## KONTRIBUSI PERAMALAN PENERIMAAN MAHASISWA BARU POLITEKNIK : SEBAGAI ALAT ESTIMASI PENDAPATAN
Ahmad Mustofa Nurafni Eltivia Zainal Abdul Haris
Politeknik Negeri Malang E-mail : ahcmadmustofa@gmail.com, nurafni.eltivia@polinema.ac.id, zainaloni999@gmail.com Received :  November 17 th 2019 Revised :   December 21 th 2019 Accepted :   January 30 th 2020

## ABSTRACT
Purpose  of  this  research  was  to  determine  the  forecasting  results  of  new  student admissions and the estimated amount of income from a recurrent academic fees. The data was  secondary  data  from  the  list  of  enthusiasts  and  the  capacity  of  new  students.  This research  was  quantitative  descriptive  and  using  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE), Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Deviation (MAD) as a calculation of the level of error accuracy, and single exponential smoothing method as forecasting of new  student  admissions.  Forecasting  results  obtained  DIII  Accounting  enthusiasts  and capacity  totaling 2951  and  181  students  for 2020  while  2186  students and 191  students for  2021.  For  the  DIV  Management  accounting  produces  4184  and  238  students interested,  238  students  for  2020,  whereas  in  2021  produced  5106  enthusiasts  and  226 students for capacity of new students. the total estimated revenues in 2020 and 2021 have a  significant  amount  of  interest  from  new  students  and  the  interest  of  new  students through a recurrent academic fees. It was concluded that forecasting can also be used to calculate the estimated income in an institution or even a company so that this paper will contribute to the field of information and finance that can help in decision making.
Keywords: Forecasting , Single Exponential Smooting, Income

## PENDAHULUAN
Peramalan  pendaftar  dan  daya tampung  mahasiswa  baru  di  berbagai universitas  setiap  tahun  merupakan kegiatan  yang  penting  dilakukan  untuk menyusun rencana dan strategi operasional,  tak  terkecuali  politeknik. Keakuratan  peramalan  sangat  penting karena  berpengaruh  terhadap  kompetisi didunia pendidikan. Menyediakan sumber  daya  manusia  dan  keuangan bagi  universitas  untuk  berinvestasi dalam basis materi dan dalam penelitian melibatkan  perencanaan  yang  tepat  atas sumber  daya  ini,  yang  tidak  mungkin dilakukan tanpa estimasi yang beralasan dari  jumlah  siswa  yang  diterima  setiap tahun.  Kita  dapat  menegaskan  bahwa prediksi  ini  sangat  mendasar  dalam merancang anggaran pendapatan,
pengeluaran  dan  perencanaan  sumber daya  manusia,  dana  investasi,  atau pengeluaran  administrasi  universitas. Pendaftar dan daya tampung merupakan dua  hal  yang  saling  berkaitan  terkait berapa jumlah peminat dan ketersediaan daya  tampung  yang  dimiliki  di  suatu universitas.  Tentunya  dengan  demikian, universitas  dapat  menyusun  penentuan daya  tampung  yang  relevan  dengan pendaftar  dan  ketersediaan  sarana  dan prasarana yang tersedia.
Rangkaian  waktu  adalah  urutan pengamatan  yang  diindeks  oleh  waktu, biasanya  dipesan  dalam  interval  yang sama  dan  berkorelasi.  Di  zaman  kita, sudah  diketahui  pentingnya  studi  deret waktu.  Studi-studi  ini  memberikan indikator tentang ekonomi suatu  negara, tingkat  pengangguran,  tingkat  ekspor
dan  produk  impor,  dll.  Tugas  yang paling  menarik  dan  konsen  dalam analisis deret waktu adalah memperkirakan nilai masa depan. Model biasanya  dipasang  untuk  memprediksi nilai  seri  waktu  di  masa  depan (Ostertagov dan Ostertag, 2012). Politeknik Negeri Malang merupakan salah satu institusi pendidikan  vokasi  terbaik  di  Indonesia yang setiap tahunnya memiliki pendaftar calon mahasiswa yang cukup besar, baik dari  dalam  ataupun  luar  kota  Malang. Hal  ini  tentu  saja  membutuhkan  sistem prediksi  atau  peramalan  jumlah  calon mahasiswa  baru  dan  ketersediaan  daya tampung dengan pengambilan keputusan yang cukup tepat. Peramalan merupakan alat bantu yang  penting  dalam  perencanaan  yang efektif dan efisien. Peramalan merupakan bagian integral dari kegiatan pengambilan keputusan manajemen. Organisasi  atau  departemen selalu menentukan sasaran dan tujuan, berusaha menduga faktor-faktor lingkungan  dan  kemudian  memilih tindakan yang diharapkan akan menghasilkan pencapaian sasaran tujuan tersebut  (Hartono,  2012),  sementara  itu menurut  Larasati  (2019  )Peramalan dilakukan  dengan  meramalkan  jumlah pendaftaran  mahasiswa  baru  pada  tiap jurusan  yang  dimiliki  oleh  Politeknik
Negeri Malang. Dengan adanya  aplikasi ini  diharapkan  dapat  dijadikan  acuan oleh pihak akademik untuk mempersiapkan  proses  pembelajaran yang efektif dan efisien, dipakai sebagai salah  satu  acuan  dalam  perencanaan proses  belajar  mengajar  oleh  pihak kampus,  dan  menggali  inovasi  dan strategi  pemasaran  yang  baik.  Model yang  paling  efektif  muncul  ketika perubahan  tren  dapat  dijelaskan  oleh perubahan dalam lingkungan pendidikan tinggi yang kompetitif di sekitarnya atau perubahan  dalam  lembaga.  Namun demikian,  seperti  yang  kami  tunjukkan dalam penelitian, model ini memberikan beberapa informasi yang berguna tentang bagaimana memperkirakan jumlah  siswa  di  masa  depan.  Model  ini
memberikan  hubungan  linier  antara jumlah siswa dan tahun kalender. Secara kualitatif, model ini menunjukkan peningkatan jumlah siswa. Ini
menunjukkan  bahwa  data  cenderung dicirikan  oleh  kurva  linier  (Rahimov, Ibrahim  dan  Manisha  Kankarej,  2015). Penelitian  ini  memiliki  terobosan  baru bahwa  peramalan  juga  dapat  dijadikan sebagai  alat  estimasi  pendapatan  yang tidak dibahas dalam penelitian terdahulu yang hanya menghitung jumlah prediksi untuk tahun ke depan.
Tujuan  penelitian  ini  untuk mengetahui  hasil  peramalan  pendaftar dan  daya  tampung  mahasiswa  baru  dan jumlah estimasi pemasukan dari pembayaran uang kuliah tunggal. Hal ini diharapkan  dapat  membantu  pihak  yang berkepentingan dalam menyusun rencana  dan  strategi  dimasa  yang  akan datang  serta  memberikan  kontribusi dibidang informasi dan ekonomi.

## TINJAUAN PUSTAKA
Peramalan  adalah  prediksi  apa yang  akan  terjadi  pada  masa  yang  akan datang,  sedangkan  rencana  merupakan penentuan  apa  yang  akan  dilakukan pada  waktu  yang  akan  datang.  Dengan sendirinya  terjadi  perbedaan  antara forecast  dengan  rencana. Forecast adalah  peramalanan  apa  yang  akan terjadi, tapi belum tentu bisa dilaksanakan oleh perusahaan. Forecasting bertujuan untuk
mendapatkan  peramalan  atau  predikisi yang  bisa  meminimumkan  kesalahan dalam  meramal  yang  biasanya  diukur dengan mean  square  error,  mean
absolute error (Pangestu, 2002). MAPE (Mean Absolute Percentage  Error) merupakan average dari  presentase error (selisih)  antara data  real  dan  data  hasil  peramalan.
Tingkat keakurasian peramalan
dicocokkan  dengan  data time  series dan ditampilkan  dalam  prosentase.  Selain MAPE,  keakuratan  peramalan  dapat diketahui  melali  MSE  dan  MAD.  MSE (Mean  Squared  Error) merupakan parameter  untuk  mengevaluasi  metode peramalan.  Kesalahan  atau  nilai  eror
masing-masing data dikuadratkan. Selanjutnya  dijumlah  dan  ditambah dengan  jumlah  observasi.  Pendekatan MSE mengatur tingkat kesalahan
peramalan  yang  tinggi  karena  hasil tersebut  dikuadratkan  (Harjono  dan Kuntoro, 2017). Sedangkan Mean absolute  Deviation (MAD)  adalah  rata- rata nilai absolut dari kesalahan meramal,  dengan  tidak  menghiraukan tanda positif serta negatifnya (Rachman, 2018). Metode single exponential smoothing digunakan untuk seri statistik dengan  data  horizontal  konstan,  tanpa variasi  siklus  dan  tanpa  tren.  Kami menganggap  bahwa  metode  ini  hanya dapat diterapkan dalam perkiraan jumlah siswa  yang  dibiayai  dari  anggaran negara  yang  dalam  beberapa  tahun terakhir  mengalami  kemajuan  hampir secara  konstan,  dengan  fluktuasi  kecil dari  satu  tahun  ke  tahun  lainnya  (lazar, 2015). Menurut  Kieso,  Warfield  dan Weygandt (2011;955) menyatakan bahwa: “Definition  of  revenue  is  as follows:  gross  inflow  of  economics benefits during the period arising in the ordinary  activities  of  an  entity  when those  inflow  result  in  increases  in equity,  other  than  increases  relating  to contributions from equity participants”.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian  kuantitatif  deskriptif  dengan menggunakan  data  sekunder.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu :
a. Data  pendaftar  Jurusan  Akuntansi meliputi  DIII  Akuntansi  dan  DIV Akuntansi  Manajemen  dari  tahun 2004 sampai 2019
b. Data  daya  tampung  yang  tersedia Jurusan  Akuntanso  meliputi  DIII Akuntansi  dan  DIV  Akuntansi Manajemen dari tahun 2004 sampai 2019. Penelitian ini menggunakan metode  single  exponential  smoothing yang  diaplikasikan  melalui  microsoft excel.  Larasarti  (2019)  menyatakan metode  ini  tidak  dipengaruhi  oleh  trend
maupun  musim.  Rumusnya  adalah sebagai berikut : St+1 = α Xt + (1 – α) St Dimana : St+1 : Ramalan untuk periode ke t+1 Xt  : Nilai riil periode ke t St    : Ramalan untuk periode ke t α   : Bobot yang menunjukan konstanta penghalus
Menurut  Heizer  dan  Render (2009:  162),  peramalan  adalah  seni  dan sains untuk memprediksi peristiwa masa depan. Peramalan adalah bagian terpenting dalam pengambilan keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau perusahaan.  Ini  karena  peramalan  dapat menjadi  dasar  perencanaan  jangka pendek,  menengah,  atau  panjang  untuk perusahaan.  Selain  itu,  peramalan  juga dapat  digunakan  untuk  mencari  tahu kapan  suatu  peristiwa  akan  terjadi, sehingga  tindakan  yang  tepat  dapat diambil. Dalam membuat prediksi diupayakan  untuk  ketidakpastian  dapat diminimalisir, dengan menghitung kesalahan prediksi. Forecast errors dapat diukur dengan:
1. Mean  Absolute  Percent  Error (MAPE)
MAPE  dihitung  sebagai  rata-rata diferensiasi  absolut  antara  nilai yang  diprediksi  dan  nilai  aktual, dinyatakan  sebagai  persentase  dari nilai aktual. Jika kita telah memperkirakan  dan  nilai  aktual untuk n periode. 2. Mean Squared Error (MSE) MSE adalah rata-rata dari kesalahan peramalan dikuadratkan.
3. Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD  adalah  nilai  yang  dihitung dengan  mengambil  jumlah  nilai absolut dari setiap kesalahan peramalan  dibagi  dengan  jumlah periode  data  (n).  Persamaan  1 berikut  adalah  rumus  perhitungan MAD

## HASIL
Banyak  keputusan  yang  dapat dibuat  dalam  perencaan  suatu  kegiatan tergantung  kebutuhan  akan  infomasi. Peramalah  peminat  dan  daya  tampung mahasiswa  politeknik  dilakukan  untuk mengetahui  jumlah  peminat  dan  daya tampung  selama  2  tahun  ke  depan. Bukan  hanya  itu,  peramalan  dalam penelitian  ini  juga  akan  membahas terkait  pemasukan  politeknik  dari  uang kuliah tunggal yg dibayarkan mahasiswa berdasarkan  hasil  daya  tampung  dan uang pendaftaran dari peminat/pendaftar yang  mengikuti  seleksi  masuk  jalur ujian  masuk  politeknik  negeri  ataupun yang berasal dari jalur mandiri.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan data peminat dan daya tampung
mahasiswa  baru  selama  13  tahun  yang dimulai  dari  tahun  2007  sampai  2019 yang  terdiri  dari  program  studi  DIII Akuntansi
dan DIV Akuntansi manajemen  yang  terlihat  dalam  tabel  1
dibawah ini.
Tabel  1.  Data  Peminat  dan  Daya
Tampung Mahasiswa Jurusan Akuntansi Tahun D3 Akuntansi D4  Akuntansi Majemen Pemin at Daya Tampun g Pemin at Daya Tampun g 2007 598 183 101 54 2008 544 153 307 108 2009 650 78 380 81 2010 819 105 446 108 2011 810 149 513 135 2012 886 179 513 96 2013 698 182 717 102 2014 1492  209 2.962  137 2015 1561  173 3.674  178 2016 2689  175 4.511  239 2017 2303  193 5602  247 2018 2076  192 5178  222 2019 3045  180 4070  240 Sumber :Data diolah Untuk lebih  jelas dalam melihat fluktuasi data peminat dan daya tampung  mahasiswa  jurusan  akuntansi bisa dilihat dalam gambar 1 dan 2.
Sumber :Data diolah
Gambar  1.  Data  Peminat  dan  Daya Tampung  Mahasiwa  Jurusan  Akuntansi Prodi DIII-Akuntansi.
Sumber :Data diolah Gambar  2.  Data  Peminat  dan  Daya
Tampung  Mahasiwa  Jurusan  Akuntansi
Prodi DIV-Akunatansi Manajemen
Dari  data  peminat  dan  daya tampung mahasiswa akuntansi politeknik  diatas  terlihat  bahwa  untuk program studi DIII-Akuntansi mengalami  kenaikan  puncak  peminat pada  tahun  2019  dan  penurunan  daya tampung  pada  tahun  2019.  Hal  ini diindikasikan oleh brand politeknik yang semakin baik namun daya tampung yang stagnan  setiap  tahunnya  dikarenakan ketersediaan saran dan prasarana politeknik  dijurusan  akuntansi.  Lain halnya  yang  terjadi  di  program  studi DIV-Akuntansi Manajemen yang mengalami  titik  puncak  pada  tahun 2017,  sedangkan  daya  tampung  selalu stagnan  karena  terbatasnya  sarana  dan prasarana.
