## Jaringan Saraf Tiruan Memprediksi Nilai Pemelajaran Siswa Dengan Metode Backpropagation ( Studi kasus : SMP Negeri 1 Salapian)
Artifical Neural  Network  predicts The value of Student Learning With The Backpropagation Method ( Case Study : Junior High School Negeri 1 Salapian)
Ninta Liana Br Sitepu 1)
1) Program Studi Sistem Informasi, STIK KAPUTAMA Binjai Jl. Veteran No. 4A-9A, Binjai 20714, Sumatera Utara
Riwayat : Copyright ©2021, JITU, Submitted: 23 Februari  2021; Revised: 30 April  2021; Accepted: 11 Mei 2021; Published: 01 September 2021
Abstract  -  Artificial  neural  networks  are  one  of  the artificial  representations  of  the  human  brain  that  are always  trying  to  stimulate  the  learning  process  of  the human  brain.  Backpropagation  is  a  gradient  descent method  to  minimize  the  squared  of  the  output  error. Backprorpagation  works  through  an  iterative  process using  a  set  of  sample  data  (training  data),  comparing the  predicted  value  of  the  network  with  each  sample data. In each process, the weight of the relation in the network  is  modified  to  minimize  the  Mean  Squared Error  value  between  the  predicted  value  from  the network and the actual value. The purpose of this thesis is to be able to help teachers at SMP Negeri 1 Salakaran to  predict  the  value  of  student  learning.  In  the calculation  using  the  maximum  epouch  =  10000,  the target  error  is  0.01,  and  the  learning  rate  is  0.3,  then there is a calculation result where the need ratio A has a  value  of  0.7517,  which  means  that  the  value  has decreased  and  D  has  a  value  of  0.9202  which  means that this value has increased.
Keywords - Artificial Neural Networks;
Backpropagation; Student Learning Values.
Abstrak - Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu mencoba untuk menstimulasikan proses pembelajaran otak  manusia.  Backpropagation  adalah  metode penurunan  gradien  untuk  meminimalkan  kuadrat error  keluaran.  Backprorpagation  bekerja  melalui proses secara iteratif dengan menggunakan sekumpulan contoh data (data training), membandingkan  nilai  prediksi  dari  jaringan  dengan setiap  contoh  data.  Dalam  setiap  proses,  bobot  relasi dalam  jaringan  dimodifikasi  untuk  meminimalkan nilai  Mean  Squared  Error  antara  nilai  prediksi  dari jaringan  dengan  nilai  sebenarnya.  Tujuan  dari pembuatan  skripsi  ini,  agar  dapat  membantu  pihak guru pada SMP Negeri 1 Salapian untuk memprediksi nilai  pembelajaran  siswa.  Pada  perhitungan  dengan menggunakan maksimum epouch = 10000,  target error
0,01,    dan  learning  rate  0,3,  maka  terdapat  hasil perhitungan dimana Rasio kebutuhan A memiliki nilai 0,7517  yang  berarti  nilai  tersebut  mengalami penurunan  dan  D  memiliki  nilai  0,9202  yang  berarti nilai tersebut mengalami peningkatan.
Kata kunci - Jaringan Saraf Tiruan;  Backpropagation; Nilai Pembelajaran Siswa.

