## PENERAPAN METODE REGRESI LINIER DALAM PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH CALON PESERTA DIDIK BARU BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS: MAN 2 KOTA MALANG)
Muhammat Misbachul Munir, Yosep Agus Pranoto, Suryo Adi Wibowo Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818007@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Peramalan ( forecasting ) merupakan perkiraan sesuatu yang belum terjadi. Dalam ilmu pengetahuan sosial segala  sesuatu  itu  serba  tidak  pasti,  sukar  untuk  diperkirakan  secara  tepat.  Dalam  hal  ini  diperlukannya forecasting. Peramalan  dilakukan  berdasarkan  data  yang  terdapat  pada  masa  lampau  yang  dianalisis  dengan menggunakan  cara  –  cara  tertentu.  Baik  tidaknya  hasil  dari  suatu  penelitian  sangat  ditentukan  oleh  ketepatan ramalan  yang  dibuat.  Masalah  yang    ditemukan  yaitu  di  Man  2  Kota  Malang  belum  ada  sistem  jumlah  calon peserta  didik  baru  yang  berdampak  belum  bisa  memprediksi  jumlah  pendaftar  PPDB  di  tahun  berikutnya, sehingga panitia belum bisa memetakan kebutuhan pelaksanaan kegiatan PPDB di tahun berikutnya secara efisien seperti  jumlah verifikator berkas  pendaftar,  jumlah IT helpdesk dan  jumlah validator pembayaran  dengan pembagian menyesuaikan jumlah pendaftar PPDB agar proses dan pelayanan berjalan dengan cepat dan lancar, maka dari  itu penulis  membuat suatu sistem prediksi  menggunakan  metode Regresi Linier . Sistem  ini  berbasis website, dengan  menggunakan database  Mysql ,  bahasa  pemrograman  yang  digunakan  adalah PHP dengan framework codeigniter dan bootsrtap . Hasil pengujian yaitu dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Dari hasil perhitungan prediksi pada penelitian ini untuk persentase nilai error untuk masing masing perhitungan tidak ada nilai persentase  yang  lebih dari 10%  dan diperoleh pengujian user  berjalan sesuai dengan  harapan dengan persentase 40% memilih sangat setuju, 50% memilih setuju, 10% memilih cukup setuju.
Kata kunci : Regresi Linier, Website, PPDB, framework codeigniter .

