## ANALISIS PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Radi Pratama, Ruli Herdiana, Ryan Hamonangan, Saeful Anwar. Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 radigomber@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini menggunakan algoritma Artificial Neural Network untuk memprediksi kelulusan mahasiswa dengan tingkat presisi 72,32%, recall 82,53%, dan akurasi 73,21%. Model Neural Network dapat mengidentifikasi sekitar 72,32% prediksi positif dan mengenali 82,53% keseluruhan kasus positif, menunjukkan keandalan dalam memprediksi kelulusan  mahasiswa. Evaluasi kinerja  model  yang solid  memberikan  manfaat bagi pengambilan keputusan  di  lingkungan  pendidikan.  Peningkatan  kinerja  disarankan  melalui  optimalisasi  data,  pengaturan hyperparameter,  validasi  silang,  dan  pemantauan  berkala.  Hasil  penelitian  memberikan  pemahaman  tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa, dengan Indeks Prestasi Semester sebagai variabel kunci. Model  Neural  Network  dapat  mendukung  identifikasi  mahasiswa  yang  memerlukan  bantuan  tambahan  untuk meningkatkan  kemungkinan  kelulusannya.  Kesimpulannya,  model  ini  dapat  menjadi  alat  yang  efektif  untuk membantu  manajemen  perguruan  tinggi  dalam  mengoptimalkan  sumber  daya  dan  mengurangi  tingkat ketidaklulusan.
Kata Kunci : Neural Network, Data Mining, Prediksi, Perguruan Tinggi.

## 1. PENDAHULUAN
Lulus  tepat  waktu  merupakan  harapan  bagi semua mahasiswa karena memiliki manfaat baik bagi mereka maupun institusi pendidikan. Status kelulusan sering  diukur  dari  indeks  prestasi  mahasiswa  setiap semester; nilai yang lebih rendah dapat mengakibatkan kelulusan  yang  terlambat.  Prediksi  status  kelulusan menggunakan teknik data mining, khususnya  metode klasifikasi,  menjadi  pendekatan  umum.  Manajemen perguruan  tinggi  perlu  menggunakan  sumber  daya secara optimal untuk membantu mahasiswa menyelesaikan  studi  dengan  prestasi  akademik  yang baik dan mengurangi tingkat ketidaklulusan. Kelulusan mahasiswa memiliki dampak penting pada penilaian akreditasi perguruan tinggi. Perguruan tinggi memiliki data mahasiswa yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan terkait pengembangan sistem pembelajaran. (Purwati et al., 2020).

## 1.1. Rumusan Masalah
Berdasarkan  pemaparan  pada  latar  belakang penelitian  ini,  maka  peneliti  menarik  beberapa rumusan masalah yang dituangkan sebagai berikut:
a. Bagaimana  menerapkan  algoritma  Artificial Neural  Network  dalam  prediksi  kelulusan mahasiswa?
b. Bagaimana mengevaluasi hasil prediksi menggunakan algoritma Artificial Neural Network?
c. Bagaimana
memprediksi
kelulusan menggunakan model Artificial Neural Network ?

## 1.2. Tujuan Penelitian
Berdasarkan  pemaparan  pada  rumusan  masalah penelitian ini, maka peneliti menarik beberapa tujuan yang dituangkan sebagai berikut:
a. Menjelaskan penerapan algoritma tentang Artificial  Neural  Network  prediksi  kelulusan mahasiswa.
b. Memahami  cara  mengevaluasi  hasil  prediksi menggunakan algoritma Artificial Neural Network.
c. Untuk memprediksi kelulusan mahasiswa menggunakan Artificial Neural Network.

## 1.3. Batasan Masalah
Berdasarkan pemaparan latar belakang, rumusan masalah,  dan  tujuan  penelitian.  Maka  peneliti membatasi  penelitian  ini  dengan  tujuan  penelitian dapat  fokus  pada  satu  masalah,  adapun  batasan penelitian dituangkan sebagai berikut:
a. Dataset  yang  di  dapatkan  bersumber  dari GITLABMARVES.
b. Algoritma  yang  digunakan  adalah  Artificial Neural Network.
c. Metode yang digunakan pendekatan Kuantitatif.
d. Tools yang digunakan adalah Rapidminer 10.2.0.
e. Spesifikasi laptop yang digunakan ram 8 Gb SSD 128 GB Prosesor Intel 15 genth 4 th.

