p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Sistem Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Simulasi Monte Carlo
Riani Lubis a1 , Fakhrian Fadlia Adiwijaya a2 , Chrismikha Hardyanto a3
a Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipati Ukur No.102-116 Bandung 40132
1 riani.lubis@email.unikom.ac.id
2 fakhrian@email.unikom.ac.id
3 chrismikha@email.unikom.ac.id

## Abstrak
Jumlah perguruan tinggi di Indonesia baik perguruan tinggi negeri ataupun swasta, semakin bertambah. Sehingga persaingan antara perguruan tinggi untuk mendapatkan mahasiswa baru semakin ketat. Selain itu minat calon mahasiswa baru dalam memilih perguruan tinggi ataupun memilih program studi/jurusan yang akan diambil pun, ikut mempengaruhi fluktuasi penerimaan mahasiswa baru di sebuah perguruan tinggi. Oleh karena itu, sangatlah penting bagi pimpinan perguruan tinggi untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru pada periode mendatang. Pada penelitian ini, prediksi jumlah mahasiswa baru menggunakan pendekatan simulasi dengan menggunakan metode Monte Carlo.  Sehingga diharapkan sistem prediksi jumlah mahasiswa yang  dibangun dapat  membantu pimpinan perguruan tinggi dalam menentukan strategi promosi yang akan digunakan.
Kata kunci: prediksi, simulasi, metode monte carlo

## A Prediction System of New Students Using Monte Carlo Simulation Method

## Abstract
The number of university in Indonesia, both public and private, is increasing. So that the competition between universities  to  get  new  students  is  getting  tougher.  In  addition,  the  interest  of  prospective  new  students  in choosing a tertiary institution or choosing a study program will also affect fluctuations in the acceptance of new students  at  a  university.  Therefore,  it  is  very  important  for  leader  of  university  to  predict  the  number  of  new students  in  the  coming  period.  In  this  study,  the  prediction  of  the  number  of  new  students  uses  a  simulation approach using the Monte Carlo method. So it is hoped that the prediction system for the number of students that will be built can assist university leaders in determining the promotion strategy to be used.
Keywords: prediction, simulation, monte carlo method

## I. P ENDAHULUAN
Perguruan  tinggi  di  Indonesia  pada  tahun  2022 berjumlah  4004  perguruan  tinggi  termasuk  perguruan tinggi  negeri  dan  swasta  yang  dikelola  oleh  Kementrian Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi  ataupun Kementrian Agama. Tren keberadaan perguruan tinggi di Indonesia berfluktuasi cenderung meningkat. Jika dibandingkan dengan jumlah perguruan tinggi pada tahun 2021,  terjadi  peningkatan  sekitar  0,73%  (sumber: www.bps.go.id ).  Kondisi  ini  menyebabkan  terjadinya persaingan  ketat  diantara  perguruan  tinggi  untuk mendapatkan  mahasiswa  baru.  Oleh  karena  itu,  sebuah perguruan  tinggi  haruslah  memiliki  branding  dan
melakukan promosi. Berdasarkan hasil penelitian Garaika, diketahui  bahwa  promosi  yang  dilakukan  oleh  sebuah perguruan tinggi sangat berpengaruh terhadap animo calon mahasiswa  baru  dalam  memilih  pergurun  tinggi,  bahkan dalam memilih program studi atau jurusan. [1]  Meskipun tiak  menutup  kemungkinan  terdapat  faktor  lain  yang mempengaruhi calon mahasiswa dalam memilih perguruan tinggi.  Misalnya  saja  faktor  biaya  pendidikan,  karena  hal ini  dipengaruhi  oleh  kondisi  ekonomi  keluarga  calon mahasiswa  baru.  Maka  tidaklah  aneh  jika  jumlah mahasiswa baru pada sebuah perguruan tinggi berfluktuasi, karena dipengaruhi oleh minat calon maha siswa baru serta kondisi perekonomian saat itu.
