No image available for this title

Text

JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PEMAHAMAN SISIWA TERHADAP MATAPELAJARAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION



Prediksi tingkat pemahaman siswa terhadap mata pelajaran sangatlah penting untuk mengetahui sampai dimana pemahaman siswa terhadap mata pelajaran yang disampaikan oleh pendidik pada saat kegiatan belajar mengajar dan untuk mengetahui kemampuan pendidik dalam menyampaikan mata pelajaran. Artificial Neural Network untuk memprediksi tingkat pemahaman siswa terhadap mata pelajaran menggunakan algoritma pembelajaran backpropagation menggunakan beberapa variabel yaitu : Pengetahuan, ketrampilan/kemampuan, penilaian & beban kerja dan bimbingan & konseling. Algoritma pembelajaran Backpropagation diterapkan untuk melatih delapan variabel tersebut untuk memprediksi tingkat pemahaman mahasiswa terhadap mata pelajaran. Hasil pengujian diperoleh prediksi tingkat pemahaman siswa dengan tingkat akurasi 90 % dengan arsitektur 4-2-1.


Availability

No copy data


Detail Information

Series Title
-
Call Number
-
Publisher Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) : Indonesia.,
Collation
006.3
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
2548-9771
Classification
NONE
Content Type
-
Media Type
-
Carrier Type
-
Edition
-
Subject(s)
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility

Other Information

Accreditation
-

Other version/related

No other version available


File Attachment

  • JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PEMAHAMAN SISIWA TERHADAP MATAPELAJARAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION
    Prediksi tingkat pemahaman siswa terhadap mata pelajaran sangatlah penting untuk mengetahui sampai dimana pemahaman siswa terhadap mata pelajaran yang disampaikan oleh pendidik pada saat kegiatan belajar mengajar dan untuk mengetahui kemampuan pendidik dalam menyampaikan mata pelajaran. Artificial Neural Network untuk memprediksi tingkat pemahaman siswa terhadap mata pelajaran menggunakan algoritma pembelajaran backpropagation menggunakan beberapa variabel yaitu : Pengetahuan, ketrampilan/kemampuan, penilaian & beban kerja dan bimbingan & konseling. Algoritma pembelajaran Backpropagation diterapkan untuk melatih delapan variabel tersebut untuk memprediksi tingkat pemahaman mahasiswa terhadap mata pelajaran. Hasil pengujian diperoleh prediksi tingkat pemahaman siswa dengan tingkat akurasi 90 % dengan arsitektur 4-2-1.


Information


Web Online Public Access Catalog - Use the search options to find documents quickly