## PREDIKSI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS BANTEN JAYA MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK
* Rudianto 1 , Raden Kania 2 , Tifani Intan Solihati 3
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Banten Jaya Jl. Syeh Nawawi Albantani, Curug, Serang -Banten Email: * 1 rudianto@unbaja.ac.id , 2 kania@unbaja.ac.id, 3 tifaniintansolihati@unbaja.ac.id

## Abstract
The university strives to provide relevant knowledge. One way the government can use it is to measure the quality of the institution by the number of  graduates. The higher the pass rate, the higher the quality of training,  which  can  have  a  positive  impact  on  the  certifications  awarded  by  BAN-PT.  This  allows researchers to see how research is being conducted at the University of Banten Jaya. To predict graduation rates, students can use a type of artificial neural network algorithm commonly known as neural networks. Artificial neural networks are machine learning techniques developed from Multilayer Perceptron (MLP) and designed to process two-dimensional data. Neural network algorithms belong to the type of deep neural network imaging used. There are several types of neural network techniques. That is, the steps of forward and  reverse  propagation  training.  Neural  networks  are  similar  to  MLPs,  but  in  neural  networks  each neuron is represented in two dimensions, as opposed to MLP, where each neuron has only one dimension. The results of student graduation in a timely manner and is expected to provide information and can provide input to universities in formulating policies for future improvements.
Keywords: Artificial neural network, multilayer cognition, inverse propagation, prediction accuracy

## PENDAHULUAN
Evaluasi lulusan merupakan salah satu poin penilaian dalam akreditasi perguruan tinggi. Penyelesaian studi mahasiswa tepat waktu menjadi salah satu penentu dalam penilaian tersebut. Penyelesaian  studi  tepat  waktu  juga   menjadi  tolok  ukur  efisiensi  dan  efektivitas  pembelajaran pada sebuah universitas yang menjadi landasan penilaian dari Badan Akreditasi Nasional (BAN) Perguruan  Tinggi  (PT).  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  melalui  penelitian  ini,  kami  mencoba untuk  mempredisksi bagaimana tingkat kelulusan Mahasiswa  Prodi. Teknik Informatika  pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Banten Jaya.
Prediksi  lulusan  juga  diperlukan  dalam  pengembangan  kurikulum  dan  penerapan kebijakan yang sesuai dengan kecenderungan yang terjadi. Pengelesaian permasalahan kelulusan tepat waktu  memerlukan suatu peramalan/prediksi  kecenderungan lulusan  yang ada pada prodi tersebut, yaitu dengan menggunakan metode yang menghimpun data, dan melakukan klasifikasi data seperti yang terdapat dalam ilmu informasi, perhitungan kinerja, dan visualisasi data.
Pada  umumnya  dalam  menghimpun  dan  mengolah  data  dalam  jumlah  besar  dapat memanfaatkan  konsep  data  mining  yang  digunakan  di  dunia  akademik  dan  kemahasiswaan. Metode  Neural  Network  memungkinkan  perencana  pendidikan  dan  pengembang  kurikulum menyediakan  layanan  pendidikan  yang  lebih  baik  serta  menyesuaikan  bantuan  kepada siswa(Amoo  et  al.,  2018).  Pelaksanaan  perencanaan  dengan  menggunakan  algoritma K-Means clustering dapat  menentukan  waktu  kelulusan  untuk  mahasiswa  (Syahrin,  2013).  Penelitian menggunakan  algoritma K-Means memiliki  empat  penggunaan,  terdiri  dari  pemusatan  data, menampilkan data yang sudah dipusatkan, menampilkan data dalam bentuk graphic dan evaluasi hasil  data  pemusatan.  Pemusatan  data  digunakan  untuk  mendapatkan  suatu  hasil  dari  data
mahasiswa ke dalam kelompok kelulusannya. Menampilkan data pusat yang dimanfaatkan untuk dapat melihat titik pusat akhir dari proses perhitungan dengan sifat tertentu.
Berdasarkan data yang diterima, untuk program studi Teknik informatika sebanyak 185 mahasiswa  menyelesaikan  studi  mereka  dengan  rata-rata  lebih  dari  satu  tahun  diploma.  Tentu saja, percepatan ini dimungkinkan jika pemangku kepentingan dalam program penelitian ini dapat memprediksi  penyelesaian  awal  mahasiswa.  Mahasiswa  yang  terburu-buru  untuk  lulus  dari universitas tepat waktu pasti akan mendapatkan nilai bagus dengan sertifikasi kurikulum BAN- PT. Dalam penelitian ini, penulis akan melakukan uji coba dengan menggunakan konsep learning rate yang membuat jarak jauh dari nilai nol dan berada pada nilai satu. Dengan semakin besarnya nilai suatu learning rate , cara training yang sedang berjalan akan lebih cepat. Akan tetapi, suatu nilai learning rate yang besar, maka prosedure training dapat memenuhi keadaan yang optimal yaitu  ketika  nilai  kesalahan  mencapai  minimum.  Penelitian  dengan  menggunakan  konsep artificial neural network dengan prediksi metode neural network dan particle swarm optimation untuk  pemetaan  kelulusan  (Rohmawan,  2013).  Dalam  penelitian  tersebut,  tingkat akurasi  yang dihasilkan  sebesar  87,31%.  Dalam  hal  ini,  peneliti  akan  menggunakan learning  rate  neural network yang dapat berpengaruh tentang keakuratan dari suatu jaringan sebuah sistem. Apabila suatu nilai learning rate semakin tinggi, maka akurasi suatu jaringan dapat menurun, dan tentu akan sebaliknya nilai suatu learning rate akan mengecil, dengan konsekuensi mode training yang lebih lama waktunya.

