## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 369 - 376 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 890 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Perbandingan Algoritma Extreme Learning Machine dan Multilayer Perceptron Dalam Prediksi Mahasiswa Drop Out

## Muhammad Ibnu Sa’ad
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: saad@wicida.ac.id
Abstrak Drop out atau pemberhentian status mahasiswa adalah proses pencabutan status kemahasiswaan atas diri mahasiswa, yang disebabkan oleh hal -hal tertentu yang telah di tentukan oleh universitas yang bersangkutan. Tingginya jumlah mahasiswa drop out pada perguruan tinggi dapat diminimalisir dengan kebijakan dari perguruan tinggi untuk mengarahkan dan mencegah mahasiswa dari drop out bahwa mendeteksi mahasiswa berisiko pada tahap awal pendidikan sangat penting dilakukan untuk menjaga mahasiswa dari drop out .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  klasifikasi  dan  membandingka  algoritma Extreme  Learning  Machine dan Multilater Perceptron dalam  memprediksi  Mahasiswa drop  out. Penelitian  ini  menggunakan  dua  algoritma  yaitu Extreme  Learning  Machine dan Multilater Perceptron yang merupakan metode pembelajaran jaringan saraf tiruan feedforward .
Data  yang  digunakan  sebanyak  110  data  sesuai  dengan  jumlah  mahasiswa  dari  angkatan  2012  s.d  2018.  Data  diambil  dari  sistem informasi  akademik  Doktor  Manajemen  Pendidikan.  Dalam  kasus  ini  bagaimana  memprediksi  mahasiswa drop  out menggunakan variabel  Jenis  Kelamin,  Status  Bekerja,  Status  Berkeluarga,  Usia,  IP  Semestrer  3,  Ujian  Komprehensif,  Progres  Disertasi,  dan Publikasi. Hasil klasifikasi Extreme Learning Machine berdasarkan rasio 80:20 mendapatan akurasi 95% dengan hidden layer 20 dan nilai Mean Squared Error sebesar 0.369. Sedangkan pada Multilater Perceptron dengan rasio yang sama mendapatkan hasil akurasi 91%.  Dari  kedua  model  yang  digunakan  menunjukan  bahwa  kedua  algoritma  jaringan  saraf  tiruan  ini  dapat  menghasilkan  kinerja yang baik dalam memprediksi mahasiswa drop out .
Kata Kunci: drop out, algoritma, extreme learning machine, multilayer perceptron
Abstract - Determined by the university concerned. The high number of drop out students at tertiary institutions can be minimized by policies from tertiary institutions to direct and prevent students from dropping out that detecting at-risk students in the early stages of education is very important to do to keep students from dropping out.
The  purpose  of  this  study  is  to  classify  and  compare  the  Extreme  Learning  Machine  and  Multilater  Perceptron  algorithms  in predicting student drop out. This study uses two algorithms, namely Extreme Learning Machine and Multilater Perceptron which are feedforward artificial neural network learning methods.
The  data  used  is  110  data  according  to  the  number  of  students  from  class  2012  to  2018.  The  data  is  taken  from  the  Doctor  of Education  Management  academic  information  system.  In  this  case  how  to  predict  student  drop  out  using  the  variables  Gender, Working  Status,  Family  Status,  Age,  Semester  3  GPA,  Comprehensive  Examination,  Dissertation  Progress,  and  Publications.  The results of the Extreme Learning Machine classification based on a ratio of 80:20 get an accuracy of 95% with a hidden layer of 20 and a Mean Squared Error value of 0.369. Whereas the Multilater Perceptron with the same ratio gets 91% accuracy. From the two models  used,  it  shows  that  the  two  artificial  neural  network  algorithms  can  produce  good  performance  in  predicting  drop  out students.
Keywords : drop out, algoritma, extreme learning machine, multilayer perceptron

