## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 1, Mei 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## ANALISIS ALGORITMA BACKPROPAGATION DENGAN SVM DALAM HASIL PREDIKSI NILAI UJIAN NASIONAL PADA SEKOLAH TINGKAT PERTAMA

## Nur Nafi’iyah
Universitas Islam Lamongan Jl. Veteran No.53A Lamongan, Jawa Timur e-mail: mynaff26@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam menyikapi ujian nasional tingkat  SMP beberapa sekolah  dan dinas pendidikan di  daerah selalu berusaha mendadakan try out. Tujuan diadakan try out dan bimbingan belajar adalah siswa agar dapat lulus di ujian nasional. Usaha yang dilakukan tersebut agar siswa bisa memenuhi grade kelulusan ujian nasional. Selain dengan cara tersebut, dapat  dilakukan dengan membuat suatu  sistem yang dapat memprediksi  nilai  ujian  nasional  siswa  SMP.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  hasil prediksi  nilai  ujian nasional siswa SMP dengan  algoritma  backpropagation dan SVM. Di mana dataset yang  digunakan  adalah  dataset  nilai  ujian  nasional  pada  mata  pelajaran  Bahasa  Indonesia,  Bahasa Inggris,  Matematika,  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  siswa  SMP. Kami  membuat  arsitektur  algoritma backpropagation dengan 2 model. Model pertama dengan 5 node hidden layer, dan model kedua dengan 7 node hidden layer. Input dari kedua algoritma adalah 7 variabel, dengan 701 baris dataset, 561 baris untuk  pelatihan  dan  140  baris  pengujian,  dan  outputnya  adalah  nilai  ujian  nasional. Hasil  pengujian antara  backpropagation  dan  algoritma  SVM  menghasilkan  nilai  MSE  terendah,  yaitu  backpropagation dengan  MSE  rata-rata  103,3. Di  mana  struktur  yang  digunakan  dalam  algoritma  backpropagation dengan 7  node input layer, 5  node hidden layer dan 1  node output layer. Sedangkan jika menggunakan struktur algoritma backpropagation dengan 7 node input layer, 7 node hidden layer, dan 1 node output layer MSE adalah 106,6. Jika menggunakan algoritma SVM, nilai MSE rata-rata adalah 200.
Kata kunci : Nilai Ujian Nasional SMP, Backpropagation, SVM

## ABSTRACT
In responding to the junior high school national exam, some schools and education offices in the regions always try to  make try out. The purpose  of the try out  is held  and tutoring  is for students to  be able to pass the national exam. The effort is made so that students can meet the national exam graduation grade. In addition to this method, it can be done by creating a system that can predict the national  exam scores of junior high school students. This study aims to compare the results of the predictions of junior high school national exam scores with backpropagation and SVM algorithms. Where the dataset used is a dataset  of  national  examination  scores  in  Indonesian,  English,  Mathematics,  and  Natural  Sciences subjects  for  junior  high  school  students.  We  made  a  backpropagation  algorithm  architecture  with  2 models. The first model with 5 hidden layer nodes, and the second model with 7 hidden layer nodes. The input of the two algorithms is 7 variables,  with 701 lines of the dataset, 561 lines for training and 140 lines of testing, and the output is the national exam scores. The test results between backpropagation and SVM algorithm produce the lowest MSE value, namely backpropagation with an average MSE of 103.3. Where  the  structure  used  in  the  backpropagation  algorithm  is  with  7  node  input  layers,  5  hidden layer nodes and 1 output layer node. Whereas if you use the backpropagation algorithm structure with 7 node input  layer  layers,  7  hidden  layer  nodes,  and  1  MSE  layer  output  node  is  106.6.  If  using  the  SVM algorithm, the average MSE value is 200.
