Vol. 1,  No. 2, Bulan April Tahun 2020 E-ISSN   : 2686-6102 P-ISSN   : 2721-4842
Prediksi Peserta Matakuliah Menggunakan Artificial Neural Network – Fuzzy Inferented System (Ann-Fis) Studi Kasus: Universitas Muhammadiyah Surakarta
Noto Narwanto 1 Kusrini 2 Hanif Al Fatta 3
Program Studi Teknik Informatika AMIKOM Yogyakarta Email: 1 nnarwanto@gmail.com , 2 kusrini@amikom.ac.id , 3 hanif.a@amikom.ac.id
Abstrak: Pengelolaan sebuah institusi perguruan yang efektif dan efisien sangat diperlukan, yaitu dengan  memanfaatkan  sumber daya  semaksimal  mungkin. Salah satu kendala dalam pengelolaan adalah tidak meratanya jumlah peserta kuliah yang disebabkan oleh jumlah kelas yang disediakan lebih banyak dari kebutuhan seharusnya. Semisal satu matakuliah cukup dengan 2 kelas tapi dibuka 4 kelas. Hal  ini terjadi karena prodi  belum  mampu  memperkirakan  berapa kira-kira peserta yang akan  mengambil  matakuliah  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  membantu  untuk  memperkirakan berapa jumlah mahasiswa yang mengambil suatu matakuliah dengan menggunakan data-data lama sebagai pertimbangannya. Metode ANFIS ( Adaptif Neural Fuzzy Inferented System ) yaitu gabungan Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Fuzzy.  Jaringan  syaraf  tiruan  digunakan  untuk  sistem  pembelajarnya dan fuzzy digunakan untuk perkiraan jumlah pesertanya, dengan menggunakan beberapa variabel yang sudah disortir dengan sistem regresi, seperti mahasiswa yang seharusnya mengambil, jumlah mahasiswa  yang  belum  lulus  dan  juga  mahasiswa  yang  berpotensi  mengulang  (nilainya  C,  CB). Variabel  tersebut  untuk  selanjutnya  diolah  menggunakan  ANFIS.  Variabel-variabel  terpilih  diuji dengan metode ANFIS yang menghasilkan error 16,3. Hal ini berarti rata-rata hasil perhitungan tool dan data asli memiliki selisih 16.3. Angka ini diklasifikasikan sebagai nilai yang cukup besar untuk peluang membuka kelas baru.
Kata Kunci: ANFIS, Fuzzy, JST
Abstract: An  effective  and  efficient  management  of  a  university  institution  is  needed,  namely  by utilizing the resources as much as possible. One obstacle in management is the unequal number of lecture participants caused by the number of classes being provided that are more than they need to be. Such as one course enough with 2 classes but opened 4 classes. This happens because the study program has not been able to estimate how many participants will take the course.
This study aims to help estimate how many students take a course by using old data as consideration. The ANFIS (Adaptive Neural Fuzzy Inferented System) method is a combination of Artificial Neural Networks and Fuzzy. Artificial neural networks are used for the learning system and fuzzy is used to estimate the number of participants, using several variables that have been sorted by a regression system, such as students who should take, the number of students who have not graduated and also students who have the potential to repeat (values C, CB). These variables are then processed using ANFIS.
The selected variables were tested with ANFIS which produced an error of 16.3. This means that the average results of calculation tools and original data have a difference of 16.3. This number is classified as a large enough value for opportunities to open new classes.
Keywords : ANFIS, Fuzzy, JST