## 1. PENDAHULUAN
Prediksi drop out dapat dilakukan dengan serangkaian proses mendapatkan pengetahuan atau pola dari kumpulan data  yang  di  sebut  data  mining  [1],[2].  Data  mining  memecahkan  masalah  dengan  menganalisis  data  yang  telah  ada dalam  database.  [3],[4]  Beberapa  algoritma  klasifikasi  data  mining  telah  digunakan  untuk  memprediksi  perilaku mahasiswa  yang  berpotensi drop  out diantaranya  decision  tree,  neural  network,  naïve  bayes,  instance-based  learning, logistic regression, support vector machine, K-Nearest Neighbor, Rapidminer, dan Extreme Learning Machine. Prediksi adalah proses memperkirakan nilai atau kejadian di masa depan berdasarkan data yang tersedia dari masa lalu atau saat ini.  Prediksi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai  metode  statistik  dan  pembelajaran  mesin,  seperti  regresi linier, jaringan syaraf tiruan, dan decision tree.  Prediksi merupakan usaha menduga atau memperkirakan sesuatu yang akan terjadi di waktu mendatang dengan memanfaatkan berbagai informasi yang relevan pada waktu-waktu sebelumnya (historis) melalui suatu metode ilmiah. [5].
Klasifikasi  merupakan  salah  satu jenis tugas dalam pembelajaran mesin  yang bertujuan  untuk  memprediksi label atau kelas pada suatu data yang belum diberi label berdasarkan informasi atau fitur yang tersedia. Dalam klasifikasi, model pembelajaran mesin dibangun dengan menggunakan data yang telah diberi label atau kelas untuk mempelajari pola atau aturan  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  data  yang  belum  diketahui.  Salah  satu  tugas  yang  dapat dilakukan dengan data mining adalah pengklasifikasian. [6],[4].
Data mining merupakan Penemuan Pengetahuan dalam Basis Data (KDD) [7], adalah bidang penemuan informasi baru dan berpotensi berguna dari sejumlah besar data. Data  mining telah diterapkan  di banyak bidang, termasuk penjualan eceran,  bioinformatika,  dan  kontra-terorisme.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  telah  terjadi  peningkatan  minat  dalam penggunaan data mining untuk menyelidiki pertanyaan ilmiah dalam penelitian pendidikan, bidang penyelidikan disebut data  pendidikan  pertambangan.  Educational  Data  Mining  (juga  disebut  sebagai  "EDM")  didefinisikan  sebagai  bidang

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 369 - 376 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 890 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
ilmiah  penyelidikan  berpusat  di  sekitar  pengembangan  metode  untuk  membuat  penemuan  dalam  unik  jenis  data  yang berasal dari pengaturan pendidikan, dan  menggunakan  metode tersebut untuk lebih  memahami siswa dan latar tempat mereka belajar. [2][8]
Metode  yang  digunakan  untuk  memprediksi  pada  penelitian  yang  akan  dilaksanakan  yaitu  menggunakan Extreme Learning  Machine (ELM)  [9].  [10] Extreme  Learning  Machine merupakan  metode  pembelajaran  baru  dari  jaringan syaraf  tiruan feedforward dengan  single hidden  layer  feedforward  neural  networks (SLFNs).  Jaringan  syaraf  tiruan (artificial  neural  network)  adalah  model  matematika  yang  terinspirasi  dari  cara  kerja  sistem  saraf  manusia.  Seperti sistem saraf manusia, jaringan syaraf tiruan terdiri dari banyak unit pemrosesan (neuron) yang terhubung dengan cara tertentu untuk memproses informasi. Suatu jaringan saraf tiruan memproses sejumlah besar informasi secara paralel dan terdistribusi,  hal  ini  terinspirasi  oleh  model  kerja  otak  biologis.  [11]  Pada  jaringan  syaraf  [12],  neuron-neuron  akan dikumpulkan  dalam  lapisan–lapisan  yang  disebut  dengan  lapisan  neuron.  Biasanya  neuron  pada  satu  lapisan  akan dihubungkan  dengan  lapisan  sebelum  atau  sesudahnya  terkecuali  lapisan  masukkan  dan  lapisan  keluaran.  Informasi yang  diberikan  pada  jaringan  syaraf  akan  dirambatkan  dari  lapisan  ke  lapisan,  melalui  dari  lapisan  masukkan  sampai lapisan  keluaran  melalui  lapisan  tersembunyi.  [13].  Sebagai  algoritma  pembelajaran  baru,  ELM  memiliki  waktu komputasi  yang  rendah  persyaratan  untuk  melatih  pengklasifikasi  baru  sejak  bobot  dan  bias  dari  lapisan  tersembunyi ditetapkan secara acak dan hasilnya bobot secara analitis ditentukan oleh matematika sederhana manipulasi [14]. Perbandingan  metode  lainnya  untuk  mengukur  akurasi  adalah  MLP  Multilayer  Perceptron  yang  merupakan  jenis jaringan saraf buatan (artificial neural network) yang paling banyak digunakan dalam pembelajaran mesin. MLP terdiri dari  beberapa  lapisan  neuron,  yaitu  lapisan  masukan  (input  layer),  lapisan  tersembunyi  (hidden  layer),  dan  lapisan keluaran  (output  layer)  [15].  Multilayer  Perceptron  MLP  adalah  proses  menyesuaikan  koneksi  bobot  untuk mendapatkan perbedaan minimal antara jaringan output dan output yang diinginkan [16].
Solusi  yang  ditawarkan  pada  penelitian  adalah  untuk  melihat  akurasi  terbaik  dengan hidden  layer terkecil  dari  kedua algoritma yang diuji, sehingga algoritma dengan akurasi terbaik bisa digunakan oleh program studi untuk memprediksi mahasiswa yang terindikasi drop out di masa yang akan datang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Data  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  mahasiswa  baru  yang  didapatkan  secara  langsung  dari sumber  data  bagian  Akademik  Prodi  Manajemen  Pendidikan  Program  Doktor  FKIP  Universitas  Mulawarman, kemudian digunakan pula studi pustaka  yang  merupakan data sekunder baik itu berupa buku data  mining, ebook, dan jurnal mengenai prediksi mahasiswa drop out [17]. Data yang digunakan adalah data mahasiswa baru tahun akademik 2012 sampai dengan 2018 Program Studi DOktor Manajemen Pendidikan FKIP Universitas Mulawarman.

