Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 282-294 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Perbandingan Algoritma ELM Dan Backpropagation Terhadap Prestasi Akademik Mahasiswa
Heny Pratiwi, Kusno Harianto STMIK Widya Cipta Dharma Jl. Prof. M. Yamin No.25 Samarinda Kalimantan Timur, (0541)736071 henypratiwi@wicida.ac.id, dzakiraharianto97@gmail.com

## Abstract
Extreme Learning Machine and Backpropagation Algorithms are used in this study to find out which algorithm is most suitable for knowing student academic achievement. The  data about students are explored to get a pattern so that the characteristics of new students can be known every  year.  The  evaluation  process  of  this study  uses  confusion  matrix  for  the introduction  of correctly recognized data and unknown data. Comparison of this algorithm uses student data at  the  beginning  of  the  lecture  as  early  detection  of  students  who  have  problems  with academics to be anticipated. The variables used are the value of the entrance examination for new students, the first grade IP value, Gender, and Working Status, while the output variable is the  quality  value  as  a  classification  of  academic  performance.  The  results  of  this  study  state that  the  Extreme  Learning  Machine  algorithm  has  a  14.84%  error  rate  lower  than Backpropagation  28.20%.  From  the  model  testing  stage,  the  most  accurate  result  is  the Extreme  Learning  Machine  algorithm  because  it  has  the  highest  accuracy  and  the  lowest error rate.
Keywords : Algorithm, ELM, Backpropagation, Achievement

## Abstrak
Algoritma Extreme Learning Machine dan Backpropagasi  digunakan pada penelitian ini untuk mengetahui  algoritma  mana  yang  paling  sesuai  dalam  mengetahui  prestasi  akademik mahasiswa. Data-data tentang mahasiswa ini digali untuk mendapatkan pola sehingga dapat diketahui  karakteristik  mahasiswa  baru  setiap  tahunnya.  Proses  evaluasi  dari  penelitian  ini menggunakan confusion matrix untuk pengenalan data yang dikenali dengan benar dan data yang  tidak  dikenal.  Perbandingan  algoritma  ini  menggunakan  data  mahasiswa  di  awal perkuliahan  sebagai  deteksi  dini  terhadap  mahasiswa  yang  memiliki  masalah  dengan akademik untuk segera diantisipasi. Adapun variabel yang digunakan adalah nilai ujian masuk mahasiswa  baru,  nilai  IP  Semester  1,  Jenis  Kelamin,  dan  Status  Bekerja,  sedangkan  variabel keluaran  adalah  nilai  mutu  sebagai  klasifikasi  kinerja  akademik.  Hasil  penelitian  ini menyatakan bahwa algoritma Extreme Learning Machine memiliki 14,84% tingkat kesalahan lebih  rendah  dibandingkan  dengan  Backpropagasi  28,20%.  Dari  tahapan  pengujian  model didapatkan  hasil  yang  paling  akurat  adalah  algoritma  Extreme  Learning  Machine  karena mempunyai tingkat akurasi paling tinggi dan tingkat kesalahan paling rendah.
Kata kunci : Algoritma, ELM, Backpropagasi, Prestasi

## 1. PENDAHULUAN
Algoritma Extreme Learning Machine memiliki kelebihan dalam bidang kecepatan  pembelajaran  dan  tingkat  akurasi,  sedangkan  Backpropagasi memiliki keunggulan dalam memecahkan suatu permasalahan dibandingkan dengan jaringan lapisan tunggal dengan pelatihan terbimbing  sehingga pada setiap masing-masing pola masukan terdapat pasangan keluaran.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 282-294 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kedua  algoritma  ini  akan  diujicoba  dan  dibandingkan  untuk menghasilkan  informasi  prestasi  akademik  mahasiswa.  Berlimpahnya  data mahasiswa di Perguruan Tinggi terutama mahasiswa baru membuka peluang pihak akademik untuk dapat mengukur prestasi akademik mahasiwa secara lebih  tepat.  Data-data  tersebut  apabila  digali  dengan  tepat  akan  membuat pihak  Perguruan  Tinggi  mendapatkan  pengetahuan  atau  pola-pola  prestasi akademik mahasiswa  baru sehingga dapat mengatasi masalah-masalah yang biasanya muncul  dalam semester awal mahasiswa baru seperti  kurang bisa bersosialisasi  dan  beradaptasi  terhadap  proses  perkuliahan,  mendapatkan nilai  rendah  di  suatu  mata  kuliah  sehingga  menyebabkan  ketidaklulusan, atau faktor ekonomi.
