## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3870

## Penerapan JST Backpropagation untuk Prediksi Siswa Penerima Bantuan
Supriyanto 1,* , Sunardi 2 , Imam Riadi 3
1 Program Studi Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* supriyanto1807048007@webmail.uad.ac.id, 2 sunardi@mti.uad.ac.id, 3 imam.riadi@si.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: supriyanto1807048007@webmail.uad.ac.id
Abstrak -Peran  pendidikan  adalah  mencerdaskan  peserta  didik  dan  membangun  sumber  daya  manusia  berkualitas  agar berkontribusi terhadap kemajuan. Bantuan Operasional Sekolah (BOS) dari pemerintah digunakan untuk meringankan peserta didik, bukan menggratiskan sekolah tetapi membebaskan siswa dari iuran sekolah dan ekstrakurikuler. BOS dapat digunakan untuk pemberian beasiswa kepada siswa kurang mampu. Siswa berhak mendapatkan beasiswa jika memenuhi tiga syarat, yaitu tidak mempunyai Kartu Indonesia Pintar (KIP), tidak mempunyai Kartu Keluarga Sejahtera (KKS), dan penghasilan orang tua kurang dari satu juta rupiah per bulan. Penentuan siswa penerima beasiswa BOS didasarkan pada kesepakatan dan keputusan bersama tim manajemen, dewan guru, dan komite sekolah. Proses penentuan siswa sebagai penerima beasiswa sering menemui kendala karena dilakukan secara manual. Penelitian ini menerapkan JST backpropagation untuk melakukan penentuan siswa yang  berhak  mendapatkan  beasiswa  BOS.  Sistem  dibangun  berbasis  web  menggunakan  bootstrap  sebagai framework , Javascript, dan PHP. Proses pelatihan menggunakan sampel 78 siswa dengan arsitektur input 4, hidden 6,  output 1, learning rate 0,7, momentum 0,9, SSE 0,1, output 1, dan maksimal iterasi 10.000 diperoleh error 0,03. Pengujian dengan 21 data siswa didapat error 0,414923,  dan  akurasi  pengujian  93,67%.  Hasil  pengujian  menggunakan  teknik cause-effect  graph dapat menampilkan proses pelatihan, grafik, erorr , bobot, dan waktu pengujian dengan keberhasilan 93,67%.
Kata Kunci: Backpropagation; Beasiswa; BOS; JST; Sekolah
Abstract- The role of education is to educate students and build quality human resources. School Operational Assistance (BOS) from the government is used to relieve students, not free schools but free students from school fees and extracurriculars. BOS can  be  used  to  provide  scholarships  to  underprivileged  students.  Students  are  entitled  to  a  scholarship  if  they  meet  three conditions, namely not having a Smart Indonesia Card (KIP), not having a Prosperous Family Card (KKS), and parental income of less than one million rupiah per month. The determination of BOS scholarship recipients is based on an agreement and joint decision  by  the  management  team,  the  teacher  council,  and  the school  committee.  The  process  of  determining  students  as scholarship recipients often encounters obstacles because it is done manually. This study applies backpropagation ANN to determine students who are eligible for BOS scholarships. The system is built based on the web using bootstrap as a framework, Javascript, and PHP. The training process uses a sample of 78 students with input architecture 4, hidden 6, output 1, learning rate 0.7, momentum 0.9, SSE 0.1, output 1, and a maximum of 10,000 iterations, an error of 0.03 is obtained. Testing with 21 student data obtained an error of 0.414923 and the accuracy of the test was 93.67%. The test results using the  cause-effect graph technique can display the training process, graphs, error results, weight values and testing time with 93.67% success.
Keywords : Backpropagation; Scholarship; BOS; ANN; School

