## IT Journal Research and Development (ITJRD)
Vol.3, No.2, Maret 2019, E-ISSN : 2528-4053 | P-ISSN : 2528-4061 DOI : 10.25299/itjrd.2019.vol3(2).2271

## Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Untuk Menentukan Kelayakan Proposal Tugas Akhir
Fitri Ayu
Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Mahaputra Riau fitriayu@amikmahaputra.ac.id
Article Info Abstrak History : Dikirim 29 Oktober 2018 Direvisi 31 Januari 2019 Diterima 07 Februari 2019 Sebuah Proposal Tugas Akhir (TA) yang diajukan mahasiswa harus diseleksi oleh Ketua Program Studi (KPS) untuk menentukan apakah proposal  tersebut  layak  atau  tidak  untuk  dilanjutkan  sebagai  salah satu  syarat  kelulusan,  khususnya  pada  D3  Manajemen  Informatika (MI)  AMIK-ROYAL  KISARAN.  Proses  penentuan  kelayakan sebuah  judul  Tugas  Akhir  (TA)  pada  penelitian  ini  menerapkan konsep  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  yang  dibangun  menggunakan enam kriteria sebagai input , antara lain : kesesuaian judul dengan visi Program  Studi,  implementasi  program  dalam  penelitian, implementasi  konsep  jaringan  dalam  penelitian,  sumber  data  yang digunakan,  logis  atau  tidaknya  suatu  penelitian,  memenuhi  syarat untuk disebut sebagai sebuah sistem informasi. Ke-enam kriteria ini akan  menjadi input bagi  jaringan  dalam  melakukan  pelatihan  dan pengujian  jaringan,  dengan  memvariasikan hidden  layer yang digunakan.  Dari  penelitian  yang  dilakukan,  dengan  40  data input di dapatkan  bahwa  jaringan  akan  membarikan  hasil  terbaik  pada pembagian data 20x20 untuk pelatihan dan pengujian dengan pola 6- 6-1, dimana persentase tingkat kebenaran pada pelatihan adalah 90% dan  pengujian  60%  dengan α =  0,1.  Dari  hasil  perbandingan perhitungan data antara Matlab dengan perhitungan manual diperolah tingkat kepercayaan 100%.
Kata Kunci :
Artificial Neural Network Backpropagation Matlab
© This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License.
Koresponden:
Fitri Ayu, Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Mahaputra Riau Email : fitriayu@amikmahaputra.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Jaringan Saraf Tiruan ( Neural Network ) merupakan suatu sistem pengolahan informasi yang memiliki  karakteristik  mirip  dengan  jaringan  saraf  biologi,  pertama  kali  diperkenalkan  oleh McCulloch dan Pitts di tahun 1943. Proses pengolahannya  mencoba mensimulasikan pembelajaran pada  otak  manusia  menggunakan  program  komputer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah perhitungan selama proses pembelajaran.
Metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) semakin berkembang dengan diperkenalkannya metode Perceptron (Rosenblatt,  1958), Backpropagation (Rumelhart,  1986),  sistem  Kohonen  dan  fungsi radial  basis.  JST  sudah  banyak  dimanfaatkan  untuk  berbagai  aplikasi,  seperti  pengenalan  pola, peramalan, klasifikasi, dan signal processing .  Bidang keilmuan yang sering menggunakan proses neural network tersebut diantaranya bidang kedokteran, bisnis, dan teknologi informasi.
Penyeleksian  proposal  tugas  akhir,  skripsi,  ataupun  tesis  merupakan  permasalahan  yang cukup dirasakan setiap perguruan tinggi. Khususnya bagi seorang Ketua Program Studi (KPS) yang
berhak  memutuskan  apakah  proposal  judul  tersebut  dibolehkan  atau  tidak  untuk  diteliti  oleh mahasiswa sebagai syarat kelulusan yang harus dipenuhi. Permasalahan timbul karena pengajuan proposal  judul  ibarat  siklus  tahunan  yang  selalu  terjadi.  Dapat  dibayangkan  berapa  banyaknya variasi  judul  yang  diajukan  mahasiswa  setiap  tahunnya,  dengan  keterbatasan  bidang  ilmu  yang dipelajari dan dikuasai mahasiswa.
