## Prediksi Pemilihan Jurusan Siswa Kelas 1 SMK Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Backpropagation
Mhd. Furqan, Yusuf Ramadhan Nasution, Rabiatul Adawiyah Hasibuan
Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1 mfurqan@uinsu.ac.id, 2 ramadhannst@uinsu.ac.id, 3 rabiatuladawiyahhsb17@gmail.com Submitted 20-11-2021 ; Accepted 19-12-2021 ; Published 30-12-2021

## Abstrak
Potensial belajar siswa dapat dilihat atau diukur melalui berbagai cara, salah satunya dengan menyimpulkan keberhasilannya dalam belajar. Nilai mata pelajaran merupakan salah satu indikator yang dijadikan sebagai referensi untuk menyimpulkan keberhasilan belajar siswa secara akademik. Jaringan Saraf Tiruan memiliki kemampuan untuk belajar dan menghasilkan aturan atau operasi dari beberapa contoh  input  yang  sering  digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah-masalah  yang  rumit  karena  jaringan  dengan  metode  ini  dilatih dengan menggunakan metode belajar terbimbing.
Kata Kunci: Mata Pelajaran; Jaringan Syaraf Tiruan; Backpropagation

## Abstract
Student learning potential can be seen or meansured in various ways, one of them by concluding it’s success in learning. The value of subjects is one indicator that isused as a references to conclude studentlearning success academically. Artificial Neural Networks have the ability to learn and produce rules or operations from some input examples that are entered and make predictions. Backpropagation isone method that is often used in solving complex problems because the network with this method is trained using guided learning methods.
Keywords : Subjects; Artificial Neural Networks; Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Proses belajar mengajar adalah salah satu langkah dalam pemdidikan mencerdaskan kehidupan berbangsa dan bernegara. Peran ini tidak dapat dipisahkan dari staf pengajar profesional dan pamahaman siswa yang baik. Proses belajar mengajar membutuhkan hubungan timbal balik  antara siswa dan fakultas. Hal ini dimaksudkan untuk memastika kerjasama yang baik selama proses belajar mengajar. Analisis sekolah tentang proses belajar mengajar sangat perlu dibutuhkan pada akhir semester. Ini bertujuan untuk mengevaluasi siswa dan staf pengajar. Keberhasilan dalam pendidikan siswa juga ditentukan oleh kemampuan mereka.
Ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi prestasi belajar siswa di kelas. Menurut Adjani dan Adam (2013), melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  faktor  pengalaman  belajar,  motivasi,  lingkungan  keluarga,  dan  kualitas pengajaran sebagai faktor yang mempengaruhi prestasi belajar. Hasil penelitiannya mengungkapkan bahwa pemahaman dan motivasi siswa untuk belajar memiliki dampak positif pada hasil belajar, sedangkan lingkungan keluarga dan kualitas pengajaran  tidak  secara  signifikan  mempengaruhi  hasil  belajar.  Tujuan  dari  siswa  adalah  untuk  menilai  tingkat pemahaman dan penyerapan mata pelajaran yang diajarkan, dan bagi guru profesional untuk mengevaluasi sejauh mana guru  professional  dapat  mengarahkan  pengetahuanya  tentang  mata  pelajaran  yang  diajarkanselama  1  (satu)  semester. Sehingga sekolah dapat membuat keputusan yang adil. Mengantisipasi sejauh siswa memahami mata pelajaran.