## 1.4. Kerangka Berpikir
Kerangka berfikir dalam penelitian ini bertujuan sebagai  peta  alur  penelitian  sehingga  terlihat  betuk permasalahan  dan  penyelesaiannya  secara  jelas, kerangka  berfikir  secara  detail  dituangkan  dalam gambar di bawah ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Metode  literature review  yang digunakan dalam penelitian  ini  melibatkan  empat  tahapan  utama. Penelitian  tentang  prediksi  kelulusan  mahasiswa menggunakan metode literature review dengan empat tahap  utama.  Tahap  pertama  adalah  formulasi permasalahan  dengan  pemilihan  topik  penelitian tentang  prediksi  kelulusan  mahasiswa.  Kedua, pencarian  literatur  menggunakan  metode  Artificial Neural  Network  dengan  kata  kunci  yang  relevan, menghasilkan  15  artikel  jurnal  terkait.  Tahap  ketiga melibatkan  evaluasi  data  dengan  memilih  15  artikel jurnal  terbaru  antara  tahun  2019  hingga  2023, mempertimbangkan  kualitas  dan  reputasi  artikel- artikel  tersebut.  Terakhir,  proses  literature  review dilakukan  dengan  teknik  membandingkan,  mencari perbedaan, memberikan pandangan kritis, menyatukan informasi,  dan  merangkum  hasil  dari  artikel-artikel yang  dipilih.  Selanjutnya,  dalam  tulisan,  dibahas pentingnya lembaga pendidikan tinggi untuk menyediakan  pendidikan  berkualitas,  dengan  salah satu instrumen pengukuran kualitasnya adalah jumlah lulusan.  Tingkat  kelulusan  yang  tinggi  dianggap mencerminkan  kualitas  pendidikan  yang  baik  dan berpotensi  mempengaruhi  akreditasi  yang  diberikan oleh  BAN-PT.  Penelitian  ini  memberikan  masukan untuk  Universitas  Bhayangkara  Jakarta  Raya  dalam memprediksi  tingkat  kelulusan  siswa  menggunakan
algoritma Neural Network. Neural Network merupakan  metode  dalam  machine  learning  yang berkembang  dari  Multi  Layer  Perceptron  (MLP)  dan dirancang untuk memproses data dua dimensi. Metode ini  termasuk  dalam  tipe  Deep  Neural  Network  yang umumnya diterapkan pada data citra. Neural Network memiliki dua metode utama: klasifikasi menggunakan feedforward dan tahapan pembelajaran menggunakan backpropagation. Meskipun mirip dengan MLP dalam cara  kerjanya,  Neural  Network  menampilkan  setiap neuron dalam dua dimensi, berbeda dengan MLP yang menampilkan setiap neuron hanya dalam satu dimensi. Penelitian  ini  mencapai  akurasi  prediksi  sebesar 98,27%  dalam  memprediksi  tingkat  kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma Neural Network.
(Masrizal  &  Hadiansa,  2019)Membahas  Penting bagi program studi di perguruan tinggi untuk mencapai target jumlah lulusan. Namun, tingkat kelulusan tepat waktu  di  S1  Teknik  Informatika  STMIK  Dumai seringkali di bawah target karena sebagian mahasiswa kesulitan menyelesaikan penelitian tepat waktu. Salah satu  solusi  yang  diusulkan  adalah  menggunakan jaringan  saraf  tiruan  (Artificial  Neural  Network) dengan  metode  backpropagation  untuk  memprediksi kelulusan  mahasiswa.  Dengan  pendekatan  ini, diharapkan  dapat  mengambil  kebijakan  lebih  awal guna  membantu  mahasiswa  agar  dapat  lulus  tepat waktu.
(Prasetiya  et  al.,  2020)  Membahas  Pengelolaan perguruan  tinggi  memerlukan  prediksi  kelulusan mahasiswa  untuk  mengantisipasi  kasus  drop  out. STMIK  Widya  Cipta  Dharma  (WiCiDa)  Samarinda menerapkan data mining dengan algoritma naive bayes dan  neural  network  untuk  melakukan  prediksi kelulusan  mahasiswa.  Atribut  yang  dipertimbangkan mencakup umur saat masuk kuliah, asal kota sekolah menengah,  pekerjaan  ayah,  program  studi,  kelas, jumlah saudara, dan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK). Data  dari  2011  hingga  2019  digunakan  sebagai  data training  dan  testing,  sedangkan  data  dari  angkatan 2015–2018 dijadikan target prediksi masa studi. Total 3229  mahasiswa  terlibat:  1769  sebagai  data  training, 321 sebagai data testing, dan 1139 sebagai data target. Namun,  hasil  akurasi  dari  data  testing  menunjukkan tingkat yang rendah, yaitu 57,63% untuk naive bayes dan  72,58%  untuk  neural  network.  Oleh  karena  itu, neural  network  dianggap  sebagai  metode  yang  lebih unggul.  Dilakukan  evaluasi  dan  analisis  lebih  lanjut guna  memahami  kelemahan  dan  keakuratan  dalam prediksi masa studi.
