menggunakan  diagram  alir.  Sistem  prediksi  hasil  kinerja  dosen  menggunakan  algoritma backpropagation neural networks ini dibuat dengan tampilan antarmuka berbasis Graphical User Interface (GUI) agar  mudah  digunakan  oleh  pemakai.  Inisialisasi  data  input  yang  diperoleh  dari  faktor-faktor/kriteria  penilaian yang telah disepakati untuk menentukan hasil penilaian kinerja dosen. Data penelitian dibagi menjadi dua bagian yaitu  data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Data  pelatihan  diperoleh  dari  50  data  sampel  kinerja  dosen  yang penilaiannya telah dilakukan berdasarkan pedoman evaluasi kinerja dosen. Data pelatihan ini berguna untuk proses pembelajaran pada jaringan saraf tiruan metode propagasi balik. Data pengujian didapatkan dari hasil penilaian yang telah dilakukan oleh para asesor, sebanyak 20 data sampel kinerja dosen. Data untuk pengujian ini dikonversi ke bentuk numerik 0, 0.5 dan 1.

## 2.2 Arsitektur dan Algoritma Backpropagation
Arsitektur  jaringan  yang  akan  digunakan  untuk  memprediksi  kinerja  dosen  menggunakan  banyak  lapisan (multilayer net). Model ini merupakan jaringan dengan banyak lapisan yang memiliki satu atau lebih lapisan yang terletak  di  antara  lapisan  input  dan  lapisan  output.  Lapisan  input  terdiri  dari  24  simpul  yang  disimpan  dalam variabel  X¬1  sampai  dengan  X24.  Lapisan  tersembunyi  ditentukan  sendiri  oleh  pengguna  sistem  melalui  cara melakukan  percobaan  konvergensi  terbaik  (trial  and  error)  sampai  diperoleh  hasil  konvergensi  pelatihan  yang paling baik (jumlah epoch yang terkecil). Sedangkan lapisan output terdiri dari 5 simpul yaitu Sangat Baik, Baik, Cukup, Kurang, Sangat Kurang.
Arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  metode  propagasi  balik  untuk  mempredikasi  kinerja  dosen  dapat  dilihat pada gambar 1 berikut ini:
Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah  fungsi  sigmoid  biner  (logsig).  Langkah-langkah  penggunaan algoritma  propagasi  balik  dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid  biner  secara  rinci  adalah  sebagai berikut[21]:
X 1 X 2 X 3 X 4 Z 1 Z 2 Y 1 Y 2 Sangat Kurang Kurang Lapisan Masukan Lapisan Tersembunyi Lapisan Keluaran X 5 Z 3 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 X 11 X 12 X 13 X 14 X 15 X 16 X 17 X 18 Z N Y 3 Y 4 Cukup Baik X 19 X 20 Y 5 Sangat Baik X 21 X 22 X 23 X 24

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 410 − 417 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2685
1. Tahap Initialization
Merupakan tahapan untuk mendefenisikan/menset awal nilai untuk variabel-variabel yang diperlukan seperti: nilai input, pemberat (weight), output yang diharapkan, learning rate (  ), dan sebagainya.
2. Tahap Activation
Pada tahap ini dilakukan 2 kegiatan yaitu: menghitung actual output pada hidden layer dan menghitung actual output pada output layer.
3. Tahap Weight Training
Pada tahap ini juga dilakukan 2 kegiatan yaitu: menghitung error gradient pada output layer dan menghitung error gradient pada hidden layer.
4. Tahap Iteration
Tahapan terakhir ini adalah tahapan untuk  pengujian. Jika error yang diharapkan belum ditemui maka akan kembali lagi kepada tahapan ke-2 activation.
Arsitektur  yang  dipilih  dimisalkan  ada  jumlah  simpul  pada  lapisan  input  2  masing-masing  variabelnya adalah Menguasai materi pembelajaran, disimpan pada variable X1, dan Kejelasan dalam menerangkan materi dan menjawab pertanyaan mahasiswa, disimpan pada variabel X2. Jumlah simpul pada lapisan tersembunyi (hidden layer)  terdiri  dari  2  simpul.  Jumlah  simpul  pada  lapisan  output  adalah  4  simpul  yang  digunakan  untuk mempresentasikan pola.
Gambar 2. Arsitektur Jaringan Backpropagation
Keterangan Gambar : X 1 dan X 2 = Input Layer → disebut i Z 1 dan Z 2 = hidden layer → disebut j Y 1 , Y 2 dan Y 3 = output layer   disebut k W 13 , W 14 , W 23 , W 24 = bobot pada lapisan tersembunyi. W 35 , W 36 , W 37 , W 45 , W 46 , W 47 = bobot pada lapisan keluaran.
B = bias pada lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran (  )
Langkah pertama dalam membentuk jaringan saraf tiruan adalah melakukan inisialisasi bobot awal. Bobot awal yang terhubung antara input layer dan hidden layer (W13, W14, W23, W24) dipilih secara acak, begitu juga bobot awal yang terhubung antara hidden layer dengan output layer (W35, W36, W37, W45, W46, W47) dipilih juga secara acak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
.

