## JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI NILAI SISWA SMA MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION
Evan Hikler Damanik* 1 , Eka Irawan 2 , Fitri Rizki 3 ,
1,2,3 Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Stikom Tunas Bangsa Jl. Sudirman, Proklamasi, Siantar Barat., Kota Pematang Siantar, Sumatera Utara
E-mail : *puteralangit007@gmail.com
ABSTRAK- Penguasaan  seorang  siswa/i  terhadap  sebuah  mata  pelajaran  sangat  mempengaruhi  pemberian nilai  yang dilakukan oleh  pengajar yang bersangkutan. Perlunya pengajar atau guru  memantau  setiap nilai  dari siswa/i yang diajarkan ilmu pengetahuan pada bidangnya masing-masing. Dengan perkembangan teknologi yang sangat cepat, sangat membantu pengajar dalam mengetahui atau memprediksi nilai yang akan didapatkan siswa/i terkait.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  kinerja  jaringan  syaraf  tiruan  algoritma backpropagation dalam  memprediksi nilai siswa/i  sekolah  menengah atas  dengan berbagai  model dan  meminimalkan error nya. Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  data  nilai  siswa/i  sekolah  menengah  atas  negeri  1  sidamanik.  Dalam pengolahan data nilai, penulis menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagation sebagai langkah-langkah  logis  untuk  melakukan  prediksi  nilai  ujian  nasional  siswa/i  sekolah  menengah  atas.  Pokok permasalahan  pada  penelitian  ini  adalah  terjadinya  penurunan  nilai  ujian  nasional  siswa/i  dibeberapa  mata pelajaran, yang kedepannya siswa/i akan mengalamin kesulitan dalam mencapai universitas atau sekolah tinggi yang  diinginkan.  Disimpulkan  bahwa  dalam  memprediksi  jaringan  syaraf  tiruan  mampu  menghasilkan  akurasi yang  cukup  akurat  pada  hasil  pengolahan  data testing . Learning  Rate sangat  mempengaruhi  kecepatan  hasil iterasi maupun tingkat akurasi yang dihasilkan. Penelitian ini menghasilkan arsitektur terbaik yakni 3-12-1 pada pengolahan  data  nilai  bahasa  Indonesia  dengan  tingkat  akurasi  95%.Untuk  penelitian  selanjutnya  perlu  adanya percepatan  dan  optimasi  dalam  melakukan  proses  prediksi  serta  pengaplikasian  algoritma  backpropagation dengan algoritma jaringan syaraf tiruan lain agar menghasilkan optimasi yang lebih baik dan stabil.
Kata kunci : Nilai Siswa/i, Sekolah, JST, Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan Pola masa lampau pada jaringan syaraf  tiruan  merupakan  cara  yang  dilakukan  untuk memprediksi  kejadian  di  masa  mendatang  dengan data-data valid dan  integritas  datanya  bisa dipertanggung jawabkan. Memprediksi akan membantu memperbaiki keadaan menjadi lebih baik dan  lebih  terukur  dalam  melanjutkan  kehidupan. Perkembangan teknologi yang pesat sangat membantu dalam melakukan prediksi, serta mempermudah  dalam  melakukan  penelitian  yang berkaitan pemrosesan data yang cepat dan tepat.
Guru merupakan orang tua pengganti ketika berada  di  sekolah  dasar  sampai  sekolah  menengah atas.  Proses  mengajar  seorang  guru  sangat menentukan  nilai  dari  siswa  yang  diajarnya,  baik dalam  memberikan  materi  maupun  nasehat-nasehat yang  membangun  daya  pikir  siswa.  Institusi berkualitas  akan  menyediakan  fasilitas  lengkap untuk  menunjang  belajar  siswa  agar  mendapatkan nilai yang memenuhi standar.
Kebutuhan  akan  nilai  yang  mencapai standar  sehingga  siswa  harus  bekerja  keras  untuk mencapainya.  Sistem  penilaian  dan  pelaksanaan kurikulum  yang  tepat  dan  akurat  akan  membantu siswa  untuk  menghindari  terjadinya  kemerosotan nilai  dan  frustasi  yang  akan  dialami  oleh  seorang siswa.  “Konvensional  merupakan  sistem  seleksi konsep  awal  suatu  metode  untuk  memprediksi  nilai siswa  dengan  menggunakan  bantuan software maupun hardware komputer yang didukung melalui
pendekatan  jaringan  syaraf  tiruan  dan  algoritma backpropagation.
Penulis  melakukan  penelitian  di  sekolah SMA  N  1  Sidamanik  dengan  penggunaan  data  nilai pada  semester  1  sampai  dengan  semester  4.  Data yang  diperoleh  oleh  penulis  menampilkan  bahwa terjadinya  penurunan  nilai  di  beberapa  mata pelajaran.
Jaringan  syaraf tiruan  merupakan  salah  satu cabang  ilmu  yang  mempelajari  bagaimana  kinerja syaraf  otak  manusia  yang  diubah  ke  dalam  bentuk komputasi  dengan  menggunakan input sebagai  data masukan  berupa  informasi  awal  yang  akan  diolah dengan pola, Hidden Layer sebagai data tersembunyi yang  langsung  diamati  atau  disebut  data  sedang diolah, Output sebagai  data  keluaran  yang  akan menghasilkan  sebuah  informasi  yakni  solusi  dari permasalahan tersebut.
Beberapa Paper yang  berkaitan  dengan penelitian penulis adalah dilakukan oleh [1] berjudul Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation Untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa  SMA  (Studi Kasus:  Prediksi  Prestasi  Siswa  SMAN  4  Ambon) menghasilkan  Menunjukkan  bahwa  korelasi  antara NEM dam total nilai siswa semester 1 kelas X cukup baik dengan error yang kecil [2]  berjudul “Analisis Algoritma  Backpropagation  Dengan  SVM  Dalam Hasil  Prediksi  Nilai  Ujian  Nasional  Pada  Sekolah Tingkat  Pertama”  dengan  hasil  pengujian  antara backpropagation dan  algoritma  SVM  menghasilkan nilai MSE terendah  yaitu backpropagation dengan
MSE  rata-rata  103,3.  Struktur  atau  pola  yang digunakan
untuk pengujian algoritma backpropagation dengan 7 node input layer, 5 node hidden layer dan 1 node output layer, sedangkan jika menggunakan  struktur  algoritma backpropagation dengan 7 node input layer, 7 node hidden layer dan 1 node  output  layer  MSE adalah  106,6.  Nilai  rara- rata MSE pada algoritma SVM adalah 200.
Berdasarkan  kesimpulan  dari  judul  diatas penulis  mengambil  judul  skripsi  “Jaringan  Syaraf Tiruan  Untuk  Memprediksi  Nilai  Siswa  SMA Menggunakan Backpropagation Dengan  Metode Inisialisasi Bobot Awal”

## 2. ISI PENELITIAN
Penelitian  harus  menghasilkan output atau keluaran  sebagai  bentuk  kesimpulan  atau  hipotesis awal  untuk  melaksanakan  sebuah  penelitian/riset terdadap suatu data. Berikut adalah output dari riset skripsi yang dihasilkan :

## 2.1  Normalisasi Data
Dalam  penelitian  ini  normalisasi  data  sangat diperlukan,  dikarenakan  pemrosesan  data  akan menjadi lebih mudah dengan diubah kedalam bentuk desimal  sehingga  ketika  diolah  tidak  menghasilkan data  keluaran  yang  banyak  dengan  ukuran  besar. Berikut persamaan yang digunakan untuk normalisasi data:
………………………... (2.1) Penjelasan : X ’ : Data Transformasi X
: Data Normalisasi a
: Data Jumlah Minimum
b : Data Jumlah maksismum
Pembagian  data  dibagi  menjadi  dua  yakni data  pelatihan  ( training )  dan  data  pengujian ( testing) .  Untuk  perhitungan  pada  data  normalisasi dapat dilihat pada tabel 2.1 dan 2.2 :
Tabel 2.1. Data Training Sebelum di Normalisasi
TRAINING NO Nama Siswa X1 X2 X3 Target 1 Ade Pramita Damanik 93 80 86 86 2 Adlan Fadila 71 75 70 82 3 Afriani Damanik 60 72 89 85 4 Afry Wulan Sihaloho 58 66 65 75 5 Agnes Marshinta Tambun 79 82 81 82 6 Agung Martahan Sigiro 58 68 67 75 7 Aisyah Fadhilah Nasution 59 70 80 81 8 Andreas Natanael Purba 56 65 64 67 9 Angga Antonius Silalahi 58 66 71 74
10 Anggi Apriani 78 89 90 91 11 Anggi Setiawan Simanjuntak 57 68 65 80 12 Anggraini Darmayanti 56 70 75 82 13 Anisa Putri Ardila 75 85 82 82 14 Anugrah Debora Sibarani 84 89 90 93 15 Aprilah Yuswani 68 74 76 84 16 Armelita Kristianty Harahap 74 78 78 81 17 Artha Padan Audina Turnip 71 73 70 82 18 Bastian Kevin Gultom 76 82 83 82 19 Bela Tryangginy Manurung 62 69 72 80 20 Bella Vista Tampubolon 87 88 89 90
Data pada tabel 2.1 adalah data pelatihan yang akan dinormalisasi dengan sampel data sebanyak 20 (dua puluh) siswa dan training sampel mata pelajaran bahasa Indonesia.
Keterangan X1, X2, X3 dan Target : X1       : Nilai Semester 1 X2       : Nilai Semester 2 X3       : Nilai Semester 3 Target : Nilai Semester 4 Untuk Data training yang sudah dinormalisasi dapat dilihat pada tabel 2.2 berikut:
Tabel 2.2. Data Training di Normalisasi
TRAINING NO Nama Siswa X1 X2 X3 Target 1 Ade Pramita Damanik 0,90 0,62 0,75 0,75 2 Adlan Fadila 0,42 0,51 0,40 0,66 3 Afriani Damanik 0,19 0,45 0,81 0,73 4 Afry Wulan Sihaloho 0,14 0,32 0,29 0,51 5 Agnes Marshinta Tambun 0,60 0,66 0,64 0,66 6 Agung Martahan Sigiro 0,14 0,36 0,34 0,51 7 Aisyah Fadhilah Nasution 0,16 0,40 0,62 0,64 8 Andreas Natanael Purba 0,10 0,29 0,27 0,34 9 Angga Antonius Silalahi 0,14 0,32 0,42 0,49 10 Anggi Apriani 0,58 0,81 0,84 0,86 11 Anggi Setiawan Simanjuntak 0,12 0,36 0,29 0,62 12 Anggraini Darmayanti 0,10 0,40 0,51 0,66 13 Anisa Putri Ardila 0,51 0,73 0,66 0,66 14 Anugrah Debora Sibarani 0,71 0,81 0,84 0,90 15 Aprilah Yuswani 0,36 0,49 0,53 0,71 16 Armelita Kristianty Harahap 0,49 0,58 0,58 0,64 17 Artha Padan Audina Turnip 0,42 0,47 0,40 0,66 18 Bastian Kevin Gultom 0,53 0,66 0,68 0,66 19 Bela Tryangginy Manurung 0,23 0,38 0,45 0,62 20 Bella Vista Tampubolon 0,77 0,79 0,81 0,84
Pada  tabel  2.2  menjelaskan  bahwa  data training yang  sudah  dinormalisasikan  sampel  data mata  pelajaran  bahasa  Indonesia  semester  1  sampai dengan  semester  3  sedangkan  sebagai  target  yakni semester  4.  Dengan  menggunakan  fungsi  sigmoid biner  maka  diperoleh  data  normalisasi  dengan ketentuan,  pada  semester  1  sampai  semester  4 diperoleh  nilai  Maksimum  (b)  sebesar  93  dan  nilai Minimum (a) sebesar 56. Maksimum dan Minimum ditentukan  berdasarkan  dari  semua  data  yang  akan dilakukan  pelatihan  (data Training ).  Berikut  ini adalah  data testing sebelum  dinormalisasi  dapat dilihat pada tabel 2.3:
Tabel 2.3 Data Testing Sebelum dinormalisasi
Testing NO Nama Siswa X1 X2 X3 Target 1 Ade Pramita Damanik 80 86 86 92 2 Adlan Fadila 75 70 82 80 3 Afriani Damanik 72 89 85 91 4 Afry Wulan Sihaloho 66 65 75 80 5 Agnes Marshinta Tambun 82 81 82 87 6 Agung Martahan Sigiro 68 67 75 74 7 Aisyah Fadhilah Nasution 70 80 81 86 8 Andreas Natanael Purba 65 64 67 78 9 Angga Antonius Silalahi 66 71 74 74 10 Anggi Apriani 89 90 91 94 11 Anggi Setiawan Simanjuntak 68 65 80 68 12 Anggraini Darmayanti 70 75 82 78 13 Anisa Putri Ardila 85 82 82 86 14 Anugrah Debora Sibarani 89 90 93 93 15 Aprilah Yuswani 74 76 84 86
16
Armelita Kristianty Harahap 78 78 81 80 17 Artha Padan Audina Turnip 73 70 82 81 18 Bastian Kevin Gultom 82 83 82 89 19 Bela Tryangginy Manurung 69 72 80 80 20 Bella Vista Tampubolon 88 89 90 93
Data  pada  tabel  2.3  diatas  adalah  data pengujian  yang  akan  dinormalisasi  dengan  sampel data  sebanyak  20  (dua  puluh)  siswa  dan testing sampel mata pelajaran bahasa Indonesia. Keterangan X1, X2, X3 dan Target : X1       : Nilai Semester 2 X2       : Nilai Semester 3 X3       : Nilai Semester 4 Target : Nilai Semester 5
Untuk Data testing yang sudah dinormalisasi dapat dilihat pada tabel 2.4 berikut:
Tabel 2.4. Data Testing Yang di Normalisasi Testing No Nama Siswa X1 X2 X3 Target 1 Ade Pramita Damanik 0,53 0,69 0,69 0,85 2 Adlan Fadila 0,39 0,26 0,58 0,53 3 Afriani Damanik 0,31 0,77 0,66 0,82 4 Afry Wulan Sihaloho 0,15 0,13 0,39 0,53 5 Agnes Marshinta Tambun 0,58 0,55 0,58 0,71 6 Agung Martahan Sigiro 0,21 0,18 0,39 0,37 7 Aisyah Fadhilah Nasution 0,26 0,53 0,55 0,69 8 Andreas Natanael Purba 0,13 0,10 0,18 0,47 9 Angga Antonius Silalahi 0,15 0,29 0,37 0,37 10 Anggi Apriani 0,77 0,79 0,82 0,90 11 Anggi Setiawan Simanjuntak 0,21 0,13 0,53 0,21 12 Anggraini Darmayanti 0,26 0,39 0,58 0,47 13 Anisa Putri Ardila 0,66 0,58 0,58 0,69 14 Anugrah Debora Sibarani 0,77 0,79 0,87 0,87 15 Aprilah Yuswani 0,37 0,42 0,63 0,69 16 Armelita Kristianty Harahap 0,47 0,47 0,55 0,53 17 Artha Padan Audina Turnip 0,34 0,26 0,58 0,55 18 Bastian Kevin Gultom 0,58 0,61 0,58 0,77 19 Bela Tryangginy Manurung 0,23 0,31 0,53 0,53 20 Bella Vista Tampubolon 0,74 0,77 0,79 0,87
Pada  tabel  2.4  menjelaskan  bahwa  data testing yang  sudah  dinormalisasikan  sampel  data  mata pelajaran  bahasa  Indonesia  semester  2  sampai dengan  semester  4  sedangkan  sebagai  target  yakni semester  5.  Dengan  menggunakan  fungsi  sigmoid biner  maka  diperoleh  data  normalisasi  dengan ketentuan,  pada  semester  2  sampai  semester  5 diperoleh  nilai  Maksimum  (b)  sebesar  94  dan  nilai Minimum (a) sebesar 64. Maksimum dan Minimum ditentukan  berdasarkan  dari  semua  data  yang  akan dilakukan pelatihan (data Testing ).

## 3. KESIMPULAN
Pada sebuah penelitian diperlukan adanya kesimpulan dari pelatihan dan pengujian data yang dilakukan. Kesimpulan pada penelitian ini dapat dilihat sebagai berikut, tabel 3.1 :
No  Arsitektur Training Testing Epoch Waktu MSE MSE Akurasi 1 3-12-1 396 00:02 0,01005188 0,02683430 90% 2 3-12-1 33196 03:06 0,01006613 0,11514058 50% 3 3-8-1 461 00:02 0,03520619 0,11065593 55% 4 3-16-1 507 00:02 0,00985738 0,06791167 85%
Baris  keempat  (4)  yang  bewarna  kuning pada  tabel  4.20  diatas  adalah  arsitektur  terbaik
dengan  akurasi  sebesar  90%  pada  mata  pelajaran bahasa  indonesia.  Berikut  penjelasan  dari  tabel  3.1 kesimpulan  pelatihan  dan  pengujian  jaringan  syaraf tiruan:
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengamatan terhadap  laju  pembelajaran  kinerja  jaringan  dengan parameter  tingkat  akurasi,  waktu  pembelajaran, MSE  selama  proses  pelatihan  dan  lamanya  waktu iterasi ( Epoch). Dengan memakai arsitektur jaringan terbaik  pada  pelatihan,  maka  akan  diamati  laju pembelajaran  terhadap  kinerja  jaringan.  Arsitektur yang  digunakan  untuk  pelatihan  sebanyak  5 arsitektur.  Pada  5  arsitektur  ini  menggunakan Learning  rate 0,1  target error  (goal) 0,01  dan maksimum epoch nya  adalah  100000  iterasi  serta untuk menghasilkan error paling rendah menggunakan traingd.
Arsitektur  pelatihan  3-12-1  menggunakan layer masukan sebanyak 3 neuron, layer tersembunyi sebanyak  12  neuron  dan  layer  keluaran  1  neuron. Pelatihan  3-12-1  menghasilkan epoch sebesar  396 iterasi,  waktu  00:02  ,  MSE  pelatihan  0,01005188 dan  MSE  pengujian  0,02683430  dengan  tingkat akurasi 90%.
Arsitektur pelatihan 3-12-1 menggunakan  layer  masukan  sebanyak  3  neuron, layer  tersembunyi  sebanyak  12  neuron  dan  layer keluaran  1  neuron.  Pelatihan  3-12-1  menghasilkan epoch sebesar  33196  iterasi,  waktu  03:06  ,  MSE pelatihan 0,01006613 dan MSE pengujian 0,11514058  dengan  tingkat  akurasi  50%.  Arsitektur pelatihan  3-8-1  menggunakan  layer  masukan sebanyak  3  neuron,  layer  tersembunyi  sebanyak  8 neuron dan layer keluaran 1 neuron. Pelatihan 3-8-1 menghasilkan epoch sebesar  461  iterasi,  waktu 00:02,  MSE  pelatihan  0,03520619  dan  MSE pengujian  0,11065593  dengan  tingkat  akurasi  55%. Arsitektur  pelatihan  3-16-1  menggunakan  layer masukan  sebanyak  3  neuron,  layer  tersembunyi sebanyak  16  neuron,  dan  layer  keluaran  sebanyak  1 neuron.  Pelatihan  3-16-1    menghasilkan epoch sebesar  507  iterasi,  waktu  00:02,  MSE  pelatihan 0,00985738 dan MSE pengujian 0,06791167 dengan tingkat akurasi 85%.

## 3.1.  Prediksi  Nilai  Bahasa  Indonesia  Dengan Arsitektur 3-12-1
Prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan arsitektur 3-12-1 dengan akurasi 90%. Dengan layer masukan  sebanyak  3  neuron,  layer  tersembunyi  12 neuron  dan  1  neuron  keluaran.  Berikut  proses prediksi pada tabel 3.2 :

## Tabel 3.2. Prediksi Data Nilai Bahasa Indonesia
No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 92 0,85 0,80 90 2 80 0,53 0,45 77 3 91 0,82 0,74 88 4 80 0,53 0,32 72
5 87 0,71 0,72 87 6 74 0,37 0,39 75 7 86 0,69 0,69 86 8 78 0,47 0,40 75 9 74 0,37 0,60 83 10 94 0,90 0,90 94 11 68 0,21 0,42 76 12 78 0,47 0,57 82 13 86 0,69 0,72 87 14 93 0,87 0,90 94 15 86 0,69 0,60 83 16 80 0,53 0,63 84 17 81 0,55 0,50 79 18 89 0,77 0,73 88 19 80 0,53 0,50 79 20 93 0,87 0,90 94
