## ANALISIS ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE

## BACKPROPAGATION DALAM MENDETEKSI KEAHLIAN MAHASISWA PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ISLAM BALITAR
Angga Mei Indrawan 1 , Abdi Pandu Kusuma 2 1,2 Teknik Informatika S1 Universitas Islam Balitar anggameii.city@gmail.com

## ABSTRAK
Tuntuan  perkembangan  teknologi  menjadi  sangat  erat  khususnya  pada  mahasiswa  program  studi  Teknik informatika, akan tetapi pada saat ini beberapa mahasiswa Unisba belum mengerti akan keahlian mereka pada program studi yang diambil, sehingga belum maksimal dalam mengimplementasikan ilmu yang diperoleh dari bangku kuliah. Untuk mengetahui keahlian mereka pada bidangnya digunakan suatu system yakni Jaringan syaraf tiruan dengan metode backpropagation karena memiliki system buatan yang sama dengan otak manusia, sehingga menjadi solusi yang tetap dalam mendeteksi keahlian mahasiswa Program Studi Teknik informatika. Arah utama pada penelitian ini adalah untuk  menganalisis metode Backpropogation dalam mendeteksi keahlian mahasiswa Program  Studi  Teknik  Informatika.  Penggunaan  metode  penelitian  yang  dipakai  adalah  teknik  penelitian kualitatif. Dengan total dataset yang diambil dari dokumen nilai mahasiswa program studi Teknik informatika sebanyak 126 yang melalui proses normalisasi dan diklasifikasikan menjadi 2 jenis data yakni 120 data training dan  6  data  pengujian  diperoleh  hasil  akurasi  terbaik  sebesar  83,3%  dan  tingkat error sebesar  0,120  dengan menggunakan pola yang sama yakni 4-9-1. Hasil tersebut akan menjadi lebih baik dengan menambahkan jumlah dataset yang digunakan .
Keyword : Metode Backpropogation , keahlian mahasiswa, Jaringan Syaraf Tiruan .

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  Islam  Balitar  (Unisba)  memiliki berbagai Prodi, salah satunya adalah Program Studi Teknik  informatika.  Program  Studi  ini  merupakan Program  Studi  yang  berkaitan  dengan  pada  bidang teknologi  dimana  cara  penggunaan  komputerisasi untuk  mengatasi  permasalahan  transformasi  atau pengolahan  data  dengan  proses  logika.  Lulusan Program  Studi  Teknik  Informatika  diberikan pengetahuan  dan  keterampilan  dalam  membangun sebuah  solusi  dalam  bentuk  digital  komputer, sehingga  diharapkan  standar dari  keahlian  mereka akan  meningkat  sesuai  dengan  perkembangan zaman ini [1].
Banyak lulusan sarjana Program Studi Teknik Informatika  di  Indonesia  yang  memiliki  jiwa kompetitif,  sehingga  dapat  menerapkan  maupun mengimplementasikan  setiap  ilmu  yang  dipelajari. Berdasarkan  observasi  dan  wawancara  dengan mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Informatika diketahui bahwa banyak mahasiswa yang kompetensinya masih kurang dalam kriteria diatas. Padahal  di  era  sekarang  kompetensi  yang  harus dikuasai oleh setiap mahasiswa khususnya di bidang Teknik Informatika sangat penting.
Untuk  mengetahui  kualitas  dari  mahasiswa tersebut,  maka  peneliti  menerapkan  Algoritma Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam  mendeteksi  kualitas pada  tiap-tiap  mahasiswa.  Selain  itu,  dengan menerapkan  Algoritma  ini  dapat  diketahui  pula penyebab  kurang  terampilnya  mahasiswa  dalam bidang mereka sendiri dan dapat dijadikan informasi
dalam  memperbaiki  kualitas  mahasiswa  tersebut. Penggunaan  Algoritma  ini  diharapkan  dapat dijadikan seabagai dasar untuk menciptakan lulusan mahasiswa  dengan  ilmu  teknologi  yang  dapat diimplementasikan langsung.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  memiliki  kelebihan yakni  dapat  melakukan  pengenalan  aktivitas berbasis  masa  lalu  yang  sudah  dipelajari  pada metode  tersebut,  sehingga  dapat    memberikan sebuah hasil kepastian pada data yang pada awalnya tidak  dipelajari  atau  dinamakan  memprediksi, Secara  matematis  aktivitas  proses  prediksi  adalah salah  satu  dari  bentuk  komputasi  [2].  Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan dapat dikategorikan menjadi sektor  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence ) pada  sebuah  ilmu  komputer  untuk  menyelesaikan masalah.  Ada  salah  satu  metode  dalam  Jaringan Syaraf Tiruan yakni Backpropogation . Dalam  hal  ini  metode Backpropagation ini dapat  digunakan  sebagai  media  untuk  mengetahui keahlian mahasiswa Program Studi Teknik Informatika,  dan  mampu  menjadi  solusi  untuk pengembangan  diri  menjadi  mahasiwa  yang berkualitas dalam bidang teknologi informasi.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kecerdasan Buatan Kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence ) memiliki  pengertian  yang  ditunjukkan  terhadap entitas  buatan.  Sehingga system demikian  biasa disebut  dengan  komputer.  Kecerdasan  dimasukan serta dibuat ke dalam suatu mesin supaya memiliki
kerja  yang  sama  dengan  manusia.  Kecerdasan Buatan  merupakan  bidang  studi  yang  didasari  dari premis  yang  membuat  pikiran  cerdas  dapat disimpulkan sebagai bentuk perhitungan [3].

