Penerapan Metode Klasterisasi K-Means untuk Strategi Promosi Pada SMK Tamansiswa Sukadamai

Teti Purwanti, William Ramdhan, Santoso Santoso

Abstract


Abstract: SMK Tamansiswa Sukadamai is one of the private schools in Pulo Bandring District which annually admits new students, this will affect the amount of student data that goes up and down. So far, SMK Tamansiswa Sukadamai has implemented a promotional strategy but it is still not optimal because the number of students registered at SMK Tamansiswa Sukadamai is more dominant in certain areas. Based on this, we need a technique that is able to assist in transforming the data into useful information, namely by applying data mining for promotional strategies, which can be the basis or guideline for promotional strategies based on areas where there are not many students present. The application of the k-means clustering method for promotional strategies can assist in the data grouping process in the form of data grouping results for C1 "Potential" and C2 "Potential", where C1 is the right area for more optimal promotion so that promotion is more effective and efficient. With the development of this clustering system, it can provide input to schools to determine which areas are more optimal for more in-depth promotion.

 

Keywords: Promotion Strategy; Application of the K-means clustering method

 

 

Abstrak: SMK Tamansiswa Sukadamai merupakan salah satu sekolah swasta yang ada di Kecamatan Pulo Bandring yang setiap tahunnya melakukan penerimaan siswa baru, hal ini akan berpengaruh pada jumlah data siswa yang pasang surut. Selama ini SMK Tamansiswa Sukadamai telah melakukan strategi promosi akan tetapi masih belum optimal dikarenakan jumlah siswa yang terdaftar di SMK Tamansiswa Sukadamai lebih dominan berasal di wilayah tertentu saja. Berdasarkan hal tersebut diperlukan suatu teknik yang mampu membantu dalam mentransformasikan data tersebut menjadi informasi yang berguna yaitu dengan menerapkan data mining untuk strategi promosi, yang dapat menjadi dasar atau pedoman untuk strategi promosi berdasarkan wilayah yang tidak banyak dalam menghadirkan siswanya. Penerapan metode klasterisasi k-means untuk strategi promosi dapat membantu dalam proses pengelompokan data dalam bentuk hasil pengelompokan data C1 “Berpotensi” dan C2 “Tidak Berpotensi”, dimana C1 merupakan wilayah yang tepat untuk dilakukan promosi yang lebih optimal sehingga promosi lebih efektif dan efisien. Dengan dikembangkannya sistem klasterisasi ini, maka dapat memberikan masukan kepada pihak sekolah untuk menentukan wilayah yang lebih optimaluntuk promosi lebih mendalam.

 

Kata kunci: Strategi Promosi; Penerapan metode Klasterisasi K-Means

 


Full Text:

PDF

References


N. A. Hasibuan et al., “Implementasi Data Mining Untuk Pengaturan Layout,” vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2017.

Eric Fammaldo dan Lukman Hakim, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Tingkat Kesejahteraan Keluarga Untuk Program Kartu Indonesia Pintar,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap., vol. V, no. 1, pp. 24–32, 2018.

F. Yunita, “Penerapan Data Mining Menggunkan Algoritma K-Means Clustring Pada Penerimaan Mahasiswa Baru,” Sistemasi, vol. 7, no. 3, p. 238, 2018, doi: 10.32520/stmsi.v7i3.388.

L. U. Sholihannisa and P. Juliawati, “TEMATIK - Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi Vol. 3, No. 1 Juni 2016,” J. Teknol. Inf. Dan Komun., vol. 3, no. 1, pp. 86–99, 2016.

E. Irfiani and S. S. Rani, “Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 4, p. 161, 2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.29024.




DOI: https://doi.org/10.33330/jutsi.v2i1.1156

Article Metrics

Abstract view : 36 times
PDF - 27 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.