Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Prediksi Jumlah Keterserapan Mahasiswa Baru di Perguruan Tinggi Negeri Menggunakan Metode Monte Carlo
Panggah Widiandana* 1 , Muhammad Immawan Aulia 2 , Wahyu Srimulyani 3 , Rizky Andhika Pratama 4 , Vendi Alif Putra Aryana 5 1,2,3,4,5 Prodi Informatika, Institut Sains Teknologi dan Kesehatan Mulia Yogyakarta, Yogyakarta e-mail: * 1 panggah_widiandana@istekmulia.ac.id , 2 muhimmawanaulia16@istekmulia.ac.id,
3 wahyusrimulyani@istekmulia.ac.id, 4 rizkyandhika.543@istekmulia.ac.id,
5 vendialif355@gmail.com

## Abstrak
Jumlah  mahasiswa  baru  perguruan  tinggi  negeri  yang  mengalami  peningkatan  membutuhkan perhatian  serius  dalam  perencanaan  penerimaan  mahasiswa.  Keputusan  strategis  tentang kapasitas  kampus,  sarana  dan  prasarana,  dan  program  studi  harus  dipertimbangkan  dengan cermat  untuk  mengakomodasi  permintaan  mahasiswa  baru  secara  efisien.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  model  prediksi  keterserapan  mahasiswa  baru  di  perguruan tinggi  negeri  dengan  memanfaatkan  metode  Monte  Carlo.  Keterserapan  mahasiswa  baru merupakan  salah  satu  indikator  penting  dalam  mengevaluasi  kualitas  dan  daya  tarik  sebuah perguruan  tinggi.  Dengan  memanfaatkan  teknik  Monte  Carlo  menghasilkan  hasil  prediksi keterserapan  mahasiswa  baru  di  PTN  dengan  menggunakan  Metode  Monte  Carlo  didapatkan prediksi lima tahun ke depan dengan total keterserapan sebanyak 27,6 dan metode Monte Carlo dapat membantu mengevaluasi perguruan tinggi swasta dalam mengisi bagian studikelayakan. Prediksi  keterserapan  mahasiswa  di  PTN  menggunakan  Metode  Monte  Carlo  sangat  penting untuk melihat peluang program studi yang prospek
Kata kunci: prediksi, keterserapan, monte carlo, studi kelayakan

