## PREDIKSI PENDAFTARAN PESERTA DIDIK BARU DENGAN METODE POLYNOMIAL REGRESSION, DAN K-MEDOIDS
Noviana 1 , Chairani Fauzi 2 , Sriyanto 3
Informatics & Business Institute Darmajaya, Bandar Lampung Jl. 2.A. Pagar Alam No. 93, Bandar Lampung - Indonesia 35142 E-mail : 1Novianagita1989@gmail.com, 2chairani@darmajaya.ac.id, 3sriyanto@darmajaya.ac.id

## ABSTRAK
Salah satu sekolah yang berupaya memprediksi penerimaan peserta didik baru berdasarkan data dari tahun sebelumnya,  namun  hasilnya  tidak  tepat.  Turun  naiknya  jumlah  penerimaan  peserta  didik  baru  ini merupakan masalah bagi SMK Negeri 2 Kotabumi dalam mempersiapkan sarana rombel, seragam, buku penunjang  kegiatan  pembelajaran  serta  menentukan  langkah-  langkah  dan  kebijakan  terkait  promosi sekolah  dan  target  penerimaan  peserta  didik  baru  tahun-tahun  selanjutnya.  Prediksi  pendaftaran  peserta didik baru menggunakan metode polynomial regression, dan K-Medoids, Dalam pengolahan data prediksi pendafataran peserta didik. Hasil yang didapat nilai Y yang sesuai dengan hasil implementasi menggunkan python.  Contohnya  pada  tahun  2018  didapat  nilai  Y  =  0,0034x6  -  0,6194x5  +  46,754x4  -  1864,6x3  + 41412x2  - 485358x  +  2E+06  =  1744,01 deng  R  =  0,8779 yang disertai  dengan yang  sama  untuk  setiap tahun, sedangkan untuk metode K-Medoids didapat pada tahun 2018 clustering 0 didapat 73 calon siswa dengankategori tidak lulus dan 19 dengan kategori lulus, sedangkan untuk tahun 2019 sampai 2022 jumlah cluster 0 bernilai 0 dan cluter 1 bernilai 92 yangberarti peserta lulus semua.
Kata Kunci : polynomial regression, K-Medoids, Prediksi pendaftaran

## ABSTRACT
One school attempted to predict the acceptance of new students based on data from the previous year, but the results were inaccurate. The fluctuation in the number of new student admissions is a problem for SMK Negeri  2  Kotabumi  in  preparing  class  facilities,  uniforms,  books  to  support  learning  activities  and determining steps and policies related to school promotion and targets for new student admissions in the following  years.  Predicting  new  student  enrollment  using  the  polynomial  regression  method,  and  K- Medoids, in processing student enrollment prediction data. The results obtained are Y values that are in accordance with the implementation results using python. For example, in 2018 the value Y = 0.0034x6 - 0.6194x5 + 46.754x4 - 1864.6x3 + 41412x2 - 485358x + 2E+06 = 1744.01 with R = 0.8779 accompanied by the same for each year, whereas for the K- Medoids method obtained in 2018 clustering 0 obtained 73 prospective students in the non-passing category and 19 in the pass category, while for 2019 to 2022 the number of cluster 0 is worth 0 and cluster 1 is worth 92 which means that all participants have passed.
Keywords :  polynomial regression, K-Medoids, Enrollment prediction

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan  peserta  didik  baru  merupakan agenda sekolah atau lembaga pendidikan formal,
hal ini dilaksanakan baik sekolah negeri maupun swasta  di  waktu  yang  sama.  Proses  ini merupakan  salah  satu  kegiatan  awal  dalam proses kegiatan
belajar mengajar di sekolah. Penerimaan peserta didik  baru  dilaksanakan  di  setiap  jenjang sekolah,  di  mulai  dari  tingkat  sekolah  dasar, SMP,  SMA  dan  SMK.  Dalam  setiap  tahunnya penerimaan peserta didik baru dapat mengalami kenaikan dapat pula mengalami penurunan. Hal ini  dapat  mempengaruhi  berbagai  aspek  dalam kegiatan yang telah direncanakan sekolah. Baik dalam  persiapan  sarana  prasarana  ataupun anggaran  yang  sudah  diagendakan  di  tahun ajaran baru, sehingga diperlukan adanya prediksi untuk  mengetahui  jumlah  penerimaan  peserta didik  baru,  agar  semua  keputusan  dalam manajemen perencanaan ke depan dapat berjalan dengan  baik.  Seni  dan  ilmu  meramalkan peristiwa masa depan dikenal sebagai
prediksi[1].  Dimana  hasil  prediksi  ini  dapat menjadi panduan untuk perencanaan kedepanya [2]. Untuk
mengumpulkan informasi yang dapat digunakan untuk  membuat  prediksi,  Data  Mining  dapat digunakan  untuk  mengekstraksi  informasi  dari kumpulan data yang sangat besar [3].
