Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 18 - 26

## Analisa Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA Muhammadiyah Serbelawan
Aulia Ichwanda Ramadhan 1 , Jaya Tata Hardinata 2 , Yuegilion Pranavarna Purba 3 1,2,3, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia
1 Auliaichwanda11@gmail.com

## Abstract
Achievements achieved by graduates from an educational institution show the quality and  quality.  One  of  them  is  seen  from  one  of  the  assessment  criteria  for  assessing  the achievement  of  graduates  at  the  secondary  school  level,  namely  through  the  average score. This average value is often used as a measure to assess students who will enter the next level of education. In addition, the acceptance of students at a level of  education is also adjusted to the capacity of the school in question. The high average score at the high school  level  does  not  guarantee  student  achievement  at  the  tertiary  level.  So  that  this study  aims  to  obtain  an  output  architecture  prediction  of  student  achievement  at  SMA Muhammadiyah  Serbelawan  which  correlates  between  the  average  value  and  the  total score  of  class  XII  (twelve)  high  school  students  according  to  the  data  trained  using Artificial Neural Network Analysis using the Backpropagation method. The data taken in the  form  of  the  average  value  of  students  and  the  total  value  of  the  second  semester  of class  XII  students.  Furthermore,  the  data  were  analyzed  using  Backpropagation  ANN method,  with  the  help  of  MATLAB  software.  From  the  results  of  testing  the  Student Achievement  data  above,  we  can  see  in  the  5-5-5-1  architecture  which  shows  from  the target minus the ANN output that SSE is 0.17625 which shows that there is a measuring tool in predicting the best students using academic value data as a target. From the data obtained,  the  computational  performance  of  artificial  neural  networks  with  the Backpropagation Algorithm is 85%.
Keywords: Artificial Neural Network, Backpropagation, average value, Matlab.

## Abstrak
Prestasi  yang  dicapai  oleh  lulusan  dari  suatu  institusi  pendidikan  menunjukan  mutu dan  kualitasnya.  Salah  satunya  dilihat  dari  Salah  satu  kriteria  penilaian  untuk  menilai prestasi lulusan pada tingkat sekolah menengah yaitu melalui nilai rata-rata. Nilai rata- rata  ini  sering  dijadikan  ukuran untuk  menilai  para  siswa  yang akan masuk pada  suatu jenjang pendidikan berikutnya. Selain itu, penerimaan siswa di suatu jenjang pendidikan juga disesuaikan dengan daya tampung dari sekolah dimaksud. nilai rata-rata di jenjang SMA  yang  tinggi,  ternyata  tidak  menjamin  prestasi  siswa  di  jenjang  Perguruan  Tinggi. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk memperoleh arsitektur keluaran prediksi prestasi siswa SMA Muhammadiyah serbelawan yang berkorelasi antara nilai rata-rata dan total nilai  siswa  SMA  kelas  XII  (duabelas)  sesuai dengan data  yang  dilatihkan  menggunakan Analisa Jaringan Saraf Tiruan metode Backpropagation. Data yang diambil berupa nilai rata-rata  siswa  dan  total  nilai  siswa  semester  Kedua  kelas  XII.  Selanjutnya  data dianalisis dengan menggunakan JST metode Backpropagation, dengan bantuan software MATLAB. Dari hasil pengujian data Prestasi Siswa diatas dapat kita lihat pada arsitektur 5-5-5-1  yang  menunjukan  dari  target  dikurang  dengan  output  JST  bahwa  SSE  0,17625 yang  menunjukan  bahwa  adanya  alat  ukur  dalam  memprediksi  siswa  terbaik menggunakan  data  nilai  akademik  sebagai  target.  Dari  data  yang  didapat,  bahwa perfomance  perhitungan  jaringan  saraf  tiruan  dengan  Algoritma  Backpropagation adalah 85%.
Kata Kunci : Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation,nilai rata-rata, Matlab.
