ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018

## PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA REGISTRASI PER SEMESTER MENGGUNAKAN LINIER REGRESI PADA UNIVERSITAS ICHSAN GORONTALO
Amiruddin 1 , Rezqiwati Ishak 2
1 amier.76@gmail.com, 2 rezqi.uig@gmail.com
12 Universitas Ichsan Gorontalo

## Abstrak
Peningkatan  mutu  pendidikan,  mutu  pelayanan  dan  peningkatan  nilai  akreditasi  adalah harapan semua perguruan tinggi khususnya di Universitas Ichsan Gorontalo. Salah satu faktor untuk mencapai  hal  tersebut  adalah  meningkatnya  jumlah  mahasiswa  yang  melakukan  registrasi pembayaran  setiap  semester.  Berdasarkan  laporan  di  PDPT  Dikti  tahun  pelaporan  2017/2018 memiliki jumlah mahasiswa ± 9.000 orang, dari analisa 4 tahun terakhir jumlah mahasiswa yang tidak registrasi  cenderung  meningkat  dan  mahasiswa  registrasi  cenderung  menurun,  jika  hal  ini  tidak diperhatikan,  maka  akan  berdampak  pada  pencapaian  harapan  tersebut  di  atas.  Untuk  mengatasi masalah  tersebut  perlu  dilakukan  teknik  prediksi  menggunakan  metode  Linier  Regresi  dan MAPE . Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membangun  aplikasi  untuk  memprediksi  jumlah  mahasiswa registrasi.  Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  2  prodi  yang  dipilih  yakni  prodi  Teknik  Informatika didapatkan  hasil  tingkat error 4.24%  atau  tingkat  akurasi  95.76%,  dan  untuk  prodi  Ilmu  Hukum didapatkan  tingkat error 7.69%  atau  tingkat  akurasi  92.31%,  dengan  demikian  aplikasi  yang  sudah dibangun layak untuk digunakan.
Kata Kunci : Registrasi Mahasiswa, Linier Regresi, MAPE

## Abstract
Improving the quality of education, service quality and accreditation value increase is the hope of all universities, especially at Ichsan University of Gorontalo. One of the factors to achieve this is the increasing  number  of  students  who  make  the  payment  registration  every  semester.  Based  on  the report in PDPT Dikti reporting year 2017/2018 has the number of students ± 9,000 people, from the analysis  of  the  last  4  years  the  number  of  unregistered  students  tends  to  increase  and  students registerasi tends to decrease, if this is not considered, it will have an impact on the achievement of the above expectations. To overcome these problems, need to be done prediction technique using Linear Regression and MAPE method. The purpose of this research is to build an application to predict the number  of  registration  students.  Based  on  the  results  of research  from  2  selected  study program  of Informatics Engineering, the result of error rate is 4.24% or the accuracy level is 95.76%, and for the Law  Study  program,  the  error  rate  is  7.69%  or  the  accuracy  level  is  92.31%,  thus  the  application already built is feasible to use.
Keywords: Student Registration, Linear Regression, MAPE

## 1. Pendahuluan
Saat ini persaingan antar perguruan tinggi khususnya perguruan tinggi swasta berada dalam lingkup  yang  sangat  kompetitif.  Setiap  perguruan  tinggi  berusaha  untuk  terus  memperbaiki manajemennya  dalam  meningkatkan  mutu  pendidikan,  mutu  pelayanan  dan  peningkatan  nilai akreditasi. Hal ini juga yang terus dilakukan oleh Universitas Ichsan Gorontalo supaya tetap bisa eksis di dunia pendidikan tinggi.
