## Perbandingan Metode Linear Regression dan Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penerimaan Mahasiswa Baru
Fayza Apriliza 1 , Darmansah 2,* , Annisa Oktavyani 3 , Dzakiyyah Al Kaazhim 4
Fakultas Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1 20103026@ittelkom-pwt.ac.id, 2,* darmansah@ittelkom-pwt.ac.id, 3 20103008@ittelkom-pwt.ac.id,
4 20103020@ittelkom-pwt.ac.id
Email Penulis Korespondensi : darmansah@ittelkom-pwt.ac.id
Submitted 20-06-2022 ; Accepted 29-06-2022 ; Published 30-06-2022

## Abstrak
Dalam meningkatkan kualitas perguruan tinggi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto perlu merencanakan dan mengambil keputusan mengenai strategi dan kebijakan apa yang dapat menunjang kegiatan belajar mengajar ataupun kegiatan lainnya di lingkungan institusi. Untuk merencanakan strategi dan kebijakan tersebut, pihak institusi membutuhkan data acuan seperti data prediksi jumlah mahasiswa yang akan diterima dalam lima tahun ke depan. Dengan data prediksi ini, pihak institusi juga dapat mempertimbangkan berbagai hal yang harus ditingkatkan dan merencanakan strategi pemasaran yang lebih baik agar penerimaan mahasiswa baru pada tahun selanjutnya dapat  meningkat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  jumlah  mahasiswa  yang  akan  diterima  di  Institut  Teknologi  Telkom Purwokerto  dalam  lima  tahun  kedepan.  Dilakukan  perbandingan  keseluruhan  metode linear  regression dan exponential  smoothing untuk menguji akurasi hasil peramalan. Akurasi peramalan yang dipakai, yaitu MAE, MSE, dan MAPE. Pengujian akurasi peramalan dilakukan menggunakan metode linear regression dengan nilai MAE, MSE, dan MAPE masing-masing sebesar 115,28; 15238,46; dan 0,1216054793, dan metode exponential smoothing dengan α = 0,1 memiliki nilai hasil pengujian  akurasi peramalan MAE, MSE, dan MAPE masing-masing sebesar 327,2938; 137036,2639; dan 0,2875524468. Metode terbaik dalam peramalan penerimaan mahasiswa baru di Institut Teknologi Telkom Purwokerto yaitu metode linear regression karena memiliki nilai akurasi peramalan MAE, MSE, dan MAPE terkecil. Adapun hasil peramalan penerimaan mahasiswa baru di Institut Teknologi Telkom Purwokerto selama 5 tahun ke depan, tahun 2022 hingga 2026, secara berurutan sebanyak 1369,7; 1479,4; 1589,1;1698,8; dan 1808,5.
Kata Kunci: Peramalan; Regresi Linear; Pemulusan Eksponensial; Pengujian Akurasi

## Abstract
In improving the quality of higher education, the Telkom Purwokerto Institute of Technology needs to plan and make decisions about what strategies and policies can support teaching and learning activities or other activities within the institution. To plan these strategies and policies, the institution needs reference data such as data on predictions of the number of students that will be accepted in the next five years. With this predictive data, the institution can also consider various things that must be improved and plan a better marketing strategy so that new student admissions in the following year can increase. This study aims to predict the number of students who will be accepted at the Telkom Purwokerto Institute of Technology in the next five years. The overall comparison of the linear regression and exponential smoothing methods is carried out to test the accuracy of the forecasting results. The forecasting accuracy used is MAE, MSE, and MAPE. Forecasting accuracy testing was carried out using the linear regression method with the MAE, MSE, and MAPE values of 115.28 each; 15238.46; and 0.1216054793, and the exponential smoothing method with = 0.1 has the value of the results of the MAE, MSE, and MAPE forecasting accuracy tests of 327.2938; 137036,2639; and 0.2875524468. The best method for forecasting new student admissions at the Telkom Purwokerto Institute of Technology. namely the linear regression method because it has the smallest  MAE,  MSE,  and  MAPE  forecasting  accuracy  values.  The  results  of  forecasting  new  student  admissions  at  the  Telkom Purwokerto  Institute  of Technology  for  the  next  5 years,  from  2022  to 2026,  respectively,  are  1369.7;  1479.4;  1589.1;1698,8;  and 1808.5.