## 2.2. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  memiliki  pengertian dimana  ada  beberapa  bentuk  aktifitas  yang  serupa daripada  buatan  otak  manusia  yang  ingin mencoba untuk  mengimplementasikan  proses training pada otak manusia tersebut. definisi buatan dipakai tidak lain  adalah  jaringan  syaraf  tiruan  memiliki iimplementasi yang sama dengan program komputer dengan  kurun  waktu  pada  proses  pembelajaran dengan  menyelesaikan  suatu  proses  matamatis hitung [4].
Jaringan  Syaraf  Tiruan  mempunyai  arsitektur jaringan yang selalu dipakai pada beberapa aplikasi. Beberapa arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan tersebut, sebagai berikut:
a. Jaringan Lapisan Tunggal
Jaringan  yang memiliki  satu  lapisan masukan dan satu lapisan keluaran, dan pada bagian masukan terdapat neuron yang  saling  menghubungan  pada lapisan keluaran. Secara langsung jaringan ini hanya dapat  menerima  masukan  dan  diproses  menjadi keluaran  tanpa  melewati  perantara  pada hidden layer.
b. Jaringan Banyak Lapisan
Jaringan  yang  memiliki  banyak  lapisan mempunyai  tanda  yang  khusus  yakni  tiga  macam lapisan  yaknik  lapisan  masukan,  lapisan  keluaran dan hidden layer . Jaringan ini sanggup meyelesaikan  sebuah  masalah  yang  lebih  sepsifik jika diperbandingkan dengan lapisan tunggal. Akan tetapi  prosedur  pada  pelatihan  ini  lamban  dalam masalah waktu.
c. Jaringan Lapisan Kompetitif
Pada  tahap  ini  jaringan  akan  berkumpul menjadi sebuah neuron yang aktif bersaing.
2.3. Backpropagation
Backpropagation akan memproses latihan tiga tahap  pada  jaringan  yakni, feedfordward yang awalnya berasal pada pelatihan masukan, propagasi balik yang berasal pada error yang terikat, dan bobot yang sudah ditentukan.
Langkah-langkah dalam Algoritma backpropagation adalah sebagai berikut:
Langkah 0: penamaan bobot Langkah  1:  jiika  padaa  kondisi stop salah, dilanjutkan  langkah 2 – 9.
Langkah  2:  pada  pelaksanaan  proses  latihan dilakukan langkah 3 – 8.
Feedforward Langkah 3: Setiap unit masukan (xi i =1…. n) Langkah  4:  pada  unit  tersembunyi  (zj  ,j=1…p) dengan menambahkan bobot masukan.
𝑧 𝑖𝑛𝑗 = 𝑣 0𝑗 +  ∑ 𝑋 𝑖 𝑉 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=2 … … … . . … … … … … (1)
menerapkan fungsi aktivasi untuk memproses sinyal keluaran.
𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 ) ,..     …   .  . . . . . . . .. . . .. .  . ( 2 ) Langkah 5: pada tiap unit keluaran (yk, k = 1….m) menjumlahkan bobot sinyal input .
𝑦 𝑖𝑛𝑘 = 𝑤 0𝑘 + ∑ 𝑍 𝑗 𝑊 𝑗𝑘 𝑝 𝑗=1
… … … … … … … … . … (3)
dan mengimplementasikan fungsi aktivasinya dalam penghitungan sinyal keluaran.
𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦_𝑖𝑛 𝑘 ) ,….. .. .. . … . . . .  .. . .. . . ( 4 )
Backpropagation
Langkah 6: pada tiap unit keluaran (yk, k = 1… m) 𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓′(𝑦_𝑖𝑛 𝑘 ) …………… ……….( 5 ) Menghitung  bobot  yang  dipakai  dalam  mengganti wjk.
∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝑎𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 …………………….…. ………( 6 ) Langkah 7: pada tiap unit tersembunyi (zj ,j=1….p) menambahkan variabel masukan.
𝛿 𝑖𝑛𝑗 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑊 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 . . … … … … … … . … … … … (7) 𝛿 𝑗 = 𝛿_𝑖𝑛 𝑗 𝑓′(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 ) ….………….... ..............( 8 ) ∆𝑣 𝑖𝑗 = 𝑎𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 …….…………………… ……( 9 ) mengkoreksi bias. ∆𝑣 0𝑗 = 𝑎𝛿 𝑗 ………………...……… ……….( 10 ) Update bobot dan bias Langkah  8:  pada  tiap unit keluaran  (yk,  k=1…  m) diperbaharui pada  bias   dan bobot ( j = 0…  p) 𝑤 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑗 …… …….( 11 ) Pada  tiap unit tersembunyi  (zj,  j =  1……..p)  dapat diganti bobot dan biasnya (i = 0….n) 𝑣 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑣 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑗 ……… ……( 12 ) Langkah 9: kondisi stop .