Universitas Ichsan Gorontalo adalah salah satu perguruan tinggi swasta terbesar di Provinsi Gorontalo,  sesuai  dengan  laporan  di  Pangkalan  Data  Pendidikan  Tinggi  (PDPT)  untuk  tahun pelaporan 2017/2018 memiliki jumlah mahasiswa ± 9.000 orang (forlap.ristekdikti.go.id diakses pada April 2018). Universitas Ichsan Gorontalo berdiri sejak tahun 2001 dengan membina 6 Fakultas yang terdiri  dari  11  Program  Studi.  Sejak  berdiri  hingga  saat  ini  terus  mengalami  peningkatan  disemua aspek  secara  signifikan  khususnya  dari  segi  jumlah  mahasiswa.  Memiliki  jumlah  mahasiswa  yang relatif  cukup  besar  bukan  berarti  tidak  ada  lagi  permasalahan,  jika  dicermati  dan  dianalisis  ternyata jumlah mahasiswa yang ± 9.000 orang tidak semuanya melakukan registrasi setiap awal semester.
Berikut ini data jumlah mahasiswa yang melakukan registrasi dan tidak registrasi setiap awal semester untuk empat tahun terakhir.
Gambar 1 . Grafik Jumlah Mahasiswa Registrasi dan Tidak Registrasi 4 Tahun Terakhir Sumber : BAUK Unisan Gorontalo, 2018
Berdasarkan grafik di atas terlihat bahwa jumlah mahasiswa yang melakukan registrasi dan tidak  registrasi  setiap  semesternya  mengalami  fluktuatif  dimana  jumlah  mahasiswa  yang  registrasi cenderung menurun dan mahasiswa tidak registrasi cenderung meningkat. Jika hal ini terus dibiarkan tidak  dilakukan  analisis  maka  akan  berdampak  pada  biaya  operasional  kampus.  Banyaknya mahasiswa  yang  registrasi  setiap awal  semester  berarti  penerimaan  anggaran  biaya  semakin  besar pula,  tentunya  semua  rencana  yang  sudah  ditetapkan  dapat  dilaksanakan  dengan  baik,  namun sebaliknya  akan  berdampak  menurunya  penerimaan  biaya  operasional  dan  dampak  lainnya  adalah meningkatnya  mahasiswa  non-aktif.  Mahasiswa  non-aktif  adalah  mahasiswa  yang  tidak  melakukan registrasi pada awal semester atau tidak mengikuti perkuliahan sekurang-kurangnya satu semester[1].
Melihat permasalahan di atas, maka perlu dilakukan upaya-upaya agar jumlah mahasiswa yang melakukan registrasi setiap semester terus meningkat dan sebaliknya mahasiswa tidak registrasi bisa  dikurangi  seminimal  mungkin.  Proses  registrasi  yang  diterapkan  oleh  pihak  manajemen Universitas  Ichsan  Gorontalo  yaitu  mahasiswa  melakukan  pembayaran/registrasi  untuk  semester berikutnya dilakukan diakhir semester berjalan (Hasil Wawancara pihak BAUK Unisan, 2018).
Proses  pembayaran  yang  diterapkan  oleh  pihak  manajemen  sampai  saat  ini  belum  bisa diikuti  oleh  semua  mahasiswa,  kenyataannya  masih  banyak  mahasiswa  tidak  bisa  melakukan registrasi tepat pada waktunya, sehingga jumlah anggaran yang akan diterima setiap awal semester agak  sulit  diprediksi  berapa  jumlahnya.  Salah  memprediksi  jumlah  penerimaan  yang  akan  diterima akan berdampak pada rencana pelaksanaan program-program kerja yang sudah direncanakan. Untuk mengatasi  masalah  tersebut  di  atas  salah  satu  solusinya  adalah  melakukan  prediksi  jumlah mahasiswa yang akan melakukan registrasi untuk semester berikutnya. Berdasarkan data-data yang sudah dikumpulkan dan berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya, maka masalah di atas dapat dilakukan dengan teknik prediksi.
Prediksi merupakan kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Proses perkiraan pengukuran berdasarkan data yang relevan dengan masa lalu dan di analisis  secara  ilmiah  menggunakan  metode  statistika  yang  bertujuan  untuk  memperbaiki  peristiwa yang  akan  terjadi  pada  masa  yang  akan  datang.  Dengan  kata  lain  prediksi  bertujuan  untuk mendapatkan perkiraan yang bisa meminimumkan kesalahan prediksi ( forecast error ) yang biasanya diukur  dengan Standard  Error  Estimate (SEE), Mean  Absolute  Percent  Error (MAPE) dan sebagainya[2].
