Abstract:Abstract: This study is motivated by the underutilization of transaction data at Toko F3I Kisaran in supporting decision-making related to inventory and pricing strategies. Currently, decisions are made conventionally based…
sed on experience, which may lead to overstock or stockout conditions. This research aims to develop a sales prediction model by applying Data Mining techniques using the Multiple Linear Regression method to analyze the influence of stock and price variables on sales. The research methodology includes historical data collection, regression analysis, web-based system design using PHP and MySQL, and system testing through the Black Box method. The results indicate that the developed model is capable of generating measurable and systematic sales estimations based on stock and price variables. The implementation of this system can assist store management in planning inventory levels and pricing strategies more efficiently, thereby improving operational effectiveness and business competitiveness.
Keywords: data mining; multiple linear regression; PHP; sales prediction; web-based system
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh belum optimalnya pemanfaatan data transaksi penjualan pada Toko F3I Kisaran dalam mendukung pengambilan keputusan terkait persediaan dan penetapan harga. Selama ini, keputusan masih dilakukan secara konvensional berdasarkan pengalaman, sehingga berpotensi menimbulkan overstock maupun stockout. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi penjualan dengan menerapkan teknik Data Mining menggunakan metode Regresi Linier Berganda guna menganalisis pengaruh variabel stok dan harga terhadap penjualan. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data historis, analisis perhitungan regresi, perancangan sistem berbasis web menggunakan PHP dan MySQL, serta pengujian sistem dengan metode Black Box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu menghasilkan estimasi penjualan berdasarkan variabel stok dan harga secara lebih terukur dan sistematis. Implementasi sistem ini dapat membantu manajemen toko dalam merencanakan jumlah persediaan dan strategi harga secara lebih efisien, sehingga meningkatkan efektivitas pengelolaan bisnis dan daya saing perusahaan.
Kata kunci: data mining; prediksi penjualan; regresi linier berganda; sistem berbasis web; PHP
Abstract:Abstract: Motorcycle sales are one of the key indicators of growth in Indonesia’s automotive industry. CV. Honda Karya Utama, as an authorized Honda motorcycle dealer, faces challenges due to unstable monthly sales fluctuations.…
ctuations. This uncertainty complicates stock planning, marketing strategy formulation, and may lead to potential losses caused by overstocking or understocking. To address these issues, this study aims to analyze the relationship between time and sales volume and to develop a predictive model that can assist management in making more effective business decisions.
The research was conducted using a quantitative method and a machine learning approach by applying a linear regression algorithm, implemented through the Python programming language and a MySQL database. The dataset used consists of monthly sales data over one year, analyzed to predict future sales trends. The results show that the linear regression algorithm can predict sales trends with a good level of accuracy, achieving evaluation values of MAPE 1.72%, MSE 1.76%, and RMSE 0.57. The developed model assists management in formulating marketing strategies, optimizing inventory planning, and minimizing financial risks. Therefore, linear regression can serve as an effective analytical tool to support strategic business decision-making at CV. Honda Karya Utama.
Keywords: motorcycle sales; linear regression; prediction; sales analysis
Abstrak: Penjualan sepeda motor merupakan salah satu indikator penting dalam pertumbuhan industri otomotif di Indonesia. CV. Honda Karya Utama sebagai dealer resmi sepeda motor Honda menghadapi tantangan berupa fluktuasi penjualan yang tidak stabil setiap bulannya. Ketidakpastian ini menyebabkan kesulitan dalam perencanaan stok, penentuan strategi pemasaran, serta berpotensi menimbulkan kerugian akibat kelebihan atau kekurangan persediaan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara waktu dan jumlah penjualan serta membangun model prediksi yang dapat membantu manajemen dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih efektif. Penelitian dilakukan dengan metode kuantitatif dan pendekatan machine learning menggunakan algoritma regresi linier, dengan implementasi berbasis bahasa pemrograman Python dan basis data MySQL. Data yang digunakan berupa data penjualan bulanan selama satu tahun, yang kemudian dianalisis untuk memprediksi tren penjualan pada periode berikutnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa regresi linier mampu memprediksi tren penjualan dengan tingkat akurasi yang baik, dengan nilai evaluasi MAPE sebesar 1,72%, MSE 1,76%, dan RMSE 0,57. Model ini membantu manajemen dalam menyusun strategi pemasaran, mengoptimalkan perencanaan stok, serta meminimalkan risiko kerugian. Dengan demikian, regresi linier dapat menjadi alat bantu yang efektif dalam mendukung keputusan bisnis di CV. Honda Karya Utama.
