Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023

## Prediksi nilai akademik peserta didik di masa pandemi covid- 19 dengan regresi linier berganda
Syaifur Rahmatullah 1 , Eka Herdit Juningsih 2,
Susan Rachmawati 3
Program Studi Informatika 1 ,  Program Studi Sistem Informasi 2 , Program Studi Manajemen 3
Fakultas Teknologi dan Informasi 1 ,  Fakultas Teknik Informatika 2 , Fakultas Ekonomi dan Bisnis Univeristas Nusa Mandiri 1 , Universitas Bina Sarana Informatika 2 ,3
syaifur.syl@nusamandiri.ac.id, eka.ekj@bsi.ac.id, susan.srw@bsi.ac.id 3
Received: November 24, 2022 . Revised: December 29, 2022 . Accepted: January 24, 2023 . Issue Period: Vol.7 No.1 (2023),Pp. 112-123
Abstrak: Dengan  adanya  pola  pembelajaran  Pelaksanaan  Belajar    Dari    Rumah (BDR) terdapat beberapa masalah yang ada yakni menurunnya prestasi hasil belajar peserta didik, menurunnya minat belajar dan kehadiran peserta didik dalam kegiatan pembelajaran secara daring, serta menurunnya peran serta dari orang tua/ wali peserta didik  dalam  memperhatikan  kondisi  pembelajaran  dan  prestasi  dari  peserta  didik  di SDN Cengkareng Timur 01 Pagi. Atas dasar semua itu penilitian terkait prediksi nilai akademik  peserta  didik  nantinya  dapat  membantu  pihak  sekolah  untuk  mengambil keputusan  yang  tetap  atas  permasalahan  yang  terjadi  di  lingkungan  sekolah  adanya. Penelitian ini, menggunakan metode regresi linier berganda efektif digunakan untuk memprediksi  nilai  akhir  peserta  didik,  sehingga  dengan  memprediksi  maka  institusi sekolah dapat melakukan langkah-langkah preventif untuk mendongkrak nilai peserta didik.  Hasil  pengujian  dari  3  alat  yaitu  Root  Mean  Square  Error  (RMSE),  Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Mean Square Error (MSE) menunjukan hasil prediksi  cukup  akurat  untuk  dapat  digunakan  sebagai  model  prediksi.  maka  dengan ini  diharapkan  model  prediksi  secara  berkala  untuk  menguji  model  prediksi  setiap semester  dan  aplikasi  yang  dapat  digunakan  secara  langsung  tanpa  harus menggunakan spreadsheet.
Kata kunci: Prediksi Nilai Akademik, Covid-19, Regresi Linear Berganda
Abstract: With the implementation of Learning From Home (BDR) learning patterns, there  are  several  problems  that  exist,  namely  the  decline  in  student  achievement  in learning  outcomes,  decreased  interest  in  learning  and  the  presence  of  students  in online  learning  activities,  and  decreased  participation  of  parents/guardians  of students  in  paying  attention  to  learning  conditions  and  achievements  of  students  at SDN  Cengkareng  Timur  01  Pagi.  On  the  basis  of  all  that  research  related  to predicting  the  academic  value  of  students  will  later  be  able  to  help  the  school  to make  permanent  decisions  on  the  problems  that  occur  in  the  school  environment. This study, using the multiple linear regression method, is effectively used to predict the  final  grades  of  students,  so  that  by  predicting  school  institutions  can  take
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
preventive steps to boost  student grades. The test  results from 3 tools, namely Root Mean  Square  Error  (RMSE),  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  and  Mean Square Error (MSE) show that the prediction results are accurate enough to be used as  a  predictive  model.  Therefore,  it  is  hoped  that  the  prediction  model  will periodically  test  the  prediction  model  every  semester  and  applications  that  can  be used directly without having to use a spreadsheet.