## 2.4. Matlab
Matlab  ( Matrix  Laboratory ) merupakan  suatu program untuk analisis dan komputasi numerik dan memiliki suatu kode pemrograman yang menggunaan  perhitungan  dan  dibentuk  atas  dasar tafsiran  penggunaan  sifat  dan  bentuk  matriks. Program  ini  didefinisikan  sebagai interface yang berfungsi  sebagai  koleksi  rutin-rutin  numerik  dari proyek Linpack dan Eispack , dan pengembanganya menggunakan bahasa Fortran yang sekarang adalah produk  komersial  dari  perusahaan Mathworks Inc , yang pada saat ini   disempurnakan dengan memakai kode C++ dan assembler (utamanya  untuk  sintaks dasar Matlab) [5].
3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Backpropagation
Alur metode Backpropagation sebagai berikut:
Gambar 1 Alur Backpropagation
Berdasarkan pada Gambar 1 dapat disimpulkan dari  serangkaian  proses  yang  diawali  dengan mengisi  lapisan  masukan  dan hidden  layer secara bersamaan  memasukkan  data  latih  dan  data  uji. Setelah itu proses selanjutnya akan dilakukan tahap normalisasi  dengan  rumus  tertentu  dengan  metode min-max untuk mengubah angka pada data sehingga data  tersebut  berada  pada  rentang  nilai  tertentu, Kemudian  dilakukan  proses  inisialisasi  bobot  dan bias  pada  tiap input .  Setelah  itu  memasuki  pada proses metode propagasi balik yang dimulai dengan proses  propagasi maju,  diteruskan  pada  proses selanjutnya  yaitu  pada  proses  propagasi  balik  dan proses weight update . Setelah itu dapat di  cek nilai error dan  akurasi,  sehingga  hasil  tersebut  dapat diklasifikasikan. Dalam menguji tingkat akurasi dan error yaitu dengan menggunakan MSE untuk error- nya.

## 3.2. Parameter keahlian
Parameter  keahlian  dapat  dilihat  di  tabel  1 sebagai berikut:
Tabel 1 Parameter No
Parameter
1  Mampu membuat dan menguasai Basisdata
2 Mampu menguasai Perancangan dan Analisis sistem
3  Mampu membuat Aplikasi Web
4  Mampu menguasai dasar-dasar jaringan komputer

