## PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA PERCEPTRON PADA POLA PENENTUAN NILAI STATUS KELULUSAN SIDANG SKRIPSI
Musli Yanto Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer U n iv e r s it a s   P u t r a   I n d o n e s ia   “ Y P T K ”   P a d a n g ,   P a d a n g   S u ma t r a   B a r a t E mail : musli_yanto@upiyptk.ac.id

## ABSTRACT
Mahasiswa  yang  mampu  menulis  skripsi  dianggap  mampu  memadukan  pengetahuan  dan keterampilannya  dalam  memahami,  menganalisis,  menggambarkan,  dan  menjelaskan  masalah  yang berhubungan dengan bidang keilmuan yang diambilnya. Skripsi merupakan persyaratan untuk mendapatkan status sarjana (S1) di setiap Perguruan Tinggi Negeri (PTN) maupun Perguruan Tinggi Swasta (PTS) yang ada di Indonesia. Sesudah mahasiswa menyelesaikan semua penulisan skirpsi mahasiswa akan masuk pada proses bagian terakhir yakni sidang skripsi. Sidang skripsi merupakan sebuah aktifitas yang akan dijalankan mahasiswa  guna  mempertanggung  jawabkan  skripsi  yang  telah  dibuat.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan menggunakan algoritma percerptron ini merupakan sebuah konsep algoritma yang sudah banyak digunakan dalam  penentuan  pola-pola  seperti  pola  penentuan  pemberian  beasiswa,  penentuan  pola  gizi  balita  dan banyak  lagi.  dalan  penelitian  ini  penulis  juga  akan  menerapkan  konsep  algoritma perceptron ke  dalam sebuah kasus penentuan kelulusan pada kegiatan sidang skripsi agar nantinya hasil kelulusan tersebut. hal ini  bertujuan    menghindari  kesalahan  dalam  penentuan  kelulusan.  Sehingga  proses  penilaian  dapat menghasilkan hasil yang sangat tepat dalam penentuan kelulusan sidang skripsi bagi setiap mahasiswa.
. Kata Kunci : Skripsi, Katergori Peneliaan, Jaringan Syaraf Tiruan, Algoritma Perceptron

