FORECASTING JUMLAH MAHASISWA BARU FMIPAK UNIMA
DOI:
https://doi.org/10.36277/defermat.v8i2.2324Keywords:
Forecasting, regresi linear sederhana, regresi non-linear, mahasiswa baru, FMIPAK UNIMAAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksikan jumlah mahasiswa baru menggunakan metode regresi linear sederhana dan regresi non-linear berdasarkan dua periode data, yaitu 2017–2024 dan 2019–2024. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan bantuan perangkat lunak SPSS, dan evaluasi akurasi dilakukan melalui nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error), MSE (Mean Squared Error), dan RMSE (Root Mean Squared Error). Berdasarkan data 2017–2024, hasil peramalan pada tahun 2025 menunjukkan bahwa model regresi non-linear memberikan akurasi lebih tinggi, khususnya pada periode data yang lebih mutakhir (2019–2024), dan layak dijadikan dasar rekomendasi dalam perencanaan penerimaan mahasiswa baru FMIPAK UNIMA ke depan. Dengan tingkat kesalahan prediksi hanya sekitar 8,83% dari rata-rata 190 mahasiswa per tahun, hasil peramalan ini dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu strategis dalam pengambilan kebijakan berbasis data.
References
Adam, A. (2022). Aplikasi Pendaftaran Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Forecasting. JEKIN - Jurnal Teknik Informatika, 2(1), 9–15. https://doi.org/10.58794/jekin.v2i1.92
Ahmad, F. (2020). Penentuan Metode Peramalan Pada Produksi Part New Granada Bowl St Di PT.X. JISI: Jurnal Integrasi Sistem Industri, 7(1), 31. https://doi.org/10.24853/jisi.7.1.31-39
Fatonah, K. (2024). Prediksi Kasus Tingkat Depresi Mahasiswa Semester Akhir Menggunakan Regresi Linear Sederhana. Jurnal INTEK Vol., 7(1), 3–4.
Hamirsa, M. H., & Rumita, R. (2022). Usulan Perencanaan Peramalan (Forecating) dan Safety Stock Persediaan Spare Part Busi Champion Type RA7YC-2 (EV-01/EW-01/2) Menggunakan metode Time Series Pada PT Triangle Motorindo Semarang. Industrial Engineering Online Journal, 11(1), 1–10. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/ieoj/article/view/34373
Hasibuan, L. H., & Musthofa, S. (2022). Penerapan Metode Regresi Linear Sederhana Untuk Prediksi Harga Beras di Kota Padang. JOSTECH: Journal of Science and Technology, 2(1), 85–95. https://doi.org/10.15548/jostech.v2i1.3802
Hassyddiqy, H., & Hasdiana, H. (2023). Analisis Peramalan (Forecasting) Penjualan Dengan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Pada Huebee Indonesia. Data Sciences Indonesia (DSI), 2(2), 92–100. https://doi.org/10.47709/dsi.v2i2.2022
Ines Saraswati Machfiroh, & Cahaya Ayu Ramadhan. (2022). Peramalan Penjualan Produk Cup 220 Ml Menggunakan Metode Least Square Pada PT. Panen Embun Kemakmuran Tahun 2022. Jurnal MSA ( Matematika Dan Statistika Serta Aplikasinya), 10(2), 17–24. https://doi.org/10.24252/msa.v10i2.27870
LMS-SPADA Indonesia. (2022). Pertemuan 5 Uji Asumsi Klasik. Lmsspada.Kemdikbud.Go.Id, 1. https://lmsspada.kemdikbud.go.id/pluginfile.php/559849/mod_folder/content/0/PERTEMUAN 5 UJI ASUMSI KLASIK.pdf?forcedownload=1
Madany, M. S., Mardiyah, A. M., Aulia, L., Jl, A., Hamka, P., Km, N., Ngaliyan, K., Semarang, K., & Tengah, J. (2022). Penerapan Regresi Linier Sederhana dalam Peramalan Nilai Ekspor dan Impor di Provinsi Jawa Tengah Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang , Indonesia Provinsi Jawa Tengah merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang memiliki. 10(1).
Muhardi, S. and M. B. (2024). Penerimaan Mahasiswa Baru: Orientasi, Manajerial, dan Strategi. Jurnal Mirai Management, 9(1), 138–146.