## 3.1 Kebutuhan Sistem
1. Hardware (perangkat keras) yang digunakan untuk membuat program aplikasi dalam mengimplementasikan algoritma backpropagation neural  networks untuk memprediksi  hasil kinerja dosen adalah Processor Intel® Core™ i5 CPU M 560 @2.67GHz, Memory 4 GB, Harddisk 320 GB, Monitor, Mouse dan Keyboard.
2. Software (perangkat lunak) yang digunakan untuk membuat Aplikasi dalam mengimplementasikan algoritma backpropagation neural networks untuk memprediksi hasil kinerja dosen adalah sebagai berikut :
a. Sistem  Operasi  Windows  7,  yaitu  Sistem  operasi  yang  digunakan  untuk  membuat  aplikasi  dalam mengimplementasikan algoritma backpropagation neural networks untuk memprediksi hasil kinerja dosen adalah windows 7.
1 2 3 4 5 6 7 X 1 X 2 W 13 W 14 W 23 W 24 W 35 W 36 W 37 W 45 W 46 W 47 Y 1 Y 2 Y 3 i j k Z 2 Z 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 410 − 417 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2685
b. MATLAB  6.1  merupakan  software  yang  digunakan  untuk  membuat  program  aplikasi  dalam mengimplementasikan algoritma backpropagation neural networks untuk memprediksi hasil kinerja dosen dengan aplikasi GUI [22].
c. Microsoft Office Excel 2007 merupakan software yang digunakan untuk membuat pola data pelatihan dan data  pengujian  yang  akan  dibaca  pada  program  aplikasi  dalam  mengimplementasikan  algoritma backpropagation neural networks untuk memprediksi hasil kinerja dosen.
3. Brainware  (pemakai)  yang  menggunakan  aplikasi  dalam  mengimplementasikan  algoritma  backpropagation neural networks untuk memprediksi hasil kinerja dosen harus seperti antara lain :
a. Orang yang mengerti cara mengoperasikan komputer.
b. Orang yang memiliki sistem kerja yang teliti.

## 3.2 Implementasi
Tahap implementasi selanjutnya adalah pembuatan aplikasi jaringan saraf tiruan. Proses pelatihan, pengujian data dan aplikasi prediksi hasil kinerja dosen dibuat menggunakan fasilitas Toolbox dalam Graphical User Interface Design (GUIDE) pada Matlab. Antarmuka sistem prediksi hasil kinerja dosen dibuat menggunakan Toolbox pada Matlab yang dapat dibuka dengan cara[23] :
1. Buka perangkat lunak Matlab dengan cara klik ganda pada shortcut Matlab 6.1 yang terdapat pada desktop.
2. Pada jendela Command Window ketik perintah : guide, untuk menampilkan jendela rancangan Toolbox yang dapat  digunakan  untuk  pembuatan  antarmuka  sistem.  Selanjutnya  klik  objek/kontrol  yang  terdapat  pada sebelah kiri layar dan gambarkan pada area figure (form) untuk membuat tampilan prediksi hasil kinerja dosen sesuai dengan rancangan pada bab sebelumnya
3. Selanjutnya pembuatan form about dan grafik pengujian dapat dilakukan dengan cara yang sama dengan cara di atas.
Setelah  antarmuka  sistem  selesai  didesain,  langkah  berikutnya  adalah  mengatur  proses  kerja  dari objek/kontrol yang didesain pada antarmuka tersebut dengan melakukan pengkodean (pemrograman). Pengetikan kode  program  dapat  dilakukan  dengan  cara  klik kanan  pada  objek  yang  akan  diprogram  kemudian  pilih  menu View Callbacks>Callback maka jendela pengetikan program akan ditampilkan.

## 3.2.1. Pengujian Sistem
Pengujian aplikasi untuk mengimplementasikan algoritma backpropagation neural networks dalam memprediksi hasil kinerja dosen dilakukan untuk  melihat apakah sistem jaringan saraf pada aplikasi  ini sudah sesuai  dengan kondisi sebenarnya atau tidak. Pengujian sistem jaringan saraf ini dibagi menjadi beberapa tahap yaitu: 1. Tahap Inisialisasi
Pada tahap ini sistem jaringan saraf diberikan masukan berupa nilai parameter inisialisasi. Seluruh data inisialisasi parameter dapat dimasukkan dengan mudah menggunakan tampilan input.

