## IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) UNTUK MEMILIH PERGURUAN TINGGI

## Liza Yulianti
Dosen Tetap Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu

## ABSTRACT
This  research  is  focusing  on  back-propagation  algorithm  with  neural  network  that  have  to  be implemented  with  MATLAB  software.  The  data  is  observe  directly  and  studying  about  university election by the graduate high school student. This research wants to find the direct problem, so it can be implemented with neural network by using back-propagation algorithm. This research using three (3)  model  of  neural  network  back-propagation  algorithm.  From  the  data  have  been  analyze  with MATLAB  software,  the  training  convergence  process  stop  at  5 th iteration,  last  MSE  =  1,01777. Meanwhile the testing convergence process stop at 5 th iteration, with last MSE = 0,288833.

## INTISARI
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mempelajari  teknik  Algorithma backpropagation dengan  Jaringan Syaraf  Tiruan  yang  diimplementasikan  dengan  MATLAB.  Dimana  data  dikumpulkan  melalui observasi secara langsung dan kajian tentang pemilihan perguruan tinggi bagi siswa yang telah lulus SMU.  Kajian  ini  untuk  mengetahui  secara  langsung  permasalahan  yang  ada,  sehingga  dapat  di implementasikan dengan jaringan syaraf tiruan dengan algorithma backpropagation. Selanjutnya data dianalisa dan memahami teknik pendukung keputusan yang akan digunakan dalam pengolahan data yang  diperoleh  terutama  pada  prosesnya  menggunakan  JST  Algorithma Backpropagation ,  dengan menggunakan 3 model. Baik itu untuk pembelajarn dan pengujian. Dari pelatihan dan pengujian yang dilakukan diketahui bahwa Berdasarkan hasil implementasi dengan software MATLAB bahwa pada teknik  pelatihan  konvergensi  berhenti  pada  iterasi  5  dengan  MSE  terakhir  1,01777  sedangkan  pada pengujian konvergensi berhenti pada saat iterasi ke 5 dengan nilai MSE 0,288833.
Kata Kunci: Implementasi,Sistem Pendukung Keputusan,Jaringan Saraf tiruan, Backpropagation

## I. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Dewasa  ini  dunia  pendidikan  mengalami perubahan  yang  sangat  cepat,  terutama  yang menyangkut dengan pekerjaan, shingga dibutuhkan  kemampuan,  keterampilan  dan pengetahuan yang sesuai dengan bidang pendidikannya masing-masing yang terus diperbaharui  seiring  dengan  berkembangnya zaman.  Dalam  menghadapi  perubahan  dunia kerja  yang  sangat  cepat,  setiap  individu membutuhkan sikap  proaktif  dalam  menentukan  jalur  karir yang diinginkan serta juga sesuai dengan bidang pendidikan  yang  dipilihnya,  karena  setiap  orang bertanggung  jawab  terhadap  karir  yang  akan dijalaninya.
Salah  satu  tindakan  yang  dapat  dilakukan adalah  dengan  memilih  Perguruan  Tinggi  yang sesuai  karakteristik  personal  pada  siswa  lulusan SMU.  Banyak  para  orang  tua  dan  siswa kebingungan  dalam  memilih  perguruan  tinggi
yang diinginkan dan sesuai dengan kriteria yang mereka  inginkan  dan  dianggap  cocok.  Hal  ini memiliki  dampak  yang  hampir  dapat  dipastikan membawa  kegagalan  siswa  karena  Perguruan Tinggi  yang  dipilih  tidak  sesuai  dengan  kriteria yang mereka inginkan.
Salah satu sistem aplikasi berbasis komputer untuk membantu proses pengambilan keputusan, yang disebut dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support Systems (DSS).  Pada  dasarnya  SPK  adalah  sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu      dalam      mengambil        keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tak terstruktur (Subakti , 2002).
Dewasa  ini Decision  Support  System (DSS) dapat  memaparkan  alternatif  pilihan  kepada pengambil keputusan. Apapun dan bagaimanapun  prosesnya,  satu  tahapan  lanjut yang  paling  sulit  yang  akan  dihadapi  pengambil
keputusan  Adalah  dalam  segi  penerapannya. Salah satu metode dalam DSS adalah AHP yang akan  biasa  digunakan  jika  menyusun  model untuk  penyederhanaan  masalah  (Sudarsono, 2004).
Untuk  menemukan  jalan  keluar  dalam memilih  perguruan  tinggi,  maka  akan  dibuatlah suatu hirarkhi sederhana yang terdiri dari 3 level; goal atau tujuan utama, kriteria dan alternatif.
Dimana responden nya  adalah  siswa  yang bersangkutan,    tetapi    sebelumnya    terlebih dahulu ia sudah melakukan pengamatan terhadap Perguruan  Tinggi  yang  akan  dipilih.  Bukan  hal yang  mudah  kita  bisa  mengetahui  minat  dari masing-masing  siswa  karena  penyebaran  dan jumlah siswa yang sangat banyak.
Teknologi  Informasi  merupakan  salah  satu solusi  yang  digunakan,  untuk  itu  diperlukan sebuah    Sistem    Pendukung    Keputusan pemilihan Perguruan Tinggi dan diimplementasikan  menggunakan    Jaringan Syaraf  Tiruan.  (JST),  dimana  SPK  yang dilengkapi dengan sistem cerdas seperti Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dapat memodelkan masalah pengambilan  keputusan  yang  kompleks  dengan mempelajari pola hubungan data.
Jaringan Syaraf Tiruan adalah jaringan yang memiliki  konsep  mirip  dengan  otak  manusia. Jaringan  tersebut  dapat  dilatih  sehingga  pada akhirnya,  dapat  mengambil  keputusan  seperti yang  dilakukan  oleh  otak  manusia,  jaringan tersebut disebut jaringan syaraf tiruan. (Setiawan, 2003).
Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah  suatu  sistem pemrosesan  informasi  yang  cara  kerjanya memiliki  kesamaan  tertentu  dengan  jaringan syaraf  biologis  Menurut  :  (Nogroho  &  Harjoko, 2002)  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dikembangkan sebagai  model  matematis  dari  syaraf  biologis dengan berdasarkan asumsi bahwa :
1. Pemrosesan  terjadi  pada  elemen-elemen sederhana yang disebut neuron.
2. Sinyal  dilewatkan  antar  neuron  melalui penghubung.
3. Setiap  penghubung  memiliki  bobot  yang akan mengalikan sinyal yang lewat.
4. Setiap neuron memiliki fungsi aktivasi yang akan menentukan nilai sinyal output.
Metode  atau  algoritma  JST  yang  digunakan adalah backprogation adalah metode yang paling sederhana  dan  mudah  dipahami  dari  metode- metode yang lain.
Secara umum, jaringan seperti ini terdiri dari sejumlah unit neuron sebagai lapisan input, satu atau lebih lapisan simpul-simpul neuron komputasi hidden (lapisan  tersembunyi),  dan sebuah lapisan  simpul-simpul  neuron  komputasi output.
Sinyal  input  dipropagasikan  ke  arah  depan (arah lapisan output), lapisan demi lapisan. Jenis jaringan  ini  adalah  hasil  generalisasi  dari arsitektur perceptron satu lapisan.
Kemampuan  untuk  belajar  berdasarkan adaptasi merupakan 46ystem utama
membedakan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan System yang lain. Dimana Jaringan Syaraf dapat digolongkan  menjadi berbagai jenis berdasarkan pada  arsitekturnya,  yaitu  pola  hubungan  antara neuron-neuron,  dan  algoritma  trainingnya,  yaitu cara penentuan nilai bobot pada penghubung.

