Text

PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI MAHASISWA BARU FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM RIAU

---

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Islam Riau sebagai dasar penyusunan strategi promosi yang lebih tepat sasaran. Sebanyak 900 data mahasiswa angkatan 2019–2024 dianalisis menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan variabel kota asal, asal sekolah, program studi, media promosi, dan IPK. Penentuan jumlah klaster optimal menggunakan Silhouette Score menghasilkan nilai terbaik pada K = 3 dengan skor 0,4795. Hasil perhitungan manual menggunakan Excel menunjukkan kesesuaian dengan hasil sistem, sehingga implementasi algoritma dinyatakan akurat. Hasil klasterisasi menghasilkan tiga kelompok dengan karakteristik media promosi yang berbeda, yaitu: Cluster 1 berjumlah 91 data dengan dominasi penggunaan media sosial sebagai sumber informasi, Cluster 2 berjumlah 40 data dengan preferensi promosi melalui sosialisasi langsung atau roadshow, dan Cluster 3 berjumlah 44 data yang lebih responsif terhadap media cetak seperti brosur dan spanduk. Segmentasi ini memberikan gambaran yang jelas mengenai pola penyebaran calon mahasiswa, sehingga dapat dijadikan dasar dalam penentuan strategi promosi yang lebih efektif. Sistem berbasis web yang dibangun juga mampu menyajikan hasil analisis secara informatif dan dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu pengambilan keputusan oleh fakultas

---

Availability

Detail Information

Call Number

Informatika 004.5 Div p

Language

Indonesia

NPM

203510628

Publisher

Teknik Informatika : Universitas Islam Riau., 2026

Keyword(s)

Strategi Promosi
data mining
K-Means Clustering
Silhouette Score

Other Information

Petugas

Ayu Agustina

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment