Work

Forecasting Jumlah Mahasiswa Baru Fmipak Unima

Year: 2025
Type: article
Abstract: 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.
Language: Indonesian
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W7117463491
FWCI:
Cites:
Cited by:
Related to: 10