Penggunaan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengembangan Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru
DOI:
https://doi.org/10.32664/smatika.v14i02.1474Kata Kunci:
K-Means, K-Medoids, Penerimaan Mahasiswa Baru, Strategi PromosiAbstrak
Penerimaan mahasiswa baru merupakan aktivitas krusial bagi perguruan tinggi, terutama perguruan tinggi swasta, dalam memperoleh mahasiswa baru. FTI Unmer Malang telah menerapkan berbagai teknik promosi, namun masih mengalami kendala dalam mencapai target penerimaan mahasiswa. Jumlah mahasiswa baru mengalami fluktuasi, dengan puncak penerimaan pada tahun 2019 dan penurunan signifikan sebesar 23% dalam tiga tahun terakhir. Salah satu masalah utama adalah kurangnya penyebaran informasi ke daerah terpencil. Untuk mengatasi masalah tersebut, pada penelitian ini diterapkan metode data mining dengan klasterisasi untuk mengelompokkan data mahasiswa baru berdasarkan daerah asal. Dua algoritma clustering, yaitu K-Means dan K-Medoids, digunakan untuk membandingkan hasil klasterisasi guna menemukan strategi promosi yang optimal. Data yang digunakan mencakup mahasiswa baru dari tahun akademik 2016 hingga 2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means memperlihatkan kinerja yang lebih baik daripada algoritma K-Means dengan tingkat akurasi indeks DBI sebesar 0,344. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu FTI Unmer Malang dalam menentukan strategi promosi yang lebih efektif berdasarkan daerah asal mahasiswa.
Referensi
Nina Dewi Lashwaty, Ina Sholihah Widiati, and Hadis Turmudi, “Peran Penggunaan Media Online Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru,†Jurnal STIE Semarang, vol. 12, no. 3, 2020.
Iqbal Fauzy and Himawan Pramaditya, “Peramalan Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Perbandingan Metode Regresi Linier Sederhana Dan Single Eksponential Smoothing,†Jurnal Riset Mahasiswa Bidang Teknologi Informasi, vol. 6, no. 2, 2024.
Muhammad Rizal and Lanihayati Sandiana, “Aplikasi Pemasaran Perumahan Berbasis Teknologi Augmented Reality,†Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 6, no. 2, 2016.
E. F. L. Awalina and W. I. Rahayu, “Optimalisasi Strategi Pemasaran dengan Segmentasi Pelanggan Menggunakan Penerapan K-Means Clustering pada Transaksi Online Retail,†Jurnal Teknologi dan Informasi, vol. 13, no. 2, pp. 122–137, Aug. 2023, doi: 10.34010/jati.v13i2.10090.
R. Mythily, A. Banu, and S. Raghunathan, “Clustering Models for Data Stream Mining,†Procedia Comput Sci, vol. 46, pp. 619–626, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.02.107.
A. S. Ritonga and I. Muhandhis, “Clustering Data Tweet E-Commerce Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus Akun Twitter Blibli Indonesia),†SMATIKA JURNAL, vol. 12, no. 01, pp. 75–84, Jun. 2022, doi: 10.32664/smatika.v12i01.665.
G. Dwilestari, M. Mulyawan, and I. Ali, “Analisis Clustering menggunakan K-Medoid pada Data Penduduk Miskin Indonesia,†JURSIMA J. Sist. Inf. dan Manaj, vol. 9, no. 3, pp. 282–290, 2021.
T. H. Sardar and Z. Ansari, “An analysis of MapReduce efficiency in document clustering using parallel K-means algorithm,†Future Computing and Informatics Journal, vol. 3, no. 2, pp. 200–209, Dec. 2018, doi: 10.1016/j.fcij.2018.03.003.
Eko Prasetyo and Aldo Sahala, Data mining : mengolah data menjadi informasi menggunakan MATLAB. Yogyakarta: ANDI OFFSET, 2014.
Gde Agung Brahmana Suryanegara, Adiwijaya, and Mahendra Dwifebri Purbolaksono, “Peningkatan Hasil Klasifikasi pada Algoritma Random Forest untuk Deteksi Pasien Penderita Diabetes Menggunakan Metode Normalisasi,†Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 114–122, Feb. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2880.
L. Gayatri and H. Hendry, “Pemetaan Penyebaran Covid-19 Pada Tingkat Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,†Sebatik, vol. 25, no. 2, pp. 493–499, Dec. 2021, doi: 10.46984/sebatik.v25i2.1307.
Ardi Ramdani, Christian Dwi Sofyan, Fauzi Ramdani, Muhamad Fauzi Arya Tama, and Muhammad Angga Rachmatsyah, “Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Masyarakat Dalam Menerima Bantuan Sosial,†Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, vol. 1, no. 2, pp. 39–47, Jul. 2022, doi: 10.51903/juisi.v1i2.363.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Penulis telah menyetujui bahwa pemegang hak cipta adalah SMATIKA Jurnal. Dan Author berhak menyebarkan artikel tanpa seijin SMATIKA jurnal.