## B. Rumusan Masalah
Berdasarkan  uraian  pada  latar  belakang  di atas, dimana terdapat kelemahan yaitu kesukaran dari para siswa dan orangtua dalam memilih dan menentukan perguruan tinggi yang akan dimasukinya, maka dapat dirumuskan permasalahan pada tesis ini sebagai berikut :
a. Bagaimana  membuat  suatu  konsep  Sistem Pendukung  Keputusan  dalam  menentukan pemilihan  Perguruan  Tinggi  yang  akan mereka pilih ?
b. Bagaimana  proses  pengolahan  data  yang dapat  dilakukan  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan metode backpropagation sehingga  dapat membantu  siswa  dalam  memilih  perguruan tinggi yang akan dipilih ?
c. Bagaimana  membuat  suatu  hirarki  sederhana sistem  pendukung  keputusan  yaitu  hirarkhi fungsional  dengan  input  utamanya  adalah persepsi manusia ?
d. Tujuan  atau  Goal  dari  Hirarki  ini  adalah memilih  perguruan  tinggi  yang  paling  cocok atau memuaskan bagi siswa yang bersangkutan.
e. Kriteria-kriteria  yang  dikembangkan  dalam memilih  perguruan  tinggi  adalah  :  Proses Belajar    Mengajar,    Lingkungan    Pergaulan, Kehidupan    kampus      secara  umum, Pendidikan  atau  peminatan  yang  diambil,
Persiapan  atau  kualifikasi  yang  diminta  serta mutu dari perguruan tinggi tersebut.
f. Membuat  hirarki  sederhana  yang  terdiri terdiri  dari  3  level  :  Goal  (tujuan  utama), kriteria dan alternatif.
g. Algorithma  jaringan  syaraf  tiruan  yang digunakan  adalah  backpropagation  dengan momentum menggunakan software MATLAB.

## C. Tujuan Penelitian
Yang menjadi tujuan dalam penelitian yang akan dilakukan adalah  :
1. Mendesain  suatu  konsep  aplikasi  software yang menggunakan algoritma backpropagation . 2. Membuat sebuah Sistem Pendukung
Keputusan  dengan  membuat  sebuah  hirarki sederhana.

## II. KAJIAN  PUSTAKA

## A. Konsep & Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
Pengambilan  Keputusan  adalah  proses untuk  memilih  salah  satu  alternatif  tindakan (aksi)  yang  digunakan  untuk  mencapai  suatu tujuan  tertentu  dan  merupakan  upaya  untuk memecahkan persoalan menuju pencapaian suatu tujuan.
Pengambilan suatu keputusan pada
hakekatnya  adalah  suatu  proses  manajemen ( planning, organizing, actuating and controlling ) dan pengambilan keputusan dilakukan jika ada kejadian tertentu [9].
Pada  dasarnya  pengambil  keputusan  adalah suatu  pendekatan  sistematis  pada  hakekat  suatu masalah,  pengumpulan  fakta-fakta,  penentuan yang  matang  dari  alternatif  yang  dihadapi,  dan pengambilan tindakan yang menurut perhitungan merupakan tindakan yang paling tepat (Kadarsyah dan Ali Ramdani, 2004).
Defenisi  awalnya  adalah  suatu  sistem  yang ditujukan untuk mendukung Manajemen pengambilan  keputusan.  Sistem  berbasis  model yang  terdiri  dari  lprosedur-prosedur  dalam pemrosesan  data  dan  pertimbangannya  dalam mengambil  keputusan.  Agar  berhasil  mencapai tujuannya  maka  sistem  tersebut  harus  :  (1)
sederhana,  (2)  robust,  (3)  mudah  dikontrol,  (4) mudah  beradaptasi,  (5)  lengkap  pada  hal-hal penting,  (6)  mudah  berkomunikasi    (Subakti, Irfan, 2002).
Ada  juga  definisi  yang  menyatakan  bahwa DSS adalah sistem yang berbasis komputer yang terdiri  dari  3  komponen  interaktif  :  (1)  sistem bahasa –  mekanisme  yang  menyediakan komunikasi  di  antara user dan  berbagai komponen dalam DSS,  (2) knowledge system – penyimpanan knowledge domain  permasalahan yang  ditanamkan  dalam  DSS,  baik  sebagai  data atau pun  prosedur, dan  (3) sistem   pemrosesan permasalahan  –  link    diantara    dua  komponen, mengandung  satu  atau  lebih  kemampuan memanipulasi  masalah  yang  dibutuhkan  untuk pengambilan keputusan.

## B. Tahapan Pengambilan Keputusan
Dalam  memproses  pengambilan  keputusan tidak bisa ditentukan sekaligus tetapi dilaksanakan  melalui  beberapa  tahapan.  Pada dasarnya,  pengambilan  keputusan  dilakukan melalui empat tahap, yaitu  [9] :
a. Intelligence : Mempelajari realitas, identifikasi  dan  mendefinisikan  masalah. Kegiatan  meliputi  mempelajari  tujuan, mengumpulkan  data,    dan  mengidentifikasi, mengelompokkan, dan mendefinisikan masalah.
b. Design :  Membangun  model-model  yang mewakili  sistem,  menvalidasi  model,  dan menentukan  kriteria  evaluasi  alternatif- alternatif  tindakan  yang  sudah  diidentifikasi dengan  cara  membuat  formulasi  model, menentukan  kriteria  pemilihan,  mencari alternatif-alternatif, perkiraan dan pengukuran hasil.
c. Choice :  Membuat  solusi  untuk  model- model yang digunakan,  menguji solusi yang didapat  “  diatas  kertas  “,  memilih  alternatif dan  tindakan  yang  paling  memungkinkan dengan  cara  membuat  solusi  untuk  model, membuat  analisis  sensitivitas,  memilih alternatif terbaik, merencanakan implementasi dan merancang sistem kendali.
d. Implementation :    Menerapkan  solusi  yang sudah  diputuskan  untuk  dipilih  dan  melihat sejauh mana solusi tersebut dapat menyelesaikan masalah seperti yang
diharapkan  atau  yang  menjadi  sasaran semula.

