Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 3, 15 Agustus 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
KAJIAN DATA MINING PROFIL SISWA BARU DALAM PENENTUAN STRATEGI PROMOSI DENGAN METODE TWO STEP CLUSTERING
Iis Ismawati Prodi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Bandung Jl. Soekarno Hatta No.378 Bandung Cuiez86@gmail.com

## Abstrak
Data  yang  disimpan  dalam database pada umumnya  belum  dimanfaatkan  secara  maksimal. Sekolah  setiap  tahun  melakukan  promosi  dengan biaya  yang  besar  untuk  kegiatan  penerimaan  siswa baru,  tapi  belum  diketahui  tingkat  efektifitas  dari kegiatan promosi yang dilakukan. Database penerimaan  siswa  baru  dapat  dimanfaatkan  untuk mengetahui  profil  siswa  baru  dengan  menerapkan metode two step clustering diakrenakan memiliki tipe data  campuran  yaitu  tipe  data  numerik  dan kategorikal.  Klaster  yang  terbentuk  kemudian dianalisis  untuk  dapat  mengidentifikasi  strategi promosi  yang  tepat.  Data  yang  akan  diteliti  adalah data  siswa  baru  tahun  2015,  2016  dan  2017  yang berjumlah  1399,  dengan  metodologi Cross-Industry Standart Process for Data Mining (CRISP-DM) yang terdiri dari enam tahapan yaitu Business
Understanding,
Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation dan Deployment .
Melalui  tahapan data  preparation variabel  yang digunakan  berjumlah  delapan  variabel  yaitu  jenis kelamin,  agama,  kerja  ayah,  kerja  ibu,  penghasilan orang  tua,  kode  jurusan,  jarak  ke  sekolah  dan  jarak SMP. Pada penelitian ini data dikelompokan  menjadi dua sampai empat klaster dengan tiga skema variabel, sehingga  total  didapatkan  sembilan  skema,  yaitu skema  1.2  sampai  skema  1.4  dengan  8  variabel.  2.2 sampai  2.4  dengan  6  variabel,  dan  3.2  sampai  3.4 dengan  5  variabel.  Pengujian  dengan  jumlah  klaster yang  berbeda  dan  variabel  yang  berbeda  ditujukan untuk  mendapatkan  klaster  yang  menggambarkan profil siswa baru dengan tepat untuk strategi promosi yang akan direkomendasikan kepada pihak sekolah.
Hasil  pengujian  menunjukan  bahwa  siswa  baru dengan  klaster  terbesar  didominasi  oleh  laki-laki, jurusan  TKJ,  beragama  islam  dengan  jarak  rumah rata-rata  6.25-6.29  KM,  Jarak  SMP  antara  12.61- 12.69  KM,  pekerjaan  ayah  wiraswasta,  ibu  tidak bekerja  dengan  penghasilan  orang  tua  2.000.000- 4.999.999. Sedangkan klaster terkecil didominasi oleh perempuan  pada  jurusan  Akuntansi,  laki-laki  pada jurusan  RPL  dan  TKR,  jarak  rumah  antara  5.11-736 KM,  jarak  SMP  antara  8.16-20.12  KM,  pekerjaan ayah wiraswasta, ibu tidak bekerja dengan penghasilan  orang  tua  2.000.000-4.999.999  untuk jurusan  akuntansi,  500.000-999.999  untuk  jurusan TKR,  dan  1.000.000-1.999.999  untuk  jurusan  RPL. Strategi  yang  dilakukan  berdasarkan  analisis  profil siswa  baru  yang  didapatkan  melalui  metode  two  step clustering  dan  pemetaan  menggunakan  matriks  BCG berdasarkan  sembilan  skema  yaitu  dengan  membuat acara  tahunan  turnamen  futsal,  pelatihan  perakitan laptop,  entrepreneur  day,  perlombaan  peragaan busana,  pelatihan  beauty  class,  dan  pelatihan pemrograman  dasar  dimana  pesertanya  merupakan siswa SMP, dan pemberian potongan biaya pendidikan  bagi  siswa  yang  bertempat  tinggal  dalam satu kelurahan yang sama dengan sekolah.
Kata kunci :
Data  Mining,  Two  Step  Clustering, Strategi  Promosi, Siswa Baru, Matriks BCG

## Abstract
The  stored  Data  in  Data  base  is  generally  not fully  utilized.  The  school  conducts  promotions  every year  for  new  student  admission  while  there  is  no being  known  effectively  level  of  carried  out promotion.  Its  database  can  be  used  for  finding  out
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 3, 15 Agustus 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
the  new  student  profiles  by  using  two  step  clustering method  deemed  to  have  mixed  data  types  namely numeric and categorical data types . The clusters that are formed are then analyzed to be able to identify the right promotional strategies. The researched data are some  new  student  data  in  2015,  2016  and  2017 students are totally 1399 people, with the Processing Standard  for  Cross  Industry-Data  Mining  (CRISP- DM) methodology which consists of six stages, which are  Business  Understanding,  Understanding  Data, Preparation Data, Modeling, Evaluation and Deployment.
Through  the  preparation  data  variable  stage used  into  eight  variables  namely  gender,  religion, father's job, mother's job, parents income, department code,  distance  to  school  and  junior  high  school distance.  The  mixed  data  is  running  with  two  step clustering  methods.In  this  Research,    the  data  is grouped into two or four clusters  with three variable schemes  so  a  total  of  nine  schemes  that  the  naming schemes begins in 1.2 until 1.4 for 8 variable, 2.2 till 2.4 for 6 variable, then 3.2 till 3.4 for 5 variable. The calibration  for  the  amount  of  different  clusters  and variables is objected to obtain for the ideal cluster to depict  the  proper  profile  through  the  promoting strategy which is recommended to the school.
The  result  shows  that  new  students  with  the largest  are  dominated  by  male  in  majoring  TKJ, moslems;  the  range  distance  6.25  –  6.29  kilometers, Junior  School  distance  at  around  12.61-  12.69 kilometers,  and  entrepreneuring  father  position  with mother  of  housewife  position  among  salary  at  Rp. 2.000.000-  Rp.  4.999.999,-.  Whereas  the  smallest cluster  is  dominated  by  female  in  majoring Accountancy,  male  in  majoring  RPL  and  TKR,  the range  distance  at  5.11-736  kilometers,  school  range distance  at  8.16-20.12  kilometers,  enterpreneuring father  position  with  housewife  of  mother  position among salary at Rp. 2.000.000-4.999.999 in majoring Accountancy,  Rp.  1.000.000-1.999.999  in  Majoring RPL, and Rp. 500.000 - 999.999 for TKR Major. The strategy,  that  can  be  treated  after  looking  at  the output of the new student’s profiles, obtained through the two-step clustering and mapping methods using a BCG  matrix  based  on  nine  schemes,  is  planned annual  program  as  futsal  tournament,  laptop assembly  training,  entrepreneur  day,  fashion  show competition,  beauty  class  training,  and  basic programming  on  training  activities,  which  some participants  are  from  junior  high  school  students,
giving  tuition  fees  for  students  residing  in  the  same kelurahan as the school.
Keywords :
Data  Mining,  Two  Step  Clustering,  Promotion Strategy, New Students, BCG Matrix.

