## Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Menentukan Strategi Promosi Berdasarkan Data Penerimaan Mahasiswa Baru
Nanda Ayu Rahmalinda 1 , Arief Jananto 2
1, 2 Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Sistem Informasi, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia Jl. Tri Lomba Juang No 1 Semarang 50241, Kota Semarang, Jawa Tengah Email: 1 nandaayu762@gmail.com , 2 ajananto09@edu.unisbank.ac.id
Abstrak – Banyaknya perguruan tinggi yang tersebar di berbagai daerah di tanah air, seharusnya mampu untuk membentuk  karakteristik  manusia  dan  meningkatkan  kualitas  pendidikan  di  Indonesia.  Sekolah  Tinggi  Ilmu Ekonomi  Assholeh  Pemalang  merupakan  suatu  institusi  atau  lembaga  pendidikan  yang  berbentuk  Perguruan Tinggi  Swasta  (PTS)  dengan  tiga  program  studi  yaitu  S1-Manajemen,  S1-Akuntansi  dan  D3-Manajemen Perusahaan,  yang  beralamat  di  Kabupaten  Pemalang,  Jawa  Tengah.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  dari  hasil  proses  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  yang  selanjutnya  akan  dilakukan  proses pengolahan dan menghasilkan suatu hasil analisa menggunakan data mining . Dengan tujuan untuk menentukan strategi  promosi  berdasarkan  daerah  asal  dari  profil  mahasiswa  baru  yang  mendaftar.  Metode  yang  digunakan adalah Clustering dan algoritma yang digunakan adalah K-Means . Data yang sudah diolah akan dilakukan proses analisa menggunakan teknik Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan lima tahapan yaitu selection , pre- processing , transformation , data mining dan evaluation . Proses implementasi dalam penelitian ini menggunakan software WEKA  versi  3.8.5,  dan  menghasilkan  tiga  klasterisasi  yaitu Cluster 1  berjumlah  189  data  dengan presentase 42%, Cluster 2 berjumlah 186 data dengan presentase 41% dan Cluster 3 berjumlah 78 data dengan presentase  17%.  Dengan  kecepatan  komputasinya  sebesar  0.01  detik.  Proses  promosi  dilakukan  dengan mengirimkan team marketing di persebaran wilayah pada kabupaten yang mendominasi dengan cara mendatangi langsung  dan  melakukan  sosialisasi  untuk  mengenalkan  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Assholeh  Pemalang dikalangan siswa/i, membagikan brosur dan menempelkan pamflet serta melakukan penyelarasan menggunakan strategi promotion mix .
Kata Kunci: Data Mining, K-Means Clustering , Penerimaan Mahasiswa Baru, Strategi Promosi, WEKA
Abstract - The number of universities spread across various regions in the country should be able to shape human characteristics and improve the quality of education in Indonesia. Assholeh School of Economics Pemalang is an institution or educational institution in the form of a Private Higher Education (PTS) with three study programs, namely S1-Management, S1-Accounting and D3-Company Management, which is located in Pemalang Regency, Central Java. The data used in this study is data from the results of the New Student Admission process which will then be processed and produce an analysis using data mining. With the aim of determining the promotion strategy based on the area of origin of the profile of new students who register. The method used is Clustering and the algorithm used is K-Means. The processed data will be analyzed using the Knowledge Discovery in Databases (KDD) technique with five stages, namely selection, pre-processing, transformation, data mining and evaluation. The implementation process in this study uses WEKA software version 3.8.5, and produces three clusters, namely Cluster 1 totaling 189 data with a percentage of 42%, Cluster 2 amounting to 186 data with a percentage of 41%, and Cluster 3 totaling 78 data with a percentage of 17%. With a computing speed of 0.01 seconds. The promotion process is carried out by sending a marketing team in the distribution of areas in the dominating districts by visiting directly  and  conducting  socialization  to  introduce  the  Assholeh  Pemalang  High  School  of  Economics  among students, distributing brochures and pasting pamphlets and aligning using the promotion mix strategy.
