Pada setiap tahunnya Universitas Samudra membuka pendaftaran untuk calon mahasiswa baru dengan 3 JaIur, yaitu SNMPTN, SBMPTN dan SMMPTN, disetiap jalur dari masing-masing Fakultas mempunyai kuota yang terbatas, jika disalah satu jalur tidak memenuhi kuota akan di tambahkan pada jalur berikutnya. Dari setiap Fakultas dengan peminat yang berbeda-beda terjadi peningkatan dan penurunan pada pendaftaran, yang mengakibatkan Staff belum dapat
mengetahui seberapa banyak jumlah calon mahasiswa yang akan mendaftar pada ajaran-ajaran baru. Maka dari itu dibuatlah sebuah aplikasi untuk memprediksi jumlah caion mahasiswa baru yang mendaftar dengan menggunakan metode SingIe ExponentiaI Smoothing untuk membantu meningkatkan kualitas dan akreditasi pendidikan kampus pada jumlah pendaftar
dan untuk mempermudah staff yang nantinya akan mempersiapkan penerimaan mahasiswa baru. Penggunaan metode single exponential smoothing untuk memprediksi jumlah calon mahasiswa baru pada penelitian ini menggunakan data calon mahasiswa baru tahun 2014 sampai dengan tahun 2019. Kemudian dilakukan perhitungan menggunakan metode SingIe ExponentiaI Smoothing dan dibantu pengujian dengan metode MSE (Mean Square Error) dalam menghitung nilai kesalahan terkecil didapatkan bahwa nilai kesalahan terkecil rata-rata
dengan alpha 0.1 dan alpha 0.2 diperoleh pada nilai alpha yang menghasilkan perhitungan lebih kecil.

Every year, Samudra University opens registration for freshmen with 3 ways, namely SNMPTN, SBMPTN and SMMPTN, each way from each Faculty has a limited quota, if one path chosen does not fully fill the quota, it will be added to
the next way. From each Faculty with different enthusiasts, there is an increase and decrease in registration, which cause the staff is not being able to know how many
freshmen will register in new academic years. Hence an application was made to predict the number of freshmen who registered, by the Single Exponential Smoothing method to improve the quality and accreditation of campus education
to the number of applicants and make it way easier for staff who will prepare for freshmen admissions later. The use of Single Exponential Smoothing Method to predict the number of freshmen in this study uses data of the freshmen candidates from 2014 to 2019. Then the calculation is carried out using the single exponential smoothing method and assisted by the MSE (Mean Square Error) method in calculating the smallest error value, it is found that the average smallest error value is obtained at the smaller alpha value.