Penilaian Pengetahuan Siswa Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Perceptron

Syarifuddin N. Kapita, Samlan Mahdi, Firman Tempola

Abstract


In the process of student assessment in SD Negeri 1 Kota Ternate, they still use MS Excel software and it takes approximately 2 to 4 days, so it is assumed to be less effective. This study aims to apply the Perceptron Artificial Neural Network to facilitate the work of teacher assessment in SD Negeri 1 Kota Ternate. Artificial neural network is an information processing system that is designed to mimic the workings of the human brain in solving problems quickly and accurately. In processing the assessment using the perceptron algorithm, training data and testing are needed to classify student learning outcomes data. The system development method used is prototype. System testing is done by the white box method’s. The data used are data classification of student learning outcomes in the realm of knowledge, namely Daily Assessment Results (HPH), Mid Semester Assessment Results (HPTS), and Final Semester Assessment Results (HAS). The results showed that the highest level of accuracy occurred in the initial treatment with an accuracy of 96%, so it can be concluded that the Artificial Neural Network system with the Perceptron algorithm can be implemented for student assessment in the 2013 curriculum.

Keywords


Artificial neural networks, perceptron algorithm, classification, accuracy, curriculum

References


Ardian, Y., & Abidin, Z. (2014). Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Siswa Berprestasi Kurikulum 2013 Berbasis Web pada SMK Negeri 1 Gedangan Menggunakan Metode Saw. BIMASAKTI: Jurnal Riset Mahasiswa FTI UNIKAMA, 1(1), 1–7.

Arliyanto, G. S. (2016). Pengembangan Tes Minat dan Bakat dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Perceptron untuk Memprediksi Potensi Siswa Bidang Olahraga Sepak Bola. http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/21863

Barakbah, A. R., Karlita, T., & Ahsan, A. S. (2013). Logika dan Algoritma. In Surabaya: Politeknik Elektronika Negeri Surabaya.

Heryati, A., Erduandi, E., & Terttiaavini, T. (2018). Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Pencapaian Prestasi Mahasiswa. Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) 2018, 1158–1163.

Kapita, S. N. (2020). Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Kohonen Self Organizing Map (K-SOM) pada Data Mutu Sekolah. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer), 3(1), 56–61.

Kemendikbud. (2016). Panduan Penilaian Oleh Pendidik dan Satuan Pendidikan Untuk Sekolah Menengah Pertama. In Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia. Kemendikbud RI.

Kokyay, S., Kilinc, E., Uysal, F., Kurt, H., Celik, E., & Dugenci, M. (2020). A Prediction Model of Artificial Neural Networks in Development of Thermoelectric Materials with Innovative Approaches. In Engineering Science and Technology, an International Journal. Elsevier. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jestch.2020.04.007

Kosasi, S. (2014). Penerapan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Nilai Ujian Sekolah. Jurnal Teknologi, 7(1), 20–28.

Lesnussa, Y. A., Latuconsina, S., & Persulessy, E. R. (2015). Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA (Studi kasus: Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon). Jurnal Matematika Integratif, ISSN, 1412–6184.

Marcos, H., & Hidayah, I. (2014). Implementasi Data Mining Untuk Klasifikasi Nasabah Kredit Bank ‘X’ Menggunakan Classification Rule. Semin. Nas. Teknol. Inf. Dan Multimed, 1–7.

Matondang, Z. A. (2013). Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation untuk Penentuan Kelulusan Sidang Skripsi. Pelita Informatika: Informasi Dan Informatika, 4(1).

Paramita, N. K. D. P. (2016). Peramalan Siwa-Siswi SMA yang diterima Pada Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation (Studi Kasus Pada SMA Negeri 1 Genteng-Banyuwangi) [Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya]. http://repository.its.ac.id/id/eprint/72891

Prabowo, A. B. (2014). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) Berbasis Web. J. Sarj. Tek. Inform, 2(1), 1–5.

Purnomo, D. (2017). Model Prototyping Pada Pengembangan Sistem Informasi. JIMP-Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan, 2(2).

Sari, Y., Syah, I., & Basri, M. (2015). Faktor Terhambatnya Penerapan Kurikulum 2013 Terhadap Guru Tingkat SMA di Bandar Lampung. PESAGI (Jurnal Pendidikan Dan Penelitian Sejarah), 3(2).

Wijaya, K. (2019). Implementasi Metode Prototype Dalam Rancang Bangun Sistem Informasi Perpustakaan Menggunakan Java (Netbeans 7.3)(Studi Kasus SMK N 01 Prabumulih). Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer), 8(1), 53–60




DOI: https://doi.org/10.33387/tjp.v9i1.1712

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Techno: Jurnal Penelitian

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.


-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

           

        

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
TECHNO: Jurnal Penelitian
Published by: LPPM Universitas Khairun
Addres : Jalan Yusuf Abdurrahman Kampus II Unkhair, Kelurahan Gambesi, 97722 Kecamatan Kota Ternate Selatan, Provinsi Maluku Utara, Email: techno@unkhair.ac.id | URL: http://ejournal.unkhair.ac.id/index.php/Techno 

 


Techno Jurnal Penelitian is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.