Keywords: Junior High School National Examination Score, Backpropagation, SVM

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 1, Mei 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## 1. PENDAHULUAN
Evaluasi  peserta  didik  dilakukan  oleh lembaga  mandiri  secara  berkala,  menyeluruh, transparan  dan  sistematik  untuk  menilai pencapaian standar kurikulum pendidikan nasional. Penilaian peserta didik dapat dilakukan  dengan  ujian  nasional.  Dengan  ujian nasional diharapkan dapat mengetahui kompetensi  lulusan dari  beberapa daerah sesuai standar  nasional. Peserta didik dinyatakan  lulus dalam  pendidikan  jika  melakukan  serangkaian pembela1aran  dan  ujian  sekolah  ataupun nasional.  Penelitian  ini  akan  memprediksi  nilai ujian nasional siswa SMP agar dapat mempersiapkan  kelulusan  siswa.  Memprediksi adalah melakukan  peramalan nilai  ujian nasional,  dengan  memperhatikan  beberapa komponen,  yaitu  nilai  raport  mata  pelajaran ujian  nasional  dan  nilai  try  out  mata  pelajaran ujian nasional. Diharapkan dengan memprediksi dapat membantu para lembaga pendidikan SMP dalam mempersiapkan ujian nasional.
Dalam penelitian (Nafi’iyah, 2016)
menyebutkan  bahwa  prediksi  harga  emas dengan algoritma backpropagation nilai akurasinya  baik,  dengan  nilai  error  ±  0.05. Algoritma  backpropagation  masuk  dalam  jenis algoritma  jaringan  syaraf  tiruan,  yang  di  mana cara bekerjanya seperti cara kerja otak manusia. Otak  manusia  mempunyai  neuron,  dan  setiap neuron  dihubungkan  dengan  neuron  lainnya. SVM  (Support  Vector  Machine)  juga  termasuk dalam algoritma jaringan syaraf tiruan. Kelebihan  SVM  adalah  dapat  digunakan  untuk prediksi atau klasifikasi.
Penelitian lainnya yang menggunkan algoritma jaringan syaraf tiruan adalah  (Kartini, 2017).  Dalam  penelitian  Kartini  menyebutkan bahwa  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  digunakan untuk  memprediksi  lama  studi  mahasiswa FMIPA. Setiap tahun ada mahasiswa yang tidak bisa  lulus  tepat  waktu  ataupun  bisa  lulus  tepat waktu.  Dari  kumpulan  data  mahasiswa  mulai dari  beberapa  semester  dilakukan  pengolahan agar  dapat  mengurangi  tingkat  kelulusan  yang molor.
Dari kedua penelitian di atas, menunjukkan bahwa dalam melakukan prediksi suatu kejadian dibutuhkan  data.  Data  tersebut  diolah  dan dianalisa agar dapat digunakan sebagai informasi yang akan datang. Pemerintah mempunyai batas nilai kelulusan  ujian  nasional  siswa  SMP.  Sehingga agar  dapat  mengurangi  kegagalan  dalam  ujian nasional,  pemerintah  dan  sekolah  mengadakan
try  out  serta  berbagai  upaya  bimbingan  belajar. Hal tersebut agar dapat meningkatkan kemampuan  siswa  serta  menyiapkan  siswa dalam menghadapi ujian nasional.
Dari usaha pemerintah di atas, maka setiap tahun  pasti  sekolah  akan  mengadakan  try  out dan  bimbingan  belajar.  Dengan  berbekal  data rekap tersebut, maka kami  ingin  mengolah data tersebut  dalam  memprediksi  nilai  ujian  nasiona siswa SMP.
Data  yang  terkumpul  berupa  data  nilai  try out  beberapa  kali  dalam  tahun  ajaran  yang sama, serta nilai ujian sekolah, serta nilai raport siswa.  Dari  data  itu  peneliti  melakukan  analisa dan  prediksi  dengan  algoritma  backpropagation dan SVM. Beberapa penelitian yang menyebutkan  bahwa  algoritma  jaringan  syaraf tiruan menghasilkan akurasi yang baik diantaranya:
Penelitian  (Yulison  Herry  Chrisnanto, Wawa  Nurazizah,  2018),  yaitu  melakukan prediksi  nilai  passing  grade  kelulusan  calon mahasiswa  baru.  Di  mana  dalam  melakukan seleksi  mahasiswa  baru  perlu  diketahui  tingkat kemampuan  serta  histori  akademik  calon mahasiswa selama di SMA. Dengan tujuan agar dapat  meminimalisir  tingkat  mutu  mahasiswa yang  masuk  serta  dapat  digunakan  sebagai bahan dalam melakukan proses belajar mengajar.