(Nurdiati  et  al.,  n.d.)  Membahas  penggunaan jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  dengan  metode backpropagation  untuk  memprediksi  masa  studi mahasiswa  S1  Matematika  IPB  berdasarkan  Indeks Prestasi  Kumulatif  (IPK).  Penelitian  ini  menyoroti minimnya penelitian sebelumnya yang menghubungkan  IPK  dengan  prediksi  masa  studi. Dilakukan  aplikasi  beberapa  fungsi  pelatihan  pada data  IPK  semester  1-6  mahasiswa,  seperti  gradient descent,  Nesterov  accelerated  gradient  descent,
Adaptive  moment  estimation  (Adam),  dan  Nesterov Adam (Nadam). Hasil penelitian menunjukkan model terbaik  dari  JST  memiliki  6  node  input  yang dinormalisasi dengan BatchNorm, 10 node tersembunyi,  dan  1  node  output.  Percobaan  dengan parameter  terbaik  menunjukkan  MAE  sebesar  1.887 pada  data  testing  dengan  fungsi  pelatihan  gradient descent  dan  laju  pembelajaran  0.5.  Terlihat  bahwa gradient  descent  menurunkan  nilai  MAE  saat  laju pembelajaran  meningkat.  Fungsi  pelatihan  lain menunjukkan  tren  bahwa  semakin  kecil  laju pembelajaran,  semakin  kecil  nilai  MAE  yang dihasilkan.  Model  JST  yang  terpilih  menunjukkan bahwa  IPK  semester  3  memiliki  pengaruh  paling signifikan  pada  masa  studi  mahasiswa  Matematika IPB,  yakni  sebesar  75.62%.  Evaluasi  model  ini menunjukkan  MAPE  sebesar  3.8%  dan  RMSPE sebesar 4.9% pada data testing.
(Suniantara  et  al.,  2020)Membahas  penggunaan Artificial  Neural  Network  (ANN)  dalam  supervised learning  untuk  klasifikasi,  namun  mengidentifikasi kekurangan  ANN  dalam  menangani  data  besar tanpa aturan spesifik dalam struktur, mengakibatkan akurasi klasifikasi  yang  belum  optimal.  Dalam  upaya meningkatkan  akurasi,  penelitian  ini  fokus  pada pengembangan model klasifikasi Boosting Feedforward Neural Network (FFNN) untuk mengatasi ketidaktepatan prediksi kelulusan mahasiswa  Universitas  Terbuka.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  model  Feedforward  Neural Network  (FFNN)  mampu  menghasilkan  akurasi sebesar  72,93%.  Namun,  dengan  penerapan  teknik boosting  pada  FFNN,  terjadi  peningkatan  signifikan dalam  akurasi  menjadi  74,44%  setelah  500  iterasi, menunjukkan  peningkatan  yang  bermakna  dalam kinerja model.
(Fitriyanto  et  al.,  2023)Membahas  Tugas  akhir atau  skripsi  adalah  syarat  penting  bagi  kelulusan mahasiswa,  namun  prediksi  waktu  lulus  sering  sulit. IPK,  jumlah SKS, dan status pekerjaan adalah  faktor yang  memengaruhi  kelulusan,  tetapi  belum  ada metode  tepat  untuk  memprediksi  kelulusan  tepat waktu di beberapa perguruan tinggi. Untuk mengatasi ini,  penelitian  ini  membandingkan  tiga  metode— Naive  Bayes,  K-NN,  dan  Neural  Network—untuk menentukan  metode  terbaik  dalam  memprediksi kelulusan.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  K-NN memiliki akurasi tertinggi, mencapai 89%, dari ketiga metode yang dianalisis.
