## Implementasi Metode Trend Moment (Peramalan) Mahasiswa Baru Universitas Widyagama Malang
Ilyas 1 , Fitri Marisa 2 , Dwi Purnomo 3
1 Ilyasshoky353@gmail.com, 2 fitrimarisa@widyagama.ac.id, 3 Purnomo_it@yahoo.com ,
Program Studi Teknik Informatika, UniversitasWidyagama Malang
Abstract- Admission  of  a  new  student  is  one  of  the processes  that  exist  in  educational  institutions  such  as universities that are useful for screening prospective students who are selected according to the criteria determined by the university.  In  general,  the  process  of  admission  is  done through  the  stages  of  registration,  file  selection  and  the announcement  of  student  acceptance.  Stage  of  the admissions  process  is  also  done  by  Universitas  Widyagama Malang. Appropriate promotional methods and strategies are needed  so  that  the  number  of  students  can  increase  every year,  methods  and  strategies  can  be  developed  using  new student data.
The  Moment  Trend  method  uses  statistical  and mathematical  calculations.  Moment  trend  method  is  a method of analysis that can be used for forecasting purposes by  forming  the  equation  Y  =  a+bX.  The  purpose  of  this research  is  to  make  Application  of  Trend  Moment  Method (Forecasting)  of  New  student  at  Universitas  Widyagama Malang.  Forecasting  application  using  trend  moment method can be used to predict the number of a new student in Universitas Widyagama Malang in the next coming period and also this forecasting application can facilitate officers at the  Universitas  Widyagama  Malang  to  detrmine  and  know the  number  of  a  new  students  who  will  come.  This application has an accuracy of 98.25%
Abstrak-Penerimaan  mahasiswa  baru  merupakan salah  satu  proses  yang  ada  di  instansi  pendidikan  seperti universitas  yang  berguna  untuk  menyaring  calon mahasiswa  yang  terpilih  sesuai  kriteria  yang  ditentukan oleh universitas tersebut. Pada umumnya proses penerimaan  mahasiswa  baru  dilakukan  melalui  tahapan pendaftaran, seleksi berkas, dan pengumuman penerimaan  mahasiswa.  Tahapan  dari  proses  penerimaan mahasiswa  baru  ini  juga  dilakukan  oleh  Universitas Widyagama  Malang.  Metode  dan  strategi  promosi  yang tepat  sasaran  sangat  dibutuhkan  agar  jumlah  mahasiswa dapat  bertambah  setiap  tahunnya.  Metode  dan  strategi dapat  disusun  dengan  memanfaatkan  data  mahasiswa baru.
Metode  Trend  Moment  menggunakan  cara-cara perhitungan  statistika  dan  matematika.  Metode  Trend Moment merupakan metode analisis yang dapat
digunakan untuk keperluan peramalan dengan membentuk persamaan Y= a + bX. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat Implementasi Metode Trend Moment (Peramalan)  Mahasiswa  Baru  di  Universitas  Widyagama Malang.
Aplikasi  peramalan  menggunakan  metode  trend moment  dapat  dipergunakan  untuk  meramalkan  jumlah mahasiswa  baru  di  Universitas  Widyagama  Malang  di periode yang akan datang dan Juga aplikasi peramalan ini dapat  mempermudah  petugas  di  Universitas  Widyagama Malang  untuk  menentukan  dan  mengetahui  jumlah mahasiswa baru yang akan datang.
Kata Kunci: Trend moment, mahasiswa baru, peramalan

## I. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Sejalan  dengan  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi  saat  ini,  peranan  pemanfaatan  teknologi  informasi sangatlah  penting.  Di  mana  dalam  memperoleh  atau mendapatkan  suatu  informasi  yang  akurat  yang  realisasinya akan dipakai  untuk kelancaran usaha  maupun dipakai sebagai acuan  untuk  membantu  pimpinan  dalam  pengambilan keputusan[1].  Perkembangan  teknologi  yang  kian  pesat  juga memicu  perkembangan  online  untuk  memberikan  informasi maupun pelayanan  yang prima secara efisien  yang dipandang dari segi waktu, biaya, dan tenaga[2].
Penerimaan  mahasiswa  baru  merupakan  salah  satu  proses yang  ada  di  instansi  pendidikan  seperti  universitas  yang berguna  untuk  menyaring  calon  mahasiswa  yang  terpilih sesuai  kriteria  yang  ditentukan  oleh  universitas  tersebut[3]. Pada umumnya proses penerimaan mahasiswa baru dilakukan melalui tahapan pendaftaran, seleksi berkas, dan pengumuman penerimaan  mahasiswa.  Tahapan  dari  proses  penerimaan mahasiswa  baru  ini  juga  dilakukan  oleh  Universitas Widyagama Malang.
Metode  dan  strategi  promosi  yang  tepat  sasaran  sangat dibutuhkan  agar  jumlah  mahasiswa  dapat  bertambah  setiap tahunnya[4].  Metode  dan  strategi  dapat  disusun  dengan memanfaatkan  data  mahasiswa  baru.  Untuk  itu  dibutuhkan peran  sebuah  aplikasi  peramalan  yang  dapat  memprediksi jumlah  mahasiswa  baru  yang  akan  masuk  ke  Universitas Widyagama Malang dari berbagai daerah. Dengan mengetahui prediksi  jumlah  mahasiswa  baru  pada  periode  yang  akan
datang,  maka  Universitas  Widyagama  Malang  dapat merancang  strategi  promosi  yang  lebih  efektif  dan  efisien. Banyak  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  melakukan peramalan, salah satunya adalah Trend Moment.
Pada  metode  Trend  Moment  ini,  terdapat  gabungan  dari analisis statistik berupa analisis trend dan metode moment [5]. Dalam  penerapan  metode  Trend  Moment,  dapat  di  lakukan dengan  menggunakandata  historis  dari  satu  variabel,  adapun rumus yang digunakan dalam penyusunan dari metode Y = a + b.X. Tujuan dari penelitian  ini adalah  membuat Implementasi Metode  Trend  Moment  (Peramalan)  Mahasiswa  Baru  di Universitas Widyagama Malang.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Peramalan
Peramalan adalah data di masa lalu yang digunakan untuk keperluan  estimasi  data  yang  akan  datang.  Peramalan  atau Forecasting  merupakan  bagian  terpenting  bagi  setiap perusahaan ataupun organisasi bisnis dalam setiap pengambilan keputusan manajemen. Peramalan itu sendiri bisa menjadi  dasar  bagi  perencanaan  jangka  pendek,  menengah maupun  jangka  panjang  suatu  perusahaan.  Ramalan  pada dasarnya  merupakan  dugaan  atau  perkiraan  mengenai terjadinya  suatu  kejadian  atau  peristiwa  di  waktu  yang  akan datang.

## B. Metode Trend Moment
Sebuah sistem peramalan penjualan yang dapat membantu meminimalkan  biaya  dalam  menyuplai  barang  yang  akan dijual,  karena  dengan  mengetahui  beberapa  penjualan  pada periode yang akan datang, perusahaan dapat menyuplai barang secara  tidak  berlebihan[6].  Dalam  penerapan  metode Trend Moment dapat  di  lakukan  dengan  menggunakan  data  historis dari  satu  variabel,  adapun  rumus  yang  di  gunakan  dalam penyusunan dari metode ini adalah :
Dimana :
Y = nilai trend atau variabel yang akan diramalkan a = bilangan konstan
b = slope atau koefisien garis trend
X = indeks waktu (dimulai dari 0,1,2,….n)
Untuk mencari nilai a dan b pada rumus diatas, digunakan dengan cara matematis dengan penyelesaiannya menggunakan metode subtitusi dan metode eliminasi.
Adapun persamaannya yaitu : Σy = a.n + b.Σx
Σxy = a.Σx + bΣx2
Dimana : Σy = jumlah dari data penjualan Σx = jumlah dari periode waktu

## C. Pengertian Mahasiswa
Mahasiswa  adalah  seseorang  yang  sedang  dalam  proses menimba ilmu ataupun belajar dan terdaftar sedang menjalani pendidikan  pada  salah  satu  bentuk  perguruan  tinggi  yang terdiri  dari  akademik,  politeknik,  sekolah  tinggi,  institut  dan universitas.  Dalam  Kamus  Bahasa  Indonesia  (KBI), mahasiswa  didefinisikan  sebagai  orang  yang  belajar  di Perguruan  Tinggi  (Kamus  Bahasa  Indonesia  Online, kbbi.web.id)
Mahasiswa  dapat  didefinisikan  sebagai  individu  yang sedang  menuntut  ilmu  ditingkat  perguruan  tinggi,  baik  negeri maupun  swasta  atau  lembaga  lain  yang  setingkat  dengan perguruan tinggi

## D. Calon Mahasiswa Baru
Calon  mahasiswa  baru  merupakan  orang  yang  mendapat hak  pedidikan  ataupun  skill  di  suatu  perguruan  tinggi  dengan baik berdasarkan syarat-syarat yang telah ditentukan dari suatu instansi  atau  perguruan  tinggi.  Jumlah  calon  mahasiswa  baru adalah  banyaknya  calon  mahasiswa  baru  yang  mendaftar  di suatu  perguruan  tinggi  baik  perguruan  tinggi  negeri  maupun swasta.  Salah  satu  tujuan  dari  calon  mahasiswa  baru  adalah untuk mendapatkan pendidikan yang baik di perguruan tinggi. Secara  umum  tujuan  calon  mahasiswa  pada  suatu  perguruan tinggi adalah:
a. Mencerdaskan kehidupan bangsa
b. Mencapai volume dan hasil calon mahasiswa baru c. Menunjang pertumbuhan perguruan tinggi.