Aplikasi  prediksi  jumlah  mahasiswa  registrasi  setiap  semester  yang  akan  dibuat menggunakan  metode  Linier  Regresi,  karena  metode  ini  merupakan  salah  satu  metode yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi  dan  metode  ini  telah  dibuktikan  oleh  beberapa  penelitian sebelumnya,  diantaranya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mhd.  Yogi  Pratama[3],  dimana  hasil penelitiannya didapatkan hasil yaitu pengujian validasi aplikasi menunjukkan bahwa perhitungan yang dilakukan  oleh  aplikasi  sudah  sesuai dengan  hasil  perhitungan  secara manual.  Aplikasi  yang  dibuat dapat digunakan untuk memprediksi jumlah pengunjung yang akan datang. Penelitian yang dilakukan oleh  Muhammad  Ridwan  dan  Hibertus  Himawan[4],  berdasarkan  hasil  penelitiannya  metode  yang diusulkan  yaitu  Linier  Regresi  berhasil  diimplementasikan  untuk  menyelesaikan  kasus  peramalan jumlah  wisatawan.  Metode  Linier  Regresi  cukup  akurat  untuk  dimplementasikan  pada  kasus peramalan  karena  mempunyai  nilai error sebesar  22%  atau  mempunyai  akurasi  78%.  Dari  hal tersebut  membuktikan  bahwa  metode  Linier  Regresi  dapat  diterapkan  pada  kasus  ini  untuk  dapat
ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
memberikan  solusi  terbaik  dalam  memprediksi  jumlah  mahasiswa  registrasi  untuk  semester berikutnya per Program Studi.
2. Metode

## 2.1 Data Mining
Data Mining didefinisikan  sebagai  proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari gudang  basis  data  yang  besar.  Data mining juga  dapat  diartikan  sebagai  pengekstrakan  informasi baru yang diambil dari bongkahan data besar yang membantu dalam pengambilan keputusan. Istilah data mining kadang disebut juga Knowledge Discovery (Tan dalam Eko Prasetyo) [5]. Menurut Daryl Pregibon  menyatakan bahwa “Data mining adalah campuran statistik, kecerdasan buatan, dan  riset basis data ” [6]. Data mining merupakan  inti  dari  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  KDD adalah  proses  terorganisir  untuk  mengidentifikasi  pola  yang valid ,  baru,  berguna,  dan  dapat dimengerti dari sebuah dataset yang besar dan kompleks[7].
2.2 Proses Tahapan Data Mining
Istilah data mining dan Knowledge Discovery in Databases (KDD) sering digunakan secara bergantian  untuk  menjelaskan  proses  penggalian  informasi  dalam database .  Secara  garis  besar proses KDD dapat dijelaskan sebagai berikut[7]:
1.  Pembentukan pemahaman domain aplikasi
2.    Memilih dan membuat data set dimana proses penemuan knowledge akan dilakukan.
3. Preprocessing dan cleaning
4.    Transformasi data
5.    Memilih tugas data mining yang cocok
6.    Memilih algoritma data mining
7.    Penggunaan algoritma data mining
8.    Evaluasi
9.    Penggunaan pengetahuan yang didapat.

## 2.3 Forecasting
Peramalan (forecasting) adalah  seni  dan  ilmu  untuk  memperkirakan  kejadian  di  masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan suatu bentuk model matematis. Selain itu, bisa juga merupakan prediksi intuisi  yang  bersifat  subjektif.  Atau  dapat  juga  dilakukan  dengan  menggunakan  kombinasi  model matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer [8]. Forecasting berperan sangat penting dalam bisnis. Kemampuan untuk memprediksi secara akurat  kejadian  di  masa  depan  menjadi  dasar  dalam  pengambilan  keputusan.  Kemampuan forecasting banyak  dipakai  di  bidang marketing ,  produksi,  pengendalian  inventori,  dan  banyak aktivitas bisnis lainnya.
