A COMPARISON OF THE FORECASTING FOR NUMBER OF FIRST-YEAR STUDENTS THE FACULTY OF EDUCATION VALAYA ALONGKORN RAJABHAT UNIVERSITY UNDER THE ROYAL PATRONAGE
Main Article Content
Abstract
The purpose of this research was to study and compare forecasting methods for the number of first-year students at the Faculty of Education, Valaya Alongkorn Rajabhat University under the Royal Patronage, during the academic years 1997 to 2022, encompassing 26 values which were used and separated into 2 sets. The first set contained 20 values from the academic years 1997 to 2016 for the purpose of comparing and searching for forecasting models. The forecasting methods included Box-Jenkins, Holt’s exponential smoothing method, and the Damped trend exponential smoothing method. The second set consisted of 6 values from the academic years 2017 to 2022, used for comparison and determination of the most suitable forecasting method using the criteria of the lowest root mean squared error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE). The results indicated that under the mean absolute percentage error (MAPE), the Damped trend exponential smoothing method was the most accurate. Meanwhile, for the root mean square error, the Box-Jenkins method with ARIMA (0,1,0) exhibited the best performance. Moreover, the forecast values from both methods were deemed reliable, and no statistically significant difference was observed between them.
Downloads
Article Details
Copyright Notice
The copyright of research articles published in the VRU Research and Development Journal Science and Technology Journal belongs to the Research and Development Institute, Valaya Alongkorn Rajabhat University under the Royal Patronage. Reproduction of the content, in whole or in part, is prohibited without prior written permission from the university.
Responsibility
The content published in the VRU Research and Development Journal Science and Technology Journal is the sole responsibility of the author(s). The journal does not assume responsibility for errors arising from the printing process.
References
คชินทร์ โกกนุทาภรณ์. (2563). ตัวแบบพยากรณ์จำนวนนักศึกษาใหม่ มหาวิทยาลัยราชภัฏวไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์. วารสารศรีปทุมปริทัศน์ ฉบับวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี, 12(1), 7- 12.
คณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏวไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์. (2562). ประวัติคณะ. สืบค้นจาก http://edu.vru.ac.th/main/?page_id=40.
เดลินิวส์. (2557). ส.ค.ศ.ท.จี้ลดจำนวนผลิตบัณฑิตครู. สืบค้นจาก https://www.dailynews. co.th/education/213488.
ทรงศิริ แต้สมบัติ. (2549). การพยากรณ์เชิงปริมาณ. กรุงเทพฯ: สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์.
ประกาศคุรุสภา เรื่อง การรับรองปริญญาและประกาศนียบัตรทางการศึกษาเพื่อการประกอบวิชาชีพ พ.ศ. 2557 (2557, 14 มีนาคม). ราชกิจจานุเบกษา. เล่ม 131 (ตอนพิเศษ 46 ง), หน้า 16-19.
มุกดา แม้นมินทร์. (2549). อนุกรมเวลาและการพยากรณ์. กรุงเทพฯ : ประกายพรึก.
สมเกียรติ เกตุเอี่ยม. (2548). เทคนิคการพยากรณ์,พิมพ์ครั้งที่ 2. สงขลา: มหาวิทยาลัยทักษิณ.
สำนักส่งเสริมวิชาการและงานทะเบียน มหาวิทยาลัยราชภัฏวไลอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์. (2540 - 2566). ข้อมูลพื้นฐาน/ข้อมูลนักศึกษา พ.ศ. 2540 ถึง พ.ศ. 2566. สืบค้นจาก http://acad.vru.ac.th/about_acad/ac_StudentActive.php.
สุภัทธิรา วรอาจ, ยุทธนา สันแสนดี, และศรันยู พรมศร. (2560). การพยากรณ์จำนวนผู้สมัครเข้าศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาวิชาการจัดการงานก่อสร้างโดยวิธีอารีมา. งานประชุมระดับชาติมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีรัตนโกสินทร์ ครั้งที่ 2, 20-21 มิถุนายน 2560 ณ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล.รัตนโกสินทร์ นครปฐม: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลรัตนโกสินทร์.
Bowerman, BL. & O’Connell, R.T. (1993). Forecasting and Time Series: An Applied Approach. 3rd Ed. New Jersey: Prentice Hall.
Box, G. E. P., Jenkins, G.M., & Reinsel, G. C. (1994). Time series analysis: Forecasting and control(3rded). Englewood Cliffs, NJ: Prentice–Hall.
IBM Corporation. (2018). IBM SPSS Statistics Information Center. Retrieved from http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/spssstat/v20r0m0/index.jsp?.