Prediksi Wilayah Calon Siswa Baru Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Model Backpropagation untuk Optimasi Promosi

Penulis

  • prima dina atika Univeristas Bhayangkara Jakarta Raya

Abstrak

Lokasi promosi merupakan salah satu faktor keberhasilan sekolah dalam melaksanakan kegiatan promosi. Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation akan digunakan untuk memprediksi lokasi tersebut. Kemudian dibentuk Jaringan Syaraf dengan menentukan jumlah unit neuron pada setiap lapisannya dan dilatih dengan data pelatihan untuk mengenali pola penerimaan yang sudah terjadi. Bobot hasil pelatihan akan disimulasikan pada data pengujian, output dari simulasi data pengujian merupakan persentase keberhasilan promosi pada suatu wilayah yang bisa dijadikan referensi untuk mengoptimalkan kegiatan promosi pada wilayah dengan persentase keberhasilan tertinggi. Perancangan penelitian dilakukan berdasarkan tahapan Cross-Industry Standard Process-Data Mining (CRISP-DM). Hasil yang didapat Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation menghasilkan akurasi yang lebih besar dibandingkan dengan jumlah siswa yang ditargetkan oleh sekolah bila dibandingkan dengan hasil yang sebenarnya. JST backpropagation menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 71.56 % dan target promosi menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 68.40% terhadap hasil sebenarnya.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Biografi Penulis

prima dina atika, Univeristas Bhayangkara Jakarta Raya

Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik

Referensi

D. Kurniawan and C. Supriyanto, "Optimasi Algoritma Support Vector Machine (SVM ) Menggunakan Adabost Untuk Penilaian Risiko Kredit," Jurnal Teknologi Informasi, vol. 9, no. Datamining, pp. 38-49, 2013.

S. Kusumadewi, Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Matlab dan Excel Link, Pertama ed., Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.

J. J. Siang, Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan Matlab, Pertama ed., Yogyakarta: Andi, 2009.

Larose and T. Daniel, Data Mining Methods And Models, First ed., United State Of America.: Wiley Interscience, 2006.

Larose and D. T, Discovering Knowledge in Data, First ed., United State Of America: Wiley Interscience, 2005.

D. F. Pasman, M. A. Muslim and M. Dhofir, "Analisis Implementasi Jaringan Syaraf Adaptif Untuk Peramalan Kebutuhan Energi Listrik Wilayah Malang," Neutrino, vol. 2, no. Fisika dan Aplikasi, p. 117–133, 2010.

Y. A. Lesnussa, S. Latuconsina and E. R. Persulessy, Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA ( Studi kasus : Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon ), Ambon, 2015, p. 149–160.

D. H. Tanjung, "Jaringan Syaraf Tiruan dengan Backpropagation untuk Memprediksi Penyakit Asma," 2015.

Diterbitkan

2019-12-31

Cara Mengutip

atika, prima dina. (2019). Prediksi Wilayah Calon Siswa Baru Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Model Backpropagation untuk Optimasi Promosi. Jurnal Teknologi Terpadu, 5(2). Diambil dari https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt/article/view/225

Terbitan

Bagian

Artikel