Prediksi Prestasi Akademik Mahasiswa Bekerja Paruh Waktu Menggunakan Artificial Neural Network
Yuhelmi 1 , Taslim 2 , Syamsidar 3 , Machdalena 4
Universitas Lancang Kuning, Jl. Yos Sudarso Km 8 Rumbai Pekanbaru, Indonesia Sekolah Tinggi Teknologi Pekanbaru, Jl. Dirgantara Arengka Pekanbaru, Indonesia Email: yuhelmi@unilak.ac.id 1 , taslim.malano@gmail.com 2 , rajasyamsidar@unilak.ac.id 3 , machdalenat@gmail.com 4
Abstrack – Students who work part-time are required to be able to divide their time effectively and efficiently between time for work and time for study. The prediction of those who study while working is expected to be one of the policy considerations for the academic side so that students who work while working can complete their study period on time. This research begins with the stage of collecting data from  students  who  are  studying  while  working  for  the  next  data  cleaning  process.  The  data  is  then divided into two groups of data, namely training data and testing data which are normalized by the min- max method. Neural network algorithms are used to predict the results of studies for those who study while working which are categorized into 3 labels. Optimization is carried out on the parameters by utilizing  the  optimize  parameter  tool.  In  model  testing,  the  parameters  displayed  are  training  cycle, learning rate, momentum, accuracy and RMSE value with a range of learning rate and momentum values from 0.1 to 0.9, with a sigmoid activation function. The best value validation was obtained in the training cycle 201, learning rate 0.74, momentum 0.9 with an accuracy value of 89.62%, RMSE 0.263 with a value of k-fold = 3.
Keywords - Study, work, prediction, neural network, optimization
I ntisari – Mahasiswa yang bekerja paruh waktu dituntut agar bisa membagi waktu mereka secara efektif dan efisien antara waktu untuk bekerja dan dan waktu untuk kuliah. Prediksi terhadap mereka yang kuliah sambil bekerja diharapkan dapat menjadi salah satu pertimbangan kebijakan bagi pihak akademik agar mahasiswa yang bekerja sambil bekerja dapat menyelesaikan masa studi mereka secara tepat waktu. Penelitian ini di mulai dengan tahapan mengumpulkan data mahasiswa yang kuliah sambil bekerja untuk selanjutnya dilakukan proses data cleaning . Data lalu dibagi atas dua kelompok data yaitu data training dan data  testing yang  dinormalisasi  dengan  metode  min-max.  Algoritma  neural  network  digunakan untuk  melakukan  prediksi  terhadap  hasil  studi  bagi  mereka  yang  kuliah  sambil  bekerja  yang  di kategorikan dalam 3 label. Optimasi dilakukan terhadap parameter dengan memamfaatkan perangkat optimize parameter . Pada pengujian model, parameter yang ditampilkan berupa training cycle, learning rate, momentum, akurasi dan nilai RMSE dengan rentang nilai learning rate dan momentum 0,1 sampai dengan  0,9,  dengan  fungsi  aktivasi  sigmoid.  Validasi  nilai  terbaik  didapat  pada  training  cycle  201, learning rate 0,74, momentum 0,9 dengan nilai akurasi 89,62%, RMSE 0,263 dengan nilai k-fold=3.
Kata Kunci - kuliah, bekerja prediksi, neural network, optimasi

