## PENERAPAN METODE FORECASTING DALAM MENENTUKAN JUMLAH SISWA BARU MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMPLE LINEAR REGRESSION
Tajrin 1) , Mohammad Irfan Fahmi 2) , Maikel Felix Ginting 3) , Unika Nduru 4) 1,2,3,4 Fakultas Sains and Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: tajrin@unprimdn.ac.id, irfan.lona.ftr@gmail.com, maikelginting028@gmail.com, unikandruru02@gmail.com

## Abstract
New student admission is a school activity to recruit new prospective students that occurs regularly every year  even  in  the  middle  of  the  teaching  year.  Madrasah  Tsanawiyah  (MTs)  Al-Ittihadiyah  is  a  school under the auspices of the Ministry of Religion. Where every year the school always accepts a fairly large number  of  new  students  around  300  people.  This  results  in  the  school  always  having  difficulties  in preparing infrastructure facilities such as classrooms and teachers because the increase in the number of new  students  increases  every  year.  This  will  happen  repeatedly  in  schools  from  year  to  year.  So  that  it will  be  an  accumulation  of  data  every  year  to  help  transform  data  into  data  information  into  useful information. This large amount of data opens up opportunities to generate useful information for schools. In  this  study,  researchers  see  an  opportunity  to  create  a  new  technology  that  answers  the  needs  and problems  that  have  occurred  so  far.  In  determining  the  number  of  new  students  at  MTs.  Al-Ittihadiyah Pkl.  Masyhur  researchers  used  2  dataset  scenarios  where  scenario  2  datasets  used  a  simple  linear regression algorithm. In pre-processing data that produces prediction performance, namely Y = 71.9538 + 0.709269X, in the dataset for forecasting estimates for the number of new students if the registrant is 374 students, it will produce a prediction of new students of 337 students.
Keywords : Forecasting, Simple Linier Regression, Number of New Student

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan  siswa  baru  merupakan kegiatan  sekolah  untuk  merekrut  calon  siswa baru yang terjadi rutin setiap tahunnya bahkan di pertengahan  tahun  mengajar  [1],  [2].  Madrasah Tsanawiyah (MTs) Al-Ittihadiyah adalah sekolah yang berada pada naungan Kementerian Agama.  Dimana  setiap  tahun  sekolah  selalu menerima  siswa  baru  dalam  jumlah  yang  cukup besar  sekitar  300  orang.  Hal  ini  mengakibatkan pihak  sekolah  selalu  kesulitan  dalam  hal menyiapkan  sarana  prasarana  seperti  ruangan kelas  dan  guru-guru  karena  peningkatan  jumlah siswa  baru  bertambah  setiap  tahunnya.  Hal  ini akan  terjadi  secara  berulang  pada  sekolah  dari tahun  ke  tahun.  Dengan  adanya  akumulasi  data setiap  tahunnya,  dapat  membantu  mengubah data  menjadi  informasi  yang  bermanfaat. Melalui  jumlah  data  yang  besar  ini,  terbuka peluang  untuk  menghasilkan  informasi  yang berguna  bagi  sekolah.  Sementara  itu,  para
pelaku bisnis memiliki kebutuhan untuk memanfaatkan gudang  data yang  mereka  miliki, dan  para  peneliti  melihat  potensi  ini  sebagai peluang  untuk  mengembangkan  teknologi  baru yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  ini,  yaitu  data mining.
Teknologi  data  mining  telah  menjadi sebuah  alat  yang  berguna  dalam  proses eksplorasi  data  pada  basis  data  yang  memiliki ukuran  besar  dan  kompleksitas  tinggi  [3]–[7]. Penggunaan  teknologi  ini  telah  meluas  di berbagai  domain  aplikasi,  termasuk  sektor perbankan  dan  telekomunikasi[8],  [9].  Data mining  adalah  suatu  proses  di  mana  data diproses  dan  diolah  dengan  cara  mengekstraksi informasi  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  dari sebuah  kumpulan  data  yang  memiliki  volume besar. Dalam konteks ini, data mining digunakan dengan  metode  Forecasting  yang  bertujuan untuk melakukan prediksi terhadap jumlah calon siswa  baru  yang  akan  direkrut  pada  tahun mendatang [10], [11].