## C. Karakteristik dan Kemampuan DSS
Gambar 2.1 Karakteristik & Kemampuan DSS  [Subakti Irfan, 200] Keterangan Gambar :
1. DSS menyediakan dukungan bagi pengambil  keputusan  utamanya  pada  situasi semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur  dengan memadukan  pertimbangan  manusia  dan informasi terkomputerisasi.
2. Dukungan  disediakan  untuk  berbagai  level manajerial yang berbeda, mulai dari pimpinan puncak sampai manajer lapangan.
3. Dukungan disediakan bagi individu dan juga bagi group. Berbagai masalah organisasional melibatkan  pengambilan  keputusan  dari orang dalam group.
4. DSS  menyediakan  dukungan  diberbagai keputusan  yang  berurutan  atau  saling berkaitan.
5. DSS  mendukung  berbagai fase proses pengambil  keputusan  : intelligence , design , choice dan implementation .
6. DSS mendukung
berbagai proses
pengambilan  keputusan  dan  style  yang berbeda-beda.  Ada  kesesuaian  diantara  DSS dan  atribut  pengambil  keputusan  individu (contohnya vocabulary dan style keputusan).
7. DSS selalu bisa beradaptasi sepanjang masa. Pengambil  keputusan  harus  reaktif,  mampu mengatasi perubahan kondisi secepatnya dan beradaptasi  untuk  membuat  DSS  selalu  bisa
menangani  perubahan  tersebut.  DSS  adalah fleksibel , sehingga user dapat menambahkan, menghapus,  mengkombinasikan,  mengubah atau mengatur kembali elemen-elemen dasar (menyediakan respon cepat pada situasi yang tak diharapkan). Kemampuan ini memberikan  analisis  yang  tepat  waktu  dan cepat setiap saat. 8. DSS  mudah  untuk  digunakan.  User  harus merasa  nyaman  dengan  sistem  ini.  User friendliness,  fleksibilitas,  dukungan  grafis terbaik,  dan  antarmuka  bahasa  yang  sesuai dengan bahasa manusia dapat meningkatkan efektifitas DSS. Kemudahan penggunaan ini diimplikasikam pada mode yang interaktif.
9. DSS mencoba untuk meningkatkan efektivitas  dari  pengambilan  keputusan (akurasi,  jangka  waktu,  kualitas)  lebih daripada efisiensi yang bisa diperoleh (biaya membuat keputusan, termasuk biaya penggunaan komputer).
10. Pengambil  keputusan  memiliki  kontrol menyeluruh  terhadap  semua  langkah  proses pengambilan keputusan dalam
menyelesaikan  masalah.  DSS  secara  khusus ditujukan untuk mendukung dan tak menggantikan pengambil keputusan.
11. DSS  mengarah  pada  pembelajaran,  yaitu mengarah pada kebutuhan baru dan penyempurnaan sistem, yang mengarah pada pembelajaran tambahan, dan begitu selanjutnya dalam proses pengembangan dan peningkatan DSS secara berkelanjutan.
12. User/pengguna  harus  mampu  menyusun sendiri  sistem  yang  sederhana.  Sistem  yang lebih besar dapat dibangun dalam organisasi user  tadi  dengan  melibatkan  sedikit  saja bantuan  dari  spesialis  dibidang Information System (IS) .
13. DSS  biasanya  mendayagunakan  berbagai model  (standar  atau  sesuai  keinginan  user) dalam  menganalisis  berbagai  keputusan. Kemampuan  permodelan  ini  menjadikan percobaan  yang  dilakukan  pada  berbagai konfigurasi yang berbeda.
D. Komponen DSS
Secara  garis  besar  DSS  dibangun  oleh empat komponen besar :
1. Data Management Subsystem (Pengelolaan Database) Adalah  sistem  yang  akan  mengelola semua data dan informasi yang ditampung  dan  dikelola  oleh  sistem. Data  Management  Subsystem dibagi menjadi data  management  system,  data directory dan query facility.
2. Model
Management Subsystem (Pengelolaan Model) Adalah  sistem  yang  mengelola  berbagai jenis  model  yang  dibutuhkan  dalam melakukan  analisis  terhadap  informasi yang disediakan oleh sistem. Komponen yang  terdapat  pada model  management subsystem adalah : a) Model Management System : mengelola berbagai model yang dapat disediakan  oleh  sistem.  Berbagai jenis model yang lazim terdapat pada sistem  dapat  dikelompokkan  menjadi
4 yaitu :
b) Bahasa Permodelan
c) Model Directory
d) Model Execution

## E. Knowledge-based
(management) subsystem Adalah  sistem  yang  mampu  menampung pengetahuan dan memformalkan
pengetahuan tersebut sehingga dapat diakses  dan  dimanfaatkan  oleh  semua pengguna sistem. Tersedianya subsistem ini dapat mendukung terbentuknya sebuah DSS yang  bersifat  intelligent  (dapat  melakukan analisis sendiri) dan mampu  menyelesaikan masalah  yang  tidak  terstruktur  dan  rumit, dan program yang semi terstruktur.

## F. Communication (Pengelolaan Dialog)
User dapat berkomunikasi  dan memberikan perintah pada DSS melalui subsistem ini.

## G. Knowledge Management
Subsistem  optional  ini  dapat  mendukung subsistem  lain  atau  bertindak  sebagai komponen yang berdiri sendiri.
Dibawah ini adalah model konseptual DSS :
Gambar 2.2 Komponen DSS [Subakti Irfan, 2002]

## H. Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Penilaian Kriteria dan Alternatif
Dalam  menyelesaikan  masalah  dengan Jaringan  Syaraf backpropagation ,  masalah  yang akan  diselesaikan  diuraikan  menjadi  unsur- unsurnya yaitu kriteria dan alternatif.  Jika ada n alternatif  keputusan  dari  suatu  masalah,  maka alternatif-alternatif tersebut dapat ditulis sebagai P = {P1, P2, P3 }.
Jika  ada  k  kriteria  maka  dapat  dituliskan sebagai  K  =  {K1,  K2,  …  Kn}.  Setelah ditentukan  tujuan  (goal),  alternatif  dan  kriteria, kemudian  disusun  menjadi  struktur  hirarki. Struktur hirarki permasalahan  dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 2.3 Struktur Hirarki Permasalahan
I. Konsep Dasar Jaringan Syaraf Tiruan TUJUAN Kriteria 2 Kriteria 1 Kriteria n ... ………… Alternatif 2 Alternatif 1 Alternatif n …. …………
Lapisan-lapisan  penyusunan  jaringan  syaraf tiruan dapat dibagi menjadi tiga bagian yaitu :

## 1. Lapisan input ( Input Layer )
Node-node dalam lapisan input disebut unit- unit  input.  Unit-unit  input  menerima  input dari  dunia  luar.  Input  yang  dimasukkan merupakan penggambaran dari suatu masalah.
2. Lapisan  tersembunyi  ( Hidden  atau  Midlle
Layer )
Node-node  didalam  lapisan  tersembunyi disebut  unit-unit  tersembunyi.  Output  dari lapisan  ini  tidak  secara  langsung  dapat diamati.
3. Lapisan output ( Output Layer )
Node-node pada lapisan output disebut unit- unit  output.  Keluaran  atau  output  dari lapisan  ini  merupakan  output  jaringan  saraf tiruan terhadap suatu permasalahan.
Pendapat  lain  mengenai  arsitektur  jaringan syaraf tiruan adalah sebagai berikut (Puspitaningrum, 2006) :
1. Jaringan lapis tunggal ( singlelayer ) Jaringan  yang  memiliki  arsitektur  jenis  ini hanya  memiliki  satu  buah  lapisan  bobot koneksi.  Jaringan  ini  terdiri  dari  unit-unit input  yang  menerima  sinyal  dari  dunia  luar, dan  unit-unit  output  dimana  kita  bisa membaca  respons  dari  jaringan  saraf  tiruan tersebut.

## 2. Jaringan multilapis ( multilayer )
Merupakan  jaringan  dengan  satu  atau  lebih lapisan tersembunyi. Multilayer ini memiliki kemampuan lebih dalam memecahkan
masalah  bila  dibandingkan  dengan single- layer ,  namun  pelatihannya  mungkin  lebih rumit.

## J. Mengaktifkan Jaringan Syaraf Tiruan
Mengaktifkan  jaringan  syaraf  tiruan  berarti mengaktifkan  setiap  neuron  yang  dipakai  pada jaringan  tersebut.  Banyak  fungsi  yang  dapat dipakai  sebagai  peng-aktif,  seperti  fungsi-fungsi goniometri  dan  hiperboliknya,  fungsi  unit step, simulse, sigmoid , dan lain sebagainya.