Jaringan Syaraf Tiruan (artificial neural network) , atau disingkat JST, adalah [1-10] alat pemodelan data statistik nonlinier. JST [11][12] juga dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan ouput untuk menemukan  pola  dalam  data.    Sedangkan Backpropagation [13-17]  adalah  salah  satu  metode  yang  sering  digunakan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang rumit atau masalah yang kompleks. Metode ini adalah salah satu metode yang sangat bagus untuk memecahkan masalah pengenalan pola yang kompleks [18]. Sehingga diharapkan metode ini dapat melakukan prediksi terhadap pemilihan jurusan siswa kelas 1 SMK MK Taruna Tekno Nusantara

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dengan melakukan pengamatan (observasi). Metode pengumpulan data ini mengadakan tinjauan secara langsung ke objek yang diteliti. Pengamatan langsung dilakukan di SMK Taruna Tekno  Nusantara  untuk  mendapatkan  data  yang  nyata  dan  meyakinkan.  Meskipun  teknik  pengumpulan  data  dapat dilakukan  dengan  membagikan  angket  kepada  siswa  kelas  1  SMK  Taruna  Tekno  Nusantara.  Dalam  penelitian  ini, menggunakan kuesioner tertutup.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan

## a) Pendefenisian Input dan Target
Data mata pelajaran untuk siswa kelas 1 SMK Taruna Tekno Nusantara akan diproses menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode backpropagation. Agar data dapat dikenali dan dibaca oleh jaringan syaraf tiruan, maka data harus dalam
bentuk angka 0 hingga 1, baik variabel dan isinya yang membentuk input data. Data pemilihan jurusan untuk siswa kelas 1 SMK sebagai pengenalan model dan hasil, yang merupakan prediksi pemilihan jurusan pada siswa SMK diperoleh dari pemodelan arsitektur terbaik. Ini karena jaringan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner (logsig) yang berkisar dari 0 hingga 1. Nilai-nilai yang digunakan diturunkan berdasarkan kategori masing-masing variable, dan untuk memudahkan mengingat dalam defenisinya.

## b) Pendefenisian Input
Variabel Pemilihan jurusan berdasarkan mata pelajaran adalah kriteria yang menjadi acuan dalam pengambilan keputusan pada  penilaian  dengan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan.  Variable  ditentukan  dengan  melihat  ketergantungan  data penelitian yang dilakukan. Kriteria yang digunakan didasarkan pada data siswa kelas 1 SMK Taruna Tekno Nusantara.
Tabel 1. Daftar Pengelompokkan untuk Pemilihan Jurusan Mata Pelajaran Pengelompokkan Jurusan Rpl Tkj Simulasi Dan Komunikasi Digital ✓ Fisika ✓ Sistem Komputer ✓ Jaringan Dasar ✓ Pemrograman Dasar ✓ Desain-Desain Grafis ✓
Input data diperoleh di Sekolah SMK Taruna Tekno Nusantara. Sampel data yang digunakan adalah siswa sekolah menegah  kejuruan  semester  1  yang  mendukung  pemilihan  jurusan  RPL  dan  TKJ.  Data  masing-masing  memiliki  6 variabel, yaitu x1, x2, x3, x4, x5, x6. Dimana pengelompokkan mata pelajaran pada RPL ada pada di x1 ,x2, dan  x5. Sedangkan pengelompokkan mata pelajaran pada TKJ ada pada x3, x4, dan x6. Data ini akan ditansformasikan ke data dari 0 hingga 1 sebelum dilakukan pelatihan dan pengujian menggunakan jaringan syaraf tiruan metode backpropagation.

## c) Pendefenisian Target
Adapun data target adalah hasil nilai rata-rata pada mata pelajaran.

## 1. Pengolahan data
Pengolahan data dilakukan oleh perangkat lunak Matlab R2015a. Sampel data adalah mata pelajaran untuk siswa kelas 1 SMK. Data ini akan digunakan untuk tujuan pelatihan dan pengujian. Target yang menentukan pemilihan jurusan RPL dan TKJ adalah, dengan nilai rata-rata pada variabel yang sudah ditentukan. Berikut dibawah ini Sampel data yang telah diproses dan ditranformasikan yaitu:
Tabel 2. Nilai Mata Pelajaran Siswa Kelas X-1 SMK untuk Normalisasi
