Hal 1591−1598 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Prediksi Hasil Belajar Hybrid Menggunakan Artificial Neural Network Dengan Multilayer Perceptron
Saeful Anwar 1,* , Dian Ade Kurnia 2 , Ahmad Faqih 1 , Siti Rini Sari 1 , Fitri Adha Hariyati Airi 1
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon, Indonesia
2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon, Indonesia Email: 1,* saefulanwar419@gmail.com, 2 dianade2014@gmail.com, 3 ahmadfaqih367@gmail.com, 4 itriadha08@gmail.com,
5 rinaasarii.01@gmail.com Email Penulis Korespondensi: saefulanwar419@gmail.com Submitted 24-10-2022; Accepted 31-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Pelaksanaan pembelajaran jarak jauh secara daring berpengaruh terhadap aspek psikososial peserta didik sehingga dilakukan kombinasi pembelajaran  secara  luar  jaringan  (luring)  dan  tatap  muka  (offline)  dengan  menggunakan  Hybrid  Learning.  Permasalahan  dalam penelitian ini adalah analisis kompetensi yang akan dihasilkan, karakteristik mahasiswa, interaksi tatap muka, strategi pembelajaran online, dan dosen dengan menghitung data hasil evaluasi Hybrid Learning untuk mendapatkan tingkat akurasi terbaik menggunakan metode  teknik  Machine  Learning.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  hasil  pembelajaran  Hybrid  dengan menggunakan  metode  Artificial  Neural  Network  (ANN)  yang  diharapkan  memiliki  tingkat  akurasi  dan  prediksi  yang  tepat  serta menoleransi kesalahan sehingga dapat menghasilkan prediksi yang baik dan dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang baik dalam menemukan pola dalam data. Prediksi hasil belajar Hybrid Learning pada masa pandemi Covid 19 menggunakan teknik Machine Learning terdiri dari 12 atribut dengan total data 1.231 dataset hasil belajar  Hybrid Learning tahun 2022. Model algoritma algoritma Artificial Neural Network menggunakan operator Retrive, Set Role, parameter optimasi, Validasi Silang, Terapkan Model, Performa, dan Log. Hasil akurasi menunjukkan 99,35% artinya hasil evaluasi pembelajaran menggunakan Hybrid Learning dengan prediksi yang cocok dan ternyata sesuai adalah 1039, kemudian yang tidak cocok adalah 8. Prediksi sangat sesuai dan ternyata sangat cocok di 104. Artificial Neural Network dengan Multilayer Perceptron, dengan dua lapisan tersembunyi dan format lapisan tersembunyi pertama adalah 2 node, kemudian lapisan tersembunyi kedua adalah 5 node dengan output 3 node.
Kata Kunci: Pembelajaran Hybrid; Artificial Neural Network; Multilayer Perceptron

## Abstract
The implementation of online distance learning affects the psychosocial aspects of students so that a combination of offline and face- to-face learning is carried out using Hybrid Learning. The problem in this research is the analysis of the competencies that will be generated, student characteristics, face-to-face interactions, online learning strategies, and lecturers by calculating the data from the Hybrid Learning evaluation to get the best level of accuracy using the Machine Learning technique method. The purpose of this study is to evaluate the results of Hybrid learning using the Artificial Neural Network (ANN) method which is  expected to have the right level of accuracy and prediction and tolerate errors so that it can produce good predictions and can be used to model good relationships in  finding  patterns  in  the  data.  .  Prediction  of  Hybrid  Learning  learning  outcomes  during  the  Covid  19  pandemic  using  Machine Learning  techniques  consisting of  12  attributes  with  a  total  of 1,231  datasets of  Hybrid  Learning learning  outcomes  in  2022.  The Artificial  Neural  Network  algorithm  model  uses  Retrive  operators,  Set  Roles,  optimization  parameters,  Cross  Validation,  Apply Models,  Performance  and  Logs.  Accuracy  results  show  99.35%  meaning  that  the  results  of  the  learning  evaluation  using  Hybrid Learning with predictions that match and turn out to be appropriate are 1039, then those that do not match are 8. The predictions are very suitable and turn out to be very suitable in 104. Artificial Neural Network with Multilayer Perceptron, with two hidden layer and the format of the first hidden layer is 2 nodes, then the second hidden layer is 5 nodes with an output of 3 nodes.
