L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## MONITORING PERKEMBANGAN ANAK USIA DINI DENGAN METODE PERCEPTRON PADA DI TK KASIH BUNDA BATANGHARI
Novhirtamelly Kahar 1 , Reny Wahyuning Astuti 2 , Desviana Valencia 3 1,2&3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nurdin Hamzah Jambi Email: 1 novmely@ymail.com , 2 r3ny4stuti@gmail.com , 3 desvianaelcia@gmail.com
Abstract - Monitoring  the  development  of  early  childhood  is  very  important,  especially  for  children  aged  4-6 years,  because  at  that  time  it  was  a  golden  age  that  required  more  attention  in  order  to  stimulate  child development  to  the  maximum.  This  research  is  expected  to  be  able  to  help  educators  to  determine  the development that occurs in students. The method used in this research is the perceptron method. The perceptron method is a simple Artificial Neural Network (ANN) method that uses a training algorithm to classify linearly, while  the  input  data  that  becomes  the  criteria  for  this  research  are  Moral  Religious  Values  (MRV),  Physical Motoric  (PM),  Cognitive,  Social  Emotional,  Language,  and  Art.  While  the  output  of  the  data  that  has  been processed  is  in  the  form  of  selected  development  indicators,  this  indicator  is  divided  into  three,  namely  Very Good Development [1 1], Evolves According to Expectations [1 0], and Begins to Develop [0 1]. After analyzing the monitoring of early childhood development by applying the perceptron method and the processing it using the  Matlab  R2009a  application,  the  research  concluded  that  the  perceptron  method  was  proven  to  be  able  to determine the target output and the actual appropriate ouput reached 68%.
Keywords :  Artificial  Neural  Network  (ANN),  Early  Childhood  Development,  Perceptron  Method,  Matlab, Monitoring.

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Taman  Kanak-Kanak  (TK)  Kasih  Bunda Batanghari merupakan salah satu lembaga pendidikan yang mempunyai peranan penting dalam berbagai  aspek  tumbuh  kembang  anak.  Usia  4–6 tahun  merupakan  masa-masa  keemasan  sekaligus masa-masa    kritis  dalam  tahapan  tumbuh  kembang anak,    yang    akan  menentukan  tumbuh  kembang anak  selanjutnya,  masa  ini  merupakan  masa  yang tepat  untuk  meningkatkan  tumbuh  kembang  anak.
Untuk  memaksimalkan  tumbuh  kembang  pada anak  usia  dini,  guru  hendaknya  dapat  memberikan stimulasi  agar  dapat  mengungkapkan  ide  dan pikirannya kepada orang dewasa dengan mengajarkan  banyak  hal  yang  akan  membantu tumbuh kembang anak.
Tujuan  penilaian  dan  mengevaluasi  anak adalah  untuk  mengetahui  dan  menindaklanjuti pertumbuhan  dan  perkembangan  yang  dicapai peserta didik selama mengikuti pendidikan di Taman Kanak-Kanak,  teknik  penilaian  di    Taman    Kanak- Kanak    dilaksanakan  berdasarkan  gambaran  atau deskripsi  pertumbuhan    dan    perkembangan,  serta unjuk  kerja  peserta  didik  yang  diperoleh  dengan menggunakan  berbagai  teknik  penilaian,  proses penilaian  dan  evaluasi  ini  membutuhkan  ketelitian dan  waktu  yang  sangat  lama  dan  juga  hasil  yang  di dapat  kurang  akurat  karena  bisa  saja  terjadi  banyak kekeliruan  dikarenakan  guru  harus  bisa  memantau perkembangan di setiap peserta didik,  karena  data-
data    peserta  didik  akan    diakumulasi  dengan  nilai bobot  yang  berbeda-beda  yang  akan menghasilkan nilai  akhir  untuk  mengetahui  perkembangan  setiap anak  didik.  Dengan  demikian  dibutuhkan  sistem yang dapat membantu keputusan evaluasi perkembangan  peserta  didik  dengan  cepat  dan  tepat untuk  meringankan  kerja  guru  dalam  menentukan evaluasi  perkembangan  di  setiap  pesertadidik. Aspek-aspek  yang  akan  dinilai  pada  tumbuh kembang  anak  ini  meliputi  aspek  penilaian  agama dan  moral, fisik  motorik, sosial emosional, kognitif, bahasa, seni dan program tambahan dari TK masing- masing.
