Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1124 Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1359-1386 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF LEAST SQUARE AND QUADRATIC METHODS ON PREDICTION THE NUMBER OF NEW STUDENT APPLICANTS
Atin Hasanah *1 , Kusrini 2 , Kusnawi 3
1.2,3 PJJ Master's Study Program in Informatics Engineering, Universitas AMIKOM Yogyakarta, Indonesia Email: 1 atin.hasanah92s2@students.amikom.ac.id , 2 kusrini@amikom.ac.id , 3 khusnawi@amikom.ac.id
(Article received: June 13, 2023; Revision: July 04, 2023; published: Desember 23, 2023)

## Abstract
New  student  registration  is  held  every  year  with  several  mechanisms.  However,  in  recent  years  the  number  of applicants has decreased even though it had experienced a surge in the previous year. So that, it is necessary to have  a  prediction  to  predict  the  number  of  applicants  in  the  coming  year.  In  addition,  the  results  of  these predictions  can  be  used  as  material  for  consideration  in  determining  the  quota/ceiling  for  the  number  of  new student admissions in the following academic year. This research used the Least Square and Quadratic methods to predict the number of new student applicants based on data on the number of applicants from the 2014/2015 to 2022/2023 academic years. Performance testing of the two methods was tested with three (3) testing methods : MAE, MAPE, and MSE. The performance test found that the Quadratic method is more suitable with the MAPE value in the "Good" forecasting accuracy category, which is 11%. For the MAE value, it gets 452,17 and an MSE of 302069,04. While Least Square produces a MAPE value in the "Enough" forecasting accuracy category of 30%, for the MAE value, it gets 996,97 and an MSE of 1494205,36.
Keywords : least square, MAE, MAPE, MSE, prediction, quadratic.

## KOMPARASI METODE LEAST SQUARE DAN QUADRATIC PADA PREDIKSI JUMLAH PENDAFTAR MAHASISWA BARU

## Abstrak
Pendaftaran  Mahasiswa  Baru  digelar  disetiap  tahunnya  dengan  beberapa  jalur  yang  dibuka.  Namun,  beberapa tahun  terakhir  jumlah  pendaftar  mengalami  penurunan  padahal  di  tahun  sebelumnya  sempat  mengalami kelonjakan. Sehingga, perlu adanya suatu prediksi untuk meramalkan jumlah pendaftar di tahun mendatang. Selain itu,  hasil  dari  prediksi  tersebut  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  penentuan  kuota/pagu  jumlah  penerimaan mahasiswa baru di tahun akademik selanjutnya. Penelitian ini merapkan metode Least Square dan Quadratic untuk memprediksi jumlah pendaftar mahasiswa baru berdasarkan data jumlah pendaftar dari tahun akademik 2014/2015 sampai 2022/2023. Pengujian performance kedua metode tersebut di uji dengan tiga (3) metode pengujian yakni MAE, MAPE dan MSE . Pada pengujian performance tersebut, didapat hasil bahwa metode Quadratic lebih cocok dengan  nilai MAPE masuk  dalam  kategori  akurasi  peramalan  ”Baik”  yakni  sebesar  11%,  untuk  nilai MAE mendapat 452,17 dan MSE sebesar 302069,04.  Sedangkan Least Square menghasilkan nilai MAPE masuk dalam kategori  akurasi  peramalan  ”Cukup”  yakni  sebesar  30%,  untuk  nilai MAE mendapat  996,97  dan MSE sebesar 1494205,36.
Kata kunci : least square, MAE, MAPE, MSE, prediksi, quadratic.

## 1. PENDAHULUAN
Pendaftaran  Mahasiswa  Baru  digelar  setiap tahunnya dengan melalui beberapa jalur yang digelar. Pada  pendaftaran  mahasiswa  baru  di  tingkat UIN/IAIN/STAIN  terdapat  2  jalur  yang  digelar secara  nasional  yakni  SPAN-PTKIN  dan  UM- PTKIN.  Sedangkan  tingkat  lokal  di  IAIN  Madura menambahkan  dua  jalur  yaitu  Mandiri  Reguler  dan baru-baru  ini  menambahkan  jalur  Mandiri  Prestasi. Sehingga  di  IAIN  Madura  menggelar  empat  jalur
masuk  yakni  SPAN-PTKIN,  UM-PTKIN,  Mandiri Prestasi dan Mandiri Reguler setiap tahunnya Beberapa  tahun  terakhir,  jumlah  pendaftar mahasiswa  baru  mengalami  penurunan  dari  tahun sebelumnya  yang  sempat  mengalami  kenaikan  pada jumlah  pendaftarnya.  Sehingga,  perlu  adanya  suatu sistem  yang  dapat  memprediksi  atau  meramalkan jumlah pendaftar di tahun mendatang. Hasil prediksi tersebut  yang  akan  digunakan  untuk  menjadi  bahan pertimbangan  dalam  penentuan  kuota/pagu  jumlah

