Volume 17, Nomor 1:208-213 Januari 2023|ISSN (P):1829-7463 \ ISSN (E):2716-3083
MODEL REGRESI LINIER UNTUK MENENTUKAN KETERLAMBATAN SISWA DATANG SEKOLAH PADA SISWA SMK SWASTA IMELDA MEDAN

## Muhammad Huda Firdaus 1)

## Akademi Informatika Dan Komputer Medicom
Corresponding Email: m.huda.firdaus86@gmail.com
RINGKASAN - Keterlambatan siswa datang sekolah masih menjadi persoalan di dunia pendidikan,  sebab-sebab keterlambatan  antara lain kemacetan lalu lintas, kurangnya  alat  transportasi  dan  keterlambatan  siswa  bangun  di  pagi  hari.  Dari persoalan  tersebut  akan  dikumpulkan  data  selama  12  hari  berapa  jumlah  siswa yang terlambat datang ke sekolah dan berapa jumlah siswa yang terlambat masuk ke  kelas.  Pada  penelitian  ini  akan  dimodelkan  keterlambatan  siswa,  disekolah SMK swasta Imelda Medan dan keterlambatan siswa masuk ke lokal pada siswa kelas XI TKJ 2 ke model matematika regresi linier, dari model ini dapat dilihat tindakan apa yang harus diambil pihak sekolah agar keterlambatan siswa ini dapat di minimalisasi, Diperoleh model regresi linier dengan metode kuadrat terkecil, diperole nilai  a = 3,5 dan b = -0,02
Kata Kunci : Model Matematika, Regresi Linier

## PENDAHULUAN
Keterlambatan  siswa  datang  ke  sekolah  masih  menjadi  persoalan  didunia pendidikan,  keterlambatan  siswa  disebab  diantaranya  kemacetan  lalu  lintas, kurangnya  transportasi  dan  terlambat  bangun  di  pagi  hari.  Dengan meminimalisasi keterlambatan siswa akan dapat mendisiplinkan siswa di dalam segi waktu, sehingga dapat menjadi modal mereka di dunia kerja.

## KAJIAN TEORI
Pendidikan tidak terlepas pada keberadaan siswa sebagai orang yang terlibat langsung dalam dunia pendidikan. Seorang siswa akan dituntut dengan berbagai peraturan  dan  tata  tertib  yang  diberlakukan  di  sekolah  yang  salah  satunya mengenai kedisiplinan menurut Marwan (2012). Tata tertib sekolah adalah aturan
atau peraturan yanga baik dan merupakan hasil pelaksanaan yang konsisten (taat asas) dari peraturan yang ada
Regresi adalah kajian terhadap ketergantungan satu variabel, yaitu variabel tergantung  terhadap  satu  atau  lebih  variabel  lainnya  atau  yang  disebut  sebagai variabel-variabel  eksplanatori  dengan  tujuan  untuk  membuat  estimasi/taksiran dan memperediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel tergantung dalan kaitannya  dengan  nilai-nilai  yang  sudah  diketahui  dari  variabel  ekslanatorinya menurut Gujarati, D.N. (2009)
Supranto, J. (2009)  menjelaskan untuk memperkirakan/ meramalkan nilai variabel Y, akan lebih baik apabila kita ikut memperhitungkan variabel-variabel yang  ikut  mempengaruhi  Y. Regresi  linier  merupakan  salah  satu  dari  statistik, dimana  digunakan  untuk  membentuk  model  matematika  dari  data  yang  di peroleh,  regresi  linier  salah  satu  cara  metode  forecesting  (peramalan)  sehingga dari  model  regresi  linier  didapat  suatu  cara  atau  tindakan  yang  akan  diambil dimasa yang akan datang dengan melihat data- data yang sebelumnya.
Khotimah, T. (2017) Forecasting dilakukan dengan membuat prediksi atau peramalan tentang apa yang akan terjadi dimasa depan dengan melihat keadaan dimasa  sebelumnya.  Pelaksanaan  prediksi  dapat  dilakukan  dalam  banyak  cara Fitrianah, D. (2015), Sadikin, M.  (2018). Beberapa metode yang termasuk dalam metode  deret  berkala  antara  lain:  Simple  Moving  Average  Aini,  A.  (2018), Weighted Moving Average Nasution, A. (2018), Exponential Smoothing Putro, B. (2018), dan Linier Regression  Sudrajat, F.D. (2017) Sebuah prediksi dapat bersifat  kualitatif  (tidak  berbentuk  angka)  ataupun  kuantitatif  (berbentuk angka) Syafruddin, M. (2014)