## 2.2 Metode Analisa Data
Pada  metode  analisis  data Extreme  Learning  Machine digunakan Confusion  Matrix [18].  pada  metode  klasifikasi akan dilakukan evaluasi terutama pada bagian akurasi dari hasil klasifikasi [19]. Akurasi sebuah klasifikasi berpengaruh terhadap  performa  dari  suatu  klasifikasi.  Untuk  melakukan  analisa  dapat  digunakan Confusion  Matrix yaitu  sebuah matrik dari prediksi yang akan dibandingkan dengan kelas yang asli dari data inputan. Sebagai contoh, sebuah test (i,j) dari  sebuah Confusion  Matrix adalah  persentase  dari  waktu  dari  sebuah  classifier  yang  melakukan  identifikasi  inputI sebagai pattern dari kelas j. Setiap kolom dari matriks berkorespondensi kepada classifier output dan setiap baris pada input.  Akurasi  sebuah  klasifikasi  dimana  i=j  menerangkan  akurasi  dari  klasifikasi  pada  setiap  kelas.  Untuk menunjukkan  kecepatan  proses  pembelajaran  dan  keakuratan  Extreme  Learning  Machine  maka  kinerja  Extreme Learning Machine akan dibandingkan dengan Algoritma Multilayer Perceptron (MLP) pada data yang sama yaitu dari Manajemen Pendidikan Program Doktor FKIP Universitas Mulawarman.

## 2.3 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah pembuatan model prediksi mahasiswa drop out dengan menggunakan metode Extreme Learning Machine dan Multilayer Perceptron adalah: pengumpulan  data, implementasi  metode Extreme  Learning  Machine dan Multilayer  Perceptron untuk  prediksi  melalui  pembagian  data, training dan testing ,  serta  analisis  hasil  prediksi.  Pada tahap  awal  penelitian  dimulai  dengan  pendahuluan  dan  pendekatan  masalah.  Studi  literatur  dilakukan  untuk memperdalam  pemahaman  mengenai  cara  kerja  metode Extreme  Learning  Machine dan Multilayer  Perceptron serta tahapan-tahapan apa saja yang diperlukan untuk prediksi dengan menggunakan metode Extreme Learning Machine dan Multilayer  Perceptron .  Selain  itu,  studi  literatur  juga  dilakukan  untuk  mengetahui  mahasiswa drop  out agar pengumpulan data memiliki fokus yang lebih baik. Tahap ke dua dari penelitian ini adalah pengumpulan data. Tahap ke tiga adalah implementasi metode Extreme Learning Machine melalui pembagian data, training dan testing .[20]

