PREDIKSI PENERIMAAN PESERTA KURSUS LKP MEDIA KOMPUTER SIDAREJA MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR BERGANDA

Peserta didik baru merupakan faktor penting bagi keberlangsungan operasional Lembaga Kursus dan Pelatihan (LKP) peserta didik baru tidak hanya membantu menjaga stabilitas operasional lembaga, tetapi juga mendukung pertumbuhan dan pengembangan layanan yang disediakan. LKP Media Komputer Sidareja menghadapi tantangan dalam mempertahankan stabilitas jumlah peserta baru setiap bulannya. Tidak seperti pendidikan formal yang memiliki jadwal pendaftaran tetap, penerimaan peserta kursus cenderung tidak terstruktur dan bergantung pada kebutuhan masyarakat. Oleh karena itu, prediksi jumlah peserta didik baru menjadi salah satu faktor penting dalam perencanaan kebijakan LKP. Berbagai metode dapat digunakan untuk melakukan peramalan, seperti time series analysis, regresi linear sederhana, dan regresi linear berganda. Regresi linear berganda dipilih dalam penelitian ini karena mampu menganalisis hubungan antara variabel bebas (predictor) dengan variabel tidak bebas (respon) serta menangani hubungan dengan banyak faktor. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi seberapa baik model dapat menjelaskan pola perubahan jumlah peserta didik baru serta melakukan peramalan berdasarkan kategori kursus selama tiga tahun ke depan. Hasil uji hipotesis dengan uji t (parsial) dan uji F (simultan) menunjukkan bahwa variabel Tahun, Bulan, dan Kategori Kursus memiliki pengaruh signifikan terhadap jumlah peserta. Evaluasi model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menunjukkan tingkat akurasi yang cukup baik dengan rata-rata setiap bulannya sebesar 39.72% (2025), 34.29% (2026), dan 36.86% (2027). Namun, keterbatasan jumlah data training pada beberapa kategori kursus mempengaruhi akurasi prediksi. Oleh karena itu, penelitian ini merekomendasikan pengembangan sistem berbasis website atau aplikasi untuk otomatisasi prediksi serta eksplorasi model prediksi lain guna meningkatkan akurasi peramalan jumlah peserta didik baru.