## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN STRATEGI MARKETING PRESIDENT UNIVERSITY

## Johan Oscar Ong 1
Abstract: Information technology advances very rapidly at this time to generate thousands  or  even  millions  of  data  from  various  aspect  of  life.  However,  what can be done  with that  much  data?. In this research,  we  start from calculation of data set of students who have graduated from President University using k-means clustering  algorithm,  namely  by  classifying  the  data  of  students  into  several clusters  based  on  the  characteristics  of  this  data  in  order  to  discover  the information  hidden  from  the  data  set  of  student  who  have  graduated  from President  University.  The  attribute  data  that  is  used  in  this  study  is  hometown, major  and  GPA.  The  purpose  of  this  study  is  to  help  the  President  University's marketing department in predicting promotion strategies undertaken in the cities in  Indonesia.  Information  gained  in  this  study  can  be  used  as  a  references  in determining the proper strategy for  marketing team in their promotion activities in  the  cities  in  Indonesia  so  that  the  campaign  will  be  more  effective  and efficient.
Keywords: student data, major, GPA, k-means clustering, promotional strategies

## PENDAHULUAN
Dalam berbagai bidang kehidupan saat ini, banyak sekali data yang dihasilkan oleh teknologi informasi yang semakin canggih. Mulai dari bidang industri, ekonomi, pendidikan,  ilmu  dan  teknologi  serta  berbagai  bidang  kehidupan  lainnya  yang menghasilkan  data  yang  sangat  berlimpah.  Namun,  apa  yang  dapat  dilakukan  dari data-data  tersebut?  Untuk  dapat  mengetahui  informasi  yang  tersembunyi  dari  data- data  tersebut,  maka  perlu  dilakukan  pengolahan  terhadap  data-data  tersebut.  Dalam penelitian  ini  akan  dilakukan  pengolahan  data  mahasiswa  yang  telah  lulus  dari President  University.  Atribut  data  yang  akan  digunakan  adalah  nama  mahasiswa, jurusan yang diambil, kota asal mahasiswa dan nilai IPK. Hasil dari pengolahan data mahasiswa ini bertujuan untuk membantu pihak marketing President Unversity dalam melakukan  pemasaran  dan  mencari  calon  mahasiswa  baru  dari  berbagai  kota  di Indonesia.
President  University  merupakan  salah  satu  Universitas  swasta  yang  cukup terkenal  di  Indonesia.  President  University  berlokasi  di  Kawasan  Industri  Jababeka yang  didalamnya  beroperasi  lebih  dari  1000  perusahaan  nasional  dan  internasional. President  University  tumbuh  sangat  pesat  setiap  tahunnya.  Mahasiswa  President University sangat banyak yang berasal dari berbagai daerah di Indonesia. Tidak hanya berasal dari Indonesia, mahasiswa President University pun banyak yang berasal dari luar Indonseia, seperti Vietnam, China, Korea dan beberapa negara lainnya.
Oleh  karena  mahasiswa  President  University  berasal  dari  berbagai  daerah bahkan  hingga  berbagai  negara,  maka  dibutuhkan  strategi  khusus  oleh  bagian
1 Program  Studi  Teknik  Industri,  President  University,  Jln.  Jln.  Ki  Hajar  Dewantara, Kota Jababeka, Cikarang Baru, Bekasi, 17550
E-mail : johanoscarong@gmail.com
Naskah diterima: 20 Maret 2013, direvisi:25 April 2013, disetujui: 10 Mei 2013
marketing dalam melakukan pemasaran untuk mencari calon mahasiswa agar promosi yang  dilakukan  lebih  efektif  dan  effisien.  Untuk  dapat  melakukan  promosi  promosi yang  lebih  efektif  dan  effisien,  maka  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara mengolahan data-data  yang telah didapatkan dari mahasiswa  yang telah lulus seperti nama mahasiswa, kota asal, jurusan yang diambil dan yang terkahir adalah nilai IPK. Data-data  yang  telah  didapatkan  tadi  kemudian  diolah  untuk  mengetahui  pola  dari data-data  tersebut  sehingga  kita  dapat  mengambil  informasi-informasi  yang tersembunyi dari data-data tersebut. Metode pengolahan data seperti ini sering disebut sebagai  data  mining.  Pada  penelitian  ini  analisa  data  mining  dilakukan  dengan menggunakan  metode  K-Means  clustering.  Dengan  menggunakan  metode  ini,  data- data  yang  telah  didapatkan  dapat  dikelompokan  kedalam  beberapa  cluster berdasarkan  kemiripan  dari  data-data  tersebut,  sehingga  data-data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokan  dalam  satu  cluster  dan  yang  memliki karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan  dalam  cluster  yang  lain  yang  memiliki karakteristik yang sama.
Dengan  adanya  pengelompokan-pengelompokan  data  seperti  ini,  diharapkan bagian  marketing  dapat  melakukan  pemasaran  dengan  strategi  yang  tepat  untuk mendapatkan calon mahasiswa baru.

