## MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS
Siswan Syahputra 1) , Suci Ramadani 2) , Akim Manaor Hara Pardede 3) 1,2,3 Sistem Informasi, STMIK Kaputama, Jl. Veteran No. 4A-9A Binjai, Indonesia email: 1 siswansyahputra90@gmail.com , 2 suci.ramadani23@gmail.com , 3 akimmhp@live.com

## Abstract
The  promotion  strategy  greatly  influences  the  number  of  new  students  enrolled  at  the  school  or university level, appropriate strategic action needs to be taken because this is an activity carried out every year. The discussion in this study is the data of student admission at Harapan Bangsa High School and Vocational High School, Kuala, Langkat Regency, North Sumatra starting in 2017, 2018 and 2019, totaling 754 student admission data using data mining theory, namely K-Mean Clustering Algorithm. From the results of this study, information was obtained that the members of cluster 1 consisted of 164 students from Kuala Subdistrict which consisted of 75 students, with the majority of schools coming from SALAPIAN Public Middle School as many as 21 students, and with the most number  of  SMK-TKR  majors  totaling  54  students  ,  so  from  the  results  of  this  study  it  can  be concluded that there are 2 strategies that can be carried out by Harapan Bangsa High School and the  Vocational  High  School  promotion  team,  namely  conducting  promotion  activities  to  the  sub- districts  based  on  the  most  sought  majors  and  conducting  promotional  activities  to  junior  high schools based on the most sought majors . What distinguishes the two promotion strategies from the results of this study is promotion based on their district and one based on their junior high school.
Keywords: K-Means, New_students, Promotion,  Strategy.

## Abstrak
Strategi  promosi  sangat  mempengaruhi  jumlah  penerimaan  siswa  baru  pada  Sekolah  maupun tingkat  perguruan tinggi,  perlu  dilakukan  tindakan  strategi yang  tepat  karena  ini  adalah kegiatan yang dilakukan setiap tahunnya. Pembahasana dalam penelitian ini adalah data penerimaan siswa pada SMA dan SMK Harapan Bangsa, Kuala, Kabupaten Langkat, Sumatera Utara dimulai tahun 2017,  2018  dan  2019  yang  berjumlah  754  data  penerimaan  mahasiswa  dengan    menggunakan terori-teori  data  mining  yaitu  Algoritma  K-Means  Clustering. Dari  hasil  penelitian  ini didapatkan informasi anggota cluster 1 terdiri dari 164 siswa yang berasal dari kecamatan Kuala  sebanyak  75  siswa,  dengan  asal  sekolah  terbanyak  dari  SMP  Negeri  1  Salapian sebanyak 21 siswa, dan dengan jurusan terbanyak SMK-TKR sebanyak 54 siswa, sehingga darihasil  penelitian  ini  disimpulkan  bahwa  ada 2  strategi  yang  dapat  dilakukan  oleh    tim promosi  SMA  dan  SMK  Harapan  Bangsa,  yaitu  melakukan  kegiatan  promosi  ke  kecamatan- kecamatan berdasarkan jurusan yang paling banyak diminati dan melakukan kegiatan promosi ke sekolah-sekolah SMP berdasarkan jurusan yang paling banyak diminati. Adapun yang membedakan kedua strategi promosi dari hasil penelitian ini adalah promosi dilakukan berdasarkan kecamatan dan satu lagi berdasarkan sekolah SMP.
. Keywords: K-Means, Promosi, siswa_baru, strategi.