## Gambar 3. Tampilan Input Variabel Pelatihan
Klik tombol Reset Data, jika kotak input galat yang diizinkan, konstanta belajar, kenaikan konstanta belajar, penurunan konstanta belajar, momentum, dan Rasio kesalahan ingin dihapus dan diganti dengan data yang baru. Pengguna dapat mengubah nilai parameter tersebut jika diperlukan.
2. Tahap pelatihan
Pada tahap ini sistem jaringan saraf diberikan 50  data sampel kinerja dosen yang penilaiannya telah dilakukan berdasarkan  pedoman  evaluasi  kinerja  dosen  sebagai  proses  pembelajaran  yang  dapat  dilakukan  dengan memanggil file datapelatihan.xls, yang disimpan pada harddisk. Untuk memulai pelatihan silahkan klik tombol Pelatihan, selanjutnya pelatihan jaringan akan menampilkan grafik hasil pelatihan sebagai berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 410 − 417 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2685
Gambar 4. Tampilan Grafik Hasil Pelatihan
Konfigurasi jaringan saraf perambatan galat mundur terbaik diperoleh dengan 127 iterasi. Sedangkan nilai bobot dan bias sebelum dan sesudah pelatihan dapat dilihat pada tampilan gambar berikut:

## Gambar 5. Tampilan Nilai Bobot dan Bias
Pada kotak combo W1, W2, B1, B2 akan terlihat nilai awal bobot dan bias dan nilai bobot dan bias setelah melakukan pelatihan.
3. Tahap pengujian
Pada tahap ini pengguna sistem harus mengisi data reprsentasi masukkan dengan angka 1 jika jawabannya ‘Ya’ atau angka 0 jika jawabannya ‘Tidak’. Cari dan pilih data pengujian yang sudah disimpan dalam harddisk dalam bentuk file excel. Selanjutnya pengguna dapat memilah record data dengan cara mengklik tombol pilih data, maka data  yang  dipilih  akan  ditampilkan  satu-persatu  pada  kotak  input  representasi  masukan.  Untuk  membersihkan kotak  input  representasi  masukan  pengguna  dapat  mengklik  tombol  Bersih.  Silahkan  mulai  memprediksi  hasil kinerja dosen dengan mengklik tombol Prediksi. Pada jendela command window akan tertera laporan seperti pada gambar
Gambar 6. Tampilan Output Command Window
Output yang diperoleh ditampilkan dengan matirks 1 x 5. Jika nilai matriks >= 0,5 maka nilainya dibulatkan menjadi 1. Selain itu jika nilai matriks < 0,5 maka nilainya dibulatkan menjadi 0. Jika pola output pada variabel outpt di atas adalah 00001 maka prediksi hasil kinerja dosennya adalah ‘Sangat Kurang’. Jika pola output adalah

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 410 − 417 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2685
00010 maka prediksi hasil kinerja dosennya adalah ‘Kurang’.  Jika pola output adalah 00100 maka prediksi hasil kinerja  dosennya  adalah  ‘Cukup’.  Jika  pola  output  adalah  01000  maka  prediksi  hasil  kinerja  dosennya  adalah ‘Baik’. Jika pola output adalah 10000 maka prediksi hasil kinerja dosennya adalah ‘Sangat Baik’. Selain kelima pola tersebut ada pola yang akan menampilkan pesan ‘Tidak Dikenal’.

