## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 40-46

## ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Penentuan Strategi Promosi Universitas Budi Darma Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

## Natalia Silalahi
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: natalia.novena.silalahi@gmail.com
Abstrak− Universitas Budi Darma merupakan salah satu Pergutuan Tinggi Swasta (PTS) di Kota Medan, dimana tidak terlepas dari kegiatan  promosi pada setiap  tahunnya.  Kegiatan promosi  yang dilakukan  oleh Universitas  Budi Darma  menggunakan  biaya yang cukup besar sehingga promosi yang dilakukan diharapkan juga mendapatkan hasil maksimal. Suskesnya promosi yang dilakukan dapat dilihat dari banyaknya jumlah mahasiswa/I yang mendaftar pada tahun ajaran baru. Promosi yang sukses dapat dilihat dari strat egi promosi yang digunakan, penentuan strategi promosi bukanlah pekerjaan yang mudah dikarenakan harus mempertimbangkan beberapa aspek. Untuk membantu menentuakan strategi promosi pada Universitas Budi Darma dapat menggunakan data mining, dimana dengan data mining dapat menemukan sebuah pola baru dari kumpulan data yang tersimpan. Salah teknik yang digunakan pada data mining adalah teknik klustering dengan algoritma yang digunakan adalah K-Means. Dengan menggunakan algoritma K-Means hasil terbagi atas 3 kluster dimana pada setiap kluster dapat dilihat hasil untuk penentuan strategi promosi
Kata Kunci: Data Mining, Strategi, Promosi, Klustering, K-Means.
Abstract −Budi Darma University is one of the Private Universities (PTS) in the city of Medan, which is inseparable from promotional activities every year. Promotional activities carried out by Budi Darma University use a large enough cost so that the promotion carried out is also expected to get maximum results. The success of the promotion can be seen from the large number of students enrolling in the new school year. A successful promotion can be seen from the promotion strategy used, determining the promotion strategy is not an easy job because it must consider several aspects. To help determine the promotion strategy at Budi Darma University can use data mining, where data mining can find a new pattern of stored data sets. One of the techniques used in data mining is clustering technique with the algorithm used is K-Means. By using the K-Means algorithm the results are divided into 3 clusters where in each cluster the results can be seen to determine the promotion strategy
Keywords : Data Mining, Strategy, Promotion, Clustering, K-Means.

## 1. PENDAHULUAN
Universitas Budi Darma merupakan salah satu Perguruan Tinggi Swasta (PTS) di Kota Medan. Universitas Budi Darma awal berdiri pada tahun 1996 dimana pada awal berdirinya bernama STMIK Budi Darma dan memiliki 2 (dua) Program Studi yaitu Teknik Informatika (S1) dan Manajemen Informatika (D3). Seiring berjalannya waktu dan sesuai dengan visi juga misi pada STMIK Budi Darma berubah status menjadi Universitas Budi Darma yang dimana sekarang terdapat 6 Pogram  Studi yaitu Teknik Informatika (S1), Teknologi Informasi  (S1), Sistem Informasi (S1), Pendidikan Teknologi Informasi (S1), Manajemen Retail (S1) dan Manajemen Informatika (D3) dengan total mahasiswa sebanyak 3200 orang. Universitas Budi Darma tidak terlepas dari kegiatan promosi pada setiap tahunnya, dimana kegiatan promosi dilakukan guna menarik minat bagi mahasiswa/I baru. Didalam kegiatan promosinya Universitas Budi Darma harus bersaing dengan PTS lainnya guna menyaring mahasiswa/I baru untuk mendaftar pada Universitas Budi Darma. Kegiatan promosi yang dilakukan membutuhkan dana yang cukup besar menggunakan media promosi atau bahkan turun langsung ke masyarakat baik didalam kota, luar kota bahkan luar provinsi. Dengan kegiatan promosi yang membutuhkan dana yang cukup besar tersebut  diharapkan  sesuai  dengan  hasil  yang  didapatkan  dimana  dapat  dilihat  dari  banyaknya  mahasiswa/I  yang mendaftar pada tahun ajaran baru. Namun didalam menentukan strategi promosi khususnya menentukan lokasi dan tujuan promosi yang tepat bukanlah hal yang mudah, ada banyak factor yang harus diperhatikan sehingga membutuhkan waktu untuk menentukan strategi promosi tersebut. Jumlah mahasiswa/i yang mendfatar berasal dari berbagai daerah dan berasal dari  latar  belakang  lulusan  pendidikan  yang  berbeda  baik  yang  Negeri  ataupun  Swasta.  Hal  tersebutlah  yang  menjadi tolak ukur ataupun pertimbangan untuk menentukan strategi promosi pada asal daerah ataupun sekolah tertentu agar hasil yang didapatkan maksimal bertambah dari pada tahun – tahun sebelumnya.
Untuk menentukan strategi promosi yang digunakan oleh Universitas Budi Darma data mining merupakan sebuah cara  yang  tepat,  dimana  data  mining  mengolah  data  –  data  yang  telah  tersedia  sebelumnya  khususnya  data  –  data mahasiswa yang ada pada Universitas Budi Darma. Data Mining adalah salah satu cara untuk mencari pengetahuan dan pola dari data dalam jumlah besar. Data mining adalah suatu proses ekstraksi atau penggalian data yang belum diketahui sebelumnya,  namun  dapat  dipahami  dan  berguna  dari  database  yang  besar  serta  digunakan  untuk  membuat  suatu keputusan  bisnis  yang  sangat  penting.  Teknik  –  teknik  data  mining  telah  digunakan  untuk  menemukan  pola  yang tersembunyi dan meprediksi  tren masa depan [1]. Pada data mining terdapat banyak teknik  –  teknik didalamnya salah satunya adalah Teknik  Clustering  dan Algoritma K-Means merupakan bagian dari  pada Teknik  Clustering. Algoritma Clustering  K-Means merupakan salah satu  algoritma dalam data mining yang berbasis jarak terpendek yang membagi data kedalam beberapa cluster berdasarkan kriteria yang berbasis numerik [2].
Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Tria Titiani Chasanah dan Widiyono mengatakan bahwa Clustering K-Means membagi nilai variable yang berbeda – beda. Secara keseluruhan cluster diperoleh berdasarkan dari kota asal dan juga asal juruan. Penentuan strategi promosi yang dapat ditentukan dengan pendekatan nilai hasil clustering K-Means, pendekatan yang didapat memungkinkan memiliki peluang yang besar untuk meningkatkan jumlah mahasiswa/I baru [3].

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 40-46

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Pada  penelitian  yang  dilakukan  ini  menggunakan  Algoritma  K-Means  diharapkan  dapat  membantu  pihak pengambil keputusan pada Universitas Budi Darma guna menentukan strategi promosi kampus agar hasil yang didapatkan juga maksimal sesuai dengan biaya yang digunakan untuk melaukan kegiatan promosi tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  merupakan  analisis  dari  peninjauan  kumpulan  data  untuk  menemukan  hubungan  yang  tidak  diduga  dan meringkas data dengan cara berbeda dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi  pemilik  data.  Data  mining  merupakan  bidang  dari  beberapa  bidang  keilmuan  yang  menyatukan  teknik  dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistic, database, dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi  dari  database  yang  besar.  Data  Mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan yang terikat dari berbagai database besar. Berdasarkan pengertian data mining yang telah dijelaskan di atas, maka data mining merupakan pengetahuan yang tersembunyi di dalam database yang di proses untuk menemukan pola dan teknik statistik  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi pengetahuan dari database tersebut [4].

## 2.2 Algoritma K-Means
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. Langkah-langkah melakukan clustering dengan metode K-Means adalah sebagai berikut [2]:
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:
D(i,j) = √(𝑋 1𝑖 −   𝑌 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 −  𝑌 2𝑗 ) 2 + ⋯ +  (𝑋 𝑘𝑖 −  𝑌 𝑘𝑗 ) 2
Dimana D (i,j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j Xki     = Data ke i pada atribut data ke k Xk j     = 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 di pakai.
e. Tugaskan lagi setiap objek memakai ckuster yang bary. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi.