## 1. PENDAHULUAN
umlah  mahasiswa  baru  perguruan  tinggi  negeri  yang  mengalami  peningkatan  membutuhkan perhatian  serius  dalam  perencanaan  penerimaan  mahasiswa.  Keputusan  strategis  tentang kapasitas kampus, sarana dan prasarana, dan program studi harus dipertimbangkan dengan cermat untuk  mengakomodasi  permintaan  mahasiswa  baru  secara  efisien[1].  Prediksi  keterserapan mahasiswa  baru  menjadi  penting  untuk  mencapai  tujuan  ini.  Studi  kelayakan  dalam  pendirian maupun  perubahan  perguruan  tinggi  swasta  yang  merupakan  salah  satu  instrument  yang  wajib dilengkapi  oleh  sebuah  perguruan  tinggi  seperti  yang  telah  di  atur  dalam  Permendikbud  No.7 Tahun 2020 tentang pendirian, perubahan, pembubaran perguruan tinggi negeri, dan pendirian, perubahan, pencabutan izin perguruan tinggi swasta[2]. Bab IV dalam dokumen studi kelayakan melengkapi dokumen tersebut yaitu tentang prospek minat dan daya tampung mahasiswa setiap program  studi  metode  pembelajaran,  pada  bab  ini  dijelaskan  mengenai  prospek  minat  calon mahasiswa  baru  terhadap  program  studi  sehingga  analisis  lebih  lanjut  mengenai  pasar  minat mahasiswa  baru  dan  keterserapan  mahasiswa  baru  dalam  perguruan  tinggi  negeri  sangat mempengaruhi  program  studi  dibawah  perguruan  tinggi  swasta[3].  Penelitan  tentang  prediksi pernah  dilakukan  oleh  Purwati  dan  januanti  menggunakan  naïve  bayes  untuk  prediksi  tingkat
J
14
kelulusan mahasiswa[4], penelitian yang dilakukan azwanti menggunakan algoritma C4.5 untuk memprediksi penjualan motor pada sebuah PT[5], dan bagoes pakarti yang menggunakan metode naïve  bayes  untuk  sistem  prediksi  lama  studi  kuliah[6].  Penelitian  sebelumnya  menyimpulkan bahwa  diperlukannya  metode  lain  untuk  dapat  sebagai  komparasi  dengan  metode  yang  telah dipakai  dalam  penelitian  sebelumnya.    Monte  Carlo  dipilih  karena  kemampuannya  untuk menangani ketidakpastian dan variasi yang kompleks dalam data penerimaan mahasiswa.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  menggunakan  data penerimaan mahasiswa baru dari beberapa perguruan tinggi negeri lima tahun terakhir[7]. Data tersebut meliputi variabel-variabel yang berpengaruh terhadap keterserapan, seperti jumlah calon mahasiswa, jumlah pendaftar, rasio penerimaan, profil calon mahasiswa, dan variabel lain yang relevan. Metode Monte Carlo akan diterapkan untuk merumuskan simulasi berulang yang akan menghasilkan  perkiraan  keterserapan  mahasiswa  baru  dalam  berbagai  skenario.  Penelitian  ini terdiri dari beberapa tahap yaitu sebagai berikut :
Start Tahap Collect Data Stop Tahap Probabilitas dan Probabilitas Komulatif Tahap penentuan range berdasar probabilitas kumulatif Tahap penentuan bilangan acak Tahap penerapan metode Monte Carlo
Tahap Analisis Data
Gambar 1. Flowchart penelitian
Gambar 1 merupakan flowchart atau alur penelitian ini dilakukan dimana pada tahap awal terdapat tahap collect data, tahap yang kedua yaitu tahap probabilitas dan probabilitas kumulatif, tahap yang ketiga yaitu tahap penentuan range berdasarkan probabilitas kumulatif, tahapan yang ke  empat  yaitu  tahap  penentuan  bilangan  acak,  tahapan  ke  lima  yaitu  tahap  penerapan  metode Monte Carlo dan yang terakhir adalah tahap analisis data[8].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  dari  metode  Monte  Carlo  akan  dijelaskan  dan  dianalisis  untuk memberikan  insight  tentang  perkiraan  keterserapan  mahasiswa  baru.  Analisis  sensitivitas  juga dapat dilakukan untuk mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang mempengaruhi keterserapan.

## 3.1 Tahap Collect Data
Tahap  collect  data  yaitu  data  lima  tahun  terakhir  yang  didapat  dari  website  resmi Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  (KEMDIKBUD)  yaitu  dengan  alamat  website https://sidata-ptn-snpmb.bppp.kemdikbud.go.id/ptn_sb.php[9],  dari  data  tersebut  didapatkan jumlah peminat dan jumlah yang diterima di suatu perguruan tinggi negeri. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu prodi yang sama di lima universitas negeri. Data peminat dan data yang diterima akan dijumlahkan kemudian jumlah peminat dan diterima akan dibagi untuk mengetahui rata-rata keterserapan mahasiswa pada program studi dan universitas negeri tersebut. Data yang sudah di collect dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rekap Data Mahasiswa Baru PTN Nama PTN 2018 2019 2020 2021 2022 Minat Terima Minat Terima Minat Terima Minat Terima Minat Terima UNM 1160 50 660 28 605 41 625 50 608 40 UNY 1222 37 794 24 676 24 518 27 571 24 UIN 298 17 184 12 155 8 137 12 117 12 UNS 1981 65 1243 57 1107 63 959 63 795 63 Jumlah 4661 169 2881 121 2543 136 2239 152 2091 139 Serapan 3.6 4.2 5.3 6.8 6.6

## 3.2 Tahap Probabilitas dan Probabilitas Komulatif
Tahap  probabilitas  dan  probabilitas  kumulatif  digunakan  sebelum  mendapatkan  hasil simulasi  Monte  Carlo  yaitu  menentukan  probabilitas  dan  distribusi  kumulatif[10],  [11]. Probabilitas keterserapan mahasiswa dan probabilitias kumulatif keterserapan mahasiswa dapat ditentukan menggunakan dua persamaan. Persamaan probabilitas dapat dilihat pada persamaan (1) dan persamaan probabilitas kumulatif dapat dilihat pada persamaan (2).
𝑃 = 𝐹 𝑇𝐹 ……………………………(1)
Dimana :
𝑃 = Probabilitas 𝑇 = Frekuensi 𝑇𝐹 = Total Frekuensi
𝑃𝐾 =  𝑃𝑛 + (𝑃𝑛 − 1) ……………………………(2)
Dimana : 𝑃𝐾 = Probabilitas 𝑃𝑛 = Probabilitas ke n (𝑃𝑛 − 1) = Probabilitas sebelum probabilitas n
Hasil perhitungan menggunakan persamaan (1) dan persamaan (2) dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Probabilitas dan Probabilitas Kumulatif Tahun Serapan Probabilitas Probabilitas Kumulatif 2018 3.6 0.135849 0.135849 2019 4.2 0.158491 0.29434 2020 5.3 0.2 0.49434 2021 6.8 0.256604 0.750943 2022 6.6 0.249057 1 Jumlah 26.5