## I. P ENDAHULUAN
Data  yang  disimpan  pada  umumnya  belum dimanfaatkan  secara  maksimal.  Data  tersebut  dapat diolah  menggunakan  sebuah  teknologi,  salah  satunya dengan  teknik data  mining . Data  mining sendiri adalah  suatu  istilah  untuk  menemukan  pengetahuan yang tersembunyi di dalam database .
Metode yang dapat digunakan untuk menganalisa profil  dari  database  yaitu  dengan  metode clustering . Permasalahan  utama  dalam  menerapkan  analisis clustering adalah  jika  tipe  data  dasar clustering bersifat campuran yaitu kategorik dan numerik. Salah satu metode clustering yang  didesain untuk menangani objek yang mempunyai tipe data kategorik dan numerik adalah dengan menggunakan metode two step clustering .
SMK  Medikacom  adalah  salah  satu  sekolah swasta  di  kota  Bandung.  Setiap  tahun  SMK Medikacom  melakukan  penerimaan  siswa  baru  yang membutuhkan  biaya  yang  besar  tetapi  belum diketahui  tingkat  efektifitas  dari  kegiatan  promosi yang dilakukan. Berikut adalah data jumlah pendaftar pada  SMK  Medikacom  dari  tahun  pelajaran 2006/2017  sampai  2017/2018  yang  ditampilkan  pada gambar 1 :

## Gambar 1 Grafik Jumlah Pendaftar (Sumber : Dokumen Profile SMK Medikacom Bandung)
Gambar  1  menunjukan  bahwa  jumlah  pendaftar setiap tahunnya yang mengalami perubahan, terkadang mengalami kenaikan atau bahkan
224 438 546 480 697 558 494 612 534 345 490 565 0 200 400 600 800 Jumlah Siswa
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 3, 15 Agustus 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
penurunan jumlah pendaftar tanpa diketahui penyebabnya.  Berdasarkan  latar  belakang  tersebut, maka  dibutuhkan  sebuah  “ Kajian  Data  Mining Profil  Siswa  Baru  Dalam  Penentuan  Strategi Promosi  Dengan  Metode  Two  Step  Clustering ” pada SMK Medikacom Bandung.

## II. K
AJIAN L ITERATUR
II.1

## Data Mining
Data  mining merupakan  bidang  dari  beberapa bidang  keilmuan yang  menyatukan  teknik  dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, database ,  dan  visualisasi  untuk pengenalan permasalahan
pengambilan informasi dari Data mining merupakan bidang dari beberapa  bidang  keilmuan  yang  menyatukan  teknik dari  pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola,  statistik, database , dan visualisasi untuk pengenalan permasalahan  pengambilan  informasi  dari database yang  besar.  Seperti  yang  diutarakan  Larose  dalam buku  yang  berjudul Discovering  Knowledge  In  Data yang isinya :
“Data  mining  is  an  interdisciplinary  ﬁeld bringing  togther  techniques  from  machine  learning, pattern  recognition,  statistics,  databases,  and visualization  to  address  the  issue  of  information extraction from large data bases”. (Larose, 2005 : 2)
Menurut  Gartner  Group data  mining adalah suatu proses menemukan hubungan yang berarti, pola, dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan  besar  data  yang  tersimpan  dalam  media penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika (Larose, 2005: 2).
Menurut  (Fajar, 2013  :1).  “ Data  mining  berisi pencarian  trend  atau  pola  yang  diinginkan  dalam database  yang  besar  untuk  membantu  pengambilan keputusan diwaktu yang akan datang ”.
Data  mining adalah  serangkaian  proses  untuk menggali  nilai  tambah  dari  suatu  kumpulan  data berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui secara  manual.  Perlu  diingat  bahwa data  mining sendiri  berarti  usaha  untuk  mendapatkan  sedikit  data berharga  dari  sejumlah  besar  data  dasar.  Karena  itu data  mining sebenarnya  memiliki  akar  yang  panjang dari  bidang  ilmu  seperti  kecerdasan  buatan  ( artificial intelligent ), machine learning , statistik dan database .

## A. Cross-Industry Standart Process for Data
Mining (CRISP-DM)
CRISP-DM  yang  di  kembangkan  tahun  1996 oleh  analisis  dari  beberapa  industri  seperti Daimler Chrysler ,  SPSS  dan  NCR.  CRISP-DM  menyediakan standar proses data mining sebagai strategi pemecahan masalah secara umum dari bisnis atau unit penelitian.
Dalam  CRISP-DM  sebuah  proyek  data  mining memiliki  siklus  hidup  yang  terbagi  dalam  enam  fase yang ditunjukan pada gambar 2.
Gambar 2 CRISP-DM (Sumber : Larose, 2005 : 5)
Enam  fase  CRISP-DM  ( Cross  Industry Standard  Process  for  Data  Mining ):  (Larose,  2005  : 5) 1. Fase Pemahaman Bisnis ( Business Understanding Phase )
2. Fase  Pemahaman  Data  ( Data  Understanding Phase )
3. Fase Pengolahan Data ( Data Preparation Phase )
4. Fase Pemodelan ( Modeling Phase )
5. Fase Evaluasi ( Evaluation Phase )
6. Fase Penyebaran( Deployment Phase )

## II.2 Clustering
Clustering adalah suatu  metode  yang digunakan untuk mengelompokkan dokumen-dokumen ke dalam kelompok-kelompok atau c luster berdasarkan kemiripan  dokumen,  sehingga  dokumen  yang  saling berhubungan  ditempatkan  pada cluster yang  sama,
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 3, 15 Agustus 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
ilustrasi clustering pada data mining ditunjukan  pada gambar 3.
Gambar 3 Ilustrasi clustering
( Sumber : Ejaz, 2017 : 32)
Berikut  penjelasan  beberapa  pendekatan  dan algoritma yang digunakan dalam clustering : 1. Partitioning-based Clustering dengan  partisi  akan  membagi objek ke dalam subset ( cluster ) sehingga tiap satu data  objek  akan  dikelompokan  tepat  dalam  satu subset  saja,  seperti  yang  ditunjukan  oleh  gambar 4.  Contoh: kmeans,  Fuzzy  c-means  (FCM),  k- medoids, CLARA, CLARANS, PAM, EM, Two Step

## Gambar 4 Partitional Clustering
(Sumber : Ejaz, 2017 : 35)

## 2. Hierarchical-based
Pendekatan  hirarki  akan  mengelompokkan objek  yang  mirip  dengan  meletakannya  pada hirarki yang berdekatan dan sebaliknya objek yang tidak mirip akan berada pada hirarki yang berjauhan, seperti yang ditunjukan  gambar  5.  Contoh: BIRCH,  AGNES, DIANA
Gambar 5 Hierarchical Clustering (Sumber : Ejaz, 2017 : 36)
3. Density-based
Pendekatan  ini  cocok  digunakan  untuk klustering  objek  yang  memiliki noise dan outlier , namun  sulit  menemukan  kluster  yang  memiliki bentuk yang berubah-ubah. Density-based ditujukan  pada  gambar  6. Contoh: DBSCAN, OPTICS, DENCLUE, CLIQUE

## Gambar 6
Density-based Clustering (Sumber : Ejaz, 2017 : 36)

## 4. Grid-based
Pendekatan  yang  mebagi  objek  ke  dalam sejumlah  sel  yang  membentuk  struktur  grid. Seperti yang ditampilkan pada gambar  7. Contoh: STING, WaveKluster
Gambar 7 Grid Based Clustering (Sumber : Ejaz, 2017 : 36)

## 5. Model-based clustering
Pendekatan  didasarkan  pada  dugaan-dugaan mengenai  sebuah  model  untuk  tiap  kluster, kemudian  mencari  data  objek  yang  sesuai  untuk model  tersebut.  Contoh: SOM,  COBWEB yang ditunjukan pada gambar 8.
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 3, 15 Agustus 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
Gambar 8 Cobweb Clustering (Sumber : Andrzej, 2009 : 6 )

## II.3 Two Step Clustering
“ Metode  two  step  cluster  adalah  metode  yang didesain  untuk  menangani  jumlah  objek  yang  besar, terutama  pada  masalah  objek  yang  mempunyai peubah campuran, kontinu dan kategorik ” (Latifaturrahman, 2014 : 44).
Metode  penggerombolan  lain  yang  dapat digunakan  untuk  data  berskala  campuran  yaitu metode Laten  Class  Model pada software  Laten GOLD dan ALMO .  Dari  ketiga  metode  tersebut, metode two  step  cluster merupakan  metode  yang paling  efisien  dari  segi  waktu,  hal  ini  karena  metode two  step  cluster didesain  untuk  data  yang  berukuran besar.
Jarak  antara  dua  gerombolan  didefinisikan sebagai  jarak  antar  pusat  dari  masing-masing peubahnya.  Jarak  yang  digunakan  pada  metode two step  cluster adalah  jarak Log-Likelihood dan  jarak Euclidean .
“ Prosedur penggerombolan dengan metode two step  cluster  mempunyai  dua  tahapan  yaitu  tahap preclustering  (penggerombolan  awal)  objek  kedalam subcluster-subcluster kecil dan tahap penggerombolan akhir ” (Bacher : 2004 : 103).
Jarak  yang  digunakan  dalam  metode two  step cluster adalah  jarak Log-Likelihood dan  jarak Euclidean .  Prosedur  penggerombolan  dengan  metode two  step  cluster mempunyai  dua  tahapan  yaitu  tahap preclustering (penggerombolan awal) objek ke dalam subcluster-subcluster
kecil
dan tahap penggerombolan akhir.
1. Penggerombolan Awal ( Preclustering )
Tahap  ini  dilakukan  dengan  pendekatan sekuensial,  yaitu  objek  diamati  satu  persatu berdasarkan ukuran jarak yang kemudian ditentukan  apakah  objek  tersebut  masuk  dalam kelompok  yang  telah  terbentuk  atau  harus membentuk kelompok baru. Algoritma melakukan
prosedur  yang  sangat  mirip  dengan  algoritma k- means .  Pada  langkah  ini,  diimplementasikan dengan  pembentukan Cluster  Feature  (CF)  Tree . CF-tree terdiri dari beberapa tingkat cabang/simpul dan masing-masing cabang berisikan  individu  objek  (entries)  dari  kelompok awal.  Tingkatan  daun  atau  daun  entri  yang terdapat  pada  cabang  merepresentasikan  anak kelompok ( subcluster ). Prosedur CF-tree dilakukan  dengan  memilih  satu  amatan  awal secara  acak  yang  akan  diukur  jaraknya  satu persatu  dengan  amatan  lainnya  menggunakan ukuran jarak yang telah ditentukan.
2. Tahap Kedua/Pengelompokkan Akhir Hasil  dari CF-tree dikelompokkan  dengan analisis  kelompok  berhierarki  dengan  metode agglomerative .  Untuk  menghitung  banyaknya kelompok  dapat  dilakukan  dengan  dua  tahapan, yang  pertama  adalah  menghitung Schwarz’s Bayesian  Criterion  (BIC) untuk  tiap  kelompok. Rumus  BIC  untuk  kelompok  adalah  sebagai berikut:
Dengan :
Solusi  banyaknya  kelompok  yang  optimal  adalah yang  memiliki  nilai BIC  terkecil, tetapi ada beberapa kasus dalam pengelompokkan dimana BIC akan terus meningkat  nilainya  bila  jumlah  kelompok  semakin meningkat.  Maka  dalam  situasi  tersebut, ratio  BIC changes (rasio  perubahan  BIC)  dan ratio  of  distance measure  changes (rasio  perubahan  jarak)  digunakan untuk  mengidentifikasi  solusi  banyaknya  kelompok optimal.  Solusi  untuk  banyaknya  kelompok  optimal akan  memiliki ratio  BIC  changes dan  ratio  distance measure yang besar. Jumlah kelompok yang terbentuk dapat  diketahui  dengan  menggunakan  perbandingan antar jarak untuk gerombol, dengan rumus perbandingannya sebagai berikut:
… [2]
… [1]
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 3, 15 Agustus 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
dengan:
, atau
= jarak jika kelompok k digabungkan dengan k-1 kelompok
R(k) = rasio perubahan jarak.
Menurut  (Anderberg,  1973  :  9)  :  “ Ukuran jarak  dibutuhkan  untuk  setiap  pasang  objek  yang akan  dikelompokkan ”.  Beberapa  metode  pengukuran jarak antar dua objek, yaitu:
1. Jarak Euclidean
Jarak  ini  merupakan  jarak  yang  umum digunakan  dan  dapat  digunakan  apabila  semua peubahnya  berskala  kontinu.  Jarak  ini  harus memenuhi  asumsi  bahwa  peubah-peubah  yang diamati  tidak  berkorelasi  dan  antar  peubah memiliki  satuan  yang  sama.  Dalam  metode  ini, pengukuran  jarak  dilakukan  dengan  menghitung akar kuadrat dari penjumlahan kuadrat selisih dari nilai  masing-masing  peubah.  Jarak euclidean dapat dirumuskan sebagai berikut:
… [3]
2. Jarak Manhattan ( City Block/Minkowski )
Jarak  ini  merupakan  bentuk  umum  dari  jarak euclidean . Jarak manhattan digunakan jika peubah yang  diamati  berkorelasi  atau  tidak  saling  bebas. Dalam  metode  ini,  pengukuran  jarak  dilakukan dengan  menghitung  jumlah  absolut  perbedaan objek  untuk masing-masing  peubah.  Jarak manhattan dapat dirumuskan sebagai berikut:
… [4]
3. Jarak Mahalonobis
Jarak ini sangat berguna dalam menghilangkan  atau  mengatasi  perbedaan  skala pada  masing-masing  peubah.  Jarak Mahalonobis dapat dirumuskan sebagai berikut:
… [5]
Dengan:
=  jarak  antara  objek  dengan objek
= nilai objek i pada peubah ke-
= nilai objek pada peubah ke-
= matriks kovarian
4. Jarak Log-Likelihood
Jarak  ini  digunakan  untuk  peubah  berskala kontinu  dan  kategorik.  Jarak  antara  gerombol dengan  gerombol  dapat  dirumuskan  sebagai berikut:
… [6]
Dengan : Log( + Log( +
Log( +
= banyaknya objek
= jumlah objek di dalam gerombol
=  jumlah  objek  di  gerombol    untuk peubah kategorik ke-  dengan kategori ke-
= ragam dugaan untuk peubah kontinu ke- untuk keseluruhan objek
= ragam dugaan untuk peubah kontinu
ke- untuk keseluruhan objek dalam gerombol
KA = banyaknya peubah kontinu KB = banyaknya peubah kategorik
=  banyaknya  kategori  untuk  peubah kategorik ke-

## II.4 Penerimaan Siswa Baru
Perencanaan terhadap siswa menyangkut perencanaan  penerimaan  siswa  baru,  kelulusan,
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 3, 15 Agustus 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
jumlah  putus  sekolah  dan  kepindahan.  Khusus mengenai perencanaan siswa akan langsung berhubungan dengan kegiatan penerimaan dan proses pencatatan atau dokumentasi data pribadi siswa, yang kemudian  tidak  dapat  dilepaskan  kaitannya  dengan pencatatan  atau  dokumentasi  data  hasil  belajar  dan aspek-aspek  lain  yang  diperlukan  dalam  kegiatan kurikuler  dan  ko-kurikuler.  (Dokumen  ISO  SMK MedikaCom Tentang PSB, 2014:50)
Langkah  yang  pertama  yaitu  perencanaan terhadap siswa, yang meliputi kegiatan; 1)  Analisis kebutuhan siswa 2)  Rekrutmen siswa 3)  Seleksi siswa 4)  Orientasi 5)  Penempatan siswa 6)  Pencatatan dan pelaporan

## II.5  Matriks Boston Consulting Grup (BCG)
Boston Consulting Group (BCG) adalah perusahaan  konsultan  manajemen  swasta  yang berbasis  di  Boston. Boston  Consulting  Grup merupakan perusahaan yang berkecimpung dalam hal perkembangan pangsa pasar. Matriks BCG membantu perusahaan mengalokasikan  sumber  daya  dan digunakan  sebagai  alat  analitis  dalam  merek pemasaran,  manajemen  produk,  manajemen  strategis, dan analisis portofolio.
“ Matrik  BCG  adalah  matrik  dan  internal- external  (IE)  matrik  yang  dibentuk  secara  khusus dalam rangka meningkatkan usaha-usaha perusahaan yang  memiliki  multidivisi  dengan  merumuskan strategi yang paling cocok”. (Husein Umar,1999:200).
Metode  analisis  BCG  matrix  membantu  unit bisnis  untuk  mengetahui  posisi  dirinya  di  dalam empat  kategori,  yakni  kategori  Anjing  ( Dog ),  Tanda Tanya ( Question Mark ), Bintang ( Star ), dan Kas Sapi ( Cash  Cow ).  Matriks  ini  juga  dapat  digunakan  untuk memetakan  atribut  produk  strategis  yang  dapat menghasilkan keuntungan bagi perusahaan.
Matriks  BCG  terdapat  4  kuadran  yang menggambarkan  posisi  suatu  unit  bisnis  dipandang dari  segi  pertumbuhan  pasar  serta  pangsa  pasarnya, keempat kuadran atau kategori tersebut adalah :
1. Dog (Anjing) Kategori  Anjing  memiliki  pangsa  pasar  yang rendah  dan  tingkat  pertumbuhan  yang  rendah  dan
dengan demikian tidak menghasilkan atau mengkonsumsi uang dalam jumlah besar.
2. Question Mark (Tanda Tanya)
Kategori  ini  memiliki  posisi  pangsa  pasar  relatif yang  rendah,  tetapi  mereka  bersaing  dalam industri yang bertumbuh pesat.
3. Star (Bintang)
Kategori  ini  memiliki  peluang  jangka  panjang terbaik  untuk  pertumbuhan  dan  profitabilitas  bagi organisasi.
4. Cash Cow (Kas sapi)/Sapi Perah
Kategori  ini  memiliki  pangsa  pasar  relatif  yang tinggi  tetapi  bersaing  dalam  industri  yang pertumbuhannya lambat.
Gambar  9  menunjukan  matriks  BCG  yang terbagi menjadi empat kuadran.
Gambar 9 Matriks Boston Consulting Group (BCG) (Sumber : Yanuar, 2014 : 56)

