## Pemodelan Estimasi Kelulusan Mahasiswa Berbasis Data Akademik Melalui Regresi Linier Berganda
Rita Hariningrum 1 , Candra Yogatama 2 , Sukarno Budi Utomo 3 1,2 Teknik Kelistrikan Kapal, Universitas Ivet, Jl. Pawiyatan Luhur IV No.17 Bendan Duwur Kec. Gajahmungkur Semarang, 50235,
Jawa Tengah, Indonesia
3 Teknik Elektro & Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Sultan Agung. Jl. Raya Kaligawe KM.4 Semarang. Jawa Tengah, Indonesia
E-mail: ritahariningrum@gmail.com 1 , cyogatama@gmail.com 2 , sukarno@unissula.ac.id 3
Abstract -  The  utilization  of  academic  data  of  students  has  been  leveraged  to  generate  valuable information  that  supports  the  management  in  monitoring  the  study  duration  of  students  in  the information systems study program. Through the application of multiple linear regression methods, a Y equation model has been developed to estimate the graduation time of students, supplemented by the creation of a prototype. The analysis conducted using nine independent variables—namely SKS1, SKS2, SKS3, SKS4, IPS1, IPS2, IPS3, IPS4, and the number of courses repeated—for students from the 2008 to 2012 cohorts resulted in the formula: Y = 13.49 + 0.099X1 - 0.068X2 + 0.025X3 - 0.059X4 - 0.585X5 - 0.443X6 - 0.155X7 - 0.368X8 - 0.082X9. This formula indicates the model's error level based on Mean Squared Error (MSE) and Root Mean Squared Error (RMSE) at 0.1166 and 0.3415, respectively. The prototype developed using PHP, with Sublime Text as the text editor and XAMPP as the local server, demonstrates  significant  potential  in  supporting  the  monitoring  process  of  student  study  durations  if fully integrated and supported by management.
Keywords: Data mining, multiple linear regression, prediction, monitoring, study duration
Intisari -    Penggunaan  data  akademis  mahasiswa  telah  dimanfaatkan  untuk  menghasilkan  informasi berharga yang mendukung pengelolaan dan pemantauan durasi pendidikan mahasiswa di program studi sistem informasi. Melalui aplikasi metode regresi linier berganda, telah dikembangkan sebuah model persamaan Y yang berfungsi untuk memperkirakan waktu kelulusan mahasiswa, yang juga didukung oleh pembuatan prototipe.
Analisis yang  dilaksanakan  menggunakan  sembilan  variabel  independen—yaitu  SKS1, SKS2, SKS3, SKS4, IPS1, IPS2, IPS3, IPS4, dan jumlah mata kuliah yang diulang—untuk mahasiswa angkatan 2019 hingga 2023 menghasilkan formula: Y = 13.49 + 0.099X1 - 0.068X2 + 0.025X3 - 0.059X4 - 0.585X5 - 0.443X6  -  0.155X7  -  0.368X8  -  0.082X9.  Formula  ini  menunjukkan  tingkat  kesalahan  model berdasarkan  Mean Squared  Error (MSE)  dan  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE)  sebesar  0.1166  dan 0.3415, berturut-turut. Prototipe yang dikembangkan menggunakan PHP, dengan Sublime Text sebagai editor teks dan XAMPP sebagai server lokal, memperlihatkan potensi besar dalam mendukung proses pemantauan durasi studi mahasiswa jika terintegrasi dan didukung sepenuhnya oleh manajemen.
Kata kunci: penambangan data, regresi linier berganda, prediksi, pemantauan, durasi pendidikan

## I. P ENDAHULUAN
Dalam era digital saat ini, evolusi penyimpanan data telah mencapai titik di mana kumpulan data  menjadi  aset  penting  yang  dapat  diolah  menjadi  informasi  berharga.  Analisis  data  ini menghasilkan  wawasan  yang  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  strategis  baik  untuk keperluan saat ini maupun masa depan. Khususnya, data akademik mahasiswa dari program studi  sistem  informasi  menawarkan  potensi  yang  signifikan  untuk  diubah  menjadi  informasi yang  dapat  dimanfaatkan  secara  strategis.  Sebagai  contoh,  data  ini  bisa  digunakan  untuk
memonitor  tingkat  kelulusan  dalam  program  studi  sistem  informasi,  yang  mana  memiliki dampak langsung terhadap nilai Akreditasi dari program tersebut. Perbandingan antara jumlah mahasiswa  yang  mendaftar  dengan  yang  lulus  dalam  satu  angkatan  memberikan  gambaran mengenai efektivitas dan kualitas pendidikan yang disediakan.
Berbagai  studi  telah  dilakukan  untuk  meramalkan  tingkat  kelulusan  mahasiswa  dengan menggunakan  metode  dan  atribut  yang  berbeda-beda.  Sebuah  studi  menggunakan  empat atribut—jalur  pendaftaran,  asal  sekolah,  asal  kota,  dan  indeks  prestasi—untuk  memprediksi waktu  kelulusan  mahasiswa,  menghasilkan  akurasi  sebesar  82,32%,  yang  menunjukkan klasifikasi yang baik dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier [1]. Studi lainnya memanfaatkan metode Jaccard Coefficient untuk memperkirakan waktu kelulusan, mencapai tingkat akurasi sebesar 80,65% [2]. Selain itu, gabungan metode algoritma bayesian network dengan  k-nearest  neighbors  berhasil  digunakan  untuk  estimasi  durasi  studi  mahasiswa, sementara analisis terhadap prediksi kelulusan berdasarkan indeks prestasi selama dua semester pertama,  nilai  ujian  nasional,  jurusan  sekolah,  lulusan  sekolah,  dan  jalur  masuk  perguruan tinggi juga telah dilakukan.
Pembuatan  model  sistem  pengambilan  keputusan  yang  berbasis  algoritma  data  mining untuk mengestimasi durasi masa studi mahasiswa menunjukkan potensi lain dari pemanfaatan data  akademik.  Dengan  menggunakan  regresi  linier  berganda,  model  ini  mampu memperkirakan  waktu  kelulusan,  memberikan  panduan  bagi  mahasiswa  tentang  perkiraan semester kelulusan. Kajian-kajian ini tidak hanya memperkuat nilai data dalam dunia akademik tetapi  juga  membuka  jalan  bagi  pengembangan  metode  baru  dalam  meningkatkan  kualitas pendidikan dan pengelolaan institusi pendidikan tinggi [3].
Dalam konteks ini, data akademik mahasiswa dari program studi sistem informasi dapat dianggap  sebagai  sumber  informasi  yang  kaya,  yang,  jika  dianalisis  dengan  benar,  dapat mengungkapkan wawasan berharga untuk peningkatan dan inovasi. Salah satu aplikasi khusus dari analisis data ini adalah dalam pengembangan sistem pemantauan tingkat kelulusan, yang tidak  hanya  berfungsi  sebagai  alat  pengukur  efektivitas  program  pembelajaran  tetapi  juga sebagai indikator kualitas pendidikan yang disajikan oleh suatu program studi. Pengakuan ini terutama penting dalam konteks akreditasi, di mana tingkat kelulusan mahasiswa menjadi salah satu faktor penentu dalam menilai kualitas program studi sistem informasi.
Untuk  mengilustrasikan  potensi  analisis  data  ini,  berbagai  penelitian  telah  dijalankan dengan pendekatan yang beragam. Sebagai contoh, penelitian yang memfokuskan pada prediksi waktu kelulusan mahasiswa dengan memanfaatkan atribut spesifik seperti jalur pendaftaran dan asal  sekolah  telah  memberikan  hasil  yang  menjanjikan  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi. Pendekatan ini tidak hanya memberikan nilai tambah dalam hal pemahaman tentang dinamika kelulusan tetapi juga menawarkan panduan praktis bagi pengambilan keputusan strategis dalam pengelolaan program pendidikan tinggi.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Proses  ekstraksi  informasi  dari  data  melibatkan  penerapan  berbagai  teknik  yang  berasal dari  bidang  statistik,  matematika,  pembelajaran  mesin  (machine  learning),  dan  kecerdasan buatan (artificial intelligence) [4]. Teknik-teknik ini memungkinkan kita untuk mengeksplorasi dan menemukan wawasan berharga dari kumpulan data yang besar, sebuah proses yang dikenal sebagai  penambangan  data  (data  mining).  Dalam  konteks  analisis  data  akademik,  metode Estimasi  Regresi  Linier  menjadi  alat  yang  efektif  untuk  mengidentifikasi  pola  dan mengembangkan formula yang bisa digunakan untuk memprediksi hasil  masa depan, seperti durasi masa studi mahasiswa.
Sebelum  data  dapat  dianalisis  lebih  lanjut,  langkah  awal  yang  penting  adalah  pra- pemrosesan data, yang melibatkan pengurutan dan pembersihan data dari informasi yang tidak relevan atau mengganggu, sehingga data yang tersisa lebih fokus dan relevan untuk analisis. Langkah ini krusial dalam memastikan keakuratan analisis yang akan dilakukan.
