## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   4 Hal:  287-291 e-ISSN: 2686-3154

## Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Pascasarjana dengan Menggunakan Model Simulasi Monte Carlo
Julia Nurmantika 1 
1 Politeknik Kesehatan Siteba
julianurmantika94@gmail.com

## Abstract
Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Batusangkar merupakan salah satu Perguruan Tinggi Keagamaan Islam Negeri (PTKIN) yang ada di Sumatera Barat. PTKIN ini memiliki program studi Pascasarjan. Program ini sangat mengalami fluktuasi peminat yang  selalu  naik  turun  dan  tidak  merata  pada  setiap  jurusan.  Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  penerimaan  mahasiswa baru program Pascasarjana pada  tahun yang akan datang dengan  menengunakan data-data pada tahun sebelumnya. Metode simulasi yang digunakan adalah Monte Carlo. Hasil penelitian ini dapat memprediksi penerimaan mahasiswa baru pada tahun yang akan datang dan mengetahui jurusan mana yang paling rendah peminatnya. Dimana pada tahun 2018 dengan data real jumlah  mahasiswa  adalah  108  orang,  pada  data  simulasi  tahun  2018  adalah  107  orang  dengan  presentase  perbandingan 82.94%.  Sedangkan  untuk  data  real  tahun  2019  adalah  114  orang  sama  dengan  data  simulasi  tahun  2019  yaitu  114  orang, dengan  presentase  perbandingan 87.21%. Maka  penelitian  ini  sangat  tepat  untuk  memprediksi  penerimaan  mahasiswa  baru pada Tahun yang akan datang.
Keywords: Prediction, Admission, Student, Simulation, Monte Carlo.

## Abstrak
Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Batusangkar merupakan salah satu Perguruan Tinggi Keagamaan Islam Negeri (PTKIN) yang ada di Sumatera Barat. PTKIN ini memiliki program studi Pascasarjan. Program ini sangat mengalami fluktuasi peminat yang  selalu  naik  turun  dan  tidak  merata  pada  setiap  jurusan.  Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  penerimaan  mahasiswa baru program Pascasarjana pada  tahun yang akan datang dengan  menengunakan data-data pada tahun sebelumnya.  Metode simulasi yang digunakan adalah Monte Carlo. Hasil penelitian ini dapat memprediksi penerimaan mahasiswa baru pada tahun yang akan datang dan mengetahui jurusan mana yang paling rendah peminatnya. Dimana pada tahun 2018 dengan data real jumlah  mahasiswa  adalah  108  orang,  pada  data  simulasi  tahun  2018  adalah  107  orang  dengan  presentase  perbandingan 82.94%.  Sedangkan  untuk  data  real  tahun  2019  adalah  114  orang  sama  dengan  data  simulasi  tahun  2019  yaitu  114  orang, dengan  presentase  perbandingan 87.21%. Maka  penelitian  ini  sangat  tepat  untuk  memprediksi  penerimaan  mahasiswa  baru pada Tahun yang akan datang.
Kata kunci: Prediksi, Penerimaan, M ahasiswa, Simulasi, Monte Carlo.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Institut  Agama  Islam  Negeri  (IAIN)  Batusangkar merupakan  salah  satu  Perguruan  Tinggi  Keagamaan Islam  Negeri  (PTKIN)  yang  ada  di  Sumatera  Barat, yang  tidak  hanya  memiliki  program  Diploma-3  (D3) dan  Strata-1  (S1),  namun  juga  Pascasarjana  atau Strata-2  (Magister).  Dalam  perekrutan  mahasiswa Pascasarjana  melakukan  penerimaan  secara  mandiri, atau  terpisah  dari  D3  dan  S1.  Peminat  program PascaSarjana setiap tahun mengalami siklus naik turun dan tidak merata pada setiap jurusan.