No Nama Variabel     Input Rata- Rata (T1) Rata- Rata (T2) Jurusan X1 X2 X3 X4 X5 X6 1 Yendri N. Marpaung 84 75 81 80 80 75 79,6 78,6 RPL 2 Mario Pratama 83 75 75 77 75 78 77,6 76,6 RPL 3 M. Aqill Ar-Rahman 83 75 75 77 75 76 77,6 76 RPL 4 Zahra Sarifa Hanum 83 75 80 78 81 81 79 79,6 TKJ 5 Leddy Yumita Br.Ginting 84 77 81 80 81 85 80,6 82 TKJ 6 Ridho Pratama 80 72 85 81 82 81 78 82,3 TKJ 7 Tasya Angelita 84 79 82 76 84 79 82,3 79 RPL 8 Virgiawan Listanto 83 75 75 75 75 75 77,6 75 RPL 9 Roy Angelson Siahaan 83 75 75 79 78 79 78,6 77,6 RPL 10 Reny Suchmawaty Manurung 83 76 85 85 82 86 80,3 85,3 TKJ 11 Yoselia Sitorus 83 75 81 80 80 75 79,3 78,6 RPL 12 Tony Ardyano Siahaan 80 77 75 75 76 76 77,6 75,3 RPL 13 Wasman Manuela Sinaga 84 75 77 78 81 81 80 78,6 RPL 14 Silmi Kaffah 82 85 76 78 82 77 83 77 RPL 15 Marinton Banjarnahor 80 86 84 80 81 82 82,3 82 RPL 16 Oktapia Bernita Sari Sidabutar 85 75
82 82 83
87 81 83,6 TKJ 17 Verren Andy Safira Putri Bintari 84 79
83
78 82 87 81,6 82,6 TKJ 18 M. Ilham Azharslim 82 75 75 81 82 82 79,6 79,3 RPL 19 Naomi Larawasti Tambunan 84 81
91
89 82 82 82,3 87,3 TKJ 20 Rika Oktavia 84 95
87
78 83 85 87,3 83,3 RPL

## 2. Normalisasi Data
Pada tahap Normalisasi data, jaringan syaraf tiruan kemudian memproses input siswa dan defenisi data menggunakan metode backpropogation . Agar data dapat dikenali oleh jaringan syaraf tiruan,  data harus berupa angka 0 hingga 1, baik variable  dan  isinya,  yang  merupakan  data  input  untuk  siswa  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Taruna  Tekno  Nusantara, sebagai pengenalan pola dan keluaran yang merupakan model arsitektur terbaik dalam menentukan model terbaik. Ini karena  jaringan  menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid  biner  (logsig)  yang  berkisar  dari  0  hingga  1.  Nilai-nilai  yang
digunakan  diperoleh  berdasarkan  kategori  masing-masing  variable,  dan  untuk  memudahkan  mengingat  dalam defenisinya. Definisi variabel input yang menentukan pemilihan jurusan untuk siswa  sekolah menengah kejuruan kelas X  kriteria  yang  digunakan  sebagai  referensi  untuk  menilai  keputusan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan.  Variabel ditentukan dengan melihat ketergantungan data pada penelitian yang dilakukan. Dari tabel data di atas, dapat disimpulkan bahwa variabel X1 – X6 adalah data input yang pertama dinormalisasi sebelum pelatihan di matlab, dan nilai target dapat di ambil dari nilai rata-rata  data X1 – X6 dalam data.
Tabel 3. Hasil Transformasi Data Input Kelas X-1
No Nama Variabel     Input Target 1 Target2 X1 X2 X3 X4 X5 X6 1 Yendri N. Marpaung 0,46 0,1 0,34 0,3 0,3 0,1 0,284 0,244 2 Mario Pratama 0,42 0,1 0,1 0,18 0,1 0,22 0,204 0,164 3 M. Aqill Ar-Rahman 0,42 0,1 0,1 0,18 0,1 0,14 0,204 0,14 4 Zahra Sarifa Hanum 0,42 0,1 0,3 0,22 0,34 0,34 0,284 0,284 5 Leddy Yumita Br.Ginting 0,46 0,18 0,34 0,3 0,34 0,5 0,324 0,38 6 Ridho Pratama 0,3 -0,02 0,5 0,34 0,38 0,34 0,22 0,392 7 Tasya Angelita 0,46 0,26 0,38 0,14 0,46 0,26 0,392 0,26 8 Virgiawan Listanto 0,42 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,204 0,1 9 Roy Angelson Siahaan 0,42 0,1 0,1 0,26 0,22 0,26 0,244 0,204 10 Reny Suchmawaty Manurung 0,42 0,14 0,5 0,5 0,38 0,54 0,312 0,512 11 Yoselia Sitorus 0,42 0,1 0,34 0,3 0,3 0,1 0,272 0,244 12 Tony Ardyano Siahaan 0,3 0,18 0,1 0,1 0,14 0,14 0,204 0,112 13 Wasman Manuela Sinaga 0,46 0,1 0,18 0,22 0,34 0,34 0,3 0,244 14 Silmi Kaffah 0,38 0,5 0,14 0,22 0,34 0,34 0,42 0,18 15 Marinton Banjarnahor 0,3 0,54 0,46 0,3 0,34 0,34 0,392 0,38 16 Oktapia Bernita Sari Sidabutar 0,5 0,1 0,38 0,38 0,42 0,58 0,34 0,444 17 Verren Andy Safira Putri Bintari 0,46 0,26 0,42 0,22 0,38 0,58 0,364 0,404 18 M. Ilham Azharslim 0,38 0,1 0,1 0,34 0,38 0,38 0,284 0,272 19 Naomi Larawasti Tambunan 0,46 0,34 0,74 0,66 0,38 0,38 0,392 0,592 20 Rika Oktavia 0,46 0,9 0,58 0,22 0,42 0,5 0,592 0,432

## d) Pendefinisian Output
Hasil  yang  diharapkan  pada  tahap  ini  adalah  bahwa  pemodelan  menentukan  manfaat  terbaik  untuk  memprediksi pemilihan jurusan bagi siswa SMK. Hasil pengujian adalah sebagai berikut:
a) Untuk  prediksi  pemilihan  jurusan  tentu  saja berdasarkan  nilai  mata  pelajaran.  Output dari  pemilihan  jurusan  yaitu apakah siswa memahami terhadap mata pelajaran dengan bobot 1.