## 1. PENDAHULUAN
Jumlah  penerimaan  mahasiswa  baru  pada tiap tahun suatu sekolah atau perguruan tinngi dipengaruhi oleh tindakan promosi yang telah dilakukan (Irawan & Wahyuni, 2019). Dalam pendidikan  adalah  merupakan  bagian  dari dunia  bisnis  yang  dinamis  dan  penuh
persaingan,  oleh  karena  itu  suatu  institusi pendidikan  harus  dapat  bersaing  secara kompetitif  dengan  memanfaatkan  teknologi yang ada, karena teknologi tersebut digunakan untuk mendukung kegiatan sehari– hari institusi pendidikan (Setiawan, 2016) dan sebenarnya  stategi-strategi  promosi  juga dilakukan  semua  perisahaan  yang  menjual
produlnya  baik  itu  berupa  jasa  maupun barang  (Annur,  2019).    Pada    SMA    dan SMK    Harapan    Bangsa,  kegiatan  promosi merupakan    kegiatan    rutin    yang  dilakukan setiap    tahunnya    menjelang    tahun    ajaran baru dengan mengadakan penerimaan pendaftaran    siswa    baru    untuk    SMA    dan SMK.  Pada  SMA dan  SMK  Harapan  Bangsa memiliki  tiga  jurusan,  yaitu  :  jurusan Otomatisasi  dan  Tata  Kelola  Perkantoran (OTKP), Teknik   Kendaraan   Ringan (TKR), dan  Teknik  Komputer      Jaringan  (TKJ). Perolehan  data  dari  hasil  pendaftaran  ini sangat  banyak,  sehigga  dapat  dimanfaatkan dan    diolah    untuk  mendapatkan      informasi yang      berguna      bagi      pihak      sekolah sebagai      pertimbangan      dalam  menentukan strategi  promosi  penerimaan  siswa  baru  pada periode selanjutnya (Setiawan, 2016).
Dengan      adanya      data      tersebut      maka akan      dilakukan      pengelompokkan      data menggunakan  algoritma    k-means    clustering berdasarkan    kecamatan,    asal    sekolah    dan jurusan    yang    dipilih  SMA    atau    SMK. Algoritma  k-means  clustering  adalah  salah satu    algoritma    data    mining    yang  dapat digunakan    untuk    menyelesaikan    masalah tersebut (Moore, 2001).
Hasil  yang  diharapkan  pada  penelitian  ini adalah  mendapatkan  informasi  baru  yang dapat  membantu  pihak    sekolah    untuk menentukan  strategi  promosi  (Muzawi  &
Efendi, 2019) dan marketing (Rima
Ramadhani,  2014),  strategi  promosi  yang akan  dilakukan  adalah  pada  SMA  dan  SMK
Harapan Bangsa agar kegiatan promosi dapat dilakukan  secara  maksimal  sesuai  dengan jurusan  yang  paling  banyak  diminati  sesuai dengan  hasil  pengklasteran  (Alwi  &  Hasrul,
2018).

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Promosi
Menurut Kotler, promosi meliputi semua alat yang terdapat dalam bauran promosi yang peranan utamanya adalah mengadakan komunikasi  yang  bersifat  membujuk(Kotler, 2011). Menurut Kotler & Armstrong variabel- variabel  yang  ada  di  dalam  promotional capuran ada lima, yaitu (Kotler, Philip, 2012):
a. Periklanan (advertising)
b. Penjualan Personal (personal selling)
c. Promosi penjualan (sales promotion)

## 2.2 Pengertian Data Mining
Data  Mining  sering  dikenal  dengan istilah  yang  digunakan  untuk  menemukan pengetahuan  yang  tersembunyi  di  dalam database.  Data  mining  merupakan  proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran  mesin  (machine  learning) mengekstrasi  dan  mengidentifikasi  informasi yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang terkait dari database yang terkait.
Data  Mining  sebagai  proses  untuk mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari gudang  basis  data  yang  besar,  dan  sebagai pengekstrakan  informasi  baru  yang  di  ambil dari  bongkahan  data  besar  yang  membantu dalam  pengambilan  keputusan  (Prasetyo, 2014).
Kemajuan luar biasa yang terus berlanjut dalam  bidang  data  mining  di  dorong  oleh beberapa faktor, antara lain:
1. Pertumbuhan  yang  cepat  dalam  kumpulan data.
2. Penyimpanan  data  dalam  data  warehouse, sehingga  seluruh  perusahaan  memiliki akses ke dalam database yang andal.
3. Adanya  peningkatan  akses  data  melalui navigasi web dan internet.
4. Tekanan kompetisi bisnis untuk meningkatkan  penguasaan  pasar  dalam globalisasi ekonomi.
5. Perkembangan  teknologi  perangkat  lunak untuk data mining (ketersediaan
teknologi).
6. Perkembangan yang hebat dalam kemampuan komputasi dan pengambangan kapasitas media penyimpanan. 2.3 Algoritma K-Means Dalam statistik dan  mesin pembelajaran,
pengelompokkan K-Means merupakan metode  analisis  kelompok  yang  mengarah pada  pemartisian  N  objek  pengamatan  ke dalam  K  kelompok  (cluster)  dimana  setiap objek  pengamatan  dimiliki  oleh  sebuah kelompok  dengan  mean  (rata-rata)  terdekat, mirip dengan algoritma Expectation- Maximization  untuk  Gaussian  Mixture  di mana  keduanya  mencoba  untuk  menemukan pusat  dari  kelompok  dalam  data  sebanyak iterasi  perbaikan  yang  dilakukan  oleh  kedua algoritma.
K-Means  merupakan  salah  satu  metode pengelompokkan  data  nonhirarki  (sekatan) yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke dalam  bentuk  dua  atau  lebih  kelompok (Prasetyo,  2014),  (Anggreini,  2019).  Metode ini  mempartisi  data  ke  dalam  kelompok sehingga data berkarakteristik sama dimasukkan  ke  dalam  satu  kelompok  yang sama  dan  data  yang  berkarakteristik  berbeda dikelompokkan  kedalam  kelmpok  yang  lain. Adapun  tujuan  pengelompokkan  data  ini adalah  untuk  meminimalkan  fungsi  objektif yang  diset  dalam  proses  pengelompokkan, yang pada umumnya berusaha meminimalkan variasi  di  dalam  suatu  kelompok  dan memaksimalkan variasi antar kelompok.