Dalam langkah berikutnya
masuk ke dalam tahap simulasi peramalan  dengan  tingkat  alpha  (α) sebesar  0.2,  0.5,  0.7,  dan  0.9.  hal  ini dilakukan  untuk  menghitung  seberapa besar  tingkat  akurasi  peramalan  yang dilakukan.  Alat  ukur  yang  digunakan yaitu MAPE, MSE, dan MAD. Sehingga akan muncul nilai dari hasil penghalusan terhadap  peramalan  daya  tampung  dan peminat mahasiswa politeknik dijurusan akuntansi.  Berikut  akan  disajikan  tabel hasil  peramalan  menggunakan  berbagai tingkat alpha, yaitu :
Tabel  2.  Simulasi  Peramalan  Peminat DIII-Akuntansi dengan berbagai Alpha
Program Studi Tahun Data Aktual (Peminat) Forecasting Single Exponential Smoothing 0,2 0,5 0,7 0,9
D-III Akuntansi 2007 598 598 598 598 598 2008 544 598 598 598 598
2009 650 587 571 560 549 2010 819 600 611 623 640 2011 810 644 715 760 801 2012 886 677 762 795 809 2013 698 719
824 859 878
2014 1492 715 761 746 716 2015 1561 870 1127 1268 1414 2016 2689 1008 1344 1473 1546 2017 2303 1344 2016 2324 2575 2018 2076 1536 2160 2309 2330 2019 3045 1644 2118 2146 2101 Sumber : Data diolah Tabel  3.  Simulasi  Peramalan  Daya Tampung DIII-Akuntansi dengan berbagai Alpha Program Studi Tahun Data Aktual (Daya Tampung) Forecasting Single Exponential Smoothing 0,2 0,5 0,7 0,9 D-III Akuntansi 2007 183 183 183 183 183 2008 153 183 183 183 183 2009 78 177 168 162 156 2010 105 157 123 103 86 2011 149 147 114 104 103 2012 179 147 132 136 144 2013 182 154 155 166 176 2014 209 159 169 177 181 2015 173 169 189 199 206 2016 175 170 181 181 176 2017 193 171 178 177 175 2018 192
175 185 188 191 2019 180
179 189 191 192 Sumber : Data diolah Tabel  4.  Simulasi  Peramalan  Peminat DIV-Akuntansi Manajemen dengan berbagai Alpha Program Studi Tahun Data Aktual (Peminat) Forecasting Single Exponential Smoothing 0,2 0,5 0,7 0,9 D-IV Akuntansi Manajemen 2007 101 101 101 101 101
2008 307 101 101 101 101 2009 380 142 204 245 286 2010 446 190 292 340 371 2011 513 241 369 414 438 2012 513 295 441 483 506 2013 717 339 477 504 512 2014 2.962 415 597 653 697 2015 3.674 924 1780 2269 2735 2016 4.511 1474 2727 3253 3580 2017 5602 2081 3619 4133 4418 2018 5178 2786 4610 5161 5484 2019 4070 3264 4894 5173 5209 Sumber : Data diolah
Tabel  5.  Simulasi  Peramalan  Daya
Tampung  DIV-Akuntansi  Manajemen dengan berbagai Alpha Program Studi Tahun Data Aktual (Daya Tampung) Forecasting Single Exponential Smoothing 0,2 0,5 0,7 0,9 D-IV Akuntansi Manajemen 2007 54 54 54 54 54 2008 108 54 54 54 54 2009 81 65 81 92 103 2010 108 68 81 84 83 2011 135 76 95 101 106 2012 96 88 115 125 132 2013 102 89 105 105 100 2014 137 92 104 103 102 2015 178 101 120 127 133 2016 239 116 149 163 174 2017 247 141 194 216 232 2018 222 162 221 238 246 2019 240 174 221 227 224 Sumber : Data diolah
Dari  tabel  2  sampai  tabel  5  ditampilkan data simulasi peramalan dengan berbagai  alpha  yang  meliputi  0.2,  0.5, 0.7,  dan  0.9.  Data  tersebut  akan dijadikan dasar untuk menghitung
MAPE,  MSE,  dan  MAD  sebagai  dasar pemilihan  alpha  yang  memiliki  tingkat penghalusan yang baik atau dengan kata lain  memiliki  nilai  paling  kecil  dari
MAPE, MSE, dan MAD.
