## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 651 − 657 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1935

## Prediksi Penentuan Program Studi Berdasarkan Nilai Siswa dengan Algoritma Backpropagation

## Hetty Rohayani*, Muhammad Choirul Umam
Fakultas Sains Dan Teknologi, Informatika, Universitas Muhammadiyah Jambi, Jambi Jl. Kapten Pattimura, Simpang IV Sipin, Kec. Telanaipura, Kota Jambi, Jambi, Indonesia Email: 1,* hettyrohayani@gmail.com , 2 mchoirulu335@gmail.com Email Penulis Korespondensi: hettyrohayani@gmail.com Submitted: 04/07/2022 ; Accepted: 31/07/2022 ; Published: 31/07/2022
Abstrak −Dalam melanjutkan pendidikan tinggi, pemilihan program studi bagi siswa dianggap sulit dan membingungkan dalam memilih program studi yang tepat. Teknik Data Mining adalah suatu proses dalam mencari pengetahuan baru dari sekumpulan database yang dapat membantu memprediksi pemilihan program studi yang sesuai. Prediksi ini menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation yang bertujuan untuk membantu dalam pemilihan mata pelajaran sesuai dengan nilai siswa dengan  sampel  50  data  untuk  dilatih dan  diuji.  Ada  tujuh  variabel  input  yang  digunakan,  dua  lapisan  tersembunyi  dengan jumlah  node  yang  bervariasi,  dan  output  yang  akan  menjadi  referensi  dalam  pemilihan  mata  kuliah.  Dalam penelitian  ini metode  Backpropagation Jaringan  Syaraf  Tiruan  menggunakan  kinerja  klasifikasi  dengan software  Rapidminer  pada target yang menghasilkan akurasi paling besar adalah 77.42%.
Kata Kunci: Data Mining; Prediksi Program Studi; Rapidminer; Backpropagation
Abstract −In continuing higher education, the selection of study programs for students is considered difficult and confusing in choosing the right study program. Data Mining technique is a process of finding new knowledge from a set of databases that can help predict the selection of the appropriate study program. This prediction uses the Backpropagation Neural Network method which aims to assist in the selection of subjects according to student scores with a sample of 50 data to be trained and tested. There are seven input variables used, two hidden layers with varying number of nodes, and outputs that will be used as references in the selection of courses. In this study, the Artificial Neural Network Backpropagation method uses classification performance with Rapidminer software on the target that produces the greatest accuracy is 77.42%.
Keywords: Data Mining; Study Program Prediction; Rapidminer; Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
PKBM AL-FURQON Adalah tempat lembaga yang berdiri di desa bulian baru kecamatan batin XXIV Kabupaten Batang hari, yang merupakan lembaga satuan pendidikan yang berisikan kelompok bermain (kb) dan juga program kejar paket A,B,C, yang di ketuai oleh bapak MULYADI,S.Pd.I.M.Pd.I dalam jurnal kali ini saya membuat tentang prediksi program studi bagi paket c atau setara sma pkbm al-furqon agar para murid di paket c setelah lulus dengan mudah  dan  tidak  bingung  untuk  menentukan  jurusan  apa  yang  di  inginkan  untuk  menempuh  pendidikan selanjutnya, karena masyarakat di desa tersebut masih kurang tahu program studi apa saja yang mau di masuki agar  sesuai  dengan  bakat  dan  minat  warga,  maka  dari  masalah  tersebut  saya  membuat  cara  menentukan  dan prediksi [1] masuk program studi bagi warga berdasarkan nilai siswa paket c dengan algoritma backpropagation klasifikasi. Penelitian berkaitan prediksi nilai siswa juga sudah pernah diselesaikan oleh Dwi Amanda dan kawan- kawan  [2]  yang  mana  dalam  paper  ini  dilakukan  prediksi  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation yang bertujuan untuk membantu dalam pemilihan mata pelajaran sesuai dengan nilai siswa.
Dalam perkembangan teknologi informasi  yang sangat  pesat  saat  ini tidak luput dari peranan khususnya dunia  pendidikan.  Banyak  data  yang  dihasilkan  dari  teknologi  informasi  khususnya  nilai-nilai  yang  dapat membantu  pelajar  SMA  dalam  menentukan  pendidikan  kejenjang  yang  lebih  tinggi.  Siswa  maupun  siswi  yang ingin melanjutkan pendidikan ke yang lebih tinggi  dapat  melakukan proses Seleksi  Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN) maupun Seleksi Nasional Masuk PerguruanTinggi Negeri (SNMPTN) [3]. Dengan kata lain  SNMPTN  merupakan  seleksi  yang  paling  mudah  dilakukan  para  pelajar  untuk  melanjukan  pendidikan  ke perguruan  tinggi  negeri  karena  berdasarkan  prestasi  akademik  yang  dilihat  berdasarkan  nilai  rapot  siswa Penggunaan  nilai  rapot  memungkinkan  seleksi  dalam  pemilihan  program  studi  dapat  sesuai  dengan  perguruan tinggi negeri tersebut[2].
Pada  dasarnya  setiap  perguruan  tinggi  negeri  memiliki  lebih  dari  satu  program  studi  yang  ditawarkan. Namun dengan daya tampung yang terbatas yaitu hanya 40% dari alokasi penerimaan membuat pelajar kesulitan dan  bingung  menentukan  jurusan  yang  tepat  untuk  melanjutkan  pendidikan  yang  lebih  tinggi.  Maka  dalam pertimbangan  pemilihan  jurusan,  pelajar  dibimbingan  khusus  yaitu  bimbingan  pejurusan  dan  pembimbing mengarahkan  jurusan  yang  tepat  kepada  pelajar  dengan  membandingan  nilai  pelajar,  minat  dan  bakat  secara manual untuk menganalis hasil dari nilai-nilai rapor untuk menentukan jurusan program studi yang tepat [2].
Berdasarkan uraian masalah diatas dalam menentukan prediksi dimana pelajar dapat menentukan pemilihan program  studi yang tepat  dapat  menggunakan sistem  yang dapat  mengolah data dari  rata-rata nilai  rapor siswa untuk menentukan program studi yang sesuai dengan menggunakan algoritma Backpropagation [2].
Jaringan  Saraf  Tiruan  merupakan  proses  pembelajaran  sistem  informasi  dengan  mengikuti  cara  kerja dengan otak manusia untuk meyelesaikan suatu masalah [2]. Jaringan syaraf tiruan berbentuk tali net yang saling

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 651 − 657 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1935
berhubungan satu sama yang lain. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) [4] merupakan suatu sistem pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik menyerupai jaringan syaraf biologis (JSB) Jaringan Syaraf Tiruan tercipta sebagai suatu generalisasi model matematis dari pemahaman manusia [5]. Dapat juga membantu mencari informasi dan memecahkan suatu data yang ingin kita prediksi [6]. JST tercipta sebagai suatu generalisasi model matematis dari pemahaman manusia ( human cognition) yang didasarkan atas asumsi pemrosesan informasi terjadi pada elemen sederhana yang disebut neuron, sinyal mengalir diantara sel saraf/neuron melalui suatu sambungan penghubung Setiap sambungan penghubung memiliki bobot yang bersesuaian. Bobot ini akan digunakan untuk menggandakan / mengalikan sinyal yang dikirim melaluinya dan setiap sel syaraf akan menerapkan fungsi aktivasi terhadap sinyal hasil penjumlahan berbobot yang masuk kepadanya untuk menentukan sinyal keluarannya [7].
Data mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak diduga  dan  meringkas  data  dengan  cara  berbeda  dengan  cara  yang  berbeda  dengan  sebelumnya,  yang  dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data [8]. Data mining merupakan proses penggalian data untuk menemukan pola-pola penting yang bisa menjadi informasi bermanfaat.
Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan tekik atau metode tertentu. Teknik, metode atau algoritma data mining sangat bervariasi [9]. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat  bergantung pada tujuan dan proses Knowledge Discovery in Database (KDD) [10]. Contohnya seperti menemukan pola perilaku konsumen dari kumpulan data konsumen
Prediksi adalah usaha menduga atau memperkirakan sesuatu yang akan terjadi di waktu mendatang dengan memanfaatkan  berbagai  informasi  yang relevan  pada  waktu-waktu  sebelumnya  (historis)  melalui  suatu  metode ilmiah [11]. Prediksi juga memperkirakan besar atau jumlah sesuatu pada waktu yang akan datang berdasarkan data  pada  masa  lampau  yang  dianalisis  secara  ilmiah  khususnya  menggunakan  metode  statistika  [11].  Prediksi disebut juga sebagai proses menemukan suatu pola dalam data.
Backpropagation  merupakan  sebuah  metode  sistematik  pada  jaringan  saraf  tiruan  dengan  menggunakan algoritma pembelajaran yang terawasi dan biasanya digunakan oleh perceptron dengan banyak layar lapisan untuk mengubah  bobot-bobot  yang  ada  pada  lapisan  tersembunyinya  [12].  Algoritma  yang  kembali  menyebarkan kesalahan dari output output ke nod input[13].
Backpropagation  merupakan  algoritma  pembelajaran  yang  digunakan  untuk  memperkecil  tingkat  error dengan  menyesuaikan  bobot  berdasarkan  output  dan  target  yang  diinginkan  [14].  Jaringan  saraf  melalui pembelajaran yang di awasi vektor input dan output [13]. Dalam penentuan arsitektur jaringan Backpropagation seperti hidden layer dalam jumlah node yang diberikan, learning rate, dan batasan error pada penelitian ini sangat mempengaruhi dalam kecepatan jaringan dalam bekerja dan juga menentukan perolehan akurasi yang optimal [2]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar alur tahapan penelitian [2].
Gambar 1. Metodologi Penelitian
2.2 Algoritma Backpropagation
Gambar Arsitektur Jaringan Backpropagation [2].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 651 − 657 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1935
Gambar 2. Arsitektur Jaringan Backpropagation[13]
Algoritma backpropagation adalah algoritma iteratif yang mudah dan sederhana yang biasanya berkinerja baik, bahkan dengan data yang kompleks [15]. Bahkan backpropagation memiliki sifat komputasi yang baik apalagi bila data yang tersaji berskala besar [11].
Algoritma pembelajaran backpropagation adalah sebagai berikut:
[1] Langkah 0 : Inisialisasi bobot (menentukan nilai dalam acak kecil)
[2] Langkah 1 : Saat syarat berhenti belum terpenuhi, maka kerjakan langkah 2 sampai
[3] Langkah 2 : Untuk setiap pasangan pelatihan, kerjakan langkah 3 sampai 8 [2].
[4] Langkah 3 : Setiap unit input menerima sinyal masukan dan menerusakannya ke unit tersembunyi.
[5] Langkah 4 : Setiap unit lapisan tersembunyi menjumlahkan sinyal masukan terbobot Zinj = Voj + 1 Xi Vj dan menerapkan fungsi aktivasi mengihitung sinyal ouputnya Zj = f(Zinj) dan mengirimkan sinyal ini ke unit- unit output .
[6] Langkah 5 : Setiap unit lapisan output menjumlahkan sinyal masukan terbobot y_ink = b2k + zi pi
[7] ∑ 1 = 1Wij dan menerapkan fungsi aktivasi mengihitung sinyal output nya yk = f (y_ink) [2].
[8] Langkah 6 : Setiap unit lapisan output menerima pola target yang berhubungan dengan pola pelatihan dan mengitung koreksi bobot (Wjk) dan koreksi bias (W0k).
[9] Langkah  7  :  Setiap  unit  lapisan  tersembunyi  menjumlahkan  delta  masukanya  (dari  unit  di  lapisan tersembunyi) dan menghitung koreksi bobot (Vij) dan koreksi bias (V0j) [2].
[10] Langkah  8  :  Setiap  unit output dan  memperbaharui  bobot-bobot  dan  biasnya  )  =  )  tiap  unit  lapisan tersembunyi memperbaharui bobot-bobot dan biasnya.
[11] Langkah 9 : Uji syarat berhenti [2].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini untuk memprediksi program studi untuk siswa Paket C PKBM AL-FURQON dengan menggunakan algoritma  backpropagation  dengan  mengacu  dan  berdasarkan  nilai  siswa  PKBM  AL-FURQON.  Dalam memprediksi program studi dalam penelitian ini memiliki beberapa tahapan yang dapat membantu dalam proses metode  algoritma  yang  digunakan.  Penggunaan  aplikasi  rapidminer  di  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk analisis prediksi program studi dengan adanya tahapan-tahapan yaitu:
1. Import dataset kedalam aplikasi rapidminer
2. Preprocessing  menggunakan  operator  cleansing  yaitu  Replace  missing  value  untuk  mengetahui  data  yang Missing value.
3. dalam proses transformasi data menggunakan normalize(normalisasi)
4. pembagian data training dan testing dengan operator split data, read exel.
5. permodelan dengan menggunakan neuralnet dan apply model.
6. mengetahui acurasy prediksi dengan operator performance(clasification)
7. scoring dan validasi.

## 3.1 Proses Alur Pengolahan Data Dengan Rapidminer
Proses import dataset nilai ke rapid miner ditunjukan sebagai berikut :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 651 − 657 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1935
Gambar 4. Hasil Import Data
Memasukan operator cleansing yaitu replace missing value kemudian di hubungkan dengan operator read exel file data yang dimiliki:
Gambar 5. memanggil operator cleansing “replace missing value”
Kemudian klik run untuk mengetahui hasil missing value dataset yang dimasukan :
Gambar 6. Hasil Run Data
Memanggil operator normalize untuk menormalisasi dataset yang dimiliki :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 651 − 657 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1935
Gambar 8. Hasil Normalisasi Data
Menggabungkan  dataset  nilai  dengan  operator  read  data  training  (sample),  apply  model  neuralnet  dan mengetahui akurasi dari data prediksi dengan menggunakan operator performance (classification).
Gambar 9. Penggabungan Operator Untuk Mengetahui Hasil Akhir dari Pengolahan Data

## 3.2 Hasil Prediksi Program Studi
Dari hasil pembahasan dataset menggunakan rapidminer disini saya menjelaskan ada tanda x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7 merupakan tanda variabel dari mata pelajaran dari nilai siswa. Sedangkan target yang di tuju adalah universitas di wilayah provinsi jambi dan dipilih jurusan yang sering di minati oleh siswa.
Gambar 10. Hasil Prediksi Program Studi Dengan Nilai Siswa
Hasil occurasi dari prediksi program studi dengan bantuan rapidminer setelah melakukan 10 kali percobaan data  dan  perbaikan  data  set  nilai,  nilai  akurasi  dari  data  ini  adalah  77.42%.   Dan  sudah  diketahui  setiap  siswa dimana yang sesuai program studi setelah di proses sesuai dan tidak sesuai ada pada gambar berikut :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 651 − 657 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1935
Hasil akhir dari prediksi diinisialisasikan dengan huruf “S” yang berarti “Sesuai” dan  insialisi huruf “T” yang berarti “Tidak Sesuai”. Hasil tersebut menunjukan ada tujuh prediksi program studi yang tidak sesuai maka akurasi yang dapat diperoleh adalah 77.42%.
