Penerapan Metode Backpropogation Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru (Studi Kasus: STMIK Pelita Nusantara)

Abstract

Perkembangan teknologi telah memberikan dampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam sektor pendidikan. Salah satu tantangan yang dihadapi oleh institusi pendidikan adalah ketidakstabilan jumlah mahasiswa baru setiap tahunnya yang sulit diprediksi sehingga berdampak pada perencanaan sumber daya dan strategi pembelajaran. Pada penelitian ini akan memprediksi jumlah mahasiswa baru di STMIK Pelita Nusantara menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan algoritma backpropagation. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penerimaan mahasiswa baru pada periode 2019-2023. Proses prediksi dilakukan dengan membagi data menjadi dua bagian, yaitu data training dan data testing dengan aristektur jaringan 2 pola ke 2 pola. Lerning rate 0.1 dan maksimum epoch 1000 iterasi agar menghasilkan eror yang rendah. Maka hasil dari implementasi sistem prediksi dengan metode backpropogation adalah jumlah mahasiswa tahun 2023 sebanyak 189.69 orang dengan akurasi keberhasilan metode sebanyak 85.64%. Sistem prediksi ini diharapkan dapat membantu institusi dalam mendapatkan informasi yang akurat supaya dapat  merencanakan strategi yang lebih baik dalam hal penyediaan sumber daya dan proses pembelajaran terutama di STMIK Pelita Nusantara.