Keywords: Forecasting; Linear Regression; Exponential Smoothing; Accuracy Testing

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan tinggi merupakan jenjang pendidikan yang akan ditempuh peserta didik setelah jenjang pendidikan menengah yang  termasuk  program  pendidikan  diploma,  sarjana,  magister,  spesialis,  profesi,  dan  doktor[1].  Pendidikan  tinggi diselenggarakan oleh satuan pendidikan, yaitu perguruan tinggi berdasarkan kebudayaan Indonesia. Perguruan tinggi bisa berbentuk  akademi,  institut,  politeknik,  sekolah  tinggi,  atau  universitas.  Mahasiswa  berhak  mendapatkan  pelayanan pendidikan  sesuai  dengan  bakat,  minat,  dan  kemampuannya  sehingga  perguruan  tinggi  harus  mampu  memberikan pelayanan  pendidikan  yang  berkualitas  tinggi  untuk  mengembangkan  potensi  dan  kemampuan  mahasiswa.  Serta, menghasilkan  lulusan  yang  menguasai  cabang  ilmu  yang  tetap  memperhatikan  dan  mengimplementasikan  nilai humaniora sehingga bermanfaat bagi kemajuan bangsa, peradaban, dan kesejahteraan umat manusia[2].
Institut Teknologi Telkom Purwokerto merupakan salah satu perguruan tinggi yang mencakup program pendidikan diploma  dan  sarjana  yang  berdiri  sejak  21  Agustus  2017  dan  saat  ini  terakreditasi  baik  sekali[3].  Institut  Teknologi Telkom Purwokerto beralamat di Jl. DI Panjaitan No.128 Kec. Purwokerto Selatan, Kab. Banyumas, Prov. Jawa Tengah. Saat penelitian ini dilaksanakan institut ini memiliki program studi sebanyak 14. Status mahasiswa didapatkan setelah calon mahasiswa baru memenuhi segala persyaratan dan dinyatakan lolos seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) di Institut Teknologi Telkom Purwokerto[4].
Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB)  merupakan  kegiatan  yang  rutin  dilakukan  setiap  tahunnya  oleh  instansi pendidikan,  tidak  terkecuali  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto.  Para  calon  mahasiswa  baru  dan  orang  tua  tentu mengharapkan perguruan tinggi terbaik dari segi akreditasi, fasilitas, pelayanan, prestasi akademik dan non-akademik,
dan  sebagainya.  Pada  perguruan  tinggi  mahasiswa  akan  dilatih  untuk  mengembangkan  potensi  dan  memiliki skill (kemampuan), baik softskill maupun hardskill yang dapat diterapkan di kehidupan  ataupun di dunia kerja nantinya[5]. Setiap perguruan tinggi terus berus berusaha meningkatkan kualitas pendidikan, pelayanan, tenaga pendidik, atau sumber daya  manusia  (SDM) dengan  merumuskan  kebijakan  manajemen  dan  strategi yang  tepat.  Hal  tersebut  juga  dilakukan oleh Institut Teknologi Telkom Purwokerto untuk meningkatkan kualitas dan mutunya.
Dalam meningkatkan kualitas perguruan tinggi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto perlu merencanakan dan mengambil  keputusan  mengenai  strategi  dan  kebijakan  apa  yang  dapat  menunjang  kegiatan  belajar  mengajar  ataupun kegiatan  lainnya  di  lingkungan  institusi.  Untuk  merencanakan  strategi  dan  kebijakan  tersebut,  pihak  institusi membutuhkan data acuan, seperti data prediksi jumlah mahasiswa yang akan diterima dalam lima tahun ke depan. Pihak institusi juga dapat mempertimbangkan berbagai hal yang harus ditingkatkan dan merencanakan strategi pemasaran yang lebih  baik  agar  penerimaan  mahasiswa  baru  pada  tahun  selanjutnya  dapat  meningkat.  Sehingga  diharapkan  Institusi Teknologi Telkom Purwokerto ke depannya memiliki akreditasi yang lebih baik dan lulusan yang dihasilkan berkualitas.