## 3.2.2. Analisis Hasil
Analisis hasil bertujuan untuk mengukur kinerja dari sistem yang telah diimplementasikan. Dari 50 sampel data pelatihan yang sudah dilatihkan pada jaringan saraf tiruan, dan 20 sampel data baru untuk diujikan. Pada pengujian yang dilakukan dengan arsitektur 24-20-5 ini model  jaringan saraf tiruan yang digunakan adalah jaringan saraf perambatan galat mundur plus adaptive learning rate dengan konfigurasi  dengan fungsi  aktivasi  logsig. Setelah dilakukan  pelatihan  terhadap  data  sesuai  dengan konfigurasi  jaringan  saraf  yang  telah  ditentukan  pada  tabel  di atas, maka pelatihan yang dilakukan terhadap 50 data yang dilatihkan pada arsitektur ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 7. Pengujian dan Pelatihan untuk Arsitektur 24-20-5
Keterangan: KS = Kondisi Sebenarnya HPU = Hasil Pengujian KJST   = Ketepatan Jaringan Saraf Tiruan
Pada gambar 7. di atas menunjukkan hasil pelatihan yang dilatihkan oleh jaringan saraf tiruan mencapai 100%.  Ini  berarti  hasil  keluaran  yang  ditampilkan  oleh  komputer  sesuai  dengan  target  yang  telah  ditentukan. Kemudian  jaringan  diuji  dengan  20  data  baru  setelah  seluruh  data  yang  telah  dilatihkan  tersebut  dikenali.  Hal tersebut dilakukan untuk menguji berapa besar jaringan saraf tiruan mengenali data baru seperti yang ditunjukkan pada gambar dibawah ini :
Gambar 8. Pengujian Data Baru untuk Arsitektur 24-20-5
Dari  20  data  baru  yang  telah  diujikan,  dapat  dilihat  bahwa  prediksi  hasil  kinerja  dosen  yang  dihasilkan mencapai (95%) sesuai dengan target.

## 4. KESIMPULAN
Aplikasi jaringan saraf tiruan yang telah dibuat dapat digunakan untuk meyelesaikan masalah prediksi hasil kinerja dosen menggunakan metode propagasi balik dengan lima pola tampilan output yang teridiri dari Sangat Kurang, Kurang,  Cukup,  Baik,  Sangat  Baik.  Pelatihan  terhadap  jaringan  saraf  dengan  24  sel  lapisan  masukan  yang merupakan kriteria dan bobot penilaian kinerja dosen, dilakukan pada 50 data sampel yang terdiri dari  10 data

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 410 − 417 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2685
dengan pola keluaran Sangat  Kurang, 10 data dengan pola keluaran  Kurang, dan 10 data dengan pola keluaran Cukup, 10 data dengan pola keluaran Baik dan 10 data dengan pola keluaran Sangat Baik. Pengujian jaringan saraf dilakukan dengan memasukkan data baru sebanyak 20 data dan diperoleh hasil pengujian 95% sesuai dengan target yang diinginkan. Konfigurasi jaringan terbaik yang diperoleh melalui percobaan (trial and error) adalah dengan 20 sel  lapisan  tersembunyi  dan  konstanta  belajar  0,01  dengan  momentum  0,9,  target  mean  square  error  1,04,  dan fungsi  aktifasi  yang  digunakan  adalah  fungsi  sigmoid  biner  (logsig).  Penambahan  jumlah  neuron  pada  lapisan tersembunyi dan perubahan konstanta belajar akan berpengaruh pada kecepatan konvergensi jaringan saraf tiruan. Bila  hasil  pelatihan  jaringan  saraf  tidak  konvergen  (nilai  epoch  tidak  ditemukan  sampai  batas  iterasi)  maka pelatihan  dan  pengujian  data  yang  dilakukan  tidak  akan  sesuai  dengan  target  yang  diinginkan.  Aplikasi  yang digunakan  dalam  mengimplementasikan  algoritma  backpropagation  neural  networks  untuk  memprediksi  hasil kinerja dosen dapat dipergunakan dengan sangat mudah, karena antarmuka sistem dibuat dalam bentuk Graphical User Interface Design (GUIDE) pada Matlab.