## E. Flowchart
Flowchart atau  diagram  alir  merupakan  sebuah  diagram dengan  simbol  grafis  yang  menyatakan  aliran  algoritma  atau proses  yang  menampilkan langkah-langkah  yang disimbolkan dalam bentuk kotak, beserta urutannya dengan
menghubungkan masing-masing langkah tersebut menggunakan  tanda  panah.  Diagram  ini  bisa  memberi  solusi selangkah  demi  selangkah  untuk  penyelesaian  masalah  yang ada di dalam proses atau algoritma tersebut.

## F. Perancangan Sistem
Perancangan sistem adalah diagram yang menggambarkan sistem  yang  sedang    berjalan  dan  sistem  baru  yang  akan digunakan  dengan  menggunakan  komputer[7].  Dalam  tahap- tahap ini dilakukan pemecahan  masalah  secara logika dengan menggunakan  alat  bantu,  yaitu  DFD ( Data  Flow  Diagram ) dan ERD ( Entity Relationship Diagram )[8].
Y= a+bX

## III. METODE PENELITIAN

## A. Analisis Sistem
Dalam  membangun  sebuah  Implementasi  Metode  Trend Moment  (Peramalan)  Mahasiswa  Baru  di  Universitas Widyagama Malang. Dilakukan beberapa tahap analisis yaitu :
1. Menentukan  masalah  yang  akan  dibangun  untuk  sebuah aplikasi Implementasi Metode Trend Moment (Peramalan) Mahasiswa Baru di Universitas Widyagama Malang.
2. Mengumpulkan  data  yang  diperlukan  untuk  membangun sistem, yaitu berupa informasi tentang jumlah mahasiswa.

## B. Perancangan Sistem

## 1) Diagram Konteks
Gambar 1. DFD Level 1

## 2) DFD Pengelolaan Master
Gambar 2. DFD Level 2 pengolahan data master

## 3) DFD Level 2 Proses Analisa
Gambar 3. DFD Level 2 Proses Analisa

## 4) DFD Level 2 Proses Laporan
Gambar 4. DFD Level 2 Proses Laporan

## C. Perancangan Antar Muka
Berikut  ini  adalah  desain interface dari  program  Rancang Bangun  Peramalan  mahasiswa  baru  menggunakan  trend moment.
1) Form Menu
Gambar 5 . Form menu HOME PREDIKSI INPUT KATEGORI DATA TESTING JUDUL SISTEM NAMA MAHASISWA NIM MAHASISWA LOGIN LAPORAN KELUAR

## 2) Form Login
-Pilih Login-
Username Password
OK Hapus Batal Help
Pendaftaran User

## Gambar 6. Form login

## 3) Form Data Kriteria

## Gambar 7. Formdata kriteria

## 4) Form Data Peramalan
Gambar 8. Form data peramalan

## 5) Form Laporan
Gambar 9. Laporan

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi
Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan  desain  yang  ada  dalam  dokumendesain  sistem yang  disetujui  dan  menguji,  menginstal,  memulai,  serta menggunakan sistem yang baru atausistem yang diperbaiki.Penggunaan  suatu  komputer  untuk  pemecahan masalah membutuhkan suatu sistem yang baik, sehinggamemungkinkan berhasilnya komputer dalam melaksanakan  tugasnya,  yaitu  mengolah  data  menjadi informasi.

## 1) Form halaman utama
Gambar 10 . Implementasi form halaman utama
Form  halaman  utama  merupakan  halaman  pertama  yang muncul  saat  pertama  kali  sistem  dijalankan.  Form  halaman utama  ini  terdiri  dari  menu  home,  menu  login,  menu,  menu prediksi,  menu  input  kategori,  menu  data  testing,  menu laporan dan menu keluar.

## 2) Form menu login admin
Gambar 11 . Implementasi form menu login
SIMPAN
UPDATE HAPUS BATAL
Form  login  dilakukan  oleh  admin  dan  kepala.  Admi  dan Kepala  menginputkan  username  dan  password  yang  sudah dimiliki. Setelah sukses login, admin dan kepala dapat masuk kedalam sistem.