Keywords: Academic Score Prediction, Covid-19, Multiple Linear Regression

## I. PENDAHULUAN
Peningkatan Kewaspadaan Terhadap Resiko Penularan Infeksi Corona Virus Disease (Covid-19),  pembelajaran di rumah ( Home Learning ) bahwa pelaksanaan kegiatan pembelajaran peserta didik di satuan pendidikan formal dan non formal  dilakukan  di  rumah  sebagai  salah  satu  solusinya,  kegiatan-kegiatan  pembelajaran  dapat  dilakukan  melalui pembelajaran jarak jauh baik dalam bentuk ceramah daring, ceramah model daring, termasuk pemberian berbagai tugas untuk dikerjakan di rumah [5].”
Anak  didik  dituntut  menguasai  teknologi,  kreatif,  memiliki  motivasi  dan  minat  belajar  yang  tinggi,  melakukan kreatifitas  dan  inovasi  sebagai  target  mempersiapkan  generasi  milineal  dalam  menghadapi  tantangan  dengan kompetensi guru. Dengan adanya pola pembelajaran seperti diatas tersebut terdapat beberapa masalah  yang ada yakni menurunnya prestasi hasil belajar peserta didik, menurunnya minat belajar dan kehadiran peserta didik dalam kegiatan pembelajaran  secara  daring,  serta  menurunnya  peran  serta  dari  orang  tua/  wali  peserta  didik  dalam  memperhatikan kondisi  pembelajaran  dan  prestasi  dari  peserta  didik  mereka.  Pihak  sekolah  berupaya  meningkatkan  prestasi  bagi peserta  didik  dari  moda  pembelajaran  secara  daring  atau  belajar  dari  rumah,  meningkatkan  minat  dan  belajar  dari peserta didik, dan meningkatkan peran serta dari orang tua/ wali peserta didik.
Sistem pendukung keputusan ini diajukan untuk penentuan kebijakan atas pengaruh dari pembelajaran secara daring atau belajar dari rumah di SDN Cengkareng Timur 01 Pagi.
Dengan menggunakan metode regresi liner berganda, Penelitian ini menggunakan 2 variabel yaitu: Perhitungan pada penelitian ini menggunakan aplikasi Microsoft Excel dan sampel pada penelitian ini menggunakan 200-300 data peserta didik dari 6 kelas 13 rombongan belajar, dari 374 peserta didik secara keseluruhan dalam sekolah.

## II. METODE DAN MATERI

## 2.1 Regresi Linier
Teknik regresi linier merupakan pendekatan statistik yang membuat prediksi dengan menggunakan perbaikan terkait matematis antar variabel, khususnya variabel mapan (Y) dengan variabel tidak bias (X). Prediksi pada nilai dilakukan apabila variabel dependen dan independennya diketahui [11].” Rumus regresi linier berganda menggunakan persamaan berikut ini:
𝑎 = (∑ 𝑦)(∑ 𝑥 2 ) − (∑ 𝑥)(∑ 𝑥𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 ) − (∑ 𝑥) 2
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦) − (∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 ) − (∑ 𝑥) 2

## 𝑦 = 𝑎 + 𝑏. 𝑥
Keterangan: a, b = konstanta x = variable dependent
2.2 Pengertian Regresi Linier Berganda
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
Regresi  linier  berganda  adalah  model  regresi  linier  berganda  merupakan  suatu  persamaan  yang  menggambarkan hubungan  antara  dua  atau  lebih  variabel  bebas/ predictor (X 1 ,  X 2 ,…X n )  dan  satu  variabel  tak  bebas/ response (Y). Tujuan dari analisis regresi linier berganda adalah untuk memprediksi nilai variabel tak bebas/ response (Y) jika nilai variabel-variabel bebas/ predictor (X 1 ,X 2 , ..., X n ) diketahui. Disamping itu juga untuk mengetahui arah hubungan antara variabel tak bebas dengan variabel-variabel bebas.