Menemukan  pola  dalam  data  yang  disimpan dalam  database  di  suatu  instansi  menjadi  lebih mudah  dengan  data  mining  [4].  Karena keefektifannya, pengelompokan aliran data telah menarik  perhatian  dalam  penelitian.  Mengingat bahwa  hanya  ada  satu  pindaian,  menerapkan teknik  pengelompokan  acak  ke  aliran  data merupakan  tantangan.  Pengelompokan  aliran dapat  dilakukan  untuk  seluruh  aliran  atau menggunakan jendela geser di mana hanya item aliran terbaru yang diperhitungkan[5].
SMK Negeri 2 Kotabumi salah satu sekolah yang berupaya memprediksi penerimaan peserta didik baru  berdasarkan  data  dari  tahun  sebelumnya, namun  hasilnya  tidak  tepat.  Turun  naiknya jumlah  penerimaan  peserta  didik  baru  ini merupakan  masalah  bagi  SMK  Negeri  2 Kotabumi dalam mempersiapkan sarana rombel, seragam, buku penunjang kegiatan pembelajaran serta menentukan langkah-langkah dan kebijakan  terkait  promosi  sekolah  dan  target penerimaan  peserta  didik  baru  tahun-tahun selanjutnya
2 . PENELITIAN YANG TERKAIT
D.  A.  Ferryan,Dkk.  dengan  judul  “Peramalan Harga  Minyak  Mentah  di  Indonesia  dengan metode Regresi Polinomial”, menyatakan bahwa peramalan ini memiliki tingkat keakuratan yang baik  dan  peramalan  harga  minyak  mentah  di Indonesia  mengalami  penurunan  dari  bulan sebelumnya  dimulai  dengan  harga  minyak mentah pada bulan desember 2021 dengan harga US$ 68,24 /bbl sampai dengan Mei 2022 dengan harga US$ 48,78/bbl [6] . Sedangkan
Menurut  Dyang  Falila  Pramesti  dkk,  dengan judul  “Implementasi  Metode  K-Medoids Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Potensi
Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan
Persebaran  Titik  Panas  (Hotspot)”  menyatakan bahwa penentuan potensi diperoleh hasil dimana potensi  tinggi  terhadap  kebakaran  hutan/lahan ditunjukkan  pada  cluster  1  dengan  rata-rata brightness  diatas  batas  ambang  yaitu  334.470K dan rata-rata confidence 87.08% dengan indikasi api termasuk dalam katagori high confidence fire atau memiliki potensi tinggi terhadap terjadinya kebakaran yang sebenarnya sehingga dibutuhkan penanggulangan segera. Potensi sedang ditunjukkan  pada  cluster  2  dengan  rata-rata brightness dibawah batas ambang yaitu 318.80K dan rata-rata confidence 58.73% dengan indikasi api termasuk dalam katagori nominal confidence fire dimana dibutuhkan kewaspadaan terjadinya kebakaran hutan/lahan[7].

## 3 . METODE PENELITIAN

## A. Data Mining
Analisis  penemuan  data  yang  dikenal  sebagai data berupaya menemukan hubungan yang tidak terduga dan memberi pemilik data ringkasan data yang  dapat  dipahami  dan  bermanfaat[8],  [9]. Tujuannya  adalah  untuk  menemukan  pola  yang sebelumnya tidak diketahui.
Dalam
penambangan data, tumpukan data masa lalu ini dianggap  sebagai  tambang  yang  dapat  diolah untuk menghasilkan pengetahuan yang berharga[10]–[13].
B. K- Medoids
Ketika pengelompokan dilakukan menggunakan pengelompokan  berbasis  medoid,  metafora Cluster  dihitung  sebagai  jarak  rata-rata  antara semua  item  dalam  koleksi.  Pengelompokan berbasis  medoid  menganggap  medoid  yang mewakili  satu  instance  dari  kumpulan  data sebagai pusat dari setiap Cluster[14]. Algoritma PAM  (Partitioning  Around  Medoids),  sering disebut  sebagai  algoritma  KMedoids,  adalah metode  yang  direpresentasikan  oleh  cluster, khususnya medoid [15].

