## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   3 Hal: 108-113 e-ISSN: 2686-3154

## Tingkat Korelasi Prestasi Akademik Terhadap Siswa SMP Menggunakan Metode Backpropagation
Nasma Yeni 1  , Yuhandri Yunus 2
1 SMP Negeri 3 Lengayang
2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## nasmayeni74@gmail.com

## Abstract
Student academic achievement plays a very important role in determining the quality of a school. Student grades sometimes change  every  semester,  there  are  increases  and  decreases.  There  is  an  assumption  that  students  whose  grades  are  in  the previous  semester  will  be  in  the  next  semester  and  vice  versa.  is  expected  to  make  it  easier  for  us  as  educators  to  see  the extent to which changes in student academic achievement. The data tested is the data of 60 class VII students in 2 semesters. Furthermore,  it  will  be  tested using  the  MatLab  Application,  then  the  results of  the  changes  that  occur  will  come  out.  The results of this study found that they did not know the value of semester 1 with the value of semester 2 TP. 2019/2020 is very good with an architectural pattern of 10-10-1 with a value of 95.3%. So students who excel in semester 1 are likely to excel in the following semester. So that it can help the school in seeing the Correlation Level of Student Academic Achievement at SMPN 3 Lengayang.
Keywords:  Neural Network (ANN), Backpropagation , Correlation, Semester Value, Software Matlab.

## Abstrak
Prestasi  akademik  siswa  sangat  berperan  penting  dalam  penentuan  kualitas  dari  sebuah  sekolah.Nilai  siswa  terkadang berubah-ubah setiap semesternya, ada meningkat dan menurun. Ada anggapan bahwa siswa yang nilainya bagus  disemester sebelumnya  maka  akan  bagus  juga  disemester  berikutnya  dan  begitu  sebaliknya.  maka  diharapkan  dapat  memudahkan  kita sebagai pendidik untuk melihat sejauh mana perubahan prestasi akademik siswa. Data yang diuji adalah  data 60 siswa kelas VII  di  2  semester.  Selanjutnya  akan  diuji  dengan  menggunakan  Aplikasi  MatLab,  maka  akan  keluar  hasil  perubahan  yang akan  terjadi.  Hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan  bahwa  korelasi  antara  nilai  semester  1  dengan  nilai  semester  2  TP. 2019/2020 sangat baik dengan pola arsitektur 10-10-1 dengan nilai akurasi sebesar 95,3 %. Maka siswa yang berprestasi di semester  1  berkemungkinan  akan  berprestasi  juga  disemester  berikutnya.Sehingga  dapat  membantu  pihak  sekolah  dalam melihat Tingkat Korelasi Prestasi Akademik Siswa di SMPN 3 Lengayang.
Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan (JST), Backpropagation , Korelasi, Nilai Semester, Software Matlab.
© 2021 JSisfotek

## I. Pendahuluan
Siswa  merupakan  insan  harapan  bangsa  dan  ujung tombak dari keberlangsungan sebuah instansi kependidikan.  Tujuan  utama  pendidikan  adalah Melahirkan  orang-orang  yang  memiliki  kemampuan dan  keahlian  [ 1 ].  Sangat  penting  bagi  pemegang  para kepentingan dibidang pendidikan untuk lebih meningkatkan  tenaga  ekstra  agar  pendidikan  menjadi lebih  maju dan  menghasilkan keluaran generasi  muda yang  berkualitas  dan  dapat  mewujudakan  cita-cita bangsa.  Nilai  semester  yang  didapatkan  akan memperlihatkan sejauhmana prestasi siswa [ 2 ].
Kualitas  pendidikan  mendapat  perhatian  luas  dari semua  pihak.  Tingkat  belajar  dari  rendah  sampai  ke tinggi  harus  dikonsentrasikan  semaksimal  mungkin untuk  mencapai  prestasi  siswa  yang  terbaik. Sebagaimana  tertuang  dalam  Pasal  1  butir  1  Undang- Undang  Nomor  20  Tahun  2003  tentang  Sistem Pendidikan Nasional, “ Belajar merupakan upaya yang terencana  dalam  menciptakan  suasana  proses  belajar dalam  mengembangkan  potensi  peserta  didik  secara
aktif.  Diharapkan  peserta  didik  memiliki  kekuatan semangat  diberbagai  bidang  diantaranya  bidang kepercayaan, manajemen diri, personal, bijak, perilaku dan keahliandemi tanah air " [ 3 ].