## DASAR TEORI

## Definisi Data
Dalam  Webster’s  New  World’s  Dictionary  tertulis  bahwa  datum:  something known  or  assumed  .  Artinya,  datum  (bentuk  tunggal  data)  merupakan  suatu  yang diketahui/dianggap.  Dengan  demikian,  data  dapat  memberi  gambaran  tentang  suatu keadaan  atau  persoalan.  Sedangkan,  data  menurut  kamus  Oxford  Dictionary  adalah The  Facts.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  data  adalah  sesuatu  yang  nyata  diketahui atau dianggap  yang dipakai untuk keperluan suatu analisa, diskusi, presentasi ilmiah atau tes statistik (Supranto, 2000).

## Jenis Data Berdasar Sifatnya
Jenis-jenis data dapat dibagi menurut sifatnya , menurut sumbernya, menurut cara memperolehnya dan menurut waktu pengumpulannya (Supranto, 2000). Menurut sifatnya  data  dapat  terbagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  data  kualitatif  (non-metrik)  dan data kauntitatif (metrik). Kemudian jenis data kualitatif terbagi lagi menjadi dua jenis, yaitu data nominal dan data ordinal. Begitu pula dengan  jenis data kuantitatif terbagi menjadi dua jenis, yaitu data interval dan data rasio (Hidayat, 2011).

## Data Kualitatif
Data kualitatif secara sederhana dapat disebut data yang bukan berupa angka. Ciri  utama  data  kualitatif  didapat  dengan  cara  menghitung,  sehingga  tidak  memiliki nilai desimal. Selain itu data kualitatif memiliki ciri-ciri tidak bisa dilakukan operasi matematika,  seperti  penambahan,  pengurangan,  perkalian  dan  pembagian.  Contoh data kualitatif adalah data gender, data golongan darah, data tempat tinggal atau data jenis pekerjaan. Agar dapat dilakukan proses pada data kualitatif atau non metric, data tersebut harus diubah ke dalam bentuk angka, proses ini dinamakan kategorisasi. Data kualitatif dibedakan menjadi dua jenis, yaitu data nominal dan data ordinal (Santoso, 2010).
Data  Nominal  adalah  jenis  data  kualitatif  yang  digunakan  mengidentifikasi, mengklasifikasi, atau membedakan objek. Data nominal merupakan data yang paling
rendah  dalam  level  pengukuran  data.  Semua  data  memiliki  posisi  setara  dalam  arti tidak  ada  data  yang  memiliki  tingkat  yang  lebih  atau  kurang  dibandingkan  dengan data  yang  lain.  Jenis  data  nominal  ini  tidak  memiliki  jarak,  urutan  dan  titik  origin (Hidayat, 2011).
Data  Ordinal  adalah  jenis  data  kualitatif  namun  memiliki  level  lebih  tinggi dari  data  nominal.  Data  ordinal  memiliki  karakteristik  nominal  tapi  terdapat perbedaan  derajat,  urutan,  atau  peringkat  dalam  objek  tersebut  (posisi  data  tidak setara) (Hidayat, 2011).

## Data Kuantitatif
Data  kuantitatif  dapat  disebut  sebagai  data  berupa  angka  dalam  arti sebenarnya.  Jadi,  berbagai  jenis  operasi  matematika  dapat  dilakukan  pada  data kuantitatif.  Data  kuantitatif  merupakan  data  yang  didapat  dengan  jalan  mengukur sehingga bisa mempunyai nilai desimal. Contoh data kuantitatif adalah tinggi badan, usia, penjualan barang, dan sebagainya. Sebagai contoh, tinggi badan seseorang bisa bernilai 165 cm atau 165.5 cm. Seperti pada jenis data kualitatif, jenis data kuantitatif juga terbagi menjadi dua, yaitu data interval dan data rasio (Santoso, 2010).
Data  interval  menempati  level  pengukuran  data  yang  lebih  tinggi  dari  data ordinal  karena  selain  bisa  bertingkat  urutannya,  urutan  tersebut  juga  bisa dikuantitatifkan  serta  memiliki  indikator  jarak.  Contohnya  seperti  pengukuran temperatur sebuah ruangan. Interval temperature ruangan tersebut adalah:
a. Cukup panas jika temperatur antara 50 0 C – 80 0 C b. Panas jika temperatur antara 80 0 C – 110 0 C c. Sangat panas jika temperatur antara 110 0 C – 140 0 C
Dalam  kasus  di  atas,  data  temperatur  bisa  dikatakan  data  interval  karena  data mempunyai interval (jarak) tertentu, yaitu 30 0 C.
Data  rasio  merupakan  data  dengan  tingkat  pengukuran  paling  tinggi  diantara jenis  data  lainnya.  Data  rasio  adalah  data  yang  bersifat  angka  dalam  arti  yang sebenarnya,  bukan  katagori  seperti  data  nominal  dan  data  ordinal  sehinggga  dapat dilakukan  operasi  matematika  seperti  penambahan,  pengurangan,  perkalian,  dan pembagian. Perbedaan dengan data interval adalah data rasio memiliki indikator titik origin  yang  tidak  dapat  berubah  (absolute).  Contoh  dari  data  rasio  adalah  jumlah suatu  produk,  jika  jumlah  produk  0  (nol)  berarti  memang  tidak  ada  produk  atau contoh  lainnya  adalah  berat  bedan  dan  tinggi  badan,  pengukuran-pengukurannya mempunyai  nilai  0  (nol)  yang  sebenarnya.  Misalnya  jika  berat  badan  0  berarti memang tanpa berat.

## Jenis Data Menurut Sumbernya
Pembagian jenis data menurut sumbernya didasarkan pada sumber perolehan data tersebut, yaitu data internal dan data eksternal (Supranto, 2007).
Data  internal  adalah  data  yang  dikumpulkan  oleh  suatu  organisasi  untuk menggambarkan  keadaan  atau  kegiatan  organisasi  yang  bersangkutan  serta  berguna untuk keperluan kegiatan harian dan pengawasan internal. Misalnya, data penjualan, data  produksi  suatu  perusahaan,  data  keuangan,  data  kepegawaian,  dan  lain sebagainya.
Data  eksternal  adalah  data  yang  dikumpulkan  untuk  menggambarkan  suatu keadaan  atau  kegiatan  di  luar  organisasi  tersebut.  Contoh  dari  data  eksternal  seperti data  jumlah  penduduk  dan  data  pendapatan  nasional  yang  didapat  dari  kantor  pusat statistik  setempat.  Suatu  perusahaan  memerlukan  data  eksternal  seperti  jumlah
penduduk  untuk  memprediksi  potensi  pemermintaan,  sedangkan  data  pendapatan nasional  utnuk  menentukan  tingkat  daya  beli  masyarakat  yang  berguna  untuk  dasar kebijakan tingkat harga.

## Jenis Data Menurut Cara Memperolehnya
Berdasarkan  cara  memperolehnya,  data  dapat  dibedakan  menjadi  dua  jenis, yaitu data primer dan data sekunder (Supranto, 2000).
Data primer adalah data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh organisasi atau  perorangan  langsung  dari  objeknya.  Misalnya  suatu  perusahaan  ingin mengetahui  konsumsi  rata-rata  suatu  produk  terhadap  penduduk  disuatu  daerah dengan cara melakukan wawancara langsung  kepada penduduk setempat.
Data sekunder adalah data yang diperoleh dalam bentuk jadi dan telah diolah oleh pihak lainnya. Biasanya data sekunder ini dalam bentuk publikasi.

## Jenis Data Menurut Waktu Pengumpulannya
Berdasarkan waktu pengumpulannya, data dapat dibedakan menjadi dua jenis, yaitu data cross section dan data berkala (time series) (Supranto, 2000).
Data  cross  section  adalah  data  yang  dikumpulkan  dalam  suatu  periode tertentu,  biasanya  menggambarkan  keadaan  atau  kegiatan  dalam  periode  tersebut. Misalnya,  hasil  sensus  penduduk  tahun  2012  menggambarkan  keadaan  Indonesia pada  tahun  2012  menurut,  umur,  jenis  kelamin,  agama,  tingkat  pendidikan,  dan sebagainya.
Data berkala (time series) adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Tujuannya adalah untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan dari waktu ke waktu.  Misalnya,  perkembangan  produksi  di  suatu  perusahaan  selama  lima  tahun terakhir,  perkembangan  penjualan  produk  selama  lima  tahun  terakhir,  dan  lain sebagainya. Jenis data ini juga sering disebut sebagai data historis.

## Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  metode  pengolahan  data  untuk  menemukan  pola yang tersembunyi dari data tersebut. Hasil dari pengolahan data dengan metode data mining ini dapat digunakan untuk mengambil keputusan di masa depan. Data mining ini juga dikenal dengan istilah pattern recognition (Santosa, 2007).
Data  mining  merupakan  metode  pengolahan  data  berskala  besar  oleh  karena itu data mining ini memiliki peranan penting dalam bidang industri, keuangan, cuaca, ilmu  dan  teknologi.  Secara  umum  kajian  data  mining  membahas  metode-metode seperti,  clustering,  klasifikasi,  regresi,  seleksi  variable,  dan  market  basket  analisis (Santosa, 2007).