Berikut  hasil  dari  perhitungan  dari MAPE yaitu :
Tabel 6. Hasil Perhitungan MAPE Program Studi Data Permalan alpha (α) 0,2 0,5 0,7 0,9 D-III Akuntansi Peminat  DIII- Akuntansi 3,66 2,65 2,43 2,42 Daya  Tampung DIII-Akuntansi 2,81 2,65 2,42 2,41
D-IV
Akuntansi Manajemen Peminat  DIV- Akuntansi Manajemen 6,92 4,61 3,79 3,31 Daya  Tampung DIV-Akuntansi Manajemen 3,96 2,52 2,54 2,63 MAPE 17,35 12,43 11,18 10,76 Sumber : Data diolah Dari data tersebut terlihat bahwa hasil  MAPE  terkecil  dihasilkan  dari tingkat alpha yang bernilai 0.9 dibandingkan dengan tingkat alpha yang lainnya.  Untuk  lebih  jelasnya  akan disajikan  dalam  bentuk  Grafik  dibawah ini :
Sumber : Data diolah
Gambar 4. Hasil Perhitungan MAPE
Dalam  tahap  yang  selanjutnya akan dilakukan mengukur berapa tingkat MSE  yang  dihasilkan  dari  berbagai alpha  yang  telah  digunakan  dalam peramalan peminat dan daya saing yang akan ditampilkan dalam tabel 7. Tabel. 7 Hasil Perhitungan MSE
Sumber : Data diolah Dari data tersebut terlihat bahwa
hasil  MSE  terkecil  dihasilkan  dari tingkat alpha yang bernilai 0.9 dibandingkan dengan tingkat alpha yang lainnya.  Untuk  lebih  jelasnya  akan disajikan  dalam  bentuk  Grafik  dibawah ini :
Sumber : Data diolah Gambar 4. Hasil Perhitungan MSE
Perhitungan akurasi tingkat penghalusan yang  terakhir  yaitu  MAD.  Berikut  hasil perhitungan MAD tersaji dalam tabel 8.
Tabel 8. Hasil perhitungan MAD
Program Studi Data Permalan alpha (α) 0,2 0,5 0,7 0,9 D-III Akuntansi Peminat 6781 4495 4049 4134 Daya Tampung 342 340 315 307 D-IV  Akuntansi Manajemen Peminat 16621 10411 8349 7425 Daya Tampung 666 398 376 367 MAD 24411 15642 13089 12234 Sumber : Data diolah Dari data tersebut terlihat bahwa hasil  MSE  terkecil  dihasilkan  dari tingkat alpha yang bernilai 0.9 dibandingkan dengan tingkat alpha yang lainnya.  Untuk  lebih  jelasnya  akan disajikan  dalam  bentuk  Grafik  dibawah ini :
Sumber : Data diolah
Gambar 5. Hasil Perhitungan MAD Hasil  analisa  data  berdasarkan percobaan  yang  telah  dilakukan  secara
Program Studi Data Permalan alpha (α) 0,2 0,5 0,7 0,9 D-III Akuntansi Peminat 7.206.464 3.574.281 3.069.152 3.041.684 Daya Tampung 18.528 15.781 14.222 13.032 D-IV Akuntansi Manajemen Peminat 42.471.950 17.480.800 12.388.965 9.775.906 Daya Tampung 50.658 21.304 16.608 14.693 MSE 49.747.600 21.092.166 15.488.947 12.845.315
umum, ketiga kriteria MAPE, MSE, dan MAD  memberikan  hasil  nilai  konstanta pemulusan α yang dapat dikatakan sama untuk  masing-masing  jenis  data.  Dari Tabel  9  dibawah  ini  dapat  terlihat  nilai konstanta  terbaik  untuk  ketiga  metode perhitungan  kesalahan  terbaik  adalah  α =  0.9.  Hasil  ini  juga  didukung  oleh penelitian  dari  larasati  (2019)  yang menyatakan  bahwa  konstanta  terbaik dari  MAP,MSE,  dan  MAD  dalam perhitungan  kesalahan  yang  terbaik yaitu α sebesar 0.9.
Tabel 9. Hasil perhitungan MAPE,MSE, dan MAD Akurasi Eror alpha (α) 0,2 0,5 0,7 0,9 MAPE 17 12 11 11 MSE 49.747.600 21.092.166 15.488.947 12.845.315 MAD 24.411 15.642 13.089 12.234 Sumber : Data diolah
Setelah  menemukan  nilai  alpha yeng  tepat  untuk  melakukan  peramalan, langkah  selanjutnya  yaitu  menerapkan peramalan  peminat  dan  daya  tampung dijurusan  akuntansi  berdasarkan  alpha sebesar  0.9.  Dalam  penelitian  ini  akan melakukan  peramalan  selama  2  tahun yaitu tahun 2020 dan 2021.
Berikut merupakan  hasil dari peramalan peminat  dan  daya  tampung  dijurusan akuntansi politeknik :
Tabel  10.  Peramalan  Peminat  DIII- Akuntansi tahun 2020 dan 2021
Program Studi Tahun Data Aktual (Peminat) Forecasting 0,9 D-III Akuntansi 2007 598 2008 544 538 2009 650 543 2010 819 639 2011 810 801 2012 886 809 2013 698 878 2014 1492 716 2015 1561 1414 2016 2689 1546 2017 2303 2575 2018 2076 2330 2019 3045 2101 2020 2101 2951 2021 2186
Sumber : Data diolah
Sumber : Data diolah Gambar  6.  Peramalan  Peminat  DIII Akuntansi tahun 2020 dan 2021 Berdasarkan data diatas menunjukkan bahwa peramalan peminat untuk  program  studi  DIII-Akuntansi berjumlah 2951 orang untuk tahun 2020 yang mengalami peningkatan dari  tahun sebelumnya dan 2186 orang untuk tahun 2021  yang  mengalami  penurunan  dari tahun  sebelumnya.  Dari  grafik  yang terlihat bahwa hasil peramalan membentuk  suatu  pola  yang  mengikuti dengan  data  aktual  peminat.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  hasil  peramalan cukup  bagus  dengan  tingkat  alpha  yang digunakan sebesar 0.9.