## PENDAHULUAN
Universitas  Muhammadiyah  Surakarta merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  di  Jawa Tengah dengan jumlah mahasiswa aktif lebih dari tiga puluh ribu (30.000) tiap semesternya. Proses belajar  mengajar  sangat  membutuhkan  ruang, pengampu, jadwal kuliah dan sarana pembelajaran  lainnya.  Kebutuhan  ruang  dan pengampu sangat tergantung pada berapa jumlah mahasiswa yang terdaftar pada suatu matakuliah. Pemanfaatan ruang yang optimal dapat menghemat  alokasi  anggaran  tanpa  harus menyediakan ruang baru.
Peneliti  mencoba  merancang  model untuk  memprediksi  jumlah  peserta  matakuliah dengan  berdasarkan pada data historis semester- semester sebelumnya. Hasil prediksi ini diharapkan mampu dijadikan pertimbangan untuk menentukan  berapa  kelas  yang  harus  disediakan dan  menyusun  jadwal  lebih  awal  untuk  satu matakuliah,  sehingga  kebutuhan  kelas  dapat terpenuhi  dengan  baik  dan  mahasiswa  dapat memilih jadwal sesuai keinginan lebih cepat.
Penelitian  menggunakan  NN  pernah dilakukan,  yang  meneliti  mengenai  lama  masa studi  mahasiswa  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan  (ANN),  penelitian  ini  memprediksi  lama masa studi berdasarkan index prestasi[1]
Metode  yang  peneliti  gunakan  adalah kombinasi  dari  Artificial  Neural  Network  dan Fuzzy  System  (ANFIS).  Karakteristik  ANFIS sangat berguna terutama untuk sistem pemodelan yang  tidak  memiliki  deskripsi  analitis,  tetapi perilaku  dapat  dijelaskan  oleh  pakar[2].  Hasil peramalan  dengan  metode  ANFIS  menunjukkan bahwa  error  yang  dihasilkan  relatif  kecil,  pada kasus penggunaan air[3]. Variabel yang dianggap berpengaruh  dipilih  dua  yang  bobot/kontribusi tertinggi.  Pemilihan  bobot  variabel  dominan menggunakan metode regresi yaitu memasukkan semua  variabel  dan  memilih  dua  variabel  yang memiliki  bobot/pengaruh  signifikan  terhadap output tertinggi.
Regresi  berganda  adalah  model  regresi atau  prediksi  yang  melibatkan  lebih  dari  satu variabel  bebas  atau  prediktor  [4].  Istilah  regresi berganda  dapat  disebut  juga  dengan  istilah multiple  regression.  Kata  multiple  berarti  jamak atau lebih dari satu variabel.
Jaringan  Syaraf  Tiruan(JST/NN=neural network)  adalah  paradigma  pemrosesan  suatu informasi yang terinspirasi oleh sistim sel syaraf biologi, sama seperti otak yang memproses suatu
informasi.  Elemen  mendasar  dari  paradigma tersebut  adalah  struktur  yang  baru  dari  sistim pemrosesan  informasi.  JST,  seperti  manusia, belajar  dari  suatu  contoh.  JST  dibentuk  untuk memecahkan  suatu  masalah  tertentu  seperti pengenalan  pola  atau  klasifikasi  karena  proses pembelajaran. Pemakaian metode neural network (NN) sudah banyak dilakukan terutama dalam hal prediksi  hasil  yang  tidak  pasti.  Metode  NN memiliki  akurasi  maksimum  dan  kesalahan minimum [5].
Logika fuzzy memiliki derajat keanggotaan  rentang  antara  0  hingga  1,  berbeda dengan  logika  digital  yang  hanya  memiliki  dua keanggotaan  0  atau  1  saja  pada  satu  waktu.
Logika fuzzy sering digunakan untuk mengekspresikan suatu nilai yang diterjemahkan dalam bahasa (linguistic), semisal untuk mengekspresikan  suhu  dalam  ruangan  apakah ruangan  tersebut  dingin,  hangat,  atau  panas.
Logika  Fuzzy  berpotensi  memecahkan  masalah ketidakpastian[6].
ANFIS pada dasarnya adalah representasi  jaringan  sistem  fuzzy  type  Sugeno yang  memiliki  kemampuan  belajar.  Jaringan  ini terdiri  dari  node  dengan  fungsi  spesifik  yang dikumpulkan dalam lapisan .

## METODE PENELITIAN
A. Pengumpulan data Pengumpulan data dilakukan dengan memakai  data  arsip  yang  tersimpan  di database antara  semester  20161  sampai  dengan  tahun 20182.  Penelitian  ini  fokus  pada  program  studi Pendidikan Matematika pada matakuliah wajib.

