IMPLEMENTASI METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) UNTUK MEMPREDIKSI MAHASISWA BARU UNIVERSITAS SANGGA BUANA TAHUN 2024 BERBASIS WEBSITE

Giawa, Alexsander (2024) IMPLEMENTASI METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) UNTUK MEMPREDIKSI MAHASISWA BARU UNIVERSITAS SANGGA BUANA TAHUN 2024 BERBASIS WEBSITE. Skripsi thesis, Universitas Sangga Buana YPKP.

	Text 01 - Cover - Alexsander Giawa.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (112kB)
	Text 02 - Lembar Pengesahan - Alexsander Giawa.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (202kB)
	Text 03 - Lembar Pernyataan - Alexsander Giawa.pdf Download (221kB)
	Text 04 - Abstrack - Alexsander Giawa.pdf Download (163kB)
	Text 05 - BAB 1 - Alexsander Giawa.pdf Download (242kB)
	Text 06 - Skripsi Full - Alexsander Giawa.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB) | Request a copy
	Text 07 - Daftar Pustaka - Alexsander Giawa.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (195kB)
	Text 08 - Plagiarisme Checker - Alexsander Giawa.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (132kB)

Abstract

Penerimaan mahasiswa baru merupakan salah satu indikator penting dalam menentukan keberlanjutan dan perkembangan suatu perguruan tinggi. Maka muncul kebutuhan dalam perencanaan akademik untuk memperkirakan jumlah mahasiswa baru ditahun yang akan datang di Universitas Sangga Buana YPKP. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam mempredikisi jumlah mahasiswa Universitas Sangga Buana YPKP tahun 2024, memanfaatkan data historis dari tahun 2019 s.d 2023. Hasil analisis menggunakan pemerograman python menunjukan model ARIMA yang paling efektif untuk program studi D3 Keuangan dan Perbankan (3,0,3), D3 Akuntansi (3,0,2), D3 Teknik Informatika (2,0,5), S1 Manajemen (1,2,1), S1 Akuntansi (1,1,3), S1 Ilmu Komunikasi (0,0,0), S1 Administrasi Bisnis, (1,1,1) S1 Teknik Sipil (1,0,1), S1 Teknik Industri (0,0,0), S1 Teknik Mesin (0,0,1), S1 Teknik Elektro (1,2,5), S1 Teknik Informatika (0,0,0), S1 Sistem Informasi (0,0,0), S2 Akuntansi (1,2,2), S2 Manajemen (1,2,2), S2 Teknik Sipil (1,2,4), model diambil dengan nilai RMSE yang paling optimal. Penelitian ini memberikan manfaat bagi peneliti untuk memahami metode ARIMA dalam melakukan prediksi, dan juga memberikan informasi yang bisa berguna bagi Universitas Sangga Buana YPKP dalam mempersiapkan penerimaan mahasiswa baru.

Actions (login required)

View Item