Prediksi Masa Studi Mahasiswa Matematika IPB Berdasarkan Indeks Prestasi Kumulatif Menggunakan Backpropagation

Abstract

Akreditasi sebuah program studi sangat dipengaruhi oleh masa studi dan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) lulusannya. Beberapa penelitian menunjukkan adanya keterkaitan antara kelulusan dengan IPK mahasiswa. Namun, model prediksi lama masa studi berdasarkan IPK masih sedikit. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi masa studi mahasiswa berdasarkan IPK. Prediksi dilakukan dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data IPK semester 1 sampai 6 mahasiswa angkatan 2013 dan 2014 Departemen Matematika IPB. Hasil percobaan menunjukkan bahwa model untuk prediksi masa studi berdasarkan IPK dengan MSE terkecil sebesar 0,00151 yaitu model arsitektur input node 6, hidden node 10 dan output node 1, learning rate 0,01 dan fungsi pelatihan Broyden, Fletcher, Goldfarb, Shanno(BFGS) backpropagation. Berdasarkan penghitungan, jaringan yang paling optimal menunjukkan masa studi tercepat sebesar 51 bulan dan masa studi terlama sebesar 60 bulan.