Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 198-207

## Strategi Pemasaran Yayasan Pondok Pesantren Baitul Huda Dengan Menggunakan Metode K-Means
Dudih Gustian 1 , Aang Hasanudin 2 1,2 Universitas Nusa Putra, Sukabumi, Jawa Barat, Indonesia Email: 1 dudih@nusaputra.ac.id, 2 aang.hasanudin_si19@nusaputra.ac.id

## Abstract
The Baitul Huda Islamic Boarding School Foundation is a boarding school located in Sukabumi Regency, precisely in the Surade Jampang Kulon sub-district. Founded in 2021 by  a  graduate  of  the  Annidzom  Panjalu  Sukabumi  Islamic  Boarding  School  Kyai  Haji Abdul Rohim and is now being cared for by the founder's sons and daughters. Officially the  Baitul  Huda  Islamic  Boarding  School  Foundation  manages  the  MI,  MT  and  MA education  levels.  There  are  many  Islamic  boarding  school  facilities  in  Surade  Jampang Kulon District, but for Islamic boarding school facilities around the Baitul Huda Islamic Boarding School Foundation, there are only four Islamic boarding school campuses. The problem in this research is the lack of a marketing strategy. The cause of the weakness of the  marketing  strategy  is  that  it  has  not been  widely  socialized  due  to  the  lack  of  social media,  so not  everyone  knows  about  it.  This study  uses  Operations  Research  techniques with the K-Means method. This research provides a solution for the Baitul Huda Islamic Boarding School  by  creating a  website  as  a  publication  media  for  the  Islamic  Boarding School.
Keywords: Operations Research, K-Means, Marketing Strategy

## Abstrak
Yayasan  Pondok  Pesantren  Baitul  Huda  merupakan  sebuah  pondok  pesantren  yang terletak  di  Kabupaten  Sukabumi  tepatnya  di  kecamatan  Surade  Jampang  Kulon. Didirikan pada tahun 2021 oleh seorang lulusan Pesantren Annidzom Panjalu Sukabumi Kyai  Haji  Abdul  Rohim  dan  kini  diasuh  oleh  putra-putri  pendiri.  Secara  resmi  Yayasan Pondok  Pesantren  Baitul  Huda  mengelola  jenjang  pendidikan  MI,  MT  dan  MA.  Sarana pondok  pesantren  di  Kecamatan  Surade  Jampang  Kulon  sangat  banyak,  namun  untuk fasilitas pondok pesantren di  sekitar Yayasan Pondok Pesantran  Baitul Huda hanya ada empat  kampus  pondok  pesantren.  Masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  kurangnya strategi pemasaran. Penyebab kurangnya strategi pemasaran adalah belum tersosialisasi secara luas karena kurangnya media sosial, sehingga tidak semua orang mengetahuinya. Penelitian ini menggunakan teknik Riset Operasi dengan metode K-Means. Penelitian ini memberikan solusi bagi Pesantren Baitul Huda dengan membuat website  sebagai media publikasi Pesantren tersebut.
Kata Kunci: Riset Operasi, K-Means, Strategi Pemasaran

## 1. Pendahuluan
Pesantren  adalah  asrama  pendidikan  tradisional  dimana  semua  santri  tinggal  bersama dan  belajar  di  bawah  bimbingan  seorang  guru  yang  lebih  dikenal  dengan  sebutan  Kyai, yang  memiliki  asrama  untuk  santri.  Pondok  Pesantren  merupakan  lembaga  pendidikan Islam tertua dalam budaya  Indonesia. Keberadaan pesantren di  Indonesia bermula ketika Islam masuk ke tanah air dengan menganut sistem pendidikan yang benar-benar religius, berkembang  jauh  sebelum  pesantren  muncul  karena  lembaga  pendidikan  yang  mapan  di negeri ini diakui telah memberikan kontribusi yang besar bagi sejarah bangsa [1].
