## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 2, Desember 2017
eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## PREDIKSI JUMLAH LULUSAN MAHASISWA STMIK DUMAI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
Masrizal 1 , Atma Hadiansa 2
1 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Dumai
2 Akademi Manajemen Informatika dan Komputer (AMIK) Dumai
1,2 Jln. Utama Karya Bukit Batrem Dumai – Riau Kode Pos 28811 masrizalrizal@yahoo.com

## ABSTRAK
Jumlah lulusan pada dasarnya adalah sebuah target yang ingin dicapai oleh setiap program studi  disetiap  perguruan  tinggi.  Dalam  prosesnya,  mahasiswa  yang  bisa  dikatakan  lulus  apabila telah   menyelesaikan   semua   persyaratan   yang   telah   ditentukan   oleh   pihak akademik. Namun persentase tingkat kelulusan mahasiswa S1 Teknik Informatika STMIK Dumai setiap tahun akademik yang  tepat  waktu  kurang  dari  target  yang  telah  ditetapkan  oleh  pihak  akademik.    Ini    disebabkan oleh  banyaknya  mahasiswa  yang  tidak  mengerti tentang penelitian yang mereka kerjakan sehingga penelitian  mereka  tidak  selesai  tepat  waktu.  Jaringan  saraf  tiruan  (Artificial  Neural  Network) sebagian  besar  telah  cukup  handal  dalam  pemecahan  masalah  peramalan  yang  sering  ditemukan dalam  proses  pengambilan  keputusan    salah    satunya    adalah    prediksi    kelulusan    mahasiswa dengan    menggunakan  metode  backpropagation  neural  network.  Dengan  diterapkannya  metode  ini dalam memprediksi jumlah lulusan, dapat diambil kebijakan lebih awal untuk  membantu mahasiswa lulus tepat waktu.
Kata kunci : Prediksi, Jaringan  Syaraf  Tiruan,  Algoritma  Backpropagation, Jumlah Lulusan

## 1. PENDAHULUAN
Tingkat  kelulusan  mahasiswa  pada  setiap perguruan  tinggi  adalah  sebuah  target  yang telah direncanakan dan disusun oleh manajemen program studi agar setiap mahasiswa  yang  telah  menjalani  perkuliahan bisa  menyelesaikan studinya tepat waktu.
Pada saat ini jumlah lulusan mahasiswa S1 Teknik  Informatika  STMIK  Dumai  kalau dipersentasekan  berdasarkan  tahun  akademik atau yang tamat tepat waktu jumlah lulusannya sangat  kecil,  kondisi  tersebut  yang  membuat menumpuknya  jumlah  mahasiswa  sehingga jumlah  dosen  tetap  dengan  rasio  mahasiswa menjadi  tidak  seimbang.  Dan  pada  saat  yang bersamaan  masih  banyak  mahasiswa  STMIK Dumai mengambil mata kuliah untuk perbaikan nilai  yang  menyebabkan  mahasiswa tidak  bisa  membagi  waktu  antara  jadwal kuliah    dan    bimbingan    skripsi.    Hal    ini dipersulit    dengan    tidak    mengertinya mahasiwa  tersebut  terhadap  penelitian yang dibuat .
Berdasarkan  fakta  diatas  salah  satu  teknik evaluasi  tingkat  kelulusan  secara  dini  adalah dengan  sistem  prediksi  tingkat  kelulusan mahasiswa  dimana  informasi  yang  dihasilkan oleh  hasil  prediksi  ini  dapat  dijadikan  sebagai bahan  pertimbangan  bagi  pihak  manajemen
program  studi  untuk  melakukan  langkah persuasif dalam rangka meningkatkan persentasi kelulusan mahasiswa yang memenuhi  standar mutu  yang  ditetapkan kampus.
Prediksi    dalam    konteks    komputasi merupakan    salah    satu    kegiatan    matematis. Prediksi  ini  telah  dilakukan  bertahun-tahun sebelum penguasaan komputer, yaitu menggunakan  alat  hitung  seperti  kalkulator. Prediksi penentuan kelulusan mahasiswa dapat membantu pihak manajemen dalam mengambil keputusan. Bagaimana
menganalisa kelulusan mahasiswa dan mendapatkan  parameter  terbaik  dari  metode yang  digunakan  untuk  dapat  memprediksi kelulusan mahasiswa.
Jaringan  Syaraf  Tiruan    merupakan salah  satu  sistem  pemrosesan  informasi yang  didesain  dengan  meniru  cara  kerja  otak manusia dalam   menyelesaikan suatu masalah dengan   melakukan      proses   belajar  melalui perubahan    bobot    sinapsisnya.    Ada    banyak teknik yang dapat digunakan untuk implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yaitu Perceptron , Backpropagation dan Fuzzy .
Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  menggunakan algoritma backpropagation telah  banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  beberapa

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 2, Desember 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
masalah salah satunya masalah prediksi.
Berdasarkan masalah dan penyebab masalah  yang  telah  dijelaskan  diatas,  dapat disimpulkan  bahwa  untuk  menanggulanginya diperlukan  yaitu  dapat  melakukan  tindakan jika  hasil  prediksi  kelulusan  kurang  dari standar  yang  ditetapkan  oleh  pihak  kampus, dapat  sebagai  pertimbangan  bagi  pihak manajemen  program  studi  dalam  melakukan evaluasi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  dan membantu  pihak  jurusan  dalam  mengevaluasi salah satu matakuliah yang menjadi pendukung tingkat kelulusan sehingga menjadi perbaikan nilai mahasiswa
angkatan berikutnya  dan  dapat  meningkatkan  kelulusan mahasiswa.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
1. Untuk  memprediksi  jumlah  lulusan mahasiswa  STMIK  Dumai  berdasarkan tahun akademik.
2. Mengimplementasikan  jaringan  saraf tiruan untuk memprediksi jumlah lulusan pada STMIK Dumai menggunakan metode backpropagation.

## a. Pengertian Prediksi
Prediksi  adalah  sama  dengan  ramalan atau  perkiraan.  Menurut  kamus  besar  bahasa Indonesia,  prediksi  adalah  hasil  dari  kegiatan mmprediksi
atau meramal atau memperkirakan.    Prediksi    bisa    berdasarkan metode    ilmiah    ataupun    subjektif    belaka. Sebagai contoh, prediksi cuaca selalu berdasarkan  data  dan  informasi  terbaru  yang didasarkan  pengamatan  termasuk  oleh  satelit. Begitupun  prediksi  gempa,  gunung  meletus ataupun  bencana  secara  umum.  Namun, prediksi seperti pertandingan sepakbola, olahraga,  dan  lain-lain  umumnya  berdasarkan pandangan  subjektif  dengan  sudut  pandang sendiri yang memprediksinya. (Diyah Puspitaningrum   2006)