Berikutnya  akan  menghitung  peramalan daya  tampung  DIII-Akuntansi  dengan pola  dan  cara  yang  sama  dengan perhitungan  daya  tampung  yang  terlihat dari tabel dibawah ini.
Tabel  11.  Peramalan  Daya  Tampung DIII-Akuntansi tahun 2020 dan 2021
Program Studi Tahun Data Aktual (Daya
Tampung)
Forecasting
0,9 D-III Akuntansi 2007 183 2008 153 165 2009 78 154 2010 105 86 2011 149 103 2012 179 144 2013 182 176 2014 209 181 2015 173 206 2016 175 176 2017 193 175 2018 192 191 2019 180 192 2020 192 181 2021 191 Sumber : Data diolah
Sumber : Data diolah
Gambar  7.  Peramalan  Daya  Tampung
DIII-Akuntansi tahun 2020 dan 2021 Berdasarkan data diatas menunjukkan  bahwa  peramalan  daya tampung  untuk  program  studi  DIII- Akuntansi  berjumlah  181  orang  untuk tahun  2020  yang  mengalami  penurunan dari  tahun  sebelumnya  dan  191  orang untuk  tahun  2021  yang  mengalami kenaikan  dari  tahun  sebelumnya.  Dari grafik yang terlihat bahwa hasil peramalan  membentuk  suatu  pola  yang mengikuti  dengan  data  aktual  daya tampung.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa peramalan  dengan  tingkat  aplha  sebagai konstanta  penghalusan  bekerja  dengan baik.
Berikutnya  akan  menghitung  peramalan peminat  DIV-Akuntansi  Manajemen dengan pola dan cara yang sama dengan perhitungan  peminat  yang  terlihat  dari tabel dibawah ini.
Tabel  12.  Peramalan  Peminat  DIV- Akuntansi  Manajemen  tahun  2020  dan 2021
Sumber : Data diolah
Sumber : Data diolah Gambar  8.  Peramalan  Peminat  DIV-
Akuntansi  Manajemen  tahun  2020  dan 2021
Berdasarkan  data  diatas  menunjukkan bahwa peramalan peminat untuk program studi DIV-Akuntansi Mananejemen  berjumlah  4184  orang untuk  tahun  2020  yang  mengalami penurunan  dari  tahun  sebelumnya  dan 5106  orang  untuk  tahun  2021  yang mengalami kenaikan dari tahun sebelumnya.  Dari  grafik  yang  terlihat bahwa  hasil  peramalan  membentuk suatu  pola  yang  mengikuti  dengan  data aktual  peminat.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  hasil  peramalan  cukup  bagus dengan  tingkat  alpha  yang  digunakan sebesar 0.9.
Berikutnya  akan  menghitung  peramalan daya  tampung  DIV-Akuntansi  dengan pola  dan  cara  yang  sama  dengan perhitungan  daya  tampung  yang  terlihat dari tabel dibawah ini.
Tabel  13.  Peramalan  Daya  Tampung DIV-Akuntansi  Manajemen  tahun  2020 dan 2021
Program Studi Tahun Data Aktual (Daya Tampung)
Forecasting
0,9 D-IV  Akuntansi Manajemen 2007 54
2008 108 49 2009 81 102 2010 108
83
2011 135
106
2012 96
132
2013 102
100
2014 137
102
2015 178 133 2016 239 174 2017 247
232
2018 222 246 2019 240 224 2020 224 238 2021 226 Sumber : Data diolah Program
Studi Tahun Data Aktual (Peminat) Forecasting 0,9 D-IV
Akuntansi Manajemen 2007 101 2008 307
91 2009 380 285 2010 446 371 2011 513 438 2012 513 506
2013 717 512
2014 2962 697 2015 3674 2735 2016 4511 3580 2017 5602 4418 2018 5178 5484 2019 4070 5209 2020 5209 4184 2021 5106
Sumber : Data diolah
Gambar  8.  Peramalan  Daya  Tampung DIV-Akuntansi  Manajemen  tahun  2020
dan 2021 Dari  data  diatas  menunjukkan bahwa  peramalan  daya  tampung  untuk program studi DIV-Akuntansi Manajemen  berjumlah  238  orang  untuk tahun  2020  yang  mengalami  kenaikan dari  tahun  sebelumnya  dan  226  orang untuk  tahun  2021  yang  mengalami penurunab  dari  tahun  2020.  Dari  grafik yang  terlihat  bahwa  hasil  peramalan membentuk  suatu  pola  yang  mengikuti dengan  data  aktual  daya  tampung.  Hal ini  menunjukkan  bahwa  peramalan dengan  tingkat  aplha  sebagai  konstanta penghalusan  sebesar  0.9  bekerja  dengan baik. Secara  keseluruhan  dari  data yang disajikan berupa tabel menunjukkan  bahwa  volatilitas  yang terjadi  pada  data  peminat  dan  daya tampung  terjadi  karena  suatu  pola  yang terbentuk  dari  fluktuasi  data  yang  ada. Hasil  peramalan  diperoleh  peminat  dan daya tampung DIII-Akuntansi berjumlah
2951  orang  dan  181  orang  untuk  tahun 2020  sedangkan  2186  orang  dan  191 orang untuk tahun 2021. Untuk program studi DIV-Akuntansi Majamemen menghasilkan peminat dan daya
tampung  sebesar  4184  orang  dan  238 orang  untuk  tahun  2020,  sedangkan tahun  2021  menghasilkan  peminat sebesar 5106 orang dan 226 orang untuk daya tampung.
