Prediksi Jumlah Siswa Baru pada SMK Swasta Abdi Sejati Kerasaan dengan Metode Backpropagation

Ramjes Sinaga, S. Solikhun, J. Jalaluddin

Abstract


Penerimaan siswa baru merupakan salah satu proses yang ada di instansi pendidikan seperti sekolah yang berguna untuk menyeleksi calon siswa yang terpilih sesuai kriteria yang ditentukan oleh sekolah tersebut untuk menjadi siswa didiknya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui jumlah siswa baru pada SMK Swasta Abdi Sejati pada tahun yang akan datang sehingga dapat dilakukan antisipasi untuk memenuhi dan meningkatkan segala aspek kebutuhan proses belajar dan mengajar di sekolah. Data penelitian diperoleh dari Sekolah SMK Swasta Abdi Sejati Kerasaan. Sumber data lima (5) tahun dari tahun 2014 sampai dengan tahun 2018. Penelitian ini menggunakan 5 model arsitektur yaitu 3-22-1, 3-23-1, 3-24-1, 3-26-1 dan 3-28-1. Dari kelima model arsitektur yang digunakan di peroleh satu model arsitektur terbaik 3-22-1 dengan tingkat keakurasian 75%, hal ini karena model ini memiliki MSE pengujian yang lebih kecil dibandingkan model 3-24-1, kendati sama-sama memiliki hasil akurasi yang sama. Berdasarkan model arsitektur terbaik ini akan digunakan untuk memprediksi jumlah siswa baru pada SMK Swasta Abdi Sejati untuk 2 tahun yang akan datang, yakni tahun 2019 hingga tahun 2020.

Full Text:

PDF

References


Kurniagara, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Dalam Memprediksi Jumlah Siswa Baru,” Jurnal Pelita Informatika, vol. 16, no. 3, pp. 214–220, 2017.

N. A. Y. Ramadhani, “Pembangunan Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Di Sekolah Menengah Kejuruan Al-Irsyad Tegal,” vol. 3, no. 3, pp. 35–43, 2016.

M. K. Z. Sormin, P. Sihombing, A. Amalia, A. Wanto, D. Hartama, and D. M. Chan, “Predictions of World Population Life Expectancy Using Cyclical Order Weight / Bias,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.

W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Implementation of Resilient Methods to Predict Open Unemployment in Indonesia According to Higher Education Completed,” JITE (Journal of Informatics and Telecommunication Engineering), vol. 3, no. 1, pp. 163–174, 2019.

J. Wahyuni, Y. W. Paranthy, and A. Wanto, “Analisis Jaringan Saraf Dalam Estimasi Tingkat Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara,” Jurnal Infomedia, vol. 3, no. 1, pp. 18–24, 2018.

J. R. Saragih, M. Billy, S. Saragih, and A. Wanto, “Analisis Algoritma Backpropagation Dalam Prediksi Nilai Ekspor (Juta USD),” Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, vol. 15, no. 2, pp. 254–264, 2018.

S. Setti and A. Wanto, “Analysis of Backpropagation Algorithm in Predicting the Most Number of Internet Users in the World,” JOIN (Jurnal Online Informatika), vol. 3, no. 2, pp. 110–115, 2018.

A. A. Fardhani, D. Insani, N. Simanjuntak, and A. Wanto, “Prediksi Harga Eceran Beras Di Pasar Tradisional Di 33 Kota Di Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Jurnal Infomedia, vol. 3, no. 1, pp. 25–30, 2018.

M. A. P. Hutabarat, M. Julham, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Produksi Tanaman Padi Sawah Menurut Kabupaten/Kota di Sumatera Utara,” Jurnal semanTIK, vol. 4, no. 1, pp. 77–86, 2018.

I. S. Purba and A. Wanto, “Prediksi Jumlah Nilai Impor Sumatera Utara Menurut Negara Asal Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Jurnal Teknologi Informasi Techno, vol. 17, no. 3, pp. 302–311, 2018.

B. Febriadi, Z. Zamzami, Y. Yunefri, and A. Wanto, “Bipolar function in backpropagation algorithm in predicting Indonesia’s coal exports by major destination countries,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 420, no. 012087, pp. 1–9, 2018.

B. K. Sihotang and A. Wanto, “Analisis Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Tamu Pada Hotel Non Bintang,” Jurnal Teknologi Informasi Techno, vol. 17, no. 4, pp. 333–346, 2018.

I. Parlina, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Artificial Neural Network Pada Industri Non Migas Sebagai Langkah Menuju Revolusi Industri 4.0,” InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, vol. 4, no. 1, pp. 155–160, 2019.

A. Wanto, M. Zarlis, Sawaluddin, and D. Hartama, “Analysis of Artificial Neural Network Backpropagation Using Conjugate Gradient Fletcher Reeves in the Predicting Process,” in Journal of Physics: Conference Series, 2017, vol. 930, no. 1, pp. 1–7.

A. Wanto, A. P. Windarto, D. Hartama, and I. Parlina, “Use of Binary Sigmoid Function And Linear Identity In Artificial Neural Networks For Forecasting Population Density,” International Journal Of Information System & Technology, vol. 1, no. 1, pp. 43–54, 2017.

S. P. Siregar and A. Wanto, “Analysis of Artificial Neural Network Accuracy Using Backpropagation Algorithm In Predicting Process (Forecasting),” International Journal Of Information System & Technology, vol. 1, no. 1, pp. 34–42, 2017.

A. Wanto et al., “Analysis of Standard Gradient Descent with GD Momentum And Adaptive LR for SPR Prediction,” 2018, pp. 1–9.

M. Fauzan et al., “Epoch Analysis and Accuracy 3 ANN Algorithm Using Consumer Price Index Data in Indonesia,” in Conference Paper, 2018, pp. 1–7.

A. Wanto et al., “Levenberg-Marquardt Algorithm Combined with Bipolar Sigmoid Function to Measure Open Unemployment Rate in Indonesia,” in Conference Paper, 2018, pp. 1–7.

R. E. Pranata, S. P. Sinaga, and A. Wanto, “Estimasi Wisatawan Mancanegara Yang Datang ke Sumatera Utara Menggunakan Jaringan Saraf,” Jurnal semanTIK, vol. 4, no. 1, pp. 97–102, 2018.

E. Hartato, D. Sitorus, and A. Wanto, “Analisis Jaringan Saraf Tiruan Untuk Prediksi Luas Panen Biofarmaka di Indonesia,” Jurnal semanTIK, vol. 4, no. 1, pp. 49–56, 2018.

E. Siregar, H. Mawengkang, E. B. Nababan, and A. Wanto, “Analysis of Backpropagation Method with Sigmoid Bipolar and Linear Function in Prediction of Population Growth,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.

M. R. Lubis, W. Saputra, A. Wanto, S. R. Andani, and P. Poningsih, “Analysis of Artificial Neural Networks Method Backpropagation to Improve the Understanding Student in Algorithm and Programming,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.

W. Saputra, P. Poningsih, M. R. Lubis, S. R. Andani, I. S. Damanik, and A. Wanto, “Analysis of Artificial Neural Network in Predicting the Fuel Consumption by Type of Power Plant,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–5, 2019.

A. Wanto et al., “Forecasting the Export and Import Volume of Crude Oil , Oil Products and Gas Using ANN,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.

I. S. Purba et al., “Accuracy Level of Backpropagation Algorithm to Predict Livestock Population of Simalungun Regency in Indonesia Accuracy Level of Backpropagation Algorithm to Predict Livestock Population of Simalungun Regency in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.

G. W. Bhawika et al., “Implementation of ANN for Predicting the Percentage of Illiteracy in Indonesia by Age Group,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.

A. Wanto and J. T. Hardinata, “Estimasi Penduduk Miskin di Indonesia Sebagai Upaya Pengentasan Kemiskinan dalam Menghadapi Revolusi Industri 4.0,” CESS (Journal of Computer Engineering System and Science), vol. 4, no. 2, pp. 198–207, 2019.

A. Wanto et al., “Analysis of the Backpropagation Algorithm in Viewing Import Value Development Levels Based on Main Country of Origin,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.

A. Wanto et al., “Analysis of the Accuracy Batch Training Method in Viewing Indonesian Fisheries Cultivation Company Development,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.

A. Wanto and A. P. Windarto, “Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” Jurnal & Penelitian Teknik Informatika Sinkron, vol. 2, no. 2, pp. 37–43, Oct. 2017.

P. Parulian et al., “Analysis of Sequential Order Incremental Methods in Predicting the Number of Victims Affected by Disasters,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.

T. Afriliansyah et al., “Implementation of Bayesian Regulation Algorithm for Estimation of Production Index Level Micro and Small Industry,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.




DOI: http://dx.doi.org/10.30645/senaris.v2i0.182

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


&nbsp