## PENERAPAN K-MEANS CLUSTER DALAM MEMILIH STRATEGI PROMOSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU

## Dwi Fitri Miliani,  Wawan Joko Pranoto
Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur,  Indonesia Email: dwifitry654@gmail.com, twjp337@umkt.ac.id
ABSTRAK Kata kunci: K-means clustering, Promosi,  Data  Mining, Google Colab Proses  penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB)  dilakukan  di  berbagai  Universitas  maupun Perguruan  tinggi  yang  ada  di  Indonesia  salah  satunya  di  Universitas  Muhammadiyah Kalimantan Timur (UMKT) tepatnya pada Fakultas Kesehatan tahun ajaran 2021. Untuk menentukan  suatu  informasi  strategi  promosi  yang  baik  digunakan.  Metode  ini menggunakan  algoritma  k-means  clustering  dengan  rumus  Silhouette  yang diimplementasikan menggunakan software Data Mining yaitu Google Collab. Dari 165 responden yang mengisi Kuesioner. Cluster 1 memiliki Centroid (1.66, 3.09,3.30,-8.48, 4.54)  dengan  jumlah32  responden  mengetahui  informasi  Kampus  Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur melalui Informasi Langsung dan Media Online serta didominasi asal sekolah SMK dari Kalimantan, Cluster 2 memiliki Centroid (3.03, 2.80, 1.00,  1.00,  4.99)  dengan  jumlah  51  Responden  mengetahui  informasi  Kampus Universitas  Muhammadiyah  Kalimantan  Timur  melalui  Media  Online  dan  Cetak  serta didominasi asal sekolah SMK dari Kalimantan, Cluster 3 memiliki Centroid (2.25, 2.62, 1.00,  1.00,  1.00)  dengan  jumlah  31  Responden  mengetahui  informasi  Kampus  melalui Media  Cetak  dan  Informasi  Langsung  serta  didominasi  asal  sekolah  SMA  dari Kalimantan , Cluster 4 memiliki Centroid (2.33, 2.50,1.00, -1.11, 5.33) dengan jumlah 51
Responden  mengetahui  informasi  Kampus  melalui  Media  Online,Cetak,  dan  Informasi langsung  serta  didominasi  asal  sekolah  SMA  dari  Kalimantan.Sehingga  dari  4  Cluster yang Terbentuk yang dapat di lihat nilai tertinggi nya adalah pada Cluster 4.

## ABSTRACT
Keywords: K-means clustering,  Promosi, Data Mining, Google Colab The  New  Student  Admission  Process  (PMB)  is  carried  out  at  various  universities  and universities  in  Indonesia,  one  of  which  is  at  the  University  of  Muhammadiyah  East Kalimantan (UMKT), precisely at the Faculty of Health for the 2021 academic year. To determine  a  good  promotional  strategy  information  is  used.  This  method  uses  the  k- means clustering algorithm with the Silhouette formula which is implemented using Data Mining  software,  namely  Google  Collab.  Of  the  165  respondents  who  filled  out  the Questionnaire.  Cluster  1  has  Centroids  (1.66,  3.09,3.30,-8.48,  4.54)  with  a  total  of  32 respondents  knowing  information  about  the  University  of  Muhammadiyah  East Kalimantan  Campus  through  Direct  Information  and  Online  Media  and  dominated  by SMK  schools  from  Kalimantan,  Cluster  2  has  Centroids  (3.03,  2.80,  1.00,  1.00,  4.99) with a total of 51 Respondents know information about the University of Muhammadiyah East Kalimantan Campus through Online and Print Media and are dominated by SMK schools from Kalimantan,  Cluster 3 has Centroids (2.25, 2.62, 1.00, 1.00, 1.00) with a total  of  31  Respondents  know  campus  information  through  print  media  and  direct information and are dominated by high school origins from Kalimantan, Cluster 4 has Centroids (2.33, 2.50, 1.00, -1.11, 5.33) with a total of 51 respondents knowing campus information  through  Online,  Print,  and  Direct  Information  and  dominated  by  high school  origins  from  Kalimantan.So  that  of  the  4  clusters  formed  that  can  be  seen  the highest scores its is on Cluster 4.