## C. Polynomial Regression
Analisis regresi melibatkan identifikasi hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. Ini adalah salah satu alat  statistik  terpenting  yang  banyak  digunakan di  hampir  semua  ilmu.  Model  hubungan dihipotesiskan,  dan  perkiraan  nilai  parameter digunakan  untuk  mengembangkan  persamaan regresi  yang  diperkirakan  [16],  [17].  Regresi polinomial  didasarkan  pada  premis  bahwa ukuran orang dan lingkungan mewakili konstruksi  yang  berbeda  dan  asumsi  yang tertanam  dalam  skor  perbedaan  dan  indeks kesamaan  profil  mewakili  hipotesis  yang  harus diuji secara empiris [18].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 K-Medoids
Penentuan  cluster  dibagi  menjadai  2  ketegori yaitu sperti table dibawah ini:
Tabel I. Penentuan  Criteria
Kriteria Cluster
Cluster 0 -Tidak Lulus
Cluster 1 - Lulus
Dari data Clustering pada table didapat hasil Iterasi 1 sebagai berikut:
No Nama C0 C1 Kedek a tan Clus ter 1 Salsabila Mardiyah 0,87 1,60464 9494 0,87 0
2  Aisah 0 1,5297 0 5854 0 0 3 Anisak Tuljanah 1,56 1,95897 9326 1,56 0 4  Dani Revaldi 1,0178 8 9974 0,70007 1425 0,7000 7 1425 1 5  Celly Inanda 1,1225 4 1759 0,5423 0 9875 0,5423 0 9875 1 6 Pandu Setiawan 2,640 07 5756 1,20415 9458 1,2041 5 9458 1 7  Aldi Pirando 3,146 82 3796 1,63477 8272 1,6347 7 8272 1 … . …….. ….. ….. … .. …. 9 0 Wulan Pratam a Sari 1,7701 9 7729 0,64 0,64 1 9 1 Denisa Fitri Amanda 1,9880 6 4385 1,48337 4531 1,4833 7 4531 1 9 2 Beta Agus Setiyana 3,0972 4 0707 1,57 190 9667 1,5719 0 9667 1 Jumlah Kedekatan 734,01 8 8709 Didapat utk data tahun 2018 sampai batas iterasi
3  sehingga didapat  hasil  seperti  table  dibawah ini:
No Nama C0 C1 Kedeka tan Clus ter 1 Salsabila Mardiyah 3,14156 2498 3,49122 7572 3,1415 6 2498 0 2  Aisah 2,47387 6094 2,71904 9459 2,4738 7 6094 0 3 Anisak Tuljanah 3,73087 6429 4,13138 5961 3,7308 7 6429 0 4  Dani Revaldi 1,71640 2904 2,17130 1444 1,7164 0 2904 0 5  Celly Inanda 2,36172 7954 2,86145 9411 2,3617 2 7954 0 6 Pandu Setiawan 2,88752 1936 3,55959 4072 2,8875 2 1936 0 7  Aldi Pirando 2,93604 8864 3,63417 5279 2,9360 4 8864 0 … . ………. …….. …… …. ….. …
.