Penelitian  lainnya  yang  terkait  prediksi dengan  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  adalah (Yudha,  2017).  Dalam  penelitian  Yudha menyebutkan untuk mengetahui pola nilai UAN pada  bidang  studi  tertentu  dapat  dilakukan dengan  melakukan training. Di  mana data  yang digunakan  acuan  adalah  nilai  ujian  nasional SMP,  nilai  raport  selama  SMA.  Data  tersebut kemudian  dianalisa  serta  dikenali  pola  dengan menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan.
Penelitian  lainnya  terkait  pemanfaatan algoritma jaringan syaraf tiruan adalah (Bachtiar,  Syahputra,  &  Wicaksono,  2019), (Widaningsih,  2019),  (Noor,  2018).  Di  mana dari penelitian tersebut memanfaatkan data, data yang  terkumpul  akan  diolah  dan  dikenali polanya menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan.  Dalam  penelitian  (Kapita  &  Irawan, 2015)  bahwa  jaringan  syaraf  tiruan  digunakan untuk  melatih  jaringan  agar  dapat  mengenali pola  dari  hasil  pelatihan.  Dan  hasil  MSE  dari ujicoba  jaringan  syaraf  tiruan  menunjukkan nilainya  76,62.  Dan  hasil  pelatihan  berupa model persamaan 3,4287x1+0,0699x2+0,7494.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 1, Mei 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Tujuan  penelitian  ini  adalah  memprediksi nilai  ujian  siswa  SMP  menggunakan  algoritma backpropagation dan SVM. Agar dapat diketahui hasil akurasi dari kedua algoritma.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Gambar  1  adalah  alur  penelitian  ini,  di mana  akan  melakukan  prediksi  nilai  ujian nasional pada siswa SMP.
Data  yang  digunakan  adalah  nilai  ujian nasional  siswa  SMP,  yaitu  nilai  ujian  Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Sains dan Matematika. Dari  setiap  mata  pelajaran  dibuat tabel terpisah dan menjadi 4 tabel pelajaran. Tabel  bahasa  Indonesia,  dan  tabel lainnya  memiliki  8  variabel,  yaitu:  nilai  1,  2,  3, 4, 5, 6, ujian sekolah dan nilai ujian nasional. Di mana  variabel bebasnya adalah nilai semester 1,
2,  3,  4,  5,  6,  dan  ujian  sekolah. Sedangkan variabel dependennya adalah ujian nasional. Dataset yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  701,  di  mana  pelatihan backpropagation dan SVM akan digunakan 561, dan tesnya adalah 140. Contoh data dalam Tabel
1.
Tabel 1. Contoh Data Nilai Siswa SMP
smt 1 smt 2 smt 3 smt 4 smt 5 smt 6 U S B N U N B K 85.5 84.9 7 84.8 1 85.4 2 91.3 1 85.4 2 90 86 84.2 5 83.1 9 83.8 3 84.1 3 89.0 8 84.1 3 89 90 85.2 5 87.0 4 86.5 8 87.6 3 91.8 1 87.6 3 90 86 86.2 5 88.8 3 87.5 6 90.1 7 89 90.1 7 90 90 86.7 5 90.6 9 88 86.8 3 88.5 8 86.8 3 92 .2 5 82 92.2 5 91.9 2 88.2 5 88.0 8 89 88.0 8 93 .7 5 94 84 87.5 3 85.1 9 84.5 92.9 4 84.5 91 .5 82 80.2 5 81.3 3 87.4 4 86.7 1 91.5 6 86.7 1 91 .2 5 92 81.2 5 83.5 85.7 9 83.8 3 89.0 8 83.8 3 92 .2 5 82 86.2 5 90.6 3 86.6 9 87.8 8 92.4 4 87.8 8 92 92 82.2 5 83.3 8 84.1 3 85.3 8 91.5 6 85.3 8 91 .7 5 82 87.2 5 88.7 5 87.6 7 89.9 2 88.2 5 89.9 2 94 .5 90 85.2 5 88 88.1 7 90.5 8 88.5 8 90.5 8 94 84 93.0 5 93.9 6 86.4 4 88.7 5 88.7 5 88.7 5 93 .5 88 91.5 92.7 9 84.0 4 87.7 9 88.7 5 87.7 9 93 84
Data Value Exam National Test Scores For Indonesian, English, Science, Mathematics Training Algoritma Backpropagation Results Of Weights And Biase Testing Algoritma Backpropagation Result Mse Backpropagation Training Algoritma SVM The Result Of The Equation Of The Line
Testing Algoritma
SVM
Result Mse SVM

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 1, Mei 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
92.2 5 93.7 5 86.3 3 93.5 8 91.8 1 93.5 8 94 .2 5 84 90.2 5 92.5 85.9 6 88.3 3 93.5 6 88.3 3 91 80 93.2 5 91.6 7 84.0 4 89.0 4 93.5 6 89.0 4 93 .7 5 86 86.2 5 88.2 5 87.6 3 92.7 9 92.0 6 92.7 9 94 .7 5 86 88.2 5 89.0 9 86.4 6 87.8 5 88.2 5 87.8 5 91 .5 84
Di  mana  dari  Tabel  1  kolom  semester  1 sampai  kolom  USBN  adalah  variabel  input sedangkan  kolom  UNBK  adalah  output  dari sistem yang akan dibangun.