## 3) Form Input kategori
Gambar12 . Implementasi form input kategori
Form ini menampilkan data testing menampilkan data-data jenis  kejahatan  dengan  jumlah  tingkat  kejahatan.  Data-data tersebut  disimpan  kedalam  database.  Didalam  database  ini dapat  menyimpan  data,  mengupdate  data,  menghapus  data, membatalkan data dan mencetak data.

## 4) Form data prediksi
Gambar 13 . Implementasi form data  prediksi
Form  data  testing  menampilkan  data  testing.  Didalam menu  input  testing  ini  dapat  menyimpan  data,  mengupdate
data,  menghapus data dan  membatalkan data. Data testing ini berisi  data-data  mahasiswa  di  tahun  yang  berbeda  dan  data testing menunjukkan jumlah data mahasiswa yang ada

## 5) Form laporan
Gambar 14. Form laporan
Form  laporan  ini  merupakan  rekap  laporan  data  hasil prediksi permalan jumlah mahasiswa 10 tahun mendatang

## V.  KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian,  analisis,  perancangan sistem  dan  pembuatan  program  sampai  tahap  penyelesaian aplikasi, maka penulis dapat mengambil kesimpulan. Aplikasi permalan menggunakan metode tren moment dapat dipergunakan  untuk  meramalkan  jumlah  mahasiswa  baru universitas widyagamamalang diperiode akan datang. Aplikasi peramalan  ini  dapat  mempermudah  petugas  di  universitas widyagama malang untuk menentukan dan mengetahui jumlah mahasiswa  baru  yang  akan  datang.Tingkat  kesalahan  dari sistem  aplikasi  ini  menggunakan  nilai  perbandingan  hasil peramalan  dengan  hasil  data  real.  Dimana  perhitungan menggunakan  sample  nilai  2  tahun  kebelakang  dengan menggunakan  nilai  perbandingan  tahun  2016  dan  tahun  2017 sebanyak  638  dan  485  dengan  nilai  hasil  peramalan  tahun 2018 dan tahun 2019. Dalam kasus ini sistem memiliki tingkat akurasi sebanyak 98, 25 %.
Guna  terciptanya  Aplikasi  Metode  Trend  Moment (peramalan)  Mahasiswa  baru  di  universitas  widyagama malang  diharapkan  adanya  pengembangan  sistem  ini  menjadi bentuk  website  maupun  kedalam  bentuk  android.  Dengan berbasis  website,  maupun  android  pengguna  jika  ingin melakukan  diagnosa  dapat  dilakukan  dimana  aja  dan  kapan saja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.  H.  Peng,  C.  S.  Hsu,  and  P.  C.  Huang,  “An investigation  of  spacial  approaches  for  crop  price forecasting  in  different  Taiwan  markets,” TAAI  2015  - 2015  Conf.  Technol.  Appl.  Artif.  Intell. ,  pp.  176–179, 2016.
[2]  J.  A.  Awan  and  D.  H.  Bae,  “Application  of  Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for dam inflow prediction using  long-range  weather  forecast,” 8th  Int.  Conf.  Digit.
Inf. Manag. ICDIM 2013 , pp. 247–251, 2013.
[3]  W.  Guan et  al. ,  “Advanced  Load  Forecast  with hierarchical forecasting capability,” IEEE Power Energy
Soc. Gen. Meet. , 2013.
[4]  N.  Cao,  J.  J.  Huang,  and  X.  M.  Xie,  “Study  and application  of  dynamic  collocation  of  variable  weights combination forecasting model,” Proc. - 2013 IEEE 11th Int.  Conf.  Dependable,  Auton.  Secur.  Comput.  DASC
2013 , no. 1, pp. 404–409, 2013.
[5]  J.  Schachter  and  P.  Mancarella,  “A  short-term  load forecasting  model  for  demand  response  applications,”
Int. Conf. Eur. Energy Mark. EEM , 2014.
[6]  V.  Kontorovich,  “Efficient  multi-moment  non-linear filtering :  experimental  study  for  low  power  chaotic signals *,” pp. 0–5, 2014.
[7]  A.  Biswas,  G.  Lin,  X.  Liu,  and  H.  W.  Shen, “Visualization  of  Time-Varying  Weather  Ensembles across Multiple Resolutions,” IEEE Trans. Vis. Comput.
Graph. , vol. 23, no. 1, pp. 841–850, 2017.
[8]  T.  Kobayashi,  S.  Muramatsu,  and  H.  Kikuchi,  “2-D NON-SEPARABLE GENLOT WITH TREND
VANISHING  MOMENTS  Dept  .  of  Electrical  & Electronic Engineering , Niigata University,” Design , pp. 385–388, 2010.