Banyak  anggapan  bahwa  siswa  yang  berprestasi  pada semester  sebelumnya  akan  berprestasi  juga  pada semester  berikutnya.  Berdasarkan  anggapan  tersebut maka  saya  tertarik  untuk  melakukan  pengujian  data dengan  membandingkan  data  nilai  akademik  siswa pada  semester  sebelumnya  dengan  nilai  semester berikutnya,  apakah  betul  anggapan  tersebut  atau tidak?.  Biasaya  kita  hanya  berandai-andai  dalam menentukan  nilai  siswa  berdasarkan  kecakapannya yang  didapat  sebelumnya.  Tapi  dengan  menggunakan metode  Backpropagation  kita  akan  dapat  melihat berapa tingkat korelasi prestasi akademik siswa [ 4 ].
Jaringan  syaraf  tiruan  menyerap  keahlian  pemikiran manusia  dalam  memberikan  umpan  balik,  pekerjaan dan  hasil  [ 5 ].  Jaringan  saraf  tiruan  akan  diberikan sinyal input dan output serta  akan  menghasilkan output yang sudah diterimanya [ 6 ]. Metode
Backpropagation  adalah  salah  satu  jaringan  otak dengan  kemampuan  dapat  merumuskan  ilmu  yang akan  datang  dan  dapat  melakukan  prediksi  [ 7 ].  JST mempunyai  rasa  empati  tinggi  dalam  data,  memiliki noise  bias  mengambil  hubungan  yang  lengkap  antar masukan dan keluaran [ 8 ].
Walaupun  begitu,  juga  terdapat  kekurangan  pada metode  ini,  salah  satunya  tidak  dapat  dilihat  secara rinci  hasil  prediksi  didapatkan  dan  hasil  pelatihan yang  berubah-ubah.  Semua  ini  terjadi  karena  metode ini  tidak  memperlihatkan  model  structural  Serta jaringan  syaraf  tiruan  dapat  meproduksi  perkiraan yang  akurat  jika  keluaran  yang  masuk  diluar  jalur dalam pelatihan tidak mencukupi.
JST  merupakan  salah  satu  produksi  buatan  pemikiran mnusia yang bekerja mensimulasikan proses pembelajaran  kedalam  otak  manusia.  Kata  buatan tersebut diartikan jaringan syaraf tiruan ini dipaparkan memakai  software  computer  yang  memiliki  keahlian kerja perhitungan selama kerja belajar. Jaringan syaraf adalah  gabungan  input  /  output  yang  saling berhubungan dan memiliki bobot tertentu [ 9 ].
Jaringan  syaraf  tiruan  didesain  menggunakan  aturan umum dengan semua model jaringan yang dimilikinya dengan konsep dasar yang sama.  Tujuan yang dicapai akan  berhasil  ditentukan  dengan  arsitektur  jaringan sangat,  karena  tidak  semua  masalah  dapat  masalah dapat  diselesaikan  dengan  satu  arsitektur.Ada  3 macam  jenis  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  [ 10 ], yaitu  jaringan  lapis  satu,  jaringan  banyak  lapis  dan jaringan lapis komplit.
Backpropagation  adalah  salah  satu  model  jaringan syaraf  tiruan  yang  memiliki  multi  layer.Sama  dengan model  jaringan  syaraf  yang  lain,  memiliki  kinerja dalam  mengenal  pola  yang  dipakai  untuk  kerja pelatihan  dan  merangsang  jaringan  secara  baik  untuk input  yang  sama  tapi  tidak  serupa  kemudian  dipakai dalam  kinerja  pelatihan  [ 11 ].  Melatih  jaringan  dalam algoritma  backpropagation  terdiri  dari  tiga  tahap diantaranya feed  forward yang  berasal  dari  pola keluaran,  tingkat error pada  backpropagation  dan penyesuaian nilai bobot. [ 12 ]
Algoritma  pembelajaran  atau  disebut  juga  dengan pelatihan  JST,  pelatihan  dalam  jaringan  syaraf  tiruan memasukkan beberapa contoh melakukan:
a. Seti = 1, merupakan Inisialisasi bobot jaringan.
b. Model  ke-i  (merupakan  sekelompok  contoh belajar  yang  ada  dalam  set  latihan)  kemudian  di inputkan ke jaringan input layer.
c. Jika    hasil  yang  didapatkan  sesuai  kriteria  kerja jaringan (sesuai persyaratan), untuk mendapatkanhasil  tingkat  aktivasi  keluaran  maka dapat menggunakan algoritma aplikasi, then exit.
d. untuk  memperbarui  bobot  gunakan  peraturan pembelajaran jaringan
e. Dan  selanjutnya  apabila  Ifadalah  i=n,  then  reset i=1, Else i=i-1, ulang kelangkah 2.
