Smart Assessment menggunakan Backpropagation Neural Network
DOI:
https://doi.org/10.30812/matrik.v21i3.1469Keywords:
Akurasi, Backpropagation Neural Network, Pemerintah Daerah, Scraping Website, Self-Assessment Questionnaire, Smart AsessmentAbstract
Penerapan scraping dan Backpropagation Neural Network dapat menjadikan penilaian Self- Assessment Questionnaire (SAQ) website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur lebih smart jika dibandingkan dengan model assessment yang sudah ada. Langkah awal yaitu melakukan scraping website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur untuk mendapatkan nilai SAQ. Hasil scraping tersebut akan digunakan sebagai data uji pada metode Backpropagation Neural Network, kemudian hasil data uji akan di proses menggunakan 4 jenis model data yang berbeda-beda dari segi jumlah iterasi dan hidden layer untuk mendapatkan akurasi terbaik. Pada model data A menggunakan iterasi 1000 dan 5 hidden layer menghasilkan nilai Mean Squared Error (MSE) 0,0117, Mean Absolute Percent Error (MAPE) 39,36% dan Akurasi 60.64%. Model data B menggunakan iterasi 1000 dan 7 hidden layer menghasilkan nilai MSE 0,0087, MAPE 29,49% dan Akurasi 70,50%. Model data C dengan menggunakan iterasi 2000 dan 9 hidden layer menghasilkan nilai MSE 0,0064, MAPE 24,46% dan Akurasi 75,53%. Model data D menggunakan iterasi 2000 dan 9 hidden layer menghasilkan nilai MSE 0,0036, MAPE 18,71% dan Akurasi 81,28%. Dari hasil ujicoba tersebut bahwa model data D yang menggunakan iterasi 2000 dan 9 hidden layer menghasilkan tingkat akurasi yang terbaik sehingga model data D dapat dijadikan acuan hasil penilaian website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur tahun 2021.
Downloads
References
Provinsi Sumatera Barat,†Simposium Nasional Keuangan Negara, vol. 1, no. 1, pp. 1087–1104, 2018.
[2] N. Handayani, “Efektivitas website dalam pelayanan elektronik Pemerintah Kota Depok,†Jurnal Otonomi Daerah dan Pengembangan
Masyarakat, vol. 15, no. 1, pp. 46—-57, 2017.
[3] A. R. Isni, “Analisis Kualitas Website Pemerintah Daerah Pada Kota Se-Sumatera Barat,†Jurnal Akuntansi, vol. 6, no. 3, pp.
1–16, 2018.
[4] N. Kenda, “Implementasi Pejabat Pengelola Informasi Dan Dokumentasi (Ppid) Pada Pemerintah Provinsi Gorontalo,†Jurnal
Penelitian Komunikasi dan Opini Publik, vol. 19, no. 3, pp. 165–186, 2015.
[5] P. Haryani, “Penilaian Kualitas Layanan Website Pemerintah Kota Yogyakarta Menggunakan Metode E-Govqual,†Data Manajemen
dan Teknologi Informasi (DASI), vol. 17, no. 3, pp. 44–50, 2016.
[6] I. G. L. A. R. Putra and I. P. A. Swastika, “Analisis Kerangka Kerja E-Governance Assessment Pada SitusWebsite Pemerintahan
Daerah di Indonesia,†Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2016 (SENTIKA 2016), vol. 2016, no. Sentika,
pp. 295–304, 2016.
[7] L. C. Dewi, Meiliana, and A. Chandra, “Social media web scraping using social media developers API and regex,†in Procedia
Computer Science, vol. 157, 2019, pp. 444–449.
[8] H. Hoesin, H. Setiadi, N. A. Lemmung, and ..., “Penilaian situs pemerintah daerah di provinsi dki jakarta, bengkulu, jambi, dan
bangka belitung,†in Seminar Nasional . . . , 2015, pp. 320–328.
[9] V. Mitra, H. Sujaini, and A. B. P. Negara, “Rancang Bangun Aplikasi Web Scraping untuk Korpus Paralel Indonesia - Inggris
dengan Metode HTML DOM,†Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN), vol. 5, no. 1, pp. 1–6, 2017.
[10] A. Weni Syaputri, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Hotel Grand Elite di Website Traveloka,†Jurnal Ekonomi, vol. 2, no. 1, pp.
41–49, 2021.
[11] D. D. A. Yani, H. S. Pratiwi, and H. Muhardi, “Implementasi Web Scraping untuk Pengambilan Data pada Situs Marketplace,â€
Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN), vol. 7, no. 4, pp. 257–262, 2019.
