## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2035

## Implementasi Algoritma Neural Network dalam Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa
Ridwan 1 , Hendarman Lubis 2 , Prio Kustanto 2,*
1 Ilmu Komputer, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
2 Teknik, Teknik Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta, Indonesia Email: 1 ridwans70@gmail.com, 2 hendarman.lubis@dsn.ubharajaya.ac.id, 3,* prio.kustanto@dsn.ubharajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: prio.kustanto@dsn.ubharajaya.ac.id
Abstrak− Lembaga pendidikan tinggi dituntut untuk menjadi penyedia pendidikan yang berkualitas. Salah satu instrumen yang digunakan  oleh  pemerintah  untuk  mengukur  kualitas  penyedia  pendidikan  adalah  jumlah  lulusan.  Semakin  tinggi  tingkat kelulusan, semakin baik kualitas pendidikan dan kualitas yang baik ini akan secara positif mempengaruhi nilai akreditasi yang diberikan oleh BAN-PT. Oleh karena itu, dalam penelitian ini peneliti memberikan masukan untuk penelitian yang dilakukan di Universitas Bhayangkara Jakarta Raya untuk memprediksi tingkat kelulusan siswa menggunakan algoritma Neural Network . Neural Network  adalah salah satu metode dalam machine learning yang dikembangkan dari Multi Layer Perceptron ( MLP ) yang  dirancang  untuk  memproses  data  dua  dimensi. Neural  Network termasuk  dalam  tipe Deep  Neural  Network karena dalamnya  tingkat  jaringan  dan  banyak    diimplementasikan  dalam  data  citra. Neural Network memiliki  dua  metode;  yaitu klasifikasi menggunakan feedforward dan tahapan pembelajaran menggunakan backpropagation . Cara kerja Neural Network mirip dengan MLP tetapi di Neural Network setiap neuron disajikan dalam dua dimensi, tidak seperti MLP dimana masing- masing neuron hanya berukuran satu dimensi. Adapun akurasi prediksi yang diperoleh adalah 98,27%.
Kata Kunci: Tingkat Kelulusan, Neural Network, Multi Layer Perceptron, Backpropagation, Akurasi Prediksi
Abstract− Higher education institutions are demanded to be quality education providers. One of the instruments used by the government to measure the quality of education providers is the number of graduates. The higher the graduation level, the better the quality of education and this good quality will positively influence the value of accreditation given by BAN-PT. Therefore, in this study the researchers provided input for research conducted at Bhayangkara Jakarta Raya University to predict student graduation rates using the Neural Network algorithm. Neural Network is one method in machine learning developed from Multi Layer Perceptron (MLP) which is designed to process two-dimensional data. Neural Network is included in the Deep Neural Network type because of its deep network level and is widely implemented in image data. Neural Network has two methods; namely classification using feedforward and learning stages using backpropagation. The way Neural Network works is similar to MLP, but in Neural Network each neuron is presented in two dimensions, unlike MLP where each neuron is only one dimensional in size. The prediction accuracy obtained is 98.27% .
Keywords : Graduation Rate, Neural Network, Multi-Layer Perceptron, Backpropagation, Prediction Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Kelulusan siswa adalah salah satu tujuan strategis dari setiap penyedia pendidikan tinggi karena merupakan salah satu standar dalam instrumen penilaian akreditasi.
Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, dalam hal ini Program Studi Manajemen Fakultas Ekonomi sangat memerlukan metode yang dapat memfasilitasi keinginan para pemangku kepentingan di Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, sehingga kelulusan mahasiswa program studi manajemen dapat diprediksi sebelumnya.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  program  studi  manajemen,  ada  185  siswa  yang  dinyatakan  lulus dengan rata-rata lulusan lebih dari 4 tahun. Masa studi yang lebih dari 4 tahun pada tahun 2018 tentu saja dapat dipercepat  jika  pemangku  kepentingan  dalam  hal  ini  pejabat  di  program  studi  manajemen  dapat  memprediksi kelulusan mahasiswa lebih awal. Akselerasi  mahasiswa untuk  dapat  lulus tepat  waktu  tentu akan mendapatkan peringkat yang baik pada akreditasi program studi oleh BAN-PT [1].