Terdapat banyak  penelitian sebelumnya  yang membahas  tentang  monitoring  perkembangan  pada anak  usia  dini  dengan  menggunakan  berbagai metode  yang  beragam.  Contoh  penelitiannya, Perancangan Sistem Informasi Monitoring Perkembangan Anak Berbasis Website Pada Rumah Pintar  Indonesia  (RPI)  Yogyakarta  (Tiara,  D.,  & Syukron  A,  2019)  dan  Model  DDST  ( Denver Development  Screening  Test )  Untuk  Monitoring Perkembangan  Anak  Berbasis Expert  System (Latubessy, A., & Wijayanti E, 2018). Namun disini peneliti  menggunakan  metode  perceptron  berbeda dengan  penelitian  yang  telah  ada  sebelumnya. Metode  Perceptron  merupakan  suatu  metode algoritma yang mampu melakukan proses perhitungan  dengan  mengenali  variabel-variabel dalam  pencocokan  pola  dan  pada  akhirnya  hasil akhir  dari  jaringan  dapat  digunakan  sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Metode  perceptron  telah  banyak  digunakan  dalam
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
penelitian  yang  berhubungan  dengan  monitoring contohnya  yaitu,  Sistem  Kendali  Dan  Monitoring Dengan  Syaraf  Tiruan  Pada  Pembangkit  Listrik Tenaga Surya (Sikumbang, H., Haris, A., & Elly, M. J, 2020) dan Sistem Klasifikasi Kendaraan Berbasis Pengolahan Citra Digital Dengan Metode Multilayer Perceptron  (Irfan,  M.,  Sumbodo,  B.  A.  A.,  & Candradewi,  I,  2017)  yang  menghasilkan  nilai akurasi  100%  dan  nilai  eror  0%.  Aplikasi  yang digunakan  dalam  membantu  pengolahan  data tersebut adalah Matlab R2009a.

## 1.2. Rumusan Masalah
Adapun perumusan masalah dalam penelitian ini  adalah  “Bagaimana  menerapkan  metode perceptron pada monitoring perkembangan anak usia dini di TK Kasih Bunda Batanghari?”

## 1.3. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian adalah untuk membangun Sistem Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan penerapan  metode  perceptron  pada  monitoring perkembangan  anak  usia  dini  di  TK  Kasih  Bunda Batanghari.

## 1.4. Manfaat Penelitian
Adapun  manfaat  penelitian  yang  dilakukan, yakni :
1.   Sebagai alat bantu dalam menentukan tingkat perkembangan  anak  pada  TK  Kasih  Bunda Batanghari.
2.   Sebagai  alat  bantu  mempermudah  para  guru dalam pengambilan keputusan ketika memonitoring perkembangan anak.
3. Sebagai alat bantu mempermudah guru dalam memonitoring  perkembangan    anak    setiap harinya.
4. Dengan  menggunakan  metode  perceptron diharapkan  dapat  menambah  keakuratan dalam  perhitungan  serta  dapat  menjadi referensi  bagi  para  guru  di  TK  Kasih  Bunda Batanghari.
5. Kemudahan  dalam  melakukan  pengecekan dan  penginputan  data  yang  telah  dilakukan oleh  guru  sehingga  akan  meningkatkan ketepatan  data  yang  dibutuhkan  dalam melakukan perhitungan.
6. Diharapkan dapat mempermudah dan mempercepat proses monitoring pada perkembangan anak.
7. Memudahkan pembuatan laporan hasil monitoring  perkembangan  anak  usia  dini  di TK Kasih Bunda Batanghari.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penerapan
Menurut Rahman (2018:2), Penerapan adalah suatu perbuatan mempraktekkan suatu teori, metode dan  hal  lain  untuk  mencapai  tujuan  tertentu  dan untuk suatu kepentingan yang diinginkan oleh suatu kelompok  atau  golongan  yang  telah  terencana tersusun sebelumnya.
