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.

Kata Kunci:      , , , , MSE