## 1. PENDAHULUAN
Peramalan  ( forecasting )  merupakan  perkiraan sesuatu yang  belum terjadi. Dalam  ilmu pengetahuan sosial segala sesuatu itu serba tidak pasti, sukar untuk diperkirakan secara tepat. Dalam hal ini diperlukannya forecasting. Peramalan  dilakukan  berdasarkan  data yang  terdapat  pada  masa  lampau  yang  dianalisis dengan  menggunakan  cara  –  cara  tertentu.  Baik tidaknya hasil dari  suatu penelitian sangat ditentukan oleh ketepatan ramalan yang dibuat [1].
MAN  2  Kota  Malang  merupakan  salah  satu sekolah Madrasah Negeri terkemuka di  Kota Malang dengan  pilihan  peminatan  yang  beragam.  Peminatan yang  ada  di  sekolah  MAN  2  Kota  Malang  yaitu Peminatan MIPA, Peminatan IPS, Peminatan Bahasa dan  Budaya,  Peminatan  Keagamaan.  Dilihat  dari jumlah  calon  peserta  didik  baru  yang  mendaftar  di sekolah MAN 2 Kota Malang mempunyai minat yang besar  setiap  tahunnya  karena  sekolah  MAN  2  Kota Malang merupakan salah satu sekolah favorit di Jawa Timur.  Hal  ini  tentunya  dibutuhkan  suatu  sistem peramalan untuk  memprediksi  jumlah  calon  peserta didik  baru  dengan  tujuan  untuk  membantu  panitia madrasah dalam memetakan kebutuhan pada kegiatan Pendaftaran  Peserta  Didik  Baru  (PPDB)  di  MAN  2 Kota Malang, karena saat ini di MAN 2 Kota Malang belum ada sistem prediksi jumlah calon peserta didik baru yang berdampak belum bisa memprediksi jumlah pendaftar PPDB di tahun berikutnya, sehingga panitia belum  bisa  memetakan  kebutuhan  pelaksanaan
kegiatan  PPDB  secara  efisien  seperti  jumlah verifikator berkas  pendaftar,  jumlah IT helpdesk dan jumlah validator pembayaran  dengan  pembagian menyesuaikan jumlah pendaftar PPDB agar proses dan pelayanan berjalan dengan cepat dan lancar.
Pada  penelitian  ini  akan  dibangun  sebuah aplikasi  prediksi  jumlah  calon  peserta  didik  baru berbasis  website,  aplikasi  ini  mempunyai  beberapa fitur yaitu fitur perhitungan yang memprediksi jumlah calon peserta didik baru berdasarkan data pendaftar di tahun  akademik  sebelumnya  serta  dilengkapi  dengan fitur  laporan  untuk  menampilkan  hasil  pengolahan data  perhitungan.  Metode  yang  digunakan  dalam membangun  aplikasi  prediksi  jumlah  calon  peserta didik  baru  ini  adalah Regresi  Linear, karena  tingkat keakurasian  kesalahan  dalam  prediksi  hasilnya  lebih kecil  dibandingkan  dengan  metode  yang  lain  seperti metode Weight  Moving  Average dan Exponential Smoothing . Kelebihan  dari  aplikasi  yang  akan dibangun  ini adalah dapat memprediksi  jumlah calon peserta  didik  baru  di  MAN  2  Kota  Malang  sehingga membantu panitia internal dalam mengatur kebutuhan kegiatan  Pendaftaran  Peserta  Didik  Baru  (PPDB)  di MAN 2 Kota Malang pada periode berikutnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Tenti  Pristiani  dan  rekan  rekan  dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Aplikasi  Forecasting Penjualan  Kerajinan  Batu  Menggunakan  Metode
Linear  Regression (Studi  Kasus  Pada  CV.  Bukit Mulia)”  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  prediksi jumlah penjualan kerajinan batu dan untuk memudahkan pemilik dalam mengolah data. Hasil dari penelitian  ini  adalah  aplikasi  yang  dikembangkan dapat  memudahkan  pimpinan  dalam  mengolah  data dan memprediksi penjualan kerajinan batu [2].
Menurut Evi Dewi Sri Mulyani dan rekan rekan dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “Aplikasi Peramalan  Pengadaan  barang  Dengan  Metode Trend Projection dan Metode Regresi Linear (Studi Kasus Di Toko  Pionir  Jaya)”  yang  bertujuan  untuk memperkirakan  berapa  besar  kebutuhan  barang  yang akan  terjual.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah menunjukan hasil perbandingan peramalan dari kedua metode tersebut, sehingga dapat diketahui mana yang memiliki tingkat kesalahan yang paling kecil [3].
Menurut Oliver Januardi Ababil dan rekan rekan dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “Penerapan Metode  Regresi  Linier  Dalam  Prediksi  Penjualan Liquid  Vape  Di  Toko  Vapor  Pandaan  Berbasis Website”  yang  bertujuan  untuk  memprediksi penjualan  di  mengenai  stok  liquid  yang  harus disediakan. Sehingga toko mengalami masalah dalam manajemen  perencanaan  maupun  persediaan  stok liquid.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  dengan menggunakan MAPE Mean Absolut Percentage Error, didapatkan hasil nilai errorsebesar 3% dimana dilihat dari persyaratan MAPE apabila nilai error [4].
Menurut Jemmy Andriano Frans dan rekan rekan dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “Prediksi Penjualan  Kayu  Lapis  Di  CV  Diato  Wood  Sejahtera Dengan  Metode  Trend  Moment  Berbasis  Website” yang  bertujuan  untuk  memprediksi  penjualan  yang akan  datang  di  Cv  diato  wood  sejahtera.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  diperoleh  tingkat  eror  terendah adalah  barang  Grade  B  dipenjualan  bulan  september dan  Grade  A  dipenjualan  bulan  oktober  dengan  eror 0,1% ,dan tingkat eror tertinggi adalah barang Grade B dipenjualan bulan oktober dengan eror 2% [5].
Menurut  Fayza  Apriliza  dan  rekan  rekan  dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Perbandingan  Metode Linear Regression dan Exponential Smoothing Dalam Peramalan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru”  yang bertujuan untuk memprediksi jumlah mahasiswa yang akan  diterima  di  Institut  Teknologi  Telkom Purwokerto  dalam  lima  tahun  kedepan.  Hasil  dari penelitian ini adalah peramalan penerimaan mahasiswa  baru  di  Institut  Teknologi  Telkom Purwokerto  selama  5  tahun  ke  depan,  tahun  2022 hingga  2026,  secara  berurutan  sebanyak  1369,7; 1479,4; 1589,1;1698,8; dan 1808,5 [6].