Keywords : Hybrid Learning; Artificial Neural Network;  Multilayer Perceptron

## 1. PENDAHULUAN
Semenjak  Covid-19  dinyatakan  sebagai  pandemi  tahun  2020  oleh  World  Health  Organization  (WHO),  Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan mengambil kebijakan proses pembelajaran di rumah secara daring di lembaga pendidikan. Pada tahun 2021 pemerintah mengeluarkan kebijakan baru melalui Surat Keputusan Bersama Menteri  Pendidikan dan Kebudayaan,  Menteri  Agama,  Menteri  Kesehatan,  dan  Menteri  Dalam  Negeri  tentang  Panduan  Penyelenggaraan Pembelajaran,  kebijakan  ini  meupakan  tindak  lanjut  dari  penerapan  pembelajan  jarak  jauh  sepanjang  pandemi  Covid- 19[1]. Penerapan jaga jarak memaksa semua orang dalam seni pertunjukan untuk merangkul pedagogi yang tidak dikenal, di mana pengajaran tatap muka tradisional digantikan oleh pembelajaran semuanya berjalan online. Dengan menggunakan pembelajaran Hybrid Learning [2][3]. Program Hybrid Learning yang berkembang dewasa ini adalah 1) Perkuliahan face to face yang diselenggarakan dalam bentuk kegiatan perkuliahan di dalam kelas, kegiatan praktikum di laboratorium, mentoring ataupun job trainning , 2) Synchronous  virtual  collaboration pembelajaran  secara  kolaboratif  yang  melibatkan  interaksi  antara  dosen  dan mahasiswa  yang  disampaikan  pada  waktu  yang  sama,  3) Asynchronous  virtual  collaboration pembelajaran  secara kolaboratif  yang  melibatkan  interaksi  antara  dosen  dan  mahasiswa  yang  disampaikan  pada  waktu  yang  berbeda menggunakan  fasilitas online  discussion  board atau  forum  diskusi  dan e-mail ,  4) Self-Face-Asynchronous merupakan model belajar mandiri dalam waktu yang berbeda dalam bentuk modul bahan ajar ataupun mengerjakan tugas dan latihan secara online dengan perbandingan persentase 70% online dan 30% tatap muka [4][5][6].
Hal 1591−1598 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Hybrid Learning berfungsi untuk menjembatani penyampaian pesan pembelajaran dalam bentuk informasi aspek kognitif, aspek afektif, dan aspek psikomotorik sehingga memiliki peran penting dalam proses pembelajaran secara aktif [7][8][9]. Permasalahan dalam penelitian ini adalah analisis kompetensi yang akan dihasilkan, karakteristik mahasiswa, interaksi tatap muka, strategi pembelajaran online , dan dosen dengan menghitung data hasil evaluasi Hybrid Learning untuk mendapatkan tingkat akurasi terbaik menggunakan teknik Machine Learning .
Urgensi penelitian berdasarkan hasil survei Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ) dan Asesmen Jarak Jauh yang dilakukan oleh Komisi  Perlindungan Anak Indonesia pada tahun 2021 terdapat  246 pengaduan online terkait pembelajaran jarak jauh yaitu banyak tugas tertulis, masalah internet, beban kerja proyek, pembiayaan (SPP), dan sistem penilaian.
