## KOMPARASI ALGORITMA MULTILAYER PERCEPTRON DAN SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM PEMILIHAN BEASISWA
Lukman 1) , Imam Sunoto 2)
1) Program Studi Informatika, Universitas Indraprasta PGRI
1) Email: lkmnaja51@gmail.com
2) Program Studi Teknik Informatika,  Universitas Indraprasta PGRI
2) Email: raiderimam@gmail.com

## Abstrak
Dalam  memajukan  Bangsa  dan  Negara  dibutuhkan  generasi  yang  pintar  dan  cerdas.  Salah satu  factor  yang  penting  adalah  pendidikan,  namun  banyak  siswa-siswi  yang  memliki kemampuan  dan  potensi  yang  besar  tidak  bisa  melanjutkan  sekolah  karena  tidak  mampu secara  financial  tetapi  banyak  juga  siswa-siswi  yang  mampu  yang  mendapat  beasiswa. Yapimda  memiliki  dana  bantuan  dari  pemerintah  berupa  BOS  (Bantuan  Operasional Sekolah)dan dari pihak lainnya juga.Tetapi belum ada ukuran yang pasti dalam menentukan kelayakan  dari  seorang  siswa  dalam  mendapatkan  bantuan  beasiswa.Dalam  lingkungan pendidikan  terutama  sekolah  seharusnya  ada  beberapa  peraturan  atau  klasifikasi  dalam menentukan  siswa-siswi  yang  mendapat  beasiswa.  Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini dilakukan komparasi algoritma Multilayer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) yang diaplikasikan terhadap data siswa-siswi yang  mendapat beasiswa.Penelitian ini bertujuan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dari  kajian  komparasi  2  buah  algoritma,    dalam pemilihan    calon  penerima  beasiswa  di  SMK  YAPIMDA  Jakarta.  Dari  hasil  pengujian dengan  mengukur  kinerja kedua  Algoritma  tersebut menggunakan  metode  pengujian Cross Validation,  Confusion  Matrix dan  Kurva  ROC,  diketahui  bahwa  algoritma Multilayer Perceptron  (MLP) memiliki  nilai  accuracy  paling  tinggi  yaitu  85.82%    dan  yang  terendah metode Support Vector Machine (SVM) dengan nilai accuracy 83.98%. Kata Kunci : Beasiswa , Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machine (SVM)

## Abstract
A smart and intelligent generation is needed to develop a Nation and State. One of important factors  to  create  this  generation  is  education.  However,  there  are  still  many  students  with great  skill  and  potential  who  can  not  continue  their  study  at  school  because  they  are financially  disadvantaged.  Fortunately,  there  are  also  many  of  them  who  earn  scholarship. Yapimda  has  donation  both  from  the  government  in  the  form  of  BOS  (School  Operational Aid) and from other parties. Yet, there is no exact measurement to determine the eligibility of students to be awarded scholarship. In education environment, especially at school, there must be some regulations or classifications in determining students to be given scholarship. Therefore,  this  research  conducts  an  algorithm  comparison  between  Multilayer  Perceptron (MLP)  and  Support Vector  Machine (SVM) to  be  applied to the  data  of  students  receiving scholarship.  The  purpose  of  the  research  is  to  measure  the  accuracy  level  of  2  algorithms compared  in  selecting  potential  recipients  of  scholarship  in  SMK  YAPIMDA  Jakarta.  The test result by measuring the performance of the two algorithms using a Cross Validation test method, Confusion Matrix and ROC Curve, shows that algorithm of Multilayer Perceptron (MLP) has  the  highest  accuracy  of    85.82%,  while  algorithm  of  Support  Vector  Machine (SVM) has the lowest accuracy of 83.98 %.
Keywords : Scholarship , Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machine (SVM)