b) Kategorisasi Output pelatihan (train) dan pengujian (test) Kategori output ditentukan oleh nilai target atau mendekati tingkat kesalahan minimum.
Jaringan syaraf yang dibuat adalah algoritma propagasi balik (backpropagation) dengan fungsi aktivasi Sigmoid. Fungsi aktivasi dalam jaringan syaraf tiruan digunakan untuk menghitung nilai output actual di lapisan tersembunyi dan untuk menghitung nilai output actual di lapisan output. Perancangan arsitektur jaringan syaraf tiruan untuk data pelatihan dan pengujian menggunakan 6 input data variable, yaitu:
Tabel 4. Data/ variable pelatihan dan pengujian
X1  Simulasi dan Komunikasi Digital X2  Fisika X3  Sistem Komputer X4  Jaringan Dasar
X5  Pemrograman Dasar
X6  Desain-desain Grafis
Langkah-langkah berikut akan dilakukan oleh pengguna dalam algoritma propagasi balik dengan fungsi aktivasi sigmoid. Berikut tahapan yang harus dilakukan adalah sebagai berikut:
1) Inisialisasi (initialization), adalah langkah pertama dimana variabel nilai diatur atau ditentukan sebelumnya, misalnya: nilai input data, bobot, nilai output yang diharapkan, learning rate dan nilai data lainnya.
2) Aktivasi (activation), adalah proses penghitungan nilai output aktual lapisan output.
3) Weight training, adalah proses menghitung nilai error gradient di lapisan output dan perhitungan nilai error gradient di lapisan tersembunyi.
4) Iterasi, adalah langkah terakhir pengujian di mana, jika masih ada kesalahan minimum mungkin ditemukan, kembali ke tahap aktivasi (activation). (Jurnal Abdullah Ahmad, dkk, 2019).
3.2 Pelatihan dan pengujian arsitektur
a. Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 6-10-2
Data mata pelajaran untuk siswa kelas 1 SMK terdiri dari 20 data. Data  yang terdiri dari X1, X2, X3, X4, X5, X6 ini kemudian dibagi menjadi 2 bagian yang terdiri dari data pelatihan dan data uji. Berikut adalah nilai-nilai epochnya, hasil pengujian serta grafik dari arsitek 6-10-2:
Gambar 1. Tampilan arsitektur data training 6-10-2 pada Matlab R2015a
Gambar 2. Tampilan grafik performance arsitek 6-10- 2 pada matlab R2015a
Gambar 3. Tampilan grafik gradient arsitek 6-10-2 pada matlab R2015a
Gambar 4. Tampilan grafik nilai MSE arsitek 6-10-2 pada matlab R2015a
Adapun data hasil pelatihan Siswa SMK Kelas X-1 pada matlab di atas adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil pelatihan Siswa SMK Kelas X-1