## 2.2. MAN 2 Kota Malang
MAN 2 Kota Malang adalah lembaga pendidikan umum  tingkat  menengah  yang  diselenggarakan  oleh Kementerian Agama. MAN 2 Kota Malang sebelumnya  dikenal  dengan  nama  MAN  3 Malang yang ditunjuk jadi MAN Model di Indonesia. MAN  2  Kota  Malang berawal  dari  PGAA  Malang
pada bulan Agustus 1956 yang saat itu berada di Jalan Bromo Nomor 1, Kota Malang yang kemudian pindah pada  Jalan  Bandung  Nomor  7,  Kota  Malang.  Pada  1 Juli  1992,  PGAN  Malang  dialihfungsikan  menjadi Madrasah  Aliyah  Negeri  (MAN)  Malang  III  melalui Surat Keputusan Menteri Agama RI Nomor 42 tahun 1992.  Memasuki  awal  tahun  2018,  MAN  3  Malang berganti nama menjadi MAN 2
Kota Malang berdasarkan KMA nomor 673 tahun 2016.MAN  2  Kota  Malang memiliki  visi  sebagai Madrasah  Model  sebagai  pusat  keunggulan  dan rujukan  dalam  kualitas  akademik  dan  non  akademik serta  akhlaq  karimah.  Sebagai  sekolah  Madrasah Model, MAN  2  Kota  Malang  Malang menekankan budauah madrasah yang memiliki aqidah kuat, ibadah yang  benar,  akhlak  karimah,  dan  disiplin  mandiri. MAN  2  Kota  Malang memiliki  struktur  kurikulum dengan  tiga  peminatan  yaitu,  IPS,  Mipa,  Bahasa  dan Budaya, serta Keagamaan. MAN 2 Kota Malang mendudukan  peringkat  empat  MA  terbaik  di Indonesia pada tahun 2022 [7].
2.3 . Peramalan
Menurut  Santoso  (2009:  7)  definisi  peramalan sebenarnya  beragam,  berikut  beberapa  definisi mengenai  peramalan:  perkiraan  munculnya  sebuah kejadian di masa depan, berdasarkan data yang ada di masa  lampau;  proses  menganalisis  data  historis  dan data saat ini untuk menentukan trend masa mendatang; proses  estimasi  dalam  situasi  yang  tidak  diketahui; pernyataan  yang  dibuat  tentang  masa  depan; penggunaan ilmu dan teknologi untuk memperkirakan situasi  di  masa  depan;  upaya  sistematis  untuk mengantisipasi kejadian atau kondisi masa depan.
Dari beberapa definisi di atas, dapat disimpulkan bahwa peramalan berkaitan dengan upaya memperkirakan  apa  yang  terjadi  di  masa  depan, berbasis pada metode ilmiah (ilmu dan teknologi) serta dilakukan secara sistematis.

## 2.4.  Metode Regresi Linier
Metode  Linear  Regression  adalah  metode statistik  paling  sederhana  yang  digunakan  untuk melakukan  prediksi  dengan  menetapkan  hubungan matematis  antara  variabel  terikat  (Y)  dan  variabel bebas  (X).  Kedua  variabel  ini  dianalisis  sebagai forecasting  dengan  menggunakan  metode  linear regression. Jika variabel bebas diketahui, nilai variabel terikat  dapat  diprediksi  biasanya  penjualan  atau permintaan produk dinyatakan sebagai variabel bebas yang  lebih  besar  atau  nilainya  dipengaruhi  oleh variabel terikat [2].
Untuk mencari nilai prediksi dapat menggunakan rumus  pada  persamaan  2.1,  persamaan  2.2,  dan persamaan 2.3:
Ŷ = a + bX ………………………… (persamaan 2.1) Nilai-nilai  a  dan b  dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan dibawah ini:
a =   (Σy) (Σx²) – (Σx) (Σxy) ………  (persamaan 2.2) .                n(Σx²) – (Σx)²
b =  n(Σxy)  –  (Σx) (Σy)  ...….............  (persamaan  2.3) .              n(Σx²) – (Σx)² Keterangan Variabel: Ŷ = Hasil prediksi jumlah calon peserta didik baru pada periode berikutnya 𝑌 = Jumlah pendaftar pada periode sebelumnya 𝑋 = Periode tahun akademik 𝑎 = Konstanta 𝑏 = Koefisien regresi 𝒏 = Jumlah data Berikut ini adalah Langkah-langkah dalam melakukan Analisis Regresi Linear:
1. Tentukan  Tujuan  dari  melakukan  Analisis Regresi Linear.
2. Identifikasikan Variabel X dan Y.
3. Lakukan Pengumpulan Data.
4. Hitung X², XY dan total dari masing-masingnya.
5. Hitung a dan b berdasarkan persamaan diatas.
6. Buatkan Model Persamaan Regresi Linear.
7. Lakukan  Prediksi  atau  Peramalan  terhadap Variabel X dan Y.

