## Artificial Neural Network Untuk Prediksi Kelulusan Calon Peserta Didik Baru (Studi Kasus: MAN 1 Padangsidimpuan)
Rizqi Nusabbih Hidayatullah Gaja 1 , Doni Karseno 2 , Amir Salim Khairul Rijal 3 , Dwana Abdi Juliantho 4 1 Universitas Islam Negeri Syekh Ali Hasan Ahmad Addary Padangsidimpuan, Indonesia
2,3,4 Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia e-mail: rizqinusabbih@uinsyahada.ac.id 1 , r2sdinhu@gmail.com 2 , amirsalimkhairulrijal19@gmail.com 3 , abdidwana@gmail.com 4

## Abstract
There  is  fierce  rivalry  amongst  schools  as  a  result  of  competitiveness  in  the  educational  field. Therefore,  the  processing  of  an  educational  institution  must  keep  up  with  technological advancements.  Artificial  intelligence  (AI)  and  intelligent  systems,  sometimes  called  AI  systems,  are used  to  simulate  human-like  critical  thinking  and  intelligent  behavior.  A  popular  technique  for categorization  and  prediction  is  the  artificial  neural  network.  MAN  1  Padangsidimpuan  faces  the challenge  of  determining  whether  new  students  will  graduate  because  each  year's  quota  of applications is exceeded. In this study, potential new students at MAN 1 Padangsidimpuan will have their  graduation  dates  predicted,  and  the  degree  of  prediction  accuracy  will  be  assessed.  Artificial Neural  Networks  are  the  research  approach  employed  in  this  study.  The  steps  that  are  completed include  problem  formulation  and  identification,  literature  review,  data  gathering,  pre-processing, processing, and assessment. Data about potential new students for the academic year 2023–2024 was utilized  in  this  study.  The  study's  findings  demonstrate  that  the  neural  network  model  produces outcomes  that  are  6-6-2  (6  input  neurons,  6  hidden  layers,  and  2  output  neurons).  97.31%  was  the greatest  accuracy  performance  level  attained,  while  90.30%  was  the  lowest.  615  people  made  the most accurate predictions, while 569 people made the fewest accurate ones. There were 17 forecasts that were wrong the least and 63 wrong predictions the most.
Keywords : Prediction, Artificial Intelligence, Artificial Neural Network, Rapidminer, Accuracy.

## Abstrak
Kompetisi pada dunia pendidikan telah menciptakan persaingan yang ketat antara sekolah yang satu dengan  yang  lainnya.  Sehingga  perkembangan  teknologi  harus  diikuti  oleh  pengolahan  sebuah institusi  pendidikan.  Sistem  cerdas  atau  sering  disebut  sebagai  sistem  kecerdasan  buatan  (AI) digunakan untuk memodelkan perilaku cerdas dan pemikiran kritis yang sebanding dengan manusia. Artifical Neural Network adalah sebuah metode yang biasa dipakai untuk melakukan klasifikasi atau prediksi.  Penentuan  kelulusan  peserta  didik  baru  merupakan  masalah  yang  dihadapi  oleh  MAN  1 Padangsidimpuan  yang  setiap  tahunnya  pendaftar  melebihi  kuota.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi  kelulusan  calon  peserta  didik  baru  dan  mengetahui  tingkat  akurasi  prediksi  dalam memprediksi kelulusan calon peserta didik baru di MAN 1 Padangsidimpuan. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Artifical Neural Network. Tahapan yang dilakukan meliputi identifikas dan perumusan  masalah,  studi  literatur,  pengumpulan  data,  pra-proses  data,  proses  data,  dan  evaluasi. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  calon  peserta  didik  baru  tahun  pelajaran 2023/2024.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  hasil  model  neural  network  6-6-2  (6  neuron input,  6  hidden  layer,  dan  2  neuron  output).  Tingkat  performance  accuracy  tertinggi  mencapai 97,31%  dan  performance  accurary  terendah  adalah  90,30%.  Prediksi  benar  terbanyak  adalah  615 dan  prediksi  benar  paling  sedikit  adalah  569.  Prediksi  salah  paling  sedikit  adalah  17  dan  prediksi salah terbanyak adalah 63.
Kata kunci : Prediksi, Artificial Intelligence, Artificial Neural Network, Rapidminer,  Akurasi.

