## JCAR 6 (2) (2024)

## Journal of Classroom Action Research
http://jppipa.unram.ac.id/index.php/jcar/index
___________ Email: muhammaderfan@unram.ac.id
Copyright © 2024, Erfan et al. This open access article is distributed under a (CC-BY License)
Penggunaan Bahasa Pemrograman Python dalam Analisis Hubungan Peminat dan Daya Tampung Seluruh Prodi di Indonesia Pada PTN Akademik, Vokasi dan PTKIN Tahun 2023
Muhammad Erfan 1* , Ilham Handika 1 , Afriyanti 2 , Wiji Aziiz Hari Mukti 3 , Tursina Ratu 4
1 Universitas Mataram, Mataram, Indonesia.
2 Universitas Gunung Kidul, Yogyakarta, Indonesia.
3 Universitas Islam Negeri Fatmawati Sukarno Bengkulu, Bengkulu, Indonesia.
4 Universitas Muhammadiyah Mataram, Mataram, Indonesia.
DOI: DOI: https://doi.org/10.29303/jppipa.v6i2.7417
Received : 20 Maret 2024 Revised : 07 Mei 2024                                      Accepted : 10 Mei 2024
Abstract: This research aims to analyze the opportunities for prospective new students who will enroll in state higher education study programs, both PTN Academic, PTN Vocational, and PT Keagamaan Islam Negeri through ratios or comparisons of capacity and number of applicants for a study program based on region and type of tertiary institution. all study programs  in  Indonesia.  The  analysis  was  carried  out  using  the  Python  programming language  with  the  involvement  of  the  Numpy,  Pandas  and  MatPlotLib  libraries.  The analysis process carried out starts from data scrapping, data cleaning, data transformation, and data sorting. The results of the research show that there are 10 study programs with the  most  interest,  namely  the  Criminology  Study  Program  (University  of  Indonesia), Communication Sciences (UNJ), Informatics Engineering (Unpad), Informatics Engineering Education  (UNY),  Digital  Business  (UNS),  Information  Systems  and  Technology  (UNJ), Communication  Science  (Unpad),  Medicine  (UGM),  Communication  Science  (UGM),  and Communication  Science  (UPI).  Based  on  region,  the  lowest  ratio  is  on  the  island  of  Java, which means that there is a very large difference between the capacity and those interested in  study  programs  with  the  capacity  being  much  smaller  compared  to  the  number  of people interested in study programs on the island of Java. Based on the type of PTN, study programs under vocational state universities are less popular when compared to Academic State Universities.
Keywords: Ltmpt, Campus, Academic, Higher Education.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peluang calon mahasiswa baru yang akan  mendaftar  pada  program  studi  perguruan  tinggi  negeri  baik  PTN  Akademik,  PTN Vokasi, dan PT Keagamaan Islam Negeri melalui rasio atau perbandingan daya tampung dan  jumlah  pendaftar  pada  suatu  program  studi  berdasarkan  berdasarkan  wilayah  dan jenis  perguruan  tinggi.  seluruh  program  studi  di  Indonesia.  Analisis  dilakukan  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dengan  keterlibatan  perpustakaan  Numpy, Pandas  dan  MatPlotLib.  Proses  analisis  yang  dilakukan  dimulai  dari  data  scrapping, pembersihan  data,  transformasi  data,  dan  pemilahan  data. Hasil  penelitian  menunjukkan terdapat  10  program  studi  yang  paling  banyak  diminati  yaitu  Prodi  Kriminologi (Universitas Indonesia), Ilmu Komunikasi (UNJ), Teknik Informatika (Unpad), Pendidikan Teknik  Informatika  (UNY),  Bisnis  Digital  (  UNS),  Sistem dan  Teknologi  Informasi  (UNJ), Ilmu  Komunikasi  (Unpad),  Kedokteran  (UGM),  Ilmu  Komunikasi  (UGM),  dan  Ilmu
Komunikasi  (UPI).  Berdasarkan  wilayah,  rasio  terendah  terdapat  di  Pulau  Jawa  yang berarti  terdapat  perbedaan  yang  sangat  besar  antara  daya  tampung  dengan  peminat program  studi  dengan  daya  tampung  yang  jauh  lebih  kecil  jika  dibandingkan  dengan jumlah  peminat  program  studi  di  Pulau  Jawa.  Pulau  Jawa.  Berdasarkan  jenis  PTN, program  studi  pada  perguruan  tinggi  negeri  vokasi  kalah  populer  jika  dibandingkan dengan Perguruan Tinggi Negeri Akademik.