## METODE PENELITIAN
Studi  ini  disusun  dalam  langkah-langkah  sistematis  dengan  tujuan  ke  arah  mana penelitian ini diarahkan. Persiapan rancangan dalam penelitian dilakukan sebagai berikut :
Gambar 1. Metode Penelitian

## Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian  digunakan  untuk  mengubah  sekumpulan  keterangan  menjadi informasi yang berguna serta bermanfaat. Pengelompokan dari sebuah data yang bisa digunakan untuk  sebuah  penelitian  ini  adalah  dengan  mengumpulkan  informasi  lulusan  program  studi Teknik informatika 2018 dan 2019. Selain itu, data diproses menggunakan software Rapidminer Studio untuk  menentukan akurasi prediksi hit rate mahasiswa. Metode pengumpulan  data yang dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan  mencari  informasi-informasi  dan  rujukan  yang  ada  di lingkungan Fakultas Teknik informatika Universitas Banten Jaya.

## Machine Learning
Di zaman sains populer, pembelajaran mesin dapat dianggap sebagai cabang kecerdasan buatan  yang  banyak  digunakan  oleh  para  pembisnis  dan  akademisi.  Kemampuan  untuk mengembangkan kumpulan dari berbagai unsur berbasis sebuah, yang nantinya akan digunakan banyak  peneliti  menggunakan  metode  (Kartini,  2017).  Untuk  belajar machine  learning , perlu banyak  diketahui  diantaranya  pembelajaran  terawasi,  pembelajaran  tak  terawasi,  pembelajaran semi terawasi, dan pembelajaran penguatan (Masrizal & Hadiansa, 2017). Dari rencana ini,  dapat membuat suatu dengan suatu proses klasifikasi (Zainuddin, 2019).

## Data Mining
Data mining merupakan proses penambangan data dapat memecahkan  masalah dengan menganalisis secara sistematis data yang sudah ada pada dataset yang tersimpan (Witten, 2011). Proses  penambangan  data,  sering  disebut  sebagai  penemuan  pengetahuan  basis  data  (KDD), adalah aktivitas yang melibatkan pengumpulan dan penggunaan data historis untuk menemukan pola  keteraturan  dan  hubungan  dalam  kumpulan  data yang  besar  (Ariansyah  &  Yakub,  2021). Hasil penambangan data dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan di masa yang  akan  mendatang.  Beberapa  definisi  di  awal data  mining berfokus  pada  pengolahan  data dengan tujuan yang sama yakni  mendefinisikan data mining sebagai proses penjelajahan untuk menemukan pola yang sesuai (Masrizal & Hadiansa, 2017).

