Perbandingan Transformasi Data pada Penentuan Peserta Bimbingan Belajar Menggunakan Metode Perceptron

Devy Ana Ulandari (Universitas Nusantara PGRI Kediri)
Daniel Swanjaya (Universitas Nusantara PGRI Kediri)

Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020

Proses penentuan peserta bimbingan belajar selama ini masih dilakukan secara manual dan lebih mengutamakan intuisi Pendidik. Data akademik siswa nilainya beragam, pihak Sekolah hanya mengacu pada Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM) tetapi sering terjadi kekeliruan. Dalam Data Mining terdapat proses transformasi data untuk mengubah data menjadi nilai yang lebih mudah untuk diolah. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan metode transformasi data yang tepat untuk menentukan peserta bimbingan belajar menggunakan metode Perceptron. Tahapan yang dilakukan adalah membaca data, membuat Vektor Fitur menggunakan transformasi data, membagi data menjadi dua, training dan testing, kemudian proses pelatihan jaringan perceptron dengan data training dan pengujian jaringan dengan data testing. Hasil pengujian proses yang menggunakan metode MinMax mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 18,70% dan KKM sebesar 16,24%. Dari penelitian ini didapat proses tranformasi data yang tepat adalah MinMax, tetapi Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron tidak tepat digunakan untuk proses penentuan bimbingan belajar karena data yang ada sangat heterogen.