Strategi Marketing Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan K-Means Clustering
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.13208918Abstract
Untuk meningkatkan jumlah pendaftar, perguruan tinggi harus mengimplementasikan strategi promosi yang efisien dan terarah. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk merancang strategi promosi yang efektif adalah K-Means Clustering. Teknik ini berfungsi untuk mengelompokkan calon mahasiswa berdasarkan karakteristik tertentu. Dengan cara ini, perguruan tinggi dapat menyesuaikan strategi promosi mereka sesuai dengan karakteristik masing-masing kelompok. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode K-Means Clustering dalam merancang strategi promosi dengan memanfaatkan data penerimaan mahasiswa baru dari empat tahun terakhir, menggunakan alat bantu seperti Excel, Rapidminer, dan Tableau. Data dianalisis dengan metode K-Means Clustering untuk mengelompokkan calon mahasiswa baru. Hasilnya menunjukkan bahwa metode ini dapat membagi calon mahasiswa menjadi tiga kategori: kategori berprestasi tinggi, kategori aktif dalam organisasi, dan kategori dari latar belakang ekonomi menengah ke atas. Berdasarkan hasil pengelompokan ini, strategi promosi yang disesuaikan dengan karakteristik masing-masing kelompok dapat dirumuskan. Penggunaan K-Means Clustering dalam merancang strategi promosi berdasarkan data penerimaan mahasiswa baru berpotensi membantu perguruan tinggi dalam meningkatkan jumlah pendaftar dan mencapai target penerimaan mereka.