Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) · Vol. 5 No. 2 (2018) · pp. 157–162

DOI
10.25126/jtiik.201852631
ISSN
2528-6579, 2355-7699
Published
2018-05-02
Publisher
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Language
id

Abstract

English

Seleksi di Amikom masih mengalami kendala pada proses pengambilan keputusan, banyaknya data menyebabkan pengambil keputusan membutuhkan tools yang dapat membantu dalam menentukan penerima beasiswa, salah satu metode yang sering digunakan adalah artificial neural network (ANN). Metode ini meniru jaringan pemodelan saraf otak manusia berupa neuron-neuron untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Salah satu penerapan neural network adalah untuk melakukan prediksi atau peramalan terhadap suatu peristiwa tertentu serta dianggap mampu menyelesaikan masalah yang komplek seperti penalaran otak manusia. Untuk menyelesaiakn masalah yang komplek neural network memerlukan banyak neuron atau yang biasa disebut layer (lapis). Salah satu metode neural network multi lapis adalah backpropagation yang mampu mengoptimalisasi bobot pada neuron dan menyelesaikan masalah yang komplek. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah perancangan sistem prediksi dengan menggunakan metode neural network backpropagation untuk melakukan peramalan terhadap mahasiswa yang mendaftar beasiswa. hasil akhir penelitian ini adalah nilai akurasi sebesar 90% dan nilai error terkecil sebesar 0,000101 pada epoch ke 329 dengan jumlah 3000 data dengan pembagian data training 2.250 dan 750 data testing serta konfigurasi learning rate sebesar 0,2 dan momentum 0,2. Kata kunci: Artificial Neural netwok, Backpropagarion, Prediksi, beasiswa, Pengambilan Keputusan. AbstractSelection in Amikom is still constrained in the decision-making process, the number of data causing decision makers need tools that can assist in determining scholarship recipients, one of the most commonly used method is artificial neural network (ANN). This method mimics the neural network modeling of the human brain in the form of neurons to solve a problem. One application of neural network is to make predictions or forecasting of a particular event and is considered capable of solving complex problems such as human brain reasoning. To solve the problem the complex neural network requires many neurons or so-called layers. One method of multi layer neural network is backpropagation that is able to optimize the weight of neurons and solve complex problems. The result of this research is a prediction system design using neural network backpropagation method to forecast the students who apply for scholarship. the final result of this research is the accuracy value of 90% and the smallest error value of 0.000101 on epoch to 329 with the amount of 3000 data with sharing training 2,250 and 750 data testing and learning rate configuration of 0.2 and momentum 0.2.Keywords: Artificial Neural Netwok, Backpropagarion, Prediction, Scholarship, Decision Making.

Bahasa Indonesia

Seleksi di Amikom masih mengalami kendala pada proses pengambilan keputusan, banyaknya data menyebabkan pengambil keputusan membutuhkan tools yang dapat membantu dalam menentukan penerima beasiswa, salah satu metode yang sering digunakan adalah artificial neural network (ANN). Metode ini meniru jaringan pemodelan saraf otak manusia berupa neuron-neuron untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Salah satu penerapan neural network adalah untuk melakukan prediksi atau peramalan terhadap suatu peristiwa tertentu serta dianggap mampu menyelesaikan masalah yang komplek seperti penalaran otak manusia. Untuk menyelesaiakn masalah yang komplek neural network memerlukan banyak neuron atau yang biasa disebut layer (lapis). Salah satu metode neural network multi lapis adalah backpropagation yang mampu mengoptimalisasi bobot pada neuron dan menyelesaikan masalah yang komplek. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah perancangan sistem prediksi dengan menggunakan metode neural network backpropagation untuk melakukan peramalan terhadap mahasiswa yang mendaftar beasiswa. hasil akhir penelitian ini adalah nilai akurasi sebesar 90% dan nilai error terkecil sebesar 0,000101 pada epoch ke 329 dengan jumlah 3000 data dengan pembagian data training 2.250 dan 750 data testing serta konfigurasi learning rate sebesar 0,2 dan momentum 0,2. Kata kunci: Artificial Neural netwok, Backpropagarion, Prediksi, beasiswa, Pengambilan Keputusan. AbstractSelection in Amikom is still constrained in the decision-making process, the number of data causing decision makers need tools that can assist in determining scholarship recipients, one of the most commonly used method is artificial neural network (ANN). This method mimics the neural network modeling of the human brain in the form of neurons to solve a problem. One application of neural network is to make predictions or forecasting of a particular event and is considered capable of solving complex problems such as human brain reasoning. To solve the problem the complex neural network requires many neurons or so-called layers. One method of multi layer neural network is backpropagation that is able to optimize the weight of neurons and solve complex problems. The result of this research is a prediction system design using neural network backpropagation method to forecast the students who apply for scholarship. the final result of this research is the accuracy value of 90% and the smallest error value of 0.000101 on epoch to 329 with the amount of 3000 data with sharing training 2,250 and 750 data testing and learning rate configuration of 0.2 and momentum 0.2.Keywords: Artificial Neural Netwok, Backpropagarion, Prediction, Scholarship, Decision Making.