Persamaan regresi linier berganda secara matematik diekspresikan oleh:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 +… + b n X n yang mana:
Y = variable tak bebas (nilai yang akan diprediksi) a = konstanta b 1 , b 2 …. b n = koefisien regresi
X 1 , X 2 …. X n Bila terdapat 2 variable bebas, yaitu X 1 = variable bebas dan X 2 maka bentuk persamaan regresinya adalah: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 Keadaan-keadaan bila nilai koefisien-koefisien regresi b 1 , adalah:
• bernilai 0, maka tidak ada pengaruh X 1 dan X 2 terhadap Y
• bernilai  negatif,  maka  terjadi  hubungan  yang  berbalik  arah  antara  variabel  bebas  X 1 dan  X 2 dengan  variabel  tak bebas Y
• bernilai positif, maka terjadi hubungan yang searah antara variabel bebas X 1 dan X 2 dengan variabel tak bebas Y Konstanta a dan koefisien-koefisien regresi b 1 dan b 2 dapat dihitung menggunakan rumus:
𝑎 = (∑ 𝑦) − (𝑏 1 x  ∑ 𝑥 1 ) − (𝑏 2 x ∑ 𝑥 2 ) 𝑛 𝑏 1 = [(∑𝑥 2 2 x ∑𝑥 1 𝑦) − (∑ 𝑥 2 𝑦 x ∑𝑥 1 𝑥 2 )] [(∑ 𝑥 1 2 x ∑ 𝑥 2 2 ) − (∑ 𝑥 1 x 𝑥 2 ) 2 ] 𝑏 2 = [(∑𝑥 1 2 x ∑𝑥 2 𝑦) − (∑ 𝑥 1 𝑦 x ∑𝑥 1 𝑥 2 )] [(∑ 𝑥 1 2 x ∑ 𝑥 2 2 ) − (∑ 𝑥 1 x 𝑥 2 ) 2 ]

## 3. Metodologi Penelitian
Flowchart digunakan  untuk  menggambarkan alur proses  mulai dari data preparation hingga pemodelan. Flowchart untuk  menggambarkan  proses  pemodelan  menggunakan  metode  regresi  linier  berganda  variable  langkah  ada  pada gambar seperti di bawah ini  :
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
Gambar III.1 Pemodelan Proses
Penelitian  menggunakan  Framework  CRISP-DM  (Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining)  yaitu implementasi mining data standar metode [14], adapun prosesnya yaitu:
1. Fase Pemahaman Bisnis
2. Tahap Pemahaman Data
3. Tahap Persiapan Data
4. Fase Pemodelan
5. Tahap Evaluasi
6. Fase Penerapan

## Gambar III.2 CRISP-DM Process
Untuk penelitian ini, variabel evaluasi menggunakan lebih dari satu metode evaluasi regresi. Evaluasi regresi linier berganda  adalah  pendekatan  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan  antara  variabel  berbasis  dan  dua  atau variabel  ekstra  tidak  memihak.  Untuk  saat  ini  variable  yang  digunakan  independent  nya  adalah  kehadiran  (X1)  dan peringkat  (X2),  untuk  variabel  dependentnya  adalah  nilai  rapor  (Y),  sehingga  persamaan  regresi  linier  dengan  rumus berikut:
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
𝑎 = (∑ 𝑦)(∑ 𝑥 2 ) − (∑ 𝑥)(∑ 𝑥𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 ) − (∑ 𝑥) 2
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦) − (∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 ) − (∑ 𝑥) 2
𝑦 = 𝑎 + 𝑏. 𝑥
Keterangan : a, b = konstanta x = variable dependent y = variable independent n = jumlah data

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL
Data proses dibutuhkan yaitu data penilaian peserta didik tahun 2019 semester II sampai dengan tahun 2021 semester II. Atribut data mencakup Nomor Induk Siswa (NIS), nama pesesrta didik, asal sekolah pesesrta didik, kehadiran peserta didik dan peringkat peserta didik. Meta data yang diambil berupa file spreadsheet berjumlah 200 baris yang diambil secara acak ( random sampling ) dari beberapa peserta didik.