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  proses  pembelajaran  di  sekolah,  aktivitas belajar  tidak  selamanya  dapat  berjalan  lancar. Kemungkinan  ada  saja  masalah  yang  di  temukan, terutama masalah kesulitan belajar yang dialami peserta didik.  Keadaan  ini  merupakan  masalah  umum  terjadi dalam  proses  belajar-mengajar.  Biasanya  guru  akan memprediksi  peserta  didik    yang  memiliki  prestasi belajar rendah, dianggap sebagai siswa yang mengalami kesulitan  atau  gangguan  belajar.  Kesulitan  belajar  bagi siswa  bisa  bermacam-macam,  apakah  itu  dalam  hal menerima  pelajaran,  menyerap  pelajaran  atau  kedua- duanya.  Setiap  siswa  pada  prinsipnya  mempunyai  hak untuk  mencapai  prestasi  belajar  yang  memuaskan. Namun,  pada  kenyataannya,  setiap  peserta  didik memiliki  perbedaan,  baik  perbedaan  kemampuan intelektual  (IQ),  kemampuan  fisik,  latar  belakang keluarga,  kebiasaan,  maupun  pendekatan  belajar  yang digunakan.  Perbedaan  individual  tersebutlah  yang menyebabkan  perbedaan  ‘tingkah  laku  belajar’  setiap anak.  Dengan  demikian,  kondisi  di  mana  siswa  tidak dapat  belajar  sebagaimana  mestinya,  baik  dalam menerima  maupun  menyerap  pelajaran,  inilah  yang disebut  sebagai  “kesulitan  belajar”.  kesulitan  belajar merupakan  suatu  kejadian/peristiwa  yang  menunjukkan bahwa dalam mencapai  tujuan pembelajaran yang telah ditetapkan, ada sejumlah  peserta didik yang mengalami ‘kesulitan’  dalam  menguasai  secara  tuntas  bahan  atau materi pelajaran yang disampaikan guru. Hal itulah yang menyebabkan  nilai  pada  setiap  siswa  tidaklah  setabil. Terkadang naik dan kadang pula menurun.[1]
Didalam  pendidikan,  nilai  seorang  siswa  sangatlah penting  bagi  setiap  guru  dalam  memberi  nilai  terhadap
*) Penulis korespondensi (Ninta Liana Br Sitepu) Email: nintaliana@gmail.com
siswa, Nilai adalah alat yang menunjukkan alasan dasar bahwa cara pelaksanaan atau keadaan akhir tertentu lebih disukai secara sosial dibandingkan cara pelaksanaan atau keadaan  akhir  yang  berlawanan.  Nilai  memuat  elemen pertimbangan  yang  membawa  ide-ide  seorang  individu mengenai hal-hal yang benar, baik, atau diinginkan.
Masalahnya banyak siswa yang memiliki nilai  yang tidak  setabil,  terkadang  naik  terkadang  pula  nilai  siswa itu menurun, karena sering terjadi gangguan atau tekanan dalam pembelajaran. Terkadang tekanan itu tidak hanya dalam  materi  pembelajaran  tetapi  pada  tekanan  dalam pemikiran  masalah    dalam  keluarganya.  Maka  dari  itu saya  ingin  membantu  para  guru  di  SMP  Negeri  1 Salapian agar dapat memprediksi nilai pada siswa dengan menilai  dari  nilai  pengetahuan  dan  nilai  keterampilan dari nilai rata-rata siswa.[2][3]
Jaringan Syaraf Tiruan merupakan salah satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan meniru cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan suatu masalah dengan  melakukan  proses  belajar  melalui  perubahan bobot sinapsisnya. Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan algoritma Backpropagation ini  merupakan  sebuah konsep  algoritma  yang  sudah  banyak  digunakan  dalam penentuan  pola-pola  seperti  pola  penentuan  pemberian beasiswa, penentuan pola gizi balita dan banyak lagi.
Jurnal Sistem Informasi Kaputama  (JSIK), Vol 3 No 2,  Juli 2019 Retni Noviyanti Siregar, Lina Arliana Nur Kadim,  Yani  Maulita  dengan  judul:    “ Jaringan  Syaraf Tiruan Untuk  Memprediksi    Nilai  Kelulusan  Sidang (Studi Kasus : STMIK Kaputama Binjai ) Proses prediksi nilai  pembelajaran  siswa  yang  sebelumnya  dilakukan pada  sekolah  SMP  N  1  Salapin  masih  kurang  baik. Dengan
Jaringan
Syaraf Tiruan metode Backpropagation mampu menentukan atau memprediksi kecerdasan siswa SMP N 1 Salapian.[4][5]

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Pengertian Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan merupakan  salah  satu representasi buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu mencoba  untuk  menstimulasikan  proses  pembelajaran otak  manusia.[Sedangkan  menurut  Eko  Prasetyo Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST) merupakan  suatu  konsep rekayasa  pengetahuan  dalam  bidang  kecerdasan  buatan yang didesain dengan mengadopsi sistem saraf manusia, yaitu pemrosesan utamanya ada diotak. Dengan analogi kerja  otak  manusia  tersebut, Jaringan  Syaraf  Tiruan terdiri  atas  sebuah  unit  proses  yang  disebut neuron ( akson kalau  dalam  otk  manusia)  yang  berisi penambahan ( adder ) dan fungdi aktivasi, sejumlah bobot ( sinaps dalam otak manusia), sejumlah vektor masukan ( dendrite dalam otak manusia). Fungsi aktivasi berguna untuk  mengatur  keluaran  yang  diberikan  oleh neuron . Desain Jaringan Syaraf Tiruan secara umum diperlihatkan oleh Gambar di bawah ini:[6]