Penerapan  (implementasi)  adalah  bermuara pada  aktivitas,  aksi,  tindakan,  atau  adanya mekanisme  suatu  sistem.  Implementasi  bukan sekedar  aktivitas,  tetapi  suatu  kegiatan  yang terancam  dan  untuk  mencapai  tujuan  kegiatan. Penerapan (implementasi) adalah perluasan aktivitas yang  saling  menyesuaikan  proses  interaksi  anak tujuan  dan  tindakan  untuk  mencapainya  serta memerlukan  jaringan  pelaksana,  birokrasi  yang efektif (Kevin, 2021:95).
Menurut Dewi (2018:14), penerapan merupakan  sebuah  kegiatan  yang  memiliki  tiga unsur  penting  dan  mutlak  dalam  menjalankannya. Adapun unsur-unsur penerapan meliputi :
1. Adanya program yang dilaksanakan.
2. Adanya  kelompok  target,  yaitu  masyarakat yang  menjadi  sasaran  dan  diharapkan  akan menerima manfaat dari program tersebut.
3. Adanya  pelaksanaan,  baik  organisasi  atau perorangan  yang  bertanggungjawab  dalam pengelolaan, pelaksanaan maupun pengawasan dari proses penerapan tersebut.

## 2.2. Jaringan Syaraf Tiruan
Menurut  Prakasiwi  (2018:177),  Artifical Neural Network (Jaringan  Syaraf  Tiruan)  adalah sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan syaraf biologi.
Menurut  Effendi  (2017:69),  Jaringan  Syaraf Tiruan  (JST)  merupakan  sebuah  model  yang mengadopsi  cara  kerja  neuron  dengan  fokus  pada cara  kerja  syaraf  otak.  Jaringan  syaraf  tiruan  dapat menyelesaikan masalah-masalah kompleks dan sulit dipahami.

## 2.3. Monitoring
Menurut Tiara (2019:131), Monitoring merupakan  suatu  siklus  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  peninjauan  ulang,  pelaporan  dan tindakan  atas  informasi  suatu  proses  yang  sedang diterapkan.
Sedangkan Mulyono (2017:20), menjelaskan bahwa  “Monitoring  diartikan  sebagai  proses pengumpulan  dan  analisis  informasi  (berdasarkan indikator  yang  ditetapkan)  secara  sistematis  dan kontinu  tentang  kegiatan  program  sehingga  dapat dilakukan  tindakan  koreksi  untuk  penyempurnaan program itu selanjutnya”.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Menurut  Fauzia  (2018:658),  monitoring adalah penilaian yang terus menerus terhadap fungsi kegiatan-kegiatan  proyek  didalam  konteks  jadwal- jadwal pelaksanaan dan terhadap penggunaan input- input  proyek  oleh  kelompok  didalam  konteks harapan-harapan rancangan.

## 2.4. Metode Perceptron
Menurut  Prakasiwi  (2018:177),  Artificial Neural Network (Jaringan Syaraf Tiruan) sederhana pertama  kali  diperkenalkan  oleh  McCulloch  dan Pitts  di  tahun  1943.  McCulloch  dan  Pitts menyimpulkan  bahwa  kombinasi  beberapa  neuron sederhana  menjadi  sebuah  sistem  neural  akan meningkatkan kemampuan komputasinya.
Menurut  Arifin  (2018:78),  mengatakan bahwa  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  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  tiruan.  Dalam  merancangjaringan neuron  yang  perlu  diperhatikan  adalah  banyaknya spesifikasi yang akan diidentifikasi”.
Menurut Hartono (2018:211), Metode perceptron  adalah  metode  yang  dilatih  dengan menggunakan  sekumpulan  pola  yang  diberikan kepadanya  secara  berulang-ulang  selama  latihan.
Setiap  pola  yang  diberikan  merupakan  pasangan pola masukan dan pola yang diinginkan. Perceptron melakukan penjumlahan berbobot terhadap tiap-tiap masukannya  dan  menggunakan  fungsi  ambang untuk  menghitung  keluarannya.  Keluaran  ini kemudian dibandingkan dengan hasil yang diinginkan.

