## Memprediksi Jumlah Siswa Baru Menggunakan Metode Backpropagation (STUDI KASUS: SMK HARAPAN BANGSA KUALA)
Kris Jayanti 1 , Katen Lumbanbatu 2 , Suci Ramadani 3
STMIK Kaputama Binjai, Jl. Veteran No. 4A-9A, Binjai, Sumatera Utara, Indonesia krisj8106@gmail.com 1 *, katenlumbanbatu@gmail.com 2 , suciramadani@gmail.com 3
Abstrak . Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dan data time series dapat digunakan untuk metode peramalan dengan baik. Jaringan Syaraf Tiruan adalah suatu metode yang prinsip kerjanya diadaptasi dari model matematika pada manusia atau syaraf biologi. Jaringan syaraf dikarakteristikkan oleh; (1) pola koneksi diantara neuron (disebut arsitektur), (2) menentukan bobot dari koneksi (disebut training atau learning), dan (3) fungsi aktifasi. Tujuan penelitian adalah mendapatkan arsitektur jaringan syaraf tiruan yang terbaik, membandingkan dua metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropogation dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan Fungsi Basis Radial (RBF). Penelitian ini merupakan penelitian dengan menggunakan data yang sebenarnya (true experimental). Penelitian ini dilaksanakan di SMK Harapan Bangsa Kuala, yang diperoleh dari tahun 2015 sampai dengan 2019.  Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  untuk  satu  iterasi  menggunakan  metode  backpropagation hasilnya  0,378197657dengan  jumlah  kuadrat  error  0,143033468,  maka  hasil  yang  dicapai  belum  sesuai dengan target.
Kata Kunci : Backpropagation, Prediksijumlah siswa baru, Jaringan syaraf tiruan.
Abstract. Artificial  Neural Network (ANN)  and time  series  data  can  be  used for  forecasting  methods  well. Artificial  Neural  Network  is  a  method  whose  working  principle  is  adapted  from  a  mathematical  model  in humans or biological nerves. Neural networks are characterized by; (1) the pattern of connections between neurons (called architecture), (2) determining the weight of the connection (called training or learning), and (3) the activation function. The research objective was to obtain the best artificial neural network architecture, comparing the two methods of Backpropogation Neural Networks with the Radial Base Function Artificial Neural Network (RBF) method. This research is a research using real data (true experimental). This research was conducted at SMK Harapan Bangsa Kuala, which was obtained from 2015 to 2019. The results showed that  for  one iteration  using  the  backpropagation  method  the  result  was  0,378197657  with a  squared  error 0.143033468, then the results achieved were not in accordance with the target.
Keyword : Backpropagation, Prediction of the number of new students, Artificial Neural Networks.

## PENDAHULUAN
Penyeleksian atau penerimaan siswa baru adalah suatu hal yang perlu ditentukan secara   cepat dan  tepat.  Dalam  hal  penentuan  jumlah  calon  siswa  baru  diperlukan  beberapa  pertimbangan  yang cukup  banyak  dan  rumit,  jumlah  calon  siswa  yang  sering  berubah  setiap  tahunnya[1].  Untuk memperoleh  jumlah  calon  siswa  baru,  untuk  penyeleksian  jumlah  calon  siswa  baru  yang  standart harus  menetap  kan  kriteria-kriteria  yang  sesuai  dan  juga  harus  dipersiapkan  dengan  semaksimal mungkin.  Sekolah  yang  jumlah  pendaftarannya  tiap  tahun  meningkat  dilihat  dari  tahun-tahun sebelumnya,  hal  ini  menyebabkan  panitia  penerimaan  calon  siswa  baru  tidak  dapat  mengelola semuanya dengan baik dan merasa kerepotan menangani hal tersebut[2].
Selama ini permasalahan penerimaan calon siswa baru dengan cara konvensional sangatlah sulit apa lagi hanya dengan melihat nilai akhir atau UN saja, karena dengan nilai yang tinggi belum tentu  bisa  menjamin  bahwa  calon  siswa  tersebut  dapat  diterima  atau  tidak[3].  Sistem  seleksi konvensional merupakan tahap awal pada saat seleksi penerimaan calon siswa baru, dengan dibantu komputer dampen dekatan jaringan syaraf tiruan diharapkan dapat membantu seleksi masuk calon mahsiswa baru. Dengan jaringan syaraf tiruan komputer difungsikan sebagai alat bantu yang dapat memprediksi calon siswa baru tersebut[4].
Penerapan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation telah banyak dilakukan oleh para peneliti  sebelumnya  diantara  penelitian  tersebut  yaitu  sarjon  defit  yang  berjudul  “(2019) implementasi metode backpropaation untuk memprediksi tingkat kelulusan uji kompetensi siswa”.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  dilakukan  untuk  mencari  sesuatu  secara  sistematis  dengan  menggunakan metode ilmiah serta sumber yang berlaku. Dalam proses penelitian ini ditunjukan ke semua pihak, terutama kepada pihak yang bertanggung jawab  mengenai penerimaan siswa baru, sehingga dapat memberikan  hasil  yang  diharapkan.  Hasil  dari  konseptualisasi  ini  akan  dituangkan  menjadi  suatu metode  penelitian  yang  lengkap  dengan  pola  studi  literature,  pengumpulan  data  yang  diperlukan untuk  menganalisis  sistem  prediksi  yang  akan  dibuat  yaitu  untuk  memprediksi  jumlah  siswa  baru dengan menggunakan algoritma Backpropagation[5], [6].