## 1. Pendahuluan
Seiring  perkembangan  era  globalisasi sekarang ini dibutuhkan penggunaan teknologi untuk  membantu  kerja  dan  aktifitas  manusia. Perkembangan teknologi didasari akan kebutuhan  yang  menuntut  manusia  itu  untuk berkembang  dan  bisa  bersaing  dalam  era sekarang ini. Perkembangan teknologi ini bisa dilihat  dari  segala  aspek  kehidupan  seperti pendidikan,  dunia  kerja,  bahkan  teknologi sudah  menjaring  pada  kalangan  bawah dikarnakan teknologi
sudah menjadi kebutuhan  yang  utama  dalam  kehidupan manusia. Kecerdasan buatan atau Artificial intelegence (AI) Merupakan salah satu bagian cabang  ilmu  komputer  yang  membuat  mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti
dan sebaik yang dilakukan manusia. AI adalah cabang dari ilmu  komputer yang mempelajari outomatisasi  tingkah  laku  cerdas  (Haryo Kusuma Pratam, 2011).
Jaringan  Syaraf  Tiruan  ( Artificial  Neural Networks )  adalah  salah  satu  cabang  ilmu  dari bidang  ilmu  Kecerdasan  Buatan.  Salah  satu model  JST  yang  sering  digunakan  untuk pembelajaran  adalah Perceptron .  Metode Perceptron merupakan  metode  pembelajaran dengan  pengawasan  dalam  sistem  jaringan syaraf.  Dalam  merancang  jaringan neuron yang  perlu  diperhatikan  adalah  banyaknya spesifikasi  yang  akan  diidentifikasi.  Jaringan neuron terdiri  dari  sejumlah neuron dan sejumlah masukan(Liza Afriyanti.2010).
Pada  penelitian  ini  peneliti  mencoba melakukan penelitian yang mengambil
permasalah  pada  saat  proses  penentuan kelulusan  di  sidang  skripsi. Skripsi  bertujuan agar  mahasiswa  mampu  menyusun  dan menulis  suatu  karya  ilmiah,  sesuai  dengan bidang  ilmunya.  Mahasiswa  yang  mampu menulis skripsi dianggap mampu memadukan pengetahuan  dan  keteram-  pilannya  dalam memahami,  menganalisis,  menggambarkan, dan  menjelaskan  masalah  yang  berhubungan dengan  bidang  keilmuan  yang  diambilnya. Skripsi merupakan persyaratan untuk mendapatkan  status  sarjana  (S1)  di  setiap Perguruan  Tinggi  Negeri  (PTN)  maupun Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS). Sesudah mahasiswa  menye-lesaikan  semua  penulisan skirpsi  mahasiswa  akan  masuk  pada  proses bagian  terakhir  yakni  sidang  skripsi.  Sidang skripsi  merupakan  sebuah  aktifitas  yang  akan dijalankan mahasiswa guna memper-tanggung jawabkan  skripsi  yang  telah  dibuat.  Beberapa penelian  dalam  skripsi  memiliki  kategori peniliaan masing-masing. Peniliaan yang akan dinilai mulai dari nilai komponen skripsi yang telah dihasilakan dan penilaian aspek jawaban peserta  sidang  dalam  sidang  skripsi  yang berlangsung.  Aspek  jawaban  pada  proses sidang  skripsi  merupakan  peneliaan  yang dilakukan secara langsung dengan menggunakan penilaian diantaranya kedalaman,  keluasan  materi  yang  dikuasai, ketepatan  dalam  menjawab  dari  setiap pertanyaan,  kelancaran  pada  saat  presentasi dan  sikap  yang  dimiliki  oleh  setiap  peserta sidang.
Jaringan Syaraf Tiruan dengan menggunakan  algoritma percerptron ini merupakan  sebuah  konsep  algoritma  yang sudah  banyak  digunakan  dalam  penentuan pola-pola  seperti  pola  penentuan  pemberian beasiswa,  penentuan  pola  gizi  balita  dan banyak  lagi.  dalan  penelitian  ini  penulis  juga akan menerapkan konsep algoritma perceptron ke  dalam  sebuah  kasus  penentuan  kelulusan pada  kegiatan  sidang  skripsi  agar  nantinya hasil  kelulusan  tersebut.  hal  ini  bertujuan
menghindari  kesalahan  dalam  penentuan kelulusan.

## 1.1 Perumusan Masalah
1. Bagaimana  membangun  Jaringan  Syaraf Tiruan  untuk  penentuan  status  kelulusan sidang skripsi ?
2. Bagaimana Jaringan Syaraf Tiruan dengan menggunakan algoritma Perceptron dapat untuk  penentuan  status  kelulusan  sidang skripsi ?

## 1.2 Tujuan Penelitian
Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Memahami metode Jaringan Syaraf Tiruan
Perceptron . 2. Menganalisis variable data yang digunakan  dalam  proses  penentuan  status kelulusan sidang skripsi.
3. Merancang  model Perceptron untuk menyelesaian masalah yang dibahas dalam penelitian.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  adalah  merupakan  salah satu  representasi  buatan  dari  otak  manusia yang  selalu  mencoba  untuk  mensimulasikan proses  pembelajaran  pada  otak  manusia tersebut. Istilah buatan disini digunakan karena jaringan  syaraf  ini  diimplementasikan  dengan menggunakan program computer yang mampu mnyelesaikna  sejumlah  proses  perhitungan selama  proses  pembelajaran.(Sri  Kusuma Dewi dan Sri Hartati, 2010)
Jaringan syaraf tiruan  bisa  dibayangkan seperti otak buatan di dalam cerita-cerita fiksi ilmiah.  Otak  buatan  ini  dapat  berpikir  seperti manusia,  dan  juga  sepandai  manusia  dalam menyimpulkan sesuatu dari potongan- potongan  informasi  yang  diterima.  Khayalan manusia  tersebut  mendorong  para  peneliti untuk mewujudkannya. Komputer diusahakan
agar  bisa  berpikir  sama  seperti  cara  berpikir manusia.  Caranya  adalah  dengan  melakukan peniruan  terhadap  aktivitas-aktivitas  yang terjadi didalam sebuah jaringan saraf biologis.