Belum  lagi  penilaian  kelayakan  harus  mempertimbangkan  berbagai  hal  sesuai  dengan  visi dan misi Program Studi ataupun Institusi, seperti halnya pada Yayasan Perguruan Tinggi AMIK- ROYAL  KISARAN.  Sehingga  mahasiswa  yang  akan  dihasilkan  mampu  bersaing  di  dunia  kerja. Berdasarkan hal tersebut, untuk mempercepat proses penentuan kelayakan judul Tugas Akhir (TA) perlu  sebuah  sistem  cerdas  yang  dapat  berfikir  dan  bernalar  seperti  sistem  kerja  otak  manusia hingga akhirnya dapat mempercepat kinerja Program Studi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1  Pengumpulan Data
Data yang dibutuhkan pada penelitian ini adalah data Judul Tugas Akhir yang di dapatkan dari  Yayasan  Perguruan  Tinggi  AMIK  ROYAL  KISARAN,  khususnya  pada  Program  Studi Manajemen  Informatika.  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  dengan  metode Backpropagation ,  dalam menentukan  kelayakan  judul  Tugas  Akhir  menggunakan  beberapa input yang  telah  ditetapkan, yang  kemudian  dapat  menentukan  kelayakan  judul  yang  diajukan  mahasiswa.  Input-input  yang digunakan adalah :
1. Kesesuaian judul dengan visi Program Studi
2. Implemantasi program dalam penelitian
3. Implementasi konsep jaringan dalam penelitian
4. Sumber data yang digunakan dalam penelitian
5. Logis atau tidaknya suatu penelitian
6. Serta memenuhi syarat untuk disebut sebagai sebuah sistem informasi.

## 2.2   Konsep Teori

## 2.2.1. Konsep Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  atau neural  network adalah  suatu  metode  komputasi  yang meniru  sistem  jaringan  saraf  biologis.  Metode  ini  menggunakan  elemen  perhitungan non-linear dasar  yang  disebut neuron yang  diorganisasikan  sebagai  jaringan  yang  saling  berhubungan, sehingga  mirip  dengan  jaringan  saraf  manusia.  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  dibentuk  untuk memecahkan  suatu  masalah  tertentu,  seperti  pengenalan  pola  atau  klasifikasi  karena  proses pembelajaran.[6]

## 2.2.2. Metode Backpropagation
Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran yang terawasi dan biasanya digunakan oleh perseptron dengan  banyak  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang  terhubung  dengan neuro-neuron yang  ada  pada  lapisan  tersembunyinya.  Algoritma Backpropagation menggunakan error  output untuk  mengubah  nilai  bobot-bobotnya  dalam  arah  mundur  ( backward ).  Untuk mendapatkan error ini,  tahap  perambatan  maju  ( forward  propagation )  harus  dikerjakan  terlebih dahulu.  Pada  saat  perambatan  maju, neuron-neuron diaktifkan  dengan  menggunakan  fungsi aktivasi.  Untuk  metode Backpropagation fungsi  aktivasi  yang  sering  digunakan  diantaranya  : Sigmoid  Biner,  Sigmoid  Bipolar,  Identitas .  Arsitektur  jaringan Backpropagation seperti  terlihat pada gambar 1 dibawah ini :
46
Gambar 1. Arsitektur Jaringan Backpropagation

## Algoritma Backpropagation
Pelatihan dengan metode Backpropagatio n pada dasarnya terdiri atas tiga langkah, yaitu : 1. Data masukan ke input jaringan (feedforward )
2. Perhitungan dan propagasi balik dari error yang bersangkutan
3. Pembaharuan ( adjustment ) bobot dan bias

## 2.2.3 Normalisasi Data
Untuk mengkonfersikan nilai data pada suatu rentang nilai yang dapat diolah oleh jaringan, diperlukan  normalisasi  data,  dalam  algoritma Backpropagation dengan  fungsi  aktivasi Sigmoid , data yang ditampilkan merupakan data antara 0 dan 1, dengan demikian data yang akan di inputkan harus dinormalisasikan terlebih dahulu. Metode yang digunakan untuk normalisasi data kelayakan judul Tugas Akhir adalah metode Zero-Mean Normalization , yang mentransformasikan nilai data secara  linear.  Normalisasi  data  dengan  menggunakan  rumus Zero-Mean  Normalization adalah sebagai berikut :
X’ = !.# (&'() *'( + 0.1 (1) Dimana :
0,8 = Ketetapan x    = Nilai data ke-n b    = Nilai data tertinggi a    = Nilai data terendah

## 2.3    Matlab
Matlab  singkatan  dari  Matrix  Laboratory,  di  gunakan  dalam  pengembangan  Algoritma matematika  dan  komputasi,  pemodelan,  simulasi,  dan  pembuatan  prototype.  Matlab  dapat menunjukkan  hasil  perhitungan  dalam  bentuk  grafik  dan  dapat  dirancang  sesuai  keinginan menggunakan GUI yang dibuat sendiri.