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 369 - 376 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 890 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Pendahuluan Pendekatan Masalah Studi Literatur Pengumpulan Data Pembagian Data Training ELM Extreme Learning Machine Testing Extreme Learning Machine Pembagian Data Training Multilayer Perceptron Testing Multilayer Perceptron Klasifikasi dan Prediksi ELM & MLP
Gambar 1. Tahapan Penelitian [20]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  implementasi  dengan  memanfaatkan  data  dari  sistem  informasi  akademik  doktor manajemen  pendidikan.  Pengujian  menggunakan  dua  algoritma  yaitu Extreme  Learning  Machine dan Multilayer Perceptron.

## 3.1 Implementasi
a. Skenario Data Training dan Data Testing Extreme Learning Machine
Pada  tahapan  ini  mencari  model  yang  paling  akurat,  dengan  menggunakan  data  mahasiswa  yang  sudah  berlalu. untuk  mengukur  akurasi Extreme  Learning  Machine menggunakan  fungsi  aktivasi  Sigmoid  dan  fungsi  Bipolar ( Symetric  Hard  Limit )  dilakukan  uji  coba  skenario  data  training  dan  testing.  Setelah  memprediksi  keseluruhan  data, kemudian dilakukan kombinasi variabel untuk menentukan akurasi terbaik dari variabel yang telah dikombinasikan.
b. Analisis Extreme Learning Machine
Proses uji coba dilakukan untuk menentukan keakuratan sistem dalam melakukan proses prediksi mahasiswa drop out. Dalam subbab ini menggunakan variabel Class DO dan NON DO dan menggunakan fungsi aktivasi Sigmoid. Pada Tabel 1 merupakan pembagian data untuk proses training dan testing.
Tabel 1. Skenario Data Training dan Testing Skenario Rasio Data Training Data Testing Total 1 80:20 88 22 100% 2 70:30 77 33 100%
Data  mahsiswa  yang  digunakan  sebanyak  110  data.  Untuk  skenario  1  digunakan  rasio  80:20  dengan  data training 88 dan  data testing 22,  skenario  2  digunakan  rasio  70:30  dengan  data training 77  dan  data testing 33  sehingga  total keseluruhan masing-masing rasio adalah 110 data atau 100%.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 369 - 376 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 890 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Berikut ini merupakan hasil dari akurasi pada setiap skenario yang digunakan, dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Uji Coba dan Hasil Skenario Skenario Rasio Akurasi Hidden Layer MSE 1 80:20 0.954 35 0.369 2 70:30 0.939 25 0.389
Gambar 2. Grafik Akurasi dan Hidden Layer Rasio 80:20 Berdasarkan  Tabel  2  dan  Gambar  1,  jika  dilihat  pada  rasio  80:20  memiliki  akurasi  yang  tinggi  yaitu 0.954% dengan hidden layer 35 dan nilai Mean Squared Error sebesar 0.369 . Pada Grafik dapat dilihat semakin banyak jumlah hidden neuron maka  tidak  semakin  baik  akurasi  yang  didapatkan  karena  semakin  banyak  proses  yang  dilakukan  bisa menjadikan proses Extreme Learning Machine tidak optimal.
Gambar 3. Grafik Akurasi dan Hidden Layer Rasio 70:30 Berdasarkan Tabel 2 dan Gambar 3, jika dilihat pada rasio 70:30 memiliki akurasi sebesar 0.939% dengan hidden layer 25 dan nilai Mean Squared Error sebesar 0.389 . Pada grafik dapat dilihat semakin banyak jumlah hidden neuron maka tidak  semakin  baik  akurasi  yang  didapatkan  karena  semakin  banyak  proses  yang  dilakukan  bisa  menjadikan  proses Extreme Learning Machine tidak optimal, pada rasio 70:30 tidak cukup optimal  dibanding rasio 80:20, karena hidden layer yang banyak digunakan untuk mendapatkan hasil akurasi yang tinggi dan nilai error yang didapatkan juga cukup besar  dibanding  rasio  80:20.  Didalam  pengujian  ini,  bila  membandingkan  nilai  persentase  akurasi  dari  kedua  model yang digunakan, rasio 80:20 Extreme Learning Machine mempunyai persentase akurasi lebih besar dan nilai error yang kecil dibandingkan dengan rasio 70:30 serta hidden layer yang digunakan hanya sebanyak 20. Maka bisa disimpulkan pada pengujian ini, rasio 80:20 yang lebih akurat dalam memprediksi mahasiswa drop out . Dan pada jurnal Dong Xiao dikatakan bahwa jumlah hidden layer yang paling baik didapatkan dalam range 20-60.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 369 - 376 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 890 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## c. Implementasi Extreme Learning Machine
1. Langkah pertama mengimport library yang dibutuhkan, dalam studi kasus ini menggunakan library sklearn yang telah disiapkan oleh python. Berikut ini kode yang digunakan:
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 500) import numpy as np from sklearn_extensions.extreme_learning_machines.elm import ELMClassifier as elm from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix from sklearn.metrics import mean_squared_error import plotly.express as px
2. Langkah  kedua  adalah  membaca  data input , dataset yang  digunakan  adalah  data  mahasiswa  Prodi  Manajemen
Pendidikan Program Doktor dari angkatan 2012 sampai 2018 yang sebelumnya telah dibuat dalam format excel.
data=pd.read_excel('tes tesis.xlsx')
data
Output :
3. Langkah ketiga melakukan preprocessing atau inisialisasi data. Proses ini digunakan untuk mengubah data yang berinisial huruf menjadi angka 0 dan 1. Berikut ini kode yang digunakan:
from sklearn import preprocessing le = preprocessing.LabelEncoder() data['Jenis Kelamin'] = le.fit_transform(data['Jenis Kelamin'].values) data['Status Bekerja'] = le.fit_transform(data['Status Bekerja'].values) data['Status Berkeluarga'] = le.fit_transform(data['Status Berkeluarga'].values) data['Usia'] = le.fit_transform(data['Usia'].values) data['Ujian Komprehensif'] = le.fit_transform(data['Ujian Komprehensif'].values) data['Progres Disertasi'] = le.fit_transform(data['Progres Disertasi'].values) data['Publikasi'] = le.fit_transform(data['Publikasi'].values) data['Class'] = le.fit_transform(data['Class'].values) print(data.info()) data.head()