Kata kunci: penjualan sepeda motor; regresi linier; prediksi; analisis penjualan
Abstract:Abstract: This study aims to analyze the influence of gender on user responses to social media strategies on the Instagram platform by utilizing data science techniques. The methodology includes collecting user interaction…
on data based on gender, statistical analysis, and applying machine learning algorithms to identify response patterns. The results reveal significant differences in how male and female users respond to social media content and campaigns, affecting marketing strategy effectiveness. Data science analysis showed that the K-Means Clustering method segmented users into three groups based on interaction patterns, with female users showing the highest engagement rate (18%) compared to male users (12%). The Decision Tree model identified gender as the most dominant predictor of engagement (40%), followed by user growth (25%) and content type (20%). The Random Forest model validated that gender-targeted strategies increased marketing effectiveness by up to 22%. Multivariate regression revealed a positive effect of female user proportion (+0.45) and a negative effect of male user proportion (−0.12) on engagement. In conclusion, a deeper understanding of gender-based response differences can assist companies in designing more targeted social media strategies and enhancing engagement.
Keywords: gender; social media response; instagram; data science; marketing strategy
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana pengaruh gender memengaruhi respons pengguna terhadap strategi media sosial di platform Instagram dengan memanfaatkan teknik data sains. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data interaksi pengguna berdasarkan gender, analisis statistik, dan penerapan algoritma machine learning untuk mengidentifikasi pola respons. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan signifikan dalam cara pengguna laki-laki dan perempuan merespons konten dan kampanye media sosial, yang berdampak pada efektivitas strategi pemasaran. Analisis data sains menunjukkan bahwa metode K-Means Clustering berhasil mengelompokkan pengguna ke dalam tiga segmen berdasarkan pola interaksi, dengan segmen perempuan menunjukkan tingkat engagement tertinggi (18%) dibandingkan laki-laki (12%). Model Decision Tree mengidentifikasi gender sebagai faktor paling dominan terhadap engagement dengan kontribusi sebesar 40%, disusul oleh pertumbuhan pengguna (25%) dan jenis konten (20%). Random Forest memvalidasi bahwa strategi yang disesuaikan berdasarkan gender meningkatkan efektivitas pemasaran hingga 22%. Regresi multivariat menunjukkan bahwa proporsi pengguna perempuan berkontribusi positif sebesar 0,45 poin terhadap engagement, sedangkan pengguna laki-laki berkontribusi negatif sebesar -0,12. Kesimpulannya, pemahaman mendalam tentang perbedaan respons berdasarkan gender dapat membantu perusahaan dalam merancang strategi media sosial yang lebih tepat sasaran dan meningkatkan engagement.
Kata kunci: gender; respons media sosial; instagram; data sains; strategi pemasaran
Abstract:ABSTRAK Sektor pertanian yang sangat berpengaruh untuk ekonomi Indonesia yaitu sektor perkebunan pada komoditas kelapa sawit. PT Bakrie Sumatera Plantations Tbk (BSP) bergerak di bidang penanganan kelapa sawit berskala besar…
besar dengan tujuan ekspor pada beberapa negara Asia. Berdasarkan pengolahan data panen produksi kelapa sawit pada 4 bulan terakhir September-Desember 2023 dengan variabel X1 = Jumlah Pohon, X2 = BJR dan Y = Jumlah Produksi. Setelah dilakukan analisis prediksi Liniear Regression pada pemrograman PHP maka di dapatlah prediksi untuk 2 bulan 2 bulan kedepan yaitu 4994.9631, 3946.508, 3719.006, 2627.764, 2420.786, 3571.860, 2540.4507, 2502.882, 930.894, 3717.267, 3075.809, 1948.738.
