## PREDIKSI PRESTASI MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION
Sahat Sonang S 1) , Arifin Tua Purba 2) , Sarida Sirait 3)
1,2 Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia email: sahatsonangstg@gmail.com, arifintuaprb20@gmail.com
2 Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia
3 Komputerisasi Akuntansi, Politeknik Bisnis Indonesia e-mail : saridasrt@gmail.com

## Abstract
This study aims to overcome the problems in predicting student achievement at the Polytechnic Business Indonesia  Pematangsiantar.  To  predict  student  achievement  is  done  by  applying  Backpropagation algorithm  and  implement  it  into  Matlab  software.  Backpropagation  algorithm  is  one  of  the  methods  on artificial  neural  networks  that  is  quite  reliable  in  solving  problems  including  prediction.  In  this  study conducted on the object of students semester One with a lot of data samples 26 samples. The data sample is divided into two parts, 70% of the data is used as training data and 30% of the data is used as testing data. This study uses ten architectural models, namely 9-2-1, 9-3-1, 9-4-1, 9-5-1, 9-6-1, 9-7-1, 9-8-1, 9-9- 1,  9-10-1,  9-11-1.  Of  the  ten  Backpropagation  network  architecture  models  implemented  in  predicting student achievement in Matlab software obtained the best output is 9-2-1 pattern with epoch 8149, time duration  for  17  seconds,  and  MSE  (error  rate)  value  of  2.80  e-05  for  training and  MSE  (error  rate)  of 0.1248 with accuracy of 87.5% for testing. The best architecture obtained is expected to be used as a picture by the academic Polytechnic Business Indonesia (PBI) in predicting student achievement.
Keywords : Artificial Neural Networks, Backpropagation, Prediction, Matlab.

## 1. PENDAHULUAN
Politeknik Bisnis Indonesia adalah salah satu dari sejumlah institusi yang
menyelenggarakan pendidikan tinggi di lingkungan Kota Pematangsiantar. Setiap
penyelenggara pendidikan tinggi  memiliki tugas utama yaitu menyelenggarakan Tridarma Perguruan  Tinggi.  Penyelenggaraan  dharma Pendidikan  dan  Pengajaran  di  lingkungan Politeknik  Bisnis  Indonesia  diwujudkan  dalam bentuk  kegiatan  pembelajaran.  Analisis  prestasi mahasiswa harus dilakukan secara teliti sehingga dapat  memberikan  luaran  yang  terukur  dan akurat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk memprediksi  prestasi  mahasiswa  Politeknik Bisnis Indonesia dengan menggunakan algoritma Backpropagation. Hasil dari riset dapat digunakan  sebagai  referensi  dalam  penelitian
bidang  teknologi  informasi  secara  khusus peramalan atau prediksi prestasi mahasiswa, dan dapat menolong para akademisi untuk membantu pihak  akademisi  untuk  peningkatan  siret selanjutnya.
Saat ini teknologi informasi sangat cepat perkembangannya seperti halnya machine learning  menjadi  hal  yang  sangat  sering dibicarakan  secara  khusus  dalam  bidang  riset- riset yang mengimplementasikan machine learning dalam berbagi bidang teknologi, bisnis, perindustrian,  kesehatan,  bursa  saham,  dan lainnya. [1] Machine learning banyak digunakan dalam penyelesaian persoalan yang sangan rumit dan  kompleks,  [2]–[4]    yaitu:  analisa  image, analisa  data,  serta  mencari  objek.  Tujuan  teknik machine learning  supaya komputer dapat belajar secara otomatis tanpa campur tangan manusia, [5]
dan  melakukan  reaksi  yang  pasti. [6] Penelitian machine learning berfokus pada bagaimana cara meningkatkan  kinerja  sistem  pembelajaran otomasi melalui pelatihan-pelatihan. [7] permasalahan  yang  ada  pada  machine  learning dimanfaatkan sebagai pilihan dalam mengoptimalkan  kinerja  komputer    berdasarkan data  lampau.  [8]  Riset  ini  mengulas  teknik machine  learning  menggunakan  jaringan  syarah backpropagation.  Algoritma  backpropagation dalam machine learning sangat banyak dipergunakan pada riset jaringan syaraf feedforwat. [9]–[11]
