## PENERAPAN METODE FORECASTING DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN ALGORTIMA SIMPLE LINIER REGRESSION

## Julianto Simatupang
Manajemen Informatika, AMIK Mahaputra Riau email: julianto.amp@gmail.com

## Abstract
Admission of new students is an annual activity carried out by universities, therefore special preparation and  handling  regarding this  activity  is  required.  This  research  aims  to  help  predict  the  number  of  new students who will be accepted at AMIK Mahaputra Riau. This research uses a simple linear regression method to predict the number of students based on historical enrollment data. Through analysis of annual data from 2016 to 2023, this research calculates a linear relationship between the number of applicants and new students admitted. The research results show that there is a positive relationship between the two variables, with a regression coefficient of 0.2859 and a constant of 2.9173. Using the regression equation, the estimated number of new students for the 2024/2025 academic year is around 61.53. It is hoped that these results will help AMP in setting realistic revenue targets and organizing more effective marketing strategies. This method is not only effective in prediction but also efficient in the use of available resources.
Keywords: Admission, Student Enrollment, Simple Linear Regression, Data Analysis, Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB) merupakan  proses  penyambutan  atau  rekrut pelajar baru pada akademi atau perguruan tinggi [1],  [2],  [3].  PMB  salah  satu  kegiatan  yang dilakukan  secara  rutin  oleh  perguruan  tinggi  di setiap pembukaan ajaran baru. Proses PMB tidak serta  merta  dilakukan  begitu  saja,  akan  tetapi harus  melalui  persiapan  yang  matang  dan  tentu saja  terukur.  Tidak  jarang  perguruan  tinggi sampai  harus  membentuk  kepanitiaan  guna memastikan  proses  pelaksanaan  PMB  tersebut dapat  berjalan  dengan  baik  serta  diharapkan mendapatkan hasil yang optimal.
AMIK Mahaputra Riau (AMP) salah satu perguruan  tinggi  swasta  yang  berdomisili  di Pekanbaru  Riau.  Setiap  tahunnya  AMP  selalu melakukan PMB dalam hingga luar kota. Setiap tahunnya  AMP  selalu  membentuk  pantia  PMB guna  mengoptimalkan  berjalannya  kegiatan  ini setiap tahunnya serta dapat memberikan dampak hasil  yang  signifikan.  Kegiatan  ini  sangat menguras  tenaga  dan  pemikiran  dalam  upaya mendapatkan  mahasiswa.  Ditengah  banyaknya kompetitor yang memiliki prodi yang  serumpun
atau  sejenis  menimbulkan  tingginya  tingkat persaingan  dilapangan,  sehingga  tidak  jarang kampus-kampus  selalu  mempersiapkannya  jauh sebelum  kegiatan  tersebut  dilaksanakan.  Hal  itu juga  mendorong  setiap  perguruan  tinggi  untuk mengatur strategi masing-masing dalam menarik minat  masyarakat  dengan  penawaran  terbaik yang  dikemas  saat  melakukan  promosi  atau marketing.
Pentingnya  mengoptimalkan  seluruh sumber  daya  yang  ada  menjadi  faktor  penting untuk mencapai target yang diinginkan. Riwayat dan  data  pendaftaran  mahasiswa  yang  lengkap setiap  tahunnya  menjadi  modal  penting  untuk merencanakan berbagai strategi, termasuk menetapkan kuota dan target pasar. Oleh karena itu  dibutuhkan  kecepatan  dan  ketepatan  dalam mengolah  data  pendaftaran  dari  tahun-tahun sebelumnya  untuk  mendapatkan  informasi  yang valid  sehingga  mampu  merencanakan  strategi yang matang dan terukur.
Salah satu metode yang dapat diterapkan dalam  analisis  peramalan  adalah  regresi  linier sederhana  [4],  [5],  yang  memungkinkan  untuk membangun model prediksi berdasarkan
hubungan  linier  antara  variabel  independen, seperti data pendaftaran mahasiswa sebelumnya, dan  variabel  dependen,  yaitu jumlah  mahasiswa baru  yang  diterima.  Regresi  ini  tidak  hanya efektif  dalam  memprediksi  jumlah  penerimaan mahasiswa  baru,  tetapi  juga  efisien  dalam penggunaan  sumber  daya  yang  ada.  Dengan memanfaatkan teknik-teknik analisis data seperti data  mining  dapat  diidentifikasi  pola-pola  dan tren  yang  dapat  mendukung  AMP  dalam pengambilan  keputusan  untuk  memprediksi jumlah penerimaan mahasiswa baru.