Abstract:Abstract: Accurate forecasts of tea harvest production are important for workforce planning, factory operations, and marketing decisions, yet conventional estimation in plantations often relies on field experience and can…
n be biased and less adaptive to changing conditions. This study aims to develop a Random Forest Regression model to predict tea harvest production at the Bah Butong tea plantation using historical operational and climate-related data. The dataset consists of 60 monthly records (2020–2024) with six predictor variables: rainfall (mm), number of rainy days, pest level, weed level, number of harvested trees and land area. Data were split into 80% training (48 samples) and 20% testing (12 samples). Model hyperparameters were optimized using RandomizedSearchCV with RepeatedKFold cross-validation (5 folds, 3 repeats). The tuned model achieved MSE of 668,980,524.45, RMSE of 25,864.66 kg, MAE of 19,838.69 kg, and MAPE of 7.59% on the test set. The results indicate that the model can provide practical production estimates, with errors averaging about 7–8% of the actual production. Feature importance analysis shows that the number of harvested tea bushes and cultivated area contribute most to predictions. Future work should extend the historical period and incorporate time-based features (seasonality/lag) for improved forecasting.
Keywords: hyperparameter tuning; production prediction; random forest; regression; tea harvest
Abstrak: Perkiraan akurat produksi panen teh sangat penting untuk perencanaan tenaga kerja, operasional pabrik, dan keputusan pemasaran, namun estimasi konvensional di perkebunan seringkali bergantung pada pengalaman lapangan dan dapat bias serta kurang adaptif terhadap perubahan kondisi. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model Regresi Random Forest untuk memprediksi produksi panen teh di perkebunan teh Bah Butong menggunakan data operasional dan data terkait iklim historis. Dataset terdiri dari 60 catatan bulanan (2020–2024) dengan enam variabel prediktor: curah hujan (mm), jumlah hari hujan, tingkat hama, tingkat gulma, jumlah pokok panen, dan luas lahan. Data dibagi menjadi 80% data pelatihan (48 sampel) dan 20% data pengujian (12 sampel). Parameter model dioptimalkan menggunakan RandomizedSearchCV dengan validasi silang RepeatedKFold (5 lipatan, 3 pengulangan). Model yang telah disempurnakan mencapai MSE sebesar 668.980.524,45, RMSE sebesar 25.864,66 kg, MAE sebesar 19.838,69 kg, dan MAPE sebesar 7,59% pada set data uji. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model dapat memberikan estimasi produksi yang praktis, dengan kesalahan rata-rata sekitar 7–8% dari produksi aktual. Analisis kepentingan fitur menunjukkan bahwa jumlah semak teh yang dipanen dan luas lahan budidaya paling berkontribusi pada prediksi. Pekerjaan selanjutnya harus memperpanjang periode historis dan menggabungkan fitur berbasis waktu (musiman/lag) untuk peramalan yang lebih baik.
Kata kunci: panen teh; prediksi produksi; random forest; regresi; tuning parameter
Abstract:Abstract: This research is motivated by the problem of building material inventory management at Jaqfar Building Store, which is still done manually and based on subjective estimates. This often results in inaccuracies in…
n determining stock levels, either in the form of overstock or understock, which hinders operational effectiveness. The purpose of this study is to apply the Multiple Linear Regression method to analyze the relationship between incoming stock (X1) and outgoing stock (X2) variables with the ending stock variable (Y) to produce an optimal inventory prediction model. The research methodology used includes collecting historical transaction data for building materials such as cement, ceramics, zinc, plywood, and iron. This web-based prediction system was developed using the PHP programming language and a MySQL database. The analysis results show that the resulting regression model can provide a mathematical picture of future inventory patterns based on historical data. Implementation of this system is expected to assist the management of Jaqfar Building Materials Store in making strategic decisions regarding purchasing and sales in a more measured and efficient manner.
