## Prediksi Jumlah Siswa Baru Pada SMK Negeri 2 Buton dengan Metode Regresi Linier dan Exponential Smoothing
Dodiman * 1 , Nurul Hidayah 2 , Asniati 3 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Dayanu Ikhsanuddin, Baubau e-mail: dodiman@unidayan.ac.id 1 , nurul@unidayan.ac.id 2 , asniatiangi@uniayan.ac.id 3 * Corresponding Author Received: 1 Mei 2024 Revised: 9 Mei 2024 Accepted: 23 Mei 2024

## Abstrak
Peran  pendidikan  sangatlah  penting  dalam  sebuah  bangsa  karena  pendidikan  merupakan  prioritas utama  saat  ini.  Pendidikan  memegang  peranan  penting  dalam  mewujudkan  negara  dan  bangsa  Indonesia yang  cerdas  dan  bijaksana.  Pendidikan  diselenggarakan  dengan  tujuan  meningkatkan  mutu  kehidupan masyarakat  serta  meningkatkan  daya  saing  bangsa.  Untuk  mendukung  terciptanya  pendidikan  yang berkualitas, dibututuhkan sarana dan prasarana yang memadai. Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Negeri 2 Buton adalah sebuah sarana pendidikan yang ada di kabupaten Buton, Sulawesi Tenggara. SMK Negeri 2 Buton mengalami kendala dalam hal menyediakan fasilitas seperti jumlah meja, kursi, dan lain – lain, salah satu  penyebab  utamanya  adalah  sulitnya  mengetahui  jumlah  siswa  yang  akan  mendaftar  ditahun  tahun yang akan datang. Regresi linier dan exponential smoothing adalah sebuah metode yang dapat digunakan untuk  memprediksi  siswa  baru  dengan  memanfaatkan  data  penerimaan  masa  lampau. Maka,  tujuan penelitian ini ialah untuk memprediksi jumlah murid baru di SMK Negeri 2 Buton dengan memanfaatkan regresi  linier  serta  exponential  smoothing,  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data  siswa  baru dari tahun 2011 hingga 2023. Penerapan Prediksi siswa baru dengan metode regresi linier dan exponential smoothing di SMK Negeri 2 Buton menunjukan nilai prediksi yang baik yaitu kurang dari 21% Ini bermakna bahwa  hasil  prediksi  metode  lebih  mendekati  jumlah  penerimaan  siswa  baru  yang  sesungguhnya.  Dalam pengujian prediksi menunjukan bahwa metode exponential smoothing menghasilkan nilai MAPE lebih kecil daripada metode regresi linier dengan selisih 3,8 %.
Kata kunci: prediksi, regresi linier, exponential smoothing

## Abstract
The  role  of  education  is  very  important  in  a  nation  because  education  is  a  top  priority  today.  Education plays  an  important role in creating  an  intelligent  and  wise  Indonesian state  and nation. Education  is  carried out  with  the  aim  of  improving  the  quality  of  people's  lives  and  increasing  the  nation's  competitiveness.  To support  the  creation  of  quality  education,  adequate  facilities  and  infrastructure  are  needed.  SMK  Negeri  2 Buton  is  an  educational  facility  in  Buton  district,  Southeast  Sulawesi.  SMK  Negeri  2  Buton  is  experiencing problems  in  providing  facilities  such  as  the  number  of  tables,  chairs,  etc.,  one  of  the  main  causes  is  the difficulty  of  knowing  the  number  of  students  who  will  register  in  the  coming  year.  Linear  regression  and exponential smoothing are methods that can be used to predict new students by utilizing past admissions data. So, the aim of this research is to predict the number of new students at SMK Negeri 2 Buton by utilizing linear regression and exponential smoothing. The data used in the research is new student data from 2011 to 2023. Application  of  new  student  predictions  using  linear  regression  and  exponential  smoothing  methods  at  SMK Negeri 2 Buton shows a good prediction value, namely less than 21%. This means that the prediction method results  are  closer  to  the  actual  number  of  new  student  admissions.  Prediction  testing  shows  that  the exponential  smoothing  method  produces  a  smaller  MAPE  value  than  the  linear  regression  method  with  a difference of 3.8%.
Keywords : prediction, linear regression, exponential smoothing