Keywords: Data Mining, K-Means Clustering, New Student Admission, Promotion Strategy, WEKA

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Dalam  dunia  pendidikan,  khususnya  di  perguruan  tinggi  baik  perguruan  tinggi  negeri  maupun  swasta,  proses penerimaan mahasiswa baru merupakan hal yang sangat penting dan wajib dilakukan di setiap tahunnya. Dimana pendidikan sendiri merupakan proses untuk membentuk karakteristik dan menciptakan mutu yang berkualitas [1]. sedangkan perguruan tinggi merupakan tempat yang digunakan untuk meningkatkan mutu dengan cara sederhana namun  penting  dan  standar  yang  harus  sesuai  dengan  tujuannya  [2].  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Assholeh
Pemalang  merupakan  suatu  institusi  Pendidikan  Tinggi  yang  berbentuk  Perguruan  Tinggi  Swasta  dengan  tiga program  studi  yaitu  S1-Manajemen,  S1-Akuntansi  dan  D3-Manajemen  Perusahaan  yang  beralamat  di  Jalan Sindoro no.39, Mulyoharjo, Kabupaten Pemalang, Jawa Tengah. Dalam proses Penerimaan Mahasiswa Baru di Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Assholeh Pemalang tentunya memerlukan strategi promosi dengan tujuan untuk mendapatkan  banyak  calon  mahasiswa  baru  baik  mahasiswa  dari  dalam  maupun  luar  kabupaten/kota.  Proses Penerimaan Mahasiswa Baru menghasilkan banyak data berupa profil dari mahasiswa yang mendaftar. Dimana dalam proses Penerimaan Mahasiswa Baru  tersebut, pihak Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Ashholeh Pemalang, sudah melakukan promosi dengan cara memasang baliho, selebaran, memberikan potongan biaya dan kunjungan ke SMA/SMK di Kabupaten Pemalang. Jika data yang diperoleh di olah dengan proses yang tepat, maka informasi tersembunyi  dari  profil  data  mahasiswa  dapat  diketahui  dan  bermanfaat  bagi  pihak  perguruan  tinggi  untuk memudahkan dalam menentukan strategi promosi baru berdasarkan pengelompokkan daerah asal mahasiswa.
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Manihuruk  dkk  untuk  membantu  pengelompokkan  calon penerima beasiswa menggunakan 3 cluster dengan hasil penelitian diperoleh cluster 1 sebanyak 73 orang, cluster 2 sebanyak 30 orang dan cluster 3 sebanyak 25 orang[3]. Nasari dan Darma untuk menentukan strategi promosi berdasarkann asal sekolah dan jurusan yang diambil menggunakan 2 klaster dan diperoleh hasil pada cluster 1 jika asal sekolah “SMA”  maka rata-rata jurusan yang diambil “Sistem Informasi” dan pada cluster 2 jika asal sekolah    “SMK”  maka  rata-rata  jurusan  yang  diambil  “Teknik  Informatika”[4].  Ong  melakukan  penelitian menggunakan 3 klaster untuk membantu pihak marketing dalam melakukan promosi berdasarkan data mahasiswa yang telah lulus tahun 2012 dan diperoleh hasil cluster 1 mahasiswa yang berasal dari DKI Jakarta dan Jawa Barat mengambil jurusan Information Technology dan Marketing , cluster 2  mahasiswa berasal dari DKI Jakarta dan Jawa Barat mengambil jurusan Accounting dan International Business dan cluster 3 mahasiswa yang berasal dari Sulawesi,  Jawa  Timur  dan  Sumatera  mengambil  jurusan Public  Relaion , Accounting dan International Business [5].  Arifin  melakukan  penelitian  menggunakan  2  klaster  untuk  membantu  pihak  sekolah  dalam mengarahkan siswa/siswi dalam memilih Perguruan Tinggi Negeri yang di minati dan diperoleh hasil pada cluster 1 sebanyak 46 siswa dengan UNPAD = 23 siswa, ITB = 20 siswa, UNDIP = 2 siswa dan UPI = 1 siswa, pada cluster 2 sebanyak 40 siswa dengan UNPAD = 24 siswa, UPI = 1 siswa, UGM = 1 siswa, UNSRI = 1 siswa dan ISI =  1 siswa [6]. Peneliti tertarik untuk mengelompokkan daerah asal mahasiswa baru di Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Assholeh Pemalang menggunakan metode K-Means Clustering dengan software yang digunakan yaitu WEKA ( Waikato Environment for Knowledge Analysis ) untuk mempermudah dalam memberikan gambaran yang jelas  dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan.  Maka  judul  dari  penelitian  ini  adalah  Penerapan  Metode K-Means Clustering Dalam Menentukan Strategi Promosi Berdasarkan Data Penerimaan Mahasiswa Baru.
Perumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  menerapkan  metode K-Means  Clustering untuk menentukan  strategi  promosi  berdasarkan  data  penerimaan  mahasiswa  baru  di  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi Assholeh Pemalang.