## 3. METODE PENELITIAN
Untuk  mendapatkan  informasi  dan  data yang  akurat  dalam  penelitian  ini,  maka dilakukakan  beberapa  tahap  yang  di  sajikan dibawah ini :
1. Pengamatan  secara  langsung,  yaitu wawancara  terhadap  kepala  sekolah, guru-guru dan staff-staff yang bekerja di sekolah SMA dan SMK Harapan Bangsa Kuala.
2. Mementukan  Rumusan  dan  Batasan Masalah agar pembahasan dalam penelitian tidak melebar dan tidak keluar dari ruang lingkup penelitian.
3. Menentukan  Tujuan  Penelitian,  agar dapat  menjawab  semua  masalah  – masalah yang telah dirumuskan.
4. Studi  Literatur,  untuk  memperoleh  teori –  teori  yang  berkaitan  dengan  pokok pembahasan permasalahan yang ada.
5. Menentukan  Atribut/variabel  penelitian, data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  nama  siswa,  kecamatan,  asal sekolah  dan  jurusan.  Dan  data  yang diguanakan  yaitu  data  penerimaan  siswa baru yang di dapat dari bagian akademik mulai  tahun  2017  sampai  tahun  2019. Data yang diperoleh tersebut adalah data kualitatif  berjenis  nominal  maka  perlu dilakukan transformasi data pada beberapa  atribut,  yaitu  kecamatan,  asal sekolah  dan  jurusan.  Agar  data  tersebut dapat  di  olah  menggunakan  Algoritma
K-Means  Clustering  maka  dilakukan inisialisasi  ke  dalam  bentuk  angka (Simovici, 2012).
6. Mengolah dan menganalisa data, dilakukan dengan cara mengelompokkan data  berdasarkan  kemiripan  karakteristik pada  setiap  data  menggunakan  terori- teori data mining menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Pardede, 2012), yang digunakan untuk menghasilkan  informasi  yang  dapat digunakan  sebagai  solusi  permasalahan yang  ada  (Simovici,  2012).  Sehingga diperoleh sebuah kesimpulan dari penelitian  tersebut  yang  akan  digunakan untuk  menjawab  masalah-masalah  yang telah dirumuskan sebelumnya.

## 3.1 Data
Data  penerimaan  siswa  baru  yang digunakan  pada  penelitian  ini  di  mulai  dari tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2019  ada sebanyak  754  data,  Data-data  tersebut memanfaatkan  variabel  nama  siswa,  jurusan, kecamatan,  dan  asal  sekolah,  yang  kemudian ditransformasikan (Nasari & Darma, 2015).