## Pendahuluan
Pendidikan  di  Indonesia  selalu  berhadapan  dengan  persoalan  kemiskinan.  Kemiskinan  ini kemudian  menjadi  alasan  seseorang  mengajukan  permohonan  beasiswa  kepada  lembaga pendidikan.  Pada  sekolah  YAPIMDA  memiliki  dana  bantuan  dari  pemerintah  berupa  BOS
(Bantuan  Operasional  Sekolah)  dan  dari  pihak  lainnya.Tetapi belum  ada  ukuran  yang  pasti dalam menentukan kelayakan dari seorang siswa dalam mendapatkan bantuan beasiswa.
Misalnya  seorang  siswa    bisa  saja  dia  memperoleh  beasiswa,  akan  tetapi  bila  prestasi akademisnya buruk maka ia harus siap kehilangan beasiswanya, dan beasiswa itu dialihkan kepada  siswa  berprestasi  dari  kalangan  ekonomi  kurang  mampu.  Peralihan  penerima beasiswa pendidikan dengan demikian membuka ruang alokasi beasiswa yang tepat sasaran.
Kondisi  ini  tentu  saja  perlu  segera  diatasi  dengan  melakukan  perbaikan-perbaikan  agar beasiswa tepat pada sasaran.. Pertama kali yang harus dilakukan adalah mengenali  siswa di SMK Yapimda,diklasifikasikan mana yang dapat beasiswa dan tidak dapat beasiswa. Teknik yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi ini antara lain adalah teknik data mining .
Berdasarkan  uraian  tersebut,  identifikasi  masalah  yang  menjadi  dasar  dari  penelitian  ini adalah  pemanfaatan  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  ( artificial  neural  network )  dalam melakukan  tugas  klasifikasi data  mining untuk  mengklasifikasi  beasiswa  di  SMK YAPIMDA.  Algoritma  yang  di  gunakan  adalah Multilayer  Perceptron  (MLP)  dan  Support Vector  Machine  (SVM) .  Pada  kedua  Alqoritma  tersebut  akan  diuji  menggunakan software RapidMiner hingga menemukan algoritma yang terbaik dari kedua alqoritma tersebut.
Tujuan dari penelitian ini :
1. Membandingkan tingkat akurasi yang dihasilkan oleh teknik atau model data mining yaitu  algoritma Multilayer  Perceptron  (MLP)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM) dalam menentukan beasiswa bagi siswa SMK YAPIMDA
2. Menemukan suatu informasi mengenai mahasiswa yang berprestasi dan yang tidak berprestasi dalam pemberian beasiswa.
3. Menjabarkan algoritma Multilayer Perceptron (MLP), dan Support Vector Machine (SVM) kedalam rule
4. Menerapkan  algoritma Multilayer  Perceptron  (MLP)  dan  Support  Vector  Machine (SVM) dalam menentukan beasiswa bagi siswa SMK YAPIMDA.
Adapun manfaat yang dapat diambil dari penelitian ini meliputi:
1. menghasilkan keluaran berupa metode yang paling bagus  dari kedua  metode yaitu Multilayer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) yang di gunakan untuk menentukan  siswa yang berprestasi  berdasarkan data identitas siswa dan data akademik  siswa  SMK  YAPIMDA,  sehingga  dapat  memberikan  masukan  kepada sekolah untuk mempermudah sistem dalam memberikan beasiswa.
2. Mempermudah pihak sekolah dalam menentukan siswa yang mendapat beasiswa.

## Tinjauan Pustaka Beasiswa
Pengertian Beasiswa seperti yang dikutip dari www.wikipedia.org adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan  pendidikan  yang  ditempuh.  Beasiswa  dapat  diberikan  oleh  lembaga pemerintah,  perusahaan  ataupun  yayasan.  Menurut  Murniasih  (2009)  beasiswa  diartikan sebagai  bentuk  penghargaan  yang  diberikan  kepada  individu  agar  dapat  melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi.

## Data Mining
Data  Mining  adalah  bidang  interdisipliner  yang  mengacu  pada  ilmu  komputer  (data  base, kecerdasan  buatan,  pembelajaran  mesin,  grafis  dan  visualisasi  model),  statistik  dan  teknik (pengenalan pola, jaringan saraf). Data Mining melibatkan analisis besar basis data yang ada dalam  rangka  untuk  menemukan  pola  dan  hubungan  dalam  data,  dan  temuan  lainnya  (tak terduga, mengejutkan, dan berguna) (Maimon.2005:524 ).
Proses  Data  Mining    terdiri  dari  beberapa  fase.  Fase  ini  saling  terkait  dan  tidak  harus dijalankan  secara  linear.  Metodologi    Cross-Industry  Standard  Process  Model  for  Data Mining  (CRISP-DM  )merupakan  upaya  untuk  standarisasi  proses  Data  Mining.  Dalam CRISP-DM,  enam  fase  saling  terkait  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  proses. (Maimmon 2005:1033)

