ANALISIS PERBANDINGAN REGRESI LINEAR DAN MOVING AVERAGE UNTUK PREDIKSI PEMILIHAN KONSENTRASI KEAHLIAN MURID BARU - Dwi Ayu Lestari; R. Bangkit Indarmawan Nugroho; Sarif Surorejo (LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN, 2026)
Pemilihan konsentrasi keahlian pada penerimaan murid baru memerlukan analisis data yang tepat agar sekolah dapat memahami pola minat calon murid pada setiap program keahlian. Namun, perencanaan penerimaan murid baru masih belum memanfaatkan analisis data historis secara optimal dan belum mempertimbangkan karakteristik pola data historis pada masing-masing konsentrasi keahlian. Penelitian ini bertujuan menganalisis tren pemilihan konsentrasi keahlian, membandingkan metode Regresi Linear dan Single Moving Average (SMA) berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE), serta mengimplementasikan hasil analisis dan prediksi ke dalam sistem informasi berbasis web di SMK Astrindo Tegal. Data yang digunakan merupakan data historis penerimaan murid baru tahun 2022–2025 pada konsentrasi AKL, DKV, TKJ, dan TO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Moving Average menghasilkan performa terbaik pada konsentrasi AKL, DKV, dan TO dengan nilai MAPE masing-masing sebesar 12,35%, 2,67%, dan 0,80%. Sementara itu, regresi linear menghasilkan performa terbaik pada konsentrasi TKJ dengan nilai MAPE sebesar 4,75% karena memiliki pola data yang relatif stabil dan linear. Penelitian ini juga berhasil mengimplementasikan hasil analisis dan prediksi ke dalam dashboard analytics berbasis web menggunakan framework Laravel untuk mendukung pengambilan keputusan penerimaan murid baru secara lebih efektif dan berbasis data.