## 3.2 Transformasi Data Kecamatan
Data kecamatan yang digunakan merupakan  data  nominal,  maka  harus  di inisialisasikan dalam bentuk angka agar dapat di  olah  menggunakan  metode k-means clustering (Yang et al., 2017) . Berikut proses inisialisasi data kecamatan :
1. Urutkan  data  kecamatan  berdasarkan frekuensi terbesar dari kecamatan tersebut.
2. Kemudian  dimulai  dari  frekuensi  data kecamatan  yang  terbesar  diberi  inisial dengan  mulai  angka  1,2  dan  seterusnya secara  berurut  sampai  frekuensi  data kecamatan terkecil.
Tabel 1. Inisialisasi Data Kecamatan Asal

## Kecamatan  Frekuensi  Inisial
Kuala 565 1 Salapian 74 2 Selesai 57 3 Sei bingai 26 4 Kutambaru 10 5 Bahorok 9 6 Binjai 6 7 Serapit 5 8 Secanggang 2 9

## 3.3 Transformasi Data Asal Sekolah
Tahap selanjutnya adalah inisialisasi data asal sekolah seperti yang dilakukan pada data kecamatan  asal  mulai  dari  frekuensi  asal sekolah terbesar hingga frekuensi asal sekolah terkecil.  Hasil  inisialisasi  data  asal  sekolah dapat dilihat pada table 2.
Tabel 2. Contoh Inisialisasi Data Asal Sekolah Asal Sekolah Frekuensi Inisial Smp Negeri 1 Kuala 131 1 Smp Swasta Harapan Bangsa 122 2 Smp Negeri 2 Kuala 90 3 Mts Nurul Islam 50 4 Smp Negeri 3 Kuala 48 5 Smp Negeri 3 Satu Atap Kuala 48 6 Smp Negeri 1 Selesai 31 7 Smp Negeri 4 Kuala 31 8 Smp Negeri 1 Salapian 21 9 Mts Nurul Amal 20 10 Smp Negeri 3 Sei Bingai 19 11 Smp Swasta Salapian 16 12 Smp Swasta Teladan Salapian 12 13 Smp Swasta Gotong Royong Kuala 11 14 Smp Swasta Swakarya Salapian 11 15 Smp Negeri 4 Satu Atap Kuala 9 16 Smp Negeri 1 Sei Bingai 8 17 Smp Negeri 2 Salapian 8 18