Data mining merupakan proses penggalian  atau  eksplorasi  pengetahuan  yang terkandung  dalam  tumpukan  basis  data  yang besar  atau  kompleks  dengan  tujuan  untuk menentukan  pola  atau  kecenderungan  serta mendapatkan hubungan yang mungkin memberikan  indikasi  yang  bermanfaat  [6],  [7], [8].  Definisi  lain  juga  menyebutkan  bahwa  data mining  merupakan  ekstraksi  informasi  yang sebelumnya  tidak  diketahui  dari  tumpukan  data dengan volume yang besar [9], [10], [11].
Peramalan adalah proses sistematis untuk memproyeksikan kemungkinan kejadian di masa mendatang  berdasarkan  informasi  dari  data historis  dan  saat  ini  [12],  [13],  [14].  Dalam pemaparan  lain  peramalan  juga  sering  disebut upaya  memprediksi  suatu  kejadian  berdasarkan fakta-fakta  historis.  Peramalan  tidak  harus memberikan  jawaban  yang  pasti  akan  tetapi mampu  memberikan  jawaban  yang  paling mendekati.  Secara  umum  terdapat  2  jenis peramalan yaitu kualitatif yang orientasinya pada ketersediaan  data  masa  lalu.  Kuantitatif  yaitu peramalan dengan mengeksploitasi nilai variabel pada masa lalu (data historis) [15], [16].
Regresi linier sederhana bertujuan untuk mencari  hubungan  linier  untuk  menggambarkan korelasi  antara  suatu  variabel  bebas  dan kemungkinan  variabel  terikat  [17].  Interpolasi merupakan  garis  regresi  yang  dapat  digunakan untuk  memprediksi  atau  memperkirakan  nilai yang  hilang.  Regresi  linier  sederhana  salah  satu metode yang efektif dan efisien dalam melakukan prediksi.
Penelitian ini dilakukan untuk membantu AMP  dalam  memprediksi  jumlah  mahasiswa baru  berdasarkan  data  historis  pendaftaran mahasiswa dari tahun-tahun sebelumnya dengan menggunakan  metode  forecasting,  khususnya dengan  pendekatan  simple  linear  regression,. Metode  ini  dapat  membantu  AMP  untuk menetapkan  target  penerimaan  yang  realistis, sehingga AMP dapat mengatur strategi pemasaran yang lebih efektif dan efisien.

## 2. METODE PENELITIAN Kerangka Penelitian
Untuk
menyelesaikan masalah penelitian, diperlukan suatu kerangka kerja yang sistematik  dan  tepat  dengan  langkah-langkah yang jelas, sehingga dapat menjadi panduan yang handal dalam menuntaskan setiap tahapan proses [18].  Berikut  tahapan-tahapan  proses  penelitian dalam  memperkirakan  atau  meramalkan  jumlah mahasiswa baru, seperti terlihat pada gambar 1.
Berdasarkan  kerangka  penelitian  yang disajikan  pada  gambar  1,  proses  setiap  tahapan dijelaskan secara rinci sebagai berikut:
1. Analisa Masalah Tahap  ini  dilakukan  untuk  mengeksplorasi, memahami,  dan  mengidentifikasi  masalah yang akan diteliti.
2. Pengumpulan Data
Dilakukan dengan menelusuri masalah perencanaan dan penetapan kuota penerimaan mahasiswa  baru  serta  menggali  data  dan informasi  dari  sumber  primer  melalui observasi dan wawancara.
3. Studi Literatur Mempelajari  literatur  dari  sumber  sekunder yang relevan dengan topik penelitian.
4. Penerapan  Metode  Forecasting  kuantitatif dengan time  series  dataset menggunakan simple regresi linier [18] [19][20].
