## Implementasi Metode Regresi Linier Berganda Dalam Estimasi Tingkat Pendaftaran Mahasiswa Baru
Abdul Zikri Siregar
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia email: zikrisiregar31@gmail.com

## Abstract
Every agency or an organization that wants to  survive is needed to improve a proper service. Increasing  the  amount  of  capacity  is  an  important  thing  to  note,  one  way  that  can  be  done  to estimate the amount of capacity is by data mining.  The data mining method used in this case is to use the Multiple Linear Regression  algorithm.  This algorithm is an analysis that has more than one independent variable.  This research was conducted at AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar, by analyzing the data for new students to estimate the number of new student admissions. From the results  of  this  study,  the  estimated  number  of  new  students  got  93  people,  which  previously  was 107  people,  which  means  that  in  the  following  year  there  was  a  decrease  in  the  number  of  new students  from  the  year    previous.    This  study  aims  as  a  recommendation  in  improving  future evaluation.
Keywords : New Students, Data Mining, Multiple Linear Regression

## Abstrak
Setiap  instansi  atau  sebuah  organisasi  yang  ingin  tetap  bertahan  diperlukan  untuk menigkatkan  sebuah  pelayanan  yang  tepat.  Meningkatkan  jumlah  kapasitas  merupakan  hal  yang penting  untuk  diperhatikan,  salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengestimasi  jumlah kapasistas  adalah  dengan  data  mining.  Metode  data  mining  yang  dipakai  dalam  hal  ini  adalah menggunakan  algoritma  Regresi  Linier  Berganda.  Algoritma  ini  merupakan  suatu  analisa  yang mempunyai  variabel  bebas  dan  lebih  dari  satu.  Penelitian  ini  dilakukan  di  AMIK  Tunas  Bangsa Pematangsiantar,  dengan  menganalisis  data  mahasiswa  baru  dapat  mengestimasi  jumlah penerimaan  mahasiswa  baru,  Dari  hasil  penelitian  ini  estimasi  jumlah  mahasiswa  baru mendapatkan  93  orang  yang  sebelumnya  adalah  107  orang,  dapat  diartikan  di  tahun  selanjut mengalami  penurunan  jumlah  mahasiswa  baru  dari  tahun  sebelumnya.  Penelitian  ini  bertujuan sebagai rekonedasi dalam meningkatkan evaluasi kedepannya.
Kata Kunci: Mahasiswa Baru, Data Mining, Regresi Linier Berganda

## 1. Pendahuluan
Seiring dengan pesatnya perkembangan jaman dan majunya ilmu serta teknologi, maka semakin  meningkat  pula  instansi-instansi  baru  baik  itu  dunia  kesehatan,  asurasi, perbankan,  perusahaan  ataupun  instansi  pemerintahan.  Tidak  terkecuali  juga  dengan instansi  yang  bergerak  dalam  bidang  dunia  pendidikan.  Pendidikan  di  Indonesia  telah menjani  peningkatan  dari  waktu  ke  waktu,  sudah  banyak  berdirinya  perguruan  tinggi baru,  baik  swasta  maupun  negeri.  Dalam  hal  ini  juga  tidak  lepas  dari  meningkatnya jumlah  pendaftar  di  perguruan  tinggi.  Penerimaan  pendafataran  mahasiswa  baru merupakan  salah  satu  kegiatan  rutin  yang  dilakukan  oleh  seluruh  peruguruan  tinggi  di Indonesia  setiap  tahunnya.  AMIK  Tunas  Bangsa  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi berbasis  komputer  yang  ada  di  kota  Pematangsiantar.  Program  studi  yang  dimiliki  oleh perguruan tinggi tersebut manajemen informatika dan komputerisasi akuntansi. Kemajuan sebuah  perguruan  tinggi  dipengaruhi  oleh  besar  kecilnya  kualitas  kelulusan.  Dilihat  dari jumlah calon mahasiswa baru di  AMIK  Tunas bangsa memiliki peminat  yang  signifikan dari  dalam  maupun  dari  luar  kota  itu  sendiri.  Hal  ini  dikarenakan  daya  tarik  yang dilakukan pengenalan kampus ke sekolah-sekolah dan pelatihan-pelatihan yang diberikan setiap  tahunnya.  Hal  ini  tentunya  dibutuhkan  suatu  estimasi  untuk  memprediksi  jumlah
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 133-137
mahasiswa  baru  dengan  tujuan  untuk  menerapkan  prioritas  berapa  banyak  jumlah mahasiswa baru yang akan diterima. Untuk membuat suatu estimasi atau prediksi jumlah mahasiswa  baru  tersebut  diperlukan  sebuah  algoritma  atau  perhitungan  yang  tepat  untuk meramalkan  jumlah  mahasiswa  baru  yang  akan  mendaftar.  Dalam  penelitian  ini,  penulis menggunakan  algoritma  regresi  linier  berganda.  Algoritma  regresi  berganda  merupakan pengembangan  dari  metode  data  Mining.  Dalam  kasus  ini,  estimasi  dilakukan  dengan perhitungan secara manual dengan menggunakan data yang terkini.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  Mining  adalah  sekumpulan  banyak  data  yang  bertujuan  untuk  menemukan pengetahuan  yang  tersembunyi  di  dalam  database.  Karena  itu  Data  Mining  sebenarnya memiliki  akar  yang  panjang  dari  bidang  ilmu  seperti,  pembelajaran  komputer,  statistik, kecerdasan  buatan  dan  database.  Data  Mining  sering  juga  disebut  big  data  merupakan analisis  otomatis  dari  data  yang  berjumlah  banyak  atau  kompleks  dengan  maksud  untuk menemukan  pola  atau  kecenderungan  yang  penting  dan  biasanya  tidak  disadari keberadaannya[1].

## 2.2. Estimasi
Estimasi  adalah  suatu  metode  yang  dapat  memperhitungkan  nilai  populasi  dengan menggunakan  nilai  sampel.  Estimasi  diperlukan  untuk  mendukung  keputusan, menjadwalkan suatu kegiatan, menentukan berapa lama waktu yang akan diperlukan, dan menafsirkan  biaya,  menentukan  apakah  proyek  layak  dikerjakan,  mengembangkan kebutuhan arus kas, menentukan seberapa baik kemajuan rencana tertentu[2].

## 2.3. Regresi Linier Berganda
Regresi linier berganda merupakan suatu analisa yang mempunyai variabel bebas dan lebih dari satu. Teknik regresi linier berganda digunakan dalam mengetahui ada tidaknya dampak  signifikan  dua  atau  lebih  variabel  bebas  (X1,  X2,  X3,  ...,  Xk)  terhadap  variabel terikat  atau  tidak  bebas  (Y).  Model  regresi  linier  berganda  untuk  populasi  dapat ditunjukkan sebagai berikut[3] :
Y=β0+ β1X1+ β2X2+...+ βnXn+e (1) Model regresi linier berganda untuk populasi di atas dapat ditaksir dengan model regresi linier berganda untuk sampel, yaitu : Ŷ=b0+ b1X1+ b2X2+...+ bnXn (2)
Dimana Ŷ merupakan nilai penduga bagi variabel Y; b0  merupakandugaan bagi parameter konstanta; b1, b2, ... bk merupakan dugaan bagi parameter konstanta β1, β2, ... βn dan X merupakan variabel bebas.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Ada  beberapa  tahapan  dalam  mengestimasi  tingkat  pendaftaran  mahasiswa  baru  dalam menyelesaikan masalah dengan algoritma regresi linier berganda yaitu :
a) Dari data yang diperoleh, selanjutnya data-data tersebut dikelompokkan menjadi satu.
b) Kemudian  setelah mengelompokkan data,   data diolah  lalu menetukan variabel bebas dan variabel tidak bebas.
Variabel bebas : Managemen Informatika (X1) Komputerisasi Akuntansi (X2) Variabel tidak Bebas : Jumlah Mahasiswa (Y)
c) Setelah itu mencari persamaan regresi liner berganda. Regresi linier berganda : Y = a + b1+b1.X1 + b2.X2
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 133-137
d) Menentukan nilai konstanta dan koefisien regresi