(Purnomo  et  al.,  2023)  Penelitian  menerapkan data  mining  dengan  metode  Naïve  Bayes  untuk prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa.  Hasilnya menunjukkan bahwa metode ini cocok untuk prediksi kelulusan karena kesederhanaan algoritmanya. Penggunaan aplikasi website memudahkan mahasiswa dalam  memprediksi  kelulusan,  memungkinkan  akses yang fleksibel, dan menjaga kerahasiaan hasil prediksi melalui  akun  pribadi,  memberikan  motivasi  bagi mahasiswa  untuk  menyelesaikan  kuliah  tepat  waktu. Peningkatan  jumlah  mahasiswa  lulus  tepat  waktu
diharapkan dapat memperkuat kepercayaan stakeholder dan meningkatkan kualitas kampus. Kelebihan sistem ini termasuk kemampuan memproses  data  training,  menampilkan  informasi prediksi  kelulusan  dengan  grafik  yang  mudah dimengerti,  serta  kemudahan  penggunaan.  Namun, kelemahannya  terletak  pada  keterbatasan  atribut  atau kriteria dalam menciptakan pola informasi baru. Saran untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  menggunakan atribut  yang  lebih  beragam  serta  mengeksplorasi metode  lain  seperti  Decision  Tree,  Neural  Network, dan  lainnya  untuk  meningkatkan  keakuratan  prediksi kelulusan mahasiswa.
(Kania  et  al.,  2022)Membahas  evaluasi  lulusan merupakan salah satu poin penilaian dalam akreditasi perguruan tinggi. Penyelesaian studi mahasiswa tepat waktu  menjadi  salah  satu  penentu  dalam  penilaian tersebut.  Penyelesaian  studi  tepat  waktu  adalah indikator  efisiensi  dan  efektivitas  pembelajaran  di sebuah  universitas  yang  menjadi  penilaian  Badan Akreditasi  Nasional  Perguruan  Tinggi  (BAN  PT). Dalam  penelitian  ini,  fokusnya  adalah  memprediksi tingkat  kelulusan  mahasiswa  Program  Studi  Teknik Informatika  di  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Banten Jaya.
(Lumban  Gaol  et  al.,  2021)Membahas  Prediksi kelulusan  mahasiswa  di  Program  Studi  Sistem Informasi di STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar menjadi  elemen  penting  dalam  penilaian  akreditasi perguruan tinggi. Informasi ini vital untuk mengidentifikasi  mahasiswa  yang  berpotensi  tidak lulus  tepat  waktu  sejak  dini.  Penerapan  data  mining, khususnya metode klasifikasi dengan Algoritma C4.5, digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa. Data  alumni  dan  data  mahasiswa  tingkat  akhir dijadikan  data  training  dan  testing.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  informasi  prediksi kelulusan  tepat  waktu  mahasiswa,  memberikan masukan  bagi  perguruan  tinggi  dalam  membuat kebijakan untuk perbaikan di masa depan.
(Nurislamiaty & Rozi, n.d.)Membahas Kelulusan menjadi  elemen  penting  dalam  penilaian  akreditasi fakultas  di  perguruan  tinggi,  memengaruhi  penilaian dan kinerja akademik mahasiswa. Fakultas Teknologi Informasi (FTI) Universitas Mercu Buana Yogyakarta menghadapi masalah mahasiswa yang tidak menyelesaikan  studi  tepat  waktu,  memengaruhi akreditasi  dan  kualitas  kegiatan  belajar  mengajar. Untuk  mengatasi hal ini,  dilakukan  analisis menggunakan  metode  data  mining  Algoritma  C4.5. Berdasarkan  hasil  perhitungan,  Algoritma  C4.5 dengan atribut input seperti Indeks Prestasi Semester 5-7, Program Studi, dan SKS tempuh hingga semester 7  menghasilkan  akurasi  sebesar  82,8897%.  IPS semester  7  menjadi  root  tree  dan  SKS  kumulatif hingga  semester  7  menjadi  child  node  dalam  model prediksi ini.
(Prasetiya  et  al.,  2020)  Membahas  penilaian kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  adalah  bagian penting  dalam  proses  akreditasi  perguruan  tinggi.
Fokus  penelitian  ini  adalah  memprediksi  kelulusan mahasiswa  dengan  tepat  waktu  menggunakan  data mining  melalui  algoritma  decision  tree  dan  artificial neural  network.  Data  mahasiswa  yang  sudah  lulus dijadikan  data  training,  sementara  data  mahasiswa yang belum lulus menjadi data testing. Tujuan utama penelitian  ini  adalah  memberikan  informasi  dan masukan  kepada  perguruan  tinggi  untuk  membuat kebijakan  perbaikan  di  masa  depan  berdasarkan prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu.