Sebagai contoh apabila pihak akademik mengetahui ada mahasiswa di semester awal perkuliahan  ada kemungkinan mahasiswa tidak lulus kuliah atau  memiliki  indeks  prestasi  kurang  dari  atau  sama  dengan  dua  akan  bisa diantisipasi sejak awal dan dapat menentukan kebijakan serta langkah yang tepat  untuk  menangani  prestasi  akademik  mahasiswa  tersebut  sejak  awal semester.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengevaluasi  kinerja  algoritma Extreme  Learning  Machine  dan  Backpropagasi  terhadap  prestasi  akademik mahasiswa di semester mendatang. Adapun penelitian ini bermanfaat karena saat  ini  bagian  akademik  selalu  menemukan  adanya  mahasiswa  baru  yang tidak dapat melanjutkan studi ke semester lanjut sehingga terjadi penurunan mahasiswa  aktif  kuliah  secara  signifikan.  Hal  ini  terjadi  hampir  di  semua perguruan tinggi yang ada. Ruang lingkup pada penelitian ini adalah melihat keakuratan  dua  algoritma  dan  melakukan  perbandingan  yaitu  ELM  dan Backpropagasi  dalam  melakukan  evaluasi  data-data  mahasiswa  baru  untuk meningkatkan prestasi akademik mahasiswa.
Extreme  Learning  Machine merupakan  algoritma  pembelajaran  yang muncul  untuk  jaringan neural  single  feed  layer tersembunyi,  dimana parameter  simpul  tersembunyi  dihasilkan  secara  acak  dan  bobot  output dapat  dihitung  secara  analitik.  [9].    ELM  juga  memberikan  solusi pembelajaran  terpadu  yang  efisien  untuk  aplikasi  pembelajaran  fitur, pengelompokan,  regresi,  dan  klasifikasi.  Teori  ELM  menunjukkan  bahwa neuron  tersembunyi  penting  tetapi  tidak  perlu  disetel  secara  iteratif. Faktanya semua parameter dari node tersembunyi dapat mandiri dari sample pelatihan  dan  dihasilkan  secara  acak  sesuai  dengan  setiap  distribusi probabilitas kontinu.  [5]
ELM  memiliki  fitur  yang  menarik  dan  signifikan,  berbeda  dengan algoritma  pembelajaran  berbasiskan  gradien  yang  populer  untuk  jaringan saraf feed-forward . Fitur yang dimaksud adalah :
a. Kecepatan  belajar  ELM  sangat  cepat.  Dalam  simulasi  yang  dilaporkan dalam  literatur,  fase  pembelajaran  ELM  dapat  diselesaikan  dalam hitungan  detik  untuk  banyak  aplikasi.  Sebelumnya,  tampaknya  ada penghalang  kecepatan  virtual  yang  sebagian  besar  algoritma pembelajaran  klasik  tidak  dapat  menembusnya.  Dan  bukan  hal  yang tidak  biasa  lagi  kalau  pelatihan  jaringan  saraf feed-forward yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 282-294 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menggunakan  algorima  pembelajaran  klasik  memerlukan  waktu  yang cukup lama bahkan untuk aplikasi yang sederhana.
b. ELM  memiliki  kinerja  generalisasi  yang  lebih  baik  dibandingkan pembelajaran  berbasiskan  gradien,  seperti  backpropagasi  dalam kebanyakan kasus.
c. Algoritma  pembelajaran  klasik  berbasiskan  gradien  dan  beberapa algoritma  pembelajaran  lainnya  menghadapi  beberapa  masalah  seperti minima lokal, tingkat pembelajaran yang tidak tepat, dan lain-lain. Untuk menghindari masalah ini, beberapa metode seperti peluruhan bobot dan metode  pemberhentian  lebih  awal  sering  digunakan  pada  algoritma klasik ini. Algoritma pembelajaran ELM terlihat jauh lebih sederhana dari algoritma pembelajaran jaringan saraf feed-forward kebanyakan.
d. Tidak  seperti  algoritma  pembelajaran  berbasiskan  gradien  yang  hanya bekerja untuk fungsi aktivasi terdiferensiasi, algortima extreme learning machine  dapat  digunakan  untuk  melatih  SLFNs  dengan  banyak  fungsi aktivasi yang tidak terdiferensiasi.