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
Penelitian yang dilakukan menggunakan metodologi  CRISP-DM (Cross  Industry  Standard Proses For Data Mining ). Metodologi penelitian yang dilakukan digambarkan secara mendetail pada gambar 10, untuk memberikan gambaran informasi yang utuh mengenai  tahap-tahap  yang  dilakukan  dari  awal penelitian  sampai  pada  tahap  kesimpulan  dari  hasil analisis.
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 3, 15 Agustus 2019
Pemahaman Bisnis Pemahaman Data Pengolahan Data Pemodelan Evaluasi Kesimpulan Hasil Analisa Proses Bisnis Database Utama Database Penelitian Two Step Clustering Pengelompokan Awal ( Preclustering ) Pengelompokan
Akhir Gambar 10
Metodologi dan tahapan penelitian kajian data mining menggunakan metode two step clustering 1. Fase Pemahaman Bisnis ( Business Understanding Phase )
Business understanding merupakan cara untuk memahami  tujuan  proyek  dan  kebutuhan  tujuan bisnis. Tahap ini mencakup :
a. Penentuan tujuan proyek dan kebutuhan secara detail dalam lingkup bisnis atau unit penelitian secara  keseluruhan.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menganalisa profil dari siswa baru  yang telah mendaftar sehingga dapat mengidentifikasi  strategi  promosi  yang  tepat bagi  SMK  Medikacom  Bandung.  Kebutuhan untuk dapat melaksanakan penelitian ini adalah data  siswa  baru  SMK  Medikacom,  data  yang akan diteliti adalah data siswa baru pada tahun pelajaran 20015/2016, 2016/2017 dan 2017/2018.
b. Menerjemahkan  tujuan  dan  batasan  menjadi formula  dari  permasalahan data  mining . Penelitian dilakukan menggunakan metode two step  clustering ,  dikarenakan  dalam  data memiliki  dua  tipe  data  yaitu  nominal  dan kategorikal  seperti  yang  dapat  dilihat  pada gambar  11  yang  menunjukan  untuk  atribut jenis  kelamin  (JK),  asal  SMP  dan  jurusan bertipe  kategorikal,  sedangkan  untuk  atribut jarak rumah bertipe nominal.