## Clustering
Pada  dasarnya  clustering  merupakan  suatu  metode  untuk  mencari  dan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan karakteriktik (similarity) antara satu data  dengan  data  yang  lain.  Clustering  merupakan  salah  satu  metode  data  mining yang  bersifat  tanpa  arahan  (unsupervised),  maksudnya  metode  ini  diterapkan  tanpa adanya  latihan  (taining)  dan  tanpa  ada  guru  (teacher)  serta  tidak  memerlukan  target output.  Dalam  data  mining  ada  dua  jenis  metode  clustering  yang  digunakan  dalam pengelompokan  data,  yaitu  hierarchical  clustering  dan  non-hierarchical  clustering (Santosa, 2007).
Hierarchical  clustering  adalah  suatu  metode  pengelompokan  data  yang dimulai  dengan  mengelompokkan  dua  atau  lebih  objek  yang  memiliki  kesamaan paling  dekat.  Kemudian  proses  diteruskan  ke  objek  lain  yang  memiliki  kedekatan kedua.  Demikian  seterusnya  sehingga  cluster  akan  membentuk  semacam  pohon dimana ada hierarki (tingkatan) yang jelas antar objek, dari yang paling mirip sampai yang  paling  tidak  mirip.  Secara  logika  semua  objek  pada  akhirnya  hanya  akan membentuk  sebuah  cluster.  Dendogram  biasanya  digunakan  untuk  membantu memperjelas proses hierarki tersebut (Santoso, 2010).
Berbeda  dengan  metode  hierarchical  clustering,  metode  non-hierarchical clustering  justru  dimulai  dengan  menentukan  terlebih  dahulu  jumlah  cluster  yang diinginkan  (dua  cluster,  tiga  cluster,  atau  lain  sebagainya).  Setelah  jumlah  cluster diketahui, baru proses cluster dilakukan tanpa mengikuti proses hierarki.  Metode ini biasa disebut dengan K-Means Clustering (Santoso, 2010).

## K-means Clustering
K-means  clustering  merupakan  salah  satu  metode  data  clustering  non-hirarki yang mengelompokan data dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Data-data yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  dikelompokan  dalam  satu  cluster/kelompok dan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan  dengan cluster/kelompok  yang  lain  sehingga  data  yang  berada  dalam  satu  cluster/kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil (Agusta, 2007).
Menurut  Santosa  (2007),  langkah-langkah  melakukan  clustering  dengan metode K-Means adalah sebagai berikut:
a. Pilih jumlah cluster k.
b. Inisialisasi  k  pusat  cluster  ini  bisa  dilakukan  dengan  berbagai  cara.  Namun  yang paling  sering  dilakukan  adalah  dengan  cara  random.  Pusat-pusat  cluster diberiduberi nilai awal dengan angka-angka random,
c. Alokasikan  semua  data/  objek  ke  cluster  terdekat.  Kedekatan  dua  objek ditentukan  berdasarkan  jarak  kedua  objek  tersebut.  Demikian  juga  kedekatan suatu  data  ke  cluster  tertentu  ditentukan  jarak  antara  data  dengan  pusat  cluster. Dalam  tahap  ini  perlu  dihitung  jarak  tiap  data  ke  tiap  pusat  cluster.  Jarak  paling antara  satu  data  dengan  satu  cluster  tertentu  akan  menentukan  suatu  data  masuk dalam  cluster  mana.  Untuk  menghiutng  jarak  semua  data  ke  setiap  tiitk  pusat cluster  dapat  menggunakan  teori  jarak  Euclidean  yang  dirumuskan  sebagai berikut:
ࡰሺ࢏, ࢐ሻ = ට൫ࢄ ૚࢏ − ࢄ ૚࢐ ൯ ૛ + ൫ࢄ ૛࢏ − ࢄ ૛࢐ ൯ ૛ + ⋯ + ൫ࢄ ࢑࢏ − ࢄ ࢑࢐ ൯ ૛ ... (1)
dimana: D (i,j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j ܺ ௞௜ = Data ke i pada atribut data ke k
ܺ ௞௝ = Titik pusat ke j pada atribut ke k
d. Hitung  kembali  pusat  cluster  dengan  keanggotaan  cluster  yang  sekarang.  Pusat cluster  adalah  rata-rata  dari  semua  data/  objek  dalam  cluster  tertentu.  Jika dikehendaki  bisa  juga  menggunakan  median  dari  cluster  tersebut.  Jadi  rata-rata (mean) bukan satu-satunya ukuran yang bisa dipakai.
e. Tugaskan  lagi  setiap  objek  memakai  pusat  cluster  yang  baru.  Jika  pusat  cluster tidak  berubah  lagi  maka  proses  clustering  selesai.  Atau,  kembali  ke  langkah nomor 3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi

## METODOLOGI
Pada penelitian ini dimulai dari melakukan pengamatan secara langsung pada Universitas.  Pengamatan  secara  langsung  ini  dilakukan  melalui  wawancara  terhadap staff-staff  dan  dosen-dosen  yang  bekerja  di  Universitas  tersebut.  Wawancara  ini bertujuan untuk mengetahui gambaran permasalahan yang ada di Universitas tersebut. Berdasarkan hasil wawancara yang dilakukan, lalu dapat ditetapkan rumusan masalah yang  ada  di  Universitas  tersebut.  Setelah  menetapkan  rumusan  masalah  yang  ada  di dalam  Universitas  tersebut,  kemudian  dibuat  batasan-batasan  masalah  agar pembahasan  yang  akan  dijelaskan  tidak  keluar  dari  ruang  lingkup  penelitian  yang dilakukan.
Setelah  menetapkan  rumusan  masalah  dan  batasan-batasan  dari  masalah tersebut,  lalu  menentukan  tujuan  dari  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Tujuan  dari penelitian  ini  akan  menjawab  semua  masalah  yang  telah  dirumuskan.  Dari  rumusan masalah  yang  telah  dapatkan  lalu  dilakukan  studi  literatur  untuk  mendapatkan  teori- teori  tentang  permasalahan  yang  telah  didapatkan.  Teori-teori  ini  berfungsi  sebagai panduan untuk mendapatkan solusi dari dari permasalahan yang kita temukan.
Data-data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  didapat  dari  bagian  akademik yang  berupa  data  mahasiswa  yang  telah  lulus  dari  Universitas  tersebut  pada  tahun 2012.  Data-data  ini  berisi  data  diri  dari  mahasiswa  yang  telah  lulus  tersebut,  namun dalam  penelitian  ini  hanya  beberapa  atribut  data  saja  yang  digunakan,  seperti  nama mahasiswa,  kota  asal,  jurusan  dan  nilai  IPK.  Data-data  yang  telah  didapatkan  pada tahap  pengumpulan  data  kemudian  dilakukan  transformasi  pada  data-data  yang berjenis  data  nominal,  yaitu  seperti  kota  asal  dan  jurusan.  Data-data  yang  berjenis data  nominal  tersebut  diinisialisasikan  ke  dalam  bentuk  angka  melalui  beberapa langkah agar data-data yang berjenis data nominal dapat diolah dengan menggunakan algoritma K-means Clustering.
Semua data yang telah didapatkan tadi kemudian diolah untuk dapat dianalisa sehingga  menghasilkan  informasi  yang  berguna  untuk  mengatasi  permasalahan tersebut.  Pengolahan  data  ini  menggunakan  teori-teori  dari  data  mining  dengan algoritma K-Means Clustering atau yang lebih spesifik lagi algoritma Hard K-Means Clustring.  Dengan  metode    Hard  K-Means  Clustering  ini,  data  yang  diperoleh dikelompokkan  berdasar  kemiripan  karakteristik  dari  setiap  data,  sehingga  dapat ditemukan  informasi  yang  tersembunyi  dari  data-data  tersebut.  Berdasarkan  analisa dan  pengolahan  data,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan.  Kesimpulan  tersebut  akan  menjawab  rumusan  masalah  yang  telah ditetapkan diawal.

## Data
Data yang diperlukan dalam penelitian ini diperoleh melalui bagian akademik President  University  yang  berupa  data  mahasiswa  yang  telah  lulus  dari  President University pada tahun 2012.  Data-data tersebut berisi data diri mahasiswa yang telah lulus,  namun  dalam  penelitian  ini  hanya  beberapa  atribut  data  saja  yang  digunakan, seperti  nama  mahasiswa,  kota  asal,  jurusan,  dan  nilai  IPK.  Berikut  ini  adalah  data mahasiswa yang telah lulus pada tahun 2012.
Tabel 1. Contoh Data Mahasiswa yang Telah Lulus dari President University
Tahun 2012 No. Name Jurusan Kota asal IPK
1 ADE SUPRYAN STEFANUS IS Jakarta 3.16 2 ADELINA GANARDI PUTRI HARDI ACC Semarang 3.22 3 ADELINE DEWITA BF Bekasi 3.29 4 ADIPUTRA IB Jakarta 2.83 5 AFRIESKA LAURA TRISYANA PR Jakarta 3.15 6 AGAM KHALILULLAH IB Banda Aceh 3.25 7 AGUS MULYANA JUNGJUNGAN IB Bogor 3.43 8 AGUSMAN PR Bekasi 3.06 9 AIDIL FRIADI BF Banda Aceh 3.36 10 AJENG PUTRI ARIANDHANI ACC Bandung 3.28