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 18 - 26

## 1. Pendahuluan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  adalah  sebuah  paradigma  pengolahan  informasi  yang terinspirasi  dari  sistem  kerja  syaraf  biologis, seperti  kinerja  otak,  yang  memproses  suatu informasi.  Elemen  kunci  dari  dari  paradigma  ini  adalah  suatu  struktur  baru  dari  sistem pengolahan informasi. Hal ini terdiri dari sejumlah besar elemen-elemen pemrosesan yang saling  berubungan  (neuron)  dan  saling  bekerjasama  untuk  pemecahan  masalah-masalah tertentu  [1].  Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah Backpropagation.  Backpropagation  adalah  algoritma  pembelajaran  untuk  memperkecil tingkat  error  dengan  cara  menyesuaikan  bobotnya  berdasarkan  perbedaan  output  dan target  yang  diinginkan  [2].  Salah  satu  kelebihan  Algoritma  ini  adalah  dapat  melakukan peramalan dari aturan pembelajaran yang dikembangkan dari perceptron yang merupakan bagian  terpenting  bagi  setiap  perusahaan  ataupun  organisasi  bisnis  dalam  setiap pengambilan keputusan manajemen untuk masa yang akan datang.
Prestasi  siswa  merupakan  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menggambarkan pencapaian  tingkat  keberhasilan  dalam  bidang  akademik.  Prestasi  ini  didapatkan  dari usaha belajar yang telah optimal. Prestasi dapat juga diartikan  sebagai nilai rata-rata dari siswa  dalam  bidang  akademik.  Untuk  meningkatkan  prestasi  siswa,  maka  sekolah  telah melakukan  berbagai  cara  dalam  hal  peningkatan  prestasi  siswa.  Salah  satunya  dalam proses belajar mengajar perlunya hubungan dua arah antara siswa dan tenaga pengajar. Ini dimaksudkan  supaya  ada  kerjasama  yang  baik  selama  proses  belajar  mengajar berlangsung agar ilmu yang disampaikan dapat diterima dengan baik oleh siswa.
Penelitian  ini  memusatkan  kepada  pembuatan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  dalam memprediksi  prestasi  siswa  dan  menggunakan  algoritma  Backpropagation  dalam penyelesaiannya.  Jika  selama  ini  penentuan  prestasi  siswa  masih  secara  manual,  maka penerapan  ini  merupakan  konsep  awal  suatu  metode  untuk  memprediksi  siswa menggunakan  alat  bantu  komputer  yang  didukung  oleh  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Dengan sistem  pemrosesan  informasi  yang  didesain  dengan  menirukan  cara  kerja  otak  manusia dalam menyelesaikan suatu masalah, dengan melakukan proses belajar melalui perubahan bobot  dan  mampu  melakukan  pengenalan  kegiatan  berbasis  data  masa  lalu  yang  akan dipelajari  oleh  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Sehingga  mempunyai  kemampuan  untuk memberikan keputusan.
Referensi  dalam  penelitian  ini  antara  lain  menurut  [3]  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk Memprediksi Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma Backpropagation dengan salah satu kesimpulan jaringan saraf tiruan dengan algoritma Backpropagation proses prediksi lebih cepat, akurat, meminimalisir kesalahan dan bisa menggunakan teknologi komputer. Serta mudah dalam pengembangannya. Menurut  [4] Prediksi Program Studi Berdasarkan Nilai Siswa  Dengan  Algoritma  Backpropagation  (Studi  Kasus  Sman  6  Depok  Jurusan  IPS) dengan  hasil  penelitian  masalah  sehubungan  dengan  analisa  yang  telah  dilakukan  adalah jaringan  saraf  tiruan  dengan  algoritma  backpropagation  mampu  dalam  memprediksi program studi berdasarkan nilai siswa. Kemudian setelah melakukan percobaan sebanyak 36 kali, hasil akurasi dari pengujian mendapatkan akurasi tertinggi sebesar 86,96%.
Dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  menggunakan  metode  Backpropagation  komputer difungsikan sebagai alat untuk memprediksi prestasi siswa dengan tidak mempertimbangkan  faktor-faktor  lain  penyebab  kemerosotan  atau  peningkatan  prestasi siswa.  Berdasarkan  permasalahan  dan  uraian  di  atas,  Penulis  ingin  mengangkat  judul penelitian  Analisa  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Prestasi Siswa SMA Muhammadiyah Serbelawan.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Penelitian
Data  yang  digunakan  sebagai  instument  penelitian  dalam  menghitung  korelasi  terdiri dari nilai bahasa Indonesia, nilai Matematika, nilai Kimia, nilai Fisika dan  nilai Biologi. Data yang akurat maka akan dilakukan pengolahan data untuk mencari hasil dari masalah
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 18 - 26
penelitian  dengan  menggunakan Matlab  6.1 dan  mengambil  keputusan  dari  hasil pengolahan data menggunakan Matlab 6.1 yang dilakukan.
Sampel Data adalah laporan hasil nilai semester pertama kelas XI IPA dengan jumlah 40  Data.  Data  ini  akan  digunakan    pada    data    pelatihan    dan    data    pengujian.    Sampel data  yang  telah diproses adalah sebagai berikut.
Tabel 1. Data Hasil Nilai Semester Peratama Kelas XI IPATahun 2020
Nama Bahasa Indonesia Matematika Biologi Fisika Kimia Nilai rata-rata Adam Azi Pangestu 93 95 90 89 87 90,8 Ade Fitri Hadiati Damanik 94 93 89 87 87 90,0 Anggun Kurniati 92 92 85 85 82 87,2 Ayunda Lestari 93 93 89 84 82 88,2 Bayu Ardyansyah 85 88 84 83 86 85,2 Bella Aulia Rahmadani 85 93 89 85 83 87,0 Chandra Apriansah Purba 84 80 80 80 80 80,8 Cherry Septya Ningrum 92 90 88 86 87 88,6 Dhiki Darmawan 93 95 89 87 90 90,8 Dian Fahira 93 91 89 87 88 89,6 Ditho Fauza Fahri 92 93 88 85 83 88,2 Dwi Fitria Anggraini 89 95 90 89 87 90,0 Ega Amalia Yuniar 87 93 90 87 85 88,4 Fadillah Mawadaah 93 95 90 89 90 91,4 Hafizah Sri Rahma 84 82 80 80 80 81,2 Ilham 87 92 89 86 88 88,4 Isnaini Atikah 92 95 90 93 92 92,4 Juliah Hafni 93 92 89 88 88 90,0 Lailatul Mardiah 85 88 90 85 80 85,6 Lintang Kaishu Sundari 85 88 85 83 82 84,6 Lisa Wati 93 93 90 89 88 90,6 May Sarah Syahdira 92 93 90 89 89 90,6 Mayang Anggraini Purba 93 98 91 97 97 95,2 Muhammad Afizal 92 93 90 89 88 90,4 Nadia Afifah 97 94 90 88 88 91,4 Nanda Kurnia Syaputra 85 88 84 85 88 86,0 Nur Linda Yanti 89 94 90 84 89 89,2 Putri Andini 89 90 89 87 90 89,0 Radilla Saputri Damanik 86 88 84 82 82 84,4 Rifai Abdi Pranowo 92 90 90 87 88 89,4 Rika Ermayani 84 90 82 89 85 86,0 Rudi Yantho Ritonga 93 96 90 89 88 91,2 Sarmilah 90 93 89 89 88 89,8 Silvy Agustina 94 93 89 89 88 90,6 Siti Aminah Sarmadear Saragih 93 92 87 87 89 89,6 Suci Noviani 93 95 89 87 87 90,2 Tiara Azmi Sabikah 93 97 91 93 90 92,8 Vira Yunita 93 87 96 87 93 91,2 Yopi Andreansyah 93 88 92 88 93 90,8 Yusima Atari Daulay 87 87 90 86 88 87,6

## 2.2. Diagram Alir Penelitian
Berdasarkan  diagram  alir  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengukur  korelasi beban  kerja  dosen  terhadap  peningkatan  jumlah  publikasi dengan  menggunakan Algoritma Backpropagation yang terdiri dari :
a) Mengidentifikasi Masalah
Masalah  yang  terkait  menganalisa  pemberian  beasiswa  sering  tidak  tepat  di setiap  sekolah  menengah  atas  karena  waktu  pemberian beasiswa  tidak menentu dan tidak terjadwal sehingga tidak tepat sasaran pada siswa yang berprestasi.
b) Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  data-data  diperoleh  dari  pihak-pihak  yang  berkompeten  Biro Akademik SMA Muhammadiyah Serbelawan.