Peramalan  merupakan  upaya  sistematis untuk  memproyeksikan  apa  yang  kemungkinan besar  akan  terjadi  di  masa  depan  berdasarkan informasi  dari  masa  lalu  dan  saat  ini,  dengan tujuan  mengurangi  kesalahan.  Prediksi  tidak harus  memberikan  jawaban  yang  pasti,  tetapi berusaha  untuk  mendekati  jawaban  yang  paling mungkin terjadi [12], [13]. Peramalan merupakan  alat  bantu  yang  penting  dalam perencanaan  yang  efektif  dan  efisien  [14]. Prediksi  Merupakan  prediksi  nilai-nilai  sebuah variabel berdasarkan kepada nilai yang diketahui dari  variabel  tersebut  atau  variabel  yang berhubungan[15].  Metode  peramalan  dapat dibagi  menjadi  dua  kategori  utama,  yaitu: Kualitatif  lebih  mementingkan  judgment  serta intuisi  manusia  dari  pada  penggunaan  data sejarah  yang  di  miliki.  Kuantitatif  ialah  teknik yang digunakan apabila histories cukup memadai  dan  apabila  data  tersebut  dia  anggap sudah  cukup  representatif  untuk  masa  lalu  dan dapat  diperluas  untuk  masa  depan  dengan  cara yang  baik  agar  mendapatkan  peramalan  yang akurat. [16], [17].
Simple  linear  regression  adalah  metode prediksi  yang  menggunakan  garis  lurus  untuk mengilustrasikan  hubungan  antara  dua  variabel atau  lebih.  Variabel  tersebut  terdiri  dari  dua jenis,  yaitu  variabel  independen  atau  variabel pemberi  pengaruh.  dan  variabel  terpengaruh. Variabel  pemberi  pengaruh  dapat  dianalogikan sebab, sementara variabel terpengaruh merupakan  akibat.  Informasi  yang  dihasilkan dari  data  mining  dengan    linear  regression    bisa dijadikan  sebagai  dasar  untuk  pengambilan keputusan  dan    linear  regression    ini    dipilih karena  sederhana,  cepat  dan  sangat  akurat  [13], [15],  [18].  Regresi  Linear  Sederhana  adalah salah  satu  metode  least  square  yang  berfungsi untuk  menguji  hubungan  sebab  akibat  antara Variabel Penyebab (X) terhadap Variabel Akibat (Y).    Variabel  Penyebab  pada  umumnya dilambangkan  dengan  X  sedangkan  Variabel Akibat  dilambangkan  dengan  Y  [19]–[21]. Dalam penelitian lainnya juga banyak menerapkan  algoritma  simple  linear  regression dengan topic yang berbeda-beda seperti Prediksi Penjualan Handphone  di Toko X dan Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan  Penduduk.  Dalam  penelitian  ini yang membedakan dengan penelitian
sebelumnya  ialah  sumber  data  yang  berbeda, waktu  dan  tempat  penelitiannya  juga  berbeda. Dengan adanya penelitian ini permasalahan yang akan dibahas yaitu penerapan metode forecasting dalam menentukan jumlah siswa baru menggunakan algoritma simple linear regression.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  ini  dilaksanakan  dengan pengamatan pada  lokasi  penelitian,    Penelitian  ini  dilakukan pada  MTs. Al-Ittihadiyah Pkl. Masyhur. Pengumpulan  dataset  dilakukan  dengan  cara mengunjungi  langsung  ke  lokasi  penelitian. Dimana  peneliti  melakukan  pencarian  dataset yang memiliki criteria seperti:
a. Data  yang  bersifat variable  time  series atau  memiliki  variable  yang  berhubungan dengan waktu
b. Data dengan variable data siswa baru
c. Data yang berdimensi tinggi
Analisa  ini  bertujuan  agar  MTs.  Al- Ittihadiyah  Pkl.  Masyhur  dapat  mengetahui prediksi  berapa  jumlah  siswa  baru  pada  tahun yang  akan  dating  serta  tahapan-tahapan  yang harus  dilakukan  dalam  menerima  siswa  baru, sehingga  sekolah  dapat  menyiapkan  perangkat pembelajaran  serta  infrastruktur  yang  akan  di gunakan.
Dataset  yang  di  pilih  adalah  dataset  siswa baru  pada  MTs.  Al-Ittihadiyah  Pkl.  Masyhur. Dataset tersebut  didapatkan dari wawancara dan observasi, data ini adalah data histori penerimaan  siswa  baru  8  tahun  terakhir 2014/2015-2021/2022  yang  terdiri  dari  3 variabel.