Dengan sampel acak dapat melakukan percobaan pada elemen-elemen  probabilistik.  Metode  ini  dapat diterapkan  dalam  peguruan  tinggi  Pascasarjana  yang akan  memprediksi  dalam  penerimaan  mahasiswa  baru pada  tahun  yang  akan  datang  [1].  Dengan  simulasi dapat  beberapa  asumsi  tertentu  sehingga  sistem  bisa dipelajari  secara  ilmiah  dan  teknik  untuk  meniru operasi  atau  proses  yang  terjadi  dalam  sebuah  sistem
dengan  menggunakan  perangkat  komputer. Untuk menentukan  apakah  suatu  model  simulasi  sesuai dengan  data real dan  keakrutan  dari  simulasi  yang dibuat  adalah  salah  satu  permasalahan  untuk menyelesaikan suatu analisi simulasi [2].
Monte  Carlo  merupakan  metode  analisis  yag melibatkan  angka  acak,  dimana  menggunkan  data tahun  sebelumnya  untuk  mendapatkan  prediksi paada  periode  yang  akan  datang  [3] . Pada  metode Monte Carlo dibagi menjadi dua bagian yaitu Monte Carlo standard dan Monte Carlo Variance Reduction. Sebuah  teknik  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah melakukan  ujicoba  dalam  jumlah  banyak.  Untuk menyelsaikan  suatu  masalah  dengan  melakukan percobaan  dalam  jumlah  banyak,  yang  disebut simulasi  untuk  mendapatkan  hasil  yang  paling mendekati  disebut  metode  Monte  Carlo  [4].  Untuk menaksir  suatu  nilai  yang  tidak  dapat  ditentukan secara  analitik  disebut  metode  Monte  Carlo.  Untuk
menentukan nilai dapat dilakukan penaksiran dengan numerik dan melibatkan sampel bilangan acak [5].
Prediksi  adalah  proses  yang  akan  mempekirakan secara  sistematis  tentang  yang  akan  terjadi  pada  masa yang  akan  datang.  berdasarkan  data  dan  informasi yang  lalu  atau  tahun  sebelumnya,  agar  dapat memperkecil  atau  tidak  mengulangi  kesalahan  yang ada  pada  tahun  sebelumnya.  Prediksi  tidak  mesti memberi  jawaban  hampir  sama  dengan  yang  akan terjadi [6].
Penelitian  terdahulu  menggunakan  penerapan  simulasi Monte  Carlo  dilakukkan  oleh  Shofa,  Soejanto  dan Ristyowati  (2017)  yang  meneliti  penjadwalan  proyek menghasilkan  penyelesaian    proyek  percepatan  waktu selama  156  hari  dengan  biaya  percepatan  Rp. 402.310.654,25  serta  probabilitas  94%.  Sedangkan dengan  perhitungan Program  Evaluation  Review  and Techaniquea (PERT) penyelesaian proyek  selama 147 hari  dengan  biaya  Rp.  417.315.909,25.  Dengan perbedaan  ini  metode  simulasi  Monte  Carlo  dengan penyelesaian proyek mencapai 94% serta biaya sedikit hal  ini  lebih  mendekati  nyatanya  [7].  Simulasi  model sistem  kerja  dengan  meminimasi  waktu  Work-In- Proces.  Mendapatkan  hasil  perbaikan  model  simulasi pada  skenario-1  tingkat  aktivitas  teknisi  20,2%  dan tidak  ada  penurunan  waktu.  Pada  Skenario-2 memberikan  penurunan  teknisi  5,56  %  dan  waktu proses kekurangan sampai 8,33 % [8].
Sistem  Antrian  pelayanan  menggunakan  metode Monte  Carlo dan  proses Multi  Channel  Single  Phase menghasilkan  pelayanan  dilakukan  kepada  pelanggan sudah  optimal  karena  tidak  terjadi  antrian  yang panjang,  yang  dapat  membuat  pelanggan  menunggu lama  [9].  Penelitian  analisis  saham  untuk  nilai menggunaan  metode  Monte  Carlo dan  simulasi Bootstrap  mendapatkan  hasil estimasi  Var  dengan menggunakan  Simulasi  Monte  Carlo.  Perbedaan dengan  menggunakan  Var  Simulasi  Bootstrap  dan nilaipun  berbeda-beda.  Jadi  estimasi  Var  Simulasi Bootstrap lebih baik dari Simulasi Monte Carlo [10].
