MEMBANGUN APLIKASI UNTUK MEMPREDIKSI KEBERLANJUTAN STUDI MAHASISWA S1 UNIVERSITAS HASANUDDIN MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK PADA MICOFRAMEWORK FLASK

Prediksi keberlanjutan masa studi dibutuhkan oleh manajemen perguruan tinggi dalam menentukan kebijakan preventif terkait pencegahan dini kasus Drop Out (DO). Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi masa studi mahasiswa S1 Universitas Hasanuddin yang selanjutnya akan dibangun model untuk diaplikasikan dalam sebuah aplikasi web. Aplikasi ini akan memberikan kemudahan dalam melakukan dasar pertimbangan dalam pengambilan keputusan bagi pihak manajemen universitas dalam melakukan prediksi keberlanjutan studi mahasiswa. Model yang digunakan untuk memprediksi keberlanjutan masa studi adalah algoritma Neural Network (NN) dengan arsitektur Backpropagation yang kemudian dilanjutkan pembuatan aplikasi pada Microframework Flask. Dari penelitian ini ditemukan bahwa dari data masa studi mahasiswa S1 Universitas Hasanuddin dan diolah dengan menggunakan Algoritma Neural Network diperoleh akurasi model yaitu 96%. Setelah model didapatkan akan disimpan dan digunakan pada pembuatan aplikasi web Microframework Flask.
Kata kunci : Prediksi masa studi, Neural Network, Backpropagation, Flask