Implementasi Data Mining Prediksi Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda
Abstract
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.
References
[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