## Gambar 11
Jenis tipe data pada data siswa baru
(Sumber : Database siswa baru SMK Medikacom Bandung)
c. Menyiapkan  strategi  awal  untuk  mencapai tujuan.  Strategi  awal  yang  dilakukan  adalah dengan memahami tujuan penelitian, menerapkan  metodologi  CRIPS-DM  pada penelitian,  dan  menggunakan metode  two  step clustering sehingga data-data yang mirip atau memiliki
karakteristik
sama
akan dikelompokan  dalam  satu  kelompok untuk kemudian  dianalisis  dan  dievaluasi  untuk mempermudah  analisa  profil  siswa  sehingga dapat  dilakukan  strategi  yang  tepat  untuk menambah jumlah siswa baru yang mendaftar.
2. Fase  Pemahaman  Data  ( Data  Understanding Phase )
Data understanding adalah fase awal pengumpulan  data  dan  menemukan insight pertama.  Tahap  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap diantaranya adalah mengumpulkan data, menggunakan  analisis  penyelidikan  data  untuk mengenali  lebih  lanjut  data  dan  pencarian pengetahuan  awal,  mengevaluasi  kualitas  data, jika  diinginkan,  pilih  sebagian  kecil  kelompok data  yang  mungkin  mengandung  pola  dari permasalahan.
a. Tahap  pengumpulan  data  dilakukan  ketika proses  penerimaan  siswa  baru  berlangsung, siswa  mengisi formulir pendaftaran,  kemudian operator  pendaftaran  melakukan entry data pada database .  Sehingga  dapat  dikatakan bahwa  objek  yang  diteliti  merupakan  data primer,  yaitu  data  merupakan  data  yang diambil langsung dari pihak SMK Medikacom yang menjadi objek penelitian.
b. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah data  siswa  baru  pada  tahun  pelajaran 2015/2016,  2016/2017  dan  2017/2018.  Para kurun  waktu  tiga  tahun  ini  data  yang  ada dalam database adalah  sebanyak  1399  item, dengan 68 atribut berupa data diri siswa, orang tua / wali dan data pendidikan sebelumnya.
c. Mengidentifikasi kualitas data Berdasarkan  data  yang  tersimpan  dalam database siswa  baru  terdapat  1399  item  siswa baru.  Dengan  jumlah  atribut  sebanyak  68 atribut.  Dari  semua  atribut  yang  melekat  pada data  siswa  baru  dipilih  beberapa  atribut  yang memiliki kualitas baik dilihat dari kelengkapan data/  tidak  ada  data  bernilai  null,  tidak  ada redudansi data, tidak mengandung outlier , data
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 3, 15 Agustus 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
tidak usang, memiliki data yang konsisten  dan yang memiliki hubungan dengan penelitian.
3. Fase Pengolahan Data ( Data Preparation Phase ) Berdasarkan  data  yang  sudah  ada,  kemudian akan  diolah  kedalam  metode two  step  clustering . Namun  sebelumnya  data  tersebut  akan  diproses untuk  mendapatkan  data  yang  sesuai  dengan keinginan, sehingga dilakukan proses berikut :
a. Seleksi data
Memilih data yang akan digunakan dalam proses data  mining .  Data  yang  digunakan adalah  data  yang  menjadi  acuan  pokok  untuk melakukan  analisis  profil  siswa  baru  yaitu jarak  rumah  ke  sekolah,  asal  SMP/MTS, pekerjaan ayah, jenis kelamin, jurusan(kompetensi keahlian) yang dipilih, dan penghasilan  orang  tua.  Data  tersebut  yang kemudian  menjadi  atribut  yang  digunakan pada proses clustering dengan metode two step clustering . b. Data Prepocessing Proses pembersihan data dilakukan dengan  mencari  dan  memperbaiki  kesalahan atau  permasalahan  dalam  data  seperti missing values ,  menghilangkan outlier atau noisy dan memperbaiki  data  dengan  nilai  yang  tidak konsisten.  Ada beberapa cara untuk  mengatasi missing  values diantaranya  dengan  mencari dari  data  sumber  atau  mengisi  dengan  modus atau  rata-rata.  Modus  digunakan  pada  data yang berskala kontinu/numerik.
4. Fase Pemodelan ( Modeling Phase ) Pada  Fase  pemodelan,  metode  yang  akan digunakan  adalah  metode two  step  clustering . Metode  ini  dipilih  karena  metode  yang  didesain untuk  menangani  jumlah  objek  yang  besar, terutama  pada  masalah  objek  yang  mempunyai tipe  data  campuran,  kontinu/numerik(data  berupa hasil pengukuran) dan kategorik (dimana variable- variablenya dapat dikelompokan menjadi beberapa kelompok)  seperti  jenis  kelamin  dan  kompetensi keahlian.  Data  yang  sudah  dipilih  kemudian  diuji menggunakan  metode two  step  clustering dengan menggunakan  aplikasi  SPSS Modeler 18.0. Pengujian dilakukan lebih dari dua kali pengujian dimulai  dari  pembentukan  dua cluster sampai ditemukan  jumlah cluster yang  cocok  dan menggambarkan  profil  yang  sesungguhnya  yang tidak  mengalami  perubahan-perubahan  yang signifikan,
5. Fase Evaluasi ( Evaluation Phase )
Model  sepenuhnya  dievaluasi  dan  diteliti untuk meyakinkan kalau model tersebut memenuhi  tujuan  bisnis  untuk  mendapatkan tujuan  yang  diharapkan  dan  menyiapkan  strategi awal  untuk  mencapai  tujuan.    Langkah  –  langkah pada fase ini adalah :
a. Mengevaluasi  model  yang  digunakan,  untuk mendapatkan  kualitas  dan  efektivitas  pada cluster yang terbentuk.
b. Menetapkan  apakah  memenuhi  tujuan  pada fase  awal  yaitu  mengetahui  profil  siswa  baru pada  SMK  Medikacom  Bandung  sebagai analisa dari strategi yang akan dilakukan untuk proses  penerimaan  baru.  Jika  tidak  maka  akan kembali kepada fase sebelumnya.
c. Menentukan  apakah  terdapat  permasalahan penting  dari  bisnis  atau  penelitian  yang  tidak tertangani dengan baik.
d. Mengambil keputusan berkaitan dengan penggunaan hasil dari data mining .
6. Fase Penyebaran( Deployment Phase ) Pengetahuan  yang  didapat  butuh  untuk diorganisasikan  dan  dipresentasikan  dengan  cara dimana customer mudah  memahaminya.  Fase  ini menghasilkan  dari  laporan  hasil  penelitian  yang telah dilakukan dan kesimpulan dari penelitian.

## IV. P EMODELAN DAN P EMBAHASAN
Pemodelan  yang  pada database siswa  baru terdiri  dari  beberapa  tahap  dimulai  dari  tahap persiapan  data, import data,  pemilihan  variabel, pengecekan  tipe  data,  penentuan  jumlah cluster dan pemodelan  dengan  metode two  step  clustering. Langkah-langkah  pemodelan  ini  dapat  dilihat  pada gambar 12.
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 3, 15 Agustus 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster Persiapan Data PSB.xls Import Data Pemilihan Variabel
Database Penelitian
8 Variabel 6 Variabel 5 Variabel Pengecekan Tipe Data Penentuan Jumlah cluster Two Step Clustering Output Skema Clustering Gambar 12

## Langkah-langkah pemodelan

## 1. Persiapan Data
Tahap  pertama  adalah  persiapan  data. Database yang  sudah  siap  untuk  dimodelkan disimpan  dalam  bentuk excel atau  .xls  untuk kemudian  diproses  untuk  di import kedalam aplikasi  SPSS Modeler 18.0.  Gambar  13 menunjukan database penelitian  yang  sudah dalam bentuk excel.
Gambar 13 Data dalam format excel
2. Import Data
Proses import data  dari  excel  pada  SPSS Modeler merupakan  proses  pengambilan  data penelitian yaitu data PSB.xls pada SPSS Modeler . Tahapan  ini  dibutuhkan  sebagai  sumber  data penelitian  yang  akan  dimodelkan  menggunakan SPSS Modeler. Setelah proses import data tahapan selanjutnya  adalah  pemilihan  variabel  yang  akan dimodelkan.
3. Pemilihan variabel Pada tahap pemilihan variabel terbagi menjadi tiga  skema,  skema  kesatu  menggunakan  8  buah variabel yaitu jenis_kel, agama, jarak_ke_sekolah, jarak_SMP,  kerja_ayah,  kerja_ibu,  kode_jurusan dan  penghasilan  ,  skema  kedua  menggunakan  6 buah  variabel  yaitu  dengan  menghilangkan variabel agama dan kerja_ibu, dan pada skema ke 3  menggunakan  5  buah  variabel  dengan menghilangkan variabel radius_SMP. Pada
masing-masing  skema  akan  dilakukan  pengujian menggunakan  pengclusteran  dengan  membagi menjadi  2  sampai  4 cluster .  Tahap  pemilihan variabel ini ditunjukan pada gambar 14.
Gambar 14

