ANALISIS PREDIKSI DROP OUT
|
|
- Handoko Budiman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 ANALISIS PREDIKSI DROP OUT BERDASARKAN PERILAKU SOSIAL MAHASISWA DALAM EDUCATIONAL DATA MINING MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN M. Mahaputra Hidayat 1, Diana Purwitasari 2, Hari Ginardi 3 Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia riztra@gmail.com 1, diana@if.its.ac.id 2, hari@if.its.ac.id 3 ABSTRAK Peningkatan kualitas pendidikan di perguruan tinggi dapat dilihat dari tingginya tingkat keberhasilan mahasiswa dan rendahnya tingkat kegagalan mahasiswa. Salah satu indikator kegagalan mahasiswa adalah kasus drop out (berhenti studi). Permasalahan drop out menjadi sesuatu yang menarik untuk diteliti, karena hal ini dapat dipengaruhi oleh bermacam faktor. Banyak peneliti yang mengkaji maupun melakukan prediksi drop out berdasarkan faktor internal saja yaitu yang berasal dari dalam diri mahasiswa. Padahal selain faktor tersebut banyak faktor lain yang juga dapat mempengaruhi terjadinya drop out, salah satunya perilaku sosial mahasiswa. Namun tidak mudah menentukan dan mempelajari classifier yang tepat berdasarkan perilaku sosial mahasiswa untuk memprediksi kemungkinan drop out ini. Untuk mengatasi permasalahan di atas, diusulkan model baru untuk mempelajari arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan (JST) terbaik, agar menghasilkan classifier yang tepat dalam melakukan prediksi drop out dengan memanfaatkan data mining pendidikan serta pendekatan JST backpropagation pada penelitian ini. Hasil yang diperoleh dari analisis perilaku sosial dan model yang diusulkan, menunjukkan bahwa penggunaan data perilaku sosial mahasiswa dapat meningkatkan akurasi kemungkinan klasifikasi drop out sebesar 98,91% dengan tingkat signifikansi sensitivitas terbesar variabel perilaku sosial sebesar 4,737. Kata Kunci: Prediksi drop-out, educational data mining, jaringan syaraf tiruan ABSTRACT Improvement of education quality in university can be seen by the highness rate of success student and the lowness rate of failed student. One indicator of failed student is drop out. The drop out problem is interesting to be studied, because it can be affected from many factors. Many researchers study and predict the drop out by internal factor only, which comes from the student themselves. Whereas there are many factors besides the internal factor that can trigger drop out, such as student social behavior. However, it is a non trivial task to determine and learn the correct classifier based on the student social behavior to predict drop out probability. To overcome that problem, a new model is proposed in this research to study the correct classifier that can predict drop out using educational data mining with neural network approach. The result from this analysis of social behavior and the proposed method is be able to show that the use of student behavior data can increase the drop out prediction accuracy of 98,91% and the sensitivity of social behaviour variable of 4,737. Keywords: Drop out prediction, educational data mining, neural network. PENDAHULUAN Perguruan tinggi sering dijadikan tumpuan utama masyarakat dalam menilai berhasil tidaknya pendidikan tertinggi. Keberhasilan atau prestasi belajar mahasiswa hanya sering dilihat sebagai kesuksesan dan keunggulan pihak perguruan tinggi. Sebaliknya, kegagalan atau rendahnya kualitas mahasiswa sering dilihat sebagai ketidakmampuan pihak perguruan tinggi menyelenggarakan proses pendidikan tertinggi. Salah satu persoalan yang masih menjadi bahan pembicaraan adalah mengenai mahasiswa berhenti studi (drop out). Tingginya tingkat keberhasilan mahasiswa dan rendahnya tingkat kegagalan mahasiswa dapat mencerminkan kualitas dari suatu perguruan tinggi. Banyaknya mahasiswa drop-out selain merugikan bagi pribadi/individu, juga merugikan institusi/perguruan tinggi pada khusus-nya dan negara pada umumnya. Oleh karena itu, perlu
2 2 dilakukan kajian maupun prediksi terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi mahasiswa drop-out sehingga dapat dijadikan informasi yang bermanfaat bagi keberhasilan pendidikan di perguruan tinggi. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk kasus prediksi adalah Jaringan Syaraf Tiruan (JST). JST akan melakukan pembelajaran untuk membentuk suatu model referensi berdasarkan data pelatihan, kemudian JST yang telah melakukan pembelajaran tersebut dapat digunakan untuk pencocokan pola [1]. Keunggulan dari JST adalah kemampuan klasifikasi terhadap data yang belum diberikan pada saat pembelajaran sebelumnya [2]. Permasalahan drop-out ini banyak menarik perhatian para peneliti untuk melakukan penelitian mengenai kegagalan siswa maupun kegagalan sekolah. Pada tahun 2009 telah dilakukan penelitian tentang komparasi algoritma Decision tree, Bayesian classifiers, logistic models, rulebased learner dan random forest dengan menggunakan 648 data set mahasiswa untuk melakukan prediksi drop-out [3]. Dalam penelitian tersebut decision tree menunjukkan tingkat akurasi yang paling tinggi. Pada tahun yang sama, penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi dropout mahasiswa UPN Veteran Jawa Timur juga dilakukan [4]. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa faktor intelegensia mahasiswa dan penghasilan orang tua memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kasus drop-out di perguruan tinggi tersebut. Penelitian terbaru tentang analisis klasifikasi data mining untuk prediksi mahasiswa non-aktif di Universitas Dian Nuswantoro dilakukan dengan membandingkan empat algoritma yaitu logistic regression, decision tree, naive bayes, dan neural network [5]. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa decision tree merupakan algoritma yang paling akurat, namun demikian decision tree tidak dominan terhadap algoritma yang lain. Berdasarkan hasil penelitian tersebut juga, logistic regression, decision tree, naïve bayes dan neural network masuk dalam kategori excellent classification. Dari beberapa penelitian yang telah diuraikan sebelumnya, faktor yang banyak digunakan untuk memprediksi potensi drop-out mahasiswa adalah nilai akademis, kinerja mahasiswa, dan sosio-demographic mahasiswa, yang mana semua faktor tersebut berasal dari internal mahasiswa. Padahal faktor lainnya juga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap prediksi potensi drop-out mahasiswa, salah satunya faktor perilaku sosial [6]. Oleh karena itu pada penelitian ini diusulkan model baru untuk mempelajari arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan (JST) terbaik, agar menghasilkan classifier yang tepat dalam melakukan prediksi drop out berdasarkan perilaku sosial mahasiswa dengan memanfaatkan data mining pendidikan serta pendekatan JST backpropagation. TINJAUAN PUSTAKA 1. Perilaku Sosial Perilaku sosial seseorang itu tampak dalam pola respons antar orang yang dinyatakan dengan hubungan timbal balik antar pribadi. Perilaku sosial juga identik dengan reaksi seseorang terhadap orang lain [7]. Perilaku itu ditunjukkan dengan perasaan, tindakan, sikap keyakinan, kenangan, atau rasa hormat terhadap orang lain. Perilaku sosial seseorang merupakan sifat relatif untuk menanggapi orang lain dengan cara-cara yang berbeda-beda. Misalnya dalam melakukan kerja sama, ada orang yang melakukannya dengan tekun, sabar dan selalu mementingkan kepentingan bersama diatas kepentingan pribadinya. Sementara di pihak lain, ada orang yang bermalas-malasan, tidak sabaran dan hanya ingin mencari untung sendiri. Tabel 1 merupakan contoh perilaku sosial manusia. Tabel 1. Contoh Perilaku Sosial Manusia [7] Faktor pembentuk Contoh Perilaku sosial Perilaku dan karakteristik Interaksi bergaul, kerja tim Proses kognitif Sharing ide, pendapat Menjadi pemimpin bagi orang lain Lingkungan Logat bahasa, gaya hidup Tatar Budaya Kemampuan beradapatasi di lingkungan baru
3 3 2. Educational Data Mining Educational Data Mining (EDM) adalah bidang ilmu baru yang mengeksploitasi statistik, machine-learning, dan algoritma data-mining (DM) pada berbagai jenis data pendidikan yang tujuan utamanya yaitu menganalisis jenis data dalam menyelesaikan masalah-masalah penelitian pendidikan [8]. EDM berkaitan dengan pengembangan metode untuk mengeksplorasi jenis data yang unik dalam pengaturan pendidikan. Metode ini digunakan untuk memahami siswa lebih baik dan pengaturan di mana mereka belajar [9]. Beberapa algoritma DM yang umum digunakan adalah Decision Tree, CART (Classification & Regression Trees), CHAID (Chi Square Automatic Interaction Detector), Neural Networks, KNN (K-Nearest Neighbors), Genetic Algorithm, dan sebagainya. Pada Gambar 1 ditunjukkan diagram yang menggambarkan aliran informasi dalam proses data mining [10]. Proses data mining pada gambar tersebut ditunjukkan sebagai proses yang iteratif. Hasil evaluasi pengetahuan yang dihasilkan data mining dapat menimbulkan kebutuhan pengetahuan yang lebih lengkap, perbaikan kumpulan data (dataset) atau perubahan pada sistem. Gambar 1. Aliran Informasi dalam Data Mining. 3. Jaringan Syaraf Tiruan Neural Networks (Artificial Neural Networks atau Jaringan Saraf Tiruan) merupakan sebuah metode softcomputing atau data mining yang banyak digunakan untuk melakukan pengklasifikasian dan prediksi. Artificial Neural Networks (ANN) pertama kali dikembangkan oleh McCulloch dan Pitts pada tahun 1943, dan sekarang ini telah banyak dikembangkan menjadi bentuk ANN yang bermacam-macam. Perubahan bentuk ini dapat berupa perubahan activation function, topology, learning algorithm dan lain-lain. Pada penelitian ini digunakan JST backpropagation Algoritma Backpropagation Salah satu algoritma yang sering digunakan dalam melakukan learning terhadap ANN adalah backpropagation algorithm. Algoritma ini dikembangkan oleh Rumelhart dan McClelland pada tahun Sebuah neural networks umumnya terdiri dari input, output dan hidden layer. Dalam algoritma Backpropagation, proses learning dilaksanakan, pertama melakukan proses feed forward dengan mengirimkan sinyal forward. Adapun proses yang dilakukan dalam feed forward ini untuk sebuah neuron dijabarkan dalam gambar 2. Gambar 2. Activation of single neuron Algoritma backpropagation terdiri dari arah maju dan arah balik seperti berikut ini: Tahap 0 : pembobotan awal (set ke nilai random serendah mungkin), set harga error minimal. Tahap 1 : Ketika kondisi stop, false, lakukan tahap 2-9.
4 4 Tahap 2 : Untuk setiap pasangan training, lakukan tahap 3-8. Feedforward : Tahap 3 : tiap unit masukan (X i, i = 1,, n), menerima sinyal x i dan menyebarkan sinyal ke seluruh lapis tersembunyi (hidden layer). Tahap 4 : tiap unit tersembunyi Z j, j = 1,, p), jumlahkan bobot sinyal inputnya, p Z inj = v oj + i=1 x i v ij, (1) Terapkan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal keluarannya, Z j = f(z inj ), dan mengirimkan sinyal ini ke seluruh unit lapis di atasnya (lapis output). Tahap 5 : tiap unit keluaran (Y k, k = 1,, m), jumlahkan bobot sinyal keluarannya, m y ink = w ok + j=1 x j w jk, (2) Sedangkan untuk cascade: m f Y ink = w ok + j=1 x j w jk + i=1 x i w ij (3) Terapkan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal keluarannya, y k = f(z ink ). (4) Backpropagation Error: Tahap 6 : tiap unit keluaran Y k, k = 1,, m), menerima pola target dan mengacu ke target masukan, hitung kesalahannya δ k = (t k y k )f (y ink ), (5) Hitung koreksi bobot, w jk = αδ kzj, (6) Hitung koreksi terhadap bias, w ok = αδ k, (7) Dan mengirimkan sinyal tersebut ke lapis sebelumnya (mundur). Tahap 7 : tiap unit tersembunyi (Z j, j = 1,, p), menjumlahkan delta masukan dari lapis diatasnya. δ inj = m k=1 δ k w jk, (8) Dan hitung bobot koreksinya, v ij = αδ jxi, (9) Dan hitung koreksi biasnya, v oj = αδ j, (10) Update bobot dan bias: Tahap 8 : tiap unit keluaran (Y k, k = 1,, m), update bias dan bobot-bobotnya (j = 0,, p): w jk (new) = w jk (old) + w jk, (11) Tiap unit tersembunyi (Z j, j = 1,, p), update bias dan bobotnya i = 0,, n): v ij (new) = v ij (old) + w ij, (12) Tahap 9 : Uji kondisi berhenti. if δ k < harga error set awal then stop training. 4. Generalisasi Dalam penelitian ini digunakan parameter yang disebut generalisasi untuk mengukur tingkat pengenalan jaringan pada pola yang diberikan yaitu data validasi dan data testing. Generalisasi yang digunakan dalam [11] adalah sebagai berikut : Generalisasi test = numkenal test jum pola x100 (13) dimana numkenal test adalah jumlah pola yang dikenal dan jum pola adalah jumlah pola keseluruhan. Jumlah numkenal test dan jum pola yang ditunjukkan akan berbeda pada setiap model prediksi.