## Algoritma Neural Network
Jaringan  saraf  merupakan  algoritmik  dengan  sebuah  model  yang  terinspirasi  oleh aktivitas  neuron  di  otak  manusia.  Semua  neuron  di  otak  manusia  saling  berhubungan  dengan sebuah informasi  dari neuron tersebut yang mengalir (Widodo et al., 2015).
Gambar 2. Neural Network
Penelitian ini menggunakan metode yang meliputi pengumpulan data, yaitu :
1. Metode proses pengumpulan data
Data utama adalah data mahasiswa batch 2018 dan data mahasiswa 2019. Dari masing- masing, 50% data berasal dari tes. Data mempunyai beberapa atribut yaitu nomor induk mahasiswa,  Indek  Prestasi  Semester,  Satuan  Kredit  Semester  1  –  4,  Indek  Prestasi Kumulatif, dan total kredit.
2. Pelatihan,  pembelajaran  dan  pengujian  metode  pengumpulan  data  dengan  algoritma neural network .
Dengan  menggunakan  algoritma neural  network untuk  proses  pelatihan  dari  hasil pengumpulan informasi-informasi, proses informasi-informasi lulusan mahasiswa training akan diolah terlebih dahulu dengan merubah angka Indek Prestasi Kumulatif menjadi angka satu atau nol,  nilai  didefinisikan  sebagai  masa  yang  telah  berlalu,  dan  angka  nol  tidak  melewati  masa (Pratama, Fandy, Ardian, 2019).
Berdasarkan dari hasil klasifikasi, nilai nol dan satu kemudian akan dilatih menggunakan jaringan  syaraf  tiruan.  Proses training  methode algorithme neural  network membutuhkan  tiga langkah, yaitu input data upstream untuk pelatihan, backpropagate nilai kesalahan dan sesuaikan nilai bobot setiap node dari setiap lapisan di Neural Jaringan. Di mulai dengan nilai input maju, setiap input unit  ke-i  (xi)  menerima  sinyal input berikutnya.  akan  dipancarkan  lapisan tersembunyi  z1,  ...,  zp.  Kemudian,  unit  tersembunyi  ke-j  menghitung  nilai  sinyal  (zj),  akan dipancarkan ke lapisan output , menggunakan fungsi aktivasi f (Rohman & Rochcham, 2019) .
𝑧 _𝑖𝑛 𝑗 =   𝜃 1𝑗 +
Dimana nilai 𝜃 1 𝑗 = akan menjadi bias hidden unit ke-j. Dengan menggunakan nilai bias dan nilai bobot awal dapat kita ambil secara tidak berurutan dari tiap unit output ke-k (Yk).
Jika  nilai  2k  =  bias  ke-k  dari  unit  tersembunyi.  Selama  proses  pelatihan,  setiap  unit  keluaran membandingkan nilai target (Tm) untuk mendapatkan pola input dan menghitung nilai parameter yang dapat memperbarui bobot nilai setiap unit di setiap lapisan.

## Hasil dan Pembahasan
Perkiraan yang akan lulus dengan  menggunakan algorithme neural network diciptakan dengan membagi informasi-informasi menjadi dua pada data training (data 2018) dan pada data uji  (data  2019).  Perkiraan  dengan  menggunakan algorithme  neural  network dieksekusi menggunakan aplikasi Rapidminer Studio
Pengolahan data dengan metode neural network
Data awal yang didapat untuk pengolahan data yang akan  digunakan berawal dari data dasar yang didapatkan berdasarkan data yang terkumpul di pusat teknologi informasi sebagai data yang akan digunakan dalam penelitian saat ini sebagai berikut :
Gambar 3 . Data Biodata Mahasiswa
Setelah  mengupulkan  data  biodata  mahasiswa  berdasarkan  prodi  Teknik  informatika, tahap selanjutnya adalah dengan mengumpulkan data mahasiswa berdasarkan  nilai yang didapat selama kuliah. Berikut gambar data mahasiswa berdasarkan nilai :
Dari data nilai yang sudah terkumpulkan berdasarkan data yang sudah di dapat tentunya ada data yang mencakup data matakuliah yang pernah di ambil  mahasiswa selama masa selama perkuliahan,yang  sedang  berlangsung,berikut  adalah  matakuliah  yang  di  ambil  selama perkuliahan :
Gambar 5. Data Kode  Matakuliah Mahasiswa
Dari  data  yang  sudah  dikumpulkan,  kemudian  data  tersebut  akan  di- filter dan digabungkan  yang  nantinya  akan  diolah  dengan  menggunakan Software Rapidminer.  Ini digunakan untuk uji coba dan  juga menggunakan  metode algoritma neural network . Data awal yang akan diolah untuk uji coba ini adalah sebagai berikut :
Setelah data berhasil diolah, maka akan ditampilkan pengaturan sebagai pengujian dapat dilihat pada data Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1 . Hasil Data Pengujian
Berdasarkan  hasil  pengujian  di  atas,  untuk  lapisan  tersembunyi  dengan  jumlah  simpul tersembunyi 3, ini tidak memberikan akurasi dari nilai presentasi 98,27%. Dengan nilai node input yang  ditentukan,  uji  coba  dua  kali.  Menguji  metode  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  untuk menentukan akurasi prediksi dengan matriks konfusi dengan mengolah 344 data yaitu :
Gambar 4. Matriks Konfusi
Adapun  bagian-bagian  dalam methode neural  network yang  terbentuk,  diperlihatkan dengan menggunakan gambar 5 di bawah ini :
Dari hasil yang disajikan gambar di atas, dapat disimpulkan bahwa penelitian ini  dapat menghasilkan  keakuratan  prediksi  dengan  tingkat  kelulusan  98,27%.  Dari  nilai  yang  didapat, tentu  terdapat  kecocokan  untuk  digunakan  Fakultas  Ilmu  Komputer  Prodi  Teknik  Informatika dalam mengukur tingkat kelulusan mahasiswa.