## 1360
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1359-1386
penerimaan  mahasiswa  untuk  tahun  akademik selanjutnya. Maka dari itu dengan menggunakan data pendaftar  mahasiswa  baru    dari  tahun-tahun sebelumnya tersebut akan dilakukan prediksi tentang jumlah  pendaftar.  Pada  penelitian  ini  menggunakan metode Least  Square dan Quadratic yang  nantinya akan dikomparasi atau dibandingkan mana yang lebih baik  untuk  dapat  diterapkan  atau  digunakan  sebagai bahan  pertimbangan  penentuan  kuota/pagu  jumlah penerimaan  mahasiswa  baru.  Sebagai  landasan penentuan metode yang akan digunakan, dipaparkan beberapa  penelitian  terkait  metode  tersebut  walau beberapa  penelitian  yang  dipaparkan  ini  tidak berkaitan  dengan  data  pendaftaran  mahasiswa. Namun, pertimbangan dari hasil penelitian sebelumnya tersebut sehingga metode ini yang akan digunakan  dalam  memprediksi  jumlah  pendaftar mahasiswa baru.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh    Ines Saraswati  Machfiroh  dkk,  yang  membahas  tentang trend  penjualan  sepeda  motor  untuk  periode mendatang dengan membandingkan hasil dari dua (2) metode yakni Semi Average Method dan Least Square Method .  Data  yang  digunakan  merupakan  data penjualan sepeda motor dari tahun 2015-2019 (tahun penjualan  dan  total  unit  motor  yang  terjual). Penelitiannya  memperoleh  hasil  performa  sebesar 31.89%  pada Least  Square dan  43,96%  pada Semi Average yang  dimana  pengujian  performa  tersebut menggunakan metode MAPE [1].
Harlen Gilbert
Simanullang, dkk mennggunakan  Least  Square  dalam  memprediksi jumlah  pasien  covid.  Dari  hasil  penelitian  tersebut didapat hasil peramalan kasus positif sebanyak 33457 kasus,  meninggal  1385  kasus  dan  sembuh  34662 kasus [2].
Ahmad  Ridwan,  dkk  memprediksi  penjualan dengan  menggunakan  metode  Least  Square  yang cocok  dalam  penerapannya.  Hal  ini  dibuktikan dengan  hasil  prediksi  pada  januari  2018  yang  data aslinya 125 unit sedangkan data hasil prediksinya 145 unit  yang dimana hal tersebut hanya  terpaut 20 unit [3].
Sagung  Putri  Chandra  Astiti  melakukan perbandingan  tiga  metode  dalam  memprediksi jumlah  penduduk.  Dari  ketiga  metode  didapatkan hasil  nilai  standar  deviasi  terkecil  dihasilkan  oleh metode  Least  Square  yakni  2532,27  daripada  kedua metode  (metode  aritmatik  dan  metode  geometrik) yang lain [4].
Indah  Rahmawati  dan  Rony  Wijanarko melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  metode Least  Square pada  data  penjualan  obat  di  Apotek Demak  Farma  Jaya.  Bertujuan  untuk  menghindari tragedi  kehabisan  persediaan  obat  dan  kesalahan pelaporan [5].
Medyantiwi  Rahmawita  dan  Ilham  Fazri  pada penelitiannya  tentang  meramalkan  penjualan  obat- obatan  di  Rumah.  Hasil  penelitiannya  mempunyai error (tingkat kesalahan) yang kecil [6].
Nindian  Puspa  Dewi  dan  Indah  Listiowarni dengan  menggunakan  data  dari  CV.  Rizky  Mulya mencapai nilai akurasi 90% pada tahun 2014 sampai 2016 [7].
Johanna Sindya Widjaya dkk, dalam memprediksi  jumlah  pasien  Covid-19  menghasilkan nilai MAPE yang cukup tinggi 59,2%. Nilai tersebut merupakan  penjumlahan  dari  persentase  prediksi pasien  positif,  sembuh,  dan  meninggal  lalu  di  rata- rata [8].
Ranti  Wilda  Nur  Octavia  dan  Umi  Chotijah menggunakan metode Least Square untuk memprediksi  penjualan.  Pengujian  performance menggunakan tiga metode yakni MAD sebesar 0,38, MSE  sebesar  1,707  sedangkan  MAPE  sebesar 0,03602% [9].
Daniel  Swanjaya  dan  Danar  Putra  Pamungkas dengan menggunakan pengujian performance melalui dua metode yakni korelasi dan MAPE. Penelitiannya menghasilkan  nilai  korelasi  yang  rendah  yakni  0 sampai  0,2  sedangkan  MAPE  41,8%  dan  56,3% dengan menggunakan data sebanyak 15 data [10].
Dzurrotun  Nasyika  dkk,  dalam  memprediksi jumlah permintaan produk darah dengan menggunakan  Least  Square  lalu  diuji  menggunakan metode MAPE menghasilkan 14,40% untuk prediksi permintaan  golongan  darah  A  sedangkan  180,66% untuk prediksi permintaan golongan darah AB [11].
Sitti  Raodah Garuda dan Yuliantoro Baliadi di peramalan  toleransi  komoditas  pangan.  Data  yang digunakan  merupakan  data  produksi  dalam  periode 1970-2015  dengan  empat  (4)  jenis  tanaman  yakni Padi,  Jagung,  Kedelai  dan  Ubi  Jalar.  Hasil  dari peramalan  keempat  metode  tersebut  dibandingkan dan  dicari  mana  yang  terbaik  ketika  pengujian performanya  ( MSD/MSE , MAD/MAE dan MAPE ). Model tren  moving  average  ordo 2  sesuai  untuk memprediksi  produksi  padi  dan  kedelai.  Sedangkan Model tren Quadratic lebih sesuai untuk memprediksi produksi jagung dan ubi jalar [12].
Ahmad  Rifa’i  melakukan  penelitian  tersebut untuk  meramalkan  jumlah  pendaftar  dari    tahun ajaran  2023/2024  sampai  dengan  tahun  ajaran 2026/2027.  Data  yang  digunakan  yakni  tahun akademik dan jumlah pendaftar pada tahun akademik tersebut.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode Quadratic /parabolic. Hasil peramalannya menyatakan  bahwa  Jumlah  calon  mahasiswa  baru yang  akan  mendaftar  pada  periode  tahun  ajaran 2023/2024  sebanyak  651  Mahasiswa.  2024/2025 sebanyak 818 Mahasiswa, 2025/2026 sebanyak 1001 Mahasiswa,  2026/2027  sebanyak  1200  Mahasiswa [13].
Dayu Pratama dan Maulana  Ardiansyah  dalam memprediksi  penjualan  minuman  di  kedai.  Dalam penelitiannya  membandingkan  dua  metode  yakni Least  Square dan Quadratic/Prabolic .  Least  Square menghasilkan nilai MAPE sebesar 3,16% , sedangkan 3,05% [14].
Indah  Simamora  dalam  penelitiannya  yang menggunakan  metode  tren  non  linear  menghasilkan penurunan jumlah penduduk dalam hasil prediksinya. Sebanyak 318923 jiwa yang diramalkan untuk tahun 2018 [15].
Maka dari itu, penelitian ini menggunakan dua metode  yakni  metode  Least  Square  dan  metode Quadratic  untuk  dibandingkan,  metode  mana  yang cocok  dalam  prediksi  jumlah  pendaftar  mahasiswa baru.  Dimana  nilai  prediksi  yang  diperoleh  metode tersebut  dapat  membantu  dan  menjadi  bahan pertimbangan  dalam  penentuan  kuota/pagu  jumlah penerimaan  mahasiswa  baru  di  tahun  akademik mendatang.   Dalam  menentukan  metode  mana  yang terbaik, maka pengujian performance pada penelitian ini menggunakan pengujian performance dengan tiga metode yakni MAE, MAPE dan MSE.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Jenis, Sifat dan Pendekatan Penelitian
Pada penelitian ini menggunakan jenis penelitian  eksperimen  yakni  melakukan  pengujian performa  dari  hasil  prediksi  yang  menggunakan Metode Least Square dan Quadratic pada data jumlah pendaftar mahasiswa baru.
Penelitian  ini  dilakukan  secara  mandiri menggunakan  sifat  deskriptif  dimana  data  yang diperoleh akan dibandingkan dengan data yang di uji. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif.

