Implementasi Backpropagation Untuk Rekomendasi Jurusan Peminatan Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Di Universitas Islam Balitar
Abstract
Jaringan syaraf tiruan khususnya menggunakan metode backpropagation, telah menunjukkan efektivitasnya dalam berbagai aplikasi prediksi dan klasifikasi, termasuk dalam bidang pendidikan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis metode backpropagation dalam memprediksi jurusan peminatan mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Balitar Blitar. Penggunaan metode penelitian yang dipakai adalah teknik penelitian kuantitatif. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari dokumen nilai mahasiswa Program Studi Teknik Informatika angkatan 2020 – 2021 sebanyak 47 data nilai mahasiswa. Data tersebut melalui proses normalisasi untuk memastikan konsistensi dan skala yang seragam. Setelah normalisasi, data dibagi menjadi dua jenis, yakni 38 data untuk pelatihan dan 9 data untuk pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode backpropagation mampu memberikan hasil akurasi terbaik sebesar 88%. Hasil tersebut akan menjadi lebih baik dengan menambahkan jumlah dataset yang digunakan
Downloads
Download data is not yet available.
References
Ahajjam, T., Moutaib, M., Aissa, H., Azrour, M., Farhaoui, Y., & Fattah, M. (2022). Predicting Students’ Final Performance Using Artificial Neural Networks. Big Data Mining And Analytics, 5(4), 294–301. Https://Doi.Org/10.26599/Bdma.2021.9020030
Aldo, D. (2019). Pemilihan Bibit Lele Unggul Dengan Menggunakan Metode Weighted Product. Jurnal Teknologi Dan Open Source, 2(1), 15–23.
Amala, E., & Rosyidah, U. (2015). Aplikasi Prioritas Penanganan Peralatan Kantor Pada Bpjs Kesehatan Regional Vi Semarang.
Arkadia, A., Hananto, B., & Prasvita, D. S. (2022). Optimasi Long Short Term Memory Dengan Adam Menggunakan Data Udara Kota Dki Jakarta. Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer Dan Aplikasinya (Senamika), 92–101.
Cynthia, E. P., & Ismanto, E. (2017). Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau. Rabit (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab), 2(2), 196–209.
Fauziah, H. H. (2015). Fakor-Faktor Yang Mempengaruhi Prokrastinasi Akademik Pada Mahasiswa Fakultas Psikologi Uin Sgd Bandung. Ejournal Of Sunan Gunung Djati State Islamic University (Uin), 2(2), 123–132.
Fluorida Fibrianda, M., & Bhawiyuga, A. (2018). Analisis Perbandingan Akurasi Deteksi Serangan Pada Jaringan Komputer Dengan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (Svm). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(9), 3112–3123. Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
Hadi Wijaya, A. (2019). Artificial Neural Network Untuk Memprediksi Beban Listrik Dengan Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus Pt. Pln Regional Sumatera Barat). Jurnal Coreit, 5(2).
Haryanto, D., Ramdani, C., Solihatin Wahidah, W., Gita Dinia, A., & Oktaviani, S. (2019). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Artificial Neural Network (Ann) Di Institut Teknologi Telkom Purwokerto.
Indrawan, A. M., & Kusuma, A. P. (2022). Analisis Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Backpropagation Dalam Mendeteksi Keahlian Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Balitar. Jurnal Mnemonic, 5(1).
Jufani, M. N., Zahro’, H. Z., & Achmadi, S. (2022). Pengembangan Penentuan Sistem Pendukung Keputusan Penjurusan Siswa Di Sman 1 Sanggar Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Dan Tecnique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (Topsis). Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 6(2).
Kuniasari, R., & Fatmawati, A. (2021). Penerapan Data Mining Dengan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan Jurusan Sekolah Menengah Atas Implementation Of Data Mining With C4.5 Algorithm For Determining Senior High School. Jurnal Insypro (Information System And Processing), 6(2), 1–7.
Kurniawansyah, A. S. (2018). Implementasi Metode Artificial Neural Network Dalam Memprediksi Hasil Ujian Kompetensi Kebidanan (Studi Kasus: Akademi Kebidanan Dehasen Bengkulu). Jurnal Pseudocode, 5(1).
Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelligence (Teknik Dan Aplikasinya). Graha Ilmu.
Laengge, I., Wowor, H. F., & Putro, M. D. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi. E-Journal Teknik Informatika, 9(1).
Lesinski, G., Corns, S., & Dagli, C. (2016). Application Of An Artificial Neural Network To Predict Graduation Success At The United States Military Academy. Procedia Computer Science, 95, 375–382. Https://Doi.Org/10.1016/J.Procs.2016.09.348
Lubis, D. (2013). Sistem Informasi Penjurusan Siswa Sma Negeri 9 Bandar Lampung Berdasarkan Nilai Yang Berkompetensi. Mikrotik: Jurnal Manajemen Informatika, 1(1).
Lupat, R., Perera, R., Loi, S., & Li, J. (2023). Moanna: Multi-Omics Autoencoder-Based Neural Network Algorithm For Predicting Breast Cancer Subtypes. Ieee Access, 11, 10912–10924. Https://Doi.Org/10.1109/Access.2023.3240515
Luthfi Bangun Permadi, M., & Gumilang, R. (2024). Penerapan Algoritma Cnn (Convolutional Neural Network) Untuk Deteksi Dan Klasifikasi Target Militer Berdasarkan Citra Satelit. Jurnal Sosial Dan Teknologi (Sostech), 4(2), 134–143.
Mafakhir, A. Z., & Solichin, A. (2020). Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Penjurusan Siswa Pada Madrasah Aliyah Al-Falah Jakarta. Fountain Of Informatics Journal, 5(1), 21. Https://Doi.Org/10.21111/Fij.V5i1.4007
Nugraha, D. A., & Retnowati, W. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Penjurusan Di Sma Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation ( Studi Kasus Sma Islam Kepanjen Malang ). Bimasakti : Jurnal Riset Mahasiswa Bidang Teknologi Informasi, 3(2).
Nurmila, N., Sugiharto, A., & Adi Sarwoko, E. (2010). Algoritma Back Propagation Neural Network Untuk Pengenalan Pola Karakter Huruf Jawa. Jurnal Masyarakat Informatika, 1(1).
Pujianto, A., Kusrini, & Sunyoto, A. (2018). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(2), 157–162. Https://Doi.Org/10.25126/Jtiik.201852631
Putu, I. A., Sinthiya, A., Rizal, M., Stmik, S., & Lampung, P. (2015). Rancangan Aplikasi Sistem Cerdas Pembelajaran Ilmu Bangun Datar Sd Negeri 01 Candiretno. Dalam Technology Acceptance Model) (Vol. 4). Www.Stmikpringsewu.Ac.Id
Santoso, A., Purnamasari, A. I., & Ali, I. (2024). Prediksi Harga Beras Menggunakan Metode Recurrent Neural Network Dan Long Short-Term Memory. Jurnal Prosisko, 11(1), 128–136.
Saraswati, E., Umaidah, Y., & Voutama, A. (2021). Penerapan Algoritma Artificial Neural Network Untuk Klasifikasi Opini Publik Terhadap Covid-19. Generation Journal, 5(2), 109–118.
Sawitri, M. N. D., Sumarjaya, I. W., & Tastrawati, N. K. T. (2018). Peramalan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network. E-Jurnal Matematika, 7(3), 264. Https://Doi.Org/10.24843/Mtk.2018.V07.I03.P213
Sopian, A., Wiyatno, A., & Riyandi, A. (2019). Komparasi Algoritma Support Vector Machines Dengan Algoritma Artificial Neural Network Untuk Memprediksi Nilai Persetujuan Kredit Modal Kerja Yang Diberikan Bank Umum. Jurnal Teknologi Informatika & Komputer , 5(1), 88–95.