1) Menghitung Variabel Konstan
2) Menghitung Koefisien
3) Model Regresi
4) Pengujian Model
5) Prediksi
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Dari  hasil  wawancara  dan  observasi diperoleh  dataset  histori  pendaftaran  mahasiswa baru 8 tahun terakhir yaitu dari T.A. 2015/2016 s/d  T.A  2023/2024  yang  terdiri  dari  3  variabel, seperti pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Data Histori Siswa Baru No  Tahun Akademik (T.A) Pendaftar (X) Siswa Baru (Y) 1. 2016/2017 510 187 2. 2017/2018 531 168 3. 2018/2019 258 69 4. 2019/2020 439 105 5. 2020/2021 461 102 6. 2021/2022 351 84 7. 2022/2023 269 97 8. 2023/2024 205 76
Dari data pada tabel 1, selanjutnya akan diolah  menggunakan  aplikasi  Microsoft  Excel, kemudian  akan  dilakukan  proses  perhitungan mengikuti  tahapan  algoritma  simple  linear regression.  Serta  untuk  menguji  hasil  tersebut
dapat  diimplementasikan  ke  pemrograman statistik. Berikut ini rumus yang digunakan untuk perhitungan algoritma simple linear regression:
𝑟 = ∑(𝑥 −   𝑥̅)(𝑦 −   𝑦̅)
√∑(𝑥 − 𝑥̅) 2
Rumus persamaan regresi sederhana.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan ini merupakan proses penerapan algoritma  regresi  sederhana  untuk  memecahkan masalah  menentukan  kuota  penerimaan  siswa baru pada AMIK Mahaputra Riau. Berikut tabel data  histori  penerimaan  siswa  baru  selama  8 tahun berturut-turut pada AMP:
Tabel 2. Data Histori Mahasiswa Baru No  Tahun Akademik (T.A) Pendaftar (X) Mahasiswa Baru (Y) 1. 2016/2017 510 187 2. 2017/2018 531 168 3. 2018/2019 258 69 4. 2019/2020 439 105 5. 2020/2021 461 102 6. 2021/2022 351 84 7. 2022/2023 269 97 8. 2023/2024 205 76 Selanjutnya akan dilaksanakan
penyederhanaan  data  penerimaan  mahasiswa baru.  Berikut  ini  penyederhanaan  data  histori penerimaan mahasiswa baru, seperti pada tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Penyederhanaan Data Histori

## Mahasiswa Baru
No X Y 1. 510 187 2. 531 168 3. 258 69 4. 439 105 5. 461 102 6. 351 84 7. 269 97 8. 205 76
Tahap  selanjutnya  menghitung  nilai kuadrat  variabel  X  serta  variabel  X  dikali  Y,
Mulai Analisa Masalah Pengumpulan Data
Studi Literatur Metode Forecasting 1. Identifikasi variabel 2. Analisis data pada regresi linier sederhana.
3. Menghitung perkiraan metode proyeksi tren dengan regresi
Implementasi Selesai
sekaligus akumulasi dari masing-masing variabel.
Tabel 4. Hasil Kuadrat X dan X.Y No X Y 𝑿 𝟐 XY 1. 510 187 260100 95370 2. 531 168 281961 89208 3. 258 69 66564 17802 4. 439 105 192721 46095 5. 461 102 212521 47022 6. 351 84 123201 29484 7. 269 97 72361 26093 8. 205 76 42025 15580 ∑ 3024 888 1251454 366654
Setelah  mendapatkan  hasil  perhitungan nilai  kuadrat  X  dan  X.Y,  selanjutnya  mencari nilai  variabel  konstan  (a)  dan  koefisien  arah regresi  linier  (b).  Berikut  ini  rumus  yang digunakan  untuk  menghitung  nilai  konstan  dan koefisien arah regresi linier:

## Menghitung Konstanta
𝑎 = (∑ 𝑌)(∑ 𝑋 2 ) − (∑ 𝑋)(∑ 𝑋𝑌) 𝑛 ∑ 𝑋 2 − (∑ 𝑥) 2

## Menghitung Koefisien
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌) 𝑛 ∑ 𝑋 2 − (∑ 𝑥) 2
Diketahui n = 8 ∑X = 3024
∑Y = 888
∑XY = 366654 ∑X 2 = 1251454
(∑X) 2 = 9144576
Menghitung konstanta a:
𝑎 = (888)(1251454) − (3024)(366654) 8(1251454) − (3024) 2
𝑎 = (888)(1251454) − (3024)(366654)
8(1251454) − (9144576)
𝑎 = 2529456
867056
𝑎 = 2,9173
Menghitung Koefisien b:
𝑏 = 8(366654) − (3024)(888)
8 (12514554) − (9144576)
𝑏 = 8(366654) − (3024)(888) 8 (12514554) − (9144576)
𝑏 = 247920 867056
𝑏 = 0,2859
Maka persamaan regresi adalah sebagai berikut: Y = a + bX
Y = 2,9173 + 0,2859 (X) Dari persamaan diatas dapat
disimpulkan, bahwa perkiraan jumlah mahasiswa baru yang masuk pada tahun berikutnya sebagai berikut:
Y = 2,9173 + 0,2859 (X) Y = 2,9173 + 0,2859 (205) Y = 2,9173 + 0,2859 (205) Y = 2,9173 + 58,6162 Y = 61,5336 Maka nilai Y = 61,5336 merupakan nilai estimasi mahasiswa baru yang akan masuk pada tahun 2024/2025.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode  regresi  linier  sederhana  sangat  efektif dalam memprediksi jumlah mahasiswa baru yang akan  diterima  oleh  AMIK  Mahaputra  Riau berdasarkan data historis pendaftaran. Penelitian ini  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan pendekatan  ini,  AMP  dapat  menetapkan  target penerimaan  yang  realistis  untuk  tahun-tahun mendatang.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa terdapat hubungan linier antara jumlah pendaftar (X) dan jumlah mahasiswa baru (Y), yang dapat dijelaskan melalui persamaan regresi Y = 2,9173 + 0,2859(X). Dari hasil perhitungan, diperkirakan bahwa sekitar 61 mahasiswa baru akan diterima pada tahun akademik 2024/2025.

## 5. REFERENSI
[1] S. Budiarto, T. Hidayat, and S. Nugroho, “Sistem Informasi Penerimaan Mahasiswa  Baru  Dengan  Framework Laravel,” Bull. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 121–127, 2022, doi: 10.47065/bit.v3i2.284.
[2] A. T. Purba and V. M. M. Siregar, “Sistem Penyeleksi  Mahasiswa  Baru  Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Weighted Product,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3,
no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117.
[3] Khana Wijaya, Rishi Suparianto, and Endi Istiawan,  “Implementasi  Framework
Bootstrap  Dalam  Perancangan  Sistem Penerimaan Mahasiswa Baru Pada
Sekolah  Tinggi  Ilmu  Tarbiyah  Al-Quran Al-Ittifaqiah  (Stitqi)  Indraalayaberbasis Web,” JSK  (Jurnal  Sist.  Inf.  dan Komputerisasi  Akuntansi) ,  vol.  4,  no.  2, pp. 7–11, 2020, doi: 10.56291/jsk.v4i2.49.
[4] Harsiti,  Z.  Muttaqin,  and  E.  Srihartini, “Penerapan  Metode  Regresi  Linier
Sederhana  Untuk  Prediksi  Persediaan Obat  Jenis  Tablet,” JSiI  (Jurnal  Sist. Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 12–16, 2022,
doi: 10.30656/jsii.v9i1.4426.
[5] R.  Kurniawan,  “Penerapan  Metode
Regresi Linear Sederhana Untuk Prediksi Penyebaran Vaksin Covid 19 di Kabupaten Cilacap,” J. ICTEE , vol. 4, no. 1, p. 43, 2023, doi: 10.33365/jictee.v4i1.2696.
[6] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect  of  mining  data  k-means  clustering toward  students  profile  model  drop  out potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no. 1, p. 12049, 2018, [Online]. Available: http://stacks.iop.org/1742- 6596/1007/i=1/a=012049
[7] M. Rizki, D. Devrika, I. H. Umam, and F. S.  Lubis,  “Aplikasi  Data  Mining  dalam
Penentuan  Layout  Swalayan  dengan Menggunakan Metode MBA,” J. Tek. Ind.
J. Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid.
Tek. Ind. , vol. 5, no. 2, p. 130, 2020, doi: 10.24014/jti.v5i2.8958.