Bagi pimpinan perguruan tinggi, penting adanya untuk dapat  mengetahui  gambaran  kondisi  jumlah  mahasiswa baru pada beberapa periode mendatang. Karena hal ini akan membantu  pimpinan  perguruan  tinggi  untuk  mengambil langkah strategis dalam mempertahankan posisi perguruan tingginya  di  masyarakat.  Melakukan  prediksi  terhadap jumlah  mahasiswa  baru  dalam  beberapa  periode mendatang  dapat  memberikan  gambaran  terhadap  jumlah mahasiswa  baru  di  masa  depan  pada  sebuah  perguruan tinggi.  Hal  ini  dapat  terjadi,  karena  prediksi  jumlah mahasiswa baru merupakan proses memperkirakan secara sistematis  terhadap  jumlah  mahasiswa  baru  berdasarkan data  jumlah  mahasiswa  baru  pada  periode  sebelumnya (data masa lalu).[2]
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  dirasakan  perlu  untuk membangun  sebuah  sistem  prediksi  jumlah  mahasiswa baru  yang  dapat  membantu  pimpinan  perguruan  tinggi dalam  pengambilan  keputusan,  terutama  yang  berkaitan dengan  strategi  promosi  perguruan  tingginya.  Selain  itu juga  dapat  digunakan  untuk  mempersiapkan  sarana  dan prasarana  yang  dibutuhkan.  Sistem  prediksi  jumlah mahasiswa  akan  dibangun  dengan  pendekatan  simulasi. Karena  simulasi  merupakan  salah  satu  pendekatan kuantitatif  yang  sering  digunakan  untuk  membantu pengambil keputusan dalam pengambilan keputusan. [3,4,5] Sedangkan  metode  simulasi  yang  digunakan  untuk melakukan prediksi jumlah mahasiswa baru adalah metode Monte Carlo. Metode Monte Carlo selama ini telah banyak digunakan untuk  memprediksi  pendapatan  dan  penjualan, prediksi  tingkat  keuntungan,  prediksi  jumlah  pengadaan barang. Metode monte Carlo merupakan teknik matematika yang  dapat  memprediksi  kemungkinan  hasil  dari  suatu peristiwa  yang  tidak  pasti  (peristiwa  acak).  Maka  sebuah sistem  simulasi  dengan  metode  Monte  Carlo,  akan menggunakan    data  masa  lalu  untuk  dianalisis  dan memprediksi  berbagai  hasil  di  masa  depan.  [6,7,8,9] Bahasa  perograman  Phyton  merupakan  salah  satu  bahasa pemrograman  yang  dewasa  ini  banyak  digunakan  dalam pengembangan perangkat lunak karena bahasa ini dianggap efisien dan mudah dipelajari serta dapat digunakan dalam berbagai platform.[10]. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan  bahasa  phyton  dalam  pengembangan  sistem prediksi jumlah mahasiswa baru.

## II. METODOLOGI
Gambar  1  menunjukkan  tahapan  penelitian  yang dilakukan  oleh  peneliti.  Adapun  metode  yang  digunakan dalam pembuatan sistem prediksi jumlah mahasiswa baru dengan  metode  simulasi  Monte  Carlo  adalah  metode prototype.  Sehingga  pembuatan  sistem  dilakukan  secara terstruktur mengikuti tahap-tahap yang ada, akan tetapi jika ditemui  kekurangan  dalam  pembangunan  sistem,  maka sistem akan dievaluasi kembali dan akan kembali ke awal.

## Gambar 1. Langkah-langkah penelitian
Adapun  langkah-langkah  yang  dilaksanakan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Identifikasi  masalah;  pada  tahap  ini  dilakukan identifikasi masalah berdasarkan fakta yang ada.
2. Identifikasi  variabel  simulasi;  pada  tahap  ini dilakukan  identifikasi  variabel  simulasi  yang  akan digunakan  saat  membuat  sistem  prediksi  jumlah mahasiswa baru dengan pendekatan simulasi. Pada penelitian ini diidentifikasi terdapat 4 variabel acak simulasi, yaitu :
a. Variabel tahun penerimaan
b. Variabel  jumlah  calon  mahasiswa  baru  yang mendaftar Ujian Saringan Masuk (USM)
c. Variabel  jumlah  calon  mahasiswa  yang mengikuti USM
d. Variabel  jumlah  mahasiswa  baru  yang melakukan daftar ulang
3. Studi  pustaka;  pada  tahap  ini  dilakukan  studi pustaka yang berkaitan dengan metode monte carlo dan  bahasa  phyton  yang  akan  digunakan  dalam pembangunan sistem
4. Pengumpulan data histori; pada tahap ini dilakukan pengumpulan data histori yaitu:
a. Data  jumlah  calon  mahasiswa  baru  yang mendaftar USM per tahun
b. Data  jumlah  calon  mahasiswa  baru  yang mengikuti USM per tahun
c. Data jumlah mahasiswa baru yang melakukan daftar ulang per tahun.
5. Analisis  sistem  prediksi  jumlah  mahasiswa  baru dengan  metode  simulasi  Monte  Carlo;  pada  tahap ini  dilakukan  proses  prediksi  jumlah  mahasiswa baru  dengan  pendekatan  metode  simulasi  Monte Carlo  yang  nantinya  akan  diterapkan  ke  dalam sistem yang akan dibangun.
6. Pemodelan  Sistem;  pada  tahap  ini  dilakukan analisis  dan  perancangan  sistem  yang  akan dibangun.  Analisis  sistem  yang  akan  dibangun
menggunakan  pendekatan  Spesifikasi  Kebutuhan Perangkat Lunak (SKPL) sedangkan perancangannya menggunakan
pendekatan pemodelan Object Oriented Design (OOD).
7. Pembangunan  sistem;  pada  tahap  dini  dilakukan pembangunan  sistem  prediksi  jumlah  mahasiswa baru dengan metode simulasi Monte Cralo. Sistem yang dibangun berbasis web dan bahasa pemrograman yang
digunakan dalam
pengembangan perangkat lunaknya adalah  bahasa
Phyton.

## A. Metode Monte Carlo
Metode Monte carlo merupakan metode analisis numerik yang melibatkan pengambilan keputusan sampel eksperimen  bilangan  acak.  Metode  Monte  Carlo  umum digunakan  untuk  mensimulasikan  sistem  pengendalian persediaan. [12,13] Simulasi dengan metode Monte Carlo adalah  bentuk  simulasi  probabilistik  berdasarkan  proses ran domisasi yang meibatkan beberapa variabel data yang dikumpulkan berdasarkan fakta (data masala lalu) maupun distribusi  probabilitas  teoritis.  Metode  Monte  Carlo cenderung digunakan untuk mensimulasikan proses-proses yang mengarah pada industri dan simulasi bisnis. [12] Adapun tahapan penerapan metode Monte Carlo adalah sebagai berikut:[13]
a. Pembuatan distribusi probabilitas untuk masing-masing variabel utama simulasi
b. Pembuatan  distribusi  probabilitas  kumulatif  untuk masing-masing variabel utama simulasi
c. Penentuan  interval  angka  acak  untuk  setiap  variabel utama simulasi
d. Membangkitkan  deret  bilangan  acak  sesuai  yang dibutuhkan. Bilangan acak yang dibangkitkan merupakan bilangan acak yang terdistribusi Uniform.
e. Melakukan simulasi dari variabel acak utama simulasi berdasarkan bilangan acak yang telah dibangkitkan dan interval angka acak yang telah ditentukan sebelumnya.
B. Bahasa Python
Bahasa  Phyton  merupakan  bahasa  pemrograman  yang digunakan untuk membuat perangkat lunak dan melakukan analisis  data.  Dalam  implementasinya,  Phyton  dapat digunakan  untuk  membuat  program  apasaja  yang  dapat menyelesaikan  permasalahan.  Phyton  dapat  digunakan untuk  membuat  aplikasi  berbasis  web  dan  juga  memiliki kemampuan baik dalam hal pengolahan data.