Tabel IV.1 Atribut dan Tipe Data
Atribut Tipe Data Nomor induk peserta didik String Nama String Asal sekolah String Jumlah Kehadiran Number Peringkat Number Nilai raport Number
Data  nilai  peserta  didik  sebanyak  300  baris  dilakukan  pembersihan  dengan  cara  dipilih  beberapa  kolom  yang dibutuhkan  yaitu  nomor  induk  peserta  didik,  jumlah  kehadiran,  induk  peserta  didik,  peringkat  dan  nilai  rapor  induk peserta didik. Pada data baris kosong atau sama dihapus dan digabung data training menjadi 1 file. Data untuk training dari total data sebanyak 80% digunakan, untuk uji data total data diambil sebanyak 20%.
Tabel IV.2
Kehadiran dan peringkat peserta didik (data training ) No. Induk Peserta didik Rata2 Persentase Kehadiran Peri ngkat No. Induk Peser ta didik Rata2 Persen tase Kehadiran Peri ngkat 752 100 12 808 98 22 756 100 3 750 98 10 769 99 22 809 95 7 770 98 2 793 100 16 771 98 16 754 97 3 774 99 20 797 100 13 776 99 8 755 99 12 808 98 22 816 90 11
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
No. Induk Peserta didik Rata2 Persentase Kehadiran Peri ngkat No. Induk Peser ta didik Rata2 Persen tase Kehadiran Peri ngkat 750 98 10 763 97 9 809 95 7 818 97 18 793 100 16 768 98 17 754 97 3 819 97 14 797 100 13 782 97 20 755 99 12 826 95 4 778 99 4 827 99 4 779 98 1 803 99 19 789 97 17 807 99 9 796 100 10 812 98 15 982 100 17 813 100 13 983 97 10 814 97 14 984 97 1 817 100 6 987 98 13 823 95 7 988 98 14 824 100 5 990 95 11 829 100 18 992 100 8 832 99 11 994 100 2 1023 100 21 997 98 4 798 93 18 998 99 9 791 98 2 1000 100 12 792 92 19 1002 97 6 831 95 8 1003 96 16 785 95 14 1005 100 7 753 97 9 1007 91 5 777 93 10 1015 100 15 815 97 1 1017 100 3 757 97 11 910 94 1 801 95 20 915 94 3 760 98 7 916 98 16 802 97 17 908 91 15 780 97 5 922 98 4 764 98 13 930 89 20 781 95 3 932 97 10 766 98 4 939 89 13 767 94 12 940 98 12 783 94 6 941 97 7 821 98 15 943 94 19 786 98 16 944 95 11 683 95 15 945 98 6 684 92 5 949 95 9 1020 92 20 951 91 8 687 94 2 961 95 14 689 98 18 962 95 2 693 93 17 966 95 17 694 93 21 969 97 17 697 100 4 970 98 22 698 91 10 971 98 21 701 97 1 972 94 5 703 100 9 911 100 19 706 94 7 912 99 10 709 98 19 925 99 18 710 89 16 929 98 13 713 93 13 931 99 4 714 98 11
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