## 2.1.1  Definisi Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan adalah merupakan salah  satu  representasi  buatan  dari  otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada otak  manusia  tersebut.  Istilah  buatan  disini digunakan karena jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan selama  proses  pembelajaran.  Pemodelan dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan pembelajaran  dan  penyesuaian  dari  suatu obyek(  Arif  Setiwan,Diana  Laily  Fitri  dan Nanik susanti,2008).
Menurut  Zulfian  Azmi  (2011),  Jaringan Syaraf  Tiruan  sebagai  generalisasi  model matematika dari jaringan syaraf biologi,dengan maksud bahwa:
1. Pemeroses  informasi  terjadi  banyak elemen sederhana ( neuron )
2. Sinyal  dikirimkan  diantara neuron- neuron melalui penghubung-penghubung
3. Penghubung antara neuron memiliki bobot yang akan memperkuat atau memperlemah sinyal. 4. Untuk  menentukan input ,  setiap neuron menggunakan  fungsi  aktivasi  (biasanya bukan fungsi linier)  yang dikenakan pada jumlahan input yang  diterima.  Besarnya output ini  selanjutnya  dibandingkan dengan suatu batas ambang.
Menurut  Alex  Rikki  Sinaga  (2012) Jaringan  Saraf  Tiruan  merupakan  salah  satu sistem  pemrosesan  informasi  yang  didesain dengan meniru cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah dengan melakukan  proses  belajar  melalui  perubahan
bobot sinapsisnya.
Menurut  Rizqia  Lestika  Atimi  (2012), Jaringan  Saraf  Tiruan  adalah  paradigma pemrosesan suatu informasi yang terinspirasi oleh sistem sel saraf biologi, sama seperti otak yang memproses suatu informasi.
JST  adalah  sistem  pemrosesan  informasi yang  mempunyai  karakteristik  secara  umum seperti jaringan saraf biologis (otak manusia). Elemen-elemen  struktural  dari  JST  secara umum  adalah  simpul-simpul,  lapisan-lapisan, sambungan antar simpul, paket bobot sambungan.  Simpul-simpul  dianggap  sebagai elemen  komputasional  atau  elemen  pemroses karena didalamnya terjadi penjumlahan input- input  yang  diterima  terlebih  dahulu  dikalikan dengan  bobot  sambungan  yang  dibawa  tiap input.  Hasil  penjumlahan  itu  disebut  dengan net  input atau  nilai input untuk  suatu  simpul. Net  input  kemudian  dimasukkan  ke  dalam suatu fungsi  yang disebut fungsi transfer atau fungsi aktivasi untuk menghasilkan suatu nilai yang dinamakan nilai aktivasi (Nurhayati,2010).
Menurut  Anita  Desiani  system  jaringan syaraf memiliki 3 karekteristik utama, yaitu :
1. Arsitektur Jaringan
Merupakan  pola  hubungan  antar neuron.
Keterhubungan neuron-neuron inilah yang membentuk suatu jaringan .
2. Algoritma Jaringan
Merupakan  metode  untuk  menentukan nilai  bobot  penghubung  ( training  / learning/ pelatihan / belajar ).
3. Fungsi aktivasi
Merupakan fungsi untuk menentukan nilai keluaran berdasarkan nilali total masukan pada neuron .  Fungsi  aktivasi  suatu algoritma  jaringan  dapat  berbeda  dengan fungsi aktivasi algoritma jaringan lain.
2.1.2 Komponen Jaringan Syaraf Tiruan
Ada  beberapa  tipe  Jaringan  Syaraf
Tiruan  ,  namun  demikian  hampir  semuanya memiliki  komponen-komponen  yang  sama( Haryo,2011).
Gambar 2.1 Susunan Neuron Jaringan Syaraf

## Tiruan
Pada  gambar  diatas  dapat  kita  lihat, Informasi  ( input )  akan  dikirim  ke neuron dengan  bobot  kedatangan  tertentu. Input ini akan  diproses  oleh  suatu  fungsi  perambatan yang  akan  menjumlahkan  nilai-nilai  semua bobot  yang  datang.  Hasil  penjumlahan  ini kemudian  akan  dibandingkan  dengan  suatu nilai  ambang  ( threshold )  tertentu  melalui fungsi  aktivasi  setiap neuron .  Apabila input tersebut melewati suatu nilai ambang tertentu, maka neuron tersebut  akan  diaktifkan,  tapi kalau  tidak,  maka neuron tersebut  tidak diaktifkan. Apabila neuron tersebut diaktifkan, maka neuron tersebut  akan  mengirimkan keluaran ( output ) melalui bobot-bobot keluarannya ke semua neuron yang berhubungan dengannya. Demikian seterusnya.