Peramalan  penerimaan  mahasiswa  baru  merupakan  hal  yang  penting  dalam  sebuah  institusi  karena  dengan menggunakan peramalan, sebuah institut dapat memprediksi jumlah mahasiswa yang akan diterima di Institut Teknologi Telkom Purwokerto. Peramalan merupakan perkiraan munculnya sebuah kejadian di masa depan, berdasarkan data yang ada di masa lampau[6]. Metode yang sangat sering dilakukan dalam peramalan adalah metode kuantitatif yaitu dengan menggunakan time series . Time series merupakan serangkaian atau sekumpulan data yang tercatat dalam periode tertentu, seperti harian, mingguan, bulanan, maupun tahunan[7] . Mahasiswa yang terlalu banyak atau terlalu sedikit berpengaruh terhadap  penggunaan  fasilitas  dan  sarana  prasarana  di  institusi.  Dengan  memprediksi  jumlah  mahasiswa  yang  akan diterima, pihak institut dapat memperkirakan berapa banyak fasilitas yang dibutuhkan sesuai dengan jumlah mahasiswa yang  ada  di  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto  sehingga  mahasiswa  tidak  kekurangan  fasilitas  ataupun  tidak  ada fasilitas yang sia-sia.
Oleh  karena  permasalahan  tersebut,  peneliti  melakukan  perhitungan  peramalan  penerimaan  mahasiswa  baru menggunakan metode linear regression dan exponential smoothing . Tidak hanya peramalan, tetapi penelitian ini juga menguji  akurasi  hasil  peramalan  menggunakan  tiga  model  pengujian,  antara  lain  MAE  ( Mean  Absolute  Error ),  MSE ( Mean Square Error ), dan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ). Dari hasil pengujian akurasi perbandingan kedua metode  tersebut  dapat  diperoleh  metode  terbaik  dalam  melakukan  peramalan  penerimaan  mahasiswa  baru  di  Institut Teknologi Telkom Purwokerto.
Beberapa penelitian yang dijadikan referensi dalam penelitian ini yaitu penelitian menggunakan metode regression linear ,  antara  lain  peramalan  penerimaan  mahasiswa  baru  universitas  samudra  menggunakan  metode  linear  regresi sederhana untuk prediksi jumlah penerimaan mahasiswa baru dengan perhitungan error (kesalahan antara nilai sebenarnya dan  nilai  yang  diprediksi),  dapat  dilakukan  perhitungan  mengurangkan  nilai  sebenarnya  pada  tahun  2018/2019,  yaitu PMB pada tahun itu sebanyak 1449 dan PMB yang diprediksi untuk tahun 2018/2019 adalah sebanyak 1428[8], serta analisis  peramalan  jumlah  penerimaan  mahasiswa  baru  dengan  menggunakan    metode  regresi  linear  sederhana  untuk prediksi  jumlah  penerimaan  mahasiswa  baru  selama  lima  tahun,  yakni  dari  tahun  2015  hingga  2019.  Hasil  prediksi kemudian  diukur  tingkat  kesalahannya  dengan  menggunakan  nilai  error  rata-rata[9].  Selain  itu,  penelitian  juga menggunakan metode exponential smoothing , antara lain prediksi jumlah penerimaan  mahasiswa baru dengan  metode single exponential smoothing (studi kasus: Amik Royal Kisaran)[10], serta pengembang aplikasi prediksi jumlah calon mahasiswa baru yang mendaftar menggunakan metode single exponential [11]. Adapun hasil dari penelitian ini yaitu bisa digunakan untuk  peramalan  penerimaan mahasiswa  baru di  Institut  Teknologi Telkom  Purwokerto  selama  5  tahun  ke depan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini memiliki tahapan-tahapan penelitian yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Berikut merupakan penjelasan mendetail dari setiap tahapan penelitian.
a. Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data calon mahasiswa baru yang diterima di Institut Teknologi Telkom Purwokerto selama lima tahun terakhir. Data tersebut diperoleh melalui metode wawancara dengan Kepala Bagian Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) Institut Teknologi Telkom Purwokerto. Tabel 1 menunjukkan data penerimaan setiap gelombang atau periode selama lima tahun terakhir yang akan digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Data calon mahasiswa baru yang diterima Gelombang Periode 2017  2018 2019  2020 2021 1 Okt - Feb 173 249 290 278 280 2 Mar - Mei 125 261 198 207 205 3 Juni - Juli 223 399 391 167 439 4 Ags - Sept 142 175 200 595 206
b. Pre-processing Data
Setelah  data  telah  diperoleh,  tahapan  selanjutnya  adalah  filterisasi  data  yang  mana  eliminasi  variabel  yang  tidak dibutuhkan dan mengelompokkan periode penerimaan yang awalnya memiliki susunan per  gelombang menjadi per tahun . Pada  Tabel  2  menunjukkan  data  yang  sudah  disaring  dan  dikelompokkan.  Dimana  kolom  X  menunjukkan “periode” dalam bentuk numerik sedangkan kolom Y menunjukkan jumlah mahasiswa yang diterima.
