## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   3 Hal: 89-94 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Klasterisasi Teknik Promosi dalam Meningkatkan Mutu Kampus Menggunakan Algoritma K-Medoids
Surya Darma 1 
1 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

## suryadarmaatb@gmail.com

## Abstract
Promotion  technique  is  one  of  the  methods  used  by  AMIK  and  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangiantar  in  finding  new students. By developing promotional techniques that are more effective and efficient, it can produce the information needed to  get  new  student  candidates.  The  data  that  is  processed  in  this  research  is  the  data  of  new  student  candidates  who  come from the AMIK New Student Admissions (PMB) and STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar. Based on promotional data in  2020,  there  are  several  promotions  carried  out,  including  through  print  media,  banners,  collaboration  with  SMA  /  SMK schools in Pematangsiantar city, through alumni, and the web. Furthermore, the data is processed using Rapidminer software. The processing stages are grouped using the K-Medoids algorithm on the data of prospective students, including name, place and  date  of  birth,  address,  religion,  cellphone  number,  school  origin,  choice  of  study  program  and  source  of  information. Followed  by  the  process  of  improving  the  data  so  that  more  accurate  data  is  obtained  to  be  processed.  The  results  of  the testing of this method are knowing which regions are applying to AMIK and STIKOM Tunas Bangsa Pematngsiantar which are  grouped  into  2  clusters,  namely  the  highest  and  the  lowest.  The  K-Medoids  algorithm  that  is  used  makes  a  big contribution  by  providing  new  information  that  can  be  used  as  a  reference  for  AMIK  and  STIKOM  Tunas  Bangsa Pematngsiantar in terms of Promoting New Student Admissions in the coming year.
Keywords: Promotion Technique, New Students, Clusterization, K-Medoids, Rapidminer.

## Abstrak
Teknik promosi merupakan salah satu cara yang dilakukan oleh AMIK dan STIKOM Tunas Bangsa Pematangiantar dalam mencari  mahasiswa  baru.  Dengan  menyusun  teknik  promosi  yang  lebih  efektif  dan  efisiendapat    menghasilkan  informasi yang perlukan dalam mendapatkan calon mahasiswa baru. Datayang diolah dalam penelitian ini adalah data calon mahasiswa baru yang bersumber dari bagian Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) AMIK dan STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar. Berdasarkan  data  promosi  pada  tahun2020ada  beberapa  promosi  yang  dilakukan,  antara  lainmelalui  media  cetak,  spanduk, kerjasama  dengan  sekolah  SMA/SMK  yang  ada  dikota  Pematangsiantar,  melalui  alumni,  dan  web.  Selanjutnya  data  diolah menggunakan  menggunakan softwar e Rapidminer .  Tahapan  pengolahannya  dengan  cara  pengelompokan  menggunakan algoritmaK-Medoids  terhadap  data  para  calon  mahasiswa  antara  lain  Nama,  Tempat  dan  Tanggal  Lahir,  Alamat,Agama, Nomor Handphone, Asal Sekolah, Pilihan Program Studi dan Sumber Informasi . Dilanjutkan dengan proses perbaikan data agar diperolah data yang lebih akurat untuk diolah.Hasil dari pengujian terhadap metode ini adalah mengetahui berasal dari daerah mana yang melamar di AMIK dan STIKOM Tunas Bangsa Pematngsiantar yang dikelompokan dalam 2 klaster yaitu tertinggi dan terendah. Algoritma K-Medoids yang digunakan  memberikan kontribusi yang besar dengan memberikan suatu informasi  baru  yang  dapat  dijadikan  acuan  bagi  pihak  AMIK  dan  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  dalam  hal Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru di tahun yang akan datang
Kata kunci : Teknik Promosi, Mahasiswa Baru, Klasterisasi, K-Medoids, Rapidminer .
