Rancang Bangun Aplikasi Data Mining Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan Algoritma Backpropagation Neural Network - Desi Hanindya Ujianti; Affandy Affandy (JOINS (Journal of Information System), 2016)
Saat ini sering didapati besarnya jumlah mahasiswa baru pada sebuah perguruan tinggi yang tidak sebanding dengan jumlah lulusan tiap tahunnya. Hal ini merupakan salah satu permasalahan yang harus diselesaikan oleh institusi perguruan tinggi. Agar program studi dapat melakukan langkah antisipasi atau penanganan lebih dini terhadap mahasiswa yang berpotensi tidak lulus tepat waktu, diperlukan suatu mekanisme yang dapat mendeteksi kemungkinan hal ini terjadi. Dewasa ini perkembangan data mining berkembang pesat dalam mengatasi berbagai masalah pengolahan data dengan jumlah besar. Salah satu aplikasi dari data mining adalah untuk keperluan prediksi/klasifikasi, dan salah satu algoritma yang umum digunakan adalah Neural Network. Dalam penelitian ini algoritma Backpropagation Neural Network diterapkan untuk memprediksi masa studi mahasiswa. Dari hasil pengolahan data training dengan algoritma tersebut didapatkan hasil tingkat akurasi yang didapat sebesar 99.49% dengan atribut yang digunakan ialah Indeks Prestasi (IP) dari semester 1 (satu) sampai 4 (empat) dan Indeks Prestasi Kumulatifnya. Pengolahan data tersebut diproses menggunakan RapidMiner dengan menerapkan algoritma Backpropagation Neural Network untuk membentuk pola dari data training. Untuk memperoleh pengetahuan atau knowledge, dari pola tersebut akan diterjemahkan ke dalam bentuk yang dapat dimengerti dan diproses dalam aplikasi Matlab. Kata Kunci: Data Mining, Prediksi, Algoritma Neural Network (Back Propagation), Prototipe