(Suleman & Palupi, 2023) Membahas Penelitian ini  bertujuan  untuk  melihat  bagaimana  nilai  indeks prestasi kumulatif (IPK) dapat memengaruhi kelulusan mahasiswa.  Dengan  menggunakan  metode  Artificial Neural  Network  (ANN),  penelitian  ini  memprediksi predikat  kelulusan  mahasiswa  berdasarkan  nilai  14 mata  kuliah  dasar  yang  telah  dipelajari.  Mata  kuliah dasar  tersebut  termasuk  kalkulus  I,  kalkulus  II, matematika diskrit, logika matematika, algoritma dan pemrograman,  matriks  dan  ruang  vektor,  bahasa Indonesia,  pendidikan  kewarganegaraan,  bahasa Inggris I dan II, fisika, pengantar teknik  informatika, serta  literasi  TIK.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  dengan  metode  ANN,  prediksi  prestasi  akhir mahasiswa  dapat  dilakukan  dengan  akurasi  terbaik mencapai 73%. Temuan ini menunjukkan bahwa mata kuliah  dasar  tingkat  1  memiliki  pengaruh  signifikan dan  dapat  digunakan  sebagai  prediktor  yang  baik untuk prediksi kelulusan mahasiswa.
(Pratama & Fachreza, 2019)Membahas Peraturan BAN-PT  menetapkan bahwa  minimal 50% dari jumlah pendaftar di perguruan tinggi harus lulus, namun  Universitas  XYZ  pada  tahun  2009  dan  2010 tidak  memenuhi  standar  tersebut.  Untuk  mengatasi masalah ini, pengelola program studi perlu mengantisipasi  agar  minimal  50%  mahasiswa  lulus setiap  angkatan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini menggunakan  data  mining  dengan  algoritma  Neural Network  yang  dikenal  handal  dalam  memprediksi kelulusan  mahasiswa.  Namun,  overfitting  sering terjadi  pada  Neural  Network,  maka  dilakukan penggunaan  Particle  Swarm  Optimization  untuk melatih  bobot  Neural  Network  dengan  parameter tertentu guna meningkatkan akurasi. Dalam pengujian, Neural Network dengan parameter awal menghasilkan akurasi sebesar 82,88%. Namun, dengan penggunaan Particle  Swarm  Optimization  pada  Neural  Network dan  parameter  yang  ditetapkan,  akurasi  meningkat menjadi  84,72%.  Hasil  ini  menyimpulkan  bahwa Particle  Swarm  Optimization  dapat  meningkatkan akurasi dari Neural Network.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  mengadopsi  pendekatan kuantitatif dengan menggunakan teknik pengumpulan data  melalui  studi  pustaka,  analisis  statistik,  dan implementasi  algoritma  Artificial  Neural  Network untuk memprediksi kelulusan mahasiswa.
Tahapan  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian ini  dapat  dilihat  pada  tabel  untuk  melakukan
Klasifikasi  Prediksi  terhadap  data  hasil  kelulusan mahasiswa  berikut  ini  beberapa  langkah  dalam tahapan penelitian yang akan dilakukan:
Gambar 1. Tahapan review

## 3.1. Sumber Data
Penelitian  menggunakan  data  sekunder  yang diperoleh dari gitlabmarves. Data sekunder merupakan informasi  dari  sumber  lain  yang  sudah  ada sebelumnya.  Peneliti  tidak  mendapatkan  informasi langsung  dari  narasumber  atau  objek  penelitian, melainkan menggunakan data yang sudah ada seperti grafik,  tabel,  diagram,  dan  tulisan  dari  peneliti sebelumnya.  Kaggle  adalah  salah  satu  situs  terkenal dalam  Data  Science  dan  Machine  Learning  yang menyediakan  lebih  dari  6000  dataset  yang  dapat diunduh  dalam  format  CSV.Menggunakan  sebanyak 379 data yang dapat diunduh di link https://gitlabmarves.maritim.go.id/marves- learning/data-governance/data-science-fundamental- digitalent/-/tree/main?ref_type=heads  dengan  Judul datakelulusanmahasiswa.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
a. Metode pengumpulan data Penelitian ini menggunakan data sekunder. Data sekunder tersebut berupa file excel yang jumlah data  nya  sebanyak  379  data  mahasiswa  yang diperoleh  dari  gitlabmarves.  Dari  data  tersebut diolah  menjadi  data  bersih  yang  menjadi  tolak ukur prediksi dengan menggunakan nilai Indeks Prestasi semester dan kelulusan yang tepat waktu dan terlambat.
b. Metode  pengumpulan  data  Training,  Learning, dan  Testing  menggunakan  algoritma  Artificial Neural Nettwork.