Penentuan periode waktu peramalan tergantung pada situasi dan kondisi aktual dan tujuan peramalan.  Periode  waktu  yang  biasa  digunakan  adalah  harian,  mingguan,  bulanan,  triwulan, semesteran,  dan  tahunan.  Semakin  jauh  periode  mendatang  yang  akan  diramalkan  maka  hasil ramalan akan semakin kurang akurat.
Ada  berapa  macam  tipe  peramalan  yang  digunakan.  Adapun  tipe-tipe  dalam  peramalan adalah[8]:
1. Times Series Model
Metode time  series adalah  metode  peramalan  secara  kuantitatif  dengan  menggunakan  waktu sebagai dasar peramalan.
2. Causal Model
Metode peramalan yang menggunakan hubungan sebab-akibat sebagai asumsi, yaitu bahwa apa yang terjadi di masa lalu akan terulang pada saat ini.
3. Judgemental Model
Bila time  series dan causal model bertumpu pada  kuantitatif,  pada judgemental mencakup  untuk memasukkan  faktor-faktor  kuantitatif/subjektif  ke  dalam  metode  peramalan.  Secara  khusus berguna  bilamana  faktor-faktor  subjektif  yang  diharapkan  menjadi  sangat  penting  bilamana  data kuantitatif yang akurat sudah diperoleh.

## 2.4 Metode Linear Regresi
Analisis Regresi adalah teknik statistik untuk pemodelan dan investigasi hubungan dua atau lebih  variabel,  yang  sering  dipakai  dan  paling  sederhana  adalah  Linier  Regresi  sederhana.  Dalam

## ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
analisis Regresi ada satu atau lebih variabel independent yang bisa diwakili dengan notasi x dan satu variabel respon yang bisa diwakili dengan notasi y. Sesuai namanya, hubungan antara dua  variabel ini bersifat linier[9].
Linier  Regresi termasuk  dalam time  series model  yang  menggunakan  metode  kuantitatif dengan menggunakan waktu sebagai dasar peramalan. Linier Regresi mempunyai persamaan dasar sebagai berikut :
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 (1) dimana :
Y : nilai ramalan periode ke-t a : intersept b : slope dari garis kecenderungan, merupakan tingkat perubahan x : indeks waktu (t=1, 2, 3, ..., n); n adalah banyaknya periode waktu
Komponen  pada  Linier  Regresi  ada  tiga  yaitu  a  sebagai intersept ,  b  sebagai slope dan  x sebagai indeks waktu. Perasamaan untuk mendapatkan nilai a dan b adalah :
𝑎 = (∑ 𝑦)(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) ∑ 𝑥𝑦 𝑛 ∑ 𝑥 2 −(∑ 𝑥) 2 (2)
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2 (3)
Langkah-langkah metode yang diusulkan berdasarkan Linier Regresi sebagai berikut : 1.  Pembuatan dataset yang terdiri dari data training dan data testing
2.  Pembentukan model Linier Regresi (model dibuat berdasarkan data training ). Langkah pembentukan model sebagai berikut:
a.  Langkah 1: Hitung X², Y², XY dan total dari masing-masingnya
b.  Langkah 2: Hitung a dengan menggunakan persamaan (2) dan b menggunakan persamaan (3).
c.  Langkah 3: Buatkan model persamaan Linier Regresi sederhana.
d.  Langkah 4: Lakukan  prediksi atau peramalan terhadap  variabel faktor penyebab atau variabel akibat
3.  Pengujian performa berdasarkan model prediksi yang telah dibuat dengan input data testing . Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE) merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  menilai  tingkat keakuratan[10].