Langkah-langkah pengolahan data menggunakan Matlab ditetapkan sebagai berikut :
1. Menetapkan data input dan target untuk pelatihan serta data input dan target pengujian 2. Menetapkan bobot awal
3. Menetapkan parameter - parameter yang digunakan
4. Melihat keluaran yang dihasilkan
5. Melakukan pembelajaran atau pelatihan
6. Melakukan pengujian terhadap data pelatihan
7. Evaluasi ouput jaringan (data pelatihan dan target)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  pertama  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  menentukan  input  yang  menjadi dasar untuk menentukan kelayakan judul Tugas Akhir yang diajukan mahasiswa, yaitu :
1. Kesesuaian judul dengan visi Program Studi
2. Implementasi program dalam penelitian
3. Implementasi konsep jaringan dalam penelitian
4. Sumber data yang digunakan dalam penelitian
5. Logis atau tidaknya suatu penelitian
6. Memenuhi syarat untuk disebut sebagai sebuah Sistem Informasi.
Selanjutnya menganalisa rating kelayakan terhadap kriteria input, dimana pengambilan data dilakukan dengan variabel penilaian sebagai berikut :
1. Sangat Kurang Layak (SKL) dengan point 1
2. Kurang Layak (KL) dengan point 2
3. Cukup Layak (CL) dengan point 3
4. Layak (L) dengan point 4
5. Sangat Layak (SL) dengan point 5
Semua input dirubah ke bentuk numerik dengan simbol X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 , X 6 , dimana : X 1 : Kesesuaian judul dengan visi Program Studi X 2 : Implemantasi program dalam penelitian X 3 : Implementasi konsep jaringan dalam penelitian X 4 : Sumber data yang digunakan dalam penelitian X 5 : Logis atau tidaknya suatu penelitian X 6 : Memenuhi syarat untuk disebut sebagai sebuah sistem informasi
Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan  yang digunakan adalah dengan banyak lapisan (multilayer net ) (Gambar 2) dengan algoritma Backpropagation dan fungsi aktivasi Sigmoid yang terdiri dari :
a. Lapisan masukan ( input ) dengan 6 simpul (X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 , X 6 ) b. Lapisan tersembunyi ( hidden ) bervariasi (2, 3 ,4, 5, 6 simpul)  (Z 1 , Z 2 , Z 3 , Z 4 , Z 5 , Z 6 ) c. Lapisan keluaran ( output ) dengan 1 simpul ( Y )
V61 V51 V23 X1 Y Z2 Z1 X6 X5 X4 X3 X2 V11 V12 V21 V22 V31 V33 V63 V52 V43 V41 W11 W12 Z6 … … … . V13 V32 V42 V53 V62 W13
48
Dalam  penerapan  konsep  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  dengan  metode Backpropagation , diperlukan  pelatihan  dan  pengujian  untuk  memperkenalkan  pola-pola    dari  data  masukan  dan keluaran yang dirancang dengan matrik  P dan Q. Pembagian tersebut dapat dilihat dari tabel 1.