Tabel 2. Data calon mahasiswa baru yang diterima Tahun X Y 2017 1 663 2018 2 1084 2019 3 1079 2020 4 1247 2021 5 1130 Total 15 5203
c. Melakukan Perhitungan
Melakukan perhitungan dengan menggunakan metode linear regression dan exponential smoothing. d. Melakukan Prediksi
Setelah model persamaan telah diperoleh, tahapan selanjutnya adalah melakukan prediksi penerimaan mahasiswa baru baik tahun terdahulu maupun pada tahun-tahun berikutnya.
e. Pengujian Akurasi Hasil Peramalan
Hasil  prediksi  atau  peramalan  yang  telah  didapatkan  kemudian  selanjutnya  memasuki  tahapan  pengujian  untuk memastikan keakurasiannya. Pengujian keakuratan ini dilakukan menggunakan tiga pengujian menggunakan MAE, MSE, dan MAPE.

## 2.2 Metode Linear Regression
Metode linear  regression merupakan  salah  satu  metode  untuk  memprediksikan  perhitungan  secara  matematis menggunakan  dua  atau  lebih  variabel  ,  yaitu  variabel  prediktor  dan  variabel  kriterium[12].  Selain  itu  juga  digunakan untuk  melakukan  peramalan  terhadap  kuantitas  ataupun  kualitas.  Dalam  perhitungan linear  regression menggunakan sekumpulan  data  pada  tahun-tahun  sebelumnya.  Kemudian,  data-data  tersebut  digunakan  untuk  melakukan  prediksi terhadap kemungkinan yang akan terjadi di masa depan.
Berikut ini rumus metode regresi linear :
𝑌̂ = 𝑎 + 𝑏𝑥 (1) 𝑏 = 𝑛(∑ 𝑋𝑌)−(∑ 𝑋)(∑ 𝑌) 𝑛(∑ 𝑋2)−(∑ 𝑋)2
(2)
𝑎 = ∑ 𝑌−𝑏 ∑ 𝑋 𝑛 (3)
Keterangan : 𝑌̂ = Variabel kriterium X = Variabel prediktor 𝑎 = Bilangan konstan 𝑏 = Koefisien arah regresi linear

## 2.3 Metode Exponential Smoothing
Metode exponential  smoothing merupakan  metode  peramalan  rata-rata  bergerak  yang  mana  data  diberi  bobot  sesuai dengan  fungsi exponential [13].  Metode  ini  memfokuskan  pada  suatu  objek  pengamatan  sebelumnya.  Pada  metode tersebut, pengamatan yang paling baru akan diprioritaskan bagi peramalan daripada pengamatan yang lebih lama. Dalam
perhitungan kali ini, peneliti menggunakan metode single exponential smoothing , yang mana data dianggap tidak stabil karena mengalami penurunan dan kenaikan di sekitar nilai mean (nilai rata-rata) yang tetap atau stabil[14]. Berikut ini rumus perhitungan exponential smoothing :
𝐹 𝑡+1 = 𝑎𝑌 𝑡 + (1 − 𝑎)𝐹 𝑡 (4)
Keterangan : 𝑌 𝑡 = Data pendaftar pada periode (t) 𝐹 𝑡 = Peramalan waktu (t) 𝐹 𝑡+1 = Peramalan waktu (t+1) 𝑎 = Konstanta perataan (0.1 sampai 0.9)

## 2.4 Pengujian Keakurasian
Dalam melakukan pengujian keakurasian, peneliti menggunakan tiga model  pengujian, yaitu MAE, MSE, dan MAPE. MAE ( Mean Absolute Error ) merupakan rata-rata nilai kesalahan ( error ) dari nilai aktual dengan nilai prediksi yang mana perhitungan  MAE  ditunjukkan  pada  rumus(5)[15].  MSE  (Mean  Squared  Error)  merupakan  rerata  terhadap  adanya kesalahan ( error ) kuadrat antara nilai aktual dan nilai peramalan yang mana perhitungan MSE ditunjukkan pada rumus (6)[16]. MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) merupakan persentase terhadap kesalahan rerata secara mutlak yang ditunjukkan pada rumus (7)[17].