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ |𝑦−𝑦′| 𝑦 𝑥100%
𝑛
(4)
dimana : y’ : hasil prediksi y  : Data aktual n  : Jumlah data

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem dekstop yang  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman  Visual  Basic  Net  dan  database  MySql.  Berikut  beberapa  tampilan  form  dari  aplikasi prediksi yang sudah dibuat :
a. Tampilan Form Entry Dataset
Form  ini  digunakan  untuk  melakukan  entry  dataset  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan Linier Regresi. Entry dataset dapat juga dilakukan dengan cara import data dari file excel yang sudah disiapkan sebelumnya.
b. Tampilan Form Proses Perhitungan Metode Linier Regresi Setelah semua dataset  di input ke dalam sistem, maka  dapat dilakukan proses perhitungan metode Linier Regresi dengan menggunakan form berikut :
Gambar 3 . Form Prediksi Jumlah Mahasiswa Registrasi
Form ini digunakan untuk melakukan proses perhitungan metode Linier Regresi dan melakukan prediksi jumlah mahasiswa registrasi berdasarkan program studi yang akan diprediksi.
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas,  berikut  diuraikan  cara  penerapan  metode  Linier  Regresi dalam memprediksi jumlah mahasiswa registrasi untuk semester berikutnya :
Tahap 1 . Pembuatan/Pengolahan  Dataset Penelitian
Berikut  dataset  mahasiswa  registrasi  untuk  program  studi  Teknik  Informatika  dengan menggunakan Linier Regresi sederhana :
Tabel 1 . Dataset Penelitian Prodi Teknik Informatika Tahun Akademik Semester Jumlah Mahasiswa Registrasi (Orang) 2014/2015 Ganjil 1,557 2014/2015 Genap 1,353 2015/2016 Ganjil 1,494 2015/2016 Genap 1,398 2016/2017 Ganjil 1,508 2016/2017 Genap 1,297 2017/2018 Ganjil 1,438 2017/2018 Genap 1,287
Tahap 2. Pembentukan model Linier Regresi yang terdiri dari : a.  Hitung X²,  XY dan total dari masing-masing kolom
Tabel 2 . Perhitungan X 2 dan XY Prodi Teknik Informatika
Tahun Akademik Semester Jumlah Mahasiswa Registrasi Semester Ini (X) Jumlah Mahasiswa Registrasi Semester Berikutnya (Y) XY X 2 2014/2015 Ganjil 1,557 1,353 2,106,621 2,424,249 2014/2015 Genap 1,353 1,494 2,021,382 1,830,609 2015/2016 Ganjil 1,494 1,398 2,088,612 2,232,036 2015/2016 Genap 1,398 1,508 2,108,184 1,954,404 2016/2017 Ganjil 1,508 1,297 1,955,876 2,274,064
ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
2016/2017 Genap 1,297 1,438 1,865,086 1,682,209 2017/2018 Ganjil 1,438 1,287 1,850,706 2,067,844 Total 10,045 9,775 13,996,467 14,465,415
b.  Hitung nilai a dengan menggunakan persamaan (2) dan nilai b menggunakan persamaan (3).
𝑎 = (9775)(14465415) − (10045)(13996467)
7(14465415) − (10045) 2
𝑎 = 141399431625 − 140594511015 101257905 − 100902025 = 804920610 355880 = 2261.775
𝑏 = 7(13996467) − (10045)(9775)
7(14465415) − (10045) 2
𝑏 = 97975269 − 98189875
101257905 − 100902025 = −214606
355880 = −0.6030291
c.  Buatkan model persamaan Linier Regresi sederhana dengan menggunakan persamaan (1).
𝑌 = 2261.775 + (−0.6030291)𝑥
d.  Lakukan prediksi atau peramalan terhadap variabel faktor penyebab atau variabel akibat. Misalnya akan mencari nilai Y (semester Ganjil 2018/2019) dengan x (semester Genap 2017/2018) = 1,287 𝑌 = 2261.775 + (−0.6030291)(1287) = 1485
Tahap 3. Pengujian performa berdasarkan model prediksi yang telah dibuat dengan input data testing dengan output MAPE dengan menggunakan persamaan (4).
Untuk  melakukan  pengujian  performa  model  yang  sudah  dibuat,  maka  dilakukan  prediksi  dengan menggunakan  dataset  pada  Prodi  Teknik  Informatika  mulai  dari  Semester  Genap  Tahun  Akademik 2014/2015  s/d  Semester  Genap  2017/2018,  dimana  data  untuk  variabel  x  adalah  data  pada semeseter sebelumnya dengan hasil perhitungan sebagai berikut :
Tabel 3 . Perhitungan Tingkat Error MAPE Prodi Teknik Informatika Tahun Akademik Semester Dataset Semester Sebelumnya (x) Data Aktual (y) Data Prediksi (y') Selisih (y-y') Error MAPE (%) 2014/2015 Genap 1,557 1,353 1,322 31 2.29 2015/2016 Ganjil 1,353 1,494 1,445 49 3.28 2015/2016 Genap 1,494 1,398 1,360 38 2.72 2016/2017 Ganjil 1,398 1,508 1,418 90 5.97 2016/2017 Genap 1,508 1,297 1,352 -55 4.24 2017/2018 Ganjil 1,297 1,438 1,479 -41 2.85 2017/2018 Genap 1,438 1,287 1,394 -107 8.31 Total 29.66 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 29.66𝑥100% 7 = 4.24%
Berdasarkan hasil pengujian tingkat error prediksi mahasiswa registrasi untuk prodi Teknik Informatika didapatkan hasil 4.24% atau tingkat akurasi sebesar 95.76%. Tahapan yang sama dilakukan untuk dataset prodi Ilmu Hukum dengan dataset sebagai berikut : Tahap 1 . Pembuatan/Pengolahan  Dataset Penelitian
Tabel 4 . Dataset Penelitian Prodi Ilmu Hukum Tahun Akademik Semester Jumlah Mahasiswa Registerasi (Orang) 2014/2015 Ganjil 789 2014/2015 Genap 925 2015/2016 Ganjil 1,113 2015/2016 Genap 980

## ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Tahun Akademik Semester Jumlah Mahasiswa Registerasi (Orang) 2016/2017 Ganjil 1,203 2016/2017 Genap 1,026 2017/2018 Ganjil 1,165 2017/2018 Genap 1,067
Tahap 2. Pembentukan model Linier Regresi yang terdiri dari : a.  Hitung X²,  XY dan total dari masing-masing kolom
Tabel 5 . Perhitungan X 2 dan XY Prodi Ilmu Hukum
Tahun Akademik Semester Jumlah Mahasiswa Registrasi Semester Ini (X) Jumlah Mahasiswa Registrasi Semester Berikutnya (Y) XY X 2 2014/2015 Ganjil 789 925 729,825 622,521 2014/2015 Genap 925 1,113 1,029,525 855,625 2015/2016 Ganjil 1,113 980 1,090,740 1,238,769 2015/2016 Genap 980 1,203 1,178,940 960,400 2016/2017 Ganjil 1,203 1,026 1,234,278 1,447,209 2016/2017 Genap 1,026 1,165 1,195,290 1,052,676 2017/2018 Ganjil 1,165 1,067 1,243,055 1,357,225 Total 7,201 7,479 7,701,653 7,534,425
b.  Hitung nilai a dengan menggunakan persamaan (2) dan nilai b menggunakan persamaan (3)
𝑎 = (7479)(7534425) − (7201)(7701653)
7(7534425) − (7201) 2
𝑎 = 56349964575 − 55459603253 52740975 − 51854401 = 890361322 886574 = 1004.272
𝑏 = 7(7701653) − (7201)(7479)
7(7534425) − (7201) 2 𝑏 = 53911571 − 53856279 52740975 − 51854401 = 55292
886574 = 0.0623659
c.  Buatkan model persamaan Linier Regresi sederhana dengan menggunakan persamaan (1).