Berikut adalah tabel histori siswa baru MTs. Al-Ittihadiyah  Pkl.  Masyhur  dapat  dilihat  pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Data Histori Siswa Baru
No Tahun Pelajaran Pendaftar (X) Siswa Baru (Y) 1 2014/2015 263 257 2 2015/2016 275 262 3 2016/2017 284 275 4 2017/2018 290 283 5 2018/2019 337 320 6 2019/2020 346 299
7 2020/2021 340 318 8 2021/2022 354 327
Dari  data  diatas  selanjutnya  data  tersebut  di input  kedalam  excel  kemudia  data  akan  proses melalui  proses  perhitungan  serta  mengikuti tahapan algoritma simple linear regression. Hasil tersebut dapat diimplementasikan ke pemrograman statistik  agar dapat melihat hasil.
Berikut  ini  rumus  yang  digunakan  untuk perhitungan algoritma simple linear regression:

## Gambar 2. Rumus koefisien

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  ini  merupakan  penguraian dari  suatu  sistem  informasi  yang  kompleks untuk  diidentifikasi  serta  mengevaluasi  masalah serta hambatan yang terjadi. Berikut adalah tabel histori  siswa  baru  MTs.  Al-Ittihadiyah  Pkl. Masyhur Medan.
Tabel 2. Data Histori Siswa Baru No Tahun Pelajaran Pendaftar (x) Siswa Baru (y) 1 2014/2015 263 257 2 2015/2016 275 262 3 2016/2017 284 275 4 2017/2018 290 283 5 2018/2019 337 320 6 2019/2020 346 299 7 2020/2021 340 318 8 2021/2022 354 327
Tahapan  berikutnya  dilanjutkan  dengan melakukan  penyederhanaan  dari  tabel  histori siswa  baru,  berikut  ini  tabel  penyederhanaan siswa baru.
Tabel 3. Penyederhanaan Data Histori Siswa Baru No X Y 1 263 257
2 275 262 3 284 275 4 290 283 5 337 320 6 346 299 7 340 318 8 354 327
Tahapan  selanjutnya  mencari  nilai  dengan cara  menghitung  dalam  mencari  nilai  X 2, XY serta jumlah dari masing-masing variabel.
Tabel 4. Nilai perhitungan X 2 dan XY No x y x 2 xy 1 263 257 69169 67591 2 275 262 75625 72050 3 284 275 80656 78100 4 290 283 84100 82070 5 337 320 113569 107840 6 346 299 119716 103454 7 340 318 115600 108120 8 354 327 125316 115758 ∑ 2489 2341 783751 734983
Maka  tahapan  berikutnya  mencari  nilai konstanta  (a)  dan  koefisien  (b)  berdasarkan algoritma  simple  linear  regression  berikut  ini rumus yang akan di gunakan.
Menghitung konstanta : a = (∑ Y)(∑𝑋 2 )−(∑ X)(∑ XY) 𝑛 ∑𝑋 2 −(∑𝑋) 2 Menghitung koefisien : b = 𝑛(∑ XY)−(∑ X)(∑ Y) 𝑛 ∑𝑋 2 −(∑𝑋) 2
Diketahui
n = 8 ∑X  = 2489 ∑Y  = 2341 ∑XY = 734983 ∑X 2 = 783751
(∑X) 2 = 6195121
Menghitung Konstanta a
a = (2341)(783751)−(2489)(734983)
8 783751−(2489) 2
a = (2341)(783751)−(2489)(734983)
8 783751−6195121
a = 𝟓𝟑88404 74887
a = 71,9538 Menghitung koefisien b :
b = 8(734983)−(2489)(2341) 8 (6195121)−(2489) 2
b = 8(734983)−(2489)(2341) 8 (6195121)−(6195121)
b = 53115− 74887 a = 0,709269 Maka persamaan regresi adalah : Y = a + bX Y = 71,9538 + 0,709269X Jadi,  peramalan  nilai  estimasi  untuk  besaran siswa  baru  yang  akan  masuk  tahun  depannya adalah :
Y = 71,9538 + 0,709269X Y = 71,9538 + 0,709269(374) Y = 71,9538 + 265,266 Y = 337,220 Maka  nilai  Y  =  337,220  yang  di  atas merupakan  estimasi  jumlah  siswa  baru  yang akan masuk pada tahun 2023/2024
Hasil  perhitungan  algoritma  simple linier regression
Gambar 3. Hasil perhitungan algoritma simple linier regression Hasil prediksi dengan jumlah peserta 374 sisiwa
Gambar 4. Prediksi dengan jumlah pendaftar 374 siswa
Hasil statistik dan visualisasi
Gambar 3 Statistik dan Visualisasi menggunakan Plot

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  dan  pembahasan  yang sudah  di  paparkan  diatas,  disimpulkan bahwa dalam menentukan jumlah siswa baru pada  MTs.  Al-Ittihadiyah  Pkl.  Masyhur peneliti  menggunakan  2  skenario  dataset dimana  skenario  2  dataset  menggunakan algoritma simple linier regression. Pada pre- processing data yang menghasilkan performa  prediksi  yaitu  Y  =  71,9538  + 0,709269X,  di  dataset  untuk  peramalan estimasi  untuk  besaran  siswa  baru  apabila
pendaftar  berjumlah  374  siswa  maka  akan menghasilkan  prediksi  siswa  baru  sejumlah 337  siswa.  Dataset  yang  digunakan  pada tahun  pelajaran  2014/2015  –  2021/2022, sedangkan dataset tahun pelajaran 2022/2023  digunakan  untuk  peramalan estimasi  siswa  baru  untuk  tahun  pelajaran 2023/2024

## REFERENCES
[1] Ismail,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Siswa  Baru  Menggunakan Algoritma Smart Pada Sekolah Menengah  Atas  Negeri  2  Soppeng,” J. Ilm.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform.  “JISTI,”
vol. 2, no. 1, pp. 26–34, 2019.
[2] M.  Kusmawaty,  “Perancangan  dan implementasi  data  mining  dalam  proses penerimaan  siswa  baru  dengan  metode quantitative  association  rule,” J.  Tek. Komput. , 2017.
[3] W.  N.  Purba,  D.  Situmorang,  Y.  Alfani, D.  Hutabarat,  and  F.  W.  Anggiono,
“Implementasi  Data  Mining  Dengan Metode  Pohon  Keputusan  Algoritma  Id3 Untuk Menentukan Memprediksi Penjualan Pada CV. Mitra Baja Cemerlang,” J.  Mantik  Penusa ,  vol.  2, no. 1, pp. 82–86, 2019.
[4] C. S. D. B. Sembiring, L. Hanum, and S. P.  Tamba,  “Penerapan  Data  Mining
Menggunakan Algoritma K-Means Untuk  Menentukan  Judul  Skripsi  Dan Jurnal  Penelitian  (Studi  Kasus  Ftik
Unpri),” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.
Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  5,  no.  2, pp. 80–85, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmuk omputer.v5i2.2393.
[5] S.  P.  Tamba,  A.  W.  Tan,  Y.  Gunawan, and  ...,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Pembuatan  Paket  Promosi  Penjualan Menggunakan  Kombinasi  Fp-Tree  Dan Tid-List,” …  (Teknik  Inf.  dan  … ,  vol.  4, 2021.
[6]
B.  Budiman,  “Perbandingan  Algoritma
Klasifikasi Data Mining untuk Penelusuran  Minat  Calon  Mahasiswa Baru,” Nuansa Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 37–52, 2021, doi: 10.25134/nuansa.v15i2.4162. [7] N.  L.  P.  P.  Dewi,  I.  N. Purnama, and  N.
W.  Utami,  “Penerapan  Data  Mining Untuk  Clustering  Penilaian  Kinerja Dosen  Menggunakan  Algoritma  K- Means (Studi Kasus:
STMIK Primakara),” J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  Asia , vol.  16,  no.  2,  p.  105,  Jul.  2022,  doi: 10.32815/jitika.v16i2.761.
[8] E.  Fauziningrum,  M.Pd  and  E.  I. Sulistyaningsih, “Penerapan Data Mining Metode  Decision  Tree  Untuk  Mengukur Penguasaan  Bahasa  Inggris  Maritim (Studi  Kasus  Di  Universitas  Maritim Amni),” J. Sains Dan Teknol. Marit. , vol. 22, no. 1, p. 41, 2021, doi:
10.33556/jstm.v22i1.285. [9] D.  R.  Yusian,  “Analisa  Penerapan  Data Mining  Pada  Penerimaan  Mahasiswa Politeknik Negeri
Lhokseumawe
Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J. Informatics Comput. … , vol. 4, no. 2, pp.
208–216, 2018.
[10] D.  M.  Efendi  and  F.  Ardhy,  “Penerapan Data Mining Untuk Peramalan Penjualan Obat dengan Menggunakan Single Exponential Smoothing di Apotek
Hamzah  Farma,” Semin.  Nas.  Teknol. dan Bisnis , pp. 198–203, 2018.
[11] I.  Oktanisa  and  A.  A.  Supianto, “Perbandingan Teknik Klasifikasi Dalam
Data Mining Untuk Bank Direct Marketing,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 567, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855958.
[12] I.  Ali,  T.  Informatika,  and  S.  I.  Cirebon,
“Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Tahun 2023  Menggunakan  Metode  Regresi Linier Pada Universitas Swadaya Gunung Jati Cirebon,” 2023.
[13] Hendra  Di  Kesuma,  D.  Apriadi,  H. Juliansa, and E. Etriyanti, “Implementasi Data  Mining  Prediksi  Mahasiswa  Baru Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linear Berganda,” J.  Ilm.  Bin.  STMIK  Bina
Nusant. Jaya Lubuklinggau , vol. 4, no. 2, pp. 62–66, 2022, doi: 10.52303/jb.v4i2.74.
[14] A.  Amrullah,  E.  Affandi,  W.  Riansyah, and  S.  Sobirin,  “Peramalan  Penjualan Bulanan  menggunakan  metode  Trend Moment  pada  Toko  Suamzu  Boutique,”
J.  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 2, p.
46, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i2.2423.
[15] D.  Novianty,  N.  D.  Palasara,  and  M. Qomaruddin,  “Algoritma  Regresi  Linear pada  Prediksi  Permohonan  Paten  yang Terdaftar  di  Indonesia,” J.  Sist.  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  9,  no.  2,  p.  81,  2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43664.
[16] T.  M.  Jannah,  L.  Latipah,  and  A. Muchayan,  “Decision  Support  System
Forecasting Penjualan Menggunakan
Metode  Simple  Moving  Average  (Studi Kasus :  CV.  Perkakas  Indonesia),” J. Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) , vol.  11,  no.  2,  pp.  214–222,  2022,  doi: 10.32736/sisfokom.v11i2.1434.
[17] D.  A.  Trianggana,  “a  Peramalan  Jumlah Siswa-Siswi  Melalui  Pendekatan  Metode Regresi Linear,” J.  Media  Infotama ,  vol. 16,  no.  2,  pp.  115–120,  2020,  doi: 10.37676/jmi.v16i2.1149.
[18] F. Ginting, E. Buulolo, and E. R. Siagian, “Implementasi  Algoritma  Regresi  Linear
Sederhana  Dalam  Memprediksi  Besaran Pendapatan  Daerah  (Studi  Kasus:  Dinas Pendapatan Kab. Deli Serdang),”
KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.
dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  274– 279, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1602.
[19] S. L. Nasution, C. H. Limbong, and D. A. Ramadhan,  “PENGARUH  KUALITAS PRODUK, CITRA
MEREK,
KEPERCAYAAN,  KEMUDAHAN,  dan HARGA  TERHADAP  KEPUTUSAN PEMBELIAN  PADA  E-COMMERCE SHOPEE  (Survei  pada  Mahasiswa  S1 Fakultas  Ekonomi  Jurusan  Manajemen Universitas  Labuhan  Batu),” Ecobisma (Jurnal  Ekon.  Bisnis  Dan  Manajemen) , vol.  7,  no.  1,  pp.  43–53,  2020,  doi:
10.36987/ecobi.v7i1.1528.
[20] A.  I.  Permana,  “Pengaruh  Kualitas Website, Kualitas Pelayanan, Dan Kepercayaan  Pelanggan  Terhadap  Minat Beli  Pelanggan  Di  Situs  Belanja  Online Bukalapak,” Ekon.  Bisnis ,  vol.  25,  no.  2, pp. 94–109, 2020, doi: 10.33592/jeb.v25i2.422.
[21] O.  Somantri,  W.  E.  Nugroho,  and  A.  R. Supriyono, “Penerapan Feature Selection Pada  Algoritma  Decision  Tree  Untuk Menentukan  Pola  Rekomendasi  Dini Konseling,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol.  4,  no.  2,  pp.  272–279,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i2.5345.