Suhartono, D. (2012). Dasar Pemahaman Neural Network. Https://Socs.Binus.Ac.Id/2012/07/26/Konsep-Neural-Network/
Yuhandri, M. H., & Mayola, L. (2023). Identifikasi Pola Seleksi Penentuan Calon Wali Nagari Dengan Menggunakan Artificial Neural Network Algoritma Perceptron. Jurnal Komtekinfo, 158–165. Https://Doi.Org/10.35134/Komtekinfo.V10i4.485
Aldo, D. (2019). Pemilihan Bibit Lele Unggul Dengan Menggunakan Metode Weighted Product. Jurnal Teknologi Dan Open Source, 2(1), 15–23.
Amala, E., & Rosyidah, U. (2015). Aplikasi Prioritas Penanganan Peralatan Kantor Pada Bpjs Kesehatan Regional Vi Semarang.
Arkadia, A., Hananto, B., & Prasvita, D. S. (2022). Optimasi Long Short Term Memory Dengan Adam Menggunakan Data Udara Kota Dki Jakarta. Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer Dan Aplikasinya (Senamika), 92–101.
Cynthia, E. P., & Ismanto, E. (2017). Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau. Rabit (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab), 2(2), 196–209.
Fauziah, H. H. (2015). Fakor-Faktor Yang Mempengaruhi Prokrastinasi Akademik Pada Mahasiswa Fakultas Psikologi Uin Sgd Bandung. Ejournal Of Sunan Gunung Djati State Islamic University (Uin), 2(2), 123–132.
Fluorida Fibrianda, M., & Bhawiyuga, A. (2018). Analisis Perbandingan Akurasi Deteksi Serangan Pada Jaringan Komputer Dengan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (Svm). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(9), 3112–3123. Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
Hadi Wijaya, A. (2019). Artificial Neural Network Untuk Memprediksi Beban Listrik Dengan Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus Pt. Pln Regional Sumatera Barat). Jurnal Coreit, 5(2).
Haryanto, D., Ramdani, C., Solihatin Wahidah, W., Gita Dinia, A., & Oktaviani, S. (2019). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Artificial Neural Network (Ann) Di Institut Teknologi Telkom Purwokerto.
Indrawan, A. M., & Kusuma, A. P. (2022). Analisis Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Backpropagation Dalam Mendeteksi Keahlian Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Balitar. Jurnal Mnemonic, 5(1).
Jufani, M. N., Zahro’, H. Z., & Achmadi, S. (2022). Pengembangan Penentuan Sistem Pendukung Keputusan Penjurusan Siswa Di Sman 1 Sanggar Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Dan Tecnique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (Topsis). Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 6(2).
Kuniasari, R., & Fatmawati, A. (2021). Penerapan Data Mining Dengan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan Jurusan Sekolah Menengah Atas Implementation Of Data Mining With C4.5 Algorithm For Determining Senior High School. Jurnal Insypro (Information System And Processing), 6(2), 1–7.
Kurniawansyah, A. S. (2018). Implementasi Metode Artificial Neural Network Dalam Memprediksi Hasil Ujian Kompetensi Kebidanan (Studi Kasus: Akademi Kebidanan Dehasen Bengkulu). Jurnal Pseudocode, 5(1).
Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelligence (Teknik Dan Aplikasinya). Graha Ilmu.
Laengge, I., Wowor, H. F., & Putro, M. D. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi. E-Journal Teknik Informatika, 9(1).
Lesinski, G., Corns, S., & Dagli, C. (2016). Application Of An Artificial Neural Network To Predict Graduation Success At The United States Military Academy. Procedia Computer Science, 95, 375–382. Https://Doi.Org/10.1016/J.Procs.2016.09.348
Lubis, D. (2013). Sistem Informasi Penjurusan Siswa Sma Negeri 9 Bandar Lampung Berdasarkan Nilai Yang Berkompetensi. Mikrotik: Jurnal Manajemen Informatika, 1(1).
