## APLIKASI FORECASTING KEHADIRAN SISWA DI SMP 2 JEKULO MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR
Peni Retnowati
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: 201751218@std.umk.ac.id
Tutik Khotimah
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: tutik.khotimah@umk.ac.id

## ABSTRAK
Kehadiran  siswa  memegang  peranan  penting  dalam  kegiatan  belajar  mengajar.  Keterlibatan  siswa dalam  kegiatan  belajar  mengajar  secara  langsung  akan  menimbulkan  interaksi  belajar  mengajar  berjalan dengan baik, memudahkan terjadinya transfer ilmu pengetahuan secara langsung dari guru ke siswa. Siswa yang hadir memungkinkan untuk lebih aktif dalam interaksi belajar mengajar, berbeda dengan siswa yang tidak hadir, hal ini akan berimplikasi pada prestasi belajar siswa. Kehadiran siswa juga berpengaruh pada kelancaran siswa dalam melanjutkan ke jenjang kelas selanjutnya, karena untuk bisa naik kelas maka siswa harus memenuhi prosentase kehadiran yang ditetapkan oleh sekolah termasuk oleh SMP 2 Jekulo. SMP 2 Jekulo menetapkan siswa dapat naik kelas jika memenuhi kehadiran 85%. Dimana siswa tidak dapat naik kelas jika terdapat Alpha (tidak hadir tanpa keterangan) lebih dari 14.  Ketidakhadiran siswa terdiri dari tiga kategori yaitu sakit, izin dan alpha. Tujuan penelitian adalah untuk membuat aplikasi forecasting yang dapat digunakan  untuk  memprediksi  ketidakhadiran  siswa  yaitu  dengan  kategori  sakit,  izin  dan  alpha.  Metode analisis  prediksi  ketidakhadiran  siswa  menggunakan  metode  analisis  regresi  linear  sederhana.  Tahapan penelitian  yakni  pengumpulan  data,  analisis  kebutuhan  sistem,  perancangan  sistem  dan  implementasi. Aplikasi forecasting kehadiran siswa ini berbasis web, dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP . Hasil penelitian adalah dibangun aplikasi yang dapat digunakan untuk memprediksi keketidakhadiran siswa pada bulan tertentu menggunakan data pada periode sebelumnya.
Kata kunci:  forecasting , web , analisis regresi linear sederhana, kehadiran siswa

## ABSTRACT
The  presence  of  students  plays  an  important  role  in  teaching  and  learning  activities.  The involvement of students in teaching and learning activities directly will lead to interaction of teaching and learning going well, facilitating the transfer of knowledge directly from teacher to student. Students who attend make it possible to be more active in teaching and learning interactions, in contrast to students who are absent, this will have implications for student achievement. The presence of  students also affects the smoothness of students in continuing to the next level of class, because to be able to move up the class, students must meet the percentage of attendance set by the school, including by SMP 2 Jekulo. Junior High School 2 Jekulo determined that students could move up if they meet 85% attendance. Where students cannot graduate if there is an Alpha (absent without information) more than 14. Student absence consists of three categories, namely illness, permission and alpha. The purpose of this study is to create a forecasting application that can be used to predict student absence from the sick, permission and alpha categories. The prediction analysis method for student absence uses the simple linear regression analysis method. The stages of research are data collection, system requirements analysis, system design and implementation. This student attendance forecasting application is web based, created using the PHP programming language. The results of the study are built applications that can be used to predict the absence of students in a particular month using data in the previous period.
Keywords:  forecasting , web , s imple linear regression, student attendance