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu aspek penting dalam pembangunan adalah pendidikan. Pendidikan berperan menciptakan sumber daya manusia  yang  berkualitas  untuk  memberi  kontribusi  besar  terhadap  kemajuan.  Pendidikan  diyakini  sebagai investasi jangka panjang dan menjadikannya sebagai leading sector pada suatu negara. Di Indonesia, pemerintah memberikan perhatian pendidikan secara sungguh-sungguh yang terwujud dalam komitmen anggaran pada sektor pendidikan  [1].  BOS  adalah  dana  khusus  dari  APBN  yang  diperuntukkan  bagi  sekolah/madrasah  di  seluruh Indonesia [2] yang mulai diluncurkan pada awal Juli 2005. BOS dianggarkan dan dikelola oleh pemerintah pusat. Beberapa daerah yang memiliki komitmen tinggi terhadap pendidikan ikut dalam program BOS Daerah (BOSDA) dengan anggaran dari APBD.
Penggunaan BOS didasarkan pada prioritas kebutuhan sekolah. Salah satu poin dalam aturan penggunaan BOS  adalah untuk membiayai pembelajaran siswa kurang mampu  yang belum mendapakan bantuan dari Kartu Indonesia  Pintar  (KIP).  Sebagai  sekolah  penerima  BOS,  SMK  Bina  Taruna  Sragen  Provinsi  Jawa  Tengah mengalokasikan  dana  tersebut  untuk  kegiatan  siswa  kurang  mampu.  Penentuan  siswa  yang  berhak  sebagai penerima  dana  BOS  dilakukan  melalui  kesepakatan  dan  keputusan  rapat  yang  berpedoman  dengan  panduan penggunaan BOS. Proses manual pada penentuan penerima bantuan BOS menjadi kendala dalam mengidentifikasi siswa kurang mampu yang belum mendapatkan bantuan KIP. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pengambilan keputusan untuk penentuan siswa kurang mampu dalam mendapatkan bantuan. Sistem ini dibangun menggunakan permodelan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation.
Pengelolaan  BOS  memerlukan  peningkatan  kualitas  dalam  pembelanjaan  yang  transparan,  jelas,  sesuai prioritas,  dan  berintegritas.  BOS  merupakan  program  pemerintah  sebagai  penyedia  pendanaan  non-personalia untuk  satuan  pendidikan  dari  Pendidikan  Anak  Usia  Dini  (PAUD)  hingga  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA). Pemerintah  mengalokasikan  dana  pendidikan  berupa  BOS  untuk  penyelenggaraan  pendidikan  di  sekolah.  BOS merupakan skema keuangan dari pemerintah pusat  untuk anggaran pendanaan non operasional bagi pendidikan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3870
dasar sebagi pelaksana program belajar [3]. BOS mempunyai peranan sebagai dasar pelaksanaan program wajib belajar [4]. Secara khusus tujuan program BOS adalah membebaskan pungutan terhadap siswa pada pendidikan dasar hingga menengah. Alokasi anggaran BOS dari pemerintah digunakan untuk meringankan biaya operasional sekolah yang dipungut dari peserta didik. BOS bukan menggratiskan sekolah tetapi membebaskan iuran sekolah dan ekstrakurikuler. Penggunaan BOS berdasarkan ketentuan dan kesepakatan tim manajemen, komite sekolah, dan  dewan  guru  [5].  JST backpropagation digunakan  untuk  melatih  pelatihan  JST  untuk  mendapatkan keseimbangan  pada  jaringan  untuk  mengenali  pola  yang  digunakan  dalam  proses  pelatihan  [6].  Beberapa penelitian pendahuluan terkait dengan penerepan  JST adalah seperti yang dilakukan [7], [8], [9], [10]. Penggunaan JST dalam meramalkan memiliki performa yang baik. Penggunaan JST untuk mengetahui jumlah penduduk pada kabupaten  di  sumatera  utara.  Arsitektur  terbaik  diperoleh  3-36-1  dengan  tingkat  akurasi  100%,  MSE 0,00142284[11]. Oleh karena itu penelitian ini mencoba untuk menentukan hubungan antara arsitektur bobot awal agar  mendapatkan  kombinasi  yang  optimal  terhadap  parameter  JST backpropagation sehingga  mendapatkan kemampuan belajar yang baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Analisis Kebutuhan Masukan
Penelitian dilakukan di SMK Bina Taruna Masaran, tepatnya di Jalan Raya Solo-Sragen Km 16 Karangmalang Kabupaten  Sragen,  Provinsi  Jawa  Tengah.  SMK  ini  memiliki  tiga  jurusan,  yaitu  Teknik  Pengelasan,  Teknik Kendaraan Ringan Otomotif, dan Teknik Komputer dan Jaringan. Sekolah memberikan bekal kepada siswa agar memiliki  kesiapan  untuk  memasuki  dunia  kerja  atau  melanjutkan  pendidikan  ke  jenjang  berikutnya.  Kegiatan pembelajaran  tidak  hanya  di  sekolah,  namun  juga  kegiatan  praktek  industri  untuk  meningkatkan  pengalaman bekerja di lapangan.
Data populasi pada penelitian ini adalah 853 siswa SMK Bina Taruna pada tahun ajaran 2019/2020 dengan rincian kelas X sebanyak 296 siswa, kelas XI sebanyak 322 siswa, dan kelas XII sebanyak 235 siswa. Data untuk sampel pelatihan sebanyak 78 siswa dan data untuk pengujian sebanyak 21 siswa (total 99 data). Detail terkait data penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penelitian Kelas Populasi  Sampel  Data training  Data testing X 296 26 20 6 XI 322 29 24 5 XII 235 44 34 10 Jumlah 853 99 78 21