Tujuan dari  penelitian ini adalah untuk  mengevaluasi  hasil pembelajaran Hybrid dengan menggunakan metode Artificial  Neural  Network (ANN)  yang  diharapkan  memiliki  tingkat  akurasi  dan  prediksi  yang  tepat  serta  memiliki karakteristik yang mirip dengan sistem saraf pada manusia untuk menoleransi kesalahan sehingga dapat menghasilkan prediksi yang baik dan dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang baik. kompleks antara input dan output dalam menemukan  pola  dalam  data.  Selain  itu,  ANN  memiliki  kemampuan  untuk  mempelajari  data tanpa  waktu  yang  lama dalam pemodelan dan dapat mereproduksi ketidakstabilan debit tak tentu ke dalam bentuk model. Studi literatur penelitian ini  mengutip  dari  Entis  Sutisna,  Lungguh  Halira  Vonti  dengan  artikel  Strategi  Pengembangan  Inovasi  Pembelajaran Bahasa  Inggris  Berbasis  Pembelajaran Hybrid .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penerapan  pembelajaran Hybrid bermanfaat bagi dosen dan mahasiswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Bahan Peneltian
Objek dalam penelitian ini memprediksi hasil pembelajaran Hybrid pada masa pandemi Covid 19 menggunakan teknik Machine Learning yang terdiri dari 12 atribut dengan total 1.231 dataset terkait hasil pembelajaran Hybrid tahun 2022 dengan evaluasi Contex, Input, Process, Produc t (CIPP). model ) seperti yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Atribut No Atribut 1 Dosen membuat Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK)
2 Dosen menyusun keterkaitan tujuan pembelajaran dengan pembelajaran Hybrid Learning
3 Dosen menyusun materi ajar sesuai dengan pembelajaran Hybrid Learning
4 Dalam melaksanakan Hybrid Learning , mahasiswa selalu mengikuti perkuliahan daring dan mengakses LMS
5 Dalam  melaksanakan Hybrid  Learning ,  mahasiswa  memperoleh  modul,  video  pembelajaran,  dan  video pengayaan di LMS
6 Dalam  melaksanakan Hybrid  Learning ,  mahasiswa  selalu  antusiasme  dalam  memberikan  pertanyaan  dan memberikan jawaban pada saat diskusi
7 Dalam  melaksanakan Hybrid  Learning ,  dosen  mengimplementasikan  pembelajaran Sinkronous dan Asinkronous
8 Dalam melaksanakan Hybrid Learning , menggunakan keberagaman model-model pembelajaran
9 alam melaksanakan Hybrid Learning , dosen memberikan materi pembelajaran sesuai dengan RPS
10 Melalui Hybrid Learning , aspek kognitif mahasiswa meningkat
11 Melalui Hybrid Learning , ada respon positif dari wali mahasiswa
12 Melalui Hybrid Learning , dapat menjadi model bagi pelaksanaan MBKM
Model Evaluasi Contex, Input, Process, Product (CIPP) Dalam prediksi hasil pembelajaran Hybrid Learning berdasarkan model evaluasi Contex, Input, Process, Product (CIPP) dengan empat tahap[22], yaitu: a. Evaluasi Konteks Evaluasi terhadap kebutuhan, tujuan pemenuhan kebutuhan, dan karakteristik individu b. Evaluasi Input
Informasi tentang masukan, kekuatan, kelemahan, strategi, dan desain
c. Evaluasi Proses
Prosedur  monitoring  yang  diimplementasikan  sehingga  butir  yang  kuat  dapat  dimanfaatkan  dan  yang  lemah dihilangkan
d. Evaluasi Produk
Penilaian terhadap hasil yang telah diraih

## 2.2 Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  acuan  dalam  pelaksanaan  suatu  penelitian.  Metodologi  penelitian  memuat  rencana kerja  yang  berurutan  agar  hasil  yang  diperoleh  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Berikut  ini  adalah  metodologi  yang digunakan  dalam  penelitian  dalam  penerapan  Prediksi  Hasil  Belajar Hybrid Menggunakan Artificial  Neural  Network dengan Multilayer Perceptron [6][10][11][12].
Hal 1591−1598 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 1. Mengenai tahapan penelitian di atas, dijelaskan bahwa alur penelitian dibagi menjadi 3 tahapan [13][14][15], yaitu:

## a. Tahapan Pertama
Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  kompetensi  yang  akan  dihasilkan,  karakteristik  mahasiswa, interaksi tatap muka, strategi pembelajaran online , dan dosen dengan menghitung data hasil evaluasi Hybrid Learning untuk  mendapatkan tingkat  akurasi terbaik  menggunakan metode teknik Machine Learning . Tujuan dari  penelitian ini adalah untuk mengevaluasi hasil pembelajaran Hybrid dengan menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) yang diharapkan memiliki tingkat akurasi dan prediksi yang tepat serta memiliki karakteristik yang mirip dengan sistem saraf pada manusia untuk menoleransi kesalahan sehingga dapat menghasilkan prediksi yang baik dan dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang baik. kompleks antara input dan output dalam menemukan pola dalam data.
b. Tahapan Kedua
Membangun model algoritma Artificial Neural Network mengacu pada data penemuan pengetahuan.