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Data  Mining atau  yang  disebut  juga  Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan suatu proses penggunaaan  data  yang  bertujuan  untuk  menemukan pola atau  hubungan dari sekumpulan data  yang  berupa pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  [ 1 ]. Teknik Data  Mining banyak  digunakan  untuk memeriksa  basis  data  berukuran  besar  sebagai  cara untuk menemukan pola yang baru dan serbaguna, salah satu  contoh  pencarian record individual  menggunakan database  management  system atau  pencarian  halaman
web tertentu  melalui query ke  semua searchengine adalah  pekerjaan  pencarian  informasi  yang  erat kaitannya  dengan information  retrieval .  Teknik  – teknik Data Mining dapat digunakan untuk meningkatkan kemampuan information retrieval [ 2 ].
Akademi Manajemen Informatika Komputer & Sekolah Tinggi  Ilmu  Komputer  Tunas  Bangsa  (AMIK  & STIKOM  Tunas  Bangsa)  merupakan  salah  satu perguruan  tinggi  swasta  yang  beralamat  di  Jl.  Jenderal Sudirman  Blok  A  No.  1,2,3  Pematangsiantar.  Tujuan perguruan tinggi adalah meningkatkan dan
mengembangkan watak dan kepribadian generasi muda yang  unggul  di  bidang  ilmu  komputer  dan  tatanan global  serta  memiliki  peranan  penting  terhadap kemajuan dunia pendidikan khususnya kota Pematangsiantar.  Pelayanan  dan  kualitas  pendididikan yang  baik  merupakan  modal  dasar  dalam  mencari ataupun menjaring  calon mahasiswa. Di kota Pematangsiantar  terdapat  beberapa  perguruan  tinggi swasta  yang  tersebar,  hal  ini  yang  menimbulkan persaingan    antar  perguruan  tinggi  untuk  mendapatkan mahasiswa baru.
Banyak  cara  ataupun  teknik  promosi  yang  digunakan AMIK  &  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar dalam  hal  mendapatkan  mahasiswa  baru  antara  lain melalui  promosi  melalui  media  cetak,  memasang baliho, website ,  kerjasama  dengan  SMA/SMK  yang berada  di  kota  Pematangsaintar,  dan  informasi  melalui alumni.    Dari  beberapa  tehnik  promosi  yang  telah dilakukan,  masih  ada  beberapa  kendala  yang  dihadapi oleh AMIK & STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar  dalam  hal  mendapatkan  mahasiswa baru  di  antaranya  kurang  akurat  informasi  yang didapatkan  calon  mahasiswa  baru  kerena  informasi tersebut  tidak  sampai  kepada  masyarakat  khususnya yang  tinggal  di  pelosok  kota  Pematangsiantar.  Hal  ini disebabkan karena teknik promosi yang dilakukan tidak memberikan  informasi  sampai  ke  seluruh  daerah  yang ada  di  kota  Pematangsaintar  dan  sekitarnya.  Pada penelitian  ini  penulis  tertarik  melakukan  klasteriasi tentang  teknik  promosi  dalam  menjaring  mahasiswa baru  dengan  menggunakan  data  calon  mahasiswa  baru angkatan 2020/2021 yangsudah  mendaftar di AMIK  & STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar.  Untuk mengatasi  masalah  yang  terjadi  penulis  menggunakan algoritma K-Medoids.
Algoritma K-Medoids merupakan algoritma yang mirip dengan K-Meanskarena kedua algoritma ini partitional yang memecah dataset menjadi kelompok – kelompok. Perbedaannya terletak pada penentuan pusat cluster , di mana algoritma K-Meansmenggunakan nilai rata – rata ( means )  dari  setiap cluster sebagai  pusat cluster dan algoritma  K-Medoidsmenggunakan  objek  data  sebagai perwakilan  (medoid)  sebagai  pusat cluster [ 3 ]. Sedangkan clustering merupakan  suatu  langkah  dalam pengelompokan  data,  observasi  ataupun  kelas  yang memiliki  objek.  Berbeda  dengan  proses  klasisfikasi, clustering tidak  mempunyai  target variable dalam melakukan .  clustering sering  dilakukan  sebagai langkah awal dalam proses Data Mining [ 4 ].