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  dengan  riset  lapangan  dan  studi literature. Adapun tahapan yang dilaksanakan dalam pemecahan masalah yamg dihadapi adalah sebagai berikut:
1.  Studi literatur
Penelitian    ini    diawali    dengan      mempelajari      dan    memahami model matematika dan regresi linier.
2.  Mengambil data di sekolah SMK swasta Imelda Medan
Data  yang  diambil  berupa  keterlambatan  siswa  datang  ke  sekolah SMK swasta Imelda dan keterlambatan siswa kelas  XI TKJ 2 masuk kelas, data diambil selama 12 hari di awal bulan Desember 2022

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Rumus untuk Regresi Linear dengan metode  kuadrat  terkecil  adalah
𝒂 = (∑ 𝒀  ). (∑ 𝑿 𝟐 ) − (∑ 𝑿). (∑ 𝑿 𝒀) 𝒏. (∑ 𝑿 𝟐 ) −   (∑ 𝑿) 𝟐 𝒃 = 𝒏. (∑ 𝑿𝒀  ) − (∑ 𝑿)(∑ 𝒀  ) 𝒏. (∑ 𝑿 𝟐 ) −   (∑ 𝑿) 𝟐

## 𝒀 = 𝒂 + 𝒃𝑿
Data  yang  diambil  adalah  pada  keterlambatan  siswa  datang  kesekolah  smk swasta Imelda Medan dan keterlambatan   siswa yang masuk ke kelas ( kelas XI TKJ 2)  yang dilakukan pada awal bulan Desember 2022 selama 12 hari, sebagai berikut
Tanggal Siswa terlambat di sekolah smk swasta imelda Siswa terlambat pada kelas XI TKJ 2 1 15 5 2 20 3 3 12 2 4 18 1 5 25 2 6 21 3 7 20 2 8 30 3 9 35 5 10 17 6 11 33 2 12 34 1
Volume 17, Nomor 1:208-213 Januari 2023|ISSN (P):1829-7463 \ ISSN (E):2716-3083
Tanggal X Y 𝑿 𝟐 𝒀 𝟐 X.Y 1 15 5 225 25 75 2 20 3 400 9 60 3 12 2 144 4 24 4 18 1 324 1 18 5 25 2 625 2 50 6 21 3 441 9 63 7 20 2 400 4 40 8 30 3 900 9 90 9 35 5 1225 25 175 10 17 6 289 36 102 11 33 2 1089 4 66 12 34 1 1156 1 34 ∑ 𝑿 = 280 ∑ 𝑿 = 35 ∑ 𝑿 𝟐 = 7.218 ∑ 𝒀 𝟐 =129 ∑ 𝑿 𝒀 =797
𝒂 = (∑ 𝒀  ). (∑ 𝑿 𝟐 ) − (∑ 𝑿). (∑ 𝑿 𝒀) 𝒏. (∑ 𝑿 𝟐 ) −   (∑ 𝑿) 𝟐 𝒂 = (𝟑𝟓). (𝟕. 𝟐𝟏𝟖) − (𝟐𝟖𝟎). (𝟕𝟗𝟕) 𝟏𝟐. (𝟕. 𝟐𝟏𝟖) −   (𝟐𝟖𝟎) 𝟐
𝒂 = 𝟐𝟓𝟐. 𝟔𝟑𝟎 − 𝟐𝟐𝟑. 𝟏𝟔𝟎 𝟖𝟔. 𝟔𝟏𝟔 − 𝟕𝟖. 𝟒𝟎𝟎
𝒂 = 𝟐𝟗. 𝟒𝟕𝟎 𝟖. 𝟐𝟏𝟔 𝒂 = 𝟑, 𝟓 𝒃 = 𝒏. (∑ 𝑿𝒀  ) − (∑ 𝑿)(∑ 𝒀  )
𝒏. (∑ 𝑿 𝟐 ) −   (∑ 𝑿) 𝟐 𝒃 = 𝟏𝟐. (𝟕𝟗𝟕) − (𝟐𝟖𝟎)(𝟑𝟓) 𝟏𝟐. (𝟕. 𝟐𝟏𝟖) −   (𝟐𝟖𝟎) 𝟐
𝒃 = 𝟗. 𝟓𝟔𝟒 − 𝟗. 𝟖𝟎𝟎
𝟖𝟐𝟏𝟔
Volume 17, Nomor 1:208-213 Januari 2023|ISSN (P):1829-7463 \ ISSN (E):2716-3083
𝒃 = −𝟐𝟑𝟔 𝟖. 𝟐𝟏𝟔
𝒃 = −𝟎, 𝟎𝟐
𝒀 = 𝒂 + 𝒃𝑿
𝒀 = 𝟑, 𝟓 − 𝟎, 𝟎𝟐𝑿

