Model berbasis Sistem Kecerdasan Buatan yang Efektif: Analisis Kebijakan bagi Siswa Mengulang - Prasetia, Indra; Siregar, Muhammad Noor Hasan; Saragih, Rusmin (Program Studi Informatika, 2021)
Pendidikan Sekolah Dasar (SD) sangat penting dalam memberikan keterampilan dasar yang dibutuhkan siswa untuk bertahan dalam mengikuti dan memahami kelas-kelas pada jenjang di atasnya sehingga jika pondasi pendidikan SD kuat maka dapat meningkatkan kualitas pendidikan di Indonesia. Tujuan dari penelitian adalah membuat model arsitektur terbaik yang akan digunakan untuk melakukan peramalan pada jumlah siswa mengulang berdasarkan provinsi pada jenjnag Sekolah Dasar baik negeri dan swasta dengan model berbasis sistem kecerdasan buatan. Sumber data berasal dari data statistik pendidikan dengan url: http://statistik.data.kemdikbud.go.id/. Data terdiri dari 34 provinsi untuk tahun ajaran 2017/2017; 2017/2018; 2018/2019; 2019/2020. Metode solusi yang digunakan adalah back-propagation yang merupakan bagian dari sistem kecerdasan buatan dimana dalam menentukan model arsitektur terbaik dilakukan dengan menguji serangkaian arsitektur (2-5-1; 2-10-1; 2-15-1 dan 2-20-1) mengunakan fungsi aktivasi sigmoid dan parameter pendukung seperti performFcn = MSE; goal = 0.001; epochs = 10000; mc = 0.95 dan lr = 0.1.Â Hasil menunjukkan back-propagation dapat diterapkan untuk melakukan peramalan dengan sistem kecerdasan buatan dengan menghasilkan sebuah model arsitektur terbaik yakni 2-10-1 dengan MSE pelatihan adalah 0.00099299, koefisien korelasi (R) pelatihan adalah 0.976972 pada epoch 81, MSE pengujian adalah 0.001325, koefisien korelasi (R) pengujian dengan akurasi 85%. Fakta baru menyebutkan bahwa akurasi sangat tergantung terhadap banyaknya data. Selain harus memperhatikan MSE, epoch dan durasi waktu pelatihan. Â Diharapkan model arsitektur ini dapat membantu melakukan peramalan terhadap jumlah siswa mengulang pada jenjang Sekolah Dasar sehingga hasil dari peramalan dapat digunakan untuk membuat analisis kebijakan.