Strategi Marketing Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan K-Means Clustering

Authors

  • Melda Agarina Institut Informatika Dan Bisnis Darmajaya
  • Sutedi Institut Informatika Dan Bisnis Darmajaya
  • Arman Suryadi Karim Institut Informatika Dan Bisnis Darmajaya
  • Erlinda Ratna Sari Institut Informatika Dan Bisnis Darmajaya

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.13208918

Abstract

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.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2024-08-04