## B. Pengertian Backpropagation
Backpropagation adalah  metode  penurunan gradien untuk  meminimalkan  kuadrat  error  keluaran.    Ada  3 (tiga)  tahap  yang  harus  dilakukan  dalam  pelatihan jaringan, yaitu
1. tahap perambatan maju ( forward propagation )
2. tahap perambatan bali
3. tahap perubahan bobot dan bias.
Arsitektur jaringan ini terdiri dari input layer , hidden layer dan output  layer . Backpropagation juga merupakan metode pembelajaran jaringan syaraf tiruan yang paling umum digunakan. Backprorpagation bekerja melalui  proses  secara iteratif dengan  menggunakan sekumpulan contoh data ( data training ), membandingkan  nilai  prediksi  dari  jaringan  dengan setiap  contoh  data.  Dalam  setiap  proses,  bobot  relasi dalam  jaringan  dimodifikasi  untuk  meminimalkan  nilai Mean  Squared  Error antara  nilai  prediksi  dari  jaringan dengan  nilai  sebenarnya.  Modifikasi  relasi jaringan syaraf tiruan tersebut dilakukan dalam arah mundur, dari output  layer hingga layer pertama  dari hidden  layer sehingga metode ini disebut backpropagation . [7][8]

## 1. Arsitektur Backpropagation
Backpropagation memiliki  beberapa  unit  yang  ada dalam  satu  atau  lebih layer tersembunyi.  Arsitektur backpropagation terdiri dari n buah masukan (ditambah sebuah bias), sebuah layer tersembunyi yang terdiri dari p unit (ditambah sebuah bias), serta m buah unit keluaran. Vij merupakan bobot garis dari unit masukan Xi  ke unit layer tersembunyi  zj  (vj0  merupakan  bobot  garis  yang menghubungkan  bias  di  unit  masukan  ke  unit layer tersembunyi  zi  ).  Wkj  merupakan  bobot  dari  unit layer tersembunyi  zj  ke  unit  keluaran  yk  (wk0  merupakan bobot bias di layer tersembunyi ke unit keluaran zk).

## 2. Fungsi Aktivasi
Dalam backpropagation , fungsi aktivasi yang dipakai harus memnuhi beberapa sarat yaitu kontinu , terdiferensial dengan mudah dan merupakan fungsi yang tidak  tutun.  Salah  satu  fungsi  aktivasi  yang  memenuhi ketiga  sarat  tersebut  sehingga  sering  dipakai.  Berikut adalah fungsi aktivasi yang sering digunakan yaitu :
a. Fungsi Sigmoid Biner
Fungsi  ini  digunakan  untuk jaringan  syaraf  tiruan yang dilatih dengan menggunakan metode
Gambar 1. Desain Jaringan Syaraf Tiruan
backpropagation .  Fungsi sigmoid  biner memiliki  nilai range  0  sampai  1.  Fungsi  ini  sering  digunakan  untuk jaringan  syaraf  tiruan yang  membutuhkan  nilai output yang terletak pada interval 0 sampai 1. Definisi sigmoid biner adalah sebagai berikut : 𝑓 𝑖 ( 𝑥 ) = 1 1+ 𝑒 − 𝑥 ..........................                       (1) 𝑓 1 ′ ( 𝑥 ) = 𝑓 1 ( 𝑥 )(1− 𝑓 1( 𝑥 )).................                      (2)
b. Fungsi Sigmoid Bipolar
Fungsi sigmoid  bipolar hampir  sama  dengan  fungsi sigmoid biner , hanya saja output dari fungsi ini memiliki range 1  sampai  -1.  Definisi  fungsi sigmoid  bipolar adalah sebagai berikut : 𝑓 2( 𝑥 ) = 2 𝑓 2( 𝑥 )−1 ..........................
(3) Dengan turunan
𝑓 2 ′ ( 𝑥 ) = 1 2 (1+ 𝑓 2( 𝑥 ))(1− 𝑓 2( 𝑥 ))......                      (4) menggunakan  bobot-bobot  akhir  hasil  pengolahan data pertama ini sebagai bobot-bobot awalnya. Proses ini dilakukan secara berulang sampai pada maksimum epoch atau kuadrat error < target error (0,01). Misal pada akhir pelatihan Backpropagation diperoleh : Y1 = 0,8765 Kemudian  hasil  dari  fungsi  aktivasi  dibandingkan dengan  nilai  ambang  tertentu.  Misal  diambil  nilai ambang ( threshold )=0,5 artinya jika nilai Yk > 0,5 maka output yang diberikan adalah 1, namum jika nilai Yk < 0,5 output yang  diberikan  adalah  o.  Dengan  demikian output dari X = [1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 ] adalah Y = 1 (karena 0,88765 > 0,5 ), maka sesuai dengan target yang diharapkan yaitu [1]. Jika hasil  prediksi untuk  penyakit usus buntu adalah 1 atau dikatakan positif mengidap usus buntu.

