K-Means Clustering Analysis Untuk Menentukan Strategi Promosi Kampus - Agrienta Bellanov; lilis nurhayati (JTI: Jurnal Teknik Industri, 2023)
Sudah banyak sektor ekonomi, pendidikan, bisnis dan lainnya yang berlomba-lomba untuk merancang strategi terbaiknya agar memperoleh target yang diinginkannya. Seperti halnya yang terjadi pada Universitas Katolik Darma Cendika. Universitas ini berupaya untuk melakukan penyusunan strategi terbaik agar semakin maju. Seperti yang diketahui bersama, kampus yang dinyatakan maju adalah kampus yang memiliki jumlah mahasiswa banyak. Hal inilah yang kemudian memicu UKDC agar terus melakukan penyusunan strategi promosi kampus. Setelah di amati lebih lanjut ternyata strategi promosi yang selama ini dilakukan oleh pihak staff Universitas masih belum maksimal, staff universitas hanya melakukan promosi di lokasi yang sama, tidak dengan melakukan pemetaan wilayah terlebih dahulu untuk melihat wilayah mana yang memiliki potensi tinggi. Berdasarkan permasalahan inilah, penulis mencoba untuk memanfaatkan data mahasiswa sejak tahun 2015, untuk diproses agar menghasilkan pemetaan wilayah yang selama ini menyumbangkan mahasiswa terbanyak, dengan membagi data menjadi 2 atribut, yakni asal sekolah dan jurusan yang dipilih di UKDC. Penelitian ini menggunakan metode algoritma K-Means Clustering dengan bantuan software Rstudio, nantinya output yang dihasilkan berupa visualisasi kluster wilayah berdasarkan 2 atribut yang ditentukan sebelumnya. Hasil yang diperoleh dari 1064 data dapat membentuk 2 kluster, dimana kluster 1 berasal dari provinsi Nusa Tenggara Timur, dan kluster 2 dari provinsi Jawa Timur. Kata kunci: K-Means Clustering, Rstudio, Mahasiswa, Strategi Promosi