{"title":"利用一种宣传方法来预测学生出勤率的结果","authors":"P. Bagus, Arya Pradnyana, G. Agung, M. Sunaya","doi":"10.17977/um068v2i12022p20-26","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Student success is an important component of higher education institutions because it is considered an important criterion for assessing the quality of educational institutions. Student success is assessed based on academic achievement, activeness, satisfaction, willingness to learn, skills, and competence, attendance, educational outcomes, and final performance results. In this study, the focus is on the data object of student arrivals to make forecasts. In supporting forecasting, there are several methods that can be used, starting from artificial intelligence, or artificial intelligence (AI). The method of artificial intelligence used in this study is the backpropagation method. Forecasting results with a small error rate indicate that the method is good for forecasting. It is expected that forecasting carried out with the backpropagation method can achieve a small error rate. The best forecasting results came in semester 3 with an MSE value of 0.0388. The best GPA value is also in semester 3. In conclusion, semester 3 is the best semester both in terms of forecasting and GPA value. \nKeberhasilan mahasiswa merupakan komponen penting lembaga pendidikan tinggi karena dianggap sebagai kriteria penting untuk menilai kualitas lembaga pendidikan. Keberhasilan siswa dinilai berdasarkan prestasi akademik, keaktifan, kepuasan, kemauan belajar, keterampilan, dan kompetensi, kehadiran, hasil pendidikan, dan hasil kinerja akhir. Pada penelitian ini fokusnya adalah pada objek data kedatangan siswa untuk membuat peramalan. Dalam mendukung peramalan, ada beberapa metode yang bisa digunakan, mulai dari kecerdasan buatan, atau artificial intelligence (AI). Metode kecerdasan buatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode backpropagation. Hasil peramalan dengan tingkat kesalahan yang kecil menunjukkan bahwa metode tersebut baik untuk peramalan. Diharapkan peramalan yang dilakukan dengan metode backpropagation dapat mencapai tingkat kesalahan yang kecil. Hasil peramalan terbaik diperoleh pada semester 3 dengan nilai MSE sebesar 0,0388. Terlihat bahwa nilai IPK terbaik juga ada di semester 3. Kesimpulannya, semester 3 adalah semester terbaik baik dari segi peramalan maupun nilai IPK.","PeriodicalId":221326,"journal":{"name":"Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-01-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Peramalan Hasil Studi Terhadap Kehadiran Mahasiswa Menggunakan Metode Backpropagation\",\"authors\":\"P. Bagus, Arya Pradnyana, G. Agung, M. Sunaya\",\"doi\":\"10.17977/um068v2i12022p20-26\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Student success is an important component of higher education institutions because it is considered an important criterion for assessing the quality of educational institutions. Student success is assessed based on academic achievement, activeness, satisfaction, willingness to learn, skills, and competence, attendance, educational outcomes, and final performance results. In this study, the focus is on the data object of student arrivals to make forecasts. In supporting forecasting, there are several methods that can be used, starting from artificial intelligence, or artificial intelligence (AI). The method of artificial intelligence used in this study is the backpropagation method. Forecasting results with a small error rate indicate that the method is good for forecasting. It is expected that forecasting carried out with the backpropagation method can achieve a small error rate. The best forecasting results came in semester 3 with an MSE value of 0.0388. The best GPA value is also in semester 3. In conclusion, semester 3 is the best semester both in terms of forecasting and GPA value. \\nKeberhasilan mahasiswa merupakan komponen penting lembaga pendidikan tinggi karena dianggap sebagai kriteria penting untuk menilai kualitas lembaga pendidikan. Keberhasilan siswa dinilai berdasarkan prestasi akademik, keaktifan, kepuasan, kemauan belajar, keterampilan, dan kompetensi, kehadiran, hasil pendidikan, dan hasil kinerja akhir. Pada penelitian ini fokusnya adalah pada objek data kedatangan siswa untuk membuat peramalan. Dalam mendukung peramalan, ada beberapa metode yang bisa digunakan, mulai dari kecerdasan buatan, atau artificial intelligence (AI). Metode kecerdasan buatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode backpropagation. Hasil peramalan dengan tingkat kesalahan yang kecil menunjukkan bahwa metode tersebut baik untuk peramalan. Diharapkan peramalan yang dilakukan dengan metode backpropagation dapat mencapai tingkat kesalahan yang kecil. Hasil peramalan terbaik diperoleh pada semester 3 dengan nilai MSE sebesar 0,0388. Terlihat bahwa nilai IPK terbaik juga ada di semester 3. Kesimpulannya, semester 3 adalah semester terbaik baik dari segi peramalan maupun nilai IPK.\",\"PeriodicalId\":221326,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-01-25\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.17977/um068v2i12022p20-26\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17977/um068v2i12022p20-26","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
摘要
学生的成功是高等教育机构的重要组成部分,因为它被认为是评估教育机构质量的重要标准。学生的成功是根据学业成绩、积极性、满意度、学习意愿、技能和能力、出勤率、教育成果和最终表现结果来评估的。在本研究中,重点针对学生到达的数据对象进行预测。在支持预测方面,有几种方法可以使用,从人工智能或人工智能(AI)开始。本研究中使用的人工智能方法是反向传播方法。预测结果错误率小,表明该方法具有较好的预测效果。期望用反向传播方法进行预测可以实现较小的错误率。预测结果最好的是第三学期,MSE值为0.0388。最好的GPA值也是在第三学期。综上所述,无论是预测还是GPA值,第3学期都是最好的。Keberhasilan mahasiswa merupakan komponen penting lembaga pendidikan tinggi karena dianggap sebagai标准pendidikan menilai kualitas lembaga pendidikan。Keberhasilan siswa dinilai berdasarkan prestasi akademik, keaktifan, kepuasan, kemauan belajar, keterampilan, dan kompetensi, kehadiran, hasil pendidikan, dan hasil kinerja akhir。padpenelitian的翻译结果:padpenelitian的翻译结果:padelia的翻译结果:padelia的翻译结果:padelia的翻译结果:Dalam mendukung peramalan, ada beberapa mede yang bisa digunakan, mulai dari kecerdasan buatan,一个人工智能(AI)。方法kecerdasan buatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah方法反向传播。Hasil peramalan dengan tingkat kesalahan yang kecil menunjukkan bahwa mesebut baik untuk peramalan。Diharapkan peramalan yang dilakukan dengan方法反向传播dapapapai tingkat kesalahan yang kecil。上海师范大学师范学院第三学期硕士研究生课程,硕士研究生,2003,0388。Terlihat bahwa nilai IPK terbaik juga ada di semester 3。kespulpulannya,第三学期adalah学期terbaik baik dari segi peramalan maupun nilai IPK。
Peramalan Hasil Studi Terhadap Kehadiran Mahasiswa Menggunakan Metode Backpropagation
Student success is an important component of higher education institutions because it is considered an important criterion for assessing the quality of educational institutions. Student success is assessed based on academic achievement, activeness, satisfaction, willingness to learn, skills, and competence, attendance, educational outcomes, and final performance results. In this study, the focus is on the data object of student arrivals to make forecasts. In supporting forecasting, there are several methods that can be used, starting from artificial intelligence, or artificial intelligence (AI). The method of artificial intelligence used in this study is the backpropagation method. Forecasting results with a small error rate indicate that the method is good for forecasting. It is expected that forecasting carried out with the backpropagation method can achieve a small error rate. The best forecasting results came in semester 3 with an MSE value of 0.0388. The best GPA value is also in semester 3. In conclusion, semester 3 is the best semester both in terms of forecasting and GPA value.
Keberhasilan mahasiswa merupakan komponen penting lembaga pendidikan tinggi karena dianggap sebagai kriteria penting untuk menilai kualitas lembaga pendidikan. Keberhasilan siswa dinilai berdasarkan prestasi akademik, keaktifan, kepuasan, kemauan belajar, keterampilan, dan kompetensi, kehadiran, hasil pendidikan, dan hasil kinerja akhir. Pada penelitian ini fokusnya adalah pada objek data kedatangan siswa untuk membuat peramalan. Dalam mendukung peramalan, ada beberapa metode yang bisa digunakan, mulai dari kecerdasan buatan, atau artificial intelligence (AI). Metode kecerdasan buatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode backpropagation. Hasil peramalan dengan tingkat kesalahan yang kecil menunjukkan bahwa metode tersebut baik untuk peramalan. Diharapkan peramalan yang dilakukan dengan metode backpropagation dapat mencapai tingkat kesalahan yang kecil. Hasil peramalan terbaik diperoleh pada semester 3 dengan nilai MSE sebesar 0,0388. Terlihat bahwa nilai IPK terbaik juga ada di semester 3. Kesimpulannya, semester 3 adalah semester terbaik baik dari segi peramalan maupun nilai IPK.