Selanjutnya, penentuan data uji yang akan digunakan untuk menguji model regresi linier dihasilkan dari kumpulan data pelatihan sangat penting. Biasanya, data dibagi dengan proporsi 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian, memungkinkan model yang dibangun untuk diuji  efektivitasnya  dalam  kondisi  yang  mirip  dengan  aplikasi  nyata.  Variabel  prediktor  (X) dalam  konteks  ini  merujuk  pada  variabel  yang  mempengaruhi  variabel  lain  (variabel independen),  sedangkan  variabel  kriteria  (Y)  adalah  variabel  yang  dipengaruhi  (variabel dependen). Dengan mengidentifikasi hubungan antara variabel prediktor dan kriteria, kita dapat mengembangkan persamaan regresi linier yang dapat digunakan untuk memperkirakan tingkat kelulusan mahasiswa di program studi Sistem Informasi.
Melalui  proses  ini,  model  yang  dihasilkan  tidak  hanya  memberikan  wawasan  tentang faktor-faktor  yang  mempengaruhi  durasi  studi  mahasiswa  tetapi  juga  membantu  dalam pengembangan strategi yang lebih efektif untuk meningkatkan kinerja akademik dan efisiensi program studi.
Y = b0 + b1X1 + b2X2+ b3X3+ b4X4+ b5X5 + b6X6 + b7X7 + b8X8 + b9X9 + b10X10   (1) Dimana:
Y = variable terikat (Dependen)
X = Variable tidak terikat (Independen)
bo = Konstanta
b1...bn = Koefisein arah regresi (kemiringan), besaran respon yang ditimbulkan
Menggunakan  persamaan  yang  telah  dibahas  sebelumnya,  kita  dapat  melakukan perhitungan  estimasi  untuk  tingkat  kelulusan  mahasiswa  di  Program  Studi  Informatika menggunakan  pendekatan  regresi  linier  berganda.  Proses  validasi  model  ini  melibatkan penggunaan Mean Square Error (MSE) dan Root Mean Squared Error (RMSE) sebagai metrik untuk mengevaluasi performa prediksi model [6].
Kualitas dari suatu prediksi dianggap tinggi jika nilai MSE yang diperoleh rendah, terutama bila dibandingkan dengan nilai yang dihasilkan oleh metode prediksi lain. Nilai MSE yang lebih rendah menandakan bahwa tingkat kesalahan antara nilai yang diprediksi oleh model dengan nilai  sebenarnya  (observasi)  lebih  kecil,  yang  berarti  akurasi  estimasi  model  tersebut  lebih tinggi [7]. Demikian pula, nilai RMSE yang rendah mengindikasikan bahwa perbedaan antara hasil  prediksi  model  dengan  data  aktual  cukup  kecil,  menjadikan  model  tersebut  dapat diandalkan dalam melakukan estimasi.
Evaluasi ini penting karena menyediakan wawasan tentang seberapa dekat prediksi yang dihasilkan oleh model dengan kondisi nyata, memungkinkan para peneliti dan praktisi untuk menilai  efektivitas  model  regresi  linier  berganda  dalam  konteks  estimasi  tingkat  kelulusan mahasiswa. Dengan demikian, penggunaan metrik evaluasi ini memainkan peran krusial dalam proses  validasi  model  prediktif  dan  merupakan  langkah  penting  dalam  memastikan  bahwa model yang dikembangkan dapat diandalkan dan akurat dalam penerapannya [8].

## Gambar 1. Alur implementasi metode
Unified Modeling Language (UML) merupakan sebuah bahasa pemrograman visual yang digunakan untuk memodelkan dan mendefinisikan sistem melalui penggunaan diagram serta teks  penjelas.  UML  berperan  vital  dalam  tahapan  perencanaan  pengembangan  prototype, memungkinkan  para  pengembang  untuk  merancang  dan  menyusun  kerangka  kerja  sistem sebelum  memasuki  fase  pengembangan  yang  lebih  kompleks.  Fungsinya  sebagai  alat perencanaan  dan  komunikasi  antar  tim  pengembang  menjadikan  UML  sebuah  komponen penting  dalam  proses  pembuatan  perangkat  lunak  [10].  Metode  data  mining  telah  terbukti menjadi pendekatan yang lebih cepat dan efisien bila dibandingkan dengan K-Means dalam hal memberikan  rekomendasi  [11].  Algoritma  ini  mengidentifikasi  itemset  yang  sering  muncul bersama-sama dengan menghitung nilai support dan confidence untuk setiap kombinasi produk. Nilai support menunjukkan seberapa sering itemset muncul dalam kumpulan data, sementara confidence menunjukkan seberapa sering aturan asosiasi terbukti benar [12].
Prototype dalam konteks sistem informasi merujuk pada versi awal dari sistem yang dapat berfungsi, namun masih dalam tahap awal dan memerlukan pengembangan lebih lanjut [13]. Tujuan  utama  dari  prototype  adalah  untuk  memberikan  gambaran  awal  tentang  bagaimana sistem akan beroperasi, memfasilitasi evaluasi awal terhadap desain sistem, dan mendapatkan umpan  balik  yang  bisa  digunakan  untuk  perbaikan.  Ini  merupakan  langkah  penting  dalam proses  desain  sistem  informasi,  memberikan  kesempatan  untuk  menyesuaikan  dan memperbaiki fitur-fitur sistem sebelum pengembangan lebih lanjut 14]. Kombinasi algoritma Bayesian Network dan K-Nearest Neighbors menunjukkan bahwa integrasi kedua algoritma ini efektif  dalam  memperkirakan  durasi  pendidikan  mahasiswa,  memberikan  akurasi  yang  lebih baik  dalam  prediksi  masa  studi  dibandingkan  dengan  penggunaan  masing-masing  algoritma secara terpisah [15].
Dalam  pengembangan  prototype  tersebut,  bahasa  pemrograman  Hypertext  Preprocessor (PHP)  sering  kali  digunakan  bersamaan  dengan  sistem  manajemen  basis  data  MySQL. Kombinasi PHP dan MySQL menyediakan platform yang kuat untuk pengembangan aplikasi web, memungkinkan pembuatan sistem yang interaktif, dinamis, dan mampu mengelola data dengan  efisien.  PHP,  sebagai  bahasa  pemrograman  server-side,  berperan  dalam  pemrosesan
logika aplikasi, sedangkan MySQL bertindak sebagai basis data backend, tempat penyimpanan data  sistem.  Penggunaan  kedua  teknologi  ini  dalam  pembuatan  prototype  memungkinkan pengembangan  sistem  yang  dapat  diuji  dan  dievaluasi  dalam  lingkungan  yang  mirip  dengan operasi nyata.
Gambar 2. Alur pengembangan implementasi metode

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  Hasil  dan  Pembahasan  memuat  hasil-hasil  dari  penelitian  serta  pembahasan menyeluruh dari masing-masing hasil yang didapatkan dari penelitian yang dibahas. Berikan pembahasan  yang  mendetail  tentang  hasil-hasil  yang  didapatkan  hingga  dapat  menjawab permasalahan yang disebutkan di bagian Pendahuluan.

## A. Multiple Linear Regression Analysis
Langkah  awal  dalam  analisis  regresi  linier  berganda  adalah  pra-pengolahan  data,  yang mencakup  penghapusan  atribut,  penghapusan  rekaman,  dan  pembersihan  data.  Dataset  awal terdiri dari 1.753 rekaman mahasiswa dari Program Studi Sistem Informasi di Universitas Dian Nuswantoro, yang meliputi angkatan tahun 2019 hingga 2023, diperoleh dari Pusat Data dan Informasi Universitas. Setelah melalui tahap pra-pengolahan, dataset tersebut disempurnakan menjadi  1.000  rekaman.  Kemudian,  dataset  dibagi  menjadi  dua  bagian:  set  pelatihan  yang terdiri dari 700 rekaman dan set pengujian yang terdiri dari 300 rekaman. Atribut-atribut berikut ini dipilih untuk digunakan dalam penelitian ini:
T ABEL I
P ENGUNAAN A TRIBUT Atribut Notasi Atribut Notasi Estimasi lulus di semester ke Y IPS 2 X 6 SKS 1 X 1 IPS 3 X 7 SKS 2 X 2 IPS 4 X 8 SKS 3 X 3 Jumlah mata kuliah mengulang X 9 SKS 4 X 4 Konstanta A IPS 1 X 5 Koefisien regresi b 1 ....b n
Bentuk persamaan secara umum pada regresi linier berganda sehingga hasil  persamaaan untuk menghitung estimasi kelulusan mahasiswa sebagai beikut:
Y = b0 + b1 (SKS 1) + b2 (SKS 2) + b3(SKS 3) + b4 (SKS 4) + b5 (IPS 1) + b6 (IPS 2) + b7 (IPS 3) + b8 (IPS 4) + b9 (Makul Mengulang).