Penelitian yang dilakukan oleh Yulidhan dan  Amin  (2018)  membahas  tentang  prediksi kelulusan  mahasiswa  dengan  menggunakan algoritma Backpropagation . Hasil yang diperoleh akurasi  sebesar  96,91%.  Penelitian yang dilakukan  oleh  Fatmi  dkk  (2018)  membahas tetang  prediksi  prestasi  siswa  dengan  metode Backpropagation , diperoleh hasil akurasi sebesar 86,82%.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Anjar Wanto  (2017)  membahas  tentang  Optimasi prediksi  dengan  algoritma Bacpropagation dan Conjugate Gradien Beale-Powell Restars . Metode  backpropagation  mempunyai  beberapa fungsi,  seperti  :  fungsi  transfer  dan  fungsi pelatihan.  Fungsi  transfer  sering  digunakan dalam machine learning neural network khususnya dalam metode propogasi balik, yaitu: linear  purelin,  [12]  log  sigmoid  (logsig), [13] sigmoid  tangen  hiperbolik  (tansig).  [14]  Secara umum algoritma backpropagation standar menggunakan  fungsi  pelatihan  gradient  discent, yaitu  :  traingda,  traingdm,  traingd  ,  trainngdx, [15]  dan banyak lagi fungsi pelatihan yang dapat digunakan  dalam  optimasi  yang  mempengaruhi hasil  komputasi,  misalnya  gradien  konjugasi
berskala  (trainscg),  [16]  fungsi  pelatihan  urutan acak  dengan  fungsi  pembelajaran  (trainr),  [17] regulasi  bayesian  (trainbr),  [18]  pelatihan  bias perintah  acak  yang  tak  terawasi  (trainru),  [19] levenberg marquardt (trainlm), [20], [21] one step secant  (trainos),  [22]  fungsi  pembelajaran inkremental  berurutan  (trains),  [23]  fungsi pelatihan  tanpa  pengawasan  (trainbu),  fungsi batch memakai aturan pembelajaran bias (trainb), [24] fungsi konjugasi gradien (traincgf, traincgb, traingcgp),  [25]  resilient  (trainrp),  [26]  BFGS quasi  newton, [27] alur  siklus  bias  (trainc),  [28] BFGS  quasi  newton  referensi  adaftif  kontrol (trainbfgc).  [29],  [30]  Menggunakan  fungsi pelatihan  dan  transfer  menghasilkan  tingkat keakuratan peramalan yang berbeda-beda dengan menggunakan  parameter  atau  metode,  dan  data yang  digunakan  dalam  pengujian.  [31]–[34] Makalah ini fokus dalam membahas penggunaan fungsi  pelatihan  algoritma Backpropagation dalam memprediksi prestasi mahasiswa.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Data  Riset
Pada tahap analisa, makalah ini mengambil sebanyak 26 sampel data yang dipilih secara  acak.  Sampel  data  yang  diperoleh  dapat dilihat  pada  tabel  1.  Untuk  setiap  sampel  data diperoleh  dari  data  hasil  pembelajaran  9 (sembilan)  mata  kuliah.  Dimana  kesembilan matakuliah  tersebut  adalah  :  X1  =  Pengantar Teknik Informasi; X2 = Elektronika Dasar; X3 = Pancasila dan Kewarganegaraan; X4 = Matematika Diskrit; X5 = Agama; X6 = Bahasa Pemrograman  I  (Java);  X7  =  Praktek  Bahasa Pemrograman  I  (Java);  X8  =  Logika  dan Algoritma; X9 = Bahasa Inggris I.
Tabel 1. Sample Data MHS X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 Mhs 1 79,8 79,5 77,1 70 86 85,5 83,5 95 75 Mhs 2 71,5 79,1 70,1 67,5 82 84 79,5 90 69,5 Mhs 3 46,8 79,1 72,1 77,5 87,5 85,5 85 74 69,5 Mhs 4 70 79,5 70,1 72,5 83,5 85,5 81 91 72,5 Mhs 5 56,8 79,1 72,1 75 87,5 86,5 85 78 67,5 Mhs 6 78,7 78,1 73,6 72,5 83,5 84 81 92,5 73,1 Mhs 7 75,5 79,7 72,1 66 81,5 82 79 87 69,5
Mhs 8 69,5 79,7 73,1 59 83,5 84 81 77 67,5 Mhs 9 70,5 79,1 73,6 79 80 82 77,5 91 72,5 Mhs 10 73,5 79,1 75,6 73,5 80 82 77,5 86 70,1 Mhs 11 75,8 79,5 70,1 84 81,5 82 79 90,5 70,1 Mhs 12 72,5 79,1 70,1 74 83,5 84 81 89 72,1 Mhs 13 84 79,1 72,1 81 81,5 82 79 91 72,1 Mhs 14 69 79,1 70,1 73 81 82 78,5 91 70,1 Mhs 15 68 79,5 72,1 73 80 80,5 77,5 91 69,5 Mhs 16 86,4 79,5 73,1 78,5 80 81,5 77,5 92,5 75,5 Mhs 17 77 79,1 71,6 78,5 84 84,5 81,5 92,5 73,5 Mhs 18 75,5 79,5 70,1 84 82,5 81,5 78 90 72,5 Mhs 19 75 79,5 71,6 75 82 82,5 79,5 92,5 70,1 Mhs 20 69,5 79,5 70,1 59 87,5 85,5 85 78 72,5 Mhs 21 73,9 79,5 72,1 82 86 85,5 83,5 95 70,1 Mhs 22 74,7 79,1 70,1 79 80 80,5 79,5 92,5 72,1 Mhs 23 64,5 79,1 72,1 72,5 80,5 82,5 78 92,5 69,5 Mhs 24 67,5 79,1 73,6 78,5 81 81,5 78,5 92,5 69,5 Mhs 25 72 79,1 72,1 73 82 82,5 79,5 92,5 72,5 Mhs 26 67 79,3 75,1 70,5 80,5 81 78 90 70,1

## 2.2. Tahap Penelitian
Tahapan  penyelesaian  riset  ini  dapat dilihat pada gambar 1 ditampikan alur penelitian yang hendak dilakukan.