Analisis  manfaaat  sistem  informasi  penerimaan mahasiswa  baru  menggunakan  metode  Information Technology  (IT)  Balanced menghasilkan  sistem informasi  PMB  UAJY  yang  manfaatnya  belum sepenuhnya  dapat  dirasakan  untuk  suatu  organisasi. Dari  empat  perspektif  IT  BSC,  hanya  satu  yang dapat  dirasakan  yaitu  pada  Perspektif  Corporate Contribution,  sedangkan  yang  ketiga  perspektif belum  dapat  dirasakan  manfaatnya  [11].  Kinerja Osilator  dengan  metode  Monte  Carlo  menghasilkan Osiltor  memiliki  kinerja  yang  baik  dengan  tingkat kestabilan  frekuensi  fundamental  73%,  stabil  phase noise  sebesar  100%,  stabil  nilai  power  fundamental 64%,  dan  stabil  power  harmonik  61%.  Simulasi  ini memiliki  tingkat  kepercayaan  95,4%,  error  +  3%, dan estimasi akurasi 95% [12].
Maka  dilakukan  penelitian  ini  yang  bertujuan memprediksi  ketepatan  dalam  mengetahui  jumlah penerimaan  mahasiswa  baru  pascasarjana  pada  tahun yang  akan  datang  dengan  menggunakan  data  pada tahun-tahun  sebelumnya.  Hasil  dari  penelitian  ini membantu  pihak  kampus  dalam  melakukan  evaluasi. Evaluasi  ini  dapat  memberikan  pelayanan  dan  mutu yang  baik  bagi  mahasiswa  dan    jurusan  yang  rendah peminatnya  sehingga  dapat  melakukan  promosi- promosi yang tepat dengan biaya yang optimal.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  proses  atau  cara ilmiah  agar  mendapatkan  suatu  data  yang  digunakan untuk  penelitian.  Metodologi  bisa  juga  dikatakan analisis  teoritis  untuk  menyelesaikan  sutau  cara  atau metode.  Dalam  metodologi  penelitian  ada  beberapa tahapan tahapan-tahapan yang disusun secara sistematis dalam melakukan proses penelitian. Penelitian  studi  kasus  dapat  memberi  bukti  efektif untuk  menggambarkan  peristiwa  atau  keadaan  dalam sebuah  konteks  tertentu,  serta  faktor  dan  proses  yang terjadi  pada  tempat  dan  waktu  dimana  peristiwa berlangsung.
Kerangka kerja penelitian membahas model konseptual tentang bagaimana teori berhubungan dengan berbagai faktor  yang  telah  didefinisikan  untuk  masalah  yang penting. Kerangka kerja juga membahas tahapan  yang harus  dilakukan  dalam  menyelesaikan  permasalahan yang  dibahas  yang  bertujuan  menjelaskan  tahapan pada  penelitian.  Semua  tahapan  dilakukan  dengan perencaan.  Adapun  kerangka  kerja  penelitian  yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.1 Data Penerimaan Mahasiswa Pascasarjana
Melakukan  pengumpulan  data  penerimaan  mahasiswa Pascasarjana  pada  tahun  2013  sampai  2019  untuk dapat  memprediksi  penerimaan  pada  tahun  berikutnya dengan  menggunakan  data  pada  tahun  sebelumnya. Dengan  melakukan  Observasi,  mengamati  secara langsung  terhadap  objek  yang  diteliti,  dan  wawancara secara langsung dengan pihak bersangkutan .
2.2 Menentukan Distribusi Probabilitas
Pada tahap ini mengetahui kemungkinan berapa persen data penerimaan  mahasiswa baru  Pascasarjana dengan cara  membagi  frekuensi  data  mahasiswa  dengan seluruh total jumlah data mahasiswa.
2.3 Melakukan Perhitungan Distribusi Komulatif
Mengubah distribusi probabilitas biasa menjadi sebuah distribusi komulatif, dari melihat tabel sebelumnya dan ditambahkan  nilai  ke-2  dari  tabel  sebelumnya  begitu seterusnya untuk mendapatkan distribusi komulatif.
2.4 Menetapkan Interval Angka Acak (Random)
Menetapkan interval angka acak, pada tahap ini setelah distribusi  komulatif  bagi  setiap  variabel  yang digunakan  dalam  simulasi  ditetapkan,  maka  diberikan serangkaian  angka  yang  mewakili  setiap  nilai  atau ouput yang memungkinkan.