## PENDAHULUAN
Pada bulan Januari 2020, Negara di Indonesia dihadirkan dengan masalah kesehatan yaitu Coronavirus Disease 2019 (Covid-19). Covid-19 merupakan suatu virus corona yang pertama kali diidentifikasi  pada  Desember  2019  di  Wuhan,Cina.Dengan  adanya  virus  corona  mengakibatkan aktivitas sehari-hari terganggu,salah satunya ialah berkomunikasi dengan cara bertatap muka,seperti kegiatan  belajar  mengajar,kegiatan  perkantoran,ataupun  kegiatan  yang  biasanya  dilakukan  secara offline kini menjadi secara daring atau online (Wiswayana & Pinatih, 2016).
Dalam Memerangi pandemic Covid-19 mengharuskan kita mematuhi peraturan pemerintah dengan  cara  mengikuti  pedoman  pihak  berwenang  secara  terkoordinasi  salah  satunya  dengan menghabiskan lebih banyak waktu dirumah dan menghindari kontak dengan orang sekitar. Hal ini juga  berlaku  dalam  dunia  pendidikan  salah  satunya  kegiatan  penerimaan  mahasiswa  baru  yang setiap  tahunya  dilaksanakan  oleh  seluruh  Universitas  atau  perguruan  tinggi.  Dimana  mahasiswa baru mencari informasi tentang Universitas secara online tanpa harus datang secara langsung.
Proses  penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB)  dilakukan  di  berbagai  Universitas  maupun Perguruan  tinggi  yang  ada  di  Indonesia  salah  satunya  di  Universitas  Muhammadyah  Kalimantan Timur  (UMKT).  UMKT  merupakan  perguruan  tinggi  yang  ada  di  Samarinda  tepatnyadi  Fakultas Kesehatan  meliputi  Program  Studi  S1  Kesehatan  Masyarakat,  Program  Studi  S1  Kesehatan Lingkungan  dan  Program  Studi  D3  Kesehatan  Lingkungan.  Situasi  pandemic  tentu  memberikan hambatan  dalam  proses  kegiatan  penerimaan  mahasiswa  baru  tentu  akan  menimbulkan  kendala khususnya dalam proses promosi.
Promosi  K-Means  merupakan  salah  satu  metode  Clustering  yang  efektif  untuk  digunakan karena k-means mudah dan kerap digunakan di dalam teknik 14 pengelompokan karena melibatkan pengiraan  yang  efisien  dan  tidak  memerlukan  banyak  parameter  (Wulandari  et  al.,  2018). Berdasarkan permasalahan tersebut maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul Penerapan K- Means.Pengolahan data tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan metode Data Mining dengan algoritma K-Means Clustering (Damanik & Sigiro, 2021). Hasil dari pengumpulan data  dari  kuesioner  yang  dibuat  melalui  persebaran  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi yang kemudian akan dilakukan pengolahan data untuk mengetahui media promosi mana yang lebih efektif. Pengolahan data tersebut akan sangat membantu pihak prodi atau Fakultas Kesehatan.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk promosi  di  Fakultas  Kesehatan  Universitas  Muhammadiyah  Kalimantan  Timur  ini  dapat memberikan strategi yang lebih efektif sehingga kuesioner yang dibuat bisa mengetahui dari segi mana promosi yang lebih banyak peminatnya. Sesuai dengan masalah yang telah dirumuskan, maka tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengetahui  metode  promosi  yang  efektif  untuk  penerimaan mahasiswa  baru  universitas  muhammadiyah  kalimantan  timur  di  fakultas  kesehatan  tahun  2021 dengan menggunakan metode kmeans clustering.