## Tahap pemilihan variabel yang digunakan
dalam pemodelan
4. Pengecekan Tipe Data Pengecekan  tipe  data  diperlukan  untuk menganalisa  tipe  data  dari  variabel-variabel  yang akan  dimodelkan  dan  sebagai  pemeriksaan  ketika data  yang  akan  dimodelkan  mengalami  kesalahan pembacaan  tipe  data  yang  biasanya  terjadi  pada kesalahan  penulisan  variabel  dengan  tipe  data numerik  pecahan  menggunakan  koma  atau  titik. Karena  kesalahan  pembacaan  tipe  data  akan menyebabkan kesalahan pada proses memodelkan data, terutama dikarenakan metode yang digunakan menggunakan metode two step clustering yang memisahkan data dengan variabel numerik  dan  kategorik.  Gambar  4.8  menunjukan jenis  tipe  data  yang  akan  dimodelkan  pada penelitian.
Gambar 15 Jenis tipe data dari variabel-variabel yang akan dilakukan pemodelan
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 3, 15 Agustus 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
Gambar 15 menunjukan data dengan tipe data kategorik  yang  memiliki  dua  jenis  karakter  akan dibaca  sebagai  data nominal, sedangkan  variabel dengan  tipe  data  kategorik  yang  memiliki  dua jenis  karakter  dibaca  sebagai flag .  Untuk  data numerik dibaca sebagai continuous . 5. Penentuan Jumlah Cluster
Pada  tahapan  ini  ditentukan  jumlah cluster yang  kan  diuji  pada  masing-masing  skema.  Pada skema  kesatu  dengan  variabel  berjumlah  delapan buah dilakukan
pengclusteran
dengan menggunakan  2  sampai  4 cluster , untuk mempermudah pengidentifikasian maka penamaan skema  dimulai  dari  skema  1.2  sampai  skema  1.4. Pada  skema  kedua  dengan  variabel  berjumlah enam dilakukan pengclusteran menjadi 2 sampai 4 cluster dengan  nama  2.2  sampai  2.4.  Begitu  pula pada  skema  ketiga  dengan  variabel  berjumlah  5 jumlah cluster sebanyak  2  sampai  4 cluster dengan  nama  3.2  sampai  3.4.  Pengujian  dengan jumlah cluster yang  berbeda  dan  variabel  yang berbeda  ditujukan  untuk  mendapatkan cluster yang  ideal  dan  menggambarkan  profil  yang  tepat untuk  dilakukan  analisis  lanjutan  dan  analisis strategi promosi yang tepat untuk dijadikan usulan atau  masukan  kepada pihak  sekolah dalam  hal ini SMK Medikacom Bandung.
6. Pemodelan/ Modeling Pemodelan dengan menggunakan metode two step clustering, pada tahapan ini Data dengan tipe data  kategorik  akan  dikelompokan  pada  tahap penggerombolan  awal  / preclustering dengan melakukan  perhitungan  jarak  menggunakan  jarak l og-likelihood sedangkan  data  dengan  tipe  data numerik  akan  dikelompokan  pada  tahap  kedua/ pengelompokan  akhir  dengan  perhitungan  jarak menggunakan  jarak euclidean .  Sedangkan  untuk penentuan  pusat cluster ditentukan  secara  acak. Proses  akan  terus  berulang  sampai  pusat cluster tidak mengalami perubahan. Gambar 16 menunjukan  proses  pemodelan  dengan  metode two  step  clustering dari  tahap  awal  hingga  tahap akhir menggunakan tiga skema pengclusteran.
Gambar 16 Pemodelan dengan metode two step clustering
Profil  siswa  baru  berdasarkan cluster terbesar. Pada  skema  dengan  dua cluster mendapatkan  hasil yang  memiliki  kemiripan  satu  sama  lain.  Siswa  baru didominasi  oleh  laki-laki  jurusan  TKJ,  beragama islam  dengan  jarak  rumah  rata-rata  6.25-6.29  KM, Jarak SMP ke SMK antar 12.61-12.69 KM, pekerjaan ayah wiraswasta, ibu tidak bekerja/ ibu rumah tangga dengan penghasilan 2.000.000-4.999.999.
Pada Skema dengan 3 buah cluste r menunjukan  hasil  yang  cukup  berbeda  ketika menggunakan  variabel  agama  dan  pekerjaan  ibu dibandingkan  ketika  tidak  menggunakan  variabel tersebut.  Dengan  menghilangkan  dua  buah  variabel maka  hasil  yang  didapatkan  yaitu  siswa  didominasi oleh  laki-laki  jurusan  TKJ,  dengan  jarak  rumah  rata- rata  6.42-6.92  KM,  pekerjaan  ayah  sebagai  pegawai swasta, dengan penghasilan 2.000.000-4.999.999.
Pada Skema dengan 4 buah cluste r menunjukan hasil yang sangat berbeda dengan skema sebelumnya,  tetapi  masing-masing  cluster  yang terbentuk  memiliki  kemiripan  yaitu  sama-sama didominasi oleh perempuan dengan jurusan akuntansi, jarak  rumah  ke  sekolah  5.76-5.87  KM,  pekerjaan wiraswasta dengan penghasilan 2.000.000-4.999.999.
Analisis  dilanjutkan  berdasarkan cluster terkecil  pada  masing-masing  skema  yang  telah dilakukan.
profil  dari  siswa  baru  dengan  jumlah  paling sedikit,  pengujian  pada  masing-masing  skema menunjukan  beberapa  kemiripan  terutama  ketika mengelompokan  menjadi  dua cluster. Sedangkan secara  keseluruhan  siswa  baru  pada cluster terkecil didominasi oleh perempuan dengan jurusan
Akuntansi,  laki-laki  jurusan  RPL  dan  TKR,  jarak rumah  antara  5.11-736  KM,  jarak  kesekolah  antara 8.16-20.12 KM, pekerjaan ayah wiraswasta, ibu tidak bekerja  dengan  penghasilan  orang  tua  2.000.000-
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 3, 15 Agustus 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
4.999.999  untuk  jurusan  akuntansi,  500.000-999.999 untuk  jurusan  TKR,  dan  1.000.000-1.999.999  untuk jurusan RPL.
Untuk  mendapatkan  strategi  yang  tepat  selain strategi yang dilakukan berdasarkan hasil analisa pada masing-masing  variabel  dengan  metode two  step clustering dilakukan  juga  analisis  dari  seluruh  skema pemodelan  yang  menunjukan  minat  dan  segmentasi pasar  berdasarkan cluster yang  terbentuk  yang dipetakan  kedalam  matriks Boston  Consulting  Group (BCG) .  Matriks  BCG  dibentuk  secara  khusus  dalam rangka  meningkatkan  usaha-usaha  SMK  Medikacom yang  memiliki  banyak  jurusan  dengan  merumuskan strategi yang paling cocok bedasarkan empat kuadran, yaitu  kuadran Dog /Anjing, Question  Mark/ Tanda Tanya, Star /  Bintang  dan Cash  Cow /Sapi  Perah. Pemetaan  profil  siswa  baru  pada  masing-masing kuadran  yang  didapatkan  dari  hasil  analisis  pada masing-masing  skema  pada cluster terbesar  dan cluster terkecil dapat dilihat pada gambar 17.
Gambar 17 Matriks BCG profil siswa baru berdasarkan sembilan skema pemodelan