2.5  Mengolah  Data  Dengan  Simulasi  Monte  Carlo Menggunakan Angka Acak
Pada  tahap  ini  akan  membangkitkan  bilangan  acak untuk  mendapatkan  kemungkinan  hasil  simulasi. bilangan  acak  dibangkitkan  dengan  pola  tertentu  yang dinamakan dengan distribusi mengikuti fungsi distribusi  yang  ditentukan  dengan  menggunakan Rumus (1).
Yi = (a.Yi + n) mod m (1)
Dimana  a  untuk  mewakili  kostanta  perkalian,  n  untuk kenaikan nilai, Yi  untuk angka awal ketentuan  sendiri, dan m  untuk merupakan nilai tetap.
2.6 Hasil Simulasi Monte Carlo
Hasil  simulasi  Monte  Carlo,  melakukan  pengujian metode  Monte  Carlo  dengan  secara  manual  dan menggunakan  pemograman  PHP.  Serta  membahas apakah  dengan  menggunakan  metode  Monte  Carlo efektif  atau  tidak  dalam  memprediksi  penerimaan mahasiswa baru  Pascasarjana IAIN.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Rekap Data Penerimaan Mahasiswa
Data  penerimaan  mahasiswa  terdiri  dari  nim,  nama, jenis  kelamin  dan  jurusan.  Berikut  data  penerimaan mahasiswa baru Tahun 2013 sampai 2019 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kelompok Data Berdsarkan Jurusan Per-Tahun
Tahun MPI HES PAI EKSY BKPI HKI 2013 35 10 - - - - 2014 11 5 17 - - - 2015 14 11 28 - - - 2016 19 12 24 26 - - 2017 21 8 18 21 24 9 2018 26 9 21 21 20 11 2019 26 6 23 24 26 9 Total 152 61 131 92 70 29
Dimana  program  studi  pascasarja  disingkat  menjadi MPI  untuk  Manajemen  Pendidikan  Islam,  HES  untuk Hukum  Ekonomi  Syariah,  PAI  untuk  Pendidikan Agama  Islam,  EKSY  untuk  Ekonomi  Syariah,  BKSY untuk  Bimbingan  Konseling  Islam,  dan  HKI  untuk Hukum Keluarga Islam.
3.1.1. Data Penerimaan Mahasiswa Tahun 2018
Data  penerimaan  mahasiswa  pada  tahun  2018  yang akan disimulasikan dan dibandingkan dengan data real 2018.  Berikut  data  uji  tahun  2018  berdasarkan  nim, nama  jenis  kelamin  dan  jurusan  dapat  dilihat  pada Tabel 2.

## Tabel 2. Rekap Data Penerimaan Mahasiswa Baru Tahun 2018
NIM Nama Kelamin Jurusan 1802011025 TAMA Laki-laki MPI 1802012001 RAHMAYANTI Perempuan MPI 1802021004 JAKSON Laki-laki HES 1802022003 PEBRIATI Perempuan HES 1802031024 DESPANDI Laki-laki PAI 1802032001 FITRIA Perempuan PAI 1802041020 AZWAR Laki-laki ESKYA 1802042003 AISYAH Perempuan ESKYA 1802051017 YUHALDI Laki-laki BKPI 1802052001 FITRI Perempuan BKPI 1802061011 PUTRA Laki-laki HKI 1802062006 ESTHERLIE Perempuan HKI 3.1.2. Menentukan Distribusi Probabilitas,
Komulatif, dan Interval Angka Acak
Distribusi probabilitas akan diteapkan variabel penting dengan  membagi  nilai  jumlah  penerimaan  mahasisa dengan  seluruh  jumlah  penerimaan  mahasiswa,  dari hasil  bagi  akan  didapatkan  total  nilai  probabilitas  1. Untuk  distribusi  komulatif  nilai  pertama  tetap  sama dengan  nilai  probabilitas  yang  pertama  yang  kedua nilai  distribusi  komulatif  kedua  baru  ditambahkan dengan  nilai  distribusi  probabilitas  selanjutnya,  dapat dilihat  pada  Tabel  3  sampel  jurusan  MPI  untuk menentukan  distribusi  probabilitas  dan  distribusi komulatif  serta  Interval  Angka  Acak  dapat  dilihat sebagai berikut:
a. Tahun 2013
b. Tahun 2014
c. Tahun 2015
d. Tahun 2016
e. Tahun 2017

## Tabel 3. Distribusi Probabilitas dan Komultif Jurusan MPI
Tahun Jumlah DP DK IAA 2013 35 0.35 0.35 00-34 2014 11 0.11 0.46 35-45 2015 14 0.14 0.60 46-59 2016 19 0.19 0.79 60-78 2017 21 0.21 1.00 79-99 Total 100 1.00
Dimana  DP  untuk  Distribusi  Probaliti,  DK  untuk Distribusi  Komulatif,  dan  IAA  untuk  Interval  Angka Acak.
