MEMPREDIKSI PRESTASI MAHASISWA POLITEKNIK UNGGUL LP3M DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN DAN FUZZY

Ramen Antonov Purba

Abstract


Prestasi seorang mahasiswa tak hanya bermanfaat bagi dirinya. Politeknik Unggul LP3M memfasilitasi mahasiswanya untuk ikut dalam ragam kompetisi. Untuk dapat diikutsertakan dalam kompetisi, mahasiswa harus memenuhi beberapa kriteria yang telah ditetapkan. Politeknik Unggul LP3M Memprediksi prestasi mahasiswa masih secara manual. Kesalahan dan kebutuhan waktu yang lama menjadi kendala.

Jaringan Saraf Tiruan adalah sistem komputasi dimana arsitektur dan operasi diilhami dari pengetahuan tentang sel saraf biologis. Fuzzy merupakan cara memetakan suatu ruang input ke ruang output. Kumpulan input diproses dalam sebuah kotak hitam untuk menghasilkan kumpulan output. Kotak hitam pada proses ini harus memetakan ruang input ke ruang output yang sesuai.

Prediksi Prestasi Mahasiswa Politeknik Unggul LP3M akan dilakukan dengan mengoptimalkan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dan Fuzzy Tsukamoto. Penerapan  Fuzzy Tsukamoto berdasarkan Kriteria. Setelah itu akan dilakukan Pembentukan himpunan fuzzy, Pembentukan pengetahuan Fuzzy, Inferensi aturan, dan Defuzzifikasi. Setelah itu dilakukan pemodelan dengan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. Langkah yang dilakukan yakni : menentukan arsitektur jaringan, melakukan tahap pelatihan, tahap pengujian,  dan tahap prediksi. Untuk memaksimalkan pola kerja, maka dibangun sebuah aplikasi mobile berbasis android. Diharapkan dapat menyelesaikan permasalahan terkait prediksi prestasi mahasiswa.


Full Text:

PDF

References


Mustafidah, Hindayati, “Sistem Inferensi Fuzzy untuk Memprediksi Prestasi Belajar Mahasiswa Berdasarkan Nilai Ujian Nasional, Tes Potensi Akademik, dan Motivasi Belajar”, JUITA, Vol. II, Nomor 1, pp. 34–40, Mei 2012.

Agus Perdana Windarto, “Implementation of Neural Networks in Predicting the Understanding Level of Students Subject,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl., vol. 10, no. 10, pp. 189–204, Januari 2016.

Maharani D. Wuryandari. Aji Sudarsono, “Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu)”, Bengkulu, BISMANINFO,Vol II, pp. 75-81, Juli 2016.

Siti Helmiyah, Shofwatul‘Uyun, “Perbandingan Kinerja Jaringan Syaraf Tiruan Dan Fuzzy Inference System Untuk Prediksi Prestasi Peserta Didik,” Jatisi, Vol. 4 No. 1, pp. 20–34, September 2017.

Kaswidjanti, W., Aribowo, A. S., & Wicaksono, C. B 2014, Implementasi Fuzzy Inference System Metode Tsukamoto pada Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit Pemilikan Rumah, Telematika, No.2, Vol.10, pp.137-146, September 2014.

Assegaf, Y. N., & Estri, M. N 2012, Aplikasi Fuzzy Inference System Metode Mamdani untuk Rekomendasi Pemilihan Bidang Kajian pada Mahasiswa Program Studi Matematika UNSOED JMP, No.2, Vol.4, pp.253-264, Juli 2012.

Eka Pandu Cynthia, Edi Ismanto, Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau, RABIT (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab), VOL. 2 No. 2, pp.196-209, Juli 2017.

Prahesti, Inggit. (2013). “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation untuk Memprediksi Curah Hujan di Yogyakarta”. Naskah Publikasi STMIK-AMIKOM Yogyakarta, pp. 10-17, Januari 2013.

Vamsidhar, Enireddy., Varma, K. V. S. R. P., Rao, P. Sankara., Satapati, R. (2010). “Prediction of Rainfall Using Backpropagation Neural Network Model”. International Journal on Computer Science and Engineering (IJCSE). Vol. 02. No. 04. pp.1119-1121, Oktober 2010.

Nur Nafi’iyah, Perbandingan Regresi Linear, Backpropagation Dan Fuzzy Mamdani Dalam Prediksi Harga Emas, Seminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri (Seniati) 2016, pp.291-296, Juli 2016.

Solikhun, M. Safii, Agus Trisno, “Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Tingkat Pemahaman Sisiwa Terhadap Matapelajaran Dengan Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (1) No. 1 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200, pp. 24-36, Maret 2017.

Muhammad Addin Bratawijaya, Hermawan, dan Susatyo Handoko, “Analisis Perbandingan Metode Jaringan Saraf Tiruan Tanpa dan Dengan Fuzzy Clustering Pada Proyeksi Kebutuhan Energi Listrik Di Iindonesia Sampai Tahun 2019”, Transient, VOL.5, NO. 1, ISSN: 2302-9927, pp. 93-99, Maret 2016.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.