## Gambar 1. The CRISP-DM cycle ( Maimmon.2005:1033)
Pada  gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  proses  CRISP-DM  terdiri  dari  enam  tahap,  (Maimmon 2005:1033) yaitu :
1. Tahap Business Understanding ( Tahap Pemahaman Bisnis ) Tahap business understanding disebut juga sebagai tahap research understranding , dalam  tahap  ini  ditentukan  tujuan  dan  requirement  secara  detail  pada  keseluruhan penelitian,  merumuskan  masalah  data  mining,  dan  menyiapkan  strategi  awal  untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan.
2. Tahap Data Understanding ( Tahap Pemahaman Data )
Pada  tahap  ini  mulai  dilakukan  proses  pengumpulan  data,  menganalisis  data, mengevaluasi  kualitas  data,  dan  memilih  subset  yang  mungkin  mengandung  pola yang ditindaklanjuti
3. Tahap Data Preparation ( Data Persiapan)
Pada  tahap  ini  data  akhir  yang  akan  digunakan  pada  tahap  berikutnya  mulai disiapkan,  memilih  kasus  dan  variabel  yang  sesuai  dengan  analisis  yang  akan dilakukan,  melakukan  transformasi  pada  variabel  tertentu  jika  diperlukan,  dan membersihkan data mentah sehingga siap untuk digunakan sebagai alat pemodelan
4. Tahap Modelling ( Tahap Pemodelan )
Pada  tahap  ini  memilih  dan  menerapkan  teknik  pemodelan  yang  tepat,  mengatur kalibrasi  model  untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal.  Pada  tahap  ini  juga  dapat diterapkan  beberapa  teknik  yang  berbeda  untuk  permasalahan  data  mining  yang sama,  dan  jika  diperlukan  proses  dapat  kembali  ke  tahap data  preparation untuk menjadikan  data  kedalam  bentuk  yang  sesuai  dengan  spesifikasi  kebutuhan  data mining tertentu.
5. Tahap Evaluation ( Tahap Evaluasi )
Setelah  tahap modelling selesai  dilakukan,  model  tersebut  harus  dievaluasi  untuk melihat kualitas dan efektivitas sebelum disebarkan untuk digunakan. Pada tahap ini juga  ditentukan  apakah  model  dapat  mencapai  tujuan  yang  telah  ditetapkan  pada tahap  pertama,  apakah  terdapat  permasalahan  penting  dari  penelitian  yang  tidak tertangani  dengan  baik,  dan  Mengambil  keputusan  berkaitan  dengan  penggunaan hasil dari data mining.
6. Tahap Deployment
Terbentuknya  model tidak menandakan telah terselesaikannya proyek, perlu  untuk menggunakan model yang dibuat sesuai dengan tujuan bisnis. Contoh sederhana dari tahap  ini  adalah  pembuatan  laporan,  sedangkan  contoh  yang  lebih  kompleksnya yaitu dengan menerapkan proses data mining pada departemen lain secara paralel.
Jaringan Syaraf Tiruan ( Artificial Neural Network ) Neural  network adalah  satu  set  unit  input/output  yang  terhubung  dimana  tiap  relasinya memiliki bobot. Neural network dimaksudkan untuk mensimulasikan perilaku sistem biologi susunan syaraf manusia, yang terdiri dari sejumlah besar unit pemroses yang disebut neuron, yang  beroperasi  secara  parallel  .  Neuron  mempunyai  relasi  dengan synapse yang mengelilingi  neuron-neuron  lainnya.  Susunan  syaraf  tersebut  dipresentasikan  dalam neural network berupa graf yang terdiri dari simpul (neuron) yang dihubungkan dengan busur, yang berkorespondensi  dengan  synapse.  Sejak  tahun  1950-an, neural  network telah  digunakan untuk tujuan prediksi,bukan hanya klasifikasi tapi juga regresi dengan atribut target continue (Vercellis, 2009:200).
Sebuah jaringan saraf biologis terdiri dari kelompok atau kelompok neuron terhubung secara kimia  atau  secara  fungsional  terkait.  Sebuah  neuron  tunggal  dapat  dihubungkan  ke  neuron lain  dan  jumlah  neuron  dan  koneksi  dalam  sebuah  jaringan  mungkin  luas.  Koneksi,  yang disebut  sinapsis,  biasanya  terbentuk  dari  axon  ke  dendrit,  meskipun  dendro  sirkuit  mikro dendritik  dan  koneksi  lain  yang  mungkin.  Terlepas  dari  sinyal  listrik,  ada  bentuk  lain  dari sinyal yang muncul dari difusi neuro transmitter. Kecerdasan buatan dan pemodelan kognitif mencoba  untuk  mensimulasikan  beberapa  properti  dari  jaringan  saraf  biologis.  Sementara mirip  dalam  teknik  mereka,  yang  pertama  memiliki  tujuan  menyelesaikan  tugas-tugas tertentu, sedangkan yang kedua bertujuan untuk membangun model matematika dari sistem syaraf biologis.

## Multilayer Perceptron (MLP)
Multilayer  Perceptron (MLP)  (Vercellis,  2009:260)  disebut  juga multilayer  feedforward neural  network merupakan  algoritma  yang  paling  luas  digunakan.  MLP  terdiri  dari input layer, hidden layer , dan output layer . Berikut penjelasan dari masing-masing layer tersebut :
1. Input Layer Input  layer untuk  menerima  nilai  masukkan  dari  tiap  record  pada  data.  Jumlah simpul input sama dengan jumlah variable predictor
2. Hidden Layer
Hidden  Layer mentranformasikan  nilai  input  didalam network. Tiap  simpul  pada hidden layer terhubung dengan simpul-simpul pada Hidden Layer sebelumnya atau dari  simpul-simpul  pada input  layer dan  kesimpul-simpul  pada Hidden  Layer berikutnya atau kesimpul-simpul pada output layer. Jumlah hidden layer bisa berapa saja.
3. Output Layer
Garis yang terhubung dengan Output layer berasal dari hidden layer atau input layer dan  mengembalikan  nilai  keluaran  yang  bersesuaian  dengan  variable  prediksi. Keluaran dari output layer biasanya merupakan nilai floating antara 0 sampai 1. Backpropagation (Kusrini. 2008.200) bekerja melalui proses secara iterative menggunakan  data training ,  membandingkan  nilai  prediksi  dari  jaringan  dengan setiap data yang terdapat pada data training . Dalam setiap proses, bobot relasi dalam jaringan dimodifikasi untuk meminimalkan nilai Mean Squared Error (MSE) antara nilai  prediksi  dari network dengan  nilai  sesungguhnya.  Modifikasi  relasi neural network tersebut  dilakukan  dengan  arah  mundur,  dari output  layer pertama  dari hidden layer sehingga algoritma ini disebut backpropagation.