## I. P ENDAHULUAN
Prediksi  kinerja  akademik  siswa  merupakan  hal  yang  penting  di  sebuah  lembaga pendidikan[1][2].  Hal  ini  bertujuan  untuk  membantu  siswa  yang  beresiko  dan  memastikan retensi  mereka,  menyediakan  sumber  belajar  dan  pengalaman  yang  baik,  meningkatkan peringkat  dan  reputasi  perguruan  tinggi[3].  Selain  mereka  yang  kuliah  secara  penuh  waktu, terdapat juga mahasiswa yang kuliah sambil bekerja. Bagi mereka yang kuliah sambil bekerja
mereka dituntut untuk bisa membagi waktu mereka antara bekerja dan kuliah, oleh sebab itu dalam  proses  pendidikan  perlu  adanya  kebijakan  kebijakan  yang  dapat  mendorong  seorang mahasiswa  yang  bekerja  paruh  waktu  agar  dapat  lulus  secara  tepat  waktu,  sehingga  tidak menimbulkan  penumpukan  mahasiswa  di  periode  akhir  perkuliahan  serta  tidak  sinkronnya jumlah mahasiswa baru dan yang sudah menyelesaikan perkuliahan.
Artificial  Neural  Network (ANN)  merupakan  model supervised  learning yang  meniru jaringan  saraf  dalam  bidang  biologi[4][5]  dan  beberapa  penelitian  terhadap  prediksi  siswa dengan  algoritma  ANN  telah  dilakukan  oleh  para  ahli.  Cetinkaya  melakukan  prediksi kemampuan pemrograman siswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ANN adalah metode pembelajaran mesin yang tepat yang dapat meramalkan keterampilan peserta, seperti berpikir analitis,  pemecahan  masalah,  dan  bakat  pemrograman[6].  Penelitian  ANN  juga  pernah dilakukan  untuk  mengkaji  pendekatan  berbasis  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  memprediksi prestasi belajar lulusan pendidikan pascasarjana calon guru Matematika Sekolah Dasar. Bahadir menggunakan  ALES  ( Academic  Personnel  and  Postgraduate  Education  Entrance  Exam ) membuat prediksi yang efektif mengenai prestasi belajar siswa pada pendidikan pascasarjana dengan backpropagation  neural  network .  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  model backpropagation neural network menawarkan prediksi yang relatif akurat untuk keberhasilan siswa dalam pendidikan pascasarjana dengan akurasi rata-rata yang tinggi. Model ANN yang pertama dengan tingkat akurasi 77,125% dan model ANN kedua dengan tingkat akurasi adalah 68,5%[7].  Aydoğdu  melakukan  penelitian  terhadap  3518  mahasiswa  yang  belajar  dan berpartisipasi  aktif  dalam learning  management  system yang  dicoba  untuk  diprediksi menggunakan  algoritma  ANN.  Variabel  yang  digunakan  yaitu  jenis  kelamin,  skor  konten, waktu  yang  dihabiskan  untuk  konten,  jumlah  entri  kekonten,  skor  pekerjaan  rumah,  jumlah kehadiran  saat  sesi  langsung,  total  waktu  yang  dihabiskan  dalam  sesi  langsung,  jumlah kehadiran  dan  total  waktu  yang  dihabiskan  dalam  pembelajaran.  Dari  hasil  penelitian menghasilkan  hasil  prediksi  dengan  tingkat  akurasi  80,47%[8].  Pada  tahun  2017  Okubo menggunakan ANN untuk memprediksi nilai akhir siswa menggunakan data log dari sistem pembelajaran yang disebut M2B. Log pembelajaran berasal dari 108 siswa peserta matakuliah Ilmu Informasi, yang dimulai pada April 2016.. Data log mewakili kegiatan belajar siswa yang menggunakan learning manajemen system , sistem e-portofolio, dan sistem e-book. Akurasi dari prediksi diperoleh atas 90% menggunakan data log selama 6 minggu. Fakta ini menunjukkan bahwa NN efektif untuk prediksi awal nilai akhir[2].
Pada penelitian ini algoritma ANN digunakan untuk prediksi prestasi akademik terhadap mahasiswa  yang  bekerja.  Dimana  hal  ini  diharapkan  nantinya  dapat  menjadi  salah  satu pertimbangan kebijakan bagi mahasiswa yang kuliah sambil bekerja dimana kebijakan tersebut diharapkan dapat menjadi pendorong mereka agar dapat menyelesaikan masa kuliahnya secara tepat waktu.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Data  sumber  diambil  dari  hasil  survey  yang  dilakukan  terhadap  mahasiswa  Fasilkom angkatan  2015  sampai  dengan  angkatan  2019  yang  kuliah  sambil  bekerja.  Selanjutnya  data tersebut  akan  dikelompokkan  menjadi  2  bagian  yaitu  data  training  dan  data  prediksi  untuk selanjutnya  akan  diproses  dengan  algoritma artificial  network .  Adapun  tahapan  yang  akan dilakukan digambarkan pada gambar 1 berikut.

