Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Pascasarjana dengan Menggunakan Model Simulasi Monte Carlo
DOI:
https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i4.126Keywords:
Prediction, Admission, Student, Simulation, Monte CarloAbstract
Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Batusangkar merupakan salah satu Perguruan Tinggi Keagamaan Islam Negeri (PTKIN) yang ada di Sumatera Barat. PTKIN ini memiliki program studi Pascasarjan. Program ini sangat mengalami fluktuasi peminat yang selalu naik turun dan tidak merata pada setiap jurusan. Penelitian ini bertujuan memprediksi penerimaan mahasiswa baru program Pascasarjana pada tahun yang akan datang dengan menengunakan data-data pada tahun sebelumnya. Metode simulasi yang digunakan adalah Monte Carlo. Hasil penelitian ini dapat memprediksi penerimaan mahasiswa baru pada tahun yang akan datang dan mengetahui jurusan mana yang paling rendah peminatnya. Dimana pada tahun 2018 dengan data real jumlah mahasiswa adalah 108 orang, pada data simulasi tahun 2018 adalah 107 orang dengan presentase perbandingan 82.94%. Sedangkan untuk data real tahun 2019 adalah 114 orang sama dengan data simulasi tahun 2019 yaitu 114 orang, dengan presentase perbandingan 87.21%. Maka penelitian ini sangat tepat untuk memprediksi penerimaan mahasiswa baru pada Tahun yang akan datang.
References
. Muflihunallah,M., Dharmawan, K., & Asih, N. M. (2018). Estimasi Nilai Implied Volatility Menggunakan Simulasi Monte Carlo. E-Jurnal Matematika, 7(3), 239. https://doi.org/10.24843/mtk.2018.v07.i03.p209
. Sentia, Ilyas dan Haikal. (2016). Pendekatan Simulasi Untuk Analisis Antrian Pada Bengkel Servis PT.X. JOSI, 15(2), 105-113. https://doi: 10.25077/josi.v15.n2.p105-113.2016
. Astia, R.Y., Santony, J., & Sumijan, S (2019). Prediction Of Amount Of Use Of Planning Family Contraception Equipment Using Monte Carlo Method (Case Study In Linggo Sari Baganti District). Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining (IJAIDM), 2(1).
. Syahrini, E., Santony, J., & Na’am, J (2019). Pemodelan Penjualan Produk Herbal Menggunakan Metode Monte Carlo, jurnal Komputer Teknologi Informatika (KomTekInfo), 5(3), 33-41. https://doi.org/10.29165/komtekinfo.v5i3.148
. Aulia, N. N., Gunawan, P. H., & Rohmawati, A. A. (2018). Prediksi Curah Hujan Menggunakan Gerak Brown dan RataanTahunan Data Pada Missing Values. Indonesian Journal on
. Minarni, F. A. (2016). Prediksi Jumlah Produksi Roti Menggunakan Metode Logika Fuzzy (Studi Kasus : Roti Malabar Bakery). Teknoif, 4(2), 59–65.
. Soejanto Widya Nurul; Ristyowati, Trismi, I. S. (2017). Penjadwalan Proyek Dengan Penerapan Simulasi Monte Carlo Pada Metode Program Evaluation Review and Technique (PERT). Opsi, 10 (Vol 10, No 2 (2017): ISSN 1693-2102), 150–157.
. Riyanto, O. A. W. (2016). Simulasi Model Sistem Kerja Pada Departemen Injection Untuk Meminimasi Waktu Work-In-Process. Jurnal Ilmiah Teknik Industri, 15(1), 69. https://doi.org/10.23917/jiti.v15i1.1668
. Mahassya, R. A., Mardianti, L., & Sovia, R. (2017). Pemodelan Dan Simulasi Sistem Antrian Pelayanan Pelanggan Menggunakan Metode Monte Carlo Pada PT Pos Indonesia (Persero) Padang. Jurnal Ilmu Komputer, 6(1),15–24. https://doi.org/10.33060/jik/2017/vol6.iss1.41
. Mawarti, L., Sugiman, & Khairis, M. (2018). Perbandingan Uji Hasil Simulasi Monte Carlo Dan Simulasi Bootstrap Dalam Analisis Saham Untuk Menghitung Nilai Var Data. FMiPA, 7(2252), 252–261.
. Rahayu, F. S., Ginantaka, R. D., & WP, Y. S. P. (2017). Analisis Manfaat Sistem Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode It Balanced Scorecard. Jurnal Terapan Teknologi Informasi, 1(2), 99–108. https://doi.org/10.21460/jutei.2017.12.21
. Firmansyah, T., & Wibisono, G. (2017). Penerapan Metode Monte-Carlo untuk Analisis Toleransi Perubahan Nilai Komponen Terhadap Kinerja Osilator Frekuensi 2,3 GHz. Jurnal Rekayasa Elektrika, 12(3),92. https://doi.org/10.17529/jre.v12i3.5564