[8] M.  A.  Jassim  and  S.  N.  Abdulwahid, “Data  Mining  preparation:  Process,
Techniques  and  Major  Issues  in  Data Analysis,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci. Eng. ,  vol.  1090,  no.  1,  p.  012053,  2021, doi: 10.1088/1757-899x/1090/1/012053.
[9] P.  Purwadi,  P.  S.  Ramadhan,  and  N.
Safitri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk
Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” J.  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 18, no. 1, p. 55, Feb. 2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
[10] Yuli  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data mining  merupakan  bagian  dari  tahapan proses Knowledge Discovery in Database (  KDD  )  .  Jurnal  Edik  Informatika,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2019.
[11] S.  N.  Arofah  and  F.  Marisa,  “Penerapan Data  Mining  untuk  Mengetahui  Minat Siswa pada Pelajaran Matematika menggunakan Metode K-Means Clustering,” JOINTECS  (Journal  Inf. Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 693–702, 2018, doi: 10.31328/jointecs.v3i2.787.
[12] F.  Fejriani,  M.  Hendrawansyah,  L. Muharni, S. F. Handayani, and Syaharuddin,  “Forecasting  Peningkatan Jumlah  Penduduk  Berdasarkan  Jenis Kelamin  menggunakan  Metode  Arima,” J.  Kajian,  Penelit.  dan  Pengemb. Pendidik. , vol. 8, no. 1 April, pp. 27–36, 2020.
[13] A.  Puspitaningtyas  and  M.  Abdulrahim, “Penerapan  Metode  Peramalan  Sebagai Upaya Mengurangi Bullwhip Effect Pada Umkm  Pentol  X,”  vol.  3,  pp.  761–766, 2023.
[14] M.  Irfan  Fahmi,  M.  Felix  Ginting,  U.
Nduru, and F. Sains, “Penerapan Metode Forecasting  Dalam  Menentukan  Jumlah Siswa  Baru  Menggunakan  Algoritma Simple  Linear  Regression,” AJurnal TEKINKOM ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  257–262,
2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.880.
[15] M.  Yoka  Fathoni,  S.  Wijayanto,  J.  DI Panjaitan  No,  K.  Purwokerto  Selatan,  K. Banyumas,  and  J.  Tengah,  “Forecasting
Penjualan  Gas  LPG  di  Toko  Sembako
Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time Series,” JUPITER  (Jurnal  Penelit.  Ilmu dan Teknol. Komputer) , vol. 13, no. 2, pp. 87–96, 2021.
[16] A.  Amrullah,  E.  Affandi,  W.  Riansyah, and  S.  Sobirin,  “Peramalan  Penjualan Bulanan  menggunakan  metode  Trend
Moment pada Toko Suamzu Boutique,” J.
SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj.
Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 2, p.
46, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i2.2423.
[17] Dini Rahayu and A. Gunaryati,
“Memprediksi  Kualitas  Produk  Inspeksi Dalam  Meminimalisasi  Resiko  Produk Ng  Meggunakan  Algoritma  Regresi Linier,” Bull. Inf. Technol. , vol. 4, no. 3,
pp.
384–390, 2023, doi:
10.47065/bit.v4i3.894.
[18] K. A. Revaldi et al. , “Penerapan Metode
Regresi Linier Sederhana dalam Memprediksi  Jumlah  Kebutuhan  Ekspor Migas  dan  Non-Migas  di  Indonesia,”
SNESTIK  Semin.  Nas.  Tek.  Elektro,  Sist. Informasi,  dan  Tek.  Inform. ,  no.  January
2018, pp. 268–275, 2023.
[19] I. Maryani, A. Ishaq, and D. S. Mulyadi, “Sistem  Informasi  Pemesanan  Minuman Berbasis  Client  Server  Pada  Kampung
Dahar Purwokerto,” Evolusi J. Sains dan Manaj. , vol. 6, no. 2, pp. 84–90, 2018, doi: 10.31294/evolusi.v6i2.4455.
[20] M.  A.  Yusuf,  Herman,  Trisnawati,  A. Abraham,  and  H.  Rukmana,  “Analisis
Regresi  Linier  Sederhana  dan  Berganda Beserta Penerapannya,” J. Educ. , vol. 06, no. 02, pp. 13331–133344, 2024.