Mulai Studi Literatur Seleleksi Data Normalisasi,  Latih dan Testing data Masukkan data latih Membangun jaringan pengujian dan testing Membuat nilai bias Membuat parameter jaringan Proses Latih Masukan dan Testing Uji coba hasil pelatihan Mengevaluasi Selesai Gambar 1.  Tahap Penelitian
Berasarkan    Gambar  1  tahap  pertama yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  melakukan studi  literatur  lewat  jurnal  dan  buku-buku  yang dilanjutkan  dengan  pengumpulan  data  yang digunakan  dalam  penelitian  (Tabel  1).  Langkah selanjutnya membagi data menjadi 2 bagian yaitu data  latih  dan  data  testing.  Langkah  selanjutnya melakukan  proses    normalisasi  data    dengan menggunakan rumus (1) [35]
𝑥 ′ = 0.8 (𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 +  0.1 (1)
Penjelasan : x' = nilai data  yang telah dilakukan tahap  normalisasi  dimana  nilai  0.8  dan  0.1 merupakan nilai ketetapan. x = data yang hendak dilakukan normalisasi, a = value paling kecil dari data, b = value yang paling besar dari data. Data latih  yang  telah  dilakukan  normalisasi  di masukkan  ke  aplikasi  Matlab  supaya  dilakukan pengolahan  dengan  menentukan  model  jaringan syaraf multi layer.

## 2.3. Parameter Fungsi Pelatihan
Parameter  yang  sudah  ditentukan  dalam makalah  ini  dilanjutkan  pada  tahap  pengolahan dan pemrosesan memakai software Matlab.
Pelatihan: clc; clear; close all; warning off all;
% membaca data asli dari file excel data_asli = xlsread('Book1.xlsx',3,'B2:J19'); target = xlsread('Book1.xlsx',3,'O2:O19'); % melakukan transpose data_asli = data_asli'; target = target';
% mengubah matriks menjadi vektor dsv = dataset_asli(:);
% mencari nilai terkecil dan terbesar dari dataset kecil_data = min(dsv); besar_data = max(dsv); % proses normalisasi_data [m,n] = size(dsv); data_norms = zeros(m,n); for k = 1:m' for l = 1:n' data_norm(k,l)
= (0.8*(dsv(k,l)- kecil_data)/(besar_data-kecil_data))+0.1; end' end'
% menyiapkan data pelatihan normalisasi var = 18; jlh_data = 9; data_latih_norm = zeros(var,jlh_datas); % menyusun'_data pelatihan normalisasi for i' = 1:var for j' = 1:jlh_datas data_latih_norm(i,j) = data_norms((jlh_datas*i)+(i+j)-(jlh_datas+i)); end end %  melakukan  transpose  terhadap  data  latih ternormalisasi data_latih_norm = data_latih_norm';
% menetapkan parameter JST jumlah_neuronl = 2; fungsi_aktivasi1 = 'logsig'; % fungsi sigmoid fungsi_aktivasi2 = 'logsig'; % fungsi sigmoid fungsi_pelatihan  =  'traingdx';  %  menyesuaikan dengan target filename = 'Book1.xlsx'; sheet = 2; xlRange1 = 'A2:I3'; xlRange2 = 'K2:L2'; xlRange3 = 'K5:L5'; xlRange4 = 'K8'; bobot_awal_hidden  =  xlsread(filename,  sheet, xlRange1);
bobot_awal_output  =  xlsread(filename,  sheet, xlRange2); bias_awal_hidden  =  xlsread(filename,  sheet, xlRange3);
bias_awal_output  =  xlsread(filename,  sheet, xlRange4);
% membangun arsitektur JST Backpropagation Jaringans = ‘newff(minmax(data_latih_norms’), [jumlah’_neuronl 1],...