## 2.5. Algoritma Perhitungan Perceptron
Algoritma  yang  digunakan  oleh  aturan perceptron ini akan mengatur parameter-parameter bebasnya  melalui  proses  pembelajaran.  Fungsi aktivasi  dibuat  sedemikian  rupa  sehingga  terjadi pembatasan  antara  daerah  positif  dan  daerah negatif.  Langkah-langkah  pelatihan  perceptron adalah sebagai berikut :
1. Inisialisasi Bobot dan Bias : (untuk lebih mudah dan sederhananya set semua bias dan bobot ke nol). Set : ɑ (0 < ɑ < 1). Lalu tentukan nilai laju pelatihan.
2. Untuk setiap pasangan pola s-t :
a. Set nilai aktivasi untuk unit input : X i =S i ………………………………….(2.1) b. Hitung respon dari unit output net=b i + ⅀ i X i W i j ……………………….(2.2)
𝑦𝑗 =
{ 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑛𝑒𝑡 > Ѳ 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 − Ѳ ≤ 𝑛𝑒𝑡 ≤ Ѳ −1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑛𝑒𝑡 < Ѳ ……………………
…(2.3)
3. Perbaiki  bobot  dan  bias  jika  terjadi  kesalahan pada pola:
Jika
y j ≠t j w j.j (baru)=w i.j (lama)+α,t j ,x i ………...(2.4) b i (baru) = b i.j (lama) + αt j Jikay j =t j w i.j (baru)=w i.j (lama)…………………….
(2.5)
b i (baru) = b i.j (lama)
4. Test kondisi berhenti :
𝑊 1 𝑋 1 + 𝑊 2 𝑋 2 + b > 𝜃 untuk respon positif, dan………………....(2.6) 𝑊 1 𝑋 1 + 𝑊 2 𝑋 2 + b < - 𝜃 untuk respon negatif……………………...(2.7)
Jika  tidak  ada  bobot  yang  berubah  dalam langkah  2  maka  berhenti. Jika ada  maka lanjutkan kembali  ke  langkah  1.  Dari  nilai  bobot  hasil pemisah (separating line).
Nb : jika input pelatihan hanya 2 pasang.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Perancangan
Penerapkan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam Monitoring  Perkembangan  Anak  Usia  Dini  pada Taman  Kanak-Kanak  Kasih  Bunda  Batanghari menggunakan metode perceptron berbasis perhitungan yang memiliki keuntungan seperti :
1. Proses dalam penginputan nilai menggunakan software MATLAB sehingga lebih cepat.
2. Hasil  monitoring  dapat  diselesaikan  dengan cepat  karena  dibantu  dengan  penggunaan MATLAB  serta  memiliki  ketelitian  cukup pada  saat  melakukan  input  data  monitoring perkembangan anak.
3. Data  hasil  monitoring  yang  berkembang secara  otomatis  tersimpan  dengan  aman  di dalam  komputer  dan  juga  dapat  dengan mudah  untuk  melakukan  penentuan  aspek yang berkembang pada anak.

## 3.2. Flowchart
Pada  metode  perceptron  terdiri  dari  2  tahap proses,  yaitu  tahap  pelatihan  dan  pengujian  serta penentuan, dapat dilihat pada gambar 1 dan  gambar 2.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Gambar  1. Flowchart Proses Pelatihan Perceptron
Gambar 2. Flowchart Proses Pengujian Perceptron
3.3. Penerapan Metode Perceptron
1. Arsitektur JST
Arsitektur JST Perceptron ini dapat digambar menggunakan variable-variabel yang akan digunakan sebagai indikator penentuan pola sistem monitoring  perkembangan  anak  usia  dini.  Adapun bentuk  arsitektur  JST  Perceptron  seperti  terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur Jaringan JST Perceptron
2. Inisialisasi Bobot dan Bias
Bobot  dan  bias  adalah  elemen  yang  penting dalam  menentukan  nilai  akhir  dan  merupakan tujuan  proses  pelatihan  sistem.  Untuk  nilai  awal, baik  nilai  bobot  dan  nilai  bias  dari  lapisan  input kelapisan output bernilai kecil berupa bilangan real yang  dibangkitkan  dari  fungsi  random  (acak) computer .