## Fungsi Aktivasi
Beberapa fungsi aktivasi yang digunakan oleh jaringan syaraf tiruan :
1. Fungsi aktivasi linier :
f (x) = x ……………………… 2.2
untuk semua x
2. Fungsi tangga biner :
        x jika x jika x f 0 1 ) ( …… 2. 3
dengan  adalah nilai ambang batas ( threshold )

## 3. Fungsi Sigmoid

## Metode Backpropagation
JST backpropagataion atau  rambat  balik (JSTBP)  adalah  metode  yang  paling  sederhana dan  mudah  dipahami  dari  metode-metode  yang lain.  JSTBP  akan  merubah  bobot  biasnya  untuk mengurangi  perbedaan  antara output jaringan dan target output .
+1 -1 X g(x) 0 -1 0 +1 X g(x) 0 0 -2 -4 -6 2 4 6
Setelah pelatihan selesai, dilakukan pengujian  terhadap  jaringan  yang  telah  dilatih. Pembelajaran algoritma jaringan syaraf membutuhkan  perambatan  maju  dan  diikuti dengan perambatan mundur.
Keduanya dilakukan untuk semua pola pelatihan [11].
Data  yang  ada  pada  input  layer  diteruskan ke hidden layer dan kemudian diteruskan lagi ke output,  apabila  terjadi  error,  maka  data  akan dikirim  dari  belakang  (dari hidden ke  input). Proses  yang  dilakukannya  dengan  :  (1) memberikan  nilai  training  data,  (2)  Membuat Network ,  (3)  Train  Network  dan  (4)  Simulasi Network  dengan  input  baru.  (Negnevitsky, 2002).
Pada  gambar  arsitektur backpropagation diatas  memiliki  beberapa  unit  yang  ada  dalam satu atau lebih layer tersembunyi dengan n buah masukan  (ditambah  sebuah  bias),  sebuah  layer tersembunyi  yang  terdiri  dari  p  unit  (ditambah sebuah bias), serta m buah unit keluaran.

## K. Fase-fase Algorithma Backpropagation

## 1. Initialization
Pada fase pertama ini yang harus dilakukan adalah  :  set  nilai  awal  untuk  variabel- variabel  yang  diperlukan  (nilai  input, weight,  output  yang  diharapkan,  learning rate  ,  , dan sebagainya.

## 2. Activation
Fungsi aktivasi yang dipakai
backpropagation  harus  memenuhi  beberapa syarat  yaitu  :  kontinu,  terdiferensial  dengan mudah  dan  merupakan  fungsi  yang  tidak turun (Siang, 2005).

## 3. Weight Training

## A. Menghitung error gradient pada output layer
Menghitung  koreksi  daripada  nilai pemberat ( weight correction ) B. Menghitung error gradient pada hidden layer
Menghtung  nilai  pemberat  (weight correction).

## 4. Iteration
Ulangi sampai proses error yang diharapkan ditemukan, lalu kembali ke langkah yang ke 2.

## L. PelatihanStandar Backpropagation
Pelatihan standar backpropagation meliputi 3 fase.

## A. Fase I : Propagasi maju
Selama  propagasi  maju  ,  sinyal  masukan (=X i ) ,unit layar tersembunyi (=Z j ). Demikian  seteruanya  hingga  menghasilkan keluaran jaringan (=Y k ).
Berikutnya, keluaran jaringan (=Y k ) dibandingkan  dengan  target  yang  harus dicapai (=t k ). selisih t k – y k adalah kesalahan yang terjadi.

## B. Fase II : Propagasi mundur
Berdasarkan  kesalahan  t k –  y k ,  dihitung factor  k (k = 1, 2, …, m) yang dipakai untuk mendistribusikan  kesalahan  di  unit  y k ke semua  unit  tersembunyi  yang  terhubung langsung  dengan  y k ,  k juga  dipakai  untuk mengubah  bobot  garis  yang  berhubungan langsung dengan unit keluaran.

## C. Fase III : Perubahan bobot
Setelah  semua  faktor  dihitung,  bobot semua    garis  dimodifikasi  bersamaan. Perubahan bobot suatu garis didasarkan atas faktor  neuron  di  layer  atasnya.  Sebagai contoh, perubahan bobot  garis yang menuju ke  layer  keluaran  didasarkan  atas  k yang ada di unit keluaran.
Y1 Yk Ym Z1 1 Zj Zm 1 X1 Xi Xm W10 Wk0 Wm0 W11 Wk1 Wm1 W1j Wkj Wmj W1p Wkp Wmp V10 Vpo Wp0 Vj0 V11 Vj1 Vp1 V1i Vii Vpi V1n Vjn Vjm

## III. ANALISA DAN PERANCANGAN

## A. Analisa Sistem yang dilakukan
Analisa Sistem adalah penguraian dari suatu system  informasi  yang  utuh  kedalam  bagian komponen-komponennya  dengan  maksud  untuk mengidentifikasi
dan mengevaluasi permasalahn-permasalahan,  hambatan-hambatan yang  terjadi  dan  kebutuhan-kebutuhan  yang diharapkan  sehingga  dapat  diusulkan  suatu perbaikan.
Pada analisis masalah, akan dilakukan suatu analisa mengenai permasalahan yang diangkat di dalam  penelitian.  Ini  sesuai  dengan  batasan- batasan masalah yang telah ditentukan.
Dengan  menganalisa  masalah  yang  telah ditentukan  tersebut,  maka  diharapkan  masalah dapat  dipahami  dengan  baik.  Analisa  yang  akan dilakukan adalah sbb :
a. Analisa    Data  dalam  pemilihan  perguruan tinggi.
b. Analisa  Kriteria-kriteria  data  pemilihan perguruan tinggi.
c. Analisa  prioritas  pilihan  terhadap  kriteria yang  telah  ditetapkan  dengan  menggunakan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
d. Penyelesaian  masalah  pemilihan  perguruan tinggi  dengan  menggunakan  algorithma jaringan syaraf  tiruan backpropagation .
Sistem  yang  dikembangkan  atau  dibangun adalah  sebuah  sistem  yang  berupa  perangkat lunak yang membantu pengambil keputusan atau pengguna dalam menentukan pemilihan perguruan  tinggi  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan.  Dimana  pengguna  sistem  ini  adalah  para siswa  lulusan  SMU  yang  melanjutkan  ke perguruan tinggi.
Dalam penelitian ini membutuhkan beberapa variabel  yang  digunakan  untuk  menghasilkan suatu  keputusan  dalam  memmilih  perguruan tinggi  bagi  siswa  SMU  khususnya  di  Bengkulu. Obyek pengamatan penelitian ini adalah seorang siswa  atau  siswi  yang  ingin  memilih  perguruan tinggi yang cocok dan sesuai dengan minat serta kriteria  yang  diinginkan  oleh  masing-masing para siswa.
Yang  menjadi  tujuan  pada  penelitian  ini adalah  mencari  prioritas  pilihan  bagi  siswa lulusan  SMU  berdasarkan  tujuan  (goal),  kriteria dan  alternatif  dari  pilihan  tersebut.  Setelah melakukan  kajian,  maka  sasaran  terakhir  dari penelitian  ini  agar  dapat  diterapkan  hal-hal sebagai berikut :
a. Mendesain  suatu  konsep  aplikasi  software yang menggunakan algoritma backpropagation. b. Membuat sebuah Sistem Pendukung Keputusan  dengan  membuat  sebuah  hirarki sederhana.
Dalam pengumpulan data dilakukan observasi  yaitu  pengamatan  secara  langsung ditempat penelitian sehingga permasalahan yang ada  dapat  diketahui  secara  jelas.  Kemudian dilakukan  wawancara  yang  bertujuan  untuk mendapatkan informasi atau data yang dibutuhkan.  Observasi  dan  kajian  tentang pemilihan perguruan tinggi bagi siswa yang telah lulus  SMU.  Kajian  ini  untuk  mengetahui  secara langsung permasalahan yang ada, sehingga dapat di  implementasikan  dengan  jaringan  syaraf tiruan
dengan algorithma backpropagation. Library  Research (tinjauan pustaka)  Tinjauan  pustaka  ini  dilakukan  untuk mengumpulkan informasi, literatur-literatur yang diperlukan  dalam  memilih  perguruan  tinggi menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation . Laboratory Research
(penelitian laboratorium)
B. Analisa Data Pemilihan Perguruan Tinggi
Didalam  penganalisaan  Data  bertujuan untuk  menganalisis  dan  memahami  teknik pendukung  keputusan  yang  akan  digunakan dalam  pengolahan  data  yang  telah  diperoleh, terutama  pada  prosesnya,  sehingga  nantinya akan  dibuat  suatu  hirarki  sederhana  yang  terdiri dari  tiga  level  :  goal  atau  tujuan  utama,  kriteria dan alternatif.
Responden  dari  hirarki  ini  nantinya  adalah para  siswa  yang  tamat  dari  SMU  karena  ia memenuhi kriteria expert (ahli) untuk permasalahan sebenarnya dan mempunyai kepentingan  akan  masalah  tersebut.  Sebelum mengisi  hirarki  ini,  terlebih  dahulu  siswa tersebut  sudah  melakukan  pengamatan  terhadap
masing-masing  perguruan  tinggi  atau  sekolah yang akan dimasukinya.
Setelah  penyusunan  hirarki  selesai  maka langkah selanjutnya adalah melakukan perbandingan  antara  elemen-elemen  dengan memperhatikan  pengaruh  elemen  pada  level diatasnya.  Dan  hasil  akhirnya  akan  berupa sebuah matriks perbandingan.
Untuk  menentukan  perguruan  tinggi  mana yang  akan  dipilih  oleh  siswa  siswi  para  lulusan SMU  tersebut, ditentukan 6 faktor yaitu : Proses belajar  mengajar  (PBM),  Lingkungan  pergaulan (LP),  Kehidupan  kampus  secara  umum  (KK), Pendidikan  atau  jurusan  yang  diminati  (PK), Kualifikasi  yang  diminta  oleh  perguruan  tinggi (KUA), dan Mutu pendidikan yang dipilih (MP).

