Jaringan Saraf Tiruan (JST) meniru cara kerja otak manusia dengan mempelajari beberapa contoh pola yang terdiri dari input dan target dan saling menyebarkan informasi di dalam jaringannya. Backpropagation adalah salah satu algoritma JST yang populer dengan memperoleh kesalahan minimun. Backpropagation menggunakan 3 lapisan di dalam jaringannya, yaitu lapisan input, hidden dan output. Di setiap lapisan terdapat 1 atau lebih neuron yang menghubungkan lapisan satu dengan yang lain. Informasi dari setiap neuron inilah akan mengenali pola yang dapat digunakan untuk menghasilkan output jaringan yang mendekati target.
Pada penelitian ini digunakan JST Backpropagation untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru STMIK AKBA. Hasil dari pengenalan pola yang dibentuk oleh pelatihan jaringan memperoleh nilai error minimun dan output jaringan yang mendekati target.