No. Induk Peserta didik Rata2 Persentase Kehadiran Peri ngkat No. Induk Peser ta didik Rata2 Persen tase Kehadiran Peri ngkat 933 99 16 715 93 12 934 95 5 717 100 3 935 100 7 720 97 14 937 97 1 725 98 6 977 100 12 726 95 23 950 100 11 834 86 22 952 97 6 731 95 8 954 100 9 681 97 7 958 97 2 761 100 12 959 97 17 685 100 21 960 99 8 688 95 20 1022 98 14 692 98 7 964 100 3 825 99 12 968 98 15 695 97 15 914 97 1 696 97 16 913 97 13 704 99 14 909 97 16 705 97 11 978 92 5 833 100 9 917 98 7 708 99 2 920 98 2 735 97 4 924 90 21 711 93 3 926 97 4 712 95 6 927 95 3 716 95 1 928 92 9 719 100 10 1018 100 12 721 92 17 938 95 11 723 95 5 942 93 17 724 96 22 946 97 15 727 100 18 947 95 19 728 98 19 948 100 6 902 92 6 955 97 8 666 98 15 957 97 13 1019 98 11 963 94 20 657 97 7 965 97 18 670 98 3 967 97 10 836 97 10 841 100 14 649 97 4 842 94 9 674 92 13 979 97 16 669 98 8 845 91 15 672 98 12 846 100 6 652 95 16 847 100 2 638 98 14 848 96 17 624 97 9 850 97 8 668 97 1 852 94 19 639 92 5 858 94 13 646 97 2 860 97 10 736 100 16 869 100 5 663 97 13 876 97 11 903 98 16 877 95 20 664 95 17 879 100 4 677 97 12 883 99 3 659 95 2 887 97 1 661 97 5 891 97 12 654 98 8 895 100 17 676 100 15
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
No. Induk Peserta didik Rata2 Persentase Kehadiran Peri ngkat No. Induk Peser ta didik Rata2 Persen tase Kehadiran Peri ngkat 900 98 7 662 94 14 838 99 17 636 97 3 849 98 5 643 97 4 851 100 8 660 95 18 854 97 2 651 98 6 857 98 14 673 95 19 861 100 9 648 100 1 862 99 15 644 92 9 864 100 1 645 97 10 866 100 18 641 97 11 870 95 13 655 92 7 872 100 11 675 97 20 873 100 16 790 92 16 874 95 12 853 85 6 881 100 3 855 100 18 885 100 6 856 98 13 890 100 7 863 95 11 898 95 4 865 100 19 901 100 10 868 95 9 839 95 1 875 98 12 840 97 15 878 99 4 843 98 5 880 92 17 790 92 16 882 100 10 853 85 6 886 97 7 855 100 18 888 95 3 856 98 13 892 97 14 863 95 11 896 98 8 865 100 19 899 97 2 868 95 9 806 98 19 875 98 12 772 99 2 878 99 4 788 97 21 880 92 17 976 98 15 882 100 10 830 98 8 748 98 1 775 99 6 Tabel IV.3 Kehadiran dan peringkat peserta didik (data testing ) No. Induk Peserta didik Rata2 Persen tase Keha diran Pering kat No. Induk Peserta didik Rata2 Persen tase Keha diran Pering kat 1021 80 13 1030 100 2 1022 90 2 1031 98 10 1033 99 5 1032 95 7 1034 70 10 1036 90 22 1017 100 3 1038 100 1 1017 99 9 1045 95 7 1027 75 12 1046 77 15 1028 90 3 1057 88 15 1018 99 2 1058 95 7