Dalam  memprediksi  nilai  ujian  nasional siswa  SMP  menggunakan  2  algoritma,  yaitu algoritma backpropagation dan SVM. Algoritma backpropagation menggunakan 2 model arsitektur  jaringan,  adapun  arsitektur  jaringan seperti dalam Gambar 2 dan Gambar 3.
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 z1 z2 z3 z4 z5 y1
Gambar 2. Model Arsitektur Jaringan Backpropagation Pertama
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 z1 z2 z3 z4 z5 y1 z6 z7 Gambar 3. Model Arsitektur Jaringan
Backpropagation Kedua
Di  mana  ada  7  variabel  input,  dan outputnya  adalah  nilai  ujian  nasional  siswa SMP. Di mana yang membedakan antara model arsitektur  jaringan  pertama  dan  kedua  pada jumlah  node  hidden  layer.  Model  pertama menggunakan  5 node  di hidden layer, sedangkan model kedua menggunakan 5 node di hidden layer. Adapun algoritma backpropagation sebagai berikut: a. Inisialisasi bobot b. Melakukan  training  dengan  menentukan kondisi berhenti sampai batas yang ditentukan c. Setiap  iterasi  akan  membaca  data  perbaris dalam dataset
d. Setiap  node  pada  input  layer  akan  dihitung dan  dihubungkan  ke  setiap  node  di  hidden layer, dengan Persamaan 1.
   n i ij i j v x v j input z . _ _ 0 ………(1) e. Selanjutnya  setiap  node  pada  hidden  layer dilakukan  perhitungan  aktivasi,  di  mana fungsi aktivasi dalam Persamaan 2.
) _ _ ( _ _ j input z f j out z  ……...(2) f. Setiap  unit  di  hidden  layer  dihitung  dan dilajutkan  ke  node  output  layer  dengan Persamaan 3

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 1, Mei 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
   n k jk j k w out z w k input y . _ _ _ 0 …..(3)
g. Selanjutnya  dilakukan  pengecekan  nilai aktivasi seperti pada Persamaan 4.
) _ _ ( _ _ k input y f k out y  ……….(4)
h. Dan  berikutnya  dilakukan  perambatan  balik dengan melakukan perbaikan bobot di setiap node output layer dan node hidden layer.
Di  mana  proses  training  di  sini  akan menghasilkan  bobot,  dari  bobot  inilah  yang digunakan untuk ujicoba.
Backpropagation  dan  SVM  termasuk dalam algoritma jaringan syaraf tiruan. Di mana keduanya  masuk  dalam supervised  learning . Adapun algoritma SVM adalah: a. Tentukan sampel data variabel input
b. Dan sampel data target
c. Hitung Persamaan 5
1
1      t b x w i n i i …………………….(5
) d. Tentukan Fungsi Kuadratik
e. Selesaikan  masalah  dan  hitung  formulasi  a dan b
Proses training pada ANN berjalan dengan mengoreksi  nilai  bobot  secara  berulang, sedemikian  hingga  kedua  buah  kelas  dapat dipisahkan secara sempurna oleh hyperplane itu. Bobot  yang  diperoleh  adalah  hasil  akhir  dari proses pembelajaran pada ANN. Proses training pada  SVM  sebagaimana  dijelaskan  di  atas bertujuan  mencari data  mana dari training  yang paling  informatif  dalam  rangka  membentuk fungsi  pemisah.  Subset  dari  training  set  yang paling  informatif  inilah  hasil  akhir  dari  proses training  tersebut.  Data  ini  disebut  dengan support vektor.  Di ruang vektor, support vektor ini  adalah  data  dari  kedua  buah  kelas  yang terletak  paling  dekat  dengan  hyperplane pemisah yang dipotong oleh suporting hyperplane.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada percobaan pertama dengan melakukan  training  backpropagation  dengan model  7  node  input  layer,  5  node  hidden  layer dan 1 node output layer. Hasil uji coba pertama pada  mata pelajaran  bahasa Indonesia  memiliki MSE terkecil dengan nilai 57,9. Proses pelatihan  dataset  bahasa  Indonesia  seperti Gambar  4.  Hasil  uji  coba  pertama  pada  mata pelajaran bahasa Inggris memiliki MSE terkecil dengan nilai 85. Proses pelatihan dataset bahasa
Inggris  seperti  Gambar  5.  Hasil  dari  uji  coba pertama  pada  Matematika  memiliki  MSE terkecil  dengan  nilai  153,57. Proses  pelatihan dataset  Matematika  seperti  Gambar  6.  Hasil  uji coba pertama pada mata pelajaran IPA memiliki MSE  terkecil  dengan  nilai  116,7. Proses pelatihan dataset IPA seperti Gambar 7.
Gambar 4. Proses Training pada Bidang Studi Bahasa Indonesia

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 1, Mei 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar 5. Proses Training pada Bidang Studi Bahasa Inggris
Gambar 6. Proses Training pada Bidang Studi Matematika
Gambar 7. Proses Training pada Bidang Studi
IPA
Hasil  tes  berturut-turut  dataset  dalam Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris,  Matematika, IPA  menghasilkan  MSE  174.415,  198,4966,
268,4784, dan 158,49. Kami  juga  menguji  dataset  pada  mata pelajaran Indonesia dengan model kedua 7 node input  layer,  7  node  hidden  layer,  dan  1  node output layer. Dengan  nilai MSE terkecil adalah 61,21. Hasil pengujian dari algoritma backpropagation  pada  dataset  bahasa  Inggris dengan  7  node hidden  layer, nilai MSE terkecil dari  ujicoba  adalah  98,1. Hasil  tes  dataset Matematika  dengan  7  node  hidden  layer,  MSE terkecil  dari  pengujian  adalah  153,63. Hasil  tes dataset  IPA  dengan  7  node  hidden  layer,  MSE terkecil dari pengujian adalah 113,4.