## 1. PENDAHULUAN
Kompetisi pada  dunia pendidikan  telah  menciptakan  persaingan  yang  ketat antara sekolah yang satu dengan yang lainnya. Sehingga perkembangan teknologi harus  diikuti  oleh  pengolahan  sebuah  institusi  pendidikan[1].  Setiap  institusi pendidikan  menyimpan  data  siswa  pada database .  Kumpulan  data  siswa  dapat digunakan untuk memprediksi kelulusan dari calon peserta didik baru[2]. Sistem cerdas atau sering disebut sebagai sistem kecerdasan buatan ( AI ) digunakan untuk memodelkan  perilaku  cerdas  dan  pemikiran  kritis  yang  sebanding  dengan manusia[3]. Artificial  Neural  Network atau  yang  lebih  dikenal  dengan ANN , merupakan  bagian  dari Artificial  Intelligence . ANN adalah  sebuah  metode  yang biasa dipakai untuk melakukan klasifikasi atau prediksi [4].
Penelitian  sebelumnya  terkait  dengan  prediksi  menggunakan Artificial Neural  Network di  berbagai  aspek  antara  lain,  prediksi  harga  saham  penelitian tersebut  memberi  kesimpulan  bahwa  nilai  prediksi  harga  saham  mendekati dengan harga penutupan harga saham (close) [5]. Prediksi volume sampah dengan nilai MSE terbaik  sebesar  0,018870  [6].  Prediksi  resiko  diabetes  tahap  awal memiliki tingkat akurasi sebesar 90%, presisi sebesar 90% dan recall sebesar 90% [7].  Prediksi  penggunaan  listrik  pengujian  pada  fitur  data  siang  dan  malam, didapatkan  kondisi  terbaik  pada  penggunaan  untuk  fitur  data  siang  dengan panjang sequence 20, hidden  size 8,  3  LSTM  layer,  dan  70%  data training menghasilkan rata-rata RMSE 46,72, sedangkan untuk fitur data malam didapatkan panjang sequence 30, hidden  size 8,  1 LSTM layer ,  dan  80%  data training menghasilkan rata-rata RMSE 51,05. [8]. Prediksi harga rumah  dengan dilakukan juga uji akurasi dan uji kinerja pemodelan menggunakan 3 jenis evaluasi dengan hasil  dari  ketiga  jenis  evaluasi  tersebut  adalah  58,72  untuk  skor MSE ,  skor  7,66 untuk RMSE dan 5,99 untuk skor MAE [9]. Prediksi pertumbuhan jumlah penduduk hasil prediksi dengan menggunakan Neural Network didapat bahwa prediksi yang valid  berjumlah  19  minggu  dan range  error data  berkisar  antara  angka  6  dan minus 5. [10].
Pada  bidang  pendidikan  juga  dilakukan  analisis  dengan  menggunakan Artificial Neural  Network khususnya  dalam  prediksi  kelulusan.  Penerapan algoritma Neural Network dalam prediksi kelulusan dengan sample nilai khs tahun akademik  2018-2019  didapatkan  hasil  dengan  presentasi  sebesar  98,27%[11]. Penentuan  kelulusan  peserta  didik  baru  merupakan  masalah  yang  dihadapi  oleh MAN  1  Padangsidimpuan  yang  setiap  tahunnya  pendaftar  melebihi  kuota.  Untuk mempermudah  dalam  penentuan  kelulusan  calon  peserta  didik  dan  pemberian keputusan untuk menutup pendaftaran jika kuota sudah terpenuhi dengan status calon peserta didik dianggap lulus. Maka perlu dibuat sebuah teknologi yang dapat memprediksi kelulusan calon peserta didik baru.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  penelitian  ini  akan  mengkaji  tentang penerapan Artificial Neural Network untuk prediksi kelulusan calon peserta didik baru di MAN 1 Padangsidimpuan. Data yang digunakan adalah data calon peserta didik baru tahun pelajaran 2023/2024 khususnya data nilai rata-rata rapor calon peserta didik semester 1 sampai dengan semester 5.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Alur  proses  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1 agar terarah, teratur sehingga menghasilkan hasil penelitian yang baik dan  dapat  digunakan  sebagai  rekomendasi  dalam  memprediksi  kelulusan  calon peserta didik baru.
Gambar 1. Alur Proses Penelitian

