Husna Gemasih
Lhokseumawe State Polytechnic

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Optimalisasi Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Melalui Analisis Data Historis Husna Gemasih; Erika Fahmi Ginting; Suci Andryani; Mutiara S. Simanjuntak
Journal of Computer Science and Technology (JOCSTEC) Vol 4 No 2 (2026): JOCSTEC - Mei
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jocstec.v4i2.753

Abstract

Promosi penerimaan mahasiswa baru (PMB) merupakan salah satu faktor penting dalam meningkatkan jumlah dan kualitas calon mahasiswa. Namun, strategi promosi yang belum memanfaatkan data historis secara optimal dapat menyebabkan kegiatan promosi kurang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data historis PMB sebagai dasar dalam menyusun strategi promosi yang lebih efektif pada Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan memanfaatkan data sekunder PMB periode 2023–2025. Analisis dilakukan melalui tahapan data cleaning, transformasi data, statistik deskriptif, segmentasi calon mahasiswa, dan visualisasi data menggunakan dashboard analitik. Variabel yang dianalisis meliputi program studi, asal sekolah, jurusan asal sekolah, kecamatan, kabupaten/kota, provinsi, jalur masuk, dan sumber informasi pendaftar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar pendaftar berasal dari Provinsi Aceh, khususnya Kabupaten Aceh Utara dan Kota Lhokseumawe, dengan dominasi lulusan jurusan IPA serta peminat terbesar pada Program Studi Teknik Informatika. Instagram dan website menjadi sumber informasi utama bagi calon mahasiswa. Pemanfaatan data historis melalui visualisasi data mampu memberikan informasi yang lebih komprehensif mengenai karakteristik calon mahasiswa sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan dalam penyusunan strategi promosi PMB yang lebih terarah, efektif, dan berbasis data. New student admissions (PMB) promotion is an important factor in increasing the number and quality of prospective students. However, promotional strategies that do not optimally utilize historical data can result in less targeted promotional activities. This study aims to analyze historical PMB data as a basis for developing a more effective promotional strategy in the Information and Computer Technology Department of the Lhokseumawe State Polytechnic. The study uses a descriptive quantitative approach utilizing secondary PMB data for the 2023–2025 period. The analysis was carried out through the stages of data cleaning, data transformation, descriptive statistics, prospective student segmentation, and data visualization using an analytical dashboard. The variables analyzed included study program, school of origin, major of origin of school, sub-district, regency/city, province, admission route, and applicant information sources. The results show that most applicants come from Aceh Province, especially North Aceh Regency and Lhokseumawe City, with a predominance of science graduates and the greatest interest in the Informatics Engineering Study Program. Instagram and websites are the main sources of information for prospective students. The use of historical data through data visualization can provide more comprehensive information regarding the characteristics of prospective students so that it can support decision-making in developing more targeted, effective, and data-based PMB promotion strategies. 
Penerapan Data Mining Dalam Estimasi Harga Emas Menggunakan Algoritma Trend Moment Pada PT Victoeria Vici Erika Fahmi Ginting; Husna Gemasih; Suci Andriyani; Mutiara S. Simanjuntak; Chindi Dwi Lestari Nainggolan
Journal of Computer Science and Technology (JOCSTEC) Vol 4 No 2 (2026): JOCSTEC - Mei
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jocstec.v4i2.754

Abstract

Emas merupakan salah satu jenis komoditi yang paling banyak diminati untuk tujuan investasi, karena dipandang sebagai instrumen yang lebih aman dibandingkan saham serta memiliki nilai jual yang selalu bergerak mengikuti kondisi pasar. PT Victoeria Vici, sebagai pelaku usaha perhiasan emas custom, menghadapi kendala dalam menentukan estimasi harga jual kepada pelanggan, sebab proses pengerjaan pesanan custom membutuhkan waktu hingga 14 hari, sementara harga emas bergerak fluktuatif dan tidak terstruktur setiap harinya sehingga estimasi harga menjadi tidak akurat dan tidak efektif. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini menerapkan konsep Data Mining dengan algoritma Trend Moment untuk mengestimasi harga emas pada rentang waktu tertentu. Data yang digunakan merupakan data historis harga emas per gram pada PT Victoeria Vici periode Agustus–Oktober 2021 sebanyak 92 data. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, penentuan variabel X dan Y, eliminasi untuk memperoleh nilai konstanta a dan slope b, serta penerapan persamaan Y = a + bX untuk memperoleh nilai estimasi. Hasil perhitungan menunjukkan nilai a = 720.871,725 dan b = 3,108 sehingga model estimasi mampu menghasilkan proyeksi harga emas yang mendekati pola data historis. Model ini kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis desktop menggunakan Microsoft Visual Basic 2010 dan basis data Microsoft Access, dilengkapi Crystal Report untuk pencetakan laporan hasil estimasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Trend Moment dapat membantu PT Victoeria Vici dalam memperoleh estimasi harga emas secara lebih cepat, konsisten, dan terdokumentasi. Gold is one of the most sought-after commodities for investment purposes, as it is regarded as a safer instrument compared to stocks and has a selling value that constantly fluctuates with market conditions. PT Victoeria Vici, a custom gold jewelry business, faces difficulty in determining the estimated selling price offered to customers because the production process for custom orders takes up to 14 days, while gold prices move in an unstructured and fluctuating manner every day, making manual price estimation inaccurate and ineffective. Based on this problem, this study applies the concept of Data Mining using the Trend Moment algorithm to estimate gold prices over a certain period of time. The data used is historical daily gold price data per gram from PT Victoeria Vici for the period of August–October 2021, consisting of 92 records. The research stages include data collection, determination of the X and Y variables, elimination to obtain the constant value a and the slope b, and the application of the equation Y = a + bX to obtain the estimated value. The calculation results show a value of a = 720,871.725 and b = 3.108, so that the estimation model is able to produce gold price projections that closely follow the pattern of historical data. This model was then implemented into a desktop-based application using Microsoft Visual Basic 2010 and a Microsoft Access database, equipped with Crystal Report for printing estimation result reports. The results show that the Trend Moment algorithm can help PT Victoeria Vici obtain gold price estimations more quickly, consistently, and in a well-documented manner.