Prediksi Jumlah Siswa Baru Dengan Algoritma (MLP) Multi Layer Perceptron

Ikhsan Ramadan

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 SMA Swasta Islamiyah Gajing pada tahun yang akan datang sehingga dapat dilakukan antisipasi untuk memenuhi dan meningkatkan segala aspek kebutuhan proses belajar dan mengajar di sekolah dengan menggunakan metode Multilayer Perceptron. Multilayer Perceptron merupakan metode yang digunakan untuk melakukan prediksi (peramalan) untuk mengetahui hasil dari pengolahan data yang dilakukan. Metode ini membantu SMA Swasta Islamiyah Gajing  untuk mempersiapkan diri dalam menghadapi calon pendaftar pada tahun ajaran berikutnya. Karena jika tidak melakukan persiapan untuk mengadapi calon siswa baru maka pihak sekolah akan kesulitan dalam melakukan proses belajar mengajar karena system pengajaran yang selama ini diterapkan belom tentu cocok untuk kedepannya jika murid yang mendaftar melebihi atau bahkan kurang dari yang biasanya.

 

Kata Kunci : MLP, Pendidikan, prediksi.


References


Aden, A., & Al Jauzi, A. L. (2019). Prediksi Jumlah Siswa Baru Yang Mendaftar Menggunakan Eksponensial Ganda Satu-Parameter Dari Brown. Statmat : Jurnal Statistika Dan Matematika, 1(2), 17–27. https://doi.org/10.32493/sm.v1i2.2944

Fachrie, M., & Wibowo, A. P. (2018). Pemanfaatan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Kinerja Satpam. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer), 3(1), 46. https://doi.org/10.26798/jiko.2018.v3i1.80

Novandra, G., Naf’an, M. Z., & Laksana, T. G. (2018). Perancangan aplikasi android identifikasi tanda tangan menggunakan multi layer perceptron. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika), 03(01), 76–83. https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi/article/view/660

Setialaksana, W., Sulaiman, D. R. A., Dewi, S. S., Lamasitudju, C. A., Ashadi, N. R., & Asriadi, M. (2020). Model Jaringan Syaraf Tiruan dalam Peramalan Kasus Positif Covid-19 di Indonesia. Jurnal MediaTIK, 3(2), 53. https://doi.org/10.26858/jmtik.v3i2.14363

Yanto, M., Sovia, R., & Mandala, E. P. W. (2018). Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron Untuk Penentuan Pola Sistem Irigasi Lahan Pertanian Di Kabupaten Pesisir Selatan Sumatra Barat. Sebatik, 22(2), 111–115. https://doi.org/10.46984/sebatik.v22i2.317


Refbacks

  • There are currently no refbacks.



 

LPPM STIKOM Tunas Bangsa
https://tunasbangsa.ac.id/lp2m/
Organized by STIKOM Tunas Bangsa
Published by LPPM STIKOM Tunas Bangsa
W: https://skripsi.tunasbangsa.ac.id/index.php/2022

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0