Keyword: building materials; data mining; inventory; multiple linear regression
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan pengelolaan persediaan bahan bangunan di Toko Bangunan Jaqfar yang masih dilakukan secara manual dan berdasarkan perkiraan subjektif. Hal ini menyebabkan sering terjadinya ketidaktepatan dalam menentukan jumlah stok, baik berupa kelebihan barang (overstock) maupun kekurangan barang (understock) yang menghambat efektivitas operasional. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode Multiple Linear Regression (Regresi Linear Berganda) untuk menganalisis hubungan antara variabel stok masuk (X1) dan stok keluar (X2) terhadap variabel stok akhir (Y) guna menghasilkan model prediksi persediaan yang optimal. Metodologi penelitian yang digunakan mencakup pengumpulan data historis transaksi bahan bangunan seperti semen, keramik, seng, triplek, dan besi. Sistem prediksi ini dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil analisis menunjukkan bahwa model regresi yang dihasilkan mampu memberikan gambaran matematis mengenai pola persediaan di masa mendatang berdasarkan data historis. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu manajemen Toko Bangunan Jaqfar dalam mengambil keputusan strategis terkait pembelian dan penjualan secara lebih terukur serta efisien.
Kata kunci: bahan bangunan; data mining; persediaan; regresi linear berganda
Abstract:Abstract: Digital banking has brought various innovations in financial services, one of which is Blu Deposito by BCA Digital. However, the adoption rate of digital deposit services is still relatively low compared to digital…
ital payment services. This study aims to identify and analyze the factors that influence customers' intentions and actual behavior in using Blu Deposito with reference to the Technology Acceptance Model (TAM). This study aims to analyze the factors that influence customers' intentions and actual behavior in adopting Blu Deposito using the Technology Acceptance Model (TAM) framework. Data was collected through a Google Form questionnaire from 54 customers at one BCA branch and analyzed using SPSS through validity and reliability tests, descriptive analysis, and multiple regression. The results show that Behavioral Intention (BI)is significantly influenced by Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), and Attitude Toward Using (ATU), with PEOU as the most dominant factor. In addition, BI has a significant effect on Actual System Use (AU), which confirms the relevance of applying the TAM model in the context of digital deposit products. These findings indicate that ease of use plays a greater role than financial benefits in encouraging users to adopt Blu Deposits. This study contributes to the understanding of digital deposit adoption and provides managerial insights to improve the usability and user engagement of digital banking services.
Keywords: actual system use; attitude toward using; behavioral intention; perceived ease of use; perceived usefulness; technology acceptance model
Abstrak: Perbankan digital telah menghadirkan berbagai inovasi dalam layanan keuangan, salah satunya Blu Deposito oleh BCA Digital. Meskipun demikian, tingkat adopsi terhadap layanan deposito digital masih relatif rendah dibandingkan dengan layanan pembayaran digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat serta perilaku aktual nasabah dalam menggunakan Blu Deposito dengan mengacu pada kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat dan perilaku aktual nasabah dalam mengadopsi Blu Deposito dengan menggunakan kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Data dikumpulkan melalui kuesioner Google Form dari 54 nasabah di satu cabang BCA dan dianalisis menggunakan SPSS melalui uji validitas, reliabilitas, analisis deskriptif, dan regresi berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Behavioral Intention (BI) dipengaruhi secara signifikan oleh Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), dan Attitude Toward Using (ATU), dengan PEOU sebagai faktor paling dominan. Selain itu, BI berpengaruh signifikan terhadap Actual System Use (AU), yang menegaskan relevansi penerapan model TAM pada konteks produk deposito digital. Temuan ini menunjukkan bahwa kemudahan penggunaan memiliki peran lebih besar dibandingkan manfaat finansial dalam mendorong pengguna untuk mengadopsi Blu Deposito. Penelitian ini berkontribusi terhadap pemahaman adopsi deposito digital serta memberikan wawasan manajerial untuk meningkatkan kegunaan dan keterlibatan pengguna pada layanan perbankan digital.