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 369 - 376 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 890 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
4. Langkah ke empat membagi data training dan testing , dalam penelitian ini menggunakan prosentase ukuran data tesing 20% atau 0.2.
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 7)
print ("Data Training:", len(X_train)) print ("Data Testing:", len(X_test)) Output :
Data Training: 88 Data Testing: 22
5. Langkah kelima menguji kehandalan dari model Extreme Learning Machine. Range yang digunakan mulai dari 1 sampai  110  sesuai  data  mahasiswa,  kemudian  digunakan  fungsi  aktivasi sigmoid dengan inputhidden  layer
sebanyak 5 sehingga model bisa menghasilkan keluaran yang lebih akurat. pada fungsi sigmoid berapapun angka yang  digunakan  akan  menghasilkan  keluaran  berupa  angka  0  hingga  1.  Berikut  ini  kode  yang  digunakan  pada proses pengujian akurasi dan keluaran hidden layer pada model extreme learning machine :
hidden_layer=[] hasil=[] for i in range(1,110): hiddenlayer=i*5 elm_clf = elm(n_hidden=hiddenlayer, activation_func=' sigmoid ').fit(X_train.values, y_train) pred = elm_clf.predict(X_test) hidden_layer.append(hiddenlayer) hasil.append(accuracy_score(pred, y_test)) data=hidden_layer,hasil hasil_akurasi=pd.DataFrame(data=data).transpose() hasil_akurasi.columns=['hidden layer','akurasi'] hasil_akurasi
Output :