## Gambar 1 Metode Penelitian

## A. Pengumpulan data
Dalam  penerapan  ANN  untuk  prediksi  kinerja  akademik,  prediksi  kinerja  umumnya didasarkan pada nilai siswa[1]. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan survey kepada mahasiswa  yang  kuliah  sambil  bekerja.  Variabel  yang  digunakan  adalah  NIM,  nama mahasiswa, Indek Prestasi semester 1 sampai semester 5, jam kerja selama 1 minggu dan jumlah pendapatan setiap bulan. Data mahasiswa Angkatan 2015 sampai dengan 2018 digunakan untuk data training, dan data mahasiswa Angkatan 2019 sebanyak 29 data sebagai data yang akan diprediksi.

## B. Pengolahan Data Awal
Pengolahan data awal atau preprocessing data merupakan langkah penting untuk mencapai kinerja klasifikasi yang baik sebelum dilakukan evaluasi data pada algoritma machine learning , tahapan ini termasuk diskritisasi data, menghapus outlier dan noise dari data, integrasi data dari berbagai sumber, menangani data yang tidak lengkap dan transformasi data ke rentang dinamis yang  sebanding[9][10].  Beberapa  tahapan  yang  dilakukan  pada  pengolahan  data  awal  yaitu, data validation, data transformation dan normalisasi data yang bertujuan untuk membuat nilai data  dari  sampel  yang  diukur  dapat  dibandingkan  satu  sama  lain  untuk  analisis  statistik berikutnya[11].  Dalam  penelitian  ini  digunakan  normalisasi  min-max  yang  bertujuan  untuk melakukan transformasi linier ke data asli[12].

## C. Metode yang diusulkan
Pada penelitian ini digunakan metode ANN untuk melakukan klasifikasi data mahasiswa yang  bekerja  paruh  waktu  dan  dilanjutkan  dengan  tahap  prediksi  terhadap  data  mahasiswa Fasilkom Universitas Lancang Kuning yang bekerja paruh waktu. ANN merupakan polimorfik dalam  formasi  struktural  dan  paralel  dalam  perhitungan  algoritma,  dan  dapat  digambarkan sebagai  sistem  elemen  pemrosesan  yang  saling  berhubungan  erat  yang  bisa  bekerja  secara paralel  komputasi.  Sebuah  ANN  terdiri  dari  lapisan  input  yang  bersifat  sebagai  variabel independen, satu atau lebih lapisan tersembunyi, dan variabel lapisan keluaran [13]

## D. Pengujian Model.
Dalam  pengujian  model,  topologi  ANN  diuji  dengan  algoritma K-fold  cross  validation . Algoritma  ini  sering  digunakan  Untuk  memperkirakan  kemampuan  generalisasi  dari  sebuah model pembelajaran[14], pada penelitian ini digunakan untuk mendapatkan nilai yang optimal terhadap Training cycle , learning rate dan momentum, dilanjutkan dengan proses uji kinerja untuk melihat sejauh mana tingkat akurasi dari klasifikasi.

## E. Evaluasi dan Validasi
Tahapan validasi merupakan tahap yang penting dalam sebuah pemodelan yang bertujuan untuk melihat tingkat reliabilitas model yang digunakan dalam hal pengambilan keputusan[15]. Untuk  mengevaluasi  akurasi  prediksi  dan  mengekspresikan  kesalahan  prediksi  rata-rata  dari model yang dibangun digunakan. Root mean square error (RMSE) yang merupakan algoritma yang populer[16] yang digunakan untuk mengevaluasi akurasi prediksi dan mengekspresikan kesalahan prediksi rata-rata dari model
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   ' ! " ∑ (𝐴 ! − 𝑃 ! ) # " $%! (1)
Untuk evaluasi dan validasi klasifikasi dilihat dari hasil confusion matrix yang merupakan salah satu metode pengukuran keputusan paling klasik pada suvervised learning [17]. Matrik ini menyajikan informasi tentang seberapa sering suatu perilaku tertentu dideteksi dengan benar dan  seberapa  sering  diklasifikasikan  sebagai  perilaku  lain.  Keakuratan  klasifikasi  biasanya diringkas oleh indikator kinerja seperti presisi, sensitivitas dan spesifisitas[18].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Data Training
Data  yang  akan  digunakan  untuk  data  training  berasal  data  mahasiswa  angkatan  2015 sampai 2018. Dimana data yang akan digunakan dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
T ABEL I D ATA TRAINING
No NIM IPS 1 IPS 2 IPS 3 IPS 4 IPS 5 Jam Kerja Pen dapat an IPK prestasi akademik 1 1557201049 2,85 2,87 2,92 2,68 2,44 2 1 2,75 memuaskan 2 1655201005 3,60 3,86 3,75 3,63 3,50 5 4 3,67 dengan pujian 3 1655201101 2,40 2,40 1,50 2,27 2,07 5 2 2,13 memuaskan 4 1755201067 3,05 3,04 3 2,50 3,60 5 4 3,04 sangat memuaskan 5 1755201068 3,55 2,88 3,14 2,86 3,15 5 3 3,12 sangat memuaskan ….. …….. …. …. ….. …. …. ….. ….. …. …… 34 1857201069 3 3,39 3,65 3,61 3,63 5 3 3,46 sangat memuaskan 35 1857201080 3,0 2,98 3,18 3,34 3,43 1 1 3,19 sangat memuaskan
Transformasi nilai untuk attribut jumlah jam kerja 1 minggu serta jumlah pendapatan selama 1 bulan dapat dilihat pada tabel  II dan tabel III berikut :

## T ABEL II T RANFORMASI D ATA J AM K ERJA P ERMINGGU
Jumlah jam kerja Transformasi 1 s/d 10 jam 1 11 s/d 20 jam 2 21 s/d 30 jam 3 31 s/d 40 jam 4 Lebih 40 jam 5 T ABEL III T RANFORMASI D ATA P ENDAPATAN
Jumlah jam kerja Transformasi 1.000.000 s/d  1.500.000 1 1.500.000 s/d  2.500.000 2 2.500.000 s/d  3.500.000 3 Lebih dari 3.500.000 4

## B. Data prediksi
Terdapat 30 data yang akan digunakan untuk prediksi kinerja akademik mahasiswa yang berasal dari data mahasiswa angkatan 2019, adapun data prediksi dapat dilihat pada tabel IV berikut :

## T ABEL IV D ATA T ESTING No NIM
IPS 1 IPS 2 IPS 3 Jumlah Jam Kerja Perminggu Pendapatan 1 1955201002 3,5 3,65 3,88 1 1 2 1955201003 3,37 3,26 3,63 2 1 3 1955201008 2,74 3,6 3,5 5 1 4 1955201009 3,58 3,26 3,38 1 1 5 1955201010 3,84 3,75 3,88 3 1 … …….. ….. ….. …. ….. ….. 28 1957201061 4 3,61 3,63 3 1 29 1957201069 3,58 3,26 3,38 1 1

## C. Normalisasi Data
Normalisasi merupakan salah satu teknik preprocessing yang digunakan untuk mengolah sekumpulan nilai atribut sehingga data terdistribusi pada skala yang sama[6]. Pada penelitian ini  dilakukan  proses  normalisasi  dengan  menggunakan  metode  min-max  pada  rentang  nilai antara 0 dan 1. Hasil normalisasi data latih dan uji ditunjukkan pada tabel V dan tabel VI di bawah ini.