{fungsi_aktivasi1,fungsi_aktivasi2},fungsi_pelat ihan);
jaringans.trainParam.epochs = 10000; jaringans.trainParam.lr = 0.001; jaringans.IW{1,1} = bobot_awal_hidden; jaringans.LW{2,1} = bobot_awal_output; jaringans.B{1} = bias_awal_hidden';
jaringans.B{2} = bias_awal_output;
% melakukan Pembelajaran arsitektur jaringans =
train(jaringans,data_latih_norms,target);
% membaca hasil pelatihan hasil_latih_norms =
sim(jaringans,data_latih_norms);
%  melakukan  denomalisasi  terhadap  hasil  latih normalisasi hasil_latihs_aslis = (((hasil_latih_norms- 0.1)*(besar_data-kecil_data))/0.8)+kecil_data; target_latih_aslis  =  (((targets-0.1)*(besar_data- kecill_data))/0.8)+kecil_data;
% menghitung nilai MSE nilai_error = hasil_latih_norm - target; nilai_error2 = nilai_error.^2; error_MSE = (1/m)*sum(nilai_error.^2);
% menampilkan grafik hasil pelatihan figure plot(hasil_latih_norm,  'bo-','LineWidth',2)  % pengaturan garis hold on % agar dapat terjadi penimpahan gambar plot(target, 'ro-','LineWidth',2) grid on title(['Grafik  Keluaran  JST  vs  Target  dengan nilai MSE = ', num2str(error_MSE)]) xlabel('Mahasiswa')
ylabel('Nilai ( x )') legend('Keluaran JST','Target'); hold off
% menyimpan arsitektur JST hasil pelatihan save  jaringan  jaringan  %  save  nama_simpan nama_variabel

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Normalisasi Data
Data nilai mahasiswa setiap mata kuliah (Tabel  1),  dilakukann  normalisasi  dengan memakai persamaan (1) yang selanjutnya dibuat menjadi  2  bagian,  yaitu:  Data  latih,  dan  data testing.
Tabel 2. Normalisasi Sample Data X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 T Mhs1 0,6477 0,6427 0,6029 0,4851 0,7506 0,7423 0,7091 0,9 0,568 1 Mhs2 0,51 0,6361 0,4867 0,4436 0,6842 0,7174 0,6427 0,817 0,4768 0 Mhs3 0,1 0,6361 0,5199 0,6095 0,7755 0,7423 0,734 0,5515 0,4768 0 Mhs4 0,4851 0,6427 0,4867 0,5266 0,7091 0,7423 0,6676 0,8336 0,5266 1 Mhs5 0,266 0,6361 0,5199 0,568 0,7755 0,7589 0,734 0,6178 0,4436 1 Mhs6 0,6295 0,6195 0,5448 0,5266 0,7091 0,7174 0,6676 0,8585 0,5365 1 Mhs7 0,5763 0,6461 0,5199 0,4187 0,6759 0,6842 0,6344 0,7672 0,4768 0 Mhs8 0,4768 0,6461 0,5365 0,3025 0,7091 0,7174 0,6676 0,6012 0,4436 0 Mhs9 0,4934 0,6361 0,5448 0,6344 0,651 0,6842 0,6095 0,8336 0,5266 1 Mhs10 0,5432 0,6361 0,578 0,5432 0,651 0,6842 0,6095 0,7506 0,4867 1 Mhs11 0,5813 0,6427 0,4867 0,7174 0,6759 0,6842 0,6344 0,8253 0,4867 1 Mhs12 0,5266 0,6361 0,4867 0,5515 0,7091 0,7174 0,6676 0,8004 0,5199 1 Mhs13 0,7174 0,6361 0,5199 0,6676 0,6759 0,6842 0,6344 0,8336 0,5199 1 Mhs14 0,4685 0,6361 0,4867 0,5349 0,6676 0,6842 0,6261 0,8336 0,4867 1 Mhs15 0,4519 0,6427 0,5199 0,5349 0,651 0,6593 0,6095 0,8336 0,4768 1 Mhs16 0,7573 0,6427 0,5365 0,6261 0,651 0,6759 0,6095 0,8585 0,5763 1 Mhs17 0,6012 0,6361 0,5116 0,6261 0,7174 0,7257 0,6759 0,8585 0,5432 1 Mhs18 0,5763 0,6427 0,4867 0,7174 0,6925 0,6759 0,6178 0,817 0,5266 1 Mhs19 0,568 0,6427 0,5116 0,568 0,6842 0,6925 0,6427 0,8585 0,4867 1 Mhs20 0,4768 0,6427 0,4867 0,3025 0,7755 0,7423 0,734 0,6178 0,5266 0 Mhs21 0,5498 0,6427 0,5199 0,6842 0,7506 0,7423 0,7091 0,9 0,4867 1 Mhs22 0,5631 0,6361 0,4867 0,6344 0,651 0,6593 0,6427 0,8585 0,5199 1 Mhs23 0,3938 0,6361 0,5199 0,5266 0,6593 0,6925 0,6178 0,8585 0,4768 0 Mhs24 0,4436 0,6361 0,5448 0,6261 0,6676 0,6759 0,6261 0,8585 0,4768 1 Mhs25 0,5183 0,6361 0,5199 0,5349 0,6842 0,6925 0,6427 0,8585 0,5266 1 Mhs26 0,4353 0,6394 0,5697 0,4934 0,6593 0,6676 0,6178 0,817 0,4867 1

## 3.2. Hasil dari Latih  dan Testing
Simulasi dan pengujian dilakukan menggunakan
Software Matlab dengan membangun beberapa model jaringan.