## 2.3 Promosi
Promosi  berasal  dari  kata  bahasa  Inggris  promote  yang  berarti  “meningkatkan”  atau  “mengembangkan”.  Pengertian tersebut  jika digunakan dalam bidang penjualan berarti alat untuk meningkatkan omzet penjualan. Pengertian promosi dapat dipandang berbeda dalam hal produsen dan konsumen [5].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Universitas Budi Darma merupakan salah satu Perguruan Tinggi Swasta (PTS) dikota Medan yang berkembang saat ini dengan  memiliki  jumlah  mahasiswa  sebanyak  3200  orang,    dimana  terdapat  6  program  studi  pada  Universitas  Budi Darma. Kegiatan promosi merupakan kegiatan rutin yang dilakukan setiap tahun oleh PTS dikota medan, tidak terkecuali Universitas  Budi  Darma  juga melakukan  kegiatan  promosi  tersebut.  Kegiatan  promosi  dilakukan  guna  menarik  minat bagi mahasiswa/I baru baik dikota Medan, Luar Kota bahkan Luar Provinsi untuk masuk dan mendaftar di Universitas Budi Darma. Kegiatan promosi itu sendiri menggunakan biaya yang cukup besar setiap tahunnya dengan menggunakan berbagai  media  dan  bahkan  turun  langsung  ke  daerah  ataupun  sekolah  –  sekolah.  Dikarenakan  biaya  pada  kegiatan promosi  cukup  besar  sehingga  diharapkan  hasil  yang  maksimal  dengan  banyaknya  mahasiswa/I  baru  mendaftar  pada

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 40-46

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
tahun ajaran baru. Untuk mendapatkan hasil promosi  yang maksimal  maka diperlukannya strategi promosi  yang tepat pula,  tetapi  penentuan  strategi  promosi  bukanlah hal  yang  mudah  udah  didapatkan.  Penentuan  strategi  promosi  dapat dilihat dari jumlah mahasiswa/I dari asal daerah ataupun dari latar belakang pendidikan ketika SMA, hal tersebutlah yang menjadi tolak ukur bagi pengambil keputusan untuk menentukan strategi promosi di Universitas Budi Darma. Dimana untuk menyelesaikan permasalahan penentuan strategi promosi dapat menerapkan teknik data mining. Data mining itu sendiri  merupakan sebuah proses penemuan pola  ataupun informasi  baru dari  kumpulan  – kumpulan data dari  sebuah organisasi  juga perusahaan, dimana pola ataupun informasi  baru tersebut  digunakan sebagai  acuan atau dasar didalam pengambilan keputusan. Salah satu teknik pada data mining yang sering digunakan adalah teknik clustering dimana salah satau algoritmanya adalah K-Means. Algoritma K-Means berbasis jarak terpendek untuk menghasilkan informasi ataupun pola baru, pada K-Means hasil terbagi atas beberapa cluster yang berbeda. Dengan dilakukannya penelitian ini diharapkan menemukan pola strategi promosi yang tepat bagi Universitas Budi Darma.

## 3.2 Penerapan Algoritma K-Means.
Untuk dapat menentukan strategi promosi yang tepat bagi Universitas Budi Darma berdasarkan jumlah mahasiswa/I dari setiap daerah dan juga latar belakang pendidikan ketika SMA. Pada penelitian ini menggunakan data sampling seperti terlihat pada table – table berikut.
Tabel 1. Asal Daerah Mahasiswa No  Asal Daerah Jumlah Mahasiswa Inisialisasi 1 Medan 574 1 2 Deli Serdang 403 2 3 Serdang Berdagai 286 3 4 Nias 275 4 5 Aceh 188 5 6 Tapanuli Tengah 143 6 7 Labuhan Batu Utara 123 7 8 Kisaran 122 8 9 Simalungun 120 9 10 Kota Lainnya 119 10 11 Tapanuli Utara 116 11 12 Tebing Tinggi 113 12 13 Labuhan Batu Selatan 113 13 14 Rantau Prapat 112 14 15 Padangsidempuan 111 15 16 Mandailing Natal 99 16 17 Tapanuli Selatan 98 17 18 Riau 85 18 Tabel 2. Asal Sekolah Mahasiswa No  Asal Sekolah Jumlah Mahasiswa Inisialisasi 1 SMA Swasta IPA 555 1 2 SMA Swasta IPS 440 2 3 SMA Negeri IPA 380 3 4 SMA Negeri IPS 340 4 5 SMK Swasta RPL 335 5 6 SMK Swasta TKJ 310 6 7 Jurusan Lainnya 275 7 8 SMK Negeri RPL 180 8 9 SMK Negeri TKJ 140 9 10 MA Negeri 135 10 11 MA Swasta 110 11 Tabel 3. Pekerjaan Orang Tua Mahasiswa No  Pekerjaan Orang Tua Jumlah Mahasiswa Inisialisasi 1 Wiraswasta 695 1 2 Nelayan 660 2 3 Petani 650 3 4 Buruh 535 4 5 Karyawan Swasta 485 5 6 Pegawai Negeri 120 6 7 Pekerjaan Lainnya 55 7