## SIMPULAN
Model  regresi  yang  digunakan  untuk  melihat  pola  keterlambatan  siswa merupakan salah  satu cara perkiraan atau peramalan yang bagus untuk melihat pola keterlambatan siswa datang ke sekolah dan masuk ke kelas. Dari penelitian ini  di  dapat  gambaran  yang  dilakukan  selama  12  hari  pada  siswa  smk  swasta Imelda Medan dan di bandingkan dengan keterlambatan siswa masuk kelas pada salah satu kelas ( kelas XI TKJ 2 ), diperoleh model regresi linier 𝒀 = 𝟑, 𝟓 − 𝟎, 𝟎𝟐𝑿 . Hasil yang diperoleh, hanyalah berupa perkiraan berdasarkan data pada kurun waktu tertentu. Dapat disimpulkan juga bahwa metode hukuman salah satu cara meminimumkan jumlah siswa datang terlambat kesekolah.

## DAFTAR PUSTAKA
Aini, N. Sinurat, S & Hutabarat, S.A.. (2018), “Penerapan metode simple moving average untuk memprediksi hasil laba laundry karpet pada CV Homecare,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 2.
Fitrianah,  D.  Praptono,    D.H.  Hidayanto,    A.N  .  &  Arymurthy,  A.M.  (2015) “Feature  exploration for  prediction of potential tuna fishing zones, “Int. J. Inf. Electron. Eng., vol.5, no. 4.
Gujarati,  D.N.  (2009).  Basic  Econometrics.  Tata  McGraw-hill  Education,  New Delhi.
Khotimah, T. & Nindyasari, R. (2017). “ Forecasting dengan metode regresi linier pada  sistem    penunjang  keputusan  untuk  memprediksi  jumlah  penjualan batik ( studi kasus: Kub Sarwo   Endah  Batik Tulis   Lasem), “ J. Mantik Penusa, vol.1, no.1.
Marwan.  (2012).  Tata  Tertib  Sekolah    Sebagai  Sarana  Pembentukan  Akhlak Siswa  SMP  ITAbu  Bakar    Yogyakarta,  Yogyakarta:  Universitas  Islam Sunankalijaga.
Nasution,  A.  (2018)  “Forecasting    produksi    karet    menggunakan  metode weighted  moving average  ,” Semin.Nas.R. , vol. 9986.
Volume 17, Nomor 1:208-213
Januari 2023|ISSN (P):1829-7463 \ ISSN (E):2716-3083
Putro,  B.  Furqon,  B.T.  &    Wijoyo,  S.H.  (2018)    “Prediksi  jumlah    kebutuhan pemakaian  air  menggunakan  metode  exponential  smoothing  (studi kasus: PDAM Kota Malang),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 11.
Sadikin,  M. &  Alfiandi. F.  (2018)  “  Comparativ  study  of   classification method  on  customer    candidate    data  to  predict  its  potential  risk,  “Int.J. Electr. Comput. Eng., vol. 8, no. 6.
Sudrajat, F.D & Alamsyah, A. (2017) “Analysis prediction model of  property business    based  on  e  -  commerce  data  using  classification  methods,  “  e- Proceeding manag., vol. 4, no. 2.
Supranto,  J.  (2009).  Statistik  Teori  Dan  aplikasi  edisi  7.  Jakarta:  PT.Gelora Aksara Pratama.
Syafruddin, M.. (2014) “ Metode regresi linier  untuk prediksi  kebutuhan  energi listrik jangka panjang (studi kasus: Provinsi Lampung),” J. Inform. , vol. 2, no. 1.