## 2.5.   Uji Keakurasian MAPE
MAPE kepanjangan dari Mean Absolut Percentage  Error.  Mean  Absolute  Percentage  Error adalah Pengukuran statistik tentang akurasi perkiraan (prediksi)  pada  metode  peramalan.  Metode  Mean Abosolute  Percentage  Error  (MAPE)  memberikan informasi seberapa besar kesalahan peramalan dibandingkan  dengan  nilai  sebenarnya  dari  suatu peramalan.  (percentage  error)  pada  MAPE  maka semakin akurat hasil peramalan tersebut [8].
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑌𝑡−Ŷt| 𝑌𝑡 𝑥 100% 𝑛 𝑡=1 ..... (persamaan 2.4)

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisis Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  website  Sistem  Prediksi Jumlah  Calon  Peserta  Didik  baru  di  MAN  2  Kota Malang meliputi:
1. Sistem  dapat  menampilkan,  menyimpan, mengubah  dan  menghitung  data  yang  diuji untuk memprediksi jumlah calon peserta didik baru di MAN 2 Kota Malang.
2. Terdapat  fitur untuk  mencetak laporan setelah proses perhitungan selesai.
3. Sistem dapat melakukan perhitungan menggunakan metode Regresi Linier.

## 3.2. Analisis Kebutuhan NonFungsional
Kebutuhan sistem yang dirancang membutuhkan spesifikasi minimal untuk server sebagai berikut: 1. Website yang dikembangkan memiliki tampilan / user interface yang mudah dipahami.
2. Website yang  dikembangkan  hanya  bisa berjalan jika ada koneksi internet.
3. Website  yang  dikembangkan  harus  dapat dijalankan di browser.

## 3.2 Diagram Blok Sistem
Diagram  Blok  sistem  prediksi  jumlah  peserta didik baru bebasis website ditunjukkan pada gambar 1 dapat  dijelaskan  bahwa  pengguna  masuk  kedalam sistem untuk menginputkan data, kemudian pengguna melakukan proses perhitungan metode regresi linier di halaman  forecasting  dan  hasil  forecasting  akan ditampilkan.  Hasil  perhitungan  adalah  informasi prediksi yang dapat diakses oleh pengguna.
Gambar 1. Diagram Blok Sistem

## 3.3 Flowchart Sistem
Flowchart sistem menggambarkan proses menjalankan  aplikasi,  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Sistem
Berdasarkan  flowchart  sistem  pada  Gambar  2, sistem  dimulai  dengan  proses  login  pada  halaman login,  jika  login  tidak  berhasil  akan  tetap  berada
dihalaman login, jika login berhasil maka akan masuk ke  halaman  dashboard.  Selanjutnya  admin  dapat memasukkan  data  tahun  akademik  dan  data  jumlah pendaftar dan dapat melakukan proses prediksi.

## 3.3. Flowchart Metode Regresi Linier
Flowchart metode ini menjelaskan proses urutan sistem  dari  metode  regresi  linier  seperti  ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Metode Regresi Linier
Berdasarkan  flowchart  pada  Gambar  3  Proses yang  pertama  kali  proses  pengumpulan  data  aktual yaitu  data  tahun  akademik,  data  jurusan,  data  jalur masuk  dan  data  jumlah  pendaftar,  kemudian menentukan  nilai  X  dan  Y  dimana  X  merupakan periode, dan Y merupakan jumlah pendaftar ke proses selanjutnya  perhitungan  nilai  XY  dan  nilai  XX kemudian  menetukan  nilai  koefisien  dari  a  dan  b sehingga  diperoleh  persamaan  regresi.  Dari  nilai  Ŷ yang diperoleh menghitung persentase error menggunakan  MAPE  (Mean  Absolute  Percentage Error).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Pengguna  dari  sistem  ini  diharuskan login terlebih dahulu untuk dapat masuk ke halaman utama. Untuk melakukan login pengguna harus memasukkan username dan password untuk login .  Tampilan halaman login dapat ditunjukkan pada gambar 4
Gambar 4. Halaman Login
4.2.  Halaman Dashboard Pada  halaman dashboard ini  adalah  halaman awal setelah user melakukan login . Pada halaman ini terdapat card yang  berisi  informasi  data user dan jumlah data yang diinputkan seperti ditunjukkan pada gambar 5
Gambar 5. Halaman Dashboard