𝑀𝐴𝐸 = ∑|𝑋𝑡−𝐹𝑡| 𝑛 (5)
𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝑋𝑡−𝐹𝑡)2 𝑛
(6)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑋𝑡−𝐹𝑡| 𝑋𝑡 𝑛 𝑡=1 (7)
Keterangan :
𝑋 𝑡 = Data aktual periode t 𝐹 𝑡 = Hasil ramalan periode t n = Periode pengamatan 𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 = Kesalahan peramalan (Error)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Linear Regression
Terdapat dua variabel yang akan digunakan dalam perhitungan menggunakan metode Linear Regression, yaitu variabel X yang merupakan tahun penerimaan Mahasiswa Baru (2017-2021) dan variabel Y yang merupakan jumlah mahasiswa yang diterima di Institut Teknologi Telkom Purwokerto dari empat gelombang/periode  selama tahun 2017-2021. Data tersebut ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil perhitungan 𝑋 2 , 𝑌 2 , 𝑋𝑌 X Y 𝑋 2 𝑌 2 XY 1 663 1 439569 663 2 1084 4 1175056 2168 3 1079 9 1164241 3237 4 1247 16 1555009 4988 5 1130 25 1276900 5650
Berdasarkan Tabel 3 dilakukan perhitungan peramalan penerimaan mahasiswa baru menggunakan metode Linear Regression dengan langkah-langkah sebagai berikut:

## 3.1.1 Perhitungan Nilai a dan b
Nilai 𝑎 dan 𝑏 ini adalah koefisien pembentuk model persamaan regresi. Rumus nilai a dan b ditunjukkan pada rumus (2) dan (3).
𝑏  = 5(16706) − (15)(5203) 5(55) − (15)2 𝑏  =  109,7 𝑎  = 5203 − 109,7(15) 5 𝑎  =  711,5
3.1.2 Menentukan Formula Utama
Setelah nilai 𝑎 dan 𝑏 telah didapatkan, tahapan selanjutnya adalah menentukan formula utama dengan mensubstitusikan nilai a dan b ke dalam persamaan regresi.
𝑌̂ = 𝑎 + 𝑏𝑥
𝑌̂ = 711 , 5 + 109 , 7 𝑋
3.1.3 Analisis Error
Error = Nilai Prediksi ( 𝑌̂ ) - Jumlah Mahasiswa (Y)
Tabel 4. Hasil perhitungan analisis error Data (n) Tahun (X) Y 𝑌̂ | 𝑌̂ − 𝑌 | (𝑌̂ − 𝑌) 2 1 1 663 821,2 158,2 25027,24 2 2 1084 930,9 153,1 23439,61 3 3 1079 1040,6 38,4 1474,56 4 4 1247 1150,3 96,7 9350,89 5 5 1130 1260 130 16900
Berdasarkan tabel diatas diperoleh bahwa, prediksi jumlah mahasiswa yang diterima di Institut Teknologi Telkom Purwokerto pada tahun pertama sebanyak 821 orang (memiliki nilai error sebesar 158,2), pada tahun kedua sebanyak 930 orang (memiliki nilai error sebesar 153,1), pada tahun ketiga sebanyak 1040 orang (memiliki nilai error sebesar 38,4), pada tahun keempat sebanyak 1150 orang (memiliki nilai error sebesar 96,7), pada tahun keempat sebanyak 1260 orang (memiliki nilai error sebesar 130).
Gambar 2. Grafik perbandingan nilai aktual dengan nilai prediksi

## 3.1.4 Melakukan Prediksi
Berdasarkan persamaan regresi yang telah diperoleh  pada rumus  (8), peneliti melakukan prediksi jumlah calon mahasiswa  yang  diterima di  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto  pada  5  tahun  berikutnya,  yaitu  tahun  2022 hingga  2026.  Hasil  prediksi  tersebut  ditunjukkan  pada  Tabel  5.  Kolom  X  yang  merupakan  tahun  penerimaan Mahasiswa  Baru  (2022  -  2026)  dalam  bentuk  numerik  dan  variabel  Y  yang  merupakan  hasil  prediksi  jumlah mahasiswa yang diterima di Institut Teknologi Telkom Purwokerto untuk tahun 2022 - 2026.
