Analisis Runtun Waktu Untuk Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru Dengan Model Arima

Abstract

Penerimaan mahasiswa baru merupakan langkah dasar agar proses belajar mengajar tetap berjalan. Setiap tahunnya mahasiswa baru yang mendaftar dapat mengalami peningkatan dan juga mengalami penurunan. Untuk itu prediksi sangat penting bagi perguruan tinggi sebagai bahan pendukung dalam pembuatan keputusan, strategi dan kebijakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui proses analisis runtun waktu dan hasil prediksi penerimaan mahasiswa baru di masa yang akan datang. Model yang digunakan dalam prediksi adalah model Prophet Facebook dan menggunakan dataset mahasiswa baru TA 2010/2011 sampai TA 2019/2020. Tahapan penelitian mengacu pada metode OSEMN yaitu Obtain data, Scrubbing data, Explore data, Modeling data, dan Intetpreting data. Hasil analisis untuk keseluruhan data mengalami penurunan di setiap tahunnya dan nilai rata- rata MAPE sebesar 0.04327568 % yang berarti model prediksi yang dihasilkan sangat baik karena <10% dengan tingkat akurasi sebesar 99,6%.