Prediksi Penentuan Program Studi Berdasarkan Nilai Siswa dengan Algoritma Backpropagation


  • Hetty Rohayani * Mail Universitas Muhammadiyah Jambi, Jambi, Indonesia
  • Muhammad Choirul Umam Universitas Muhammadiyah Jambi, Jambi, Indonesia
  • (*) Corresponding Author
Keywords: Data Mining; Study Program Prediction; Rapidminer; Backpropagation

Abstract

In continuing higher education, the selection of study programs for students is considered difficult and confusing in choosing the right study program. Data Mining technique is a process of finding new knowledge from a set of databases that can help predict the selection of the appropriate study program. This prediction uses the Backpropagation Neural Network method which aims to assist in the selection of subjects according to student scores with a sample of 50 data to be trained and tested. There are seven input variables used, two hidden layers with varying number of nodes, and outputs that will be used as references in the selection of courses. In this study, the Artificial Neural Network Backpropagation method uses classification performance with Rapidminer software on the target that produces the greatest accuracy is 77.42%.

Downloads

Download data is not yet available.

References

D. Rahmawati, T. Kristanto, B. Freega, S. Pratama, and D. B. Abiansa, “Prediksi Pelaku Perjalanan Luar Negeri Di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Regresi Linier Sederhana,” vol. 3, no. 3, pp. 338–343, 2022.

D. A. Putri, B. Hananto, S. Afrizal, and A. B. Pangaribuan, “Prediksi Program Studi Berdasarkan Nilai Siswa Dengan Algoritma Backpropagation (Studi Kasus Sman 6 Depok Jurusan Ips),” Inform. J. Ilmu Komput., vol. 15, no. 2, p. 69, 2020.

I. P. Sari and R. Harman, “Decission Tree Technique Dalam Menentukan Penjurusan Siswa Menengah Kejuruan,” J. Inf. Syst. Res., vol. 1, no. 4, pp. 296–304, 2020.

D. R. Yani, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Pengenalan Huruf Aksara Suku Karo dengan Metode Perceptron,” J. Inf. Syst. Res., vol. 1, no. 3, pp. 109–114, 2020.

A. Sudarsono, “Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu),” J. Media Infotama, vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016.

L. Sinurat, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Deteksi Bahaya Kelebihan Mengkomsumsi Kafein dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Inf. Syst. Res., vol. 1, no. 3, pp. 115–122, 2020.

M. D. Wuryandari and I. Afrianto, “Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah,” Komputa, vol. 1, no. 1, pp. 45–51, 2012.

D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 2, p. 437, 2020.

A. M. Parhusip, “Penerapan Data Mining Dengan Algritma Fp-Growth Untuk Mendukung Strategi Penjualan Smartphone ( Studi Kasus : PT . Oppo Indonesia ),” J. Inf. Syst. Res., vol. 1, no. 3, pp. 209–215, 2020.

A. Muzakir and R. A. Wulandari, “Model Data Mining sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree,” Sci. J. Informatics, vol. 3, no. 1, pp. 19–26, 2016.

P. Tanaman, P. Sawah, M. Kabupaten, K. Di, and S. Utara, “Padi Sawah Menurut Kabupaten / Kota,” no. July, 2018.

J. R. Saragih, M. B. S. Saragih, and A. Wanto, “Analisis Algoritma Backpropagation Dalam Prediksi Nilai Ekspor (Juta Usd),” J. Pendidik. Teknol. dan Kejuru., vol. 15, no. 2, pp. 254–264, 2018.

M. A. P. Hutabarat, Handrizal, and Jalaluddin, “Penerapan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Jumlah Penduduk di Kecamatan Pematang Bandar Berdasarkan Nagori / Kelurahan,” J. Inf. Syst. Res., vol. 1, no. 2, pp. 63–69, 2020.

B. A. B. Ii and T. Pustaka, “BAB II Tinjauan Pustaka BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1,” pp. 1–64, 2002.

D. Syahfitri, P. A. Windarto, Solikhun, and M. Fauzan, “Peningkatan Nilai Akurasi Prediksi Algortima Backpropogation (Kasus: Jumlah Pengunjung Tamu pada Hotel berbintang di Sumatera Utara),” J. Inf. Sist. Res., vol. 2, no. 1, pp. 90–101, 2020.


Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Prediksi Penentuan Program Studi Berdasarkan Nilai Siswa dengan Algoritma Backpropagation

Dimensions Badge
Article History
Submitted: 2022-07-24
Published: 2022-07-31
Abstract View: 910 times
PDF Download: 892 times
How to Cite
Rohayani, H., & Umam, M. (2022). Prediksi Penentuan Program Studi Berdasarkan Nilai Siswa dengan Algoritma Backpropagation. Journal of Information System Research (JOSH), 3(4), 651-657. https://doi.org/10.47065/josh.v3i4.1935
Issue
Section
Articles