a. Pengujian dengan Jaringan  9-2-1
Pada gambar 2 dijelaskan bahwa epoch yang terjadi sebesar 8149 iterasi dengan lama waktu 17 detik. Mean Square Error (MSE) sebesar 2,80e-05. Hasil training dengan model 9- 2-1 dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pelatihan Arsitektur 9-2-1 Mhs  T  Output  Error  Mhs  T  Output  Error
1 1 1  -1.5e-06  10 1 1  -4.5e-07 2 0 0.0105 0.0105  11 1 1  -1.5e-08 3 0 0.0109 0.0109  12 1 1  -1.5e-05 4 1 0.9931  -0.0069  13 1 1  -1.6e-08 5 1 0.9883  -0.0117  14 1 0.9998 -0.0002 6 1 1  -2.8e-07  15 1 1  -3.7e-05 7 0 0.0061 0.0061  16 1 1  -2.1e-08 8 0  3.35e-07  3.35e-07  17 1 1  -3.2e-08 9 1 1  -4.4e-08  26 1 0.9927 -0.0073 MSE : 2.80e-05 Akurasi : 100%
b. Pengujian dengan Jaringan 9-3-1
Gambar 3. Pelatihan Model 9-3-1
Dari  gambar  3  dijelaskan  bahwa epoch yang  terjadi  sebesar  8299  iterasi  dengan  lama waktu  19  detik. Mean  Square  Error (MSE) sebesar 2,74e-05. Hasil training dengan model 9- 3-1 dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pelatihan Arsitektur 9-3-1
Mhs  T  Output  Error  Mhs  T  Output Error 1 1 1  -1.7e-06  10 1 1 -5.1e-07 2 0 0.0103  0.0103  11 1 1 -1.2e-08 3 0 0.0107  0.0107  12 1 1 -1.7e-05 4 1 0.9931  -0.0069  13 1 1 -1.3e-08
5 1 0.9883  -0.0117  14 1 0.9998 -0.0002 6 1 1 -3.2e-07  15 1 1 -4.1e-05 7 0 0.0059  0.0059  16 1 1 -1.8e-08 8 0  1.1e-07  1.1e-07  17 1 1  -3.04e-08 9 1 1 -4.4e-08  26 1 0.9927 -0.0073 MSE : 2.739e-05 Akurasi : 100%

## c. Pengujian dengan Jaringan  9-7-1
Gambar 4. Pelatihan Model 9-7-1
Dari  gambar  4  dijelaskan  bahwa epoch yang terjadi  sebesar  8693  iterasi  dengan  lama waktu  17  detik. Mean  Square  Error (MSE) sebesar  2,62e-05.  Hasil training dengan model 9-7-1 dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pelatihan Arsitektur 9-3-1 Mhs  T  Output  Error  Mhs  T  Output Error 1 1 1 -1.6e-06  10 1 1 -4.5e-07 2 0 0.0099  0.0099  11 1 1 -4.8e-09 3 0 0.0103  0.0103  12 1 1 -1.7e-05 4 1 0.9932  -0.0068  13 1 1 -4.2e-09 5 1 0.9884  -0.0116  14 1 0.9998 -0.0002 6 1 1 -2.7e-07  15 1 1 -4.2e-05 7 0 0.0057  0.0057  16 1 1 -9.3e-09 8 0  2.3e-08  2.3e-08  17 1 1 -1.8e-08 9 1 1 -2.9e-08  26 1 0.9928 -0.0072 MSE : 2.6172e-05 Akurasi : 100%

## d. Pengujian dengan Jaringan 9-9-1

## Gambar 5. Pelatihan Model 9-9-1
Dari  gambar  5  dijelaskan  bahwa epoch yang  terjadi  sebesar  8800  iterasi  dengan  lama waktu  17  detik. Mean  Square  Error (MSE) sebesar 2,68e-05 . Hasil training dengan model 9- 9-1 dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pelatihan Arsitektur 9-9-1 Mhs  T  Output  Error  Mhs  T  Output Error 1 1 1  -1.5e-06  10  1 1 -4.2e-07 2 0  0.0101  0.0101  11  1 1 -3.3e-09 3 0  0.0104  0.0104  12  1 1 -1.7e-05 4 1  0.9931  -0.0069  13  1 1 -4.1e-09 5 1  0.9883  -0.0117  14  1  0.9998 -0.0002 6 1 1  -2.5e-07  15  1 1 -4.2e-05 7 0  0.0058  0.0058  16  1 1 -7.0e-09 8 0  1.5e-08  1.5e-08  17  1 1 -1.4e-08 9 1 1  -2.4e-08  26  1  0.9927 -0.0073 MSE : 2.6770e-05 Akurasi : 100%
e. Pengujian dengan Jaringan 9-11-1

## Gambar 6. Pelatihan Model 9-9-1
Dari  gambar  6  dijelaskan  bahwa epoch yang terjadi  sebesar  8978  iterasi  dengan  lama waktu  18  detik. Mean  Square  Error (MSE) sebesar 2,65e-05 .  Hasil training dengan model 9-11-1 dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pelatihan Arsitektur 9-11-1 Mhs  T  Output  Error  Mhs  T  Output Error 1 1 1  -1.5e-06  10 1 1 -4.1e-07 2 0 0.0100  0.0100  11 1 1 -3.1e-09 3 0 0.0104  0.0104  12 1 1 -1.7e-05 4 1 0.9931  -0.0069  13 1 1 -3.2e-09 5 1 0.9883  -0.0117  14 1 0.9998 -0.0002 6 1 1  -2.4e-07  15 1 1 -4.2e-05 7 0 0.0057  0.0057  16 1 1 -6.5e-09 8 0  1.3e-08  1.3e-08  17 1 1 -1.3e-08 9 1 1  -2.3e-08  26 1 0.9927 -0.0073 MSE : 2.6513e-05 Akurasi : 100%

## f. Hasil pengujian dari 10 medel arsitektur
Proses  pengujian  dilakukan  dengan menggunakan 10 model arsitektur jaringan syaraf. Hasil  dari  10  pengujian  model  arsitektur  yang digunakan  sangat  bervariasi,  begitu  juga  dengan epoch  (iterasi)  dan  waktu  training.  Berikut  hasil pengujian dari 10 model arsitektur.