9 0 Wulan Pratama Sari 2,67431 99 3,26 207 1422 2,6 743 1 99 0 9 1 Denisa Fitri Amanda 0,56848 4767 1,15 567 7273 0,5 684 8 476 7 0 9 2 Beta Agus Setiyana 2,77338 33 3,47 304 9087 2,7 733 8 33 0 Jumlah Kedekatan 1089 ,85 5901 Dari  keseluruhan  perhitungan  menggunakan metode K- Medoids didapat sperti table dibawah
ini: Tahun Jumlah Iterasi Jumlah Cluster 0 Jumlah Cluster1 2018 3 73 19 2019 2 0 92 2020 2 0 92 2021 3 0 92 2022 3 0 92 4.2 Polynomial Regression Tabel 28 Tabel Penyelesaian Xn Yn Xnᶺ 2 Xn ᶺ3 X nᶺ 4 X nᶺ
0* y X nᶺ 1* y
X nᶺ
2* y 4,08  6,00  16,6 5 67 ,9 2 27 7, 10 6,0 0 24, 48 99, 88 4,95  6,00 24,5 0 121 ,2 9 60 0, 37 6,0 0 29, 70 147 ,02
3,39  6,00  11,4 9 38 ,9 6 13 2, 07 6,0 0 20, 34 68, 95 5,14  7,00 26,4 2
135 ,8 0 69 8, 00 7,0 0 35, 98 184 ,94
4,44  7,00  19,7 87 38 7,0 31, 138
1 ,5 3 8, 63 0 08  ,00 3,85  8,40  14,8 2 57 ,0 7 21 9, 71 8,4 0 32, 34 124 ,51 4,00  9,00  16,0 0 64 ,0 0 25 6, 00 9,0 0 36, 00 144 ,00 3,80  8,00  14,4 4 54 ,8 7 20 8, 51 8,0 0 30, 40 115 ,52 4,64  8,40  21,5 3 99 ,9 0 46 3, 52 8,4 0 38, 98 180 ,85 4,71  7,00 22,1 8 104 ,4 9 49 2,
13 7,0 0 32, 97 155 ,29 43,0 0 72,8 0 187, 7 5 831 ,8 1 37 36 ,0 4 72, 80 31 2, 2 7 13 58 ,9 4
Dengan penyelesaian matriks maka didapat nilai
y = 72,80 + 312,27 + 1358,94 = 1744,01 Proses perhitungan
kesesuaian dalam
pendaftaran  siswa  baru  di  SMKN  2  Kotabumi menggunakan  polynomial  regression  yang didapat dari prediksi pendaftaran siswa baru pada tahun 2018-2022 adalah sebagai berikut:
1. Prediksi pendaftaran peserta didik baru
2. Total prediksi pendaftaran peserta didik baru
- Prediksi  berdasarkan  nilai  tes  pada
tahun 2018 = 1.744,01
y = 0.003 4x 6 - 0.619 4x 5 + 46.7 54x 4 - 1864 .6x 3 + 41412x 2 R - 485358x ² = 0.8779 + 2E+06 0 1 0 20
30 40 50
-
Prediksi  berdasarkan  nilai  tes  pada
tahun 2019 = 2.098,43 - Prediksi  berdasarkan  nilai  tes  pada
tahun 2020 = 4468,72
- Prediksi  berdasarkan  nilai  tes  pada tahun 2021 = 4801,27
Prediksi berdasarkan nilai tes pada tahun 2022 =
6.018,13

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan perhitungan
menggunakan
Polinomial  Regrasion  diddapat  nilai  Y  yang sesuai  berdasarkan  alur  grafik  yang  didapat dengan  hasil  R  =  0,8779  untuk  tahun  2018, begitu juga untuk tahun selanjutnya sampai tahun 2022  dengan  hasil  yg  sama  berdasarkan pergerakan grafiknya.
Sedangkan  untuk  metode  K-Medoids  didapat pada  tahun  2018  clustering  0  didapat  73  calon siswa dengankategori tidak lulus dan 19 dengan kategori  lulus,  sedangkan  untuk  tahun  2019 sampai  2022  jumlah  cluster  0  bernilai  0  dan cluter  1  bernilai  92  yangberarti  peserta  lulus semua.  Dari  kedua  metode  dapat  disimpulkan dengan  hasil  yang  sama  seimbang  untuk  data tahun 2019- 2022, sedangkan utk 2018 berbeda antara kedua metode ini.

## PUSTAKA
[1]  “Prediksi  Pro  duksi  Daging  Sapi  Nasional dengan  Meto  de  Regresi  Linier dan  Regresi  Polinomial,”  Jurnal Ilmiah  Komputasi,  vol.  20,  no.  2,
Jun. 2021, doi: 10.32409/jikstik.20.2.2722.
[2] D. Suwardiyanto, M. Nur Shodiq, D. Hidayat Kusuma,  and  T.  Oktalita  Sari, “Sistem Prediksi Kebutuhan Obat
di Puskesmas Menggunakan Metode  Least  Square,”  Jurnal Informatika: Jurnal
Pengembangan  IT,  vol.  4,  no.  1,
pp.  75–80,  Jan.  2019,  doi:
10.30591/jpit.v4i1.1085. [3]  H.  Thamrin,  “Analyzing  and  Forecasting Admission data using Time Series Model,” Jurnal Online Informatika, vol. 5, no. 1, pp. 35– 44, 2020, doi: 10.15575/join.v5i1.546.
