p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Analisa Data Mining Menggunakan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering untuk Menentukan Strategi Promosi Calon Mahasiswa Baru
Fakhrian Fadlia Adiwijaya a1 , Chrismikha Hardyanto a2 , Riani Lubis a3
a Program Studi Teknik Informatika, Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipatiukur No.102-116 Bandung 40132
1 fakhrian@email.unikom.ac.id
2 chrismikha@email.unikom.ac.id
3 riani.lubis@email.unikom.ac.id

## Abstrak
Bertambahnya jumlah perguruan tinggi swasta ataupun negeri di Indonesia menambah kompetisi dalam menarik perhatian calon mahasiswa, peningkatan ini mengharuskan istitusi mencari strategi promosi yang lebih efektif. Data penerimaan mahasiswa baru pada periode tahun 2021 sampai 2023 menunjukkan, dari 25 program studi yang  ada,  6  program  studi  mengalami  penurunan  jumlah  pendaftaran,  dan  3  lainnya  hanya  mengalami peningkatan yang tidak signifikan. Pada penelitian ini akan menggunakan data penerimaan mahasiswa baru dan media  promosi  untuk  merancang  strategi  promosi  yang  efektif  melalui  data  mining,  menggunakan  algoritma Agglomerative  Hierarchical  Clustering (AHC).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dengan  membagi  konten promosi  menjadi  tiga  fokus  utama  berdasarkan  preferensi  calon  mahasiswa,  perguruan  tinggi  dapat meningkatkan efektivitas promosi. Konten pertama menargetkan fakultas manajemen, ilmu budaya, dan desain dengan  proporsi  konten  untuk  manajemen  (40.65%),  desain  komunikasi  visual  (35.10%),  akuntansi  (9.63%), sastra Jepang (8.16%), dan desain interior (6.45%), menggunakan media promosi website dan Instagram dengan penekanan pada website. Konten kedua menargetkan fakultas teknik dan ilmu komputer dengan proporsi konten untuk  teknik  informatika  (57.84%),  sistem  informasi  (23.01%),  teknik  arsitektur  (8.35%),  sistem  komputer (7.47%), dan teknik sipil (3.33%), juga menggunakan website dan Instagram dengan fokus pada website. Konten ketiga  berfokus  pada  fakultas  ilmu  sosial  dan  ilmu  politik,  dengan  proporsi  konten  untuk  ilmu  komunikasi (74.13%),  hubungan  internasional  (21.29%),  dan  ilmu  pemerintahan  (4.57%),  dengan  penekanan  pada Instagram.  Pendekatan  ini  memungkinkan  perguruan  tinggi  untuk  lebih  memahami  preferensi  dan  kebutuhan calon mahasiswa, serta menciptakan pesan promosi yang lebih personal dan relevan, meningkatkan daya tarik dan keberhasilan dalam rekrutmen mahasiswa baru.
Kata kunci: Data Mining, Clustering, Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC), Promosi, Segmentasi Calon Mahasiswa

## Data Mining Analysis Using Agglomerative Hierarchical Clustering Algorithm to Determine Promotion Strategies for Prospective New Students

## Abstract
The increase in the number of private and public universities in Indonesia has intensified the competition to attract prospective students. This growth compels institutions to seek more effective promotional strategies. Data on new student admissions from 2021 to 2023 indicates that out of 25 study programs, 6 experienced a decline in the number of applicants, while 3 showed only insignificant increases. This study utilizes new student admission data and promotional media to design effective promotional strategies through data mining, using the Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) algorithm. The results show that by dividing promotional content into three main focuses  based  on  prospective  students'  preferences,  universities  can  enhance  the  effectiveness  of  their promotions.  The  first  content  targets  the  faculties  of  management,  cultural  sciences,  and  design,  with  content
proportions  for  management  (40.65%),  visual  communication  design  (35.10%),  accounting  (9.63%),  Japanese literature (8.16%), and interior design (6.45%), using website and Instagram as the primary promotional media, with an emphasis on the website. The second content targets the faculties of engineering and computer science, with  content  proportions  for  informatics  engineering  (57.84%),  information  systems  (23.01%),  architecture engineering (8.35%), computer systems (7.47%), and civil engineering (3.33%), also using website and Instagram, with a focus on the website. The third content focuses on the faculties of social and political sciences, with content proportions  for  communication  studies  (74.13%),  international  relations  (21.29%),  and  government  studies (4.57%), with an emphasis on Instagram. This approach allows universities to better understand the preferences and  needs  of  prospective  students,  creating  more  personal  and  relevant  promotional  messages,  ultimately increasing the attractiveness and success of new student recruitment.

## Keywords:  Data Mining, Clustering, Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC), Promotion, Prospective Student Segmentation

## I. PENDAHULUAN
Pada  tahun  2022,  terdapat  4004  perguruan  tinggi  baik negeri  maupun  swasta  yang  dikelola  oleh  Kementerian Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi  serta Kementerian  Agama,  tren  ini  menunjukkan  peningkatan sebesar 0,73% dibandingkan dengan tahun 2021(sumber : www.bps.go.id ).  Kondisi  ini  mengakibatkan  peningkatan persaingan  antar  perguruan  tinggi  dalam  menarik  calon mahasiswa  baru.  Setiap  institusi  kini  terdorong  untuk mencari strategi yang lebih efektif dalam mempromosikan program  studi  atau  fakultas  mereka  kepada  calon mahasiswa[1].
Promosi  yang  efektif  sangat  penting  karena  preferensi calon mahasiswa terhadap perguruan tinggi, jenis program studi,  lokasi,  metode  pembelajaran,  dan  faktor  lainnya dapat  berubah  seiring  waktu[1].  Perkembangan  teknologi dan  media  sosial  telah  mengubah  cara  calon  mahasiswa mengakses  informasi  tentang  lembaga  pendidikan.  Oleh karena itu, peruguran tinggi perlu memanfaatkan platform digital  dan  media  sosial  secara  optimal  untuk  mencapai audiens mereka dengan lebih efektif [2,3].
Memahami  dengan  baik  siapa  target  audiens  lembaga pendidikan atau lulusan sekolah tertentu merupakan kunci dalam  mengembangkan  strategi  promosi  yang  efektif. Dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor  tersebut  dan memahami  konteks  permasalahan,  lembaga  pendidikan dapat  merancang  strategi  promosi  yang  tepat  untuk menarik  dan  mempertahankan  mahasiswa  baru.  Hal  ini akan membantu perguruan tinggi untuk terus berkembang dan sukses menghadapi dinamika dunia pendidikan[4].
Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  terhadap  data penerimaan  mahasiswa  baru  pada  periode  waktu  tahun 2021 sampai 2023, berdasarkan data tersebut diketahui dari 25  program  studi  yang  ada,  6  di  antaranya  mengalmi penurunan  jumlah  pendaftar,  sementara  3  lainnya mengalami peningkatan yang tidak signifikan. Jika kondisi ini dibiarkan, penurunan tersebut dapat berlanjut di tahun- tahun  mendatang.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  tindakan yang konkret untuk mengatasi masalah ini.
Setiap  awal  tahun  ajaran  baru,  perguruan  tinggi melakukan  proses  penerimaan  mahasiswa  baru  yang menhasilkan  data  dalam  jumlah  besar.  Sayangnya,  data tersebut belum sepenuhnya dimanfaatkan untuk menentukan strategi promosi. Data yang ada dapat diubah menjadi pengetahuan yang berguna bagi perguruan tinggi untuk  melakukan  evaluasi  dan  prediksi.[5,6,7].  Pada
penelitian  ini  pihak  perguruan  tinggi  yang  diteliti  masih kesulitan dalam menentukan konten promosi yang baik dan efektif  untuk  menarik  calon  mahasiswa  berdasarkan preferensi calon mahasiswa.
Dengan  demikian,  diperlukan  sebuah  sistem  informasi prediksi  strategi  promosi  mahasiswa  baru  melalui penerapan  data  minin  gmenggunakan  metode clustering. Algoritma clustering dapat digunakan untuk mengelompokkan calon mahasiswa berdasarkan karakteristik  seperti  minat  akademik,  latar  belakang geografis, demografi, atau preferensi program studi [8,9]. Hal ini memungkinkan perguruan tinggi untuk mengidentifikasi  segmen  pasar  yang  berbeda  dan merancang strategi promosi yang lebih tepat sasaran untuk setiap  kelompok  [10,11].  Dengan  pemahaman  yang  lebih mendalam  tentang  preferensi  dan  kebutuhan  calon mahasiswa  di  setiap  kelolmpok,  perguruan  tinggi  dapat menciptakan  pesan  promosi  yang  lebih  personal  dan relevan.  Hal  ini  dapat  meningkatkan  efektivitas  promosi, karena  calon  mahasiswa  cenderung  lebih  tertarik  dengan pesan yang sesuai dengan minat dan kebutuhan mereka [9].

## II. METODOLOGI
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dapat dilihat pada Gambar 1. Adapun metode analisis algoritma clustering  akan  menggonakan  tahapan Knowledge Discovery  in  Databases (KDD)  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 2
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Adapun  langkah-langkah  yang  dilaksanakan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Identifikasi  masalah;  pada  tahap  ini  dilakukan identifikasi masalah berdasarkan fakta yang ada.
2. Identifikasi  data  dan  variabel;  pada  tahap  ini dilakukan  identifikasi  data  yang  digunakan  yaitu data penerimaan mahasiswa baru untuk mendapatkan  variabel  asal  sekolah,  asal  provinsi, preferensi  program  studi  dan  data  media  promosi untuk  mendapatkan  variabel  media  promosi  yang digunakan  oleh  perguruan  tinggi  seperti  televisi, radio, website, facebook, twitter, instagram, koran, brosur, billboard, youtube, dan tiktok.
3. Studi  literatur;  pada  tahap  ini  dilakukan  studi pustaka  yang  berkaitan  dengan  metode  clustering serta algoritma Agglomerative
Hierarchical Clustering (AHC) yang digunakan untuk membentuk kelompok promosi.
4. Pengumpulan data histori; pada tahap ini dilakukan pengumpulan data histori, yaitu :
a. Data  penerimaan  mahasiswa  baru  yang mendaftar pada periode waktu 2021 s/d 2022
b. Data  media  promosi  yang  digunakan  pada periode waktu 2021 s/d 2022
5. Analisis  algoritma  clustering;  pada  tahap  ini  akan digunakan  algoritma  AHC  untuk  pembentukan kelompok. Algoritma AHC dipilih karena algoritma ini lebih fleksibel dalam menentukan jumlah cluster dan  mampu  menggabungkan  cluster  yang  paling mirip  terlebih  dahulu,  sehingga  menghasilkan segmentasi yang lebih intuitif [12]. Selain itu, AHC lebih  efektif  dalam  menangani  data  dengan  skala yang  berbeda  dan  memberikan  visualisasi  yang lebih  jelas  dalam  proses  clustering  [13,14,15]. Untuk  tahapan  analisis  akan  menggunakan Knowledge Discovery in Databases (KDD).
6. Pemodelan sistem; pada tahap ini dilakukan analisis dan  perancangan  sistem  yang  akan  dibangun menggunakan  pendekatan Object  Oriented  Design
(OOD).
7. Pembangunan  sistem;  pada  tahap  ini  dilakukan pembangunan  sistem  berbasis  web  menggunakan bahasa pemrograman python.
Tahapan yang digunakan pada penelitian ini menggunakan Knowledge Discovery in Databases (KDD). KDD  adalah  metode  dalam  data  mining  untuk mengekstraksi  apa  yang  dianggap  sebagai  pengetahuan sesuai  spesifikasi  ukuran  dan  batasa  menggunakan database  dengan  melakukan  terlebih  dahulu  tahapan preprocessing,  sub  sampling  dan  transformasi  database yang diperlukan [12].