Berdasarkan  aspek  keuangan pada  penelitian  ini  saya  akan  mengolah data  hasil  peramalan  daya  tampung selama  dua  tahun  dengan  uang  kuliah tunggal  yang  dibayarkan  mahasiswa baru  dengan  klasifikasi  jalur  beasiswa, ujian  masuk  politeknik  negeri,  dan mandiri.  Berikut  data  uang  kuliah tunggal  tahun  2019  terlihat  pada  tabel dibawah ini.
Tabel  14.  Daftar  Uang  Kuliah  Tunggal tahun 2018 dan 2019 Jalur Masuk Prosentase UKT 2018 DIII DIV Beasiswa (Bidikmisi,dsb ) 1,45% 2.400.000 2.400.000 PMDK/UMPN 48,55% 3.600.000 4.750.000 Mandiri 50,00% 4.750.000 6.250.000
Sumber : Data diolah Terlihat  dari  tabel  diatas  bahwa pembayaran  uang  kuliah  tunggal  dari tahun  2018  dan  2019  tidak  mengalami kenaikan.  Hal  ini  sebagai  bahan  asumsi pada  tahun  2020  dan  2021  juga  tidak mengalami  kenaikan.  Terdapat  kolom prosentase  berdasarkan  jalur  masuk yang  menujukkan  bahwa  penerimaan melalui  jalur  beasiswa  (bidikmis,dsb) sebesar  1,45%  dari  total  daya  tampung, PMDK/UMPN  sebesar  48,55%  dari total daya tampung, dan Mandiri sebesar 50%  dari  total  daya  tampung.  Estimasi presentase  tersebut  hasil  perhitungan jumlah  mahasiswa  yang  diterima  dari berbagai  jalur  dibagikan  dengan  jumlah total  daya  tampung  ditahun  208  dan 2019.  Maka  dapat  diimplementasikan berapa  jumlah  pemasukan  kampus  dari jurusan  akuntansi  selama  dua  tahun terakhir  yang  terlihat  pada  tabel-tabel dibawah ini.
Tabel  15.  Pemasukan  dari  Program Studi DIII-Akuntansi tahun 2020
Jalur Masuk Prosentase Proporsi Estimasi Pemasukan dari UKT Beasiswa (Bidikmisi,dsb) 1,45% 3 Rp 7.200.000 PMDK/UMPN 48,55% 88 Rp 316.687.609 Mandiri 50,00% 90 Rp 427.500.000 Total 100% 181 Rp 751.387.609 Sumber : Data diolah
Tabel  16.  Pemasukan  dari  Program Studi  DIV-Akuntansi  Manjemen  tahun 2020
Jalur Masuk Prosentase Proporsi Estimasi Pemasukan dari UKT Beasiswa (Bidikmisi,dsb) 1,45% 3 Rp 7.200.000 PMDK/UMPN 48,55% 116 Rp 416.737.488 Mandiri 50,00% 119 Rp 566.284.205 Jalur Masuk Prosentase UKT 2019 DIII DIV Beasiswa (Bidikmisi,dsb) 1,45% 2.400.000 2.400.000 PMDK/UMPN 48,55% 3.600.000 4.750.000 Mandiri 50,00% 4.750.000 6.250.000
Total 100% 238 Rp 990.221.693 Sumber : Data diolah Tabel  17.  Pemasukan  dari  Program Studi DIII-Akuntansi tahun 2021 Jalur Masuk Prosentase Proporsi Estimasi Pemasukan dari UKT Beasiswa (Bidikmisi,dsb) 1,45% 3 Rp 7.200.000 PMDK/UMPN 48,55% 93 Rp 333.564.841 Mandiri 50,00% 95 Rp 453.264.961 Total 100% 191 Rp 794.029.802 Sumber : Data diolah Tabel  18.  Pemasukan  dari  Program Studi  DIV-Akuntansi  Manjemen  tahun 2021 Jalur Masuk Prosentase Proporsi Estimasi Pemasukan  dari UKT Beasiswa (Bidikmisi,dsb) 1,45% 3 Rp 7.200.000 PMDK/UMPN 48,55% 110 Rp 396.000.000 Mandiri 50,00% 113 Rp 536.186.266 Total 100% 226 Rp 939.386.266 Sumber : Data diolah Berdasarkan  tabel  15  smapai  tabel  18 tersaji  jumlah  masing-masing  estimasi pemasukan yang akan diterima Politeknik  Negeri  Malang  selama  tahun 2020  dan  2021  dari  jurusan  akuntansi melalui  program  studi  DIII-Akuntansi dan  DIV-Akuntansi  Manajemen.  Untuk total  pemasukan  tahun  2020  sebesar  Rp 1.741.609.302  dan  tahun  2020  sebesar Rp  1.733.416.068.  hal  ini  membuktikan bahwa  peramalan  juga  bisa  digunakan untuk  menghitung  estimasi  pemasukan disuatu  institusi  bahkan  perusahaan sehingga makalah ini akan berkontribusi dibidang informasi dan keuangan.

## KESIMPULAN
Dalam menentukan metode peramalan,  peminat  dan  daya  tampung mahasiswa  baru  paling  baik  diterapkan pada periode berikutnya dengan
melakukan perbandingan peramalan untuk  beberapa  nilai  alpha  (α)  sehingga nilai  kesalahan  terkecil  dapat  diperoleh pada  nilai  α  sebesar  0,9.  Evaluasi  hasil peramalan dilakukan dengan menggunakan metode penghitungan kesalahan  peramalan  MAPE,  MSE,  dan MAD.  Ketiga  metode  ini  terbukti  dapat mengukur kinerja model dalam peramalan.
Penelitian  ini  bukan  hanya menghitung  peramalan  peminat  dan daya  tampung,  namun  juga  menghitung estimasi  pemasukan  yang  diperoleh dkampus  dari  hasil  peramalan  selama dua  tahun  yaitu  2020  dan  2021  yang dapat membantu pihak yang berkepentingan dalam menetukan rencana  dan  strategi  institusi.  Dengan demikian,  penelitian  ini  diharapkan berkontribusi  dibidang  informasi  dan keuangan yang dapat diterapkan dibeberapa instansi atau pun perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Buku Heizer,  Jay.  &  Render,  Barry.  Alih bahasa oleh Sungkono, Chriswan.  (2009).  Operations Management ( Edisi kesembilan /  Jilid  I  ).  Jakarta:  PT  Salemba Empat. Kieso,  D.  E.,  Weygandt,  J.  J.,  & Warfield, T. D (2011). Intermediate Accounting Volume  1  IFRS  Edition.  United States of America : Wiley. Pangestu.  Subagyo.(2002).  Forecasting Konsep dan Aplikasi, Yogyakarta: BPFE. Jurnal Harjono,  Afrian  Eskartya  dan  Kuntoro. (2017). Perbandingan Hasil Peramalan  Jumlah  Kasus  HIV berdasarkan  Jenis  Kelamin  di Kota  Malang  dengan  Metode Exponential  Smoothing.  Jurnal Biometrika  dan  kependudukan, Vol. 6, No. 1 Juli 2017 : 9-16 Hartono, Anggi, dkk. (2012). Perbandingan  Metode  Single Exponential  Smoothing  Dan
Metode  Exponential  Smoothing Adjusted  For  Trend  (Holt’s
Method)  Untuk  Meramalkan Penjualan.  Studi  Kasus:  Toko Onderdil Mobil “Prodi, Purwodadi”.  Jurnal  EKSIS  Vol 05 No 01 Mei 2012: halaman 8-
18. Lazăr, Cornel dan Mirela Lazăr. (2015). Forecasting  Methods  of  the Enrolled  Students’  Number. Economic Insights – Trends and Challenges  Vol.IV(LXVII)  No. 2/2015 Larasati,  Eka  Amalia,  Dimas  Wahyu Wibowo, Deasy Sanddhya Elya. (2019).  Forecasting  the  Number of  Admission  of  New  Students of  State  Polytechnic  Using
Exponential  Single  Smoothing Methods.  International  Journal Of  Science,  Engineering,  And Information Technology Volume  02,  Number  01,  July 2019 Ostertagov,  Eva  and  Oskar  Ostertag. (2012). Forecasting Using Simple  Exponential  Smoothing Method. Acta Electrotechnica et Informatica,  Vol.  12,  No.  3, 2012, 62–66, DOI: 10.2478/v10198-012-0034-2 Rachman,  Risal.  (2018).  Penerapan Metode  Moving  Average  dan Exponential  Smoothing  pada Peramalan  Produksi Industri Garment.  Jurnal  Informatika, Vol.5,  No.1  September  2018, pp. 211-220. Rahimov, Ibrahim dan Manisha Kankarej.  (2015).  Forecasting The  Number  Of  Students  In General Education In University College  Using  Mathematical Modelling. Journal of Mathematical Sciences: Advances and Applications
Volume 32, 2015, Pages 57-71