5 5 5. Analisis Sensitivitas Analisis sensitivitas bertujuan untuk melihat perubahan output dari model yang didapatkan jika dilakukan perubahan terhadap input dari model. Selain itu analisis ini berguna untuk mengetahui variabel mana yang lebih berpengaruh atau sensitif untuk mencapai output akurat dari model yang dikembangkan [12]. Untuk mengetahui sensitivitas dari S p ki dimana JST yang digunakan memiliki 1 layer input Z = (Z 1,, Z i, Z I ), 1 layer tersembunyi Y = (Y 1, Y j, Y J ), dan 1 layer output O = (O 1, O k, O K ) dan data training adalah P = (P 1, P p, P P ) digunakan : S p J ki = O k + j=1 w kj y j v ji (14) Untuk mendapatkan matrik sensitivitas dari semua data training terhadap output dapat digunakan : S p p ki max = max{s ki}, p = 1, P (15) kemudian dilanjutkan dengan menghitung matrik sensitivitas dari input secara menyeluruh dapat digunakan : i = max{s ki }, k = 1, K (16) METODE PENELITIAN Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai tahap-tahap dalam penelitian untuk memperoleh model JST dengan arsitektur terbaik, yaitu preprocessing data, pengujian dan prediksi. Data pendidikan mahasiswa yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari sistem akademik mahasiswa (SIAMIK) UPN Veteran Jawa Timur dan Universitas Bhayangkara (UBHARA) Surabaya, yaitu sebanyak 204 sampel mahasiswa teknik informatika semester 2 dan 6. Data perilaku sosial mahasiswa diperoleh dengan cara membagikan kuisioner kepada sampel mahasiswa tersebut untuk kemudian diisi sesuai dengan pilihan yang ada. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini dikomposisikan dalam dua kelompok data (KD) yang dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3. Tabel 2. Kelompok Data Pertama Kategori Data training (50%) Data yang digunakan Data Data validasi testing (25%) (25%) Jumlah Non DO DO Jumlah Kategori Tabel 3. Kelompok data Kedua Data training (70%) Data yang digunakan Data Data validasi testing (15%) (15%) Jumlah Non DO DO Jumlah Preparation data Pada langkah data preparation, pengolahan data terdiri dari 2 poin: seleksi data dan transformasi data. Seleksi data bertujuan untuk mengidentifikasi variabel-variabel relevan yang digunakan dalam penelitian ini. Transformasi data digunakan untuk mengubah dataset sehingga konten informasi terbaik diambil dan dimasukkan pada tool mining dalam format yang tepat. Pada langkah ini, ditentukan atribut-atribut yang akan mendukung variabel input. Tabel 4 menunjukkan hasil identifikasi variabel-variabel yang digunakan sebagai input data berdasarkan parameter individu, parameter akademik, dan parameter sosial mahasiswa.
6 6 Tabel 4. Variabel Input Parameter Variabel Nilai yang mungkin relevan Individu Nama String (optional) Umur Numerik (18-27 tahun) Jen_kel Kategorikal (Pria, wanita) Alamat String (optional) Jarak_tinggal Numerik (1-60 Km) Status_tinggal Kategorikal (kos, BO) Status_nikah Kategorikal (ya, tidak) Status_kerja Kategorikal (bekerja, tidak) Pend_ibu Kategorikal (tidak, sekolah, sarjana) Status_peki Kategorikal (bekerja, tidak) Pend_ayah Kategorikal (tidak, sekolah, sarjana) Status_Peka Kategorikal (bekerja, tidak) Jum_kel Numerik (2-15 orang) Motivasi Kategorikal (sendiri, orang tua) Waktu_bel Numerik (0-24 jam) Internet_rumah Kategorikal (ya atau tidak) Handphone Kategorikal (jarang, sering) Studi_lanjut Kategorikal (ya, tidak) Kesehatan Kategorikal (sedikit, luang) Akademik Absensi Numerik (0-31 hari) Sks Numerik ( sks) Ipk Numerik (0-4,0) Semester Numerik (II, VI) Beasiswa Kategorikal (ya, tidak) Sosial Int_dos Kategorikal (buruk, biasa, bagus) Int_tem Kategorikal (buruk, biasa, bagus) Hub_kel Kategorikal (buruk, biasa, bagus) Waktu_bebas Kategorikal (sedikit, luang) Preprocessing data Langkah berikutnya adalah preprocessing, yaitu untuk menangani data yang bersifat noise dan missing value data. Dengan pembersihan dan pengintegrasian, data noise dan informasi yang tidak relevan dari dataset akan berkurang. Di dalam preprocessing dilakukan cleaning data yaitu proses yang digunakan untuk menghapus data ganda, memeriksa data yang tidak konsisten, penanganan data missing dan merapikan data noise, dan transformasi data yaitu mengubah data ke dalam model analitik. Unary Encoding merupakan metode transformasi data dengan mempresentasikan data kategorikal dalam bentuk kombinasi angka 1 dan 0 (numerical binary variable). Misalnya atribut jenis kelamin yang mempunyai 2 kategori maka akan diganti dengan 2 (dua) atribut bilangan biner yaitu pria dan wanita. Jika atribut jenis kelamin menunjukkan pria, maka nilai atribut pria 1 dan wanita 0. Dan jika atribut jenis kelamin menunjukkan menunjukkan wanita, maka nilai atribut pria 0 dan wanita 1. Tabel 5 dan 6 merupakan salah satu contoh atribut kategorikal, yaitu variabel jenis kelamin yang ditransformasi menjadi numerical binary variable. Tabel 5. Atribut biner jenis kelamin Jenis Kelamin Biner Pria Biner Wanita Pria 1 0 Wanita 0 1
7 7 Tabel 6. Hasil transformasi Jenis Kelamin Nilai Pria 10 Wanita 01 Wanita 01 Wanita 01 Pria 10 Pria 10 Kemudian sebelum dilaksanakan input data dan data target ke dalam JST, pertama harus dilakukan normalisasi data untuk variabel numerik. Normalisasi adalah salah satu dari beberapa teknik dalam data transformasi, yang mengubah data asli ke dalam jangkauan datanya antara 0 dan 1 sesuai dengan fungsi aktivasi yang akan digunakan. Dalam penelitian ini digunakan rumus normalisasi data max-min sebagai berikut : Normalisasi = A A min (17) A max A min dimana: A : atribut nilai input A max : bobot nilai maksimum : bobot nilai minimum A min Pengujian Pada tahap ini, setelah data siap untuk dimasukkan dalam JST, dilakukan pengujian dengan menggunakan variasi arsitektur yang ditentukan pada Tabel 7. Kemudian akan dibandingkan hasilnya dan dipilih arsitektur JST yang terbaik untuk sistem prediksi. Tabel 7. Struktur JST yang Digunakan Karakteristik Spesifikasi Arsitektur 1 hidden layer Neuron input Iterasi pertama 50 node, iterasi selanjutnya berdasarkan hasil proses seleksi variable input menggunakan analisis sensitivitas Hidden node 5, 10, 15 Fungsi pelatihan Resilent backpropagation, levenbergmarquardt Neuron layer output 2 Toleransi galat 0,001 Learning rate 0.01, 0.05, 0.1, 0.5 Maksimum epoch 2000 Arsitektur JST yang telah diberi pembelajaran dan diuji kemudian dianalisis sensitivitas node-node inputnya menggunakan analisis sensitivitas yang telah dibahas pada subbab sebelumnya. Hasil yang diharapkan dari proses ini adalah didapatkan node-node input yang memiliki sensitivitas rendah, sehingga tidak akan digunakan kembali pada tahap pembelajaran selanjutnya. Proses ini akan berulang terus sampai didapatkan nilai sensitivitas dari masing-masing node yang cukup tinggi. Jaringan dengan arsitektur terbaik inilah yang siap untuk digunakan dalam sistem prediksi kemungkinan drop-out mahasiswa berdasarkan perilaku sosialnya. HASIL DAN PEMBAHASAN Serangkaian uji coba dilakukan untuk mengevaluasi sistem yang diusulkan. Digunakannya variasi parameter jaringan dalam proses pembelajaran dan pengujian dimaksudkan untuk mendapatkan parameter terbaik dari model JST yang kemudian digunakan untuk melakukan prediksi drop-out mahasiswa, dengan membandingkan hasil percobaan pelatihan dan pengujian pada dua kelompok data dan fungsi pelatihan yang berbeda, dimana pada masing-masing kelompok data, hasil percobaan memberikan informasi waktu pembelajaran tercepat, nilai MSE terkecil, dan generalisasi data validasi dan data testing tertinggi, parameter laju pembelajaran (lr) dan jumlah hidden-node.
8 8 Berdasarkan hasil pembelajaran dan pengujian berulang pada Tabel 8 terlihat bahwa waktu pembelajaran tercepat 0.06 detik, dihasilkan oleh pembelajaran pada kelompok data pertama dengan variasi fungsi pelatihan levenberg-marquardt pada laju pembelajaran 0.1 dan jumlah hidden-node 5. Nilai MSE terkecil dan tingkat generalisasi tertinggi dari data validasi dan data testing dihasilkan oleh pembelajaran kelompok data kedua dengan variasi fungsi pelatihan levenberg-marquardt, laju pembelajaran 0.1 dan jumlah hidden node 10. Tabel 8. Hasil Pembelajaran dan Pengujian Terbaik Variasi Kelompok data pertama Kelompok data kedua Fungsi Pelatihan Resilent BP waktu MSE Data Data waktu MSE Data Data Validasi Testing Validasi Testing lr Hidden node Fungsi Pelatihan levenbergmarquardt lr Hidden node Hasil pembelajaran dan pengujian menunjukkan adanya perbaikan nilai yang dihasilkan oleh percobaan dengan menggunakan beberapa variasi fungsi pelatihan. Nilai waktu pembelajaran, MSE dan tingkat generalisasi dari data validasi dan data testing yang dihasilkan oleh percobaan dengan fungsi pelatihan resilent backpropagation terus diperbaiki bobotnya hingga menghasilkan waktu pembelajaran yang lebih cepat, nilai MSE yang lebih minimum dan tingkat akurasi yang lebih tinggi pada percobaan dengan fungsi levenbergmarquardt. Berdasarkan hasil generalisasi pada pengujian dengan mempertimbangkan beberapa variasi parameter jaringan, maka ditetapkan arsitektur terbaik yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi tingkat kelulusan mahasiswa adalah sebagaimana yang ditunjukkan oleh Tabel 9. Tabel 9. Parameter Jaringan Terbaik untuk Prediksi Parameter Kelompok Data Fungsi Pelatihan Learning rate 0.1 Jumlah hidden node 5 Model JST untuk prediksi Kedua Generalisasi data validasi 98.89% Generalisasi data testing 98.91% Levenberg-marquardt Selanjutnya dilakukan proses analisis sensitivitas terhadap JST dengan performa terbaik yang menghasilkan ranking variabel input dari yang terendah sampai yang tertinggi. Hasil analisis sensitivitas setelah dilakukan iterasi berulang dapat dilihat pada Tabel 10 yang menunjukkan bahwa variabel input yang memiliki tingkat sensitivitas paling tinggi untuk kelompok data pertama adalah kualitas hubungan antar mahasiswa dengan skor (ranking 1), dan terendah waktu belajar dengan skor (ranking 14). Sedangkan untuk kelompok data kedua, nilai sensitivitas tertinggi dicapai oleh variabel input kualitas hubungan antar mahasiswa dengan skor (ranking 1) dan terendah interaksi dengan dosen dengan skor (ranking 14). Sensitivitas pada semua variabel menunjukkan hasil yang cukup besar sehingga proses iterasi pembelajaran dihentikan.
9 9 Tabel 10. Hasil Analisis Sensitivitas Iterasi Berulang No Variabel Sensitivitas KD 1 KD 2 Angka Ranking Angka Ranking 1 Umur Jarak Pend_ibu Pend_ayah Status_Peka Jum_kel Hub_kel Motivasi Waktu_bel Studi_lanjut Sks Ipk Int_dos Int_teman Setelah semua proses uji coba dilakukan, didapatkan arsitektur JST terbaik yang siap untuk dikembangkan menjadi sistem prediksi drop-out mahasiswa yang handal. Sebagai tahap terakhir perlu dilakukan pengujian arsitektur terbaik terhadap sebagian data validasi dan data testing yang dimaksudkan untuk menguji ketepatan jaringan dalam melakukan prediksi sebelum digunakan untuk melakukan prediksi pada data baru yang akan diberikan. Data validasi dan data testing akan diuji tanpa memiliki data target, sehingga target hasil prediksi yang dihasilkan akan dibandingkan dengan data aktual. Hasil proses pengujian dengan menggunakan data validasi dan data testing pada model prediksi kemungkinan drop-out disajikan oleh Tabel 11. Tabel 11. Pengujian dengan Menggunakan Arsitektur Terbaik untuk Prediksi Data Data Validasi % Data testing Jumlah data Pengenalan data Dikenal Tidak dikenal Data hasil prediksi Drop-out Non drop-out Data aktual Drop-out Non drop-out % Berdasarkan pengujian arsitektur terbaik terhadap data validasi dan data testing untuk model prediksi drop-out menunjukkan bahwa data dikenali 100% pada data validasi dan 93.54% pada data testing. Hasil prediksi menggunakan data validasi menyatakan bahwa mahasiswa yang diprediksi drop-out berjumlah 10 mahasiswa dan non drop-out 21 mahasiswa, dan data kategori aktual menunjukkan hal yang sama. Prediksi terhadap data testing menyatakan bahwa mahasiswa yang diprediksi non drop-out sebanyak 20 dan drop-out hanya 9 mahasiswa, berbeda dengan data aktual yang menyatakan bahwa mahasiswa yang drop-out berjumlah 10 mahasiswa dan non dropout 21 mahasiswa. KESIMPULAN Hasil uji coba menunjukkan bahwa, model yang diusulkan dapat digunakan untuk predikasi potensi drop-out mahasiswa. Arsitektur dan parameter jaringan terbaik yang diperoleh yaitu menggunakan komposisi kelompok data kedua, dengan fungsi pelatihan levenbergmarquardt, laju pembelajaran 0.1, 5 hidden node, generalisasi data validasi dan data testing sebesar
10 % dan 98,91%. Hasil analisis sensitivitas menunjukkan variabel input untuk parameter sosial yang paling berpengaruh adalah kualitas interaksi dengan teman dan variabel hubungan keluarga. Sedangkan variabel input untuk parameter individu adalah studi_lanjut dan motivasi. Untuk parameter akademik, variabel input yang paling berpengaruh adalah SKS dan IPK. DAFTAR PUSTAKA [1]. Kusumadewi S and Hartati S, 2010, Neuro-Fuzzy. Integrasi Sistem Fuzzy & Jaringan Syaraf, Yogyakarta, Graha Ilmu. [2]. Han J and Kamber M, 2001, Data Mining: Concepts and Techniques, USA : Academic Press. [3]. G. W. Dekker et al., 2009, Predicting students drop out: A case study, In EDM: Proceedings of the 2nd International Conference On Educational Data Mining, Cordoba, Spain., pages [4]. Hertati, D, 2009, Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Putus Studi (Drop Out) Mahasiswa Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur (Tugas Akhir tidak dipublikasikan), Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa timur. [5]. Hastuti K, 2012, Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Mahasiswa Non Aktif, Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan 2012 (Semantik 2012). [6]. B. Jaroslav et al., 2012, Predicting drop-out from social behaviour of students, EDM2012: Proceedings ofthe 5th International Conference on Educational Data Mining, Eindhoven, the Netherlands., pages , [7]. Baron et al., 2006, Social Psychology, Erlangga. [8]. C. Romero et al., 2010, Handbook of Educational Data Mining, New York: Taylor & Francis. [9]. R. Baker and K. Yacef, 2010, The state of educational data mining in 2009: A review and future visions, Journal of Educational Data Mining, 1(1):3-17. [10]. Nilakant, K, 2004, Applicationof Data Mining in Constraint Based Intelligent Tutoring System, diakses tanggal 28 Juni [11]. Agustini K, 2006, Perbandingan Metode Transformasi Wavelet Sebagai Praproses Pada Sistem Identifikasi Pembicara, [Thesis], Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. [12]. Engelbrecht AP, 2001, Sensitivity Analysis for Selective Learning by Feedforward Neural Networks, J Fundamental Informatics, Vol. XXI: , IOS Press.
