## PREDIKSI HASIL UJIAN NASIONAL SISWA MENENGAH ATAS : PENDEKATAN DATA MINING
Putra Prima 1 , Aris Fanani 2 , Billy Montolalu 3 , Ummiy Fauziah Laili 4
1 Politeknik Negeri Malang, 2 UIN Sunan Ampel Surabaya, 3 Universitas Bhayangkara Surabaya, 4 IAIN Kediri putraprima@gmail.com 1 , arisfa@uinsby.ac.id 2 , billy.montolalu@gmail.com 3 , ummiyfauziyah@gmail.com 4
Abstrak: Pemerintah  Indonesia  menggunakan  Nilai  Ujian  Nasional  (NUN) digunakan  sebagai  standar  nasional  untuk  mengukur  keberhasilan  siswa. Dengan  menggunakan  NUN    sebagai  parameter  untuk  mengukur  tingkat keberhasilan siswa akan ada resiko yang sangat besar jika siswa gagal dalam menjalani  Ujian  Nasional  (UN),  oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah  model untuk  melakukan  prediksi  terhadap  NUN  siswa  sehingga  dapat  dilakukan usaha  pencegahan  terhadap  gagalnya  siswa  dalam  UN.  Pada  paper  ini diusulkan  sebuah  metode  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  NUN  siswa dengan menggunakan neuro fuzzy. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai rapor siswa, dan nilai IQ siswa. Pada penelitian ini digunakan tiga  mata  pelajaran  sebagai  subjek  penelitian  yaitu  Matematika,  Bahasa Indonesia  dan  Bahasa  Inggris.Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan menunjukkan bahwa metode neuro fuzzy dengan menggunakan data nilai dan  data  IQmemberikan  akurasi  prediksi  terbaik  pada  mata  pelajaran matematika sebesar 74%.
Kata Kunci : prediksi, nilai UN, neuro fuzzy
Abstract : The Indonesian government uses the National Exam Score (NUN) as  a  national  standard  to  measure  student  success.  By  using  NUN  as  a parameter to measure the level of student success there will be a very big risk if students fail to take the National Examination (UN), therefore a model is needed to predict student NUN so that efforts can be made to prevent student failures in the UN. This paper proposes a method to predict student NUN using neuro fuzzy. The data used in this study were student report cards and student IQ scores. In this study, three subjects were used as research subjects, namely Mathematics, Indonesian and English. Based on the results of the tests conducted, it showed that the neuro-fuzzy method using value data and IQ data provided the best predictive accuracy in mathematics at 74%.
Keywords : prediction, UN value, neuro fuzzy
Volume 3, Number 1, Desember, 2020, 60-68

## Pendahuluan
Kemampuan  memprediksi  secara akurat  menjadi  suatu  kebutuhan  pada saat  ini.  Ketidaklulusan  siswa  mengikuti
Ujian Nasional (UN) menjadi permasalahan  rutin  setiap  tahun  bagi
siswa, orang tua, sekolah dan pemerintah.  Banyak  metode  prediksi menggunakan
pendekatan data miningdikembangkan  selama  beberapa tahun terakhir. Prediksi awal keberhasilan siswa  dengan  menggunakan  data pendaftaran  siswa  (Kovacic,  2010) menunjukkan bahwa faktor yang penting memisahkan  siswa  yang  berhasil  dari siswa  yang  gagal  adalah  etnis  dan program bimbingan belajar.
Pada  penelitian  (Marquez-Vera,
2011) kegagalan siswa dapat ditentukan dengan menggunakan data dari performa  siswa  dan  data  socio demografi. (Casanova,2005) juga menyimpulkan  bahwa  kondisi  dari keluarga  siswa  juga  memiliki  pengaruh terhadap  pada  prestasi  siswa.  Pada penelitian  yang  lain  (Rosyidi,  2011) mengusulkan  prediksi  dari  kegagalan siswa  menggunakan  data  nilai  raport
siswa. Sayangnya metode yang diusulkan hanya  menggunakan  data  nilai  raport siswa, padahal ada beberapa faktor yang dapat  mempengaruhi  prediksi,  seperti data  sosio  demografi  dan  lingkungan belajar.
Berdasarkan penelitian yang sebelumnya dilakakukan, pada penelitian ini diusulkan metode neuro-fuzzy untuk memprediksi  hasil  Ujian  Nasional  (UN) Siswa Menengah Atas (SMA) tidak hanya menggunakan  data  nilai  raport  tetapi juga  menggunakan  data  IQ.  Dengan menambahkan data IQ, akan didapatkan peningkatan akurasi dari prediksi nilai UN dengan menggunakan neuro-fuzzy.

