ANALISIS DATA MAHASISWA UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PROMOSI PADA UNIVERSITAS MEDAN AREA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING - M. Rishakim Marajari; Khairuddin Nasution; Tasliyah Haramaini (Fakultas Teknik Universitas Islam Sumatera Utara, 2021)
Data mining merupakan proses analisa data untuk menemukan suatu pola dari kumpulan data tersebut. Data mining mampu menganalisa data yang besar menjadi informasi berupa pola yang mempunyai arti bagi pengambil keputusan. Dalam penelitian ini yang akan dibahas adalah mengenai implementasi data mining untuk mendukung strategi promosi pada Universitas Medan Area. Salah satu langkah yang dapat dilakukan untuk meningkatkan jumlah mahasiswa baru adalah dengan memanfaatkan data mahasiswa diintegrasikan dengan teknik data mining sehingga menghasilkan kesimpulan. Kesimpulan tersebut dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dalam menentukan wilayah promosi yang tepat sasaran. Pengolahan data mahasiswa seharusnya dilakukan agar dapat menentukan wilayah promosi yang tepat sasaran sehingga dapat meningkatkan jumlah mahasiswa pada tahun berikutnya. Salah satu teknik yang ada pada data mining adalah clustering. Pada penelitian ini akan dibahas teknik clustering yang diterapkan untuk menemukan pola yang terjadi pada data-data mahasiswa yang ada di Universitas Medan Area terutama hal yang berkaitan dengan strategi promosi. Teknik clustering yang akan digunakan adalah K-Means Clustering. Metode ini dipilih karena mampu membuat suatu hasil pengelompokkan dengan memanfaatkan data-data mahasiswa yang sudah ada untuk mendukung strategi promosi. Sehingga dapat dihasilkan suatu pola hubungan antara atribut-atribut yang mendukung strategi promosi tersebut. Metode K-Means Clustering ini bertujuan untuk membuat hasil pengelompokkan terbaik berdasarkan atribut-atribut yang ada