[12] D. K. Vishwakarma, D. Varshney, and A. Yadav, “Detection and veracity analysis of fake news via scrapping and authenticating
the web search,†Cognitive Systems Research, vol. 58, pp. 217–229, 2019.
[13] Tina Amalia, Ivan Hanavi, Yuliatri Sastrawijaya, and Jarudin, “Pengembangan Media Berbasis WEB untuk Mempromosikan
Hasil Kerajinan Prakarya Siswa,†Jurnal Sisfotek Global, vol. 11, no. 1, pp. 53–59, 2021.
[14] H. Hairani, A. Anggrawan, A. I. Wathan, K. A. Latif, K. Marzuki, and M. Zulfikri, “The Abstract of Thesis Classifier by Using
Naive Bayes Method,†in 2021 International Conference on Software Engineering & Computer Systems and 4th International
Conference on Computational Science and Information Management (ICSECS-ICOCSIM), no. August. IEEE, aug 2021, pp.
312–315. [Online]. Tersedia: https://ieeexplore.ieee.org/document/9537006/
[15] D. Dairoh, V. K. Bakti, and M. Naufal, “Neural Network dan Particle Swam Optimization untuk Penunjang Keputusan Antipasi
Mahasiswa Pra Lulus Bekerja Sesuai Bidang,†MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer,
vol. 21, no. 1, pp. 151–158, 2021.
[16] E. Suryana, “Pendugaan Tinggi Pasang Surut Laut Harian Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation,â€
Jurnal Ilmiah Betrik, vol. 8, no. 02, pp. 70–82, 2017.
[17] A. P. Widodo, S. Suhartono, E. A. Sarwoko, and Z. Firdaus, “Akurasi Model Prediksi Metode Backpropagation Menggunakan
Kombinasi Hidden Neuron Dengan Alpha,†Jurnal Matematika, vol. 20, no. 2, pp. 79–84, 2017.
[18] B. H. Hayadi, I. G. I. Sudipa, and A. P. Windarto, “Model Peramalan Artificial Neural Network pada Peserta KB Aktif Jalur
Pemerintahan menggunakan Artificial Neural Network Back-Propagation,†MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika
dan Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 1, pp. 11–20, 2021
Downloads
Published
Issue
Section
How to Cite
Similar Articles
- Helen Sastypratiwi, Yulianti Yulianti, Hafiz Muhardi, Desepta Isna Ulumi, Incorporating User Experience Evaluation into Application Design for Optimal Usability , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
- Pungkas Subarkah, Enggar Pri Pambudi, Septi Oktaviani Nur Hidayah, Perbandingan Metode Klasifikasi Data Mining untuk Nasabah Bank Telemarketing , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 1 (2020)
- Abdurraghib Segaf Suweleh, Dyah Susilowaty, Hairani Hairani, Khairan Marzuki, Penanganan Ketidak Seimbangan Kelas Menggunakan Pendekatan Level Data , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 1 (2020)
- Aji Bijaksana Abadi, Arif Fadllullah, Sumardi Sumardi, Sultan Mahdi, Audrey Nauffal Juniar, Perhitungan Indeks Massa Tubuh Less Contact Berbasis Computer Vision dan Regresi Linear , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 3 (2022)
- Sri Ayu Rosiva Srg, Muhammad Zarlis, Wanayumini Wanayumini, Klasifikasi Citra Daun dengan GLCM (Gray Level Co-Occurence) dan K-NN (K-Nearest Neighbor) , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 2 (2022)
- Dedi Saputra, Haryani Haryani, Artika Surniandari, Martias Martias, Fajar Akbar, Sistem Informasi Bimbingan Tugas Akhir Mahasiswa Berbasis Website Menggunakan Metode Waterfall , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 2 (2022)
- Sepyan Purnama Kristanto, Lutfi Hakim, Ekstraksi Informasi Destinasi Wisata Populer Jawa Timur Menggunakan Depth-First Crawling , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Anthony Anggrawan, Dwi Kurnianingsih, Christofer Satria, Sistem Aplikasi Cerdas Klasterisasi Penerima Bantuan Covid-19 , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 2 (2022)
- Luh Kesuma Wardhani, Nenny Anggraini, Nashrul Hakiem, M. Tabah Rosyadi, Amin Rois, IoT-based Integrated System Portable Prayer Mat and DailyWorship Monitoring System , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
- Samsurizal Samsurizal, Arif Nur Afandi, Mohamad Rodhi Faiz, Artificial Intelligence Enhanced Direct Current Fast ChargingIntegration for Electric Vehicles on 20 kV Grids: A Technical andOntological Study , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 24 No. 3 (2025)
You may also start an advanced similarity search for this article.