Penelitian menggunakan neural network sebagai proses  training  dari  data  yang  dikumpulkan. Dalam upaya menentukan kelulusan mahasiswa, nilai IPK diubah menjadi angka 1 atau 0, di mana angka  1  mewakili  kelulusan  tepat  waktu  dan angka 0 menandakan ketidaklulusan tepat waktu. Data yang diklasifikasikan dengan angka 0 dan 1 ini  menjadi  bagian  dari  langkah  selanjutnya. Proses  pengujian  algoritma  Neural  Network
melibatkan  tiga  tahap.  Pertama,  feedward  data input  untuk  pelatihan.  Kedua,  penggunaan Perceptron  untuk  menghitung  nilai  error  dan menyesuaikan  bobot  pada  tiap  node  di  setiap lapisan  pada  Neural  Network.  Ketiga,  fungsi aktivasi  yang  digunakan  adalah  Step  Function. Fungsi ini umumnya digunakan untuk mengaktifkan  neuron  dalam  model  yang mengikuti  konsep  pemisah  linier,  di  mana outputnya  menentukan  apakah  neuron  tersebut "aktif"  atau  "tidak  aktif"  berdasarkan  ambang batas yang ditetapkan.

## Gambar 2 Step Fuction

## 3.3. Teknik Analisa Data
Setelah mengidentifikasi masalah pada rumusan masalah,  peneliti  melakukan  pengumpulan  data  dari internet.  Data  yang  diperoleh  dari  situs  gitlabmarves terdiri  dari  379  data  yang  kemudian  dibersihkan, diproses, dan disiapkan untuk pelatihan model Neural Network.  Proses  pembersihan  termasuk  identifikasi dan  penanganan  nilai  yang  hilang  atau  anomali. Selanjutnya,  normalisasi  nilai-nilai  dalam  dataset dilakukan  untuk  memastikan  konsistensi  rentang  dan kesesuaian dengan input yang dibutuhkan untuk model Neural  Network.  Data  dibagi  menjadi  data  pelatihan dan  pengujian  guna  melatih  serta  menguji  model. Model Neural Network dibangun dengan lapisan input yang sesuai dengan variabel yang dapat memprediksi kelulusan mahasiswa. Model dilatih dengan parameter yang dioptimalkan menggunakan data pelatihan untuk meningkatkan  kinerja.  Pengujian  model  dilakukan dengan data terpisah untuk mengukur akurasi, presisi, recall, dan F1-score dalam mengevaluasi kemampuan prediksi terhadap kelulusan mahasiswa. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Neural Network memiliki kemampuan  memprediksi  kelulusan  mahasiswa dengan akurasi  sekitar 72,32%. Variabel seperti  nilai Indeks Prestasi Semester diidentifikasi sebagai faktor penting  yang  mempengaruhi  kelulusan.  Model  ini berguna  dalam  mengidentifikasi  mahasiswa  yang mungkin  memerlukan  bantuan  tambahan  untuk meningkatkan  kemungkinan  kelulusannya.  Analisis ini menyoroti pentingnya faktor-faktor tertentu dalam memprediksi  kelulusan  mahasiswa  serta  manfaat model Neural Network dalam mendukung
pengambilan  keputusan  terkait  intervensi dan perbaikan di lingkungan pendidikan.
a. Artificial Neural Network Artificial Neural Network (ANN) adalah jaringan komputasi yang terdiri dari unit-unit pemrosesan informasi  (neuron  tiruan)  yang  bekerja  secara bersama-sama  untuk  memproses  informasi. Model  ini  terinspirasi  dari  struktur  dan  fungsi jaringan  saraf  biologis  manusia.  Dalam  ANN, neuron-neuron  terhubung  dalam  lapisan-lapisan dan  informasi  bergerak  melalui  jaringan  ini dengan  menyesuaikan  bobot  koneksi  antar neuron, memungkinkan untuk pembelajaran dari data.  Tipe  yang  digunakan  didalam  model Artificial  Neural  Network  adalah  Perceptron dengan label binominal class dimana ada 2 output yaitu  +1  jika  positive  dan  -1  Negative  jika negatif.
b. Data mining Data mining adalah proses eksplorasi dan analisis terhadap kumpulan data besar guna menemukan pola, hubungan, atau informasi yang berguna dan tersembunyi di dalamnya. Teknik ini memanfaatkan  algoritma  dan  teknik  statistik untuk  memeriksa  data,  menemukan  korelasi, serta membuat prediksi atau estimasi berdasarkan informasi  yang  ditemukan  dari  data  tersebut. Tujuannya  adalah  mengungkap  wawasan  yang mendukung  pengambilan  keputusan  lebih  baik dalam  berbagai  bidang,  seperti  bisnis,  ilmu pengetahuan, kesehatan, dan lainnya.