## C. Pengertian Memprediksi
Prediksi  adalah  proses  peramalan  kejadian  dimasa datang  dengan  berdasarkan  data  variabel  di  masa sebelumnya,  dimasa  datang  dengan  lebih  mendasarkan pada  pertimbangan intuisi ,  dalam  prediksi  juga  sering digunakan  data  kuantitatif  sebagai  pelengkap  informasi dalam melakukan peramalan.

## D. Pengertian Nilai
Nilai  adalah  alat  yang  menunjukkan  alasan  dasar bahwa cara pelaksanaan atau keadaan akhir tertentu lebih disukai secara sosial dibandingkan cara pelaksanaan atau keadaan  akhir  yang  berlawanan.  Nilai  memuat  elemen pertimbangan  yang  membawa  ide-ide  seorang  individu mengenai hal-hal yang benar, baik, atau diinginkan.

## E. Pengertian Belajar
Belajar  dan  mengajar  merupakan  dua  konsep  yang tidak  dapat  dipisahkan  satu  sama  lain,  yaitu interaksi antara guru dan siswa, serta siswa dengan siswa pada saat pembelajaran berlangsung (Gagne dalam Susanto, 2016: 1). Sementara itu,

## F. Pengertian Siswa.
Siswa merupakan pelajar yang duduk dimeja belajar setrata    sekolah  dasar  (SD)  maupun  sekolah  menengah
pertama  (SMP),  sekolah  menengah    keatas  (SMA). Siswa-siswa  tersebut  belajar  untuk  mendapatkan  ilmu pengetahuan dan untuk mencapai pemahaman ilmu yang telah didapat dunia pendidikan. Siswa atau pesetra didik adalah mereka yang secara khusus diserahkan oleh kedua orang  tuanya  untuk  mengikuti  pembelajaran  yang diselengarakan di sekolah, dengan tujuan untuk menjadi manusia    yang  berilmu  pengetahuan,  berketrampilan, berpengalaman,    berkepribadian,  berakhlak  mulia,  dan mandiri (Kompas,1985).[9][10]

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa Rancangan
Dalam proses penelitian  ini ditujukan untuk  siswa dalam  memprediksi  nilai  pembelajaran  siswa  dengan memberikan hasil yang lebih berarti, baik segi ketuntasan maupun kualitas yang diharapkan pada masa yang akan datang.  Hasil  dari  konseptualisasi  akan  dituangkan menjadi  suatu  metode  penelitian  yang  lengkap  dengan pola studi literature , pengumpulan data yang diperlukan untuk  menganalisis  sistem  prediksi  yang  akan  dibuat menggunakan metode backpropagation .
1) Persiapan Tahapan ini merupakan awal, yaitu dengan penentu latar  belakang  masalah  kemudian  dilakukan identifikasi  masalah,  rumusan  masalah  kemudian selanjutnya  diberikan  batasan  pada  masalah  yang akan  difokuskan  dalam  penyesuaian  skripsi  serta penentu tujuan dan manfat dari penulisan skripsi.
2) Kajian Teori
Pada tahap ini akan dilakukan kajian teori terhadap masalah  yang  ada.  Kajian  dilakukan  untuk menentukan  konsep  yang  akan  digunakan  dalam penelitian.
3) Pengumpulan Data
Tahap ini untuk mengumpulkan data-data pendukung yang diperoleh dari pakar dengan cara dokumen dan informasi yang didapati dari internet.
4) Analisa Data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  analisa  data-data pendukung  yang    telah  diperoleh  pada  tahap sebelumnya.
5) Pengujian dan Implementasi Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengujian  level variabel  data  dan  implementasi  data  serta penyusunan program  sistem.  Tahap ini didasarkan pada hasil analisa data yang dilakukan sebelumnya.
6) Tahap Akhir
Pada  tahap  akhir  perancangan  Jaringan  Syaraf Tiruan  ini  akan  dibahas  tentang  kesimpulan  serta saran  yang  diperlukan  untuk  pengembangan program selanjutnya.