Algotitma  aplikasi  inferensi  merupakan  bagian  dari jaringan  syaraf  tiruan.Apabila  dalam  jaringan  syaraf tiruan  diinput  satu  contoh  pelatihan,  sehingga  dapat dilakukan :
a. Pada  lapisan  input  dimasukkan  kasus  ke  dalam jaringan.
b. Menghitung  tingkat  aktivasi  pada  node-node jaringan.
c. Apabila  seluruh  unit  keluran  telah  dikalkulasi dalam  tingkat  aktivasi,  maka  jika  tidak  exit jkembali  ke  langkah  2.  Selanjutnya  dilakukan proses exit dan failJika jaringannya tidak konstan, dipersembahkan  untuk  jaringan  koneksi  umpan maju.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  memiliki  beberapa  aplikasi sangat  bagus  untuk  diaplikasikan  apabila  memiliki tingkat kemampuan yang sangat baik  pada:
a. Klasifikasi,  dengan  caramenseleksi  data  masukan yang  diterapkan  kesalah  satu  bagian  kelompok yang sudah ditentukan.
b. Mengelompokkan,  hanya  dengan  sebuah  bagian dari objek lain dapat menggambarkan suatu objek secara keseluruhan.
Kegiatan  dengan  menggunakan  kecerdasan  buatan diantaranya  keahlian  dalam  membuat  sistem,  logika fuzzy, JST, games dan pembuatan robot [ 13 ].
pemrograman  komputer  adalah  mata  kuliah  wajib disebuah program studi [ 14 ]. Aplikasi yang digunakan dalam  pengujian  adalah  Matlab,  dimana  Matrix Laboratory  (Matlab)  adalah  perangkat  lunak  yang pemanfaatannya menggunakan dasar matrix.

## 2. Metodologi Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  akan  menjelaskan  langkah- langkah  atau  tahap-tahap  yang  dilalui  agar  penelitian ini  dapat  terlaksana  secara  baik  dan  terstruktur  serta dapat  mencapai  tujuan  yang  diinginkan.  Dimulai  dari mendeskripsikan (mengelompokkan) masalah, menganalisa (mencari penyebab) masalah, menentukan  tujuan  yang  dicapai,  mempelajari literatur/studi pustaka, mengumpulkan/mengambil data,  Menganalisa  JST,  pengujian  dengan  algoritma Backpropagation, dan menguji hasil penelitian dengan Matlab 2018a.
Alur kerangka dari tahapan penelitian dapat dilihat  di Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1 Menganalisa Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Menganalisa  Jaringan  JST  dapat  dilakukan  apabila data  yang  dibutuhkan  sudah  terkumpul,  langkah- langkah yang harus dilalui adalah sebagai berikut:
1. Menganalisa data pelatihan
Dilakukan  untuk  mengidentifikasi  variable  yang dibutuhkan  dalam  suatu  penelitian.  Data  inilah  yang merupakan  objek  penelitian  yang  menjadi  perhatian penting.
2. Melakukan analisa Pelatihan Jaringan Backpropagation
Dilakukan analisis penyelesaian permasalahan menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid  biner  yang merupakan  bagian  dari  struktur  Backpropagation. Analisa  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan  ini  dibagi dalam beberapa tahap yaitu :
a. Inisialisasi parameter
Langkah  ini  JST  diberikan  masukan  berupa  nilai parameter yang terdiri dari 8 node input, jumlah node hidden  ditentukan  berdasarkan  percobaan  hingga didapat  konfigurasi  yang  baik  yaitu  berdasarkan jumlah MSE dan MAPE yang kecil.
b. Melakukan Tahap pelatihan
Sistem  jaringan  syaraf  tiruan  dilatih  menggunakan minimal  70%  dari  data  nilai  peserta  didik  yang  telah didapat dan dilakukan proses input data dengan 8 node yang  menjadi  parameter  input  pada  sistem  jaringan syaraf  tiruan.  Target  nilai  yang  diinginkan  adalah tingkat korelasi prestasi akademik siswa.