Oleh  karena  itu,  program  studi  manajemen  perlu  menerapkan  metode  yang  tepat  untuk  menjawab  masalah  ini dengan menerapkan metode untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Sehingga masalah mahasiswa yang tidak lulus tepat waktu dapat dikurangi.
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang dilakukan dengan menggunakan metode algoritma neural network , yaitu:
1.  Penelitian yang dilakukan oleh Azahari dan Yulindawati dengan judul Perbandingan Algoritma Data Mining Naive Bayes dan Neural  Network Dalam Memprediksi  Masa Studi Mahasiswa. Penelitian ini menghasilkan akurasi 72,58% [2].
2.   Penelitian dilakukan oleh Kusuma Dewi, Wing Wahyu Winarno, dan M. Rudyanto Arief dengan judul Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan dan Particle Swarm Optimization . Dalam penelitian ini, diperoleh nilai akurasi prediksi 87,31% [3].
3.   Penelitian  dilakukan  oleh  Abdul  Rohman  dan  Muhammad  Rochcham  dengan  judul  Komparasi  Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa. Dalam penelitian ini, ditemukan bahwa nilai akurasi prediksi kelulusan mahasiswa adalah 91,7% [4].
Dari ketiga penelitian di atas dilakukan pengujian dengan menerapkan learning rate yang menjauhi angka 0 dan mendekati angka 1. Dimana kita ketahui semakin besar nilai learning  rate , proses training akan berjalan lebih  cepat.  Namun,  jika  nilai learning  rate relatif  terlalu  besar,  secara  umum  proses training dapat  melebihi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2035
keadaan optimal yaitu ketika nilai kesalahan minimum tercapai. Dengan kata lain, learning rate mempengaruhi keakuratan  jaringan  suatu  sistem.  Semakin  besar  nilai learning  rate ,  akurasi  jaringan  akan  menurun,  tetapi sebaliknya, jika learning rate semakin kecil, maka akurasi jaringan akan semakin besar atau meningkat dengan konsekuensi bahwa proses training akan memakan waktu lebih lama [5]. Masalah learning rat e ini dapat diatasi dengan menerapkan sejumlah langkah dengan mengurangi jumlah atribut yang tidak penting dalam dataset penelitian. Pentingnya atribut dapat diukur dengan pengaruhnya terhadap akurasi dan presisi dan nilai AUC yang dihasilkan ketika dataset diolah dengan Rapidminer [6].
Penulis dalam hal ini telah menerapkan metode diatas dengan mengurangi beberapa atribut yang tidak dibutuhkan dan nilai absen yang tidak berpindah dari angka 0 ke 1.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini disusun melalui tahap tahap-tahap yang sistematis dengan tujuan agar penelitian menjadi  terarah. Adapun tahap-tahap penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  merupakan  alat  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  menjadi  sebuah  informasi  yang bermanfaat.  Adapun  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  lulusan  prodi  manajemen  Fakultas Ekonomi Universitas Bhayangkara Jakarta Raya angkatan tahun 2014 dan tahun 2015. Selanjutnya data tersebut diolah  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  Studio  9.3  untuk  mengetahui  akurasi  dari  prediksi  tingkat  kelulusan mahasiswa.
2.3 Teknik Pengumpulan Data
Mulai Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Lulusan Fakultas Ekonomi Universitas  Bhayangkara Jakarta Raya Pengolahan Data Menggunakan Metode
Algoritma Neural Network
Evaluasi Hasil Penelitian Kesimpulan Hasil Penelitian Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2035
Metode pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini adalah melakukan studi literatur terhadap data-data akademik yang menyangkut nilai dan SKS mahasiswa yang ada di  Fakultas Ekonomi Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

## 2.3 Machine Learning
Di era popularitas sains, machine learning dapat dikatakan sebagai cabang dari disiplin ilmu artificial intelligence yang  banyak  digunakan  oleh  para  praktisi  bisnis  dan  akademik.  Kemampuannya  dalam  pengembangan  sistem berdasarkan data, membuat  banyak orang menggunakannya sebagai  metode dalam penelitian. Banyak hal  yang dipelajari perlu dipelajari dalam machine learning tetapi pada dasarnya ada 4 hal utama yang perlu kita kita ketahui yaitu Supervised Learning, Unsupervised Learning, Semi-supervised learning, dan Reinforcement Learning [7]. Salah satu teknik untuk menerapkan machine learning adalah supervised learning . Seperti dibahas sebelumnya, machine learning tanpa data tidak akan berhasil. Karena itu, hal pertama yang disiapkan adalah data. Data biasanya akan dibagi menjadi 2 kelompok, yaitu data training dan data testing . Data training akan digunakan untuk melatih algoritma menemukan model yang cocok, sedangkan data testing akan digunakan untuk menguji dan menentukan kinerja model yang diperoleh pada tahap pengujian [8].
Dari model yang didapat, kita bisa membuat prediksi yang dibagi menjadi dua jenis, tergantung pada jenis output . Jika  hasil  prediksi  terpisah, maka  itu  disebut  proses  klasifikasi.  Misalnya  klasifikasi gender dilihat dari  tulisan tangan  ( output laki-laki  dan  perempuan).  Sementara  itu,  jika  outputnya  kontinu,  itu  disebut  proses  regresi. Misalnya prediksi kisaran harga rumah di kota Jakarta ( output berupa harga rumah) [9].

## 2.3 Data Mining
Data mining adalah teknologi yang menggabungkan metode analisis tradisional dengan algoritma canggih untuk memproses volume data yang besar. Data mining adalah istilah yang digunakan untuk menemukan pengetahuan yang tersembunyi dalam database . Data mining adalah proses semi-otomatis yang menggunakan teknik statistik, matematika, intelejensia, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang berguna dan berguna yang disimpan dalam databaise besar [10]. Beberapa  definisi  awal data  mining berfokus  pada  olah  data  dalam  proses  otomasi.  Teori  tentang data  mining banyak  digunakan  dalam  bidang  pemasaran,  penjualan,  dan customer  service dengan  tujuan  yang  sama  yakni mendefinisikan data mining sebagai proses eksplorasi dan analisis data dalam jumlah besar secara otomatis dan semi-otomatis sehingga ditemukan pola atau aturan yang bermakna [11]. Analisis otomatis yang dilakukan oleh data  mining melebihi yang dilakukan oleh sistem pendukung keputusan tradisional yang sudah banyak digunakan. Data mining dapat menjawab pertanyaan bisnis yang secara tradisional membutuhkan  banyak  waktu  dan  biaya  tinggi.  Data  mining  mengeksplorasi  basis  data  untuk  menemukan  pola tersembunyi,  mencari  informasi  untuk  memprediksi  apa  yang  mungkin  dilupakan  oleh  para  pelaku  bisnis  dan praktisi pendidikan karena letaknya di luar harapan mereka.
Pesatnya  perkembangan  dalam  teknologi  pemrosesan  data  telah  memudahkan  manusia  untuk  mengumpulkan sejumlah besar data, sehingga menghasilkan banyak data. Data mining adalah proses pencarian informasi secara otomatis  yang  berguna  dalam  penyimpanan  data  yang  besar.  Istilah  lain  yang  sering  digunakan  termasuk penemuan pengetahuan (penambangan) di database (KDD) [12]. Istilah data  mining dan Knowledge  Discovery  in  Database ( KDD )  sering  digunakan  secara  bergantian  untuk menggambarkan proses penggalian informasi tersembunyi dalam database besar. Sebenarnya kedua istilah tersebut memiliki  konsep  yang  berbeda,  tetapi  saling  terkait  satu  sama  lain.  Dan  salah  satu  tahapan  dalam keseluruhan proses KDD adalah data mining.

## 2.4 Algoritma Neural Network
Neural network adalah model algoritmik yang terinspirasi oleh bagaimana neuron dalam otak manusia bekerja. Setiap neuron di otak manusia saling terhubung dan informasi mengalir dari masing-masing neuron tersebut [13].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2035
Adapun metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini meliputi metode pengumpulan data, dan metode algoritma neural network menggunakan data training , learning , maupun testing [14].
1. Metode Pengumpulan Data Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data  primer.  Data  primer  tersebut  berupa  data  mahasiswa angkatan 2014 dan 2015. Dari masing-masing data tersebut diambil data testing sebesar 50 %. Data tersebut terdiri dari beberapa atribut, yaitu NIM, IP Semester 1 sampai 4, SKS Semester 1 sampai 4, Rata-Rata IPK, dan SKS Total.
