Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Komputer Terapan (JIKSTRA)
Asih, Munjiat Setiani
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Arts Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Social Sciences Veterinary Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Komputer Terapan (JIKSTRA)

 1 
Analisis Prediksi Jumlah Mahasiswa Universitas Harapan Medan Menggunakan Metode Least Square Asih, Munjiat Setiani; Hasibuan, Ade Zulkarnain
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Komputer Terapan (JIKSTRA) Vol 5 No 2 (2023): Edisi Oktober
Publisher : Universitas Harapan Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35447/jikstra.v5i2.879

Abstract

Peningkatan jumlah mahasiswa di perguruan tinggi menjadi fokus utama bagi pengelola universitas dalam merencanakan strategi pengembangan dan pelayanan pendidikan yang lebih baik. Memprediksi jumlah mahasiswa di masa depan menjadi penting dalam konteks perencanaan jangka panjang dan pengambilan keputusan strategis di lembaga pendidikan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah mahasiswa Universitas Harapan Medan pada tahun 2024 berdasarkan data historis dari tahun 2017 hingga tahun 2023 menggunakan metode least square. Metode prediksi least square digunakan untuk menyesuaikan model regresi linear yang menghubungkan variabel independen (tahun) dengan variabel dependen (jumlah mahasiswa). Data historis tentang jumlah mahasiswa selama periode waktu yang ditentukan digunakan untuk mengembangkan model prediksi yang akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan model least square yang disesuaikan dengan data historis, kenaikan jumlah mahasiswa Universitas Harapan Medan diproyeksikan sebesar 14,17% pada tahun 2024. Hasil prediksi ini memberikan wawasan yang berharga bagi pengelola universitas dalam merencanakan dan mengimplementasikan strategi promosi, alokasi sumber daya, dan rencana penerimaan mahasiswa baru. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang tren pertumbuhan jumlah mahasiswa, universitas dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan pelayanan akademik dan administratif, serta memperkuat posisinya di pasar pendidikan tinggi. Penelitian ini memiliki implikasi penting bagi manajemen pendidikan tinggi dalam konteks perencanaan strategis dan pengembangan lembaga pendidikan.
Co-Authors Faisal, Ilham Hafifah, Febri Hasibuan, Ade Zulkarnain Qardhafi, Rayan Rahman, Sayuti Siti Sundari