Penelitian ini bertujuann untuk memprediksi prestasi nilai akademik mahasiswa berdasarkan jalur masuk perguruan tinggi supaya mahasiswa memiliki gambaran Indeks Prestasi Semester pada semester selanjutnya. Analisis ini menggunakan variabel independen yaitu Indeks Prestasi Semester dan jalur masuk. Variabel dependennya adalah Indeks Prestasi Semester pada semester selanjutnya. Sampel penelitian ini adalah mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Bengkulu. Penelitian ini menggunakan metode multiple linear regression. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara terhadap dosen Fakultas Teknik Universitas Bengkulu. Hasil dari proses prediksi Indeks Prestasi Semester mahasiswa pada semester berikutnya dapat ditampilkan dalam bentuk website. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah waterfall. Pengujian simpangan error menggunakan metode Mean Error (ME), Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percent Error (MAPE). Pengujian fungsional sistem dengan menggunakan metode Black Box telah berhasil 100 % dengan skenario yang telah dibuat. Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan tingkat error dari aplikasi ini yaitu tingkat error ME sebesar 0,12, tingkat error MAD sebesar 0,15, tingkat error MSE sebesar 1,53, tingkat error RMSE sebesar 1,24, dan tingkat error MAPE sebesar 4,05%.Kata Kunci: Prediksi, Indeks Prestasi Semester, Multiple Linear Regression
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.