## 1. PENDAHULUAN
Belajar  adalah  suatu  aktivitas  atau  suatu  proses  untuk  memperoleh  pengetahuan,  meningkatkan keterampilan, memperbaiki perilaku, sikap dan mengkokohkan kepribadian. Berkaitan dengan hal tersebut, kegiatan  belajar  siswa  tidak  akan  berjalan  dengan  baik,  apabila  siswa  tidak  meluangkan  dan  membagi waktunya untuk belajar dengan sebaik-baiknya. Melihat hal ini, pemanfaatan waktu yang baik oleh siswa untuk belajar akan menimbulkan kesadaran terhadap pentingnya keterlibatan siswa secara aktif hadir dalam kegiatan belajar mengajar sehingga memungkinkan terjadinya interaksi belajar mengajar dengan baik [1].
Kondisi di lapangan guru atau sekolah dihadapkan pada permasalahan bahwa siswa seringkali dengan mudah meninggalkan kegiatan belajar mengajar dengan alasan izin atau tanpa izin. Hal yang sama terjadi di SMP  2  Jekulo,  dimana  masih  banyak  siswa  –  siswa  di  SMP  2  Jekulo  yang  tidak  masuk  sekolah  tanpa keterangan  ketidakhadiran  secara  jelas.  Siswa  yang  sering  tidak  mengikuti  kegiatan  pembelajaran  akan berdampak buruk tertinggal pelajaran dengan siswa yang lain. Dan jika jumlah ketidakhadiran melewati batas yang  ditetapkan  maka  sebagai  konsekuensinya  menjadi  salah  satu  pertimbangan  untuk  siswa  yang bersangkutan tidak naik kelas.
Mengingat  pentingya  kehadiran  siswa  dalam  kegiatan  belajar  mengajar,  maka  sekolah  perlu mengadakan  langkah  antisipatif  agar  ketidakhadiran  siswa  dapat  diminimalisir.    Langkah  antisipatif meminimalisir ketidakhadiran siswa akan lebih akurat jika sekolah mempunyai dasar pertimbangan dengan melakukan forecastin g atau peramalan ketidak hadiran siswa dalam waktu tertentu, dengan kategori ketidak hadiran yaitu sakit, izin dan alpha.
Ada banyak metode yang terdapat dalam forecasting, salah satunya metode regresi linear sederhana. forecasting dan  perhitungan  metode  regresi  linear  telah  diterapkan  dalam  penelitian  diberbagai  bidang. Metode Regresi Linear sangat membantu dalam perhitungan peramalan pembukaan kelas, dimana metode ini sangat mudah dan sederhana dalam mengimplementasikan kedalam sistem [2]. Metode regresi linear juga diterapkan dalam memprediksi jumlah penjualan Batik Lasem pada KUB Sarwo Endah [3]. Penggunaan metode  regresi  linear  selanjutnya  digunakan  untuk  memprediksi  anggaran  penjualan  [4],  hasil  penelitian menyatakan anggaran penjualan yang disusun PD. Idaman melalui peramalan penjualan secara kualitatif dalam upaya meningkatkan penjualan perusahaan berjalan cukup baik, Hasil analisis efektivitas menemukan bahwa target penjualan yang disusun dalam anggaran penjualan PD. Idaman selama tahun 2012-2016 cukup efektif karena selisih antara target dan hasil penjualan sudah cukup optimal.  Metode  Linier Regresi juga digunakan untuk memprediksi mahasiswa registrasi secara tepat [5] serta diterapkan pada prediksi penjualan properti berdasarkan data penjualan properti pada PT XYZ [6].
Penelitian tersebut memiliki persamaan dengan penulis, yaitu mengenai konsep dan metode prediksi yaitu sama-sama melakukan peramalan atau forecasting dengan menggunakan metode regresi linear. Sejalan dengan penelitian-penelitian  sebelumnya  tersebut, penulis tertarik untuk membangun  aplikasi yang dapat memudahkan dalam prediksi ketidakhadiran siswa dengan kategori sakit, izin dan alpha. Aplikasi dibangun menggunakan pemrograman PHP.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tinjauan Pustaka
a. Kehadiran Siswa dalam Proses Belajar Mengajar
Pengertian  kehadiran  di  sekolah  bukan  hanya  berarti  peserta  didik  secara  fisik  ada  di  sekolah, melainkan  ialah  keterlibatan  siswa  dalam  kegiatan-kegiatan  sekolah,  seperti  di  sebutkan  dalam “ dictionary of education”, good carter: “attendance at school not merely being bodily presence but incluiding actual participation in the work and activities of the school” [7] .
Dari definisi di atas, dapat disimpulkan bahwa kehadiran peserta didik ialah keikutsertaan peserta didik secara fisik dan mental, serta keterlibatan mereka dalam kegiatan-kegiatan sekolah. Sedangkan ketidakhadiran peserta didik bisa di kata, tidak terlibatnya peserta didik dalam kegiatan sekolah.
Pada umumnya ketidakhadiran siswa dapat dibagi kedalam tiga bagian:
a) Alpa,  yaitu  ketidakhadiran  tanpa  keterangan  yang  jelas,  dengan  alasan  yang  tidak  bisa dipertanggungjawabkan;
b) Izin, ketidakhadiran dengan keterangan dan alasan tertentu yang bisa dipertanggungjawabkan, biasanya disertai surat pemberitahuan dari orang tua;
c) Sakit,  ketidakhadiran  dengan  alasan  gangguan  kesehatan,  biasanya  disertai  surat pemberitahuan dari orang tua atau surat keterangan sakit dari dokter.
b. Forecasting
Forecasting merupakan teknik untuk menduga, memperkirakan suatu kondisi di masa yang akan datang berdasarkan pada kondisi masa lalu dan sekarang, sehingga dapat dengan tepat memperkirakan suatu tindakan atau keputusan. Fungsi dari forecasting ini dapat dikatakan sebagai tindakan dasar pada saat  seseorang  melakukan  tahap  perencanaan,  misalnya  anggaran,  jumlah  penjualan,  perencanaan produksi dan persediaan, sumber daya misalnya jumlah tenaga kerja, serta perencaan kebutuhan bahan baku.
Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses forecasting atau peramalan yang akurat dan bermanfaat  adalah  pengumpulan  data  yang  relevan  berupa  informasi  yang  dapat  menghasilkan peramalan yang akurat dan pemilihan teknik peramalan yang tepat yang akan memanfaatkan informasi data yang diperoleh semaksimal mungkin [8].
Dengan  melakukan  peramalan,  para  perencana  dan  pengambil  keputusan  akan  dapat mempertimbangkan  alternatif-alternatif  strategi  yang  lebih  luas  daripada  tanpa  peramalan.  Dengan demikian  berbagai  rencana  strategi  dan  aksi  dapat  dikembangkan  untuk  menghadapi  berbagai kemungkinan yang bisa terjadi di masa mendatang.
Terdapat  tiga  jenis  metode  peralaman,  yaitu  metode  time  series,  metode  regresi,  dan  metode kualitatif :
a) Metode Time Series merupakan salah satu teknik statistik yang menggunakan data permintaan historis untuk memprediksi masa depan permintaan.
b) Metode  Regresi,  yaitu  sebuah  metode  statistik  juga  yang  melakukan  peramalan  dengan menggunakan pengembangan hubungan matematis antara variable yaitu variable dependen (Y) dengan variable Independen (X). Dalam metode regresi suatu model perlu dispesifikasikan sebelum dilakukan pengumpulan data.
c) Metode  Kualitatif,  merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  memutuskan  hal-hal yang berhubungan dengan proses perencanan yang panjang dengan menggunakan penilaian manajemen, keahlian, dan pendapat sehingga dapat dihasilkan suatu perkiraan.