## B. Rancangan Flowchart Sistem
Adapun  rancangan  proses  pelatihan  dan  pengujian pada  jaringan  syaraf  tiruan  dapa  dilihat  pada  Gambar III.2 Flowchart proses  pelatihan  data  dan  pengujian berikut ini.

## C. Perancangan proses
Data-data  yang  digunakan  dalam  proses  analisa Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan metode perambatan  balik  ( backpropagation )  adalah  data  siswa dari  tahun  2017  sampai  tahun  2019  sebagai  input  dan total hasilnya adalah output. Data tersebut diambil secara acak  dari  data  nilai  pembelajaran  siswa  dengan menggunakan data dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2019 , data tersebut akan dibagi menjadi dua, data yang pertama  digunakan  untuk  melatih  agar  mencapai  data yang konvergen .  Data  yang  kedua  akan  digunakan sebagai data uji, yaitu data yang belum pernah pelatihan untuk menghasilkan prediksi nilai rata-rata siswa ditahun yang akan datang.
Arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  menggunakan metode Backpropagation terdiri dari:
a) Lapisan Masukkan (X 1 ) terdiri dari 2 neuron,
b) Lapisan tersembunyi (Z1) terdiri dari 3neuron,
c) Lapisan keluaran (Y1) terdi ri dari 1 neuron,
d) LearningRate (α) = 0.3
e) Target Error = 0.01
f) KonstantaBias

## D. Pembahasan
Langkah-langkah yang dilakukan untuk perhitungan data  memprediksi  nilai  pembelajaran  siswa  dengan
Mulai Masukan nilai data latih dan nilai target latih
Tentukan Epoch, Target error dan Learning Rate Hitung Perambatan Maju ( Forward Propagation ) Hitung Perambatan Mundur ( Backpropagation ) Target Error Tercapai? (Konvergen) Hasil Prediksi JST (Target Diketahui) Selesai Ya Tidak
Gambar 2. Flowchart Algoritma Backpropagation
Tabel  1. Pola  Masukkan  dan  Target  Latih  Kelas  VII tahun 2017-2018
No Rasio Kebutuhan Kelas VII Target Latih Semester I  Semester II 1 A 83,65 83,8 80 2 B 82 81,85 79,7 3 C 80,55 81,4 82,4
No Rasio Kebutuhan Kelas VII Target Latih Semester I  Semester II 4 D 83,4 82,05 80,55 5 E 81,25 81,95 80,9 6 F 86,85 88,95 79,15 7 G 80,25 81,5 79,6 8 H 80,65 83,4 82,3 9 I 81,9 82,3 81,55 10  J 82,6 81,55 80,3 11  K 84,15 85,85 82,2 12  L 81 81,35 83,15 13  M 80,6 80,7 78,55 14  N 79,15 80,65 81,75 15  O 78,85 77,2 79,4 16  P 78,45 80,35 83,6 17  Q 79,6 80,7 82,35 18  R 86,8 89,3 82,2 19  S 82,3 82,65 80,05 20  T 78,95 80,05 81,6 Tabel 2. Pola Masukkan dan Target Uji Kelas VIII tahun 2018-2019 No Rasio Kebutuhan Kelas VIII Target Latih Semester I  Semester II 1 A 83,73 80,68 80,05 2 B 79,95 78,95 80,05 3 C 82,6 80,65 82,7 4 D 81,4 79 80,55 5 E 81,55 83,3 85,85 6 F 80,65 78,5 80,6 7 G 80,7 83,3 84,4 8 H 82,65 82,95 83,15 9 I 83,2 75,9 77,8 10  J 82,7 79,85 80,45 11  K 82,95 84,3 85,4 12  L 82,4 78,65 80,45 13  M 80,45 76 78,7 14  N 82,7 77,9 79,3 15  O 79,4 77,4 78,85 16  P 86,45 77,05 79,15 17  Q 83,2 80,5 82,05 18  R 82,45 83,1 83,3 19  S 79,75 82,5 83,05 20  T 83,1 78,85 81,2
metode backpropagation, agar  dapat  dihasilkan  sebuah pengetahuan  baru,  mengenai  jumlah  nilai  pembelajaran pada  SMP  Negeri  1  Salapian  dengan  penggunaan  data tahun  sebelumnaya.  Sehingga  dapat  diketahui  hasil prediksi nilai pembelajaran agar menjadi lebih lanjut. 1. Menu Home /  Menu  Utama  disini  menampilkan interface awal yang berisi Prediksi, Analisa, Keluar .
a. dapat  menjadi  tolak  ukur  untuk  guru  dalam menilai hasil pembelajaran siswanya.
b. Jaringan  Syaraf  Tiruan mampu  memprediksi nilai  pembelajaran  siswa  menggunakan  metode backpropagation dan  mendapatkan  hasil  yang diinginkan.
c. Pada  aplikasi  ini  memiliki output keluaran  nilai semester pada anak A dengan maksimum
2. Menu prediksi disini akan terlihat keseluruhan proses prediksi sampai  pada  sebagai  hasil  dari  perhitungan dengan menggunakan metode backpropagation
3. Menu Analisa disini  akan  terlihst  keseluruhan  hasil analisa sampai  pada  sebagai  hasil  dari  perhitungan dengan menggunakan metode backpropagation.