## Transformasi Data
Agar  data  di  atas  dapat  diolah  dengan  menggunakan  metode  k-means clustering, maka data  yang berjenis data nominal seperti kota asal dan jurusan harus diinisialisasikan terlebih dahulu dalam bentuk angka.
Untuk  melakukan  inisialisasi  kota  asal  dilakukan  dengan  langkah-langkah sebagai berikut:
1. Pada  data  kota  asal  terlebih  dulu  dilakukan  pembagian  wilayah  yang  menjadi beberapa bagian wilayah, yaitu:
a. Wilayah  Sumatera  Utara  yang  terdiri  dari  kota  Aceh  Besar,  Ambarita Samosir, Banda Aceh, Lhokseumawe, dan Medan
b. Wilayah  Sumatera  Selatan  yang  terdiri  dari  kota  Padang,  Palembang, Bengkulu, Jambi, Bandar Lampung, dan Pangkal Pinang.
c. Wilayah DKI Jakarta yang terdiri dari kota Jakarta.
d. Wilayah  Jawa  Barat  yang  terdiri  dari  kota,  Bandung,  Bekasi,  Bogor, Ciamis, Cikarang, Depok, Garut, Karawang, Pandeglang, Sukabumi, dang Tangerang.
e. Wilayah  Jawa  Timur  yang  terdiri  dari  kota  Magelang,  Semarang, Sidoardjo, Solo, Surabaya, Tegal Yogyakarta dan Kudus.
f. Wilayah Kalimantan yang terdiri dari kota Bontang.
g. Wilayah Sulawesi yang tediri dari kota Makassar, Manado, dan Palu.
h. Wilayah Bali yang terdiri dari kota Singaraja dan Denpasar
2. Kemudian  wilayah-wilayah  tersebut  diurutkan  dari  yang  terbesar  berdasarkan frekuensi mahasiswa yang berasal dari wilayah tersebut.
3. Setelah itu wilayah yang memiliki frekuensi terbesar diberi inisial dengan angka 1 dan wilayah yang memiliki frekuensi terbesar kedua diberi inisial dengan angka 2, begitu  seterusnya  hingga  wilayah  dengan  frekuensi  paling  sedikit.  Hasil  dari inisialisasi kota asal dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Inisialisasi Data Wilayah Kota Asal
Wilayah Frekuensi Insial DKI Jakarta 84 1 Jawa Barat 82 2 Sumatera Utara 28 3 Sulawesi 14 4 Jawa Timur 13 5 Sumatera Selatan 13 6 Bali 8 7 Kalimantan 1 8 Jurusan
Selain kota asal, jurusan juga termasuk ke dalam jenis data nominal sehingga perlu  diinisialisasikan  ke  dalam  bentuk  angka.  Seperti  pada  kota  asal,  pada  jurusan juga  diberikan  inisialisasi  berdasarkan  frekuensi  mahasiswa  pada  jurusan  tersebut. Hasil dari inisialisasi jurusan tersebut dapat dilihat pada tabel (3)
Tabel 3. Inisialisasi Data Jurusan
Major Singkatan Frekuensi Inisial Accounting ACC 46 1 Management, concentration in International Business IB 37 2 Public Relation PR 35 3 Management, concentration in Banking & Finance BF 28 4 Industrial Engineering IE 23 5 Information Technology IT 20 6 Management, concentration in Marketing MKT 18 7 Visual Communication Design VCD 12 8 Management, concentration in Hotel & Tourism Management HTM 9 9 Electrical Engineering EE 6 10 Business Administration BA 4 11 International Relations IR 2 12 Management, concentration in Human Resources Management HRM 1 13 Information System IS 1 14 Management MGT 1 15

## PENGOLAHAN DATA
Setelah semua data mahasiswa  yang lulus pada tahun 2008 ditransformasi ke dalam  bentuk  angka,  maka  data-data  tersebut  telah  dapat  dikelompokan  dengan menggunakan algoritma
K-Means
Clustering.Untuk dapat melakukan
pengelompokan data-data tersebut menjadi beberapa cluster perlu dilakukan beberapa langkah, yaitu:
1. Tentukan jumlah cluster yang diinginkan. Dalam penelitian ini data-data yang ada akan dikelompokan mejadi tiga cluster.
2. Tentukan titik pusat awal dari setiap cluster. Dalam penelitian ini titik pusat awal ditentukan  secara  random  dan  didapat  titik  pusat  dari  setiap  cluster  dapat  dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Titik Pusat Awal Setiap Cluster
Titik Pusat awal Nama Jurusan Kota asal IPK Cluster 1 DALLY TEGUH SESARIO 9 3 2.94 Cluster 2 HERVINA JULIANA 1 1 3.18 Cluster 3 PASCAL MUHAMMADI 1 2 3.15
3. Tempatkan setiap data pada cluster. Dalam penelitian ini digunakan metode hard k-means untuk mengalokasikan setiap data ke dalam suatu cluster, sehingga data akan dimasukan dalam suatu cluster yang memiliki jarak paling dekat dengan titik pusat  dari  setiap  cluster  .  Untuk  mengetahui  cluster  mana  yang  paling  dekat dengan  data,  maka  perlu  dihitung  jarak  setiap  data  dengan  titik  pusat  setiap cluster. Sebagai contoh, akan dihitung jarak dari data mahasiswa pertama ke pusat cluster pertama:
ܦሺ1,1ሻ = ඥሺ14 − 9ሻ ଶ + ሺ1 − 3ሻ ଶ + ሺ3.16 − 2.94ሻ ଶ = 5.390
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  di  dapatkan  hasil  bahwa  jarak  data  mahasiswa pertama dengan pusat cluster pertama adalah 5.390.
Jarak data mahasiswa pertama ke pusat cluster kedua:
ܦሺ1,2ሻ = ඥሺ14 − 1ሻ ଶ + ሺ1 − 1ሻ ଶ + ሺ3.16 − 3.18ሻ ଶ = 13.000
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  didapatkan  hasil  bahwa  jarak  data  mahasiswa pertama dengan pusat cluster kedua adalah 13.
Jarak data mahasiswa pertama ke pusat cluster ketiga:
ܦሺ1,3ሻ = ඥሺ14 − 1ሻ ଶ + ሺ1 − 2ሻ ଶ + ሺ3.16 − 3.15ሻ ଶ = 13.038
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  didapatkan  hasil  bahwa  jarak  data  mahasiswa pertama dengan pusat cluster ketiga adalah 13.038.
Berdasarkan  hasil  ketiga  perhitungan  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  jarak data  mahasiswa  pertama  yang  paling  dekat  adalah  dengan  cluster  1,  sehingga  data mahasiswa pertama dimasukkan ke dalam cluster 1. Hasil perhitungan selengkapnya untuk 5 data mahasiswa pertama dapat di lihat pada tabel 5.
Tabel 5. Contoh Hasil Perhitungan Setiap Data ke Setiap Cluster
No Nama Jurusan Kota asal IPK Jarak Ke Jarak terdekat ke cluster C 1 C 2 C 3 1  ADE SUPRYAN STEFANUS 14 1 3.16  5.390  13.000  13.038 1 2  ADELINA GANARDI PUTRI HARDI 1 5 3.22  8.251  4.000 3.001 3 3  ADELINE DEWITA 4 2 3.29  5.111  3.164 3.003 3 4  ADIPUTRA 2 1 2.83  7.281  1.059 1.450 2 5  AFRIESKA LAURA TRISYANA 3 1 3.15  6.328  2.000 2.236 2
4. Setelah  semua  data  ditempat  ke  dalam  cluster  yang  terdekat,  kemudian  hitung kembali  pusat  cluster  yang  baru  berdasarkan  rata-rata  angggota  yang  ada  pada cluster tersebut.
5. Setelah didapatkan titik pusat yang baru dari setiap cluster, lakukan kembali dari langkah  ketiga  hingga  titik  pusat  dari  setiap  cluster  tidak  berubah  lagi  dan  tidak ada lagi data yang berpindah dari satu cluster ke cluster yang lain.
Dalam penelitian ini, iterasi clustering data mahasiswa terjadi sebanyak 7 kali iterasi.  Pada  iterasi  ke-7  ini,  titik  pusat  dari  setiap  cluster  sudah  tidak  berubah  dan tidak ada lagi data yang berpindah dari satu cluster ke cluster yang lain.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Clustering
Berdasarkan  hasil  pengelompokan  data  menggunakan  metode  k-means clustering,  di  dapatkan  hasil  clustering  hingga  iterasi  ke-7,  dimana  titik  pusat  tidak lagi  berubah  dan  tidak  ada  data  yang  berpindah  antar  cluster.  Hasil  dari  clustering tersebut seperti pada tabel 6.