Kata kunci: actual system use; attitude toward using; behavioral intention; perceived ease of use; perceived usefulness; technology acceptance model
Abstract:Abstract: The rapid growth of the cosmetics industry on e-commerce platforms has intensified competition, creating a critical need for effective, data-driven marketing strategies. This study aims to conduct a comparative…
analysis of machine learning algorithms to predict the sales categories (High, Medium, Low) of cosmetic products on the Tokopedia marketplace. Four classification models; Random Forest, XGBoost, Logistic Regression, and Naive Bayes were trained and evaluated on data collected via web scraping. The methodology incorporates the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to address significant class imbalance and GridSearchCV for hyperparameter optimization to ensure a fair and robust comparison. The experimental results conclusively show that the Random Forest model achieved the best performance, yielding the highest F1-Score Macro Average of 0.75 and an accuracy of 85.3%. The superior model was subsequently implemented in a simple recommendation system to simulate optimal discount strategies, demonstrating its practical utility in providing actionable insights for business decisions.
Keywords: classification; comparative analysis; machine learning; sales prediction; SMOTE
Abstrak: Pertumbuhan pesat industri kosmetik pada platform e-commerce telah membuat persaingan ketat, sehingga menciptakan kebutuhan krusial akan strategi pemasaran yang efektif dan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis komparatif terhadap algoritma machine learning untuk memprediksi kategori penjualan (Tinggi, Sedang, Rendah) produk kosmetik di marketplace Tokopedia. Empat model klasifikasi, yaitu Random Forest, XGBoost, Regresi Logistik, dan Naive Bayes, dilatih dan dievaluasi menggunakan data yang dikumpulkan melalui web scraping. Metodologi penelitian ini menerapkan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas yang signifikan dan GridSearchCV untuk optimisasi hyperparameter guna memastikan perbandingan yang adil. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai performa terbaik, dengan menghasilkan F1-Score Macro Average tertinggi sebesar 0,75 dan akurasi 85,3%. Model unggul ini kemudian diimplementasikan dalam sebuah sistem rekomendasi sederhana untuk menyimulasikan strategi diskon yang optimal, yang menunjukkan kegunaan praktisnya dalam memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan bisnis.
Kata kunci: analisis komparatif; klasifikasi; machine learning; prediksi penjualan; SMOTE
Abstract:Abstract: Current technological developments play a crucial role in driving the tourism industry, one of which is the utilization of technology. However, tourist attractions in border areas face challenges such as limited…
d access to digital information and a lack of interactive media to present local wisdom such as history, customs, and culture. This study aims to develop and implement a QR Code-based Web-based Augmented Reality (WebAR) to digitize local wisdom at tourist attractions, making information more engaging and accessible to tourists. The research methodology adopted three approaches: UCD (User-Centered Design), Agile methods, and TAM (Technology Acceptance Model). This platform contains the local wisdom of two tourist villages in the border area, namely Sebujit Village and Jagoi Babang Village. The results of testing and evaluation using multiple linear regression and SEM-PLS methods on 45 respondents showed that the WebAR technology acceptance model was significant (F = 6.583; p < 0.001). User Attitude (ATU) is a key variable that significantly influences Intention to Use (BI) (β=0.429; p=0.001), while Ease of Use (PEOU) and Benefit (PU) indirectly influence BI through ATU. As additional validation, the classification test yielded an accuracy of 88.90% and an F1-score of 0.941, confirming that QR Code-based WebAR is effective and well-received as a digital information and promotion medium for local wisdom in border areas.
Keywords: border areas; local wisdom; qr code; tourist attractions; web augmented reality.
