Analisis Runtun Waktu Untuk Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru Dengan Model Arima - Ayu Ulfa Jamila; Bella Merlin Siregar; Roni Yunis (Paradigma, 2021)
Peramalan penerimaan mahasiswa baru sangatlah penting bagi perguruan tinggi agar keputusan yang diambil perguruan tinggi dapat lebih optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan model terbaik agar dapat meramalkan jumlah mahasiswa baru untuk 5 tahun ke depan melalui analisis runtun waktu. Model yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dengan dataset penerimaan mahasiswa baru Universitas XYZ periode 2010 sampai dengan 2019. Tahap pelaksanaan penelitian mengacu pada metode OSEMN yaitu Obtain data, Scrubbing data, Explore data, Modeling data, dan Intetpreting data. Hasil analisis menunjukkan bahwa model terbaik yaitu model ARIMA (2,1,1). Model ARIMA yang dihasilkan menunjukkan nilai MAPE sebesar 7.066147 dengan akurasi sebesar 93%. Hasil peramalan menunjukkan bahwa terjadinya trend penurunan jumlah mahasiswa baru secara merata untuk 5 tahun kedepan. Kata kunci: Peramalan, Jumlah Mahasiswa Baru, ARIMA, MAPE