## 2.1.2.1 Neuron
Neuron adalah  bagian  terkecil  dalam pemrosesan pada Jaringan Syaraf Tiruan yang terkoneksi  satu  sama  lain. Neuron-neuron tersebut  akan  mentransformasikan  informasi yang  diterima  melalui  interkoneksi  yang terbentuk menuju neuron-neuron yang lain.
2.1.2.2 Bobot ( weight )
Unsur kunci dari JST adalah bobot. Bobot menunjukan  suatu  kekuatan  relatif  ( relative strength )  atau  nilai  matematik  dari input data atau  banyaknya  koneksi  yang  memindahkan data  dari  suatu  lapisan  ke  lapisan  lainnya.
Intinya adalah bobot itu nilai yang menunjukan derajat  keterhubungan  antara neuron pada lapisan yang satu dengan lapisan yang lain.

## 2.1.2.3 Fungsi Aktivasi
Sebuah  sinyal  aktivasi  deperlukan  oleh suatu neuron untuk  mengaktifkan  atau nonaktifkan  penjalaran  sinyal  dari neuron tersebut. Sinyal aktivasi dalam Jaringan Syaraf
Tiruan ditentukan oleh suatu fungsi aktivasi.
Ada  beberapa  fungsi  aktivasi  yang digunakan  dalam  JST  (Sutojo,edy  Mulyanto dan Vincent,2011) antara lain :
1. Fungsi Undak Biner (Hard Limit)
Jaringan  dengan  lapisan  tunggal  sering menggunakan fungsi undak untuk menkonversi input dari  suatu  variabel  yang bernilai kontinu ke suatu output biner. Fungsi hard limit dirumuskan:
Gambar 2.2 Fungsi Aktivasi Undak Biner
2. Fungsi Bipolar
Hampir  sama  dengan  fungsi  undak  biner, hanya saja output yang dihasilkan berupa 1, 0 atau  -1.  Fungsi Symetric  Hard  Limit dirumuskan sebagai:

## Gambar 2.3 Fungsi Aktivasi Bipolar
3. Fungsi Linear (identitas)
Fungsi linear memiliki  nilai output yang sama dengan nilai input. Dirumuskan: y = x

## Gambar 2.4 Fungsi Aktivasi Linear

## 2.1.3 Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Sebagaimana yang telah dijelaskan di atas bahwa neuron-neuron dikelompokkan  dalam lapisan-lapisan.  Umumnya, neuron-neuron yang  terletak  pada  lapisan  yang  sama  akan memiliki keadaan yang sama. Faktor terpenting  dalam  menentukan  perilaku  suatu neuron adalah  fungsi  aktivasi  dan  pola bobotnya.Pada  setiap  lapisan  yang  sama, neuron-neuron akan  memiliki  fungsi  aktivasi yang sama.
Menurut  Haryo  (2011)  ada  beberapa arsitektur JST terdiri antara lain:
1. Arsitektur Jaringan dengan lapisan tunggal ( single layer net )
Jaringan  dengan  lapis  tunggal  hanya memiliki satu lapisan dengan bobot-bobot terhubung.  Jaringan  ini  hanya  menerima input kemudian  secara  langsung  akan mengolahnya  menjadi output tanpa  harus melalui lapisan tersembunyi (Gambar 2.3). Pada  Gambar  2.3  tersebut,  lapisan input memiliki  3 neuron ,  yaitu X 1 , X 2 ,  dan X 3 . Sedangkan pada lapisan output memiliki 2 neuron yaitu Y 1 dan Y 2 . Neuron-neuron pada kedua lapisan saling berhubungan.
X 1 X 2 X 3 Y 1 Y 2 W 11 W 32 W 31 W 22 W 21 W 12 Nilai Input Lapisan Input Matriks Bobot Lapisan Output Nilai Output
Gambar 2.5 Jaringan Syaraf Lapis Tunggal
( Single Layer Network )
2. Arsitektur Jaringan dengan banyak lapisan ( Multilayer Network ).
Jaringan  dengan  banyak  lapisan  memiliki satu  atau  lebih  lapisan  yang  terletak diantara  lapisan input dan  lapisan output (memiliki satu atau lebih lapisan tersembunyi), seperti terlihat pada Gambar 2.4.  umumnya,  ada  lapisan  bobot-bobot yang  terletak  antara  dua  lapisan  yang bersebelahan.  Jaringan  dengan  banyak lapisan ini dapat menyelesaikan permasalahan  yang  lebih  sulit  daripada lapisan dengan lapisan tunggal, tentu saja dengan pembelajaran yang lebih rumit.Namun  demikian,  pada  banyak kasus,  pembelajaran  dengan  banyak lapisan ini lebih sukses dalam menyelesaikan masalah.
Gambar 2.6 Jaringan Syaraf Dengan Banyak Lapisan ( Multilayer Network )
3. Arsitektur Jaringan dengan lapisan kompetitif ( competitive layer network ) Pada  umumnya,  hubungan  antar neuron
pada lapisan kompetitf ini tidak diperlihatkan pada diagram arsitektur.
Gambar 2.7 Jaringan Syaraf Kompretitif

