Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma K-Means

Maulana, Gerry (2024) Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma K-Means. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

	Text UNIKOM_GERRY MAULANA_COVER.pdf - Published Version Download (148kB)
	Text UNIKOM_GERRY MAULANA_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text UNIKOM_GERRY MAULANA_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version Download (457kB)
	Text UNIKOM_GERRY MAULANA_SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf - Published Version Download (536kB)
	Text UNIKOM_GERRY MAULANA_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (115kB)
	Text UNIKOM_GERRY MAULANA_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (189kB)
	Text UNIKOM_GERRY MAULANA_BAB 1.pdf - Published Version Download (220kB)
	Text UNIKOM_GERRY MAULANA_BAB 2.pdf - Published Version Download (681kB)
	Text UNIKOM_GERRY MAULANA_BAB 3.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text UNIKOM_GERRY MAULANA_BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (341kB) | Request a copy
	Text UNIKOM_GERRY MAULANA_BAB 5.pdf - Published Version Download (108kB)
	Text UNIKOM_GERRY MAULANA_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (174kB)
	Text UNIKOM_GERRY MAULANA_LEMBAR KONTAK PENULIS & KONTRIBUTOR.pdf - Published Version Download (8kB)

Abstract

Perguruan tinggi berfungsi sebagai lembaga yang mendorong peningkatan kualitas dengan menetapkan standar yang harus dipenuhi sesuai dengan tujuan pendidikan[1]. Kegiatan penerimaan mahasiswa baru merupakan kegiatan rutin yang diselenggarakan secara tahunan untuk mendapatkan mahasiswa baru yang akan mengenyam pendidikan di tingkat perguruan tinggi. Berdasarkan data yang didapat pada periode tahun 2021-2022, terjadi penurunan jumlah mahasiswa baru di beberapa program studi, dari 25 program studi terdapat 6 program studi yang mengalami penurunan dan 7 program studi yang mengalami kenaikan tetapi tidak signifikan. Penurunan ini disebabkan kurangnya informasi mengenai program studi yang direncanakan. Tujuan dari penelitian ini yaitu dapat membantu pihak UPT PMB UNIKOM dalam menentukan strategi promosi yang tepat dalam proses penerimaan mahasiswa baru berdasarkan karakteristik calon mahasiswa baru. Metode yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu clustering dengan menggunakan algoritma K-Means untuk mendapatkan karakteristik dari calon mahasiswa baru. Hasil dari penelitian ini akan membagi 3 konten promosi berdasarkan karakteristik calon mahasiswa, konten pertama akan berfokus untuk mempromosikan program studi akutansi (30.77%), desain interior (23.78%), ilmu hukum (17.48%) manajemen pemasaran (9.79%), ilmu pemerintahan (6.99%) yang akan dipromosikan melalui media website, Instagram dan brosur. Konten kedua akan mempromosikan program studi Teknik arsitektur (38.03%), sistem komputer (30.99%), Teknik computer (10.56%) dengan media website, instagram, dan brosur. Konten ketiga akan mempromosikan program studi hubungan internasional (36.36%), sastra jepang (27.27%), sastra inggris (18.18%) dengan media website, Instagram dan brosur. Dengan metode ini UPT PMB UNIKOM dapat memahami kebutuhan calon mahasiswa baru dengan membuat promosi yang menarik.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Promosi, Data Mining, Clustering, K-Means
Subjects:	000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 005_Computer Programming, Programs & Data Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	S1_SKRIPSI > FTIK_Teknik Informatika (01)
Depositing User:	Mia Mia Hayati Kosasih
Date Deposited:	29 Aug 2025 02:09
Last Modified:	29 Aug 2025 02:09
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/10807

Actions (login required)

View Item