Backpropagasi merupakan metode umum untuk pelatihan jaringan saraf. Metode  ini  beroperasi  pada  dalam  dua  fase  untuk  menghitung  gradien kerugian  pada  ketentuan  bobot  jaringan.  Pada  fase  pertama,  fitur  masukan disebarkan  ke  depan  melalui  jaringan  untuk  menghitung  keluaran  fungsi, fase  kedua  merupakan  turunan  dari  kehilangan  pelatihan  sehubungan dengan bobot yang disebarkan kembali dari lapisan keluaran menuju lapisan masukan. Turunan ini digunakan untuk memperbaharui bobot. [4]  Algoritma backpropagasi  digunakan  untuk  mengembangkan  model  jaringan  syaraf tiruan.  [7]    Tipikal  topologi  dari  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagasi melibatkan  tiga  lapisan  yaitu  lapisan  masukan  (tempat  data  diperkenalkan kepada  jaringan),  lapisan  tersembunyi  (tempat  data  diproses),  dan  lapisan keluaran  (  tempat  hasil  dari  masukan  yang  diberikan  diproduksi).  [2] Algoritma  backpropagasi  biasa  digunakan  untuk  pelatihan  bahkan  dengan data  yang  kompleks.  [3]  Metode  pelatihan  backpropagasi  melibatkan feedformward dari pola pelatihan masukan, perhitungan, dan backpropagasi dari eror serta penyesuaian bobot dalam sinapsis. [6]
Saat ini banyak Perguruan Tinggi mengukur prestasi mahasiswa dengan indeks  prestasi  0,00  sampai  4,00.  Indeks  prestasi  akademik  diperoleh  dari rata-rata  poin  matakuliah  yang  diambil.  Indeks  prestasi  diukur  pada  tiap semester  dan  kumulatif.  Indeks  prestasi  semester  (IPS)  merupakan  indeks prestasi yang dihitung pada tiap semester berdasarkan pada nilai akhir dari matakuliah  pada  semester  tersebut.  Indeks  prestasi  kumulatif  (IPK) merupakan indeks prestasi yang dihitung dari keseluruhan nilai matakuliah. Pertumbuhan  luar  biasa  yang  terdapat  pada  data  elektronik  Perguruan Tinggi  menciptakan  kebutuhan  untuk  memiliki  beberapa  informasi bermakna yang diambil dari volume data yang cukup besar ini. Kemajuan di bidang  penambangan  data  ( data  mining )  ini  memungkinkan  untuk menambang  data  yang  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 282-294 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pendidikan. [1] Data  Mining merujuk  pada  keseluruhan  proses  yang  terdiri  dari pengumpulan dan analisis data, pengembangan model pembelajaran induktif dan adopsi praktek pengambilan keputusan serta konsekuensi dari tindakan berdasarkan pengetahuan yang diperoleh. Kegiatan ini dapat dibagi menjadi dua  bagian  utama  penelitian,  sesuai  dengan  tujuan  utama  dari  analisisnya yaitu  interpretasi  dan  prediksi.  Ada  tujuh  kegiatan  dasar  penggalian  data yaitu karakterisasi dan diskriminasi, klasifikasi, regresi, time series, asosiasi, clustering, serta dekripsi, dan visualisasi. [8] Jaringan  saraf  tiruan  telah  secara  luas  diterapkan  untuk  klasifikasi  pola dan  masalah  regresi.  Alasan  utama  keberhasilan  dari  jaringan  saraf  tiruan adalah  kemampuannya  dalam  memperoleh  fungsi  model  perkiraan  non- linier  yang  menggambarkan  hubungan  antara  variabel  dependen  dan independen  dengan  menggunakan  input  sampel  yang  diberikan.  Meskipun jaringan  saraf  tiruan  memiliki  banyak  kelebihan  seperti  kemampuan pendekatan yang lebih baik serta struktur jaringan yang sederhana, namun, masih memiliki kelemahan seperti minima lokal, tingkat pembelajaran yang kurang tepat, serta pemilihan jumlah hidden neuron yang kurang tepat.
Kegiatan data mining dibagi menjadi dua bagian utama penelitian sesuai dengan tujuan utama dari analisisnya yaitu interpretasi dan prediksi.
a.  Interpretasi. Tujuan interpretasi adalah untuk mengidentifikasi pola-pola teratur  dalam  data  dan  untuk  mengekspresikaannya  melalui  aturan  dan kriteria  yang  mudah  dipahami  oleh  para  ahli  dalam  domain  aplikasi. Contonya adalah, untuk sebuah perusahaan di industri ritel mungkin akan menguntungkan  bila  bisa  mengelompokkan  para  pelanggan  yang  setia berdasarkan profil pembelanjaan mereka. Segmen yang dihasilkan dengan cara ini terbukti berguna dalama mengidentifikasi relung pasar baru dan mengarahkan promosi pemasaran perusahaan di masa depan.