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Metode  two  step  clustering  diterapkan  untuk variabel  dengan  tipe  data  campuran  yaitu  kategorikal dan  numerik.  Variabel  dengan  tipe  data  kategorikal akan  dikelompokan  pada  tahap  pengelompokan  awal dengan menggunakan perhitungan jarak log- likelihood  sedangkan  data  dengan  tipe  data  numerik akan dikelompokan pada tahap kedua/ pengelompokan  akhir  dengan  perhitungan  jarak euclidean.
Pengujian  pada  data  siswa  baru  menggunakan  9 skema pemodelan, berdasarkan analisa yang dilakukan  dari  masing-masing  skema  pemodelan didapatkan  profil  siswa  baru  yang  didominasi  oleh
laki-laki,  beragama  islam,  jurusan  TKJ,  pekerjaan ayah wiraswasta, ibu tidak bekerja, penghasilan orang tua    Rp.  2.000.000,-    sampai  Rp.4.000.000,-  dengan jarak rumah kesekolah rata-rata 5.58 sampai 6.92 KM sedangkan  untuk  jarak  SMP  rata-rata  6.48  sampai 12.69 KM.
Strategi  yang  dilakukan  berdasarkan  analisis profil siswa baru yang didapatkan melalui metode two step  clustering  dan  pemetaan  menggunakan  matriks BCG  berdasarkan  sembilan  skema  pemodelan  adalah dengan  membuat  acara  tahunan  dimana  pesertanya merupakan  siswa  SMP  seperti  kegiatan  turnamen futsal,  pelatihan  perakitan  laptop,  entrepreneur  day, perlombaan  peragaan  busana,  pelatihan  beaty  class, pelatihan  pemrograman  dasar,  pemberian  potongan biaya  pendidikan  bagi  siswa  yang  bertempat  tinggal dalam satu kelurahan yang sama dengan sekolah.

## R EFERENSI
Anderberg,  M.R,. Cluster  Analysis  for  Applications . New York : Academic Press . 1973
E.  Mongi,  Charles.  Penggunaan  Analisis Two  Step
Clustering untuk Data Campuran . JdC, Vol. 4,
No. 1. 2015
Han, J., Kamber, M.,Pei, J. Data Mining Concept and Techniques ,  3 rd ed.  Amsterdam  :  Morgan Kaufmann-Elsevier. 2012
Haq,  Ejaz  Ul.  and  Huarong,  Xu.  Khattak,  dan  M.
Irfan.  2017. A  Review  of  Various  Clustering Techniques, International Journal of
Engineering  and  Applied  Computer  Science (IJEACS) . ISBN: 978-0-9957075-2-8. 2015
Krzysztof,  Andrzej. On  natural  join  of  posets properties  and  first  applications .  Poland  :
Institute of Combinatorics and its Applications. 2009
Kotler, Philip. Manajemen Pemasaran Edisi Milenium Jilid 1, Jakarta : Prehallindo. 2002
Kusnawi.  Pengantar  Solusi  Data  Mining.  Seminar Nasional  Teknologi  2007  (SNT).  Yogyakarta: STMIK AMIKOM. 2013
Larose, Daniel T. Discovering knowledge in data : an introduction  to  data  mining .  New  Jersey  :  A John Wiley & Sons , INC.Publication. 2005
Latifaturrahman. Perbandingan hasil penggerombolan k-means,  Fuzzy  k-means, dan Two  Step Clustering . JPM IAIN Antasari. 2014
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 5, No 3, 15 Agustus 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
Lupiyoadi, Rambat. Manajemen Pemasaran dan Jasa, Jakarta : Salemba Empat. 2013
Muwardah,  Fitroh  Rizky.  Pramuhendar,  Ricardus.
Penentuan Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Decision  Tree ,  Semarang  : 15165 Universitas Dian Nuswantoro. 2015
Nasari,  Fina.  Darma,  Surya.  Penerapan K-Means Clustering Pada  Data  Penerimaan  Mahasiswa Baru. Medan : ISSN : 2302-3805. 2015
Nisfiannoor,  Muhammad.  Pendekatan  Statistika
Modern Untuk Ilmu Social, Salemba Humanika. 2009
N.  Sharma,  A.  Bajpai,  and  R.  Litoriya,. Comparison the  various  klustering  algorithms  of  weka tools ,    Int. J.  Emerg.  Technol.  Adv.  Eng.,  vol.
2, no. 5. 2012
Ong,  Johan  Oscar.  Implementasi  Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing  President  University .  Bekasi  : President University ISSN 1421-6869. 2013
Putra,  Yanuar  S. Analisis  Matriks  Boston  Consulting Grup  (BCG) Pada  Pada  Sepeda  Motor  Merk Honda. Among Makarti, Vol.7 No.13. 2014
Saifudin,  Aries.  Metode Data  Mining Untuk  Seleksi Calon  Mahasiswa  pada  Penerimaan  Siswa Baru  Di  Universitas  Pamulang.  Tanggerang  : urnal.umj.ac.id/Index.Php/jurtex. 2017
Widaningsih, Sri. Dan Agus Suheri. Pengelompokkan Data  Profil  Dosen  Kopertis  Wilayah  IV Menggunakan  Metode Two  Step  Cluster Analysis
. Konferensi Nasional Sistem Informasi 2018 STMIK Atma
Luhur Pangkalpinang. 2018