<![CDATA[Guru harus memperhatikan perkembangan nilai tiap siswa melalui nilai semester sebelumnya agar mempunyai gambaran nilai untuk semester berikutnya. Oleh karena itu dibuat suatu penelitian yang dapat membantu guru memprediksi nilai siswa dengan menerapkan metode Radial Basis Function. Radial Basis Function merupakan salah satu bentuk jaringan syaraf yang terdiri dari 3 lapisan yaitu lapisan masukan, tersembunyi dan keluaran. Dalam pembangunan sistem dengan Radial Basis Function terdapat 2 tahap yaitu pelatihan dan pengujian. Terdapat beberapa parameter yang digunakan pada proses pelatihan yaitu iterasi, minimum error, dan laju pembelajaran. Dari hasil pelatihan didapatkan parameter terbaik pada iterasi 100 dan 200 dengan laju pembelajaran 0,1. Pengujian dilakukan pada parameter tersebut dan didapat nilai MAPE yang berbeda-beda. MAPE merupakan pengukuran error antara data aktual dengan data peramalan atau prediksi. Semakin kecil nilai MAPE maka nilai ketepatan prediksi semakin tinggi. Pada mata pelajaran PAI didapat MAPE 3.1575%, mata pelajaran PKN didapat MAPE 5.1489%, mata pelajaran BI didapat MAPE 3.8189%, mata pelajaran Matematika didapat MAPE 2.8203%, mata pelajaran IPA didapat MAPE 2.5509 %, dan mata pelajaran IPS didapat MAPE 2.9132 %.Kata Kunci : Radial Basis Function, Iterasi, Minimum error, Prediksi Nilai, MAPE]]>
Copyrights © 2019
