Segmentasi Wilayah Target Promosi Menggunakan Algortima K-Means Clustering pada Perguruan Tinggi: Segmentation of Promotion Target Areas Using the K-Means Clustering Algorithm at Universities - Napitupulu, Zela Poiema Christy Mantohana; Jong, Jek Siang; Prabawati, Andhika Galuh (MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2025)
Unit admisi sebuah perguruan tinggi swasta aktif melakukan promosi ke sekolah menengah atas dengan berbagai bentuk. Target sekolah dipilih berdasarkan pengalaman dan ketersediaan personil, namun belum menggunakan analisis histori data. Pada penelitian ini dibangun sistem segmentasi wilayah promosi menggunakan K-Means Clustering untuk mengelompokkan potensi sekolah, kota, dan provinsi berdasarkan aktivitas pendaftaran tahun-tahun sebelumnya. Data  bersih yang digunakan sejumlah 7177 baris data, yang diambil dari data calon mahasiswa pendaftar periode 2020 hingga 2024. Data meliputi pendaftar yang diterima, pilihan 1, pilihan 2, waktu pendaftaran, registrasi dan membatalkan registrasi. Proses pengolahan data meliputi tahapan pembersihan normalisasi nama sekolah, dan standarisasi nama sekolah menggunakan fuzzy string matching, pembobotan status pendaftar, dan perhitungan skor. Pengklasteran menggunakan K-Means dilakukan pada hasil perhitungan skor yang telah dinormalisasi. Jumlah klaster optimal ditentukan menggunakan metode Silhouette Coefficient. Luaran berupa nilai centroid dan label klaster untuk setiap entitas yang diklaster. Sistem berhasil mengelompokkan potensi sekolah, kota, dan provinsi tempat promosi. Luaran sistem dibandingkan dengan lokasi riil promosi yang telah dilakukan unit Admisi. Hasil menunjukkan bahwa dari 125 sekolah tempat promosi, hanya 48 sekolah yang sesuai dengan hasil sistem. Sistem mengidentifikasi 109 sekolah potensial dan cukup potensial, 44,04% yang sudah dijangkau promosi.