Ada  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  menjadi referensi dalam penelitian ini antara lain (menggunakan algoritma  K-Medoids  untuk  menangani  strategi promosi di politeknik TEDC Bandung untuk mengetahui  pendaftar  terbanyak  dan  pendaftar  paling sedikit  yang  mendaftar  di  politeknik  TEDC  Bandung [ 5 ].  Selanjutnya penelitian pada tahun 2019 clustering dengan  validasi silhouette  index dan c-index (studi kasus  jumlah  kriminalitas  kabupaten/kota  di  Jawa Tengah  tahun  2018).  Dengan  latar  belakang  untuk
pengelompokan klaster berdasarkan jumlah kriminalitas  yang  terjadi  pada  tahun  2018  [ 6 ]. Selanjutnya  dengan  tema clustering pada  penanganan kasus  diare  di  Indonesia.  Untuk  mengetahui  daerah mana  saja  yang  paling  tinggi  dan  paling  rendah  dalam hal  kasus  diare  yang  ada  di  Indonesia  [ 7 ].  Selanjutnya untuk  menerapkan  K-Medoids clustering matriks ketidaksamaan  menggunakan Indexing DTW  (IDTW) untuk mengukur jarak DTW (Dynamic Time Warping) dalam  indeks  fluktuasi  harga  saham  [ 8 ].  Penelitian penerapan  algortma  K-Medoids  dalam  pengelompokan dokumen  [ 9 ].  Penerapan  algoritma  K-Medoids  untuk clustering pada FP Growth dalam menghasilkan aturan rekomendasi  produk  pada  jumlah  yang  besar,  dari dataset sehingga dapat memberikan rekomendasi teknis /  baru  cara  ke  212  Mart  dalam  menentukan  promosi produk  [ 10 ].  Penerapan  algoritma  K-Medoids  untuk meningkakan  performasi  algoritma  SFKM  [ 11 ]. Penerapan algoritma K-Medoids dalam pengelompokan WhatsApp, Moodle , dan Zoom untuk proses pembelajaran.  Dari  ketiga  aplikasi  yang  biasa digunakan  oleh  mahasiswa  dan  dosen  untuk  proses pembelajaran  [ 12 ].  Pengelompokan  Kabupaten/Kota Provinsi  Sulawesi  Selatan  dan  Barat  Berdasarkan Angka Partisipasi
Pendidikan SMA/SMK/MA Menggunakan  K-Medoids  dan  CLARA  [ 13 ].  Tujuan penelitian  ini  untuk  menyusun  teknik  promosi  yang lebih efektif dan efisiensehingga menghasilkan informasi yang penting serta akurat dalam mendapatkan calon mahasiswa baru.
2. Metodologi Penelitian
2.1.Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  menjelaskan  langkah  –  langkah yang  akan  digunakan  serta  merupakan  urutan-urutan yang  dilakukan  dalam  melakukan  sebuah  penelitian dimana  metodologi  penelitian  menjelaskan  kerangka kerja  penelitian  dalam  menyelesaikan  permasalahan yang ada pada penelitian ini. Metodologi penelitian ini dilakukan  dengan  cara  sistematis  yang  digunakan sebagaiacuan dalam penelitian.
Gambar 1 . Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  pada  gambar  1, maka dapat diuraikan langkah-langkahnya:
1. Mengidentifikasi Masalah
Permasalahan-permasalahan  yang  ada  akan  dianalisa dan  diidentifikasi.  Dengan  menganalisa  masalah- masalah  yang  ada  diharapkan  dapat  secara  jelas bagaimana  cara  mengatasi  masalah  tersebut  dengan baik. Dalam menganalisa dan mengidentifikasi masalah diperlukannya  data-data  akan  berhubungan  dengan masalah yang berkaitan dengan penelitian.