## A. Agglomerative Hierarchical Clustering
Clustering  adalah  teknik  dalam  analisis  data  yang digunakan  untuk  mengelompokkan  objek-objek  data  ke dalam  kelompok-kelompok  yang  serupa  berdasarkan karakteristik  tertentu.  Salah  satu  metode  clustering  yang umum  digunakan  adalah Hierarchical  Agglomerative Clustering (AHC). Algoritma ini dipilih karena pemebentukan kelompok dilakukan dengan
membandingkan karakteristik berdasarkan kedekatan satu sama  lain[17].  Tahapan  pada  algoritma  AHC  adalah sebagai berikut [18] :
1. Inisialisasi  :  setiap  data  akan  dianggap  sebagai  satu klaster besar.
2. Perhitungan Matriks Jarak : Matriks jarak antara setiap pasang data dihitung. Matriks jarak dapat menggunakan metode Euclidean, Manhattan, dan sebagainya.
3. Pengelompokkan  Data  :  Pasangan  data  yang  paling dekat  diidentifikasi  dan  digabungkan  menjadi  satu klaster baru. Proses ini dilakukan secara iteratif hingga setiap  data  sama  dengan  setiap  cluster,  dan  matriks jarak diperbaharui setiap kali klaster baru dibentuk.
4. Pembentukan  Dendogram  :  Dendgoram  dibangun untuk  merepresentasikan  hierarki  klaster.  Dendogram ini  menunjukkan  bagaimana  klaster-klaster  terbentuk dan bagaimana mereka saling terkait satu sama lain.
5. Penentuan  Jumlah  Klaster  :  Tahap  ini,  dapat  dipilih jumlah  klaster  yang  optimal  berdasarkan  struktur dendogram atau berdasarkan tujuan analisisnya.

## B. Knowledge Discovery in Databases
KDD  adalah  metode  dalam  data  mining  untuk mengekstraksi  apa  yang  dianggap  sebagai  pengetahuan sesuai  spesifikasi  ukuran  dan  batasan  menggunakan database  dengan  melakukan  terlebih  dahulu  tahapan preprocessing,  sub  samling dan transformation yang diperlukan [18]. Adapun tahapan proses KDD dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Analisis Algoritma Clustering
Tahapan awal pada KDD adalah seleksi, pada tahap ini, data yang relevan dipilih dari dataset dan mengambil data yang penting untuk dilakukan analisisa lebih lanjut. Sejalan dengan  tujuan  proses  penemuan  pengetahuan  dari  data, tahapan  selanjutnya  adalah preprocessing, tahapan  ini perlu dilakukan karena data mentah seringkali mengandung noise, inkonsitensi,  dan  nilai  yang  hilang. Pada  tahapan  ini,  proses  pembersihan  data  dan  integrasi dilakukan, hal ini termasuk penanganan nilai yang hilang, dan koreksi kesalahan. Tahapan ketiga adalah tranformation, pada tahapan ini melibatkan perubahan data yang  telah  dilakukan preprocessing menjadi  format  yang sesuai  untuk  analisis  dan  mining.  Proses  ini  dilakukan untuk  meningkatkan  kualitas  data.  Tahapan  keempat adalah  data  mining,  pada  tahapan  ini  akan  melibatkan berbagai teknik data mining pada data yang telah diubah. Algoritma data mining digunakan untuk menemukan pola
tersembunyi,  tren,  hubungan,  dan  asosiasi  dalam  dataset. Tahapan  terakhir  adalah interpretation  /  evaluation, tahapan  ini  terdiri  dari  representasi  pengetahuan berdasarkan  pola-pola yang  ditemukan pada  tahapan data mining, kemudian diintepretasikan dalam konteks domain masalah.  Ini  melibatkan  implikasi  pengetahuan  yang ditemukan  dan  mengevaluasi  bagaimana  pengetahuan tersebut  dapat  diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  di dunia nyata.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  akan  memanfaatkan  data  penerimaan mahasiswa  baru  dan  data  media  promosi  yang  memiliki beberapa atribut untuk proses data mining, guna merancang strategi  promosi  perguruan  tinggi.  Langkah-langkah  data mining  yang  akan  dilakukan  untuk  menentukan  strategi promosi adalah sebagai berikut :

## A. Selection
Untuk data yang akan diambil adalah data PMB periode tahun  2021  sampai  2022  yang  berisi  data  penerimaan mahasiswa  yang  masuk  ke  suatu  perguruan  tinggi. Kemudian  data  media  promosi  yang  berisi  data  media promosi  yang  digunakan  calon  mahasiswa  untuk mengetahui perguruan tinggi.
Data  penerimaan  mahasiswa  baru,  berisi  laporan pendaftaran mahasiswa yang telah melakukan pendaftaran ke  perguruan  tinggi  yang  terdiri  dari  8  atribut  dan  5,839 baris data. Data media, berisi laporan calon pendaftar dan media  yang  digunakan  untuk  mengetahui  informasi mengenai pendaftaran perguruan tinggi, yang terdiri dari 15 atribut  dan  7,592  baris  data.  Contoh  data  untuk  masing- masing  data  penerimaan  mahasiswa  baru  dan  data  media dapat dilihat pada Tabel I dan Tabel II

## Tabel I Contoh Data Penerimaan Mahasiswa Baru
NIM Nama Asal Sekolah Kota Provinsi Program Studi Tahun Masuk Jalur Masuk 10121001 HISYAM MUZAKI SUGANDHI MA IBNU SINA Bandung Jawa Barat TEKNIK INFORMATIKA- S1 2021 PMDK 10121002 MUHAMAD FAKHMY NUGRAHA SMK NEGERI 8 BANDUNG Bandung Jawa Barat TEKNIK INFORMATIKA- S1 2021 USM 10121003 GILANG SETIAWAN PUTRA SMK KARYA PEMBANGUNAN BALEENDAH Bandung Jawa Barat TEKNIK INFORMATIKA- S1 2021 USM … … … … 63822055 SYARIFAH NUR AISAH MAS AL-QUR'AN AL-AMANAH Bandung Jawa Barat SASTRA JEPANG-S1 2022 USM 63822701 MUHAMMAD FERDI FIRMANSYAH SMK Teknologi Industri Pembangunan CIMAHI Cimahi Jawa Barat SASTRA JEPANG-S1 2022 Konversi Tabel II Contoh Data Media Promosi A B C D E F G H I J K L M N HISYAM MUZAKI SUGANDHI 22122010 TEKNIK INFORMATIKA- S1 - - Ya - - - - - - - - MUHAMAD FAKHMY NUGRAHA 22122000 TEKNIK INFORMATIKA- S1 - - Ya - - Ya - - - - - GILANG SETIAWAN PUTRA 22122080 TEKNIK INFORMATIKA- S1 - - - - - Ya - Ya - - - … … … … … …
… … …
… … … … SYARIFAH NUR AISAH 22132687 SASTRA JEPANG-S1 - - - - - - - - - - - MUHAMMAD FERDI FIRMANSYAH 22132400 SASTRA JEPANG-S1 - - Ya - - - - - - - - Keterangan : A  : Nama Calon Mahasiswa B  : Nomor Pendaftar
C  : Program Studi D  : Atribut Media Televisi E  : Atribut Media Radio
F  : Atribut Media Website G  : Atribut Media Facebook
H  : Atribut Media Twitter
I  : Atribut Media Instagram
J  : Atribut Media Koran
K  : Atribut Media Brosur L  : Atribut Media Billboard M  : Atribut Media Youtube N  : Atribut Media TikTok