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 369 - 376 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 890 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Pada percobaan skenario 80:20 mendapatkan hasil akurasi 0.954 dengan jumlah keluaran hidden layer sebanyak 35. Pada  prosesnya  jika  melakukan  percobaan  beberapa  kali,  bisa  jadi  pada  jumlah hidden  layer mendapatkan hasil yang sedikit berbeda karena proses training dipilih secara acak pada saat proses pemilahan training dataset dan testing dataset.  Pada  beberapa  kali  dilakukan  percobaan  pada  skenario 80:20 mendapatkan  hasil  akurasi sebesar 0.954 dan jumlah hidden  layer pada rentang  20-60  yang  artinya  baik  untuk  digunakan  dalam  prediksi.
pada  studi  kasus  ini hidden  layer yang  didapatkan  berada  di  range 20-35 .  Dari  percobaan  ini  telihat  selisih perbedaan jumlah keluaran hidden layer untuk mendapatkan hasil akurasi yang sama.
6. Langkah  keenam  menghitung  nilai error semua output  layer dimana  nilai error ini  adalah  nilai  kesalahan prediksi. Pada percobaan ini menggunakan mean squared error. Berikut ini kode yang digunakan:
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from math import sqrt rmse = sqrt(mean_squared_error(y_test, pred)) print(rmse)
Output :
0.369
Pada percobaan menggunakan rasio 80:20 mendapatkan nilai error sebesar 0.369 . pada skenario ini merupakan jumlah kesalahan prediksi terkecil dibandingkan pada percobaan skenario 70:30 terdapat kesalahan prediksi sebesar 0.389 .

## d. Analisis Multilayer Perceptron
Hasil perhitungan evaluasi Precision, Recall, dan F-Score pada data training model Multilayer Perceptron dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Hasi Evaluasi Training Precision, Recall, dan F-Score MLP
precision    recall  f1-score   support
0       1.00      0.89      0.94        35
1       0.93      1.00      0.96        53 accuracy                           0.95        88 macro avg       0.96      0.94      0.95        88 weighted avg       0.96      0.95      0.95        88
Pada hasil evaluasi disimpulkan bahwa status mahasiswa drop out pada Prodi  Doktor Manajemen Pendidikan memiliki nilai precision 1.00, recall 0.89, F-Score 0.94,  dan  memiliki  support training sebesar  35%,  sedangkan  pada  status mahasiswa non drop out terdapat nilai precision 0.93, recall 1.00, F-Score 0.96, dan memiliki support testing sebesar 53%.
Hasil perhitungan evaluasi Precision, Recall, dan F-Score pada data testing model Multi Layer Perceptron dapat dilihat pada Tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Hasi Evaluasi Testing Precision, Recall, dan F-Score MLP
precision    recall  f1-score   support
0       0.91      0.91      0.91        11
1       0.91      0.91      0.91        11 accuracy                           0.91        22 macro avg       0.91      0.91      0.91        22 weighted avg     0.91      0.91      0.91        22

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 369 - 376 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 890 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Pada hasil evaluasi disimpulkan bahwa status mahasiswa drop out pada Prodi Doktor Manajemen Pendidikan memiliki nilai precision 0.91, recall 0.91, F-Score 0.91, dan memiliki support training sebesar 11%, sedangkan pada status mahasiswa non drop out terdapat nilai precision 0.91, recall 0.91, F-Score 0.91, dan memiliki support testing sebesar 11%. Hasil akurasi pada model Multilayer Perceptron dalam memprediksi mahasiswa drop out pada Prodi Doktor Manajemen Pendidikan adalah sebesar 91%.

## 4. KESIMPULAN
Dari teknik data  mining  yang dibangun,  maka  model  yang  memiliki tingkat akurasi  yang terbaik dalam prediksi mahasiswa drop  out adalah Extreme  Learning  Machine .  berdasarkan  skenario  dan  eksperimen  yang  dilakukan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid , model Extreme Learning Machine memiliki tingkat akurasi sebesar 95% dengan hidden layer 35 dan nilai mean squared error sebesar 0.369 dengan uji skenario 80:20, sedangkan  metode Multilayer Perceptron & Support Vector Machine memiliki akurasi yang sama yaitu sebesar 91%.

