Jawaban:

Berikut adalah algoritma neural network untuk memprediksi nilai akhir dari ujian/tugas:

• Import library: Import library yang dibutuhkan, seperti NumPy, Pandas, TensorFlow, dan Scikit-learn.
• Persiapan data: Baca dan siapkan data ujian/tugas dengan membaca file .csv atau .xlsx.
• Preprocessing data: Ubah data ke dalam bentuk numerik dan normalisasi data untuk memastikan bahwa setiap fitur memiliki skala yang sama.
• Pembagian data: Bagi data menjadi data training dan data testing untuk melatih dan mengevaluasi model.
• Pembuatan model: Buat model neural network dengan memilih jumlah layer dan unit yang sesuai dengan kompleksitas data.
• Compile model: Compile model dengan menentukan loss function, optimizer, dan metric.
• Training model: Latih model dengan menggunakan data training dan memastikan bahwa model dapat memprediksi nilai akhir dengan tepat.
• Evaluasi model: Evaluasi model dengan menggunakan data testing dan memastikan akurasi prediksi.
• Prediksi nilai akhir: Gunakan model yang telah dilatih untuk memprediksi nilai akhir dari ujian/tugas yang belum diketahui.

Berikut adalah contoh kode untuk memprediksi nilai akhir menggunakan algoritma neural network dengan TensorFlow dan Scikit-learn:

import numpy as np

import pandas as pd

import tensorflow as tf

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Baca data

data = pd.read_csv("data_ujian.csv")

# Ubah data ke dalam bentuk numerik

data = data.values

# Normalisasi data

data = (data - np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0)

# Bagi data menjadi data training dan data testing

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :5], data[:, 5], test_size=0.2)

# Buat model neural network

model = tf.keras.Sequential()

model.add(tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(5,), activation="relu"))

model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation="linear"))

# Compile model

model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

# Latih model

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# Evaluasi model

accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, verbose

answer by :@DaudF