## 4.3. Halaman Data Tahun Akademik
Pada  halaman  data  tahun  akademik  ini menampilkan data tahun akademik dari database pada table tahun_akademik  seperti  ditunjukkan  pada gambar 6
Gambar 6. Halaman Data Tahun Akademik

## 4.4. Halaman Data Jumlah Pendaftar
Pada  halaman  data  tahun  akademik  ini menampilkan  data  jumlah  pendaftar  dari database pada table data_master  seperti  ditunjukkan  pada gambar 7
4.5 Halaman Forecasting
Pada  halaman forecasting ini  digunakan  untuk melakukan proses perhitungan prediksi sesuai dengan data  yang  ada  didalam database seperti  ditunjukkan pada gambar 8
Gambar 8. Halaman Forecasting
4.6 Halaman Data User
Pada  halaman  data user ini  menampilkan  data user dari database pada table user seperti ditunjukkan pada gambar 9

## Gambar 9. Halaman Data user

## 4.7 Hasil cetak laporan perhitungan
Pada  cetak  laporan  menghasilkan file dengan format pdf yang  didalamnya  berisi  hasil  perhitungan dan grafik seperti ditunjukkan pada gambar 10

## Gambar 10 Hasil cetak laporan perhitungan

## 4.8 Perhitungan Jumlah Keseluruhan Pendaftar
Pada Tabel 1 Hasil prediksi jumlah pendaftar di tahun  2023  berdasarkan  jumlah  data  pendaftar  di semua  jurusa  dan  pendaftar  di  semua  jalur  didapat hasil  prediksi  sebanyak  1635  calon  siswa  yang  akan mendaftar, kemudian untuk perhitungan nilai persentase  kesalahan  error  didapat  hasil  sebesar 3,51%.
Tabel 1. Perhitungan Prediksi Keseluruhan Jumlah Pendaftar Tahun X Y (Data Aktual) Ŷ (Hasil Prediksi) ERROR (%) 2019 1 1623 1581,7 2,54 % 2020 2 1583 1595,4 0,78 % 2021 3 1510 1609,1 6,56 % 2022 4 1693 1622,8 4,15 % RATA RATA 3,51 %

## 4.9 Perhitungan  Jumlah  Pendaftar  Pada  Jalur Prestasi & Terpadu
Pada  Tabel  2  hasil  prediksi  jumlah  pendaftar  di tahun  2023  berdasarkan  jumlah  data  pendaftar  di semua  jurusan  dan  jumlah  data  pendaftar  di  jalur prestasi & terpadu didapat hasil prediksi sebanyak 581 calon  siswa  yang  akan  memilih  mendaftar  melalui jalur prestasi & terpadu, kemudian untuk perhitungan nilai  persentase  kesalahan  error  didapat  hasil  sebesar 2,70%.
Tabel 2. Perhitungan Prediksi Jumlah Pendaftar di Jalur Prestasi & Terpadu Tahun X Y (Data Aktual) Ŷ (Hasil Prediksi) ERROR (%) 2019 1 624 626,60 0,42 % 2020 2 634 615,20 2,97 % 2021 3 574 603,80 5,19 % 2022 4 606 592,40 2,24 % RATA RATA 2,70 %

## 4.10 Perhitungan  Jumlah  Pendaftar  Pada  Jalur Reguler
Pada  Tabel  3  hasil  prediksi  jumlah  pendaftar  di tahun 2023 berdasarkan jumlah data pendaftar di jalur reguler  didapat  hasil  prediksi  sebanyak  1055,5  calon siswa  yang  akan  memilih  mendaftar  melalui  reguler, kemudian untuk perhitungan nilai persentase kesalahan error didapat hasil sebesar 5,07%.
Tabel 3. Perhitungan Prediksi Jumlah Pendaftar di Jalur Reguler Tahun X Y (Data Aktual) Ŷ (Hasil Prediksi) ERROR (%) 2019 1 999 955,10 4,39 % 2020 2 949 980,20 3,29 % 2021 3 936 1005,30 7,40 % 2022 4 1087 1030,40 5,21 % RATA RATA 5,07 %