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
Dari jumlah data training sebanyak 282 baris dan data testing sebanyak 20 baris, data kemudian dimasukkan ke dalam variabel  terikat  dan  variabel  bebas  dimana  X 1 untuk  jumlah  kehadiran,  X 2 untuk  peringkat  dan  Y  untuk  nilai  rapor seperti di bawah ini:
Tabel IV.4 Variabel dan tipe data Variabel Tipe data Jumlah kehadiran (X 1 ) Numerik Peringkat (X 2 ) Numerik Nilai rapor (Y) Numerik Menghitung nilai 𝒚 𝒊 dengan rumus:
𝒚 𝒊 = 𝒀 𝒊 −  𝒀 ̅ dimana: 𝒚 𝒊 = total nilai variabel y untuk baris ke i 𝒀 𝒊 = nilai variabel Y untuk baris ke i 𝒀 ̅ = rata-rata dari jumlah kolom Y
Misalnya untuk mengitung nilai 𝒚 𝒊 untuk NIS=752 maka perhitungannya adalah : 84 – 84,92 = -0,92
Menghitung nilai 𝒙 𝟏𝒊 dengan rumus:
𝒙 𝟏𝒊= 𝑿 𝟏𝒊 − 𝑿 ̅ 𝟏
dimana: 𝒙 𝟏𝒊 = total nilai variabel X 1 untuk baris ke i 𝑿 𝟏𝒊 = nilai variabel X 1 untuk baris ke i 𝑿 ̅ 𝟏 = rata-rata dari jumlah kolom X 1
Misalnya untuk mengitung nilai 𝒙 𝟏𝒊 untuk NIS=752 maka perhitungannya adalah : 100 – 96,48 = 3,52
Menghitung nilai 𝒙 𝟐𝒊 dengan rumus:
𝒙 𝟐𝒊= 𝑿 𝟐𝒊 − 𝑿 ̅ 𝟐 dimana: 𝒙 𝟐𝒊 = total nilai variabel X 2 untuk baris ke i 𝑿 𝟐𝒊 = nilai variabel X 2 untuk baris ke i 𝑿 ̅ 𝟐 = rata-rata dari jumlah kolom X 2
Misalnya untuk mengitung nilai 𝒙 𝟐𝒊 untuk NIS=752 maka perhitungannya adalah: 12 – 10,63 = 1,37
Tabel IV.5 Perhitungan regresi linier berganda fase ke-1 No induk peserta didik Persentase Kehadiran (X 1 ) Peringkat (X 2 )
Nilai Rapor (Y) 𝒚 𝒊 𝒙 𝟏𝒊 𝒙 𝟐𝒊 752 100 12 84 -0.92 3.52 1.37 756 100 3 93 8.08 3.52 -7.63 769 98 22 78 -6.92 1.52 11.37 770 98 2 93 8.08 1.52 -8.63 771 98 16 83 -1.92 1.52 5.37 774 98 20 79 -5.92 1.52 9.37
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
No induk peserta didik Persentase Kehadiran (X 1 ) Peringkat (X 2 ) Nilai Rapor (Y) 𝒚 𝒊 𝒙 𝟏𝒊 𝒙 𝟐𝒊 776 98 8 88 3.08 1.52 -2.63 778 98 4 92 7.08 1.52 -6.63 779 98 1 94 9.08 1.52 -9.63 … …… … …. …… …… ...... TO TAL 27,207.00 2,999.00 23,947. 00 23,862.08 27110. 52 2988. 37 RA TA-RA TA 96.48 10. 63 84. 92
Kemudian menjumlahkan nilai Y dengan X 1 , Y dengan X 2 dan X 1 dengan X 2 seperti di bawah ini:
Tabel IV.7 Perhitungan regresi linier berganda fase ke-3 NO INDUK PESERTA DIDIK 𝒚 𝒊 𝑿 𝟏𝒊 𝒚 𝒊 𝑿 𝟐𝒊 𝑿 𝟏𝒊 𝑿 𝟐𝒊 752 -3.23 -1.25 4.81 756 28.46 -61.70 -26.88 769 -10.52 -78.63 17.29 770 12.29 -69.78 -13.14 771 -2.92 -10.29 8.16 774 -9.00 -55.43 14.25 776 4.69 -8.12 -4.01 778 10.77 -46.98 -10.09 779 13.82 -87.50 -14.66 …… ……… ………… ...... TOTAL -120.99 -6,278.40 -456.69
Sesudah dihitung variabelnya, selanjutnya adalah dihitung nilai koefisien b 1 , b 2 dan b 0 , b 1 dan b 2 merpresentasikan X 1 dan X 2 dan b 0 adalah intercept , untuk menghitung b 1 menggunakan persamaan berikut:
𝑏̂ 1 = (∑ 𝑥 1 𝑦)(∑ 𝑥 2 2 ) − (∑ 𝑥 2 𝑦)(∑ 𝑥 1 𝑥 2 ) (∑ 𝑥 1 2 )(∑ 𝑥 2 2 ) − (∑ 𝑥 1 𝑥 2 ) 2 𝑏̂ 1 = (∑ 𝑥 1 𝑦)(∑ 𝑥 2 2 ) − (∑ 𝑥 2 𝑦)(∑ 𝑥 1 𝑥 2 ) (∑ 𝑥 1 2 )(∑ 𝑥 2 2 ) − (∑ 𝑥 1 𝑥 2 ) 2 𝑏̂ 1 = −0.28
Untuk menghitung b 2 menggunakan persamaan berikut:
𝑏̂ 2 = (∑ 𝑥 2 𝑦)(∑ 𝑥 1 2 ) − (∑ 𝑥 1 𝑦)(∑ 𝑥 1 𝑥 2 ) (∑ 𝑥 1 2 )(∑ 𝑥 2 2 ) − (∑ 𝑥 1 𝑥 2 ) 2 𝑏̂ 2 = (−6278.40 ∗ 2298.37)(−120.99 ∗ −456.69)
(2298.37 ∗ 9971.38) − 208567.12
𝑏̂ 2 = −0.64
untuk hitung nilai b 0 gunakan persamaan berikut: 𝑏̂ 0 = 𝑌̅ − 𝑏̂ 1 𝑋̅ 1 − 𝑏̂ 2 𝑋̅ 2 𝑏̂ 0 = 84.92 − (−0.18 ∗ 96.48) − (−0.64 ∗ 10.63) 𝑏̂ 0 = 109.01
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
lalu dihitung nilai R square persamaan berikut ini:
𝑅 2 = 𝑏̂ 1 (∑ 𝑥 2 𝑦) + 𝑏̂ 2 (∑ 𝑥 2 𝑦) ∑ 𝑦 2
𝑅 2 = (−0.18) ∗ (−120.99) + (−0.64) ∗ (−6278.40) 11579.12
𝑅 2 = 0.35
ditentukan nilai Y yang nanti akan jadi persamaan untuk prediksi. 𝑌 = 𝑏̂ 0 + 𝑏̂ 1 𝑋 1 + 𝑏̂ 2 𝑋 2 𝑌 = 109.01 + (−0.18 ∗ 𝑋1) + (−0.64 + 𝑋2)
Persamaan  Y  merupakan  persamaan  yang  dijadikan  untuk  prediksi,  cukup  dimasukkan  nilai  X 1 dan  X 2 .  Misal persentase kehadiran (X 1 ) adalah 86 dan peringkat (X 2 ) adalah 2 hingga jika dimasukkan pada persamaan Y yaitu: 𝑌 = 109.1 + (−0.18 ∗ 𝑋1) + (−0.64 + 𝑋2) 𝑌 = 109.1 + (−0.18 ∗ 86) + (−0.64 + 2) 𝑌 = 92.31
Hasil pengujian menggunakan RMSE, MAPE dan MSE.
Tabel IV.8
Hasil pengujian dengan RMSE, MAPE dan MSE
RMSE 7.365893382 MAPE 24.43948773 MSE 54.25638531

## IV. KESIMPULAN
Adapun  hasil  penelitan  tentang  prediksi  nilai  akademik  peserta  didik  di  masa  pandemi  covid-19  di  SDN  Cengkareng Timur 01 Pagi dengan regresi linier berganda terdapat beberapa kesimpulan antara lain:
1. Metode  regresi  linier  berganda  efektif  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  akhir  peserta  didik,  sehingga  dengan memprediksi  maka  institusi  sekolah  dapat  melakukan  langkah-langkah preventif untuk  mendongkrak  nilai  peserta didik.