## 2.1  Pengertian Backpropogation
Backpropogation adalah algoritma pembelajaran yang terawasi dan biasanya digunakan oleh perpectron  dengan  banyak  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang  terhubung  dengan  neuron- neuron  yang  ada  pada  lapisan  tersembunyinya.  Algoritma  backpropogation  menggunakan  error output  untuk  mengubah  nilai  bobot-bobotnya  dalam  arah  mundur  (backward)  [7].  Untuk mendapatkan  error  ini,  tahap  perambatan  maju  (forward  propogation)  harus  dikerjakan  terlebih dahulu. Pada saat perambatan maj, neuron-neuron diaktifkan dengan menggunakan fungsi aktivasi yang dapat dideferensiasikan, seperti sigmoid[8].

## 2.2  Pengertian  Prediksi
Prediksi adalah sama dengan ramalan atau perkiraan. Menurut kamus besar bahasa indonesia. Prediksi adalah hasil dari kegiatan memprediksi atau meramal atau memperkirakan [9]. Prediksi atau ramalan  adalah  proses  untuk  memperkirakan  beberapa  kebutuhan  dimasa  yang  akan  datang  yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuntitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang atau jasa[10].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Seluruh  data  variabel  yang  terkumpul  dipisahkan  menjadi  dua  bagian,  yaitu  masukan  dan keluaran. Data masukan berfungsi sebagai proses pelatihan dan pengujian, sedangkan data keluaran berfungsi sebagai data target pencapaian proses.  Adapun data yang digunakan berasal dari jumlah siswa baru selama lima tahun, yaitu tahun 2015, 2016, 2017, 2018 dan 2019 yang dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Nilai Masukan Latih Data dan target Latih Siswa Baru
Keterangan:
(0.8)  = Ketetapan (a)  = Nilai data terendah (data terendah dari setiap input ) (x)  = Nilai data ke –n (b)  =  Nilai data tertinggi (data tertinggi dari setiap input )
Berikut ini tabel hasil transformasi dari nilai masukan data latih dan target Tabel 2. Proses Perhitungan tahun 2014/2015

## 3.1. Contoh Perhitungan
Proses secara manual menggunakan data siswa baru, selama 5 tahun pada tahun 2015, 2016, 2017, 2018 dan 2019.
Adapun tabel hasil transformasi sebagai berikut :
Arsitektur jaringan syaraf tiruan menggunakan algoritma backpropagation terdiri dari:

