Pengaruh Struktur Hidden Layer pada Model Multilayer Perceptron terhadap Prediksi Status Akademik Mahasiswa - Machfudz, Emir Syarif; Putra, Farhansyah; Alfi, Khairuman; Armansyah, Armansyah (Universitas Muhammadiyah Ponorogo, 2025)
Fenomena mahasiswa yang berisiko dropout menjadi perhatian penting bagi institusi pendidikan tinggi karena berdampak pada kualitas dan akreditasi lembaga. Penelitian ini bertujuan memanfaatkan jaringan syaraf tiruan (JST) dengan arsitektur Multilayer Perceptron (MLP) untuk memprediksi status akademik mahasiswa berdasarkan data historis. Analisis difokuskan pada pengaruh jumlah hidden layer terhadap kinerja model, dengan membandingkan konfigurasi 3 hidden layer dan 4 hidden layer. Dataset yang digunakan berisi 1.337 data mahasiswa, mencakup fitur seperti tahun masuk, lama studi, IPK, total SKS, dan biaya kuliah. Data diproses melalui normalisasi MinMaxScaler dan diolah menggunakan Scikit-learn dengan fungsi aktivasi ReLU, optimizer Adam, dan fungsi loss Log Loss. Hasil menunjukkan bahwa konfigurasi 3 hidden layer menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 95,52% dengan waktu pelatihan yang lebih cepat dibandingkan konfigurasi 4 hidden layer yang hanya mencapai akurasi 94,03%. Temuan ini menunjukkan bahwa jumlah hidden layer yang optimal dapat meningkatkan performa model sekaligus menjaga efisiensi komputasi. Model yang dikembangkan memiliki potensi untuk membantu institusi pendidikan dalam mencegah dropout melalui deteksi dini dan intervensi yang tepat sasaran.Â