Prosiding Seminar Nasional IPTEK Terapan (SENIT) 2016 Pengembangan Sumber Daya Lokal Berbasis IPTEK
Vol 1, No 1 (2016): PROSIDING SEMINAR NASIONAL IPTEK TERAPAN 2016

PENERAPAN BAGGING UNTUK PENINGKATAN AKURASI KLASIFIKASI TEMA TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

Arfan Haqiqi Sulasmoro (Politeknik Harapan Bersama)
Catur Supriyanto (Universitas Dian Nuswantoro)
Vincent Suhartono (Universitas Dian Nuswantoro)



Article Info

Publish Date
26 Apr 2016

Abstract

Pertumbuhan jumlah mahasiswa membutuhkan penanganan dalam upaya menjaga keseimbangan kualitas kelulusan pada perguruan tinggi swasta. Pengelompokan tema tugas akhir mahasiswa di sebuah pendidikan tinggi swasta dengan melihat hasil studi untuk tiap-tiap matakuliah yang diberikan dengan melihat histori nilai tiap-tiap semester untuk matakuliah tertentu diharapkan dapat membantu dalam penyelesaian tugas akhir. Pada penelitian ini mencoba menerapkan metode Neural network dengan struktur Backpropagation untuk melakukan klasifikasi tema tugas akhir di program studi DIII Teknik Komputer Politeknik Harapan Bersama Tegal dengan evaluation pattern menggunakan aplikasi rapidminer 5.2. Penerapan metode ini bertujuan untuk mendapatkan hasil klasifikasi tema tugas akhir dengan BPNN. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode bagging pada proses training dapat meningkatkan nilai accuracy dalam mengklasifikasi tema tugas akhir menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network. Kata kunci : Klasifikasi, backpropagation, neural network, Bagging.

Copyrights © 2016