## Support Vector Machine (SVM)
SVM  adalah  suatu  teknik  yang  baru  (1995)  untuk  melakukan  prediksi  ,baik  dalam  kasus klasifikasi  maupun  regresi  yang  sangat  popular  pada  saat  ini.Svm  berada  dalam  satu  kelas dengan  ANN  dalam  hal  fungsi  dan  kondisi  permasalahan  yang  biasa  diselesaikan  ( F. Gorunescu, 2010:300 ).keduanya masuk dalam kelas supervised learning.Baik para ilmuwan ataupun praktisi telah banyak menerapkan teknik ini dalam menyelesaikan masalah-masalah nyata  dalam  kehidupan  sehari-hari.Baik  dalam  masalah  gene  exception  analysis, financial,cuaca  hingga  pada  bidang  kedokteran  .terbukti  dalam  banyak  implementasi  ,svm memberi  hasil  yang  lebih  baik  dari artificial  neural  network .terutama  dalam  solusi  yang dicapai. artificial  neural  network menemukan  solusi  berupa  local  optimal  sedangkan  SVM menemukan solusi yang global optimal.
Gambar 2. Arsitektur Support Vector Machine (SVM) ( F. Gorunescu,  2010:324)

## Pola Pikir Pemecahan Masalah
Pola pikir yang digunakan untuk memecahkan masalah pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar sebagai berikut.
Deployment Evaluation Modeling Pemilihan Algoritma DATA MENTAH Data Training Data Testing CRISP-DM validasi Komparasi Algoritma terpilih Rule Terpilih Penerapan Evaluasi Data Baru Multilayer Perceptron (MLP) Support Vector Machine (SVM) Rule MLP Rule SVM CM MLP ROC MLP CM SVM ROC SVM
Gambar 3. Pola Pikir Pemecahan Masalah
Pada kerangka pemikiran diatas dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Data Mentah di reduksi terlebih dahulu kemudian di pisahkan menjadi data traning dan data testing.
2. Dengan  menggunkan  metode    CRISP – DM  data  traning  di  uji  dengan  algoritma MLP dan  SVM untuk mendapatkan validasi dari data tersebut
3. Data Testing di uji dengan menggunakan validasi untuk mendapatkan CM MLP dan CM SVM dan ROC MLP dan ROC SVM untuk mendapatkan nilai yang terbaik dari kedua algoritma .
4. Hasil  dari  algoritma  tersebut  dikomparasi  dengan  melihat  hasil  dari  CM  dan  ROC diambil dengan nilai yang terbesar.
5. Algoritma  terpilih  diterapkan  pada  pembuatan Grapic  User  Interface  (GUI) untuk hasil dari sebuah komparasi algoritma tersebut
6. Dengan  menggunakan  data  baru,  program  tersebut  di  ujicoba  dan  dievaluasi  untuk kesempurnaan program tersebut.

## Metodelogi Penelitian
Jenis Penelitian Jenis penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penelitian Eksperimental Penelitian  eksperimental  merupakan penelitian  yang  bersifat  uji  coba,  memanipulasi dan mempengaruhi hal-hal yang terkait dengan seluruh variabel atau atribut.
2. Penelitian  Perbandingan  atau  studi  komparasi  yakni  dengan  membandingkan  antara tiga  macam  algoritma  yaitu Multilayer  Perceptron (MLP) dan Support  Vector Machine (SVM) . Sampling/Metode Pemilihan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  merupakan  siswa  SMK  YAPIMDA  untuk  kelas    XI  tahun ajaran  2015/2016.  Responden  atau  sample  dalam    penelitian  ini  diambil  dari  pihak-pihak yang  terkait  dalam  pemilihan  penerima  beasiswa  di  SMK  YAPIMDA    Jakarta  Selatan. Penentuan sampel dilakukan dengan teknik proposive (teknik  penarikan sempel bertujuan) yaitu  penarikan  sempel  dengan  memiliki  target  dan  tujuan  tertentu,  dalam  hal  ini menerapkan  model  pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  1  dari  2  buah  algoritma berdasarkan  metode  Data  mining  dengan  tujuan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan pihak sekolah dalam memilih penerima beasiswa.
Metode Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  dan  data  yang  diperoleh  yang berhubungan  dengan  penelitian  ini.    Untuk  mengumpulkan  data  dan  informasi  tersebut, dilakukan metode pengumpulan data sebagai berikut:
1. Pengumpulan data primer Metode ini digunakan untuk mendapatkan data primer, yaitu dengan cara melakukan wawancara langsung dengan pihak Sekolah SMK YAPIMDA.
2. Pengumpulan data sekunder Data  sekunder  dikumpulkan  dengan  mengamati  data,  membaca,  mempelajari  dan mengutip  dari  buku  literatur,  serta  sumber-sumber  yang  berhubungan  erat  dengan penelitian ini.