Kata Kunci: Ltmpt, Kampus, Akademik, Perguruan Tinggi.

## Pendahuluan
Perguruan  tinggi  memegang  peranan  yang sangat penting dalam membentuk individu, mengembangkan  pengetahuan,  dan  memajukan masyarakat  (Nulhaqim,  et  al.,  2016;  Febriani,  2019; Rimanto,  et  al.,  2021;  Sahrin,  et  al.,  2022).  Perguruan tinggi  selain  menjadi  tempat  untuk  membentuk individu, mengembangkan pengetahuan, dan memajukan  masyarakat,  juga  sebagai  fondasi kemajuan,  wadah  berkembangnya  berbagai  inovasi dan  penelitian,  pemajuan  pengetahuan  dan  budaya, pengembangan keterampilan dan kemandirian, pembentukan  karier dan koneksi, berkontribusi dalam pembangunan ekonomi, serta advokasi dan pemecahan masalah  sosial  (Safriadi,  et  al.,  2015;  Fuady,  2022; Wijaya,  2022;  Dina  et  al.,  2023).  Oleh  karena  itu,  tidak dapat dipungkiri peranan perguruan tinggi sangat vital dalam  pembentukan  sumber  daya  manusia  yang bermutu di masa saat ini.
Perguruan  tinggi  yang  memiliki  kualitas  yang baik tentu tidak lepas dari kualitas program studi yang ada  pada  perguruan  tinggi  tersebut  (Dirwan,  2012; Wibowo  &  Widodo,  2015).  Hubungan  antara  kualitas program  studi  (Prodi)  dan  kualitas  perguruan  tinggi (PT) sangatlah erat dan saling memengaruhi (Kurnia & Deviyantoro,  2023;  Qomusuddin  &  Romlah,  2021; Tama  &  Agatha,  2021).  Kualitas  program  studi  yang unggul  dapat  meningkatkan  reputasi  dan  citra perguruan  tinggi  secara  keseluruhan  serta  perguruan tinggi  yang  memiliki  akreditasi  yang  baik  cenderung memiliki  program  studi  yang  berkualitas  (Indriati,  et al.,  2023).  Perguruan  tinggi  yang  berkomitmen  untuk meningkatkan  kualitas  program  studi  mereka  akan secara keseluruhan meningkatkan reputasi, daya tarik, dan  kontribusi  mereka  terhadap  pendidikan  dan pembangunan  masyarakat  (Sholeh,  2023).  Untuk menjaga  kulitas  perguruan  tinggi  ini  salah  satunya dilakukan  dengan  tetap  menjaga  kualitas  input  dan output  mahasiswa, input dalam hal proses seleksi dan penjaringan  calon  mahasiswa  baru,  output  dalam  hal luaran  keterampilan  dan  keberhasilan  mahasiswa setelah lulus dari program studi tersebut (Irwan, 2016; Romdloni, 2021; Suryanti, 2019).
Proses seleksi dan penjaringan calon  mahasiswa baru oleh perguruan tinggi biasanya dilakukan dengan proses  seleksi.  Seleksi  tersebut  antara  lain  bisa  dari Seleksi  Nasional  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri (SNMPTN),  Ujian  Tulis  Seleksi  Bersama  Masuk Perguruan  Tinggi  Negeri  (SBMPTN),  Seleksi  Mandiri, maupun  berbagai  jalur  lain  yang  disediakan  oleh perguruan  tinggi.  Setelah  melewati  proses  seleksi  dan memenuhi  semua  persyaratan  yang  ditetapkan,  calon mahasiswa  yang  diterima  akan  menjadi  mahasiswa perguruan  tinggi  negeri  dan  dapat  melanjutkan pendidikan tinggi mereka sesuai dengan program studi yang dipilih.
Proses  penerimaan  dapat  bervariasi  antara perguruan  tinggi  dan  program  studi  tertentu.  Tingkat kesulitan  untuk  dapat  diterima  di  perguruan  tinggi negeri  tertentu  juga  bervariasi  sesuai  dengan  daya tampung,  peminat,  dan  prospek  lulusan  dari  program studi  unggulan  yang  sudah  terakreditasi  unggul  dari program  studi  yang  ada  di  perguruan  tinggi  negeri tersebut.  Daya  tampung  perguruan  tinggi  negeri mencerminkan jumlah mahasiswa yang dapat diterima oleh perguruan tinggi tersebut dalam satu tahun ajaran tertentu.  Peminat  perguruan  tinggi  negeri  mengacu pada  jumlah  calon  mahasiswa  yang  mengajukan aplikasi  untuk  diterima  di  perguruan  tinggi  tersebut. Peminat  ini  dapat  bervariasi  tergantung  pada popularitas  dan  reputasi  perguruan  tinggi,  program studi  yang  ditawarkan,  dan  faktor-faktor  lain  seperti lokasi geografis, biaya, dan fasilitas.
Beberapa  perguruan  tinggi  negeri  kadang memiliki  daya  tampung  yang  lebih  terbatas  daripada jumlah  peminat  yang  mendaftar  untuk  program  studi tertentu  di  perguruan  tinggi  negeri  tersebut.  Dalam kasus seperti itu, biasanya ada proses seleksi yang ketat untuk  menentukan  calon  mahasiswa  yang  diterima. Dalam  proses  seleksi  tentunya  ada  persaingan  antara calon  mahasiswa,  semakin  banyak  peminat  untuk suatu  program  studi  maka  akan  semakin  ketat persaingan  yang  harus  dilalui  untuk  diterima  di program studi tersebut (Fitria et al., 2020; Pratiwi et al., 2015).
Dalam  proses  melanjutkan  studi  di  perguruan tinggi,  calon  mahasiswa  yang  baru  lulus  sekolah menengah  hendaknya  dapat  memperhatikan  berbagai
faktor seperti lokasi geografis wilayah, kenis perguruan tinggi  negeri,  biaya,  fasilitas  dan  akreditasi  dari program  studi  yang  akan  dituju.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  peluang calon mahasiswa baru yang akan mendaftarkan diri di program  studi  perguruan  tinggi  negeri  baik  PTN Akademik, PTN Vokasi, maupun PT Keagamaan Islam negeri melalui rasio atau perbandingan daya tampung dan  jumlah  peminat  suatu  program  studi  berdasarkan wilayah dan jenis program studi di indonesia.

## Metode
Penelitian  ini  menggunakan  metode exploratory data  analysis (EDA).  EDA  dilakukan  pada  tahapan permulaan  analisis  yang  memberikan  kerangka  awal analisa. Kerangka awal analisa ini berupa analisis pola, faktor  penting  data  serta  anomali.  Tujuan  utama exploratory  data  analysis adalah  untuk  mencari kesalahan  serta  memahami  pola  apa  saja  yang tergambar pada data. Tahapan-tahapan yang dilakukan pada exploratory  data  analysis dalam  penelitian  ini adalah  1)  memuat  data  yang  diperoleh  dalam  satu dataframe,  2)  mengecek  tipe  data  ( data  type ),  3) menghapus  baris  atau  kolom  data  yang  tidak  relevan atau yang berisi NaN ( Not-A-Number ), serta 4) Mencari data outliers .
Data  mengenai  daya  tampung  setiap  Perguruan Tinggi  Negeri  baik  yang  akademik,  vokasi,  dan Perguruan  Tinggi  Keagamaan  Islam  Negeri  diperoleh dari  database  ltmpt.ac.id  yang  dikumpulkan  secara manual  dengan  mengubahnya  ke  dalam  bentuk  file .csv  ( comma-separated  values ).  Penambahan  kolom  data selain  daripada  kolom  dari  laman  ltmpt.ac.id  adalah wilayah  letak  perguruan  tinggi  yang  dikategorikan menjadi berbagai wilayah di indonesia yang mencakup Sumatera,  Jawa,  Kalimantan,  Bali  Nusa  Tenggara, Sulawesi, serta Maluku dan Papua.
Setelah  data  terkumpul,  tahapan  selanjutnya adalah  pengolahan  data  menggunakan  bahasa pemrograman Python. Data daya tampung dan jumlah peminat untuk masing-masing program studi yang ada di  Perguruan  Tinggi  Akademik,  Perguruan  Tinggi
Vokasi,  serta  PTKIN  dimasukkan  ke  dalam  format yang  sesuai  untuk  analisis.  Beberapa library atau pustaka  di  Pyhton  seperti  Numpy,  Pandas  serta MatPlotLib digunakan untuk mengelola, memanipulasi data serta menghasilkan dan menampilkan Pivot Tabel. Variabel-variabel  relevan  selanjutnya  yang  diekstraksi dari  set  data  untuk  digunakan  dalam  analisis  korelasi seperti rasio,  wilayah, dan jenis  PTN.  Rasio mencakup perbandingan  antara  variabel  daya  tampung  dan variabel  peminat  suatu  program  studi, wilayah mencakup  Sumatera,  Jawa,  Kalimantan,  Bali  Nusa Tenggara, Sulawesi, serta Maluku dan Papua, jenis PTN mencakup  Perguruan  Tinggi  Negeri  Akademik,  PTN Vokasi dan PTKIN.
Tahapan terakhir adalah visualisasi data dengan menggunakan library atau pustaka MatPlotLIb. Library atau  pustaka  MatPlotLIb  digunakan  untuk  membuat grafik,  diagram,  dan  peta  yang  menggambarkan  pola dan  hubungan  antara  variabel-variabel  yang  diamati. Visualisasi  yang  tepat  tentu  akan  membantu  dalam interpretasi dan pemahaman yang lebih baik  terhadap hasil  analisis  (Franconeri  et  al.,  2021;  Midway,  2020; Zhou, 2023).

## Hasil dan Pembahasan

## Penyusunan DataFrame
Telah  dilakukan data  scraping secara  manual pada  laman database daya  tampung  dan  peminat ltmpt.ac.id. Hasil data scraping secara manual ini dibuat menggunakan  excel  sebagaimana  ditunjukkan  pada Gambar  1.  Penambahan  kolom wilayah dan jenis  PTN yang  juga  dilakukan  secara  manual  di  Excel. DataFrame  sementara  dalam  bentuk  excel  ini kemudian  dikonversi  menjadi  csv  secara  online  yang selanjutnya  diunggah  ke  Platform  Kaggle  untuk dilakukan  analisis  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  Python  berbasis  Jupyter  Notebook. Platform  Kaggle  menyediakan  dataset  dan  notebook dalam  satu  paket  komputasi  yang  dapat  dijalankan secara online (Purwono & Mangkunegara, 2022).
(a) (b)
Gambar 1 . Display DataFrame (a) dataframe dari excel, (b) dataframe yang di- load di kaggle dengan library Pandas

## Tahapan Pengolahan Data
Pada tahapan ini penulis melakukan pengolahan dataset  daya  tampung  dan  peminat  setiap  program studi yang ada di perguruan tinggi negeri se-Indonesia dengan  menggunakan  beberapa  pustaka  atau library seperti  Pandas,  Numpy,  dan  MatPlotLib.  Tahapan pengolahan  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini meliputi Data Cleaning dan Data Transformation .
Data Cleaning / Pembersihan Data Sebelum dilakukan data cleaning , terlebih dahulu penulis  mencari  tahu  ada  berapa  baris  data  yang memiliki  nilai  NaN  ( Not  A  Number )  khususnya  pada kolom  peminat  yang  kosong  karena  program  studi yang  ada  di  masing-masing  perguruan  tinggi  negeri yang bisa saja merupakan program studi baru sehingga belum  terdapat  data  peminat  dari  program  studi  baru tersebut.
Berdasarkan  Gambar  2  dapat  diketahui  bahwa terdapat  4.555  baris  berisi  angka  dari  4.783  baris  data keseluruhan.  Hal  ini  menandakan  bahwa  terdapat  288 prodi  yang  tidak  memiliki  nilai  pada  kolom  peminat atau  terdapat  288  program  studi  baru  di  tahun  2023 untuk  perguruan  tinggi  negeri  baik  dengan  jenis  PTN Akademik, Vokasi, maupun PTKIN.
Gambar 2 . Deskripsi Tipe Data dari masing-masing kolom pada DataFrame di variabel Kampus
Data  Cleaning  dilakukan  dengan  men drop atau membuang baris data program studi baru menggunakan  perintah dropna dengan  subset  peminat yaitu  kolom  yang  terdapat NaN .  Hasil Data  Cleaning disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3 . Deskripsi Tipe Data setelah dilakukan Data Cleaning pada DataFrame di variabel Kampus
Data Transformation / Transformasi Data
Transformasi  data  dilakukan  dengan  membuat variabel  baru  yang  dinamai  prodi  yang  berisi  satu kolom  tambahan  yaitu  rasio.  Kolom  rasio  dengan  tipe data float merupakan  perbadingan  antara  nilai  pada kolom  daya_tampung_2024  dibagi  dengan  nilai  pada kolom peminat.
Gambar 4 . Penambahan kolom rasio sebagai hasil perbandingan antara nilai pada kolom daya_tampung_2024 dengan kolom peminat
Data Sorting / Pengurutan Data
1. Pengurutan Data Keseluruhan
Data  sorting  atau  pengurutan  data  program studi  berdasarkan  rasio  antara  daya  tampung  dan
peminat  dilakukan  dengan  perintah  .sort_values()  dan diperoleh  10  program  studi  dengan  rasio  terkecil sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5 . . Hasil Sorting Data 10 Prodi dengan rasio terkecil
Berdasarkan  Gambar  5,  dapat  diketahui  bahwa ketimpangan  antara  daya  tampung  dan  peminat  dari 10  program  studi  dari  berbagai  universitas  diketahui dari  wilayah  pulau  jawa  serta  dari  jenis  perguruan tinggi  yang  berasal  dari  PTN  Akademik.  Hal  ini menandakan  persaingan  untuk  masuk  ke  salah  satu dari  10  program  studi  di  atas  tentu  lebih  besar (Mohammad & Ryca Maulidiyah, 2020).

## 2. Pengurutan Data Berdasarkan Wilayah
Hasil  data  sorting  berdasarkan  wilayah dilakukan  berdasarkan  value  yang  ada  pada  kolom wilayah.  Nilai-nilai  tersebut  meliputi  Sumatera,  Jawa, Kalimantan,  Bali  Nusa  Tenggara,  Sulawesi,  dan Maluku  Papua.  Selanjutnya  dari  kelima  value  ini kemudian  dicari  rerata  daya  tampung  dan  rerata peminatnya untuk semua program studi yang dikemas kedalam  sebuah  variabel  rerata_wilayah.  Hasil  rerata daya tampung, rerata peminat dan rasio per 6 wilayah di Indonesia ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6 . . Rerata daya tampung dan rerata peminat untuk 6 wilayah di Indonesia disertai dengan rasio perwilayah
Berdasarkan  Gambar  6  dapat  diketahui  bahwa rasio perwilayah terendah ada di Pulau Jawa dan rasio tertinggi  ada  di  Wilayah  Maluku  Papua.  Hal  ini menandakan  bahwa  perbandingan  antara  daya tampung  dan  peminat  program  studi  di  wilayah maluku papua tidak terlalu jauh sedangkan di wilayah jawa, terdapat perbedaan yang sangat jauh antara daya tampung dan peminat program studi. Perbedaan yang sangat  jauh  ini  tentu  berkaitan  dengan  kepadatan
penduduk.  Sebaran  penduduk  Indonesia  yang  lebih kurang 60% berada di Pulau Jawa membuat persaingan untuk  masuk  ke  program  studi  kampus  ternama menjadi sangat ketat (Hadiyanto, 2017).
3. Data Sorting Berdasarkan Jenis PTN Hasil  data  sorting  berdasarkan  jenis  PTN dilakukan  berdasarkan  value  yang  ada  pada  kolom jenis_universitas.  Nilai-nilai  tersebut  meliputi  PTN
Akademik,  PTN  Vokasi,  dan  PTKIN.  Selanjutnya  dari ketiga  value  ini  kemudian  dicari  rerata  daya  tampung dan  rerata  peminatnya  untuk  semua  program  studi yang dikemas
kedalam
sebuah
variabel
rerata_per_jenis.  Hasil  rerata  daya  tampung,  rerata peminat  dan  rasio  untuk  tiga  jenis  PTN  yang  ada  di Indonesia ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7 . . Rasio daya tampung program studi tahun 2024 dan peminat berdasarkan jenis PTN
Berdasarkan  Gambar  7  dapat  diketahui  bahwa rasio  terbesar  berada  pada  Perguruan  Tinggi  Negeri Vokasi.  Hal  ini  menandakan  bahwa  banyak  program studi  yang  berada  di  bawah  perguruan  tinggi  negeri vokasi  yang  sedikit  peminatnya  jika  dibandingkan dengan  rerata  program  studi  yang  berada  dibawah Perguruan  Tinggi  Negeri  Akademik.  Selain  itu, peluang  lulusan  sekolah  menengah  diterima  untuk melanjutkan studi di PTN Vokasi lebih besar daripada di perguruan tinggi negeri Akademik.

## Kesimpulan
Berdasarkan  berbagai  proses  yang  telah dilakukan terhadap data frame daya tampung program studi tahun 2024 dan banyaknya peminat di tahun 2023 dapat  diketahui  bahwa  tedapat  10  program  studi dengan  peminat  terbanyak  di  Indonesia.  Program- program  studi  tersebut  yaitu  Kriminologi  (Universitas Indonesia), Ilmu Komunikasi (UNJ),
Teknik
Informatika  (Unpad),  Pendidikan  Teknik  Informatika (UNY),  Bisnis  Digital  (UNS),  Sistem  dan  Teknologi
Informasi (UNJ), Ilmu
Komunikasi (Unpad), Kedokteran  (UGM),  Ilmu  Komunikasi  (UGM),  dan Ilmu  Komunikasi  (UPI).  Berdasarkan  wilayah,  rasio terendah  ada  di  pulau  jawa  yang  artinya  terdapat perbedaan yang sangat jauh antara daya tampung dan peminat  program  studi  dengan  daya  tampung  yang jauh  lebih  sedikit  jika  dibandingkan  dengan  jumlah peminat  program  studi  di  pulau  jawa.  Berdasarkan Jenis  PTN,  program  studi  yang  berada  di  bawah perguruan  tinggi  negeri  vokasi  lebih  sedikit peminatnya  jika  dibandingkan  dengan  Perguruan Tinggi  Negeri  Akademik.  Hasil  penelitian  ini  kiranya dapat  menjadi  acuan  atau  referensi  calon  mahasiswa yang ingin menempuh pendidikan di Perguruan Tinggi Negeri di Indonesia.

## Refrensi
Dina,  S.,  Phangesti,  D.  S.,  &  Hafizh,  M.  (2023). Manajemen  Strategik  Pengembangan  Budaya Akademik  Perguruan  Tinggi  Keagamaan  Islam Negeri  di  Era  Digital. Munaddhomah:  Jurnal Manajemen Pendidikan Islam , 4 (3), 569–580.
Dirwan,  A.  (2012).  Perguruan  Tinggi  yang  Berkualitas Merupakan  Bagian  dari  Konsep  Kemandirian. Jurnal Mitra Manajemen , 4 (2), 1–3.
Febriani,  F.  (2019).  Peran  Perguruan  Tinggi  Bagi Masyarakat dan Nagari Di Sumatera Barat. Jurnal Pengabdian  Kepada  Masyarakat  DEWANTARA , 2 (2), 17–21.
Fitria,  N.,  Ulfah,  U.,  &  Arifudin,  O.  (2020).  Analisis Faktor-Faktor Terhadap Pengambilan Keputusan Calon  Mahasiswa  Untuk  Memilih  Jurusan Pendidikan  Agama  Islam. Jurnal  Al-Amar: Ekonomi  Syariah,  Perbankan  Syariah,  Agama  Islam, Manajemen Dan Pendidikan , 1 (2), 120–127. Franconeri, S. L., Padilla, L. M., Shah, P., Zacks, J. M., &
Hullman,  J.  (2021).  The  Science  of  Visual  Data Communication:  What  Works. Psychological Science  in  the  Public  Interest , 22 (3),  110–161. https://doi.org/10.1177/15291006211051956
Fuady, F. (2022). Peran Perguruan Tinggi Dalam Proses Pembangunan  Bidang  Kesejahteraan  Sosial.
Jurnal Ilmiah Multidisiplin , 1 (06), 30–37. https://doi.org/10.56127/jukim.v1i06.318 Hadiyanto, F. (2017). Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi  Fertilitas  di  Jawa  Barat. Jurnal Buletin Studi Ekonomi , 22 (1), 34–42.
Irwan,  I.  (2016).  Kualitas  Input  Mahasiswa  Baru  UIN Alauddin  Makassar  Tahun  2014. Teknosains: Media Informasi Sains Dan Teknologi , 10 (1), 31–44. Kurnia,  D.,  &  Deviyantoro.  (2023).  Analisis  Faktor- Faktor  Pada  Perguruan  Tinggi  Yang  Diminati
Masyarakat. Jurnal Akuntansi Manajemen (JAKMEN) , 2 (1), 1–8. https://doi.org/10.30656/jakmen.v2i1.6683
Midway,  S.  R.  (2020).  Principles  of  Effective  Data
Visualization. Patterns , 1 (9), 100141. https://doi.org/10.1016/j.patter.2020.100141
Mohammad,  W.,  &  Ryca  Maulidiyah,  N.  (2020). Pengaruh  Daya  Tampung  dan  Akreditasi Terhadap  Jumlah  Peminat  Program  S1  Soshum Jalur Sbmptn Universitas Negeri Surabaya Tahun 2020. Action  Research  Literate , 4 (1),  24–31. https://doi.org/10.46799/arl.v4i1.5
Nulhaqim,  S.  A.,  Heryadi,  D.  H.,  Pancasilawan,  R.,  & Ferdryansyah,  M.  (2016).  Peranan  Perguruan Tinggi Dalam Meningkatkan Kualitas
Pendidikan  di  Indonesia  Untuk  Menghadapi Asean Community 2015 Studi Kasus: Universitas Indonesia,  Universitas  Padjadjaran,  Institut Teknologi  Bandung. Share :  Social  Work  Journal ,
6 (2), 197.
https://doi.org/10.24198/share.v6i2.13209
Pratiwi,  L.  D.  B.,  Wibowo,  W.,  &  Zain,  I.  (2015).
Klasifikasi  Nilai  Peminat  SBMPTN  (Seleksi Bersama  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri)  ITS dengan Pendekatan Classification and Regression Trees (CART). Jurnal Sains Dan Seni ITS , 4 (2). Purwono,  P.,  &  Mangkunegara,  I.  (2022). Belajar  Data Science dengan Kaggle Dilengkapi dengan Praktikum Latihan Data Science Untuk Pemula .
