<![CDATA[Institut Sains dan Teknologi Al-Kamal (ISTA) menggunakan sistem penerimaan mahasiswa baru onlineberusaha untuk menarik siswa-siswi SMA dan sederajat untuk menjadi mahasiswa di ISTA. Permasalahan yangterjadi adalah masih besarnya persentase calon mahasiswa yang tidak melakukan registrasi ulang padahalsudahdinyatakan lulus seleksi sehingga target kuota mahasiswa baru tidak tercapai. Penelitian ini bertujuan untukmelakukan mengelompokan data mahasiswa ke dalam beberapa cluster berdasarkan kemiripan dari data tersebut.Sehingga data mahasiswa yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster dan yangmemiliki karakteristik berbeda dikelompokkan dalam cluster yang lain, dengan memanfaatkan proses data miningyaitu metode smart clustering k-means. Sistem Bussines inteligence pada penelitian ini berperan untukmeningkatkan keunggulan kompetitif institusi melalui pendayagunaan berbagai data, informasi dan pengetahuanyang dimiliki oleh institusi sebagai bahan dalam proses pengambilan keputusan. Metode yang digunakan adalahCRISP-DM dengan proses business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluationdan deployment. Pengujian dilakukan menggunakan tool RapidMiner 7.3 untuk membantu menemukan hasil yangakurat untuk memecahkan masalah tersebut. Hasil dari penelitian ini digunakan sebagai salah satu dasarpengambilan keputusan untuk menentukan strategi promosi berdasarkan cluster yang terbentuk oleh pihakmarketing ISTA.]]>
Copyrights © 2017
