Penggunaan Metode Backpropagation Pada Sistem Prediksi Kelulusan Mahasiswa STMIK Kaputama Binjai
Bibliographic record
Abstract
Kelulusan yang tepat pada waktunya menjadi salah satu tolak ukur integritas sekolah tinggi, termasuk STMIK Kaputama Binjai. Dari tahun ke tahun, banyak mahasiswa Universitas STMIK Kaputama Binjai yang lulus tepat pada waktunya, namun tidak sedikit pula mahasiswa yang tidak lulus tepat pada waktunya. Untuk itu perlu adanya sistem prediksi kelulusan agar dosen dapat mengarahkan mahasiswa yang diprediksi akan lulus terlambat. Metode yang digunakan adalah Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Metode Backpropagation memiliki 3 arsitektur yaitu input layer, hidden layer, dan output layer. Proses Backpropagation meliputi forward dan backward. Data yang digunakan adalah data IPS1 hingga IPS4 kelulusan tahun 2015-2021 dari program studi Teknik Informatika, sebagai data latih untuk jaringan syaraf tiruan Backpropagation menggunakan data dari mahasiswa yang sudah lulus, lalu sebagai data uji untuk prediksi kelulusan bisa mnggunakan data mahasiswa yang masih menempuh pendidikan dengan ketentuan harus sudah melewati semester 4. Dari berbagai percobaan dengan fitur max iterasi, max kecepatan latih, dan minimal error yang berbeda lalu data latih yang berbeda pula dapat menghasilkan tingkat akurasi hasil prediksi yang berbeda, akurasi pengujian tertinggi dapat dilihat dari hasil error yang paling minimum. Sistem ini dibangun menggunakan Bahasa Pemrograman Visual Basic dengan software Visual Studio 2010. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Backpropagations dinilai cukup bagus dalam melakukan Pengklasifikasian untuk melakukan prediksi kelulusan mahasiswa.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".