## 2.1. Identifikasi dan Perumusan Masalah
Untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  kelulusan  calon  peserta  didik  baru  yang tepat,  maka  diperlukan  ketepatan  penggunaan  data-data  variabel  dan  metode algoritma  yang  tepat.  Data-data  variabel  yang  digunakan  adalah  nilai  rata-rata rapor  calon  peserta  didik  baru  semester  1  sampai  dengan  semester 5  yang  akan diproses  dengan software  Rapidminer menggunakan  algoritma Artificial  Neural Network untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal  yaitu  didapatkan performance accurary terbesar, prediksi benar terbanyak, dan prediksi salah paling sedikit.

## 2.2. Studi Literatur

## 2.2.1. Neural Network
Neural  Network merupakan  salah  satu  model  dari  metode deep  learning , penggunaan deep  learning dapat  berdasarkan      pada  beberapa  faktor  seperti penggunaan  data training yang  cukup  banyak  untuk  dapat  mempelajari karakteristik  dari  data training ,  menjadikan  perkembangan  paralel  komputer untuk  performa  yang  cukup  tinggi  dan  desain  struktur  jaringan  dan  strategi training yang berkembang signifikan[12].
Gambar 2. Artificial Neural Network [4]

## 2.2.2. Rapidminer Studio
Rapidminer merupakan software yang dibuat untuk memudahkan pengguna dalam  menggunakan  perangkat  lunak  ini.  Hasil  yang  diperlihatkan Rapidminer dapat ditampilkan secara visual dengan grafik, menjadikan Rapidminer salah satu software pilihan  untuk  melakukan  ekstraksi  data  dengan  metode-metode data mining [13].

## 2.3. Pengumpulan Data
2.3.1. Data Training
Data  training yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  nilai  semester  1 sampai  dengan  semester  5  yang  dikombinasi  dan  sudah  diberikan  keterangan Lulus (L) dan Tidak Lulus (TL) sebanyak 1409 data. Lulus (L) jika tidak ada nilai 75 pada nilai rapor semester 1 sampai dengan semester 5. Tidak Lulus (TL) jika ada nilai  75  pada  nilai  rapor  semester  1  sampai  dengan  semester  5.  Nilai  75  adalah nilai Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM) MAN 1 Padangsidimpuan.
Tabel 1. Data Training No Nama Sem. 1  Sem. 2  Sem. 3  Sem. 4  Sem. 5  Ket 1 CP1 99 99 99 99 99 L 2 CP2 98 99 99 99 99 L 3 CP3 97 99 99 99 99 L 4 CP4 96 99 99 99 99 L 5 CP5 95 99 99 99 99 L 6 CP6 94 99 99 99 99 L 7 CP7 93 99 99 99 99 L 8 CP8 92 99 99 99 99 L 9 CP9 91 99 99 99 99 L 10 CP10 90 99 99 99 99 L 11 CP11 89 99 99 99 99 L 12 CP12 88 99 99 99 99 L 13 CP13 87 99 99 99 99 L 14 CP14 86 99 99 99 99 L 15 CP15 85 99 99 99 99 L 1393  CP1393 76 77 77 77 77 L 1394  CP1394 75 77 77 77 77 TL 1395  CP1395 77 76 77 77 77 L 1396  CP1396 77 75 77 77 77 TL 1397  CP1397 77 77 76 77 77 L 1398  CP1398 77 77 75 77 77 TL 1399  CP1399 77 77 77 76 77 L 1400  CP1400 77 77 77 75 77 TL 1401  CP1401 77 77 77 77 76 L 1402  CP1402 77 77 77 77 75 TL 1403  CP1403 76 76 76 76 76 L 1404  CP1404 75 76 76 76 76 TL 1405  CP1405 76 75 76 76 76 TL 1406  CP1406 76 76 75 76 76 TL 1407  CP1407 76 76 76 75 76 TL 1408  CP1408 76 76 76 76 75 TL 1409  CP1409 75 75 75 75 75 TL