## REFERENCES
[1] S. Nurhayati and E. T. Luthfi, “Prediksi Mahasiswa Drop Out Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Sisfotenika , vol. 5, no. 1, pp. 82–93, 2015.
[2] M.  T.  Anwar,  L.  Heriyanto,  and  F.  Fanini,  “Model  Prediksi  Dropout  Mahasiswa  Menggunakan  Teknik  Data  Mining,” J. Inform. Upgris , vol. 7, no. 1, 2021.
[3] F. A. D. Aji Prasetya Wibawa, Muhammad Guntur Aji Purnama, Muhammad Fathony Akbar, “Metode-metode Klasifikasi,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 134, 2018.
[4] A. D. W. M. Sidik, I. Himawan Kusumah, A. Suryana, Edwinanto, M. Artiyasa, and A. Pradiftha Junfithrana, “Gambaran Umum  Metode  Klasifikasi  Data  Mining,” Fidel.    J.  Tek.  Elektro ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  34–38,  2020,  doi: 10.52005/fidelity.v2i2.111.
[5] A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan  Kelompok  Kesehatan  Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Penelit. Tek. Inform. Sink. , vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2017, [Online]. Available: https://zenodo.org/record/1009223#.Wd7norlTbhQ
[6] Yuli Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4 . 5 Data mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge Discovery in Database ( KDD ) . Jurnal Edik Informatika,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2019.
[7] A. K. Pujari, Data mining techniques . Universities press, 2001.
[8] M.-S. Chen, J. Han, and P. S. Yu, “Data mining: an overview from a database perspective,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. , vol. 8, no. 6, pp. 866–883, Dec. 1996, doi: 10.1109/69.553155.
[9] Y. Miche, A. Sorjamaa, and A. Lendasse, “OP-ELM:  theory, experiments and a toolbox,” in International  conference  on Artificial Neural networks , 2008, pp. 145–154.
[10] M. I. S. K. M. S. Mustafa, “Student Prediction of Drop Out Using Extreme Learning Machine (ELM) Algorithm”.
[11] F.  Pakaja,  A.  Naba,  and  Purwanto,  “Peramalan  Penjualan  Mobil  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Certainty Factor,” Eeccis , vol. 6, no. 1, pp. 23–28, 2012.
[12] T.  A.  Fetty  and  Y.  P.  Intan,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Dan  Modifikasinya  Menggunakan  Supervised  Learning.”  Indomedia Pustaka, 2019.
[13] A.  Sudarsono,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan  Metode Bacpropagation  (Studi  Kasus  Di  Kota  Bengkulu),” J.  Media  Infotama ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  61–69,  2016,  doi: 10.37676/jmi.v12i1.273.
[14] S. Ding, X. Xu, and R. Nie, “Extreme learning machine and its applications,” Neural Comput. Appl. , vol. 25, no. 3–4, pp. 549–556, 2014, doi: 10.1007/s00521-013-1522-8.
[15] L.  Noriega,  “Multilayer  perceptron  tutorial,” Sch.  Comput.  Staff.  Univ. ,  pp.  1–12,  2005,  [Online].  Available: http://www.amno.moph.go.th/research/uploadfile/1365058846mlp.pdf
[16] H.  Ramchoun,  M.  Amine,  J.  Idrissi,  Y.  Ghanou,  and  M. Ettaouil,  “Multilayer  Perceptron:  Architecture  Optimization  and Training,” Int. J. Interact. Multimed. Artif. Intell. , vol. 4, no. 1, p. 26, 2016, doi: 10.9781/ijimai.2016.415.
[17] D. Setiyaningsih, F. Rosmi, G. Santoso, and A. Virginia, “Implementasi Pendidikan Karakter Dalam Pembelajaran PKn di Sekolah Dasar,” DIKDAS MATAPPA J. Ilmu Pendidik. Dasar , vol. 3, no. 2, p. 279, 2020, doi: 10.31100/dikdas.v3i2.693.
[18] S. Visa, B. Ramsay, A. Ralescu, and E. Van der Knaap, “Edited by Sofia Visa, Atsushi Inoue, and Anca Ralescu,” Maics , vol. 710, pp. 120–127, 2011.
[19] L. M. Jannah, “Metode penelitian kuantitatif,” 2019.
[20] H.  Pratiwi  and  K.  Harianto,  “Perbandingan  Algoritma  ELM  Dan  Backpropagation  Terhadap  Prestasi  Akademik Mahasiswa,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 282, 2019, doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.147.