## T ABEL V N ORMALISASI D ATA T RAINING
no NIM IPS 1 IPS 2 IPS 3 IPS 4 IPS 5 Jam Kerja Permin ggu Pendap atan IPK prestasi akademik 1 1557201049  -1.442 -1.063 -0.955 -2.043 -1.265 -0.768 -0.804 -1.718  memuaskan 2 1655201005 0.604 1.674 0.9 0.526 0.211 1.024 2.213 0.901 dengan pujian 3 1655201101  -2.669 -2.362 -4.131 -3.152 -1.780 1.024 0.201 -3.504  memuaskan 4 1755201067 -0.896 -0.593 -0.776 -2.530 0.35 1.024 2.213 -0.9 sangat memuaskan 5 1755201068 0.467 -1.035 -0.463 -1.556 -0.276 1.024 1.207 -0.677  sangat memuaskan … ……. 34 1857201069  -1.442 -1.063 -0.955 -2.043 -1.265 -0.768 -0.804 -1.718  memuaskan 35 1857201080 0.604 1.674 0.9 0.526 0.211 1.024 2.213 0.901 dengan pujian T ABEL VI N ORMALISASI D ATA P REDIKSI
No NIM IPS 1 IPS 2 IPS 3
Jumlah Jam Kerja Perminggu Pendapatan 1 1955201002 0.086 -1.176 0.332 -0.593 -0.36 2 1955201003 0.086 -1.176 0.332 -0.593 -0.36 3 1955201008 -1.882 0.689 -0.21 1.248 -0.36 4 1955201009 0.742 -1.176 -0.71 -1.207 -0.3605 5 1955201010 1.555 1.513 1.375 0.02 -0.3605 …. ……….. ……… …….. …….. ……. …. 28 1957201061 2.055 0.744 0.332 0.02 -0.36 29 1957201069 0.742 -1.176 -0.71 -1.207 -0.36

## D. Pengolahan Data dengan Neural Network
Percobaan  algoritma  NN  dilakukan  dengan  menggunakan  tools  Rapidminer  dengan memamfaatkan  perangkat optimize  parameter .  Parameter  yang  ditampilkan berupa  training cycle, learning rate, momentum , akurasi dan nilai RMSE.  dengan rentang nilai learning rate dan momentum 0,1 sampai dengan 0,9, dengan fungsi aktivasi sigmoid. Untuk mengevaluasi kinerja  dari  model  atau  algoritma  digunakan k  fold-cross  validation .  Percobaan  dilakukan dengan melakukan beberapa kombinasi dari data training dan data testing yaitu 80% - 20%, 70% - 30% dan 60% - 40%, sedangkan untuk nilai training cycle yaitu 1.0 sampai dengan 200, 1.0 sampai dengan 400, dan 1.0 sampai dengan 600, hasil percobaan dapat dilihat pada tabel VII, VIII dan IX dibawah ini.

## T ABEL VII P ERCOBAAN N ILAI T RAINING C YCLE D ENGAN K OMBINASI 80% D ATA T RAINING D AN 20% D ATA T ESTING
T ABEL VIII

## P ERCOBAAN NILAI T RAINING C YCLE D ENGAN K OMBINASI

## 70% D ATA T RAINING D AN 30% D ATA T ESTING T ABEL IX P ERCOBAAN N ILAI T RAINING C YCLE D ENGAN K OMBINASI 60% D ATA T RAINING D AN 40% D ATA T ESTING
Dari tabel percobaan diatas didapat nilai RMSE terkecil ditemukan pada kombinasi data training dan data testing 80% - 20% yaitu sebesar 0,26 dengan tingkat akurasi 89,63%, learning rate 0,9 jumlah training cycle 201, momentum dengan nilai 0,4 dan dengan nilai k-fold=3. Hasil confusion matrix dapat dilihat pada tabel X berikut.
T ABEL X