Phyton  banyak  digunakan  dalam  pengembangan perangkat lunak dewasa ini karena selain mudah dipelajari, tetapi  juga  merupakan  apkiasi  yang  bersifat  open  source. Berikut ini adalah beberapa kemampuan yang dimiliki oleh phyton: [16]
a. Memiliki  kemampuan  penyelesaian  permasalahan matematika sepert kalkulus, aljabar dan trigonometri
b. Memiliki kemampuan penulisan skrip sistem
c. Memiliki  kemampuan  bug  tracking  dan  pengujian perangkat lunak
d. Memiliki  kemampuan  web  developmen  yang berkaitan  dengan  URL  routing,  keamanan  website, serta memproses dan pengiriman data.
e. Memiliki  kemampuan  dalam  analisis  data  dengan melakukan proses kalkulasi statistik, visualisasi data dan menganalisis data.
f. Memiliki kemampuan dalam implementasi machine learning

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru  dengan Metode Simulasi Monte Carlo
Berdasarkan  identifikasi  variabel  simulasi,  diketahui bahwa  terdapat  3  variabel  utama  simulasi  yang  bersifat acak, yaitu  jumlah calon mahasiswa baru yang mendaftar Ujian  Saringan  Masuk  (USM),  jumlah  calon  mahasiswa yang  mengikuti  USM,  dan  jumlah  mahasiswa  baru  yang melakukan daftar ulang. Data histori untuk ketiga variabel acak  tersebut  diambil  dari  sebuah  program  studi  pada sebuah  perguruan  tinggi.  Adapun  data  histori  yang digunakan  merupakan  data  penerimaan  mahasiswa  baru selama 23 tahun seperti yang ditunjukkan oleh tabel I.
TABEL I D ATA HISTORI PENERIMAAN BAHASISWA BARU Tahun Jumlah Mahasiswa Pendaftar USM Lulus USM Registrasi Ulang 2000 400 309 309 2001 436 316 312 2002 600 345 329 2003 700 381 365 2004 532 452 443 2005 349 320 280 2006 926 574 502 2007 1410 872 647 2008 1326 864 688 2009 1234 847 722 2010 1065 829 645 2011 1092 690 651 2012 1184 799 760 2013 842 540 511 2014 774 491 467 2015 885 598 572 2016 795 584 567 2017 437 308 297 2018 638 513 453 2019 561 503 406 2020 586 532 401 2021 507 453 335 2022 582 447 217
Berdasarkan  data  histori  tersebut,  dibuatlah  distribusi probabilitas, distribusi probabilitas kumulatif dan interval angka  aca  untuk  ketiga  variabel  acak  simulasi.  Tabel  II menunjukkan distribusi probabilitas, probabilitas kumulatif dan  interval  angka  acak  untuk  variabel  acak  Jumlah Mahasiswa  pendaftar  USM.  Tabel  III  menunjukkan distribusi probabilitas, probabilitas kumulatif dan interval
angka acak untuk variabel acak Jumlah Mahasiswa Lulus USM.  Tabel  IV  menunjukkan  distribusi  probabilitas, probabilitas  kumulatif  dan  interval  angka  acak  untuk variabel acak Jumlah Mahasiswa Registrasi Ulang.
TABEL III PERSIAPAN SIMULASI VARIABEL ACAK J UMLAH M AHASISWA PENDAFTAR
USM Jml Mahasiswa Frek Probabilitas Probabilitas Kumulatif Interval Angka Acak 349-525 5 0,22 0,22 0-22 526-702 7 0,30 0,52 23-52 703-879 3 0,13 0,65 53-65 880-1056 2 0,09 0,74 66-74 1057-1233 3 0,13 0,87 75-91 1234-1410 3 0,13 1,00 91-100
TABEL IIIII PERSIAPAN SIMULASI VARIABEL ACAK J UMLAH M AHASISWA LULUS
USM
Jml Mahasiswa Frek Probabilitas Probabilitas Kumulatif Interval Angka Acak 308-401 6 0,27 0,27 0-27 402-495 4 0,18 0,45 28-45 496-589 6 0,27 0,73 46-73 590-683 1 0,05 0,77 74-77 684-777 1 0,05 0,82 78-82 777-871 4 0,18 1,00 83-100
TABEL IVV PERSIAPAN SIMULASI VARIABEL ACAK J UMLAH M AHASISWA REGISTRASI ULANG
Jml Mahasiswa Frek Probabilitas Probabilitas Kumulatif Interval Angka Acak 217-307 3 0,13 0,13 0-13 308-398 5 0,22 0,35 14-35 399-489 5 0,22 0,57 36-57 490-580 4 0,17 0,74 58-74 581-671 3 0,13 0,87 75-87 672-762 3 0,13 1,00 88-100
Berdasarkan  tabel  II  –  IV  diketahui  bahwa  kebutuhan bilangan acak untuk mensimulasikan ketiga variabel acak tersebut adalah angkan nol hingga 100. Tahap selanjutnya adalah membangkitkan bilangan acak.  Bilangan acak yang dibangkitkan  merupakan  bilangan  acak  yang  terdistribusi Uniform  dengan  angka  diantara  0  hingga  1  [U(0,1)]. Sehingga  setiap  bilangan  acak  yang  muncul  memiliki kesempatan yang sama.
Pada  penelitian  ini,  digunakan  fungsi  khusus  yang terdapat  pada  bahasa  Phyton  untuk  membangkitkan bilangan  acak, yaitu  fungsi random(). Penggunaan  fungsi random() akan  menghasilkan  bilangan  acak  riil  yang berbeda-beda. Selain itu digunakan pula fungsi randint(a,b) yang berfungsi untuk menghasilkan angka acak dengan tipe integer  yang  berada  pada  rentang  minimal  a  hingga  b. Gambar  2  menunjukkan  fungsi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  untuk  menghasilkan  angka  acak  integer antara angka 0-100.

## Gambar 2. Fungsi membangkitkan bilangan acak pada Phyton
Setelah itu, bilangan acak yang dibangkitlan digunakan untuk memperoleh nilai-nilai dari setiap variabel acak yang disimulasikan.  Sebagai  contoh,  jika  diperoleh  bilangan acak  yang  dibangkitkan  adalah  50.  Maka  hasil  simulasi untuk setiap variabel simulasi adalah sebagai berikut:
a. Simulasi variabel jumlah mahasiswa pendaftar USM Berdasarkan  angka  acak  yang  berhasil  dibangkitkan yaitu 50, maka jika dilihat dari Tabel II kolom Interval Angka Acak diketahui bahwa angka acak 50 terdapat pada  kelas  interval  kedua.  Pada  kelas  iterval  kedua tersebut  diketahui  bahwa  interval  Jumlah  Mahasiswa yaitu  526-702.  Maka  diperoleh  hasil  simulasi  nilai variabel acak Jumlah Mahasiswa adalah (526+702)/2 =  614.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  jumlah mahasiswa pendaftar USM hasil simulasi pada periode tertentu adalah 614 mahasiswa.
b. Simulasi variabel jumlah mahasiswa lulus USM Berdasarkan  angka  acak  yang  berhasil  dibangkitkan yaitu 50, maka jika dilihat dari Tabel III kolom Interval Angka Acak diketahui bahwa angka acak 50 terdapat pada  kelas  interval  ketiga.  Pada  kelas  iterval  ketiga tersebut  diketahui  bahwa  interval  Jumlah  Mahasiswa yaitu  496-589.  Maka  diperoleh  hasil  simulasi  nilai variabel acak Jumlah Mahasiswa adalah (496+589)/2 =  542,5  543.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa jumlah  mahasiswa  lulus  USM  hasil  simulasi  pada periode tertentu adalah 543 mahasiswa.
c. Simulasi variabel jumlah mahasiswa registrasi ulang Berdasarkan  angka  acak  yang  berhasil  dibangkitkan yaitu  50,  maka  jika  dilihat  dari  Tabel  IV  kolom Interval Angka Acak diketahui bahwa angka acak 50 terdapat pada kelas interval ketiga. Pada kelas iterval ketiga  tersebut  diketahui  bahwa  interval  Jumlah Mahasiswa  yaitu  399-489.  Maka  diperoleh  hasil simulasi nilai variabel acak Jumlah Mahasiswa adalah (399+489)/2 = 444. Sehingga dapat dikatakan bahwa jumlah mahasiswa registrasi ulang hasil simulasi pada periode tertentu adalah 444 mahasiswa.
Simulasi  dapat  dilakukan  sebanyak  yang  dibutuhkan oleh  pengguna,  sehingga  pengguna  dapat  melihat  tren fluktuasi  nilai  dari  ketiga  variabel  simulasi  pada  setiap periode simulasi. Hasil dimulasi dapat ditampilkan dalam bentuk tabel maupun grafik.
B. Pemodelan  Sistem  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru dengan Metode Monte Carlo
Pemodelan  yang  dilakukan  dalam  pengembangan perangkat  lunak  pada  penelitian  ini,  menggunakan
pendekatan  SKPL  (Spesifikasi  Kebutuhan  Perangkat Lunak, pemodelan OOD (Object Oriented Design). SKPL yang  dibangun  dibagi  menjadi  dua  kebutuhan,  yaitu kebutuhan  non  fungsional  dan  fungsional.  SKPL fungsional  dapat  dilihat  pada  Tabel  V  dan  SKPL  non fungsional dapat dilihat pada Tabel VI.
TABEL VV SKPL FUNGSIONAL SISTEM PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA BARU DENGAN METODE SIMULASI MONTE CARLO Kode Kebutuhan Keterangan SKPL-F-001 Sistem dapat menunjukkan data fakta yang telah dimiliki untuk melakukan simulasi SKPL-F-002 Sistem dapat melakukan perhitungan untuk membuat tabel distribusi frekuensi untuk melakukan simulasi SKPL-F-003 Sistem dapat membangkitkan bilangan acak, kemudian melakukan simulasi menggunakan metode mote carlo berdasarkan data pada tabel frekuensi yang telah dibuat SKPL-F-004 Sistem dapat menambah data apabila diperlukan TABEL VI SKPL NON FUNGSIONAL SISTEM PREDIKSI JUMLAH
MAHASISWA BARU DENGAN METODE SIMULASI MONTE
CARLO Kode Kebutuhan Keterangan SKPL-NF-001 Sistem yang dibangn menggunakan bahasa pemrograman python, dengan database MySQL SKPL-NF-002 Sistem bekerja menggunakan web browser tanpa terkoneksi internet SKPL-NF-003 Tidak ada pengguna khusus untuk menggunakan aplikasi ini SKPL-NF-004 Antarmuka pengguna menggunakan pustaka streamlit yang berjalan di platform berbahasa python
Model  analisis  kebutuhan  fungsional  merupakan analisis  tentang  hal-hal  yang  dilakukan  sistem  ketika diimplementasikan. Analisis kebutuhan ini untuk menentukan masukan yang dibutuhkan sistem, proses yang digunakan  untuk  mengolah  masukan  menjadi  keluaran yang  akan  dihasilkan  oleh  sistem.  Pemodelan  fungsional sistem  akan  menggunakan  UML  ( Unified  Modelling Language ).  Adapun  pemodelan  dilakukan  dengan menggunakan diagram usecase, skenario usecase, diagram activity,  dan  class  diagram  aplikasi.  Usecase  diagram merupakan konstruksi yang digunakan untuk mendeskripsikan  hubungan-hubungan  yang  terjadi  antar aktor dengan aktivitas yang terdapat pada sistem. Sasaran pemodelan  usecase  diantaranya  adalah  mendefinisikan kebutuhan  fungsional  dan  operasional  sistem  dengan mendefinisikan  skenario  penggunaan  sistem  yang  akan dibangun.  Usecase  diagram  untuk  aplikasi  simulasi penerimaan mahasiswa menggunakan metode monte carlo dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3.  Diagram Usecase Sistem Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru dengan Metode Simulasi Monte Carlo
Pada  Gambar  3  tampak  bahwa  terdapat  satu  pengguna yang  disebut  sebagai  operator.  Operator  yang  dimaksud dapat merupakan pimpinan perguruan tinggi atau pimpinan fakultas atau pimpinan program studi. Jadi yang di maksud operator  pada  diagram  usecase  tersebut  adalah  siapa  saja (pengguna)  yang  dapat  menjalankan  perangkat  lunak tersebut.  Adapun  penjelasan  lebih  rinci  berkaitan  dengan aktivitas  yang  terdapat  didalam  sistem  yang  dibangun, dijelaskan pada Tabel VII.
TABEL VII DEFINISI USECASE SISTEM PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA BARU DENGAN METODE SIMULASI MONTE CARLO Use Case
Spesifikasi Lihat Data Fakta Proses melihat data fakta yang sudah dikumpulkan, berisi data tahun penerimaan mahasiswa, jumlah mahasiswa yang mendaftar, jumlah mahasiswa yang lulus ujian saringan masuk, dan jumlah mahasiswa yang melakukan registrasi Pembuatan Tabel Distribusi Frekuensi Proses pembuatan tabel distribusi frekuensi untuk masing-masing data (jml pendaftar, jml lulus, dan jml register) yang nantinya digunakan untuk simulasi Menampilkan Hasil Simulasi Proses membangkitkan bilangan acak, kemudian dilakukan pencocokkan dengan tabel distribusi frekuensi yang sudah terbentuk sebelumnya Update Data Proses update data fakta
Gambar 4 menunjukkan class diagram yang menggambarkan  struktur  sistem  dengan  menujukkan sistem class, atributnya, metode dan hubungan antar objek. Class diagram untuk aplikasi simulasi penerimaan
Gambar 4.  Diagram  Class  Sistem  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru dengan Metode Simulasi Monte Carlo

## C. Antarmuka  Sistem  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru dengan Metode Simulasi Monte Carlo
Selanjutnya Gambar 5 – 8 menunjukkan antarmuka daro Sistem  Prediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru  dengan  Metode Monte Carlo.
Gambar 5.  Antarmuka lihat data fakta
Gambar 6.  Antarmuka memasukkan jumlah simulasi
Gambar 5.  Antarmuka menampilkan hasil simulasi
Gambar 5.  Antarmuka update data penerimaan mahasiswa

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penerapan  metode  simulasi  Monte Carlo pada penelitian ini, diketahui bahwa metode Monte Carlo  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah mahasiswa baru untuk periode mendatang. Sehingga hasil simulasinya  memberikan  gambaran  tren  fluktuasi  jumlah mahasiswa  baru pada  sebuah program  studi  tertentu pada sebuah  perguruan  tinggi.  Hasil  ini  diharapkan  dapat membantu  pimpinan  perguruan  tinggi,  pimpinan  fakultas ataupun  pimpinan  program  studi  untuk  mengambil keputusan  baik  yang  berkaitan  dengan  strategi  promosi atau  pun  yang  berkaitan  dengan  penyediaan  sarana prasarana.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Garaika  dan  W.  Feriyan,  “Promosi  dan  Pengaruhnya  terhadap Animo  Calon Mahasiswa  Baru dalam Memilih  Perguruan  Tinggi Swasta”, Jurnal Aktual STIE Trisna Negara vol.16, no.1, h. 21-27,
2018. [2] M.  Najib,  F.  Roza,  “  Prediksi  Peserta  Didik  Baru  untuk Mengoptimalkan Promosi Menggunakan Algoritma Monte Carlo”,
Jurnal Informaika Ekonomi Bisnis, 2022, vol.4, no.4, h. 154-159.
[3] M.H. Munandar dan Masrizal, “ Simulasi Penjualan Arang Batok Kelapa  dengan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo  pada  CV. Banjar Berniaga”, Jurnal Ilmiah Fakultas Sains dan Teknologi, Vol. 7, No. 2, pp. 100-105. 2019.
[4] Fujimoto,   R.,  Bock,  C.,  Chen,  W.,  Page,   E.,  &  Panchal,  J.  H, “Research   Challenges   in  Modeling  and  Simulation  for Engineering  Complex  Systems.”  USA,  Georgia     Institute     of Technology, 2017.
[5] Eko W.A, Sona P.M, Saputra A.F, &Rolliawati D, “Pemodelan dan Simulasi Antrian Pendaftaran Driver Baru Go-Jek di Sidoarjo.” Vol 17(1), Majalah Imiah Unikom. 2019, pp. 13-18
[6] B.Y. Geni, J. Santony, dan Sumijan, “Prediksi Pendapatan Terbesar pada Penjualan Produk Cat dengan Menggunakan Metode Metode Carlo”, Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, Vol. 1, No.4, pp. 15- 20. 2019.
[7] T.K.  Rahayu,  “  Simulasi  Monte  Carlo  untuk  Memprediksi Keuntungan Penjualan”, MJRICT : Musamus Journal og Research Information and Communication Technology, Vol. 2, No.1, pp. 1- 6. 2019.
[8] M. Ihksan, S. Defit, dan Y. Yunus, “Simulasi Monte Carlo dalam Memprediksi Tingkat Pendapatan Penjualan Kuliner (Studi Kasus pada Radja Minas Padang)”, Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, Vol. 3, No.1, pp. 28-33. 2021.
[9] Hayati,  N.,  Defit,  S., &  Nurcahyo, G.  W, “Optimalisasi  Prediksi Penjualan  Produk  Herbal  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo dalam  Meningkatkan  Transaksi  (Studi  Kasus:  Toko  Herbal  An Nabawi),” Vol 2(4), Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 2020, pp. 117-122.
[10] J.O. Holman and A. Hacherl, “Teaching Monte Carlo Simulation with  Python”,  Journal  of  Statistics  and  Data  Science  Education,
2023,
vol.
31,
no.1, pp.33-44, https://doi.org/10.1080/26939169.2022.2111008 .
[11] K.H.  Manurung  dan  J.  Santony,  “Simulasi  Pengadaan  Barang Menggunakan Metode Monte Carlo”, Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi, Vol.1, No.3, pp. 7-10. 2019.
[12] Bertot,L.,  Genaud,  S.,  and  Gossa,  J,  “An  Overview  of  Cloud Simulation  Enhancement  Using  the  Monte-Carlo  Method,"  18th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID), Washington, DC, 2018, pp. 386-387.
[13] A.  Li,  Y.  Ren,  D.  Yang  and  Z.  Li,  "A  Monte  Carlo  Simulation- Based  Algorithm  for  a  Repairable  System  in  GO  Methodology," 2018  5th  International  Conference  on  Dependable  Systems  and Their Applications (DSA), Dalian, China, 2018, pp. 119-125, doi: 10.1109/DSA.2018.00029.
[14] S.D.  Anggraini,  G.W.  Nurcahyo,  “Prediksi  Peningkatan  Jumlah Pelanggan  dengan  Simulasi  Monte  Carlo”,  Jurnal  Informaika
Ekonomi Bisnis, 2021, vol.3, no.3, h.95-100.
[15] M.  Apri,  D  Aldo,  dan  Hariselmi,  “Simulasi  Monte  Carlo  untuk Memprediksi  Jumlah  Kunjungan  Pasien”,  JURSIMA:  Jurnal Siatem Informasi dan Manajemen, 2019, V.7, No.2. h. 32-46
[16] G. Ciaburro, “Hands-On Simulation Modeling with Python”, Packt Publishing Ltd, Birmingham-UK, 2020, pp. 88-113.