Tabel  1. Pola Pembagian Data Berdasarkan Jumlah Data dan Arsitektur
No. Jumlah Data Pola Arsitektur Total Pelatihan (P) Pengujian (Q) 1 20 20 6-2-1
40 6-3-1
6-4-1 6-5-1 6-6-1 2 25 15 6-2-1 6-3-1 6-4-1 6-5-1 6-6-1 3 30 10 6-2-1 6-3-1 6-4-1 6-5-1 6-6-1
Selanjutnya data perlu di normalisai Seperti terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Kelayakan Judul Tugas Akhir
Data ke Data Transformasi Target X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 1 0.5 0.9 0.1 0.9 0.5 0.1 1 2 0.1 0.9 0.1 0.9 0.5 0.1 1 3 0.5 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 1 4 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 1 5 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 1 6 0.5 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 1 7 0.5 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 1 8 0.9 0.9 0.1 0.9 0.5 0.1 1 9 0.5 0.9 0.1 0.9 0.5 0.1 1 10 0.5 0.9 0.1 0.9 0.5 0.1 1 11 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 0 12 0.9 0.9 0.9 0.9 0.5 0.5 0 13 0.9 0.9 0.9 0.9 0.5 0.5 0 14 0.9 0.9 0.9 0.9 0.5 0.5 0 15 0.9 0.9 0.1 0.9 0.5 0.5 0 16 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 0 17 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0 18 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 0 19 0.9 0.9 0.1 0.1 0.5 0.1 0 20 0.9 0.9 0.1 0.9 0.5 0.5 0 21 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.5 1 22 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 1 23 0.5 0.9 0.1 0.9 0.5 0.5 1 24 0.5 0.5 0.1 0.9 0.5 0.1 1 25 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 1 26 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 1 27 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 1 28 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 1 29 0.5 0.9 0.1 0.9 0.5 0.5 1 30 0.9 0.9 0.5 0.9 0.9 0.1 1 31 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0 32 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 0 33 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 0 34 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 0
35 0.9 0.9 0.1 0.9 0.5 0.5 0 36 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.5 0 37 0.9 0.9 0.1 0.9 0.5 0.5 0 38 0.5 0.9 0.1 0.9 0.5 0.5 0 39 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0 40 0.9 0.9 0.1 0.9 0.9 0.9 0
Bentuk arsitektur  jaringan Saraf Tiruannya dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur Jaringan Backpropagation
Untuk nilai bobot awal lapisan input ke lapisan tersembunyi pertama seperti terlihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Bobot Awal dan Bobot Awal Bias Input Z 1 Z 2 Z 3 Z 4 Z 5 Z 6 X 1 1.2241 -0.7272 1.2552 -0.6396 1.2209 1.2364 X 2 0.2965 -0.0387 0.3276 0.0489 0.2933 0.3088 X 3 1.036 0.6902 1.0671 0.7778 1.0328 1.0483 X 4 -0.0712 -0.7836 -0.0401 -0.696 -0.0744 -0.0589 X 5 1.3241 -0.5362 1.3552 -0.4486 1.3209 1.3364 X 6 0.4673 -0.8164 0.4984 -0.7288 0.4641 0.4796 V j0 -1.1621 -2.319 -1.131 -2.2314 -1.1653 -1.1498
Hasil  dari  proses  pengolahan  data  secara  manual  selanjutnya  akan  diolah  dengan  Matlab menggunakan beberapa pola arsitektur. Hasil yang didapat selanjutnya akan dibandingkan dengan hasil pengolahan data secara manual untuk melihat perbedaan hasilnya.
Untuk melihat hasil pengujian dengan data pengujian dan target, gunakan perintah : >>[m2,b1,r2]=postreg(b,Tq), hasilnya akan terlihat pada gambar 4.
X1 Y Z1 X6 X5 X4 X3 X2 V11 V12 V21 V22 V31 V62 V51 V41 W11 W12 Z2 V32 V42 V52 V61

## Gambar 4. Perbandingan Data Pengujian Dengan Target
Selanjutnya untuk melihat hasil pengujian dengan data pengujian dan target, maka gunakan perintah sebagai berikut :
>> k=[1:size(q,2)]; >> plot(k,Tq,'bo',k,b','r*'); >> title('hasil pengujian dengan data pelatihan:target(o),output(*)'); >>xlabel('data ke-');ylabel('target/output');
Hasil dari perintah diatas akan terlihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Pengujian Dengan Data Pengujian Dan Target
Setelah  melakukan  pengolahan  data  menggunakan  pola  arsitektur  6-6-1  dengan  20  data pelatihan dan 20 data pengujian menggunakan Matlab, di peroleh hasil perbandingan antara target, hasil dan erro r, seperti terlihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Dan Error Data Input Pelatihan  6-6-1 (6x20)
No Data Input Pelatihan T JST 6-6-1 Kondisi X1 X2 X3 X4 X5
X6 Hasil Error KJST 1 3 4 2 4 3
2 1 0.67 0.33 T Layak 2 2 4 2 4 3
2 1 1.00 -0.00 Layak 3 3 4 2 4 4
3 1 0.97 0.03 Layak 4 4 4 2 4 4
2 1 1.00 0.00 Layak 5 4 4 2 4 4
2 1 1.00 0.00 Layak 6 3 4 2 4 4
2 1 1.01 -0.01 Layak 7 3 4 2 4 4
2 1 1.01 -0.01 Layak
8 4 4 2 4 3 2 1 1.00 0.00 Layak 9 3 4 2 4 3 2 1 1.00 0.00 Layak 10 3 4 2 4 3 2 1 0.67 0.33 T Layak 11 4 4 2 4 4 3 0 0.67 -0.67 Layak 12 4 4 4 4 3 3 0 -0.00 0.00 Layak 13 4 4 4 4 3 3 0 -0.00 0.00 Layak 14 4 4 4 4 3 3 0 -0.00 0.00 Layak 15 4 4 2 4 3 3 0 0.00 - 0.00 Layak 16 4 4 2 4 4 3 0 0.01 - 0.01 Layak 17 4 4 2 4 4 4 0 -0.03 0.03 Layak 18 4 4 2 4 4 3 0 0.01 -0.01 Layak 19 4 4 2 2 3 2 0 0.00 -0.00 Layak 20 4 4 2 4 3 3 0 0.00 -0.00 Layak Jumlah Keputusan Jaringan Saraf Tiruan yang Layak 18 Persentase 90%
Tabel  diatas  merupakan  tabel  pelatihan  yang  memiliki  nilai  terbaik  dengan  Jumlah Keputusan Jaringan Saraf Tiruan (KJST) yang Layak sebanyak 18 buah dari 20 data (90%).