## Instrument Penelitian
1. Penelitian  ini  menggunakan  Data  sekunder  berupa    data  siswa  yang  digunakan sebagai instrumentasi guna memperoleh data dalam proses penentuan beasiswa.
2. Data disajikan dalam bentuk Tabulasi model dan variabel masing- masing  sebanyak 324
Teknis Analisis dan Pengujian Data
Teknik  Analisis  data  menggunakan  Data  Kuantitatif  berupa  kaidah-kaidah  matematika terhadap  anda atau  numerik.  Analisa  dilakukan  melalui  data  nilai rata-rata  hasil tes  potensi akademik dan nilai rata- rata raport semester 1 dan 2 menggunakan pengujian pada masing- masing algoritma yaitu algoritma Multilayer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) . Rule yang diperoleh dari kedua algoritma tersebut kemudian diuji dengan c onfusion matrix dan kurva Receiver Operating Characteristic (ROC).

## Hasil dan Pembahasan
Pengelompokan Data Untuk pemilihan penerima beasiswa, didapat data dari SMK YAPIMDA  Jakarta sebanyak 324  data  siswa,  direduksi  menjadi  272  yang  terdiri  dari  10  atribut.  Dimana  9  atribut predictor dan  1  atribut  hasil.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  akurasi  kelayakan pemberian  beasiswa  yang  dibandingkan  dengan  menggunakan  metode Multi  Layer Perceptron dan Support  Vector  Machine .  Setelah  itu  membandingkan  nilai  akurasi  kedua metode tersebut.
Penyusunan Model Data Mining
Model data mining dalam penelitian ini dibuat dengan menggunakan perangkat lunak adalah Rapid Miner 5.2 . Algoritma berbasis jaringan syaraf tiruan ( artificial neural network ) yang berupa  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  dan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dijalankan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  tersebut.  Model  yang  dihasilkan dijelaskan sebagai berikut.
1) Algoritma Multilayer Perceptron (MLP)
Pembuatan model algoritma Neural Network diawali dengan pembacaan file data ( Read Excell ). Data  training disimpan  dalam  satu  file Excell  2007 .  Lalu  data di  transform ke bentuk numeric , Langkah selanjutnya adalah penentuan model algoritmanya
Gambar 4. Model Algoritma Multilayer Perceptron (MLP)-1
Ketika  model  ini  dijalankan,  maka  dapat  dihasilkan  arsitektur Multilayer  Perceptron (MLP) sebagaimana dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 5. Arsitektur Multilayer Perceptron (MLP)
Arsitektur Multilayer Perceptron (MLP) tersebut terdapat tiga lapisan, yaitu input layer , hidden layer , dan output layer . Input layer terdiri atas 10 node . Hidden layer terdiri atas 8 node . Sedangkan output layer terdiri atas 2 node .
2) Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Seperti  halnya  pembuatan  model  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP),  pembuatan model  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  diawali  dengan  pembacaan  file  data ( Read Excell ). Data training dan data testing disimpan dalam satu file Excell 2003..
Gambar 6. Model Support Vector Machine (SVM) -1
Langkah selanjutnya adalah penentuan model algoritmanya, dalam hal ini adalah Support Vector  Machine (SVM).  Pada  tahapan  ini,  diatur  nilai  C  dan  epsilon  yang  digunakan dalam algoritma.
Gambar 7. Model Support Vector Machine (SVM) -2
Analisis dan Pengujian Model Data Mining
Kedua  model  algoritma  yang  dihasilkan  oleh  perangkat  lunak  adalah Rapid  Miner  5.2 dievaluasi  dan  diuji  dengan confusion  matrix dan  kurva Receiver  Operating  Characteristic (ROC). Keduanya dapat dihasilkan juga dari Rapid Miner 5.2 .
1) Model algoritma Multilayer Perceptron (MLP) Confusion  matrix dan  kurva Receiver  Operating  Characteristic (ROC)  yang  dihasilkan dari model algoritma Multilayer Perceptron (MLP) dapat dijelaskan di bawah ini.
a) Confusion Matrix
Data Confusion  Matrix untuk  model  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  dapat dilihat pada tabel sebagai berikut.
Tabel1. Confusion matrix Model Algoritma Multilayer Perceptron (MLP) Accuracy :85.82% +/- 8.44%
True Tidak True Dapat Claa Precision Pred.TIidak 111 17 86.72% Pred.Dapst 14 76 84.44% Class recall 88.80% 81.72%
Dari tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  data confusion matrix tersebut  menghasilkan tingkat akurasi 85.82%.
b) Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) Selain confusion matrix , kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) dihasilkan oleh Rapid Miner 5.2 . Kurva tersebut dapat dilihat di bawah ini.
Gambar 8. Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) Model Algoritma Multilayer Perceptron (MLP)
Dari  gambar  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  nilai  The Area  Under  Curve (AUC) model  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  adalah  0,910.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  dalam  penelitian  ini,  model  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP) mencapai excellent classification.
2) Model algoritma Support Vector Machine (SVM) Confusion  matrix dan  kurva Receiver  Operating  Characteristic (ROC)  yang  dihasilkan dari model algoritma Support Vector Machine (SVM) dapat dijelaskan di bawah ini.
a) Confusion matrix Data Confusion matrix untuk model algoritma Support Vector Machine (SVM) dapat dilihat pada tabel sebagai berikut.
Tabel 2. Confusion matrix Model Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Accuracy :83.98% +/- 5.00%
True Tidak True Dapat Claa Precision Pred.TIidak 125 35 78.12% Pred.Dapst 0 58 100.00% Class recall 100.00% 62.37%
Dari tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  data confusion matrix tersebut  menghasilkan tingkat  akurasi  83.94%.Hasil  ini  menunjukan  bahwa  algorima  tersebut  dapat  di gunakan pada kasus beasiswa
b) Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC)
Selain confusion matrix , kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) dihasilkan oleh Rapid Miner 5.2 . Kurva tersebut dapat dilihat di bawah ini.
Gambar 9. Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) Model Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Dari  gambar  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  nilai  The Area  Under  Curve (AUC) model algoritma Support Vector Machine (SVM) adalah 0,861. Hal ini menunjukkan bahwa  dalam  penelitian  ini,  model  algoritma Support  Vector  Machine (SVM) mencapai good classification
Dari  penjelasan  di  atas  dapat  dibuat  sebuah  tabel  perbandingan  pengujian  antara  model algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  dan  model  algoritma Support  Vector  Machine (SVM).