## b. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  adalah sistem pengolah informasi yang meniru sistem syaraf  manusia.  Sama  seperti  sistem  syaraf manusia  yang  tersusun  oleh neuron ,  JST  juga tersusun  oleh perceptron ( neuron pada  JST) sebagai  unit  pemrosesan  informasi  yang merupakan  dasar  dari  operasi  JST.  (  Fahrudin Julianto et al, 2015)
Jaringan  saraf  tiruan  bisa  dibayangkan seperti  otak  buatan  di  dalam  cerita-certia  fiksi ilmiah.  Otak  buatan  ini  dapat  berpikir  seperti manusia,  dan  juga  sepandai  manusia  dalam menyimpulkan sesuatu dari potongan-
potongan  informasi  yang  diterima.  Khayalan manusia  tersebut  mendorong  para  peneliti untuk  mengujudkannya. Komputer diusahakan agar  bisa  berpikir  sama  seperti  cara  berpikir manusia.  Caranya  adalah  dengan  melakukan peniruan terhadap aktivasi-aktivasi yang terjadi di dalam sebuah jaringan saraf biologis (Diyah Puspitaningrum, 2006)
c. Pemodelan  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST)
Prosedur  pemodelan  dengan  ANN  secara umum terdiri dari empat langkah yaitu:
1. Penyiapan data
2. Pemilihan arsitektur
3. Pembelajaran  ( learning )  dan  pengujian ( testing )
d. Konsep Dasar Jaringan Syaraf Tiruan
Setiap pola-pola informasi input dan output yang  diberikan  kedalam  JST  diproses  dalam neuron .  Neuron-neuron  tersebut  terkumpul  di dalam  lapisan-lapisan  yang  disebut  neuron layers . Lapisan-lapisan penyusun
JaringanSyaraf  Tiruan  (JST)  terhadap  suatu permasalahan. tersebut dapat dibagi menjadi 3,
yaitu :
1. Lapisan Input ,  unit-unit  di  dalam  lapisan input  disebut  unit-unit  input.  Unit-unit input  tersebut  menerima  pola  inputan  data dari  luar  yang  menggambarkan  suatu permasalahan.
2. Lapisan  Tersembunyi,  unit-unit  di  dalam lapisan  tersembunyi  disebut unit-unit tersembunyi.  Di  mana  outputnya  tidak dapat secara langsung diamati.
3. Lapisan Output ,  unit-unit  di  dalam  lapisan output disebut  unit-unit output . Output dari lapisan ini merupakan solusi JaringanSyaraf Tiruan (JST) terhadap suatu permasalahan.
e. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  memiliki beberapa  arsitektur  jaringan  yang  sering digunakan  dalam  berbagai  aplikasi.  Arsitektur JST  tersebut,  antara  lain,  yaitu:  (Zekson Arizona  Matondang 2013).
1. Jaringan Lapis Tunggal ( Single
LayerNetwork )
Jaringan  lapis  tunggal  merupakan  jaringan yang hanya memiliki satu buah lapisan dengan bobot-bobot    yang  terhubung.    Jaringan    ini hanya  menerima  nilai    masukan    dan  secara langsung  mengolahnya  untuk  menjadi  nilai keluaran tanpa melalui lapisan tersembunyi.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 2, Desember 2017
eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## Gambar 1 Jaringan Lapis Tunggal
Sumber : (Diyah   Puspitaningrum,   2006)
Pada  gambar  1  di  atas  lapisan  input memiliki  3  neuron  yaitu  X 1 ,  X 2 dan  X 3 , sedangkan  pada  lapisan  output  memiliki  2 neuron  yaitu Y 1 dan  Y 2 . Neuron-neuron pada kedua  lapisan  saling  berhubungan.  Seberapa besar  antara  2  neuron  ditentukan  oleh  bobot yang  besesuaian.  Semua  unit  input  akan dihubungkan dengan setiap unit ouput
2. Jaringan Lapis Jamak ( Multi LayerNetwork )
Jaringan  lapis  jamak  merupakan  jaringan yang  memiliki  satu  buah  atau  lebih lapisan di  antara  lapisan  masukan  dan  lapisan keluaran.  Jaringan  lapis  jamak  ini  dapat menyelesaikan  permasalahan  yang lebih  rumit dibandingkan  dengan  jaringan  lapis  tunggal walaupun  memiliki  tingkat  kerumitan  yang tinggi  serta  membutuhkan  waktu  yang  lama dalam proses pelatihannya.

## Gambar 2. Jaringan Lapis Jamak
Sumber : (Diyah   Puspitaningrum   2006)

## f. Metode Backpropagation
Backpropagation  algoritma  pembelajaran yang  terwarisi  dan  biasanya  digunakan  oleh perceptron  dengan  banyak  lapisan  untuk mengubah bobot-bobot yang terhubung dengan  neuron-neuron  yang  ada  pada  lapisan tersembunyinya. Metode ini merupakan metode  yang  sangat  baik  dalam  menangani masalah pengenalan pola-pola kompleks .
Metode Backpropagation yang  digunakan dalam  jaringan  saraf  tiruan  dan  yang  paling sering    digunakan    dalam    berbagai    bidang aplikasi,  seperti  pengenalan  pola, peramalan dan  optimisasi.  Hal  ini  dimungkinkan  karena metode  ini  menggunakan  pembelajaran  yang terbimbing.  Pola    masukan  dan  target diberikan  sebagai  sepasang  data.  Bobot-bobot awal  dilatih  dengan  melalui  tahap  maju  untuk mendapatkan  galat  keluaran  yang  selanjutnya galat  ini  digunakan  dengan  tahap  mundur untuk  memperoleh  nilai  bobot  yang  sesuai agar  dapat  memperkecil  nilai  galat  sehinggga target  keluaran  yang  dikehendaki  tercapai. (Aditya, 2011).

## g. Arsitektur  Jaringan  Saraf  Tiruan Perambatan Balik
Hubungan  antar  neuron  dalam  suatu jaringan  dan  membentuk  lapisan  disebut arsitektur  jaringan.  Arsitektur  jaringan  saraf perambatan balik terdiri dari beberapa lapisan, yaitu  lapisan  masukan,  lapisan  tersembunyi dan lapisan keluaran.