Adapun  hasil  prediksi  nilai  IPA  dengan algoritma SVM pada Tabel 2. Tabel 2. Hasil Prediksi dan MSE pada Bidang Studi IPA UNBK Hasil Prediksi MSE 67.50 81.56 197.78 75.00 78.85 14.86 55.00 77.05 486.11 87.50 85.87 2.64 62.50 78.91 269.24 80.00 86.54 42.75 67.50 84.52 289.61 77.50 77.39 0.01 70.00 80.05 101.02 92.50 80.91 134.29 82.50 81.69 0.65 82.50 78.10 19.40 62.50 77.88 236.53 52.50 79.19 712.11 77.50 78.30 0.65 62.50 82.96 418.76 82.50 88.04 30.67 47.50 82.66 1236.01 90.00 79.45 111.39 62.50 80.28 316.25 87.50 81.74 33.23 62.50 80.70 331.18 87.50 77.45 101.04 57.50 78.56 443.40 80.00 81.69 2.85 62.50 77.91 237.38 82.50 85.13 6.92 52.50 77.27 613.67 87.50 82.46 25.40 52.50 75.65 535.72

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 1, Mei 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
77.50 81.26 14.11 75.00 81.09 37.09 65.00 77.05 145.32 85.00 79.82 26.81 77.50 80.94 11.84 75.00 80.75 33.01 67.50 77.00 90.28 47.50 77.09 875.64 70.00 81.10 123.30 47.50 76.74 854.77 82.50 80.34 4.67 87.50 81.76 32.96 80.00 80.56 0.32 77.50 79.42 3.67 62.50 78.88 268.15 60.00 77.49 305.99 75.00 79.34 18.87 47.50 76.46 838.71 75.00 76.71 2.93 85.00 82.57 5.91 57.50 77.82 413.04 70.00 77.53 56.64 72.50 78.01 30.31 72.50 82.56 101.22 65.00 77.92 166.85 70.00 76.94 48.11 75.00 79.86 23.64 80.00 82.26 5.13 87.50 79.36 66.33 75.00 80.42 29.38 75.00 83.67 75.12 85.00 83.87 1.28 70.00 83.21 174.48 75.00 79.48 20.11 75.00 82.38 54.41 82.50 80.94 2.42 67.50 77.46 99.24 85.00 80.74 18.13 60.00 77.94 321.84 75.00 77.85 8.10 72.50 80.19 59.20 85.00 78.52 42.05 65.00 80.67 245.64 82.50 80.05 6.01 65.00 77.91 166.71 80.00 80.35 0.12 85.00 82.03 8.84 85.00 80.69 18.54
87.50 85.03 6.09 77.50 78.34 0.71 80.00 78.87 1.28 77.50 78.91 1.99 85.00 83.63 1.88 87.50 79.18 69.30 67.50 77.67 103.43 80.00 78.10 3.60 72.50 76.99 20.15 77.50 77.66 0.03 85.00 83.82 1.40 87.50 78.96 72.95 80.00 82.92 8.55 77.50 77.06 0.19 70.00 77.66 58.75 65.00 77.51 156.38 75.00 78.80 14.42 90.00 88.12 3.53 75.00 81.18 38.23 82.50 82.93 0.18 72.50 77.71 27.15 87.50 78.94 73.33 80.00 82.70 7.30 72.50 79.34 46.73 77.50 77.63 0.02 70.00 84.76 217.91 75.00 84.06 82.10 72.50 82.64 102.84 77.50 77.06 0.19 85.00 81.55 11.87 75.00 81.17 38.03 65.00 86.51 462.77 67.50 77.19 93.82 75.00 77.68 7.19 57.50 81.39 570.89 72.50 77.55 25.46 65.00 78.66 186.73 77.50 77.49 0.00 72.50 78.96 41.71 82.50 79.13 11.32 65.00 86.29 453.41 72.50 79.30 46.20 65.00 85.66 426.78 77.50 82.41 24.07 65.00 79.40 207.46 77.50 88.75 126.57 77.50 86.78 86.03 87.50 80.02 55.90

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 1, Mei 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
85.00 79.10 34.80 85.00 77.94 49.84 85.00 77.47 56.77 85.00 78.69 39.83 87.50 78.58 79.63 75.00 82.00 49.02 77.50 79.72 4.95 82.50 78.14 19.03 62.50 80.11 310.23 92.50 81.23 126.96 85.00 79.61 29.04 80.00 78.59 2.00 92.50 89.37 9.80 80.00 81.06 1.13 Jumlah MSE 17718.63 Rata-rata MSE 126.56 Di  mana  untuk  menghitung  MSE  dengan Persamaan 6.
n y y MSE n i i i ) ( 1 ' 
   …………………….(6)
Di mana y adalah target data benar dan y’ adalah hasil prediksi.
Dari  penelitian  (Sutriyani,  Siregar,  & Kusumaningrum,  2018)  menunjukkan  bahwa proses  clustering  dari  nilai  rata-rata  ujian nasional di Jawa Barat, yaitu cluster baik ada 10 kabupaten  ,  cluster  cukup  baik  ada  15 kabupaten, cluster kurang baik ada 2 kabupaten. Hasil  penelitian  Sutriyani  menunjukkan  bahwa nilai  rata-rata  IPA  dan  matematika  tidak menentukan kategori karena hasil nilai rata-rata lebih  kecil  dibandingkan  nilai  rata-rata  Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris.