Mengembangkan persamaan regresi linier berganda bertujuan untuk memperkirakan waktu kelulusan  mahasiswa,  melibatkan  penggunaan  sebuah  formula  yang  terdiri  dari  sepuluh variabel.  Proses  ini  dimulai  dengan  penentuan  variabel-variabel  yang  relevan  dan  kemudian mengintegrasikannya  ke  dalam  sebuah  model  matematika.  Model  ini  dirancang  untuk memprediksi  dengan  seakurat  mungkin,  berdasarkan  data  yang  tersedia,  kapan  seorang
mahasiswa  diharapkan  menyelesaikan  studinya.  Melalui  pendekatan  regresi  linier  berganda, persamaan yang dihasilkan akan menggabungkan variabel-variabel tersebut dalam bentuk yang memungkinkan penghitungan estimasi kelulusan mahasiswa dengan lebih efisien dan efektif. Persamaan ini akan menjadi alat penting dalam analisis data akademik, memberikan wawasan yang berharga untuk pengambilan keputusan dalam konteks akademis dan administratif.

## Gambar 3. Perkalian matrik dengan koefisien regresi
Ab = H B = A-1 H Dimana:
A
= Matriks (diketahui)
H = Vektor kolom (diketahui) b = Vektor kolom (tidak diketahui) A-1 = Kebalikan (invers) dari matriks A
1 700b 0 +  13973b 1 +  14621b 2 +  14064b 3 +  14125b 4 +  1829.81b 5 +  1838.44b 6 + 1907.77b 7 + 1917.1b 8 +282b 9 =   6469 2 13973b 0 +  279983b 1 +  292243b 2 +  281216b 3 +  282212b 4 +  36653.91b 5 + 36826.58b 6 + 38247.71b 7 + 38378.86b 8 + 5563b 9 =   129005 3 14621b 0 +  292243b 1 +  309549b 2 +  295904b 3 +  296203b 4 +  39103.8b 5 + 39060.29b 6 + 40468.12b 7 + 40598.22b 8 + 5280b 9 =   133732 4 14064b 0 +  281216b 1 +  295904b 2 +  287242b 3 +  286075b 4 +  37265.36b 5 + 37654.65b 6 + 38915.25b 7 + 39048.3b 8 + 4994b 9 =  128900 5 14125b 0 +  282212b 1 +  296203b 2 + 286075b 3 + 290253b 4 + 37211.7b 5 + 37445.71b 6 + 39222.72b 7 + 39209.83b 8 + 5329b 9 =  12953
6 1829.81b 0 + 36653.91b 1 + 39103.8b 2 + 37265.36b 3 + 37211.7b 4 + 5108.0119b 5 + 5021.3866b 6 + 5178.5277b 7 + 5181.6186b 8 + 576.87b 9 = 16344,77
7 1838.44b 0 +  36826.58b 1 +  39060.29b 2 +  37654.65b 3 +  37445.71b 4 + 5021.3866b 5 + 5145.0118b 6 + 5233.654b 7 + 5232.601b 8 + 518.47b 9 = 16275,83
8 1907.77b 0 +  38247.71b 1 +  40468.12b 2 +  38915.25b 3 +  39222.72b 4 + 5178.5277b 5 + 5233.654b 6 + 5539.7919b 7 + 5435.1557b 8 + 601.2b 9 = 16867,31 9 1917.1b 0 + 38378.86b 1 + 40598.22b 2 + 39048.3b 3 + 39209.83b 4 + 5181.6186b 5 + 5232.601 6 + 5435.1557b 7 + 5435.1557b 8 + 581.07b 9 =  17166,23
10  282b 0 +    5563b 1 +    5280b 2 +  4994b 3 +  5329b 4 +  576.87b 5 +  518.47b 6 + 601.2b 7 + 581.07 b 8 + 780b 9 =  2948
Dalam proses pencarian matriks invers dari A, langkah yang diambil melibatkan operasi baris elementer yang diterapkan pada matriks A bersamaan dengan matriks identitas. Melalui
serangkaian operasi ini, tujuannya adalah untuk mengubah matriks A menjadi matriks identitas. Setelah matriks A berhasil diubah menjadi matriks identitas melalui operasi baris elementer, posisi matriks identitas yang semula berada di sisi kanan akan bertransformasi menjadi matriks invers  dari  A.  Proses  ini  merupakan  teknik  standar  dalam  aljabar  linier  untuk  menghitung matriks  invers,  memanfaatkan  hubungan  antara  matriks  A  dan  matriks  identitas  untuk menghasilkan inversnya.

