Analisis dan Pemetaan Mata Kuliah Bersyarat Program Studi Fisika Menggunakan BackPropagation Neural Network

Eva Gusmira, Muhammad Kukuh, Arif Ma'rufi

Abstract


This study aims to analyze and map the conditional courses at the Tadris Physics Study Program, Faculty of Tarbiyah and Teacher Training, Sulthan Thaha Saifuddin State Islamic University Jambi. This research is an applied science research, data analysis using quantitative descriptive technique. The data is in the form of documenting the value of the 2019/2020 Tadris Physics Study Program students. The research sample consisted of 11 sample subjects from 19 population subjects. The data is processed using Backpropagation Neural Network with Python programming language. Validation and accuracy of prediction results using Mean Absolute Percentage Error and determinant coefficient R Square. The prediction results of conditional courses obtained are accurate and valid with MAPE values <10% (very good) and R Square values close to 1. This study shows that the mapping of prerequisite courses set by the study program is appropriate, except for Basic Physics Courses. 2 (R 0.216) and Mathematics Physics Course I (R 0.50) require additional other prerequisite courses.

Keywords: mapping; conditional courses, backpropagation neural network


Full Text:

PDF

References


N Nurmila, A Sugiharto, dan E A Sarwoko, 2005 Algoritma Back Propagation Neural Network untuk Pengenalan Karakter Huruf Jawa Jurnal Masyarakat Informatika, ISSN 2086-4930 1 (1) 1–10,

A Sholahuddin 2002 Penerapan Neural Network Tentang Metode Backpropagation Pada Pengenalan Pola Huruf,” in Proceedings Komputer dan Sistem Inteligen (KOMMIT2002) 82–90.

Y A Lesnussa, S Latuconsina dan E R Persulessy 2015 Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA ( Studi kasus : Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon ),” Jurnal Matematika Integratif 11 (2) 149–160.

B Badieah, R Gernowo dan B Surarso 2016 Metode Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prediksi Performa Mahasiswa Pada Pembelajaran Berbasis Problem Based Learning (PBL),” Jurnal Sistem Informasi Bisnis 6 (1) 46.

H Susanto dan Sudiyanto 2014 Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Siswa Berdasarkan Sosial Ekonomi, Motivasi, Kedisiplinan Dan Prestasi Masa Lalu,” Jurnal Pendidikan Vokasi 4 (2) 222–231.

S Kosasi 2014 Penerapan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Nilai Ujian J Teknol 7 (1) 20–28.

Sumijan 2014 Prediksi Prestasi Calon Mahasiswa Universitas Putra Indonesia ‘ YPTK ’ Padang Jejaring Saraf Tiruan menggunakan Jejaring Saraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation Padang.

UPI 2018 Pedoman Pengembangan Kurikulum Program Studi Universitas Pendidikan Indonesia Tahun 2018.

S Suhandiah dan B Hariadi 2015 Pengaruh Mata Kuliah Prasyarat Terhadap Hasil Belajar Mata Kuliah Pemograman Basis Data STMIK, Surabaya.

Riduwan 2010 Belajar Mudah Penelitian Untuk Guru-Karyawan dan Peneliti Pemula. Bandung: Alfabeta.

D A Nasution, H H Khotimah dan N Chamidah 2019 Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN Computer Engineering, Science and System Journal 4 (1) 78.

J J Montaño Moreno, A Palmer Pol, A Sesé Abad dan B Cajal Blasco 2013 El índice R-MAPE como medida resistente del ajuste en la previsiońn,” Psicothema 25 (4) 500–506.

S Haryono 2017 Metode SEM untuk Penelitian Manajemen AMOS LISREL PLS. Jakarta Timur: Luxima Metro Media.

H Halin 2018 Pengaruh Kualitas Produk Terhadapa Kepuasan Pelanggan Semen Baturaja di Palembang pada PT Semen Baturaja (Persero) TBK Jurnal EcoMent Global 3 (2).

N P L Ernawatiningsih 2019 Analisis Determinan Minat Mahasiswa Akuntansi Dalam Berwirausaha Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis 4 (1) 34.




DOI: https://doi.org/10.26877/jp2f.v13i2.12979

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Jurnal Penelitian Pembelajaran Fisika

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

Copyright of Jurnal Penelitian Pembelajaran Fisika ISSN 2086-2407 (print), ISSN 2549-886X (online)


Gedung Utama GU.2.01 FPMIPATI, Universitas PGRI Semarang
Jl. Lontar No. 1-Dr. Cipto, Kampus 1 UPGRIS, Semarang
Email: [email protected]

View My Stats