PENERAPAN METODE NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI NILAI UJIAN NASIONAL (STUDY KASUS DI SMK MUHAMMADIYAH SLAWI)

Abstract

Peningkatan kualitas dan nilai pendidikan telah menjadi salah satu proyek
pemerintah. Beberapa upaya telah dilakukan oleh pemerintah melalui peningkatan
kualitas pendidikan, menyelesaikan pendidikan infrastruktur, meningkatkan
pendidikan keuangan, dan mengevaluasi proses pengajaran secara terus menerus.
Evaluasi hasil belajar oleh pemerintah dilakukan untuk mengevaluasi pencapaian
standar kompetensi kelulusan secara nasional, melalui pelaksanaan Ujian
Nasional (UN). Nilai Ujian Nasional menjadi masalah siswa, orang tua, sekolah,
pejabat pendidikan, dan pemegang tahapan pendidikan. Oleh karena itu, harus
melakukan penggalian data dengan menerapkan Neural Network Backpropagation,
untuk memprediksi skor Ujian Nasional setiap siswa sebelum tes dilakukan.
Berdasarkan hasil Prediksi Ujian Nasional, dapat menggunakan langkah-langkah
strategis untuk meminimalkan skor rendah. Pengamatan ini dimulai dengan
mengumpulkan data siswa sekolah menengah kejuruan, variabel input
menggunakan laporan evaluasi pada semester 1, 2, 3, 4, 5 dan variabel output
Ujian Nasional dalam proses pembelajaran tahun 2012/2013. Jumlah data adalah
193 siswa. Proses perhitungan menggunakan Algoritm Neural Network
Backpropagation. Hasil prediksi diambil dari prediksi dengan akurasi terbaik dan
waktu komputasi terpendek. Hasil dari setiap mata pelajaran adalah Indonesia
dengan menggunakan root mean squared error (RMSE) (1,129 +/- 0,090), Bahasa
Inggris (0,835 +/- 0,102), dan Matematika (1,238 +/- 0,133).
Kata kunci : Penambangan Data, nilai prediktif PBB, Jaringan Saraf Tiruan