## METODE
Prosedur penelitian terdapat pada Gambar 1 desain penelitian:

## Gambar 1 Desain Penelitian
Subjek dalam penelitian ini ialah agar mengetahui strategi promosi penerimaan mahasiswa baru. Yang di kelompokkan berdasarkan data melalui survey terhadap mahasiswa tahun ajaran 2021 dengan  jumlah  272  mahasiwa  dan  data  yang  diperoleh  dari  survey  adalah  165  responden.  Objek dari  penelitian  ini  23  Kesehatan  yang  terdiridari  Prodi  S1  Kesehatan  Masyarakat,  S1  Kesehatan Lingkungan  dan  D3  Kesehatan  Lingkungan.  Untuk  penelitian  ini  dilaksanakan  di  Universitas Muhammadiyah  Kalimantan  Timur.  Yang  beralamat  Jl.  Ir.  H.  Juanda  No.15,  Sidodadi,  kec. Samarinda Ulu, Kota Samarinda, Kalimantan Timur 75124.
Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dengan  menggunakan kuesioner  yang  kemudian  untuk  digunakan  memperoleh  informasi  dari  responden  dengan menggunakan form yaitu dengan cara mengumpulkan informasi dengan menyebarkan google form berisi pertanyaan yang harus dijawab oleh responden. Data yang didapatkan dari pengumpulan data sebelumnya  dilakukan.  Akan  dilakukan  proses  pengolahan  data  dengan  tahapan  clustering menggunakan Algoritma K-means dengan bantuan Google Collab.
Analisa  data  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  pada  penelitian  ini  ialah  Statistik deskriptif yang bertujuan untuk pengumpulan, pengolahan, menyajikan maupun menganalisa data kuantitatif secara deskriptif. Selain itu, statistic deskriptif digunakan untuk menyederhanakan data dan memudahkan dalam membaca suatu informasi dari data (Maysani & Pujiastuti, 2020).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  peneliti  akan  mengolah  data  yang  telah  diperoleh  dari  hasil  kuesioner sebagai berikut:

## Perbaikan data
Pada  tahap  perbaikan  data,  peneliti  melakukan  perbaikan  terhadap  data-data  yang  kosong atau missing value, hal ini disebabkan karena responden tidak mengisi data secara lengkap. Peneliti menghapus data-data yang kosong atau missing value, Berikut data nya :

## Gambar 2 Perbaikan Data

## Seleksi Data
Dari  beberapa  atribut  yang  ada,  dipilih  5  atribut  yang  akan  digunakan  sebagai  bahan penelitian yaitu Media Online, Media Cetak, Informasi Langsung, Asal Sekolah dan Asal Kota.

## Perubahan Data
Peneliti  melakukan  perubahan  data  dari  hasil  kuesioner,  seperti  pada  tabel  4.2  setelah dilakukannya  transformasi  data,  peneliti  menggunakan  Google  Collab  untuk  proses  pengolahan dengan algoritma K-Means Clustering, berikut hasil pengolahan datanya:
Tabel 1 Data Sebelum Transformasi
Tabel 2 Data Setelah Transformasi

## Uji Validitas dan Reabilitas Uji Validitas
Uji Validitas digunakan untuk menguji apakah kuesioner dikatakan valid atau tidak. Setelah dilakukan  uji  validitas  instrument  penelitian  yang  berada  pada  Lampiran  3,  Dalam  penelitian  ini setelah peneliti melakukan uji validitas skala guttman maka didapatkan hasil dari jumlah responden 165 dengan jumlah nilai eror sebanyak 151, yang berarti ada 151 responden yang menjawab tidak pada pertanyaan, sehingga menghasilkan nilai Koefisien Reprodusibilitas (KR) sebesar 0,694 dan Koefisien  Skalabilitas  (KS)  ini  0,960.  Hasil  dari  uji  kevalidan  dapat  dilihat  pada  tabel  3  hasil  uji kevalidan di bawah ini:
Tabel 3 Hasil Uji ke Valid
Pada  hasil  uji  valid  yang  tertera  pada  tabel  3  diatas  menunjukkan  bahwa  pengujian kevalidan menggunakan Koefisien Reprodusibilitas menghasilkan nilai 0,694 lebih kecil dari nilai keputusan  0,9,  sehingga  data  ini  tidak  dapat  dipakai.  Sedangkan  Koefisien  Skalabilitas menghasilkan nilai 0,960 lebih besar dari nilai keputusan 0,6, Maka peneliti menetapkan Koefisien Skalabilitas sebagai rumus dalam uji validitas skala guttman.

## Uji Reliabilitas
Adapun untuk uji reliabilitas mengacu pada sejauh mana suatu pengukuran dapat dipercaya karena stabilitasnya apabila diukur berulang kali. Hasil uji reliabilitas yang diperoleh nilai Kuder Richardson 21 yaitu 0,43 reliabel dengan kriteria cukup.
Tabel 4.Transformasi Data Asal Kota/Kabupaten
Pada  tabel  diatas  merupakan  tabel  perubahan  asal  kota  yang  diinisialkan  menjadi  bentuk numeric, guna mempermudah pada proses pengolahan data.

## 1. Melakukan Cluster
Pada  proses  cluster  ini  peneliti  melakukan  pengelompokan  data  dari  5  atribut  yang  terdiri dari Asal Kota, Asal Sekolah, Media Online, Media Cetak, Informasi Langsung. Berikut hasil dari program yang telah peneliti lakukan:

## Gambar 3 Menentukan Nilai Cluster Dengan Silhouette
Hasil  dari  pemrograman  seperti  pada  gambar  di  atas  menunjukan  bahwa  jumlah  cluster dengan  menggunakan  salah  satu  metode  silhouette  dengan  nilai  total  whit  in  sum  square  (wss) sebagai  penentu  k  optimalnya.  Titik  plot  tampak  pada  yang  patah,  maka  titik  tersebut  dianggap sebagai  nilai  jumlah  cluster.  Pada  gambar  4.1menentukan  nilai  cluster  dengan  silhouettetitik plot/merah berada di k=4 dengan sillhoutte score 0.39.

## 2. Proses K-Means Cluster
Pada  proses  K-Means  Cluster  peneliti  melakukan  pengelompokan  dengan  menggunakan metode silhouetee dengan jumlah 4 cluster. Kemudian melakukan clustering dari persebaran data media promosi, asal sekolah, asal kota lalu menyimpan hasilnya pada variable y_kmeans.

## 3. Visualisasi
Pada tahap ini didapatkan penyebaran cluster berdasarkan atribut pada Gambar 2, Gambar 3, Gambar 4, Gambar 5, Gambar 6. Berikut gambar dari visualisasi:
Penyebaran  cluster  berdasarkan  atribut  MO  (Media  Online)  pada  gambar  4.2  dijelaskan Cluster 1 warna biru diangka 0.0 berjumlah 33. Cluster 2 warna kuning diangka 1.0 berjumlah 51. Cluster 3 warna hijau diangka 1.0 berjumlah 51. Cluster 4 warna merah diangka 1.0 berjumlah 30

## Gambar 4 Visualisasi Cluster Berdasarkan Atribut MO (Media Online)
Penyebaran  cluster  berdasarkan  atribut  MC  (Media  Cetak)  pada  gambar  4.3  dijelaskan Cluster 1 warna biru diangka 0.0 berjumlah 5, diangka 1.0 berjumlah 28. Cluster 2 warna kuning diangka 1.0 berjumlah 51, Cluster 3 warna hijau diangka 1.0 berjumlah 51, Cluster 4 warna merah diangka 0.0 berjumlah 30.

## Penerapan K-Means Cluster dalam Memilih Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru
Gambar 5 Visualisasi Cluster Berdasarkan Atribut MC (Media Cetak)
Penyebaran cluster berdasarkan atribut IL (Informasi Langsung) pada gambar 4 dijelaskan Cluster 1 warna biru diangka 0.0 berjumlah 18, diangka 1.0 berjumlah 15. Cluster 2 warna kuning diangka 0.0 berjumlah 51, Cluster 3 warna hijau diangka 1.0 berjumlah 51. Cluster 4 warna merah diangka 0.0 berjumlah 14, diangka 1.0 berjumlah 16.