## 3.3 Tahap penentuan range berdasar probabilitas kumulatif
Tahap penentuan range berdasarkan probabilitas kumulatif[11] didapatkan setelah mendapatkan nilai probabilitas kumulatif yang akan menjadi sebagai batas range. Batas awal
16
dalam range yaitu “00” kemudian untuk batas akhir pada range pertama yaitu nilai probabilitas kumulatif dengan mengambil dua angka dibelakang koma, sehingga mendapat data seperti pada Tabel .
Tabel 3. Range Probabilitas Kumulatif Tahun Serapan Probabilitas Probabilitas Kumulatif Range 2018 3.6 0.135849 0.135849 00-13 2019 4.2 0.158491 0.29434 14-29 2020 5.3 0.2 0.49434 30-49 2021 6.8 0.256604 0.750943 50-75 2022 6.6 0.249057 1 76-100 Jumlah 26.5

## 3.4 Tahap bilangan acak
Tahap  penentuan  bilangan  acak  digunakan  setelah  mendapatkan  interval  angka  acak dengan membangkitkan bilangan acak (random). Untuk membangkitkan bilangan random dapat dilakukan dengan software Microsoft Excel. Formula untuk membangkitkan bilangan acak adalah “=Rand()”.  Berikut  tabel  hasil  pembangkitan  bilangan  acak  menggunakan  software  Microsoft Excel , sehingga mendapat data seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Range Probabilitas Kumulatif
Tahun Angka Acak Pembulatan (*100) 2018 0.825359494 82.53594941 2019 0.70157016 70.15701604 2020 0.312510626 31.25106261 2021 0.419542344 41.95423439 2022 0.013255523 1.325552259 Jumlah

## 3.5 Tahap penerapan metode Monte Carlo
Tahap  penerapan  metode  Monte  Carlo  digunakan  untuk  menentukan  ramalan keterserapan mahasiswa baru[12]. Langkah-langkah utama dalam simulasi Monte Carlo adalah sebagai berikut:
3.5.1. Menentukan  probabilitas  yang  diketahui  untuk  data  tertentu  yang  diperoleh  dari kumpulan data lima tahun lalu. Selain menggunakan data historis, probabilitas juga dapat ditentukan dari distribusi normal dan tergantung pada jenis apa yang diamati. Variabel Variabel yang digunakan dalam simulasi harus diatur untuk distribusi kemungkinan.
3.5.2. Ubah distribusi probabilitas menjadi bentuk frekuensi kumulatif. Distribusi probabilitas kumulatif digunakan sebagai dasar untuk mengelompokkan interval  - interval bilangan acak.
3.5.3. Jalankan  proses  simulasi  dengan  angka  acak.  Angka  acak  diklasifikasikan  menurut rentang  distribusi  probabilitas  kumulatif  daridari  variabel  yang  digunakan  dalam simulasi. Faktor yang tidak pasti sering digunakanbilangan acak untuk menggambarkan kondisi  sebenarnya.  Urutan  proses  simulasi  dengannomor  acak  memberikan  gambaran tentang  variasi  yang  sebenarnya.  Ada  banyak  cara  untuk  mendapatkan  angka  acak, yaitumenggunakan tabel angka acak, kalkulator, komputer, dll.
3.5.4. Analisis  hasil  simulasi  sebagai  masukan  untuk  alternatif  pemecahan  masalah  dan perumusan kebijakan.
Dari Langkah-langkah tersebut didapat data seperti yang terlihat pada Tabel .
Tabel 5. Hasil metode Monte Carlo Tahun Angka Acak Pembulatan (*100) Prediksi Keterserapan Mahasiswa Baru 2018 0.825359494 82.53594941 6.6 2019 0.70157016 70.15701604 6.8 2020 0.312510626 31.25106261 5.3 2021 0.419542344 41.95423439 5.3 2022 0.013255523 1.325552259 3.6 Jumlah 27,6