Data real adalah  data  yang  diperoleh  dari data  semester  akhir.  Data  target  diperoleh  dari  data Testing yang  sudah  di  normalisasi.  Target  estimasi pada tabel diperoleh dari hasil pengujian menggunakan software  Matlab  R2011b, Adapun rumus yang digunakan untuk menetapkan pengujian dengan  parameter  pada  pelatihan  ini,  dijabarkan sebagai berikut:
>> net=newff(minmax(PP),[12,1].{‘logsig’,’tansig’},’tr aingd’);
>> net=IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=100000; >> net.trainParam.goal=0,001; >> net.trainParam.Lr=0.01; >> net.trainParam.show=1000; >> net=train(net,PP,TT) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
…………….  (3.1)

## 3.2. Prediksi  Nilai  Bahasa  Inggris  Dengan Arsitektur 3-12-1
Prediksi dilakukan dengan menggunakan arsitektur 3-12-1 dengan akurasi 50%. Dengan layer masukan sebanyak 3 neuron, layer tersembunyi 12 neuron dan 1 neuron keluaran. Berikut proses prediksi pada tabel 3.3:

## Tabel 3.3. Prediksi Bahasa Inggris
No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 92 0,85 0,84 89 2 72 0,53 0,42 69 3 73 0,82 0,57 76 4 72 0,53 0,73 84 5 77 0,71 0,61 78 6 72 0,37 0,68 82 7 77 0,69 0,60 78 8 72 0,47 0,43 70 9 81 0,37 0,62 79 10 76 0,90 0,56 76 11 70 0,21 0,49 72 12 70 0,47 0,52 74 13 79 0,69 0,48 72 14 78 0,87 0,75 85 15 77 0,69 0,48 72 16 74 0,53 0,48 72 17 73 0,55 0,40 68 18 72 0,77 0,44 70 19 82 0,53 0,67 81 20 84 0,87 0,75 85
Data real adalah  data  yang  diperoleh  dari data  semester  akhir.  Data  target  diperoleh  dari  data Testing yang  sudah  di  normalisasi.  Target  estimasi pada tabel diperoleh dari hasil pengujian menggunakan software  Matlab  R2011b, Adapun rumus yang digunakan untuk menetapkan pengujian dengan  parameter  pada  pelatihan  ini,  dijabarkan sebagai berikut:
>> net=newff(minmax(PP),[12,1].{‘logsig’,’tansig’},’tr aingd’); >> net=IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=100000; >> net.trainParam.goal=0,01; >> net.trainParam.Lr=0.1; >> net.trainParam.show=1000; >> net=train(net,PP,TT) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT) 3.3 Prediksi Nilai ujian nasional Dengan Arsitektur 3-8-1
Prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan arsitektur  3-8-1  dengan  akurasi  55%.  Dengan  layer masukan  sebanyak  3  neuron,  layer  tersembunyi  8
neuron  dan  1  neuron  keluaran.  Berikut  proses prediksi pada tabel 3.4 :

## Tabel 3.4. Prediksi Data Nilai
No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 81 0,73 0,96 89 2 80 0,73 0,96 89 3 78 0,71 0,67 79 4 77 0,65 0,62 77 5 78 0,62 0,76 82 6 78 0,65 0,61 77 7 78 0,65 0,68 79 8 76 0,65 0,62 77 9 78 0,60 0,63 77 10 78 0,65 0,63 77 11 77 0,65 0,67 79 12 78 0,62 0,62 77 13 77 0,65 0,62 77 14 87 0,62 0,56 75 15 78 0,90 0,70 80 16 78 0,65 0,69 80 17 77 0,65 0,63 77 18 77 0,62 0,63 77 19 78 0,62 0,64 78 20 82 0,65 0,79 83
Data real adalah  data  yang  diperoleh  dari data  semester  akhir.  Data  target  diperoleh  dari  data Testing yang  sudah  di  normalisasi.  Target  estimasi pada tabel diperoleh dari hasil pengujian menggunakan software  Matlab  R2011b, Adapun rumus yang digunakan untuk menetapkan pengujian dengan  parameter  pada  pelatihan  ini,  dijabarkan sebagai berikut:
>> net=newff(minmax(PP),[8,1].{‘logsig’,’tansig’},’tra ingd’);
>> net=IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=100000; >> net.trainParam.goal=0,01; >> net.trainParam.Lr=0.1; >> net.trainParam.show=1000; >> net=train(net,PP,TT) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT) 3.4
