PREDIKSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU DENGAN MULTI LAYER PERCEPTRON

Abstract

Penerimaan mahasiswa baru adalah agenda yang rutin dijalani oleh sebuah institusi perguruan tinggi,. Jumlah penerimaan mahasiswa baru dapat meningkat atau menurun setiap tahunnya di Universitas Semarang. Oleh karenanya, perlu adanya prediksi jumlah penerimaan mahasiswa baru dengan teknologi berbasis artificial intelligent. Penelitian ini mengusulkan metode untuk memprediski jumlah penerimaan mahasiswa baru di Universitas Semarang menggunakan algoritma Multi Layer Perceptron, dengan dataset time series pendaftaran mahasiswa baru dari tahun 2008 hingga 2017. Uji coba Multi Layer Perceptron dengan arsitektur 5-9-1 menghasilkan  Mean Squered Error pada data training sebesar 0.00096 dan Mean Squered Error  pada data testing sebesar 0.1. Sehingga, metode yang diusulkan sangat bagus digunakan untuk prediksi penerimaan mahasiswa baru di Universitas Semarang