Gambar 4. Hasil Bobot Akhir dan Bias Akhir
3. Konstanta Belajar ( Learning Rate ) Pemilihan  konstanta  belajar  (Learning  Rate)
yang  tepat  akan  mempercepat  proses  belajar janingan  atau  perulangan  yang  terjadi  sedikit. Learning  Rate  (α)  atau  Konstanta  Belajar  akan mempengaruhi  kecepatan  belajar  Jaringan.  Pada sistem ini konstanta i belajar yang digunakan yaitu 0,1  s/d  1  dengan  kenaikannya  0,01  atau  0,1. Konstanta belajar dapat diubah-ubah, agar diperoleh  nilai  konstanta  yang  paling  optimal untuk proses pelatihan.
4. Konfigurasi JST Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan adalah JST
Model Perceptron dengan 6 sel neuron input dan 3 sel  neuron  output.  Galat  (goal)  yang  diizinkan  0 <galat<  1,  Learning  Rate  0  s/d  1  dan  Fungsi aktivasi range output 0 s/d 1.
5. Pelatihan JST Proses pelatihan metode Perceptron,
dilakukan  perbaikan  bobot  dan  bias  pada  setiap epoch,  yaitu  proses  perulangan  satu  kali  untuk setiap data set input output . Pada setiap epoch, JST Perceptron  akan  menghitung  nilai  error  yang terjadi,  kemudian  nilai  error  tersebut  akan dijadikan  parameter  untuk  proses  perbaikan  bobot dan  bias  sehingga  terciptalah  nilai  bobot  dan  bias yang  baru.  Proses  ini  akan  berhenti  jika  error sudah  mencapai  nilai  minimum  atau  perulangan
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
sudah  mencapai  epoch  maksimum  yang  sudah ditentukan sebelumnya. Proses pelatihan menghasilkan nilai bobot dan bias akhir.
Gambar 5. Tampilan Grafik Hasil Proses Pelatihan Perceptron
6. Pengujian JST Proses  pengujian  dilakukan  proses  kalkukasi dengan  mengalikan  nilai  bobot  akhir  (dari  proses pelatihan)  dengan  sinyal  input  dan  menjumlahkan dengan  nilai  bias  akhir.  Selanjutnya  dilakukan proses aktivasi terhadap persamaan hasil kalkukasi tersebut  dengan  fungsi  aktivasi  step  seperti  pada rumus  persamaan  (1).  Hasil  aktivasi  tersebut  akan dibandingkan dengan nilai 0, jika hasil aktivasi< 0, maka  nilai  output  =  0  dan  jika  hasil  aktivasi  ≥  0 maka nilai output= 1.
3.4. Pengujian Hasil Pelatihan Metode
Perceptron
Pada  tahap  pengujian  metode  Perceptron, data  pola  input  yang  digunakan  sebanyak  25  data dan  target  output  yang  berbeda  dengan  data  pola input dan target output  yang  digunakan pada proses pelatihan.
Proses  pengujian  memberikan  hasil  nilai performance = 0.3200 artinya Jaringan Syaraf tiruan metode  Perceptron  dari  hasil  implementasi  tersebut belum  mampu  mengenali  semua  pola  input  dari  25 data pola input, seperti pada Tabel 1 dibawah.
