Tingkat Prediksi Pendaftar Ujian Kompetensi Laboratorium Menggunakan Metode Least Square

Abstract

Pelayanan terhadap peserta ujian kompetensi laboratorium setiap periode harus ditingkatkan. Dengan berfluktuasinya jumlah perserta, maka pihak laboratorium harus mempersiapkan fasilitas, seperti ruangan, soal ujian, dan peralatan lainya. Dengan permasalahan tersebut, dibutuhkan suatu metode yang dapat memprediksi jumlah pendaftar pada periode akan datang. Metode Least Square digunakan untuk memprediksi pendaftar ujian kompetensi laboratorium pada periode berikutnya. Hasil dari pengujian metode ini berhasil mendapatkan jumlah prediksi pada periode yang akan datang dengan tingkat kesalahan prediksi diukur dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 9,99%. Sehingga penelitian ini sangat membantu pihak laboratorium dalam mempersiapkan fasilitas ujian kompetensi laboratorium.

Penerapan Metode Least Square Untuk Prediksi Penjualan Bright Gas 5,5 Kg

“…Penelitian yang dilakukan oleh Medyantiwi, 2018. dengan judul Aplikasi Peramalan Penjualan Obat Menggunakan Metode Least Square di Rumah Sakit Bhayangkara. Penelitian ini menggunakan sampling sebanyak 120 item dan menggunakan Mape untuk perhitungan nilai error dalam membantu proses perhitungan peramalan obat.dibandingkan dengan perhitungan aplikasi ini dapat memperkecil kesalahan dalam pengolahan data, sehingga informasi yag dihasilkan lenih akuran dan cepat.tingkat kesalahan yang diukur dengan MAPE adalah sebesar 3 % [5].…”

Penerapan Metode Least Square Untuk Memprediksi Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru

“…Ada beberapa penelitian yang telah dilakukan untuk memprediksi dengan menggunakan metode least square. Pendapat [2] sebagaimana dikutip [8] membahas permasalahan tentang memprediksi jumlah siswa baru untuk periode mendatang menggunakan metode least square.…”

“…Pada penelitian yang dilakukan [8] Akan tetapi secara idealnya, metode peramalan atau prediksi harus dievaluasi dalam situasi yang akan digunakan [11].…”

Optimalisasi Prediksi Biaya Komisi Penjualan Mobil Menggunakan Metode Monte Carlo

“…Optimalisasi merupakan tahapan untuk menghemat waktu agar lebih efesien [9], sedangkan metode optimasi berbasis simulasi yaitu salah satu alternatif penyelesaian masalah yang dilakukan untuk mendapatkan hasil terbaik [10]. Agar mendapatkan hasil yang terbaik dibutuhkan suatu prediksi yang merupakan proses perkiraan dengan cara membandingkan data histori masa lalu untuk dijadikan pedoman dimasa depan [11]. Teknik melakukan prediksi diperlukan suatu pemodelan yang merupakan proses merancang atau membangun suatu model yang bertujuan untuk mendapatkan informasi baru sebagai alternatif terbaik untuk mendukung pengambilan keputusan dalam penyelesaian masalah.…”