Dalam  menentukan  angka  acak  didasari  oleh kemungkinan  distribusi  komulatif  angka  acak  yang digunakan memiliki dua digit yaitu 00-99. Angka acak berfungsi  untuk  menetapkan  interval  angka  acak  dari setiap  data.  Pada  tahapan  ini  akan  memberi  hasil simulasi  dari  setiap  data,  nilai  interval  angka  acak. Selanjutnya  melakukan  hal  yang  sama  terhadap jurusan  HES,  PAI,  ESKYA,  BKPI  dan  HKI  dalam menentukan  distribusi  probabilitas,  komulatif  dan interval angka acak.
3.1.3. Membentuk bilangan acak (Random)
Pada  tahap  ini  akan  membangkitkan  bilangan  acak untuk  mendapatkan  kemungkinan  hasil  simulasi dengan menggunakan rumus berikut. Dalam pembangkitan  nilai  zi  variabel  menggunakan  Rumus (2).
Yi = (a.Yi + n) mod m (2)
Dimana a untuk konstanta perkalian, n untuk=kenaikan nilai,  Y0  untuk  angka  awal  ketentuan  sendiri,  dan  m untuk merupakan nilai tetap.
Dalam  pengolahan  setiap  jurusan  dapat  menggunakan bilangan acak yang sama. Dalam proses bilangan acak (random)  menggunakan  Rumus  (2)  dengan  jumlah  6 jurusan pada tahun 2013 sampai tahun 2017 jumlah ini akan  menjadi  acuan  untuk  yang  disimulasikan, bilangan  acak  dapat  dilihat  pada  Tabel  4  dengan  nilai sebagai berikut.
a   = 13
n    = 25
Y0 = 5
m   = 99.
Tabel 4. Bentuk Bilangan Acaka setiap Jurusan untuk Simulasi Tahun 2018 Jurusan I Zi (a.yi+n) Mod mm 99 MPI 0 5 90 90 HES 1 90 1195 7 PAI 2 7 116 17 EKSYA 3 17 246 48 BKPI 4 48 649 55 HKI 5 55 740 47 3.1.4. Hasil Simulasi 2018
Hasil  simulasi  didapat  dari  nilai  angka  acak  yang diasilkan dari penetapan interval angka acak.
Setelah  itu  akan  dapat  jumlah  penerimaan  mahasiswa baru  Pascasarjana  pada  tahun  berikutnya.  Hasil simulasi untuk data penerimaan mahasiswa baru dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil simulasi setiap jurusan pada Tahun 2018 Jurusan Bilangan Acak Simulasi MPI 90 21 HES 7 10 PAI 17 17 EKSYA 48 26 BKPI 55 24 HKI 47 9 Total Simulasi 107
Dari  Tabel  5  telah  didapat  hasil  simulasi  107,  tahap selanjutnya  dibandingkan  dengan  data  real real penerimaan  mahasiswa  baru  Pascasarjana  tahun  2018 sebsesar 108. Dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Data Real dan Data Simulasi Tahun 2018
Jurusan Real Simulasi Perbandingan (%) MPI 26 21 80.77 HES 9 10 90.00 PAI 21 17 80.95 EKSYA 21 26 80.77 BKPI 20 24 83.33 HKI 11 9 81.82 Total 108 107 82.94
Tabel  6    dapat  dilihat  perbandingan  data  penerimaan mahasiswa  Pascasarjana  dengan  metode Monte  Carlo untuk simulasi tahun 2018 total hasil presentase adalah 82.94 % sama dengan data real tahun 2018 yaitu 108. Untuk  melakukan  simulasi  penerimaan  mahasiswa baru  Tahun  2019  lakukan  langkah  yang  sama  dengan simulasi  penerimaan  mahasiswa  baru  tahun  2018 sebelumnya,  lihat  rekap  data  pada  Tabel.1  untuk melakukan  simulasi  2019  dimulai  dari  2014  sampai dengan 2018, untuk mendapatkan hasil simulasi 2019.
3.1.5. Menetapkan  Interval  Angka  Acak  Untuk Simulasi Tahun 2019
Dalam  menentukan  angka  acak  didasari  oleh kemungkinan  distribusi  komulatif  angka  acak  yang digunakan memiliki dua digit yaitu 00-99. Angka acak berfungsi  untuk  menetapkan  interval  angka  acak  dari setiap  data.  Pada  tahapan  ini  akan  memberi  hasil simulasi dari setiap data, sama seperti  mencar interval angka acak pada tahun 2018 disjaikan pada Tabel 7.

## Tabel 7. Interval Angka Acak Jurusan MPI
Tahun Jumlah DP DK IAA 2014 11 0.12 0.12 00-11 2015 14 0.16 0.28 12-27 2016 19 0.21 0.49 28-48 2017 21 0.23 0.79 49-71 2018 25 0.28 1.00 72-99 Total 90 1.00
3.1.6. Membentuk Bilangan Acak (Random)
Pada tahap ini menggunakan bilangan acak yang sama pada  simulasi  2018  sebelumnya,  dapat  dilihat  pada Rumus  (2)  berikut  pada  Tabel  8  bilangan  acak  untuk Tahun 2019.
Tabel 8. Bentuk Bilangan Acaka setiap Jurusan untuk Simulasi Tahun 2019 Jurusan I Zi (a.yi+n) Mod m MPI 0 5 90 90 HES 1 90 1195 7 PAI 2 7 116 17 EKSYA 3 17 246 48 BKPI 4 48 649 55 HKI 5 55 740 47
3.1.7. Hasil Simulasi 2019
Hasil  simulasi  didapat  dari  nilai  angka  acak  yang diasilkan  dari  penetapan  interval  angka  acak.  Setelah itu  akan  dapat  jumlah  penerimaan  mahasiswa  baru Pascasarjana  pada  tahun  berikutnya.  Hasil  simulasi untuk  data  penerimaan  mahasiswa  baru  dapat  dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Simulasi setiap Jurusan pada Tahun 2019 Jurusan Bilangan Acak Simulasi MPI 90 25 HES 7 5 PAI 17 28 EKSYA 48 21 BKPI 55 24 HKI 47 11 Total simulasi 114
Pada  Tabel  9  telah  didapat  hasil  simulasi  yaitu  114. Tahap  selanjutnya  dibandingkan  dengan  data real penerimaan  mahasiswa  baru  Pascasarjana  tahun  2019 sebesar 114. Dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Perbandingan Data Real dan Data Simulasi Tahun 2019
Jurusan Data Real Simulasi Perbandingan (%) MPI 26 25 96.15 HES 6 5 83.33 PAI 23 28 82.14 EKSYA 24 21 87.50 BKPI 26 24 92.31 HKI 9 11 81.82 Total 114 114 87.21
Dari  Tabel  10  dapat  dilihat  perbandingan  data penerimaan  mahasiswa  Pascasarjana  dengan  metode Monte  Carlo untuk  simulasi  tahun  2019  total  hasil presentase  adalah  87.21%,  dengan  data real tahun 2019 yaitu 114.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  simulasi  tahun  2018 mendapatkan presentase perbandingan 82.94%, sedangkan  simulasi  2019  yaitu  87.21%.  Maka penelitian  ini  tepat  dalam  prediksi  penerimaan mahasiswa  baru  Pascasarjana  untuk  tahun  yang  akan datang.

## Daftar Rujukan
[1]. Muflihunallah,M.,  Dharmawan,  K.,  &  Asih,  N.  M.  (2018). Estimasi  Nilai  Implied  Volatility  Menggunakan  Simulasi Monte Carlo. E-Jurnal Matematika , 7 (3), 239.
https://doi.org/10.24843/mtk.2018.v07.i03.p209
[2]. Sentia,  Ilyas  dan  Haikal.  (2016).  Pendekatan  Simulasi  Untuk Analisis Antrian Pada Bengkel Servis PT.X . JOSI, 15 (2), 105- 113. https://doi: 10.25077/josi.v15.n2.p105-113.2016
[3]. Astia,  R.Y.,  Santony,  J.,  & Sumijan,  S  (2019).  Prediction  Of Amount  Of  Use  Of  Planning  Family  Contraception Equipment Using Monte Carlo Method (Case Study In Linggo Sari  Baganti  District). Indonesian  Journal  of  Artificial Intelligence and Data Mining (IJAIDM), 2(1).
[4]. Syahrini,  E.,  Santony,  J.,  &  Na’am,  J  (2019).  Pemodelan Penjualan Produk Herbal Menggunakan Metode Monte Carlo, jurnal  Komputer  Teknologi  Informatika    (KomTekInfo), 5(3), 33-41. https://doi.org/10.29165/komtekinfo.v5i3.148
[5]. Aulia,  N.  N.,  Gunawan,  P.  H.,  &  Rohmawati,  A.  A.  (2018). Prediksi  Curah  Hujan  Menggunakan  Gerak  Brown  dan RataanTahunan  Data  Pada  Missing  Values. Indonesian Journal on
[6]. Minarni,  F.  A.  (2016).  Prediksi  Jumlah  Produksi  Roti Menggunakan  Metode  Logika  Fuzzy  (Studi  Kasus :  Roti Malabar Bakery). Teknoif , 4 (2), 59–65.
[7]. Soejanto  Widya  Nurul;  Ristyowati,  Trismi,  I.  S.  (2017). Penjadwalan Proyek Dengan Penerapan Simulasi Monte Carlo Pada  Metode  Program  Evaluation  Review  and  Technique (PERT). Opsi , 10 (Vol  10,  No  2  (2017):  ISSN  1693-2102), 150–157.
[8]. Riyanto, O. A. W. (2016). Simulasi Model Sistem Kerja Pada Departemen  Injection  Untuk  Meminimasi  Waktu  Work-In- Process. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri , 15 (1),  69. https://doi.org/10.23917/jiti.v15i1.1668
[9]. Mahassya,  R.  A.,  Mardianti,  L.,  &  Sovia,  R.  (2017). Pemodelan  Dan  Simulasi  Sistem  Antrian  Pelayanan Pelanggan  Menggunakan  Metode  Monte  Carlo  Pada  PT  Pos Indonesia  (Persero)  Padang. Jurnal  Ilmu  Komputer , 6 (1),15– 24. https://doi.org/10.33060/jik/2017/vol6.iss1.41
[10]. Mawarti,  L.,  Sugiman,  &  Khairis,  M.  (2018).  Perbandingan Uji  Hasil  Simulasi  Monte  Carlo  Dan  Simulasi  Bootstrap Dalam  Analisis  Saham  Untuk  Menghitung  Nilai  Var  Data. FMiPA , 7 (2252), 252–261.
[11]. Rahayu,  F.  S.,  Ginantaka,  R.  D.,  &  WP,  Y.  S.  P.  (2017). Analisis  Manfaat  Sistem  Informasi  Penerimaan  Mahasiswa Baru  Dengan Metode  It  Balanced  Scorecard. Jurnal  Terapan Teknologi Informasi , 1 (2), 99–108.
https://doi.org/10.21460/jutei.2017.12.21
[12]. Firmansyah,  T.,  &  Wibisono,  G.  (2017).  Penerapan  Metode Monte-Carlo  untuk  Analisis  Toleransi  Perubahan  Nilai Komponen  Terhadap  Kinerja  Osilator  Frekuensi  2,3  GHz.
Jurnal Rekayasa Elektrika , 12 (3),92.
https://doi.org/10.17529/jre.v12i3.5564