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 40-46

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Tabel 4. Data Sampling
No  Sampling Daerah Sekolah Pekerjaan 1 S1 1 1 1 2 S2 2 1 3 3 S3 4 2 2 4 S4 1 2 5 5 S5 6 6 3 6 S6 4 2 3 7 S7 3 1 1 8 S8 5 10 1 9 S9 10 6 2 10 S10 8 6 5 11 S11 2 5 5 12 S12 2 4 7 13 S13 1 2 4 14 S14 1 3 6 15 S15 1 2 5 Iterasi – 1
Penentuan nilai Centeroid / titik pusat awal yang digunakan pada penelitian diambil secara random dari data sampling.
Tabel 5. Centeroid / Titik Pusat Awal No  Sampling Daerah Sekolah Pekerjaan Cluster 1 4 1 2 5 C1 2 8 5 10 1 C2 3 12 2 4 7 C3
Untuk mengetahui cluster mana yang paling dekat dengan data, maka perlu dihitung jarak setiap data dengan titik pusat  setiap cluster. akan  dihitung  jarak  dari  data  santri  pertama  ke  pusat cluster pertama,  menggunakan  teori  jarak Euclidean .
D(i,j) = √(𝑋 1𝑖 −  𝑌 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 −   𝑌 2𝑗 ) 2 + ⋯ +   (𝑋 𝑘𝑖 −   𝑌 𝑘𝑗 ) 2 a. Menghitung Jarak dari data ke – 1 sampai data ke – 15 dengan centeroid pertama (C1)
D(1,1) = √(1 −  1) 2 + (1 −  2) 2 + (1 −  5) 2 = 4,123106
D(2,1) = √(2 −  1) 2 + (1 −  2) 2 + (3 −  5) 2 = 2,44949 D(3,1) = √(4 −  1) 2 + (2 −  2) 2 + (2 −  5) 2 = 4,242641
D(4,1) = √(1 −  1) 2 + (2 −  2) 2 + (5 −  5) 2 = 0 D(5,1) = √(6 −  1) 2 + (6 −  2) 2 + (3 −  5) 2 = 6,708204 b. Menghitung Jarak dari data ke – 1 sampai data ke – 15 dengan centeroid kedua (C2) D(1,1) = √(1 −  1) 2 + (1 −  2) 2 + (1 −  5) 2 = 9,8488578 D(2,1) = √(2 −  1) 2 + (1 −  2) 2 + (3 −  5) 2 = 9,6953597 D(3,1) = √(4 −  1) 2 + (2 −  2) 2 + (2 −  5) 2 = 8,1240384 D(4,1) = √(1 −  1) 2 + (2 −  2) 2 + (5 −  5) 2 = 9,797959 D(5,1) = √(6 −  1) 2 + (6 −  2) 2 + (3 −  5) 2 = 4,5825757 c. Menghitung Jarak dari data ke – 1 sampai data ke – 15 dengan centeroid ketiga (C3)
D(1,1) = √(1 −  1) 2 + (1 −  2) 2 + (1 −  5) 2 = 6,78233 D(2,1) = √(2 −  1) 2 + (1 −  2) 2 + (3 −  5) 2 = 5
D(3,1) = √(4 −  1) 2 + (2 −  2) 2 + (2 −  5) 2 = 5,7445626 D(4,1) = √(1 −  1) 2 + (2 −  2) 2 + (5 −  5) 2 = 3 D(5,1) = √(6 −  1) 2 + (6 −  2) 2 + (3 −  5) 2 = 6 Adapun hasil perhitungan jarak data ke – 1 sampai data ke – 15 terhadap centeroid / titik pusat awal C1, C2 dan C3 dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Jarak No  Sampling C1 C2 C3 Hasil 1 S1 4,1231056  9,8488578 6,78233 1 2 S2 2,4494897  9,6953597 5 1

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 40-46

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
3 S3 4,2426407  8,1240384  5,7445626 1 4 S4 0 9,797959 3 1 5 S5 6,7082039  4,5825757 6 2 6 S6 3,6055513  8,3066239  4,8989795 1 7 S7 4,5825757  9,2195445 6,78233 1 8 S8 9,797959 0 9 2 9 S9 10,29563 6,4807407  9,6436508 2 10 S10 8,0622577  6,4031242  6,6332496 2 11 S11 3,1622777  7,0710678 2,236068 3 12 S12 3 9 0 3 13 S13 1 9,4339811  3,7416574 1 14 S14 1,4142136 9,486833 1,7320508 1 15 S15 0 9,797959 3 1

## Iterasi - 2
Setelah semua data ditempatkan ke dalam cluster yang terdekat. Hitung kembali pusat cluster dengan keanggotaan cluster yang sekarang. Pusat  cluster adalah rata-rata dari semua data/obyek dalam cluster tertentu. bisa juga memakai median dari cluster tersebut. Jadi rata-rata (mean) bukan satu-satunya ukuran yang dapat digunakan. Hitung pusat cluster  baru. a. Untuk cluster 1 terdapat 9 data.
K 11 = 4,1231056+2,4494897+4,2426407+0+3,6055513+4,5825757+1+1,4142136+0 9 = 21,41758 9 = 2,379731 K 12 = 9,8488578+9,6953597+8,1240384+9,797959+8,3066239+9,2195445+9,4339811+9,486833+9,797959 9 = 83,7116 9 = 9,30124
K 13 = 6,78233+5+5,7445626+3+4,8989795+6,78233+3,7416574+1,7320508+3 9 = 40,68191
9 = 4,520212
b. Untuk cluster 2 terdapat 4 data.
K 21 = 6,7082039+9,797959+10,29563+8,0622577 4 = 34,86405 4 = 8,716013
K 22 = 4,5825757+0+6,4807407+6,4031242 4 = 17,46644 4 = 4,36661
K 23 = 6+9+9,6436508+6,6332496 4 = 31,2769 4 = 7,819225
c. Untuk cluster 3 terdapat 3 data.
K 31 = 3,1622777+3 2 = 6,162278 2 = 3,081139
K 32 = 7,0710678+9 2 = 16,07107 2 = 8,035534
K 33 = 2,236068+0 2 = 2,236068 2 = 1,118034
Tabel 7. Centeroid / Titik Pusat Awal Iterasi – 2 No  Cluster K1 K2 K3 1 C1 2,379731 9,30124 4,520212 2 C2 8,716013 4,36661 7,819225 3 C3 3,081139 8,035534 1,118034
Setelah didapatkan centeroid / titik pusat awal untuk C1, C2 dan C3 pada iterasi kedua, selanjutnya menghitung jarak kembali dari data ke – 1 sampai data ke – 15 dengan jarak centeroid pada iterasi – 2. Adapun hasil perhitungan jarak pada iterasi – 2 dengan model Euclidean adalah sebagai berikut :
Tabel 8. Hasil Perhitungan Jarak Iterasi – 2 No  Sampling C1 C2 C3 Hasil 1 S1 9,1217397 10,83387 7,3378342 3 2 S2 8,4478296  8,9254593  7,3627031 3 3 S3 7,8920749  7,8552531  6,1684553 3 4 S4 7,4459358  8,5490192  7,4718452 1 5 S5 5,1298711  5,7679822  4,0255365 3 6 S6 7,6318033  7,1460864  6,3885657 3 7 S7 9,0380978  9,5136059  7,0369918 3 8 S8 4,4436435  9,5940432  2,7486517 3 9 S9 8,6786032  6,1789939  7,2658035 2 10 S10 6,535733 3,3359657  6,5884939 2 11 S11 4,3445434  7,3112272  5,0450955 1 12 S12 5,8648691  6,7757186  7,2147017 1 13 S13 7,4486498  8,9288397  7,0046084 3

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 40-46

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
No  Sampling C1 C2 C3 Hasil 14 S14 6,6180855  8,0445049  7,3158277 1 15 S15 7,4459358  8,5490192  7,4718452 1

## Iterasi – 3
Dikarenakan terdapat perbedaan hasil clutering padang Iterasi – 1 dan Iterasi – 2 maka proses dilanjutkan pada iterasi 3 dengan cara yang sama. Untuk Centeroid / titik pusat iterasi – 3 dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 9. Centeroid / Titik Pusat Iterasi – 3 No  Cluster K1 K2 K3 1 C1 6,343874 7,845898 6,903863 2 C2 7,607168 4,75748 6,927149 3 C3 3,697107 4,285321 3,004584 Tabel 10. Hasil Perhitungan Jarak Iterasi – 3 No  Sampling C1 C2 C3 Hasil 1 S1 10,501376  9,6386939  4,6995827 3 2 S2 8,9986503  7,8090645  3,6977733 3 3 S3 7,9822391  6,7001608  2,5146819 3 4 S4 3,987765 7,4143286  4,0594043 1 5 S5 4,3319436 4,421464 2,8711428 3 6 S6 7,4100213  6,0031539  2,3053107 3 7 S7 9,6386416  8,3949835  3,9112209 3 8 S8 6,4266438  8,3314126  6,1946302 3 9 S9 6,3892464  5,6166091  6,6087649 2 10 S10 3,1264656  2,3263869  5,0434807 2 11 S11 5,8311003  5,9340587  5,7152575 1 12 S12 5,3025352  5,6585702  5,8502792 1 13 S13 8,4358718  7,7347635  3,6725919 3 14 S14 5,2702603  6,8994935  6,2307155 1 15 S15 6,1459319  7,4143286  7,0594043 1
Pada iterasi – 3 tidak ada perbedaan hasil dengan iterasi – 2. Oleh sebab itu, perhitungan jarak terdekat berhenti. Maka dapat dikelompokan sebagai berikut:
Tabel 11. Cluster 1 No  Sampling C1 C2 C3 Hasil 4 S4 3,987765 7,4143286  4,0594043 1 11 S11 5,8311003  5,9340587  5,7152575 1 12 S12 5,3025352  5,6585702  5,8502792 1 14 S14 5,2702603  6,8994935  6,2307155 1 15 S15 6,1459319  7,4143286  7,0594043 1 Tabel 12. Cluster 2 No  Sampling C1 C2 C3 Hasil 9 S9 6,3892464  5,6166091  6,6087649 2 10 S10 3,1264656  2,3263869  5,0434807 2 Tabel 13. Cluster 3 No  Sampling C1 C2 C3 Hasil 1 S1 10,501376  9,6386939  4,6995827 3 2 S2 8,9986503  7,8090645  3,6977733 3 3 S3 7,9822391  6,7001608  2,5146819 3 5 S5 4,3319436 4,421464 2,8711428 3 6 S6 7,4100213  6,0031539  2,3053107 3 7 S7 9,6386416  8,3949835  3,9112209 3 8 S8 6,4266438  8,3314126  6,1946302 3 13 S13 8,4358718  7,7347635  3,6725919 3
Berdasarkan hasil proses clustering menggunakan K-Means maka didapatkan sebuah informasi untuk penentuan promosi sebagai berikut :

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 40-46

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
1. Cluster 1 (C1)
Kluster 1 didominasi  asal  daerah dari Kota Medan, Untuk latar belakang pendidikan sekolah berasal  SMA Swasta dengan penjurusan IPS dan pekerjaan orang tua adalah karyawan swasta
2. Cluster 2 (C2)
Kluster 2 asal daerah dari Kisaran, latar belakang pendidikan sekolah berasal dari SMK Swasta dengan penjurusan TKJ dan pekerjaan orang tua adalah karyawan swasta.
3. Cluster 3 (C3)
Kluster 3 didominasi  asal daerah dari Kota Medan juga Nias, latar belakang pendidikan sekolah berasal  dari SMA Swasta dengan penjurusan IPA juga IPS dan pekerjaan orang tua adalah wiraswasta dan petani.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian penelitian diatas, maka dapat ditarik sebuah kesimpulan sebagai berikut :
1. Algoritma  K-Means  dapat  dipergunakan  untuk  melakukan  clustering  guna  menentukan  strategi  promosi  pada Universitas Budi Darma.
2. Dengan menggunakan Algoritma K-Means clustering terbagi atas 3 kelompok.
3. Dari hasil clustering didapatkan bahwa untuk daerah asal yang menjadi target promosi adalah Kota Medan dan latar belakang pendidikan sekolah SMA Swasta dengan penjurusan IPA dan IPS.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. H. Pujiarini, “ANALISIS ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI PERGURUAN TINGGI DENGAN ALGORITMA APRIORI,” Jurnal Informatika dan Komputer (JIKO), vol. 4, no. 1, pp. 45-51, 2019.
[2] E. Buulolo dan R. Syahputra, “Implementasi Algoritma Clustering K-Means Untuk Mengelompokkan Mahasiswa Baru Yang Berpotensi (Studi Kasus: Stmik Budi Darma),” dalam Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), Siantar, 2019.
[3] T.  T.  Chasanah  dan  Widiyono,  “PENENTUAN  STRATEGI  PROMOSI  PENERIMAAN  MAHASISWA  BARU  DENGAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS,” IC-Tech, vol. XII, no. 1, pp. 39-44, 2017.
[4] D. P. Utomo dan Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 2, pp. 437-444, 2020.
[5] S. Setiawan, “GURUPENDIDIKAN.COM,” 28 Januari 2020. [Online]. Available:
https://www.gurupendidikan.co.id/pengertian-promosi/. [Diakses 17 Juni 2020].