a. Hasil Pengolahan dengan Matlab
Pengolahan data dengan Matlab menggunakan beberapa pola arsistektur untuk mendapatkan hasil yang lebih baik, hasil persentase kebenaran terlihat pada tabel 5.
Tabel 5.  Hasil Pengolahan Matlab Berdasarkan Jumlah Data dan Arsitektur
No Data Pola % Kebenaran Ket Pelatihan Pengujian Arsitektur Pelatihan Pengujian 1 20 20 6-2-1 55% 50% 2 6-3-1 55% 50% 3 6-4-1 55% 50% 4 6-5-1 75% 50% 5 6-6-1 90% 60%  Terbaik 6 25 15 6-2-1 52% 47% 7 6-3-1 52% 47% 8 6-4-1 52% 47% 9 6-5-1 64% 47% 10 6-6-1 84% 0% 11 30 10 6-2-1 53% 50% 12 6-3-1 53% 50% 13 6-4-1 53% 50% 14 6-5-1 73% 50% 15 6-6-1 90% 50%
Dari 15 kali percobaan di atas, didapat hasil ntuk pelatihan nilai persentase kebenaran paling tinggi 90% dan terendah 52% sedangkan untuk pengujian nilai persentase kebenaran tertinggi 60% dan terendah 0%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil yang terbaik terletak pada pembagian data 20x20 dengan arsitektur 6-6-1. Dengan nilai persentase pelatihan 90% dan pengujian 60%.
52
b. Perbandingan Hasil Analisa Manual dengan Matlab
Analisa data secara manual dan secara sistematis sangat diperlukan, untuk memastikan apakah sistem yang kita gunakan telah bekerja sebagaimana mestinya, seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Hasil Pengolahan Data Matlab dengan Manual
N o Kompetensi Normalisasi T Matlab Manual X1  X2  X3  X4  X5  X6  X1  X2  X3  X4  X5  X6 Hasil  Error Hasil Error 1 3 4 2 4 3 2 0,5  0,9  0,1  0,9  0,5  0,1 1 0.67 0.33 0.804 0.031 2 2 4 2 4 3 2 0,1  0,9  0,1  0,9  0,5  0,1 1 1.00 -0.00 0.765 0.042 3 3 4 2 4 4 3 0,5  0,9  0,1  0,9  0,9  0,5 1 0.97 0.03 0.847 0.020 4 4 4 2 4 4 2 0,9  0,9  0,1  0,9  0,9  0,1 1 1.00 0.00 0.859 0.017 5 4 4 2 4 4 2 0,9  0,9  0,1  0,9  0,9  0,1 1 1.00 0.00 0.859 0.017 6 3 4 2 4 4 2 0,5  0,9  0,1  0,9  0,9  0,1 1 1.01 -0.01 0.837 0.022 7 3 4 2 4 4 2 0,5  0,9  0,1  0,9  0,9  0,1 1 1.01 -0.01 0.837 0.022 8 4 4 2 4 3 2 0,9  0,9  0,1  0,9  0,5  0,1 1 1.00 0.00 0.835 0.023
9 3 4 2 4 3 2 0,5  0,9  0,1  0,9  0,5  0,1 1 1.00 0.00 0.804 0.031 10 3
4 2 4 3 2 0,5  0,9  0,1  0,9  0,5  0,1 1 0.67 0.33 0.804 0.031
Dari  perbandingan  hasil  manual  dengan  matlab  pada  tabel  3.6  menggunakan  10  data pelatihan 6x20 dengan arsitektur 6-6-1, maka akan terasa sulit untuk melihat persamaan hasil yang dicapai. Untuk mempermudah melihat persamaan hasil yang dicapai baik secara manual maupun Matlab, maka data hasil dan error dapat di ubah ke dalam skala 1 dan 0, di mana bilangan dari 0- 0.499  masuk  kelas  0  dan  bilangan        0.500  –  1  masuk  kelas  1.  Hasil  transformasi  data  tersebut dilihat pada tabel 7.