Gambar 2. Model Artificial Neural Network
Data Pemilihan data dari sekumpulan data operasional harus terjadi sebelum tahap ekstraksi informasi penemuan data pengetahuan dimulai. Data terpilih yang digunakan dalam proses penambangan data disimpan dalam file terpisah dari  database  operasional  [16][17].  Pra-pemrosesan  sebelum  menjalankan  proses  data  mining,  perlu  dilakukan  proses pembersihan pada data yang ingin dicari data pengetahuannya. Proses pembersihan termasuk menghapus data duplikat, memeriksa  data  yang  tidak  konsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  data  [1][18].  Transformasi  adalah  proses mentransformasikan data terpilih sehingga cocok untuk proses data mining [19].
Hal 1591−1598 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Data  Mining  pada  penelitian  ini  merupakan  penerapan  model  algoritma Artificial  Neural  Network dengan Artificial Neural Network [20]. Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining evaluasi harus disajikan dalam format yang dapat dengan mudah dipahami oleh para pemangku kepentingan [21][22][23].
c. Tahapan Ketiga
Pembahasan hasil pola rekomendasi dari model algoritma Artificial Neural Network dengan Multilayer Perceptron untuk pembelajaran H ybrid di STMIK IKMI Cirebon.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Masalah dan Tujuan penelitian
Permasalahan dalam penelitian ini adalah analisis kompetensi yang akan dihasilkan, karakteristik mahasiswa, interaksi tatap  muka,  strategi  pembelajaran online ,  dan  dosen  dengan  menghitung  data  hasil  evaluasi Hybrid  Learning untuk mendapatkan tingkat akurasi terbaik menggunakan metode teknik Machine Learning . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengevaluasi  hasil  pembelajaran Hybrid dengan  menggunakan  metode Artificial  Neural  Network (ANN)  yang diharapkan memiliki tingkat akurasi dan prediksi yang tepat serta memiliki karakteristik yang mirip dengan sistem saraf pada manusia untuk menoleransi kesalahan sehingga dapat dapat menghasilkan prediksi yang baik dan dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang baik. kompleks antara input dan output dalam menemukan pola dalam data.

## 3.2 Data Selection
Objek dalam penelitian ini adalah prediksi hasil pembelajaran Hybrid pada masa pandemi Covid 19 dengan menggunakan teknik Machine Learning yang terdiri dari 12 atribut dengan total data 1.231 dataset terkait hasil pembelajaran Hybrid tahun 2022, sedangkan data kriteria tercantum pada tabel 1.

## 3.3 Preprocessing
Preprocessing  pada  penelitian  ini  melakukan  pembersihan  data  dengan  menormalkan  data  yang  tidak  lengkap,  pada penelitian ini melakukan normalisasi data label dengan mengacu pada Supriyantoko, Jaya, Kurnia, dan Habiba (2020).
Tabel 2 . Range No Interval Criteria 1 0% - 25% Sangat Tidak Sesuai 2 26% - 50% Tidak Sesuai 3 51% - 75% Sesuai 4 76% - 100% Sangat Sesuai

## 3.4 Transformation
Transformasi penelitian ini dilakukan dengan mengatur tipe data pada dataset, tipe data yang digunakan adalah integer dan binomial serta label, seperti gambar di bawah ini.
3.5 Model Algoritma Artificial Neural Network
Model algoritma Artificial Neural Network adalah sebagai berikut:
Hal 1591−1598 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 4 . Model Awal Artificial Neural Network
Berdasarkan  Gambar  4.  Mengenai  model  awal  dalam  penerapan Artificial  Neural  Network ,  operator  yang digunakan adalah Retrive sebagai pemanggil untuk dataset yang diimpor, kemudian menetapkan alat untuk menentukan label dalam penelitian ini, dan mengoptimalkan parameter. Selanjutnya, atur model algoritma Artificial Neural Network n sebagai berikut:

## Gambar 5 . Model Kedua Artificial Neural Network
Berdasarkan  Gambar  5.  Mengenai  model Artificial  Neural  Network ,  yang  diperlukan  adalah  validasi  silang operator  sebagai  ukuran  dengan  pelatihan  dan  pengujian  sata  atau  Operator  ini  melakukan  validasi  silang  untuk memperkirakan kinerja statistik suatu model pembelajaran.
