Sistem Peramalan Jumlah Mahasiswa Menggunakan Metode Time Series ARIMA dan Regresi Linear - Hasibuan, Muhammad Alby Savana; Indra, Zulfahmi; Lubis, Fauzan Azima; Farezi, Nazwar (Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem yang bisa memprediksi jumlah mahasiswa menggunakan pendekatan machine learning dengan Python dan antarmuka Streamlit sebagai alat interaktif. Masalah utama yang dibahas adalah kebutuhan lembaga pendidikan tinggi dalam meramalkan jumlah mahasiswa di masa depan agar bisa membantu dalam merencanakan kapasitas dan mengalokasikan sumber daya secara tepat. Solusi yang ditawarkan adalah dengan menggabungkan dua metode prediksi, yaitu Regresi Linear dan ARIMA. Regresi Linear digunakan untuk mencari pola dasar dalam data masa lalu, sedangkan ARIMA dipakai untuk menganalisis data yang memiliki perubahan atau ketergantungan terhadap data sebelumnya. Data yang digunakan berasal dari Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDIKTI) untuk program studi Ilmu Komputer di Universitas Negeri Medan pada periode tahun 2019 sampai 2024. Sistem ini dirancang agar orang yang tidak ahli di bidang teknologi bisa melakukan analisis secara visual melalui grafik dan metrik evaluasi yang ditampilkan langsung di aplikasi Streamlit. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Regresi Linear memberikan akurasi tinggi pada data yang memiliki tren stabil dengan nilai MAPE di bawah 10%, sedangkan ARIMA memberikan prediksi yang lebih baik pada data yang tidak stabil. Penerapan sistem ini menunjukkan bahwa menggabungkan metode statistik dan pembelajaran mesin bisa meningkatkan efisiensi dan ketepatan dalam analisis data akademik. Temuan ini memberikan manfaat nyata dalam membantu pengambilan keputusan strategis terkait perencanaan jumlah mahasiswa, serta membuka kemungkinan pengembangan model yang lebih canggih di masa depan.