Dalam  penelitian  (Safari,  2019)  bahwa pendidikan orang tua mempengaruhi hasil ujian nasional  siswa  SMP  tahun  2018.  Dapat ditunjukkan  bahwa  latar  belakang  pendidikan ayah  lebih  mempengaruhi  asil  ujian  nasional siswa  di  pelajaran  Bahasa  Indonesia  dan Matematika  dengan  nilai  loding  faktor  0,467 dan -0,218. Sedangkan latar belakang pendidikan  ibu  mempengaruhi  hasil  ujian nasional  siswa  SMP  pada  pelajaran  Bahasa Inggris  dan  IPA  dengan  nilai  (0,244  dan  - 0,054).
4. KESIMPULAN
Hasil  pengujian  antara  backpropagation dan  algoritma  SVM  menghasilkan  nilai  MSE terendah,  yaitu  backpropagation  dengan  MSE rata-rata 103,3. Di mana struktur yang digunakan  dalam  algoritma  backpropagation dengan  7  node  input  layer,  5  node  hidden  layer dan  1  node  output  layer. Sedangkan  jika menggunakan
struktur algoritma backpropagation  dengan  7  node  input  layer,  7 node hidden layer, dan 1 node output layer MSE adalah  106,6. Jika  menggunakan  algoritma SVM, nilai MSE rata-rata adalah 126,56.

## 5. REFERENSI
Bachtiar, F. A., Syahputra, I. K., & Wicaksono,
S.  A.  (2019).  Perbandingan  Algoritme
Machine  Learning  Untuk  Memprediksi Pengambil  Matakuliah. Jurnal  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer . Https://Doi.Org/10.25126/Jtiik.20196517 55
Kapita, S. N., & Irawan, M. I. (2015). Kohonen Som  Neural  Network  Applications  To Classify  The  Level  Of  Education  Quality Of  Primary  School.  In Proceedings  Of The  National  Seminar  Of  Mathematics And Mathematics Education .
Kartini,  D.  (2017).  Penerapan  Data  Mining Dengan Algoritma Neural Network (Backpropagation)  Untuk  Prediksi  Lama Studi  Mahasiswa. Prosiding  Seminar Nasional Sisfotek .
Nafi’iyah,  N.  (2016).  Perbandingan  Regresi Linear  ,  Backpropagation  Dan  Fuzzy Mamdani  Dalam  Prediksi  Harga  Emas. Seminar  Nasional  Inovasi  Dan  Aplikasi Teknologi Di Industri , 291–296.
Noor,  A.  (2018).  Perbandingan  Algoritma Support  Vector  Machine  Biasa  Dan Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm  Optimization  Untuk  Prediksi Gempa Bumi. Jurnal Humaniora Teknologi . Https://Doi.Org/10.34128/Jht.V4i1.37
Safari, S. (2019). Pengaruh Tingkat Pendidikan Orang Tua Terhadap Hasil Un Smp 2018. Indonesian Journal Of Educational Assesment . Https://Doi.Org/10.26499/Ijea.V1i2.8 Sutriyani, T. P., Siregar, A. M., & Kusumaningrum, D. S. (2018). Implementasi Algoritma K-Means

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 1, Mei 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Terhadap  Pengelompokan  Nilai  Ujian Nasional  Tingkat  Smp  Di  Provinsi  Jawa Barat. Techno  Xplore :  Jurnal  Ilmu Komputer  Dan  Teknologi  Informasi . Https://Doi.Org/10.36805/Technoxplore. V3i1.797
Widaningsih,  S.  (2019).  Perbandingan  Metode Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan
Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi
Teknik  Informatika  Dengan  Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm. Jurnal Tekno Insentif . Https://Doi.Org/10.36787/Jti.V13i1.78
Yudha,  N.  S.  (2017).  Aplikasi  Jaringan  Syaraf Tiruan  Untuk  Memprediksi  Kualitas  Air Sungai  Di  Titik  Jembatan  Jrebeng Kabupaten Gresik. Universitas Brawijaya .
Yulison Herry Chrisnanto, Wawa Nurazizah, A. M.  (2018).  Algoritma  Neural  Network Dalam Prediksi Nilai Objek Ideal Rujukan Berdasarkan  Data  Historis.  In Seminar Nasional Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi 2018 .