Tabel 8. Hasil Pengjian 10 Model Arsitektur No Model Arsitektur Training Testing Epoch Waktu MSE MSE  Akurasi 1. 9-2-1 8149 0:00:17  2,80e-05  0.1248  87,5 % 2. 9-3-1 8299 0:00:19  2,74e-05  0.1248  87,5 % 3. 9-4-1 8392 0:00:19  2,70e-05  0.1248  87,5 % 4. 9-5-1 8487 0:00:20  2,71e-05  0.1248  87,5 % 5. 9-6-1 8647 0:00:20  2,61e-05  0.1248  87,5 % 6. 9-7-1 8693 0:00:17  2,62e-05  0.1248  87,5 % 7. 9-8-1 8754 0:00:18  2,67e-05  0.1248  87,5 % 8. 9-9-1 8800 0:00:17  2,68e-05  0.1248  87,5 % 9. 9-10-1 8841 0:00:17  2,68e-05  0.1248  87,5 % 10. 9-11-1 8978 0:00:18  2,65e-05  0.1248  87,5 %
Dari sepuluh model yang digunakan dapat dilihat jumlah epoch (iterasi)  yang paling sedikit yaitu  model  9-2-1,  dengan  epoch  8149,  durasi waktu  selama 17 detik, dan nilai MSE (error rate) sebesar  2,80e-05  untuk  training  dan  MSE  (error rate) sebesar 0.1248 dengan akurasi 87,5% untuk testing.

## 4. KESIMPULAN

## Dari kesepuluh model arsitektur jaringan
Backpropagation yang diimplementasikan dalam memprediksi  prestasi  mahasiswa  pada  perangkat lunak Matlab diperoleh luaran yang terbaik adalah pola  9-2-1  dengan epoch 8149,  durasi  waktu selama  17  detik,  dan  nilai  MSE  ( error  rate ) sebesar 2,80e-05 untuk training dan MSE ( error rate ) sebesar 0.1248 dengan akurasi 87,5% untuk testing .  Arsitektur  terbaik  yang  diperoleh  ini diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  gambaran oleh  pihak  akademik  PBI  (Politeknik  Bisnis Indonesia) dalam memprediksi prestasi
mahasiswa.

## 5. REFERENSI
[1] F. A. Bachtiar, I. K. Syahputra, and S. A. Wicaksono, “PERBANDINGAN
ALGORITME  MACHINE  LEARNING UNTUK  MEMPREDIKSI  PENGAMBIL MATA KULIAH,” vol. 6, no. 5, pp. 543– 548, 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019611755.
[2] M.  Tyrtaiou,  A.  Papaleonidas,  A.  Elenas, and  L.  Iliadis,  “Accomplished  Reliability
Level  for  Seismic  Structural  Damage Prediction Using Artificial Neural
Networks,”  2020,  pp.  85–98.  doi:
10.1007/978-3-030-48791-1_6.
[3] S.  Sonang,  S.  Defit,  and  M.  Ramadhan, “JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian
Informatika)  Analisis  Optimasi  Fungsi Pelatihan  Machine  Learning  Neural Network  dalam  Peramalan  Kemiskinan”,
[Online]. Available:
https://www.bps.go.id/.
[4] I.  B.  K.  Sudiatmika,  F.  Rahman,  Trisno, and  Suyoto,  “Image  forgery  detection using  error  level  analysis  and  deep learning,” Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics  and  Control) ,  vol.  17,  no.  2, pp. 653–659, Apr. 2019, doi:
10.12928/TELKOMNIKA.V17I2.8976.
[5] “6  Application  of  Artificial  Neural Networks for Airline Number of Passenger Estimation in time Series state”.