## 3.4 Transformasi Data Jurusan
Pada  data  tersebut  data  jurusan  juga termasuk  data  nominal  maka  perlu  juga dilakukan inisialisasi ke dalam bentuk angka.
Inisialisasi  data  jurusan  juga  berdasarkan frekuensi  terbesar  hingga  terkecil.  Berikut tabel  inisialisasi  data  jurusan  di  sajikan  pada tabel 3.
Tabel 3. Inisialisasi Data Jurusan
JURUSAN SINGKATAN FREKUENSI INISIAL SMA SMA 238 1 Teknik Kendaraan Ringan SMK-TKR 216 2
Teknik
Komputer Dan Jaringan SMK-TKJ 161 3
Otomatisasi
Dan Tata Kelola Perkantoran SMK-OTKP 139 4 3.5 Pengolahan Data Setelah data–data siswa tersebut ditransformasikan dalam bentuk angka, selanjutnya akan dilakukan proses pengelompokkan  data  menggunakan k-means clustering. Berikut tahap-tahap pengelompokkan  data  menjadi  beberapa cluster, yaitu :
1. Tentukan jumlah cluster yang di inginkan.
Jumlah pengelompokkan  pada penelitian ini sebanyak tiga cluster.
2. Tentukan titik  pusat awal secara random pada setiap cluster .
Penentuan titik pusat dari setiap 3. Menghitung jarak pusat cluster .
Untuk  menghitung  jarak  antar  data dengan  pusat cluster pada  penelitian  ini digunakan Euclidian  Distance .  Berikut contoh  perhitungan  untuk  mengetahui data  mana  yang  paling  dekat  dengan pusat cluster pertama, cluster kedua,
cluster ketiga
Untuk  hasil  perhitungan  100  data  siswa pertama  dapat  dilihat  pada  tabel  6  di  bawah ini :
Tabel 4. Contoh Hasil Perhitungan 100 Data Siswa Pertama
NO KE C. A. Skl Jur C1 C2 C3 J.
Terp ndk Cl ust er
1 1 16 1 10,0 50 9,2 74 15,2 97 9,27 4 2 2 2 1 1 5,00 0 6,1 64 3,16 2 3,16 2 3
3 2 6 1 0,00 0 1,7 32 5,91 6 0,00 0 1
4 2 2 1 4,00 0 5,1 96 3,31 7 3,31 7 3 5 1 6 1 1,00 0 2,4 49 5,83 1 1,00 0 1
6 1 26 2 20,0 50 19, 10 5 25,0 80 19,1 05 2 7 3 7 2 1,73 2 0,0 00 6,63 3 0,00 0 2 8 3 3 4 4,35 9 4,4 72 2,82 8 2,82 8 3 9 1 1 4 5,91 6 6,6 33 0,00
0 0,00 0 3
10 1 16 1 10,0 50 9,2 74 15,2 97 9,27 4 2 11 3 3 4 4,35 9 4,4 72 2,82 8 2,82 8 3 12 1 3 2 3,31 7 4,4 72 2,82 8 2,82 8 3 13 4 1 1 5,38 5 6,1 64 4,24 3 4,24 3 3
14 1 2 2 4,24 3 5,3 85 2,23 6 2,23 6 3 15 1 2 1 4,12 3 5,4 77 3,16 2 3,16 2 3 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 90 1 4 1 2,23 6 3,7 42 4,24 3 2,23 6 1 91 1 1 4 5,91 6 6,6
33 0,00
0 0,00 0 3
92 1 2 1 4,12 3 5,4 77 3,16
2 3,16 2 3 93 1 4 4 3,74 2 4,1 23 3,00 0 3,00 0 3 94 1 15 3 9,27 4 8,3 07 14,0
36 8,30 7 2
95 4 11 3 5,74 5 4,2 43 10,4 88 4,24 3 2 96 1 1 3 5,47 7 6,4 03 1,00 0 1,00 0 3
97 1 10 3 4,58 3 3,7
42 9,05 5 3,74 2 2
98 1 8 2 2,44 9 2,2 36 7,28 0 2,23 6 2 99 1 4 2 2,44 9 3,6 06 3,60 6 2,44 9 1
100 1 2 2 4,24 3 5,3
85 2,23 6 2,23 6 3
4. Tahap  selanjutnya  adalah  menghitung pusat cluster yang baru berdasarkan nilai rata-rata  anggota  dari  setiap cluster tersebut.
5. Setelah  diperoleh  titik  pusat  yang  baru dari setiap cluster yang ada, maka ulangi kembali langkat ketiga sampai titik pusat cluster tidak ada lagi yang berubah serta tidak  ditemukan  lagi  data  yang  bergeser dari satu cluster ke cluster yang lain.
Dari  perhitungan  yang  dilakukan  pada penelitian  ini terjadi  iterasi  clustering sebanyak 11 kali, titik pusat cluster tidak ada lagi perubahan dan data siswa pertama hingga data  siswa  yang  terakhir  tidak  ada  lagi  yang bergeser  dari  satu cluster ke cluster yang lainnya.
Adapun  hasil  perhitungan  100  data  siswa pertama  pada  iterasi  terakhir  dapat  dilihat pada 11able 5 di bawah ini :
Tabel 5. Contoh Hasil Iterasi Ke 11pada 100 Data Siswa Pertama
NO K EC . A. Skl Jur C1 C2 C3 J.
Terp ndk Cl ust er
1 1 16 1 2,34 9 27, 00
2 12, 73 5 2,34 9 1
2 2 1 1 13,3 56 41, 94 7 2,7 51 2,75 1 3
3 2 6 1 8,38 7 36, 95 0 3,0 35 3,03 5 3 4 2 2 1 12,3 61 40,
94 8 1,9 74 1,97 4 3
5 1 6 1 8,46 2 36,
98 1 2,9 82 2,98 2 3 6 1 26 2 11,7 51 17,
00 2 22, 66 9 11,7 51 1 7 3 7 2 7,35 8 35,
92 6 4,0 32 4,03 2 3 8 3 3 4 11,4 86 39,
96 2 2,4 01 2,40 1 3 9 1 1 4 13,4 79 41, 98 9 2,9 12 2,91 2 3 10 1 16 1 2,34 9 27, 00 2 12, 73 5 2,34 9 1
11 3 3 4 11,4 86 39,
96 2 2,4 01 2,40 1 3
12 1 3 2 11,3 63 39, 95 7 0,5 64 0,56 4 3 13 4 1 1 13,4 85 41,
96 6 3,7 68 3,76 8 3 14 1 2 2 12,3 58 40, 95 6 1,4 10 1,41 0 3 15 1 2 1 12,4 12 40, 97 5 1,8 92 1,89 2 3 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 90 1 4 1 10,4 32 38, 97 8 1,4 96 1,49 6 3 91 1 1 4 13,4 79 41, 98 9 2,9 12 2,91 2 3 92 1 2 1 12,4 12 40, 97 5 1,8 92 1,89 2 3 93 1 4 4 10,5 28 38, 99 4 1,8 61 1,86 1 3 94 1 15 3 1,57 1 27, 97 9 11, 69 1 1,57 1 1 95 4 11 3 3,88 6 31, 96 1 8,1 42 3,88
6 1
96 1 1 3 13,3 79 41, 96 2,4 64 2,46 4 3
0 97 1 10 3 4,52 9 32, 97 1 6,7 10 4,52 9 1 98 1 8 2 6,40 8 34, 96 2 4,6 86 4,68 6 3 99 1 4 2 10,3 68 38, 95 8 0,8 04 0,80 4 3 100 1 2 2 12,3 58 40, 95 6 1,4 10 1,41 0 3 101 1 3 3 11,3 92 39, 96 2 0,8 52 0,85
2 3

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selanjutnya  dari  hasil cluster ketiga karakteristik data siswa berdasarkan
kecamatan  didominasi  oleh  siswa  yang berasal dari kecamatan Kuala karena terdapat 468 siswa dari kecamatan tersebut. Sedangkat untuk  asal  sekolah  didominasi  oleh  siswa yang  berasal  dari  sekolah  SMP  Negeri  1 Kuala  sebanyak  131  siswa  serta  mengambil jurusan  SMA  sebanyak  238  siswa.  Sehingga dapat disimpulkan bahwa rata-rata siswa pada cluster ketiga  berasal  dari  kecamatan  Kuala dengan  asal  sekolah  SMP  Negeri  1  Kuala serta mengambil jurusan SMA.
Hasil dari ketiga clustering tersebut dalah :

## Cluster 1
Anggota cluster 1 terdiri dari 164 siswa yang berasal dari kecamatan :
- Kuala 75 siswa
- Salapian 50 siswa
- Selesai 7 siswa
- Sei Bingai 21 siswa
- Kutambaru 5 siswa
- Bahorok 2 siswa
- Binjai 1 siswa
- Serapit 1 siswa
- Secanggang 2 siswa
Dengan asal sekolah : - SMP NEGERI 1 SALAPIAN 21 siswa
- MTS NURUL AMAL  20 siswa
- SMP NEGERI 3 SEI BINGAI 19 siswa
- SMP SWASTA SALAPIAN 16 siswa
- SMP  SWASTA  TELADAN  SALAPIAN 12 siswa
- SMP  SWASTA  GOTONG  ROYONG KUALA 11 siswa - SMP SWASTA SWAKARYA SALAPIAN 11 siswa
- SMP  NEGERI  4  SATU  ATAP  KUALA  9 siswa - SMP NEGERI 1 SEI BINGAI 8 siswa
- SMP NEGERI 2 SALAPIAN 8 siswa
- SMP  SWASTA  EKA  NUSANTARA  5 siswa
- SMP SWASTA KARYA BAKTI 4 siswa
- MTS AMAL MA'RUF 3 siswa
- SMP NEGERI 3 SALAPIAN 3 siswa
- SMP  SWASTA  GOTONG  ROYONG MARYKE 3 siswa
- SMP SWASTA SATRIA BINJAI 3 siswa
- MTS  DARUL  ULUM  AL-MUHAJIRIN  2 siswa - MTS NEGERI 4 LANGKAT 2 siswa
- SMP NEGERI 10 BINJAI 2 siswa
- SMP NEGERI 4 SEI BINGAI 2 siswa
Dengan jurusan : - SMA 53 siswa - SMK-TKR 54 siswa
- SMK-TKJ 34 siswa
- SMK-OTKP 23 siswa

## Cluster 2
Anggota  cluster  2  terdiri  dari  39  siswa  yang berasal dari kecamatan :
- Kuala 22 siswa
- Salapian 2 siswa
- Selesai 4 siswa
- Sei Bingai 2 siswa
- Kutambaru 1 siswa
- Bahorok 5 siswa
- Binjai 3 siswa
Dengan asal sekolah :
- SMP NEGERI 5 RAMBAH HILIR 2 siswa
- SMP NEGERI 9 BINJAI 2 siswa
- SMP S TELAGA SAID 2 siswa
- SMP SWASTA DEWANTARA 2 siswa
- SMP SWASTA ESA PRAKARSA 2 siswa
- SMP  SWASTA  METHODIST  KUALA  2 siswa
- MIN SELESAI 1 siswa
- MTS AL - IHSAN 1 siswa
- MTS AL HIDAYAH 1 siswa
- MTS NEGERI TANAH JAWA 1 siswa
- MTS NURUL FURQON 1 siswa
- MTS NURUL MA'RUF 1 siswa
- PKBM ASUHAN AYAH BUNDA 1 siswa
- PONPES AL - MUHADIRIN 1 siswa
- SMP NEGERI 1 BAHOROK 1 siswa
- SMP NEGERI 1 PANCUR BATU 1 siswa
- SMP NEGERI 1 TAPUNG HULU 1 siswa
- SMP  NEGERI  28  PANCUR  BATU  1
siswa - SMP NEGERI 3  SEI BINGAI 1 siswa
- SMP NEGERI 3 BAHOROK 1 siswa
- SMP  NEGERI  3  RUMAH  GALUH  1 siswa
- SMP NEGERI 3 TENGGULAN 1 siswa
- SMP NEGERI 4 BAHOROK 1 siswa
- SMP NEGERI 43 MEDAN 1 siswa
- SMP NEGERI 5 BAHOROK 1 siswa
- SMP  NEGERI  5  MUARA  BATANG GADIS 1 siswa
- SMP NEGERI 6 BAHOROK 1 siswa
- SMP  NEGERI  BATANG  GANGAL  1
siswa
- SMP  SWASTA  PADAMU  NEGERI MEDAN 1 siswa
- SMP SWASTA PANCA BUDI 1 siswa
- SMP  SWASTA  SATRIA  SALAPIAN  1 siswa
- SMP SWASTA TELAGA 1 siswa
- YPK METHODIST RANTAU 1 siswa
Dengan jurusan : - SMA 12 siswa
- SMK-TKR 12 siswa
- SMK-TKJ 7 siswa
- SMK-OTKP 8 siswa

## Cluster 3
Anggota cluster 3 terdiri dari 551 siswa yang berasal dari kecamatan : - Kuala 468 siswa
- Salapian 22 siswa
- Selesai 46 siswa
- Sei Bingai 3 siswa
- Kutambaru 4 siswa
- Bahorok 2 siswa
- Binjai 2 siswa
- Serapit 4 siswa
Dengan asal sekolah : - SMP NEGERI 1 KUALA 131 siswa - SMP  SWASTA  HARAPAN  BANGSA 122 siswa
- SMP NEGERI 2 KUALA 90 siswa
- MTS NURUL ISLAM 50 siswa
- SMP NEGERI 3 KUALA 48 siswa
- SMP NEGERI 3 SATU ATAP KUALA 48 siswa
- SMP NEGERI 1 SELESAI 31 siswa
- SMP NEGERI 4 KUALA 31 siswa
Dengan jurusan : - SMA 238 siswa
- SMK-TKR 216 siswa - SMK-TKJ 161 siswa
- SMK-OTKP 139 siswa

## 5. SIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan untuk  menentukan  strategi  promosi  yaitu  ada 2  strategi  yang  dapat  dilakukan  oleh    tim promosi  SMA  dan  SMK  Harapan  Bangsa, yaitu:
1. Tim  promosi  dapat  melakukan  promosi ke  kecamatan-kecamatan  berdasarkan jurusan  yang  paling  banyak  diminati. Sehingga  tim  promosi  dapat  menetukan kemana  saja  kegiatan  promosi  akan dilakukan  dan  dengan  anggota  tim  yang memiliki  keahlian  dijurusannya  masing- masing  agar  kegiatan  promosi  dilakukan dengan tepat sasaran.
2. Tim  promosi  dapat  melakukan  promosi ke  sekolah-sekolah  SMP  berdasarkan jurusan  yang  paling  banyak  diminati. Melihat  banyaknya  jumlah    sekolah- sekolah  SMP  yang  ada,  maka  dengan hasil  cluster  tersebut,  tim  promosi  dapat menentukan  ke  sekolah  mana  yang memiliki potensi besar untuk
mendapatkan  siswa  baru  berdasarkan jurusan  yang  diminati.  Sehingga  tim promosi dapat menentukan target sekolah-sekolah  untuk  kegiatan  promosi dengan tepat sasaran.

