Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru Universitas Bina Darma Palembang - M Reza Alhapizi; Muhammad Nasir; Irman Effendy (Journal of Software Engineering Ampera, 2020)
Kemajuan luar biasa yang terus berlanjut dalam bidang data mining didorong oleh beberapa faktor salah satunya adalah pertumbuhan yang cepat dalam kumpulan data dan perkembangan yang hebat dalam kemampuan komputasi dan pengembangan kapasitas media penyimpanan. Data calon mahasiswa baru Universitas Bina Darma tak luput untuk dapat perhatian agar dapat dicari nilai emasnya. Banyak metode yang dapat digunakan untuk menggali nilai emas dari kumpulan data yang besar salah satunya adalah clustering. Teknik clustering dapat dijalankan dengan menggunakan salah satu Algoritma yang mudah diimplementasikan yaitu K-Means. Algoritma ini dapat dijalankan dengan menggunakan toolsRapid Miner dan hasilnya dapat dievaluasi sehingga dapat memperoleh metode promosi yang tepat