Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Menggunakan Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Siswa Baru (Studi Kasus: SMK Swasta Rakyat Sei Glugur)

Abstract

 SMK Swasta Rakyat Sei Glugur menghadapi sebuah tantangan
dalam memprediksi jumlah siswa yang akan mendaftar setiap tahun.
Jumlah siswa pendaftar setiap tahun tidak menentu jumlahnya membuat
pihak sekolah kewalahan dalam mempersiapkan kebutuhan siswa. Setiap
tahunnya sekolah hanya dapat menyesuaikan fasilitas berdasarkan jumlah
siswa pendaftar tahun sebelumnya yang hal itu tidak efektif. Penelitian ini
bertujuan untuk membantu pihak sekolah dalam merancang dan
membangun sistem untuk memprediksi jumlah siswa baru menggunakan
metode backpropagation. Proses penerapan metode backpropagation
dimulai dengan normalisasi jumlah siswa lalu di inisialisasi bobot dengan
nilai acak kecil lanjut dengan forward propagation dan bacpropagation.
Hasil prediksi menunjukan bahwa pada tahun 2023 sebagai target data uji
dan jumlah siswa asli 206 dengan hasil prediksi adalah 217 dengan tingkat
akurasi 95,09% . Sistem ini dirancang menggunakan diagram UML dan
dikembangkan dengan PHP serta MySQL. Penerapan sistem ini diharapkan
dapat membantu pihak sekolah dalam memprediksi jumlah siswa
sehingga dalam persiapan kebutuhan siswa akan lebih efektif.