b.  Prediksi.  Tujuan  dari  prediksi  adalah  untuk  mengantisipasi  nilai  dimana variabel  acak  akan  mengasumsikan  masa  depan  atau  memperkirakan kemungkina  kejadian  di  masa  depan.  Contohnya  adalah  sebuah perusahaan  retail  dapat  memprediksikan  penjualan  produk  tertentu untuk  minggu-minggu  berikutnya  hal  ini  dikarenakan  sebagian  besar teknik data mining berasal dari nilai sekumpulan variabel yang berkaitan dengan entity di dalam database.  Model data mining dapat menunjukkan bahwa  kemungkinan  seorang  pelanggan  akan  melakukan  pembelian  lagi di  masa  depan  tergantung  pada  fitur-fitu  seperti  usia,  pekerjaan,  dan sebagainya.
Data  mining memiliki  kemampuan  cepat  dalam  melakukan  analisis  dan sangat  fokus  pada  variabel-variabel  penting. Patterns (pola)  dan rules (aturan,  kaidah)  yang  dapat  digunakan  dalam  membuat  keputusan  dan forecast (meramalkan)  dampak  dari  keputusan  tersebut. Intelligent data mining meliputi informasi dalam data warehouse dimana query dan laporan biasa tidak bisa mengungkapkan informasi secara efektif. Data mining tools mampu  menemukan  pola  dalam  data  dan  memberi  dugaan  berupa rules .
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 282-294 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Kerangka Berpikir
Algoritma  ELM  dan  backpropagasi  digunakan  untuk  melihat  metode mana  yang  paling  akurat  dalam  mengukur  prestasi  akademik  mahasiswa apalagi  prestasi dapat menjadi acuan dari sebuah kinerja perguruan tinggi. Adapun  kerangka  berpikir  dari  penelitian  ini  yaitu  berawal  dari  prestasi akademik  mahasiswa  baru  saat  ini  apalagi  dengan  jumlah  mahasiswa  baru yang cukup banyak. Kemudian adanya masalah-masalah yang mempengaruhi prestasi  akademik  mahasiswa,  dan  kondisi  prestasi  akademik  mahasiswa saat  ini.  Dari  hal-hal  tersebut  kemudian  peneliti  mengeksplorasi  prestasi akademik mahasiswa dengan cara melihat faktor-faktor yang mempengaruhi prestasi akademik dan melihat penelitian-penelitian sebelumnya. Semua hal tersebut  akan  dianalisis  serta  dilakukan  pengumpulan  data  dan melaksanakan studi literatur.  Seperti yang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Berpikir
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 282-294 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2.  Prosedur Pengumpulan Data
Data  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  primer  yaitu  mahasiswa baru  kemudian  data  sekunder  yang  diambil    dengan  mempelajari  studi pustaka  berupa data  mining,  ebook, dan  jurnal  tentang  prestasi  akademik mahasiswa.  Data  yang  digunakan  adalah  data  mahasiswa  baru  angkatan 2014  sampai  dengan  2016  program  studi  Manajemen    Informatika,  Sistem Informasi,  dan  Teknik  Informatika.  Di  tiap  kategori  terdiri  dari  empat variabel masukan yaitu nilai tes masuk, nilai indeks prestasi semester 1, jenis kelamin, dan status bekerja. Variabel keluaran adalah nilai mutu berupa A B C  D  E.  Pemilihan  variabel  ini  didasarkan  pada  acuan  penelitian  yang  sudah dilakukan  sebelumnya,  sedangkan  lainnya  merupakan  variabel  yang  dicoba digunakan  dalam  penelitian  ini.  Pemilihan  variabel  ini  dasarkan  pula  pada ketersediaan data di Perguruan Tinggi.

## 2.3.  Desain Penelitian
Pada  penelitian  ini  digunakan  model  standarisasi  data  mining  yaitu CRISP-DM ( Cross Industry Standart Process for Data Mining ) dengan langkah- langkah sebagai berikut:
2.3.1. Pemahaman Data ( Data Understanding )
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sumber data primer. Data diperoleh dari Sistem Informasi Akademik berupa data nilai tes masuk, nilai Indeks Prestasi semester 1, Jenis Kelamin, dan Status Bekerja.
