Penerapan Algoritma Optimasi Chaos pada Jaringan Ridge Polynomial untuk Prediksi Jumlah Pengangguran

AbstrakRidge polynomial neural network (RPNN) awalnya diusulkan oleh Shin dan Ghosh, dibangun dari jumlah peningkatan order pi-sigma neuron (PSN). RPNN mempertahankan pembelajaran cepat, pemetaan yang kuat dari layer tunggal higher order neural network (HONN) dan menghindari banyaknya bobot karena meningkatnya sejumlah input. Algoritma optimasi chaos digunakan dengan memanfaatkan persamaan logistik yang sensitif terhadap kondisi awal, sehingga pergerakan chaos dapat berubah di setiap keadaan dalam skala tertentu menurut keteraturan, ergodik dan mempertahankan keragaman solusi.Algoritma Optimasi Chaos diterapkan pada RPNN dan digunakan untuk prediksi jumlah pengangguran di Kalimantan Barat. Proses pelatihan jaringan menggunakan ridge polynomial neural network, sedangkan pencarian nilai awal bobot dan bias jaringan menggunakan algoritma optimasi chaos. Struktur yang digunakan terdiri dari 6 neuron layer input dan 1 neuron layer output. Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma yang diusulkan dapat digunakan untuk prediksi. Kata kunci—prediksi jumlah pengangguran, jaringan syaraf tiruan, algoritma optimasi chaos, ridge polynomial neural network  Abstract Ridge polynomial neural network was initially proposed by Shin and Ghosh, made of total increased pi-sigma neural (PSN) orders. Ridge polynomial neural network maintains quick learning, strong mapping of single layer of higher order neural network (HONN) and avoids many weights because total increased inputs. Chaos optimization algorithm is used by utilizing sensitive logistic equation to initial condition, so that chaos movement can change in each condition in specific scale according to orderliness, ergodic, and maintaining solution variety.             Chaos optimization algorithm is applied to ridge polynomial neural network and used to predict total unemployed persons in West Kalimantan. Network training process used ridge polynomial neural network; while, initial values and weights and bias of network were found using Chaos optimization algorithm. Structure used consisted of 6 input layer neurons and one output layer neuron. Data were obtained from Central Statistic Agency.            The results of research indicated that algorithm proposed could be used to predict Keywords— predict the number of unemployed, neural networks, chaos optimization algorithm, ridge polynomial neural networ

Pengembangan Game Edukasi sebagai Media Bantu Pembelajaran Drill And Practice untuk Persiapan Siswa Kelas XI Menghadapi Ulangan Kenaikan Kelas Mata Pelajaran Matematika

