Memprediksi Kinerja Akademik Mahasiswa

Dataset yang digunakan dalam penelitian adalah data mahasiswa sarjana di Polytechnic Institute of Portalegre, Portugal pada tahun akademik 2008/2009 hingga 2018/2019. Dataset ini berisi berisi informasi pada saat pendaftaran mahasiswa, termasuk jalur akademik, rincian demografi, dan faktor sosial ekonomi, serta kinerja akademik mahasiswa pada akhir semester pertama dan kedua. Data tersebut akan digunakan untuk mengembangkan model yang bertujuan memprediksi tingkat putus sekolah dan keberhasilan akademik. Masalahnya dirumuskan sebagai tiga kategori: 1. Lulus Tepat Waktu2. Putus Sekolah3. Terlambat Lulus Penelitian ini akan menerapkan model multilayer perceptron (MLP) dengan penyesuaian hyperparameter dan teknik penyeimbangan data.