2.3.2. Pengolahan Data ( Data Preparation ) Tahapan pengolahan data adalah sebagai berikut:
a.  Tahap  Pertama,  penentuan  data  yang  akan  diolah.  Dari  data  yang diperoleh,  tidak  semua  data  akan  diolah  kerena  penelitian  yang dilakukan memiliki batasan-batasan data yang akan digunakan.
b.  Tahap Kedua, penanganan data missing value . Missing Value adalah data  yang  tidak  lengkap  karena  atribut  tidak  tercatat  maupun atribut  memang  tidak  dimiliki.  Penanganan  missing  value dilakukan dengan penghapusan record yang kosong.
c.  Tahap Ketiga, menentukan atribut yang akan digunakan dari tahap pertama.  Atribut  yang  digunakan  adalah  nilai  tes  masuk,  nilai Indeks Prestasi semester 1, Jenis Kelamin, dan Status Bekerja.
d.  Tahap  Keempat,  melakukan  konversi  data.  Data  dengan  atribut yang  telah  dipilih  kemudian  dikonversikan  untuk  memudahkan proses  data  mining  pada  sebagian  atribut,  karena  data  akan diproses oleh MATLAB.
2.3.3. Permodelan ( Modelling )
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Extreme  Learning Machine  dan  Backpropagasi,  untuk  melakukan  pengukuran  akurasi  akan digunakan MATLAB.
2.3.4. Evaluasi ( Evaluation )
Pada tahapan ini akan dilakukan validasi serta pengukuran keakuratan hasil yang dicapai oleh model yaitu Confusion Matrix.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 282-294 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.4. Tahapan Penelitian
Tahapan  dalam  penelitian  perbandingan  algoritma  ELM  dan Backpropagasi terhadap Prestasi Akademik Mahasiswa adalah pengumpulan data,  implementasi  metode  Extreme  Learning  Machine  dan  Backpropagasi untuk  prediksi  melalui  pembagian  data,  training  dan  testing  serta  analisis hasil prediksi.
Pada tahap awal penelitian dimulai dengan menentukan latar belakang dan  tujuan  penelitian  serta  mendefinisikan  ruang  lingkup.  Studi  literatur dilakukan  untuk  memperdalam  pemahaman  mengenai  cara  kerja  metode serta  tahapan-tahapan  apa  saja  yang  diperlukan  untuk  prediksi.  Selain  itu, studi  literatur  juga  dilakukan  untuk  mengetahui  prestasi  akademik mahasiswa baru supaya pengumpulan data memiliki fokus yang lebih baik.
Tahap  ke  dua  dari  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data.  Tahap  ke tiga  adalah  implementasi  metode  Extreme  Learning  Machine  dan Backpropagasi melalui pembagian data, training dan testing . Tahap ke empat adalah  analisis  hasil  prediksi,  kemudian  tahap  terakhir  adalah  menarik kesimpulan  perbandingan  algoritma  mana  yang  paling  akurat  dalam memberikan hasil.

## 2.5. Metode Analisis Kinerja
Pada  metode  analisis  kinerja  Extreme  Learning  Machine  digunakan Confusion  Matrix.  Metode    klasifikasi    akan    dilakukan    evaluasi    terutama pada    bagian    akurasi    dari    hasil    klasifikasi.    Akurasi    sebuah    klasifikasi berpengaruh  terhadap  performa  dari  suatu  klasifikasi. Untuk  melakukan analisa    dapat    digunakan    confusion    matrix    yaitu    sebuah    matrik    dari prediksi    yang    akan    dibandingkan    dengan    kelas    yang    asli    dari    data inputan.  Sebagai  contoh,  sebuah test (i,j)  dari  sebuah  confusion  matrix adalah    persentase    dari    waktu    dari    sebuah classifier yang    melakukan identifikasi    input    I    sebagai    pattern  dari    kelas    j.    Setiap    kolom    dari matriks  berkorespondensi  kepada  classifier  output  dan  setiap  baris  pada input. Akurasi  sebuah  klasifikasi  dimana  i=j  menerangkan  akurasi  dari klasifikasi pada setiap kelas.
Untuk  menunjukkan  kecepatan  proses  pembelajaran  dan  keakuratan Extreme  Learning  Machine  maka  kinerja  Extreme  Learning  Machine  akan dibandingkan  dengan  kinerja  jaringan  syaraf  tiruan  yaitu  Backpropagasi pada data yang sama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pemahaman Data
Dengan  memanfaatkan  sumber  data  mahasiswa  dari  angkatan  2014 sampai  dengan  2016  yang  ada.  Maka  dapat  dilakukan  pembahasan  data penelitian.  Komponen data  mining yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
a.   Basis Data Berhubungan dengan informasi mahasiswa dan akademik.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 282-294 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
b. Extract, Transform, Load
Data  dari  basis  data  akan  di  ekstrak  dan  dipindah  ke  pusat penyimpanan data.
c. Data Warehouse Sistem Informasi Akademik Disini  disimpan  data  yang  berasal  dari  basis  data  operasional,  data ini yang kemudian digunakan untuk proses penggalian data.
d.  Penggalian Data ( Data Mining ) Membangun  dua  model  penggalian  data  yaitu  algoritma  ELM  dan Backpropagasi.
e.  Aplikasi MATLAB.