## 2.3.2. Data Testing
Data  yang  digunakan  sebagai  data  testing  pada  penelitian  ini  adalah  data calon  peserta  didik  baru  tahun  pelajaran  2023/2024  sebanyak  632  orang pendafar.
Tabel 2 . Data Testing No Nama Sem. 1  Sem. 2  Sem. 3  Sem. 4  Sem. 5  Ket 1 Ahmad Baga Darozi Nst 85 86 86 86 86 L 3 Fatur Rahman S 87 87 90 89 91 L 4 Abd. Azis Nasution 79 80 86 80 83 L
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 237-245 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Nama Sem. 1  Sem. 2  Sem. 3  Sem. 4  Sem. 5  Ket 5 Abdan Syakuro Hasibuan 82 82 83 84 83 L 6 Abdul Azis Al Ghifari Rambe 81 82 79 80 79 L 7 Abdul Aziz Nasution 87 88 87 89 90 L 8 Abdul Rahman Arkani Nasution 87 84 85 90 90 L 9 Abdul Yunus 82 81 87 89 90 L 10 Abi Wiranata 83 85 85 86 90 L 11 Abidah Syuhro Ardelia Hasibuan 86 88 87 87 88 L 12 Ade Rizqy Ritonga 85 85 87 87 90 L 13 Ade Saputra Siregar 70 70 71 69 75 TL 14 Adelina Nasution 82 82 84 86 86 L 15 Adelina Romaito 87 87 88 90 91 L 620  Zenni Mariani Meha 85 85 86 86 87 L 621  Zhafran Nabil Muyassar Siregar 88 85 90 91 86 L 622  Zhillan Fahri Siregar 86 86 88 90 90 L 623  Zihan Cahaya Sabrina 84 83 85 85 91 L 624  Zihan Maulidia Siregar 85 87 87 90 93 L 625  Zikrina Harahap 85 85 91 92 91 L 626  Zira Anjulita Harahap 82 82 83 86 82 L 627  Zubaidah Kalika Zahra Hasibuan 83 83 83 86 85 L 628  Zul Fadli 86 85 89 89 90 L 629  Zul Ikhsan Siregar 86 86 88 89 87 L 630  Zulfikar Mahdi 82 78 80 81 81 L 631  Zulhadi Aditya Rahman 86 86 88 88 90 L 632  Zyza Elyza Dalimunthe 80 85 89 88 94 L

## 2.4. Pra-Proses Data
Dataset  yang  sudah  diperoleh  akan  dilakukan  pra-proses  data.  Proses  yang dilakukan adalah menghapus kolom yang tidak digunakan, menentukan role pada kolom untuk dijadikan sebagai id dan label agar dapat diproses dengan model yang diusulkan.  Setelah  dilakukan  pra-proses  data,  akan  didapatkan  dataset  yang memiliki  1  id,  1  label,  dan  5  data  input.  Hasil  dari  pra-proses  data  yang  telah dilakukan ditampilkan pada Gambar 3 dan 4.
Gambar 3. Pra-Proses Data Training
Gambar 4. Pra-Proses Data Testing

## 2.5. Proses Data
Proses  data  dilakukan  menggunakan software  Rapidminer .  Data  yang  akan diproses  akan  membandingkan  hasil performance  accurary terbesar,  jumlah prediksi  yang  benar  terbanyak,  jumlah  prediksi  salah  paling  sedikit  dengan merubah  nilai learning  rate dan momentum pada  operator Neural  Network . Adapun  langkah-langkah  yang  akan  di  lakukan  di software  Rapidminer sebagai berikut:
a) Ambil dua operator Read Excel .
b) Import data training pada oparator Read Excel yang pertama dan data testing (data  pendaftar  calon  peserta  didik  baru  tahun  pelajaran  2023/2024)  pada operator Read Excel ke dua.
c) Ambil operator Neural Network sebagai algoritma yang akan digunakan untuk memprediksi.
d) Ambil operator Apply Model untuk menjalankan perhitungan.
e) Ambil operator Performance untuk memperoleh hasil performance accuracy .
f) Hubungkan PerformanceVector ke Result untuk  menampilkan Performance , hubungkan ExcampleSet ke Result untuk  menampilkan Apply  Model ,  dan hubungkan Model ke Result untuk menampilkan model Neural Network .
g) Lakukan pemprosesan data dan pengujian evaluasi.
Gambar 5. Data Siap Proses di Rapidminer