## B. Uji Variabel Dominan
Tahapan  ini  akan  dilakukan  uji  variabel dominan  yaitu  mencarai  besaran  kontribusi variabel-variabel input dalam menentukan output . Metode  yang  digunakan  adalah  regresi,  dari variabel-variabel  yang  diuji  dipilih  dua  variabel yang berpengaruh atau yang memiliki kontribusi paling besar.
Penggunaan  regresi  banyak  dilakukan  para peneliti  salah  satunya  adalah  Ali  Imran  mukti, dkk [7]. Analisis regresi linier berganda (MLRA) telah  dilakukan  yang  melibatkan  variabel dependen DO, dan tiga variabel independen, yaitu T,  TSS,  dan  kedalaman  (Dh).  Hasil  penelitian tersebut  menyatakan  bahwa  analisis  dan  model regresi  linier  berganda  dapat  digunakan  untuk mengekspresikan  suatu  perubahan  hubungan fungsional  dalam  konsentrasi  oksigen  terlarut-
DO  terhadap  perubahan  parameter  fisiko-kimia dari T, TSS, dan Dh, sungai Secang.

## C. Pengujian
Variabel  yang  terpilih  kemudian  dijadikan variabel input pada metode ANFIS baik dari sisi pembelajaran maupun data uji. Hal ini bertujuan untuk  mendapatkan  kesimpulan  apakah  metode dan  variabel  yang  dipilih  sesuai  dan  layak digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  peserta matakuliah.

## D. RMSE (Root Mean Square Error)
RMSE  adalah  metode  alternatif  untuk mengevaluasi  teknik  peramalan  yang  digunakan untuk  mengukur  tingkat  akurasi  hasil  prakiraan suatu  model.  RMSE  merupakan  nilai  rata-rata dari  jumlah  kuadrat  kesalahan,  juga  dapat menyatakan  ukuran  besarnya  kesalahan  yang dihasilkan  oleh  suatu  model  prakiraan.  Nilai RMSE  rendah  menunjukkan  bahwa  variasi  nilai yang  dihasilkan  oleh  suatu  model  prakiraan mendekati variasi nilai obeservasinya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengumpulan data
Tabel 1. Data peserta matakuliah
SMT SMT MK X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 Y 20161 3 220 1.77 2.91 28 119 346 20161 3 220 2.47 2.91 66 88 223 20161 5 268 2.23 2.91 53 60 309 20161 5 268 3.23 2.91 20 22 138 20162 4 220 3.61 3.07 1 2 219 20162 4 220 3.26 3.07 5 4 208 20162 4 220 3.91 3.07 0 0 209 20171 5 220 2.36 3.13 47 96 285 20171 5 220 3.41 3.13 12 0 195 20171 5 220 3.68 3.13 1 4 225 20172 4 251 3.62 3.13 3 0 235 20172 4 251 3.68 3.13 1 0 237 20172 4 251 3.94 3.13 0 0 237 20172 4 251 2.78 3.13 47 57 251 20172 4 251 3.34 3.13 18 1 243 20172 4 251 3.03 3.13 39 5 251 20172 4 251 3.32 3.13 22 26 243 20172 4 251 3.64 3.13 5 0 240 20181 5 251 3.5 3.26 4 2 224 20181 5 251 2.21 3.26 58 87 314 20181 5 251 3.15 3.26 33 22 239 20181 5 251 3.04 3.26 31 0 174 20182 4 135 3.52 3.01 17 1 123 20182 4 135 3.8 3.01 4 0 129 20182 4 135 3.95 3.01 0 0 128 20182 4 135 3.62 3.01 4 0 118
Peneliti  menggunakan  data  dari  semester 20161  sampai  dengan  20182  didapatkan  data seperti pada tabel 1.
Y =  Jumlah peserta matakuliah.
X 1 =  Jumlah mahasiswa baru yang seharusnya mengambil matakuliah yang sesuai semesternya.
X 2 =  IP matakuliah tahun semester sebelumnya X 3 =  IP Mahasiswa Semester sebelumnya X 4 =  Nilai BC (2,5) pada tahun semester sebelumnya X 5 =  Nilai C (2) pada tahun semester sebelumnya
Penjelasan semester pengambilan data: Jika Y adalah semester 20171, maka:
Y =  Jumlah peserta matakuliah. X 1 =  untuk matakuliah semester 1 maka mahasiswa angkatan 2017,
matakuliah semester 3 maka mahasiswa angkatan 2016,  dan seterusnya.
X 2 =  IP matakuliah yang sama pada tahun sebelumnya yaitu 20161 X 3 =  IP Mahasiswa semester sebelumnya yaitu 20162
X 4 =  Nilai BC (2,5) pada tahun semester sebelumnya yaitu 20161 X 5 =  Nilai C (2) pada tahun semester sebelumnya yaitu 20161