## 3.6 Tahap analisis data
Tahap  analisis  data  hasil  penerapan  metode  Monte  Carlo  yaitu  didapat  bahwa  dalam prediksi  keterserapan  mahasiswa  baru  lima  tahun  yang  akan  datang  terjadi  trend  kenaikan keterserapan  bermula  dari  jumlah  awal  keterserapan  lima  tahun  sebelumnya  yaitu  2,6  menjadi 27,6. Data keterserapan lima tahun kedepan dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil analisis data Tahun Keterserapan Mahasiswa Baru Tahun Prediksi Prediksi Keterserapan Mahasiswa Baru 2023 3.6 2023 6.6 2024 4.2 2024 6.8 2025 5.3 2025 5.3 2026 6.8 2026 5.3 2027 6.6 2027 3.6 Jumlah 26,6 Jumlah 27,6

## 4. KESIMPULAN
 Dari hasil prediksi keterserapan mahasiswa baru di PTN dengan menggunakan Metode Monte Carlo didapatkan prediksi lima tahun ke depan dengan total keterserapan sebanyak 27,6.
 Simulasi  Monte  Carlo  dapat  membantu  mengevaluasi  perguruan  tinggi  swasta  dalam mengisi bagian studikelayakan. Prediksi keterserapan mahasiswa di PTN menggunakan Metode Monte Carlo sangat penting untuk melihat peluang program studi yang prospek.

## 5. SARAN
Simulasi prediksi ini kedepannya mungkin dapat ditambahkan dengan metode – metode lainnya tentang prediksi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada Institut Sains Teknologi dan Kesehatan Mulia Yogyakarta yang telah memberi “dukungan financial” terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Abdul  Manan,  G.  Wahyu  Nyipto  Wibowo,  and  I.  Artikel,  “PENERAPAN  ALGORITMA NAIVE  BAYES  UNTUK  PREDIKSI  HEREGISTRASI  CALON  MAHASISWA  BARU,” Halaman 1~10, 2022.
18
[2] KEMENDIKBUD, “Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 7 Tahun 2020,” 2020. [Online]. Available: www.peraturan.go.id
[3] L. M. Emon  Azriadi, “STUDI KELAYAKAN PENDIRIAN FAKULTAS  AGAMA ISLAM DI UNIVERSITAS PAHLAWAN TUANKU TAMBUSAI,” 2021.
[4] N. Purwati and A. D. Januanti, “Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa dengan Algoritma Naive Bayes,” 2021.
[5] N. Azwanti, “ANALISA ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN MOTOR PADA PT. CAPELLA DINAMIK NUSANTARA CABANG MUKA KUNING,” 2018.
[6] M.  Bagoes  Pakarti,  “Sistem  Prediksi  Lama  Studi  Kuliah  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” 2022. [Online]. Available: https://jurnal.itbaas.ac.id/index.php/jikombis
[7] A.  J.  Safira,  I.  Cholissodin,  and  P.  P.  Adikara,  “Prediksi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  dengan Menggunakan  Metode  Extreme  Learning  Machine  (ELM)  (Studi  Kasus  pada  Universitas  17 Agustus 1945 Surabaya),” 2022. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[8] I. A. Hasugian, K. Muhyi, N. Firlidany, K.-K. Kunci, and M. Carlo, “SIMULASI MONTE CARLO DALAM  MEMPREDIKSI  JUMLAH  PENGIRIMAN  DAN  TOTAL  PENDAPATAN,”  Online, 2022.
[9] Kemendikbud.go.id, “https://sidata-ptn-snpmb.bppp.kemdikbud.go.id/ptn_sb.php,” 2023 , 2023.
[10] A.  Damayanti,  “ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  UNTUK  PREDIKSI  JUMLAH  PENDAFTAR ULANG PADA PENERIMAAN MAHASISWA BARU,” 2019, doi: 10.25077/xxxxx.
[11] S.  Rizal  and  M.  Lutfi,  “PENERAPAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  UNTUK  PREDIKSI PENERIMAAN  SISWA  BARU  DI  SMK  AL-AMIEN  WONOREJO,”  Online,  2018.  [Online]. Available: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
[12] A.  Al  Akbar  and  H.  Alamsyah,  “SIMULASI  PREDIKSI  JUMLAH  MAHASISWA  BARU UNIVERSITAS  DEHASEN  BENGKULU  MENGGUNAKAN  METODE  MONTE  CARLO,” 2020. [Online]. Available: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode8