PERBANDINGAN METODE REGRESI LINEAR DAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION DALAM PREDIKSI NILAI UJIAN NASIONAL SISWA SMP MENGGUNAKAN SOFTWARE R

Authors

  • Masruroh Masruroh Fakultas Teknik-Universitas Islam Lamongan

DOI:

https://doi.org/10.30736/jti.v5i1.347

Keywords:

regresi linear, backpropagation, prediksi, nilai ujian

Abstract

Metode regresi linear dan neural network backpropagation merupakan metode yang kerap digunakan dalam model prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan akurasi metode regresi linear dan backpropagation dalam prediksi nilai Ujian Nasional siswa SMP. Data yang digunakan berupa data nilai ujian akhir semester dan ujian sekolah sebagai input dan nilai ujian nasional sebagai output. Data didapatkan dari SMPN 1 dan SMPN 2 Lamongan.. Jumlah dataset sebanyak 701 dibagi menjadi 75% data training dan 25% data testing. Simulasi prediksi dilakukan menggunakan software R. Parameter akurasi yang digunakan adalah Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan model prediksi menggunakan metode regresi linear menghasilkan RMSE sebesar 9,04 dan MAPE sebesar 3,94%, sedangkan model prediksi menggunakan backpropagation menghasilkan RMSE sebesar 7,28 dan MAPE sebesar 0,55%. Dengan demikian dalam penelitian ini metode neural network backpropagation memiliki akurasi yang lebih baik dalam prediksi nilai Ujian Nasional siswa SMP.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

Masruroh Masruroh, Fakultas Teknik-Universitas Islam Lamongan

Teknik Informatika, Fakutas Teknik, Universitas Islam Lamongan

References

Amrin. 2016. AnalisaKomparasi Neural Network Backpropagation dan Multiple Linear Regression untuk Peramalan Tingkat Inflasi. Jurnal teknik Komputer AMIK Bekasi. Vol. 2 No. 2: 1-6.

Apriyani, Yanti, 2018. Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Prediksi Nilai UN Siswa SMPN 2 Cihaurbeuti. Indonesian Journal on Computer and Information Technology (IJCIT). Vol. 3 No. 1: 63-70.

Badan Standar Nasional Pendidikan. 2017. Prosedur Operasional Standar Penyelenggaraan Ujian Nasional. Jakarta: Badan Standar Nasional pendidikan (BSNP)

Disa, S. 2015. Penerapan Metode Regresi Linear dalam Pembuatan Perangkat Lunak Simulasi Target Penjualan. Jurnal Inspiration, Vol. 5 No. 2: 82-89.

Farizal, F., Rachman, A., & Rasyid, H. A. 2014. Model Peramalan Konsumsi Bahan Bakar Jenis Premium Di Indonesia Dengan Regresi Linier Berganda. Jurnal Ilmiah Teknik Industri. Vol.13 No. 2: 166-176.

Imtiyaz, H., B. H., Prasetio, dan N. Hidayat. 2017. Sistem Pendukung Keputusan Budidaya Tanaman Cabai Berdasarkan Prediksi Curah Hujan. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Vol.1 No. 9: 733-738.

Kosasi, Sandy, 2014. Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Nilai Ujian Sekolah.. Researchgate [online] tersedia di:<https://www.researchgate.net/publication/322165269_Penerapan_Metode_Jaringan_Saraf_Tiruan_Backpropagation_untuk_Memprediksi_Nilai_Ujian_Sekolah> [ diakses 10 Maret 2019].

Lesnussa, Y. A., L. J., Sinay, dan E. R., Persulessy, 2015. Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA (Studi Kasus: Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon. Jurnal Matematika Integratif(JMI). Vol. 11 No. 2: 149-160.

Lesnussa, Y. A., L. J., Sinay, dan M. R., Idah, 2017. Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Ambon. Jurnal Matematika Integratif(JMI). Vol. 13 No. 2: 63-72.

Lubis, L. S., Agus Buono, 2012. Artificial Neural Network Modeling To Predict The Beginning of Rainy Season Based On Sea Surface Temperature. Jurnal Ilmu Komputer & Agri-Informatika . Vol. 1 No. 2: 52-61.

Nafi’iyah, Nur. 2016. Perbandingan Regresi Linear, Backpropagation, dan Fuzzy Mamdani dalam Prediksi Harga Emas. Prosiding Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri (SENIATI), Institut Teknologi Nasional Malang, Jawa Timur, Malang, 6 Februari.

Nafiiyah, N. 2015. Penerapan Regresi Linear dalam Memprediksi Harga Jual Mobil Bekas. Prosiding Seminar Nasional Pengembangan Aktual Teknologi Informasi (SENA BAKTI), R.2.7-1 -R.2.7-6, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran “ , Jawa Timur, Surabaya, 5 Desember.

Pujianto, A., Kusrini, A., Sunyoto, 2018. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK). Vol. 5 No. 2: 157-162.

Sihananto, A., N. dan W. F., Mahmudy. 2017. Rainfall Forecasting Using Backpropagation Neural Network. Jurnal of Information Technology and Computer Science. Vol. 2 No. 2: 66-76.

Susanto, Tri. P. 2018. Prediksi Nilai Unas SMP 1 Berbek Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana. Simki-Techsain. Vol. 6 No. 2: 1-9.

Utomo, Winarto, 2015. Prediksi Nilai Ujian Nasional Produktif Sekolah Menengah Kejuruan Menggunakan Metode Neural Network. Techno.COM. Vol. 14 No. 1: 33-41.

Widodo, A.P., Suhartono, E. A., Sarwoko, dan Z. Firdaus, 2017. Akurasi Model Prediksi Metode Backpropagation Menggunakan Kombinasi Hidden Neuron dengan Alpha. Jurnal Matematika. Vol. 20 No. 2: 79-84.

PlumX Metrics

Published

2020-03-31

How to Cite

Masruroh, M. (2020). PERBANDINGAN METODE REGRESI LINEAR DAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION DALAM PREDIKSI NILAI UJIAN NASIONAL SISWA SMP MENGGUNAKAN SOFTWARE R. Joutica : Journal of Informatic Unisla, 5(1), 331–336. https://doi.org/10.30736/jti.v5i1.347

Issue

Section

Jouticla Jurnal Teknik Informatika