Qomusuddin, I. F., & Romlah, S. (2021). Pengaruh Citra Perguruan  Tinggi  Terhadap  Keputusan  Kuliah Mahasiswa. Al  -  Mujaddid :  Jurnal  Ilmu-Ilmu Agama , 3 (2), 91–101.
Rimanto,  R.,  Hidayatullah,  K.,  &  Rudi  Wijaya,  M.
(2021). Peran
Perguruan Tinggi dalam Pemberdayaan  Masyarakat  Melalui  Bank  Mikro Waka. Tazkir :  Jurnal  Penelitian  Ilmu-Ilmu  Sosial
Dan Keislaman , 7 (1),
19–34. https://doi.org/10.24952/tazkir.v7i1.4111 Romdloni, M. (2021). Problematika Pendidikan Tinggi, Kurikulum dan Pendidik Di Indonesia. Jurnal Al- Murabbi ,
7 (1), 116–125.
https://doi.org/10.35891/amb.v7i1.2939 Safriadi,  N.,  Salam,  U.,  &  Hazriani,  R.  (2015). Pengembangan Knowledge Management System (KMS)  Untuk  Pengelolaan  Hasil  Penelitian  Di Universitas  Tanjungpura. Jurnal  Edukasi  Dan
Penelitian Informatika (JEPIN) , 1 (1). https://doi.org/10.26418/jp.v1i1.10009
Sahrin,  A.,  Arafat,  Y.,  &  Hadi,  A.  M.  (2022).  Peran Perguruan  Tinggi  dalam  Meningkatkan  Daya Saing  Daerah  di  Era  Otonomi. DIKSI:  Jurnal Kajian  Pendidikan  Dan  Sosial , 3 (2),  51–60. https://doi.org/10.53299/diksi.v3i2.202
Suryanti,  E.  W.  (2019).  Peningkatan  Mutu  Pendidikan Di  Perguruan  Tinggi:  Sebagai  Alternatif Penanggulangan  Pengangguran  Terdidik. Jurnal Likhitaprajna , 21 (2), 188–194.
Tama,  F.  S.,  &  Agatha,  M.  (2021).  Pengaruh  Citra Perguruan  Tinggi  dan  Akreditasi  Program  Studi Terhadap  Keputusan  Mahasiswa  Memilih Program Studi Pendidikan Ekonomi STKIP PGRI Tulungagung. Jupeko (Jurnal Pendidikan Ekonomi) , 6 (1), 39–46. Wibowo,  A.  J.  I.,  &  Widodo,  Y.  E.  (2015).  Identifikasi Penentu Intensi Studi di Perguruan Tinggi: Studi Kasus  terhadap  Universitas  Swasta  Katolik  di Indonesia. Jurnal  Manajemen  Maranatha(JMM) , 13 (1).
Wijaya,  M.  R.  (2022).  Optimalisasi  Peran  Perguruan Tinggi  Dalam  Pemberdayaan  Masyarakat. An Najah  (Jurnal  Pendidikan  Islam  Dan  Sosial Keagamaan) , 1 (1), 14–23.
Zhou, L. (2023). An Introduction to Data Visualization. Highlights  in  Science,  Engineering  and  Technology , 31 , 60–63.
https://doi.org/10.54097/hset.v31i.4813
Indriati, P., Salim, M. F. S., &  Sihite, M. (2023). Kinerja Perguruan  Tinggi  Dalam  Perspektif  Kinerja Layanan,  Strategi  Pemanfataan  Teknologi  dan Kompetensi  Sumberdaya  Manusia. JIMP:  Jurnal Ilmiah Manajemen Pancasila , 3 (1), 12-30.
Sholeh,  M.  I.  (2023).  Transparansi  Dan  Akuntabilitas
Dalam  Membangun  Citra  Positif  Melalui Manajemen Pendidikan Yang Berkualitas. Tadbiruna , 3 (1), 43-55.