## 1. Proses belajar mengajar
Proses belajar dimasukkan ke dalam kriteria karena  dari  hal  tersebut  dapat  diukur bagaimana  mutu  dari  perguruan  tinggi tersebut.

## 2. Lingkungan pergaulan
Lingkungan  pergaulan  di  sini  adalah hubungan  antar  mahasiswa  dalam  sebuah kampus yang berpengaruh
terhadap
kesuksesan belajar seseorang. Kehidupan kampus secara umum
Dapat  digambarkan  sebagai  kondisi-kondisi perguruan  tinggi  di  luar  kegiatan  belajar mengajar.
3. Pendidikan atau  jurusan  yang  diminati Dengan  bekal  keterampilan,  diharapkan nantinya meraka dapat mencari pekerjaan.
4. Kualifikasi  yang  diminta  oleh  perguruan tinggi.
5. Mutu pendidikan yang dipilih Kriteria  terakhir  ini  sangat  penting,  karena mutu setiap pendidikan pada setiap perguruan tinggi tidak sama.
Keempat faktor atau variabel yang menentukan  dalam  pemilihan  perguruan  tinggi tersebut  adalah  merupakan  kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  penentuan  pemilihan perguruan  tinggi  bagi  seorang  siswa  lulusan SMU  dengan  menggunakan  jaringan  syaraf
tiruan.  Oleh  sebab  itu  ada  enam  kriteria  yang akan  dijadikan  sebagai  pertimbangan  dalam pengambilan  keputusan  bagi  seorang  siswa dalam  pemilihan  perguruan  tinggi  yaitu  :  (1) Proses  belajar  mengajar,  (2)  Lingkungan pergaulan,              (3)  Kehidupan  kampus  secara umum,  (4)  Pendidikan  atau  jurusan  yang diminati,        (5)  Kualifikasi  yang  diminta  oleh perguruan tinggi, dan (6) Mutu pendidikan yang dipilih.

## C. Representasi Permasalahan

## Representasi Permasalahan
Ada  tiga  kegiatan  yang  dilakukan  pada tahapan ini, yaitu :
a. Identifikasi  tujuan  dan  kumpulan  alternatif keputusannya.
Tujuan  keputusan  dapat  direpresentasikan dengan  menggunakan  bahasa  alami  atau numeris  sesuai  dengan  karakteristik  masalah tersebut.
b. Identifikasi kumpulan kriteria
c. Membangun  struktur  hirearki  dari  masalah tersebut berdasarkan
pertimbangan-
pertimbangan tertentu. Struktur hirearki dapat dilihat pada gambar 2.1
Pengambil keputusan dalam hal ini melakukan  proses  komunikasi  atau  tanya  jawab dengan  para  siswa  siswi  lulusan  SMU,  setelah itu mengelompokkan menjadi 3 bagian atau level yaitu : Goal (tujuan), Alternatif dan Kriteria.
Adapun  langkah-langkah  yang  dapat  dilakukan adalah :
a. Identifikasi  tujuan  dan  kumpulan  alternatif keputusannya.
b. Tujuan  keputusan  ini  adalah  mencari Perguruan  Tinggi  terbaik  bagi  siswa  yang memilihnya berdasarkan kriteria-kriteria tertentu.  Ada  3  alternatif  Perguruan  Tinggi yang  diberikan  adalah  :  P  =  {P 1 ,  P 2 ,  P 3 }, dengan P 1 = (A),  P 2 = (B) dan  P 3 = (C).
c. Identifikasi kumpulan kriteria.
d. Ada  6  kriteria  yang  diberikan,  yaitu  :  K  = {K 1 (Proses Belajar Mengajar), K 2 (Lingkungan  Pergaulan),  K 3 (Kehidupan Lingkungan  kampus  secara  umum),  K 4 (Pendidikan  yang  diminati),  K 5 (Kualifikasi yang  diminta  oleh  perguruan  tinggi),  K 6 (Mutu Pendidikan yang dipilih)}.
e. Membangun  struktur  hirearki  dari  masalah tersebut berdasarkan
pertimbangan- pertimbangan  tertentu.  Dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini :
Keterangan :
PBM = Proses Belajar Mengajar
LP = Lingkungan Pergaulan KK = Kehidupan Lingkungan Kampus Secara Umum PK = Pendidikan yang diminati KUA  = Kualifikasi yang diminta oleh
perguruan tinggi
MP = Mutu Pendidikan
Keterangan Gambar:
a. Hirarki terbawah adalah nama-nama perguruan tinggi swasta yang ada.
b. Hirarki  kedua  adalah  kriteria-kriteria  yang dipakai  untuk  menganalisis  dalam  pemilihan perguruan tinggi.
c. Hirarki  ketiga  adalah  hirarki  tujuan  utama atau goal.