2. Mengumpulkan Data
Tahap  ini  merupakan  tahap  yang  dilakukan  setelah tahap  analisa  dan  identifikasi  masalah.  Selanjutnya data-data  dikumpulkan  berdasarkan  pengelompokan yang  telah  ditentukan.  Dalam  memperoleh  data  bisa dilakukan dengan cara:
a. Wawancara  merupakan  satu  metode  yang  bisa digunakan  dalam  mengumpulkan  data.  Wawancara bisa  dilakukan  dengan  bertanya  langsung  kepada narasumber.  Dalam  penelitian  ini  penulis  bertanya langsung kepada pihak AMIK dan STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar untuk mendapatkan informasi ang dibutuhkan.
b. Studi  Pustaka  merupakan  mengelolah  informasi- informasi yang didapatkan baik memanfaatkanbuku dan    jurnal  sebagai  media  untuk  bahanreferensi dalam  menentukan  parameter  yang  digunakan dalampenelitian.
3. Menganalisa Data dan Pengolahan Data.
Data  yang  telah  didapat  dari  proses  yang  didapatkan kemudian  dikumpulkan  dan  dianalisa.  Pada  penelitian ini  data  yang  digunakan  adalah  data  mahasiswa  baru tahun  ajaran  2020/2021.  Dari  data  yang  sudah  kita miliki,  kemudian  akan  kita  olah  dengan  menggunakan Algoritma  K-Medoids Clustering .  Untuk  mengetahui pengelompokan  data  sehingga  data  akan  menampilkan hasil akhir dari pengelompokan Clustering.
Dalam  perhitungan  menggunakan  algoritma  K- Medoids, tahapan yang dapat dilakukan yaitu:
a. Menentukan jumlah cluster;
b. Menentukan nilai medoidtitik pusat;
c. Menghitung jarak data dengan pusat medoid;
d. Menentukan jarak terdekat dari setiap data;
e. Menghitung jumlah kedekatan;
f. Menentukan nilai medoidtitik pusat baru;
g. Menghitung jarak data dengan medoid baru;
h. Menentukan jarak terdekat dari setiap data;
i. Menghitung jumlah kedekatan;
j. Perbandingan jumlah kedekatan.
4. Pengujian Hasil
Hasil dari pengolahan data  menggunakan algoritma K- Medoids  selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian. Pengujian  dilakukan  terhadap  data  yang  dengan  yang dilakukan  pada  tahap  manual,  selanjutnya  hasil perhitungan  dibandingkan  dengan  menggunakan tools RapidMiner . Hasil yang dibandingkan berupa penentuan nilai centroid dan hasil clustering .
5. Hasil dan Pembahasan
Setelah  hasil  yang  didapatkan  menggunakan tools Rapid miner maka selanjutnya akan diketahui hasil dari pengujian  tersebut maka selanjutnya dari hasil tersebut nantinya  diambil  suatu  kesimpulan  dan  saran  dalam klasterisasi  teknik  promosi  dalam  meningkatkan  mutu kampus  menggunakan  Algoritma  K-Medoids  (Studi Kasus  di  AMIK  dan  STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar).

## 2.2.Analisa
Metode  K-Medoidsmerupakan  teknik  partisi  klasik clustering yang  mengelompokan  data  set  dari n objek kedalam  kelompok k dikenal  apriori.  Metode  ini menggunakan  objek  pada  kumpulan  objek  untuk mewakili  sebuah cluster .  Objek  yang  terpilih  untuk mewakili  sebuah cluster disebut  dengan  medoid. Cluster di  bangun  dengan  menghitung  kedekatan  yang dimiliki  antara  medoiddengan  objek non-medoid [ 14 ]. Analisa  data  dilakukan  dengan  mencari  proses  serta menyusun secara sistematis data yang telah didapat dari hasil  observasi  dengan  cara  mengorganisasikan  data tersebut  kedalam  kategori  dan  menjabarkan  kedalam unit-unit, menyusun kedalam pola, memilih mana yang penting dan  mana  yang akan  dipelajari serta kemudian membuat  kesimpulan  agar  dapat  dipahami  penulis maupun  orang  lain.  Kegiatan  yang  dilakukan  dalam analisa  data,  penulis  akan  menganalisa  kebutuhan  apa saja  yang  diperlukan  dalam  melakukan  klasterisasi teknik  promosi  dengan  menggunakan  algoritma  K- Medoids. Pada tahap ini dilakukan proses transformasi data tujuannya adalah untuk menyamakan skala atribut data  dalam range yang  lebih  spesifik,  sehingga  data dapat  diolah  dengan  mudah  menggunakan  metode  K- Medoids Clustering .