EDUCATIONAL DATA MINING UNTUK MENINGKATKAN PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM SISTEM INFORMASI SEKOLAH. M. Mahaputra Hidayat 1*
EDUCATIONAL DATA MINING UNTUK MENINGKATKAN PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM SISTEM INFORMASI SEKOLAH M. Mahaputra Hidayat 1* 1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Bhayangkara Surabaya
Lebih terperinci3. METODE PENELITIAN
19 3. METODE PENELITIAN 3.1 Diagram Alir Penelitian Kerangka pemikiran pada penelitian ini dapat digambarkan dalam suatu bagan alir seperti pada Gambar 8. Gambar 8 Diagram Alir Penelitian Pengumpulan Data
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Data Yang Digunakan Dalam melakukan penelitian ini, penulis membutuhkan data input dalam proses jaringan saraf tiruan backpropagation. Data tersebut akan digunakan sebagai
Lebih terperinciPerbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation
65 Perbaikan Metode Prakiraan Cuaca Bandara Abdulrahman Saleh dengan Algoritma Neural Network Backpropagation Risty Jayanti Yuniar, Didik Rahadi S. dan Onny Setyawati Abstrak - Kecepatan angin dan curah
Lebih terperinciVOL. 01 NO. 02 [JURNAL ILMIAH BINARY] ISSN :
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI AIR MINUM MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION (STUDI KASUS : PDAM TIRTA BUKIT SULAP KOTA LUBUKLINGGAU) Robi Yanto STMIK Bina Nusantara
Lebih terperinciPresentasi Tugas Akhir
Presentasi Tugas Akhir Bagian terpenting dari CRM adalah memahami kebutuhan dari pelanggan terhadap suatu produk yang ditawarkan para pelaku bisnis. CRM membutuhkan sistem yang dapat memberikan suatu
Lebih terperinciPREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian 1, Erlinda Ningsih 2 1 Dosen Teknik Informatika, STMIK Potensi Utama 2 Mahasiswa Sistem Informasi, STMIK
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA INISIALISASI NGUYEN-WIDROW PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
ANALISIS ALGORITMA INISIALISASI NGUYEN-WIDROW PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian 1, M. Rhifky Wayahdi 2 1 Dosen Teknik Informatika,
Lebih terperinciPENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA BARAT
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA BARAT Havid Syafwan Program Studi Manajemen Informatika, Amik Royal, Kisaran E-mail: havid_syafwan@yahoo.com ABSTRAK:
Lebih terperinciImplementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Steepest Descent untuk Prediksi Data Time Series
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Steepest Descent untuk Prediksi Data Time Series Oleh: ABD. ROHIM (1206 100 058) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. M. Isa Irawan, MT Jurusan Matematika
Lebih terperinciKLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE
KLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE KLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE Warih Maharani Fakultas
Lebih terperinciAnalisis Algoritma Decision Tree untuk Prediksi Mahasiswa Non Aktif
Analisis Algoritma Decision Tree untuk Prediksi Mahasiswa Non Aktif Khafiizh Hastuti 1, Erwin Yudi Hidayat 2 1, 2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang 50131 E-mail : 1 afis@dsn.dinus.ac.id,
Lebih terperinciPengembangan Aplikasi Prediksi Pertumbuhan Ekonomi Indonesia dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Erlangga, Sukmawati Nur Endah dan Eko Adi Sarwoko Pengembangan Aplikasi Prediksi Pertumbuhan Ekonomi Indonesia dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Erlangga, Sukmawati Nur Endah dan Eko Adi Sarwoko
Lebih terperinciANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH RESERVASI KAMAR HOTEL DENGAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang)
ANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH RESERVASI KAMAR HOTEL DENGAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang) 1 Musli Yanto, 2 Sarjon Defit, 3 Gunadi Widi Nurcahyo
Lebih terperincilalu menghitung sinyal keluarannya menggunakan fungsi aktivasi,
LAMPIRAN 15 Lampiran 1 Algoritme Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Standar Langkah 0: Inisialisasi bobot (bobot awal dengan nilai random yang paling kecil). Langkah 1: Menentukan maksimum epoch, target
Lebih terperinciANALISIS PENAMBAHAN NILAI MOMENTUM PADA PREDIKSI PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION
ANALISIS PENAMBAHAN NILAI MOMENTUM PADA PREDIKSI PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION Eka Irawan1, M. Zarlis2, Erna Budhiarti Nababan3 Magister Teknik Informatika, Universitas Sumatera
Lebih terperinciAnalisis Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Backpropagation Untuk Mendeteksi Gangguan Psikologi
Analisis Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Backpropagation Untuk Mendeteksi Gangguan Psikologi Kiki, Sri Kusumadewi Laboratorium Komputasi & Sistem Cerdas Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciModel Arsitektur Backpropogation Dalam Memprediksi Faktor Tunggakan Uang Kuliah (Studi Kasus AMIK Tunas Bangsa)
IJCCS, Vol.x, No.x, July xxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Model Arsitektur Backpropogation Dalam Memprediksi Faktor Tunggakan Uang Kuliah (Studi Kasus AMIK Tunas Bangsa) Agus Perdana Windarto* 1, Dedy Hartama
Lebih terperinciPenerapan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Menggunakan VB 6
Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Menggunakan VB 6 Sari Indah Anatta Setiawan SofTech, Tangerang, Indonesia cu.softech@gmail.com Diterima 30 November 2011 Disetujui 14 Desember 2011
Lebih terperinciABSTRAK. Kata Kunci : Artificial Neural Network(ANN), Backpropagation(BP), Levenberg Marquardt (LM), harga emas, Mean Squared Error(MSE), prediksi.