## PENDAHULUAN
Peran  pendidikan  sangatlah  penting  dalam sebuah  bangsa  karena  pendidikan  merupakan prioritas  utama  saat  ini,  sebagaimana  yang  diatur dalam  Pasal  31  ayat  (1)  UUD  1945  dan  Undang- Undang  Nomor  2  Tahun  1989  tentang  Sistem Pendidikan  Nasional,  Bab  3  Ayat  5  yang menegaskan  bahwa  setiap  warga  negara  berhak mendapat kesempatan yang sama dalam mendapatkan  pendidikan.    Pendidikan  memegang
peranan  penting  dalam  mewujudkan  negara  dan bangsa  Indonesia  yang  cerdas  dan  bijaksana.
Pendidikan
diselenggarakan dengan tujuan meningkatkan  mutu  kehidupan  masyarakat  serta meningkatkan daya saing bangsa. Untuk mendukung terciptanya pendidikan yang
berkualitas,  dibututuhkan  sarana  dan  prasarana yang memadai.
Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  Negeri  2 Buton  adalah  sebuah  sarana  pendidikan  yang terletak  di  Jl.  Poros  Dongkala  –  Pasarwajo,  Desa

## JURNAL AKADEMIK PENDIDIKAN MATEMATIKA
Volume 10, Nomor 1, Mei 2024, Halaman 27-31 Print ISSN: 2442-9864, Online ISSN: 2686-3766 https://www.ejournal.lppmunidayan.ac.id/index.php/matematika DOI: https://doi.org/10.55340/japm.v10i1.1517
Dongkala, Kecamatan Pasarwajo, Kabupaten Buton, Sulawesi  Tenggara.  Sekolah  ini  akan  dijadikan sebagai studi kasus dalam penelitian. Saat ini SMK Negeri  2  Buton  mengalami  kendala  dalam  hal menyediakan  fasilitas  seperti  jumlah  meja,  kursi, dan  lain  –  lain.  Hal  ini  dikarenakan  sulitnya mengetahui  jumlah  siswa  yang  akan  mendaftar ditahun  yang  akan  datang.  Untuk  mengatasi masalah  tersebut,  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang dapat memudahkan pihak sekolah dalam memprediksi jumlah siswa yang mendaftar di masa yang akan datang.
Regresi  Linier  adalah  salah  satu  teknik  dalam statistika  yang  digunakan  untuk  memodelkan  dan menilai  hubungan  antara  satu  atau  beberapa variabel  independen  (disebut  sebagai  variabel prediktor)  dan  satu  variabel  dependen  (disebut sebagai  variabel  respons)(Prasetyo  et  al.,  2021). Dalam melakukan prediksi, metode ini menggunakan  pendekatan  mencari  hubungan keterkaitan  variabel  X  (variabel  Independen)  dan variabel  Y  (variabel  dependen)  (Herwanto  et  al., 2019).
Selain regresi linear, terdapat metode lain yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi,  metode tersebut  yaitu  exponential  smoothing.  Exponential smoothing  yang  merupakan  sebuah  metode peramalan  yang  digunakan  dalam  analisis  deret waktu  untuk  meramalkan  data  masa  depan berdasarkan data historis (Ena, 2023).
Dari pembahasan tersebut, maka penelitian ini memiliki  tujuan  untuk  menerapkan  kedua  metode tersebut  (regresi  linier  dan  exponential  smoothing) untuk memprediksi penerimaan siswa baru di SMK Negeri 2 Buton. Dengan adanya metode rekomendasi  ini,  akan  membantu  sekolah  dalam mengelola  pendaftaran  siswa  baru  dan  penyediaan fasilitas yang lebih efektif.

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  pendekatan  penelitian kuantitatif, yakni penelitian ilmiah yang menggunakan  numerik  untuk  menganalisa  sebuah fenomena.  Dalam  penelitian  jenis  ini,  data dikumpulkan  dan  dianalis  dengan  berbagai  teknik statistik  untuk  mengidentifikasi  pola,  hubungan, atau perbedaan yang signifikan.

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  dilakukan  pada  Sekolah  Menengah Kejuruan (SMK) Negeri 2 Buton pada bulan Januari – Februari 2024.