Hal 1591−1598 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Berdasarkan  Gambar  6.  Di  atas,  Model  ketiga Artificial  Neural  Network menjelaskan  bahwa  operator  yang digunakan adalah Artificial Neural Network , menerapkan model dan kinerja
Gambar 7 . Model Keempat Artificial Neural Network
Operator ini menyimpan informasi ke dalam tabel log. Informasi ini dapat berupa apa saja termasuk nilai parameter operator, jumlah operator yang berlaku, waktu eksekusi, dll. Informasi yang disimpan dapat diplot oleh GUI saat eksekusi proses selesai. Selain itu, informasi tersebut juga dapat ditulis ke dalam file.
3.6 Evaluasi
a.   Hasil Akurasi
Gambar 8 . Hasil Akurasi
Berdasarkan Gambar 8 di atas tentang hasil akurasi, dijelaskan bahwa hasil akurasi menunjukkan 99,35% artinya sebagai berikut: Hasil evaluasi pembelajaran menggunakan Hybrid dengan prediksi sesuai dan ternyata sesuai 1039, hasil evaluasi pembelajaran menggunakan Hybrid dengan prediksi yang sesuai dan ternyata sangat sesuai pada 0, hasil evaluasi pembelajaran  menggunakan Hybrid dengan  prediksi  yang  cocok  dan  ternyata  tidak  sesuai  adalah  8,  hasil  evaluasi pembelajaran  menggunakan Hybrid dengan  prediksi  sangat  tepat  dan  ternyata  0,  hasil  evaluasi  pembelajaran menggunakan Hybrid dengan prediksi sangat sesuai dan ternyata sangat sesuai sebesar 104, hasil evaluasi pembelajaran menggunakan  pembelajaran Hybrid dengan  prediksi  yang  sangat  sesuai  dan  tidak  sesuai  pada  0,  hasil  evaluasi pembelajaran menggunakan pembelajaran Hybrid dengan prediksi yang tidak sesuai dan ternyata sesuai adalah 0, hasil evaluasi pembelajaran menggunakan pembelajaran Hybrid dengan prediksi yang tidak sesuai dan ternyata sangat sesuai adalah 0, hasil evaluasi pembelajaran menggunakan pembelajaran Hybrid dengan prediksi yang tidak sesuai dan ternyata tidak sesuai adalah 0.
b.   Multilayer Perceptron
Hal 1591−1598 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 9 . Multilayer Perceptron
Berdasarkan Gambar 9. Di atas, Multi-screen Perceptron menjelaskan bahwa Artificial Neural Network dengan Multilayer Perceptron , dengan dua lapisan tersembunyi dan format lapisan tersembunyi pertama adalah 2 node, kemudian lapisan tersembunyi kedua adalah 5 node dengan output 3 node.
Hidden 1 dengan hasil nilai sigmoid yaitu
Node 1 (Sigmoid), R: 0.021, X1: -2.626, X2: -2.670, X3: -2.611, X4: -2.604, X5: -2.628, X6: -2.623, X7: - 2,607, X8: -
2,689, X9: -2,653, X10: -2,669, X11: -2,635, X12: -2,650 dan Bias: 9,271 Node 2 (Sigmoid), R: -0.024, X1: -2503, X2: -2.488, X3: -2.502, X4: -2.495, X5: -2.494, X6: -2.422, X7: -2.480, X8: -
2.469 , X9: -2.475, X10: -2.478, X11: -2.489, X12: -2.444 dan Bias: -8,987
Hidden 2 dengan hasil nilai sigmoid yaitu Node 1 (Sigmoid) Node 1: 7,399, Node 2: 4,190, Bias: -2,980. Node 2 (Sigmoid), Node 1: 0.294 Node 2: 9.218 Bias: -4.806 Node 3 (Sigmoid) Node 1: 6,898 Node 2: 3,937 Bias: -2,748 Node 4 (Sigmoid) Node 1: 5.183 Node 2: 2,973 Bias: -2.119 Node 5 (Sigmoid) Node 1: 5,394, Node 2: 3,099 Bias: -2.140 Output Class 'Sesuai' (Sigmoid) ------------------------ Node 1: 4.373 Node 2: -9.618 Node 3: 3.741 Node 4: 1.508 Node 5: 1.797 Threshold: -5.838 Class 'Sangat Sesuai' (Sigmoid) ------------------------------- Node 1: -4.178 Node 2: -1.248 Node 3: -3.805 Node 4: -2.966 Node 5: -3.001 Threshold: 7.122 Class 'Tidak Sesuai' (Sigmoid) ------------------------------ Node 1: -0.180 Node 2: 9.093 Node 3: -0.219 Node 4: 0.310 Node 5: 0.145 Threshold: -5.174
Hal 1591−1598 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 4. KESIMPULAN
Prediksi hasil pembelajaran Hybrid pada masa pandemi Covid 19 menggunakan teknik Machine Learning yang terdiri dari 12 atribut dengan total 1.231 dataset terkait hasil pembelajaran Hybrid tahun 2022. Model algoritma Artificial Neural Network menggunakan  operator  Retrive,  Set  Role,  parameter  optimasi  ,  Validasi  Silang, Artificial  Neural  Network , Terapkan  Model,  Performa,  dan  Log.  Hasil  akurasi  menunjukkan  99,35%  artinya  hasil  evaluasi  pembelajaran menggunakan Hybrid dengan prediksi yang cocok dan ternyata sesuai adalah 1039, kemudian yang tidak cocok adalah 8. Prediksi sangat tepat dan ternyata sangat cocok di 104. Artificial Neural Network dengan Multilayer Perceptron , dengan dua lapisan tersembunyi dan format lapisan tersembunyi pertama adalah 2 node, kemudian lapisan tersembunyi kedua adalah 5 node dengan output 3 node.