## c. Metode Regresi Linear
Metode Analisa Regresi Linear Sederhana adalah Metode Statistik yang berfungsi untuk menguji sejauh mana hubungan sebab akibat antara Variabel Faktor Penyebab (X) terhadap Variabel Akibatnya. Faktor  Penyebab  pada  umumnya  dilambangkan  dengan  X  atau  disebut  juga  dengan Predictor sedangkan Variabel Akibat dilambangkan dengan Y atau disebut juga dengan Response . Regresi Linear Sederhana atau sering disingkat dengan SLR ( Simple Linear Regression ) juga merupakan salah satu Metode Statistik yang dipergunakan dalam melakukan peramalan ataupun prediksi .
Secara matematis model analisis regresi linier sederhana dapat digambarkan sebagai berikut:
     = = = = = − − = n i n i i i n i n i n i i i i i n X X n X Y X Y
1 1 2 2 1 1 1 1 ) ( ) )( ( 
(1)
𝜷 𝟎= 𝜸 ̅   −  𝜷 𝟏 × ̅ (2)
𝜸  = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 × (3)
Keterangan:
Y =  variabel terpengaruh 𝛽 0= konstanta 𝛽 1 = gradien garis X =  variable pemberi pengaruh
Secara praktis analisis regresi linier sederhana memiliki kegunaan sebagai berikut:
a) Model regresi sederhana dapat digunakan untuk forecasting atau memprediksi nilai Y. Namun sebelum melakukan forecasting , terlebih dahulu harus dibuat model atau persamaan regresi linier. Ketika model yang fit sudah  terbentuk  maka  model  tersebut  memiliki  kemampuan  untuk  memprediksi  nilai  Y berdasarkan variabel Y yang diketahui.
b) Mengukur pengaruh variabel X terhadap variabel Y. Hubungan antara variabel dalam analisis regresi bersifat kausalitas atau sebab akibat.