Gambar 12. Hasil Prediksi Program Studi
Gambar 13. Jaringan Neural Network Backpropagation
Gambar 14. Output Class Program Studi

## 4. KESIMPULAN
Maka dapat ditarik kesimpulan dari hasil penelitian masalah sehubungan dengan analisa yang telah dilakukan adalah  jaringan  saraf  tiruan  dengan  algoritma  backpropagation  mampu  dalam  memprediksi  program  studi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 651 − 657 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1935
berdasarkan nilai siswa. Kemudian setelah melakukan percobaan sebanyak 10 kali, hasil akurasi dari pengujian mendapatkan  akurasi  tertinggi  sebesar  77.42%.  dan  program  studi  yang  tertinggi  yang  dihasilkan  dalam penelitian ini adalah informatika, dimana terdapat 7 sesuai program studi dan 1 tidak sesuai. Berdasarkan hasil dari  melakukan  kombinasi antara  hidden  layer,  perubahan learning  rate ,  serta  perubahan  pada  batasan  error yaitu 1 hidden layer 1, 10 node. mendapatkan hasil akurasi yang menjadi lebih optimal.

## REFERENCES
[1] D. Rahmawati, T. Kristanto, B. Freega, S. Pratama, and D. B. Abiansa, “Prediksi Pelaku Perjalanan Luar Negeri Di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Regresi Linier Sederhana,” vol. 3, no. 3, pp. 338–343, 2022.
[2] D. A. Putri, B. Hananto, S. Afrizal, and A. B. Pangaribuan, “Prediksi Program Studi Berdasarkan Nilai Siswa Dengan Algoritma Backpropagation (Studi Kasus Sman 6 Depok Jurusan Ips),” Inform.  J. Ilmu Komput. , vol. 15, no. 2, p. 69, 2020.
[3] I. P. Sari and R. Harman, “Decission Tree Technique Dalam Menentukan Penjurusan Siswa Menengah Kejuruan,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 4, pp. 296–304, 2020.
[4] D. R. Yani, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Pengenalan Huruf Aksara Suku Karo dengan Metode Perceptron,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 109–114, 2020.
[5] A.  Sudarsono,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan  Metode Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu),” J. Media Infotama , vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016.
[6] L. Sinurat, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Deteksi Bahaya Kelebihan Mengkomsumsi Kafein dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 115–122, 2020.
[7] M. D. Wuryandari and I. Afrianto, “Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah,” Komputa , vol. 1, no. 1, pp. 45–51, 2012.
[8] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 437, 2020.
[9] A.  M.  Parhusip,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Algritma  Fp-Growth  Untuk  Mendukung  Strategi  Penjualan Smartphone ( Studi Kasus : PT . Oppo Indonesia ),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 209–215, 2020.
[10]  A. Muzakir and R. A. Wulandari, “Model Data Mining sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree,” Sci. J. Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 19–26, 2016.
[11]  P. Tanaman, P. Sawah, M. Kabupaten, K. Di, and S. Utara, “Padi Sawah Menurut Kabupaten / Kota,” no. July, 2018.
[12]  J. R. Saragih, M. B. S. Saragih, and A. Wanto, “Analisis Algoritma Backpropagation Dalam Prediksi Nilai Ekspor (Juta Usd),” J. Pendidik. Teknol. dan Kejuru. , vol. 15, no. 2, pp. 254–264, 2018.
[13]  M.  A.  P.  Hutabarat,  Handrizal,  and  Jalaluddin,  “Penerapan  Algoritma  Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Jumlah Penduduk di Kecamatan Pematang Bandar Berdasarkan Nagori / Kelurahan,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 63–69, 2020.
[14]  B. A. B. Ii and T. Pustaka, “BAB II Tinjauan Pustaka BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1,” pp. 1–64, 2002.
[15]  D. Syahfitri, P. A. Windarto, Solikhun, and M. Fauzan, “Peningkatan Nilai Akurasi Prediksi Algortima Backpropogation (Kasus: Jumlah Pengunjung Tamu pada Hotel berbintang di Sumatera Utara),” J. Inf. Sist. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 90–101, 2020.