## Kesimpulan
Penelitian  yang  dilakukan  di  Program  Teknik  Informatika  Universitas  Banten  Jaya  ini dapat disimpulkan bahwa:
1) Penelitian  yang  dilaksanakan  di  Universitas  Banten  Jaya  medapatkan  hasil  dengan prediksi kelulusan mahasiswa yang cenderung terlambat dikarenakan data training yang digunakan kebanyakan cenderung terlambat.
2) Banyaknya input seperti node  input ,  siklus  pelatihan,  kecepatan  pembelajaran, momentum, jumlah lapisan tersembunyi dan kuantitas Node tersembunyi.
3) Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dikerjakan  dan  hasil  penerapan  algoritma neural network , parameter terpenting adalah indeks keberhasilan.
Penerapan algoritma neural network dalam prediksi kelulusan pada Program Studi Teknik informatika  di  Universitas  Banten  Jaya  dengan sample tahun  2018  dan  2019  dengan  nilai presentasi 98,27%. Dari penelitian ini didapatkan sebuah hasil yang dapat meningkatkan jumlah dari  parameter node input  layer penelitian  selanjutnya.  Diskusikan  dan  terapkan  modelnya berfungsi penuh, akan meningkatkan nilai akurasi hingga hampir 100% penelitian lebih lanjut.

## DAFTAR PUSTAKA
Amoo,  M.  A.,  Alaba,  O.  B.,  &  Usman,  O.  L.  (2018).  Predictive  modelling  and  analysis  of academic performance  of secondary school students: Artificial Neural Network approach. International  Journal  of  Science  and  Technology  Education  Research , 9 (1),  1–8. https://doi.org/10.5897/ijster2017.0415 Ariansyah, T., & Yakub, S. (2021). Implementasi Data Mining Untuk Mengestimasi Kebutuhan Persediaan Roti Panggang Di Junction Cafe Dengan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda . 1 (1), 1–8. Kartini,  D.  (2017). PROSIDING  seminar  nasional  sisfotek  Penerapan  Data  Mining  dengan Algoritma  Neural  Network  (  Backpropagation  )  Untuk  Prediksi  Lama  Studi  Mahasiswa . 3584 .
Masrizal,  &  Hadiansa,  A.  (2017). Prediksi  Jumlah  Lulusan  Mahasiswa  STMIK  Dumai Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan . 9 (2), 9–14. Pratama,  Fandy,  Ardian.  (2019). Optimalisasi  Neural  Network  Dengan  Particle  Swarm Optimization Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa . 1 (2), 62–67. Rohman, A., & Rochcham, M. (2019). KOMPARASI METODE KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI Abstrak . 5 (1), 23–29. Rohmawan,  E.  P.  (2013). Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode Desicion Tree dan Artificial Neural Network . 21–30. Syahrin, A. (2013). Implementasi algoritma k-means untuk klasterisasi mahasiswa berdasarkan prediksi waktu kelulusan skripsi .
Widodo, A. P., Sarwoko, E. A., & Firdaus, Z. (2015). AKURASI MODEL PREDIKSI METODE BACKPROPAGATION . 79–84.
Witten, I. (2011). Data Mining Practical learning Tools and Techniques (Thrid Edit). Elsevier. Zainuddin, M. (2019). Perbandingan 4 Algoritma Berbasis Particle Swarm Optimization ( pso ) Untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa . 13 (1), 1–12.