Prediksi Nilai Biologi Dengan Arsitektur 3- 16-1 Prediksi dilakukan dengan menggunakan arsitektur 3-16-1 dengan akurasi 85%. Dengan layer
masukan sebanyak 3 neuron, layer tersembunyi 16 neuron dan 1 neuron keluaran. Berikut proses prediksi pada tabel 3.5:

## Tabel 3.5. Prediksi Data Nilai
No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 79 0,67 0,76 83 2 63 0,25 0,34 66 3 67 0,36 0,40 69 4 65 0,31 0,42 69 5 72 0,49 0,33 66 6 66 0,33 0,28 64 7 67 0,36 0,29 64 8 61 0,20 0,30 65 9 66 0,33 0,33 66 10 81 0,72 0,77 83 11 65 0,31 0,22 62 12 66 0,33 0,35 66 13 69 0,41 0,29 64 14 77 0,62 0,88 87 15 78 0,64 0,64 78 16 68 0,38 0,30 65 17 67 0,36 0,33 66 18 68 0,38 0,54 74 19 68 0,38 0,44 70 20 88 0,90 0,84 86
Data real adalah  data  yang  diperoleh  dari data  semester  akhir.  Data  target  diperoleh  dari  data Testing yang  sudah  di  normalisasi.  Target  estimasi pada tabel diperoleh dari hasil pengujian menggunakan software  Matlab  R2011b, Adapun rumus yang digunakan untuk menetapkan pengujian dengan  parameter  pada  pelatihan  ini,  dijabarkan sebagai berikut:
>> net=newff(minmax(PP),[12,1].{‘logsig’,’tansig’},’tr aingd’); >> net=IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=100000; >> net.trainParam.goal=0,001; >> net.trainParam.Lr=0.01; >> net.trainParam.show=1000; >> net=train(net,PP,TT) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
…… (3.2)

## 4. PENUTUP
Pelaksanaan penelitian menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagation menghasilkan prediksi yang cukup baik  dan  pemrosesan  data  yang  cepat.  Dalam penelitian  telah  dilakukan  perancangan,  proses pembuatan,  implementasi  sampai  evaluasi  sehingga ditetapkan kesimpulan sebagai berikut:
1) Dalam  memprediksi  jaringan  syaraf  tiruan mampu menghasilkan akurasi yang cukup akurat pada hasil pengolahan data testing .
2) Learning  Rate sangat  mempengaruhi  kecepatan hasil  iterasi  maupun  tingkat  akurasi  yang dihasilkan.
Penelitian  ini  menghasilkan  arsitektur  terbaik yakni  3-12-1  pada  pengolahan  data  nilai  bahasa Indonesia dengan tingkat akurasi 95%.
Untuk  penelitian  selanjutnya  perlu  adanya percepatan  dan  optimasi  dalam  melakukan  proses prediksi serta pengaplikasian algoritma backpropagation  dengan  algoritma  jaringan  syaraf tiruan  lain  agar  menghasilkan  optimasi  yang  lebih baik dan stabil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Lesnussa,  Y.  A.,  Latuconsina,  S.,  & Persulessy,  E.  R.  (2015).  Aplikasi  Jaringan
Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi  Prestasi  Siswa  SMA  (  Studi kasus :  Prediksi  Prestasi  Siswa  SMAN  4 Ambon  ). Jurnal  Matematika  Integratif , 11 (2), 149–160.
[2] Nafi’iyah,  N.  (2020).  Analisis  Algoritma Backpropagation  Dengan  SVM  Dalam  Hasil Prediksi  Nilai  Ujian  Nasional  Pada  Sekolah
Tingkat Pertama. Jurnal Informatika, Manajemen Dan Komputer , 12 (1), 5–13.
[3] Aji,  D.  K.  P.,  &  Khotimah,  N.  (2014). Prediksi  Diskalkulia  Menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Jurnal SPIRIT , 6 (1), 1–10.
[4] Budiharto,  W.,  &  Suhartono,  D.  (2014). ARTIFICIAL INTELLIGENCE KONSEP DAN PENERAPANNYA (Seno  (ed.);  Ed.  I).  C.V ANDI OFFSET.
[5] Hasan, N. F., Kusrini, & Fatta, H. Al. (2019). Peramalan  Jumlah  Penjualan  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Pada Perusahaan  Air  Minum  Dalam  Kemasan.
Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem
Informasi , 5 (2), 179–188. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.28932/jutisi .v5i2.1607 [6] Hendini,  A.  (2016).  Pemodelan  UML  sistem
informasi  Monitoring  Penjualan  dan  stok barang. Jurnal  Khatulistia  Informatika , IV (2), 107–116.
[7] Kusumaningtyas, S., & Asmara, R. A. (2016). Identifikasi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan  Warna  Menggunakan  Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Jurnal
Informatika Polinema , 2 (2), 72–75.
[8]  Lestari,  Y.  D.  (2017).  Jaringan  Syaraf  Tiruan Untuk Prediksi Penjualan Jamur Menggunakan Algoritma Backropagation. Journal  Information  System  Development
(ISD) , 2 (1), 40–46.
[9] M.Fowler.  (2017). UNIFIED  MODELING LANGUAGE .
[10]  Mcnelis,  P.  D.  (2005).  Neural  Networks  in Finance  Gaining  Predictive  Edge  In  The Market. Elsevier Academic Press .
[11]  Novita,  A.  (2016).  Prediksi  Pergerakan  Harga Saham  Pada  Bank  Terbesar  Di  Indonesia
Dengan  Metode  Backpropagation  Neural Network. Jutisi , 5 (1), 965–972.
[12]  Nuraeni, Y. (2009). Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan  Untuk  Mengukur  Tingkat  Korelasi Antara Nem Dengan Ipk Kelulusan Mahasiswa. TELKOMNIKA (Telecommunication  Computing  Electronics and Control) , 7 (3), 195.
https://doi.org/10.12928/telkomnika.v7i3.594
[13]  Ostad-ali-askari,  K.,  Shayannejad,  M.,  & Ghorbanizadeh-kharazi,  H.  (2017).  Artificial
Neural Network for Modeling Nitrate Pollution of Groundwater in Marginal Area of Zayandeh-rood  River  ,  Isfahan  ,  Iran. KSCE Journal  of  Civil  Engineering , 21 ,  134–135. https://doi.org/10.1007/s12205-016-0572-8
[14]  Santoso, & Yuliyanti, W. (2016). Perencanaan Dan  Pembuatan  Aplikasi  Absensi  Dosen
Menggunakan  Radio  Frequency  Identification (  RFID  )  (  Studi  Kasus  Politeknik  Negeri
Tanah Laut ). SEMINAR NASIONAL INOVASI DAN  APLIKASI  TEKNOLOGI  DI  INDUSTRI (SENIATI) , 332–337.
[15]  Siregar,  S.  P.,  Wanto,  A.,  &  Nasution,  Z.  M. (2018).  Analisis  Akurasi  Arsitektur  JST
Berdasarkan Jumlah Penduduk
Pada
Kabupaten / Kota di Sumatera Utara. Seminar Nasional  Sains  &  Teknologi  Informasi (SENSASI) , 526–536.
[16]  Tan, M., Li, J., Xu, G., & Cheng, X. (2019). A Novel  Intuitionistic  Fuzzy  Inhibitor  Arc  Petri Net  With  Error  Back  Propagation  Algorithm and  Application  in  Fault  Diagnosis. IEEE
Access , 7 , 115978–115988. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.293621 2 [17]  Taufik, I., & Sitio, A. S. (2018). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengelompokkan Minat Kompetensi
Mahasiswa  STMIK  Pelita  Nusantara  Medan.
Jurnal Mantik Penusa , 2 (2), 80–83.
[18]  Utari, W. A. (2018). Pengenalan pola dengan menggunakan metode backpropagation
menggunakan matlab .
[19]  Walker,  E.  G.,  &  David.  (2020).  Application of Backpropagation Artificial Neural
Networks  in  the  TORCH  Virus  Diagnosis Expert  System. Jurnal  Ilmiah  SISFOTENIKA ,
10 (1), 87–102.
[20]  Wiyanti,  D.  T.,  Negeri,  U.,  &  Unnes,  S. (2018). Analisis  Produktivitas  Kinerja  Dosen dan Tenaga Kependidikan dalam Mewujudkan Tahun  Reputasi  Universitas  Negeri  Semarang (  UNNES  )  Menggunakan  Jaringan  Saraf
Tiruan . 1 , 919–927.
Contac person Author:     RANI Hp : 081397155571