## Pembahasan
Dari  hasil  cluster  1,  terlihat  bahwa  karakteristik  mahasiswa  pada  cluster  1 didominasi  oleh  mahasiswa  yang  berasal  dari  jurusan  Information  Technology  dan Marketing.  Sedangkan,  berdasarkan  kota  asal  didominasi  oleh  mahasiswa  yang berasal  dari  wilayah  kota  asal  DKI  Jakarta  dan  Jawa  Barat,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa rata-rata mahasiswa pada cluster 1 yang berasal dari wilayah kota asal  DKI  Jakarta  dan  Jawa  Barat  mengambil  jurusan  Infromation  Technology  dan Marketing.
Tabel 6. Hasil Analisis Clustering Hasil Cluster 1 Hasil Cluster 2 Hasil Cluster 3
Cluster 1 terdiri dari 70 orang, yang berasal dari jurusan
IT = 19 orang MKT = 15 orang VCD = 12 orang HTM = 9 orang EE = 6 orang BA = 4 orang IR = 2 orang MGT = 1 orang IS = 1 orang HRM = 1 orang Dan berasal dari Wilayah: DKI Jakarta = 30 orang Jawa Barat = 20 orang Sumatera Utara = 12 orang Sulawesi = 2 orang Jawa Timur = 2 orang Sumatera Selatan = 2 orang Bali = 1 orang Kalimantan = 1 orang Dengan rata-rata nilai IPK 3.2
Cluster 2 terdiri dari 132 orang, yang berasal dari  aktifis ACC = 39 orang IB = 30 orang BF = 22 orang PR = 21 orang IE = 20 orang
Dan berasal dari Wilayah: Jawa Barat = 62 orang DKI Jakarta = 54 orang Sumatera Utara = 16 orang
Dengan rata-rata nilai IPK 3.25
Cluster 3 terdiri dari 41 orang, yang berasal dari jurusan: PR = 14 orang
ACC = 7 orang IB = 7 orang BF = 6 orang E-3 = 3 orang MKT = 3 orang IT = 1 orang
Dan berasal dari Wilayah: Sulawesi  = 12 orang. Jawa Timur  = 11 orang Sumatera Selatan = 11 orang
Bali = 7 orang Dengan rata-rata nilai IPK 3.31
Kemudian,  dari  hasil  cluster  2  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  karakteristik mahasiswa  pada  cluster  2  didominasi  oleh  mahasiswa  yang  berasal  dari  jurusan Accounting dan International Business. Sedangkan, berdasarkan kota asal didominasi oleh  mahasiswa  yang  berasal  dari  wilayah  kota  asal  DKI  Jakarta  dan  Jawa  Barat, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  rata-rata  mahasiswa  pada  cluster  2  yang  berasal dari  wilayah  kota  asal  DKI  Jakarta  dan  Jawa  Barat  mengambil  jurusan  Infromation Technology dan Marketing.
Sedangkan,dari  hasil  cluster  3  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  karakteristik mahasiswa  pada  cluster  3  didominasi  oleh  mahasiswa  yang  berasal  dari  jurusan Public Relation, Accounting dan International Business. Sedangkan, berdasarkan kota asal  didominasi  oleh  mahasiswa  yang  berasal  dari  wilayah  kota  asal  Sulawesi,  Jawa Timur dan Sumatera Selatan, sehingga dapat disimpulkan bahwa rata-rata mahasiswa pada  cluster  3  yang  berasal  dari  wilayah  kota  asal  Sulawesi,  Jawa  Timur  dan Sumatera  Selatan  mengambil  jurusan  Public  Relation,  Accounting  dan  International Business.

## Strategi Promosi
Dari  data  hasil  clustering  yang  telah  dilakukan  di  atas,  maka  dapat  dibuat beberapa  strategi  promosi  yang  dapat  dilakukan  oleh  pihak  marketing  President University agar promosi yang dilakukan lebih efektif dan effisien, yaitu:
1. Promosi  Dengan  Mengirim  Tim  Marketing  yang  Sesuai  dengan  Jurusan yang  Paling  Banyak  Diminati.  Strategi  promosi  pertama  yang  dapat  dilakukan pihak  marketing  President  University  berdasarkan  hasil  clustering  adalah melakukan strategi promosi pada kota-kota di Indonesia berdasarkan jurusan yang paling banyak diminati. Jadi, pihak marketing dapat mengirim tim yang memiliki pengetahuan dan potensi lebih dari suatu jurusan untuk melakukan promosi pada kota  yang  memiliki  minat  lebih  besar  pada  jurusan  tersebut,  sehingga  promosi yang dilakukan akan lebih efektif dan effisien karena dengan melakukan  strategi ini pihak marketing dapat membagi tim-tim marketing untuk melakukan promosi di  kota-kota  di  Indonesia  sehingga  sumber  daya  marketing  yang  dibutuhkan disetiap kota tidak terlalu banyak.
2. Promosi Pada Kota Berdasarkan Tingkat Akademik dari Calon Mahasiswa.
Strategi  promosi  kedua  yang  dapat  dilakukan  pihak  marketing  President University,  yaitu  apabila  pihak  marketing  President  University  ingin  mendapat calon  mahasiswa  yang  memiliki  tingkat  akademik  di  atas  rata-rata,  maka  dapat dianalisa  berdasarkan  hasil  rata-rata  nilai  IPK  dari  setiap  mahasiswa  yang  telah lulus.

## SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  ada  tiga strategi  promosi  yang  dapat  dilakukan  oleh  pihak  marketing  Preisdent  Univeristy, yaitu:
1. Melakukan promosi dengan mengirim tim marketing yang sesuai dengan jurusan yang paling banyak diminati.
2. Melakukan  promosi  pada  kota-kota  di  Indonesia  yang  didasarkan  pada  tingkat kemampuan akademik dari calon mahasiwa.

## Daftar Pustaka
Agusta, Y. 2007.  K-means -  Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Jurnal Sistem dan Informatika Vol. 3 (Februari 2007): 47-60.
Hidayat, T., dan Istiadah, N. 2011 . Panduan Lengkap Menguasai SPSS 19 untuk Mengolah Data Statistik Penelitian. Jakarta: Media Kita.
Santosa,  B.  2007.  Data  Mining:  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis.
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Santoso, S. 2010. Statistik Multivariat. Jakarta: Elex Media Komputindo . Supranto, J. M.A. 2000. Statistik: Teori dan Aplikasi Edisi Keenam. Jakarta: Erlangga.