Pembelajaran drill ang practice sebagai upaya mempersiapkan siswa menghadapi kenaikan kelas. Hal ini akan membuat siswa terbiasa terhadap penerapan konsep, sehingga keterampilan siswa dalam menyelesaikan soal-soal yyang bervariasi akan lebih terasah. Dengan latihan dalam menyelesaikan soal-soal matematika, siswa terampil dan cekatan dalam menghadapi soal-soal matematika yang beragam. Pelaksanaan penelitian ini alurnya adalah : Input – Proses – Out Come. Tahapan dalam pengembangannya : 1). Analisis Sistem mengenai kebutuhan data, informasi yang menjadi in put maupun out put , kebutuhan pengguna aplikasi yang akan dikembangkan. 2). Perancangan Game sebagai media bantu pembelajaran drill and practice yang terdiri dari : perancangan sistem, penentuan story telling/sinopsis dan perancangan alur cerita dengan menggunakan background dan environment, perancangan menu yang akan tampil. 3). Pembuatan Game, dibuat dengan menggunakan Adobe Flash CS3 Professional. 4). Pengujian Game, pengujian atau testing difokuskan pada logika internal dari perangkat lunak, fungsi eksternal dan mencari kemungkinan adanya kesalahan. Kebutuhan minimum sistem sudah tercukupi bahkan lebih yaitu : Window 98 SE,XP,Prosessor Intel Pentium III Mhz, Memori 128 MB direkomendasikan 256 MB, Ruang Hardisk 190. Dalam pengujian menggunakan teknik 1). Pengujian white box dan 2). Pengujian black box. Metode white box merupakan metode desain test case, dengan menggunakan struktur kontrol desain prosedural untuk memperoleh test case. Sedangkan pengujian black box merupakan pengujian terhadap produk sistem yang dilakukan untuk memastikan bahwa event atau masukan menjalankan proses yang tepat dan menghasilkan out put sesuai dengan rancangan. Perancangan sistem terdiri dari : 1). Use Case Diagram 2). Class Diagram 3). Activity Diagram dan 4). Sequense Diagram. Sedangkan rancangan Story Board meliputi >Pembuka Game Menu>Intro Level>Pilih Soal>Jawab Soal>Lihat Skor. Implementasi dalam penelitian ini menggunakan metode quasi experimental yakni kelompok eksperimen dan kelompok kontrol, sampelnya diambil dua kelas secara acak. Pelaksanaannya di SMAN 1 Semarang. Analisis hasil pengukuran Game dilakukan pengukuran statistika untuk mengetahui sejauh mana efektivitas hasil game edukasi yang sudah dibuat yaitu dengan cara uji banding rata-rat hasik UKK matematika dari kelas kontrol dan kelas eksperimen termasuk mana yang lebih baik dilihat dari rata-rata, statistika yang digunakan adalah uji statistik Independen Sample t test, paired sample t-test. Hasil uji normalitas data yang menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov, diolah dengan bantuan sofware SPSS versi 17.0, diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,798 > 5 % untuk data nilai UKK kelas eksperimen dan signifikansi 0,680 % untuk data nilai kelas kontrol, kedua-duanya Ho diterima dan berdistribusi normal. Selanjutnya Out Put Uji Banding nilai UKK matematika kelas kontrol dan kelas eksperimen menunjukkan mean nilai UKK matematika kelas eksperimen = 79,64 standar deviasi = 9, 25 dan rata-rata error = 1, 54. Sedangkan mean nilai UKK matematika kelas kontrol = 70,32, standar deviasi = 6,82 dan rata-rat standar error = 1,17. Selanjutnya dengan harga t sebesar 4,773 dengan ti gkat signifikansi (sig 2-tailed) sebesar 0,000< 5 % yang berarti Ho ditolak. Berdasarkan hasil analisis perhitungan ini terdapat perbedaan rata-rata nilai yang signifikan antara kelas eksperimen dan kelas kontrol. Sehingga dinyatakan bahwa hasil penelitian ini menunjukkan bahwa mean nilai UKK matematika kelas eksperimen sebesar 79,64 lebih baik dari mean niai UKK matematika kelas kontrol yang hanya sebesar 70,32. Kesimpulan dari hasil penelitian ini menyatakan bahwa tahapan-tahapan analisia sistem, perancangan game, pembuatan game, dan pengujian game efektif digunakan sebagai media bantu pembelajaran drill and practice guna mempersiapkan siswa kelas XI menghadapi UKK mata pelajaran matematika. Respon siswa tentang penggunaan game menarik dan merupakan hal yang baru dan cukup menyenangkan bagi siswa ( 97,05 % ). Kemudahan dalam mengoperasikan, kemudahan aturan main dan memilih menu pada game, respon siswa sangat setuju dan setuju masing-masing 97,06%, 100% dan 91,18%, hal ini menunjukkan bahwa game ini relatif simpel dari sisi penggunaan dan dapat dijadikan media bantu pembelajaran. Respon siswa terhadap tampilan, animasi dan konten game menarik masing-masing 94,12%, 94,12% dan 100%, hal ini menunjukkan bahwa game relatif sesuai dengan minat dan selera siswa