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 18 - 26
c) Studi Pustaka
Studi  pustaka  merupakan  langkah  awal  dalam  penelitian  ini,  studi  pustaka  ini dilakukan  untuk  melengkapi  pengetahuan  dasar  dan  teori -teori  yang  digunakan dalam penelitian ini
d) Praproses
Tahapan  yang  dikerjakan  adalah  dengan  melakukan  perubahan  terhadap beberapa  tipe  data  pada  atribut  dataset  dengan  tujuan  untuk  mempermudah pemahaman terhadap isi record, juga melakukan seleksi dengan memperhatikan konsistensi data, missing value.
e) Menentukan model
Hasil dari tahap ini adalah beberapa model jaringan saraf tiruan dengan metode Backpropagation untuk menentukan pola
f) Menguji Hasil Pengolahan Data Seteleh  proses  penentuan  model  selesai,  maka  dilakukan  tahapan  uji  coba terhadap hasil pengolahan data dengan menggunakan Software Matlab .
g) Memprediksi
Prediksi dilakukan  untuk membandingkan jumlah dengan  model Jaringan  Saraf Tiruan dengan metode Backpropagation yang paling akurat.
h) Mengevaluasi Akhir Mengevaluasi  akhir  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  testing  hasil pengolahan data sesuai dengan yang diharapkan  [5].
Gambar berikut merupakan diagram alir yang digunakan pada penelitian ini:
Mulai Studi Pustaka Pengumupulan Data Mengidentifikasi Masalah Menentukan Pola Menguji Hasil Pengolahan Data Memprediksi Mengevaluasi Akhir Selsai Jurnal, Prosiding dan Buku Jaringan Saraf Tiruan Proses
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 2.3. Normalisasi Data
Proses normalisasi merupakan suatu langkah kerja dalam mememindahkan angka dari kolom menjadi baris dan dari bilangan bulat menjadi pecahan, hal ini dilakukan agar data tadi  mudah  untuk  dilakukan  proses  perkalian  bobot  pada  matlab  karna  memiliki  angka pecahan  atau  dinormalisasikan.  Untuk  mentransformasikan  seluruh  data  real  tersebut, digunakan fungsi rumus (2.1) sebagai berikut:
(1)
Keterangan :
X 1 : Hasil data yang telah di normalisasi
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 18 - 26
93 : Nilai Data yang akan di normalisasi
80 : Nilai terendah dari keseluruhan data
95 : Nilai tertinggi dari keseluruhan data

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil Normalisasi Data
Sebelum  proses  pegolahan  data  dilakukan,  perlu  dilakukan  proses  penetuan  masukan ( Input )  serta  target  atau  hasil  yang  diinginkan  dari  proses  pengolahan  data,  berikut  data Input dan target berdasarkan data laporan prestasi siswa yang telah dikumpulkan, berikut sampel yang diambil:
Tabel 2. Data Normalisasi Training No  X1 X2 X3 X4 X5 Target 1 0,7933  0,9000  0,6333  0,5800  0,4733  0,6760 2 0,8467  0,7933  0,5800  0,4733  0,4733  0,6333 3 0,7400  0,7400  0,3667  0,3667  0,2067  0,4840 4 0,7933  0,7933  0,5800  0,3133  0,2067  0,5373 5 0,3667  0,5267  0,3133  0,2600  0,4200  0,3773 6 0,3667  0,7933  0,5800  0,3667  0,2600  0,4733 7 0,3133  0,1000  0,1000  0,1000  0,1000  0,1427 8 0,7400  0,6333  0,5267  0,4200  0,4733  0,5587 9 0,7933  0,9000  0,5800  0,4733  0,6333  0,6760 10 0,7933  0,6867  0,5800  0,4733  0,5267  0,6120 11 0,7400  0,7933  0,5267  0,3667  0,2600  0,5373 12 0,5800  0,9000  0,6333  0,5800  0,4733  0,6333 13 0,4733  0,7933  0,6333  0,4733  0,3667  0,5480 14 0,7933  0,9000  0,6333  0,5800  0,6333  0,7080 15 0,3133  0,2067  0,1000  0,1000  0,1000  0,1640 16 0,4733  0,7400  0,5800  0,4200  0,5267  0,5480 17 0,7400  0,9000  0,6333  0,7933  0,7400  0,7613 18 0,7933  0,7400  0,5800  0,5267  0,5267  0,6333 19 0,3667  0,5267  0,6333  0,3667  0,1000  0,3987 20 0,3667  0,5267  0,3667  0,2600  0,2067  0,3453
Untuk hasil normalisasi data pengujian dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Hasil Data Normalisasi Data Testing No  X1 X2 X3 X4 X5 Target 21 0,6500  0,6500  0,5000  0,4500  0,4000  0,5300 22 0,6000  0,6500  0,5000  0,4500  0,4500  0,5300 23 0,6500  0,9000  0,5500  0,8500  0,8500  0,7600 24 0,6000  0,6500  0,5000  0,4500  0,4000  0,5200 25 0,8500  0,7000  0,5000  0,4000  0,4000  0,5700 26 0,2500  0,4000  0,2000  0,2500  0,4000  0,3000 27 0,4500  0,7000  0,5000  0,2000  0,4500  0,4600 28 0,4500  0,5000  0,4500  0,3500  0,5000  0,4500 29 0,3000  0,4000  0,2000  0,1000  0,1000  0,2200 30 0,6000  0,5000  0,5000  0,3500  0,4000  0,4700 31 0,2000  0,5000  0,1000  0,4500  0,2500  0,3000 32 0,6500  0,8000  0,5000  0,4500  0,4000  0,5600 33 0,5000  0,6500  0,4500  0,4500  0,4000  0,4900 34 0,7000  0,6500  0,4500  0,4500  0,4000  0,5300 35 0,6500  0,6000  0,3500  0,3500  0,4500  0,4800 36 0,6500  0,7500  0,4500  0,3500  0,3500  0,5100 37 0,6500  0,8500  0,5500  0,6500  0,5000  0,6400
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 18 - 26
No  X1 X2 X3 X4 X5 Target 38 0,6500  0,3500  0,8000  0,3500  0,6500  0,5600 39 0,6500  0,4000  0,6000  0,4000  0,6500  0,5400 40 0,3500  0,3500  0,5000  0,3000  0,4000  0,3800

## 3.2. Pelatihan dan pengujian
Sebelum  pelatihan  dilakukan,  terlebih  dahulu  ditentukan  nilai  parameter  yang diinginkan guna memperoleh hasil yang optimal. Untuk memberikan nilai parameter dalam software Matlab 6.1. adalah sebagai berikut :
a) >> net.IW{1,1};
Perintah  ini  digunakan  untuk  melihat  nilai  bobot  awal  pada  lapisan  masukan  dan lapisan tersembunyi (bilangan diambil secara acak dari komputer).
b) >> net.b{1};
Perintah      ini      digunakan      untuk      melihat      nilai      bias      awal      pada      lapisan tersembunyi (bilangan diambil secara acak dari komputer).
c) >> net.LW{2,1}
Perintah ini digunakan untuk melihat nilai bobot awal pada lapisan tersembunyi  dan lapisan  keluaran  (bilangan  diambil  secara  acak).
d) >> net.b{2};
Perintah ini digunakan untuk melihat nilai bias awal pada lapisan keluaran  (bilangan diambil secara acak dari komputer).
e) >> net.LW{3,2};
Perintah  ini  digunakan  untuk  melihat  nilai  bobot  awal  pada  lapisan  tersembunyi pertama dan lapisan tersembunyi kedua.
f) >> net.b{3};
Perintah ini digunakan untuk melihat nilai bias bias pada lapisan tersembunyi kedua (bilangan diambil secara acak dari komputer).
g) >>a=sim(net,p);
Proses  ini  merupakan  tahapan  simulasi  data,  dimana  pada  proses  ini  akan memunculkan hasil pelatihan berupa nilai error dan grafik pelatihan.
h) >>[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,p,[],[],t)
Proses ini digunakan untuk melihat hasil yang dikeluarkan oleh jaringan.
i) >> Net.trainParam.Show
Perintah  yang  digunakan  untuk  menampilkan  frekuensi  perubahan  MSE  ( Default setiap 25 epochs).
j) >> Net.trainParam.epochs
Perintah  yang  dipakai  untuk  menentukan  jumlah  epochs  maksimum  pelatihan ( Default 100 epochs).
k) >> Net.trainParam.goal
Perintah  untuk menentukan batas MSE  agar  iterasi dihentikan.  Iterasi  akan berhenti jika MSE < dari batas yang ditentukan atau jumlah epoch telah mencapai maksimum sesuai nilai yang diberikan pada perintah net.trainParam.epochs.
l) >> Net.trainParam.Lr
Perintah  yang  digunakan  untuk  menentukan  laju  pembelajaran  ( learning rate ). Default -nya  adalah  0,01.  Semakin  besar nilai  laju  pembelajaran,  semakin cepat pula  proses  pelatihan.  Akan  tetapi  jika  nilainya  terlalu  besar,  algoritma  menjadi tidak stabil dan mencapai titik minimum lokal.
m) >> Net.trainParam.time
Perintah  untuk  membatasi  lama  pelatihan  (dalam  detik).  Pelatihan  dihentikan  jika lamanya melebihi nilai yang ditentukan.
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 18 - 26
n) >> Net.trainParam.mc
Perintah  ini  digunakan  untuk  menentukan  nilai  momentum  antara  0  –  1  ( Default adalah 0,9).
Pada  gambar  ini  dijelaskan  bahwa  pelatihan  dengan  model  arsitektur  5-5-5-1 ditemukan error minimum pada epoch sebesar 4912.
Gambar 2. Kinerja Pelatihan Menggunakan Model Arsitektur 5-5-5-1
Pada  gambar  2  menunjukkan  bahwa  kinerja  pelatihan  terbaik  dengan  model arsitektur  5-5-5-1  sebesar  0,01000073  yang  dicapai  pada  epoch  4912.  Untuk  hasil tabel  pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan  model  arsitektur  5 -5-5-1  dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4. Hasil Pengujian dengan Model 5-5-5-1 No   Target  Output JST Error SSE Hasil 1 0,6760 0,6641 0,01190 0,00014 1 2 0,6333 0,6732 -0,03987 0,00159 1 3 0,4840 0,4611 0,02290 0,00052 1 4 0,5373 0,4792 0,05813 0,00338 0 5 0,3773 0,4020 -0,02467 0,00061 1 6 0,4733 0,3208 0,15253 0,02327 0 7 0,1427 0,3881 -0,24543 0,06024 1 8 0,5587 0,5991 -0,04043 0,00163 1 9 0,6760 0,6085 0,06750 0,00456 0 10 0,6120 0,6761 -0,06410 0,00411 1 11 0,5373 0,4913 0,04603 0,00212 1 12 0,6333 0,4963 0,13703 0,01878 0 13 0,5480 0,4087 0,13930 0,01940 0 14 0,7080 0,7076 0,00040 0,00000 1 15 0,1640 0,3898 -0,22580 0,05099 1 16 0,5480 0,4887 0,05930 0,00352 0 17 0,7613 0,7763 -0,01497 0,00022 1 18 0,6333 0,6965 -0,06317 0,00399 1 19 0,3987 0,3712 0,02747 0,00075 1 20 0,3453 0,3593 -0,01397 0,00020 1 0,20001 70 MSE 0,01000073
Tabel 5. Rekapitulasi Model Arsitektur No   Target  Output JST Error SSE Hasil 1 0,5300 0,5319 -0,00190 0,00000 1 2 0,5300 0,5447 -0,01470 0,00022 1 3 0,7600 0,7886 -0,02860 0,00082 1 4 0,5200 0,5106 0,00940 0,00009 1
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 18 - 26
