Penerapan K-Means Clustering Untuk Strategi Promosi Untuk Meningkatkan Jumlah Perolehan Mahasiswa Baru - Herlina, Herlina; Siti Mundari; Elsa Amanda Putri; Amanda Dian Rahmawati (JOURNAL OF INDUSTRIAL AND MANUFACTURE ENGINEERING, 2024)
Tiap tahun di sebuah program studi pasti ada mahasiswa baru yang masuk yang berasal dari berbagai wilayah. Penelitian ini bertujuan menganalisis data mahasiswa di prodi Teknik Industri Untag Surabaya berdasarkan sebaran asal SMA, program peminatan saat menempuh studi di SMA, jenis kelamin, jarak kedekatan rumah tempat tinggal dengan kampus, dan jenis pekerjaan orang tua. Data yang diperoleh akan diolah menggunakan algoritma K-Means Clustering. Data-data yang memiliki kesamaan karakteristik akan dikelompokkan menjadi satu klaster, sedangkan data dengan karakteristik yang berbeda akan dikelompokkan dalam klaster yang lainnya. Klaster yang terbentuk akan dibagi tiga yaitu tinggi, sedang dan rendah. Dari klaster yang tinggi akan dianalisis potensi terbesar yang dapat digunakan sebagai strategi marketing untuk meningkatkan jumlah mahasiswa baru di periode mendatang. Dari hasil pengolahan data menggunakan Rapidminer, diperoleh hasil cluster 0 terdiri dari 75 data, cluster 1 sebanyak 31 data, cluster 2 sebanyak 55 data. Dari hasil clustering, atribut yang membedakan cluster secara signifikan adalah jarak tempat tinggal ke kampus. Dari cluster yang tertinggi diperoleh data rata-rata jarak tempat tinggal mahasiswa ke kampus adalah 4,6 km dengan jangkauan antara 0,1 km sampai 10 km. Promosi dapat lebih ditingkatkan pada daerah-daerah dengan jangkauan jarak yang lebih jauh agar menambah perolehan jumlah mahasiswa baru.