## 2.2 Kerangka Pemikiran
Kerangka pemikiran penelitian dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## 2.3 Metode Penelitian
Penelitian ini  adalah  penelitian rekayasa  perangkat lunak (research and development). Metode yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC). Tahapan penelitian sebagai berikut:
a. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data berupa rekapitulasi absensi siswa SMP 2 Jekulo pada semester 1 Tahun Pelajaran 2019 / 2020 dengan kategori ketidak hadiran yaitu sakit, izin dann alpha.
b. Analisa
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  tahap  berikutnya  adalah  melakukan  analisa  kebutuhan sistem.
c. Perancangan
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem dengan menggunakan Entity Relationship Diagram, Data  Flow  Diagram dan flowchart. Selain  itu  juga  dilakukan  perancangan  antarmuka ( input/output ).
d. Implementasi
Tahap  implementasi  adalah  tahap  pengkodean  terhadap  rancangan-rancangan  yang  telah dirancang  dan  didefinisikan  sehingga  akan  membentuk  sistem  yang  diharapkan.  Pengkodean sistem dilakukan dengan menggunakan bahasa pemprograman PHP. Pada  sistem  ini, MySQL digunakan sebagai basis data. Rancangan basis data juga diimplementasikan menjadi sebuah basis data yang dapat digunakan untuk menyimpan data sesuai kebutuhan. Aplikasi dibangun dengan software XAMPP versi 5.6.33,  PHP 4.9.4, Google Chrome  72.0  dan Notepad ++. Pada tahap implementasi, dilakukan penyusunan View dan Logic sesuai perancangan yang telah dibuat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisis
a. Entity Relationship Diagram
Pada  perancangan  sistem  yang  dibuat  agar  dapat  menjadi  sistem  d atabase yang  rapi  dan terstruktur, maka membutuhkan Entity Relationship Diagram (ERD), yaitu tools yang digunakan untuk melakukan pemodelan data secara abstrak dengan tujuan untuk mendeskripsikan atau menggambarkan struktur dari data yang digunakan [9]. Entity Relationship Diagram (ERD) juga model untuk menyusun database agar  dapat  menggambarkan  data  yang  mempunyai  relasi  dengan database yang  akan dirancang seperti yang ditunjukkan  pada Gambar 2
Gambar 2. Entity Relation Diagram

## b. Pembuatan Tabel Data
Pada tahap ini, dibuat tabel data yang nantinya akan dimasukkan ke dalam basis data. Adapun tabel data tersebut antara lain sebagai berikut:

## 1. Tabel  Kehadiran
Terdiri dari berbagai macam data yang ditulis untuk membuat data forecasting. Mulai dari data kelas, bulan, semester, tahun, keterangan (S/I/A) dan jumlah dari (S/I/A), ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Kehadiran
No Field Tipe Data Panjang 1 No Int 4 2 Id_ Kelas Int 2 3 Bulan Int 2 4 Semester Varchar 6 5 Tahun Int 4 6 Keterangan Varchar 1 7 Jumlah Int 3

## 2. Tabel Kelas
Berisi identitas kelas yang akan dilakukan prediksi kehadiran, ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Kelas

## 3. Tabel Admin
Berisi identitas pengguna (admin) yang dapat mengakses aplikasi. Username dan Password diperlukan untuk masuk ke dalam sistem. Ditunjukan pada tabel 5
Tabel 5. Tabel Admin
No Field Tipe Data Panjang 1 User Nama Varchar 25 2 Password Varchar 25