Tabel 5. Hasil prediksi 5 tahun ke depan dengan metode linear regression Tahun X 𝑌̂ 2022 6 1369,7 2023 7 1479,4 2024 8 1589,1 2025 9 1698,8 2026 10 1808,5 3.2 Exponential Smoothing
Peramalan  dengan  metode exponential  smoothing menggunakan  rumus  (4)  dengan  menggunakan  data  yang  sudah disiapkan pada tabel 2. Perhitungan exponential smoothing menggunakan nilai alpha dari 0 hingga 1 yang mana pada penelitian ini menggunakan nilai alpha sebesar 0,1.
Tabel 6. Hasil peramalan dengan alpha 0,1 metode exponential smoothing
Periode  Data Aktual (𝑋 𝑡 ) Forecast alpha = 0,1 ( 𝐹 𝑡 ) 𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 (𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 2017 663 663 0 0 2018 1084 663 421 177241 2019 1079 705,1 373,9 139801,21 2020 1247 742,49 504,51  254530,3401 2021 1130 792,941 337,059  113608,7695 Kolom forecast ( 𝐹 𝑡 ) pada Tabel 6 diperoleh dengan perhitungan sebagai berikut.
𝐹 1 =   𝑋 1 = 663
𝐹 2 =   (0,1)𝑋 1 +   (1 -0,1) 𝐹 1 =   (0,1)(663)   +   (0,9 )(663) =  663
𝐹 3 =   (0,1)𝑋 2 +   (1 -0,1) 𝐹 2 =   (0,1)(1084)   +   (0,9 )(663) =  705,1
𝐹 4 =   (0,1)𝑋 3 +   (1 -0,1) 𝐹 3 =   (0,1)(1079)   +   (0,9 )(705,1) =  742,49
𝐹 5 =   (0,1)𝑋 4 +   (1 -0,1) 𝐹 4 =   (0,1)(1130)   +   (0,9 )(742,49) =  792,941

## 3.3 Pengujian Akurasi Hasil Peramalan
Dilakukan  perbandingan  keseluruhan  model/metode linear  regression dan exponential  smoothing dengan    pengujian akurasi peramalan. Adapun akurasi peramalan yang dipakai antara lain, MAE ( Mean Absolute Error ), MSE ( Mean Square Error ),  dan  MAPE  ( Mean Absolute  Percentage  Error ).  Berikut  hasil  perhitungan  perbandingan yang  disajikan dalam tabel 7 di bawah ini.
Tabel 7. Hasil pengujian akurasi dengan MAE, MSE, MAPE Akurasi Model MAE MSE MAPE Regresi Linier 115,28 15238,46 0,1216054793 Exponential Smoothing 327,2938 137036,2639 0,2875524468
Dari Tabel 7 terlihat bahwa, nilai terkecil untuk MAE terdapat pada metode linear regression sebesar 115,28, nilai terkecil untuk MSE sebesar 15238,46 juga terdapat pada metode linear regression , dan nilai terkecil untuk MAPE juga terdapat  pada  metode linear  regression dengan  nilai  sebesar  0,1216054793.  Dari  ketiga  nilai  akurasi  peramalan  yang dipakai untuk membandingkan metode linear regression dan exponential smoothing ternyata semua nilai akurasi terkecil terdapat  pada metode linear  regression .  Hal  ini  membuktikan  bahwa  metode linear  regression adalah  metode  terbaik dalam peramalan penerimaan mahasiswa baru di Institut Teknologi Telkom Purwokerto.

## 4. KESIMPULAN
Metode linear  regression memiliki  nilai  hasil  pengujian  akurasi  peramalan  MAE,  MSE,  dan  MAPE  masing-masing sebesar 115,28; 15238,46; dan 0,1216054793. Sedangkan, metode exponential smoothing dengan α = 0,1 memiliki nilai hasil  pengujian    akurasi  peramalan  MAE,  MSE,  dan  MAPE  masing-masing  sebesar  327,2938;  137036,2639;  dan 0,2875524468. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode linear regression merupakan metode terbaik yang dapat digunakan dalam peramalan penerimaan mahasiswa baru di Institut Teknologi Telkom Purwokerto dengan semua nilai  akurasi  peramalan  terkecil  MAE,  MSE,  dan  MAPE.  Hasil  peramalan  penerimaan  mahasiswa  baru  di  Institut Teknologi Telkom Purwokerto selama 5 tahun ke depan, 2022 hingga 2026, sebanyak 1369,7; 1479,4; 1589,1;1698,8; 1808,5. Berdasarkan pernyataan tersebut, maka hasil prediksi penerimaan mahasiswa baru di Institut Teknologi Telkom Purwokerto  menghasilkan  informasi  yang  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  acuan  untuk  memperkirakan  seberapa banyak jumlah mahasiswa yang diterima di Institut Teknologi Telkom Purwokerto pada lima tahun berikutnya sehingga
pihak institut dapat mempertimbangkan berbagai hal yang harus ditingkatkan dan merencanakan strategi pemasaran yang lebih baik agar penerimaan mahasiswa baru pada tahun selanjutnya dapat meningkat. Selain itu, pihak institut juga dapat menggunakan  hasil  prediksi  ini  sebagai  acuan  dalam  merencanakan  dan  mengambil  keputusan  mengenai  strategi  dan kebijakan apa yang dapat menunjang kegiatan belajar mengajar ataupun kegiatan lainnya di lingkungan institusi.