Proses analisa data dilakukan setelah adanya pengumpulan  dan  bukti  yang  mendukung  penelitian [ 15 ]. Tabel menunjukkan  dalam   melakukan penelitian ini  penulis  mengambil  data  mahasiswa  baru  tahun ajaran  2020/2021dengan  399  dataset,  kemudian  akan ditrasformasi  menjadi angka  hingga  mendapatkan  nilai yang akan digunakan.
Nilai  angka  diperoleh  berasal  dari  nilai  parameter yang telah dibuat sesuai dengan kriteria yang ada.

## Tabel 1. Nilai Paremeter  Kota / Kabupaten
Nilai Kota / Kabupaten
1 Pematangsiantar 2 Simalungun
3 Rokan Hilir 4 Toba 5 Padang Lawas 6 Serdang Bedagai 7 Medan
8 Mandailing Natal
9 Singkawang
10 Indragiri Hulu
11 Humbang Hasundutan
12 Kampar
13 Labuhanbatu Selatan
14 Tapanuli Tengah
Nilai Kota / Kabupaten 15 Siak 16 Pelalawan
Tabel  1.  menunjukkan  nilai  paremeter  dari  kota  yang dimulai dari anggka 1-16.

## Tabel 2. Nilai Paremeter Nama Prodi
Nilai   Nama Prodi
5 Sistem Informasi
4 Teknik Informatika
3 Manajemen Informatika
2 Komputerisasi Akuntansi
Tabel  2.  menunjukkan  data  paremeter  dari  nama  prodi yang dimulai dari anggka 2, 3, 4 dan 5.

## Tabel 3. Nilai Paremeter Sumber Informasi
Nilai Sumber Informasi 1 Alumni 2 Website
3 Brosur 4 Radio 5 Koran
6 Baliho
7 Asal Sekolah
Tabel  3.  menunjukkan  data  paremeter  dari  sumber informasi yang dimulai dari anggka 1 -7.

## Tabel 4. Nilai Paremeter Asal Sekolah
Nilai   Nama Prodi
1 SMA
2 MA 3 SMK 4 PT
Tabel 4. menunjukkan data paremeter dari asal sekolah yang dimulai dari anggka 1-4.

## Tabel 5. Nilai Paremeter Status Kelas
Nilai Status Kelas 5 Reguler 3 Transfer
Tabel  5  menunjukkan data paremeter dari status kelas yang dimulai dari anggka 3 dan 5.
Dari  nilaiparameter  diatas  diperoleh  data  yang akan digunakan dalam klasterisisasi dengan atribute :
1. Sumber Informasi;
2. Kota;
3. Asal Sekolah;
4. Nama Prodi;
5. Status Kelas.
Dengan atribut terutama berdasarkan Sumber Informasi

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1.Hasil
Data yang digunakan adalah data mahasiswa baru tahun ajaran  2020/2021  AMIK  dan  STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar  yang  telah  ditransformasi  menjadi angka.  Berikut  data  yang  digunakan  untuk  pengolahan Algoritma K-Medoids
Data  yang  digunakan  berjumlah  399  dataset,  diambil dari  penerimaan  mahasiswa  baru    tahun  2020-2021 yang akan digunakan dalam klasterisasi teknik promosi yang  akan  digunakan  dalam  dengan  menggunakan Algoritma K-Medoids .
1. Menentukan Jumlah Cluster
Jumlah cluster atau k yang digunakan sebanyak 2 yaitu cluster tinggi, dan cluster rendah.