## Target Penelitian
Target  penelitian  ini  adalah  mengembangkan model  prediksi  yang  dapat  memperkirakan  jumlah siswa  baru  yang  akan  mendaftar  di  SMK  Negeri  2 Buton untuk tahun akademik berikutnya, tujuannya  untuk  membantu  SMK  Negeri  2  Buton dalam perencanaan kapasitas, alokasi sumber daya, dan pengadaan fasilitas yang lebih efektif.

## Prosedur
Penelitian diawali dengan melakukan pengumpulan data siswa baru SMK Negeri 2 Buton dan selanjutnya dilakukan preprocessing (mempersiapkan  data  mentah  sebelum  diproses lebih  lanjut  dalam  analisis  data)  dan  dilanjutkan dengan  melakukan  perhitungan  regresi  linier  dan exponential smoothing untuk menghasilkan sebuah prediksi.  Tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar Error! Reference source not found. .

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Data, Intrumen, dan Teknik Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan berupa  data  sekunder,  yakni  data  yang  diperoleh secara  tidak  langsung  melalui  dokumen  atau informasi  dari  pihak  lain  (Ahmad  &  Arifin,  2018). Informasi tentang jumlah siswa baru di SMK Negeri 2 Buton selama 13 tahun terakhir, mulai dari tahun 2011  hingga  2023,  telah  tersedia  sebelumnya, sehingga  peneliti  hanya  perlu  menghubungi  pihak terkait untuk mendapatkan data tersebut.

## Teknik Analisis Data
Data  yang  terkumpul  akan  diolah  dengan bantuan  perangkat  lunak  statistik  seperti  SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), NumPy (Numerical  Python),  Pandas,  Scikit-learn  dan Statsmodels.  Analisis  deskriptif  akan  digunakan untuk meringkas karakteristik sampel dan variabel utama.  Setelah  itu,  akan  dilanjutkan  dengan melakukan prediksi menggunakan regresi linier dan exponential smoothing.
Metode Regresi Linier
Metode  awal  yang  diterapkan  dalam  penelitian ini adalah metode regresi linier. Metode regresi linier adalah  sebuah  metode  teknik  analisis  statistika
untuk  melihat  hubungan  satu  variabel  dependent dengan satu atau lebih variabel independen. Regresi linier  dapat  melakukan  prediksi  dengan  melihat hubungan antar variabel (variabel independent dan dependent (Anggie, 2018).
Regresi linier dapat dilihat dalam persamaan 1:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 (1)
Dimana artinya: 𝑌 = Variabel Dependent
𝑋 = Variabel Independent 𝑎 = Konstanta 𝑏 = Koefesien arah regresi linear
Nilai  konstanta  (a)  dan  koefisien  (b)  dapat dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  2  dan persamaan 3.
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦) − (∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 ) − (∑ 𝑥) 2 (2) 𝑎 = ∑ 𝑦 − 𝑏  ∑ 𝑥 𝑛 (3)

## Metode Exponential Smoothing
Metode  kedua  adalah  Exponential  Smoothing yang  merupakan  metode  peramalan  atau  prediksi yang  digunakan  untuk  memprediksi  data  dengan memberikan  bobot  yang  berbeda  pada  observasi waktu  yang  berbeda.  Metode  ini  digunakan terutama  dalam  analisis  deret  waktu  untuk meramalkan/memprediksi data masa depan berdasarkan  data  masa  lalu.  Dalam  metode  ini, data diberi bobot tertentu (0-1) yang sesuai dengan fungsi exponential (Sulthan et al., 2020).
Exponential  smoothing  dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan 4.
𝑓 𝑡+1 = α𝑌 𝑡 + (1 −  𝛼)𝑓 𝑡 (4)
Dimana artinya: 𝑌 𝑡 = Data Pendaftaran pada periode (t)
𝐹 𝑡 = Peramalan waktu (t) 𝐹 𝑡+1 = Peramalan waktu (t+1) α =Bobot yang menunjukkan konstanta
Uji Akurasi
Setelah  melakukan  prediksi  dengan  metode exponential  smoothing  dan  regresi  linier,  peneliti akan  menghitung  akurasi  dengan  cara  mencari kesalahan  absolut  rata  –  rata  atau  MAPE  (Mean Average  Prediction  Error)  (Pratista  et  al.,  2023). MAPE  merupakan  salah  satu  metrik  evaluasi  yang umum  digunakan  dalam  analisis  peramalan  atau prediksi.  MAPE  mengukur  seberapa  akurat  sebuah model peramalan dengan cara menghitung rata-rata persentase  kesalahan  absolut  antara  nilai  aktual dan  nilai  yang  diprediksi  oleh  model.  semakin rendah  MAPE  maka  semakin  tinggi  akurasinya (Wibowo et al., 2023).
Tabel 1. Kategori Akurasi
MAPE Akurasi Prediksi < 10 Sangat Akurat 10 – 20  Bagus
21 – 50  Cukup >  50 Tidak Akurat
Mean  Average  Prediction  Error  (MAPE)  dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 5.
𝑀 = 1 𝑛 ∑ | 𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̂ 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 × 100 % (5)
Dimana artinya:
𝑀 = Mean Absolute Percentage Error 𝑛 =berapa kali iterasi penjumlahan terjadi y i = nilai aktual 𝑦 𝑖 ̂ = nilai prediksi