## 2.2 Analisis Kebutuhan Proses
Analisis  kebutuhan  proses  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode prototype perangkat  keras  dan  perangkat lunak. Perangkat keras berupa laptop dan perangkat lunak berupa sistem prediksi siswa penerima bantuan yang telah dikembangkan menggunakan bahasa pemrogaman PHP. Pada metode prototype menggunakan tiga tahapan seperti berikut:
a. Pengumpulan informasi. Tahap ini mengumpulkan informasi dari perusahaan atau instansi tentang kebutuhan yang  diinginkan  pada  sistem  dan  mengidentifikasi  sistem  yang  digunakan  sebelumnya  untuk  mengetahui permasalahan yang harus diselesaikan dengan sistem baru.
b. Perancangan prototype. Pada  proses  ini dilakukan  dengan merancang dan membuat prototype berbasis web yang akan diberikan pada instansi terkait. Perancangan sistem berbasis web dirancang menggunakan bootstrap sebagai framework , javascrip, dan PHP.
c. Ujicoba. Pengujian sistem dilakukan dengan blackbox test untuk pengujian fungsionalitas sistem dan sebagai sarana untuk mendapatkan masukan pengguna.
Tahapan pada  pembuatan prototype diawali  dengan  mengumpulkan  kebutuhan  sistem  yang  melibatkan pengguna  dengan  pengembang  untuk  menentukan  kebutuhan  fungsional,  operasional,  dan  tujuan  sistem  yang dibuat  [12].  Secara  lebih  lengkap,  langkah-langkah  dalam prototyping adalah  pengumpulan  kebutuhan,  proses desain,  membangun prototype, serta  evaluasi  dan  perbaikan.  Sistem  informasi  adalah  elemen  yang  berkumpul saling  berhubungan  dan  membentuk  satu  sama  lain  untuk  kesatuan  mengintragasikan  data,  menyimpan, memproses, dan mendistribusikan informasi [13]. Sistem informasi merupakan perangkat lunak dan keras yang saling berkombinasi satu sama lain, jaringan komputer, jaringan komunikasi data dan basis data, dan mengubah mengolah data untuk menyebarkan informasi. Sistem informasi dapat menghasilkan informasi yang releven dari data  mentah  yang  diolah  sehingga  mampu menghasilkan informasi yang berguna  bagi pengguna dengan syarat relevance, timelines, dan accurate. Analisis sistem prediksi terbagi atas beberapa bagian, yaitu:
a. Analisis kebutuhan pengguna,  berupa kebutuhan pengguna  sistem  pencari bantuan  siswa  menggunakan JST dengan satu pengguna sebagai administrator . Pengguna berperan mengelola data siswa untuk melakukan input