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengumpulan Data
Data didapatkan dari dokumen nilai mahasiswa program  studi  Teknik  Informatika.  Data  tersebut sejumlah  126  dari  3  Angkatan  yakni  2016  -  2018. Tabel 2 adalah data dokumen nilai dari 4 matakuliah mahasiswa program studi Teknik informatika yang diperoleh penulis.
Tabel 2 Dokumen nilai mahasiswa program studi Teknik informatika No Mata Kuliah Basisdata APS Pemweb Jarkom 1 4 4 3 3 2 4 4 4 3
3 4 4 4 3 4 4 3 3 3 . . . . . . . . . . 124 3 3 4 3 125 3 3 3 3
126 3 1 3 2
Data  diatas  adalah  nilai  4  matakuliah  dari mahasiswa,  setelah  itu  data  tersebut  digabungkan menjadi 4 kelompok yakni pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3 Dokumen nilai mahasiswa program studi
Teknik informatika No Parameter 1 p1  Jaringan Komputer
2 p2  Basisdata
3 p3  Analisis dan perancangan sistem
4 p4  Pemrograman Web

## 4.2. Pelatihan Data
Pada  proses  pelatihan  data  akan  ada  3  pola, sebagai berikut:
a. Pola 1 dengan 4-3-1 Pada  proses  pelatihan  ini  menggunakan beberapa  masukan neuron pada  lapisan  masukan yakni  4 neuron ,  dengan  kapasitas neuron pada lapisan tersembunyi  sejumlah  3 neuron ,  dan toleransi error sebesar  0.01, Learning  rate sebesar 0, dan menggunakan 10.000 Max epoch. Sehingga didapatkan hasil sebagai berikut :
Gambar 2 Hasil Pelatihan pola431
b. Pola 2 dengan 4-5-1
Pada  proses  pelatihan  ini  menggunakan beberapa  masukan neuron pada  lapisan  masukan yakni  4 neuron ,  dengan  kapasitas neuron pada lapisan tersembunyi  sejumlah  5 neuron ,  dan toleransi error sebesar  0.01, Learning  rate sebesar 0, dan menggunakan 10.000 Max epoch. Sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:
Gambar 3 Hasil Pelatihan pola431
c. Pola 3 dengan 4-9-1 Pada  proses  pelatihan  ini  menggunakan beberapa  masukan neuron pada  lapisan  masukan yakni  4 neuron ,  dengan  kapasitas neuron pada lapisan tersembunyi  sejumlah  9 neuron ,  dan toleransi error sebesar  0.01, Learning  rate sebesar 0, dan menggunakan 10.000 Max epoch. Sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:

## Gambar 4 Hasil Pelatihan pola431
4.3. Pengujian Data a. Pengujian data dengan pola 4-3-1 Tabel 4 Hasil pengujian dengan pola 4-3-1 Data Ke- Target Hasil Error 1 1 0.99462 0.00538 2 0 0.7292 -0.7292 3 0 0.5036 -0.5036 4 1 0.89285 0.10715 5 1 0.86086 0.13914 6 0 0.50046 -0.50046 MSE 0.178 b. Pengujian data dengan pola 4-5-1 Tabel 5 Hasil pengujian dengan pola 4-5-1 Data Ke- Target Hasil Error 1 1 0.99234 0.00766 2 0 0.4943 -0.4943 3 0 0.51084 -0.51084 4 1 0.90071 0.09929 5 1 0.88157 0.11843 6 0 0.50346 -0.50346 MSE 0.130 c.
d. Pengujian data dengan pola 4-9-1
Tabel 6 Hasil pengujian dengan pola 4-9-1 Data Ke- Target Hasil Error 1 1 0.94195 0.05805 2 0 0.47878 -0.47878 3 0 0.501 -0.501 4 1 0.94667 0.05333 5 1 0.95376 0.04624 6 0 0.48515 -0.48515 MSE 0.120