## 4.11 Perhitungan Jumlah Pendaftar yang memilih jurusan MIPA jalur prestasi & terpadu
Pada  Tabel  4  hasil  prediksi  jumlah  pendaftar  di tahun  2023  berdasarkan  jumlah  data  pendaftar  yang memilih  jurusan  MIPA  jalur  prestasi  &  terpadu didapat  hasil  prediksi  sebanyak  330,5  calon  siswa pendaftar  yang  akan  memilih  jurusan  MIPA  jalur prestasi & terpadu, kemudian untuk perhitungan nilai persentase  kesalahan  error  didapat  hasil  sebesar 2,67%.
Tabel 4. Perhitungan Prediksi Jumlah Pendaftar yang memilih   jurusan MIPA jalur prestasi & terpadu
Tahu n X Y (Data Aktual) Ŷ (Hasil Prediksi) ERROR (%) 2019 1 356 357,30 0,37 % 2020 2 361 350,60 2,88 % 2021 3 327 343,90 5,17 % 2022 4 345 337,20 2,26 % RATA RATA 2,67 %
4.12  Pengujian Perhitungan  Manual dengan Perhitungan Sistem
Pada  Tabel  5  dilakukan  pengujian  perhitungan manual  dengan  perhitungan  sistem  berdasarkan jumlah data pendaftar di semua jurusan dan pendaftar di  semua  jalur  dengan  mencari  nilai  error  dari perhitungan  tersebut.  Pada  perhitungan  tersebut tingkat  error  perhitungan  bernilai  0  atau  dapat disimpulkan  hasil  perhitungan  manual  dengan  hasil perhitungan sistem telah sama hasilnya.
Tabel 5. Perhitungan Prediksi Jumlah Pendaftar yang memilih   jurusan Keagamaan jalur regular
TAHUN EXCELL (MANUAL) SISTEM ERROR 2019 1581,7 1581,7 0% 2020 1595,4 1595,4 0% 2021 1609,1 1609,1 0% 2022 1622,8 1622,8 0% 2023 1636,5 1636,5 0%

## 4.13 Pengujian Fungsional
Pada  pengujian  Fungsionalitas  sistem  akan dilakukan  percobaan  untuk  menguji  semua  fungsi yang  ada  di  sistem,  apakah  sistem  berfungsi  dengan baik  atau  tidak.  Pengujian  dilakukan  pada  2  browser web. Hasil dari pengujian fungsionalitas sistem dapat ditujukkan pada tabel 6
Tabel 6. Pengujian Fungsonalitas Sistem
Fungsi Browser Opera Google Chrome Mozilla Firefox Login √ √ √ Read data tahun akademik √ √ √ Add data tahun akademik √ √ √ Update data tahun akademik √ √ √ Delete data tahun akademik √ √ √ Read data jumlah pendaftar √ √ √ Add data jumlah pendaftar √ √ √ Update data jumlah pendaftar √ √ √ Delete data jumlah pendaftar √ √ √ Read data user √ √ √ Add data user √ √ √ Update data user √ √ √ Delete data user √ √ √ Forecasting √ √ √ Hasil Perhitungan √ √ √ Grafik √ √ √ Laporan hasil perhitungan √ √ √ Logout √ √ √ Keterangan : √ : Berhasil
x : Tidak Berhasil
Berdasarkan  Tabel  7  diketahui  bahwa  seluruh fungsi  pada  aplikasi  forecasting  yang  dikembangkan dapat  berjalan  pada  Microsoft  Edge  dan  Google Chrome.  Oleh  karena  itu,  aplikasi  forecasting  dapat dijalankan dengan baik pada beberapa browser web.