## 6. UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada Direktorat Riset dan Pengabdian  Masyarakat  (DRPM),    Ditjen
Penguatan Riset dan Pengembangan Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan  Tinggi  atas  dukungan  dana  dari hibah  penelitian  dosen  pemula  pada  tahun 2019.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Alwi,  W.,  &  Hasrul,  M.  (2018).  Analisis
Klaster Untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Sulawesi Selatan Berdasarkan Indikator Kesejahteraan  Rakyat. Jurnal  MSA  ( Matematika Dan Statistika Serta Aplikasinya ) . https://doi.org/10.24252/msa.v6i1.4782
Anggreini,  N.  L.  (2019).  Teknik  Clustering Dengan  Algoritma  K-Medoids  Untuk Menangani Strategi Promosi Di Politeknik Tedc Bandung. Jurnal Teknologi  Informasi  Dan  Pendidikan . https://doi.org/10.24036/tip.v12i2.215
Annur,  H.  (2019).  Penerapan  Data  Mining Menentukan  Strategi  Penjualan  Variasi Mobil  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering. Jurnal  Informatika  Upgris . https://doi.org/10.26877/jiu.v5i1.3091
Irawan,  Y.,  &  Wahyuni,  R.  (2019).  Sistem
Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa  Baru  di  SMK  Negeri  1  Tapung Hulu  Menggunakan  Metode  Simple Multi Attribut Rating Technique (SMART). JOISIE (Journal Of Information  Systems  And  Informatics Engineering) , 3 (1), 25. https://doi.org/10.35145/joisie.v3i1.405
Kotler, Philip, G. A. (2012). Edisi 13. Jilid 1,
Jakarta:Erlangga. In Prinsip-Prinsip
Pemasaran . Kotler.  (2011).  Manajemen  Pemasaran  di Indonesia : Analisis, Perencanaan,
Implementasi  dan  Pengendalian.  In
Jakarta :  Penerbit  Salemba  Empat . https://doi.org/10.1108/0025174911000 4961
Moore,  a. (2001). K-means and Hierarchical
Clustering. Statistical  Data  Mining Tutorials . Muzawi, R., & Efendi, Y. (2019).
Perancangan  Sistem  Informasi  Promosi Berbasis  Web. JOISIE  (Journal  Of Information  Systems  And  Informatics Engineering) . https://doi.org/10.35145/joisie.v1i2.215
Nasari, F., & Darma, S. (2015). Penerapan K- Means Clustering Pada Data Penerimaan  Mahasiswa  Baru. Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  Dan
Multimedia 2015 . Pardede, A. M. H. (2012). Analisis Pengelompokkan  Performance  Dosen Dengan  Metode  Clustering  Pada  Stmik Kaputama  Binjai. Jurnal  Kaputama , 5 (2), 41–59.
Prasetyo,  E.  (2014).  Data  Mining  Mengolah Data  Menjadi  Informasi  Menggunakan Matlab. In
penerbit andi . https://doi.org/10.1017/CBO978110741
5324.004
Rima  Ramadhani,  D.  (2014).  Data  Mining
Menggunakan Algoritma K-Means
Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi Promosi. Industrial Marketing Management . https://doi.org/10.1016/j.indmarman.201 6.05.016
Setiawan,  R.  (2016).  Penerapan  Data  Mining
Menggunakan Algoritma K-Means
Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi Promosi  Mahasiswa  Baru  (  Studi Kasus :  Politeknik  Lp3i  Jakarta  ). J. Lentera Ict .
Simovici,  D.  A.  (2012).    The  k  -Means
Clustering . In Linear Algebra Tools for Data Mining . https://doi.org/10.1142/9789814383509 _0015
Yang,  B.,  Fu,  X.,  Sidiropoulos,  N.  D.,  & Hong,  M.  (2017).  Towards  K-means- friendly  spaces:  Simultaneous  deep learning and clustering.
34th
International  Conference  on  Machine Learning, ICML 2017 .