## C ONFUSION M ATRIX
Untuk layer yang dihasilkan adalah layer dengan satu hidden layer dengan tiga output (gambar 3).
Training cycle Range Neural net Training cycle Neural net Learning rate Neural net momentum Number Of fold akurasi RMSE 1.0 - 200  140 0.74 0,1 5 90,00%  0,29 1.0 - 400  201 0,9 0,4 3 89,63%  0,26 1.0 - 600  420 0,42 0,7 4 89,29%  false Training cycle Range Neural net Training cycle Neural net Learning rate Neural net momentum Number Number Of fold akurasi RMSE 1.0 - 200  120 0.26 0,9 3 88.43%  0,322 1.0 - 400  320 0,42 0,58 6 88,33%  0,307 1.0 - 600  360 0,1 0,58 2 88,46%  0372 Training cycle Range Neural net Training cycle Neural net Learning rate Neural net momentum Number Number Of fold akurasi RMSE 1.0 - 200  101 0.26 0,9 2 85.91%  0,356 1.0 - 400  201 0,26 0,9 2 85,91%  0,360 1.0 - 600  241 0,26 0,26 2 85,91%  0.372
True. memuaskan
True. dengan pujian True. sangat memuaskan Class precision Pred.memuaskan 2 0 0 100% Pred.dengan pujian 0 8 1 88,89% Pred.sangat memuaskan 1 1 15 88,24% Class recall 66,67% 88,89% 93,75%

## Gambar 3. Jaringan Neural Network

## E. Prediksi
Dari  hasil  percobaan  diatas  selanjutnya  akan  dilakukan  prediksi  terhadap  data  prediksi. Dimana nilai yang digunakan yaitu hasil ANN yang paling optimal, dengan nilai training cycle 201, learning rate 0,9 dan momentum 0,4. Hasil prediksi terhadap data prediksi dapat dilihat pada tabel IX berikut.
T ABEL XI H ASIL P REDIKSI No  NIM Confidance (memuaskan) Confidance (dengan Pujian) confidance (sangat memuaskan) Prediction (prestasi akademik) 1 1955201002 0.00 0.95 0.048 dengan pujian 2 1955201003 0.01 0.00 0.993 sangat memuaskan 3 1955201008 0.01 0.00 0.993 sangat memuaskan 4 1955201009 0.53 0.10 0.47 memuaskan 5 1955201010 0.01 0.00 0.988 Sangat memuaskan 6 1955201012 0.00 0.96 0.032 dengan pujian 7 1955201022 0.00 0.62 0.374 Dengan pujian 8 1955201023 0.49 0.00 0.507 Sangat memuaskan 9 1955201040 0.01 0.93 0.063 Dengan pujian 10  1955201042 0.00 0.00 0.955 sangat memuaskan … ………. …….. …….. …….. …………… 28  1957201061 0.007 0.952 0.041 dengan pujian 29  1957201069 0.012 0.000 0.988 sangat memuaskan

## IV. K ESIMPULAN
Penerapan  ANN  pada  penelitian  ini  menggunakan  satu hidden  layer dan  melakukan optimasi  pada  parameter.  Parameter  yang  ditampilkan  berupa  training  cycle,  learning  rate, momentum, akurasi dan nilai RMSE.  dengan rentang nilai learning rate dan momentum 0,1 sampai dengan 0,9, dengan fungsi aktivasi sigmoid. Nilai terbaik didapat pada training cycle 201, learning rate 0,74, momentum 0,4 dengan nilai akurasi 89,63%, RMSE 0,263 dan nilai k- fold=3.