Keakuratan kedua metode akan diuji menggunakan MATLAB.

## 3.2. Pengolahan Data Dengan Membangun Struktur
Membangun  struktur data  mining termasuk  menentukan  variabel masukan dan keluaran yang digunakan pada penggalian data.
Tabel 1. Atribut Penggalian Data No Variabel Deskripsi 1 Nilai Tes Masuk Nilai yang diambil dari hasil ujian mahasiswa baru  yaitu  Matematika,  Bahasa  Inggris,  dan Pengetahuan  Umum  Komputer.  Nilai  Ujian Masuk didapat dari jumlah seluruh nilai ujian dibagi 3. 2 Nilai Indeks Prestasi Semester 1 Nilai  Indeks  Prestasi  yang  Didapat  di Semester 1 3 Jenis Kelamin Laki-Laki dan Perempuan 4 Status Bekerja Terdiri dari Sudah atau Belum Bekerja 5 Nilai Mutu Nilai Akhir Mata Kuliah terdiri dari A, B, C, D, E dan Lulus atau Mengulang
3.3. Permodelan
Setelah  struktur  data  mining  selesai  dibuat,  maka  tahap  selanjutnya adalah membangun model. Ada dua model yang dibangun dengan algoritma neural  network yaitu  Backpropagasi  dan  Extreme  Learning  Machine.  Pada tiap tahapan pembuatan model, ditentukan atribut kolom yang menjadi key, input dan output ( predicted variable ). Pada tabel 2 dan tabel 3 dapat dilihat dokumentasi model dari penggalian data.
Tabel 2. Penggalian Data dengan Algoritma ELM Variabel Deskripsi Nama Model Extreme Learning Machine Deskripsi Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Extreme Learning Machine
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 282-294 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Variabel Deskripsi Input 4 Output 1 Hidden 4 Informasi Keluaran untuk “ Students Grades” Tipe Isi Diskrit Berhasil 85.16% Gagal 14.48% Tabel 3. Penggalian Data dengan Algoritma Backpropagasi Variabel Deskripsi Nama Model Backpropagasi Deskripsi Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagasi Input 4 Output 1 Hidden 4 Informasi Keluaran untuk “ Students Grades” Tipe Isi Diskrit Berhasil 71.80% Gagal 28.20%
Selanjutnya adalah pengujian akurasi model.
3.3.1. Validasi Model
Pada  penelitian  ini  akan  menguji  algoritma  mana  yang  memiliki kemampuan  paling  baik  dalam  mnegetahui grade prestasi  akademik mahasiswa.
3.3.2. Target Populasi dan Model Probabilitas
Pada pengujian ini menggunakan nilai akademik “A” sebagai parameter untuk diujicoba. Semakin tinggi persentase populasi target pada model maka semakin baik model tersebut dalam melakukan prediksi. Dalam menentukan model  yang  terbaik,  dapat  dibandingkan  dari  tingkat  akurasi  antar  model, dilihat dari persentase populasi target pada tabel 4.
Tabel 4. Target Populasi dan Model Probabilitas Persentase Populasi = 62.5% Model Nilai  Populasi Target Probilitas Prediksi ELM 154  200 71% Backpropagasi  171  200 85.50%
Dari  tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  dengan  target  populasi  yang  sama yaitu  200,  ketepatan  prediksi  yang  lebih  besar  adalah  algoritma  Extreme Learning Machine sebesar 85.50%
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 282-294 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.3.3. Klasifikasi Matriks
Klasifikasi  ini  membandingkan  nilai  data testing dengan  nilai  yang diprediksi.  Kemudian  dibuat  rangkuman  untuk  menampilkan  jumlah  atau persentase  prediksi  yang  akurat  atau  tidak  akurat  pada  setiap  model. Klasifikasi Matriks dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Klasifikasi Matriks
1. Results as Percentages for Model ‘ELM’ Actual A B C D E Correct 70 78 18 1 4 Misclassi fied 5 18 6 0 0 2. Results as Percentages for Model ‘Backpropagasi’ Actual A B C D E Correct 66 62 21 1 4 Misclassi fied 5 28 8 6 0
Pada  tahapan  pengujian  model  ini  juga  terlihat  bahwa  model  yang  paling akurat  adalah  Extreme  Learning  Machine  dengan  tingkat  kesalahan  paling rendah.
