SBMPTN merupakan ujian masuk Perguruan Tinggi Negeri yang telah diselenggarakan sejak tahun 2013. Setiap tahunnya terjadi peningkatan jumlah pendaftar, pada tahun 2014 jumlah pendaftar adalah 664.509 siswa, tahun 2015 meningkat menjadi 764.185 siswa, tahun 2016 menurun menjadi 721.326 siswa, dan pada tahun 2017 meningkat lagi menjadi 797.023. Nilai kelulusan atau yang lebih dikenal dengan istilah Passing Grade ini menjadi acuan bagi sebagian calon mahasiswa dalam menentukan pilihannya agar peluang masuk ke progam studi di Perguruan Tinggi Negeri yang diharapkannya besar. Aplikasi yang dibangun adalah untuk memprediksi Passing Grade menggunakan metode regresi linier berganda. Aplikasi ini menghasilkan prediksi untuk setiap program studi, dengan memanfaatkan data histori sebelumnya, menggunakan salah satu metode Regresi yaitu Leastsquare. Perhitungan metode Leastsquare ini akan menghasilkan nilai koefisien alfa, koefisien regresi β1, dan koefisien regersi β2 sehingga menjadi model persamaan regresi. Model persamaan regresi ini lah yang digunakan untuk memprediksi Passing Grade. Selain itu aplikasi menghasilkan prediksi kelulusan bagi siswa dengan membandingkan nilai tryout yang diperoleh dengan hasil prediksi. Jenis program studi yang diprediksi adalah saintek dengan jumlah 179 dari 8 perguruan Perguruan Tinggi Negeri. Hasil prediksi dengan akurasi sangat baik yaitu pada program studi Pendidikan Dokter Universitas Indonesia dengan selisih eror 0,07 dari nilai asli nya. Sedangkan hasil prediksi dengan selisih tertinggi yaitu 25,09 pada program studi Kimia Universitas Diponegoro.

SBMPTN is an entrance examination for State University which has been held since 2013. Every year, there is an increase in the number of registrants. In 2014, the number of registrants was 664,509 students. In 2015, it increased to 764,185 students. However, in 2016 the number of registrants was decreased to 721,326 students. And, in 2017, it increased again to 797,023. The minimum passing value of registrants' or well-known as Passing Grade is a reference for some prospective students to determine their choice. Hence, the possibility to enter study programs at State Universities as expected is high. The purpose of built application is to predict the Passing Grade using multiple linear regression method. This application produces prediction for each study programs by utilizing the previous historical data and using one of the Regression methods, that is Leastsquare. The calculation of the Leastsquare method will produce the alpha coeficient value (α), the regression coefficient (β1), and the regersion coefficient (β2), so that it becomes a regression equation model. This regression equation model is used to predict the Passing Grade. In addition, the application produces passing predictions for students by comparing the prediction value obtained with the tryout results. The type of study program predicted is science and technology with a total of 179 out of 8 state universities. Prediction results with good accuracy is the Medical study program at University of Indonesia with an error difference of 0.07 from its original value. While the prediction results with the highest difference is 25.09 in the Chemistry Study Program at University Of Diponegoro.

http://digilib.polban.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=read&id=jbptppolban-gdl-151511011e-10407