<p class="Abstrak">Total laba rugi komprehensif merupakan hasil yang digunakan untuk mengukur keberhasilan kinerja perusahaan selama periode tertentu yang tidak dipengaruhi oleh operasi normal perusahaan. Informasi total lapa rugi komprehensif sangat penting bagi beberapa pengguna laporan keuangan seperti investor, kreditor dan manajemen dalam memprediksi dimana posisi angka total laba rugi komprehensif untuk menentukan arah investasi masyarakat ke depan, begitu juga bagi pihak bank berguna untuk menentukan kebijakan strategi pemasaran dalam meninggkatkan total laba komprehensif tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membuat prediksi dengan menggunakan <em>Artificial Intelligence</em> dengan algortima <em>backpropagation.</em> Data yang digunakan bersumber dari Otoritas Jasa Keuangan (OJK) pada PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk (Januari-Oktober 2016). Untuk melakukan prediksi dengan algortima <em>backpropagation. </em>Proses dilakukan dengan membagi data pelatihan dan pengujian untuk memperoleh model arsitektur terbaik. model arsitektur pelatihan dan pengujian yang digunakan untuk melakukan prediksi Total laba rugi komprehensif yakni: 4-25-1; 4-50-1; 4-50-75-1 dan 4-100-1. Dari serangkaian uji coba didapat pola terbaik dari arsitektur <em>backpropagation</em> adalah 4-50-1 dengan <em>Means Square Error</em> 0,0009978666, <em>epoch </em>1977 dan akurasi 80% <em>yang </em>selanjutnya akan digunakan untuk melakukan prediksi.</p><p class="Abstrak"> </p><p class="Judul2"><strong><em>Abstract</em></strong><em> </em></p><p class="Judul2"><em>Total comprehensive income is the result used to measure the success of a company's performance over a certain period that is not affected by the company's normal operations. Total information on comprehensive loss is very important for some financial report users such as investors, creditors and management in predicting where the position of the total comprehensive income statement is to determine the direction of public investment going forward, as well as for banks to determine marketing strategy in increasing total profit comprehensive. This study aims to make predictions using Artificial Intelligence with backpropagation algorithms. The data used is sourced from the Financial Services Authority (OJK) at PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk (January-October 2016). To predict with backpropagation algorithm. The process is carried out by dividing training and testing data to obtain the best architectural model. the training and testing architectural model used to predict the total comprehensive income: 4-25-1; 4-50-1; 4-50-75-1 and 4-100-1. From a series of trials obtained the best pattern of backpropagation architecture is 4-50-1 with Means Square Error 0,0009978666, epoch 1977 and accuracy 80% which will then be used to make predictions.</em></p><p class="Judul2"> </p>

Abstrak

Abstract-This research proposes a decision support system in determining graduation thesis trial using AHP and TOPSIS method. The AHP method weighted the criteria to generate values for each criterion, in which the value of each criterion was used to obtain a ranking of some alternatives with TOPSIS. The criteria used for the assessment are 5 chapters (C1), neatness (C2), manners (C3), material delivery (C4) and material mastery (C5 I. PENDAHULUANDi dalam sebuah instansi pendidikan, skripsi merupakan salah satu syarat yang digunakan oleh seluruh perguruan tinggi yang ada di Indonesia untuk memperoleh gelar sarjana strata 1. Skripsi juga dikatakan sebagai karya tulis ilmiah karena merupakan paparan tulisan hasil penelitian calon sarjana S1 yang membahas suatu permasalahan di bidang ilmu tertentu dengan menggunakan kaidah-kaidah yang berlaku [1].Dalam penyelesaian skripsi, mahasiswa umumnya dibimbing oleh dua dosen pembimbing. Proses bimbingan skripsi yang telah selesai dilanjutkan pada tahap sidang skripsi. Kelulusan seorang mahasiswa sangat ditentukan oleh keputusan dosen penguji dengan penilaian yang dilakukan saat sidang meja hijau berlangsung. Hasil penilaian dosen penguji saat melakukan pengujian terhadap peserta sidang skripsi masih dipengaruhi unsur subjektifitas dari yang menilai sehingga dirasakan kurang mendukung proses tersebut. Apabila terjadi ketidaktepatan dosen penguji dalam memberikan penilaian kepada setiap mahasiswa karena adanya beberapa kriteria yang bersifat subjektif, maka penilaian diberikan masih bersifat tidak pasti dan tidak jelas karena dimungkinkan muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada peserta sidang skripsi yang akan berdampak pada hasil kelulusan sidang menjadi kurang akurat dan tepat.Hasil penilaian harus dievaluasi berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan oleh pihak akademik dalam meluluskan mahasiswanya. Bagian pendidikan harus cermat dalam memberikan analisa penilaian dari dosen penguji agar tidak terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan.Sigalingging

Abstrak

Prediction of students 'understanding of the subject is important to know the extent to which the students ' understanding

Decision Support System (DSS) is a system that can help a person in making decisions

Abstrak

<p><em>determine the marketing strategy in increasing the total comprehensive income. This study aims to create the best architectural model using Backpropogation where this model can later be made to make predictions of total comprehensive income. The variable used in this study is the total comprehensive income statement data of PT. Bank Mandiri, Tbk (January - November 2016). Data sourced from the Financial Services Authority (www.ojk.go.id). From a series of trials conducted with 4 architectural models tested, namely 4-25-1; 4-50-1; 4-100-1 and 4-50-75-1, obtained the best architectural model 4-50-1 with Epoch training = 1977, Mean Square Error (MSE) of 0,000997867 with the correctness of testing accuracy reaching 80%.</em></p><p><strong><em>Keywords</em></strong><em>: Artificial Neural Network, Back-propagation, Comprehensive Income, Prediction, Economy, Architecture</em><em> </em></p><p><em>Prediksi total laba rugi komprehensif sangatlah penting untuk memprediksi dimana posisi angka total laba rugi komprehensif pada suatu bank.  Informasi tersebut berguna bagi masayarkat dalam menentukan arah investasi masyarakat ke depan, begitu juga bagi pihak bank berguna untuk menentukan kebijakan strategi pemasaran dalam meninggkatkan total laba komprehensif tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model arsitektur terbaik dengan menggunakan Backpropogation dimana model ini nantinya dapat dilakukan untuk membuat prediksi terhadap total laba rugi komprehensif. Variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah data total laba rugi komprehensif PT. Bank Mandiri,Tbk (Januari – November 2016). Data bersumber dari Otoritas Jasa Keuangan (<a href="http://www.ojk.go.id/">www.ojk.go.id</a>). Dari serangkaian uji coba yang dilakukan dengan 4 model arsitektur yang diuji yakni 4-25-1; 4-50-1; 4-100-1 dan 4-50-75-1, diperoleh model arsitektur terbaik 4-50-1 dengan </em><em>Epoch training = 1977</em><em>, </em><em>Mean Square Error (MSE) sebesar </em><em>0,000997867 dengan </em><em>tingkat akurasi pengujian mencapai kebenaran 80%.</em><em> </em></p><p><strong><em>Kata kunci</em></strong><em>: Jaringan saraf tiruan, Back-propagation, Laba Rugi Komprehensif, Prediksi, Ekonomi, Arsitektur</em></p>