No   Target  Output JST Error SSE Hasil 5 0,5700 0,5879 -0,01790 0,00032 1 6 0,3000 0,4119 -0,11190 0,01252 1 7 0,4600 0,3524 0,10760 0,01158 0 8 0,4500 0,5529 -0,10290 0,01059 1 9 0,2200 0,3677 -0,14770 0,02182 1 10 0,4700 0,5360 -0,06600 0,00436 1 11 0,3000 0,4458 -0,14580 0,02126 1 12 0,5600 0,4622 0,09780 0,00956 0 13 0,4900 0,4693 0,02070 0,00043 1 14 0,5300 0,5317 -0,00170 0,00000 1 15 0,4800 0,4517 0,02830 0,00080 1 16 0,5100 0,4294 0,08060 0,00650 0 17 0,6400 0,6018 0,03820 0,00146 1 18 0,5600 0,6889 -0,12890 0,01662 1 19 0,5400 0,7057 -0,16570 0,02746 1 20 0,3800 0,5528 -0,17280 0,02986 1 0,17625 85 MSE 0,00881237
Dari  hasil pengujian data  Prestasi  Siswa  diatas dapat  kita lihat pada  arsitektur  5- 5-5-1 yang menunjukan dari target dikurang dengan output JST bahwa SSE 0,17625 yang  menunjukan  bahwa  adanya  alat  ukur  dalam  memprediksi  siswa  terbaik menggunakan  data  nilai  akademik  sebagai  target.  Dari  data  yang  didapat,  bahwa perfomance perhitungan  jaringan  saraf  tiruan  dengan  Algoritma Backpropagation adalah 85%.

## 3.3. Penentuan Model Arsitektur Terbaik
Pemilihan  Arsitektur  Terbaik  Jaringan  saraf  tiruan.  Hasil software aplikasi Matlab 6.1 yang  digunakan  untuk  model  arsitektur  5-2-1,  arsitektur  5-4-1,  arsitektur  5-5-1, arsitektur  5-3-5-1  dan  arsitektur  5-5-5-1  adalah  5-5-5-1.  Memperoleh  pola  arsitektur terbaik. Dari pola ini nanti akan digunakan untuk mempredikasi sisiwa terbaik. Penilaian model  arsitektur  terbaik  dilihat  dari  beberapa  aspek  seperti epoch,  error  minimum dan akurasi kebenaran. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada berikut:
Tabel 6. Perbandingan Model Arsitektur yang digunakan
Arsitektur Training Testing Epoch MSE Akurasi MSE Akurasi 5-2-1 1152  0,01000112 70 0,01130587 40 5-4-1 1915  0,01000198 75 0,04228342 70 5-5-1 420  0,00998724 75 0,00848209 75 5-3-5-1 13230  0,01000056 70 0,01679573 85 5-5-5-1 4912  0,01000073 70 0,00881237 85

## 4. Kesimpulan
Dari hasil pengujian data Prestasi Siswa diatas dapat kita lihat pada arsitektur 5-5-5-1 yang  menunjukan  dari  target  dikurang  dengan  output  JST  bahwa  SSE  0,17625  yang menunjukan bahwa adanya alat ukur dalam memprediksi siswa terbaik menggunakan data nilai akademik sebagai target. Data yang didapat, bahwa perfomance perhitungan jaringan saraf tiruan dengan Algoritma Backpropagation adalah 85%. Jumlah siswa yang memiliki nilai yang baik menunjukan juga  adanya peran penting dari kondisi eksternal  atau diluar sekolah  yang  menujang  nilai  akademik,  dan  ada  beberapa  siswa  yang  nialinya  sangat menonjol  dan  menjadikan  siswa  dikategorikan  menjadi  siswa  terbaik  di  SMA Muhammadiyah  Serbelawan.  Jaringan  saraf  tiruan  dengan  menggunakan  algoritma
Vol. 3 , No. 1, Desember  (2021), pp. 18 - 26
backpropogation dapat diterapkan dalam menganalisa prestasi siswa dengan menentukan model arsitektur terbaik dari serangkain proses training dan testing yang dilakukan.