Tabel 1. Hasil Proses Pengujian Metode Perceptron
Perbandingan Target dan Aktual Output No Nama Target output Indikat or Target output Indikat or 1 Budi 1 1 BSB 1 1
BSB 2 Alviansyah 1 1 BSB 1 1 BSB 3 M. Bian Prayugo 1 1 BSB 1 1
BSB 4
Beri Purnomo 1 1 BSB 1 1
MB
5 Adzi Putra 1 1 BSB 1 1
BSB 6 Putri Anggita 1 1 BSB 1 1 BSB 7
M. Raffasyah 1 1 BSB 1 1 BSB
8 Bobi Haryanto 1 1 BSB 11 BSB
9 Bintang Siregar 0 1 MB 1 0
BSH 10 Elfi Nola 0 1
MB 1 0 BSH 11 Ceisya Nola T 0 1 MB 1 0
BSH 12 Chika 0 1 MB 1 0 BSH
Elfina
13 Celine Meliska 0 1 MB 1 0 BSH 14 Candra 0 1 MB 1 0 BSH 15 Cut Muhlisa 0 1 MB 1 0 BSH 16 Cessie Meline 0 1 MB 1 0 BSH 17 Denin Hadefa 0 1 MB 0 1 MB 18 Devi Roliana 0 1 MB 0 1 MB 19 Devran Aprilio 0 1 MB 0 1 MB 20 Dafa Alfabib 0 1 MB 0 1 MB 21 Desi 0 1 MB 0 1 MB 22 Della Agnita 0 1 MB 0 1 MB 23 Angela 0 1 MB 0 1 MB 24 Ahamad sukron 0 1 MB 0 1 MB 25 M. Biansyah 0 1 MB 01 MB

## 3.5. Penentuan Perkembangan Anak Usia Dini
Tahap  penentuan  perkembangan  anak  usia dini  dengan  metode  Perceptron  sama  seperti  tahap pengujian  dengan  menggunakan  25  data  pola  input. Hasil output dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Output dari Data Baru Monitoring Perkembangan
Hasil  penentuan  Perkembangan  anak  usia dini untuk 25 data input dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil PenentuanPerkembangan
No Nama Aktual output Indikator 1 Dedi Setiawan 1 1 BSB 2 Deni Wahyudi 1 1 BSB 3 Dina Padrika 0 1 MB 4 Abel Syafira 1 1 BSB
5
Syifanna Aulia Rahmah 0 1 MB 6 Oky Rahmad Anzani 1 1 BSB 7 Siti Aisa 1 1 BSB 8 Amiza Septi Davelta 1 1 BSB 9 Selvi Aulia Putri 1 1 BSB 10 Al Fariz Adi Pratama 1 1 BSB 11 A. Zaldi Khofid 0 1 MB
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
12 Dini Friska Silviani 0 1 MB 13 Muhammad Ikhsan 0 1
MB
14 Akmal Mufsidah 0 1 MB 15 Andita Putri 1 1 BSB
Berdasarkan  hasil  dari  tabel  2  diatas, diketahui  dari  15  data  anak  didik  yang  telah dilakukan proses penentuan perkembangan anak usia dini  dengan  metode  perceptron,  maka  diperolehlah jumlah  anak  didik  yang  Berkembang  Sangat  Baik (BSB)  sebanyak  9  anak  dan  untuk  Mulai Berkembang 6.
Dari hasil proses yang telah dilakukan, maka indicator  yang  paling  banyak  berkembang  yakni BSB  (Berkembang  Sangat  Baik),  sedangkan  untuk BSH  (Berkembang  Sesuai  Harapan)  sama  sekali tidak  terpilih,  karena  aktual  outputnya  tidak  sesuai dengan  target.  Sehingga  dapat  dicoba  untuk  proses pelatihan  dengan  jumlah  data  pola  input  yang  lebih banyak.

## 3.6. Analisis Hasil Kerja Perceptron
Aktivitas  yang  dilakukan  pada  tahapan  ini adalah  analisis  kinerja  Perceptron  terhadapjumlah yang  akan  diterapkan  pada  proses  pelatihanadalah 50  data.  Sedangkan  untuk  pengujian  data  yang digunakan  adalah  25  data.  Asumsi  awal  parameter yang  digunakan  adalah  Iterasi  maksimum  =  2000, neuron  input  :  6,  target  output  =  3,  target  error  = 0,05 dan learning rate = 0,05.
Kesesuaian  target  dan  aktual  output  masih banyak  yang  tidak  sesuai  dikarenakan  performance pada  proses  pelatihan  masih  tinggi.  Pada  fungsi learning  learnp  pola  data  dengan  jumlah  data pelatihan  yaitu  50  data,  performance  =  0.3200. Sedangkan  nilai  kesesuaian  nilai  target  output dengan  aktual  output  untuk  data  pengujian  dengan jumlah data adalah 25 data, fungsi modifikasi bobot learnpn  dengan  25  data  pengujian  yaitu,  68.00%  . yang  dapat  diartikan  bahwa  dari  25  data  yang  diuji hanya 17 data yang memiliki kesesuain antara target output dengan aktual output .