Abstrak: Perkembangan teknologi saat ini memiliki peran penting dalam mendorong industri pariwisata, salah satunya dengan pemanfaatan teknologi. Namun, objek wisata di daerah perbatasan menghadapi tantangan seperti keterbatasan akses informasi digital dan kurangnya media interaktif untuk menyajikan kearifan lokal seperti sejarah, adat istiadat, dan budaya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan Web-based Augmented Reality (WebAR) berbasis QR Code untuk digitalisasi kearifan lokal objek wisata, menjadikan informasi lebih menarik dan mudah diakses bagi wisatawan. Metodologi penelitian mengadopsi tiga pendekatan, UCD (User-Centered Design), metode Agile, dan TAM (Technology Acceptance Model). Platform ini memuat kearifan lokal dua desa wisata di daerah perbatasan, yaitu Desa Sebujit dan Desa Jagoi Babang. Hasil pengujian dan evaluasi dengan metode regresi linier berganda dan SEM-PLS pada 45 responden menunjukkan bahwa model penerimaan teknologi WebAR ini signifikan (F = 6.583; p < 0.001). Sikap Pengguna (ATU) menjadi variabel kunci yang berpengaruh signifikan terhadap Niat Penggunaan (BI) (β=0.429; p=0.001), sementara Kemudahan Penggunaan (PEOU) dan Manfaat (PU) memengaruhi BI secara tidak langsung melalui ATU. Sebagai validasi tambahan, uji klasifikasi menghasilkan akurasi 88,90% dan F1-score 0,941, yang menegaskan bahwa WebAR berbasis Kode QR efektif dan dapat diterima dengan baik sebagai media informasi dan promosi digital kearifan lokal di wilayah perbatasan.
Kata Kunci: daerah perbatasan; kearifan lokal; qr code; web augmented reality.
Abstract:Abstract: On-time graduation is an important indicator in measuring the success of higher education and reflects the effectiveness of the academic process in higher education. Royal University, especially the Information…
Systems Study Program, still faces challenges in increasing the percentage of students who graduate on time. This study aims to identify factors that influence students' on-time graduation and build a prediction model using the multiple linear regression method. This method was chosen because it is able to analyze the simultaneous influence of several independent numeric variables on one dependent variable, making it suitable for studying the complex relationship between factors that influence student graduation. The independent variables analyzed in this study include GPA, parental income, and student part-time jobs with student graduation as the dependent variable. The results showed that parental income and part-time jobs had a significant positive effect on on-time graduation, while GPA had a negative effect. The model built had an R² value of 0.6153 and a standard error of 4.0653, indicating that the model was quite strong and accurate. These findings recommend Universitas Royal to strengthen the academic monitoring system and support working students, as well as design policies based on students' socio-economic conditions to increase the on-time graduation rate.
Keywords: multiple linear regression; on-time graduation; students.
Abstrak: Kelulusan tepat waktu merupakan indikator penting dalam mengukur keberhasilan pendidikan tinggi serta mencerminkan efektivitas proses akademik di perguruan tinggi. Universitas Royal, khususnya Program Studi Sistem Informasi, masih menghadapi tantangan dalam meningkatkan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kelulusan tepat waktu mahasiswa serta membangun model prediksi menggunakan metode regresi linear berganda. Metode ini dipilih karena mampu menganalisis pengaruh simultan beberapa variabel independen numerik terhadap satu variabel dependen, sehingga sesuai untuk mengkaji hubungan kompleks antar faktor yang memengaruhi kelulusan mahasiswa. Variabel independen yang dianalisis dalam penelitian ini meliputi IPK, penghasilan orangtua, dan pekerjaan sambilan mahasiswa dengan kelulusan mahasiswa sebagai variabel dependen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penghasilan orangtua dan pekerjaan sambilan berpengaruh positif signifikan terhadap kelulusan tepat waktu, sedangkan IPK justru memiliki pengaruh negatif. Model yang dibangun memiliki nilai R² sebesar 0,6153 dan standar error 4,0653, menandakan model cukup kuat dan akurat. Temuan ini merekomendasikan Universitas Royal untuk memperkuat sistem monitoring akademik dan mendukung mahasiswa yang bekerja, serta merancang kebijakan berbasis kondisi sosial-ekonomi mahasiswa guna meningkatkan angka kelulusan tepat waktu.
Kata kunci: kelulusan tepat waktu; mahasiswa; regresi linear berganda.