## 4.4. Akurasi Data
Persentase  total  prediksi  akurasi  tersebut dihitung dengan menggunakan rumus berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 × 100
a. Total Akurasi pada pola 4-3-1
3/6*100 = 50%
b. Total Akurasi pada pola 4-5-1
4/6*100 = 66.6%
c. Total Akurasi pada pola 4-9-1
5/6*100 = 83.3%
Dari hasil  data akurasi  dan error diatas  dapat disimpulkan  bahwa  dari  3  perbandingan  pola tersebut  yang  memiliki error lebih  minimum  dan memiliki  akurasi  lebih  maksimum  adalah  model arsitekstur  4-9-1,  yakni  dengan  9 neuron hidden layer.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan Pada  proses  Metode Backpropagation dalam mendeteksi keahlian dilakukan dengan melakukan 2 tahap yakni tahap pelatihan data dan pengujian data, dengan 120 dari 126 data. Pada tahap pelatihan data ini digunakan 3 model arsitekstur yakni pola 4-3-1, 4-5-1,  dan  4-9-1  karena  dalam  setiap  neuron  yang berbeda  akan  mempengaruhi  hasil  pelatihan  data tersebut,  dilanjutkan  menuju  proses  klasifikasi dengan  2  nilai  yakni  1(kompeten)  dan  0(kurang kompeten), Sehingga dapat dilanjutkan untuk proses pengujian  data  dengan  menggunakan  3  pola  yang sama  dengan  pelatihan  data,  dan  penggunaam  data yang dipakai pada proses perhitungan ini sejumlah 6 dari  126,  dengan  menggunakan  nilai learning rate 0.01,  serta  jumlah epoch sebesar  100000 epochs . Dari  data  pelatihan  dan  pengujian  diperoleh  nilai akurasi  dan error yang  berbeda.  Hasil  tersebut diketahui  dari  3  skenario  uji  coba  yang  telah dilakukan  yakni  skenario  perbedaan  nilai  neuron hidden  layer ,  dan  nilai hidden  layer 9    terbukti memiliki  pengaruh  yang  baik    sehingga  tingkat akurasi  semakin  baik  yakni  dengan  83.3%  dan tingkat error 0.120 mendekati 0 error.

## 5.2. Saran
Penulis perlu memperbanyak dataset lebih dari 200  data  untuk  digunakan  dalam  proses  pelatihan data  agar  didapatkan  hasil  yang  akurat,  Untuk penelitian kedepan tujuanya dapat dimanfaatkan dan dikembangkan  Kembali  pada    pengklasifikasian penjurusan  mahasiswa  Program  Studi  Teknik Informatika yakni Sistem Cerdas (SC) dan Rekayasa Perangkat  Lunak  (RPL),  penulis  perlu  menambah data sampel sebanyak lebih dari 10% pada populasi mahasiswa  yang  ada  pada  proses  pengujian  data, Untuk  mendapatkan  angka  terbaik  pada  hasil training diperlukan rentang epoch 10000 - 100000 dengan  menggunakan learning rate yang  minimal yaitu sebesar 0.1 – 0.01 dan menggunakan komputer spesifikasi tinggi. Graphics processing unit (GPU)
Nvidia  GeForce  MX230  dan Random-access memory (RAM) > 8GB, Penulis perlu menambahkan data input
agar dapat mengklasifikasikan  keahlian  mahasiswa  lebih mendetail seperti : Prestasi UKM/Himaprodi/BEM, Tes TOEFL, Tes  IQ,  Ketrampilan  lain  diluar Program Studi Teknik Informatika.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mushtofa,dkk. 2021. INFORMATIKA. Jakarta: Pusat  Kurikulum  dan  Perbukuan  Badan Penelitian  dan  Pengembangan  dan  Perbukuan Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset, dan Teknologi.
[2] Ilham, M., Lubis, E. K., Aisyah, N. S., Lubis, M. R., & Solikhun, S. (2019). Model Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Eksistensi Program  Studi  Komputerisasi  Akuntansi (Studi Kasus : Amik Tunas Bangsa Pematangsiantar). Simetris:  Jurnal  Teknik Mesin,  Elektro  Dan  Ilmu  Komputer , 10 (1), 325–332.
Https://Doi.Org/10.24176/Simet.V10i1.3031
[3] Solikhun,  S.,  Safii,  M.,  &  Trisno,  A.  (2017).
Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi Tingkat Pemahaman Sisiwa Terhadap Matapelajaran Dengan Menggunakan Algoritma Backpropagation. J-SAKTI (Jurnal
Sains  Komputer  Dan  Informatika) , 1 (1),  24. Https://Doi.Org/10.30645/J-Sakti.V1i1.26
[4] Febrina, M., Arina, F., & Ekawati, R. (2013). Peramalan  Jumlah  Permintaan  Produksi Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation. Jurnal Teknik Industri , 1 (2), 174–179.
[5] Cahyono,  B.  (2016).  Penggunaan  Software
Matrix Laboratory (Matlab) Dalam
Pembelajaran  Aljabar  Linier. Phenomenon : Jurnal  Pendidikan  MIPA , 3 (1),  45–62. Https://Doi.Org/10.21580/Phen.2013.3.1.174