## B. Preprocessing
Pada  tahapan preprocessing akan  dilakukan  proses pembersihan data berdasarkan hasil dari tahapan selection. Tujuan  dari  tahapan  ini  adalah  agar  data  yang  digunakan pada  tahapan  data  mining  dapat  menghasilkan  kelompok yang  baik.  Pada  tahapan  ini  hal  pertama  yang  dilakukan adalah  penggabungan  data  antara  data  penerimaan mahasiswa  baru  dengan  data  media  promosi  dengan melakukan  join  berdasarkan  atribut  nama  dan  program studi pada data penerimaan mahasiswa baru dengan atribut nama pendaftar dan program studi pada data media promosi. Setelah  data  digabungkan,  tahapan  selanjutnya  adalah verifikasi  kualitas  data,  dari  5.839  data  PMB  yang diperoleh terdapat 153 nilai null pada atribut asal sekolah, dan  31  nilai  null  pada  atribut  provinsi.    Sementara  untuk data  media  promosi  terdapat  203  nilai  null  pada  semua atribut  media  yang  disebabkan  tidak  adanya  kecocokan antara data penerimaan mahasiswa baru dengan data media promosi.  atribut-atribut  yang  bernilai  null  tersebut  akan dihapus  dari  basis  data.  Langkah  selanjutnya  adalah menambahkan  atribut  tipe  sekolah  untuk  me- minimalisir keberagaman  data  sekolah,  penambahan  atribut  tipe sekolah  ini  berdasarkan  atribut  asal  sekolah,  kemudian penambahan atribut fakultas berdasarkan karakter pertama dari  atribut  NIM.  Setelah  tahapan preprocessing selesai dilakukan,  maka  masuk  ke  tahapan  berikutnya,  yaitu tahapan tranformation.

## C. Transformation
Tahapan tranformation dilakukan  untuk  membentuk data  yang  sudah  dipilih  dan  diperbaiki  untuk  disesuaikan dengan kebutuhan pada tahapan data mining. Tahapan ini akan  berbeda-beda  tergantung  dari  jenis  atau  pola informasi  pengetahuan  yang  ingin  didapatkan.  Tahapan pertama  adalah  penyesuaian  pada  atribut  program  studi disesuaikan dengan kode program studi di perguruan tinggi tempat penelitian, untuk penyesuaian atribut program studi dapat dilihat pada Tabel III.

## Tabel III. Penyesuaian Atribut Program Studi
Nilai Atribut Program Studi Format Nilai Teknik Informatika - S1 1 Sistem Komputer - S1 2 Teknik Industri - S1 3 Teknik Arsitektur - S1 4 Sistem Informasi - S1 5 Perencanaan Wilayah dan Kota - S1 6 Teknik Komputer - D3 8 Manajemen Informatika - D3 9 Komputerisasi Akuntansi - D3 10 Teknik Sipil - S1 30 Teknik Elektro - S1 31 Akuntansi - S1 11 Manajemen - S1 12 Akuntansi - D3 13 Manajemen Pemasaran - D3 14 Keuangan dan Perbankan - D3 15
Nilai Atribut Program Studi Format Nilai Ilmu Hukum - S1 16 Ilmu Pemerintahan - S1 17 Ilmu Komunikasi - S1 18 Hubungan Internasional - S1 43 Desain Komunikasi Visual - S1 19 Desain Interior - S1 20 Desain Grafis - D3 21 Sastra Inggris - S1 37 Sastra Jepang - S1 38
Berikutnya adalah penyesuaian atribut tipe sekolah hasil dari  penambahan  atribut  pada  proses pre  processing. Penyesuaian  atribut  tipe  sekolah  dilakukan  berdasarkan urutan  atribut  tipe  sekolah  sesuai  dengan  jumlah kemunculan  pada  data  hasil  penggabungan.  Untuk penyesuaian  atribut  asal  sekolah  dapat  dilihat  pada  Tabel IV

## Tabel IV. Penyesuaian Atribut Asal Sekolah
Nilai Atribut Tipe Sekolah Format Nilai SMA 1 SMK 2 MA 3 Pesantren 4 Home Schooling 5 PKBM 6 Universitas / Politeknik 7 Paket C 8
Berikutnya penyesuaian atribut provinsi, atribut provinsi akan diubah format datanya kedalam numerik. Perubahan ini  berdasarkan  urutan  provinsi  yang  ada  di  Indonesia. Untuk  penyesuaian  atribut  provinsi  dapat  dilihat  pada Tabel V.

## Tabel V. Penyesuaian Atribut Provinsi
Nilai Atribut Provinsi Format Nilai Nanggroe Aceh Darussalam (NAD) 1 Sumatera Utara 2 Sumatera Selatan 3 Sumatera Barat 4 Bengkulu 5 … … Papua Pegunungan 37 Papua Barat Daya 38
Penyesuaian untuk atribut media dilakukan dengan cara merubah  kedalam  format  numerik,  ketentuan  yang diberlakukan  adalah  merubah  menjadi  nilai  1  untuk  nilai “Ya” dan 0 untuk nilai ‘-‘.
Setelah  tahapan transformation selesai  dilakukan, tahapan  selanjutnya  adalah  pemilihan  atribut  sesuai kebutuhan  dari  data  mining.  Berdasarkan  hasil  analisis dipilihlah  15  atribut  yang  terdiri  dari  Provinsi,  Program Studi,  Televisi,  Radio,  Website,  Facebook,  Twitter, Instagram,  Koran,  Brosur,  Billboard,  Youtube,  TikTok,
Tipe  Sekolah,  .  Untuk  baris  data  yang  digunakan  pada mining sebanyak 3671 baris data
D. Data Mining
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  yang  dilakukan  untuk mencari  informasi  atau  pengetahuan  dalam  metodologi Knowledge  Discovery  in  Databases. Tahapan  ini  akan mengolah  data  yang  sudah  dipersiapkan  pada  tahapan sebelumnya.  Algoritma  dan  teknik  yang  dilakukan  pada tahapan  ini  dapat  bervariasi,  tergantung  pada  tujuan penggalian informasi yang akan dilakukan.
Metode  yang  digunakan  untuk  membentuk  kelompok promosi adalah dengan menggunakan clustering. Sedangkan  algoritma  yang  akan  digunakan  adalah Agglomerative Hierarchical Clustering dengan pendekatan Ward untuk  menentukan  penggabungan  antara  dua kelompok  berdasarkan  nilai  variasi  terkecil.  Mekanisme data  mining  dari  proses clustering menggunakan Agglomerative  Hierarchical  Clustering adalah  sebagai berikut [19] :
1) Hitung matrik jarak antar data menggunakan Euclidean Distance menggunakan rumus :
𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
2) Gabungkan kelompok terdekat menjadi satu kelompok berdasarkan  nilai  variasi  terkecil  yang  didapat berdasarkan perhitungan Ward menggunakan rumus :
𝑉 𝑊𝑎𝑟𝑑 (𝐴 ∪ 𝐵) = 𝑛𝐴.𝑛𝐵 𝑛𝐴+𝑛𝐵 . 𝑑(𝐴, 𝐵) 2 (2)
3) Hitung  kembali  jarak  antar  kelompok  yang  baru terbentuk dengan titik data lainnya.
4) Ulangi  langkah  2  sampai  3  hingga  terbentuk  1 kelompok untuk seluruh data.
5) Bentuk dendogram untuk memvisualisasikan kelompok yang  terbentuk  untuk  menentukan  jumllah  kelompok yang dapat digunakan.
Pada  tahapan  data  mining  ini  akan  digunakan  dataset hasil  dari  tahapan transformation yang  telah  dilakukan. Data  tersebut  terdiri  dari  15  atribut  dan  3671  baris  data. Contoh dataset yang digunakan dapat dilihat pada Tabel VI
Tabel VI. Contoh Dataset untuk Perhitungan Data Mining
Dmain A B C D E F G H I J K L M N O D1 18 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1 D2 18 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 2 1 D3 18 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 2 1 D4 18 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 2 1 D5 18 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 2 1 D6 18 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 2 1 D7 18 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 1 D8 18 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 D9 18 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 D10 18 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 … … … … … … … … … … … … … … … … D3670 18 38 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 6 D3671 18 38 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 6 Keterangan : A  : Atribut Provinsi B  : Atribut Program Studi C  : Atribut Media Televisi
D  : Atribut Media Radio E  : Atribut Media Website
F  : Atribut Media Facebook G  : Atribut Media Twitter
H  : Atribut Media Instagram I  : Atribut Media Koran
J  : Atribut Media Brosur
K  : Atribut Media Billboard
L  : Atribut Media Youtube M  : Atribut Media TikTok N  : Atribut Tipe Sekolah
O  : Atribut Fakultas
Dari  contoh  data  pada  Tabel  VI,  lakukan  perhitungan jarak  menggunakan  rumus euclidean  distance untuk masing-masing  atribut,  sebagai  contoh  perhitungan  jarak dilakukan untuk data ke-1 sampai ke-3
𝐷1, 𝐷1 =
√ (18 − 18) 2 + (1 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (1 − 1) 2 +(0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 +(0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (3 − 3) 2 + (1 − 1) 2 = 0 𝐷1, 𝐷2 = √ (18 − 18) 2 + (1 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (1 − 0) 2 +(0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 +(0 − 0) 2 + (0 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (3 − 2) 2 + (1 − 1) 2 = 1.41
𝐷1, 𝐷3 =
√ (18 − 18) 2 + (1 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (1 − 1) 2 +(0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 1) 2 +(0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (3 − 2) 2 + (1 − 1) 2 = 2
Setelah dilakukan perhitungan jarak antar data yang ada, langkah  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  variasi menggunakan perhitungan ward.
𝑊𝑎𝑟𝑑(𝐷1, 𝐷1) = 1 × 1 1 + 1 × 0 = 0 𝑊𝑎𝑟𝑑(𝐷1, 𝐷2) = 1 × 1 1 + 1 × 1.41 = 0.71
𝑊𝑎𝑟𝑑(𝐷1, 𝐷3) = 1 × 1 1 + 1 × 2 = 1
Perhitungan  nilai variance antara  gabungan  masing- masing data dapat dilihat pada Tabel VII
Berdasarkan hasil perhitungan nilai variance, didapatkan nilai  terkecil  selain  hubungan  dengan  dirinya  sendiri terletak pada D4 dengan D2. Maka dari itu, D4 dan D2 akan digabungkan  menjadi  satu  cluster.  Hasil  penggabungan tersebut  akan  digunakan  pada  iterasi  berikutnya  sampai iterasi sebanyak data pada tabel minus 1, yang artinya akan dilakukan  perhitungan  jarak  euclidean  distance  dan penggabungan data menggunakan ward sebanyak 3670 kali.
Tabel VII  Hasil Perhitungan Nilai Variance antar Gabungan Data pada Iterasi 1
Dmain D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 … D367 0 D367 1 D1 0.00 0.71 1.00 0.71 0.71 0.71 0.87 1.00 0.71 1.22 …  18.67  18.67 D2 0.71 0.00 0.71 0.00 0.00 0.71 0.50 0.71 0.71 1.00 …  18.69  18.67 D3 1.00 0.71 0.00 0.71 0.71 0.71 0.50 1.00 0.71 0.71 …  18.69  18.69 D4 0.71 0.00 0.71 0.00 0.00 0.71 0.50 0.71 0.71 1.00 …  18.69  18.67 D5 0.71 0.00 0.71 0.00 0.00 0.71 0.50 0.71 0.71 1.00 …  18.69  18.67 D6 0.71 0.71 0.71 0.71 0.71 0.00 0.87 0.71 0.71 0.71 …  18.69  18.67 D7 0.87 0.50 0.50 0.50 0.50 0.87 0.00 0.87 0.50 0.87 …  18.68  18.68 D8 1.00 0.71 1.00 0.71 0.71 0.71 0.87 0.00 0.71 0.71 …  18.70  18.67 D9 0.71 0.71 0.71 0.71 0.71 0.71 0.50 0.71 0.00 0.71 …  18.67  18.67 D10 1.22 1.00 0.71 1.00 1.00 0.71 0.87 0.71 0.71 0.00 …  18.70  18.69 … … … … … … … … … … … … … … D3670 18.67  18.69 18.69  18.69  18.69 18.69  18.68  18.70 18.67  18.70  … 0.00 0.71 D3671 18.67  18.67 18.69  18.67  18.67 18.67  18.68  18.67 18.67  18.69  … 0.71 0.00
E. Interpretation / Evaluation
Tahapan interpretation / evaluation merupakan tahapan terakhir  yang  dilakukan  untuk  mencari  informasi  atau pengetahuan  dalam  metodologi Knowledge  Discovery  in Databases. Tahapan ini akan mengevaluasi pola informasi yang  telah  terbentuk  dari  proses  data  mining.  Proses evaluasi  yang  dilakukan digunakan untuk  menilai  apakah pola  informasi  yang  terbentuk  telah  sesuai  berdasarkan hipotesa atau bertentangan.
Untuk  melakukan  evaluasi  pada  hasil  clustering  yang telah  dilakukan,  akan  digunakan  perhitugan  DBI  pada setiap  kelompok  data  yang  terbentuk.  Untuk  menghitung DBI, langkah-langkah yang harus dilakukan adalah sebagai berikut :
1) Tentukan nilai  centroid  dari  setiap  cluster  yang  sudah terbentuk,  nilai  ini  dapat  diperoleh  dari  rata-rata  data dari setiap clusternya.
2) Hitung  jarak  setiap  data  dengan  centroid  di  setiap cluster menggunakan rumus euclidean distance.
3) Hitung  nilai Sum  of  Square  Within  Cluster  (SSW) sebagai metrik kohesi dalam sebuah cluster.
𝑆𝑆𝑊 𝑖 = 1 𝑚𝑖 ∑ 𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑖 ) 𝑚𝑖 𝑗=0 (3)
4) Hitung  nilai Sum  of  Square  Between  Cluster  (SSB) untuk separasi antara dua cluster
𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 = 𝑑(𝑐 𝑖 , 𝑐 𝑗 )
(4)
5) Hitung  rasio  seberapa  baik  nilai  perbandingan  antara cluster  ke-I  dan  cluster  ke-j.  nilainya  didapat  dari komponen kohesi dan separasi
𝑅 𝑖,𝑗 = 𝑆𝑆𝑊𝑖+𝑆𝑆𝑊𝑗 𝑆𝑆𝐵𝑖,𝑗
(5)
6) Cari nilai rasio terbesar (Rmaks), kemudian hitung DBI menggunakan rumus
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝐾 ∑ 𝑀𝑎𝑥(𝑅 𝑖,𝑗 ) 𝐾 𝑖=1 (6)
Pada  kasus  pada  penelitian  ini,  akan  dilakukan pembentukan  3  kelompok,  berdasarkan  hasil  yang diperoleh  dari  diagram  dendogram  diketahui  kelompok yang terbentuk untuk C1 sebanyak 2000 anggota, untuk C2 sebanyak 375 anggota dan C3 sebanya 1296 anggota.
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  mencari  nilai centroid untuk masing-masing cluster dengan mencari nilai rata-rata. Titik centroid untuk C1 diketahui adalah (1.508, 16.742,  3.200,  14.590,  0.019,  0.011,  0.452,  0.026,  0.042, 0.436,  0.006,  0.143,  0.035,  0.005,  0.118)  untuk  C2 diketahui  adalah  (1.421,  17.424,  4.368,  38.227,  0.019, 0.013,  0.488,  0.027,  0.061,  0.387,  0.013,  0.149,  0.029, 0.003, 0.211) dan untuk C3 diketahui adalah (1.569, 17.963, 1.000,  2.305,  0.018,  0.014,  0.522,  0.025,  0.041,  0.418, 0.005, 0.173, 0.025, 0.028, 0.035).
Lakukan perhitungan jarak antara data dengan centroid pada  masing-masing  cluster,  sebagai  contoh  dilakukan perhitungan  jarak  antara  data  ke-1  dengan  centroid  C1 sebagai berikut :
√ (1 − 1.508) 2 + (7 − 16.742) 2 + (1 − 3.2) 2 + (1 − 14.59) 2 +(0 − 0.019) 2 + (0 − 0.011) 2 + (1 − 0.452) 2 + (1 − 0.026) 2 +(0 − 0.042) 2 + (1 − 0.436) 2 + (0 − 0.006) 2 + (−0.143) 2 +(0 − 0.035) 2 + (0 − 0.035) 2 + (0 − 0.005) 2 + (0 − 0.118) 2 = 16.949
Lakukan  perhitungan euclidean  distance untuk  setiap data  dalam  suatu  cluster  dengan  centroid  clusternya. Kemudian lakukan perhitungan SSW untuk setiap cluster.
𝑆𝑆𝑊 1 =
1 2000 ( 16.949 + 17.852 + 14.618 + 19.495 + 21.364 + 20.931 …
+ 6.898 + 6.908 + 4.636 ) = 6.271
𝑆𝑆𝑊 2 = 1 375 ( 4.950 + 5.803 + 9.175
+ 9.071 + 17.135 + 9.027 …
+ 17.994 + 9.067 + 9.101 ) = 5.803
𝑆𝑆𝑊 3 = 1
1296 ( 3.023 + 3.015 + 4.883 + 4.173 + 3.020 + 4.879 … + 3.020 + 3.050 + 3.436 ) = 2.770
Diketahui berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan nilai SSW untuk masing-masing cluster yaitu, C1 sebesar 6.271, C2 sebesar 5.803, dan C3 sebesar 2.770.
Selanjutnya lakukan perhitungan SSB untuk menghitung jarak antar cluster dan rasio untuk C1 dengan C2,  C1  dengan  C3  dan  C2  dengan  C3.  Sebagai  contoh dilakuan  pehitungan  nilai  rasio  untuk  C1  dengan  C2 sebagai berikut :
𝑆𝑆𝐵 1,2 =
√ (1.508 − 1.421) 2 + (16.742 − 17.424) 2 + (3.2 − 4.368) 2 +(14.590 − 38.227) 2 + (0.019 − 0.019) 2 + (0.011 − 0.013) 2 +(0.452 − 0.488) 2 + (0.026 − 0.027) 2 + (0.042 − 0.061) 2 +(0.436 − 0.387) 2 + (0.006 − 0.013) 2 + (0.143 − 0.149) 2 +(0.035 − 0.029) 2 + (0.005 − 0.003) 2 + (0.118 − 0.221) 2
= 23.677
𝑅 1,2 = 6.271 + 5.803 23.677 = 0.510
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan diketahui hasil  untuk  rasio  C1  dengan  C2  sebesar  0.510,  untuk  C1 dengan C3 sebesar 0.721 dan C2 dengan C3 sebesar 0.238. dari  sini  kita  buat  matriks  seperti  pada  Tabel  VIII  untuk mencari Max Rasio.
Tabel VIII. Matrik Rasio Rasio C1 C2 C3 Max Rasio C1 0 0.510 0.721 0.721 C2 0.510 0 0.238 0.510 C3 0.721 0.238 0 0.721
Dari  Tabel  VIII,  diketahui  nilai  Max  Rasio  untuk masing-masing  cluster.  Selanjutnya  lakukan  perhitungan DBI.
𝐷𝐵𝐼 = 1 3 (0.721 + 0.510 + 0.721) = 0.651
Berdasarkan hasil perhitungan, diketahui nilai DBI yang dihasilkan untuk pembentukan 3 cluster adalah 0.651, nilai ini  cukup  baik,  yang  menandakan  karakteristik  anggota pada  setiap  kelompok  sudah  sangat  baik.  Untuk  melihat karakteristik  yang  terbentuk  antar  kelompok  disesuaikan dengan  kebutuhan  dari  perguruan  tinggi,  sebagai  contoh untuk  interpretasi  karakteristik  kelompok  yang  telah dibentuk dapat dilihat pada Tabel IX Tabel IX. Karakteristik Anggota Setiap Cluster Cluster Jumlah Anggota Provinsi Fakultas Program Studi Media Promosi 1 1432 Jawa Barat, Banten, Sumatera Barat, Bangka Belitung, DKI Jakarta Manajemen, Ilmu Budaya, Desain Manajemen  (40.65%),  Desain Komunikasi  Visual  (35.10%), Akuntansi (9.63%), Sastra Jepang (8.16%), Desain Interior (6.45%) Website (39.73%), Instagram  (35.89%), Brosur (12.37%), Tiktok (8.84%), Twitter (3.17%) 2 1605 Jawa Barat, Banten, DKI Jakarta, Jawa Tengah, Riau Teknik dan Ilmu Komputer Teknik  Informatika  (57.84%), Sistem  Informasi  (23.01%), Teknik Arsitektur (8.35%), Sistem Komputer (7.47%), Teknik Sipil (3.33%) Website (43.76%), Instagram  (34.59%), Brosur (14.45), Tiktok (3.68%), Twitter (3.52%) 3 634 Jawa Barat, Banten, DKI Jakarta, Bangka Belitung, Sumatera Selatan Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Ilmu  Komunikasi  (74.13%), Hubungan Internasional (21.29%),  Ilmu  Pemerintahan (4.57%) Instagram  (36.17%), Website (31.86%), Tiktok (17.13%), Brosur (10.06%), Twitter (4.79%)
Berdasarkan  karakteristik  yang  dihasilkan  untuk  setiap cluster  yang  terbentuk,  sebagai  contoh  apabila  perguruan tinggi  ingin  membuat  3  jenis  konten  promosi  yang  fokus
pada  preferensi  calon  mahasiswa,  maka  untuk  konten pertama  akan  lebih  berfokus  pada  fakultas  manajemen, ilmu budaya, dan desain dengan proporsi dari 100% konten
promosi yang digunakan untuk memperkenalkan program studi  manajemen  sebesar  40.65%,  desain  komunikasi visual  sebesar  35.10%,  akuntansi  sebesar  9.63%,  sastra jepang  sebesar  8.16%  dan  desain  interior  sebesar  6.45%. proporsi tersebut berdasarkan karakteristik dari kelompok pertama  yang  terbentuk,  untuk  media  promosi  yang digunakan  dapat  lebih  berfokus  pada  2  media  yang terbanyak  digunakan  yaitu  website  dan  instagram  dengan fokus  terbesar  pada  media  website.  untuk  konten  kedua akan  lebih  berfokus  pada  fakultas  teknik  dan  ilmu komputer dengan proporsi dari 100% konten promosi yang digunakan  untuk  memperkenalkan  program  studi  teknik informatika  sebesar  57.84%,  sistem  informasi  sebesar 23.01%, teknik arsitektur sebesar 8.35%, sistem komputer sebesar  7.47%  dan  teknik  sipil  sebesar  3.33%.  proporsi tersebut  berdasarkan  karakteristik  dari  kelompok  kedua yang  terbentuk,  untuk  media  promosi  yang  digunakan dapat  lebih  berfokus  pada  2  media  yang  terbanyak digunakan  yaitu  website  dan  instagram  dengan  fokus terbesar  pada  media  website.  Untuk  konten  ketiga  akan lebih  berfokus  pada  fakultas  ilmu  sosial  dan  ilmu  politik dengan  proporsi  dari  100%  konten  promosi  yang digunakan  untuk  memperkenalkan  program  studi  ilmu komunikasi  sebesar  74.13%,  hubungan  internasional sebesar  21.29%,  dan  ilmu  pemerintahan  sebesar  4.57%. proporsi tersebut berdasarkan karakteristik dari kelompok ketiga  yang  terbentuk,  untuk  media  promosi  yang digunakan  dapat  lebih  berfokus  pada  2  media  yang terbanyak  digunakan  yaitu  website  dan  instagram  dengan fokus terbesar pada media instagram.
Setelah  tahapan  analisis  selesai  dilakukan,  dan mendapatkan  pengetahuan  yang  dapat  berguna  bagi pemangku  keputusan  dalam  hal  ini  Kepala  UPT  PMB, langkah  selanjutnya  adalah  merancang  dan  membangun perangkat  lunak,  untuk  perancangan  perangkat  lunak menggunakan use case yang dapat dilihat pada Gambar 3
Gambar 3. Use Case Diagram

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil  penelitian yang telah dilakukan adalah :
1. Hasil  analisis  data  penerimaan  mahasiswa  baru  pada perguruan tinggi dapat memberikan informasi
karakteristik mahasiswa berdasarkan asal sekolah, asal provinsi, fakultas dan program studi yang dituju. 2. Membantu  pemangku  keputusan  perguruan  tinggi, dalam  hal  ini  kepala  UPT  PMB  untuk  dapat menentukan konten promosi dan juga proporsi promosi pada  prodi  berdasarkan  hasil  kelompok  yang merepresentasikan konten promosi yang dapat dibuat. 3. Membantu kepala UPT PMB dalam menentukan media promosi  yang  efektif  untuk  melakukan  promosi berdasarkan karakterstik dari masing-masing kelompok yang  merepresentasikan  konten  promosi  yang  dapat dibuat.
Adapun saran yang dapat dikembangkan dari penelitian ini  adalah,  data  media  promosi  yang  di  dapat  pada penelitian  ini  tidak  mencantumkan  tanggal  pendaftaran mahasiswa.  Atribut  ini  dapat  disertakan  pada  proses analisis  untuk  dapat  menghasilkan  informasi  waktu promosi yang tepat untuk setiap konten promosi yang telah dibuat.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  Bellanov  dan  L.  Nurhayati,  “K-Means  Clustering  Analysis Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi  Kampus,”  Jurnal  Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah Dalam Bidang Teknik Industri, vol. 9, no. 1, pp. 259-268, 2023.
[2] C. Aditya Kusuma, A. Juanna, F. Atuna, and M. Ade Kahfiansyah, "Strategi  Promosi  dan  Representasi  Perguruan  Tinggi  dalam Website  Institusi:  Analisis  Wacana  Kritis,"  Value  :  Jurnal Manajemen dan Akuntansi, vol. 18, no. 3, pp. 1069-1080, Jan. 2024.
[3] Mustakim,  S.  E.  Rahmadani,  and  J.  Adhiva,  "Strategi  Promosi Perguruan Tinggi
Menggunakan Model Clustering dan Association,"  Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem Informasi, 2020.
[4] A.  Bellanov  dan  L.  Nurhayati,  “K-Means  Clustering  Analysis Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi  Kampus,”  Jurnal  Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah Dalam Bidang Teknik Industri, vol. 9, no. 1, pp. 259-268, 2023.
[5] N. Rosyidah, Matin, and U. Rosyidi, "Internationalization in Higher Education: University's Effective Promotion Strategies in Building International  Trust,"  European  Journal  of  Educational  Research, vol. 9, no. 1, pp. 351-361, 2020.
[6]
L. A. Setiyo dan B. Andoro, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk
Menentukan  Strategi  Promosi  (Studi  Kasus  :  Universitas  Katolik Widya  Mandala  Kampus  Kota  Madiun),”  dalam  Seminar  dan
Konferensi Nasional IDEC 2021, 2021. [7] R. Andriani, R. F. Amanullah, D. Ninosari and K. , "Optimization Of  Clustering  Algorithm  On  Decision  Support  System  Of Scholarship  Recipients  Using  Analytical  Hierarchy  Process Method," in IOP conf. Series : Journal of Physics, 2018. [8] L. Brown, M. Johnson, and K. Lee, "Segmenting Customers with Data Mining Techniques," in Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2018, pp. 1123-1128. [9] J.  Smith  and  R.  Doe,  "Sales  Pattern  Identification  for  Marketing Strategies  Using  Data  Mining,"  American  Institute  of  Physics Conference Proceedings, vol. 2677, no. 1, pp. 060003, 2020.
[10] H. Zhang, Y. Liu, and X. Wang, "Design Mechanism of Precision Marketing Planning Platform Based on Data Mining Technology,"
IEEE Access, vol. 7, pp. 8765-8776, 2019.
[11] M.  Green  and  T.  Hall,  "Application  of  Naive  Bayes  Classifier Algorithm  in  Promotion  Strategies,"  Journal  of  Information Systems and Informatics, vol. 22, no. 3, pp. 123-130, 2017.
[12] Szymkowiak, A., Larsen, J. and Hnen, L.K. Hierarchical Clustering for  Data  Mining.  Technical  University  of  Denmark,  Denmark. 2001.
[13] M. Kaushik and B. Mathur, "Comparative Study of K-Means and Hierarchical  Clustering  Techniques,"  International  Journal  of Software & Hardware Research in Engineering, vol. 2, no. 6, pp. 93-98, 2014.
[14] B. J. D. Sitompul, O. S. Sitompul and P. Sihombing, "Enhancement Clustering  Evaluation  Result  of  Davies-Bouldin  Index  with Determining Initial Centroid of K-Means Algorithm," in IOP conf. Series : Journal of Physics, 2019.
[15] R. Andriani, R. F. Amanullah, D. Ninosari and K. , "Optimization Of  Clustering  Algorithm  On  Decision  Support  System  Of Scholarship  Recipients  Using  Analytical  Hierarchy  Process Method," in IOP conf. Series : Journal of Physics, 2018.
[16] M. Khosrow-Pour, Advanced Methodologies and Technologies in Network  Architecture,  Mobile  Computing,  and  Data  Analytics. Hershey: IGI Global, 2018.
[17] S.  P.  Borgatti,  "How  To  Explain  Hierarchical  Clustering," Connections, vol. 17, no. 2, pp. 78-80, 1994.
[18] J.  Han  and  M.  Kamber,  Data  Mining:  Concepts  and  Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, 2000
[19] F.  F.  Adiwijaya,  A.  Z.  Fathurrahman,  and  C.  Hardyanto, "Application of Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) for Grouping Prospective Scholarship  Recipients," in 2023 International  Conference  on  Informatics  Engineering,  Science  & Technology (INCITEST), pp. 1-7, October 2023.