## IV. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan diselesaikannya tahap
implementasi  dan  analisis  kinerja  serta  pengujian dalam  monitoring  perkembangan  anak  usia  dini  di Taman Kanak-Kanak Kasih Bunda dengan menggunakan  metode  Perceptron,  maka  dari  itu dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Taman
Kanak-Kanak
Kasih Bunda
Batanghari  pada  saat  ini  belum  mempunyai sistem  penunjang  dalam  perhitungan  serta pengambilan  keputusan  dalm  memonitoring
perkembangan  anak  didiknya,  sehingga proses  monitoring  berjalan  lama  dan  kurang efektif.
2. Penerapan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  bagi Taman Kanak-Kanak Kasih Bunda Batanghari  untuk  membantu  menentukan sebatas  mana  anak  didik  berkembang  serta merekomendasikan  kemampuan  apa  yang harus di asah sesuai dengan kemampuan anak didik tersebut.
3. Metode  Perceptron  terbukti  dapat  diterapkan dalam proses monitoring perkembangan anak usia  dini  karena  memiliki  keunggulan  salah satunya  dapat  melakukan  proses  pelatihan dengan  menggunakan  data  lama  terlebih dahulu,  sehingga  dari  hasil  proses  pelatihan tersebut  dapat  dilakukan  proses  monitoring perkembangan  anak  usia  dini  dengan  data yang baru.
4. Analisis penerapan  metode Perceptron dalam hal  penentuan  atau  prediksi  membutuhkan waktu  yang  tidak  sedikit  karena  perlu melakukan banyak percobaan (trial dan error) dalam menetapkan jumlah data pelatihan dan pengujian, menetapkan jumlah neuron hidden layer,  menetapkan  jumlah  hidden  layer, menentukan  besar  nilainya  learning  rate, menetapkan fungsi training, serta menetapkan fungsi  performance.  Namun  metode  ini mampu  mencapai nilai akurasi 68,00% yakni 17  data  dari  25  yang  sesuai  atau  dapat dikatakan setengah dari data yang di uji.

## 4.2. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan maka  dapat  dikemukakan  saran-saran  sebagai berikut :
1. Dalam  penelitian  ini  sebaiknya  sampai  pada tahapan  dibangunnya  sebuah  aplikasi  agar nantinya  dapat  memudahkan  pihak  Taman
Kanak-Kanak  Kaih  Bunda  Batanghari  dalam mengelolah serta memonitoring perkembangan anak usia dini. 2. Penerapan Metode Perceptron yang diaplikasikan  masih  belum  terkomputerisasi dengan sempurna. Sehingga dapat dikembangkan    lagi  lebih    lanjut  dengan menggunakan tools-tools
yang lebih interaktif dan user friendly .
3. Pada  monitoring  perkembangan  anak  usia dini  pada  penelitian  ini  masih  banyak terdapat hasil  yang tidak  valid, maka dari itu peneliti menyarankan agar penelitian selanjutnya  dapat  dikembangkan  dengan penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan metode  lain  atau  dikolaborasikan  dengan metode lainnya.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## DAFTAR REFERENSI
Arifin,  M.,  Asfani,  K.,  &  Handayani,  A.  N.  (2018). Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  Metode Perceptron  Pada  Pengenalan  Pola  Notasi. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan Ilmu  Komputer ,  9(1),  77-86. https://jurnal . umk.ac.id/index.php/simet/article/view/1737 Dewi, C. (2018). Penerapan Prinsip Good Corporate Governance pada PT. Bank Tabungan Negara (Persero),  Tbk.  Kantor  Cabang  Pembantu Syariah Parepare ( Doctoral dissertation, IAIN Parepare ). http://repository.iainpare.ac.id/
1110/
Effendi,  M.,  Fitriyah,  F.,  &  Effendi,  U.  (2017).