## 2.2 Metode Perceptron
Menurut  Liza  Afriyanti  (2010)  Model jaringan Perceptron ditemukan  pertamakali oleh  Rosenbatt  (1962)  dan  Minsky  – Papert(1969).  Model  tersebut  merupakan model  yang  memiliki  aplikasi  dan  pelatihan yang paling baik pada era tersebut. Perceptron merupakan  salah  satu  bentuk  jaringan sederhana, Perceptron biasanya  digunakan untuk  mengklasifikasikan  suatu  pola  tipe tertentu yang sering dikenal dengan pemisahan secara linear .  Pada  dasarnya Perceptron jaringan  syaraf  dengan  satu  lapisan  memiliki bobot  yang  dapat  diatur.  Dapat  digunakan dalam  kasus  untuk  mengenali  fungsi  logika “dan” dengan masukan dan keluaran bipolar.
Metode Perceptron adalah  salah  satu metode dari Jaringan Syaraf Tiruan,
Perceptron merupakan  metode  pembelajaran dengan  pengawasan  dalam  sistem  jaringan syaraf.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  terdiri  dari sejumlah neuron dan sejumlah masukan( Arif Setiwan,Diana  Laily  Fitri  dan  Nanik  susanti, 2008).
Pada proses pembuatan arsitektur jaringan, user harus  mempunyai  rancangan  data  yang akan  digunakan  untuk  membangun  sebuah struktur jaringan. Data ( input ) yang
dibutuhkan  seperti alpha ,  bobot, threshold , bias, jumlah variabel input , nilai variabel inpu t
dan  target  ( output )  yang  nantinya  akan digunakan  dalam  proses  pelatihan  dan pengujian sistem.
Gambar 2.8 Arsitektur JST Model Perceptron
Pada  gambar  2.8  diatas  dilihat  bahwa Perceptron bekerja  dengan  menjumlahkan hasil  kali  masukan  dan  bobot  ( w 1 , w 2 ,w 3 ,….. w n ).  Selanjutnya  hasil  penjumlahan  ini dimasukkan  pada  suatu  fungsi  aktivasi  untuk menghasilkan keluaran. Fungsi aktivasi model Rosenblatt  menggunakan fungsi aktivasi hard limiter (pembatas keras) yang berfungsi untuk membatasi  keluaran  pada  nilai  1  atau  0. Algoritma Perceptron dapat  ditulis  sebagai berikut :
1. Inisialisasi Bobot
Set  semua  bobot  dan threshold (ө)  untuk bilangan  acak  terkecil  atau  sama  dengan nilai 0.
2. Kalkulasi Aktivasi
Tingkat aktivasi suatu nilai input dihitung oleh contoh penyajian untuk jaringan.
1. Untuk  Menghitung  respons  untuk  unit output :
y_in = 𝑏 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑤 𝑖 1 (1O)
2. Dengan W adalah  bobot, Xi ( I =  1,2,3, … n ,  dimana n =  banyaknya  lapisan input ) adalah bit input dari pola yang  akan  dilatih  , ө adalah threshold
sebagai berikut : 1 Jika y_in > Ɵ y = 0
Jika - Ɵ ≤ y_in ≤ Ɵ -1
Jika y_in < -Ɵ
3. Membandingkan nilai output jaringan y dengan target
Jika y  ≠  t ,  maka  dilakukan  perubahan bobot dan bias dengan cara berikut:
𝑤 𝑖 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑖 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + 𝛼 × 𝑡 × 𝑋𝑖 (12)
𝑏 (𝑏𝑎𝑟𝑢)   =  𝑏 (𝑙𝑎𝑚𝑎)   +  𝛼 × 𝑡 (13) jika y = t , tidak ada perubahan bobot dan bias
𝑤 𝑖 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑖 (𝑙𝑎𝑚𝑎)
𝑏 (𝑏𝑎𝑟𝑢)   =  𝑏 (𝑙𝑎𝑚𝑎)
4. Ulangi iterasi hingga mencapai konvergensi  atau  tidak  ada  bobot  yang berubah pada langkah ke3(Anita
Destiani,2006,179). Dari penjelasan
diatas penulis menyimpulkan  bahwa  dalam  Jaringan  Saraf Buatan,  hal  ini  mendasari  adanya  proses belajar  (latihan).  Jadi  suatu  Jaringan  Saraf Tiruan  yang  akan  digunakan  harus  dikenai pelatihan secara berulang-ulang. Dan teori ini diformulasikan  dengan  teori  penentuan  status nilai kelulusan sidang skripsi