## REFERENCES
[1] U.-U. R. Indonesia, Undang-Undang Republik Indonesia tentang Pendidikan Tinggi, vol. No. 12. 2012.
[2] UIN Sumatera Utara Medan, “Rubrik BKD Lengkap ". 2018.
[3] S.  Prashant  Mahasagara,  A.  Alamsyah,  and  B.  Rikumahu,  “Indonesia  infrastructure  and  consumer  stock  portfolio prediction using artificial neural network backpropagation,” 2017. doi: 10.1109/ICoICT.2017.8074710.
[4] A. Dzikri and D. E. Kurniawan, “Hand Gesture Recognition for Game 3D Object Using The Leap Motion Controller with Backpropagation Method,” 2018. doi: 10.1109/INCAE.2018.8579400.
[5] A. N. Handayani, N. Lathifah, H. W. Herwanto, R. Andrie Asmara, and K. Arai, “Neural network Bayesian regularization backpropagation to solve inverse kinematics on planar manipulator,” 2019. doi: 10.1109/ICIEV.2018.8640958.
[6] 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. 74–84, 2018.
[7] N. Islam, R. Islam, J. Rana, and H. U. Zaman, “A Novel Design of A Dual-Powered Automatic Peltier Effect Cooler,” 2020. doi: 10.1109/TENSYMP50017.2020.9231037.
[8] O. Adigun and B. Kosko, “Bayesian Bidirectional Backpropagation Learning,” in Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 2021, vol. 2021-July. doi: 10.1109/IJCNN52387.2021.9533873.
[9] Y. Chu, J. Fei, and S. Hou, “Adaptive Global Sliding-Mode Control for Dynamic Systems Using Double Hidden Layer Recurrent  Neural  Network  Structure,”  IEEE  Trans.  Neural  Networks  Learn.  Syst.,  vol.  31,  no.  4,  2020,  doi: 10.1109/TNNLS.2019.2919676.
[10]  J. Amrutha and A. S. Remya Ajai, “Performance analysis of backpropagation algorithm of artificial neural networks in verilog,” 2018. doi: 10.1109/RTEICT42901.2018.9012614.
[11]  R. Hartl, B. Praehofer, and M. F. Zaeh, “Prediction of the surface quality of friction stir welds by the analysis of process data using Artificial Neural Networks,” Proc. Inst. Mech. Eng. Part L J. Mater. Des. Appl., vol. 234, no. 5, 2020, doi: 10.1177/1464420719899685.
[12]  T. Liu, H. Mei, Q. Sun, and H. Zhou, “Application of neural network in fault location of optical transport network,” China Commun., vol. 16, no. 10, 2019, doi: 10.23919/JCC.2019.10.014.
[13]  U. Andayani, E. B. Nababan, B. Siregar, M. A. Muchtar, T. H. Nasution, and I. Siregar, “Optimization backpropagation algorithm based on Nguyen-Widrom adaptive weight and adaptive learning rate,” 2017. doi: 10.1109/IEA.2017.7939239.
[14]  A. Agnes Lydia and F. Sagayaraj Francis, “Convolutional neural network with an optimized backpropagation technique,” 2019. doi: 10.1109/ICSCAN.2019.8878719.
[15]  S. Bianco, M. Buzzelli, G. Ciocca, and R. Schettini, “Neural architecture search for image saliency fusion,” Inf. Fusion, vol. 57, 2020, doi: 10.1016/j.inffus.2019.12.007.
[16]  Y. Liu, Z. Zhang, X. Liu, L. Wang, and X. Xia, “Ore image classification based on small deep learning model: Evaluation and  optimization  of  model  depth,  model  structure  and  data  size,”  Miner.  Eng.,  vol.  172,  2021,  doi: 10.1016/j.mineng.2021.107020.
[17]  F. C. Soon, H. Y. Khaw, J. H. Chuah, and J. Kanesan, “PCANet-Based Convolutional Neural Network Architecture for a  Vehicle  Model  Recognition  System,”  IEEE  Trans.  Intell.  Transp.  Syst.,  vol.  20,  no.  2,  2019,  doi: 10.1109/TITS.2018.2833620.
[18]  Z. Zhong, T. R. Carr, X. Wu, and G. Wang, “Application of a convolutional neural network in permeability prediction: A  case  study  in  the  Jacksonburg-Stringtown  oil  field,  West  Virginia,  USA,”  Geophysics,  vol.  84,  no.  6,  2019,  doi: 10.1190/geo2018-0588.1.
[19]  S. Fahd, M. Afzal, H. Abbas, W. Iqbal, and S. Waheed, “Correlation power analysis of modes of encryption in AES and its countermeasures,” Futur. Gener. Comput. Syst., vol. 83, pp. 496–509, 2018, doi: 10.1016/j.future.2017.06.004.
[20]  W. Aribowo, S. Muslim, Munoto, B. Suprianto, U. T. Kartini, and I. G. P. Asto Buditjahjanto, “Tuning of Power System Stabilizer Using Cascade Forward Backpropagation,” 2020. doi: 10.1109/ICVEE50212.2020.9243204.
[21]  C. Migliaccio, C. Pichot, I. Platt, A. Tan, and I. Woodhead, “Evaluation of Backpropagation Reconstruction Algorithm for 3D Microwave Imaging of Body Part Anomalies,” 2020. doi: 10.1109/IEEECONF35879.2020.9329842.
[22]  S. A. Zulkifli, M. F. M. F. Tan, and M. J. M. Yusof, “Study on Power Converters Control in Hardware System Using Low Cost Microcontroller,” 2020. doi: 10.1109/SCOReD50371.2020.9251039.
[23]  V.  C.  Georgopoulos,  A.  T.  Rajappa,  K.  Soriano,  C.  Zeimer,  and  G.  Malandraki,  “Feasibility  of  a  neural  network  in predicting aspiration severity post supratentorial stroke,” Dysphagia, vol. 34, no. 6, 2019.