Pondok Pesantren [2] Baitul Huda merupakan sebuah pondok pesantren yang terletak di  Kabupaten  Sukabumi  tepatnya  di  kecamatan  Surade  Jampang  Kulon.  Didirikan  pada

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 198-207
tahun 2021 oleh seorang lulusan Pesantren Annidzom Panjalu Sukabumi Kyai Haji Abdul Rohim dan kini diasuh oleh putra-putri pendiri. Secara resmi Yayasan  Pondok Pesantren Baitul Huda mengelola jenjang pendidikan MI, MT dan MA. Mulai tahun 2021, Yayasan Pondok Pesantren Baitul Huda akan membuka program TMI (Tarbiyatul Mu'allimien wal Mu'allimaat  Al  Islamiyah).  Di  Yayasan  Pondok  Pesantren  Baitul  Huda,  para  santri mendapatkan  pembinaan  secara  intensif  dalam  pengetahuannya  tentang  keseimbangan antara  ilmu  agama  dan  ilmu  umum.  Yayasan  Pondok  Pesantren  Baitul  Huda menggunakan  Kurikulum  Terpadu,  yaitu  kurikulum  yang  menggabungkan  ilmu  agama dan  umum  (Kurikulum  Pesantren  Salafi, Internal  School  Islamic  Residence ,  Kemenag, Kemendikbud) dalam satu sistem yang terintegrasi penuh.
Sarana pondok pesantren di Kecamatan Surade Jampang Kulon sangat banyak, namun untuk fasilitas pondok pesantren di sekitar Baitul Huda hanya ada empat yayasan pondok pesantren.  Tingkat  persaingan  dalam  dunia  pendidikan  menuntut  setiap  pemasar  untuk dapat  melakukan  kegiatan  strategi  pemasaran  yang  efektif  dan  efisien.  Dalam  hal  ini, strategi  pemasaran  [3]  jasa  pendidikan  menempati  tempat  yang  sangat  penting  karena dunia telah memasuki era globalisasi, era di mana lingkungan persaingan telah merambah ke segala bidang kehidupan.
Jumlah  santri  di  Pondok  Pesantren  Baitul  Huda  sangat  sedikit  dibandingkan  dengan pesantren  lain  di  wilayah  Surade  Jampang  Kulon,  hal  ini  disebabkan  beberapa  faktor. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  ketidaktertarikan  untuk  bergabung  dengan  Pesantren Baitul Huda, yaitu:
a) Pesantren Baitul Huda yang baru berdiri,
b) Lokasi kurang strategis karena jauh dari jalan raya,
c) Tidak ada promosi berdasarkan sistem informasi, misalnya website,
d) Kurangnya iklan di jejaring sosial, seperti Instagram, Facebook, Tiktok dan lainnya,
e) Kekurangan guru,
f) Fasilitas yang kurang memadai.

## Gambar 1. Data Hasil Kuesioner
Pada  grafik  diatas  hasil  dari  kuesioner  bahwa  banyak  sekali  orang  yang  tidak mengetahui  adanya  Yayasan  Pondok  Pesantren  Baitul  Huda.  Rata-rata  nilai  yang terbanyak  karena  baru  berdirinya  Yayasan  Pondok  Pesantren  Baitul  Huda,  kurangnya tenaga  kerja,  kurangnya  fasilitas,  dan  lokasi  yang  kurang  strategis.  Untuk  promosi  baik melalui Website maupun Media Sosial itu tidak beda jauh nilainya.
Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  kurangnya  strategi  pemasaran  [5][7] Yayasan  Pondok  Pesantren  Baitul  Huda.  Penyebab  kurangnya  strategi  pemasaran  [10] adalah  belum  tersosialisasi  secara  luas  karena  kurangnya  media  sosial,  sehingga  tidak semua  orang  tahu  tentang  Yayasan  Pesantren  Baitul  Huda  di  wilayah  kecamatan  Surade
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 198-207
Jampang Kulon. Mereka yang mengetahui tentang Pesantren Baitul Huda hanya berada di dekatnya,  karena  adanya  pembagian  selebaran  yang  dibagikan  oleh  staf  Yayasan Pesantren  Baitul  Huda,  memajang  spanduk  dan  media  sosial  melalui  WhatsApp  untuk orang  yang  dekat  dengan  lokasi  Yayasan  Pondok  Pesantren  Baitul  Huda  yang  mungkin tertarik.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  K-Means.  K  Means  Clustering  adalah  salah  satu jenis  algoritma unsupervised  learning  [4].  Penelitian  ini  akan  memberikan  solusi  untuk meningkatkan  minat  masuk  Pesantren  Baitul  Huda,  selain  memudahkan  kontrol  layanan bagi  santri  agar  bisa  bertahan  hingga  saat  mendapatkan  ijazah,  karena  kualitas  layanan pendidikan  jauh  lebih  baik.  Selain  itu  dengan  memperbanyak  konten  dan  meningkatkan kualitas konten untuk menarik jumlah peminat untuk bergabung di Pesantren Baitul Huda. Dan terakhir, dapat menciptakan konsep terpadu yang jauh dari keramaian sehingga siswa dapat  fokus  belajar  melalui  lingkungan  yang  kondusif.  Manfaat  dari  penelitian  ini diharapkan dapat meningkatkan angka penerimaan santri baru yang akan berdampak pada Yayasan Pondok Pesantren Baitul Huda. Dan perbaikan manajemen akan jauh lebih baik seiring bertambahnya dana dengan bertambahnya jumlah siswa.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Algoritma K-Means