## 3.1. Analisa Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  riwayat  jumlah  penerimaan mahasiswa baru AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar pada tahun 6 tahun terakhir yaitu dari  tahun  Akademik  2015/2016  sampai  dengan  2020/2021  yang  terdiri  dari  program studi Manajemen Informatika dan Komputerisasi Akuntansi[4]
Tabel 1. Akumulasi Data Pendaftaran Mahasiswa Tahun 215-2020
Program Studi tahun Manajemen informasi (X1)  komputerisasi akuntansi (X2)  Jumlah 2015 188 97 285 2016 170 60 230 2017 120 60 180 2018 160 40 200 2019 120 34 154 2020 93 14 107 Jumlah  851 305 1156

## 3.2. Analisis Data Mahasiswa Baru Dengan Agresi Linier Berganda
Setelah  dilakukan  akumulasi  data  selanjutnya  proses  ikhtisar  perhitungan  berdasarkan nilai X1, X2 dan Y pada tabel 1
Tabel 2. Ikhtisar Perhitungan Tahun X1 X2 Y X1^2 X2^2 X1Y X2Y X1X2 2015 188 97 285 35.344         9.409       53.580       27.645       18.236 2016 170 60 230 28.900         3.600       39.100       13.800       10.200 2017 120 60 180 14.400         3.600       21.600       10.800         7.200 2018 160 40 200 25.600         1.600       32.000         8.000         6.400 2019 120 34 154 14.400         1.156       18.480         5.236         4.080 2020 93 14 107 8.649            196         9.951         1.498         1.302 Jumlah 851 305 1.156 127.293       19.561     174.711       66.979       47.418
Selanjutnya  untuk  menghasilkan  koefisien  regresi  a,  b1  dan  b2  maka  dilakukan  dengan  cara simultan dari tiga persamaan sebagai berikut:
an       + b1  X1      + b2  X2      =  Y (Persamaan 1)
a  X1 + b1  X1^2  + b2  X1X2 =  X1Y (Persamaan 2)
a  X2 + b1  X1X2 + b2  X2^2  =  X2Y (Persamaan 3)
kemudian dengan menginput data yang telah diperoleh pada ikhtisar perhitungan pada tabel2 dan nilai  X1,  X2 dan  Y dari tabel1 sehingga menghasilkan persamaan 1, 2 dan 3 a6        + b1(851)       + b2(305)      = 1.156 a(851) + b1(127.293)  + b2(47.418)  = 174.711 a(305) + b1(47.418)  + b2(19.561) = 66.979
Selanjutnya dari hasil persamaan diatas diselesaikan hingga menghasilkan nila pada a, b1 dan b2 Berikut langkah-langkah perhitungannya :
1) Mengeliminasi persamaan 1 dan 2
a6         + b1(851)         + b2(305)          = 1.156          | 851 a(851)  + b1(127.293)  + b2(47.418)  = 174.711     | 6 a(5.106)+ b1(724.201)+ b2(259.555) = 983.756 a(5.106)+ b1(763.758)+ b2(284.508) = 1.048.266
_       (persamaan 4)
b1(-39.557) + b2(-24.953) = -64.510
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 133-137
2) Mengeliminasi persamaan 1 dan 3
a6       + b1(851)         +  b2(305)            = 1.156          | 305
a(305) + b1(47.418)    + b2(19.561)    = 66.979       | 6 a(1.830) + b1(259.555) + b2(93.025)  = 352.580 a(1.830) + b1(284.503) + b2(117.366)= 401.874 _      (Persamaan 5) b1(-24.948) + b2(-24.341)   = -49.294
3) Mengeliminasi persamaan 4 dan 5 b1(-39.557)           + b2(-24.953) = -64.510              | - 24.948 b1(-24.948)           + b2(-24.341) = -49.294              | - 39.557 b1(986.868.036) + b2 (622.527.444)  = 1.609.395.480 b1(986.868.036) + b2 (962.856.937) = 1.946.922.758 _ b2(-340.329.493) = -337.527.278 b2                          = -337.527.278 : (-340.329.493) b2                         = 0,9917
Selanjutnya mengaplikasikan nilai b2 kedalam persamaan 4 dengan subtitusi b1(-39.557) + b2(-24.953)            = -64.510 b1(-39.557) +(-24.953)*(0,9917) = -64.510 b1(-39.557) + (-24.745,890)         = -64.510
b1(-39.557)                                      = (-24.745,890) -64.510 b1(-39.557)                                   = -89.255,890 b1                                                     = -89.255,890 : (-39.557) b1                                                  = 2,2564
4) Menginput nilai b1 dan b2 kedalam persamaan 1 dengan subtitusi
a6+b1(851)          +b2(305)          = 1.156 a6+(851*2,2564)+ (305*0,9917)  = 1.156 a6+ 1.921,188                               = 1.156 a6                                                     = 1.156 - 1.921,188
a6                                                  = -765,1877 a                                                    = -765,1877 : 6 a                                                    = -127,531
Dengan mengaplikasi seluruh data dan hasil yang didapat a, b1 dan b2 sebagai berikut : a     =  -127,531 b1   =       2,256 b2   =       0,992
Berikut hasil perolehan persamaan regresi : Y    = -127,531 + 2,256 X1 + 0,992 X2
Dari hasil estimasi persamaan regresi linier, maka untuk memperhitungkan jumlah mahasiswa baru dapat dihasilkan dengan mudah. Dengan mengaplikasikan nilai X1 dan X2 pada tahun Akademik terkhir (2020) yaitu X1 = 93 dan X2 = 14 dapat menghasilkan perhitungan sebagai berikut:
Y    = -127,531 + (2,256 * 93) + (0,992 * 14) Y    = -127,531 + 209,808 + 13,888 Y    = 96,164 Y    = 96

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  estimasi  jumlah  mahasiswa baru mendapatkan 93 orang yang sebelumnya adalah 107  orang, dapat diartikan di tahun selanjut  mengalami  penurunan  jumlah  mahasiswa  baru  dari  tahun  sebelumnya.  Metode regresi  berganda  dapat  digunakan  untuk  mengesitimasi  jumlah  penerimaan  mahasiswa baru  sehingga  dapat  diketahui  nilai  prediksi  pada  satu  periode  berikutnya.  Maka  dapat
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 133-137
menjadi  bahan  rekomendasi  dalam  evaluasi  kedepannya  untuk  meningkatkan  jumlah mahasiswa baru semakin meningkat di tahun tahun berikutnya.

## Daftar Pustaka
[1] P. S. Ramadhan and N. Safitri, “Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” vol. 18, no. 1, pp. 55–61, 2019.
[2] Y.  R.  Eggy  Inaidi  Andana  Warih,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan Estimasi,” pp. 1–5.
[3] A.  Rivandi,  E.  Bu,  and  N.  Silalahi,  “Penerapan  Metode  Regresi  Linier  Berganda Dalam  Estimasi  Biaya  Pencetakan  Spanduk  (Studi  Kasus :  PT.  Hansindo Setiapratama),” vol. 7, pp. 263–268, 2019.
[4] W.  Handoko,  “Prediksi  Jumlah  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus : AMIK Royal Kisaran),” vol. V, no. 2, 2019
[5] D.  S.  Purnia  dan  A.  I.  Warnilah,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan Kacamata  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” IJCIT  (Indonesian  Journal  on Computer and Information Technology) , vol. 2, pp. 31-39, 2017.