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Model Neural Network
Model Neural Network yang dihasilkan adalah 6-6-2. Input layer berjumlah 6 neuron dengan 5 node dan 1 treshold node , hidden layer berjumlah 6 neuron , dan pada ouput layer berjumlah 2 neuron yaitu prediksi Lulus (L) dan Tidak Lulus (TL). Model jaringan yang terbentuk seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Model Neural Network 6-6-2

## 3.2. Hasil Implementasi Menggunakan Software Rapidminer
Dengan  menggunakan  data training kemudian  melakukan  prediksi menggunakan data testing dengan membandingkan hasil yang didapatkan dengan mengubah  parameter learning  rate dari  0,1  hingga  0,9  dan momentum dari  0,1 hingga 0,9 dengan epoch sebanyak 2500.  Setelah dilakukan proses pada software Rapidminer diperoleh performance  accurary terbesar  sebesar  97,31%  dan terendah  90,30%.  Jumlah  prediksi  yang  benar  terbanyak  adalah  615  dan  paling sedikit 569. Jumlah prediksi salah paling sedikit adalah 17 dan terbanyak 63. Hasil lengkap pengujian dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian TC LR  M Correct  Wrong  Accuracy  TC LR  M Correct  Wrong  Accuracy 2500  0,1  0,1  614 18 97,15% 2500 0,1  0,2  614 18 97,15% 2500  0,2  0,1  612 20 96,84% 2500 0,2  0,2  612 20 96,84% 2500  0,3  0,1  612 20 96,84% 2500 0,3  0,2  613 19 96,99% 2500  0,4  0,1  601 31 95,09% 2500 0,4  0,2  579 53 91,61% 2500  0,5  0,1  569 63 90,03% 2500 0,5  0,2  569 63 90,03% 2500  0,6  0,1  569 63 90,03% 2500 0,6  0,2  569 63 90,03% 2500  0,7  0,1  569 63 90,03% 2500 0,7  0,2  569 63 90,03% 2500  0,8  0,1  569 63 90,03% 2500 0,8  0,2  569 63 90,03% 2500  0,9  0,1  569 63 90,03% 2500 0,9  0,2  569 63 90,03% 2500  0,1  0,3  614 18 97,15% 2500 0,1  0,4  613 19 96,99% 2500  0,2  0,3  612 20 96,84% 2500 0,2  0,4  613 19 96,99% 2500  0,3  0,3  596 36 94,30% 2500 0,3  0,4  569 63 90,03% 2500  0,4  0,3  569 63 90,03% 2500 0,4  0,4  569 63 90,03% 2500  0,5  0,3  569 63 90,03% 2500 0,5  0,4  569 63 90,03% 2500  0,6  0,3  569 63 90,03% 2500 0,6  0,4  569 63 90,03% 2500  0,7  0,3  569 63 90,03% 2500 0,7  0,4  569 63 90,03% 2500  0,8  0,3  569 63 90,03% 2500 0,8  0,4  569 63 90,03% 2500  0,9  0,3  569 63 90,03% 2500 0,9  0,4  569 63 90,03% TC LR  M Correct Wrong Accuracy TC LR  M Correct Wrong Accuracy