2. Metode Pengumpulan Data Training , Learning , dan Testing Menggunakan Algoritma Neural Network Penelitian ini menggunakan neural network sebagai proses training dari hasil pengumpulan data. Dalam proses training data kelulusan mahasiswa akan diproses terlebih dahulu dengan mengubah nilai IPK menjadi angka 1 atau 0, Angka 1 didefinisikan lulus tepat waktu dan angka 0 tidak lulus tepat waktu. Dari hasil pengklasifikasian 0 dan 1 tersebut tersebut kemudian data ditraining menggunakan neural network . Proses training algoritma neural  network memerlukan tiga tahap, yaitu feedward data input untuk training, backpropagation untuk nilai error serta penyesuaian nilai bobot tiap node masing-masing layer pada Neural Network . Diawali dengan feedward nilai input , tiap input unit ke-i (x i ) menerima sinyal input yang selanjutnya akan dipancarkan ke hidden layer z 1 ,...,z p . Selanjutnya hidden unit ke-j akan menghitung nilai sinyal (z j ), yang akan dipancarkan ke output layer , menggunakan fungsi aktivasi f.
𝑧 _𝑖𝑛 𝑗 = 𝜃 1𝑗 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑗 𝑛 𝑖=1 (1)
Dan
𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧 𝑗 ) (2)
Dimana 𝜃 1𝑗 = bias hidden unit ke-j. Nilai bias dan bobot awal dapat diambil secara acak. Tiap unit output ke-k (Y k ).
𝑌 𝑘 =   𝜃 2𝑘 + ∑ j z k w jk (3)
dan
Y k = f ( Y k ) (4)
Dimana θ 2k = bias hidden unit ke-k. Selama proses training berlangsung, tiap unit output membandingkan nilai target (T m ) untuk suatu input pattern guna menghitung nilai parameter yang akan memperbaiki ( update ) bobot nilai tiap unit dalam masing-masing layer .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Prediksi  kelulusan  mahasiswa  menggunakan  algoritma neural network dilakukan  dengan  membagi  dua  data menjadi data training (angkatan 2014) dan data testing (angkatan 2015). Proses prediksi neural network dijalankan menggunakan aplikasi Rapidminer Studio 9.3

## 3.1 Pengolahan Data dengan Metode Neural Network
Percobaan dilakukan dengan menggunakan tools Rapidminer 9.3 dan metode algoritma neural network . Parameter yang ditampilkan berupa training cycle , learning rate , momentum , dan hidden layer. 0,1 untuk learning rate dan 0,1 untuk momentum. Hasil percobaan dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Percobaan Nilai Training Cycle
Training Cycles Learning Rate Momentum Akurasi 200 0.1 0.1 98.19 % 400 0.1 0.1 98.19 % 600 0.1 0.1 98.27 % 800 0.1 0.1 97.90 %
Berdasarkan hasil percobaan diatas, dipilih nilai training cycle terbesar yaitu 600 dengan tingkat akurasi 98,27 %. Nilai ini selanjutnya digunakan untuk percobaan dalam menentukan learning rate. Nilai dari learning rate didapatkan dengan memasukkan nilai dari range 0.1 sampai dengan 1. Sedangkan nilai 0.1 digunakan untuk nilai momentum. Hasil percobaannya dapat dilihat dari table 2 dibawah ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2035
Tabel 2. Percobaan Penentuan
Learning Rate Training Cycles Learning Rate Momentum Akurasi 600 0.1 0.1 98.27 % 600 0.5 0.1 97.83 % 600 0.7 0.1 97.83 % 600 1 0.1 97.80 %
Nilai learning rate dipilih berdasarkan nilai akurasi tertinggi yang dihasilkan. Berdasarkan percobaan tersebut nilai learning  rate dengan  akurasi  tertinggi  adalah  0.1.  Selanjutnya  nilai  ini  akan  digunakan  dalam  menentukan  nilai momentum . Nilai meomentum ditentukan dengan cara memasukkan nilai dengan range 0 sampai dengan 0.9. Nilai training  cycle dan learning  rate dipilih dari percobaan  sebelumnya yakni  600 dan  0.1.  Hasil percobaannya dapat dilihat pada table 3 dibawah ini.