Identifikasi Jenis dan Mutu Teh Menggunakan  Pengolahan  Citra  Digital dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Teknotan: Jurnal Industri Teknologi Pertanian, 11(2), 67-76. http://journal.unpad. ac.id/teknotan/article/view/11597
Fauzia,  E.,  &  Marini,  M.  (2018).  Sistem  Informasi Laporan  Monitoring  Evaluasi  (MONEV)
Pada  Sekretariat  Daerah  Kabupaten  Bangka Tengah. Konferensi Nasional Sistem
Informasi  (KNSI)  2018. http://jurnal.atma
luhur.ac.id/index.php/knsi2018/article/view/4
31
Hartono,  S.  A.,  Mulyawan,  B.,  &  Hendryli,  J. (2018).  Aplikasi  e-Commerce  Dengan  Fitur
Top Product Menggunakan Metode
Perceptron  (Studi  Kasus  Toko  Kamera). Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Sistem  Informasi , 6(2),  210. https://journal.untar.ac.id/index . php/jiksi/article/view/2656
Irfan,  M.,  Sumbodo,  B.  A.  A.,  &  Candradewi,  I.
(2017). Sistem Klasifikasi Kendaraan Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital  dengan Metode  Multilayer  Perceptron. IJEIS ,  7(2), 139-148. http://etd.repository.ugm.ac.id/ home/detail_pencarian/108137
Kevin, D. P. (2021). Penerapan Pelatihan Penggunaan  Alat-Alat  Keselamatan  Oleh Crew  Mv.  Baruna  Maju.  Karya  Tulis. http://repository.unimar-amni.ac.id/3286/
Latubessy, A., & Wijayanti, E. (2018). Model DDST ( Denver  Development  Screening  Test )  untuk Monitoring  Perkembangan  Anak  Berbasis Expert  System.  Simetris: Jurnal  Teknik Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komputer ,  9(1), 205-210. https://jurnal.umk.ac.id/index.php
/simet/article/view/1763 Mulyono  dan  Yumari.  (2017). Strategi  Monitoring dan Evaluasi Pelaksanaan Anggaran . Yogyakarta: Deepublish.
Prakasiwi,  D.  A.  (2018).  Application  of  Lagging Village Mapping And Pre-Prosperous Family Using Back Propagation Algorithm In Bathin III  Ulu  District  Bungo  District  Jambi Province. In  Conference  SENATIK  ITDA Yogyakarta (Vol. 4, pp. 175-182).
https://senatik.itda.ac.id/index.php/senatik/art icle/view/150
Rahman,  A.  A.  (2018).  Penerapan  pendekatan Realistic  Mathematic  Education  (RME)  pada materi statistika untuk meningkatkan pemahaman  konsep  dan  prestasi  belajar siswa. Genta Mulia: Jurnal Ilmiah Pendidikan ,  8(2). https://ejournal.stkipbbm . ac.id/index.php/gm/article/view/114/103 Sikumbang,  H.,  Haris,  A.,  &  Elly,  M.  J.  (2020).
Sistem  Kendali  dan  Monitoring  dengan Syaraf  Tiruan  pada  Pembangkit  Listrik Tenaga Surya. Petir, 13(2), 119-127. https://sttpln.ejournal.id/petir/article/view/10 66
Tiara,  D.,  &  Syukron,  A.  (2019).  Perancangan Sistem  Informasi  Monitoring  Perkembangan Anak  Berbasis  Website  Pada  Rumah  Pintar Indonesia (Rpi) Yogyakarta. Bianglala Informatika ,  7(2),  130-136.  Dilihat  pada  17
Februari 2022. https://ejournal.bsi.ac.id/
ejurnal/index.php/Bianglala/article/view/6691
/3795.

## IDENTITAS PENULIS
Nama :  Novhirtamelly Kahar,S.T,M.Kom NIK/NIDN :  06.025 / 1015118101 TTL :  15-11-1981 Gol/Pangkat :  III B Jab. Fungsional :  Lektor Email : novmely@ymail.com Nama :  Reny Wahyuning Astuti, M.Kom NIK/NIDN :  06.028 / 1016057803 TTL :  16-05-1978 Gol/Pangkat :  III D Jab. Fungsional :  Lektor Email : r3ny4stuti@gmail.com Nama :  Desviana Valencia TTL :  23-12-1999 Email : desvianaelcia@gmail.com Email : arnold01arjansyah@gmail.com