## 3. PERANCANGAN DAN PENGUJIAN

## 3.1 Analisa Data
Analisa data ini digunakan untuk menentukan data yang akan digunakan pada tahapan proses
pengenalan  pola  penentuan  status  kelulusan sidang skripsi. Berikut data yang digunakan:
Tabel 4.1 Data Penilaian Sidang Skripsi dari Komponen Skripsi No Nama Komponen Skripsi K1 K2 M B T 1 Randi Ahmad 65 65 70 60 60 2 Nofrizaldi 60 57 60 54 60 3 Suriadari 70 65 65 70 70 4 Tomi Gusali 60 55 55 60 60 5 Dedi Priya 60 60 65 65 65 6 Muhammad Saiful 65 65 70 65 70 7 Candra Putra 70 65 69 71 70 8 Supri Dwita 65 65 65 60 60 9 Deni Maulana 70 70 75 75 80 10 Ilham Fahrul 64 69 67 63 65
Keterangan : K1 = Konsistensi      B = Bahasa
K2 = Keaslian           T = Tata Tulis
M = Mutu
Tabel 4.2 Data Penilaian Sidang Skripsi dari Aspek Jawaban No Nama Aspek Jawaban K11 K12 K13 K14 S 1 Randi Ahmad 65 65 65 70 75 2 Nofrizaldi 50 55 55 50 70 3 Suriadari 65 65 65 70 80 4 Tomi Gusali 50 50 50 60 70 5 Dedi Priya 55 55 60 60 70 6 Muhammad Saiful 70 70 70 70 80 7 Candra Putra 66 62 64 69 75 8 Supri Dwita 55 60 61 56 70 9 Deni Maulana 80 84 82 87 85 10 Ilham Fahrul 67 65 64 70 80
Keterangan :
K11 = Kedalaman   K14 = Kelancaran Jawab K12 = Keluasan       S = Sikap Ilmiah K13 = Ketepatan

## 3.2 Proses Transformasi Data
Proses  transformasi  data  ini  bertutujan untuk merubah data yang didapatkan kedalam bentuk  data  bilangan  biner  (0  dan  1).  Proses taransformasi  ini  dilakukan  untuk  penunjang proses  penentuan  status  kelulusan  sidang skripsi.  Berikut  bentuk  data  yang  sudah dilakukan proses transformasi :