Tabel 3. Percobaan Penentuan Nilai Momentum Training Cycles Learning Rate Momentum Akurasi 600 0.1 0 98.27 % 600 0.1 0.3 97.83 % 600 0.1 0.7 97.83 % 600 0.1 0.9 97.80 %
Berdasarkan hasil percobaan diatas, maka parameter neural network dalam penelitian ini digunakan nilai 600 untuk training cycle (epoch), 0.1 untuk learning rate, dan 0.1 untuk momentum. Sementara untuk penentuan jumlah hidden layer dan hidden node , dilakukan uji coba dengan menggunakan satu dan dua hidden layer , sedangkan untuk hidden node menggunakan range nilai 1 sampai dengan 24. Hasil uji coba dapat dilihat pada table 4.
Tabel 4. Percobaan Satu Hidden Layer Jumlah Hidden Node Akurasi Jumlah Hidden Node Akurasi 3 98.27 14 97.94 % 7 97.93 17 97.94 % 9 97.91 21 97.94 % 13 97.94 24 97.94 %
Hasil percobaan terbaik adalah dengan satu hidden layer adalah dengan jumlah hidden node 3 dengan akurasi sebesar 98,27 %. Untuk dua hidden layer , dilakukan percobaan sebanyak 27 arsitektur. Hasil percobaan dapat dilihat pada table 5 dibawah ini.
Tabel 5. Percobaan dengan Dua Hidden Layer
Jumlah Hidden Node Layer 1 Jumlah Hidden Node Layer 2  Akurasi 1 1 97.94 % 1 3 97.94 % 1 5 97.94 % 1 7 97.94 % 1 9 97.94 % 2 1 96.91% 2 3 97.94 % 2 5 97.94 % 2 7 97.94 % 2 9 98.27 % 3 1 96.91 % 3 3 97.94% 3 5 97.94% 3 7 97.94% 3 9 97.94%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2035
Berdasarkan hasil percobaan diatas untuk  satu hidden layer dengan jumlah hidden node 3 tidak menghasilkan akurasi yang lebih baik dari 98,27  %. Adapun jumlah input node dalam penelitian ini ditentukan dengan cara melakukan percobaan sebanyak 2 kali. Yang pertama menggunakan 6 input nodes (Jenis Kelamin, IP1, SKS2, IP2, SKS3, IP3). Yang kedua menggunakan 8 input nodes (Jenis Kelamin, IP1, SKS2, SKS3, IP3, SKS4, IP4). Kedua percobaan diatas menggunakan parameter nilai 600 untuk training cycle (epoch), 0.1 untuk learning rate, hidden layer 1, hidden node 3, dan 0.1 untuk momentum . Untuk momentum didapat hasil akurasi seperti pada table 6 dibawah ini.
Tabel 6. Percobaan Jumlah Input Node Jumlah Input Node Training Cycles (epoch) Learning Rate Momentum Akurasi 4 600 0.1 0.1 96.90 % 6 600 0.1 0.1 97.96 % 8 600 0.1 0.1 98.27 %
Berdasarkan  percobaan  diatas  jumlah input  nodes 8  menghasilkan  akurasi  paling  besar  yaitu  98,27,  maka  pada penelitian menggunakan 8 input nodes . Proses training mendapatkan nilai AUC ( Area Under Curve ) sebesar 99,2 % yang dilihat dari gambar grafik ROC dibawah ini.
Gambar 3. Nilai AUC dalam Grafik ROC Pengujian metode algoritma neural network dalam menentukan tingkat akurasi prediksi didapatkan confusion matrix melalui pengolahan 344 data yaitu :

## Gambar 4. Hasil Akurasi Prediksi
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖   = (𝑇𝑁+𝑇𝑃) (𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝑇𝑃+𝐹𝑃) (5) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = (21+317) (21+1+317+5)
=  0,982558
Berdasarkan tabel 8 diatas diklasifikasikan sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2035
True Positive (TP) = 21 record True Negative (TN) = 317 record False Negative (FN) = 1 record False Positive (FP) = 4 record Adapun arsitektur neural network yang terbentuk dapat dilihat pada gambar 4 dibawah ini
Input Hidden 2 Output
Gambar 5 . Arsitektur Neural Network
Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  diatas,  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  prediksi kelulusan mahasiswa sebesar 98,27 %. Dengan nilai akurasi seperti itu, tentu sangat tepat untuk digunakan dalam membantu  Fakultas  Ekonomi,  Universitas  Bhayangkara  Jakarta  Raya  dalam  mengukur  tingkat  kelulusan mahasiswa.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan di Program Studi Manajemen Universitas Bhayangkara Jakarta Raya dapat diambil kesimpulan bahwa :
1)  Hasil  prediksi  yang  dihasilkan  menunjukkan  hasil  yang  menggambarkan  bahwa  kelulusan  mahasiswa cenderung terlambat karena data training yang digunakan dominan memiliki tren terlambat.