ABSTRAK Prediksi harga emas merupakan masalah yang sangat penting dalam menentukan pengambilan keputusan perdagangan dalam pertambangan. Prediksi yang akurat untuk pertambangan dapat memberikan keuntungan
Lebih terperinciSATIN Sains dan Teknologi Informasi
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No., Juni 206 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Estimasi Needs
Lebih terperinciJARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENDETEKSI GANGGUAN PSIKOLOGI
Media Informatika, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 1-11 ISSN: 0854-4743 JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENDETEKSI GANGGUAN PSIKOLOGI Kiki, Sri Kusumadewi Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Dewi Kusumawati 1), Wing Wahyu Winarno 2), M. Rudyanto Arief 3) 1), 2), 3) Magister Teknik Informatika STMIK
Lebih terperinciANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENGETAHUI LOYALITAS KARYAWAN
ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENGETAHUI LOYALITAS KARYAWAN Jasmir, S.Kom, M.Kom Dosen tetap STIKOM Dinamika Bangsa Jambi Abstrak Karyawan atau tenaga kerja adalah bagian
Lebih terperinci2. TINJAUAN PUSTAKA. Jumlah (AM x bobot SKS) Jumlah SKS (1) dengan AM adalah Angka Mutu SKS adalah Satuan Kredit Semester
17 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Evaluasi Keberhasilan Studi Evaluasi keberhasilan studi mahasiswa dapat ditempuh dengan beberapa tahapan, yaitu evaluasi keberhasilan belajar matakuliah, evaluasi keberhasilan
Lebih terperinciArchitecture Net, Simple Neural Net
Architecture Net, Simple Neural Net 1 Materi 1. Model Neuron JST 2. Arsitektur JST 3. Jenis Arsitektur JST 4. MsCulloh Pitts 5. Jaringan Hebb 2 Model Neuron JST X1 W1 z n wi xi; i1 y H ( z) Y1 X2 Y2 W2
Lebih terperinciJARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE BACK PROPAGATION (STUDI KASUS : BMKG MEDAN)
JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE BACK PROPAGATION (STUDI KASUS : BMKG MEDAN) Marihot TP. Manalu Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma
Lebih terperinciAplikasi yang dibuat adalah aplikasi untuk menghitung. prediksi jumlah dalam hal ini diambil studi kasus data balita
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1. Analisa dan Kebutuhan Sistem Analisa sistem merupakan penjabaran deskripsi dari sistem yang akan dibangun kali ini. Sistem berfungsi untuk membantu menganalisis
Lebih terperinciJurnal Informatika Mulawarman Vol 5 No. 1 Februari
Jurnal Informatika Mulawarman Vol 5 No. 1 Februari 2010 50 Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur Dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran
Lebih terperinciIMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER FEEDFORWARD DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI NILAI KURS JUAL SGD-IDR
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 205 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 205 IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER FEEDFORWARD DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1-1
BAB 1 PENDAHULUAN Bab ini menguraikan penjelasan umum mengenai tugas akhir yang dikerjakan. Penjelasan tersebut meliputi latar belakang masalah, tujuan tugas akhir, lingkup tugas akhir, metodologi yang
Lebih terperinciProsiding SNATIF Ke-1 Tahun 2014 ISBN:
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Diana Laily Fithri, Eko Darmanto Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Analisis merupakan proses penguraian konsep ke dalam bagian-bagian yang lebih sederhana, sehingga struktur logisnya menjadi jelas. Metode untuk menguji, menilai, dan
Lebih terperinciPERANCANGAN PARAMETER TERBAIK UNTUK PREDIKSI PRODUKSI BAN GT3 MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT PROPAGATION
PERANCANGAN PARAMETER TERBAIK UNTUK PREDIKSI PRODUKSI BAN GT3 MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT PROPAGATION Fitrisia, Adiwijaya, dan Andrian Rakhmatsyah Program Studi S1 Teknik Informatika,
Lebih terperinciSATIN Sains dan Teknologi Informasi
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No., Juni 206 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Jaringan Syaraf Tiruan Peramalan Inventory Barang
Lebih terperinciKOMPARASI HASIL KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 14 Mei 2011 KOMPARASI HASIL KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN JARINGAN
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Variabel Penelitian Penelitian ini menggunakan satu definisi variabel operasional yaitu ratarata temperatur bumi periode tahun 1880 sampai dengan tahun 2012. 3.2 Jenis dan
Lebih terperinciMETODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Kerangka Pemikiran Perusahaan dalam era globalisasi pada saat ini, banyak tumbuh dan berkembang, baik dalam bidang perdagangan, jasa maupun industri manufaktur. Perusahaan
Lebih terperinciBAB III. METODOLOGI. kegiatan manusia membuat penelitian dengan domain teknik informatika
BAB III. METODOLOGI 3.1. Kerangka Pikir Teknik informatika yang memiliki andil yang cukup besar dalam berbagai kegiatan manusia membuat penelitian dengan domain teknik informatika merupakan hal yang menarik
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI Jaringan Syaraf Tiruan. Universitas Sumatera Utara
BAB II DASAR TEORI Landasan teori adalah teori-teori yang relevan dan dapat digunakan untuk menjelaskan variabel-variabel penelitian. Landasan teori ini juga berfungsi sebagai dasar untuk memberi jawaban
Lebih terperinciANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKTIVITAS PEGAWAI. Jasmir, S.Kom, M.Kom
ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKTIVITAS PEGAWAI Jasmir, S.Kom, M.Kom Dosen tetap STIKOM Dinamika Bangsa Jambi Abstrak Pegawai atau karyawan merupakan
Lebih terperinciPREDIKSI NILAI UAS SISWA SMK MENGGUNAKAN ALGORITMA LEVENBERG-MARQUARDT (Studi Kasus : SMK Negeri 4 Tanjungpinang)
PREDIKSI NILAI UAS SISWA SMK MENGGUNAKAN ALGORITMA LEVENBERG-MARQUARDT (Studi Kasus : SMK Negeri 4 Tanjungpinang) Dwi Kuntoro Dhani Susanto Mahasiswa Teknik Informatika, FT UMRAH (dwikuntoro_dhanisusanto@yahoo.com)
Lebih terperinciT 11 Aplikasi Model Backpropagation Neural Network Untuk Perkiraan Produksi Tebu Pada PT. Perkebunan Nusantara IX
T 11 Aplikasi Model Backpropagation Neural Network Untuk Perkiraan Produksi Tebu Pada PT. Perkebunan Nusantara IX Oleh: Intan Widya Kusuma Program Studi Matematika, FMIPA Universitas Negeri yogyakarta
Lebih terperinciANALISIS PENAMBAHAN MOMENTUM PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
Seminar Nasional Informatika 0 ANALISIS PENAMBAHAN MOMENTUM PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian, Purwa Hasan Putra Dosen Teknik Informatika,
Lebih terperinciPREDIKSI PENDAPATAN ASLI DAERAH KALIMANTAN BARAT MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
PREDIKSI PENDAPATAN ASLI DAERAH KALIMANTAN BARAT MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Dwi Marisa Midyanti Sistem Komputer Universitas Tanjungpura Pontianak Jl Prof.Dr.Hadari Nawawi, Pontianak
Lebih terperinciPrediksi Pergerakan Harga Harian Nilai Tukar Rupiah (IDR) Terhadap Dollar Amerika (USD) Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
1 Prediksi Pergerakan Harga Harian Nilai Tukar Rupiah (IDR) Terhadap Dollar Amerika (USD) Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Reza Subintara Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Universitas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Forecasting Forecasting (peramalan) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa yang akan datang. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan data historis dan memproyeksikannya
Lebih terperinciPERKIRAAN PENJUALAN BEBAN LISTRIK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILENT BACKPROPAGATION (RPROP)
PERKIRAAN PENJUALAN BEBAN LISTRIK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILENT BACKPROPAGATION (RPROP) Apriliyah, Wayan Firdaus Mahmudy, Agus Wahyu Widodo Program Studi Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas
Lebih terperinciADLN - Perpustakaan Universitas Airlangga ABSTRAK. viii
Muhammad Arif Santoso, 2015. Peramalan Penjualan Produk Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Extreme Learning Machine. Skripsi ini dibawah bimbingan Auli Damayanti,S.Si, M.Si dan Dr. Herry Suprajitno,
Lebih terperinciSIMULASI DAN PREDIKSI JUMLAH PENJUALAN AIR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION (Study Kasus: PDAM TIRTA KEPRI) Ilham Aryudha Perdana
SIMULASI DAN PREDIKSI JUMLAH PENJUALAN AIR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION (Study Kasus: PDAM TIRTA KEPRI) Ilham Aryudha Perdana Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, Universitas
Lebih terperinciPERBANDINGAN AKURASI ALGORITME PELATIHAN DALAM JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PERAMALAN JUMLAH PENGGUNA KERETA API DI PULAU JAWA
PERBANDINGAN AKURASI ALGORITME PELATIHAN DALAM JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PERAMALAN JUMLAH PENGGUNA KERETA API DI PULAU JAWA Budho Setyonugroho 1), Adhistya Erna Permanasari 2), Sri Suning Kusumawardani
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL RETURN HARGA SAHAM DENGAN MULTI LAYER FEED FORWARD NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILENT BACKPROPAGATION
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 1, Tahun 2016, Halaman 203-209 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENENTUAN MODEL RETURN HARGA SAHAM DENGAN MULTI LAYER FEED FORWARD
Lebih terperinciBACK PROPAGATION NETWORK (BPN)
BACK PROPAGATION NETWORK (BPN) Arsitektur Jaringan Salah satu metode pelatihan terawasi pada jaringan syaraf adalah metode Backpropagation, di mana ciri dari metode ini adalah meminimalkan error pada output
Lebih terperinciPemanfaatan Educational Data Mining (EDM)...