## c. Data Flow Diagram
Setelah relasi dari basis data (ERD) dan tabel data telah dibuat, selanjutnya adalah membuat Data flow diagram (DFD) . Data Flow Diagram adalah representasi grafik yang menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang diaplikasikan sebagai data yang mengalir dari masukan dan keluaran [10]. Dengan demikian Data flow diagram (DFD) untuk menggambarkan proses alur aplikasi yang dipadukan dengan data yang telah ada sehingga dapat berinteraksi antara data dengan alur programnya.
Dalam DFD Level 0, menjelaskan alur Admin akan melakukan proses login pada aplikasi, jika proses login berhasil  maka  sistem  akan  memberikan  konfirmasi login ,  dan  Admin  akan  diarahkan masuk pada halaman utama. Pada proses ini maka Admin akan melakukan kegiatan seperti memasukan
No Field
Tipe Data Panjang 1 Id Kelas Int 2 2 Kelas Varchar 10
data-data kehadiran (Absensi), mencari data absensi dan melakukan proses prediksi (forecasting). Dan sistem akan menampilkan input data-data serta forecasting yang dilakukan oleh Admin. DFD Level 0 ditunjukkan pada Gambar 3
Gambar 3. DFD Level 0
Dalam DFD Level 1, dijelaskan admin melakukan proses login dengan memasukan Username dan Password , jika data admin yang dimasukan bisa diterima sistem, maka admin akan diarahkan pada halaman utama yang berisi menu Input Data, Tampil Data dan Prediksi Data. Admin bisa melakukan input data absensi, pencarian data absensi dan   pencarian data forecasting , jika proses berhasil maka data absensi terbaharui, tampil data absensi dan tampil hasil forecasting . DFD Level 1 ditunjukan pada Gambar 4.

## Gambar 4. DFD Level 1
Dalam  DFD  level  2,  dijelaskan  lebih  detail  alur  proses  admin  melakukan  input  data  kelas berdasarkan data kelas yang akan menampilkan informasi kelas dan input data absensi berdasarkan data absensi menampilkan informasi tentang kehadiran. DFD Level 2 ditunjukan pada Gambar 5.
Gambar 5. DFD Level 2
d. Flowchart Sistem
Setelah Entity Relationship Diagram dan Data Flow Diagram beserta rancangan antar muka dibuat, selanjutnya adalah membuat flowchart untuk mengetahui proses alur dari sistem aplikasi yang dipadukan dengan data yang telah ada sehingga dapat berinteraksi antara data dengan alur programnya.
Penggunaan Aplikasi Forecasting Kehadiran Siswa ini dimulai dengan Admin melakukan login pada aplikasi yaitu dengan memasukan User Name dan Password , jika data yang dimasukan benar maka akan berhasil masuk pada halaman utama, jika User Name dan Password yang dimasukan tidak sesuai maka akan muncul peringatan dari sistem. Proses Login ditunjukkan pada Gambar 6. Flowchart Login.
Gambar 6. Flowchart Login
Input  Data  menunjukkan  proses  data-data  yang  harus  dimasukankan  oleh  admin.  Data-data yang  harus  dimasukkan  antara  lain:  Data  Kelas,  Bulan,  Semester,  Tahun,  Keterangan  (Sakit,  Izin, Alpha) dan jumlah ketidak hadiran. Jika proses memasukkan data berhasil maka akan disimpan dalam database . Proses Input Data ditunjukkan pada Gambar 7. Flowchart Input Data.
Gambar 7. Flowchart Input Data
Pada Tampil  Data akan  menampilkan  hasil  perhitungan ( forecasting )  berdasarkan data-data yang sudah dimasukan pada Input Data.Ditunjukan pada Gambar 8. Flowchart Tampil Data.
Gambar 8. Flowchart Tampil Data
Prediksi Data menampilkan alur proses prediksi dimana proses dimulai dengan memilih bulan dan kriteria kehadiran (S/I/A) yang akan diprediksi, jika proses berhasil maka ssstem akan menampilkan hasil prediksi. Ditunjukkan pada Gambar 9. Flowchart Prediksi Data.
Gambar 9. Flowchart Prediksi Data

## 3.2. Implementasi
Implementasi  adalah  tahap  penerapan  sekaligus  pengujian  aplikasi  yang  telah  dibangun,  untuk melangkah ke implementasi yang harus didukung dengan tools dan fasilitas yang tepat. Berikut merupakan tampilan antar muka aplikasi forecasting kehadiran siswa di SMP 2 Jekulo..

## a. Halaman Login
Sistem dibangun hanya mempunyai fitur login untuk admin. Admin bertugas sebagai pemegang penuh dan  bertanggung  jawab  terhadap  data  yang  ada  didalam  sistem.  Login  pada  level  ini  dapat  melakukan pengelolaan data, menambah, mengedit, dan menghapus data ketidak hadiran siswa dengan kategori sakit, izin  dan  alpha  Admin  adalah  guru  Bimbingan  Konselingr.  Halaman  login  merupakan  halaman  yang digunakan untuk admin login ke sistem. Jika username dan password di ketik dengan benar maka admin akan masuk ke dalam sistem. Halaman Login ditunjukkan pada Gambar  10 .
Gambar 10. Halaman Login
b. Halaman Utama
Setelah mengisi username dan password agar bisa login , admin akan diarahkan pada halaman utama, terdapat menu pilihan yang bisa diakses yaitu : input data, tampil data, prediksi data dan logout . Input Data akan mengarahkan pada jenis data yang akan dimasukkan. Tampil Data akan menampilkan hasil masukan data, sedang Prediksi Data akan memproses dan menampilkan hasil prediksi. Halaman utama ditunjukkan pada gambar 11.
Gambar 11. Halaman Utama

## c. Halaman Input Data
Pada halaman input data, admin akan diarahkan untuk mengisi form berupa data-data yang diperlukan untuk melakukan perhitungan prediksi kehadiran. Adapaun data yang diisi antara lain : kelas, bulan, semester, tahun, keterangan (sakit, izin, alpha) dan jumlah. Data-data yang dimasukan adalah dari data kehadiran siswa yang dapat ditambah, diubah, maupun dihapus oleh admin. Halaman input data ditunjukkan pada gambar 12.
Gambar 12. Halaman Input Data

## d. Halaman Tampil Data
Setelah  mengisi  lengkap  data  yang  diperlukan  pada  halaman  input  data,  maka  admin  dapat menampilkan data yang dimasukkan pada halaman tampil data. Pada halaman Tampil Data, admin juga dapat melakukan perubahan pada data yang sudah dimasukan dengan melakukan aksi hapus data. Halaman tampil data ditunjukkan pada gambar 13.
Gambar 13. Halaman Tampil Data

## e. Halaman Prediksi Data dan Hasil Prediksi Data
Untuk bisa melakukan prediksi pada halaman prediksi data, maka admin harus memasukkan bulan dan keterangan  seperti  sakit,  izin  atau  alpha  yang  akan  diprediksi.  Halaman  prediksi  data  ditunjukkan  pada gambar 14

## Gambar 14. Halaman Prediksi Data
Dan pada halaman hasil prediksi data menampilkan hasil prediksi kehadiran siswa berdasarkan data yang dimasukan saat akan melakukan prediksi yaitu bulan dan keterangan berupa sakit, izin atau alpha. Halaman hasil prediksi data ditunjukkan pada gambar 15
Gambar 15. Halaman Hasil Prediksi Data
f. Pengujian
Pengujian  yang  dilakukan  pada  Aplikasi  Forecasting  Kehadiran  Siswa  di  SMP  2  Jekulo  ini  adalah pengujian BlackBox . Pengujian dilakukan untuk mengetahui apakah rumus yang digunakan dalam aplikasi sudah sesuai  atau  belum. Daftar pengujian dapat dilihat pada  Gambar 16  adalah perhitungan forecasting menggunakan Microsoft Excel dan Gambar 17 perhitungan menggunakan aplikasi, bertujuan memprediksi jumlah siswa sakit pada bulan selanjutnya sebagai berikut:
Gambar 16. Perhitungan Prediksi Siswa Sakit (Microsoft Excel)

## Gambar 17. Perhitungan Prediksi Siswa Sakit (Aplikasi)
Dari Daftar pengujian pada Gambar 16 yaitu perhitungan forecasting menggunakan Microsoft Excel dan Gambar 17  perhitungan menggunakan aplikasi, dengan tujuan memprediksi jumlah siswa sakit pada bulan selanjutnya diperoleh hasil perhitungan yang sama.
Berikutnya pengujian prediksi jumlah siswa izin pada satu bulan berikutnya dapat dilihat pada Gambar 18 yaitu perhitungan forecasting menggunakan Microsoft Excel dan Gambar 19 perhitungan menggunakan aplikasi, dan diperoleh hasil perhitungan yang sama.
Gambar 18. Perhitungan Prediksi Siswa Izin (Microsoft Excel)