## REFERENCES
[1] N. Mardiana, O. Nurdiawan, and A. Fahansyah, “Covid-19 Website Quality Towards user Satisfaction and Intention to Use Analysis  using  Partial  Least  Square  Struktura  Equation  Modeling,”  Prosiding,  p.  https://news.ge/anakliis-porti-aris-qveynis- momava, 2020.
[2] E. Johnson, R. Morwane, S. Dada, G. Pretorius, and M. Lotriet, “Adult Learners’ Perspectives on Their Engagement in a Hybrid Learning  Postgraduate  Programme,”  J.  Contin.  High.  Educ.,  vol.  66,  no.  2,  pp.  88–105,  2018,  doi: 10.1080/07377363.2018.1469071.
[3] M. G. Triyono, “Analisis Efektivitas Penggunaan Model Pembelajaran Hybrid Learning Di Smk Negeri 2 Surabaya,” J. IT-EDU., vol. 5, no. 2, p. 647, 2021.
[4] A. Noval and L. K. Nuryani, “Manajemen Pembelajaran Berbasis Blended Learning Pada Masa Pandemi Covid-19,” J. Islam. Educ. Manaj., vol.
5, no. 2, pp. 201–220, 2020, [Online]. Available:
https://journal.uinsgd.ac.id/index.php/isema/article/view/10509/5083
[5] D.  Hediansah  and H.  Surjono,  “Hybrid  Learning Development  to  Improve  Teacher  Learning    Management,”  JKTP J.  Kaji. Teknol.  Pendidik., vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.17977/um038v3i12019p001.
[6] I.  L.  Septiani,  A.  R.  F.  Hadinata,  A.  Bahtiar,  N.  Suarna,  and  N.  R,  “Analisa  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  E-Learning Menggunakan  Teknik  Machine  Learning,”  INFORMATICS  Educ.  Prof.    J.  Informatics,  vol.  5,  no.  2,  p.  137,  2021,  doi: 10.51211/itbi.v5i2.1521.
[7] R. Novianti, S.Psi, M.Pd, E. Puspitasari, and I. Maria, “Parental Involvement in Children’S Learning Activities During the Covid- 19 Pandemic,” J. PAJAR (Pendidikan dan Pengajaran), vol. 5, no. 2, pp. 384–390, 2021, doi: 10.33578/pjr.v5i2.8220.
[8] H. Setiawan, E. Utami, and S. Sudarmawan, “Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Algoritma Support  Vector  Machine  dan  Naive  Bayes,”  J.  Komtika  (Komputasi  dan  Inform.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  43–51,  2021,  doi: 10.31603/komtika.v5i1.5189.
[9] M. Zein et al., “Hybrid Learning in Mathematics Learning (Experimental Study in SMA Negeri 1 Pekanbaru),” Malikussaleh J. Math. Learn., vol. 2, no. 2, pp. 56–60, 2019, doi: 10.29103/mjml.v2i2.2009.