2.2 Merancang Struktur (JST)
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembentukan  JST  dengan menentukan  jumlah  keluaran  neuron,  jumlah  layar tersembunyi,  ambang  batas  kesalahan  dan  penentuan jumlah  keluaran  neuron.    JST  yang  akan  dibentuk adalah JST banyak layerperceptron dengan menggunakan metode Backpropagation.
Pengembangan  model  JST  menggunakan  perangkat lunak MATLAB 2008a.
2.3 Implementasi JST
Pada tahap ini dilakukan implementasi dari rancangan Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  mode  pembelajaran Backpropagation  kedalam  sebuah  prototype  melalui aplikasi  pemrograman  MatLab.    Jaringan  dibentuk sesuai parameter yang sudah dirancang berikut dengan varibel input, output yang sudah ditentukan.
2.4 Menguji Hasil Penelitian
Pengujian  System  akan  dilakukan  pada  tahap  ini dengan  tujuan  agar  dapat  mengetahui  system  yang telah  dirancang  apakah  berjalan  dengan  baik  atau tidak.  Dilangkah  ini  dilakukan  pelatihan  atau  belajar dalam  jaringan  yang  dibuat  untuk  mengenali  model atau  pola  yang  dibangun  dan  bertujuan  agar  bisa mencapai target yang ingin dicapai pada penelitian ini. Setelah mengenal pola dan dapat mencapai target yang diinginkan, selanjutnya pengujian dengan memanfaatkan keunggulan dari aplikasi MatLab2018a apakah hasil yang kita dapatkan sesuai atau sebaliknya dengan apa yang didapatkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Data
Data  apa  saja  yang  akan  diperlukan  dalam  program aplikasi merupakan tujuan dari analisis data. Data nilai siswa  pada  semester  1  dan    2    kelas  7.1,  7.2  dan  7.3 TP.  2019/2020  adalah  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  yang  terdiri  dari  10  Mata  pelajaran yaitu:    PKn,  B.Indo,  PAI,  B.  Ingg,  MM,  IPA,  IPS, Senbud,  Keterampilan  &  Penjaskes  sebagai  data  uji. Pada Tabel 1 disajikan data uji nilai siswa.
Tabel 1. Rata-rata Data Nilai Siswa Pengetahuan Semester 2 TP. 2019/2020
No Nama Mata Pelajaran Jml Rata2 PAI PKN B.INDO B.INGG MM IPA IPS PJOK SEN.
BUD PRAK ARYA 1 Ahmad Fauzi 75 75 76 83 75 75 80 78 90 78 785 78.5 2 Andika Gemilang 75 73 76 80 75 78 75 80 85 76 773 77.3 3 Aulia eka Putri 83 82 80 90 80 80 90 82 92 90 849 84.9 4 Chika Oksidola 79 80 80 90 85 80 90 82 92 78 836 83.6 5 Dadang Heydan 75 75 76 80 72 75 75 80 85 76 769 76.9 6 Danel Mahendra 75 75 75 75 74 76 75 75 76 75 751 75.1 7 Dewo Julma 75 65 76 84 75 75 90 80 85 76 781 78.1 8 Eyi Intan Cahyani 80 70 80 85 78 80 90 86 85 88 831 83.1 9 Fitri Jamilah 78 83 80 88 75 82 90 86 90 78 829 82.9 10 Flora Risti 79 82 80 85 75 75 90 84 92 77 819 81.9

## 3.2 Hasil Normalisasi data
Datainput  harus  dipresentasikan  dalam  bentuk numerik  0  sampai  1supaya  data  dapat  dikenali. Maksudnya  adalah  jaringan  menggunakan  fungsi aktivasi  Sigmoid  Biner  (logsig)  dengan  nilai  range yang  dimiliki    dari  0  sampai  1.  Data  pelatihan sebelumnya  harus  melalui tahap normalisasi, adapaun data  yang  digunakan  adalah  data  nilai  siswa.  Pada
tahap  normalisasi  melakukan  perhitungan  dengan menggunakan satu contoh data latih, yaitu:
(1)
Dimana  X’  untuk  Hasil  Normalisasi  Data,  X  untuk Data  di normalisasi, a untuk Data  nilai terkecil, dan b untuk Data nilai terbesar.