## Gambar 1. Arsitektur Backpropagation
1. Lapisan masukan (Xi) terdiri dari 2 neuron.
2. Lapisan tersembunyi (Zi) terdiri dari 3 neuron.
3. Lapisan keluaran (Yi) terdiri dari 1 neuron.
4. Learning rate (α) = 0,2
5. Target error = 0,01
6. Konstanta Bias.
7. Arsitektur JST
Dari Arsitektur jaringan syraf tiruan diatas, jaringan terdiri dari atas unit (Neuron) pada lapisan input yaitu, X1 dan X2 yang mana X1 dan X2 merupakan data jumlah siswa, 2 unit ( neuron) lapisan hiden  dengan  jumlah  sel  yang  sudah  ditetapkan  secara random yaitu,  Z1  dan  Z2  dan  Z3,  1  unit (neuron) dengan jumlah lapisan output yaitu Y1. Selain itu terdapat juga 1 unit (neuron) bias pada lapisan input yaitu V0 dan 1 unit (neuron) bias pada lapisan output W11 Berikut ini merrupakan perhitungan pelatihan menggunakan algoritma backpropagation. 1. Learning rate (α)   = 0,2
2. Target error
= 0,01
3. Maksimum epoch = 10000 4. Target = 0,178

## 3.2. Pembahasan Antar Muka
Dalam pembahasan antar muka ini akan dijelaskan mengenai hasil perancangan pemrograman yang  menggunakan  GUI  matlab.  Adapun  rancangan  yang  dibuat  meliputi  menu  untuk  halaman utama, login, peelatihan  dan pengujian, Menu analisa, menu grafik, info  dan help. jaringan syaraf tiruan untuk memprediksi jumlah siswa baru seperti di bawah ini.
Pada menu pelatihan dana pengujian berisi tentang proses penginputan data yang akan dilatih dan diuji menggunakan metode backpropagation. Dengan cara menginputkan data latih dan target latih, kemudian memilih fungsi aktivasi dan dilanjutkan pada proses penginputan maksimum epoch , targeterror dan learningrate kemudian  klik  tombol  proses  pelatihan.  Langkah  selanjutnya  proses penginputan  data  uji  setelah  selesai  klik  tombol  proses  pengujian  dan  pelatihan  maka  akan mendapatkan hasil prediksi data seperti di bawah ini.

## Gambar 3. Menu Pengujian dan peelatihan

## 3.3. Analisa Data
Menu  analisa  data  ini  dirancang  untuk  menampilkan  hasil  perbandingan  antara  data  lama dengan data prediksi. Pilih button sesuai dengan data yang sudah dilatih pada menu JST_Backpro untuk menampilkan menu hasilnya. Adapun tampilan menu Analisa Data prediksi jumlah Siswa baru menggunakan metode backpropagation. Data akan dilatih dengan pengaruh model algoritma jaringan syaraf  tiruan.  Jumlah  data  input,  jumlah  lapisan  tersembunyi  dan  output  jumlah  siswa  baru  yang digunakan untuk menghasilkan iterasi tercepat dengan nilai-nilai lapisan tersembunyi yang berubah- ubah.
Hasil pelatihan dilakukan melalui dua tahap, yaitu tahap pelatihan data yang dilatih, dan tahap pengujian data yang baru, yang belum pernah dilatih yang terdiri dari 6 data yaitu jumlah siswa aru selama 2 tahun yaitu tahun 2015 dan 2016. Setelah itu, jaringan akan diuji dengan 6 data baru yaitu jumulah siswa baru 2017. Hal tersebut berfungsi untuk menguji seberapa besar jaringan syaraf tiruan dapat mengenali data yang baru.
Data  inputan  diambil  dari  data  jumalah  siswa  baruselama  5  tahun  yaitu  tahun  2015,  2016, 2017, 2018, dan 2019 yang akan dilatih pada jaringan sebanyak6 data latih, 6 data target latih dan 6 data  sebagai  data  target.  Data  tersebut  akan  digunakan  untuk  menguji  keakuratan  sistem  dalam mengenali masukan data yang lain. Seluruh data variabel akan dipisahkan menjadi dua bagian, yaitu data masukan dan data keluaran. Data masukan berfungsi sebagai proses  pelatihan dan pengujian. Sedangkan data keluaran sebagai data target pencapaian proses.
Menu  analisa  data  ini  dirancang  untuk  menampilkan  hasil  perbandingan  antara  data  lama dengan data prediksi. Pilih button sesuai dengan data yang sudah dilatih pada menu JST_Backpro untuk  menampilkan  menu  hasilnya.  Adapun  tampilan  menu  Analisa  Data  prediksi  jumlah  Siswa arumenggunakan metode backpropagation yaitu seperti pada Gambar di bawah ini