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  siswa  baru SMK  Negeri  2  Buton  dari  tahun  2011  sampai dengan 2023, yang ditunjukkan dalam Tabel Error! Reference source not found. .
Tabel 2.
Data SMK Negeri 2 Buton No  Tahun Ajaran L P Jumlah 1 2010/2011 40  29 69 2 2011/2012 54  37 91 3 2012/2013 59  46 105 4 2013/2014 85  43 128 5 2014/2015 58  46 104 6 2015/2016 74  41 115 7 2016/2017 71  42 113 8 2017/2018 56  42 98 9 2018/2019 39  20 59 10 2019/2020 44  29 73 11 2020/2021 50  26 76 12 2021/2022 41  31 72 13 2022/2023 73  34 107
Pada  tabel Error!  Reference  source  not found. ,  atribut  data  yang  digunakan  untuk melakukan  prediksi  adalah  tahun  ajaran  dan jumlah  siswa  baru.  Setelah  itu  akan  diterapkan dalam  variabel  X  dan  Y  untuk  perhitungan  regresi linier. Perhitungan regresi linier dapat dilihat dalam pada tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Regresi Linier Data (n) 𝑋 𝑌 𝑋 2 𝑌 2 𝑋𝑌 1 1 69 1 4761 4761 2 2 91 4 8281 33124 3 3 105 9 11025 99225 4 4 128 16 16384 262144 5 5 104 25 10816 270400 6 6 115 36 13225 476100 7 7 113 49 12769 625681 8 8 98 64 9604 614656 9 9 59 81 3481 281961 10 10 73 100 5329 532900 11 11 76 121 5776 698896 12 12 72 144 5184 746496 13 13 107 169  11449 1934881 Jumlah  91 1210  819  118084  6581225
Setelah mendapatkan hasil perhitungan seperti yang  terlihat  pada  tabel  3,  langkah  selanjutnya adalah  menghitung  nilai  a  (konstanta)  dan  b (koefisien)  dengan  menggunakan  persamaan  2  dan 3.
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2 =   −1, 4 𝑎 = ∑ 𝑦−𝑏  ∑ 𝑥 𝑛 =  102, 88
Nilai a (konstanta) dan b (koefisien) yang telah diperoleh  akan  digunakan  dalam  melakukan prediksi seperti yang tertera dalam persamaan 1.
𝑌  =  𝑎  +  𝑏𝑋 𝑌  =  102,88  +   −1, 4𝑋
Setelah  melakukan  prediksi,  selanjutnya menghitung akurasi prediksi dengan menggunakan persamaan  5.  Perhitungan  akurasi  dapat  dilihat pada  tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Akurasi Prediksi Regresi Linier Data (n) Tahun (x) Jumlah Prediksi (y) MAPE (M) 1 1 69 101.48 47.07 2 2 91 100.08 9.98 3 3 105 98.68 6.02 4 4 128 97.28 24 5 5 104 95.88 7.81 6 6 115 94.48 17.84 7 7 113 93.08 17.63 8 8 98 91.68 6.45 9 9 59 90.27 53 10 10 73 88.87 21.74 11 11 76 87.47 15.09 12 12 72 86.07 19.54 13 13 107 84.67 20.87 Jumlah Rata - Rata MAPE 20.54
Setelah mendapatkan nilai akurasi seperti yang terlihat  pada  tabel  4,  maka  selanjutnya  hasil tersebut  akan  dikelompokkan  kedalam  kategori akurasi, seperti ditampilkan dalam tabel 5.
Tabel 5. Kategori Prediksi Regresi Linier
MAPE (M) Akurat 𝑀  ≤  10 Baik 10 > 𝑀 ≥ 20 Cukup 20 > 𝑀 ≥ 50 Tidak Akurat 𝑀 > 50 47.07 - - 1 - 9.98 1 - - - 6.02 1 - - - 24 - - 1 - 7.81 1 - - - 17.84 - 1 - - 17.63 - 1 - - 6.45 1 - - - 53 - - - 1 21.74 - - 1 - 15.09 - 1 - - 19.54 - 1 - - 20.87 - - 1 - Total 4 4 4 1
Berdasarkan  perhitungan  regresi  linier  yang didapatkan sebelumnya, yakni 𝑌  =  102,88  +   −1, 4𝑋 , kemudian  akan  digunakan  untuk  memprediksi siswa baru SMK Negeri 2 Pasarwajo periode 2024 – 2036, yang ditampilkan pada tabel 6.
Tabel 6. Prediksi Regresi Linier dari 2024 -2036