2. Menentukan Pusat Medoid Menentukan  pusat  medoid  dilakukan  secara  acak pada  masing-masing cluste r.  Pusat  medoid  yang digunakan pada Iterasi 1:
Tabel 6. Nilai Medoid Awal Iterasi 1 No Sumber Infomasi Kota Asal Sekolah Nama Prodi Status Kelas 1 3 7 3 2 5
2 2
2 2 2
5 3. Menghitung Nilai Euclidian Untuk
menghitung jarak antara titik medoiddengan  titik  tiap  objek  menggunakan Euclidian  Distance .  Rumus  untuk  menghitung Nilai Euclidian adalah :
√( ) ( ) ( ) (1)
Maka perhitungan untuk jarak dari medoid adalah sebagai berikut :
√ (     ) (     )
(     ) (     ) (     )
√ (     ) (     ) (     ) (     ) (     )
√ (     ) (     ) (     ) (     ) (     )
√ (     ) (     ) (     ) (     ) (     )
√ (     ) (     ) (     ) (     ) (     )
√ (     ) (     ) (     ) (     ) (     )
√ (     ) (     ) (     ) (     ) (     ) √ (     ) (     ) (     ) (     ) (     )
√ (     ) (     ) (     ) (     ) (     )
√ (     ) (     )
(     ) (     ) (     )
Dan seterusnya sampai dengan D x399,c2 . Dari pengolahandata    menggunakan  pusat  medoid  baru  dari Iterasi 1.
Dari  hasil  jarak  medoiditerasi  1  yang  akan  digunakan untuk menentukan nilai cost . Nilai jarak dekat ini yang akan  digunakan  sebagai  letak cluster atau  kelompok berdasarkan nilai terkecil perbaris.
4. Menghitung Nilai Cost Nilai cost diperoleh  dari  total  penjumlahan  nilai jarak dekat Medoid yang diperoleh : 1293
5. Lakukan ulang langkah 4 dan 5 dengan nilai pusat medoidbaru.
Mengulangi  proses  meghitungan  nilai  jarak  dekat dengan nilai pusat medoidbaru secara acak:

## Tabel 7. Nilai Medoid Awal Iterasi 2
No Sumber Infomasi Kota Asal Sekolah Nama Prodi Status Kelas 1 1 11 3 4
5 2 1 2 3 2
5
6. Menghitung Nilai Euclidian Untuk  menghitung  jarak  antara  titik  medoid dengan  titik  tiap  objek  menggunakan Euclidian Distance . Rumus untuk menghitung nilai euclidian adalah :
√( ) ( ) ( ) (1)
Maka perhitungan untuk jarak dari medoid:
√ (     ) (      )
(     ) (     ) (     )
√ (     ) (     ) (     ) (     ) (     )
√ (     ) (      )
(     ) (     ) (     )
√ (     ) (     ) (     ) (     ) (     )
√ (     ) (      ) (     ) (     ) (     )
√ (     ) (     ) (     ) (     ) (     )
√ (     ) (      )
(     ) (     ) (     )
√ (     ) (     ) (     ) (     ) (     )
√ (     ) (      ) (     ) (     ) (     )
√ (     ) (     ) (     ) (     ) (     )
Dan  seterusnya  sampai  dengan  D x399,c2 . Dari pengolahan data  menggunakan pusat medoid baru pada Iterasi 2.
Dari  hasil  jarak  medoiditerasi  2  yang  akan digunakan  untuk  menentukan  nilai cost .  Nilai jarak dekat ini yang akan digunakan sebagai letak cluster atau  kelompok  berdasarkan  nilai  terkecil perbaris.