## Tabel 3. Perbandingan Pengujian Model Algoritma
Neural net Svm AUC 0.910 0.861 Accuracy 85.82% 83.98%
Tabel  3  tersebut  menunjukkan  bahwa  model  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP) menghasilkan tingkat akurasi 85.82% dan nilai The Area Under Curve (AUC) 0.910.Hal ini menunjukan  bahwa  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  dapat  digunakankan  dengan sangat  baik.  Sedangkan  model  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  menghasilkan tingkat  akurasi  83.98%  dan  nilai The  Area  Under  Curve (AUC)  0.861.Halini  menunjukan bahwa  alqoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dapat  di  gunakan  dalam  pemilihan beasiswa.  Sehingga  terlihat  bahwa  model  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP) menghasilkan  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  model  algoritma Support Vector  Machine (SVM).  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini,  model  algoritma Multilayer Perceptron (MLP)  adalah  model  algoritma  terpilih.  Selanjutnya,  Role  model  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  ini  akan  digunakan  untuk  pembuatan Graphical  User Interface (GUI).
Pembuatan Graphical User Interface (GUI) Dengan  menggunakan  role  model  algoritma Multilayer  Perceptron  (MLP), dibangun  suatu aplikasi  dengan  nama  sIstem  beasiswa .  Graphical  User  Interface  (GUI) yang  sudah dibangun dapat dilihat pada gambar sebagai berikut.
Gambar 10. Graphical User Interface (GUI) Sistem Beasiswa
Parameter  yang  digunakan  pada  gambar  tersebut  adalah    Nama,  Kelas,  Rangking,  Nilai Rapot,  Pekerjaan  Orang  Tua,  Jumlah  Tanggungan  Oraaang  Tua  dan  Transportasi  ke Sekolahan  Nama  diisikan  sebagai  identitas  siswa  data.  Pengisian  parameter  tersebut dilakukan  dengan  menekan  tombol
.  Untuk  menampilkan  hasil  ( Result )  dilakukan dengan  menekan  tombol .  Sedangkan  untuk  ke  luar  dari  sistem  ini  dilakukan dengan menekan tombol .

## Temuan dan Interpretasi Penelitian
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  terdapat  beberapa  temuan  penelitian.  Model algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  menghasilkan  tingkat  akurasi  82,15%  dan  model algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  menghasilkan  tingkat  akurasi  81,91%.  Model algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  menghasilkan  nilai The  Area  Under  Curve (AUC)
0,766  dan  model  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  menghasilkan  nilai The  Area Under  Curve (AUC)  0,500.  Dari  temuan-temuan  tersebut  terlihat  bahwa  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  dan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dapat digunakan  untuk  tugas data  mining klasifikasi.  Selain  itu,  dapat  dilihat  bahwa  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  menghasilkan  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  dari  algoritma Support Vector Machine (SVM).