## B. Uji Variabel Dominan
Pengujian  variabel  dominan  menggunakan tool didapatkan hasil seperti pada tabel 2.

## Tabel 2. Koefisien
Intercept Coeff Std Error t Stat P-value Lower 95% Upper
95% 89.69 102.21 0.87 0.38 -114.43 293.82 X 1 0.85 0.09 9.42 8.83E-14 0.67 1.03 X 2 -19.96 12.89 -1.54 0.12 -45.71 5.78 X 3 2.41 29.52 0.08 0.93 -56.54 61.37 X 4 -0.61 0.23 -2.56 0.01 -1.09 -0.13 X 5 0.59 0.20 2.88 0.00 0.181 0.99
Berdasarkan  tabel  2.  Didapatkan  hasil  bahwa koefisian  tertinggi  3  variabel  berurutan  adalah, X 3 =2.41  ,  x 1 =0.85  dan    x 5 =0.59.  variabel berpengaruh  diurutkan  dari  yang  memiliki koefisien  tertinggi  dengan  catatan  p-value  tidak melebihi batas toleransi yaitu 5% (0.05). x 1 ,x 3 dan x 5 memiliki  p-value  berurutan  sebesar:8.8x10 -14 , 0.93 dan 5.3x10 -3 . Maka variabel yang memenuhi syarat adalah x 1 dan x 5 .

## C. Pengujian ANFIS
Gambar 1.Trainning ANFIS
Gambar  1.  menunjukkan  hasil  training  yang dilakukan  dengan  epoch  sebanyak  100,  input  2 variabel  (x 1 dan  x 5 )  dan  rules  2x2.  Terlihat  dari grafik menunjukkan rata-rata error sebesar 22.1.
Gambar 2.Grafik data training dan data uji
Gambar  2.  memperlihatkan  hubungan antara  hasil  data  trainning  (bulat  warna  biru) dengan data  hasil  testing  (bintang warna  merah) dengan menggunakan data yang sama. Data yang dipakai untuk trainning digunakan kembali untuk data testing.
Sebagian  pola  menunjukkan  posisi berhimpitan/dekat  sebagian  agak  jauh.  Pola gambar  berhimpitan  dapat  diartikan  antara trainning  dan  uji  mendekati  sama,  sebaliknya apabila  berjauhan  dapat  disimpulkan  bahwa trainning dan uji mengalami perbedaan hasil yang signifikan. Rata-rata error testing adalah 22.01.
Gambar 3. Grafik rule yang terbentuk
Gambar  3  memperlihatkan  rule/aturan  yang terbentuk, terlihat grafik untuk input1 dan input2 serta output. Sebagai contoh apabila x 1 =135 dan x 5 =17 maka ȳ =145, dengan pola yang sama kita ujikan semua data yang ada pada semester 20182 didapatkan hasil seperti pada tabel 3.
Tabel 3.hasil uji ANFIS
Dari tabel 3 didapatkan hasil bahwa selisih output antara  y  asli  dan  ȳ  uji  rata-rata   16.3  sedangkan toleransi yang ditargetkan sebesar 10.

