Jaringan syaraf tiruan

1. WELCOME TO
THEORY PRESENTATION
Copyright:@abdullatifw_

2. JARINGAN SYARAF TIRUAN
DENGAN ALGORITMA
BACKPROPAGATION
UNTUK MEMPREDIKSI NILAI UJIAN
KOMPETENSI SISWA
Mata Kuliah : JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST)

3. PENDAHULUAN MATERI
Pada penelitian ini akan dikembangkan metode Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation untuk seleksi memprediksi nilai uji kompetensi siswa.
Jaringan Syaraf Tiruan yang merupakan salah satu system pemrosesan data
informasi yang didesain dengan meniru cara kerja otak manusia dalam
menyelesaikan suatu masalah dengan melakukan proses belajar melalui
perubahan bobot sinapsisnya.
Penelitian ini diharapkan bermanfaat untuk memberikan informasi sejak
dini berupa prediksi nilai Ujian Sekolah pada mata pelajaran tertentu yang di
ujikan. Penelitian ini berbentuk studi kasus dan menggunakan metode
eksperimental dan sumber data yang akan dipergunakan dalam penelitian ini
adalah data nilai siswa yang lama data yang bersumber dari nilai smester 1
sampai dengan smester 5.

4. LANDASAN TEORI
A. Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network)
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan suatu sistem pemrosesan informasi yang
mempunyai karakteristik menyerupai jaringan syaraf biologi (JSB). Jaringan Syaraf Tiruan
tercipta sebagai suatu generalisasi model matematis dari pemahaman manusia (human
cognition) yang didasarkan atas asumsi sebagai berikut :
1. Pemrosesan informasi terjadi pada elemen sederhana yang disebut neuron.
2. Sinyal mengalir diantara sel saraf/neuron melalui suatu sambungan penghubung.
3. Setiap sambungan penghubung memiliki bobot yang bersesuaian. Dimana bobot ini
akan digunakan untuk menggandakan/mengalikan sinyal yang dikirim melaluinya.
4. Setiap sel syaraf akan menerapkan fungsi aktivasi terhadap sinyal hasil penjumlahan
berbobot yang masuk kepadanya untuk menentukan sinyal keluarannya.

5. Backpropagation adalah metode pelatihan jaringan saraf tiruan
yang diawasi untuk mengevaluasi kontribusi kesalahan dari setiap
neuron setelah satu set data diproses. Tujuan backpropagation
adalah untuk memodifikasi bobot untuk melatih jaringan neural dan
memetakan input arbiter ke output dengan benar.
B. Backpropagation

6. METODE PENELITIAN
ANALISA SISTEM
Metode penelitian dilakukan untuk mencari sesuatu secara sistematis dengan
menggunakan metode ilmiah serta sumber yang berlaku.

7. Hasil dari konseptualisasi ini akan dituangkan menjadi
suatu metode penelitian yang lengkap dengan pola studi
literature, pengumpulan data yang diperlukan untuk
menganalisis sistem prediksi yang akan dibuat yaitu untuk
memprediksi nilai uji kopetensi dengan menggunakan
algoritma Backpropagation.

8. Berdasarkan data yang telah dianalisa tersebut maka data-data yang diperoleh
dalam penelitian ini seperti pada tabel dibawah ini:
IMPLEMENTASI dan HASIL

9. Pada tabel di bawah ini yaitu nilai tranformasi dari data–data nilai yang
ada pada tabel sebelumnya:

10. Proses secara manual menggunakan data nila uji kopetensi selama 5 semester.
CONTOH PERITUNGAN
Adapun tabel hasil transformasi sebagai berikut:

11. Hitung Koreksi Bobot Dengan Persamaan:

12. Hitung Koreksi Bias Dengan Persamaan:
Hitung Perbahan Bobot dan Bias Dengan Persamaan:

13. Jadi untuk satu literasi menggunakan metode backpropagation hasilnya 0,55178871
dengan jumlah kuadrat error 0,004595309, ketika hasil telah mencapai target maka
literasi berhenti.
Hasil dengan iterasi pertama dengan kuadrat error 0,004595309

14. KESIMPULAN MATERI
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan menghasilkan sebuah perangkat
lunak (software) yang dapat memprediksi nilai uji kopetensi dengan menggunakan
jaringan syaraf tiruan backpropagation. Selama proses perancangan dan implementasi
program aplikasi pengenalan pola dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Menganalisa data-data nilai uji kopetensi dapat dikenali oleh sistem jaringan syaraf
tiruan dengan metode backpropagation, hasil dari pengujian ada yang mengalami
peningkatan dan penurunan.
2. Hasil prediksinilai uji kopetensi mengalami penurunan dengan rata-rata prediksi
82,6315 dari data lama dengan rata-rata 83,16667

15. THANK YOU FOR YOUR
ATTENTION!
abdullatifw03@gmail.com
abdullatifw003@gmail.com
+62 822 9507 7423
DO YOU HAVE ANY QUESTIONS?
: wiibowo___
Copyright:@Abdullatifw_