## 2.2. Teknik Pengumpulan Data
Peneliti memperoleh data pendaftar mahasiswa baru dari akun jalur PMB Nasional yakni jalur SPAN- PTKIN dan UM-PTKIN. Serta jalur PMB lokal yang diadakan oleh kampus sendiri yakni Mandiri Reguler. Data  jumlah  pendaftar  tersebut  diambil  dari  Tahun Akademik 2014/2015 sampai 2022/2023.

## 2.3. Teknik Analisis Data
Analisis Data pada penelitian ini menggunakan pengujian performance pada  hasil  prediksi    metode tersebut..

## 2.4. Lokasi Penelitian
Data  yang  akan  digunakan  merupakan  data pendaftar  mahasiswa  baru  yang  mendaftar  di  IAIN Madura.

## 2.1. Alur Penelitian
Berikut  merupakan  Alur  Penelitian  yang dilakukan, tertera pada Gambar 1 :

## Gambar  1. Alur penelitian
Penjelasan  tahapan  pada  alur  penelitian  yang terdapat pada Gambar 1 :
a. Studi literatur
Mencari,  mempelajari  dan  mengumpulkan referensi/landasan  teori  yang  berkaitan  dengan metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  dari berbagai  sumber  jurnal  maupun  buku  untuk melengkapi konsep dan teori dalam penulisan.
b. Pengumpulan data
Mengumpulkan  data  dari  sumber  yang  resmi untuk digunakan dalam penelitian.
c. Preprocessing data
Melakukan  pengecekan  data  terlebih  dahulu, seperti data kosong dan data double harus dihilangkan sebelum data tersebut diolah.
d. Data siap diproses
Data  yang  sudah  melalui  tahap  preprocessing berarti data ini sudah siap untuk diproses dan diolah oleh sistem.
e. Identifikasi kebutuhan metode
Bagian ini, sistem melakukan perhitungan untuk mendapatkan  nilai  dari ∑ 𝑌 , ∑ 𝑋𝑌 , ∑ 𝑋 2 , ∑ 𝑋 4 ,  dan ∑ 𝑋 2 𝑌 . f. Perhitungan nilai a, b dan c
Hasil  dari  tahapan  identifikasi  kebutuhan metode  tersebut  disubstitusikan  ke  persamaan  (1), (2),  (3),  (4)  dan  (5)  untuk  mendapatkan  nilai konstanta  (a),  variabilitas  (b),  variabilitas  per  X  (b) dan variabilitas per X kuadrat (c).
g. Perhitungan nilai prediksi
Hasil  perolehan  dari  perhitungan  a,  b  dan  c selanjutnya disubstitusikan ke persamaan (6) dan (7) untuk mendapatkan nilai prediksi. h. Data asli dan data nilai prediksi
Bagian  ini,  sudah  diperoleh  nilai  data  asli  dan data nilai prediksi di perunit waktunya (nilai prediksi di  setiap  tahun  akademik  berdasarkan  urutan  dari tahun akademik di data asli).
i. Uji performance : MAE, MAPE, MSE
Melakukan perhitungan selisih antara nilai data asli dan data nilai prediksi. Selanjutnya disubstitusikan ke persamaan (8), (9) dan (10) untuk mendapatkan nilai MAE, MAPE dan MSE.
1362 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1359-1386
j. Perbandingan hasil uji performance
Dari tahap uji performance didapat nilai MAE, MAPE  dan  MSE  dari  kedua  metode.  Nilai  tersebut dibandingkan mana yang nilainya lebih kecil.

## 2.6. Landasan Teori
a. Machine Learning
Machine  Learning /  Pembelajaran  Mesin merupakan  studi  ilmiah  tentang  algoritma  yang membangun  model  matematika  ataupun  statistik komputasi  berdasarkan  data  sampel  /  data training untuk  membuat  suatu  prediksi  ataupun  keputusan tanpa  diprogram  secara  eksplisit  dalam  melakukan tugasnya  [16].  Dalam Machine  Learning terdapat  3 jenis yakni :
1) Supervised Learning
Teknik  yang  mengidentifikasi  hubungan  / mengenali  pola  antara  input  data  dan  label output. Contoh dari teknik ini salah satunya ada prediksi / peramalan.