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3870
data  siswa, kemudian  melakukan pelatihan  pada sistem  dengan mengubah parameter pembelajaran jaringan berupa input, learning rate , SSE, momentum dan literasi.
b. Flowchart sistem, digunakan untuk mengambarkan proses keseluruhan pada sistem yang berjalan seperti pada Gambar 1.
Flowchart pada Gambar 1 menjelaskan pengguna menyiapkan data siswa untuk proses pelatihan. Penelitian bertujuan  untuk  mencari  bobot  untuk  proses  pengujian.  Pelatihan  menerapkan  kombinasi  dari  parameter  JST berupa learning  rate,  hidden  layer ,  momentum  dan  maksimum  iterasi  untuk  memperoleh  arsitektur  JST  yang sesuai.  Apabila  pelatihan  sudah  mencapai  target error yang  ditetapkan  maka  bobot  hasil  pelatihan  disimpan kedalam database . Bobot digunakan untuk proses pengujian menggunakan data baru sebagai input jaringan.
Gambar 1. Flowchart Sistem
Permodelan  sistem  menggunakan Unified  Modeling  Language (UML)  yang  merupakan  standar  untuk menspesifikasi,  memvisualisasi,  membangun,  dan  mendokumentasikan  artifak  sistem.  Berdasarkan use  case diagram ,  penilitian  ini  melakukan  penggambaran  interaksi  pengguna  terhadap  sistem  seperti  pada  Gambar  2. Aktor  atau  admin  sebagai  pengguna  sistem  memulai  memasukkan  data  latih  dan  mengisi  parameter.  Hasil pelatihan  berupa  bobot  yang  akan  disimpan  untuk  digunakan  pengujian  dan  memperoleh  hasil  dari  proses pengujian.

## Gambar 2. Use Case Diagram

## 2.3 Analisis Kebutuhan Luaran
Analisis  kebutuhan  keluaran  pada  penelitian  ini  dibutuhkan  normalisasi  sebelum  melakukan  pengujian  dan denormalisasi untuk mempermudah pembacaan data hasil pengujian. Dibutuhkan beberapa arsitektur pembanding

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3870
atas jaringan yang dilatih sebelum proses pengujian. Penentuan nilai hidden layer dan learning rate pada proses pelatihan  untuk  memperoleh  informasi  mengenai  parameter  jaringan  saraf  tiruan  untuk  proses  pelatihan  serta tahapan kecepatan dalam proses pelatihan jaringan saraf tiruan.

