Pemetaan Profil Mahasiswa Untuk Peningkatan Strategi Promosi Perguruan Tinggi Menggunakan Predictive Apriori - Irfan Pratama; Putri Taqwa Prasetyaningrum (Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali, 2021)
Program promosi melalui berbagai media untuk meningkatkan dan menguatkan rekrutmen mahasiswa yang terdistribusi pada setiap program studi secara ideal dan setara diperlukan untuk membuat perguruan tinggi selalu bertumbuh. Demografis mahasiswa dapat menjadi karakteristik khusus dalam memilih program studi. Begitupun lata belakang pendidikan mahasiswa dan keluarga. Berdasarkan masalah yang telah dikemukakan sebelumnya, maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian terkait data pendaftaran mahasiswa. Secara spesifik pengolahan terhadap data secara konseptual dapat dilakukan menggunakan proses Data Mining. Salah satu proses dari Data Mining yang dapat memberikan pengetahuan tentang keterkaitan antar variabel data adalah Association-Rule Mining. Metode yang digunakan yaitu Predictive Apriori sebagai metode asosiasi untuk mengekstrak profil mahasiswa dari universitas untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang apa yang harus dilakukan tim pemasaran untuk memperkuat kampanye pemasaran. Data tersebut akan diolah sehingga dapat dikenali karakteristik atau pola dari data-data yang ada dengan harapan dapat memberikan pengetahuan untuk dapat meningkatkan efektifitas promosi dan rekrutmen mahasiswa. Metode tersebut menghasilkan total 44456 rules, yang selanjutnya dilakukan filter berdasarkan rules yang mengandung atribut Prodi dan nilai akurasi minimum 90% (0.9). Rules yang dihasilkan akan dijadikan saran ajuan terhadap bagian pemasaran untuk melakukan pola roadshow atau promosi sesuai pola yang telah terbentuk.