## 2) Unsupervised Learning
Teknik  yang  mengidentifikasi  hubungan  / mengenali  pola  yang  sebelumnya  belum  dapat ditemukan pada data yang tidak berlabel / tidak memiliki  output  yang  suda  ada  sebelumnya dengan pengawasan manusia yang minimal.
3) Semi-Unsupervised Learning
Teknik  yang  menggabungkan  sejumlah  kecil data  berlabel  dan  data  tidak  berlabel  selama dilakukan training data untuk menemukan pola diantara keduanya.
b. Forecasting (Peramalan / Prediksi)
Forecasting /  peramalan  /  prediksi  merupakan proses  untuk  menduga  suatu  kejadian  mendatang berdasarkan  historis  dan  pengalaman  dari  data  yang digunakan dengan menggunakan perhitungan matematis untuk memperkecil resiko kesalahan [17].
Tujuan dari Forecasting / Peramalan / Prediksi untuk  mengurangi  /  meminimalkan  ketidakpastian sehingga  dapat  diperoleh  estimasi  yang  mendekati nilai aktual [18].
c. Analisis Time Series
Analisis Time Series / Analisis Deret Berkala / Analisis  Deret  Waktu  ialah  prosedur  analitis  yang dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  perubahan atau  perkembangan  nilai  suatu  variabel  perubahan dari waktu ke waktu.
Terdapat  empat  (4)  komponen  yang  terdapat pada Time Series Data, antara lain :
1) Trend : tendensi atau kecenderungan pergerakan data yakni bisa cenderung naik, turun atau tetap.
2) Seasonality  /  Variasi  Musiman  :  pola  yang ditemukan  pada  data,  dimana  data  tersebut mengalami kenaikan/penurunan secara berulang dan sifatnya periodik.
3) Cyclical / Variasi Siklis : di dalam data terdapat pola  yang  berulang  namun  tidak  bersifat periodik (reguler).
4) Random Variations / Variasi Random  : gerakan data  yang  tidak  memiliki  pola  atau  tidak beraturan (irregular).
d. Least Square Least  Square /  kuadrat  terkecil  adalah  metode penentuan trend data  yang  mencakup  analisis  deret waktu dengan dua kasus yakni data genap atau ganjil [14].
Persamaan (1) dan (2) merupakan rumus dalam pencarian konstanta a  dan variabelitas b  dalam Metode Least Square [19]:
𝑎 = ∑ 𝑌 𝑛 (1)
𝑏 = ∑ 𝑋𝑌 ∑ 𝑋2
(2)
Dimana  : Y : Nilai asli n : Banyak data X : Unit waktu
e. Quadratic
Quadratic / Kuadratik / Parabolik adalah trend dimana  nilai  variabel  dependen  meningkat  atau menurun  secara  linear  atau  berbentuk  parabola  saat data diubah menjadi scatter plot [20].
Persamaan  (3),  (4)  dan  (5)  merupakan  rumus dalam  pencarian  konstanta  a,  variabelitas  b  dan  c variabelitas per X kuadrat, dalam Metode Quadratic :
𝑎 = (∑ 𝑌.∑ 𝑋4)− (∑ 𝑋2𝑌.∑ 𝑋2) (𝑛 .∑ 𝑋4)− (∑ 𝑋2)2
(3)
𝑏 = ∑ 𝑋𝑌 ∑ 𝑋2
(4)
𝑐 = (𝑛 .∑ 𝑋2𝑌)− (∑ 𝑋2.∑ 𝑌) (𝑛 .∑ 𝑋4)− (∑ 𝑋2)2 (5) Dimana : Y : Nilai asli a : Konstanta X : Unit waktu b : Variabelitas per X c : Variabelitas per X kuadrat f. Persamaan Garis Linear dan Non
Linear/Parabolic
Persamaan  umum  garis  linear  [3]  dalam menghasilkan nilai prediksi, pada persamaan (6) :
𝑌 ′ = 𝑎 + 𝑏𝑋 (6)
Dimana : Y' : Nilai peramalan a : Konstanta X : Unit waktu b : Variabelitas per X
Persamaan  umum  garis  non  linear/parabolic [13]  dalam  menghasilkan  nilai  prediksi,  pada persamaan (7) :
𝑌 ′ = 𝑎 + 𝑏𝑋 + 𝑐𝑋 2 (7)
Dimana : Y' : Nilai peramalan X : Unit waktu a : Konstanta b : Variabelitas per X c : Variabelitas per X kuadrat
g. Mean Absolute Error (MAE)
Mean  Absolute  Error  (MAE)  /  Mean  Absolute Deviation  (MAD) merupakan  perhitungan  dari perubahan  mutlak  antara  nilai  asli  dan  peramalan serta rata-rata dari hasil keduanya [21].
Dengan  menggunakan  data  riil  dan  data  hasil peramalan, maka substitusikan ke persamaan (8):
𝑀𝐴𝐸  = 1 𝑛 ∑ |𝑌 −   𝑌 ′ | 𝑛 𝑖=1 (8)
Dimana : Y : Nilai asli Y^' : Nilai peramalan/prediksi n : Banyaknya data h. Mean Absolute ercentage Error ( MAPE )
Mean Absolute Percentage (MAPE) ialah  nilai persentase  dari  perbedaan  antara  nilai  aktual  dan peramalan [22]. Perhitungan rerata kesalahan dengan MAPE biasanya  lebih  banyak  dipakai  dikarenakan lebih mudah dipahami karena nilainya dalam bentuk persentase [8].
Pada  persamaan  (9)  untuk  mendapat  nilai MAPE :
MAPE = ( 100% 𝑛 ) . ∑ |𝑌− 𝑌′| 𝑌 𝑛 𝑖=1 (9)
Dimana : Y : Nilai asli Y^' : Nilai peramalan/prediksi n : Banyaknya data
Tabel  1  merupakan  interpretasi  nilai MAPE tentang  kategori  akurasi  peramalan  beserta  rentang nilai MAPE dalam bentuk persentasenya :

## Tabel  1. Kategori akurasi MAPE
Nilai MAPE Akurasi Peramalan MAPE ≤ 10% Tinggi 10% < MAPE ≤ 20% Baik 20% < MAPE ≤ 50% Cukup MAPE > 50% Rendah
i. Mean Square Error (MSE)
Mean Squared Error (MSE) adalah perhitungan dari kuadrat perubahan antara nilai asli dan peramalan serta rata-rata dari hasil keduanya [9].
Pada  persamaan  (10)  untuk  mendapat  nilai MSE :
MSE = 1 𝑛 ∑ (𝑌 −   𝑌 ′ ) 2 𝑛 𝑖=1 (10)
Dimana : Y : Nilai asli Y^' : Nilai peramalan/prediksi n : Banyaknya data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  merupakan  data  jumlah pendaftar  mahasiswa  baru  di  tiga  jalur  masuk  dari Tahun  Akademik  2014/2015  sampai  2022/2023. Tabel  2 merupakan  data  asli  atau  belum  dilakukan proses preprocessing (penghapusan data kosong dan double),  pada  tabel  tersebut  telah  dirinci  tiga  jalur masuk  (SPAN-PTKIN,  UM-PTKIN  dan  Mandiri Reguler):
Tabel  2. Data sebelum preprocessing Tahun Akademik SPAN- PTKIN UM- PTKIN Mandiri Reguler 2014/2015 563 827 468 2015/2016 1596 1668 1041 2016/2017 1866 1649 1039 2017/2018 1887 2125 1384 2018/2019 1746 1665 1962 2019/2020 3049 2086 1879 2020/2021 2386 1776 995 2021/2022 2085 1198 773 2022/2023 1743 1141 479

## 3.2. Preprocessing Data
Pada  tahap  ini,  harus  dilakukan  pengecekan apakah terdapat data kosong atau ada pendaftar yang melakukan  pendaftaran  lebih  dari  satu  dalam  satu jalur  yang  sama.  Ini  bertujuan  agar  tidak  ada  data double  pada  data  yang  akan  digunakan  nantinya. Tabel 3 merupakan rincian jumlah data kosong/double yang ditemukan:
Tabel  3. Jumlah data kosong/double Tahun Akademik SPAN- PTKIN UM- PTKIN Mandiri Reguler 2014/2015 0 0 0 2015/2016 0 0 0 2016/2017 0 0 0 2017/2018 0 0 0 2018/2019 0 0 728 2019/2020 0 0 591 2020/2021 0 0 394 2021/2022 0 0 399 2022/2023 0 0 215
Tabel  3 pada  kolom  SPAN-PTKIN  dan  UM- PTKIN tertulis nol, dikarenakan data dari kedua jalur tersebut  merupakan  jalur  yang  digelar  oleh  tingkat nasional dan yang melakukan pendaftaran merupakan dari  pihak  sekolah  sehingga  tidak  ada  double  data. Sedangkan  jalur  Mandiri  Reguler  hanya  dari  Tahun Akademik  2018/2019  sampai  2022/2023  yang terindentifikasi data-data double.

