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
- 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-author | Organisation | Joint articles |
|---|---|---|
| Arief Setyanto | Universitas Amikom Yogyakarta | 2 |
| Rodrigo Martínez‐Béjar | Universidad de Murcia | 2 |
| I Made Artha Agastya | Universitas Amikom Yogyakarta | 2 |
| Ema Utami | Universitas Amikom Yogyakarta | 2 |
| Hanif Al Fatta | Universitas Amikom Yogyakarta | 2 |
| Wahyu Hidayat | Universitas Amikom Yogyakarta | 1 |
| Risna Sari | Universitas Amikom Yogyakarta | 1 |
| Tonny Hidayat | Universitas Amikom Yogyakarta | 1 |
| Theofanis G. Orphanoudakis | Hellenic Open University | 1 |
| Ariel Yonatan Alin | Universitas Amikom Yogyakarta | 1 |
| Kumara Ari Yuana | Universitas Amikom Yogyakarta | 1 |
| Retzi Yosia Lewu | Affiliation unknown | 1 |
| Ainul Yaqin | Universitas Amikom Yogyakarta | 1 |
| Agus Harjoko | Universitas Gadjah Mada | 1 |
| Retantyo Wardoyo | Universitas Gadjah Mada | 1 |
| Sri T. Hartati | Universitas Gadjah Mada | 1 |
| Takhamo Gori | Universitas Amikom Yogyakarta | 1 |
| Mardi Siswo Utomo | Affiliation unknown | 1 |
| Muhammad Resa Arif Yudianto | Universitas Amikom Yogyakarta | 1 |
| Alba Puelles López | Universidad de Murcia | 1 |
| Mohamad Firdaus | Universitas Insan Mahardika | 1 |
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.