Tabel 7.  Hasil Transformasi Data Hasil dan Error
Matlab Manual Matlab Manual Nilai Hasil Error Hasil Error Hasil Error Hasil Error 0.67 0.33 0.804 0.031
1
0 1 0 Sama 1.00 -0.00 0.765 0.042 1 0 1 0 Sama 0.97 0.03 0.847 0.020 1 0 1 0 Sama 1.00 0.00 0.859 0.017 1 0 1 0 Sama 1.00 0.00 0.859 0.017 1 0 1 0 Sama 1.01 -0.01 0.837 0.022 1 0 1 0 Sama 1.01 -0.01 0.837 0.022 1 0 1 0 Sama 1.00 0.00 0.835 0.023 1 0 1 0 Sama 1.00 0.00 0.804 0.031 1 0 1 0 Sama 0.67 0.33 0.804 0.031 1 0 1 0 Sama
Dari 10 data pelatihan yang dibandingkan, terdapat sebanyak 10  data yang memiliki hasil outpu t  yang  sama.  Dari  hasil  tersebut  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  kepercayaan  dari perbandingan  data  yang  diolah  dengan  menggunakan  Matlab  dibandingkan  dengan  cara  manual adalah 100%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini telah berhasil dilakukan dan memberikan beberapa kesimpulan yaitu :
1. Konsep  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  dengan  metode Backpropagation dapat  diterapkan dalam  memudahkan  proses  penyeleksian  proposal  Tugas  Akhir  (TA)  mahasiswa  D3 Manajemen  Informatika  AMIK-ROYAL  KISARAN.  Dengan  metode  ini  dapat  dibangun suatu  jaringan  yang  meniru  pada  jaringan  saraf  manusia  dengan  metode  pembelajaran Backpropagation.
2. Jaringan  yang  dibangun  sudah  dapat  memberikan  hasil  yang  dapat  langsung  dimengerti oleh  pengguna,  apakah  suatu  proposal  judul  Tugas  Akhir  (TA)  layak  atau  tidak  untuk diterima atau diteruskan .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arief  Hermawan,  2006, Jaringan  Syaraf  Tiruan  Teori  dan  Aplikasi ,  Ghara  Ilmu, Yogyakarta.
[2] Diyah Puspitaningrum, 2006, Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan , Andi Offset, Yogyakarta.
[3] Irfan  Subakti,  2002, Sistem  Pendukung  Keputusan  (Dicision  Support  System) ,  Institut Teknogi Sepuluh November, Surabaya.
[4] Jong  Jeng  Siang,  2005, Jaringan  Syaraf  Tiruan  &  Pemrogramannya  menggunakan MATLAB , Andi Offset, Yogyakarta.
[5] Michael  Neggnevitsky,  2002, Artificial  Intelligece ,  Addison  Wesley,  Printed  and  bound  in Geat by Biddles LTD, Guildford and King’s Lynn, England.
[6] Sri  Kusumadewi,  2003, Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasi) ,  Andi  Offset, Yogyakarta.
[7] Kiki, Sri Kusuma Dewi (Universitas Putra Indonesia), 2006,  Analisis Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Backpropagation untuk Mendeteksi Gangguan Psikologi.
[8] M.F.Andrijasa,  Mistianingsih,  FMIPA  Universitas  Mulawarman,  2003,  Penerapan  Jaringan Saraf  Tiruan  untuk  Memprediksi  Jumlah  Pengangguran  di  Provinsi  Kalimantan  Timur dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran Backpropagation .
[9] Novi Yanti, Jurusan Teknik Informatika, (Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri  Sultan  Syarif  Kasim,  Riau),  2004,  Penerapan  Metode Neural  Network dengan Struktur Backpropagation untuk prediksi Stock Obat di Apotik (Studi Kasus : Apotek ABC).