Mujahid, W., & Arif Tiro, M. (2022). Pemodelan Laju Inflasi Dengan Menggunakan Regresi Non-Linear Berbasis Algoritma Genetika (Kasus: Kota-Kota di Pulau Jawa). VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research, 4(1), 20–29. https://doi.org/10.35580/variansiunm7
Nabillah, I., & Ranggadara, I. (2020). Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut. JOINS (Journal of Information System), 5(2), 250–255. https://doi.org/10.33633/joins.v5i2.3900
Pendidikan, K., & Pengantar, K. (2014). Modul Pembelajaran SPSS ( Statistical Package for the Social Sciences ).
Pradani, W. A., Setiawan, A., & Parhusip, H. A. (2021). Analisis Regresi Non Linear Pada Data Pasien Covid-19 Menggunakan Metode Bootsrap. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 15(3), 453–466. https://doi.org/10.30598/barekengvol15iss3pp453-466
Priani, E. P. (2015). Pengaruh Kreativitas Belajar dan Kecerdasan Interpersonal Terhadap Hasil Belajar Matematika Siswa. 2(1), 63–73. http://journal.uncp.ac.id/index.php/Pedagogy/article/view/661
Rahmadini, R., Enjel Erika LorencisLubis, Aji Priansyah, Yolanda R.W.N, & Tuti Meutia. (2023). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Bahan Pangan Di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal Mahasiswa Akuntansi Samudra, 4(4), 223–235. https://doi.org/10.33059/jmas.v4i4.7074
Rama Samudra, M. ., Marcelina, D., Terttiaavini, Yulianti, E., Coyanda, J. R., & Putri, I. P. (2024). Penerapan Metode Forecasting Dalam Menentukan Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Dengan Menggunakan Single Exponential Smoothing. Jurnal Ilmiah Informatika Global, 15(2), 45–51. https://doi.org/10.36982/jiig.v15i2.3916
Rancangan Peraturan Menteri Pendidikan, P., & Teknologi, dan. (n.d.). Kajian Akademik Penerimaan Mahasiswa Baru Program Diploma dan Program Sarjana pada Perguruan Tinggi Negeri.
Sampolawa, D. I. T. (2024). , Laode Saidi. 4, 675–681.
Sebayang, W. B. (2022). Adolescent Childbirth with Asphyxia Neonatorum. Jurnal Aisyah : Jurnal Ilmu Kesehatan, 7(2), 669–672. https://doi.org/10.30604/jika.v7i2.1507
Sumarauw, S. J. A., & Manado, U. N. (2018). Algoritma Pelatihan Levenberg-Marquardt Backpropagation Artificial Neural Network Untuk Data Time Series. Frontiers: Jurnal Sains Dan Teknologi, 1, 213–222. https://doi.org/10.36412/frontiers/001035e1/agustus201801.10
Susilawati, S., & Muhathir, M. (2019). Analisis Pengaruh Fungsi Aktivasi, Learning Rate Dan Momentum Dalam Menentukan Mean Square Error (MSE) Pada Jaringan Saraf Restricted Boltzmann Machines (RBM). Journal of Informatics and Telecommunication Engineering, 2(2), 77. https://doi.org/10.31289/jite.v2i2.2162
Yonhy, Y., Goejantoro, R., & Wahyuningsih, D. S. (2013). Metode Trend Non Linear Untuk Forecasting Jumlah Keberangkatan Tenaga Kerja Indonesia Di Kantor Imigrasi Kelas II Kabupaten Nunukan. Jurnal EKSPONENSIAL, 4(1), 47–54.
Yordan, A., Putri, T. N., & Lamkaruna, D. H. (2019). Peramalan Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Samudra Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana. Jurnal Teknik Informatika (J-Tifa), 2(1), 21–27. https://doi.org/10.52046/j-tifa.v2i1.237
Yustiani, I., Wahyuningsih, S., & Siringoringo, M. (2022). Peramalan Kredit Modal Kerja di Indonesia Menggunakan Brown’s Double Exponential Smoothing dengan Optimasi Pencarian Dikotomis Forecasting Working Capital Loans in Indonesia Using Brown’s Double Exponential Smoothing with Dichotomous Search Optimization. Jurnal EKSPONENSIAL, 13(2), 171–178.
Lolombulan, J. H.n.d. Statistika: Bagi Peneliti Pendidikan. Penerbit Andi.