## D.    Melakukan Perbandingan dari Kriteria yang ada
Setelah  penyusunan  hirarki  selesai  maka langkah selanjutnya adalah melakukan perbandingan  antara  elemen-elemen  dengan memperhatikan  pengaruh  elemen  pada  level  di atasnya.
Untuk  dapat  melakukan  seleksi  alternatif terbaik  dari  3  alternatif  pilihan  dengan  banyak kriteria  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation Matriks  perbandingan  dari level dua dengan memperhatikan keterkaitannya
dengan  level  satu  dapat  kita  lihat  pada  Tabel dibawah ini
Tabel Perbandingan kepentingan level 1. Menyeleksi Alternative dari enam Kriteria  Pada  Pemilihan  Perguruan tinggi
a. Kriteria pertama PBM
Bagi  setiap  elemen  dengan  jumlah elemen  setiap  kolom  yang  bersangkutan kemudian  jumlahkan  setiap  barisnya. Hasilnya sebagai berikut :
Tabel Perbandingan Kepentingan Alternative berdasarkan Proses Belajar Mengajar

## b. Kriteria Kedua LP
Bagi  setiap  elemen  dengan  jumlah  elemen setiap kolom yang bersangkutan   kemudian jumlahkan setiap barisnya. Hasilnya sebagai berikut :
Tabel 4.4 Perbandingan kepentingan alternative berdasarkan pertimbangan lingkungan pergaulan
Dengan matriks :

## c. Kriteria Ketiga KK
Hasil  dari  matriks  perbandingan  elemen level  tiga  terhadap  masalah  kehidupan lingkungan  kampus  secara  umum  dan pendidikan  atau  jurusan  yang  diminati  atau dipilih adalah sebagai berikut :
Tabel 4.5 Perbandingan kepentingan alternative berdasarkan pertimbangan kehidupan lingkungan kampus secara umum
Dengan Matriks :
d. Kriteria Keempat PK
Tabel 4.6 Perbandingan kepentingan alternative berdasarkan pertimbangan pendidikan atau jurusan yang dipilih
Dengan matriks :
Matriks  yang  terbentuk  untuk  masalah  ini tidak  konsisten  100%  karena  9  dikalikan dengan 1/5 tidak memberikan hasil nilai 9/5 tetapi 7.

## e. Kriteria Kelima KUA
Hasil  dari  matriks  perbandingan  elemen level tiga terhadap masalah Kualifikasi yang diminta  oleh  perguruan  tinggi  dan  Mutu Pendidikan  yang  dipilih  adalah  sebagai berikut :

## Tabel 4.7 Perbandingan kepentingan
alternative berdasarkan pertimbangan kualifikasi yang diminta oleh perguruan tinggi
Dengan Matriks :
Dari  matriks  perbandingan  di  atas,  maka dapat dilihat bahwa pada perguruan tinggi B dianggap  tidak  terlalu  berat  kualifikasinya dibandingkan  dengan  perguruan  tinggi  A dan C.

## f. Kriteria Keenam MP
Tabel 4.8 Perbandingan kepentingan alternative berdasarkan pertimbangan mutu pendidikan yang dipilih
           33 , 0 33 , 0 33 , 0 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 P L 33 , 0 33 , 0 33 , 0            46 , 0 09 , 0 45 , 0
0,46 0,46 0,09 0,09 0,45 0,45 P L 46 , 0 09 , 0 45 , 0
    
     
12 , 0 02 , 0 85 , 0 0,33 0,11 0,06 0,08 0,60 0,80 K P 19 , 0 05 , 0 75 , 0
           25 , 0 50 , 0 25 , 0 0,25 0,25 0,50 0,50 0,25 0,25 UA K 25 , 0 50 , 0 25 , 0
Lapisan Input Lapisan Tersembunyi Lapisan Output PBM PK KUA MP LP KK Dengan Matriks :
Untuk mutu pendidikan yang dipilihnya ternyata perguruan  tinggi  A  jauh  lebih  disukai  dari  pada perguruan tinggi B dan C.
Prioritas-prioritas  lokal  dan  global  dari masalah pemilihan perguruan tinggi ditunjukkan sebagai berikut :

## Tabel 4.9 Hasil Perbandingan dari enam kriteria dalam
pemilihan perguruan tinggi
Angka-angka  dibawah  garis  menunjukkan prioritas  lokal  dari  setiap  matriks  perbandingan pada  level    tiga,  sedangkan  angka-angka  diatas elemen  level  dua  menunjukkan  prioritas  lokal dari level dua.
Apabila  hanya  angka-angka  dibawah  garis yang  diperhatikan  maka  perguruan  tinggi  B hanya dianggap terbaik untuk dua  kriteria, yaitu proses  belajar  mengajar  (PBM)  dan  kualifikasi (KUA),  sama  dengan  perguruan  tinggi  A    yang unggul  pada  pendidikan  yang  diminati  (PK), dengan mutu pendidikan (MP).
Akan  tetapi,  karena  perguruan  tinggi  B unggul  pada  kriteria-kriteria  yang  dianggap terpenting,  yaitu  PBM  dan  KUA  maka perguruan  tinggi  B-lah  yang  dianggap  sebagai perguruan  tinggi  terbaik  untuk  si  responden dengan bobot 0,38. keadaan ini sedikit lebih dari perguruan  tinggi  A  yang  unggul  pada  kriteria- kriteria yang tidak begitu penting sehingga bobot prioritas globalnya hanya mencapai 0,37.
Sedangkan pada perguruan tinggi C mendapat  nilai  0,25  karena  hanya  unggul  pada kriteria yang paling tidak penting.

## E.  Arsitektur dan Algorithma Pembelajaran
Setelah  mendapatkan  hasil  prioritas  lokal dan global pada tabel diatas, maka jika kita ingin menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid,  maka data  tersebut  kita  transformasikan  terlebih dahulu.
Jika  gagal  (kesalahan  tidak  tentu  dalam epoch  yang  besar),  maka  jaringan  diperbesar dengan  menambahkan  unit  tersembunyi  atau bahkan menambah layer tersembunyi.
Arsitektur  JST  yang  digunakan  untuk pemilihan  perguruan  tinggi  adalah  Jaringan Umpan  Maju  –  Perseptron  Multilayer  yang terdiri dari:

## Gambar 4.2 Arsitektur JST untuk Pemilihan Perguruan Tinggi
Arsitektur  JST  yang  digunakan  untuk pemilihan  perguruan  tinggi  adalah  Jaringan Umpan  Maju  –  Perseptron  Multilayer  yang terdiri dari:

## Keterangan gambar :
1. Lapisan  input  dengan  6  simpul  masing- masing  yang  terdiri  dari  kriteria-kriteria dalam  pemilihan  perguruan  tinggi  tersebut yaitu : PBM, LP, KK, PK, KUA, dan MP.
2. Lapisan  output  dengan  1  simpul  yaitu perguruan  tinggi  yang  akan  dipilih,  sebagai nilai yang akan dihasilkan.
3. Lapisan  tersembunyi  dengan  jumlah  simpul yang ditentukan oleh pengguna.
          