[10]  M. Makhin, “Hybrid Learning: Model Pembelajaran pada Masa Pandemi di SD Negeri Bungurasih Waru Sidoarjo,” Mudir  J. Manaj. Pendidik., vol. 3, no. 2, pp. 95–103, 2021, doi: 10.55352/mudir.v3i2.312.
[11]  P. Indarto, M. Fatoni, and U. M. Surakarta, “Model Pembelajaran Hybrid Learning Pada Mata,” Semin. Nas. Pendidik., vol. 3, no. 6, pp. 55–63, 2018, [Online]. Available: http://hdl.handle.net/11617/10550
[12]  Y. Perwira, A. Sitohang, and A. D. Stephanie, “Analisa Metode C4.5 Untuk Mengetahui Faktor Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran  Daring,”  J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM  PRIMA),  vol.  5,  no.  2,  pp.  141–147,  2022,  doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2476.
[13]  H. Jayadianti, T. A. Cahyadi, N. A. Amri, and M. F. Pitayandanu, “Metode Komparasi Artificial Neural Network Pada Prediksi Curah Hujan - Literature Review,” J. Tekno Insentif, vol. 14, no. 2, pp. 48–53, 2020, doi: 10.36787/jti.v14i2.150.
[14]  J.  Fei  and  C.  Lu,  “Adaptive  Sliding  Mode  Control  of  Dynamic  Systems  Using  Double  Loop  Recurrent  Neural  Network Structure,” IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst., vol. 29, no. 4, pp. 1275–1286, 2018, doi: 10.1109/TNNLS.2017.2672998.
[15]  N. A. Almansour et al., “Neural network and support vector machine for the prediction of chronic kidney disease: A comparative study,” Comput. Biol. Med., vol. 109, no. October 2018, pp. 101–111, 2019, doi: 10.1016/j.compbiomed.2019.04.017.
[16]  H.  Putra  and  N.  Ulfa  Walmi,  “Penerapan  Prediksi  Produksi  Padi  Menggunakan  Artificial  Neural  Network  Algoritma Backpropagation,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 100–107, 2020, doi: 10.25077/teknosi.v6i2.2020.100-107.
[17]  A. Faqih, O. Nurdiawan, and A. Setiawan, “Ethnomathematics: Utilization of Crock, Ladle, and Chopping Board for Learning Material  of  Geometry  at  the  Elementary  School,”  IndoMath  Indones.  Math.  Educ.,  vol.  4,  no.  1,  p.  46,  2021,  doi: 10.30738/indomath.v4i1.8861.
[18]  O. Nurdiawan, F. A. Pratama, D. A. Kurnia, Kaslani, and N. Rahaningsih, “Optimization of Traveling Salesman Problem on Scheduling  Tour  Packages  using  Genetic  Algorithms,”  J.  Phys.  Conf.  Ser.,  vol.  1477,  no.  5,  2020,  doi:  10.1088/1742- 6596/1477/5/052037.
[19]  O. Somantri, D. A. Kurnia, D. Sudrajat, N. Rahaningsih, O. Nurdiawan, and L. Perdana Wanti, “A Hybrid Method Based on Particle Swarm Optimization for Restaurant Culinary Food Reviews,” Proc. 2019 4th Int. Conf. Informatics Comput. ICIC 2019, no. May 2020, 2019, doi: 10.1109/ICIC47613.2019.8985842.
[20]  Nurdin et al., “The Implementation of Backtracking Algorithm on Crossword Puzzle Games Based on Android,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1363, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1363/1/012075.
[21]  A. Faqih, O. Nurdiawan, and A. Setiawan, “Pengembangan Media pembelajaran Multimedia Interaktif Alat Masak Tradisional Berbasis Etnomatematika,” Mosharafa J. Pendidik. Mat., vol. 10, no. 2, pp. 301–310, 2021, doi: 10.31980/mosharafa.v10i2.876.
[22]  E. Sutisna and L. H. Vonti, “Innovation Development Strategy for Hybrid Learning,” vol. 9, no. 1, pp. 103–114, 2020.
[23]  Ramdhani T., “Pengaruh Model Pembelajaran Hybrid Learning Berbantuan Schoology Terhadap Prestasi Belajar Matematika Siswa  Kelas  XI  IPS  SMAN  2  Singaraja,”  Ramadhani  T,  vol.  11,  no.  2,  pp.  2599–2600,  2020,  [Online].  Available: https://repo.undiksha.ac.id/2221/