2. Hasil pengujian dari 3 alat yaitu Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Mean Square Error (MSE) menunjukan hasil prediksi cukup akurat untuk dapat digunakan sebagai model prediksi

## REFERENSI
[1] M. Parid and J. Julrissani, “Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Proses Pembelajaran Siswa Tingkat Sekolah Dasar,” VOX EDUKASI J. Ilm. Ilmu Pendidik. , vol. 12, no. 1, pp. 114–121, 2021, doi: 10.31932/ve.v12i1.835.
[2] Kementerian  Pendidikan  Dan  Kebudayaan,  “Pedoman  Penyelenggaraan  Belajar  Dari  Rumah  Dalam  Masa Darurat Penyebaran Corona Virus Disease (Covid-19),” Surat Edaran Nomor 15 Tahun 2O2O , no. 021, pp. 1– 20, 2020.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
[3] I. G. Jakarta, “16 Tahun 2020,” 2020.
[4] Dinas  Pendidikan  Provinsi  DKI  Jakarta,  “Surat  Edaran  Nomor  27/Se/2020  Tentang  Pembelajaran  Di  Rumah (Home Learning),” pp. 5–6, 2020.
[5] A. Amalia and N. Sa’adah, “Dampak Wabah Covid-19 Terhadap Kegiatan Belajar Mengajar Di Indonesia,” J. Psikol. , vol. 13, no. 2, pp. 214–225, 2020, doi: 10.35760/psi.2020.v13i2.3572.
[6] M. Siahaan, “Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Dunia Pendidikan,” J. Kaji. Ilm. , vol. 1, no. 1, pp. 73–80, 2020, doi: 10.31599/jki.v1i1.265.
[7] G. Farell, H. K. Saputra, and I. Novid, “Rancang Bangun Sistem Informasi Pengarsipan Surat Menyurat (Studi Kasus Fakultas Teknik Unp),         ” J. Teknol. Inf. dan Pendidik. , vol. 11, no. 2, pp. 56–62, 2018.
[8] P. E. S. dan L. S. Sudjiman, “KOMPUTER DALAM PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN Paul Eduard Sudjiman dan Lorina Siregar Sudjiman COMPUTER BASED MANAGEMENT INFORMATION SYSTEM,” J. TeIKa, vol. 8, pp. 55–67, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.unai.edu/index.php/teika/article/view/2327
[9] L. Ploywattanawong, “Decision Support System Model,” pp. 171–175, 2017, doi: 10.1145/3029387.3029402.
[10] Abdul Khadir, “Sistem Pendukung Keputusan,” Sist. Pendukung Keputusan , vol. 8, pp. 1–7, 2014.
[11] A. Yulianto, “Prediksi Pertumbuhan Jumlah Unit Usaha Mikro Kecil dan Menengah ( UMKM ) Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” pp. 1–12, 2021.
[12] E. E. Riyana, “Pengaruh Pembiasaan Baru Pandemi Covid-19 dan Model Pembelajaran Blended Learning PAI dan  Budi  Pekerti  Terhadap  Minat  Belajar  Siswa  di  SMPN  1  Siman  …,”  2021,  [Online].  Available: http://etheses.iainponorogo.ac.id/id/eprint/15424
[13] W.  Riswandi,  D.  Irwan,  E.  Sulastri,  and  D.  Gustian,  “Pengaruh  Belajar  dari  Rumah  (BDR)  tehadap  Prestasi Siswa  dengan  Regresi  Linier  Berganda  di  Masa  Pandemi  Covid-19,” Semin.  Nas.  Inform.  2020  (SEMNASIF 2020) , vol. 1, no. 1, pp. 187–195, 2020.
[14] D.  T.  Larose, Data  Mining  Methods  and  Models .  Hoboken,  New  Jersey:  Johns  Wiley&  Sons,  2006.  doi: 10.1002/0471756482.