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 237-245 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
TC LR  M Correct  Wrong  Accuracy  TC LR  M Correct  Wrong  Accuracy 2500  0,1  0,5  612 20 96,84% 2500 0,1  0,6  612 20 96,84% 2500  0,2  0,5  587 45 92,88% 2500 0,2  0,6  569 63 90,03% 2500  0,3  0,5  569 63 90,03% 2500 0,3  0,6  569 63 90,03% 2500  0,4  0,5  569 63 90,03% 2500 0,4  0,6  569 63 90,03% 2500  0,5  0,5  569 63 90,03% 2500 0,5  0,6  569 63 90,03% 2500  0,6  0,5  569 63 90,03% 2500 0,6  0,6  569 63 90,03% 2500  0,7  0,5  569 63 90,03% 2500 0,7  0,6  569 63 90,03% 2500  0,8  0,5  569 63 90,03% 2500 0,8  0,6  569 63 90,03% 2500  0,9  0,5  569 63 90,03% 2500 0,9  0,6  569 63 90,03% TC LR  M Correct Wrong Accuracy TC LR  M Correct Wrong Accuracy 2500  0,1  0,7  613 19 96,99% 2500 0,1  0,8  569 63 90,03% 2500  0,2  0,7  569 63 90,03% 2500 0,2  0,8  569 63 90,03% 2500  0,3  0,7  569 63 90,03% 2500 0,3  0,8  569 63 90,03% 2500  0,4  0,7  569 63 90,03% 2500 0,4  0,8  569 63 90,03% 2500  0,5  0,7  569 63 90,03% 2500 0,5  0,8  569 63 90,03% 2500  0,6  0,7  569 63 90,03% 2500 0,6  0,8  604 28 95,57% 2500  0,7  0,7  569 63 90,03% 2500 0,7  0,8  585 47 92,56% 2500  0,8  0,7  569 63 90,03% 2500 0,8  0,8  581 51 91,93% 2500  0,9  0,7  575 57 90,98% 2500 0,9  0,8  601 31 95,09% TC LR  M Correct Wrong Accuracy TC : Training Cyle (Epoch) 2500  0,1  0,9  569 63 90,03% LR : Learning Rate 2500  0,2  0,9  569 63 90,03% M : Momentum 2500  0,3  0,9  569 63 90,03% Correct : Jumlah Prediksi Benar 2500  0,4  0,9  581 51 91,93% Wrong : Jumlah Prediksi Salah 2500  0,5  0,9  578 54 91,46% Accuracy : Performance Accuracy 2500  0,6  0,9  615 17 97,31% 2500  0,7  0,9  614 18 97,15% 2500  0,8  0,9  613 19 96,99% 2500  0,9  0,9  607 25 96,04%

## 4.  SIMPULAN
Setelah  dilakukan  pemprosesan  data  dan  evaluasi  menggunakan software Rapidminer dengan  mengganti  nilai learning  rate dan momentum untuk  prediksi kelulusan calon peserta didik baru  menggunakan Artificial Neural Network dapat diterapkan.  Dengan  hasil  model Neural  Network 6-6-2  (6 neuron  input ,  6 hidden layer ,  dan  2 neuron  output ).  Tingkat performance  accuracy tertinggi  mencapai 97,31%  dan performance  accurary terendah  adalah  90,30%.  Prediksi  benar terbanyak adalah 615 dan prediksi benar paling sedikit adalah 569. Prediksi salah paling  sedikit  adalah  17  dan  prediksi  salah  terbanyak  adalah  63.  Hasil  prediksi diharapkan  dapat  membantu  MAN  1  Padangsidimpuan  dalam  memprediksi kelulusan  calon  peserta  didik  pada  penerimaan  peserta  didik  baru  berikutnya sehingga  dapat  mengontrol  jumlah  pendaftar  jika  kuota  sudah  terpenuhi.  Saran untuk penelitian selanjutnya, dapat dilakukan perubahan nilai epoch , learning rate , dan momentum yang  lebih  kompleks  dan  perbandingan  dengan  metode  lainnya untuk mendapatkan prediksi yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Pahlevi  And  P.  Rosyani,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Penerimaan  Peserta Didik Baru Berbasis Web Pada Mi Madinatunnjah,” Jurnal Riset Komputer) , Vol. 8,
No. 5, Pp. 2407–389, 2021, Doi: 10.30865/Jurikom.V8i5.3626.
[2] A.  F.  A.  Naibaho  And  A.  Zahra,  “Prediksi  Kelulusan  Siswa  Sekolah  Menengah Pertama  Menggunakan  Machine  Learning,” Jurnal  Informatika  Dan  Teknik  Elektro Terapan , Vol. 11, No. 3, Jul. 2023, Doi: 10.23960/Jitet.V11i3.3056.
[3] W. Halim And P. Mudjihartono, “Kecerdasan Buatan Dalam Teknologi Kedokteran: Survey Paper,” Konstelasi: Konvergensi Teknologi Dan Sistem Informasi , Vol. 2, No. 1, 2022.
[4] M.  Shandy,  T.  Putra,  And  Y.  Azhar,  “Perbandingan  Model  Logistic  Regression  Dan Artificial Neural Network Pada Prediksi Pembatalan Hotel,” 2021.
[5] D. T. Saputro And D. Swanjaya, “Analisa Prediksi Harga Saham Menggunakan Neural Network Dan Net Foreign Flow.”
[6] W.  Santoso  And  P.  Sukmasetya,  “Jurnal  Media  Informatika  Budidarma  Prediksi Volume Sampah Di Tpsa Banyuurip Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network,” 2023, Doi: 10.30865/Mib.V7i1.5499.
[7] J. Permadi, H. Rhomadhona, W. Aprianti, P. A. Negeri Tanah Laut Jalan Yani Km, D. Panggung,  And  K.  Pelaihari,  “Perbandingan  K-Nearest  Neighbor  Dan Backpropagation  Neural  Network  Dalam  Prediksi  Resiko  Diabetes  Tahap  Awal,” Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (Klik) , Vol. 08, No. 3, 2021.
[8] N.  Selle,  N.  Yudistira,  And  C.  Dewi,  “Perbandingan  Prediksi  Penggunaan  Listrik Dengan  Menggunakan  Metode  Long  Short  Term  Memory  (Lstm)  Dan  Recurrent Neural  Network  (Rnn),”  Vol.  9,  No.  1,  Pp.  155–162,  2022,  Doi: 10.25126/Jtiik.202295585.
[9] E.  Febrion  Rahayuningtyas,  F.  Novia  Rahayu,  Y.  Azhar,  And  I.  Artikel,  “Prediksi Harga  Rumah  Menggunakan  General  Regression  Neural  Network,” Jurnal Informatika , Vol. 8, No. 1, 2021, [Online]. Available: Https://Archive.Ics.Uci.Edu/Ml/Datasets/Real [10]  A. Lasarudin And R. Maku, “Prediksi Pertumbuhan Jumlah Penduduk Menggunakan Algoritma Neural Network (Nn),” 2021. [Online]. Available: Http://Journal.Umgo.Ac.Id/Index.Php/Jsimgo
[11]  R.  Kania,  T.  Intan  Solihati,  J.  Teknik  Informatika,  U.  Banten  Jaya  Jl  Syeh  Nawawi Albantani,  And  S.  -Banten,  “Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Program  Studi Teknik  Informatika  Universitas  Banten  Jaya  Menggunakan  Algoritma  Neural Network,” 2022.
[12]  A.  Tiarasari  And  E.  Haryatmi,  “Penerapan  Convolutional  Neural  Network  Deep Learning  Dalam  Pendeteksian  Citra  Biji  Jagung  Kering,” Jurnal  Resti  (Rekayasa Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) ,  Vol.  5,  No.  2,  Pp.  265–271,  Apr.  2021,  Doi: 10.29207/Resti.V5i2.3040.
[13]  M. D. Chandra, E. Irawan, I. S. Saragih, A. P. Windarto, And D. Suhendro, “Penerapan Algoritma  K-Means  Dalam  Mengelompokkan  Balita  Yang  Mengalami  Gizi  Buruk Menurut Provinsi,” Bios : Jurnal Teknologi Informasi Dan Rekayasa Komputer , Vol. 2,
No. 1, Pp. 30–38, Mar. 2021, Doi: 10.37148/Bios.V2i1.19.