## Gambar 6 Visualisasi Cluster Berdasarkan Atribut IL (Informasi Langsung)
Penyebaran cluster berdasarkan atribut Asal Sekolah pada gambar 4.5 dijelaskan Cluster 1 warna biru diangka 1.0 berjumlah 24, diangka 2.0 berjumlah 7, diangka 3.0 berjumlah 2. Cluster 2 warna  kuning  diangka  1.0  berjumlah  28,  diangka  2.0  berjumlah  15,  diangka  3.0  berjumlah  8. Cluster 3 warna hijau diangka 1.0 berjumlah 33, diangka 2.0 berjumlah 13, diangka 3.0 berjumlah 5.  Cluster  4  warna  merah  diangka  1.0  berjumlah  18,  diangka  2.0  berjumlah  10,  diangka  3.0 berjumlah 2.
Gambar 7 Visualisasi Cluster Berdasarkan Atribut Asal Sekolah

## Penerapan K-Means Cluster dalam Memilih Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru
Penyebaran  cluster  berdasarkan  atribut  Kota  Asal  pada  gambar  4.6  dijelaskan  Cluster  1 warna  biru  diangka  1  berjumlah  10,  diangka  2  berjumlah  9,  diangka  3  berjumlah  3,  diangka  5 berjumlah  1,  diangka  6  berjumlah  1,  diangka  8  berjumlah  2,  diangka  9  berjumlah  1,  diangka  10 berjumlah 4, diangka 11 berjumlah 2. Cluster 2 warna kuning diangka 1 berjumlah 25, diangka 2 berjumlah 10, diangka 3 berjumlah 1, diangka 4 berjumlah 1, diangka 5 berjumlah 1, diangka 10 berjumlah  6,  diangka  11  berjumlah  7,.  Cluster  3  warna  hijau  diangka  1  berjumlah  24,  diangka  2 berjumlah 11, diangka 3 berjumlah 1, diangka 4 berjumlah 2, diangka 8 berjumlah 4, diangka 10 berjumlah 3, diangka 11 berjumlah 6. Cluster 4 warna merah diangka 1 berjumlah 12, diangka 2 berjumlah  9,  diangka  3  berjumlah  1,  diangka  5  berjumlah  1,  diangka  8  berjumlah  2,  diangka  10 berjumlah 4, diangka 11 berjumlah 1.

## Gambar 8 Visualisasi Cluster Berdasarkan Atribut Kota Asal
4. Menampilkan Pusat Cluster
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengelompokan  nilai  pusat  cluster  yang  merupakan hasil nilai titik sentral atau disebut centroid dari keseluruhan tiap cluster.

## Gambar 9 Menampilkan Pusat Cluster/Centroid
Dari  program  yang  telah  dilakukan  untuk  menampilkan  pusat  cluster/centroid  diatas diperoleh hasil pada baris pertama terdiri dari 1.66666667, 3.09090909,-3.33066907, 8.48484848, 4.54545454  yang  merupakan  cluster  0,padabaris  kedua  terdiri  3.03921569,  2.80392157, 100000000,  1.00000000,  4.99600361  yang  merupakan  cluster  1,  pada  baris  ketiga  terdiri 2.25490196,  2.62745098,  1.00000000,  1.00000000,  1.00000000  yang  merupakan  cluster  2,  pada baris  keempat  terdiri  2.33333333,  2.50000000,  1.00000000,  1.11022302,  5.33333333  yang
merupakan cluster 3.