Lupat, R., Perera, R., Loi, S., & Li, J. (2023). Moanna: Multi-Omics Autoencoder-Based Neural Network Algorithm For Predicting Breast Cancer Subtypes. Ieee Access, 11, 10912–10924. Https://Doi.Org/10.1109/Access.2023.3240515
Luthfi Bangun Permadi, M., & Gumilang, R. (2024). Penerapan Algoritma Cnn (Convolutional Neural Network) Untuk Deteksi Dan Klasifikasi Target Militer Berdasarkan Citra Satelit. Jurnal Sosial Dan Teknologi (Sostech), 4(2), 134–143.
Mafakhir, A. Z., & Solichin, A. (2020). Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Penjurusan Siswa Pada Madrasah Aliyah Al-Falah Jakarta. Fountain Of Informatics Journal, 5(1), 21. Https://Doi.Org/10.21111/Fij.V5i1.4007
Nugraha, D. A., & Retnowati, W. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Penjurusan Di Sma Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation ( Studi Kasus Sma Islam Kepanjen Malang ). Bimasakti : Jurnal Riset Mahasiswa Bidang Teknologi Informasi, 3(2).
Nurmila, N., Sugiharto, A., & Adi Sarwoko, E. (2010). Algoritma Back Propagation Neural Network Untuk Pengenalan Pola Karakter Huruf Jawa. Jurnal Masyarakat Informatika, 1(1).
Pujianto, A., Kusrini, & Sunyoto, A. (2018). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(2), 157–162. Https://Doi.Org/10.25126/Jtiik.201852631
Putu, I. A., Sinthiya, A., Rizal, M., Stmik, S., & Lampung, P. (2015). Rancangan Aplikasi Sistem Cerdas Pembelajaran Ilmu Bangun Datar Sd Negeri 01 Candiretno. Dalam Technology Acceptance Model) (Vol. 4). Www.Stmikpringsewu.Ac.Id
Santoso, A., Purnamasari, A. I., & Ali, I. (2024). Prediksi Harga Beras Menggunakan Metode Recurrent Neural Network Dan Long Short-Term Memory. Jurnal Prosisko, 11(1), 128–136.
Saraswati, E., Umaidah, Y., & Voutama, A. (2021). Penerapan Algoritma Artificial Neural Network Untuk Klasifikasi Opini Publik Terhadap Covid-19. Generation Journal, 5(2), 109–118.
Sawitri, M. N. D., Sumarjaya, I. W., & Tastrawati, N. K. T. (2018). Peramalan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network. E-Jurnal Matematika, 7(3), 264. Https://Doi.Org/10.24843/Mtk.2018.V07.I03.P213
Sopian, A., Wiyatno, A., & Riyandi, A. (2019). Komparasi Algoritma Support Vector Machines Dengan Algoritma Artificial Neural Network Untuk Memprediksi Nilai Persetujuan Kredit Modal Kerja Yang Diberikan Bank Umum. Jurnal Teknologi Informatika & Komputer , 5(1), 88–95.
Suhartono, D. (2012). Dasar Pemahaman Neural Network. Https://Socs.Binus.Ac.Id/2012/07/26/Konsep-Neural-Network/
Yuhandri, M. H., & Mayola, L. (2023). Identifikasi Pola Seleksi Penentuan Calon Wali Nagari Dengan Menggunakan Artificial Neural Network Algoritma Perceptron. Jurnal Komtekinfo, 158–165. Https://Doi.Org/10.35134/Komtekinfo.V10i4.485
Published
2024-10-05
How to Cite
RaihanM. I., BudimanS. N., & MawaddahU. (2024). Implementasi Backpropagation Untuk Rekomendasi Jurusan Peminatan Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Di Universitas Islam Balitar. Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JISTI), 7(2), 218-231. https://doi.org/10.57093/jisti.v7i2.216
Section
Articles
JISTI
