Penerapan Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Pembelajaran Backpropagation untuk Mengetahui Tingkat Kualifikasi Calon Siswa pada Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru di MAN 2 Banjarnegara (Application of Artificial Neural Networks with Backpropagati
| Main Author: | Hindayati Mustafidah, Dany Candra Febrianto |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
University of Muhammadiyah Purwokerto
, 2013
|
| Online Access: |
http://juita.ump.ac.id/index.php/juita/article/view/54 http://juita.ump.ac.id/index.php/juita/article/view/54/45 |
Daftar Isi:
- Abstrak - Proses seleksi penerimaan siswa baru di Madrasah Aliyah Negeri 2 Banjarnegara bertujuan untuk mendapatkan calon siswa terbaik sehingga dapat meningkatkan kualitas dan kuantitas Madrasah Aliyah Negeri 2 Banjarnegara dalam hal prestasi maka pihak sekolah perlu mengetahui kualifikasi calon siswa. Untuk membantu pihak sekolah mengetahui kualifikasi calon siswa maka diperlukan suatu aplikasi yang mampu menganalisa kemampuan calon siswa yang nantinya akan membantu pihak sekolah dalam memprediksi kualifikasi calon siswa. Adapun aplikasi tersebut dirancang menggunakan pemrosesan jaringan saraf tiruan dengan algoritma pembelajaran backpropagation. Dari uji coba yang dilakukan sebanyak 6 kali dengan parameter target error 0,001, maksimum epoh 10000 dan learning rate mulai dari 0,3 sampai dengan 0,8 didapat hasil yang memuaskan dimana 64 macam pola yang diujikan sistem dapat mengenali 100% pola tersebut dengan MSE yang lebih kecil dari 0,001 dan ketika diuji dengan 100 data sampel nilai siswa yang didapat dari dokumen sekolah sistem dapat mengenali 100% data tersebut. Berdasarkan hasil percobaan besarnya learning rate mempengaruhi jumlah iterasi untuk mendapatkan MSE ,semakin besar nilai learning rate semakin kecil iterasi yang dibutuhkan untuk mendapatkan MSE yang lebih kecil dari target error. Kata-kata Kunci : Penerimaan Siswa Baru, jaringan saraf tiruan, metode backpropagation. Abstract - The selection process of the new students at Madrasah Aliyah Negeri 2 Banjarnegara aims to get the best prospective students to improve the quality and quantity of the achievement of Madrasah Aliyah Negeri 2 Banjarnegara they needs to know the qualifications of the applicant. To help the school to know the qualifications of prospective students required an application that is able to analyze the ability of prospective students, that will assist the school in predicting the qualifications of prospective students. The application is designed using artificial neural network processing with backpropagation learning algorithm. From the experiments performed 6 times used parameter : target error 0,001, the maximum epoch 10000 and learning rate from 0,3 to 0,8 obtained satisfactory results with 64 kinds of patterns tested system can recognize 100% patterns with MSE smaller than 0,001 and when they tested with 100 students sample data that they got from the documents the school system can recognize 100% of the data. Based on the experimental magnitude of learning rate affects the number of iterations to get the MSE, the greater the learning rate value the smaller value of iterations required to obtain a smaller MSE than the target error. Key words : selection process of the new students, artificial neural network, backpropagation.