c. Machine Learning Machine  learning  merupakan  bagian  dari kecerdasan  buatan  yang  berkonsentrasi  pada pembuatan algoritma dan  model komputer yang mampu  belajar  dari  data.  Dalam  konteks  ini, algoritma tersebut beradaptasi atau "belajar" dari pola yang ada dalam data, kemudian menggunakan  pemahaman  ini  untuk  membuat keputusan atau melakukan prediksi terhadap data baru yang belum pernah dikenal sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum data di lakukan pengujian, data mentah di seleksi dahulu dengan menghilangkan faktor-faktor yang  tidak  sesuai  dengan  algoritma  Neural  Network seperti  nama,  jenis  kelamin, status mahasiswa, umur, status nikah, IPS 7, IPS 8 dan IPK total. Pada gambar dibawah adalah hasil dari seleksi data yang diperlukan dan untuk status kelulusan dirubah menjadi label pada Software  Rapidminer  agar  menjadi  acuan  untuk prediksi dari model Neural Network.
Gambar 3. Data Bersih
Data  yang  sudah  diolah  di  lakukan  pengecekan missing value menggunakan fungsi Remove duplicate yang  menghasilkan  perlu  atau  tidaknya  dilakukan encoding dari dataset yang digunakan.
Gambar 4. Remove Duplicate
Hasil  dari  pengecekan  remove  duplicate  pada gambar  dibawah  menunjukkan  angka  semua  kecuali label  yang  membuktikan  bahwa  tidak  diperlukan encoding  untuk  dataset  yang  sudah  di  lakukan pengecekan seperti pada gambar dibawah ini:
Gambar 5. Hail Remove Duplicate
Selanjutnya dilakukan Split Data atau pembagian data menjadi Data Training dan Data Testing dengan nilai perbandingan yang di input ke dalam fungsi Split Data  yaitu  sebesar  0.7  untuk  Data  Testing  dan  0.3 untuk Data Training dari 374 dataset yang digunakan seperti pada gambar dibawah ini :
Gambar 6. Split Data
Setelah membagi data menjadi Data Training dan Data Testing  dilakukan  uji  hasil  untuk  model  Neural Network  menggunakan  metode  evaluasi  Split  Data. untuk  model  dari  algoritma  Neural  Network  bisa dilihat digambar dibawah ini:
Gambar 7. Model Arsitektur Artificial Neural
Network
Setelah  melakukan  pengujian  dari  model  pada gambar di atas, hasil bisa dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 8. Hasil Evaluasi Data
Pada  hasil  Evaluasi  diatas  dapat  dilihat  bahwa hasil  yang  didapat  adalah  72.32%.  Adapun  bagian- bagian  dalam  methode  yang  terbentuk  seperti  pada gambar dibawah ini:
Gambar 9. Arsitektur Artificial Neural Network
Pada  gambar  diatas  menjelaskan  bahwa  Model ini menggunakan 6 input, yang ditunjukkan oleh warna cream,  dan  tambahan  1  input  dalam  model,
ditunjukkan  oleh  warna  abu.  Pada  hidden  layer  1 dengan  ukuran  3,  didapatkan  nilai  yang  optimal. Hidden layer merupakan tahap dalam jaringan neural yang  melakukan  pengujian,  sementara  output  terdiri dari 2 output yang mencerminkan label dari data yang telah  melalui  tahap  preprocessing,  memiliki  nilai “TEPAT WAKTU” dan “TERLAMBAT”.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  menggunakan algoritma  Neural  Network  untuk  memprediksi kelulusan  mahasiswa,  ditemukan  bahwa  model memiliki tingkat presisi sebesar 72,32%, recall sebesar 82,53%,  dan  akurasi  mencapai  73,21%.  Evaluasi kinerja  model  menunjukkan  kemampuannya  dalam mengidentifikasi  sekitar  72,32%  dari  prediksi  positif dan mengenali sekitar 82,53% dari keseluruhan kasus positif.  Dengan  hasil  evaluasi  yang  solid,  model Neural  Network  terbukti  dapat  diandalkan  dalam memprediksi  kelulusan  mahasiswa  berdasarkan  data penelitian.  Untuk  meningkatkan  kinerja,  disarankan untuk  memastikan  kualitas  data  yang  digunakan, mengoptimalkan  pengaturan  model  dengan  variasi hyperparameter, menerapkan validasi silang, melakukan  pemantauan  berkala  terhadap  performa model,  dan memahami hasil  prediksi  untuk pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  bagi  pihak kampus dan mahasiswa.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini dapat dilaksanakan dan diselesaikan  dengan  bantuan  dari  berbagai  pihak, untuk  itu  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada Zaitun,  Jumiyadi,  Odi  Nurdiawan,  M.Kom,  Arif Rinaldi  Dikananda,  M.Kom,  Gifthera  Dwilestari, S.I.Kom., M.Kom, Badan Biro Administrasi Akademik  dan  Kemahasiswaan,  STMIK  IKMI Cirebon,  Medi  Kurniawan,  Yudi,  Afifah  Azzahra, Anisa Rhamadanti, Ahmad Syahidatullah, Isni Annisa, S.Hum, .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fitriyanto,  G.  A.,  Suarna,  N.,  &  Nurdiawan,  O. (2023). Jurnal  Informatika  dan  Teknologi Informasi  Sistem  Informasi  Surat  Masuk  Dan
Surat Keluar Pada Kantor Balai Besar Wilayah
Sungai Menggunakan Metode Sistem Development  Life Cycle Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi . 2 (2), 215–219. https://doi.org/10.56854/jt.v2i2.195
[2] Kania, R., Intan Solihati, T., Teknik Informatika, J., Banten Jaya Jl Syeh Nawawi Albantani, U., & -Banten,  S.  (2022).  PREDIKSI  TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS BANTEN JAYA MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NEURAL
NETWORK.  In Jurnal  Sistem  Informasi  dan Informatika (Simika) P (Vol. 5, Issue 2).