𝑌 = 1004.272 + 0.0602366 𝑥
d.  Lakukan prediksi. Misalnya akan mencari nilai Y (semester Ganjil 2018/2019) dengan x (semester Genap 2017/2018) = 1,067
𝑌 = 1004.272 + (0.0623659)(1067) = 1071
Tahap 3. Pengujian performa berdasarkan model prediksi yang telah dibuat dengan input data testing dengan output MAPE dengan menggunakan persamaan (4). Tabel 6 . Perhitungan Tingkat Error MAPE Prodi Ilmu Hukum Tahun Akademik Semester Dataset Semester Sebelumnya (x) Data Aktual (y) Data Prediksi (y') Selisih (y-y') Error MAPE (%) 2014/2015 Genap 789 925 1,053 -128 13.84 2015/2016 Ganjil 925 1,113 1,061 52 4.67 2015/2016 Genap 1,113 980 1,073 -93 9.49 2016/2017 Ganjil 980 1,203 1,065 138 11.47 2016/2017 Genap 1,203 1,026 1,079 -53 5.17 2017/2018 Ganjil 1,026 1,165 1,068 97 8.33 2017/2018 Genap 1,165 1,067 1,076 -9 0.84
ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Tahun Akademik Semester Dataset Semester Sebelumnya (x) Data Aktual (y) Data Prediksi (y') Selisih (y-y') Error MAPE (%) Total 53.81 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 53.81𝑥100% 7 = 7.69%
Berdasarkan hasil pengujian tingkat error prediksi mahasiswa registrasi untuk prodi Ilmu Hukum didaptkan hasil sebesar 7.69% atau tingkat akurasi sebesar 92.31%.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan hasil penelitian di atas dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1.  Hasil  prediksi  dari  2  prodi  yang  dipilih  yakni  prodi  Teknik  Informatika  dengan  hasil  pengujian tingkat error sebesar  4.24%  atau  tingkat  akurasi  sebesar  95.76%  dan  untuk  prodi  Ilmu  Hukum dengan hasil pengujian tingkat error sebesar 7.69% atau tingkat akurasi sebesar 92.31%.
2.  Metode Linier Regresi dapat digunakan untuk memprediksi mahasiswa registrasi secara tepat dan aplikasi yang sudah dibangun dapat digunakan karena memiliki tingkat akurasi di atas 90%.
3.  Disarankan  kepada  peneliti  berikutnya  bahwa  penelitian  ini  dapat  diteliti  kembali  dengan menggunakan metode prediksi yang lain dan jumlah dataset yang lebih banyak lagi, agar hasilnya bisa dibandingkan mana yang lebih baik.

## Daftar Pustaka
[1].    Tim Penyusun, “ Panduan Akademik Unisan ” , Gorontalo,  Unisan, 2015.
[2].   Kristiono,  D., “ Peramalan  ( Forecasting )  Potensi  Pendapatan  Asli  Daerah  Sebagai  Sumber Pendapatan Daerah Kota Klaten Berbasis Android ” , AMIKOM, Yogyakarta, 2014.
[3].   Pratama,  Y.M., “ Perancangan  Aplikasi  Prediksi  Pengunjung Café  Cost  Coffee Menggunakan Metode Regresi Linear ” , journal.stth-medan.ac.id, 2016.
[4].   Muhammad, R., & Hibertus, H., “ Implementasi Algoritma Linear Regresi Untuk Prediksi Jumlah Wisatawan  Mancanegara  Melalui  Bandara International Indonesia ” ,  Jurnal  IJCCS-Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, 2017.
[5].   Eko,  P., “ Data Mining Konsep  Dan  Aplikasi  Menggunakan  Matlab ” , Yogyakarta,  Andi  Offset, 2012.
[6].   Eko,  P., “ Data Mining Mengolah  Data  Menjadi  Informasi  Menggunakan  Matlab ” , Yogyakarta, Andi Offset, 2014.
[7].   Maimon,  O.,  &  Rokach,  L., “ Data Mining and  Knowledge  Discovery  Handbook ”, New  York, Springer, 2005.
[8].   Heizer, J.& Render, B., “ Manajemen Operasi ” , Buku 1 Edisi 9. Jakarta, Salemba Empat, 2009. [9].   Santosa,  B., “ Data Mining Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis ” ,  Yogyakarta, Graha Ilmu, 2007.
[10].   Hendy,  T.,  dan  Fan,  A., “ Analisa  Perbandingan  Metode  Regresi Linear Dan Exponential Smoothing Dalam Parameter Tingkat Error ”, Jurnal Teknik Dan Ilmu Komputer. Vol. 02. No. 07, Universitas Bina Nusantara, 2013.