SISTEM PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK - Nurul Amini Abidin; Muhammad Assidiq; Ahmad Qaslim (Badan Penelitian dan Pengembangan Daerah Provinsi Sulawesi Barat, 2021)
Ketepatan kelulusan menjadi salah satu tolak ukur integritas Universitas, termasuk Universitas Al Asyariah Mandar. Dari tahun ke tahun, banyak mahasiswa Universitas Al Asyariah Mandar yang tidak lulus tepat waktu. Untuk itu perlu adanya sistem prediksi kelulusan agar dosen wali dapat mengarahkan mahasiswa yang diprediksi akan lulus terlambat. Metode yang digunakan adalah Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Metode Backpropagation memiliki 3 arsitektur yaitu input layer, hidden layer, dan output layer. Proses Backpropagation meliputi feedforward dan feedbackward. Data yang digunakan adalah data kelulusan tahun 2015. Data awal sebanyak 100 record dan setelah diolah dibagi menjadi 3 data latih yang terdiri dari 100, 50 dan 25 data latih.. Selanjutnya data tersebut juga dibagi menjadi data uji dengan 11 record. Pembagian tersebut. Dari berbagai percobaan dengan fitur yang berbeda yaitu IPS1 hingga IPS5, IPK dan perolehan sks, akurasi pengujian tertinggi adalah 90,91%. Sistem ini dibangun menggunakan matlab. MATLAB (Matrix Laboratory) adalah program untuk pemeriksaan dan perhitungan matematis dan merupakan bahasa pemrograman numerik tingkat tinggi berdasarkan alasan pemanfaatan sifat dan jenis jaringan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Backpropagations dinilai cukup bagus dalam melakukan Pengklasifikasian untuk melakukan prediksi kelulusan mahasiswa. Skenario pengujian dengan menggunakan 100 data latih, 50 data latih dan 25 data latih menghasilkan tingkat akurasi yang berbeda yaitu 90,91% pada 100 data, 81,82% pada 50 data latih dan 45,45% pada 25 data latih.