PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI PENERIMAAN CALON MAHASISWA BARU STP MATARAM

Puji Putri, Nurcahyani (2023) PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI PENERIMAAN CALON MAHASISWA BARU STP MATARAM. S1 thesis, Universitas Mataram.

	Text LAPORAN TUGAS AKHIR_F1D017071_PUJI PUTRI NURCAHYANI.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)
Preview	Text JURNAL TUGAS AKHIR_F1D017071_PUJI PUTRI NURCAHYANI.pdf Download (447kB) | Preview
Preview	Text POSTER TUGAS AKHIR_F1D017071_PUJI PUTRI NURCAHYANI.pdf Download (713kB) | Preview

Abstract

Sekolah Tinggi Pariwisata (STP) Mataram harus meningkatkan promosi untuk diakui keberadaannya di dunia pendidikan tinggi dan mendokrak citra kampus. Banyaknya kegiatan promosi yang dilakukan membutuhkan dana yang tidak sedikit dan kesulitan tim marketing Sekolah Tinggi Pariwisata (STP) Mataram untuk menentukan strategi promosi yang tepat berdasarkan cluster yang terbentuk. Solusi yang ditawarkan dalam penelitian ini adalah implementasi algoritma K-Means untuk mengelompokan sekolah yang memiliki potensi dalam penerimaan calon mahasiswa baru Sekolah Tinggi Pariwisata (STP) Mataram sehingga dapat diprioritaskan dalam promosi oleh tim marketing. Adapun dilakukan pengujian tingkat akurat cluster menggunakan silhouette coefficient. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, terdapat 3 cluster yang terbentuk yaitu cluster 1 dengan persentase 24% yang sangat di prioritaskan karena sasaran promosi karena memiliki peluang terbesar untuk mendaftarkan diri ke Sekolah Tinggi Pariwisata (STP) Mataram, cluster 2 dengan persentase 47% sekolah yang kurang di prioritaskan karena mendaftar pada tahun terbaru yang berpeluang mendaftar untuk tahun selanjurnya., sedangkan cluster 3 dengan persentase 29% sekolah yang di prioritaskan karena karena memiliki peluang yang rendah untuk mendaftarkan siswanya ke Sekolah Tinggi Pariwisata (STP) Mataram. Beberapa sumber informasi seperti sosial media dan melalui teman/alumni/keluarga/tetangga sangat berpengaruh untuk meningkatkan jumlah calon pendaftar. Kunjungan ke sekolah diprioritaskan untuk sekolah-sekolah yang memiliki jurusan yang paling banyak diminati. Adapun dilakukan pengujian tingkat akurat cluster menggunakan silhouette coeficient dengan jumlah k = 3 cluster dengan nilai 0.31.

Item Type:	Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci):	Promosi, Data Mining, K-Means, Silhouette Coeficient.
Subjects:	T Technology > TD Environmental technology. Sanitary engineering
Divisions:	Fakultas Teknik
Depositing User:	Meike Megawati
Date Deposited:	31 Jul 2023 00:38
Last Modified:	31 Jul 2023 00:38
URI:	http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/41850

Actions (login required)

View Item