Apakah Anda sedang mencari cara mudah dan praktis untuk menerapkan algoritma Backpropagation dalam prediksi data? Kali ini kami akan mengulas secara lengkap sebuah aplikasi berbasis web yang mampu melakukan training dan prediksi menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan (neural network) dengan metode Backpropagation.

Aplikasi ini sangat cocok digunakan oleh mahasiswa, dosen, peneliti, bahkan profesional data science yang ingin memahami alur kerja backpropagation secara visual dan interaktif.

🏠 Dashboard Aplikasi Backpropagation

Saat pertama kali membuka aplikasi, Anda akan langsung disambut dengan halaman dashboard yang bersih dan mudah dipahami.

Terdapat 3 panel utama:

Input Variabel: menunjukkan jumlah variabel input yang diunggah
Data Training: menampilkan jumlah data yang digunakan untuk proses pelatihan
Hasil Prediksi: berisi informasi jumlah prediksi yang telah dilakukan

Tepat di bawahnya, tersedia panduan langkah demi langkah untuk menggunakan aplikasi ini, yaitu:

Upload dataset
Lakukan training model
Buat prediksi baru
Evaluasi performa model

—

📤 Upload Dataset Excel (.xlsx/.xls)

Langkah pertama adalah mengunggah dataset. Aplikasi ini mendukung format Excel (.xlsx dan .xls), dengan asumsi bahwa kolom terakhir dari file merupakan target output, dan sisanya adalah variabel input.

Beberapa fitur unggulan di halaman ini:

Bisa langsung menormalisasi data setelah upload
Metode normalisasi menggunakan Min-Max Scaling
Nilai minimum dan maksimum bisa dikustomisasi (misalnya 0.1 – 0.9)

Proses normalisasi sangat penting untuk meningkatkan stabilitas dan akurasi pelatihan neural network.

—

👁️ Preview Dataset dan Nilai Asli

Setelah upload, Anda akan melihat pratinjau (preview) data yang telah dinormalisasi. Tampilannya berbentuk tabel interaktif yang menampilkan setiap baris data, lengkap dengan nilai input dan output-nya.

Menariknya, aplikasi ini juga menampilkan:

Nilai minimum sebelum normalisasi
Nilai maksimum sebelum normalisasi

Fitur ini sangat berguna untuk memvalidasi skala data yang digunakan dan memastikan tidak ada outlier yang mengganggu proses pelatihan.

—

🧠 Training Backpropagation

Tahapan selanjutnya adalah proses training model. Di sini pengguna bisa mengatur berbagai parameter penting seperti:

Jumlah node pada hidden layer
Learning rate (α) — semakin kecil, semakin stabil
Momentum — untuk menghindari jebakan local minima
Maksimum epoch — batas iterasi pelatihan
Target error — nilai error minimum yang ingin dicapai

Setelah parameter diatur, cukup klik tombol “Mulai Training”, dan aplikasi akan menjalankan proses pembelajaran model neural network menggunakan algoritma backpropagation.

—

📈 Grafik Error Training (MSE)

Aplikasi ini menyajikan grafik Mean Squared Error (MSE) yang sangat berguna untuk memantau performa pelatihan. Anda bisa melihat bagaimana nilai error menurun secara bertahap seiring bertambahnya epoch.

Grafik ini memberikan informasi penting apakah model belajar secara optimal, terlalu lambat, atau bahkan mengalami overfitting.

—

📊 Riwayat Training (Log Epoch)

Selain grafik, tersedia juga tabel riwayat training. Tabel ini menampilkan:

Epoch ke berapa
Nilai error MSE pada saat itu

Dengan ini, Anda bisa melakukan analisis tren pelatihan dan melihat sejauh mana model mengalami peningkatan akurasi.

—

🔮 Prediksi Data Baru

Setelah model dilatih, Anda bisa melakukan prediksi baru dengan dua cara:

Input manual: masukkan nilai variabel satu per satu ke form
Batch prediksi: upload file untuk prediksi massal

Masukkan nilai seperti jam belajar, nilai sebelumnya, aktivitas ekstrakurikuler, jam tidur, dan jumlah latihan soal — kemudian klik tombol “Proses Prediksi”.

—

✅ Hasil Prediksi Output

Setelah proses prediksi dijalankan, hasilnya akan langsung muncul di layar. Nilai output ini merupakan estimasi dari target berdasarkan input yang Anda masukkan.

Misalnya, jika targetnya adalah skor performa siswa, maka output bisa berupa prediksi nilai seperti: 45.3045.

—

📊 Ringkasan Evaluasi Model

Terakhir, aplikasi akan menyajikan ringkasan performa model yang mencakup:

Jumlah node input, hidden, dan output
Learning rate dan momentum yang digunakan
Total epoch pelatihan
Nilai MSE akhir sebagai metrik evaluasi akurasi model

Ringkasan ini sangat berguna untuk dokumentasi dan perbandingan jika Anda melakukan eksperimen parameter yang berbeda.

—

📥 Ingin Memiliki Aplikasi Ini?

Jika Anda tertarik untuk memiliki aplikasi ini silakan klik tombol di bawah ini untuk mendapatkan akses ke file aplikasinya.

Lihat Aplikasi