2)   Jumlah input seperti, input nodes , training cycles , learning rate , momentum , jumlah hidden layer , dan jumlah hidden nodes sangat mempengaruhi keakuratan algoritma neural network
3)   Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dan  hasil  penerapan  algoritma neural  network ,  parameter  yang  paling berpengaruh adalah IP (Indeks Prestasi) mahasiswa.
4)   Hasil akurasi prediksi penerapan algoritma neural network terhadap prediksi kelulusan mahasiswa manajemen di Universitas Bhayangkara Jakarta Raya University dengan sampel angkatan 2014 dan 2015 sebesar 98,27%. Dengan hasil yang diperoleh dari penelitian ini, keakuratan dapat ditingkatkan dengan mengurangi jumlah parameter dan meningkatkan jumlah node input dan layer dalam studi berikutnya. Diskusi dan penerapan model fitur yang komprehensif, diharapkan dapat meningkatkan nilai akurasi yang semakin mendekati angka 100% pada penelitian-penelitian selanjutnya.

## REFERENCES
[1] I. P. Fandy and F. Ardian, “Optimalisasi Neural Network dengan Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” Inform. dan RPL , vol. 8, no. March, pp. 139–150, 2019.
[2] A.  Azahari,  Y.  Yulindawati,  D.  Rosita,  and  S.  Mallala,  “Komparasi  Data  Mining  Naive  Bayes  dan  Neural  Network memprediksi Masa Studi Mahasiswa S1,” JTIIK , vol. 6, no. 6, p. 25126, 2019.
[3] D.  Kusumawati,  W.  W.  Winarno,  and  M.  R.  Arief,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Neural Network dan Particle Swarm Optimization,” Semnasteknomedia Online , vol. 3, no. 1, pp. 3-8–37, 2015.
[4] M. Rohman,A., dan Rochcham, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” J. Neo Tek. , vol. 5, no. 1, 2019.
[5] M. D. Yalidhan, “Implementasi Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 169, 2018.
[6] A.  N.  Noor,  “Prediksi  Siswa  Lulus  Tidak  Tepat  Waktu  Menggunakan  Backpropagation  Neural  Network,” J.  Hum. Teknol. , vol. 3, no. 1, pp. 8–15, 2018.
[7] D. Kartini, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma Neural Network (Backpropagation) Untuk Prediksi Lama Studi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2035
Mahasiswa,” Pros. Semin. Nas. Sisfotek , vol. 3584, pp. 235–241, 2017.
[8] U. T. Suryadi, “Komparasi Support Vector Machine dan Neural Network untuk Prediksi Kelulusan Sertifikasi Benih Kentang,” Semin. Nas. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 308–314, 2015.
[9] M. Zainuddin, “Metode Klasifikasi Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 13, no. 1, p. 1, 2018.
[10]  R. Ansari, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa dengan Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Teknol. Inf. Univ. Lambung Mangkurat , vol. 1, no. 1, pp. 18–23, 2016.
[11]  Masrizal  and  H.  Atma,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  STMIK  Dumai  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” J. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 9–14, 2017.
[12]  E.  P.  Rohmawan,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  dan  Artificial Neural Network,” J. Ilm. MATRIK , vol. 20, no. April, pp. 21–30, 2018.
[13]  U.  Budiyanto  and  T.  Fatimah,  “Prediksi  Kelulusan Tepat  Waktu  Mahasiswa  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” SEMNASTIK , pp. 152–160, 2019.
[14]  M. R. Lubis, “Metode Hybrid Particle Swarm Optimization  - Neural Network Backpropagation Untuk Prediksi Hasil Pertandingan Sepak Bola,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 71, 2017.