IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION UNTUK REKOMENDASI JURUSAN PEMINATAN MAHASISWA PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA DI UNIVERSITAS ISLAM BALITAR

Raihan, Muhammad Iqbal (2024) IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION UNTUK REKOMENDASI JURUSAN PEMINATAN MAHASISWA PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA DI UNIVERSITAS ISLAM BALITAR. Other thesis, Universitas Islam Balitar, Blitar.

[thumbnail of ABSTRAK.pdf] Text
ABSTRAK.pdf

Download (481kB)
[thumbnail of BAB 1.pdf] Text
BAB 1.pdf

Download (218kB)
[thumbnail of BAB 2.pdf] Text
BAB 2.pdf

Download (318kB)
[thumbnail of BAB 3.pdf] Text
BAB 3.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (361kB) | Request a copy
[thumbnail of BAB 4.pdf] Text
BAB 4.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (449kB) | Request a copy
[thumbnail of BAB 5.pdf] Text
BAB 5.pdf

Download (205kB)
[thumbnail of DAFTAR PUSTAKA.pdf] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (212kB)
[thumbnail of LAMPIRAN.pdf] Text
LAMPIRAN.pdf

Download (195kB)
[thumbnail of Skripsi Full - M. Iqbal Raihan.pdf] Text
Skripsi Full - M. Iqbal Raihan.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Jaringan syaraf tiruan khususnya menggunakan metode backpropagation, telah menunjukkan efektivitasnya dalam berbagai aplikasi prediksi dan klasifikasi, termasuk dalam bidang pendidikan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis metode backpropagation dalam memprediksi jurusan peminatan mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Balitar Blitar. Penggunaan metode penelitian yang dipakai adalah teknik penelitian kuantitatif. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari dokumen nilai mahasiswa Program Studi Teknik Informatika angkatan 2020 – 2021 sebanyak 47 data nilai mahasiswa. Data tersebut melalui proses normalisasi untuk memastikan konsistensi dan skala yang seragam. Setelah normalisasi, data dibagi menjadi dua jenis, yakni 38 data untuk pelatihan dan 9 data untuk pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode backpropagation mampu memberikan hasil akurasi terbaik sebesar 88%. Hasil tersebut akan menjadi lebih baik dengan menambahkan jumlah dataset yang digunakan.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI > Teknik Informatika
Divisions: FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI > Teknik Informatika > Skripsi Teknik Informatika
Depositing User: Muhammad Iqbal Raihan
Date Deposited: 30 Aug 2024 02:02
Last Modified: 30 Aug 2024 02:02
URI: https://repository.unisbablitar.ac.id/id/eprint/228

Actions (login required)

View Item
View Item