## Simpulan dan Saran Simpulan
Dari  uraian  yang  telah  dijelaskan  pada  bab-bab  sebelumnya,  dapat  disimpulkan  hal-hal sebagai berikut:
1. Dengan  menggunakan data  mining klasifikasi,  algoritma  yang  berbasis  jaringan syaraf  tiruan  ( artificial neural  network ),  yaitu:  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  dan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dapat  diterapkan  untuk menentukan beasiswa di sekolah Smk Yapimda Jakarta.
2. Dapat mengetahui siswa yangmendapat beasiswa dan tidak mendapat beasiswa.
3. Penerapan  algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  menghasilkan  keputusan  yang lebih akurat dibandingkan dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam pemilihan beasiswa bagi para siswa.

## Saran
Agar penelitian ini bisa ditingkatkan, berikut adalah saran-saran yang diusulkan: Agar  dapat  berjalan  secara  optimal,  Sistem  beasiswa  dapat  diimplementasikan  pada perangkat  yang  sesuai  dengan  Rancangan  Kebutuhan Software dan Hardware yang  telah dibuat.  Pelatihan  yang  cukup  sebaiknya  diberikan  kepada  sumber  daya  manusia  yang  akan mengoperasikan  sistem  tersebut.  Aturan  khusus  harus  disiapkan  yang  digunakan  sebagai dasar implementasi sistem. Selain itu, agar mendapat tingkat akurasi  system beasiswa yang optimal,  pada  penelitian  yang  akan  datang,  lebih  baik  apabila  algoritma Multilayer Perceptron (MLP)  dan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  yang  sudah  digunakan pada  penelitian  ini  dibandingkan  lagi  dengan  algoritma  yang  lain.Sistem  beasiswa diharapkan  dapat    diimplementasikan  di  sekolah  SMK  Yapimda.  Evaluasi  dan  perbaikan terus dilakukan, agar sistem tersebut dapat berjalan secara optimal.

## Daftar Pustaka
F.  Gorunescu,  (2011). Data  Mining:  Concepts,  Models  and  Techniques .  Berlin:  Springer- Verlag Berlin Heidelberg. Kusrini dan Luthfi,E.T.(2008) . Algoritma Data Mining . Yogyakarta:Andi Publishing Maimon. (2005), Data Mining and Knowledge Discovey Handbook . York :Springer
Murniasih, Erny. (2009). Buku Pintar Beasiswa. Jakarta: Gagas Media J. Han, et.al.(2006). Data Mining Concepts and Techniques, 2nd ed . San Fransisco: Morgan Kauffman.
Vercellis.(2009). The Business Intelligence . Italy :Politecnico di milano. https://id.wikipedia.org/wiki/Beasiswa

## PEDOMAN PENULISAN PADA JURNAL SAP

## Format
Seluruh  bagian  dari  naskah  diketik    spasi  single  kolom  tunggal    pada  kertas  ukuran  A4 dengan margin left = 3,5cm dan top/bottom/right = 3cm.  Pengetikan dilakukan dengan font Times New Roman 11. Naskah ditulis sebanyak 10 – 12 halaman termasuk daftar pustaka, disusun sebagai berikut:

## JUDUL
(Maksimum 12 kata, ditulis dengan font Times New Roman 12, Kapital, Cetak tebal, dan Center)
Penulis 1 , Penulis 2 , dst ( Tanpa gelar, Font Times New Roman 10, Cetak tebal) Nama program studi, Nama Perguruan Tinggi 1 (Font Times New Roman 10) Email: Penulis 1 Nama program studi, Nama Perguruan Tinggi 2 Email: Penulis 2
Abstrak (Times New Roman 11, Cetak tebal) Abstrak ditulis dalam Bahasa Indonesia berisi pernyataan ringkas dan padat tentang masalah, tujuan penelitian, metodologi penelitian yang digunakan, dan hasil penelitian. Abstrak ditulis dalam satu alinea,  maksimum 200 kata (spasi single).
Kata Kunci : Jumlah kata berkisar 3 – 5 kata
Abstract (Times New Roman 11, Cetak tebal) Abstrak ditulis dalam Bahasa Inggris (terjemahkan abstrak) , berisi pernyataan ringkas dan padat tentang masalah, tujuan penelitian, metodologi penelitian yang digunakan, dan hasil penelitian. Abstrak ditulis dalam satu alinea,  maksimum 200 kata (spasi single).
Key Words : Jumlah kata berkisar 3 – 5 kata

## Pendahuluan
Berisi  Latar  Belakang  atau  alasan  penelitian;  Tujuan  penelitian;  Manfaat  hasil  penelitian; Hipotesis, bila ada.

