Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Menentukan Strategi Promosi Berdasarkan Data Penerimaan Mahasiswa Baru
Abstract
Banyaknya perguruan tinggi yang tersebar di berbagai daerah di tanah air, seharusnya mampu untuk membentuk karakteristik manusia dan meningkatkan kualitas pendidikan di Indonesia. Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Assholeh Pemalang merupakan suatu institusi atau lembaga pendidikan yang berbentuk Perguruan Tinggi Swasta (PTS) dengan tiga program studi yaitu S1-Manajemen, S1-Akuntansi dan D3-Manajemen Perusahaan, yang beralamat di Kabupaten Pemalang, Jawa Tengah. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data dari hasil proses Penerimaan Mahasiswa Baru yang selanjutnya akan dilakukan proses pengolahan dan menghasilkan suatu hasil analisa menggunakan data mining. Dengan tujuan untuk menentukan strategi promosi berdasarkan daerah asal dari profil mahasiswa baru yang mendaftar. Metode yang digunakan adalah Clustering dan algoritma yang digunakan adalah K-Means. Data yang sudah diolah akan dilakukan proses analisa menggunakan teknik Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan lima tahapan yaitu selection, pre-processing, transformation, data mining dan evaluation. Proses implementasi dalam penelitian ini menggunakan software WEKA versi 3.8.5, dan menghasilkan tiga klasterisasi yaitu Cluster 1 berjumlah 189 data dengan presentase 42%, Cluster 2 berjumlah 186 data dengan presentase 41% dan Cluster 3 berjumlah 78 data dengan presentase 17%. Dengan kecepatan komputasinya sebesar 0.01 detik. Proses promosi dilakukan dengan mengirimkan team marketing di persebaran wilayah pada kabupaten yang mendominasi dengan cara mendatangi langsung dan melakukan sosialisasi untuk mengenalkan Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Assholeh Pemalang dikalangan siswa/i, membagikan brosur dan menempelkan pamflet serta melakukan penyelarasan menggunakan strategi promotion mix.
Full Text:
PDFReferences
Autoridad Nacional del Servicio Civil, “Fungsi Dan Tujuan Pendidikan Indonesia,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952., no. April, pp. 2013–2015, 2021.
K. Hengki Primayana, “Manajemen Sumber Daya Manusia Dalam Peningkatan Mutu Pendidikan Di Perguruan Tinggi,” J. Penjaminan Mutu, vol. 1, no. 2, p. 7, 2016, doi: 10.25078/jpm.v1i2.45.
N. A. Manihuruk, M. Zarlis, E. Irawan, and H. S. Tambunan, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Calon Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 4, pp. 29–34, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2575.
F. Nasari and S. Darma, “Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015 PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING PADA DATA PENERIMAAN MAHASISWA BARU (STUDI KASUS : UNIVERSITAS POTENSI UTAMA),” pp. 6–8, 2015.
J. O. Ong, “Implementasi Algotritma K-means clustering untuk menentukan strategi marketing president university,” J. Ilm. Tek. Ind., vol. vol.12, no, no. juni, pp. 10–20, 2013.
T. Arifin, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan Siswa Lolos SNMPTN Di SMAN 8 Bandung,” J. Responsif, vol. Vol. 2 No., no. Riset Sains & Informatika, pp. 184–190, 2020.
S. Bayar, “Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 1, pp. 72–77, 2018.
D. Exasanti and A. Jananto, “Analisa Hasil Pengelompokan Wilayah Kejadian Non- Kebakaran Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering pada Dinas Pemadam Kebakaran Kota Semarang,” J. tekno Kompak, vol. 15, no. 2, pp. 63–75.
T. Noviana, J. Jasmir, and Y. Novianto, “Penerapan Data Mining Menentukan Kelompok Prioritas Penerima Bantuan Beras Rastra Dengan Clustering K-Means,” Progr. Stud. Tek. Inform. Stikom Din. Bangsa, pp. 159–174, 2019.
A. K. Wardhani, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien pada Puskesmas Kajen Pekalongan,” J. Transform., vol. 14, no. 1, pp. 30–37, 2016.
R. W. Sari, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Implementasi Rapidminer Dengan Metode K-Means (Study Kasus: Imunisasi Campak Pada Balita Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 224–230, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.930.
E. Sopandi, “STRATEGI PROMOSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU UNTUK PTS (Tinjauan atas kegiatan Promosi PTS di Jawa Barat Tahun 2010),” Manajerial, vol. 10, no. 1, pp. 87–101, 2011, [Online]. Available: https://ejournal.upi.edu/index.php/manajerial/article/view/1828.
I. Kurniawati, R. E. Indrajit, and M. Fauzi, “Peran Bussines Intelligence Dalam Menentukan Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru,” vol. 1, no. 2, pp. 70–79, 2017.
R. Nainggolan, R. Perangin-Angin, E. Simarmata, and A. F. Tarigan, “Improved the Performance of the K-Means Cluster Using the Sum of Squared Error (SSE) optimized by using the Elbow Method,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1361, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1361/1/012015.
DOI: https://doi.org/10.33365/jtk.v16i2.1971
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2022 Nanda Ayu Rahmalinda, Arief Jananto
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Tekno Kompak
Published by Universitas Teknokrat Indonesia
Organized by Program Studi D3 Sistem Informasi Akuntansi - Universitas Teknokrat Indonesia
Jl. Zainal Abidin Pagaralam, No.9-11, Labuhanratu, Bandarlampung, Indonesia
Telepon : 0721 70 20 22
W : http://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak
E : teknokompak@teknokrat.ac.id.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jumlah Pengunjung : View Tekno Kompak StatsCounter