## 2.4 Jaringan Saraf Tiruan
JST mempunyai karakteristik menyerupai jaringan biologi manusia yang dapat melakukan pemrosesan informasi. Peramalan adalah melakukan perkiraan untuk melakukan pengujian yang akan dating dengan menggunakan data masa  lalu[14].  JST  diimplementasikan  menggunakan  pemrograman  komputer  untuk  menyelesaikan  sejumlah perhitungan selama proses pembelajaran. JST dengan lapisan tunggal ( single layer ) memiliki keterbatasan dalam mengenali pola yang kemudian dapat diatasi dengan menambahkan beberapa lapisan tersembunyi ( hidden layer ) diantara lapisan masukan ( input layer ) dan lapisan keluaran ( output layer ). JST backpropagation digunakan untuk melatih  pelatihan  JST  untuk  mendapatkan  keseimbangan  pada  jaringan  untuk  mengenali  pola  yang  digunakan dalam proses pelatihan[15]. Proses pembelajaran menyesuaikan bobot pada arah mundur berdasarkan nilai error pada proses pembelajaran [16]. Backpropagation melibatkan tiga layer utama, yaitu: a. Input layer yang menghubungkan jaringan dengan sumber data
b. Hidden layer yang memiliki banyak lapisan terhubung dengan lapisan keluaran dan lapisan masukan c. Output layer dari proses perhitungan dari sumber data dan lapisan tersembunyi.
Algoritma backpropagation adalah sebagai berikut [17]:
1. Inisiasi bobot dengan nilai random atau acak yang cukup kecil. Set learning rate (0 < 𝛼 < = 1) Set  bilangan acak bias kecil ( v 0 j ) = bilangan acak dari − β1 dan β1 dengan bobot input ( v ij ) bilangan acak -0.5 dan 0.5 bobot bias hidden ( w 0 k ) dan bobot hidden ( w jk ) = bilangan acak dari -1 dan 1.
2. Jika kondisi penghentian belum terpenuhi lakukan langkah 2-9.
3. Untuk setiap data pelatihan, lakukan langkah 3-8.
4. Tiap unit input ( X i i=1,2, ..., n ) menerima input 𝑋 𝑖 dan menyebarkan sinyal tersebut ke seluruh neuron kepada lapisan atasnya ( hidden layer ).
5. Hitung semua output di unit hidden (z j , j=1,2, ... ,p). 𝑧 𝑛𝑒𝑡 𝑗 = 𝑣 𝑗0 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑣 𝑗𝑖 (1) 𝑧 𝑗 = 𝑓 (𝑧 𝑛𝑒𝑡𝑗 ) = 1 1+𝑒 −𝑧𝑛𝑒𝑡𝑗 (2)
6. Hitung semua output di unit y k (k=1,2, ... , m) 𝑦 𝑛𝑒𝑡 𝑘 = 𝑤 𝑘0 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑝 𝑗=1 𝑤 𝑘𝑗 (3) 𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) =
1 1+𝑒 −𝑦_𝑛𝑒𝑡𝑘 (4)
7. Hitung faktor δ unit output berdasarkan error di setiap unit output y k (k=1,2, ... , m) . 𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓 ′ (𝑦 𝑛𝑒𝑡𝑘 ) = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑦 𝑘 (1 − 𝑦 𝑘 ) (5)
Hitung perubahan bobot w kj dengan learning rate . ∆w jk = αδ k z j ;  k = 1,2, … , m ; j = 0,1, …, p
8. Hitung faktor δ di unit hidden berdasarkan error disetiap unit hidden z j (j=1,2, ..., p) 𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑚 𝑘=1 𝑤 𝑘𝑗 (6) Faktor δ unit tersembunyi
𝛿 𝑗 = 𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑓 ′ (𝑧 𝑛𝑒𝑡𝑗 ) =   𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑧 𝑗 (1 − 𝑧 𝑗 ) (7)
Hitung suku perubahan bobot v ji ; ∆𝑣 𝑖𝑗 = 𝛼 𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 ; 𝑗 = 1,2, … , 𝑝 ;  𝑖 = 0,1, … , 𝑛
9. Hitung semua perubahan bobot. . 𝑤 𝑗𝑘(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑗𝑘(𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑗𝑘 ;                                                                                   (8) 𝑣 𝑖𝑗(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑣 𝑖𝑗(𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑣 𝑖𝑗 (9)
10. Uji kondisi penghentian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pola Data Masukan
Berdasar 78 siswa untuk data training, siswa dengan kepemilikan KIP berjumlah 16, sedangkan 62 siswa lainnya tidak  memiliki  KIP.  Data  siswa  dengan  kepemilikan  KKS  berjumlah  18,  sedangkan  60  siswa  lainnya  tidak memiliki KKS. Siswa yang penghasilan orang tua diatas 1 juta sebanyak 51 siswa. sedangkan 27 siswa lainnya penghasilan orang tua dibawah 1 juta. Format dan contoh sampel data kepemilikan KIP, kepemilikan KKS, dan penghasilan orang tua dapat dilihat pada Tabel 2, Tabel 3, dan Tabel 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3870
Tabel 2 . Data kepemilikan KIP No Nama Siswa Kepemilikan KIP 1 Siswa 1 Tidak 2 Siswa 2 Ya 3 Siswa 3 Tidak ... .... .... 78 Siswa 78 Tidak Tabel 3 . Data kepemilikan KKS No Nama siswa Kepemilikan KKS 1 Siswa 1 Tidak 2 Siswa 2 Tidak 3 Siswa 3 Tidak ... .... .... 78 Siswa 78 Tidak Tabel 4. Penghasilan orang tua No Nama Siswa Penghasilan Ayah Penghasilan Ibu 1 Siswa 1 5.000.000 1.000.000 2 Siswa 2 1.000.000 5.000.000 3 Siswa 3 2.000.000 1.000.000 ... .... .... ..... 78 Siswa 78 1.000.000 500.000
Basis pengetahuan yang menunjukkan hubungan antara data siswa, KIP, KKS, dan Penghasilan orang tua sebagai  data  input  kemudian  diubah  pada  sistem  dengan  permodelan  JST  seperti  pada  Tabel  5.  Data  input digunakan untuk pengujian berupa nama siswa, kepemilikan KIP, Kepemilikan KKS, dan Penghasilan maksimal ayah dan ibu.
Tabel 5. Data Input Backpropagation No Nama Siswa KIP KKS
Penghasilan Target Ayah Ibu 1 Siswa 1 0 0 5.000.000  1.000.000 2 2 Siswa 2 1 0 1.000.000  5.000.000 2 3 Siswa 3 0 0 2.000.000  1.000.000 2 ... .... .... .... .... .... .... 78 Siswa 78 0 0 1.000.000 500.000 1

## 3.2 Proses Pelatihan Jaringan
Proses pelatihan Jaringan Saraf Tiruan menggunakan data siswa. Data  penelitian ini berupa siswa yang berhak mendapatkan  bantuan  beasiswa  yang  diambilkan  dari  dana  BOS  dengan  mempertimbangkan  atau  berdasarkan siswa yang tidak memiliki KIP, siswa yang tidak memiliki KKS, dan siswa dengan penghasilan orang tua dibawah satu juta rupiah. Apabila salah satu kriteria tidak terpenuhi maka siswa tidak berhak untuk mendapatkan bantuan beasiswa. Setelah melakukan pengujian dapat ditampilkan data output berupa sampel nama siswa dan hasil seperti pada Tabel 6.

## Tabel 6. Data hasil keluaran pelatihan

## 3.3 Implementasi Sistem
Backpropagation pada penelitian ini digunakan untuk menentukan siswa penerima bantuan dana BOS berdasarkan kriteria  atau  aturan  yang  sudah  ditetapkan  berdasarkan  surat  kementrian  tentang  penerima  dana  BOS  Reguler.
No Nama siswa
Perolehan beasiswa Keterangan 1 Siswa 1 Tidak karena memiliki KIP dan KKS 2 Siswa 2 Tidak karena penghasilan Ibu > 1 jt 3 Siswa 3 Tidak karena memiliki KIP ... ... ... ... 78 Siswa 78 Ya Dapat Bantuan BOS

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3870
Algoritma backpropagation untuk  mempermudah  mencari  data  siswa  penerima  bantuan. Implementasi  sistem prediksi menggunakan JST berupa halaman pelatihan dan pengujian. Halaman pelatihan berupa panel untuk proses seperti  pada  Gambar  3  yang  digunakan  untuk  melatih  jaringan  agar  mendapatkan  bobot  yang  akan  digunakan dalam pengujian. Panel nomor 1 adalah pengaruh pembelajaran JST dengan input berupa arsitektur jaringan yang dibuat, nilai learning rate , target error , dan batas maksimal iterasi dalam satu kali pelatihan. Panel nomor 2 berisi informasi  pelatihan  yang  berlangsung  dan  bobot  yang  dihasilkan.  Nilai  bobot v dan w yang  dihasilkan  dalam pelatihan ditampilkan pada panel serta grafik pelatihan yang menampilkan error pelatihan naik atau turun.
Gambar 3 . Antarmuka Halaman pelatihan

## 3.4 Halaman pengujian
Implementasi halaman pengujian pada Gambar 4 berisi satu panel yang menampilkan informasi hasil pengujian.
Gambar 4 . Halaman pengujian
Proses pengujian dimulai setelah data uji disiapkan. Pengujian dimulai dengan tombol Mulai Pengujian, informasi yang ditampilkan berupa siswa yang berhak mendapatkan bantuan dan tidak mendapatkan bantuan serta kondisi  jika menerima atau tidak menerima, akurasi  pengujian, rata-rata error pengujian dan jumlah data yang diujikan.

## 3.5 Proses Pelatihan
Proses  pelatihan  yang  perlu  disiapkan  data  pengujian,  kemudian  data  diproses  untuk  dinormalisasi  kemudian mencari min dan max. Antarmuka halaman pelatihan menggunakan beberapa panel dengan masing-masing fungsi, seperti  memasukkan  dan  mengubah  parameter  pelatihan,  melihat  grafik  pelatihan  dan  informasi  berjalannya pelatihan. Parameter input untuk mencari arsitektur terbaik seperti terlihat pada Gambar 5 panel 1. Pada panel 2 terlihat  proses  pelatihan  data  dan  panel  3  terlihat nilai  bobot  v  dan  w  serta  grafik  pelatihan  JST  menggunakan aplikasi.  Dari  hasil  pelatihan  telah  dihasilkan  bobot  v  dan  w  sebagai  proses  selanjutnya  untuk  melakukan pengujian.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3870
Kombinasi  pengaruh  pembelajaran  jaringan  sangat  menentukan  keberhasilan  pelatihan.  Arsitektur  JST dibentuk dengan mengubah jumlah jumlah lapisan tersembunyi dan kombinasi pengaruh pelatihan jaringan pada panel 1. Proses pelatihan yang berjalan pada panel 2 menampilkan informasi pelatihan sampai iterasi maksimal tercapai. Bobot yang didapatkan dari hasil pelatihan tampil dan dapat disimpan jika kondisi iterasi atau target error tercapai. Panel 3 berisi nilai dari bobot v dan w yang diperoleh serta grafik pelatihan menunjukkan bahwa error dari pelatihan naik atau turun.

## 3.6 Proses Pengujian

## Gambar 6. Halaman Pengujian
Antarmuka  halaman  pengujian  pada  Gambar  6  menampilkan  informasi  siswa  yang  berhak  menerima bantuan. Pengujian dilakukan dengan menyiapkan data uji. Hasil dari proses pengujian adalah siswa yang berhak mendapatkan  dana  bantuan  BOS  dengan  kondisi  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya.  Pengujian  menampilkan jumlah data pengujian, rata-rata akurasi pengujian, dan error pengujian. Hasil proses pengujian berupa keterangan siswa yang mendapatkan bantuan dan tidak menerima bantuan, data dapat diunduh dengan menggunakan tombol donwload dengan ekstensi file *txt.

## 3.7 Hasil Pelatihan dan Pengujian
Hasil  perbandingan  data training dan testing menggunakan input 4, hidden  layer 6, learning rate 0,7,  dan momentum 0,9, output 1, seperti pada Tabel 7. Sampel yang digunakan untuk pelatihan dan pengujian diambil dari populasi siswa SMK Bina Taruna. Data yang digunakan untuk pelatihan sebanyak 78 siswa dan data pengujian sebanyak  21  siswa. Errror yang  didapat  pada  proses  pelatihan  dengan  iterasi  10.000  adalah  0,03. Pada  proses pengujian error yang didapatkan sebesar 0,4149 pada 10.000 dengan tingkat akurasi pengujian 93,67%.
Tabel 7. Hasil Pelatihan dan Pengujian Data pelatihan Data pengujian Jumlah data 78 21 Akurasi 99,15% 93,67% SSE 0,03 0,414923

## 3.8 Pengujian Black Box
Pengujian black box didasarkan pada fungsi  yang ada pada aplikasi  serta kesesuaian alur fungsi  dengan proses bisnis. Teknik yang digunakan Cause-Effect Graph dengan menggunakan grafik sebagai acuannya. Teknik pada grafik ini menggambarkan relasi antara efek dan penyebab error . Black box test ini menguji tampilan dari aplikasi agar mudah digunakan pengguna. Teknik Cause-Effect Graph yang diterapkan pada sistem prediksi siswa dapat menampilkan proses pelatihan, grafik, hasil error , nilai bobot, dan waktu pengujian. Pengujian sistem dilakukan oleh dua orang admin sekolah. Tingkat keberhasilan pengujian dihasilkan 93,67%.

## 4. KESIMPULAN
Proses  penentuan  siswa  kurang  mampu  dengan  penerapan  JST backpropagation yang  dikembangkan  pada penelitian  ini  dapat  berjalan  dengan  baik.  Proses  pelatihan  menggunakan  data  sampel  78  data  siswa  dengan arsitektur input 4, hidden 6, dan output 1, learning rate 0,7, momentum 0,9, SSE 0,1, output 1 dan maksimal iterasi 10.000  diperoleh error 0,03.  Pengujian  dengan  21  data  siswa  didapat error 0,414923,  dan  akurasi  pengujian 93,67%.

## REFERENCES
[1] H.  Latifah,  “Manajemen  Dana  Bantuan  Operasional  Sekolah  untuk  Pencapaian  Mutu  Pembelajaran,” J.  Pendidik. UNIGA , vol. 11, no. 02, pp. 132–143, 2017, [Online]. Available:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3870
https://journal.uniga.ac.id/index.php/JP/article/view/157.
[2] Didik Suhardi, Ph.D., “Sejarah dan Peran BOS bagi Pendidikan Indonesia.”
https://jendela.kemdikbud.go.id/v2/berita/detail/sejarah-dan-peran-bos-bagi-pendidikan-indonesia.
[3] A. Ubaid, A. Sarifudin, F. Ilmu, K. Uin, and R. Fatah, “Kontribusi dana Bos Terhadap Siswa Miskin di Lima Sekolah Swasta di Kecamatan Cakung Jakarta Timur,” El-Idare J. Manaj. Pendidik. Islam , vol. 2, no. 1, pp. 121–140, 2016.
[4] N. A. Fauziyyah, H. Mulyani, and I. Purnamasari, “Analisis Efektivitas Dana Bantuan Operasional Sekolah (BOS) di Sekolah Menengah Kejuruan Negeri (SMKN) Kota Bandung,” J. Pendidik. Akunt. Keuang. , vol. 6, no. 1, p. 21, 2018, doi: 10.17509/jpak.v6i1.15828.
[5] Y. Indahri, “Peran Sekolah dan Masyarakat dalam Pelaksanaan Program Bantuan Operasional Sekolah,” J. Aspir. , vol. 10, no. 1, pp. 49–60, 2019, doi: 10.22212/aspirasi.v10i1.1228.
[6] F. Widiastuti, W. Kaswidjanti, and H. C. Rustamaji, “Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Aplikasi Pengenalan Tanda Tangan,” Telematika , vol. 11, no. 1, pp. 69–76, 2015, doi: 10.31315/telematika.v11i1.514.
[7] H. Mustafidah, A. Y. Rahmadhani, and H. Harjono, “Optimasi Algoritma Pelatihan Levenberg–Marquardt Berdasarkan Variasi Nilai  Learning-Rate  dan  Jumlah  Neuron dalam  Lapisan  Tersembunyi  (Optimization of  Levenberg-Marquardt Training Algorithm Based on the Variations Value of Learning-Rate and the Number of N,” JUITA (Jurnal Inform. UMP , vol. VII, no. 1, pp. 55–62, 2019.
[8] G.  Z.  M.  Sunardi,  Anton  Yudhana,  “Sistem  Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation,” J. Sist. Inf. , vol. 02, pp. 155–162, 2020.
[9] Julpan, E. B. Nababan, and M. Zarlis, “Analisis Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner Dan Sigmoid Bipolar Dalam Algoritma Backpropagation Pada Prediksi Kemampuan Siswa,” J. Teknovasi , vol. 02, no. 1, pp. 103–116, 2015.
[10]  L.  Depinta  and  Z.  Abdullah,  “Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  untuk  Deteksi  Penyakit Tuberculosis (TB) Paru dari Citra Rontgen,” J. Fis. Unand , vol. 6, no. 1, pp. 61–66, 2017, doi: 10.25077/jfu.6.1.61- 66.2017.
[11]  S.  P.  Siregar,  A.  Wanto,  and  Z.  M.  Nasution,  “Analisis  Akurasi  Arsitektur  JST  Berdasarkan  Jumlah  Penduduk  Pada Kabupaten / Kota di Sumatera Utara,” Sensasi 2018 , no. Juli, pp. 526–536, 2018.
[12]  M. Febrina, F. Arina, and R. Ekawati, “Peramalan Jumlah Permintaan Produksi Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation,” J. Tek. Ind. , vol. 1, no. 2, pp. 174–179, 2013.
[13]  D. Monika, A. Ahmad, S. Wardani, and Solikhun, “Model Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Ketersediaan Cabai Berdasarkan Provinsi,” Teknika , vol. 8, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.34148/teknika.v8i1.140.
[14]  W.  Satria,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk  Peramalan  Penjualan  Produk  (Studi  Kasus  Di  Metro Electronic Dan Furniture),” Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 14–19, 2021, doi: 10.46576/djtechno.v1i1.966.
[15]  B. Ihsan and D. Y. Sukma, “Pengaruh masukan dan fungsi aktivasi terhadap kecepatan pelatihan jaringan syaraf tiruan (JST) modular sebagai klasifikasi dan estimasi lokasi gangguan pada saluran distribusi bawah tanah PT. Pertamina RU II Dumai,” Jom Fteknik , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[16]  L. Khanady, “Prediksi Harga Saham Dengan Menggunakan JST (Jaringan Syaraf Tiruan),” J. Ilm. Inform. , vol. 7, no. 01, pp. 1–4, 2019, doi: 10.33884/jif.v7i01.793.
[17]  M.  Yanto,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Memprediksi  Jumlah  Reservasi  Kamar  Hotel  Dengan  Metode Backpropagation ( Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang ),” J. KomTekInfo Fak. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 34–39, 2015.