## Tabel 4.3 Tabel Nilai Transformaasi

## Ketentuan Transformasi
0 sampai 40 Rendah -1 41 sampai 65 Sedang 0 66 sampai 100 tinggi 1 Tabel 4.4 Transformasi Data Penilaian Sidang Skripsi dari Komponen Sidang Skripsi No  Nama Komponen Skripsi K1  K2  M  B T 1 Randi Ahmad 0 0 1 0 0
2 Nofrizaldi 0 0 0 0 0
3 Suriadari 1 0 0 1 1 4 Tomi Gusali 0 0 0 0 0 5 Dedi Priya 0 0 0 0 0 6 Muhammad Saiful 0 0 1 0 1 7 Candra Putra 1 0 1 1 1 8 Supri Dwita 0 0 0 0 0
9 Deni Maulana 1
1 1 1 1 10 Ilham Fahrul 0 1 1 0 0
Tabel 4.5 Transformasi Data Penilaian Sidang

## Skripsi dari Aspek Jawaban
No Nama Aspek Jawaban
K11 K12 K13 K14 S 1 Randi Ahmad 65 65 65 70 75 2 Nofrizaldi 50 55 55 50 70 3 Suriadari 65 65 65 70 80 4 Tomi Gusali 50 50 50 60 70 5 Dedi Priya 55 55 60 60 70 6 Muhammad Saiful 70 70 70 70 80 7 Candra Putra 66 62 64 69 75 8 Supri Dwita 55 60 61 56 70 9 Deni Maulana 80 84 82 87 85 10 Ilham Fahrul 67 65 64 70 80

## 3.3 Hasil Pengujian Matlab
Pengujian ini bertujuan untuk membuktikan dan mencoba melakukan proses pengenalan penentuan status kelulusan sidang skripsi  dengan  menggunakan  data  yang sebelumnya sudah dilakakukan proses trasnformasi agar data tersebut bisa digunakan dalam pengujian dengan menggunakan software  matlab.  Berikut  bentuk hasil pengujian  yang  sudah  dilakukan  dalam penentuan status kelulusan sidang skripsi.
Gambar 3.1 Input Data Pada Software Matlab
Gambar 3.2 Target Data Pada Software Matlab
Gambar 3.3 Hasil Proses Training Data Pada Software Matlab 4. PENUTUP
4.1 Kesimpulan
1. Pada  sistem Jaringan Syaraf Tiruan yang telah  dibangun  dapat  melakukan  analisa pada  penentuan  status  kelulusan  sidang skripsi khususnya pada mahasiswa Universitas Putra Indonesia YPTK
Padang  berdasarkan  data  input  yang sudah ditentukan.
2. Sistem  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan algoritma perceptron ini dapat membantu dalam  memastikan  untuk  pengambilan keputusan agar proses penentuan kelulusan siding skripsi tidak mengalami kesalahan dalam pengambilan keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
Alex  Rikki  Sinaga  (2012), APLIKASI
JARINGAN  SYARAF  TIRUAN UNTUK  PENENTUAN  KONSEN TRASI  PROGRAM  STUDI  BAGI CALON

## MAHASISWA BARU
STMIK BUDIDARMA MEDAN.
Haryo  Kusuma  Pratam,  2011, Analisis Perbandingan  Pengenalan  Tanda Tangan Dengan Menggunakan Metode Perceptron dan Backpropagation ,  Universitas  Islam Negeri Syarif Hidayahtullah Jakarta. Liza  Afriyanti.2010, Rancang  Bangun  Tool Untuk  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST) Model Perceptron , Universitas
Islam Indonsesia. Nurhayati,  2010, Penerapan  Metode  Back Propagation  Neural  Network  pada Pendeteksian Kelainan Otak Ischemic Cerebral Infraction dengan Bahasa Pemrograman Delphi. Rizqia  Lestika  Atimi  2012 ,  PENGENALAN KARAKTER PADA SURAT MASUK MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION. S Kusumadewi, S Hartati 2010, Neuro-Fuzzy: Integrasi Sistem Fuzzy dan Jaringan Syaraf.
Siang  Jong  Jek,  2012, Jaringan  syaraf tiruan dan Pemogramannya menggunakan MATLAB , Yogyakarta:ANDI
Zulfian Azmi 2011 , Aplikasi jaringan syaraf tiruan  untuk  pengenalan  pola Pembukaan permainan catur.