## R EFERENSI
[1]  S. Saud, B. Jamil, Y. Upadhyay, and K. Irshad, “Performance improvement of empirical models  for  estimation  of  global  solar  radiation  in  India:  A  k-fold  cross-validation approach,” Sustain. Energy Technol. Assessments , vol. 40, no. April, p. 100768, 2020, doi: 10.1016/j.seta.2020.100768.
[2]  F.  Okubo,  “A  Neural  Network  Approach  for  Students  ’  Performance  Prediction,”  no. March, pp. 5–7, 2017, doi: 10.1145/3027385.3029479.
[3]  L. Mahmoud and A. Zohair, “Prediction of Student ’ s performance by modelling small dataset size,” 2019.
[4]  A.  Olawoyin,  Y.  Chen,  A.  Olawoyin,  and  Y.  Chen,  “ScienceDirect  ScienceDirect ScienceDirect Predicting the Future with Artificial Neural Network Predicting the Future with Artificial Neural Network,” Procedia Comput. Sci. , vol. 140, pp. 383–392, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.10.300.
[5]  A.  A.  Aryaguna  and  D.  O.  Anggriawan,  “Identifikasi  Jenis  Gangguan  Pada  Jaringan Distribusi Menggunakan Metode Artificial Neural Network,” no. April, pp. 27–35, 2021.
[6]  A.  Çetinkaya  and  Ö.  K.  Baykan,  “Prediction  of  middle  school  students’  programming talent using artificial neural networks,” Eng. Sci. Technol. an Int. J. , no. xxxx, 2020, doi: 10.1016/j.jestch.2020.07.005.
[7]  E.  Bahadır,  “Prediction  of  Prospective  Mathematics  Teachers’  Academic  Success  in Entering  Graduate  Education  by  Using  Back-propagation  Neural  Network,” J.  Educ. Train. Stud. , vol. 4, no. 5, pp. 113–122, 2016, doi: 10.11114/jets.v4i5.1321.
[8]  Ş.  Aydoğdu,  “Predicting  student  final  performance  using  artificial  neural  networks  in online learning environments,” 2019, doi: doi.org/10.1007/s10639-019-10053.
[9]  D. Singh and B. Singh, “Investigating the impact of data normalization on classification performance,” Appl. Soft Comput. J. , p. 105524, 2019, doi: 10.1016/j.asoc.2019.105524.
[10]  S.  Jain,  S.  Shukla,  and  R.  Wadhvani,  “Dynamic  selection  of  normalization  techniques using data complexity measures,” Expert Syst. Appl. , vol. 106, pp. 252–262, 2018, doi: 10.1016/j.eswa.2018.04.008.
[11]  J. Walach, P. Filzmoser, and K. Hron, Data Normalization and Scaling : Consequences for the Analysis in Omics Sciences , 1st ed. Elsevier B.V., 2018.
[12]  A.  Ali  and  N.  Senan,  “The  Effect  of  Normalization  in  Violence  Video  Classification Performance,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 226, no. 1, 2017, doi: 10.1088/1757- 899X/226/1/012082.
[13]  Y. Baashar et al. , “applied sciences Toward Predicting Student ’ s Academic Performance Using Artificial Neural Networks ( ANNs ),” 2022.
[14]  G.  Jiang  and  W.  Wang,  “Error  estimation  based  on  variance  analysis  of  k-fold  cross- validation,” Pattern
Recognit. , vol. 69, pp. 94–106, 2017, doi:
10.1016/j.patcog.2017.03.025.
[15]  S.  Eker,  E.  Rovenskaya,  S.  Langan,  and  M.  Obersteiner,  “Model  validation:  A bibliometric analysis of the literature,” Environ. Model. Softw. , vol. 117, no. December 2018, pp. 43–54, 2019, doi: 10.1016/j.envsoft.2019.03.009.
[16]  M.  W.  Liemohn,  A.  D.  Shane,  A.  R.  Azari,  A.  K.  Petersen,  B.  M.  Swiger,  and  A. Mukhopadhyay,  “Journal  of  Atmospheric  and  Solar-Terrestrial  Physics  RMSE  is  not enough : Guidelines to robust data-model comparisons for magnetospheric physics,” J. Atmos.  Solar-Terrestrial  Phys. ,  vol.  218,  no.  March,  p.  105624,  2021,  doi: 10.1016/j.jastp.2021.105624.
[17]  J. Xu, Y. Zhang, and D. Miao, “Three-way confusion matrix for classification : A measure driven view,” Inf. Sci. (Ny). , no. xxxx, 2019, doi: 10.1016/j.ins.2019.06.064.
[18]  M.  Mikaela,  M.  Pekka,  and  M.  Jaakko,  “PT  SC,” Behav.  Processes ,  2018,  doi: 10.1016/j.beproc.2018.01.004.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih kepada pihak pihak yang telah mendukung penelitian ini, terima kasih kepada semua  civitas  akademik  Universitas  Lancang  Kuning,  terutama  sekali  kepada  mahasiswa Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Lancang  Kuning  yang  telah  ikut  berkontribusi  dalam penelitian  ini.  Terima  kasih  juga  kepada  pengelola  jurnal  INOVTEK  Polbeng  yang  sudah memfasilitasi paper ini.