## 4.14 Pengujian User
Tabel 7. Pengujian User No. Pernyataan SS S CS  KS  TS  STS 1. Tampilan Aplikasi Mudah Dipahami 8 6 1 0 0 0
2. Tampilan Aplikasi Menarik 5 7 3 0 0 0 3. Desain dan Warna Sudah Sesuai 4 11 0 0 0 0 4. Tampilan Menu Pada Aplikasi 7 6 2 0 0 0 5. Tampilan Beranda / Dashboard 4 9 2 0 0 0 6. Tampilan Data Tahun Akademik 4 6 5 0 0 0
7. Tampilan Data Jumlah Pendaftar 6 9 0 0 0 0 8. Tampilan Forecasting 9 6 0 0 0 0 9. Tampilan Laporan Hasil Forecasting 6 8 1 0 0 0 TOTAL 54 68 14 0 0 0 Prosentase 40 50 10 0 0 0 SS : Sangat Setuju KS : Kurang Setuju S : Setuju TS : Tidak Setuju
CS   : Cukup Setuju STS : Sangat Tidak Setuju
Berdasarkan  tabel  7  maka  prosentase  dari pengujian yang ditujukan 15 responden melalui google form  menujukan  bahwa  40%  menyatakan  sangat setuju, 50 menyatakan setuju, 10% menyatakan cukup setuju, 0% menyatakan kurang setuju, 0% menyatakan tidak setuju dan 0% menyatakan sangat tidak setuju.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  metode  dan pengujian  fungsional  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  Dari  pengujian  perhitungan manual dengan perhitungan sistem, dapat disimpulkan bahwa  hasil  perhitungan  metode  prediksi  secara manual telah sesuai dengan hasil perhitungan metode prediksi  yang  ada  di  sistem.  Dari  hasil  perhitungan prediksi pada penelitian ini untuk persentase nilai error untuk  masing  masing  perhitungan  tidak  ada  nilai persentase  yang  lebih  dari  10%.  Pada  pengujian fungsional,  dapat  disimpulkan  bahwa  masing  masing fitur  telah  berjalan  sesuai  dengan  fungsinya  100%. Pada perhitungan berdasarkan jumlah data pendaftar di semua  jurusan  dan  pendaftar  di  semua  jalur  didapat hasil  prediksi  sebanyak  1635  calon  siswa  yang  akan mendaftar, dan nilai persentase kesalahan error sebesar 3,51%.  Pada  perhitungan  berdasarkan  jumlah  data
pendaftar di semua jurusan dan jumlah data pendaftar di  jalur  prestasi  &  terpadu  didapat  hasil  prediksi sebanyak  581  calon  siswa  yang  akan  memilih mendaftar melalui jalur prestasi & terpadu, dan untuk nilai  persentase  kesalahan  error  sebesar  2,70%. Pada perhitungan berdasarkan jumlah data pendaftar di jalur reguler  didapat  hasil  prediksi  sebanyak  1055,5  calon siswa  yang  akan  memilih  mendaftar  melalui  reguler, dan  untuk  nilai  persentase  kesalahan  error  sebesar 5,07%.  Pada  perhitungan  berdasarkan  jumlah  data pendaftar yang memilih jurusan MIPA jalur prestasi & terpadu  didapat  hasil  prediksi  sebanyak  330,5  calon siswa  pendaftar  yang  akan  memilih  jurusan  MIPA jalur  prestasi  &  terpadu,  dan  untuk  nilai  persentase kesalahan  error  sebesar  2,67%.  Pada  perhitungan berdasarkan  jumlah  data  pendaftar  yang  memilih jurusan  MIPA  jalur  reguler  didapat  hasil  prediksi sebanyak  601  calon  siswa  pendaftar  yang  akan memilih  jurusan  MIPA  jalur  reguler,  dan  untuk  nilai persentase  kesalahan  error  sebesar  5,05%.  Pada perhitungan  berdasarkan  jumlah  data  pendaftar  yang memilih  jurusan IPS jalur prestasi  & terpadu didapat hasil  prediksi  sebanyak  146  calon  siswa  pendaftar yang akan  memilih  IPS  jalur prestasi  & terpadu, dan untuk nilai persentase kesalahan error sebesar 2,73%. Pada  perhitungan  berdasarkan  jumlah  data  pendaftar yang  memilih  jurusan  IPS  jalur  reguler  didapat  hasil prediksi  sebanyak  264  calon  siswa  pendaftar  yang akan  memilih  IPS  jalur  reguler,  dan  untuk  nilai persentase  kesalahan  error  sebesar  5,15%.  