Tabel 2. Data Pelatihan Setelah Normalisasi No Mata Pelajaran Jml Rata2 X1 X2 X3 X4 X5
X6 X7 X8 X9 X10 1 0.4579 0.4579 0.4368 0.4579 0.4158 0.4579 0.4158 0.5211 0.5211 0.4158 0.195 0.4579 2 0.4579 0.4579 0.4368 0.4579 0.4579 0.4579 0.5842 0.5211 0.5421 0.5211 0.275 0.4579 3 0.7737 0.6474 0.5842 0.6263 0.6474 0.7316 0.8579 0.6263 0.7316 0.6263 0.74 0.7737 4 0.6895 0.5421 0.5211 0.6053 0.6263 0.6684 0.7947 0.5421 0.6474 0.5632 0.585 0.6895 5 0.4579 0.4579 0.4368 0.4579 0.4368 0.4579 0.4579 0.5842 0.5000 0.4579 0.23 0.4579 6 0.4579 0.4579 0.4368 0.4579 0.4368 0.4789 0.4158 0.5421 0.5632 0.3947 0.215 0.4579 7 0.5211 0.4579 0.4368 0.4579 0.4368 0.4579 0.5000 0.5211 0.5421 0.5000 0.26 0.5211 8 0.7737 0.5211 0.5842 0.5000 0.4789 0.5842 0.7526 0.5632 0.7316 0.6263 0.565 0.7737 9 0.7316 0.5632 0.5632 0.4579 0.7105 0.7737 0.7526 0.5632 0.7526 0.6053 0.65 0.7316 10 0.6474 0.6895 0.5632 0.5000 0.6895 0.7316 0.7526 0.6263 0.7105 0.6684 0.675 0.6474
3.3 Melakukan  Iterasi  Pertama  Hingga  Iterasi Terakhir pada Data Pelatihan
Tahap ini data  yang telah  didapatkan akan diterapkan dengan  langkah-langkah  algoritma  backpropagation menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid.  Adapun langkah-langkah pada metode backpropagation adalah :
a. Tahap initialization
Merupakan  tahap  dimana  variabel-variabel  yang diperlukan  dapatdiartikan,  diantaranya  nilai masukan,  nilai  bobot,  serta  keluaran  yang diinginkan, nilai pembelajaran dan lainnya.
b. Tahap activation
Dilakukan  dua  kegiatan  pada  tahap  ini  yaitu menghitung  nilai  keluaran  yang  sebenarnya  pada layer  tersembunyi  dan  menghitung  nilai  keluaran yang sebenarnya  padalayer keluaran .
c. Tahap pelatihan bobot
Dilakukan  dua  kegiatan  pada  tahap  ini  yaitu menghitung  kesalahan  gradien  pada output  layer dan  menghitung  kesalahan  gradien  pada hidden layer.
d. Tahap Iteration
Tahapan  iteration  adalah  tahap  terakhir  yang dilakukan  untuk  pengujian  dimana  akan  kembali ke  tahapan  yang  kedua  yaitu  tahap  activation, apabila  error  yang  diharapkan  belum  juga didapatkan.
Apabila  dalam  bentuk  matrik  dan  numerik  maka  data akan  dapat  dikenali  dan  dapat  diproses  menggunakan perangkat  lunak.  variabel  atau  data  masukan  yang digunakan  sebagai  analisa  prosesdapat  dibaca  pada Tabel 3.