19 , 0 06 , 0 75 , 0
0,30 0,17 0,10 0,12 0,60 0,70 P M 22 , 0 09 , 0 68 , 0
Untuk menggambarkan diagram alir algoritma  semua  proses  yang  dijalankan  Sistem Pendukung Keputusan dalam memilih perguruan tinggi bagi siswa lulusan SMU dapat dilihat pada diagram alir berikut:

## a. Diagram Alir Utama
Dalam diagram alir utama diatas menggambarkan  algoritma  secara  umum semua  proses  yang  ada  dalam  Sistem
Pendukung Keputusan. Proses diawali dengan  pengisian  form  pertanyaan  (angket), kemudian  proses  selanjutnya  adalah  proses
Sistem  Pendukung  pemilihan  perguruan tinggi.
b. Diagram alir Sistem Pendukung Keputusan pemilihan perguruan tinggi Diagram  alir  yang  digambarkan  merupakan diagram  alir  Sistem  Pendukung  Keputusan pemilihan  Perguruan  tinggi  oleh  siswa lulusan SMU ini digunakan untuk menghitung  nilai intensitas kriteri. Proses yang terdapat dalam Sistem Pendukung  Keputusan  pemilihan  perguruan tinggi ini yang mencakup kriteria pemilihan, proses  Jaringan  Syaraf  Tiruan  pemilihan perguruan tinggi dan proses hasil analisis.
c. Diagram alir kriteria
Diagram alir ini berfungsi untuk menggambarkan  algoritma  untuk  proses kriteria  pemilihan.    Proses  yang  terdapat dalam  kriteria  ini  adalah  input  kriteria pemilihan, set skala perbandingan berpasangan, dan analisis kriteria pemilihan.

## F. Perancangan Algorithm Backpropagation
Pada tahap perancangan
Algorithma
Backpropagation  ini  hasil  analisis  yang  telah didapatkan  akan  diterapkan  pada  langkah- langkah algoritma propagasi balik menggunakan fungsi  aktivasi  sigmoid.  Adapun  langkah- langkah  penggunaan  algoritma  propagasi  balik dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid adalah sebagai berikut:

## 1. Tahap
Initialization Merupakan tahapan untuk mendefenisikan/menset  awal  nilai  untuk variabel-variabel  yang  diperlukan  seperti; nilai  input, weight ,  output  yang  diharapkan,
learning rate (α), θ dan sebagainya.

## 2. Tahap Activation
Pada  tahap activation ini  dilakukan  2  (dua) kegiatan  yaitu;  menghitung actual  output Y j (P) pada hidden  layer dan  menghitung actual output pada output layer Y k (P).
Dengan rumus :

## 3. Tahap Weight Training
Pada tahap weight training ini juga dilakukan 2  (dua)  kegiatan  yaitu;  menghitung error gradient pada output  layer  k (P) dan menghitung error gradient pada hidden layer  j (P).
4. Tahap Iteration
Tahapan  terakhir  ini  adalah  tahapan  untuk pengujian dimana jika error yang diharapkan belum  ditemukan  maka  akan  kembali  lagi kepada tahapan ke 2 (dua) activation .
5. Pengolahan Data Algorithma Back progation dengan MATLAB Pada penelitian ini penulis meng- implementasikan pengujian model  dari hasil perancangan  sistem  dengan  menggunakan alat  bantu  komputer  dengan operating system  windows dan  menggunakan software Matlab,  kedepan  nantinya  model  yang dirancang  ini  dapat  dibuat  sebuah  aplikasi yang siap pakai.

## A. Data Input dan Target
Menentukan  matrik  untuk  data input  (p) dan target (t).
B. Membangun Jaringan Syaraf Feedforward >> net=newff(minmax (p),[4 1],{'tansig','purelin'},'traingdm');
C. Bobot  awal  lapisan  input  ke  lapisan tersembunyi pertama :
>> net.IW{1,1} Bobot  bias  awal  lapisan  input  ke lapisan tersembunyi : >> net.b{1,1}
Bobot  awal  lapisan  tersembunyi  ke lapisan output pertama :
>> net.LW{2,1}
Bobot  bias  awal  lapisan  tersembunyi ke lapisan output :
>> net.b{2,1}
D. Menghitung Keluaran jaringan berdasarkan arsitektur, pola masukan dan fungsi aktivasi. >> [y, Pf, Af, e, Perf] = Sim ( net,p,[],[],t ) Dimana : perf = unjuk kerja e = error E. Kemudian  baru  dilakukan  proses pelatihan :
>> net=train(net,p,t)
Arsitektur  yang  dipilih  dimisalkan  seperti yang  terdapat  pada  gambar  4.6  Jumlah  Simpul pada  lapisan  input  2  dari  6  buah  variabel masukan,  dimana  masing-masing  variabelnya untuk sebagai contoh adalah PBM, LP.
Jumlah  simpul  pada  lapisan  tersembunyi ( hidden )  ada  2.  Jumlah  simpul  pada  lapisan output 1 yang digunakan untuk mempresentasikan pola.

## Gambar  4.6 Arsitektur Jaringan Backpropagation
Keterangan :
X 1 dan X 2 = input layer  disebut i Z 1 dan Z 2 = hidden layer  disebut j Y = output layer
 disebut k V = bobot pada lapisan tersembunyi W = bobot pada lapisan keluaran
Q  =  bias  pada  lapisan  tersembunyi  dan  lapisan keluaran (  ).
Dari  gambar  arsitektur  diatas  dapat  kita lihat  bahwa  ada  3  lapisan  unit  pengolah. Lapisan  pertama  (i) adalah  unit-unit  masukan. Unit-unit  ini  menyatakan  nilai  sebuah  pola sebagai  masukan  jaringan. Lapisan  Tengah  (j) adalah  lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer )  yang menanggapi  sifat-sifat  tertentu  yang  mungkin terlihat dalam pola masukan.
Kadang-kadang  terdapat  lebih  dari  satu lapisan  tersembunyi  dalam  satu  jaringan. Lapisan  Terakhir  (k) adalah  lapisan  keluaran, yang  bertugas  sebagai  tempat  keluaran  bagi jaringan syaraf.
Untuk  membentuk  jaringan  syaraf  tiruan, terlebih dahulu dilakukan inisialisasi bobot awal. Bobot awal yang menghubungkan simpul-simpul pada  lapisan  input  dan  lapisan  tersembunyi untuk  arsitektur  di  atas  adalah v =  ( v 11 ,  v 12 ,  v 21 , v 22 , ) dan bobot bias dipilih secara acak.
Demikian pula bobot awal yang menghubungkan  simpul-simpul  pada  lapisan tersembunyi  dan  lapisan  output  (w 1 ,  w 2 )  juga dipilih secara acak.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. HASIL
1. Pengujian Hasil Pengolahan Data Pemilihan  Perguruan  Tinggi  dengan Matlab
Untuk  menguji  kebenaran  hasil  pengolahan data yang dikerjakan secara manual pada sub bab 4.2.5,  maka  akan  diadakan  pengujian  dengan menggunakan software MATLAB  6.1,    yaitu dengan cara sebagai berikut :
Membuka software MATLAB,  tampilan window utama  Matlab  seperti pada gambar 5.7. Pada Command window untuk  membuat  atau mengetik semua perintah dalam bakpropagation.
Setelah  dikelompokkan  variabel  input  dan variabel  output  terhadap  kriteria-kriteria  yang mempengaruhi dalam memilih perguruan tinggi, maka  dapat  di  implementasikan  2  langkah
metode  Pelatihan  (training)  dan  Pengujian  dari jaringan dengan aplikasi matlab.