## Gambar 3.  Arsitektur Jaringan Saraf Perambatan Balik
Sumber : (Diyah   Puspitaningrum ,  2006)
2. METODOLOGI PENELITIAN
Untuk memberikan panduan dalam penyusunan  penelitian  ini  maka  perlu  adanya susunan  kerangka  kerja  (Frame  Work)  yang jelas tahapan-tahapannya. Seperti yang terlihat pada gambar 4.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 2, Desember 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar 4: Kerangka Kerja Penelitian
Secara  umum  sistematik  yang  dimaksud terdapat beberapa langkah-langkah  yang harus dilakukan  dalam  pembuatan  penelitian  ini. Dari kerangka kerja yang di Gambarkan diatas maka  dapat  diuraikan  pembahasan  masing- masing kegiatan sebagai berikut ini:
1. Studi Literature Studi  Literature  dilakukan  dengan  tujuan untuk  mengetahui  metode  apa  yang  akan digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan yang  akan  diteliti,  serta  mendapatkan  dasar- dasar  referensi  yang  kuat  bagi  peneliti  dalam menerapkan suatu metode yang digunakannya.
2. Pengempulan Data Metode  pengumpulan  data  didalam penelitian  ini  adalah  metode  observasi.  Data yang  digunakan  dalam  penelitian    ini menggunakan  data  akademik  dan  tahun akademik  pada  5  tahun  terakhir.  Data akademik  dan  tahun  akademik  ini  dibuat menjadi  dua  data  yaitu training    data dan testing  data.  Training  data dan testing  data merupakan  data mahasiswa yang didata ketika mahasiswa  tersebut  telah  menjadi  mahasiswa di Jurusan Teknik Informatika STMIK Dumai
3. Analisa Data
Dalam penelitian ini akan dicari hubungan  tingkat  kelulusan  dengan  tahun akademik  mahasiswa,  yaitu  dari  nilai  IPK semester  dua  sampai semester delapan sehingga  hasil  dari  proses  tersebut  dapat dilihat  dengan  menggunakan  IPK  nilai  yang terbaik yang menghasilkan tingkat keberhasilannya tinggi.
4. Data Input dan Target
Pada  tahap  ini  dilakukan  mengolahan data  dengan  menggunakan  jaringan  saraf tiruan  dengan    metode          backpropagation, serta    menggunakan    IPK    semester    dua sampai  semester  delapan  pada  program  studi teknik  informatika  yaitu  dengan  IPK  semester dua  sampai  delapan  untuk  data  pelatihan  dan data uji, untuk mengetahui  apakah mahasiswa tersbut  bisa  lulus  tepat  waktu  dengan menggunakan rumus metode backpropagation
5. Implementasi setelah analisa selesai dilaksanakan maka pada tahap ini dilakukan uji coba terhadap data yang  telah  dianalisa  sehingga  hasil  dari  pada implementasi  ini  dari  pengujian  yang  telah dilakukan  menggunakan  matlab  6.1  sebagai alat  bantu  pengujian  dengan    menggunakan metode backpropagation. Jika pengujian sudah berjalan  dengan  lancar,  maka  sistem  dapat diimplementasikan sesuai dengan kebutuhan.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Data Input dan Target
Sebelum
proses pengolahan data dilakukan,  perlu  dilakukan  proses  penentuan masukan  ( input )  serta  target  atau  hasil  yang ingin  didapatkan  dari  proses  pengolahan  data, sehingga akan memudahkan dalam melakukan pembagian  data  dan  proses  pengolahan  data untuk  mendapatkan  hasil  sesuai  dengan  apa yang diharapkan sebelumnya.

