Hendra Di Kesuma, Deni Apriadi, Hengki Juliansa, Endang Etriyanti
{"title":"Implementasi Data Mining Prediksi Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda","authors":"Hendra Di Kesuma, Deni Apriadi, Hengki Juliansa, Endang Etriyanti","doi":"10.52303/jb.v4i2.74","DOIUrl":null,"url":null,"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.","PeriodicalId":206818,"journal":{"name":"Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau","volume":"35 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-10-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.52303/jb.v4i2.74","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1
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.