## Gambar 19. Perhitungan Prediksi Siswa Izin (Aplikasi)
Demikian pula pada pengujian prediksi jumlah siswa  alpha pada satu bulan berikutnya dapat dilihat pada Gambar 20 yaitu perhitungan forecasting menggunakan Microsoft Excel dan Gambar 21 perhitungan menggunakan aplikasi, dan diperoleh hasil perhitungan yang sama pula.
Gambar 20. Perhitungan Prediksi Siswa Alpha (Microsoft Excel)
Gambar 21. Perhitungan Prediksi Siswa Alpha (Aplikasi)

## 4.  KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat ditarik berdasarkan hasil dan pembahasan  diatas tentang aplikasi forecasting kehadiran siswa di SMP 2 Jekulo adalah sebagai berikut:
a. Telah dihasilkan Aplikasi Forecasting Kehadiran Siswa berbasis teknologi informasi ( web ) yang dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  kehadiran  siswa  berdasarkan  data  pada  periode sebelumnya selama waktu tertentu.
b. Aplikasi Forecasting Kehadiran Siswa berbasis teknologi informasi ( web )  memberikan manfaat yaitu prediksi ketidakhadiran siswa  berdasarkan keterangan sakit (S), izin(I) dan alpha (A) dapat dilakukan dengan cepat dan mudah sehingga Guru BK mampu merancang langkah-langkah secara efektif dalam meningkatkan kedisiplinan siswa
Dalam pembuatan aplikasi forecasting kehadiran siswa di SMP 2 Jekulo masih ada banyak hal yang dapat dikembangkan, seperti:
a. Fitur dan tampilan yang tersedia masih sangat terbatas dan sederhana harapan kedepannya fitur dan tampilan bisa diperbaharui dengan desain tampilan yang lebih menarik dan fitur yang lebih lengkap dan memadai.
b. Aplikasi masih terbatas pada rekap data hadir dan tidak hadir dengan keterangan sakit, izin dan alpha, harapannya aplikasi forecasting kehadiran  siswa  bisa terintegrasi dengan sistem absensi (presensi) disekolah

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Suryono  dan  Hariyanto,  (2014). Belajar  dan  Pengajaran:  Teori  dan  Konsep  Dasar .  Bandung:  PT Remaja  Rosdakarya. Sukamto,  &  Shalahuddin.  (2013). Analisa  dan  Desain  Sistem  Informasi. Yogyakarta: Andi Offset. (1)
[2]  Zain, Mirrah, Ni Ketut Dewi Ari Jayanti, Yohanes Priyo Atmojo. 2013. “Implementasi Forecasting Pada Perancangan Sistem Pembukaan Kelas di STIKOM Bali dengan Menggunakan Metode Regresi Linear”, Eksplorasi Informatika . Vol. 3. No. 1, pp 17-28. (2)
[3]  Khotimah, Tutik, Ratih Nindyasari. 2017. “Forecasting Dengan Metode Regresi Linier Pada Sistem Penunjang Keputusan Untuk Memprediksi Jumlah Penjualan Batik (Studi Kasus Kub Sarwo Endah Batik Tulis Lasem)”, Jurnal Mantik Penusa, Vol 1 No 1, pp 72-75 (3)
[4]  Iik,  Ade  .2017.  “Analisis  Penerapan  Forecasting  Dalam  Penentuan  Anggaran  Penjualan  Dan Implikasinya Terhadap Peningkatan Penjualan Perusahaan”. Jurnal Ekonologi , Vol 4. No 1. (4)
[5]  Amiruddin,  Rezqiwati  Ishak,  2018.  “Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Registrasi  Per  Semester Menggunakan Linier Regresi Pada Universitas Ichsan Gorontalo “. ILKOM Jurnal Ilmiah . Vol 10. No 2,  pp 136-143. (5)
[6]  Ayuni,  Ghebyla  Najlai,  Devi  Fitriana.  2019  “Penerapan  Metode  Regresi  Linear  Untuk  Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ”. Jurnal Telematika, Vol.14. No. 2,  pp 79-85. (6)
[7]  Imron, Ali Tahun: 1994. Manajemen Peserta Didik Jilid 1 . Malang: Proyek OPF IKIP Malang {7)
[8]  Makridakis. 1999. Metode dan aplikasi peramalan . Edisi 2. Jakarta: Binarupa Aksara. (8)
[9]  Mulyani, Dr. Sri. (2016). Metode Analisis dan Perancangan. Sistem. Bandung : Abdi SisteMatika. [9]
[10]  Sukamto, & Shalahuddin. (2013). Analisa dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi Offset.