PEMANFAATAN EDUCATIONAL DATA MINING (EDM) UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 (STUDI KASUS: TI-S1 UDINUS) Defri Kurniawan 1*, Wibowo Wicaksono 1 dan Yani Parti Astuti 1 1
Lebih terperinciBACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA
BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA Anggi Purnama Undergraduate Program, Computer Science, 2007 Gunadarma Universiy http://www.gunadarma.ac.id
Lebih terperinciPREDIKSI KELULUSAN TEPAT WAKTU MAHASISWA MENGGUNAKAN NEURO-FUZZY CLASSIFICATION
PREDIKSI KELULUSAN TEPAT WAKTU MAHASISWA MENGGUNAKAN NEURO-FUZZY CLASSIFICATION (NEFCLASS) (STUDI KASUS: PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA, UNIVERSITAS TELKOM) Rita Rismala 1, Serli Fatriandini 2, Retno
Lebih terperinciPREDIKSI DISTRIBUSI AIR PDAM MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DI PDAM KOTA MALANG
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) Vol. 3, No. 2, Juni 2016, hlm. 83-87 PREDIKSI DISTRIBUSI AIR PDAM MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DI PDAM KOTA MALANG Daneswara
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE LOMBOK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE LOMBOK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Titik Misriati AMIK BSI Jakarta Jl. R.S Fatmawati No. 24 Pondok Labu, Jakarta Selatan titik.tmi@bsi.ac.id ABSTRACT
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
19 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Kerangka pemikiran untuk penelitian ini seperti pada Gambar 9. Penelitian dibagi dalam empat tahapan yaitu persiapan penelitian, proses pengolahan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 JARINGAN SARAF SECARA BIOLOGIS Jaringan saraf adalah salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak
Lebih terperinciANALISIS FUNGSI AKTIVASI SIGMOID BINER DAN SIGMOID BIPOLAR DALAM ALGORITMA BACKPROPAGATION PADA PREDIKSI KEMAMPUAN SISWA
ANALISIS FUNGSI AKTIVASI SIGMOID BINER DAN SIGMOID BIPOLAR DALAM ALGORITMA BACKPROPAGATION PADA PREDIKSI KEMAMPUAN SISWA Julpan 1 *, Erna Budhiarti Nababan 1 & Muhammad Zarlis 1 1 Program S2 Teknik Informatika
Lebih terperinciModel Prediksi Berbasis Neural Network untuk Pengujian Perangkat Lunak Metode Black-Box
Model Prediksi Berbasis Neural Network untuk Pengujian Perangkat Lunak Metode Black-Box Zulkifli Program Studi Teknik Informatika STMIK Teknokrat Bandar Lampung, Indonesia zulkiflist34@yahoo.co.id Abstrak
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MENGENALI TULISAN TANGAN HURUF A, B, C, DAN D PADA JAWABAN SOAL PILIHAN GANDA
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MENGENALI TULISAN TANGAN HURUF A, B, C, DAN D PADA JAWABAN SOAL PILIHAN GANDA (Studi Eksplorasi Pengembangan Pengolahan Lembar Jawaban Ujian Soal Pilihan Ganda di
Lebih terperinciMODEL PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK OTOMATISASI PENGEMUDIAN KENDARAAN BERODA TIGA
MODEL PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK OTOMATISASI PENGEMUDIAN KENDARAAN BERODA TIGA Ramli e-mail:ramli.brt@gmail.com Dosen Tetap Amik Harapan Medan ABSTRAK Jaringan Syaraf Tiruan adalah pemrosesan
Lebih terperinciPEMBENTUKAN DECISION TREE DATA LAMA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NBTREE DAN C4.5
PEMBENTUKAN DECISION TREE DATA LAMA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NBTREE DAN C4.5 Syam Gunawan 1, Pritasari Palupiningsih 2 1,2 Jurusan Sistem Informasi, STMIK Indonesia 1 syam@stmik-indonesia.ac.id,
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP MATA UANG ASING
PERANCANGAN APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP MATA UANG ASING Danny Horia Komp. Duta Harapan Indah Blok JJ no 52 021-6682844 dannybinuz@gmail.com Binus University
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM. Bab ini menguraikan analisa penelitian terhadap metode Backpropagation yang
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM Bab ini menguraikan analisa penelitian terhadap metode Backpropagation yang diimplementasikan sebagai model estimasi harga saham. Analisis yang dilakukan adalah menguraikan penjelasan
Lebih terperinciAnalisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation
Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Anjar Wanto STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Pematangsiantar, Indonesia anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.6. Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan syaraf tiruan atau neural network merupakan suatu sistem informasi yang mempunyai cara kerja dan karakteristik menyerupai jaringan syaraf pada
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Literatur Algoritma genetik merupakan salah satu algoritma yang biasanya digunakan dalam optimalisasi data. Namun penggunaan algoritma genetik dalam melakukan peramalan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. mengenai penelitian terdahulu, tentang prediksi lama masa studi mahasiswa,
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Terdahulu Dalam penelitian ini, peneliti juga menyertakan beberapa uraian singkat mengenai penelitian terdahulu, tentang prediksi lama masa studi mahasiswa, klasifikasi, metode
Lebih terperinciPENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK
PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Decy Nataliana [1], Sabat Anwari [2], Arief Hermawan [3] Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri Institut
Lebih terperinciBAB III METODE EGARCH, JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NEURO-EGARCH
BAB III METODE EGARCH, JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NEURO-EGARCH 3.1 Variabel Penelitian Penelitian ini menggunakan satu definisi variabel operasional yaitu data saham Astra Internasional Tbk tanggal 2 Januari
Lebih terperinciArchitecture Net, Simple Neural Net
Architecture Net, Simple Neural Net 1 Materi 1. Perceptron 2. ADALINE 3. MADALINE 2 Perceptron Perceptron lebih powerful dari Hebb Pembelajaran perceptron mampu menemukan konvergensi terhadap bobot yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Machine learning (ML), bagian dari kecerdasan buatan (artificial
BAB I PENDAHULUAN 1. 1.1. Latar Belakang Machine learning (ML), bagian dari kecerdasan buatan (artificial intelligence), merupakan metode untuk mengoptimalkan performa dari sistem dengan mempelajari data
Lebih terperinciNeural Network dan Implementasinya Dalam Data Mining. Rudolf Rudi Hermanto. Institut Teknologi Bandung.
Neural Network dan Implementasinya Dalam Data Mining Rudolf Rudi Hermanto Institut Teknologi Bandung rudolf@students.itb.ac.id Abstrak Untuk mendapatkan informasi yang berharga dibutuhkan algoritma-algoritma
Lebih terperinciIDENTIFIKASI POLA IRIS MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION
JURNAL MANUTECH 43 IDENTIFIKASI POLA IRIS MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION Yoan Elviralita 1, Asrul Hidayat 2 1 Program Studi Teknik Mekatronika-Politeknik Bosowa 2 Program Studi Perawatan dan Perbaikan
Lebih terperinciANALISIS PENGGUNAAN ALGORITMA KOHONEN PADA JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM PENGENALAN POLA PENYAKIT PARU
ANALISIS PENGGUNAAN ALGORITMA KOHONEN PADA JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM PENGENALAN POLA PENYAKIT PARU Rosmelda Ginting 1*, Tulus 1, Erna Budhiarti Nababan 1 Program S2 Teknik Informatika
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PENGHITUNGAN PERSENTASE KEBENARAN KLASIFIKASI PADA KLASIFIKASI JURUSAN SISWA DI SMA N 8 SURAKARTA
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PENGHITUNGAN PERSENTASE KEBENARAN KLASIFIKASI PADA KLASIFIKASI JURUSAN SISWA DI SMA N 8 SURAKARTA Pembimbing: Desi Fitria Utami M0103025 Drs. Y. S. Palgunadi, M. Sc
Lebih terperinciAnalisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation
Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Anjar Wanto STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Pematangsiantar, Indonesia anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id
Lebih terperinciMATERI DAN METODE. Cara Pengambilan Data
MATERI DAN METODE Lokasi dan Waktu Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Lapang Bagian Ilmu Produksi Ternak Perah, Fakultas Peternakan Institut Pertanian Bogor. Penelitian dilaksanakan selama dua
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI HARGA AYAM
PENERAPAN MODEL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI HARGA AYAM Nanik Susanti 1* 1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus Gondangmanis, PO Box 53, Bae, Kudus
Lebih terperinciBAB 2 KONSEP DASAR PENGENAL OBJEK
BAB 2 KONSEP DASAR PENGENAL OBJEK 2.1 KONSEP DASAR Pada penelitian ini, penulis menggunakan beberapa teori yang dijadikan acuan untuk menyelesaikan penelitian. Berikut ini teori yang akan digunakan penulis
Lebih terperinciWAVELET -JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI DATA TIME SERIES
J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 4, No. 2, November 2007, 53 64 WAVELET -JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI DATA TIME SERIES Daryono Budi Utomo Jurusan Matematika FMIPA Institut Teknologi
Lebih terperinciPERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI BALI MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI BALI MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) L K Widyapratiwi 1, I P A Mertasana 2, I G D Arjana 2 1 Mahasiswa Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciJaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran (Studi Kasus DiKota Padang)
Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran (Studi Kasus DiKota Padang) Hadi Syahputra Universitas Putra Indonesia YPTK Padang E-mail: hadisyahputra@upiyptk.ac.id
Lebih terperinciPENERAPAN DATA MINING UNTUK EVALUASI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER
PENERAPAN DATA MINING UNTUK EVALUASI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER I. PENDAHULUAN Mahasiswa merupakan salah satu aspek penting dalam evaluasi keberhasilan penyelenggaraan
Lebih terperinciSKRIPSI Diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan mendapatkan gelar Strata Satu Jurusan Informatika. Disusun Oleh: WINA ISTI RETNANI NIM.
PERBANDINGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION LEVENBERG MARQUARDT (LM) DENGAN BACKPROPAGATION GRADIENT DESCENT ADAPTIVE GAIN (BPGD/AG) DALAM PREDIKSI JUMLAH PENGANGGURAN DI PROVINSI JAWA TENGAH SKRIPSI Diajukan
Lebih terperinciANALISA NILAI UJIAN MASUK STT WASTUKANCANA BERDASARKAN NILAI UJIAN NASIONAL MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION
ANALISA NILAI UJIAN MASUK STT WASTUKANCANA BERDASARKAN NILAI UJIAN NASIONAL MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION Program Studi Teknik Informatika STT Wastukancana Jl. Raya Cikopak No.53, Sadang, Purwakarta
Lebih terperinciIMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI LAJU INFLASI DI KABUPATEN KLATEN NASKAH PUBLIKASI
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI LAJU INFLASI DI KABUPATEN KLATEN NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Kurniawati Handayani 09.11.3278 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada penelitian machine learning banyak sekali diperbincangkan tentang perilaku belajar mesin (komputer) agar mampu belajar dan berpikir cerdas layaknya manusia yang
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK EVALUASI KETEPATAN PREDIKSI WAKTU KERUSAKAN SUATU KOMPONEN
Feng PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK... 211 PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK EVALUASI KETEPATAN PREDIKSI WAKTU KERUSAKAN SUATU KOMPONEN Tan
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PRAKIRAAN CUACA
ANALISIS PERBANDINGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PRAKIRAAN CUACA Nurmahaludin (1) (1) Staf Pengajar Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Banjarmasin Ringkasan Kebutuhan
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN A.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Persiapan Data Untuk Analisis Jaringan Syaraf Tahapan pertama sebelum merancang model jaringan syaraf tiruan adalah menyiapkan data. Secara garis besar tahapan-tahapan dalam
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. fuzzy logic dengan aplikasi neuro computing. Masing-masing memiliki cara dan proses
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Neuro Fuzzy Neuro-fuzzy sebenarnya merupakan penggabungan dari dua studi utama yaitu fuzzy logic dengan aplikasi neuro computing. Masing-masing memiliki cara dan proses
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tahapan Penelitian Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 14, terdiri dari tahap identifikasi masalah, pengumpulan dan praproses data, pemodelan
Lebih terperinci2 2 ... v... 3 Santoso... 21 abawa... 29... 37... 53... 59... 67... 77 Yohakim Marwanta... 85... 89... 101 ... 109... 117 D. Jaringan Komputer Amirudd... 135 andha... 141... 151... 165 Syahrir... 171...
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI VOLUME PEMAKAIAN AIR BERSIH DI KOTA PONTIANAK
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI VOLUME PEMAKAIAN AIR BERSIH DI KOTA PONTIANAK [1] Meishytah Eka Aprilianti, [2] Dedi Triyanto, [3] Ilhamsyah [1] [2] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka berpikir Perubahan nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing tidak dapat dihindari. Untuk mengatasi perubahan yang tidak pasti ini diperlukan suatu prediksi.
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
32 BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Pada bab ini akan dibahas tentang analisis sistem melalui pendekatan secara terstruktur dan perancangan yang akan dibangun dengan tujuan menghasilkan model atau representasi
Lebih terperinci