[3] Khaerullah, R. R., Suarna, N., & Nurdiawan, O. (2023). Analisa Pengelompokan Dataset Komputer  Menggunakan  Algoritma  X-Means.
Jurnal  Informatika  Dan  Teknologi  Informasi , 1 (2),
125–132. https://doi.org/10.56854/jt.v1i2.135
[4] Lumban Gaol, L. Y., Safii, M., & Suhendro, D. (2021).  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Stikom Tunas  Bangsa  Prodi  Sistem  Informasi  Dengan Menggunakan  Algoritma  C4.5. Brahmana : Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan , 2 (2), 97– 106. https://doi.org/10.30645/brahmana.v2i2.71
[5] Masrizal,  M.,  &  Hadiansa,  A.  (2019).  Prediksi Jumlah  Lulusan  Mahasiswa  Stmik  Dumai Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. I N F O R M a T I K a , 10 (1), 9. https://doi.org/10.36723/juri.v9i2.98
[6] Nurdiati, S., Bukhari, F., Najib, M. K., Hilmi, D. K.,  Matematika,  D.,  Matematika,  F.,  Ilmu,  D., Alam,  P.,  Bogor,  P.,  Meranti,  J.,  Ipb,  K.,  & Bogor,  D.  (n.d.). PREDIKSI  MASA  STUDI MAHASISWA MATEMATIKA IPB BERDASARKAN INDEKS PRESTASI KUMULATIF  MENGGUNAKAN  JARINGAN
SYARAF TIRUAN .
[7] Nurislamiaty,  V.  A.,  &  Rozi,  A.  F.  (n.d.).
Prediksi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Umby Menggunakan
Metode  Decision  Tree  Penerapan  Algoritma C4.5 (Vidya) .
[8] Prasetiya,  T.,  Ali,  I.,  Rohmat,  C.  L.,  & Nurdiawan,  O.  (2020).  Klasifikasi  Status Stunting  Balita  Di  Desa  Slangit  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor. INFORMATICS FOR  EDUCATORS  AND  PROFESSIONAL :
Journal of Informatics , 5 (1), 93.
https://doi.org/10.51211/itbi.v5i1.1431
[9] Pratama,  F.  I.,  &  Fachreza,  A.  (2019).
OPTIMALISASI NEURAL NETWORK DENGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA. Jurnal Informatika  Dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak ,
1 (2). https://doi.org/10.36499/jinrpl.v1i2.2947
[10] Purnomo, R. K., Saufi, H. A., & Hs, R. (2023). Experimental Student Experiences. Experimental Student Experience , 1 (1), 1–7.
[11] Purwati,  N.,  Nurlistiani,  R.,  &  Devinsen,  O. (2020). DATA MINING DENGAN
ALGORITMA  NEURAL  NETWORK  DAN VISUALISASI  DATA  UNTUK  PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA. Jurnal Informatika , 20 (2), 156–163.
https://doi.org/10.30873/ji.v20i2.2273
[12] Suniantara, I. K. P., Suwardika, G., & Soraya, S. (2020). Peningkatan Akurasi Klasifikasi
Ketidaktepatan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa Menggunakan Metode Boosting Neural
Network. Jurnal Varian , 3 (2), 95–102.
https://doi.org/10.30812/varian.v3i2.651