## Gambar 5.1 Tampilan Windows Utama Matlab
2. Pelatihan  Jaringan  dengan  3  buah  hidden layer
e) Jaringan Backpropagation 6-5-1
Untuk  pelatihan  (training)  yang  pertama dengan  menggunakan  penurunan  cepat.  Dan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid bipolar pada  layer  tersembunyi  dan  fungsi  identitas pada layer keluaran. dimana coding
Table 5.1 Pelatihan dengan model 6-5-1
programnya  dapat  dilihat  pada  pada  gambar dibawah ini :

## Gambar 5.2 Performance Pelatihan jaringan 6-5-1
Training  dihentikan  pada  epochs  ke  5 (default)  meskipun  unjuk  kerja  yang  diinginkan (mse=0)  belum  tercapai.  Pada  epoch  ke  5  ini, mse = 1,0177.
Bobot  dan  hasil  pelatihan  setelah melakukan  training,  maupun  errornya  dapat ditampilkan pada tabel 5.2 :

## Tabel 5.2 Pelatihan setelah training dilakukan
f) Jaringan Backpropagation 6-10-1
Untuk  pelatihan  (training)  yang  pertama dengan menggunakan penurunan cepat.
Dan  menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid bipolar pada layer tersembunyi dan hasilnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Table 5.3 Pelatihan dengan model 6-10-l

## Gambar 5.3 Performance Pelatihan jaringan
6-10-1
Training  dihentikan  pada  epochs  ke  12 (default)  dimana  unjuk  kerja  yang  diinginkan (mse=0)  belum  tercapai.  Pada  epoch  ke  12  ini, mse = 8,9991.
Bobot  dan  hasil  pelatihan  setelah  melakukan training,  maupun  errornya  dapat  ditampilkan pada tabel 5.4 :
Tabel 5.4 Pelatihan setelah training dilakukan
g) Jaringan Backpropagation 6-15-1
Untuk  pelatihan  (training)  yang  pertama dengan  menggunakan  penurunan  cepat.  Dan fungsi  aktivasi  sigmoid  bipolar  pada  layer tersembunyi.  dimana  hasilnya  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini :
Table 5.5 Pelatihan dengan model 6-15-l
Gambar 5.4 Performance Pelatihan jaringan 6-15-1
Training  dihentikan  pada  epochs  ke  5 (default)  meskipun  unjuk  kerja  yang  diinginkan (mse=0)  belum  tercapai.  Pada  epoch  ke  5  ini, mse = 5,3317.

## Tabel 5.6 Pelatihan setelah training dilakukan

## 2. Pengujian  Jaringan
Setelah  dilakukan  pelatihan  terhadap jaringan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah menguji  jaringan,  apakah  jaringan  mampu mengenal pola yang belum pernah dilatihkan.
Untuk  pengujian    jaringan  juga  dilakukan dengan  3  hidden  layer,  dengan  menggunakan penurunan  cepat.  Dan  menggunakan  fungsi aktivasi  sigmoid  bipolar  pada  layer tersembunyi dan fungsi identitas pada layer keluaran.
a. Pengujian dengan pola jaringan 6-20-1
Untuk  pelatihan  (training)  yang  pertama dengan  menggunakan  penurunan  cepat.  Dan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid bipolar pada  layer  tersembunyi.  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini :
Table 5.7 Pengujian dengan model 6-20-l
Gambar 5.5 Performance Pengujian Jaringan 6-20-1
Pengujian dihentikan pada epochs ke 5 (default) meskipun  unjuk  kerja  yang  diinginkan  (mse=0) belum  tercapai.  Pada  epoch  ke  5  ini,  mse  = 0,2888.
Bobot  dan  hasil  pengujian,  maupun  errornya dapat ditampilkan :

## Tabel 5.7 Pengujian setelah training dilakukan

## b. Pengujian dengan pola jaringan 6-30-1
Untuk  pelatihan  (training)  yang  pertama dengan  menggunakan  penurunan  cepat.  Dan menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid  bipolar pada  layer  tersembunyi.  Dimana  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini :
Pengujian dihentikan pada epochs ke 6 (default) dimana unjuk kerja yang diinginkan (mse=0)
belum  tercapai.  Pada  epoch  ke  6  ini,  mse  = 2,1227.
c. Pengujian dengan pola jaringan 6-10-1
Untuk  pelatihan  (training)  yang  pertama dengan  menggunakan  penurunan  cepat.  Dan menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid  bipolar pada  layer  tersembunyi.  Dimana  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini :
Pengujian  dihentikan  pada  epochs  ke  31 (default)  dimana  unjuk  kerja  yang  diinginkan (mse=0)  telah  tercapai.  Pada  epoch  ke  31  ini, mse = 1,5030.
Bobot  dan  hasil  pengujian,  maupun  errornya dapat ditampilkan
Tabel 5.10 Pengujian setelah training dilakukan

## B. PEMBAHASAN
Dari  hasil  pelatihan  jaringan  saraf  tiruan Algoritma  propagasi  balik  guna  mengambil keputusan  dalam  pemilihan  perguruan  tinggi dengan  program  matlab,  dapat  kita  lihat  bahwa pada  proses  pengujian  jaringan  yang  telah dilakukan  dengan  beberapa  pola  jaringan,  maka dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  hasil  yang didapat    sudah  dapat  mencapai  konvergen  pada iterasi ke-5 dengan MSE 0,288833/0,
Gradient 1.200317673/1e-010 Epoch 5/100, dan pada proses pelatihan sudah dapat mencapai konvergen  pada  iterasi  ke-5  dengan  MSE 1.01777/0,  Gradient  6.4593e-014/le-010.  Dapat dilihat  pada  tabel  terakhir  hasil  pengujian  pola jaringan dibawah ini :

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari peneraparan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam mengambil  keputusan  untuk  memilih  perguruan tinggi adalah:
1. JST  dengan  Algoritma backpropagation untuk mengambil keputusan dalam memilih perguruan  tinggi  pada  teknik  pelatihan konvergensi  berhenti  pada  saat  iterasi  5, dengan nilai MSE terakhir adalah 1,01777e- 027/0,  Gradient  6,4593e-014/1e-010  Epoch 5/100.  Sedangkan  pada  saat  pengujian konvergensi  berhenti pada saat  iterasi  ke  5, dengan  nilai  MSE  terakhir  1,01777/0, Gradient 6,4593e-014/1e-010.
2. Hasil akhir dari penelitian ini bahwa dalam mengambil keputusan untuk memilih
perguruan tinggi dengan  menggunakan JST algorithma backpropagation, dipengarhui oleh  beberapa  faktor  utama  yaitu  proses belajar  mengajar  secara  global  dengan bobot 0,59%.

## B. Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  maka dalam Pemilihan Perguruan Tinggi
Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan menggunakan  Algorithma Backpropagion dapat dipertimbang bagi seorang pengambil keputusan khususnya  bagi  calon  mahasiswa  baru  dan dipergunakan  untuk  perguruan  tinggi  yang bersangkutan sebagai acuan atau pedoman dalam menyaring  siswa-siswi  yang  akan  masuk  atau mendaftar  untuk  menjadi  Mahasiswa  pada kampus tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Michael  Negnevitsky,  “ Artificial  Intelligence  A Guide  to  Intelligent  Systems ”,  Addison
Wesley, 2002.
Puspitaningrum,  “ Pengantar  Jaringan  Syaraf Tiruan ”  ,  Penerbit  Andi  Yogyakarta,  2006, 221 hal.
Romi.  W,  dan  Dwi  Ana. R,  “ Simulasi  Jaringan Syaraf Tiruan Berbasis metode Backpropagation sebagai pengendali kecepatan  motor  DC ”,  Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi  2005  (SNATI 2005)  18  Juni  2005,  download  tanggal  04 April 2008.
Siang,  Jong  Jek,  2005, Jaringan  Syaraf  Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan Matlab , Penerbit Andi, Yogyakarta.
Subakti  Irfan.  (2002)  “ Sistem  Pendukung Keputusan  (Decision  Support  System) ”,
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Sepuluh November, Surabaya. Suyanto,  ST,  MSc., “  Artificial  Intelligence (Searching, Reasoning, Planning dan Learning ”,  Penerbit  Informatika  Bandung,
2007.