## Gambar 4. Perkalian matrik A dengan matrik identitas
Setelah  memperoleh  matriks  invers,  langkah  selanjutnya  adalah  mengalikannya  dengan serangkaian sumbu-sumbu, termasuk ΣY, ΣX1Y, ΣX2Y, ΣX3Y, ΣX4Y, ΣX5Y, ΣX6Y, ΣX7Y, ΣX8Y,  dan  ΣX9Y.  Proses  perkalian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai-nilai  yang  akan digunakan  dalam  persamaan  regresi  linier  berganda  untuk  Y.  Dengan  demikian,  hasil  dari perkalian  ini  akan  menyediakan  koefisien-koefisien  yang  diperlukan  untuk  membentuk persamaan  akhir  Y.  Langkah  ini  merupakan  bagian  penting  dalam  proses  pembuatan  model regresi,  dimana  nilai-nilai  ini  memainkan  peran  kunci  dalam  menentukan  hubungan  antara variabel independen dan variabel dependen.
Gambar 5. Perkalian matrik invesr dengan H (vektor kolom)
Persamaan  (Y)  regresi  linier  berganda  untuk  menentukan  estimasi  kelulusan  Mahasiswa  Sistem Informasi dapat menggunakan persamaan berikut ini:
Y = 13.49 + 0.099 X1 + (-0.068) X2 + 0.025 X3 + (-0.059) X4 + (-0.585) X5 + (-0.443) X6 + (-0.155) X7 + (-0.368) X8 + (-0.082) X9

## B. Evaluasi Model dan Proses Validasi
Dalam proses evaluasi dan validasi model yang dikembangkan, metrik yang dipilih untuk menguji kinerjanya adalah Mean Square Error (MSE) dan Root Mean Square Error (RMSE). Untuk  melakukan  perhitungan  ini,  Microsoft  Excel  digunakan  dengan  memasukkan  data  uji
sejumlah 300 data. Berdasarkan persamaan yang telah ditetapkan sebelumnya, didapatkan hasil nilai MSE sebesar 0.1168 dan RMSE sebesar 0.3418. Referensi dalam literatur menunjukkan bahwa  nilai  RMSE  yang  lebih  tinggi  menandakan  bahwa  model  memiliki  tingkat ketidakakuratan  yang  lebih  besar  dalam  melakukan  estimasi  atau  prediksi.  Oleh  karena  itu, dalam konteks evaluasi model regresi, nilai RMSE yang rendah dianggap menunjukkan kinerja model yang lebih akurat dan andal.

## C. Desain prototipe
Perancangan  use  case  merupakan  sebuah  diagram  aktifitas  aktor  dalam  prototype  untuk mengetahui kegiatan aktor dalam menjalankan prototype. Gambar yang disajikan adalah sebuah diagram  Use  Case  untuk  sebuah  prototype  yang  berkaitan  dengan  estimasi  masa  studi mahasiswa. Diagram ini menggambarkan interaksi antara pengguna (User) dan sistem dengan mengidentifikasi  fungsi-fungsi  atau  'use  cases'  yang  dapat  dijalankan  oleh  pengguna  dalam sistem tersebut. Dari diagram dapat dilihat ada lima use cases utama:
a. Menampilkan  Model  Data  Mining:  Fungsi  ini  menunjukkan  bahwa  pengguna  dapat melihat atau mempresentasikan model data mining yang telah dibuat.
b. Melakukan Estimasi Masa Studi:  Fungsi ini memungkinkan pengguna untuk melakukan estimasi  atau  perhitungan  terkait  dengan  durasi  masa  studi  mahasiswa,  mungkin berdasarkan model data mining yang telah disajikan.
c. Menginput Data Training: Ini menunjukkan bahwa pengguna memiliki kemampuan untuk memasukkan  atau  meng-upload  data  yang  akan  digunakan  sebagai  data  latih  (training) dalam pembuatan atau peningkatan model prediksi.
d. Menginput  Data  Testing:  Serupa  dengan  penginputan  data  training,  namun  data  ini digunakan  untuk  menguji  dan  memvalidasi  model  yang  telah  dibuat,  untuk  menentukan seberapa akurat model tersebut dalam melakukan prediksi.
e. Mereset Data Training dan Data Testing: Use case ini menyediakan fungsi bagi pengguna untuk mengatur ulang atau menghapus data training dan testing yang ada dalam sistem, mungkin untuk memulai proses pembuatan model dari awal atau untuk menghapus data lama dan memperbarui dengan data yang baru.