3.3.4. Pengujian Akurasi dari Data Perkuliahan Sebelumnya Pada  pengujian  ini  menggunakan  data  transaksi  perkuliahan mahasiswa yang sudah berlalu untuk  memprediksi grade setiap matakuliah yang  diambil  dengan  tiga  model  yang  sudah  ada.  Hasil  prediksi grade dibandingkan  dengan grade aktual,  karena  ini  data  transaksi  perkuliahan yang  sudah  berlalu  maka  sudah  pasti  ada grade matakuliah  sebelumnya. Perbandingan  ini  dilakukan  dengan  cara  mencocokkan grade hasil  prediksi dengan grade aktual,  kemudian  dikalkulasikan  jumlah  yang  benar  untuk mendapatkan  persentase akurasi dibandingkan dengan jumlah total sampel data yang digunakan.
Jumlah data testing pada setiap tiap periode adalah jumlah keseluruhan matakuliah  yang  diambil  oleh  mahasiswa  pada  periode  berjalan.  Tabel  6 berikut ini merupakan hasil dari perbandingan data prediksi dan aktual, pada setiap  model  menunjukkan  jumlah  akurasi  (jumlah  prediksi  benar)  dan kemudian dibandingkan dalam bentuk persentase.
Tabel 6. Perbandingan Grade Prediksi dan Aktual Nama Akurasi Nilai A Nilai B Nilai C Nilai D Nilai E Keberhasilan ELM  93.33 % 81.25 % 75.00 % 100% 100% 93.33 % Kegagalan ELM 6.67 % 18.75 % 25.00 % 0.00 % 0.00 % 6.67 % Keberhasilan ELM 92.96 % 68.89 % 72.41 % 14.29 % 100 % 92.96 % Kegagalan ELM 7.04 % 31.11 % 27.59 % 85.71 % 0.00 % 7.04 %
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 282-294 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Maka pada tahapan pengujian ini, bila membandingkan nilai persentase akurasi  dari  setiap  periode,  Extreme  Learning  Machine  mempunyai persentase  akurasi  lebih  besar  dibandingkan  Backpropagation.  Maka,  bisa disimpulkan  pada  tahapan  pengujian  ini,  Extreme  Learning  Machine  adalah model yang lebih akurat dalam memprediksi grade matakuliah mahasiswa.

## 3.4. Evaluasi 3.4.1. Confusion Matrix
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  sistem  yang  telah dibangun.  Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menghitung  tingkat keakuratan  sistem  dalam  mengenali  atribut  berdasarkan  data  yang  telah  di buat.  Langkah  yang  harus  ditempuh  yakni  menggunakan  confusion  matrix. Untuk  melihat  arsitektur  jaringan  yang  paling  efektif,  dapat  dilihat  dari confusion  matrix  yang  ada  pada  metode  Ekstreme  Learning  Machine  dan metode Backpropagasi. Berikut confusion matrix yang ada pada sistem.
a. Variasi 1 Extreme Learning Machine
Hasil pengenalan data:
a) Data dapat dikenali dengan benar = 171
b) Data dikenali dengan salah = 29

## Tabel 7. Confusion Matrix untuk ELM
Tabel  7  ini  memberikan  penjelasan  tingkat  akurasi  dari  pengenalan  data untuk  setiap  kelas  yang  disiapkan.  Tabel  yang  berwarna  biru  menjelaskan jumlah  data  dikenali  dengan  benar  ( True ).  Sedangkan  tabel  yang  berwarna putih  menjelaskan  jumlah  data  yang  dikenali  dengan  salah  atau  citra  yang tidak dikenal ( False ).
b. Variasi 2 Backpropagasi Hasil pengenalan data:
c) Data dapat dikenali dengan benar = 154
d) Data dikenali dengan salah = 46
Tabel 8. Confusion Matrix untuk Backpropagasi
A B C D E A 70 2 3 0 0 B 9 78 6 3 0 C 1 4 18 1 0 D 0 0 0 1 0 E 0 0 0 0 4
A B C D
E A 70 2 3 0 0 B 9 78 6 3 0 C 1 4 18 1 0 D 0 0 0 1 0 E 0 0 0 0 4
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 282-294 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel  8  ini  memberikan  penjelasan  tingkat  akurasi  dari  pengenalan  data untuk  setiap  kelas  yang  disiapkan.  Tabel  yang  berwarna  biru  menjelaskan jumlah  data  dikenali  dengan  benar  ( True ).  Sedangkan  tabel  yang  berwarna putih  menjelaskan  jumlah  data  yang  dikenali  dengan  salah  atau  citra  yang tidak dikenal ( False ).