[4]  A.  Afandi,  N.  Noviana,  and  D.  Nurdianah, “Naive Bayes Method and C4.5 in Classification  of  Birth  Data,”
IJCCS  (Indonesian  Journal  of
Computing and Cybernetics Systems),  vol.  16,  no.  4,  p.  435, Oct. 2022, doi: 10.22146/ijccs.78198.
[5]  E.  Alothali,  H.  Alashwal,  and  S.  Harous,
“Data  stream  mining  techniques: A review,” Telkomnika
(Telecommunication  Computing
Electronics  and  Control),  vol.  17, no. 2, pp. 728–737, Apr. 2019, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v17i2.
11752.
[6]  D.  A.  Ferryan,  P.  K.  Intan,  and  M. Hafiyusholeh,  “Peramalan  Harga
Minyak  Mentah  di  Indonesia dengan Metode Regresi Polinomial,”  JURNAL  ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN, vol. 19, no. 1, pp. 13– 18, Jun. 2022, doi: 10.22487/2540766x.2022.v19.i1. 15779.
[7]  P.  Kebakaran  Hutan,  L.  Berdasarkan Persebaran  Titik  Panas  Dyang Falila Pramesti, M. Tanzil Furqon, and
C.  Dewi,  “Implementasi  Metode  K-Medoids
Clustering  Untuk  Pengelompokan Data,”  2017.  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[8]  E.  Vivian  Astuti,  A.  Afandi,  and  D.  Marisa Efendi, “Classification and Clustering of Internet Quota Sales Data  Using  C4.5  Algorithm  and K-Means ARTICLE INFORMATION  ABSTRACT,” Jurnal  Ilmiah  Teknik  Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI),  vol.  9,  no.  2,  pp.  268– 283, 2023, doi: 10.26555/jiteki.v9i2.25970.
[9]  K. Natarajan, J. Li, and A. Koronios, “Data mining techniques for data cleaning,”  Engineering  Asset Lifecycle Management - Proceedings  of  the  4th  World Congress  on  Engineering  Asset Management, WCEAM 2009, no.
September,  pp.  796–804,  2009, doi: 10.1007/978-0-85729-320- 6_91.
[10] Xiaoling Shu, Knowledge Discovery in the Social  Sciences:  A  Data  Mining Approach. okland, california: University  of  California  Press,
2020.
[11]  R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “DATA
MINING CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI
TINGKAT,”  vol.  4,  no.  2,  pp.
272–279, 2019.
[12] R. Hasan, S. Palaniappan, S. Mahmood, K. U. Sarker, and A. Abbas,
“Modelling and predicting student’s  academic  performance using  classification  data  mining techniques,”  Int  J  Bus  Inf  Syst, vol. 34, no. 3, pp. 403– 422, 2020, doi: 10.1504/IJBIS.2020.108649.
[13]  T.  R.  Stella  Mary  and  S.  Sebastian, “Predicting  heart  ailment  in patients  with  varying  number  of features using data mining
techniques,”  International  Journal of Electrical and Computer Engineering,  vol.  9,  no.  4,  pp.
2675–2681, 2019, doi:10.11591/ijece.v9i4.pp267 5-2681.
[14]  A.  M.  Jabbar  and  K.  R.  Ku-Mahamud,
“Grey wolf optimization algorithm for hierarchical document clustering,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 24, no. 3, pp. 1744–1758, Dec.
2021, doi:
10.11591/ijeecs.v24.i3.pp1744-
1758.
[15]  D.  Transaksi  Bongkar  Muat  di  Provinsi Riau, I. Kamila, U. Khairunnisa, P. Studi  Sistem  Informasi,  and  F.
Sains  dan  Teknologi  UIN  Sultan Syarif Kasim Riau, “Perbandingan
Algoritma K-Means dan K- Medoids  untuk  Pengelompokan,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi, vol.
5, no. 1, pp. 119–125, 2019.
[16] E.  Ostertagová,  “Modelling  using polynomial regression,” in Procedia  Engineering,  Elsevier Ltd, 2012,  pp. 500–506. doi:
10.1016/j.proeng.2012.09.545.
[17] V. Fibriyani and N. Chamidah, “Prediction of  Inflation  Rate  in  Indonesia
Using Local Polynomial Estimator for Time  Series Data,”  in Journal of  Physics:  Conference  Series, IOP  Publishing  Ltd,  Feb.  2021. doi:
10.1088/1742- 6596/1776/1/012065.
[18] J. R. Edwards, “Polynomial regression and
response  surface  methodology  1 Polynomial Regression and Response Surface Methodology.”