## b. Data Input
Data  input  diperoleh  dari  IPK  mahasiswa program  studi  teknik  informatika  STMIK Dumai.  Dari  hasil  IPK  tersebut,  maka  bisa ditentukan kelulusan mahasiswa pada program studi  teknik  informatika  STMIK  Dumai berdasarkan  tahun  akademik  tepat  waktu  atau tidak  berikut  ini  ditampilkan  IPK  persemester mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Informatika Tahun  Akademik  2012  seperti  yang  terlihat pada tabel 1.
Studi Literature Pengumpulan Data
Analisa Data Data Input Dan Target Implementasi

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 2, Desember 2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Tabel 1. IPK Persemester Mahasiswa Program Studi  Teknik  Informatika  STMIK  Dumai  TA. 2012.
Tabel  1  di  atas  merupakan  data  nilai  IPK Persemeter  yang  belum  dinormalisasikan. Untuk itu tabel 1 di atas akan di rubah kedalam bentuk normalisasi dengan rumus :
di mana : x = Nilai Input a = Nilai minimum b = Nilai maksimum.
Tabel  2.  Hasil  Normalisasi  IPK  Persemester Mahasiswa  Program Studi Teknik Informatika STMIK Dumai TA. 2012
Tabel  2  di  atas  merupakan  hasil  dari normalisasi  dari  IPK  mahasiswa  Program
Studi  teknik  informatika  Tahun  Akademik 2012

## c. Data Target
Adapun  data  target  adalah  1  menunjukkan IPK  2,75  –  4,00,  sedangkan  0  menunjukkan IPK 0,00 – 2,74. Data target dapat dilihat pada tabel 3 .
Tabel 3. Data Target No Keterangan Bobot 1 2,75 – 4,00 1 2 0,00 – 2,74 0

## d. Pengolahan Data
Pengolahan  data  yang  akan  dilakukan adalah  memberikan  nilai  target  atau  output kepada IPK mahasiswa prodi teknik informatika berdasarkan IPK terakhir mahasiswa  tersebut.    Data  IPK  mahasiswa STMIK  Dumai  berdasarkan  target  atau  output yang dipilih terdapat pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Data Nilai IPK Sesuai Target STMIK Dumai
Setelah  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan  matlab  pada  data  mahasiswa program  studi  teknik  informatika  tahun akademik  2012  berdasarkan  hasil  pengujian mahasiswa  tersebut  bisa  menyelesaikan  masa studi  nya  tepat  pada  waktu  yang  telah ditentukan  oleh  pihak  akademis  dalam  hal  ini program  studi  seperti  yang  terlihat  pada gambar tabel 4 di atas.

## …………(1)

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9  No. 2, Desember 2017
eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## e. Hasil Pengujian Dengan Matlab
Gambar 4. Pelatihan IPK Mahasiswa dengan Pola 8-2-1 Mencapai Goal
Gambar 5. Pelatihan IPK Mahasiswa dengan
Pola 8-3-1 Mencapai Goal
G ambar  4  dan  5  di  atas  menujukkan pengujian menggunakan matlab untuk mentukan  goal  terhadap  data  yang  diujikan, berdasarkan  hasil  yang  telah  dicapai  semakin banyak  hidden  layar  pada  suatu  pola  dengan menggunakan  metode  Backpropagation  maka data  tersebut  akan  cepat  dikenali  atau mencapai goalnya.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah:
1. Dari  hasil  yang  didapatkan  bahwa  dengan menggunakan  software  matlab  semua  data yang  diujikan  atau  dilatih  dapat  diikenali dengan baik
2.   Dengan menggunakan penerapan algoritma Backpropagation  Neural  Network  dapat digunakan untuk memprediksi hasil prestasi  mahasiswa  terutama  pada  STMIK Dumai
5. REFERENSI Aditya  Wibowo  (2011).  “Jurnal  Pengenalan Huruf Jawa Tulisan Tangan MenggunakanJaringan Saraf Tiruan
Perambatan  Balik  Dengan  Fuzzy  Feature
Extraction
Diyah    Puspitaningrum    (2006)    Pengantar Jaringan    Saraf    Tiruan”,    Penerbit Andi, Yogyakarta .
Fahrudin  Julianto  etc  all.  (2015)    “Jurnal Analisis  dan  Implementasi  Algoritma DifferentialEvolution Pada Jaringan Syaraf Tiruan Studi Kasus Prediksi Masa Studi Mahasiswa”
Relita  Buaton  etc  all.  (2012)  Jurnal  “Prediksi mahasiswa  yang  tidak  menyelesaikan pendidikan  tidak  tepat  waktu  dengan menggunakan data mining metode backpropagation  (studi  kasus  STMIK Kaputama Binjai)” Zekson  Arizona  Matondang  (2013).  “  Jurnal Jaringan Syaraf Tiruan Dengan AlgoritmaBackpropagation Untuk Penentuan Kelulusan Sidang Skripsi”