Keywords

Collaboration network of the authors

24 authors · 48 co-authorship links · 15 across different organisations

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Amikom Yogyakarta
  • Universitas Gadjah Mada
  • Universidad de Murcia
  • Hellenic Open University
  • Universitas Insan Mahardika
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Arief SetyantoUniversitas Amikom Yogyakarta2
Rodrigo Martínez‐BéjarUniversidad de Murcia2
I Made Artha AgastyaUniversitas Amikom Yogyakarta2
Ema UtamiUniversitas Amikom Yogyakarta2
Hanif Al FattaUniversitas Amikom Yogyakarta2
Wahyu HidayatUniversitas Amikom Yogyakarta1
Risna SariUniversitas Amikom Yogyakarta1
Tonny HidayatUniversitas Amikom Yogyakarta1
Theofanis G. OrphanoudakisHellenic Open University1
Ariel Yonatan AlinUniversitas Amikom Yogyakarta1
Kumara Ari YuanaUniversitas Amikom Yogyakarta1
Retzi Yosia LewuAffiliation unknown1
Ainul YaqinUniversitas Amikom Yogyakarta1
Agus HarjokoUniversitas Gadjah Mada1
Retantyo WardoyoUniversitas Gadjah Mada1
Sri T. HartatiUniversitas Gadjah Mada1
Takhamo GoriUniversitas Amikom Yogyakarta1
Mardi Siswo UtomoAffiliation unknown1
Muhammad Resa Arif YudiantoUniversitas Amikom Yogyakarta1
Alba Puelles LópezUniversidad de Murcia1
Mohamad FirdausUniversitas Insan Mahardika1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/en/oai, first harvested 27 Okt 2026, last seen 27 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en">Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation</dc:title>
	<dc:title xml:lang="id">Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Pujianto, Ade</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Kusrini, Kusrini</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Sunyoto, Andi</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en">Artificial Neural netwok</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Backpropagarion</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Prediksi</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">beasiswa</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Pengambilan Keputusan</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">Artificial Neural netwok</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">Backpropagarion</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">Prediksi</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">beasiswa</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">Pengambilan Keputusan</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="en">Seleksi di Amikom masih mengalami kendala pada proses pengambilan keputusan, banyaknya data menyebabkan pengambil keputusan membutuhkan tools yang dapat membantu dalam menentukan penerima beasiswa, salah satu metode yang sering digunakan adalah artificial neural network (ANN). Metode ini meniru jaringan pemodelan saraf otak manusia berupa neuron-neuron untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Salah satu penerapan neural network adalah untuk melakukan prediksi atau peramalan terhadap suatu peristiwa tertentu serta dianggap mampu menyelesaikan masalah yang komplek seperti penalaran otak manusia. Untuk menyelesaiakn masalah yang komplek neural network memerlukan banyak neuron atau yang biasa disebut layer (lapis). Salah satu metode neural network multi lapis adalah backpropagation yang mampu mengoptimalisasi bobot pada neuron dan menyelesaikan masalah yang komplek. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah perancangan sistem prediksi dengan menggunakan metode neural network backpropagation untuk melakukan peramalan terhadap mahasiswa yang mendaftar beasiswa. hasil akhir penelitian ini adalah nilai akurasi sebesar 90% dan nilai error terkecil sebesar 0,000101 pada epoch ke 329 dengan jumlah 3000 data dengan pembagian data training 2.250 dan 750 data testing serta konfigurasi learning rate sebesar 0,2 dan momentum 0,2. Kata kunci: Artificial Neural netwok, Backpropagarion, Prediksi, beasiswa, Pengambilan Keputusan. AbstractSelection in Amikom is still constrained in the decision-making process, the number of data causing decision makers need tools that can assist in determining scholarship recipients, one of the most commonly used method is artificial neural network (ANN). This method mimics the neural network modeling of the human brain in the form of neurons to solve a problem. One application of neural network is to make predictions or forecasting of a particular event and is