3.4.2. Penerapan Hasil Penggalian Data
Tahapan  ini  merupakan  penerapan  hasil  penggalian  data  yang dikembangkan  dengan  menggunakan  MATLAB  untuk  dapat  memprediksi prestasi akademik mahasiswa sejak awal untuk dapat diakses oleh Perguruan Tinggi.

## 4.  SIMPULAN
Penelitian  ini  membandingkan  dua  algoritma  yang  biasa  digunakan untuk penelitian dalam bidang data mining dan jaringan syaraf tiruan yaitu Extreme  Learning  Machine  dan  Backpropagasi.  Dengan  menggunakan  data- data  akademik  mahasiswa  baru  yang  banyak  tersedia  maka  dilakukan perbandingan  antar  dua  metode  untuk  mengetahui  algoritma  mana  yang paling sesuai dalam mengetahui prestasi akademik mahasiswa. Variabel yang digunakan  adalah  nilai  ujian  masuk  mahasiswa  baru,  nilai  IP  Semester  1, Jenis Kelamin,  dan Status Bekerja, sedangkan variabel  keluaran adalah  nilai mutu sebagai klasifikasi kinerja akademik.
Pengujian  akurasi  model  algoritma    menggunakan  validasi  model, probabilitas  prediksi,  klasifikasi  matriks,  dan    pengujian  akurasi  dari  data perkuliahan  sebelumnya.  Sedangkan  proses  evaluasi  menggunakan Confusion  Matrix,  setelah  itu  dapat  dilakukan  penerapan  hasil  data  mining. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa algoritma Extreme Learning Machine memiliki  14,84%  tingkat  kesalahan  lebih  rendah  dibandingkan  dengan Backpropagasi 28,20%. Dari tahapan pengujian model didapatkan hasil yang paling  akurat  adalah  algoritma  Extreme  Learning  Machine  karena mempunyai  tingkat  akurasi  paling  tinggi  dan  tingkat  kesalahan  paling rendah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  ASIF,  R.,  MERCERON,  A.,  ALI,  S.  A.,  &  HAIDER,  N.  G.  2017.  Analyzing undergraduate  students'  performance  using  educational  data  mining. Computers & Education, 113, 177-194.
[2]  D.  HUANG  AND  Z.  WU,  2017.  “Forecasting  Outpatient  Visits  Using  Empirical Mode  Decomposition  Coupled  With  Backpropagation  Artificial  Neural Networks Optimized by Particle Swarm Optimization,” PLoS One, vol. 12, no. 2, pp. 1–18.
[3] EHRET, D. HOCHSTUHL, D. GIANOLA, AND G. THALLER, 2015. “Application of neural networks  with  back-propagation  to  genome-enabled  prediction  of  complex  traits  in HolsteinFriesian  and  German  Fleckvieh  cattle,”  Genetics  Selection  Evolution, vol.  47, no. 1, p. 22.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 282-294 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[4] HERNÁNDEZ-LOBATO, José Miguel; ADAMS, 2015. Ryan. Probabilistic backpropagation  for  scalable  learning of bayesian  neural  networks.  In: International Conference on Machine Learning. p. 1861-1869.
[5] HUANG, Guang-Bin, et al. 2015. Local receptive fields based extreme learning machine. IEEE, 10.2: 18-29.
[6] J.  TARIGAN,  NADIA,  R.  DIEDAN,  AND  Y.  SURYANA,  2017.  “Plate  Recognition  Using Backpropagation Neural Network and Genetic Algorithm,” Procedia Computer Science, vol. 116, pp. 365–372.
[7] P. ANTWI ET AL., 2017. “Estimation of Biogas and Methane Yields in an UASB Treating Potato  Starch  Processing  Wastewater  With  Backpropagation  Artificial  Neural Network,” Journal Bioresour Technology, vol. 228, pp. 106–115.
[8] Pangaribuan,  J.  J.  (2016).  Mendiagnosis  Penyakit  Diabetes  Melitus  Dengan Menggunakan  Metode  Extreme  Learning  Machine.  Journal  Information  System Development (ISD), 1(2).
[9] TANG, Jiexiong; DENG, Chenwei; HUANG, Guang-Bin. 2015. Extreme learning machine for  multilayer  perceptron.  IEEE  transactions  on  neural  networks  and  learning systems, 27.4: 809-821.