Pengelompokan  K-Means  [9]  adalah  algoritma  pembelajaran  tanpa  pengawasan  yang digunakan  untuk  mengelompokkan  kumpulan  data  yang  tidak  berlabel  ke  dalam kelompok  yang  berbeda  [6].  Simbol  K  dalam  k-means  clustering  menunjukkan  jumlah cluster yang digunakan. Cluster [8] mengacu pada kumpulan titik data yang dikumpulkan bersama  karena  beberapa  kesamaan.  Jika  K =  2  akan  ada  2  cluster,  dan  jika  K  = 3  akan ada  3  cluster,  dan  seterusnya.  Oleh  karena  itu,  pengelompokan  K-means  dapat didefinisikan sebagai algoritma iterasi  yang  membagi kumpulan data yang tidak berlabel menjadi kelompok yang berbeda sedemikian rupa sehingga setiap kumpulan data menjadi milik  kelompok  unik  dengan  kesamaan  atribut  unik.  Algoritma  k-means  clustering melakukan dua tugas utama, yaitu:
a) Menentukan  nilai  terbaik  untuk  titik  pusat  K  atau  centroid  dengan  proses  iterasi (perulangan).
b) Tetapkan  setiap  titik  data  ke  pusat  k  terdekat.  Titik  data  yang  dekat  dengan beberapa pusat k kemudian dikelompokkan.
Gambar 2. K-Means
Pengoperasian algoritma K-Means dijelaskan dalam langkah-langkah berikut:
1) Pilih angka K untuk menentukan jumlah cluster.
2) Pilih titik K atau pusat massa secara acak.
3) Tetapkan  setiap  titik  data  ke  centroid  terdekat,  yang  akan  membentuk  cluster  K yang telah ditentukan sebelumnya.
4) Hitung varians dan atur centroid baru dari setiap cluster.
5) Ulangi  langkah  ketiga,  yaitu  menugaskan  kembali  setiap  titik  data  ke  centroid baru terdekat dari setiap cluster.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
6) Jika dipindahkan, lanjutkan ke langkah 4, jika tidak, lanjutkan ke selesai.
7) Model sudah siap.

## 2.2. Pengumpulan Data
Untuk penelitian ini data primer dikumpulkan dengan teknik observasi dengan kriteria yaitu  wawancara  dan  pencatatan.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengkonsolidasikan  data  dan informasi  yang  ada  terkait  strategi  pemasaran  Pesantren  Baitul  Huda.  Sedangkan  data sekunder  dikumpulkan  melalui  buku  perpustakaan  atau  e-book  internet  tentang  strategi pemasaran dan jurnal yang berkaitan dengan penelitian ini.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  data  yang  didapat  dari  Yayasan  Pondok Pesantren  yang  berada  di  daerah  Kabupaten  Sukabumi,  tepatnya  di  Kecamatan  Surade Jampang Kulon. Bahan data ini didapatkan dari hasil Kuesioner yang disebarkan kepada warga  Kampung  Dangdeur,  Surade  Jampang  Kulon.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  4 parameter yang dihitung :
(1) Pertama, branding seperti brosur, sosial media, dan perkumpulan pengajian ibu-ibu di daerah Kampung Dangdeur,
(2) Kedua, harga seperti pendidikan dan biaya hidup,
(3) Ketiga, lokasi seperti akses jalan dan jarak dengan pemukiman
(4) Keempat, produk seperti mengaji, baca kitab dan peralatan belajar.
Data  ini  yang  dimana  nantinya  akan  di  olah  menggunakan  metoke  K-Means  pada aplikasi Excel.
a) Tahap pertama memasukan data dari hasil kuesioner, lalu menghapus data yang tidak sesuai agar dengan mudah pada saat proses clasterisasi yang dilakukan.
b) Tahan  kedua  yaitu  perubahan  data  yang  dilakukan  untuk  memberikan  nama  inisial terhadap parameter agar lebih mudah dan ringkas, berikut ini dapat kita lihat:
1) BRD yaitu persentase penilaian dari Branding.
2) HRG yaitu persentase penilaian dari Harga.
3) LKS yaitu persentase penilaian dari Lokasi
4) PRDK yaitu persentase penilaian dari produk.
Dibawah  ini  adalah  hasil  dari  kuesioner  yang  disebarkan  kepada  warga  Kampung Dangdeur, Surade Jampang Kulon.
Tabel 1. Data Hasil Kuesioner Warga Kampung Dangdeur, Surade
Responden Variable BRD HRG LKS PRDK RESP-1 1,2 2,3 2,7 3,7 RESP-2 2,4 2,3 2,3 4 RESP-3 3 3 3 4,3 RESP-4 1,2 2,0 2 4 RESP-5 3,7 2,3 2,7 4,7 RESP-6 2 2,3 2 4 RESP-7 1,2 2,3 2,6 3,6 RESP-8 3,3 3 2,7 4,3 RESP-9 3 2,3 2 4,3 RESP-10 1,2 2,0 2 4 RESP-11 2,7 2,3 3 4 RESP-12 2 2,7 2,7 5 RESP-13 2 2,3 2 3 RESP-14 2,3 2,7 3,3 5 RESP-15 1,2 2,3 2,6 3,7
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 198-207
Responden Variable BRD HRG LKS PRDK RESP-16 3,3 3 2,7 4 RESP-17 1,2 2,0 2 4 RESP-18 1,7 2,3 2,3 4,3 RESP-19 1,2 2,3 3,3 3,7 RESP-20 3 2,3 2 4,3 RESP-21 3,3 3 2,7 4 RESP-22 2 2,7 2,7 3,7 RESP-23 1,2 2,3 2,7 3,7 RESP-24 3,7 2,3 2,7 4,7 RESP-25 3,3 3,3 3,3 3,3 RESP-26 4,3 3 2,3 4,3 RESP-27 3 3 2,3 4,7 RESP-28 1,2 2,3 2,7 3,7 RESP-29 2,7 2,3 2 4,3 RESP-30 3,3 2,3 3,3 4,3 RESP-31 2 2,7 2,7 3,7 RESP-32 3 2,7 3 3,7 RESP-33 1,2 2,3 2,7 3,7 RESP-34 3,6 3 2,3 4 RESP-35 2,4 2,3 2,3 4 RESP-36 2,3 3 2,3 4 RESP-37 3 3 2 4,3 RESP-38 2 2,3 1,2 4 RESP-39 3 3 3 3 RESP-40 1,2 2,3 2 3,7 RESP-41 3,7 2,3 2,7 4,7 RESP-42 2,3 2,7 3,3 5 RESP-43 1,2 2,0 2 4 RESP-44 2,7 2,3 3 4 RESP-45 2 2,3 2 4 RESP-46 2 2,6 2,6 3,3 RESP-47 2 2,7 2,7 3,7 RESP-48 1,2 2,3 2 3,7 RESP-49 1,2 2,0 2 4 RESP-50 3 2,3 2,3 4,7 RESP-51 1,2 2,0 2 4 RESP-52 3 3 2,7 4 RESP-53 1,2 2,0 2 4 RESP-54 3,7 3 2,3 4,3 RESP-55 2,3 3 2,7 4,3 RESP-56 2,3 3 2,7 5 RESP-57 1,2 2,0 2 4 RESP-58 3,3 2,3 2 3,3 RESP-59 1,2 2,3 4 4,7 RESP-60 2 2,3 2,3 3,7 RESP-61 3 2,7 2,3 3,7 RESP-62 1,2 2,0 2 4 RESP-63 3,7 2,7 2 4,3 RESP-64 3,3 2,3 2 3,7 RESP-65 4 3 2,7 4,3 RESP-66 1,2 2,3 3 4,7 RESP-67 3,3 3 2,3 4,3 RESP-68 1,2 2,0 2 4 RESP-69 2,7 2 2,3 4

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Responden Variable BRD HRG LKS PRDK RESP-70 3,7 2 2,3 3,7 RESP-71 3,3 2,7 2,7 4,3 RESP-72 1,2 2,0 3 4 RESP-73 4 3 2,7 4,7 RESP-74 2,3 3 3,3 5 RESP-75 4,7 3 3 4 RESP-76 1,2 2,0 2 4 RESP-77 3 2,3 2,7 4 RESP-78 2,3 2 3 4,3 RESP-79 1,2 2,0 2 4 RESP-80 3 2,3 2,3 3,7 RESP-81 1,2 2,0 2 4 RESP-82 1,2 2,0 2 4 RESP-83 2,3 2,3 2,7 4,3 RESP-84 3,3 3 2,7 4,3 RESP-85 1,2 2,3 2,7 4,7
Pada  Tabel  1  terdapat  85  sample  warga.  Nilai  parameter  diukur  dengan  cara,  dicari terlebih  dahulu  rata-ratanya,  lalu  kemudian  dianalisis  dengan  menggunakan  metode  K- Means.  Dalam  tabel  diatas  bahwa  faktor  branding  memiliki  rata-rata  yang  kurang sehingga harus ditingkatkan lagi. Keberadaan ini sejalan dengan hasil pengamatan selama di Kampung Dangdeur Surade.
c) Tahan  Ketiga  yaitu  menemukan  atau  menghitung  jumlas  cluster  dan  mengambil  data secara  random  dari  tabel  diatas,  sesuaikan  dengan  jumlah  cluster  yang  nantinya  akan digunakan untuk pusat cluster (Centeroid).
Tabel 2. Centeroid Awal Data Ke- Centroid BRD  HRG  LKS  PRDK 12 1 2 2,7 2,7 5 29 2 2,7 2,3 2 4,3 85 3 1,2 2,3 2,7 4,7
Pada  tabel  di  atas  bahwa  kita  dapat  melihat  hasil  dari Centeroid awal, Centeroid ini diambil secara random dari 85 warga Kampung Dangdeur, Surade Jampang Kulon. d) Tahap  keempat,  Setelah  diketahui  nilai  K  dan  pusat Cluster awal,  selanjutnya menghitung  jarak  setiap  data  dengan Centroid menggunakan  rumus Euclidean Distance. Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  rumus Euclidean  Distance didapatkanlah iterasi pertama. Hasil iterasi pertama dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 3. Pembagian Classtering Iterasi Pertama C1 C2 C3 Jarak Class 1,9369  2,3869 1 1 3 1,1638  0,5178  1,8269  0,5178 2 1,3169  1,7489  2,4758  1,3169 1 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 1,8087  1,5345  2,4718  1,5345 2 1,1169  0,8089 1,78 0,8089 2 2,1569  2,3929 1,22 1,22 3 1,5569  1,5689  2,7158  1,5569 1 1,7638 0,3 2,4269 0,3 2 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 1,4169  1,1089 2,08 1,1089 2
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 198-207
C1 C2 C3 Jarak Class 0 1,4638  0,9369 0 1 3,5169  2,4689 4,18 2,4689 2 0,8169  2,7247  1,7538  0,8169 1 1,9469  2,2569 1,01 1,01 3 1,91 1,6778  3,0689  1,6778 2 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 0,7107  1,1089  0,7738  0,7107 1 2,2969  3,5869 1,36 1,36 3 1,7638 0,3 2,4269 0,3 2 1,91 1,6778  3,0689  1,6778 2 1 1,7238  1,9369 1 1 1,9369  2,3869 1 1 3 1,8369  1,6269 2,5 1,6269 2 4,0007  4,3989  5,4038  4,0007 1 2,6938  2,1878  3,8527  2,1878 2 1,2269  0,9947  2,3858  0,9947 2 1,9369  2,3869 1 1 3 1,4638 0 2,1269 0 2 2,0007  2,3989  2,6638  2,0007 1 1 1,7238  1,9369 1 1 2,09 1,8338  3,0269  1,8338 2 1,9369  2,3869 1 1 3 2,3169  1,5667  3,4758  1,5667 2 1,1638  0,5178  1,8269  0,5178 2 1,0469  1,0367  2,2058  1,0367 2 1,7169  0,7489  2,8758  0,7489 2 2,9 1,4498  3,5409  1,4498 2 4,07 3,5178  5,2289  3,5178 2 2,4269  1,8969 1,49 1,49 3 1,8369  1,6269 2,5 1,6269 2 0,8169  2,7247  1,7538  0,8169 1 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 1,4169  1,1089 2,08 1,1089 2 1,1169  0,8089 1,78 0,8089 2 1,98 2,1938  2,8429 1,98 1 1 1,7238  1,9369 1 1 2,4269  1,8969 1,49 1,49 3 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 1,2738  0,5458  1,9369  0,5458 2 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 1,58 1,3478  2,7389  1,3478 2 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 2,0638  1,5578  3,2227  1,5578 2 0,5569  1,3089  1,7158  0,5569 1 0,51 1,7578  1,6689 0,51 1 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 3,8338 1,63 4,4969 1,63 2 2,65 5,6378  1,6909  1,6909 3 1,2738  1,2058  1,9369  1,2058 2 2,1369  0,9427  3,0738  0,9427 2 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 2,3269  1,1369  3,2638  1,1369 2 2,9569  1,0269 3,62 1,0269 2 2,2269  2,2389  3,3858  2,2269 1 1,0269  2,6369 0,09 0,09 3

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 198-207
C1 C2 C3 Jarak Class 1,6938  1,1878  2,8527  1,1878 2 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 1,8169  0,3267  2,2358  0,3267 2 3,3269  1,6147  3,7458  1,6147 2 1,4669  1,2569  2,4038  1,2569 2 1,87 2,7178  0,6889  0,6889 3 2,09 2,3758  3,2489 2,09 1 0,9069  3,0367  2,0658  0,9069 1 3,37 3,5578  4,5289 3,37 1 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 1,6269  0,8989 2,29 0,8989 2 1,0469  1,4789  1,4658  1,0469 1 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 2,2738  0,8058  2,9369  0,8058 2 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 2,27 1,7178  1,0889  1,0889 3 0,6038 0,86 1,2669  0,6038 1 1,5569  1,5689  2,7158  1,5569 1 0,9369  2,1269 0 0 3
e) Tahap  kelima,  jika  tahapan  iterasi  telah  mencapai  hasil  yang  sama  tanpa  ada perpindahan  lagi,  maka  perhitungan  dihentikan.  Pada  penelitian  ini  iterasi  dilakukan sampai  iterasi  ke-6.  Hasil  akhir  posisi Cluster dari Centroid iterasi  ke-6  dapat  dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 4. Pembagian Iterasi Terakhir C1 C2 C3 Jarak Class 1,49  2,51  0,44  0,4385 3 0,71 1,14  1,08  0,7068 1 1,01 0,72  3,09  0,7167 2 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 1,71 0,74  3,14  0,7420 2 1,14 1,78  0,72  0,7243 3 1,68 2,58  0,40  0,4015 3 1,36 0,19  3,05  0,1909 2 1,66 0,80  1,91  0,7953 2 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 0,72 1,03  1,96  0,7157 1 0,35 1,70  1,79  0,3539 1 2,83 3,06  1,49  1,4886 3 0,79 2,41  3,68  0,7949 1 1,54 2,49  0,36  0,3551 3 1,48 0,18  2,86  0,1754 2 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 0,85 1,86  0,57  0,5660 3 1,63 3,08  1,36  1,3587 3 1,66 0,80  1,91  0,7953 2 1,48 0,18  2,86  0,1754 2 0,64 1,58  1,15  0,6417 1 1,49 2,51  0,44  0,4385 3 1,74 0,81  3,24  0,8143 2 2,94 1,75  4,79  1,7475 2 2,63 1,14  3,84  1,1431 2 1,43 0,80  2,98  0,8038 2 1,49 2,51  0,44  0,4385 3
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 198-207
C1 C2 C3 Jarak Class 1,36 1,10  1,61  1,0953 2 1,41 0,84  3,39  0,8412 2 0,64 1,58  1,15  0,6417 1 1,26 0,78  2,52  0,7790 2 1,49 2,51  0,44  0,4385 3 2,02 0,40  2,93  0,3976 2 0,71 1,14  1,08  0,7068 1 0,75 1,18  1,66  0,7477 1 1,77 0,76  2,56  0,7641 2 3,21 3,28  1,73  1,7293 3 2,81 1,98  3,67  1,9840 2 2,24 2,75  0,27  0,2748 3 1,74 0,81  3,24  0,8143 2 0,79 2,41  3,68  0,7949 1 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 0,72 1,03  1,96  0,7157 1 1,14 1,78  0,72  0,7243 3 1,35 2,08  1,28  1,2820 3 0,64 1,58  1,15  0,6417 1 2,24 2,75  0,27  0,2748 3 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 1,32 0,84  2,33  0,8350 2 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 1,15 0,51  2,53  0,5054 2 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 2,00 0,51  3,21  0,5131 2 0,36 1,19  2,05  0,3579 1 0,79 1,89  3,10  0,7882 1 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 3,02 1,09  2,35  1,0882 2 2,44 4,80  3,97  2,4359 1 0,96 1,72  0,70  0,6986 3 1,55 0,59  1,94  0,5897 2 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 2,31 0,65  2,86  0,6528 2 2,41 0,62  2,07  0,6246 2 2,03 0,81  3,72  0,8067 2 1,18 2,82  1,44  1,1843 1 1,63 0,20  2,84  0,1974 2 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 1,28 1,19  1,39  1,1884 2 2,58 1,05  2,41  1,0490 2 1,20 0,09  2,65  0,0939 2 1,45 2,88  0,80  0,8010 3 2,15 1,08  4,19  1,0831 2 0,96 2,51  4,08  0,9555 1 2,83 1,69  4,60  1,6869 2 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 1,04 0,54  1,89  0,5366 2 0,50 1,76  1,79  0,5030 1 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 1,60 0,72  1,70  0,7179 2 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 2,22 2,93  0,27  0,2673 3 0,25 1,22  1,40  0,2470 1

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 198-207
C1 C2 C3 Jarak Class 1,36 0,19  3,05  0,1909 2 1,20 2,63  1,07  1,0741 3 Tabel 5. Hasil K-Means Cluster Jumlah Warga Cluster 1 18 Cluster 2 35 Cluster 3 32

## 4. Kesimpulan
Dapat  disimpulkan  bahwa  strategi  pemasaran  yayasan  pondok  pesantren  baitul  huda dengan menggunakan metode K-Means dapat diterapkan dengan 3 cluster , yang pertama cluster 1  beranggotakan  18  orang,  untuk cluster 2  beranggotakan  35  orang,  dan  untuk cluster 3 beranggotakan 32 orang. Dari hasil penelitian ini nilai tertinggi ada pada cluster 2, dan nilai terendah ada pada cluster 1.

## Daftar Pustaka
[1] Herman, “Sejarah Pesanatren di Indonesia,”Tadrib Vol. VI, No. 2 (2013), hlm. 50
[2] Adnan Mahdi, “Sejarah Peran Pesantren Dalam Pendidikan di Indonesia,” Islamic Review, Vol. II, No.1 (2013), hlm. 3
[3] Neng  Sri  Lathifah  Zulfa  dan  Ana  Hadiana,  “Kajian  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  K-Means  DAN  K-Medoids  Dalam  Strategi  Promosi  (Studi  Kasus: Universitas Islam Al-Ihya Kuningan)”, Vol. 2 No. 2 Mei 2021
[4] Tony  Wibowo  dan  Wiranto  Mahendrako,  “Perancangan  Model  Trend  Predıksı Penerımaan Mahasıswa Baru Dengan Menggunakan Analısıs Data (Studı Kasus: Unıversıtas Xyz),” Volume 1 No 1 (2021)
[5] Agus  Purwanto  dan  Richardus  Eko  Indrajit,  “Menentukan  Strategi  Promosi Politeknik TMKM Berdasarkan Analisa Pengaruh Minat Ssiswa”, 1-2 November 2017
[6] Tria  Titiani  Chasanah  dan  Widiyono,  “Penentuan  Strategi  Promosi  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Dengan  Algoritma  Clustering  K-Means”,  IC-Tech  Volume  XII No. 1 April 2017
[7] Ika  Kurniawati,  Richardus  Eko  Indrajit  dan  Muh.  Fauzi,  “Peran  Bussines Intelligence Dalam Menentukan Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru”, Ikraith-Informatika, Vol. 1, No. 2, November 2017
[8] Suharyadi dan Eko Sediyono, “Metode Microsoft Clustering untuk Meningkatkan Potensi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru”,  Jurnal  Sistem  Komputer  –  Vol.7  No.1 Tahun 2017, ISSN: 2087-4685
[9] Suprihatin, "Klastering K-Means Untuk Penentuan Nilai Ujian," JUSI, vol. 1, no. 1, pp. ISSN: 2087- 8737, Februari 2011
[10] Philip  Kotler,  Manajemen  Pemasaran:  Analisis,  Perencanaan,  Implementasi  dan Kontrol, Prenhallindo, Ed. Jakarta, 1997