Peramalan Mahasiswa Baru Ft dan Fkip Um Purwokerto dengan Model Arima
DOI:
https://doi.org/10.30595/techno.v18i2.2013Abstract
Saat ini UMP telah memiliki 11 Fakultas dan 33 Program Studi. Jumlah mahasiswa UMPmeningkat setiap tahunnya. Hal ini terlihat dari jumlah mahasiswa baru yang semakin banyak
di setiap penerimaan mahasiswa baru. Namun, jumlah mahasiswa baru masih belum
mencapai target yaitu 3500 mahasiswa. Berbagai macam strategi dan cara sudah dilakukan
oleh pihak Biro Penerimaan Mahasiswa Baru (BPMB) UMP untuk mencapai target tersebut.
Namun, beberapa strategi tersebut tidak tepat sasaran, sehingga minat calon mahasiswa
tidak sesuai harapan. Untuk itu perlu dilakukan suatu terobosan untuk meningkatkan jumlah
mahasiswa baru UMP. Kelebihan model ARIMA adalah memiliki sifat yang fleksibel
(mengikuti pola data), memiliki tingkat akurasi peramalan yang cukup tinggi dan cocok
digunakan untuk meramal sejumlah variabel dengan cepat, sederhana, akurat karena hanya
membutuhkan data historis untuk melakukan peramalannya. Model ARIMA(1,1,1) tanpa
konstan merupakan model yang terbaik untuk meramalkan data mahasiswa FKIP dan FT,
hasil peramalan menunjukkan bahwa FKIP terjadi trend kenaikan positif mencapai 649
mahasiswa di tahun 2021 dan dapat dimaksimalkan mencapai 1080 mahasiswa, sedangkan
hasil peramalan menunjukkan bahwa FT terjadi trend penurunan mencapai 187 mahasiswa di
tahun 2021 dan dapat dimaksimalkan mencapai 355 mahasiswa.
Kata kunci: Peramalan, mahasiswa baru, ARIMA
References
Muhammad M. 2016. Sebaran Dan
Peramalan Mahasiswa Baru
Pendidikan Matematika
Universitas Muhammadiyah
Purwokerto Dengan Metode Time
Invariant Fuzzy Time Series.
Jurnal Ilmiah Pendidikan
Matematika Vol. 3, No. 2,
September 2016.
Makridakis dkk. 1999. Metode dan Aplikasi
Peramalan, Jilid 1, Edisi kedua.
Terjemahan oleh Ir. Hari Suminto.
Jakarta: Bina Rupa Aksara.
Rosadi D. 2011. Analisis Ekonometrika
dan Runtun Waktu Terapan
dengan Eviews, ANDI,
Yogyakarta.
Hutasuhut, Amira Herwindyani, dkk. 2014.
Pembuatan Aplikasi Pendukung
Keputusan Untuk Peramalan
Persediaan Bahan Baku Produksi
Plastik Blowing dan Inject
Menggunakan Metode ARIMA
(Autoregressive Integrated Moving
Average) Di CV. Asia. Jurnal
Teknik Pomits. Vol. 3, No. 2,
(2014) Issn: 2337-3539 (2301-
Print).
Wei W. S., 2006. Time Analysis Univariate
and Multivariate Methods, New
York : Addison Wesley Publishing
Company, Inc.
Rukini Dkk, 2015, Peramalan Jumlah
Kunjungan Wisatawan
Mancanegara (Wisman) ke Bali
Tahun 2019: Metode ARIMA.
Jurnal Ekonomi Kuantitatif
Terapan Vol. 8 No. 2, Agustus
Downloads
Published
Issue
Section
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