No Nama Variabel     Input Target 1 Target 2 Outp1 Outp2 Mse 1 Mse 2 X1 X2 X3 X4 X5 X6 1 Yendri N. Marpaung 0,46 0,1 0,34 0,3 0,3 0,1 0,284 0,244 0.2874 0.2399 -0.0034 0.0041 2 Mario Pratama 0,42 0,1 0,1 0,18 0,1 0,22 0,204 0,164 0.2100 0.1675 -0.0060 -0.0035 3 M. Aqill Ar-Rahman 0,42 0,1 0,1 0,18 0,1 0,14 0,204 0,14 0.2092 0.1403 -0.0052 -3.385 4 Zahra Sarifa Hanum 0,42 0,1 0,3 0,22 0,34 0,34 0,284 0,284 0.2846 0.2854 -6.004 -0.0014 5 Leddy Yumita Br.Ginting 0,46 0,18 0,34 0,3 0,34 0,5 0,324 0,38 0.3210 0.3782 0.0030 0.0018 6 Ridho Pratama 0,3 -0,02 0,5 0,34 0,38 0,34 0,22 0,392 0.2199 0.3899 1.3786 0.0021 7 Tasya Angelita 0,46 0,26 0,38 0,14 0,46 0,26 0,392 0,26 0.3946 0.2584 -0.0026 0.0016 8 Virgiawan Listanto 0,42 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,204 0,1 0.2080 0.1145 -0.0040 -0.0145 9 Roy Angelson Siahaan 0,42 0,1 0,1 0,26 0,22 0,26 0,244 0,204 0.2283 0.2028 0.0157 0.0012 10 Reny Suchmawaty Manurung 0,42 0,14 0,5 0,5 0,38 0,54 0,312 0,512 0.3100 0.5121 0.0020 -1.2707 11 Yoselia Sitorus 0,42 0,1 0,34 0,3 0,3 0,1 0,272 0,244 0.2693 0.2063 0.0027 0.0377 12 Tony Ardyano Siahaan 0,3 0,18 0,1 0,1 0,14 0,14 0,204 0,112 0.2175 0.1054 -0.0135 0.0066 13 Wasman Manuela Sinaga 0,46 0,1 0,18 0,22 0,34 0,34 0,3 0,244 0.2985 0.2475 0.0015 -0.0035 14 Silmi Kaffah 0,38 0,5 0,14 0,22 0,34 0,34 0,42 0,18 0.4170 0.1858 0.0030 -0.0058 15 Marinton Banjarnahor 0,3 0,54 0,46 0,3 0,34 0,34 0,392 0,38 0.3978 0.4028 -0.0058 -0.0228 16 Oktapia Bernita Sari Sidabutar 0,5 0,1 0,38 0,38 0,42 0,58 0,34 0,444 0.3328 0.4415 0.0072 0.0025 17 Verren Andy Safira Putri Bintari 0,46 0,26 0,42 0,22 0,38 0,58 0,364 0,404 0.3593 0.4068 0.0047 -0.0028 18 M. Ilham Azharslim 0,38 0,1 0,1 0,34 0,38 0,38 0,284 0,272 0.2865 0.2809 -0.0025 -0.0089 19 Naomi Larawasti Tambunan 0,46 0,34 0,74 0,66 0,38 0,38 0,392 0,592 0.3111 0.5345 0.0809 0.0575 20 Rika Oktavia 0,46 0,9 0,58 0,22 0,42 0,5 0,592 0,432 0.5127 0.3873 0.0793 0.0447

## 3.3 Data Pengujian Siswa SMK Kelas X
Dalam tes ini, data diambil dari data baru atau data lain siswa SMK kelas X-2 yang sudah dinormalisasi. Berikut dibawah ini data tabel untuk pengujian siswa SMK kelas X-2 sebagai berikut:
Tabel 6. Data Pengujian SMK kelas X-2
No Nama Variabel Input Target 1 Target 2 X1 X2 X3 X4 X5 X6 1 Danu Prasmudia Rebowo 0,42 0,42 0,46 0,26 0,3 0,42 0.4330 0.3260 2 Indah Putri Dinda Nurcahayati 0,38 0,18 0,1 0,18 0,1 0,1 0.2200 0.1260 3 Irfan Kurnianta Sitepu 0,38 0,1 0,1 0,22 0,34 0,46 0.2730 0.1970 4 Kevin Sihotang 0,42 0,1 0,38 0,22 0,18 0,22 0.2330 0.2730 5 M. Ilham Azharsum 0,38 0,1 0,1 0,34 0,38 0,38 0.2860 0.2730 6 Maickel Pasaribu 0,38 0,14 0,1 0,14 0,34 0,18 0.2860 0.2400 7 Mhd. Arsyad Marfah 0,38 0,22 0,1 0,18 0,1 0,18 0.2330 0.1530 8 Nabilla Aprilia Sembiring 0,38 0,1 0,1 0,18 0,1 0,1 0.1930 0.1260 9 Ramayani W.S. Tanjung 0,42 0,14 0,3 0,66 0,1 0,18 0.2200 0.3800 10 Roy Angelson Siahaan 0,42 0,1 0,1 0,26 0,22 0,26 0.2460 0.2060 11 Siti Mardyati Rukmana 0,42 0,1 0,7 0,3 0,34 0,5 0.2860 0.5000 12 Stevevan Koen Sitepu 0,38 0,1 0,14 0,34 0,34 0,34 0.2730 0.2730 13 Tasya Angelita Amanda 0,46 0,14 0,38 0,14 0,34 0,26 