Prediksi Nilai Baca Tulis Al-Qur’an Mahasiswa Universitas Muhammadiyah Yogyakarta dengan Metode Deep Neural Network - Rinaldi, Rinaldi; Nusaibah, Nusaibah (Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, 2020)
Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (UMY) sebagai salah satu universitas terbaik di Indonesia dengan kredo “Unggul dan Islami” hadir untuk memberikan pendidikan yang seimbang, salah satunya dengan menerapkan program Baca Tulis Al-Qur’an (BTA) pada program studi sarjana. Walaupun demikian, pihak Lembaga Pengkajian dan Pengamalan Islam (LPPI) sebagai penggagas kegiatan belum bisa memetakan mahasiswa yang membutuhkan perhatian lebih disebabkan belum adanya visualiasi data yang dinamis dan sulitnya mengakses data. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat ketepatan Deep Learning untuk memprediksi mahasiswa yang akan lulus dalam ujian akhir BTA dan membandingkan tingkat akurasi yang dihasilkan oleh Deep Learning dengan algoritma Machine Learning yang lainnya. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini diawali dengan pengumpulan data, pengolahan data, implementasi algoritma Deep Learning hingga didapatkan hasil dan kesimpulan. Atribut yang digunakan antara lain sekolah sebelumnya, nilai placement test, nilai uji kompetensi satu, dua dan tiga beserta kehadiran tiap-tiap uji kompetensi. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini, pada data training dengan menggunakan metode Deep Neural Network (DNN) menghasilkan tingkat accuracy 89.85%. Pada proses data testing, akurasi yang didapatkan dengan menggunakan metode DNN adalah 95% yang berarti metode DNN layak untuk digunakan dalam melakukan prediksi nilai akhir BTA.