Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma Backpropagation

  • Firdaus - Jurusan Teknik Informatika, STMIK Amik Riau
Keywords: Jaringan Syaraf Tiruan, Prediksi, Prestasi Siswa, Algoritma Backpropagation

Abstract

Pemberian  beasiswa  sering  tidak  tepat  di  setiap sekolah  menengah  kejuruan  karena  waktu  pemberian beasiswa tidak menentu dan tidak terjadwal sehingga tidak  tepat  sasaran  pada  siswa  yang  berprestasi. Sistem  jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan  metode algoritma  backpropagation  yang  diterapkan  dalam penelitian  ini  untuk  memprediksi  prestasi  siswa,  dan diharapkan  dapat  membantu  memecahkan  masalah emberian beasiswa terhadap siswa yang berprestasi. Dengan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan algoritma  backpropagation  prosess  prediksi  lebih cepat,  akurat,  minimalisir  keselahan  dan  bisa menggunakan teknologi komputer. Serta mudah dalam pengembangannya.  Semakin  kecil  tingkat  ketelitian error  yang  digunakan  maka  akan  semakin  kecil penyimpangan  hasil  jaringan  saraf  tiruan  dengan target yang di inginkan. Sistem jaringan syaraf tiruan ini  diimplementasikan  menggunakan  matlab  sebagai software pendukung.

References

Hermawan, Arief. 2006. Jaringan Saraf Tiruan Teori dan Aplikasi. Andi Offset. Yogyakarta.

Puspitanigrum, Diyah. 2006. Pengantar Jaringan Saraf Tiruan. Andi Offset. Yogyakarta.

Aribowo, W. (2010). Stabilisator sistem tenaga berbasis jaringan syaraf tiruan berulang untuk sistem mesin tunggal. Telkomnika, Vol. 8, No, 65–72.

Effendy, N., & Faisal, A. (2008). Prediksi Penyakit Jantung Koroner ( Pjk ) Berdasarkan Faktor Risiko Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. SNATI, 2008(Snati).

Mastur, I., & Hadi, L. (2005). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk. ISSN 0853-8697, 10(3), 197–208