## RMSE
Dengan mengacu pada tabel 3 didapatkan hasil RMSE sebagai berikut:
RMSE = √ ∑ (𝑦𝑖−ȳ𝑖) 𝑖=𝑛 𝑖=0 𝑛 (1) = √ 3001 10 = 17.32 y  = nilai hasil observasi ȳ  = nilai hasil prediksi i  = urutan data pada database n  = jumlah data
Dari  perhitungan  diatas  didapatkan RMSE  sebesar  17.32  hal  ini  sangat  jauh  dari
SEM SEM MK X1 X5 y ȳ Selisih 20182 4 135 17 123 145 22 20182 4 135 4 129 141 12 20182 4 135 0 128 140 12 20182 4 135 40 135 153 18 20182 4 135 0 131 140 9 20182 4 135 5 130 141 11 20182 4 135 57 131 158 27 20182 4 135 22 129 147 18 20182 4 135 4 130 141 11 20182 4 135 4 118 141 23
angka  ideal  0.  Toleransi  kesalahan  hitung penelitian  ini  menetapkan 10, selisih antara data asli  dengan  data  uji  diperkirakan  sekitar  10 (mahasiswa).

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  diatas  maka  dapat disimpulkan bahwa:
a) Varabel  yang  berpengaruh  terhadap  peserta kuliah  berurutan  dari  kontribusi  terbesar adalah  Jumlah  mahasiswa  baru  (X 1 ), mahasiswa mengulang dengan nilai sebelumnya C (X 5) b) Apabila diambil dua variable dan dilakukan ujicoba menggunakan metode ANFIS
didapatkan  hasil  rata  selisih  16,3  hal  ini menunjukkan  dengan  variabel,  cara  dan metode seperti diatas hasil prediksi cenderung lebih besar dibanding dengan data aslinya. Seperti ditunjukkan pada tabel 3.
c) Nilai  RMSE  sebesar  17.32  menunjukkan akurasi  data  masih  rendah  jarena  jauh  dari angka 0.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rahmani,  B,  2013,  Pengembangan  Model Prediksi  Lama  Masa  Studi  Mahasiswa
Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan, Prosiding seminar  nasional  2013,  menujumasyarakat madani  dan  lestari, ISBN:  978-979-98438- 8-3.
[2]  Walia.N,  Singh.H  and  Sharma.A,  2015, ANFIS:  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference System- A Survey, International Journal of Computer  Applications  (0975  –  8887)
Volume 123 – No.13, August 2015
[3]  Hani’ah.U,  Arifudin.R  dan  Sugiharti.E, 2016, Implementasi Adaptive Neuro-Fuzzy Inference  System  (Anfis)  untuk  Peramalan Pemakaian  Air  di  Perusahaan  Daerah  Air Minum  Tirta  Moedal  Semarang,  Scientific
Journal  of  Informatics  Vol.  3,  No.  1,  Mei 2016      p-ISSN  2407-7658    e-ISSN  2460- 0040.
[4]   Penjelasan Berbagai Jenis Regresi
Berganda.[Online], https://www.statistikian.com/2017/06/berb agai-jenis-regresi-berganda.html, tanggal akses: 25 Desember 2019.
[5]    Sayadi dkk, 2013, A comparative  study on the  application  of  various  artificialneural networks to simultaneous prediction of rock fragmentation  and  backbreak,  Journal  of
Rock Mechanics and Geotechnical Engineering 5 (2013) 318–324.
[6]  Fuad, M, 2011, Prediksi Ketersediaan Beras di  Masyarakat  Dengan  Menggunakan Logika  Fuzzy  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Dalam  Upaya  Peningkatan  Ketahanan Pangan, Agrointex Vol 5 No 1 MAret 2011, Univ Trunojoyo Madura.
[7]  Mukti  AI,  Sugiharto  E,  Dwi  S,  2014, Penggunaan  Model  Regresi  Linier  untuk Menyatakan Hubungan Fungsional Perubahan  Konsentrasi  Oksigen  Terlarut terhadap Parameter Fisika-kimia Air Sungai Secang Kulon Progo, Berkala MIPA UGM
2014.