0.3130 0.2600 14 Verren Andy Safira Putri Bintari 0,46 0,26 0,42 0,22 0,38 0,58 0.3500 0.3400 15 Virgiawan Listanto 0,42 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0.2060 0.1000 16 Aidil Febrian 0,46 0,22 0,7 0,7 0,42 0,38 0.3660 0.5930 17 Anita Sari Ritonga 0,46 0,06 0,14 0,26 0,34 0,5 -1.7330 0.3000 18 Ardiansyah Putra Tanjung 0,38 -0,1 0,14 0,1 0,1 0,14 -184 0.1130 19 Britney Spears Gultom 0,46 0,14 0,7 0,5 0,38 0,38 0.3260 0.5260 20 Bryant Mark Kentler Meliala 0,46 0,34 0,58 0,3 0,38 0,42 0.3930 0.4330
Adapun Data hasil pengujian pada matlab adalah sebagai berikut:085270714252 nuri
Tabel 7. Hasil pengujian Siswa SMK Kelas X-2 dengan Model 6-10-1
No Nama Target 1 Target 2 Output 1 Output 2 MSE 1 MSE 2 1 Danu Prasmudia Rebowo 0.4330 0.3260 -2. 2504 0.5328 2.6834 -0.2068 2 Indah Putri Dinda Nurcahayati 0.2200 0.1260 0.4097 0.5702 -0.1897 -0.4442 3 Irfan Kurnianta Sitepu 0.2730 0.1970 0.3487 0.5273 -0.0757 -0.3303 4 Kevin Sihotang 0.2330 0.2730 0.3917 0.5637 -0.1587 -0.2907 5 M. Ilham Azharsum 0.2860 0.2730 0.2236 0.4563 0.0624 -0.1833 6 Maickel Pasaribu 0.2860 0.2400 0.3666 0.5251 -0.0806 -0.2851 7 Mhd. Arsyad Marfah 0.2330 0.1530 0.4185 0.5488 -0.1855 -0.3958 8 Nabilla Aprilia Sembiring 0.1930 0.1260 0.4104 0.5701 -0.2174 -0.4441 9 Ramayani W.S. Tanjung 0.2200 0.3800 0.4069 0.3593 -0.1869 -0.0207 10 Roy Angelson Siahaan 0.2460 0.2060 0.4029 0.5287 -0.1559 -0.3227 11 Siti Mardyati Rukmana 0.2860 0.5000 -2.4705 0.5582 2.7565 -0.0582 12 Stevevan Koen Sitepu 0.2730 0.2730 0.3313 0.4722 -0.0583 -0.1992 13 Tasya Angelita Amanda 0.3130 0.2600 -0.5813 0.5740 0.8943 -0.3140 14 Verren Andy Safira Putri Bintari 0.3500 0.3400 -1.2222 0.5663 1.5722 -0.2263 15 Virgiawan Listanto 0.2060 0.1000 0.4151 0.5788 -0.2091 -0.4788 16 Aidil Febrian 0.3660 0.5930 -30.6682 0.4072 31.0342 0.1858 17 Anita Sari Ritonga -1.7330 0.3000 -0.8570 0.5780 -0.8760 -0.2780 18 Ardiansyah Putra Tanjung -184 0.1130 0.4178 0.5689 -184.4178 -0.4559 19 Britney Spears Gultom 0.3260 0.5260 -15.4429 0.4996 15.7689 0.0224 20 Bryant Mark Kentler Meliala 0.3930 0.4330 -9.1439 0.5415 9.5369 -0.1085

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dapat  menarik  kesimpulan  yang  mengikuti  percobaan  dalam  pelatihan  dan  proses pengujian  sistem  yang  dibuat  dengan  perangkat  lunak  aplikasi  matlab  R2015a.  Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang digunakan terdiri dari 6 lapisan input, 10 lapisan tersembunyi dan 2 lapisan output, dengan melihat nilai MSE atau nilai error minimum pada pengujian diketahui pada epoch ke 3, akan tetapi nilai MSE nya berhenti pada epoch s ke 9 dengan nilai 0.0001. Sehingga pola ini dapat digunakan sebagai referensi untuk memprediksi pemilihan jurusan bagi siswa kelas 1 SMK.