Tahun Ajaran 𝑥 Prediksi ( 𝑦̂ ) 2023/2024 14 83.27 2024/2025 15 81.87 2025/2026 16 80.47 2026/2027 17 79.07 2027/2028 18 77.66 2028/2029 19 76.26 2029/2030 20 74.86 2030/2031 21 73.46 2031/2032 22 72.06 2032/2033 23 70.66 2033/2034 24 69.26 2034/2035 25 67.86 2035/2036 26 66.46 Setelah itu dilakukan prediksi dengan menggunakan  metode  exponential  smoothing. Dalam  menghitung  exponential  smoothing,  nilai α yang  digunakan  adalah  0,1  sampai  dengan  0,9. Hasil perhitungan exponential smoothing ditampilkan pada tabel 7.
Tabel 7.  Perhitungan Exponential Smoothing
Tahun Ajaran Prediksi (dengan α antara 0.1 – 0.9) 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 2023/ 2024 69 69 69 69 69 69 69 69 69 2024/ 2025 69 69 69 69 69 69 69 69 69
2025/ 2026 71.2  73.4  75.6  77.8 80 82.2  84.4  86.6  88.8 2026/ 2027 74.58  79.72  84.42  88.68  92.5  95.88  98.82  101.32 103.38 2027/ 2028 79.92  89.38  97.49  104.41 110.25 115.15 119.25 122.66 125.54 2028/ 2029 82.33  92.3  99.45  104.24 107.12 108.46 108.57 107.73 106.15 2029/ 2030 85.6  96.84  104.11 108.55 111.06 112.38 113.07 113.55 114.12 2030/ 2031 88.34 100.07 106.78 110.33 112.03 112.75 113.02 113.11 113.11 2031/ 2032 89.3  99.66  104.14  105.4  105.02  103.9  102.51 101.02  99.51 2032/ 2033 86.27  91.53  90.6  86.84  82.01  76.96  72.05  67.4  63.05 2033/ 2034 84.95  87.82  85.32  81.3  77.5  74.58  72.72  71.88  72.01
Tahun Ajaran Prediksi (dengan α antara 0.1 – 0.9) 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 2034/ 2035 84.05  85.46  82.52  79.18  76.75  75.43  75.01  75.18  75.6 2035/ 2036 82.85  82.77  79.37  76.31  74.38  73.37  72.9  72.64  72.36
Tahapan selanjutnya adalah menghitung akurasi prediksi dengan menggunakan persamaan 5, dan hasil perhitungan akurasi ditampilkan dalam tabel 8.
Tabel 8.  Akurasi Prediksi Exponential Smoothing
α MAPE 0.1  23.42 0.2  22.57 0.3  21.24 0.4  19.25 0.5 18 0.6  17.12 0.7  16.74 0.8 17.2 0.9  17.58
Pada  tabel  8  menunjukkan  bahwa  hasil prediksi  yang  memiliki  nilai  akurasi  terbaik  adalah nilai  prediksi  dengan  nilai α =  0,7 yang  memiliki nilai  rata  –  rata  MAPE  mencapai  16,74  dan  masuk dalam kategori “bagus”.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Metode  exponential  smoothing  dan  regresi linier  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah pendaftar  baru  SMK  Negeri  2  Buton  dengan  nilai akurasi  rata  –  rata  masing  –  masing  20,54  dan 16,74.  Pengujian  prediksi  dengan  metode  regresi linier memperoleh 4 data prediksi kategori “akurat”, 3  data  prediksi  kategori  “baik”,  4  data  ketegori “cukup”,  dan  hanya  1  data  yang  masuk  kategori “tidak  akurat”.  Untuk  prediksi  dengan  metode exponential  smoothing  dengan α =  0,7 memperoleh 6  data  prediksi  dengan  kategori  “akurat”,  3  data prediksi  dengan  kategori  “baik”,  3  data  prediksi dengan ketegori “cukup”, dan hanya 1 data prediksi yang  masuk  kegori  “tidak  akurat”.  Dengan  adanya metode  prediksi  ini,  sehingga  sekolah  dapat  lebih mudah  mengetahui  jumlah  calon  siswa  untuk tahun  depan,  memungkinkan  mereka  untuk mengantisipasi  kebutuhan  dengan  menyediakan fasilitas  terbaik,  sehingga  siswa  baru  merasa  puas dengan fasilitas yang ada.