## Gambar 4. Menu Analisa Data Prediksi Jumlah Siswa
Menu  grafik  data  ini  berisi  tentang  rata-rata  data,  baik  rata-rata  data  Jumlah  siswa  lama maupun rata-rata data hasil prediksi. Pilih edit teks sesuai dengan data yang sudah dilatih pada menu Analisa untuk menampilkan hasilnya. Adapun tampilan menu grafik data untuk memprediksi jumlah Siswa Baru menggunakan metode backpropagation yaitu seperti pada Gambar di bawah ini
Gambar 5. Menu Grafik Data Prediksi Jumlah Siawa Baru

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  sebuah  perangkat  lunak (software) yang dapat memprediksi jumlah Siswa baru dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation. Selama proses perancangan dan implementasi program  aplikasi pengenalan pola dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Menganalisa  data-data  jumlah  siswa  baru  dapat  dikenali  oleh  sistem  jaringan  syaraf  tiruan dengan  metode  backpropagation,  hasil  dari  pengujian  ada  yang  mengalami  peningkatan  dan penurunan.
2. Hasil Jumlah siswa bbaru setelah melakukan proses pelatihan dan pengujian maka hasil prediksi produksi  jumlah  siswa  aru  mengalami  peningkatan  dengan  rata-rata  hasil  prediksi  42.0786 Untuk jumlah siswa baru mengalami peningkatan
3. Dengan  adanya  aplikasi  ini,  data  hasil  pelatihan  dan  pengujian  yang  telah  diperoleh  dapat diketahui informasi mengenai jumlah prediksi Jumlah siswa baru Berdasarkan grafik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Rachman and A. Mukminin, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Penentuan Minat dan Bakat Siswa SD,” Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.6828.
[2] E. N. Wahyudi, “Teknik Klasifikasi untuk Melihat Kecenderungan Calon Mahasiswa Baru dalam Memilih Jenjang Pendidikan Program Studi di Perguruan Tinggi,” Teknologi Informasi DINAMIK , vol. 18, no. 1, pp. 55–64, 2013.
[3] J. Purnama, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (Studi Kasus : SMA Negeri 01 Kalirejo).” [Online]. Available: www.stmikpringsewu.ac.id
[4] J. J. Siang, “Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan Matlab,” 2009, Accessed: May 29, 2021. [Online]. Available:
//fia.ub.ac.id/katalog/index.php?p=show_detail&id=7824&keywords=
[5] S. Arikunto, “Metodelogi penelitian,” Yogyakarta: Bina Aksara , 2006.
[6] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: PT Alfabet, 2016.
[7] M. Agustin and T. Prahasto, “Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Jurusan Teknik Komputer Di Politeknik Negeri Sriwijaya,” JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS , vol. 2, no. 2, pp. 089–097, Jun. 2012, doi: 10.21456/vol2iss2pp089-097.
[8] I. Taufik and A. Sitio, “IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PENGELOMPOKKAN MINAT KOMPETENSI MAHASISWA STMIK PELITA NUSANTARA MEDAN,” Jurnal Mantik Penusa , vol. 2, no. 2, pp. 80–83, 2018.
[9] B. S. Koentjoro, I. S. Sitanggang, and A. K. Makarim, “Model Simulasi dan Visualisasi Prediksi Potensi Hasil dan Produksi Kedelai di Jawa Timur,” Jurnal Penelitian Pertanian Tanaman Pangan , vol. 34, no. 3, p. 195, 2016, doi: 10.21082/jpptp.v34n3.2015.p195-201.
[10]  R. S. Wahono, “Penerapan Algoritma Genetika untuk Optimasi Parameter pada Support Vector Machine untuk Meningkatkan Prediksi Pemasaran Langsung,” Journal of Intelligent Systems , vol. 1, no. 2, pp. 115–119, 2015.