Dari Iterasi 2 diperoleh nilai cost yaitu : 1463
7. Mencari nilai S
Nilai S diperoleh  dengan  cara  mengurangi  nilai cost pada  iterasi  yang  baru  kepada  iterasi  awal. Jika  nilai  S  <  0  maka  pengolahan  diteruskan dengan  menggunakan  nilai  pusat  medoid  baru. Jika  Nilai  S  >  0  atau  nilai cost iterasi  baru  lebih besar  daripada  nilai cost iterasi  lama  maka  proses dihentikan. Sehingga nilai S diperoleh :
S   = total cost baru – total cost awal
= 1463 - 1293
= 170
Karena  nilai  selisih>  0  maka  proses cluster dihentikan. Sehingga diperolehanggota tiap cluster yang terdapat pada iterasi 1.
8. Hasil Cluster
Berdasarkan  dari  hasil  perhitungan  yang  sudah dilakukan  sebelumnya  maka  dihasilkan  2  buah cluster . Berikut ini hasil cluster dengan menggunakan Algoritma K-Medoids:
Tabel 8. Cluster Model Cluster Jumlah C1uster Cluster 1 23 Cluster 2 376
Dari  tabel  8.  dapat  dilihat  hasil cluster yang  diperoleh dari  iterasi  terakhir.  Diperoleh cluster rendah terdapat376data  dan cluster tinggi  23data.Dengan dilakukan  analisis  terhadap  data  para  mahasiswa  baru yang  mendaftar  diAMIK  dan  STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar  dengan  algoritma  K-Medoids  dapat diketahui bahwasumber informasi dari alumimerupakanpendaftar  terbanyak  pada  tahun  ajaran 2020/2021dan  diikutin    berasal  daribrosur, website , radio,  koran,  melihat  baliho,  dan  asal  sekolah.
Sedangkan  bila  dilihat  dari  asal  kota  maka  kabupaten simalungun  sebagai  pendaftar  terbanyak  dengan memilih program studi sistem informasi.

## Kesimpulan
Metode clustering dalam algoritma K-Medoids dapat di terapkan  untuk  menghasilkan  suatu  informasi  yang berguna  khususnya  bagi  AMIK  dan  STIKOM  Tunas Bangsa  Pematangsiantar  dalam  hal  memilih  teknik promosi  mana  yang  akan  lebih  di  jadikan  fokus  utama pada  tahun  yang  akan  datang.  Dengan  tidak  hanya mengandalkan  alumni  saja  dalam  hal  penyampaian informasi tetapi lebih ditingkatkan lagi dari segi teknik promosi  lainnya.  Begitu  juga  bagi  program  studi  yang kurang diminati agar lebih berbenah yang salah satunya harus  mendapatkan    nilai  akreditasi  yang  paling  baik minimal B.

## Daftar Rujukan
[1] Harahap,  P.  N.,  &  Sulindawaty,  S.  (2019).  Implementasi  Data Mining  dalam  Memprediksi  Transaksi  Penjualan  Menggunakan Algoritma  Apriori    (Studi  Kasus  PT.  Arma  Anugerah  Abadi Cabang Sei Rampah). MATICS, 11 (2), 46-50. DOI: http://doi.org/10.18860/mat.v11i2.7821 .
[2] Wira, B., Budianto, A. E., & Wiguna, A. S. (2019). Implementasi Metode K-Medoids Clustering untuk Mengetahui Pola Pemilihan Program  Studi  Mahasiwa  Baru  Tahun  2018  Di  Universitas Kanjuruhan  Malang . RAINSTEK  :  Jurnal  Terapan  Sains  & Teknologi , 1 (3), 53 - 68.
[3] Asmiatun,  S.,  Wakhidah,  N.,  &  Putri,  A.  N.  (2020).  Penerapan Metode  K-Medoids  untuk  Pengelompokkan  Kondisi  Jalan  di Kota  Semarang. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem
Informasi), 6 (2), 171–180. DOI:
https://doi.org/10.35957/jatisi.v6i2.193 .
[4] Marlina,  D.,  Lina,  N.,  Fernando,  A.,  &  Ramadhan,  A.  (2018). Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan  Wilayah  Sebaran  Cacat  pada  Anak. Jurnal CoreIT:  Jurnal  Hasil  Penelitian  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi
Informasi, 4 (2), 64. DOI:
http://doi.org/10.24014/coreit.v4i2.4498 .