## REFERENCES
[1] Abdullah  Ahmad,  2019,  “Analisis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Ketersediaan  Komoditas  Beras  Bedasarkan Provinsi Indonesia”, Jurnal Resistor Vol.2 No.1.
[2] Aji  Sudarsono,  2016,  “Jaringan  Syaraf  Tirun  Untuk  Memprediksi  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan  Metode Backpropagation”, studi kasus di Bengkulu”, Jurnal Media Infotama Vol.12 No.1.
[3] Alven Safik Ritonga, 2018, “Pengembangan Model jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Siswa Muda di PTS Surabaya”, Studi Kasus Universitas Wijaya Putra, Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, Vol.12, No.1
[4] Anita Desiani & Muhammad Arhami, 2005, “Konsep Kecerdasan Buatan”, Penerbit Andi, Palembang.
[5] Arief Hermawan, 2006, “Jaringan Saraf Tiruan, Teori dan Aplikasi”, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[6] Armansyah & Guntur Syahputra, 2020, “Analisis Kemampuan Akademik Mahasiswa Berdasarkan Latar Belakang Keluarga, Tempat Tinggal, Pertemanan, Sikap Belajar, Konsep Diri, Iklim Kampus, Dan Tenaga Pengajar Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation”, Jurnal Saintikom Vol.19 No.1.
[7] Diyah Puspitaningrum, 2006, “Pengantar Jaringan Saraf Tiruan”, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[8] Eko  Prasetyo,  2014,  “Data  Mining  Memproses  Data  Dalam  Informasi  Menggunakan  Matlab”,  Penerbit  CV.Andi  Offset, Yogyakarta.
[9] Fadhel Akhmad, dkk, 2018, “Menerapkan Metode Jaringan Syyaraf Tiruan Backpropagation (BNN) Dalam Sistem Klasifikasi Ketepatan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa”,  Studi  Kasus  Program  Studi  Sistem  Informasi  Universitas  Jember,  BERKALA SAINSTEK, VI (2).
[10]  Jong, Jek Siang, 2005, “Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrograman Menggunakan  Matlab”, Penerbit Andi Offset, Yogyakarta.
[11]  Saludin Muis, 2017, “ Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Sistem Kecerdasan Buatan Dengan Kemampuan Belajar dan Adaptasi”, Penerbit Teknosain, Yogyakarta.
[12]  Sri Kusumadewi, 2003, “Arificial Intelligence (Teknik dan Aplikasi)”, Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta.
[13]  Suyanto, ST, 2003, “Kecerdasan Buatan”, Penerbit Informatika, Bandung.
[14]  Malvin Chandra, 2015, “Analisis Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Indeks Harga Saham Indofood Sukses Makmur TBK”, Jurnal KomTekInfo Fakultas Ilmu Komputer, Vol.2 No.1
[15]  Muhammad Ridwan Lubis, 2018, “Analisis Jaringan Saraf Tiruan   Backpropagation Untuk Meningkatkan Prediksi Skor Game Sepak Bola”, TECHSI: Vol.10, No.1
[16]  Musli  Yanto, dkk, 2014,  “Analisis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk Menentukan  Jumlah  Reservasi  Kamar  Hotel  Menggunakan Metode Backpropagation”, Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang, Jurnal KomTekInfo Fakultas Ilmu Komputer, Vol.2, No.1
[17]  Solikhun, M.Safii, Agus Trisno, 2017, “Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Pemahaman Siswa Terhadap Mata Pelajaran Menggunakan Algoritma Backpropagation”, Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Vol.1 No.1
[18]  Widodo  Budiharto,  Derwin  Suhartono,  2014,  “Konsep  Kecerdasan  Buatan  dan  Penerapannya”,  Penerbit  C,V  Andi  Offset, Yogyakarta