## Tinjauan Pustaka
Pustaka  yang  digunakan  harus  relevan  dengan  konsep  penelitian  dan  maksimal  10  tahun terakhir.
Penulisan acuan sebaiknya menggunakan “sistem penulis - tahun” yang mengacu pada karya pada daftar pustaka. Dalam teks, karya yang diacu menggunakan ketentuan berikut:
a. Kutipan  buku  dalam  bentuk  saduran  untuk  satu  sampai  dua  penulis  ditulis  nama  akhir penulis, tahun dan halaman.
Contoh: Haidar Nashir dituliskan (Nashir, 2007: 20-25), Syafarudin Alwi dan Sutrisno Hadi dituliskan (Alwi dan Hadi, 2009: 25-30)
b. Untuk lebih dari dua penulis, maka penulisan ditambah dengan dkk. Contoh:  Edy  Suandi  Hamid,  Sutrisno  Hadi,  Syafarudin  Alwi,  dituliskan  (Hamid,  dkk, 2000: 31-40)
c. Apabila  daftar  acuan  lebih  dari  satu  tulisan  oleh  pengarang  yang  sama  dalam  tahun penerbitan yang sama, gunakan akhiran a, b, dan seterusnya setelah tahun acuan. Contoh: (Alwi, 1992a: 3-5; Alwi, 1992b: 53-54)
d.  Kutipan yang berasal dari internet dituliskan dengan menyebutkan nama dan tahun. Jika tidak ada namanya, ditulis alamat websitenya.

## Metodologi  Penelitian
Metode penelitian menjelaskan rancangan kegiatan, ruang lingkup atau objek, bahan dan alat utama, tempat,  teknik pengumpulan data, dan teknik analisis penelitian.

## Hasil dan Pembahasan
Berisi  hasil  penelitian.  Hasil  penelitian  dapat  dilengkapi  dengan tabel,  grafik,  atau  gambar. Bagian  pembahasan  memaparkan  hasil  pengolahan  data,  interpretasi  hasil  penelitian  yang diperoleh, mengaitkan dengan sumber rujukan yang relevan.
Tabel dan gambar yang merupakan referensi wajib menyertakan sumber pustaka. Judul pada tabel  dituliskan  sebelum  tabel  sedangkan  judul  gambar  dituliskan  setelah  gambar.  Isi  tabel dituliskan dengan ukuran huruf  9 point dan setiap antar baris  tanpa garis pemisah kecuali untuk memisahkan antara judul dengan isi. Posisikan tabel atau gambar rata tengah.

## Tabel 1. Penulisan Tabel
No Kolom A Kolom B 1. Isi Isi 2. Isi Isi
Gambar 1. Menampilkan Gambar

## Simpulan dan Saran
Simpulan menyajikan ringkasan dari uraian pada bagian Hasil Penelitian dan Pembahasan. Saran  disusun  berdasarkan  Simpulan  dan  mengacu  pada  tindakan  praktis  dan  penelitian lanjutan.

## Daftar Pustaka
Penulisan  Daftar  pustaka  menggunakan  APA  ( American  Psychological  Association )  style dan disusun urut abjad. Buku: Nama Belakang Pengarang, Inisial. (tahun penerbitan). Judul buku (Edisi jika edisinya lebih dari satu). Tempat diterbitkan: Penerbit. Contoh:  Forouzan, B.A., & Fegan, S.C. (2007). Data communications and networking
(4 th ed.). New York: McGraw-Hill.
Buku terjemahan: Nama pengarang. Tahun terbit. Judul buku . Edisi. Terjemahan oleh nama penerjemah. Edisi. Kota terbit: Penerbit. Contoh : Walpole, R.E. (1995. Pengantar Statistika . Edisi ke-3. Terjemahan oleh Bambang Sumantri. Jakarta: Gramedia
Jurnal:
Nama  Belakang  Pengarang,  Inisial.  (tahun  penerbitan).  Judul  artikel.  Judul  Jurnal,  Nomor volume – jika ada (Nomor issue), nomor halaman awal dan akhir dari artikel.
Contoh:  Tseng,  Y.C.,  Kuo,  S.P.,  Lee,  H.W.,  &  Huang,  C.F.  (2004).  Location tracking  in  a wireless  sensor  network  by  mobile  agents  and  its  data  fusion  strategies. The Computer Journal , Vol. 47 No. 4 Tahun 2004. 448 – 460.

## Web:
Nama Belakang Pengarang, Inisial. (tahun situs diproduksi atau tahun penerbitan dokumen). Judul dokumen. Diakses dari situs sumber Contoh: Bibliographic references Harvard format APA style. (2011). Diakses dari University of Portsmouth website: http://www.port.ac.uk/library/guides/filetodownload,137568,en.pdf
Daftar dan upload artikel melalui akun anda pada: http://journal.lppmunindra.ac.id/index.php/SAP
Atau email ke: sap@sakaintek.org