[6] M.  D.  Yalidhan  and  M.  F.  Amin,
“IMPLEMENTASI ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA,” Kumpulan  jurnaL  Ilmu
Komputer (KLIK) , vol. 05, no. 02, 2018.
[7] M.  Attamimi,  R.  Mardiyanto,  and  A.  N. Irfansyah, “Inclined image recognition for aerial  mapping  using  deep  learning  and tree based models,” Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics  and  Control) ,  vol.  16,  no.  6, pp. 3034–3044, Dec. 2018, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v16i6.10157.
[8] F. Zola, G. W. Nurcahyo, and J. Santony, “JARINGAN SYARAF TIRUAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI  PRESTASI  SISWA,”
vol. 1, no. 1, 2018.
[9] C.  K.  Arthur,  V.  A.  Temeng,  and  Y.  Y. Ziggah,  “Performance  Evaluation  of Training  Algorithms  in  Backpropagation Neural  Network  Approach  to  Blast- Induced  Ground  Vibration  Prediction,”
Ghana Mining Journal , vol. 20, no. 1, pp. 20–33, Jul. 2020, doi: 10.4314/gm.v20i1.3. [10] N.  Sianturi,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan Pengaruh  Infuse  Pada  Berat  Badan  Pria dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” Journal  of  Computer System  and  Informatics  (JoSYC) ,  vol.  1, no. 3, pp. 134–140, 2020.
[11] I. Waspada, A. Wibowo, and N. S. Meraz, “SUPERVISED MACHINE LEARNING MODEL FOR MICRORNA EXPRESSION  DATA  IN  CANCER,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi , vol. 10,  no.  2,  p.  108,  Jun.  2017,  doi: 10.21609/jiki.v10i2.481.
[12] M. Adi et al. , “PENERAPAN ALGORITMA  BACKPROPAGATION
DALAM  MEMPREDIKSI  PRODUKSI TANAMAN PADI SAWAH MENURUT KABUPATEN/KOTA  DI  SUMATERA UTARA,” vol. 4, no. 1, pp. 77–86.
[13] C.  T.  Chen  and  G.  X.  Gu,  “Generative Deep  Neural  Networks  for  Inverse Materials  Design  Using  Backpropagation and Active Learning,” Advanced Science ,
vol. 7, no.  5, Mar.  2020, doi: 10.1002/advs.201902607.
[14] N.  Nafi’iyah,  R.  A.  Ahmad,  and  S. Mujilahwati,  “Prediksi  Nilai  Calon Mahasiswa dengan Algoritma Backpropagation  (Studi  Kasus:  Data Kaggle),” Jurnal Nasional Komputasi dan
Teknologi Informasi (JNKTI) , vol. 3, no. 1, pp. 9–17, Apr. 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i1.1945.
[15] R. Novickis, D. J. Justs, K. Ozols, and M.
Greitāns,  “An  approach  of  feed-forward neural network throughput-optimized implementation  in  FPGA,” Electronics (Switzerland) ,  vol.  9,  no.  12,  pp.  1–16, Dec. 2020, doi: 10.3390/electronics9122193.
[16] I.  C.  Afolabi,  S.  I.  Popoola,  and  O.  S. Bello,  “Modeling  pseudo-second-order kinetics  of  orange  peel-paracetamol adsorption  process  using  artificial  neural network,” Chemometrics  and  Intelligent Laboratory Systems , vol. 203, Aug. 2020, doi: 10.1016/j.chemolab.2020.104053.
[17] J. Bilski, B. Kowalczyk, A. Marchlewska, and  J.  M.  Zurada,  “Local  Levenberg-
Marquardt Algorithm for Learning Feedforwad Neural Networks,” Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research , vol. 10, no. 4, pp. 299–316, Oct.
2020, doi: 10.2478/jaiscr-2020-0020.
[18] M. Žic, V. Subotić, S. Pereverzyev, and I. Fajfar,  “Solving  CNLS  problems  using
Levenberg-Marquardt  algorithm:  A  new fitting  strategy  combining  limits  and  a symbolic  Jacobian  matrix,” Journal  of Electroanalytical  Chemistry ,  vol.  866, Jun. 2020, doi: 10.1016/j.jelechem.2020.114171.
[19] R. García-Ródenas, L. J. Linares, and J. A. López-Gómez,  “Memetic  algorithms  for training  feedforward  neural  networks:  an approach  based  on  gravitational  search algorithm,” Neural Computing and Applications ,  vol.  33,  no.  7,  pp.  2561– 2588,  Apr.  2021,  doi:  10.1007/s00521- 020-05131-y.
[20] S. Mutrofin, M. Mughniy Machfud, D. H. Satyareni,  R.  Venantius,  H.  Ginardi,  and C.  Fatichah,  “KOMPARASI  KINERJA
ALGORITMA C4.5, GRADIENT
BOOSTING TREES, RANDOM FORESTS,  DAN  DEEP  LEARNING PADA  KASUS  EDUCATIONAL  DATA MINING”, doi: 10.25126/jtiik.2020732665. [21] L. Yang and A. Shami,
“On hyperparameter  optimization  of  machine learning algorithms: Theory and practice,” Neurocomputing ,  vol.  415,  pp.  295–316, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.neucom.2020.07.061.