Pada perhitungan  berdasarkan  jumlah  data  pendaftar  yang memilih  jurusan  Bahasa  jalur  prestasi  &  terpadu didapat  hasil  prediksi  sebanyak  58,50  calon  siswa pendaftar yang akan memilih  Bahasa jalur prestasi  & terpadu,  dan  untuk  nilai  persentase  kesalahan  error sebesar 2,86%. Pada perhitungan berdasarkan jumlah data  pendaftar  yang  memilih  jurusan  Bahasa  jalur reguler  didapat  hasil  prediksi  sebanyak  106  calon siswa  pendaftar  yang  akan  memilih  Bahasa  jalur reguler,  dan  untuk  nilai  persentase  kesalahan  error sebesar 5,04%. Pada perhitungan berdasarkan jumlah data pendaftar yang memilih jurusan Keagamaan jalur prestasi & terpadu didapat hasil prediksi sebanyak 46 calon siswa pendaftar yang akan memilih Keagamaan jalur  prestasi  &  terpadu,  dan  untuk  nilai  persentase kesalahan  error  sebesar  2,70%.  Pada  perhitungan berdasarkan  jumlah  data  pendaftar  yang  memilih jurusan Keagamaan jalur reguler didapat hasil prediksi sebanyak  84,50  calon  siswa  pendaftar  yang  akan memilih  Keagamaan  jalur  reguler,  dan  untuk  nilai persentase  kesalahan  error  sebesar  5,04%. Pada pengujian user dari dari pengujian  yang  ditujukan 15 responden  melalui  google  form  menujukan  bahwa 40%  menyatakan  sangat  setuju,  50%  menyatakan setuju, 10% menyatakan cukup setuju, 0% menyatakan kurang  setuju,  0%  menyatakan  tidak  setuju  dan  0% menyatakan sangat tidak setuju. Untuk pengembangan aplikasi,  terdapat  beberapa  saran  untuk  aplikasi forecasting jumlah  calon  peserta  didik  baru menggunakan  metode  regresi  linier  berbasis  website
yaitu,  Penelitian  prediksi  jumlah  calon  peserta  didik baru selanjutnya diharapkan bisa dirancang menggunakan  bahasa  pemrograman  selain  bahasa pemrograman PHP yaitu bahasa pemrograman python. Penelitian  selanjutnya  bisa  diprediksi  menggunakan metode  forecasting  lain  antara  lain  Metode  Moving Average  dan  Exponential  Smoothing.  Penelitian selanjutnya  prediksi  jumlah  calon  peserta  didik  baru bisa dikembangkan lagi dengan berbasis mobile.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A. Purba, "PERANCANGAN APLIKASI
PERAMALAN JUMLAH CALON MAHASISWA  BARU  YANG  MENDAFTAR MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL  SMOTHING  (Studi  Kasus  : Fakultas  Agama  Islam  UISU)," Jurnal  Riset Komputer (JURIKOM), pp. 8-12, 2015.
[2]   T.  Pristiani,  "APLIKASI  FORECASTING PENJUALAN KERAJINAN BATU MENGGUNAKAN METODE LINEAR
REGRESSION  (STUDI  KASUS  PADA  CV. BUKIT  MULIA)," JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik  Informatika  Vol.  5  No.  1, pp.  372-379, 2021.
[3]   E.  D.  S.  Mulyani,  "APLIKASI  PERAMALAN PENGADAAN BARANG DENGAN METODE TREND PROJECTION DAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI  KASUS  DI  TOKO  PIONIR  JAYA)," Seminar  Nasional  Informatika  2014, pp.  260  - 266, 2014.
[4]   O.  J.  Ababil,  "PENERAPAN  METODE REGRESI LINIER DALAM PREDIKSI PENJUALAN  LIQUID  VAPE  DI  TOKO VAPOR  PANDAAN  BERBASIS  WEBSITE," JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika), pp. 186-195, 2022.
[5]   J.  A.  Frans,  "PREDIKSI  PENJUALAN  KAYU LAPIS  DI  CV  DIATO  WOOD  SEJAHTERA DENGAN  METODE  TREND  MOMENT BERBASIS  WEB," JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik  Informatika)  Vol.  4  No.  2, pp.  183-190, 2020.
[6]   F.  Apriliza,  "Perbandingan  Metode  Linear Regression  dan  Exponential  Smoothing  Dalam Peramalan Penerimaan Mahasiswa Baru," JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer),  Vol.  9  No. 3, pp. 726-732, 2022.
[7]   E.  P.  Kevin,  "Edupolitan,"  9  April  2022. [Online]. Available: https://www.aboutmalang.com/edupolitan/pr- 1423173244/profil-man-2-kota-malang-salah- satu-madrasah-unggulan-yang-ada-di-bumi- arema.
[8]   L.  &.  S.  H.  Sanny,  "PERAMALAN  JUMLAH SISWA/I  SEKOLAH  MENENGAH  ATAS SWASTA MENGGUNAKAN ENAM
METODE  FORECASTING.," Forum  Ilmiah, pp. 198- 208, 2013.