Tabel  3. Keterangan Variabel Input No Variabel Ket. Nilai Input 1 X 1 PAI Nilai desimal 2 X 2 PKN Nilai desimal 3 X 3 B.INDO Nilai desimal 4 X 4 B.INGG Nilai desimal 5 X 5 MM Nilai desimal 6 X 6 IPA Nilai desimal 7 X 7 IPS Nilai desimal 8 X 8 PJOK Nilai desimal 9 X 9 SEN.BUD Nilai desimal 10 X 10 PRAKARYA Nilai desimal
3.4 Melakukan  Pelatihan  dan  Menentukan  Parameter Jaringan.
Metode  Arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  pada penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  metode
JST  backpropagationyang  digunakan  untuk  melihat tingkat  korelasi  prestasi  akademik  siswa  SMP  yang terdiri dari :
a. Lapisan  masukan,  terdiri  dari  10  simpul  dan masing-masing untuk nilai rata-rata pada PAI(X1), PKN(X2),  B.INDO(X3),  B.INGG(X4),  MM(X5), IPA(X6), IPS (X6), PJOK (X6), SEN.BUD (X6) , PRAKARYA (X6).
b. Lapisan  Output,  dengan  1  simpul  yaitu  nilai  rata (pola yang didapatkan) atau  nilai (T) sebagai nilai yang  menjadi  predikasi  untuk  menghitung  nilai ujian akhir sekolah.
c. Jumlah  simpul  yang  ditentukan  oleh  pengguna yang disebut dengan lapisan tersembunyi.
Pada  Gambar  2  dapat  kita  lihat  bentuk  Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan .
Gambar 2. Arsitektur Jaringan Backpropagation
Dimana: X   : masukan V   : bobot lapisan tersembunyi W  : bobot lapisan keluaran

## Y   : keluaran
Setelah  didapatkan  data  yang  telah  dinormalisasikan maka  bisa  dilakukan  proses  pelatihan  menggunakan aplikasi  Matlab.  Dalam  melakukan  proses  pelatihan haruslah  menentukan  parameter  jaringannya  terlebih dahulu.  Dalam  hal  ini  peneliti  menggunakan parameter-pamater  jaringan  dalam  pelatihan  sebegai berikut:
a. Menentukan  jumlah  layer  tersembunyi  yang  akan dipakai,diawali dari jumlahnya 6, 7, 8, 9, 10 layer.
b. Epoch yang  pakai  antara epoch 12000  –  20000 dengan peningkatan setiap epochnya 2000.
c. Learning  rate (lr)  yang  akandipakai  dalam  proses pelatihan ini adalah 0.1; 0.01, 0.001 dan 0.0001.
d. Target  error  atau  goal  yang  akan  dipakai  adalah 0.1; 0.01, 0.001 dan 0.0001
Penentuan  parameter  ini  nantinya  akan  di  uji  pada aplikasi  matlab  agar  mengetahui  proses  pembelajaran yang terbaik dari setiap percobaan yang dilakukan. Algoritma  Backpropagation  dengan  fungsi  aktivasi Sigmoidyang  akan  digunakan  dalam  membangun Jaringan  Syaraf  Tiruan,  dalam  proses  perhitungan terhadap  nilai  aktual  output  pada  hidden  layer  dan perhitungan  nilai  aktual  pada  output  layer  akan dipakai fungsi aktivasi Sigmoid.
3.5 Menentukan Kalkulasi Error /MSE
Mean  Squared  Error (MSE)  adalah  suatu  metode untuk mengukur tingkat keakuratan dari suatu prediksi sehingga  nantinya  akan  ditemukan  nilai  kesalahan yang terkecil. Adapun persamaan untuk mencari MSE adalah:
MSE = ∑ (2)
Dimana : MSE : Meas Squared Error (MSE); Xt : Nilai aktual pada waktu t; Ft : Nilai peramalan pada waktu t; n : Jumlah data; 3.6 Melakukan Proses Pengujian Metode Backpropagation Selanjutnya melakukan pengujian metode
Backpropagation setelah proses normalisasi / transformasi  data.  Jaringan  yang  dibuat  pada  metode backpropagation  arsitektur  adalah  10-10-1,  dimana jumlah unit pada layer masukan / input layer  ada 10, sementara jumlah unit pada layer tersembunyi / hidden layer  ada  10  dan  jumlah  unit  pada layer keluaran/output  layer  ada  1  layer.  Pada  gambar  2 arsitektur  jaringan  metode Backpropagation dapat dilihat yang telah digambarkan sebelumnya.

## 4. Kesimpulan
Setelah  melakukan  penelitian  ini  dengan  pola arsitektur  10-10-1,  maka  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  tingkat  korelasi  kecocokan  antara  nilai semester  1  dengan  semester  2  sebesar  95,3%,  maka siswa  yang berprestasi di semester 1  berkemungkinan akan berprestasi juga disemester berikutnya.

