MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS

  • Siswan Syahputra STMIK Kaputama
  • Suci Ramadani STMIK Kaputama
  • Akim Manaor Hara Pardede STMIK Kaputama
Abstract viewed = 47 times
PDF (Bahasa Indonesia) downloaded = 43 times

Abstract

Strategi promosi sangat mempengaruhi jumlah penerimaan siswa baru pada Sekolah maupun tingkat perguruan tinggi, perlu dilakukan tindakan strategi yang tepat karena ini adalah kegiatan yang dilakukan setiap tahunnya. Pembahasana dalam penelitian ini adalah data penerimaan siswa pada SMA dan SMK Harapan Bangsa, Kuala, Kabupaten Langkat, Sumatera Utara dimulai tahun 2017, 2018 dan 2019 yang berjumlah 754 data penerimaan mahasiswa dengan  menggunakan terori-teori data mining yaitu Algoritma K-Means Clustering. Dari hasil penelitian ini didapatkan informasi anggota cluster 1 terdiri dari 164 siswa yang berasal dari kecamatan Kuala sebanyak 75 siswa, dengan asal sekolah terbanyak dari SMP Negeri 1 Salapian sebanyak 21 siswa, dan dengan jurusan terbanyak SMK-TKR sebanyak 54 siswa, sehingga darihasil penelitian ini disimpulkan bahwa ada  2 strategi yang dapat dilakukan oleh  tim promosi SMA dan SMK Harapan Bangsa, yaitu melakukan kegiatan promosi ke kecamatan-kecamatan berdasarkan jurusan yang paling banyak diminati dan melakukan kegiatan promosi ke sekolah-sekolah SMP berdasarkan jurusan yang paling banyak diminati. Adapun yang membedakan kedua strategi promosi dari hasil penelitian ini adalah promosi dilakukan berdasarkan kecamatan dan satu lagi berdasarkan sekolah SMP.


 

Downloads

Download data is not yet available.

References

Alwi, W., & Hasrul, M. (2018). Analisis Klaster Untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota Di Provinsi Sulawesi Selatan Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat. Jurnal MSA ( Matematika Dan Statistika Serta Aplikasinya ). https://doi.org/10.24252/msa.v6i1.4782
Anggreini, N. L. (2019). Teknik Clustering Dengan Algoritma K-Medoids Untuk Menangani Strategi Promosi Di Politeknik Tedc Bandung. Jurnal Teknologi Informasi Dan Pendidikan. https://doi.org/10.24036/tip.v12i2.215
Annur, H. (2019). Penerapan Data Mining Menentukan Strategi Penjualan Variasi Mobil Menggunakan Metode K-Means Clustering. Jurnal Informatika Upgris. https://doi.org/10.26877/jiu.v5i1.3091
Irawan, Y., & Wahyuni, R. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru di SMK Negeri 1 Tapung Hulu Menggunakan Metode Simple Multi Attribut Rating Technique (SMART). JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering), 3(1), 25. https://doi.org/10.35145/joisie.v3i1.405
Kotler, Philip, G. A. (2012). Edisi 13. Jilid 1, Jakarta:Erlangga. In Prinsip-Prinsip Pemasaran.
Kotler. (2011). Manajemen Pemasaran di Indonesia : Analisis, Perencanaan, Implementasi dan Pengendalian. In Jakarta : Penerbit Salemba Empat. https://doi.org/10.1108/00251749110004961
Moore, a. (2001). K-means and Hierarchical Clustering. Statistical Data Mining Tutorials.
Muzawi, R., & Efendi, Y. (2019). Perancangan Sistem Informasi Promosi Berbasis Web. JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering). https://doi.org/10.35145/joisie.v1i2.215
Nasari, F., & Darma, S. (2015). Penerapan K-Means Clustering Pada Data Penerimaan Mahasiswa Baru. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia 2015.
Pardede, A. M. H. (2012). Analisis Pengelompokkan Performance Dosen Dengan Metode Clustering Pada Stmik Kaputama Binjai. Jurnal Kaputama, 5(2), 41–59.
Prasetyo, E. (2014). Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab. In penerbit andi. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Rima Ramadhani, D. (2014). Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi. Industrial Marketing Management. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2016.05.016
Setiawan, R. (2016). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru ( Studi Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta ). J. Lentera Ict.
Simovici, D. A. (2012). The k -Means Clustering . In Linear Algebra Tools for Data Mining. https://doi.org/10.1142/9789814383509_0015
Yang, B., Fu, X., Sidiropoulos, N. D., & Hong, M. (2017). Towards K-means-friendly spaces: Simultaneous deep learning and clustering. 34th International Conference on Machine Learning, ICML 2017.
Published
2020-06-29
How to Cite
SYAHPUTRA, Siswan; RAMADANI, Suci; PARDEDE, Akim Manaor Hara. MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS. JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering), [S.l.], v. 4, n. 1, p. 7-14, june 2020. ISSN 2527-3116. Available at: <http://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32/index.php/JOISIE/article/view/510>. Date accessed: 20 oct. 2020. doi: https://doi.org/10.35145/joisie.v4i1.510.
Section
Articles