[22] N.  L.  W.  S. R  Ginantra,  M.  A.  Hanafiah, A. Wanto, R. Winanjaya, and H. Okprana, “Utilization of the Batch Training Method for Predicting Natural Disasters and Their Impacts,” IOP Conference Series:
Materials  Science  and  Engineering ,  vol. 1071,  no.  1,  p.  012022,  Feb.  2021,  doi: 10.1088/1757-899x/1071/1/012022.
[23] F. Cichos, K. Gustavsson, B. Mehlig, and G.  Volpe,  “Machine  learning  for  active matter,” Nature Machine Intelligence , vol. 2,  no.  2,  pp.  94–103,  Feb.  2020,  doi: 10.1038/s42256-020-0146-9.
[24] Sri  Sivasubramaniya  Nadar  College  of
Engineering. Electronics and Communication  Engineering  Department and  Institute of Electrical  and Electronics Engineers, WiSPNET 2019 : 2019 International  Conference  on  Wireless Communications,  Signal  Processing  and
Networking  (WiSPNET) :  21-23,  March
2019 .
[25] Q.  H.  Nguyen et  al. ,  “A  novel  hybrid model  based  on  a  feedforward  neural network and one step secant algorithm for prediction  of  load-bearing  capacity  of rectangular  concrete-filled  steel  tube columns,” Molecules , vol. 25, no. 15, Aug. 2020, doi: 10.3390/molecules25153486.
[26] A.  Munther,  R.  Razif,  M.  AbuAlhaj,  M. Anbar,  and  S.  Nizam,  “A  preliminary performance evaluation of K-means, KNN and  em  unsupervised  machine  learning
methods for network flow classification,” International  Journal  of  Electrical  and Computer  Engineering ,  vol.  6,  no.  2,  pp.
778–784, Apr. 2016, doi: 10.11591/ijece.v6i1.8909. [27] I.  Fitriyaningsih  and  Y.  Basani,  “Flood Prediction with Ensemble Machine Learning using BP-NN and SVM,” Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Komputer ,  vol.  7, no.  3,  pp.  93–97,  Jul.  2019,  doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.93-97.
[28] S.  R.  Salkuti,  “A  survey  of  big  data  and machine  learning,” International  Journal of  Electrical  and  Computer  Engineering , vol.  10,  no.  1,  pp.  575–580,  2020,  doi: 10.11591/ijece.v10i1.pp575-580.
[29] E.  W.  Prasetyo,  N.  Hidetaka,  D.  A.
Prasetya, W. Dirgantara, and H. F. Windi, “Spatial Based Deep Learning Autonomous  Wheel  Robot  Using  CNN,” Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi , vol. 11, no. 3, p. 167, Dec. 2020, doi: 10.24843/lkjiti.2020.v11.i03.p05.
[30] E.  Yan,  J.  Song,  C.  Liu,  J.  Luan,  and  W. Hong,  “Comparison  of  support  vector
machine, back propagation neural network and  extreme  learning  machine  for syndrome element differentiation,” Artificial Intelligence Review , vol. 53, no.
4,  pp.  2453–2481,  Apr.  2020,  doi: 10.1007/s10462-019-09738-z.
[31] R.  R. Pratama,  “Analisis  Model  Machine Learning  Terhadap  Pengenalan  Aktifitas Manusia,” MATRIK :  Jurnal  Manajemen,
Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  302–311, May 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.688.
[32] N.  Choiriyati,  Y.  Arkeman,  and  W.  A. Kusuma,  “Deep  learning  model  for metagenome fragment classification using spaced  k-mers  feature  extraction,” Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Komputer ,  vol.  8,
no.  3,  pp.  234–238,  Jul.  2020,  doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13407.
[33] P. Parulian et al. , “Analysis of Sequential
Order  Incremental  Methods  in  Predicting the  Number  of  Victims  Affected  by Disasters,”  in Journal  of  Physics:
Conference  Series ,  Sep.  2019,  vol.  1255,
no.
1.
doi:
10.1088/1742-
6596/1255/1/012033.
[34] A.  Panyafong,  N.  Neamsorn,  and  C. Chaichana,  “Heat  load  estimation  using Artificial  Neural  Network,”  in Energy
Reports ,  Feb.  2020,  vol.  6,  pp.  742–747. doi: 10.1016/j.egyr.2019.11.149.
[35] T. Afriliansyah and Z. Zulfahmi,
“Prediction  of  Life  Expectancy  in  Aceh
Province  by  District  City  Using  the Cyclical  Order  Algorithm,” International
Journal of Information System &
Technology Akreditasi , vol. 3, no. 36, pp. 268–275, 2020.