## Daftar Rujukan
[1] Syofneri,  N.,  Defit,  S.,  &  Sumijan.  (2019).  Implementasi Metode Backpropagation untuk Memprediksi Tingkat
Kelulusan  Uji  Kopetensi  Siswa. Jurnal  Informasi  dan Teknologi, 1 (4) 12–17. DOI:
https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.13 .
[2] Lesnussa,  Y.  A.,  Latuconsina,  S.,  &  Persulessy,  E.  R.  (2016). Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  untuk Memprediksi  Prestasi  Siswa  SMA  (Studi  kasus:  Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon). Jurnal Matematika Integratif,
11 (2), 149 – 160. DOI: https://doi.org/10.24198/jmi.v11.n2.9427.149-160 .
[3] Zulmawati,  Z.  (2019).  Pengaruh  Strategi  Proses  Belajar Mengajar  Terhadap  Peningkatan  Prestasi  Belajar  Siswa  (Studi Pada  SMP  Swasta  Riama  Medan). SEJ  (School  Education Journal), 9 (2). DOI:
https://doi.org/10.24114/sejpgsd.v9i2.13702 .
[4] Wanto,  A.  (2018). Optimasi  Prediksi  dengan  Algoritma Backpropagation  dan  Conjugate  Gradient  Beale-Powell Restarts . Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 3 (3), 370-380.
[5] Masruroh.,  &  Mauladi,  K.  F.  (2020).  Perbandingan  Metode Regresi  Linear  dan  Neural  Network  Backpropagation  dalam Prediksi  Nilai  Ujian  Nasional  Siswa  SMP  Menggunakan
Software R. Joutica , 5 (1). DOI:
https://doi.org/10.30736/jti.v5i1.347 .
[6] Sadli,  A.  (2019). Simulasi  Pengenalan  Karakter  Menggunakan Neural  Network  Pada  Matlab . Jurnal  Sistem  Informasi  dan Teknologi Informasi, 7 (1).
[7] Saputra, W., Tulus., Zarlis, M., Sembiring, R. W., & Hartama, D.  (2017).  Analysis  Resilient  Algorithm  on  Artificial  Neural Network  Backpropagation .  International  Conference  on Information and Communication Technology (IconICT), Series: Journal of Physics: Conference Series, 930. DOI: http://doi.org/10.1088/1742-6596/930/1/012035 .
[8] Apriyani,  Y.  (2018). Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  Untuk  Prediksi  Nilai  UN  Siswa  SMPN  2 Cihaurbeuti . IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and Information Technology, 3 (1), 63–70.
[9] Amrin,  A.  (2018). Perbandingan  Metode  Neural  Network Model Radial Basis Function dan Multilayer Perceptron Untuk Analisa Risiko Kredit Mobil . Jurnal Paradigma, 20 (1), 31–38.
[10] Zola,  F.,  Nurcahyo,  G.  W.,  &  Santony,  J.  (2018).  Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi  Prestasi  Siswa. Jurnal  Teknologi  dan  Open Source, 1 (1), 58–72. DOI: http://dx.doi.org/10.36378/jtos.v1i1.12 .
[11] Yanto,  M.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2015). Analisis Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Reservasi Kamar  Hotel  dengan  Metode  Backpropagation  (Studi  Kasus Hotel Grand Zuri Padang) . Jurnal KomTekInfo, 2 (1).
[12] Solikhun., Safii, M., & Trisno, A. (2017). Jaringan Saraf Tiruan Untuk  Memprediksi  Tingkat  Pemahaman  Sisiwa  Terhadap
Mata pelajaran dengan Menggunakan Algoritma
Backpropagation . Jurnal  Sains  Komputer  &  Informatika  (J- SAKTI), 1 (1).
[13] Cynthia,  E.  P.,  &  Ismanto,  E.  (2017).  Jaringan  Syaraf  Tiruan Algoritma  Backpropagation  dalam  Memprediksi  Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau. RABIT (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, 2 (2). DOI: https://doi.org/10.36341/rabit.v2i2.152 .
[14] Atina,  A.  (2019).  Aplikasi  Matlab  pada  Teknologi  Pencitraan Medis. Jurnal  Penelitian  Fisika  dan  Terapannya,  1 (1).  DOI:
http://doi.org/10.31851/jupiter.v1i1.3123 .