## Implementasi Data Mining Prediksi Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda

## Implementation of Data Mining Predictions for New Students Using Multiple Linear Regression Algorithm
Hendra Di Kesuma 1) , Deni Apriadi 2) , Hengki Juliansa 3) , Endang Etriyanti 4)
1 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas IGM Palembang
2,3,4 Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau Kota Palembang, Propinsi Sumatera Selatan hendra.dikesuma@uigm.ac.id 1) ,denidrv@gmail.com 2) , hengki.juliansa@gmail.com 3) , endang.etriyanti@gmail.com 4)

## Abstract
The process of accepting new students is carried out every academic year with the selection stages that have been determined by the university in order to obtain the number of students and the quality of new students expected by the university. So far, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau doesn’t yet have a system that can predict the number of new students in the coming period. . One solution that is needed is the application of data mining with multiple linear regression algorithms to be able to predict the number of new students in the coming year. The variables used consist of 3 variables, namely costs, registrants and new students where the variables are obtained based on the results of validity tests on many variables. Then the analysis was carried out with multiple linear regression algorithms, the prediction results of new students in 2023 were  38 people, then tested with a testing application using Ravidminer 5.0. where the prediction results of new students in 2023 are 38 people.
Keywords: Data Mining, Prediction, Multiple Linear Regression, New Student

## Abstrak
Proses penerimaan mahasiswa baru dilakukan setiap tahun akademik dengan tahapan seleksi yang telah ditetapkan perguruan tinggi  guna  memperoleh  jumlah  mahasiswa  dan  kualitas  mahasiswa  baru  yang  diharapkan  perguruan  tinggi  .Selama  ini  di STMIK  Bina  Nusantara  Jaya  Lubuklinggau  belum  memiliki  sistem  yang  dapat  memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  pada periode akan datang. Salah satu solusi yang diperlukan adalah penerapan data mining dengan algortima regresi linear berganda untuk dapat memprediksi jumlah mahasiswa baru pada tahun yang akan datang. Variabel yang digunakan terdiri dari 3 variabel yaitu biaya, pendaftar dan mahasiswa baru dimana variabel diperoleh berdasarkan hasil uji validitas terhadap banyak variabel. Kemudian  dilakukan  analisa  dengan  algoritma  regresi  linear  berganda  diperoleh  hasil  prediksi  mahasiswa  baru  pada  tahun 2023  sebesar  38  orang,  kemudian  diuji  dengan  aplikasi  pengujian  menggunakan  Ravidminer  5.0.  dimana  hasil  prediksi mahasiswa baru pada tahun 2023 sebesar 38 orang.
Kata kunci : Data Mining, Prediksi, Regresi Linear Berganda, Mahasiswa Baru

## 1. Pendahuluan
Perguruan tinggi merupakan kelanjutan pendidikan pada jenjang  yang  lebih  tinggi  setelah  menyelesaikan pendidikan  menengah  atas.  Perguruan  tinggi  di Indonesia dapat berbentuk akademi, vokasi. Mempersiapkan  para  mahasiswa  menjadi  anggota masyarakat yang memiliki pengetahuan yang lebih luas dan dapat mengembangkan serta menyebarluaskan ilmu yang sudah diperoleh, merupakan tujuan dari perguruan tinggi.  kemajuan  suatu  perguruan  tinggi  salah  satunya ditentukan dari banyaknya mahasiswa baru yang masuk ke  perguruan  tinggi  tersebut.  Semakin  meningkatnya jumlah mahasiswa baru, maka semakin baik keberadaan perguruan tinggi tersebut. STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau terdiri dari 3 program studi yaitu Sistem Informasi,  Manajemen  Informatika  dan  Komputerisasi Akuntansi. Dalam menentukan jumlah mahasiswa baru ditahun  berikutnya  hanya  melihat  data  mahasiwa  baru yang  ada  disetiap  tahunnya.  Ada  beberapa  faktor
penyebab  naik  turunnya  jumlah  mahasiswa  baru  yaitu biaya,  ketidakstabilan  biaya  kuliah  menjadi  salah  satu penyebab  naik  turunnya  mahasiswa  baru,  akreditasi prodi,  memiliki  akreditasi  yang  sangat  baik  dapat membuat  banyak  mahasiwa  berminat  untuk  masuk keprodi  tersebut.  Jumlah  pendaftar,  calon  mahasiswa diharuskan  untuk  melakukan  pendaftaran  terlebih dahulu sebelum melanjutkan ke tahap registrasi, hal ini dapat  mempengaruhi  jumlah  mahasiswa  baru  yang masuk ke STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau, kemudian pandemi berdampak ke berbagai bidang, salah satunya  yaitu  bidang  perekonomian,  dikarenakan adanya  pembatasan  sosial  dan  karantina  wilayah, sehingga  banyak  masyarakat  yang  kesulitan  dalam mencari  atau  melakukan  pekerjaan,  hal  ini  dilakukan guna  memenuhi  biaya  hidup  sehari-hari  termasuk didalamnya yaitu biaya pendidikan. Untuk memprediksi jumlah  mahasiswa  baru  setiap  program  studi  hanya melihat  dari  laporan  kegiatan  penerimaan  mahasiswa baru yang dilaporkan pada PD. Dikti disetiap tahun nya.
Selama  ini  di  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya  Lubuk Linggau belum memiliki sistem yang dapat memprediksi jumlah mahasiswa baru. Untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru hanya melihat dari laporan  kegiatan  penerimaan  mahasiswa  baru  yang dilaporkan  setiap  tahunnya.  Selama  ini  STMIK  Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau belum memiliki sistem untuk  memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru.  Maka perlunya  analisa  dengan  menerapkan  konsep  maining dalam melakukan prediksi mahasiswa baru menggunakan algoritma regresi linear berganda.
data mining ialah analisa atau pengamatan data dengan jumlah  yang  besar  untuk  menemukan  hubungan  yang belum diketahui sebelumnya, dan dua metode baru guna meringkas  data  supaya  lebih  mudah  dimengerti  serta kegunaannya  untuk  pemilih  data[1],[2].  Analisis  yang memiliki variabel bebas lebih dari satu disebut analisis regresi linier. Teknik regresi linier berganda digunakan untuk  mengetahui  ada  tidaknya  pengaruh  signifikan antara  dua  atau  lebih  variabel  bebas  (X)    terhadap variabel  terikat  atau  tidak  bebas  (Y)[3],[4],[5].  dengan pemerapan data mining menggunakan algoritma regresi linier  berganda  dapat  membantu  dalam  memprediksi jumlah  mahasiswa  baru  yang  akan  di  peroleh  pada periode yang akan datang.

## 2. Tinjauan Pustaka
Berdasarkan  analisis  penelitian  terdahulu  menurut Nainggolan  menjelaskan  bahwa,  permasalahan  yang terdapat dalam penelitiannya di Sekolah Tinggi Agama Islam  Raudhatul  Akmal  Batang  Kuis  yaitu,  belum  ada sistem  data  mining  dalam  mengestimasi  jumlah mahasiswa baru, sehingga pihak kampus akan kesulitan dalam  menyediakan  fasilitas  kampus,  apabila  jumlah mahasiswa  baru  yang  mendafar  tiba-tiba  bertambah, untuk mengatasi masalah tersebut maka perlu dibangun sistem data mining dengan menggunakan metode regresi linier  berganda  dengan  variabel  bebas  yaitu  promosi, jumlah  lulusan  dan  fasilitas  kampus[6].  Sedangkan menurut  Boy,  permasalahan  yang  terdapat  dalam penelitiannya  di  Dinas  Perkebunan  Provinsi  Sumatera Utara  yaitu,  belum  ada  sistem  data  mining  untuk memprediksi  harga  minyak  kelapa  sawit,  memprediksi harga minyak kelapa sawit sangat penting bagi instansi khususnya  Dinas  Perkebunan  agar  dapat  mengambil kebijakan yang tepat dalam hal tata niaga minyak kelapa sawit,  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  maka  perlu dibuat sistem data mining dengan menggunakan metode regresi  linier  berganda  dengan  variabel  bebas  yaitu produksi, harga dunia, ekspor dan konsumsi dosmetik[7].  Berdasarkan  permasalahan  diatas  peneliti menarik  kesimpulan  bahwa,  metode  regresi  linier berganda dapat digunakan untuk memprediksi mahasiswa  baru,  dengan  menggunakan  variabel  terikat dan  variabel  bebas  yang  lebih  dari  satu.  STMIK  Bina Nusantara  Jaya  Untuk  dapat  membantu  dalam mengetahui  jumlah  mahasiswa  baru  yang  ada  ditahun berikutnya

## 3.   Metodologi Penelitian
Adapun  metodologi  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian ini dengan beberapa tahapan dan metode yang digunakan seperti pada gambar 1 sebagai berikut :
Gambar 1. Metodologi Penelitian
a. Tahap pertama : dilakukan analisa permasalahan yang  terjadi  untuk  mengidentifikasi  masalah yang tepat dengan solusi penerapan data mining menggunakan  algoritma  regresi  linear  berganda dalam  memprediksi  mahasiswa  baru  pada periode yang akan datang.
b. Tahapa Kedua : merumuskan masalah yang tepat sesuai dengan permasalahan yang telah diidentifikasi  kemudian  menentukan  tujuan  dan manfaat dari proses penelitian.
c. Tahap  Ketiga  :  melaukan  pengumpulan  data dengan menggunakan metode pengumpulan data dengan 3 teknik yaitu wawancara, observasi dan studiliteratur.
d. Tahap  Keempat  :  melakukan  analisa  kebutuhan data dengan  menerapkan teknik pengujian  yaitu uji  validitas  untuk  memperoleh  data  yang dijadikan  variabel  yang  tepat  dalam  melakukan prediksi  mahasiswa  baru  untuk  periode  yang akan datang.
e. Tahapa  kelima  :  analisa  dengan  menggunakan algoritma  regresi  linear  dengan  menerapkan  3 variabel  yang  diperoleh  dari  hasil  uji  validitas dan menggunakan data histori mahasiswa baru 5 tahun terakhir.
f. Tahapan  keenam  :  pengujian  menggunakan aplikasi  pengujian  RapidMiner  5.0  untuk mengetahui hasil prediksi.
g. Tahapan  ketujuh  :  hasil  sistem  prediksi mahasiswa baru menggunakan algoritma regresi linear berganda yang dapat memprediksi jumlah mahasiswa  baru  di  setiap  program  studi  di periode tahun akademik yang akan datang.

## 4.   Hasil dan Pembahasan
Dari  hasil  analisa  permasalahan  dan  rumusan  masalah dan  penetapan  tujuan  yang  telah  dilakukan.  Maka dilakukan analisa kebutuhan data sehingga menghasilkan  variabel  dan  data  yang  akan  digunakan sebagai berikut :
4.1 Hasil Penentuan Variabel
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  variabel berdasarkan sumber refrensi dan hasil wawancara yang merujuk  pada  data  hasil  sebaran  kuisioner,  kemudian dilakukan pengolahan data kedalam  bentuk  kuantitatif, yaitu  dengan  cara  menetapkan  skor  jawaban  dari pernyataan yang telah dijawab oleh responden, dimana pemberian  skor  tersebut  didasarkan  pada  ketentuan jumlah jawaban dari pernyataan yang telah dijawab oleh responden, :

## Tabel  1.Alternatif Jawaban dan Bobot Nilai
No. Alternatif Bobot 1 Sangat Setuju 5 2 Setuju 4 3 Ragu-Ragu 3 4 Tidak Setuju 2 5 Sangat Tidak Setuju 1
Peneliti  menggunakan  10  sample  responden  dalam  uji validitas  terhadap  kuesioner,  guna  memilih  variabel yang  valid  untuk  digunakan  sebagai  variabel  dalam prediksi  mahasiswa  baru,  dalam  penelitian  ini  uji validitas  terhadap  kuisioner  menghasilkan  nilai signifikasi  dengan  membandingkan  nilai  r  hitung dengan r tabel untuk degree of freedom dengan alpha 5 %  maka  didapatkan  r  tabel=  0,6319.  Hasil  dari  uji validitas dapat dilihat pada tabel dibawah ini [8],[9]:
Tabel 2. Perhitungan Uji Validitas Responden V 1 V 2 V 3 V 4 Y Y 2
1 5 5 4 4 18 324
2 5 5 4 3 17 289 3 4 5 4 3 16 256 4 4 4 3 4 15 225 5 4 4 3 3 14 196 6 4 4 4 3 15 225 7 5 5 3 2 15 225 8 4 4 3 3 14 196 9 5 5 3 4 17 289 10 4 4 4 3 15 225 ∑X 44 45 35 32 156 2450 ∑X2 196 205 125 106 ∑XY 691 707 549 503
Sehingga  dihasilkan  nilai  Rhitung  untuk  V1  adalah 0,733213. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan  maka  Rhitung  untuk  V 1 adalah  0,733213, untuk  mencari  Rhitung  V 2 ,V 3 dan  V 4 ,  tahapan  yang dilakukan  sama  dengan  saat  mencari  Rhitung  V 1 . Berikut  ini  merupakan  tabel  rekapitulasi  hasil  uji validitas :

## Tabel 3. Hasil Uji Validitas
Butir ∑X ∑X 2 ∑XY ∑Y ∑Y 2 R hitung R tabel Hasil V 1 44 196 691 156 2450 0,733213 0,6319 Valid V 2 45 205 707 156 2450 0,780869 0,6319 Valid V 3 35 125 549 156 2450 0,468521 0,6319 Unvalid V 4 32 106 503 156 2450 0,49455 0,6319 Unvalid
4.2 Data Biaya dan Jumlah Pendaftar
Berdasarkan  hasil  uji  validitas  makan  variabel  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu,  biaya  dan  jumlah pendaftar. Data  yang diambil  yaitu lima tahun terakhir dari  tahun  2018-2022.  Uraian  hasil  yang  didapat  bisa dilihat pada tabel 4 .

## Tabel 4 Biaya dan Jumlah Pendaftar
Tahun Biaya Pendaftar Mahasiswa Baru X 1 X 2 Y 2018 399 96 79 2019 399 42 30 2020 499 30 26 2021 499 26 24 2022 499 52 23
Setelah  menentukan  variabel  selanjutnya  memasukan nilai  tersebut  kedalam  persamaan  regresi  linear berganda dapat di lihat pada tabel di bawah ini[10].
Tabel 5. Data Perhitungan Regresi
Pada  tahap  berikutnya  menentukan  nilai  matrik  dan determinan dimana nilai tersebut akan di gunakan untuk menentukan  nilai  konstanta  a,b1  dan  b2.  Determinan
adalah  nilai  yang  dapat  di  hitung  dari  unsur  suatu matriks persegi. Adapun perhitungan sebagai berikut : Menentukan Matrik A
N ∑x 1 ∑x 2 ∑x 1 ∑x 1 2 ∑x 1. x 2 ∑x 2 ∑x 1. x 2 ∑x 2 2
𝐴 = 5 2295 246 2295 1065405 108954 246 108954 15260
𝐻 = ∑Y
∑x1. Y ∑x2. Y 𝐻 = 182 79918
11444 Matrik A1, A2, A3 𝐴1 = 182 2295 246 79918 1065405 108954 11444 108954
15260
𝐴2 = 5 182 246 2295 79918 108954
246 11444 15260
𝐴3 = 5 2295 182 2295 1065405 79981 246 108954 11444
Kemudian  diperoleh  nilai  determinan  diperoleh  dari nilai matrik yaitu :
Hasil  Determinan  A  sebesar 111000000 ,  Hasil determinan  A1  sebesar 3817956000 ,  determinan  A2 sebesar - 7844000 , dan determinan A3 sebesar 77700000 Kemudian  menentukan  nilai  konstanta  a,  b1,  dan  b2 dengan hasil sebagai berikut :
𝑎 det (𝐴1) det (𝐴) = 3817956000
111000000 = 34,396
𝑏1 det (𝐴2)
det (𝐴) = −7844000 111000000 = −0,070666667
𝑏2 det (𝐴3) det (𝐴) = 77700000 111000000 = 0,7
Maka  dapat  dilakukan  prediksi  dengan  persamaan sebagai berikut :
𝑌 = 𝑎 + 𝑏1. 𝑥1 + 𝑏2. 𝑋2
Jika  data  x1  (biaya)  adalah  499,  dan  data  x2(pedaftar) adalah 56 tahun 2022, maka Y untuk tahun 2023 adalah
𝑌 =  34,396 + (−0,070666667). 499 + 0,7.56 𝑌 = 𝟑𝟖, 𝟔𝟎𝟖
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan pada data mahasiswa baru program studi sistem informasi dengan menggunakan  persamaan  algoritma  regresi  linier berganda  didapatkan  hasil  prediksi  38  mahasiswa  baru
untuk  tahun  2023,  Berikut  tabel  prediksi  mahasiswa baru sampai dengan tahun 2027 seperti pada tabel
Tabel 6. Hasil Prediksi Tahun 2023 s/d 2027
No. Tahun Prediksi Maba 1 2023 38.608 2 2024 37.031 3 2025 35.454 4 2026 52.804 5 2027 60.690
Kemudian  hasil  analisa  akan  diuji  menggunakan aplikasi  bantu  yaitu  Rapidminer  5.0  [11].  Dimana Berdasarkan hasil pengujian analisa data menggunakan aplikasi rapidminer 5.0 diperoleh hasil prediksi sebagai berikut :

## Gambar Data View Hasil Prediksi 2023-2027

## Gambar Plot View Hasil Prediksi 2023-2027
Pada  gambar  1  dan  2  menampilkan  informasi  hasil prediksi  penerimaan  mahasiswa  baru  mulai  dari  tahun 2023  sampai  dengan  2027  memiliki  hasil  yang  sama dengan  analisa  menggunakan  algoritma  regresi  linear berganda.

## 5.   Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  diperoleh  adalah  sebagai berikut :
5.1 Simpulan
Berdasarkan  dari  uraian–uraian  yang  telah  penulis jelaskan  pada  bab–bab  sebelumnya  pada  Implementasi Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Mahasiswa  Baru
Dengan Algoritma Regresi Linear Berganda  maka dapat di simpulkan yaitu:
1. Berdasarkan  hasil  dari  uji  validitas  maka didapatkan  variabel  yang  valid  untuk  digunakan sebagai  variabel  didalam  penelitian  ini,  variabel tersebut adalah biaya dan jumlah pendaftar.
2. Berdasarkan  hasil  analisa  menggunakan  regresi linear  berganda  serta  dengan  aplikasi  pengujian Rapidminer 5.0  menghasilkan hasil prediksi  yang sama yaitu pada periode tahun 2023 diperoleh hasil prediksi  mahasiswa  baru  pada  program  studi sistem informasi yaitu 38 orang.

## 5.2 Saran
Pada penelitian ini dilakukan hanya sebatas analisa dan pengujian  menggunakan  aplikasi  rapidminer.  Adapun saran  untuk  penelitian  berikutnya  agar  pengembangan penelitian  ini  pada  pembuatan  sistem  prediksi menggunakan bahasa pemrograman dengan menambahkan  variabel  yang lebih tepat sehingga  hasil yang diperoleh dapat sesuai dengan yang diharapkan.

## Ucapan Terima Kasih
Kami  ucapkan  terima  kasih  civitas  Akademika Universitas  UIGM  Palembang  dan  STMIK  Bina Nusantara  Jaya  Lubuklinggau  yang  telah  mendukung sehingga penelitian ini dapat dilaksanakan dengan baik. Serta  rekan  sejawat  yang  telah  membantu  dalam penyelesaian penelitian ini.

## Daftar Rujukan
[1] Gaol,  I.  L.  L.,  Sinurat,  S.  dan  Siagian,  E.  R., 2019,  Implementasi  Data  Mining  dengan Metode  Regresi  Liniear  Berganda  Untuk
Memprediksi Data pada Persediann Buku Pada Pt Yudisthira Ghalia Indonesia Area Sumatera utara, Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan komputer, 3, 1, 130- 133.
[2] Adhiva,  J.,  Mustakim,  Putri,  A.  S.  dan Setyorini, G. S., 2020, Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Regresi Pada PT. Perkebunan  Nusantara  V,  Seminar  Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri,
155-162.
[3] Rivandi,  A.,  Bu’ulolo,  E.  dan  Silalahi,  N., 2019,  Penerapan  Metode  Regresi  Linier Berganda  Dalam  Estimasi  Biaya  Pencetakan Spanduk (Studi Kasus: PT. Hansindo Setiapratama),  Jurnal  Pelita  Infromatika,  7,  3, 263-268.
[4] Afkarina,  N.  K.,  Widodo,  A.  W.  dan  Furqon, M.  T.,  2019,  Implementasi  Regresi  Linier
Berganda Untuk Prediksi Jumlah Peminat Mata Kuliah Pilihan, Jurnal Pengembangan
Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3, 11,
10462-10467. [5] Gunawan, R., 2018, Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Siswa Berdasarkan  Status  Sosial  Dan  Kedisiplinan Pada Smk Bayu Pertiwi Menggunakan Metode Regresi  Linier  Berganda.  Jurnal  Saintikom (Jurnal  Sains  Manajemen  Informatika  Dan Komputer), 17(2), 175-183
[6] Nainggolan,  R.  Z.,  Ibnutama,  K.,  dan Suryanata,  M.  G.,  2021,  Implementasi  Data Mining  Dengan  Metode  Regresi  Linier BergandaDalam  Estimasi  Mahasiswa  Baru Pada  SekolahTinggi  Agama  Islam  Raudhatul Akmal BatangKuis. Jurnal Cyber Tech, 1(1).
[7] Boy,  A.  F.,  2020,  Implementasi  Data  Mining Dalam  Memprediksi  Harga  Crude  Palm  Oil (CPO) Pasar Domestik Menggunakan Algoritma  Regresi  Linier  Berganda      (Studi Kasus      Dinas      Perkebunan      Provinsi Sumatera Utara). Journal of Science and Social Research, 3(2), 78-85.
[8] Engkus, E., 2019, Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap  Kepuasan  Pasien  Di  Puskesmas Cibitung Kabupaten Sukabumi. Jurnal Governansi, 5(2), 99- 109.
[9] Risandi,  I.  A.,  Muryati,  M.  dan  Darma,  B., 2021,  Pengaruh  Keselamatan  Kerja  dan Kesehatan  Kerja  Terhadap  Kinerja  Karyawan Bagian Panen Kelapa Sawit pada PT.   Pratama Agro      Sawit      Terusan.  JURNAL MAHASISWA, 1(1), 78-90.
[10] Sulistyono,  S.  dan  Sulistiyowati,  W.,  2018, Peramalan  produksi  dengan  metode  regresi linier  berganda.  PROZIMA  (Productivity, Optimization  and  Manufacturing  System Engineering), 1(2), 82-89
[11] Yanto,  R.,  2020,  Implementasi  Data  Mining Prediksi  Kebutuhan  Tenaga  Listrik  Di  Kota Lubuklinggau. Techno. Com, 19(2), 197-206