## 1364
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1359-1386
Tabel 4 merupakan data pendaftar  yang sudah melalui  penghapusan  data  double,  lalu  ketiga  jalur tersebut dijumlahkan pertahun akademik:
Tabel  4. Data pendaftar mahasiswa baru Tahun Akademik SPAN- PTKIN UM- PTKIN Mandiri Reguler Total 2014/2015 563 827 468 1858 2015/2016 1596 1668 1041 4305 2016/2017 1866 1649 1039 4554 2017/2018 1887 2125 1384 5396 2018/2019 1746 1665 1234 4645 2019/2020 3049 2086 1288 6423 2020/2021 2386 1776 601 4763 2021/2022 2085 1198 374 3657 2022/2023 1743 1141 264 3148

## 3.3. Data Siap Diproses
Tabel 5 merupakan tabel data jumlah pendaftar pertahun  akademik  yang  sudah  melalui  tahapan preprocessing data, sehingga data tersebut siap untuk diproses ke tahap identifikasi kebutuhan metode:
Tabel  5. Data total pendaftar mahasiswa baru Tahun Akademik Jumlah Pendaftar 2014/2015 1858 2015/2016 4305 2016/2017 4554 2017/2018 5396 2018/2019 4645 2019/2020 6423 2020/2021 4763 2021/2022 3657 2022/2023 3148