## REFERENCES
[1] 2003 Undang-Undang No 20 Tahun 2003, “Undang-Undang No 20 Tahun 2003 tentang Sisdiknas,” Sist. Pendidik. Nas. , p. 14, 2003.
[2] Kementrian Hukum dan HAM, “UU RI No. 12/2012 tentang Pendidikan Tinggi,” Undang Undang , p. 18, 2012.
[3] PDDikti, “Profil Perguruan Tinggi Lokasi Perguruan Tinggi Institut Teknologi Telkom Purwokerto,” 2017. .
[4] Akademik Institut Teknologi Telkom Purwokerto, “2020.10.10-SK-Pedoman-Peraturan-Pendidikan-ITTP.pdf.” .
[5] Z. B. H. Thaib, “Urgensi Penguasaan Soft Skill bagi Mahasiswa di Perguruan Tinggi,” vol. 2, no. 2009, pp. 1–24, 2017.
[6] M. Mursidah, Y. Yunina, N. Nurhasanah, and ..., “Perbandingan Metode Exponential Smoothing dan Metode Decomposition Untuk Meramalkan Persediaan Beras (Studi Kasus Divre Bulog Lhokseumawe),” Visioner … , vol. 10, pp. 37–46, 2021.
[7] E. Ketaren, “Cybercrime, Cyber Space, dan Cyber Law,” times , vol. 1, no. 2, 2019.
[8] T. N. Putri, A. Yordan, and D. H. Lamkaruna, “Peramalan Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Samudra Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana,” J-TIFA (Jurnal Teknol. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 21–27, 2019.
[9] A. A. Muhartini, O. Sahroni, S. D. Rahmawati, T. Febrianti, and I. Mahuda, “Analisis Peramalan Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana,” J. Bayesian  J. Ilm. Stat. dan Ekon. , vol. 1, no. 1, pp. 17–23, 2021.
[10]  W. Handoko, “Prediksi Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus: Amik Royal  Kisaran),” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  125–132,  2019,  doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.356.
[11]  N. Luh, W. Sri, R. Ginantra, I. Bagus, and G. Anandita, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Barang,” vol. 3, no. September, pp. 433–441, 2019.
[12]  R. Oktaviani, D. M. Midyanti, and S. Bahri, “Implementasi Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Kebutuhan Energi Listrik Pln Rayon Sintang Berbasis Website,” J. Komput. dan Apl. , vol. 09, no. 01, 2021.
[13]  N.  Sulthan,  N.  Eltivia,  and  N.  I.  Riwajanti,  “Implementasi  Metode  Exponential  Smoothing  Untuk  Peramalan  Kedatangan Wisatawan  Mancanegara  Pada  Pulau  Bali,” Media  Mahard. ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  171–178,  2020,  doi: 10.29062/mahardika.v18i2.145.
[14]  A. Gusfadilah, B. D. Setiawan, and B. Rahayudi, “Implementasi Metode Exponential Smoothing Untuk Prediksi Bobot Kargo,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 1875–1882, 2019.
[15]  D.  Gunawan  and  W.  Joni,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Purchase  Order  Menggunakan  Metode  Single  Exponential Smoothing,” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 13–18, 2020.
[16]  R. Rachman, “Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3309.
[17]  A. Lusiana and P. Yuliarty, “PENERAPAN METODE PERAMALAN (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X,” Ind. Inov.  J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2020, doi: 10.36040/industri.v10i1.2530.