## Metodologi Penelitian
Penelitian ini mengambil data dari SMA  di  Kota  Lamongan.  Data  diambil dengan  cara  survey  langsung  dan diambil  data  siswa  angkatan  tahun 2018/2019 dengan mata pelajaran yang digunakan  adalah  Bahasa  Indonesia, Bahasa Inggris dan Matematika.
Putra Prima, Aris Fanani, Billy Montolalu, Ummiy Fauziah Laili

## Pembahasan
Ujian Nasional
Ujian  Nasional  (UN)  adalah kegiatan  pengukuran  dan  penilaian kompetisi  peserta  didik  secara  nasional pada  jenjang  pendidikan  dasar  dan menengah.  Sedangkan  Nilai  UN  (NUN) adalah nilai yang diperoleh oleh peserta didik dalam mengikuti UN.
UN  dilaksanakan  oleh  BNSP bekerjasama  dengan  instansi  terkait  di lingkungan  pemerintah,  pemerintah propinsi,  pemerintah  kabupaten/kota, perguruan tinggi dan satuan pendidikan. Untuk  tingkat  Sekolah  Menengah  Atas (SMA), ada 3 mata pelajaran utama yang digunakan,  yaitu  :  Matematika,  Bahasa Indonesia, dan Bahasa Inggris.
Neuro Fuzzy Neuro-fuzzy adalah penggabung- an  mekanisme fuzzy  inference  system yang  digambarkan  dalam  arsitektur jaringan  syaraf.  Sistem  inferensi  fuzzy yang  digunakan  adalah  sistem  inferensi fuzzy  model  Tagaki-Sugeno-Kang  (TSK) orde  satu  dengan  pertimbangan
keserdahaan dan kemudahan komputasi (Jang, 1997).
Pada sistem logika fuzzy memiliki kemampuan  lebih  dalam  menangani data pengetahuan lingkungan luar serta keupayaan dalam persepsi dan penalaran seperti  otak  manusia.  Namun  demikian sistem  logika  fuzzy  tidak  memiliki kemampuan untuk belajar dan beradaptasi.  Sebaliknya  pada  sistem jaringan syaraf tiruan memiliki kemampuan untuk belajar dan beradaptasi,  akan  tetepi  tidak  memiliki kemampuan  penalaran  seperti  yang dimiliki pada  sistem logika  fuzzy.  Untuk mendapatkan  sebuah  kecerdasan  yang memiliki  kemampuan  penalaran  serta kemampuan  pembelajaran,  sehingga berkembang Neuro Fuzzy.
Integrasi  antara  sistem  fuzzy dengan jaringan syaraf memiliki beberapa karakteristik, antara lain (Jang, 1997)  :  (a)  mampu  mengimplemen- tasikan  kepakaran  manusia,  (b)  model komputasi diinspirasikan secara biolagis, (c) menggunakan komputasi numeris, (d) mendukung  domain  untuk  aplikasi- aplikasi  baru,  seperti  pemrosesan  sinyal
Volume 3, Number 1, Desember, 2020, 60-68
secara  adaptif,  identifikasi  sistem  non linear, regresi non-linear dan pencocokan  pola,  (e)  pembelajaran dilakukan  dengan  model  yang  tidak terikat,  (f)  proses  komputasi  dilakukan secara  intensif,  (g)  memiliki  toleransi terhadap kegagalan, (h) dapat digunakan untuk aplikasi-aplikasi dunia nyata.

## 1.1 Struktur Neuro Fuzzy
Struktur  Neuro  Fuzzy  yang menggambarkan sistem fuzzy TSK dapat digambarkan  dalam  diagram  blok  atau arsitektur  jaringan  syaraf  seperti  pada
Gambar  1.  Himpunan  aturan  umum untuk  Sugeno  orde  satu  dengan  dua input adalah sebagai berikut:
Aturan 1: if x is A 1 and y is B 1 , then f 1 = p 1 x+q 1 y+ r 1
Aturan  2:  if  x  is  A 2 and  y  is  B 2 ,  then f 2 =p 2 x+q 2 y+r 2
Layer  1. Setiap  node  i  pada  lapisan  ini adalah  node  adaptif  dengan  sebuah fungsi node,
𝜇(𝑥) = 1 1+| 𝑥−𝑐𝑖 𝑎𝑖 | 2𝑏𝑖 (1)
dimana  {a i, b i, c i }  merupakan  himpunan parameter.
Layer  2. Setiap  node  pada  lapisan  ini merupakan  node  yang  berisi  bobot sudah  tetap,dimana  adalah  hasil  dari semua sinyal yang masuk.
O2,i = µAi (x) * µBi (y), i= 1,2 (2)
Setiap  node  putput  merepresentasikan kekuatan mengirim dari aturan.
Layer  3. Setiap  node  pada  lapisan  ini adalah node tetap. Node ini menghitung perbandingan kekuatan mengirim aturan ke-i dengan total dari kekuatan mengirim aturan secara keseluruhan.
O 3,1 = w ̅ = w i w 1 +w 2 , i= 1,2 (3)
Output  pada  lapisan  ini  disebut normalized firing strengths.
Layer  4. Setiap  node  pada  lapisan  ini adalah node adaptif dengan fungsi node,
𝑂 4,1 =   𝑤 ̅𝑖 𝑓 𝑖 = 𝑤 ̅𝑖(𝑝 𝑖 𝑥𝑞 𝑖 𝑦𝑟 𝑖 ), (4) dimana 𝑤 ̅𝑖 adalah  kekuatan  mengirim yang  sudah  dinormalisasikan  pada lapisan  ke-3  dan  {p i ,q i ,r i }  merupakan himpunan parameter.
Layer  5. Node tunggal pada  lapisan  ini adalah node tetap, dimana memperhitungkan  keseluruhan  output sebagai hasil dari sinyal yang masuk.
𝑂 5,1 =   ∑ 𝑤 ̅ 𝑖 𝑓 𝑖 = ∑ 𝑤 ̅ 𝑖 𝑓 𝑖 𝑖 ∑ 𝑤 𝑖 𝑖 (5)
Putra Prima, Aris Fanani, Billy Montolalu, Ummiy Fauziah Laili

## Gambar 1. Arsitektur Neuro Fuzzy dengan 2 Input dan 1 Output
Tabel 1. Pembelajaran hybrid Parameter Arah Maju Arah Mundur Parameter Premis Tetap Gradient Distance Parameter Konsekuen RLSE Tetap 1.2 Pembelajaran pada Neuro Fuzzy
Struktur Neuro Fuzzy seperti pada Gambar 1, simpul adaptif terdapat pada lapisan  pertama  dan  keempat.  Simpul pada  lapisan  pertama  mengandung parameter premis non-linear, sedangkan pada  lapisan  keempat  mengandung parameter  linier.  Untuk  memperbaharui parameter-parameter tersebut dilakukan proses  pembelajaran  dengan  algoritma hybrid.  Pembelajaran  hybrid  terdiri  atas dua  bagian  yaitu  arah  maju  ( forward Pass) dan arah mundur (backward pass).
Pada arah maju, parameter premis dibuat  tetap  dengan  menggunakan metode Recursive Least Squar Estimator (RLSE). Pada RLSE parameter konsekuen diperbaiki  berdasarkan  pasangan  data masukan dan keluaran. Kemudian setelah parameter  konsekuen  didapatkan,  data masukan  dilewatkan  jaringan  adaptif kembali  dan  hasil  keluaran  jaringan adaptif  ini  dibandingkan  dengan keluaran yang sebenarnya.
Pada  arah  mundur,  parameter konsekuen dibuat tetap. Kesalahan yang terjadi  antara  keluaran  jaringan  adaptif dan keluaran sebenarnya dipropagasikan balik  dengan  dengan  menggunakan gradient  distance    untuk  memperbaiki parameter  premis.  pembelajaran  ini disebut backpropagation-eror.  Satu tahap  arah  pembelajaran  maju-mundur dinamakan  satu  epoch.  Pembelajaran hybrid  neuro  fuzzy  seperti  dijelaskan pada Tabel 1.
Nilai  nilai  untuk  masing  masing mata  pelajaran  dan  hasil  tes  IQ  siswa digunakan  sebagai  masukan  untuk sistem  neuro  fuzzy  yang  digunakan, dengan demikian terbentuk sistem neuro
Volume 3, Number 1, Desember, 2020, 60-68
fuzzy  yang  mempunyai  enam  masukan dan satu nilai keluaran.
Sebelum dilakukan proses prediksi, dataset nilai dan IQ dibersihkan dahulu  agar  nilai  prediksi  menjadi  lebih akurat.
Pembersihan data ini meliputipencarian titik
tengah,
penghapusan outlier,    pencarian  data kembar dan normalisasi. Pencarian data yang kembar dilakukan dengan menggunakan  query.  Penghapusan outlier  dilakukan  dengan  cara  mencari titik  tengah  kemudian  dijadikan  acuan untuk  mendapatkan  nilai  minimum  dan maksimum yang diijinkan.
Pengolahan data dilakukan dengan  menggunakan  tool  anfisedit
pada  matlab,  dengan  jumlah  data sebanyak  108.  Data  dibagi  menjadi  dua bagian  yaitu  data  training  dan  data testing.  Untuk  data  training  digunakan 60%  dari  data,  sedangkan  untuk  data testing digunakan 40% dari data. Contoh tampilan  data  ( training  dan  testing) seperti Tabel 2.
Data ditraining dengan menggunakan tool anfisedit pada matlab 2010.
Fungsi keanggotaan yang digunakan  adalah  trimf,  gbellmf  dan gaussmf,  fungsi  keanggotaan  ini digunakan  dalam  proses  training  untuk mengetahui  mana  fungsi  keanggotaan yang  paling  cocok  untuk  digunakan terhadap dataset yang ada.
Tabel 2. Contoh Data ( Training dan testing) IQ Smt1  Smt2  Smt3  Smt4  Smt5  NUN 95 65 70 75 70 69 7.4 104 75 68 70 65 71 8.8 97 75 68 70 70 79 6.8 103 65 68 80 70 72 9.6 106 70 68 80 70 75 8.4 101 65 69 70 70 70 8.8 94 70 68 75 70 73 7.8 94 70 70 70 70 70 7.8 95 75 68 75 70 77 7.8 IQ Smt1  Smt2  Smt3  Smt4  Smt5  NUN 100 75 68 70 70 83 8 98 65 68 75 70 76 7 94 70 68 75 70 79 7.2 101 65 69 80 70 72 9.6 94 70 70 70 70 70 8.8 103 65 68 80 70 72 9.6 97 75 68 70 70 79 6.8 95 75 68 75 70 73 7.8
Putra Prima, Aris Fanani, Billy Montolalu, Ummiy Fauziah Laili

## Tabel 3. Rata-Rata Error Hasil Prediksi
Mata Pelajaran Trimf (%) Gbellmf (%) Gaussmf (%) Bahasa Indonesia 27,24  30.60 29.16 Bahasa Inggris 38,74  35,91 33,98 Matematika  26,90  32,16 32.56 Sebagai contoh pengujian terhadap nilai Bahasa Indonesia, pengolahan
diawali dengan memasukkan  input  data  yang  telah dinormalisasi  dengan  editor  seperti Gambar  2,  dan  struktur  neuro  fuzzy seperti Gambar 3. Dengan menggunakan fungsi keanggotaan Trimf dengan epoch 10  dan  memasukkan  data  testing didapatkan hasil pengujian seperti pada gambar 5. Hasil dari pengujian terhadap dataset dengan ketiga fungsi keanggotaan  secara  lengkap  seperti ditampilkan pada Tabel 3.

## Kesimpulan
Nilai  error  diambil  dari  selisih antara  nilai  prediksi  neuro  fuzzydengan nilai  sesungguhnya.  Dari  tabel  2  dapat dilihat  bahwa  fungsi  keanggotan  yang memiliki  nilai  error  paling  baik  adalah fungsi keanggotaan trimf.
Diantara  mata  pelajaran  yang  di training  mata  pelajaran  matematika mempunyai nilai error yang paling kecil sebesar 26,90% sedangkan yang memiliki nilai error terbesar adalah bahasa inggris sebesar 38,74%.
Error ini disebabkan karena terjadi perbedaan yang sangat mencolok antara nilai semester dengan nilai UN. Ini dapat terjadi karena standar penilaian seorang guru  terhadap  siswa  dapat  berbeda beda,  terjadinya  perubahan  kurikulum, tingkat  kesulitan soal UN  yang berbeda beda  dan  kecurangan  kecurangan  yang sering terjadi pada saat dilaksanakannya ujian nasional.

## Gambar 2. Input Data training
Volume 3, Number 1, Desember, 2020, 60-68

## Gambar 3. Struktur Neuro Fuzzy dengan fungsi keanggotaan 3

## Daftar Pustaka
Cortez,  Paolo.,  Alice  Silva.,  (2007), “Using  Data  Mining  To  Predict  Secondary School Student Performance” .
Kova č i ć ,  Z.  J.,  (2010), “Early  Prediction  of  Student Success:  Mining  Students Enrolment  Data” ,  Proceedings  of  Informing  Science  &  IT  Education Conference (InSITE).
Marquez-Vera, C., Romero, C., Ventura S., (2011), “Predicting School Failure Using Data Mining” , 4th International Conference on Educational Data Mining, EDM.
Rosyidi,  Imron.,  Moch  Hariadi.,  I  Ketut  Eddy  Purnama.,  (2011), “Data  Mining Kemampuan Siswa Berbasis Neuro Fuzzy” . SESINDO.
Shing Jyh, Roger Jang., (1997), “Neuro Fuzzy and Soft Computing” ,Prentice Hall