considered capable of solving complex problems such as human brain reasoning. To solve the problem the complex neural network requires many neurons or so-called layers. One method of multi layer neural network is backpropagation that is able to optimize the weight of neurons and solve complex problems. The result of this research is a prediction system design using neural network backpropagation method to forecast the students who apply for scholarship. the final result of this research is the accuracy value of 90% and the smallest error value of 0.000101 on epoch to 329 with the amount of 3000 data with sharing training 2,250 and 750 data testing and learning rate configuration of 0.2 and momentum 0.2.Keywords: Artificial Neural Netwok, Backpropagarion, Prediction, Scholarship, Decision Making.</dc:description>
	<dc:description xml:lang="id">Seleksi di Amikom masih mengalami kendala pada proses pengambilan keputusan, banyaknya data menyebabkan pengambil keputusan membutuhkan tools yang dapat membantu dalam menentukan penerima beasiswa, salah satu metode yang sering digunakan adalah artificial neural network (ANN). Metode ini meniru jaringan pemodelan saraf otak manusia berupa neuron-neuron untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Salah satu penerapan neural network adalah untuk melakukan prediksi atau peramalan terhadap suatu peristiwa tertentu serta dianggap mampu menyelesaikan masalah yang komplek seperti penalaran otak manusia. Untuk menyelesaiakn masalah yang komplek neural network memerlukan banyak neuron atau yang biasa disebut layer (lapis). Salah satu metode neural network multi lapis adalah backpropagation yang mampu mengoptimalisasi bobot pada neuron dan menyelesaikan masalah yang komplek. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah perancangan sistem prediksi dengan menggunakan metode neural network backpropagation untuk melakukan peramalan terhadap mahasiswa yang mendaftar beasiswa. hasil akhir penelitian ini adalah nilai akurasi sebesar 90% dan nilai error terkecil sebesar 0,000101 pada epoch ke 329 dengan jumlah 3000 data dengan pembagian data training 2.250 dan 750 data testing serta konfigurasi learning rate sebesar 0,2 dan momentum 0,2. Kata kunci: Artificial Neural netwok, Backpropagarion, Prediksi, beasiswa, Pengambilan Keputusan. AbstractSelection in Amikom is still constrained in the decision-making process, the number of data causing decision makers need tools that can assist in determining scholarship recipients, one of the most commonly used method is artificial neural network (ANN). This method mimics the neural network modeling of the human brain in the form of neurons to solve a problem. One application of neural network is to make predictions or forecasting of a particular event and is considered capable of solving complex problems such as human brain reasoning. To solve the problem the complex neural network requires many neurons or so-called layers. One method of multi layer neural network is backpropagation that is able to optimize the weight of neurons and solve complex problems. The result of this research is a prediction system design using neural network backpropagation method to forecast the students who apply for scholarship. the final result of this research is the accuracy value of 90% and the smallest error value of 0.000101 on epoch to 329 with the amount of 3000 data with sharing training 2,250 and 750 data testing and learning rate configuration of 0.2 and momentum 0.2.Keywords: Artificial Neural Netwok, Backpropagarion, Prediction, Scholarship, Decision Making.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya</dc:publisher>
	<dc:date>2018-05-02</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/631</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.25126/jtiik.201852631</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="id">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 5 No 2: April 2018; 157-162</dc:source>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol. 5 No. 2: April 2018; 157-162</dc:source>
	<dc:source>2528-6579</dc:source>
	<dc:source>2355-7699</dc:source>
	<dc:source>10.25126/jtiik.201852</dc:source>
	<dc:language>id</dc:language>
	<dc:language>en</dc:language>
	<dc:relation>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/631/pdf</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2018 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer</dc:rights>
</oai_dc:dc>