PENERAPAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI NILAI UJIAN SEKOLAH
ABSTRACT: Kebijakan
penghapusan Ujian Nasional (UN) bagi jenjang sekolah dasar/sederajat mulai
tahun ajaran 2013-2014 membawa konsekuensi pada semakin meningkatnya kedudukan
Ujian Sekolah (US), terutama dalam penentuan kelulusan serta pengukuran
kompetensi para siswa. Oleh sebab itu, sebagai salah satu persiapan dalam
menghadapinya, penulis membuat sebuah aplikasi jaringan saraf tiruan
menggunakan metode backpropagation untuk memprediksi nilai Ujian Sekolah siswa
sekolah dasar. Penelitian ini berbentuk studi kasus, berlokasi di SDN 1
Singkawang Tengah dan menggunakan metode eksperimental. Variabel penelitian berupa
nilai rapor mata pelajaran Matematika dan IPA serta nilai Ujian Sekolah pada
kedua mata pelajaran tersebut. Metode perancangan dan pengembangan menggunakan
prototipe. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai Mean Square Error (MSE)
terkecil pada mata pelajaran Matematika diperoleh sebesar 0,5100175 dengan
kombinasi parameter pelatihan berupa 26.000 epoch dan learning rate sebesar 0,5.
Pada mata pelajaran IPA, nilai MSE terkecil diperoleh sebesar 0,1405143 lewat
kombinasi parameter pelatihan 1.000 epoch dan nilai learning rate 0,9. Tingkat
akurasi rata-rata keluaran jaringan diperoleh sebesar 80,15 %. Dapat
disimpulkan bahwa jaringan saraf tiruan backpropagation yang dihasilkan cukup
dapat diandalkan untuk melakukan prediksi nilai ujian sekolah siswa sekolah
dasar.
Penulis: Sandy Kosasi
Kode Jurnal: jptinformatikadd140108