## Daftar Pustaka
[1]      Andriyani,  S.,  &  Sihombing,  N.  (2018).  Implementasi  Metode  Backpropagation Untuk Prediksi Harga Jual Kelapa Sawit Berdasarkan Kualitas Buah. Jurteksi , 4 (2), 155–164. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i2.40
[2]      Edi  Ismanto,  E.  P.  C.  (2017).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma  Backpropagation Dalam  Memprediksi  Ketersediaan  Komoditi  Pangan  Provinsi  Riau. Rabit :  Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab , 2 (2), 196–209.
https://doi.org/10.36341/rabit.v2i2.152 [3]    Firdaus, R. (2015). SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Jaringan Syaraf Tiruan untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation Firdaus . 2 (1).
[4]        Guntoro,  G.,  Costaner,  L.,  &  Lisnawita,  L.  (2019).  Prediksi  Jumlah  Kendaraan  di Provinsi Riau Menggunakan Metode Backpropagation. Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 14 (1), 50. https://doi.org/10.30872/jim.v14i1.1745
[5]        Heriyanto,  Y.  (2018).  Perancangan  Sistem  Informasi  Rental  Mobil  Berbasis  Web Pada PT.APM Rent Car. Jurnal Intra-Tech , 2 (2), 64–77.
[6]        Lesnussa,  Y.  A.,  Latuconsina,  S.,  &  Persulessy,  E.  R.  (2015).  Aplikasi  Jaringan Saraf  Tiruan  Backpropagation  untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa  SMA  (Studi kasus:  Prediksi  Prestasi  Siswa  SMAN  4  Ambon). Jurnal  Matematika  Integratif , 11 (2), 149. https://doi.org/10.24198/jmi.v11i2.9427
[7]        Marbun,  M.,  &  Sinaga,  B.  (2018). Buku  Ajar  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Hasil  Belajar  |  1  STMIK  Pelita  Nusantara  Medan (N.  Siahaan  &  T.  F. Manurung (eds.)).
[8]        Pramesti,  D.  F.,  Furqon,  M.  T.,  &  Dewi,  C.  (2017).  Implementasi  Metode  K- Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran Hutan / Lahan Berdasarkan  Persebaran  Titik  Panas  (  Hotspot  ). Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 1 (9), 723–732.
[9]        Pratama,  P.  A.  (2019).  APLIKASI  PENGELOLAHAN  DATA  INVENTORY PADA  PT  .  PURNAM  SARI  MANDIRI  PALEMBANG. Menejem  Informatika Teknik Komputer .
[10]      Putri,  D.  A.,  Hananto,  B.,  Afrizal,  S.,  &  Pangaribuan,  A.  B.  (2019). Prediksi Program  Studi  Berdasarkan  Nilai  Siswa  Dengan  Algoritma  Backpropagation  ( Studi Kasus Sman 6 Depok Jurusan Ips ) . 4221 , 69–78. Rometdo Muzawi, N. S. (2016). SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Jaringan Syaraf Tiruan dengan Teknik Backpropagation untuk Prediksi . 2 (2).
[11]      Simbolon,  D.  A.,  Hartama,  D.,  &  Anggraini,  F.  (2019). Penerapan  Jaringan  Saraf Tiruan  Dalam  Memprediksi  Gizi  Balita  Pada  Puskesmas  Siantar  Utara  Kota Pematangsiantar. BRAHMANA:  Jurnal  Penerapan  Kecerdasan  Buatan , 1 (1),  48– 54. https://doi.org/10.30645/brahmana.v1i1.7
[12]  Solikhun,  S.,  Safii,  M.,  &  Trisno,  A.  (2017).  Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk Memprediksi  Tingkat  Pemahaman  Sisiwa  Terhadap  Matapelajaran  Dengan Menggunakan  Algoritma  Backpropagation. J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  Dan Informatika) , 1 (1), 24. https://doi.org/10.30645/j-sakti.v1i1.26
[13]    Wanto,  A.  (2018).  Optimasi  Prediksi  Dengan  Algoritma  Backpropagation  Dan Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 3 (3), 370–380. https://doi.org/10.25077/teknosi.v3i3.2017.370-380
[14]   Zola, F. (2018). Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Prestasi Siswa. Jurnal Teknologi Dan Open Source , 1 (1), 58– 72. https://doi.org/10.36378/jtos.v1i1.12