## 3.4. Identifikasi Kebutuhan Metode
Pada  bagian  ini  merupakan  mengidentifikasi sekaligus melakukan perhitungan berdasarkan keperluan untuk pencarian konstanta a, variabelitas b dan variabelitas kuadrat c.
Pada metode ini dalam penentuan nilai X (Unit Waktu)  harus  mengecek  terlebih  dahulu  banyaknya data yang digunakan merupakan kategori ganjil atau genap.  Ilustrasi  penentuan  X  (Unit  Waktu) digambarkan  pada Gambar  2 berlaku  pada Least Squar e maupun Quadratic :
Gambar  2. Penentuan x (unit waktu)
Penjelasan  mengenai Gambar  2 dalam penentuan X (Unit Waktu) [2] :
a. Kategori Ganjil / Data Ganjil
Misal terdapat data sebanyak 9 data / baris / row, dibagi menjadi 2 bagian sehingga di dapat 4,5.
Maka data dari baris 1 – 4 merupakan baris yang nilai X (Unit Waktu) kurang dari 0. Baris ke 5 merupakan nilai X (Unit Waktu) yang bernilai 0 karena berada ditengah. Selanjutnya, baris ke 6 – 9 mendapat nilai X (Unit Waktu) lebih dari 0.
Jika diurutkan dari data ke 1 – ke 9 maka nilai X (Unit Waktu) nya yakni -4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4.
b. Kategori Genap / Data Genap Misal terdapat data sebanyak 8 data / baris / row, dibagi  menjadi  2  bagian  sehingga  di  dapat  4. Maka  nilai  X  (Unit  Waktu)  yang  nilainya  0 berada di antara data baris ke 4 dan 5. Sehingga, baris  ke  4  –  1  akan  memiliki  nilai  X  (Unit Waktu) kurang dari 0. Sedangkan baris ke 5 – 8 akan memiliki nilai X (Unit Waktu) lebih dari 0. Jika diurutkan dari data ke 1 – ke 8 maka nilai X (Unit Waktu) nya yakni -7,-5,-3,-1,1,3,5,7. Berdasarkan  penjelasan  mengenai Gambar  2 , Tabel  6 merupakan  hasil  perhitungan  untuk keperluan  metode Least  Square . 𝑌 merupakan  data asli dari jumlah pendaftar (total pendaftar dari ketiga jalur), 𝑋 merupakan  unit  waktu  berdasarkan ketentuan yang dijelaskan Gambar 2 . 𝑋𝑌 merupakan hasil perkalian antara nilai jumlah pendaftar dan unit waktu, selanjutnya 𝑋 2 merupakan hasil kuadrat dari unit waktu:
Tabel  6. Hasil perhitungan least square Tahun Akademik 𝒀 𝑿 𝑿𝒀 𝑿 𝟐 2014/2015 1858 -4 -7432 16 2015/2016 4305 -3 -12915 9 2016/2017 4554 -2 -9108 4 2017/2018 5396 -1 -5396 1 2018/2019 4645 0 0 0 2019/2020 6423 1 6423 1 2020/2021 4763 2 9526 4 2021/2022 3657 3 10110 9 2022/2023 3148 4 11984 16 Total 38749 4661 60
Tabel  7 merupakan  hasil  perhitungan  untuk keperluan metode Quadratic . 𝑌 merupakan data asli dari total pendaftar  (total pendaftar dari ketiga jalur), 𝑋 merupakan unit waktu berdasarkan ketentuan yang dijelaskan Gambar 2 . 𝑋𝑌 merupakan hasil perkalian antara  nilai  jumlah  pendaftar  dan  unit  waktu, selanjutnya 𝑋 2 merupakan  hasil  kuadrat  dari  unit waktu. 𝑋 2 𝑌 merupakan hasil dari perkalian kolom 𝑋 2 dan 𝑌 . 𝑋 4 merupakan  hasil  dari  kolom  unit  waktu yang dikuadratkan empat:
Tabel  7. Hasil perhitungan quadratic Tahun Akademik 𝒀 𝑿 𝑿𝒀 𝑿 𝟐 𝑿 𝟐 𝒀 𝑿 𝟒 2014/2015 1858 -4 -7432 16 29728 256 2015/2016 4305 -3 -12915 9 38745 81 2016/2017 4554 -2 -9108 4 18216 16 2017/2018 5396 -1 -5396 1 5396 1 2018/2019 4645 0 0 0 0 0 2019/2020 6423 1 6423 1 6423 1 2020/2021 4763 2 9526 4 19052 16 2021/2022 3657 3 10110 9 32913 81 2022/2023 3148 4 11984 16 50368 256 Total 38749 4661 60 200841 708
3.5. Perhitungan Nilai a, b, dan c
a. Perhitungan pada Least Square
Selanjutnya, melakukan substitusi ke persamaan umum untuk mendapatkan nilai prediksi pada metode Least Square .
Berdasarkan  hasil  dari  Identifkasi  Kebutuhan Metode  yang  diperoleh  melalui Tabel  6 ,  berikut proses substitusi ke persamaan (1) dan (2) :
𝑎 = ∑ 𝑌 𝑛 = 38749 9 = 4305,444 𝑏 = ∑ 𝑋𝑌 ∑ 𝑋2 = 4661 60 = 77,683
Setelah  didapatkan  nilai konstanta a  dan variabelitas b,  selanjutnya  melakukan  perhitungan nilai prediksi jumlah pendaftar mahasiswa baru pada tiap Tahun Akademiknya.
Berikut  contoh  perhitungan  nilai  prediksi  dari Least  Square untuk  Tahun  Akademik  2014/2015 yang  dimana 𝑋 atau  unit  waktu  untuk  Tahun Akademik  tersebut  adalah  -4  berdasarkan  hasil  dari Tabel 6 . Selanjutnya disubstitusikan ke persamaan (6) seperti di bawah ini:
𝑌 ′ = 𝑎 + 𝑏𝑋
= 4305,444 + (77,683 ∗ (−4))
= 4305,444 + (−310,733)
= 3994,711
3994,711 merupakan hasil nilai prediksi jumlah pendaftar  untuk  Tahun  Akademik  2014/2015. Perhitungan  nilai  prediksi  untuk  Tahun-tahun Akademik selanjutnya menggunakan cara yang sama.
Tabel  8 merupakan  data  jumlah  pendaftar mahasiswa  baru  berdasarkan  data  asli  ( 𝑌 )  dan  hasil prediksinya ( 𝑌 ′ ) dengan menggunakan metode Least Square .  Setelah  didapat  nilai  prediksi,  perlu dilakukan  perhitungan  selisih  antar  keduanya  ( 𝑌 − 𝑌 ′ )  karena  hasil  selisih  ini  akan  dijumlah  dan digunakan untuk pengujian performance nantinya:
Tabel 8. Nilai aktual dan nilai prediksi (least square) Tahun Akademik 𝒀 𝒀 ′ 𝒀 −   𝒀 ′ 2014/2015 1858 3994,711 2136,711 2015/2016 4305 4072,394 232,605 2016/2017 4554 4150,078 403,922 2017/2018 5396 4227,761 1168,239 2018/2019 4645 4305,444 339,555 2019/2020 6423 4383,128 2039,872 2020/2021 4763 4460,811 302,188 2021/2022 3657 4538,494 881,494 2022/2023 3148 4616,178 1468,178 Total 8972,767
b. Perhitungan pada Quadratic Selanjutnya, melakukan substitusi ke persamaan umum untuk mendapatkan nilai prediksi pada metode Quadratic dengan menggunakan data pada Tabel 7 .
Data penjumlahannya di substitusikan ke persamaan (3), (4) dan (5):
𝑎 =
(∑ 𝑌.∑ 𝑋4)− (∑ 𝑋2𝑌.∑ 𝑋2)
(𝑛 .∑ 𝑋4)− (∑ 𝑋2)2
= 27434292−12050460 6372−3600 = 38749 9 = 5549,723 𝑏 = ∑ 𝑋𝑌 ∑ 𝑋2 = 4661 60 = 77,683
𝑐 = (𝑛 .∑ 𝑋2𝑌)− (∑ 𝑋2.∑ 𝑌)
(𝑛 .∑ 𝑋4)− (∑ 𝑋2)2
= 1807569−2324940 6372−3600 = −517371 2772 = −186,642 Setelah didapatkan nilai konstanta a, variabelitas b dan variabelitas kuadrat c, selanjutnya melakukan  perhitungan  nilai  prediksi  jumlah pendaftar  mahasiswa  baru  pada  tiap  Tahun Akademiknya.
Berikut  contoh  perhitungan  nilai  prediksi  dari Quadratic untuk  Tahun  Akademik  2014/2015  yang dimana 𝑋 atau  unit  waktu  untuk  Tahun  Akademik tersebut  adalah  -4  sedangkan 𝑋 2 nya  16  atau (−4) 2 berdasarkan  hasil  dari Tabel  7 .  Selanjutnya disubstitusikan ke persamaan (7) seperti di   bawah ini:
𝑌 ′ = 𝑎 + 𝑏𝑋 + 𝑐𝑋 2 = 5549,723 + (77,683 ∗ (−4))
+(−186,642 ∗ (−4) 2 ) = 5549,723 + (−310,733) +(−2986,27) = 2252,721
Perhitungan  nilai  prediksi  untuk  Tahun-tahun Akademik selanjutnya menggunakan cara yang sama.
Tabel  9 merupakan  data  jumlah  pendaftar mahasiswa  baru  berdasarkan  data  asli  ( 𝑌 )  dan  hasil prediksinya  ( 𝑌 ′ )  dengan  menggunakan  metode Quadratic .  Setelah  didapat  nilai  prediksi,  perlu dilakukan  perhitungan  selisih  antar  keduanya  ( 𝑌 − 𝑌 ′ )  karena  hasil  selisih  ini  akan  dijumlah  dan digunakan untuk pengujian performance nantinya:
Tabel 9. Nilai aktual dan nilai prediksi (quadratic)
Tahun Akademik 𝒀 𝒀 ′ 𝒀 −   𝒀 ′ 2014/2015 1858 2252,721 394,7212 2015/2016 4305 3636,897 668,103 2016/2017 4554 4647,789 93,78918 2017/2018 5396 5285,398 110,6022 2018/2019 4645 5549,723 904,7229 2019/2020 6423 5440,765 982,2355 2020/2021 4763 4958,523 195,5225 2021/2022 3657 4102,997 445,997 2022/2023 3148 2874,188 273,8121 Total 4069,506

## 1366
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1359-1386

## 3.6. Uji Performance
Pada bagian ini, data yang didapat pada Tabel 8 digunakan  untuk  perhitungan  uji  performance menggunakan metode MAE , MAPE dan MSE dengan mensubstitusikan  data  tabel  tersebut  ke  persamaan (8),  (9)  dan  (10). Gambar  3 merupakan  hasil  uji performance dari data Tabel 8 ( Least Square ):
Gambar  3. Uji performance (least square)
Sedangkan  untuk Quadratic menggunakan
Tabel
9 dalam melakukan pengujian performancenya. Gambar  4 merupakan  hasil  uji performance dari data Tabel 9 ( Quadratic ) :
Gambar  4. Uji performance (quadratic)
Hasil  perhitungan  uji  performance  MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  diubah  dalam bentuk  persen.  Jadi  hasil  MAPE  pada Least  Square sebesar 30% sedangkan pada Quadratic sebesar 11%.

## 3.7. Visualisasi Data
Gambar  5 merupakan  visualisasi  berdasarkan data  asli/aktualnya  dimana  gambar  lingkaran/titik tersebut  menandakan  Tahun  Akademik  dengan jumlah  pendaftar  tertentu  berdasarkan  data  pada Tabel  5 yang  merupakan  data  yang  sudah  siap diproses :
Gambar  5. Visualisasi data asli/aktual
Pada Gambar 6 menggunakan data pada Tabel 8 yang  merupakan  perpaduan  dua  data  yakni  data asli/aktual  (kolom 𝑌 )  digambarkan  menggunakan lingkaran/titik  dan  data  hasil  prediksi  (kolom 𝑌 ′ ) digambarkan  menggunakan  garis  yang  merupakan hasil dari perhitungan Least Square :
Gambar  6. Visualisasi data aktual dan data prediksi per tahun (least square)
Pada Gambar 7 menggunakan data pada Tabel 9 yang  merupakan  perpaduan  dua  data  yakni  data asli/aktual  (kolom 𝑌 )  digambarkan  menggunakan lingkaran/titik  dan  data  hasil  prediksi  (kolom 𝑌 ′ ) digambarkan  menggunakan  garis  yang  merupakan hasil dari perhitungan Quadratic :
Gambar  7. Visualisasi data aktual dan data prediksi per tahun (quadratic).