## E. Implementasi
Implementasi  disini  merupakan  kegiatan  dimana data-data  yang  sudah  ditransformasikan  diterapkan kedalam programan yang digunakan dan diproses sejauh mana kinerja sistem dalam mengolah data dan dihasilkan informasi sesuai dengan kebutuhan pengguna. Selain itu dari hasil pengimplementasian yang dilakukan nantinya akan  dilakukan  analisa  terhadap  program  atau coding sehingga dapat diketahui apakah sudah memenuhi tujuan yang ingin dicapai.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  prediksi  yang  dilakukan menggunakan jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation , agar dapat  memprediksi  nilai  pembelajaran siswa yang nantinya epouch = 10000, target error 0,01, dan learning rate 0,3 memiliki nilai 0,7517 yang berarti nilai tersebut mengalami penurunan.

## U CAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Kepala Sekolah, guru dan staff sekolah  SMP  Negeri  1  Salapian,  atas  kesempatan  yang diberikan kepada penulis untuk pembuatan skripsi ini.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] F, F. M., & Sinaga. (2017). Implementasi Jaringan Syaraf  Tiruan  Metode  Backpropagation  Untuk Prediksi Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Atas (Studi Kasus: SMA CAHAYA MEDAN) .
[2] Hadis,  &  Abdul.  (2018). Psikoogi  dalam Pendidikan. Alfabeta. Bandung .
[3] Hamalik,  &  Oemar.  (2014). Kurikulum  dan
Pembelajaran. PT. Bumi Aksara. Jakarta.
[4] Kosasih,  Nandang,  &  Sumarna,  D.  (2014). Pembelajaran Quantum dan Optimalisasi Kecerdasan. Alfabeta. Bandung.
[5] Kusumadewi.  (2004a). Belajar  Dan  Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan, yogyakarta .
[6] Kusumadewi. (2004b). Konsep Dasar Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan, yogyakarta .
[7] Prasetyo, & Eko. (2012). Data Mining Konsep dan Aplikasi  Menggunakan  Matlab,  CVAndi  Offset,
Yogyakarta.
[8] Darsono Nababan S., M. Kom, and Sony Winarto. "ANALISIS  KEAKURATAN  CURAH  HUJAN DESA MENGGUNAKAN METODE JARINGAN  SYARAF  TIRUAN." Journal  of Informatics Engineering Research and Technology 1.1 (2019). [9] Siregar,  R.  N.,  Kadim,  L.  A.  N.,  &  Maulita,  Y. (2019). jaringan syaraf tiruan untuk memprediksi nilai kelulusan sidang . 3 (2).
[10]  Slameto. (2013). Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya. Rineka Cipta. Jakarta .
Gambar 3. Form Home
Gambar 4. Form Prediksi
Gambar 4. Form Menu Proses Prediksi