## 5. Menampilkan Label dari masing-masing Cluster
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengelompokan  dari  masing-masing  cluster.  Pertama pengelompokan dari asal sekolah, kedua pengelompokan dari asal kota, kemudian pengelompokan dari media online, media cetak dan informasi langsung. Berikut gambar hasil dari pengelompokan masing-masing cluster:

## Gambar 10 Menampilkan Label Cluster
6. Menghitung Jarak Antar Cluster ke Titik Centroid
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  perhitungan  terhadap  jarak  antara  cluster  dengan  titik centroid,  perhitungan  menggunakan  excel  dengan  menggunakan  fungsi  SQRT.  Berikut  gambar hasil dari perhitungan jarak antar cluster ke titik centroid:

## Gambar 11 Menghitung Jarak Antar Cluster Ke Titik Centroid
Pada  gambar  diatas  diperoleh  responden  jaraknya  bernilai  3,037001  untuk  cluster  1,  dan 3,119804  untuk  cluster  2,  responden3  jaraknya  bernilai  2,687634  untuk  cluster  3,  responden  4 jaraknya  bernilai  4,500955  untuk  cluster  4,  hingga  cluster  selanjutnya.  Dari  hasil  jumlah  yang peneliti hitung dan diberi warna kuning adalah nilai titik centroid yang terkecil diantara nilai titik

## Penerapan K-Means Cluster dalam Memilih Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru
centroid  yang  lain  yang  berarti  perhitungan  nilai  yang  semakin  kecil  maka  jarak  antar  cluster  ke titik centroid akan semakin dekat.

## 7. Final
Pada tahap ini yaitu tahap terakhir peneliti melakukan
pembagian  anggota  guna  dapat  melihat  anggota  kedalam  masing-  masing  cluster.  Berikut gambar hasil dari pembagian anggota dalam masing-masing cluster:

## Gambar 12 Final

## Pembahasan
Dari  kedua  gambar  diatas  gambar  pertama  merupakan  hasil  dari  pembagian  anggota  ke dalam  masing-masing  cluster.  Ada  5  variabel  dikelompokan  dengan  k-means  clustering  sehingga menghasilkan  4  cluster,  pada  tahapan  proses  cluster  yang  telah  dilakukan  sebelumnya menggunakan  algoritma  K-Means  berdasarkan  variable  Asal  Sekolah,  Asal  Kota,  Media  Online, Media  Cetak  dan  Informasi  Langsung.  Sebelum  dilakukan  proses  clustering  terlebih  dahulu menentukan  jumlah  cluster  dicari  nilai  K  tepat  menggunakan  metode  silhouette,  sehingga penentuan  jumlah  cluster  dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  pandangan  yang  sebenarnya.  Dari hasilnya Cluster 1 yang merupakan hasil dari sebaran data atau responden yang memiliki Centroid (1.66,  3.09,  3.30,  -8.48,  4.54)  dengan  jumlah  33  responden  mengetahui  informasi  Kampus Universitas  Muhammadiyah  Kalimantan  Timur  didominasi  melalui  Media  Cetak  sebanyak  28 responden  serta  didominasi  asal  sekolah  SMA  sebanyak  24  responden  dan  di  dominasi  asal  kota Samarinda  sebanyak  10  responden,  Cluster  2  memiliki  Centroid  (3.03,  2.80,  1.00,  1.00,  4.99) dengan  jumlah  51  responden  mengetahui  informasi  Kampus  Universitas  Muhammadiyah Kalimantan Timur didominasi melalui Media Online dan Media Cetak sama banyaknya berjumlah masing-masing  51  responden  serta  didominasi  asal  sekolah  SMA  sebanyak  28  responden  dan didominasi asal kota Samarinda sebanyak 25 responden, Cluster 3 memiliki Centroid (2.25, 2.62, 1.00,  1.00,  1.00)  dengan  jumlah  51  responden  mengetahui  informasi  Kampus  Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur didominasi melalui Media Online, Media Cetak, dan Informasi Langsung sama banyaknya berjumlah masing-masing 51 responden serta didominasi asal sekolah SMA sebanyak 33 responden dan didominasi asal kota Samarinda sebanyak 24 responden, Cluster 4  memiliki  Centroid  (2.33,  2.50,  1.00,  -1.11,  5.33)  dengan  jumlah  30  responden  mengetahui

## Penerapan K-Means Cluster dalam Memilih Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru
informasi  Kampus  Universitas  Muhammadiyah  Kalimantan  Timur  didominasi  melalui  Media Online  sebanyak  30  responden  serta  didominasi  asal  sekolah  SMA  sebanyak  18  responden  dan didominasi asal kota Samarinda sebanyak 12 responden.

