FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MAHASISWA BARU MEMILIH UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH BENGKULU

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh iklan, jadwal/waktu kuliah, lokasi, dan almamater terhadap keputusan mahasiswa memilih Universitas Muhammadiyah Bengkulu sebagai tempat kuliah. Penelitian ini merupakan jenis penelitian survey yaitu penelitian yang mengambil sampel dari suatu populasi yang menggunakan kuisioner sebagai alat pengumpul data. Jenis data yang digunakan adalah data primer yang diperoleh melalui kuisioner dan data sekunder yang berupa laporan, referensi dan dokumen pada Universitas Muhammadiyah Bengkulu. Populasi dalam penelitian adalah seluruh mahasiswa Universitas Muhammadiyah Bengkulu angkatan 2005/2006 pada tujuh Fakultas yang berjumlah 698 orang. Metode pengambilan sampel digunakan adalah stratified random sampling, dengan jumlah sampel yang diambil sebanyak 15% dari jumlah populasi, sehingga sampel berjumlah 105 orang. Metode analisis data yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda. Berdasarkan hasil analisis data diperoleh hasil bahwa : 1) Iklan berpengaruh terhadap penerimaan mahasiswa baru pada Universitas Muhammadiyah Bengkulu, berdasarkan koefisien regresi variabel X = 0,256; 2) Waktu/jadwal kuliah mempengaruhi penerimaan mahasiswa baru pada Universitas Muhammadiyah Bengkulu, berdasarkan koefisien regresi variabel X 1 = 0,241; 3) Lokasi berpengaruh terhadap penerimaan mahasiswa baru pada Universitas Muhammadiyah Bengkulu, berdasarkan koefisien regresi variabel X 3 2 = 0,269; dan 3) Almamater berpengaruh terhadap penerimaan mahasiswa baru pada Universitas Muhammadiyah Bengkulu, berdasarkan koefisien regresi variabel X = 0,773.

SISTEM MULTI AGEN UNTUK EKSTRAKSI WAKTU DAN TEMPAT EVENT DARI DATA TWITTER UNTUK WEB KALENDER

Twitter users every day to share event information but no other user at any time to update the information. A system is required to present information of time and place as well as the category of an event. Computational approaches to doing data processing is multiagen intelligent. twiter characteristics of the agent that is able to work independently and mobile on their environment, are expected to play a role in processing event information from twitter. The Data is processed to obtain information on the time and place of activity and determine the category of the event.Naive bayes classification classificatiom a method to determine the category of the document or object, consist of training and testing process. The type of the event consisted of three categories of entertainment, sports, and education. To design agent uses methodology prometheus. Agents developed consisting of collection agent for collect and extraction data, preprocessing agent to clean data and classifications agent for determining the category of event. Extraction date and location based on writing of date and location format. The output data shown in a calendar containing information of categories, time and place of events