[5] Anggreini, N. L. (2019). Teknik Clustering dengan Algoritma K- Medoids  Untuk  Menangani  Strategi  Promosi  di  Politeknik  Tedc Bandung. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Pendidikan , 12 (2),  1- 7. DOI: https://doi.org/10.24036/tip.v12i2.215 .
[6] Nahdliyah,  M.  A.,  Widiharih,  T.,  &  Prahutama,  A.  (2019). Metode K-Medoids Clustering dengan Validasi Silhouette Index
dan  C-Index  (Studi  Kasus  Jumlah  Kriminalitas  Kabupaten/Kota di  Jawa  Tengah  Tahun  2018). Jurnal    Gaussian, 8 (2),  161–170. DOI: http://doi.org/10.14710/j.gauss.v8i2.26640 .
[7] Hardiyanti,  F.,  Tambunan,  H.  S.,  &  Saragih,  I.  S.  (2019). Penerapan  Metode  K-Medoids  Clustering  Pada  Penanganan Kasus  Diare  di  Indonesia. KOMIK  (Konferensi  Nasional
Teknologi Informasi dan Komputer), 3 (1). DOI: http://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1666 .
[8] Nakagawa, K., Imamura, M., & Yoshida, K. (2018). Stock Price Prediction  using  K-Medoids  Clustering  with  Indexing  Dynamic Time  Warping. IEEJ  Transactions  on  Electronics,  Information and Systems, 138 (8), 986–991. DOI: http://doi.org/10.1541/ieejeiss.138.986 .
[9] Kerstens,  E.  (2020).  Non-Exhaustive,  Overlapping  K-Medoids for  Document  Clustering. Proceedings  of  the  53rd  Hawaii International Conference on System Sciences . DOI: http://doi.org/10.24251/hicss.2020.097 .
[10] Syukra,  I.,  Hidayat,  A.,  &  Fauzi,  M.  Z.  (2019).  Implementation of  K-Medoids  and  FP-Growth  Algorithms  for  Grouping  and Product  Offering  Recommendations. Indonesian  Journal  of Artificial  Intelligence  and  Data  Mining,  2 (2),  107.  DOI: http://doi.org/10.24014/ijaidm.v2i2.8326 .
[11] Budiaji, W., & Leisch, F. (2019). Simple K-Medoids Partitioning Algorithm  for  Mixed  Variable  Data. Algorithms,  12 (9),  177.
DOI: http://doi.org/10.3390/a12090177 .
[12] Samudi,  S.,  Widodo,  S.,  &  Brawijaya,  H.  (2020).  The  K- Medoids Clustering Method for Learning Applications during the COVID-19 Pandemic . SinkrOn, 5 (1), 116. DOI: http://doi.org/10.33395/sinkron.v5i1.10649 .
[13] AS,  W.,  Aidid,  M.  K.,  &  Nusrang,  M.  (2019).  Pengelompokan Kabupaten/Kota Provinsi Sulawesi Selatan dan Barat Berdasarkan  Angka  Partisipasi  Pendidikan  SMA/SMK/MA Menggunakan  K-Medoid  dan  CLARA.  VARIANSI: Journal  of Statistics  and  Its  Application  on  Teaching  and  Research,  1 (3),
48. DOI: http://doi.org/10.35580/variansiunm12899 .
[14] Purba,  L.,  Saifullah,  S.,  &  Dewi,  R.  (2019).  Pengelompokan Kasus Penyakit AIDS Berdasarkan Provinsi dengan Data Mining K-Medoids  Clustering. KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi
Informasi dan Komputer), 3 (1). DOI: http://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1679 .
[15] Ningsih,  S.  R.,  Damanik,  I.  S.,  Windarto,  A.  P.,  Tambunan,  H. S.,  Jalaluddin,  J.,  &  Wanto,  A.  (2019).  Analisis  K-Medoids dalam  Pengelompokkan    Penduduk  Buta  Huruf  Menurut Provinsi. Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), 1 , 721. DOI: http://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.78 .