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan, penerapan metode k-means clustering dalam pemilihan strategi promosi media cetak, media online, atau informasi langsung terhadap 165 responden dalam penerimaan  mahasiswa  baru  pada  Fakultas  Kesehatan  menghasilkan  4  kluster/pengelompokan. Terdapat  dua  cluster  dominan  yaitu  cluster  2  berjumlah  51  responden  mengetahui  informasi kampus  Universitas  Muhammadiyah  Kalimantan  Timur  dengan  promosi  media  online  dan  media cetak serta didominasi asal sekolah SMA dan didominasi asal kota Samarinda. Cluster 3 berjumlah 51  responden  mengetahui  informasi  kampus  Universitas  Muhammadiyah  Kalimantan  Timur dengan promosi media online, media cetak, dan informasi langsung serta didominasi asal sekolah SMA  dan  didominasi  asal  kota  Samarinda.  Dari  data  dua  cluster  dominan  tersebut  dapat disimpulkan media online dan media cetak merupakan metode promosi yang bisa digunakan untuk metode promosi mahasiswa baru tahun ajaran 2022/2023.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustian,  I.,  Saputra,  H.  E.,  &  Imanda,  A.  (2019).  Pengaruh  Sistem  Informasi  Manajamen Terhadap  Peningkatan  Kualitas  Pelayanan  Di  Pt.  Jasaraharja  Putra  Cabang  Bengkulu.
Profesional: Jurnal Komunikasi Dan Administrasi Publik, 6(1), 42–60. https://doi.org/10.37676/professional.v6i1.837
Damanik,  N.,  &  Sigiro,  M.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means
Clustering  Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Sebagai  Metode  Promosi.  Jutisal  Jurnal Teknik Informatika Universal, 33–43. https://universal.ac.id/jurnal/index.php/teknikinformatika/article/view/4
Fajriah,  R.  I.,  Sutisna,  H.,  &  Simpony,  B.  K.  (2019).  Perbandingan  Distance  Space  Manhattan Dengan  Euclidean  Pada  K-Means  Clustering  Dalam  Menentukan  Promosi.  IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology, 4(1), 36–49.
Handayanto, A., Latifa, K., Saputro, N. D., & Waliansyah, R. R. (2019). Analisis dan Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam Data Mining untuk Menunjang Strategi Promosi. JUITA : Jurnal Informatika, 7(2), 71. https://doi.org/10.30595/juita.v7i2.4378 Jeklin,  A.  (2016).  Pengaruh  Promosi  Bmt  Sinar  Laut  Gempolsewu  Terhadap  Minat  Menabung Siswa Di Mi Muhammadiyah 01 Rowosari Kecamatan Rowosari Kabupaten Kendal. July, 1–23.
Sulastri,  H.,  &  Gufroni,  A.  I.  (2017).  Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pengelompokan  Penderita Thalassaemia.  Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi,  3(2),  299–305. https://doi.org/10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305
Teni, & Agus Yudiyanto. (2021). Pengaruh Motivasi Belajar Terhadap Hasil Belajar Siswa Kelas VII  SMP  Negeri  2  Kedokan  Bunder  Kabupaten  Indramayu.  Jurnal  Pendidikan  Indonesia, 2(1), 105–117. https://doi.org/10.36418/japendi.v2i1.73
Wiswayana,  W.  M.,  &  Pinatih,  N.  K.  D.  A.  (2016).  Jurnal  Kajian  Lemhannas  RI  Edisi  27 September 2016 1. September.
Wulandari,  D.  A.,  Jatnika,  H.,  &  Purwanto,  Y.  S.  (2018).  Rancang  Bangun  Aplikasi  Clustering
Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means  Dan  K-Modes.  Kilat,  7(1),  30–35. https://doi.org/10.33322/kilat.v7i1.96

## This work is licensed under a
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License