Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengembangan terhadap sistem peramalan untuk Universitas Sebelas Maret yang dapat memberikan hasil prediksi kepada pengguna berdasarkan data deret waktu menggunakan metode regresi linear, Double Exponential Smoothing, dan Moving Average. Untuk meningkatkan tingkat akurasi, text rank refinement pada 3 metode digunakan oleh penulis. Data deret waktu yang digunakan pada penelitian ini yaitu data IP mahasiswa di Universitas Sebelas Maret. Berdasarkan hasil pengujian sistem informasi pada sistem peramalan menggunakan pengujian black box testing, didapati bahwa sistem mampu berfungsi dengan baik. Hasil pengujian algoritma pada 3 metode yang diperhalus di beberapa titik hasil prediksi data deret waktu diperoleh bahwa penghalusan di 1 titik mampu memberikan hasil peramalan yang lebih baik dibandingan dengan beberapa titik lainnya. Hasil perbandingan tingkat akurasi keseluruhan pada 3 metode, menunjukkan bahwa pada studi kasus penelitian ini, metode regresi linear dengan penghalusan SMA pada 1 titik merupakan metode yang menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik daripada double exponential smoothing dan moving average dengan perolehan nilai metrics error Mean Absolute Error sebesar 0.11, Mean Square Error sebesar 0.02, Mean Absolute Percentage Error sebesar 3.56, dan Root Mean Square Error sebesar 0.13.
