Mahasiswa merupakan sumber daya yang dapat memajukan dan menciptakan kemandirian bangsa. Perguruan tinggi berperan penting dalam menciptakan mahasiswa yang cerdas. Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi merupakan salah satu kampus yang terdapat diperguruan tinggi Universitas Mulawarman. Dalam dunia pendidikan terdapat beberapa permasalahan mahasiswa yang terjadi salah satunya yaitu, dalam permasalahan status akademik mahasiswa (aktif dan non aktif). Mahasiswa yang mengalami permasalahan dalam status akademik akan mempengaruhi kinerja akademik dan berpengaruh terhadap akreditas kampus. Status akademik mahasiswa yang non aktif kuliah adalah mahasiswa yang tidak melakukan pembayaran biaya kuliah untuk semester berjalan. Jika masalah mahasiswa non aktif dapat diprediksi lebih cepat, maka pihak kampus dapat mencegah dan mengantisipasi lebih awal agar tidak terdapat mahasiswa non aktif. Oleh sebab itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisa prediksi status akademik mahasiswa. Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Data Mahasiswa Teknik Informatika angkatan 2013-2014. Hasil akhir dari penelitian ini diharapkan dapat menganalisis prediksi status akademik mahasiswa yang cukup akurat sehingga pihak kampus dapat mengambil keputusan untuk mencegah dan mengantisipasi mahasiswa non aktif. Penelitian ini menggunakan metode backpropagation untuk melakukan prediksi. Dari hasil uji coba dengan melakukan perbandingan rasio yaitu 90:10, 80:20, dan 70:30 didapatkan arsitektur terbaik yaitu 4-5-5-5-1 , learning rate 0,1, fungsi pembelajaran traingdx dan maksimal epoch 100. Menghasilkan nilai MSE terbaik dari rasio 80:20 yaitu sebesar 0.0328. Dalam perhitungan ketepatan klasifikasi, metode BPNN mampu menghasilkan akurasi sebesar 100 %, sensitivitas sebesar 100%, dan spesifikasi sebesar 100% pada rasio 80:20 artinya menunjukkan bahwa BPNN mampu memprediksi status akademik mahasiswa dengan baik.
Kata Kunci : Prediksi, Status Akdemik, BPNN.