## Saran
Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan untuk memperluas cakupan data dan mempertimbangkan  model  peramalan  lainnya untuk perbandingan hasil.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, R., & Arifin, Z. (2018). Metode Regresi Linier Untuk  Memprediksi  Jumlah  Pendaftar  Calon Mahasiswa  Baru  Universitas  Islam  Indragiri. Jurnal Analisis Manajemen , 4 (2), 86–92.
Anggie,  A.  (2018).  Implementasi  Metode  K-Nearest Neighbor  Dan  Regresi  Linear  Dalam  Prediksi Harga  Emas. Pemodelan  Arsit.  Sist.  Inf. Perizinan  Menggunakan  Kerangka  Kerja  Togaf Adm , 4 (1), 113.
Attanayake,  A.,  Perera,  S.,  &  Liyanage,  U.  (2019).
Combining forecasts of ARIMA and exponential smoothing  models. Advances  and  Applications in Statistics , 59 (2), 199–208.
Ena,  M.  (2023).  Penerapan  Metode  Single Exponential  Smoothing  Dalam  Memprediksi Jumlah  Penerimaan  Mahasiswa  Baru. Jurnal Lebesgue: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika,  Matematika  Dan  Statistika , 4 (2),
962–969.
Herwanto, H. W., Widiyaningtyas, T., & Indriana, P. (2019).  Penerapan  Algoritme  Linear  Regression untuk  Prediksi  Hasil  Panen  Tanaman  Padi. Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  Dan  Teknologi Informasi , 8 (4), 364–370.
Prasetyo,  V.  R.,  Lazuardi,  H.,  Mulyono,  A.  A.,  & Lauw, C. (2021). Penerapan Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap  US  Dollar  Dengan  Metode  Regresi Linier. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem Informasi (TEKNOSI) , 7 (1), 8–17.
Pratista, S., Nazir, A., Iskandar, I., Budianita, E., &
Afrianty,  I.  (2023).  Perbandingan  Teknik Prediksi Pemakaian Obat Menggunakan Algoritma  Simple  Linear  Regression  dan Support  Vector  Regression. Building  of Informatics, Technology and Science (BITS) , 5 (2), 456–465.
Sulthan,  N.,  Eltivia,  N.,  &  Riwajanti,  N.  I.  (2020).
Implementasi  Metode  Exponential  Smoothing Untuk  Peramalan  Kedatangan  Wisatawan Mancanegara Pada Pulau Bali. Media Mahardhika , 18 (2), 171–178.
Wibowo,  A.,  Iskandar,  D.,  &  Wibowo,  W.  A.  S. (2023).  Data  Mining  Dalam  Prediksi  Jumlah Pasien Dengan Regresi Linear Dan Exponential Smoothing. Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Sains Teknologi , 5 (1).