## 4. DISKUSI
Berdasarkan  apa  yang  sudah  dipaparkan  pada hasil  dan  pembahasan  di  atas.  Keberhasilan penggunaan  metode Least  Sqaure yang  telah dilakukan  di  penelitian  sebelumnya  seperti  yang dilakukan  oleh  Sagung  Putri  Chandra  Astiti  yakni Least  Square memperoleh  nilai  standart  deviasi terkecil  [4].  Selain  itu,  Nindian  Puspa  Dewi  yang akurasi  dari  prediksinya  mencapai  90%  [7].  Namun ada  juga  yang  hasilnya  cukup  buruk  bahkan  nilai MAPE  yang  dihasilkan  melebihi  dari  nilai  MAPE yang diperoleh oleh penelitian ini yang hanya bernilai 30%.  Diantaranya  yang  dilakukan  oleh  Johanna Sindya  Widjaya  [8]  dan  penelitian  milik  Dzurrotun Nasyika [11] yang membahas tentang prediksi jumlah pasien  Covid  dan  jumlah  permintaan  produk  darah dengan nilai MAPEnya berada di atas 30% dari nilai MAPE di penelitian ini. Jika dilihat dari kasus-kasus yang  berhasil  dan  kurang  berhasil  mayoritas merupakan  tentang  data  penjualan  untuk  yang
kategori  berhasil  sedangkan  data  yang  bersifat  naik turun/non linear menyebabkan hasil MAPEnya besar atau tergolong buruk. Begitu pula yang dilakukan di penelitian  ini  yang  menggunakan  data  jumlah pendaftar,  namun  nilai  MAPE  yang  didapat  pada penelitian ini dari hasil metode Least Square masih di bawah  nilai  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya yang  masuk  dalam  kategori  kurang  berhasil  dalam penelitiannya.
Sedangkan  pada  penelitian  Dayu  Pratama  [14] yang  membandingkan  metode  Least  Square  dan Quadratic memperoleh hasil MAPE yang beda tipis. Kedua metode tersebut masuk dalam kategori akurasi peralamalan  ”Tinggi”  dengan  menggunakan  data sebanyak 10 data penjualan. Namun pada penelitian ini hanya mencapai ke kategori ”Baik”. Mungkin saja penelitian yang telah dilakukan di penelitian ini dapat juga  masuk  ke  kategori  akurasi  peramalan  ”Tinggi” jika data yang digunakan lebih banyak daripada yang digunakan  sekarang.  Selain  itu,  Sitti  Raodah  [12] yang  meneliti  tentang  produksi  pangan  menyatakan metode Quadratic baik digunakan dalam meramalkan produksi ubi jalar.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pemaparan,  metode  yang  lebih cocok  pada  penelitian  ini  yakni  metode Quadratic dengan  nilai  dari  hasil  uji  performance  (MAE, MAPE,  MSE)  lebih  kecil  daripada  nilai  hasil  uji performance yang didapat dari metode Least Square . Metode Quadratic lebih cocok dikarenakan dari bentuk  data  yang  digunakan  pada  penelitian,  dapat dilihat pada Gambar 5 (Visualisasi Data Asli/Aktual)  yang  memiliki  pola  seperti  parabola (mengalami  kenaikan  lalu  mengalami  penurunan  di beberapa tahun terakhir).
Jika ingin tetap data dalam penelitian ini untuk digunakan  pada  penelitian  selanjutnya,  saran  yang dapat diberikan yakni mencobanya untuk melakukan kombinasi  dengan  metode  lain.  Namun  tentunya harus  memperhatikan  bentuk  data  yang  digunakan dan  metode  yang  digunakan  termasuk  dalam penggunaan data linear atau non linear.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. S. Machfiroh, W. A. Alam Sur, and R. T. Pangestu,  “Trend  Semi  Average  and  Least Square  in  Forecasting  Yamaha  Motorcycle Sales,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol.  16,  no.  1,  pp.  343–354,  2022,  doi: 10.30598/barekengvol16iss1pp341-352.
[2] A.  P.  Silalahi  and  H.  G.  Simanullang, “Prediksi  Jumlah  Pasien  Covid-19  Di Indonesia Menggunakan Least Square Method Berbasis Android,” J. Inform. Manaj. dan Komput. , vol. 14, no. 1, pp. 86–93, 2022, doi: 10.36723/juri.v14i1.328.
[3] A. Ridwan, A. Faisol, and F. Santi Wahyuni, “Penerapan  Metode  Least  Square  Untuk
Prediksi Penjualan Berbasis Web Pada Doni Sport  Malang,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 129–136, 2020, doi:
10.36040/jati.v4i1.2745.
[4] S.  Putri  and  C.  Astiti,  “Penerapan  Metode Least  Square  Dalam  Perhitungan  Proyeksi Jumlah Penduduk,” SEPREN (Journal Math. Educ. Applied) , vol. 04, no. 02, pp. 147–154, 2023, doi: 10.36655/sepren.v4i1. [5] I. Rahmawati and R. Wijanarko,
“Implementasi  Prediksi  Penjualan  Obat Menggunakan  Metode  Least  Square  Pada Apotek Demak Farma Jaya,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 1, no. 1, pp. 19–23, 2019, doi: 10.36499/jinrpl.v1i1.2762.
[6] M.  Rahmawita  and  I.  Fazri,  “Aplikasi Peramalan  Penjualan  Obat  Menggunakan Metode  Least  Squaredi  Rumah  Sakit Bhayangkara,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  201,  2018,  doi: 10.24014/rmsi.v4i2.5685.
[7] I.  Dewi,  Nindian  Puspa;  Listiowarni, “Peramalan Harga Bahan Proyek
Menggunakan  Metode  Least  Square  (Studi Kasus :  CV  Rizky  Mulya),” J-TFA  (Jurnal
Teknol. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 1–33, 2019, [Online].
Available:
https://jurnal.ummu.ac.id/index.php/J- TIFA/article/view/240/150
[8] J.  S.  Widjaya,  D.  Agushinta  R,  and  S.  R. Puspita Sari, “Sistem Prediksi Jumlah Pasien
Covid-19 Menggunakan Metode Trend Least Square Berbasis Web,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, pp. 39–51, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1036. [9] R.  W.  N.  Octavia  and  U.  Chotijah, “Implementasi  Metode  Least  Square  Untuk Prediksi Penjualan Kue Donat dan Bomboloni,” Jutisi (Jurnal Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 11, no. 1, pp. 251– 262, 2022, doi: 10.35889/jutisi.v11i1.802.
[10] D.  Swanjaya  and  D.  Putra  Pamungkas, “Analisa Hasil Prediksi Metode Least Square menggunakan  Korelasi  dan  MAPE  pada Toko PS,” Gener. J. , vol. 5, no. 1, pp. 11–18, 2021, doi: 10.29407/gj.v5i1.15440.
[11] D.  Nasyika,  S.  Slamin,  and  P.  Pandunata, “Sistem Prediksi Jumlah Permintaan Produk
Darah  Menggunakan  Metode  Least  Square Regression  Line  (Studi  Kasus :  Utd  Pmi Kabupaten
Jombang),”
INFORMAL
Informatics J. , vol. 3, no. 2, pp. 48–55, 2018, doi: 10.19184/isj.v3i2.9989.
[12] S.  R.  Garuda  and  Y.  Baliadi,  “Aplikasi Metode  Tren  Waktu  Satu  Ragam  Dalam Peramalan  Toleransi  Komoditas  Pangan Terhadap  Perubahan  Iklim  Di  Papua,” J. Inform. Pertanian. , vol. 27, no. 1, pp. 35–46,
1368 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1359-1386
2018.
[13] A.  Rifa’i,  “The  Statistical  Parabolic Projection  Method  Untuk  Forecasting,” J. Manaj. dan Bisni , vol. 8, no. 2, pp. 354–365, 2019, doi: 10.34006/jmbi.v8i2.137.
[14] D.  Pratama  and  M.  Ardhiansyah,  “Analisis Perbandingan  Metode  Least  Square  dan Parabolik  untuk  Perhitungan  Forecasting
Penjualan  Minuman  Pada  Kedai  Rumah
Celoteh,” INFORMATIKA , vol. 3, no. 1, pp. 78–91, 2022.
[15] I.  Simamora,  “Metode  Trend  Non  Linear Untuk  Forecasting  Komposisi  Penduduk Kabupaten  Tapanuli  Tengah  Menurut  Jenis Kelamin  Tahun  2006-2019,” J.  Curere ,  vol. 02,  no.  02,  pp.  175–183,  2018,  doi:
10.36764/jc.v2i2.
[16] R.  R.  Pratama,  “Analisis  Model  Machine Learning  Terhadap  Pengenalan  Aktifitas Manusia,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.
Inform.  dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  19,  no.
2, pp. 302–311, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.688.
[17] W. Kurniadi, “Pendukung Keputusan Dalam Peramalan  Penjualan  Ayam  Broiler  Dengan Metode Trend Moment Dan Simple Moving
Average Pada CV. Merdeka Adi Perkasa,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 3, pp. 76–90, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i3.652.
[18] M.  Hatta  and  A.  Fauziah  Fitri,  “Sistem Prediksi  Persediaan  Stok  Darah  Dengan Metode  Least  Square  Pada  Unit  Transfusi
Darah  Studi  Kasus  PMI  Kota  Cirebon,” J.
Ilm. Ilmu Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 41–45, 2020, doi: 10.35329/jiik.v6i1.130.
[19] R. Maulana Fauzi and D. Iskandar Mulyana, “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Metode  Least  Square  untuk  Memprediksi
Penjualan  Lampu  LED  pada  PT.  Sumber Dinamika Solusitama,” J. Sos. Teknol. , vol. 1, no. 8, pp. 907–919, 2021, doi: 10.36418/jurnalsostech.v1i8.182.
[20] I. Zikri, S. Safrida, E. Susanti, and R. A. Putri, “Analysis of trend and determinant factors of imported  soybean  in  the  period  of  2003- 2022,” Adv.  Food  Sci.  Sustain.  Agric.
Agroindustrial Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 17–24,
2020, doi:
10.21776/ub.afssaae.2020.003.01.3.
[21] A. Navlani, A. Fandango, and I. Idris, Python Data  Analysis :  Perform  Data  Collection,
Data  Processing,  Wrangling,  Visualization, and  Model  Building  Using  Python ,  Third edit. Birmingham, Mumbai:  Pact Publishing Ltd, 2021.
[22] W. M. Baihaqi, M. Dianingrum, and K. A. N. Ramadhan, “Regresi Linier Sederhana Untuk
Memprediksi  Kunjungan  Pasien  Di  Rumah
Sakit Berdasarkan Jenis Layanan Dan Umur
Pasien,” J. Simetris , vol. 10, no. 2, pp. 671– 680, 2019, [Online]. Available: https://www.jurnal.umk.ac.id/index.php/sim et/article/view/3484.