Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi
Vol 9 No 2 (2023): Agustus 2023

Implementasi SEM-Multiple Linear Regression dalam Prediksi Jumlah Pendaftaran Mahasiswa Baru di Perguruan Tinggi XYZ

Rahmadhani, Amelia (Unknown)
Sihabudin Sahid, Dadang Syarif (Unknown)
Lulu Widyasari, Yohana Dewi (Unknown)



Article Info

Publish Date
31 Aug 2023

Abstract

Bagi perguruan tinggi swasta (PTS), tidak menutup kemungkinan semakin banyak mahasiswa baru yang diterima, maka PTS tersebut akan terus eksis. Sebaliknya, jika PTS gagal menambah atau bahkan menurunkan jumlah mahasiswa baru setiap tahunnya, hal itu bisa berubah dengan tidak mampu beroperasi lagi bagi PTS dikarenakan pendapatan mereka satu-satunya hanya dari biaya kuliah mahasiswa. Tujuan penelitian ini diantaranya penentuan faktor-faktor yang mendukung prediksi pendaftaran mahasiswa di perguruan tinggi berdasarkan data sebelumnya, mengimplementasikan Multiple Linear Regression terhadap pendaftaran mahasiswa di perguruan tinggi, dan menganalisis tingkat akurasi hasil prediksi pendaftaran mahasiswa di perguruan tinggi. Penelitian ini menggunakan algoritma Multiple Linear Regression. Sebelum melakukan tahap prediksi, terlebih dahulu menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah penerimaan mahasiswa baru menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) dengan faktor promosi, biaya Pendidikan, tingkat kelulusan, informasi pendafataran, jenis kelamin dan nilai akreditasi. Berdasarkan hasil SEM didapat faktor promosi, biaya Pendidikan, tingkat kelulusan, informasi pendafataran, dan nilai akreditasi, dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya karena faktor tersebut berpengaruh signifikan terhadap mahasiswa baru, sedangkan hasil prediksi menggunakan Multiple Linear Regression didapat bahwa nilai prediksi untuk tahun berikutnya adalah 486 orang calon mahasiswa baru, dengan hasil perhitungan MSE adalah 2657,79 dan MAE adalah 42.29, dimana semakin kecil hasil nilai MSE dan MAE yang diperoleh maka kesalahan pada sistem juga semakin sedikit serta R2 adalah 0.9280 (92,80%) menandakan bahwa pengaruh semua struktur eksogen pada struktur endogen kuat.

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

teknosi

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Description

Jurnal ini menerbitkan artikel penelitian (research article), artikel telaah/studi literatur (review article/literature review), laporan kasus (case report) dan artikel konsep atau kebijakan (concept/policy article), di semua bidang : Geographical Information System, Enterpise Application, Bussiness ...