Gambar 6. Use Case diagram prototype
Desain  antarmuka  ini  mencerminkan  sistem  yang  interaktif  dan  user-friendly  yang memfasilitasi pengguna dalam menghitung estimasi masa studi dengan memasukkan data yang
relevan  ke  dalam  model  regresi  linier  berganda  yang  telah  dikembangkan.  Gambar  yang ditampilkan merupakan desain antarmuka untuk menu formulir estimasi pada aplikasi berbasis web  yang  menggunakan  Regresi  Linier  Berganda.  Antarmuka  ini  dibagi  menjadi  beberapa bagian:
a. Menu  Navigasi:  Pada  sisi  kiri,  terdapat  menu  navigasi  vertikal  yang  memberikan  akses pengguna  ke  berbagai  fitur  aplikasi  seperti  Home,  Estimasi  Masa  Studi,  Data  Training, Data Testing, Analisa Regresi, dan Testing Hipotesis.
b. Form Estimasi Masa Studi: Bagian tengah menampilkan formulir yang digunakan untuk memasukkan data yang diperlukan dalam melakukan estimasi masa studi mahasiswa. Form ini terdiri dari berbagai bidang untuk memasukkan jumlah SKS yang diambil per semester (SKS Semester 1, SKS Semester 2, dst.) dan Indeks Prestasi (IPS) per semester.
c. Jumlah Mata Kuliah Mengulang: Ada juga bidang khusus untuk memasukkan jumlah mata kuliah yang diulang oleh mahasiswa, yang mungkin digunakan sebagai salah satu variabel dalam model regresi.
d. Tombol  Aksi:  Di  bagian  bawah  formulir,  terdapat  tombol  "Submit"  untuk  mengirimkan data yang diinputkan ke sistem dan tombol "Reset" untuk membersihkan formulir dari data yang telah dimasukkan.
e. Upload File dengan Format CSV: Di sisi kanan atas, terdapat fitur yang memungkinkan pengguna untuk meng-upload file data dalam format CSV, yang kemudian akan digunakan oleh sistem untuk proses  estimasi. Ini menyediakan cara alternatif bagi pengguna untuk memasukkan data secara massal daripada memasukkan secara manual satu per satu.
f. Tombol Aksi untuk Upload: Terdapat tombol "Choose File" untuk memilih file yang ingin di-upload  dari  komputer  pengguna  dan  tombol  "Submit"  khusus  untuk  memproses  file yang telah dipilih, bersamaan dengan tombol "Reset" untuk membatalkan pilihan file.
Gambar 7. Desain tampilan menu form estimasi
Keseluruhan  tampilan  antarmuka  ini  dirancang  untuk  memberikan  pengguna  kemudahan  dalam mengakses  dan  memahami  model  data  mining  yang  telah  dibuat,  serta  untuk  memudahkan  proses evaluasi kinerja model berdasarkan metrik yang telah ditetapkan. Gambar tersebut menampilkan bagian dari  antarmuka  aplikasi  web  yang  berkaitan  dengan  model  data  mining  menggunakan  regresi  linier berganda. Dari elemen yang dapat dilihat, berikut adalah penjelasan dari berbagai komponen:
a. Menu  Navigasi:  Sama  seperti  gambar  sebelumnya,  terdapat  menu  navigasi  di  sisi  kiri  yang menyediakan  akses  ke  berbagai  fitur  utama  aplikasi  seperti  Home,  Estimasi  Masa  Studi,  Data Training, Data Testing, Analisa Regresi, dan Testing Hipotesis.
b. Seksi  Model  Data  Mining:  Di  bagian  tengah,  terdapat  sebuah  panel  yang  menampilkan  model persamaan  regresi  linier  berganda.  Persamaan  ini  disajikan  dalam  bentuk  matematik  yang memberikan nilai konstanta dan koefisien untuk setiap variabel independen (X1 hingga X9), yang digunakan untuk melakukan estimasi atau prediksi.
c. Tombol  "Generate":  Di  bawah  deskripsi,  ada  tombol  "Generate"  yang  kemungkinan memungkinkan  pengguna  untuk  menjalankan  fungsi  atau  algoritma  data  mining  yang  akan menghasilkan model regresi linier berdasarkan data yang ada atau yang baru diinputkan.
d. Kotak  Informasi:  Di  sisi  kanan  terdapat  kotak  yang  memberikan  informasi  ringkas  mengenai jumlah data yang digunakan untuk training dan testing,  serta nilai evaluasi model yang meliputi Mean Square Error (MSE) dan Root Mean Square Error (RMSE), yang merupakan indikator kinerja dari model yang dihasilkan.
Gambar 8. Model persamaan data mining

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa  aplikasi  dari  metode  data  mining menggunakan  regresi  linier  berganda  telah  berhasil  membentuk  sebuah  model  persamaan regresi  (Y)  untuk  memperkirakan  waktu  kelulusan  mahasiswa  di  program  studi  Sistem Informasi.  Model  ini  memasukkan  sembilan  variabel  independen  yang  didefinisikan  sebagai berikut:  X1  sampai  X4  mewakili  jumlah  SKS  yang  diambil  pada  semester  pertama  hingga keempat,  X5  sampai  X8  merepresentasikan  Indeks  Prestasi  Semester  (IPS)  dari  semester pertama hingga keempat, dan X9 melambangkan jumlah mata kuliah yang diulang. Penggunaan sampel  data  yang  luas,  mencakup  1000  entri  dari  kohort  tahun  2019  hingga  2023  dari Departemen  Sistem  Informasi,  memungkinkan  pembentukan  persamaan  regresi  yang  robust, yakni:
Y = 13.49 + 0.099X1 - 0.068X2 + 0.025X3 - 0.059X4 - 0.585X5 - 0.443X6 - 0.155X7 - 0.368X8 - 0.082X9.
Model  ini  diharapkan  dapat  dijadikan  alat  yang  efektif  dalam  membantu  pengambilan keputusan akademik dan strategi pendukung mahasiswa.

## R EFERENCES
[1] Vira,  “Pemodelan  data  mining  untuk  prediksi  Kelulusan  mahasiswa  dengan  metode Naive  bayes  classifier,”  Tugas  Akhir  Sistem  Informasi  Universitas  Dian  Nuswantoro. Semarang. 2015
[2] K.  Hafidh,  “Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Jaccard Coefficient (Studi Kasus: Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura),” Kalimantan Tengah. 2015
[3] Windarti  M,  “Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Kombinasi  Algoritma Bayesian  Network  Dan  K-  Nearest  Neighbors,”  Tesis  Universitas  Adma  Jaya Yogyakarta, Program Studi Magister Teknik Informatika. Yogyakarta. 2016
[4] Tedyyana, Agus, et al. "Enhance Telecommunication Security Through the Integration of Support  Vector  Machines."  International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  & Applications 15.3 (2024).
[5] Pramitarini Y. Dkk. Analisa Rekam Medis Untuk Menentukan Status Gizi Anak Balita Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier.  Prosiding  Seminar  Nasional  Manajemen Teknologi XVII. Program Studi MMT-ITS, Surabaya 2 Februari 2013
[6] Ali  Fikri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Tingkat  Kekuatan  Beton  Yang Dihasilkan  Dengan  Metode  Estimasi  Menggunakan  Linear  Regression,” eprints.dinus.ac.id/12789/1/jurnal12969.pdf. Semarang. 2013
[7] A. A. Ghofur dan U. D. Widianti, “Sistem Peramalan Untuk Pengadaan Material Unit Injection di PT. XYZ,” Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA), vol. III, no. 2, pp. 13-18, 2013.
[8] James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning (p. 68). New York: Springer.
[9] Shalahuddin, M. dan Rosa A.S. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika. 2013
[10] Anisya,  “Aplikasi  Sistem  Database  Rumah  Sakit  Terpusat  Pada  Rumah  SAkit  Umum (RSU)  'Aisyiyah  Padang  Dengan  Menerapkan  Open  Source  (PHP  -  MySQL),”  Jurnal Momentum, vol. 15, no. 2, pp. 1-10, 2013.
[11] I.  K.  Juni  Arta,  G.  Indrawan,  and  G.  R.  Dantes,  "Data  Mining  Rekomendasi  Calon Mahasiswa Berprestasi di STMIK Denpasar Menggunakan Metode Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution," Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIKI), vol. 4, no. 1, pp. [page numbers], Feb. 2019, ISSN (Print): 2615-2703, ISSN (Online): 2615- 2711.
[12] P.  N.  Harahap  and  S.  Sulindawaty,  "Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus PT. Arma Anugerah Abadi Cabang Sei Rampah)," MATICS: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 11, no. 2, pp. 46-50, Dec. 2019, doi: 10.18860/mat.v11i2.7821.
[13] I.  Sungkawa  dan  R.  T.  Megasari,  “Penerapan  Ukuran  Ketetapan  Nilai  Ramalan  Data Deret  Waktu  Dalam  Seleksi  Model  Peramalan  Volume  Penjualan  PT.  Satria  Mandiri Citra Mulia,” ComTech, vol. 2, no. 2, hal. 636-645, 2011.
[14] A. A. Ghofur dan U. D. Widianti, “Sistem Peramalan Untuk Pengadaan Material Unit Injection di PT. XYZ,” Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA), vol. 3, no. 2, hal. 13-18, 2013.
[15] Windarti  M.,  “Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Kombinasi  Algoritma Bayesian  Network  Dan  K-Nearest  Neighbors,”  Tesis,  Program  Studi  Magister  Teknik Informatika, Universitas Atma Jaya Yogyakarta, Yogyakarta, 2016.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terimakasih saya berikan kepada Univet yang telah memberikan dukungan dalam penelitian ini. Khusunya pada Jurusan Kemaritiman yang telah memfasilitasi penelotian ini.