## 1.2 Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah untuk menghasilkan pengelompokkan data mahasiswa baru menggunakan  teknik  data  mining  berdasarkan  profil  mahasiswa  baru  yang  mendaftar  di  Sekolah  Tinggi  Ilmu Ekonomi Assholeh Pemalang.
Manfaat  yang  diharapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pola  daerah  hasil  mahasiswa  baru sehingga didapatkan informasi dan memudahkan pihak Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Assholeh Pemalang dalam menentukan strategi promosi secara tepat.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk  mendapatkan  hasil  dari  penelitian  ini,  peneliti  menyajikan  sebuah flowchart yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1  Tahap Pengumpulan Data
Dalam  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengumpulan  data  di  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Assholeh Pemalang.  Data  yang  dikumpulkan  berupa  data  dari  proses  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  dengan  Tahun Ajaran 2018/201, 2019/2020, 2020/2021, dan 2021/2022.

## 2.1.2   Tahap Pengolahan Data
Data  yang  dikumpulkan  masih  berupa  data  mentah  yang  selanjutnya  akan  dilakukan  proses  editing, seperti menghapus data yang kososng, melengkapi data yang kurang jelas dan kesalahan yang ada pada data.

## 2.1.3  Tahap Analisa Data
Metode yang digunakan untuk proses analisa adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD). Dimana metode  tersebut  merupakan  proses non-trivial untuk  menemukan  pola  yang  bersifat  baru,  berguna  dan mudah dipahami[7]. dengan lima proses yang berurutan yaitu selection, pre-processing, transformation, data mining, dan evaluation [8].
a. Selection (Seleksi Data)
Proses  ini  data  di  ambil  dan  diseleksi  yang  kemudian  dilakukan  proses  analisa  agar  dapat  dilakukan pemrosesan data minig. Hasil seleksi data dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Potongan Hasil Seleksi Data No Jenis Kelamin Asal Sekolah Alamat Mahasiswa Program Studi 1 P SMK Texmaco Pemalang Jl Markisa RT 001 RW 005 Tambakrejo Kec. Pemalang, Kab. Pemalang S1-Manajemen 2 L PKBM Agung Nugraha Gg Kepodang RT 06 RW 02 Desa Kramat Kec. Pemalang Kab. Pemalang S1-Manajemen 3 P SMK Amanah Husada Demangharjo RT 03 RW 04 Kec. Warureja, Kab.Tegal S1-Manajemen 4 P SMA N 2 Pemalang Jl. Kulbanda Gg Kenanga RT 01 RW 08 Beji babadan, Kec. Taman, Kab. Pemalang S1-Manajemen 5 L MAN Pemalang Jl Cempaka Ds Wanarejan utara RT 01 RW 02 Kec. Taman Pemalang S1-Manajemen
Dari Tabel 1 di atas, dipilih empat atribut yang akan digunakan. Karena dalam penelitian ini akan menentukan strategi  promosi  PMB  berdasarkan  banyaknya  daerah  asal  (Kabupaten/Kota)  dari  mahasiswa  baru  yang mendaftar di Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Assholeh Pemalang pada Tahun Ajaran 2018/2019, 2019/2020, 2020/2021, dan 2021/2022.
b. Pre-processing
Proses untuk menghilangkan noise , data duplikasi data yang in-konsisten dan data yang kosong dari data yang ada.
c. Transformation (Transformasi Data)
Proses untuk melakukan transformasi dan konversi terhadap data yang belum mempunyai entitas yang jelas.
1. Transformasi
Atribut yang akan ditransformasikan sebagai berikut:
1.) Atribut Asal Sekolah
Data pada atribut Asal Sekolah berupa identitas sekolah sebelumnya. Dari banyaknya asal sekolah tersebut, Adapun dikelompokkan menjadi 4 kategori : “SMA”, “SMK”, “MA” dan “Lainnya”. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Transformasi Atribut Asal Sekolah No. Asal Sekolah Hasil Transformasi 1 SMA N 2 Pemalang SMA 2 SMK Texmaco Pemalang SMK 3 SMK Amanah Husada 4 MAN Pemalang MA 5 PKBM Agung Nugraha Lainnya
2.) Atribut Alamat Mahasiswa
Data  pada  atribut  Alamat  Mahasiswa  berupa  daerah  berdasarkan  kecamatan  dari masing-masing mahasiswa. Dari beberapa kecamatan tersebut, adapun dikelompokkan menjadi 3  kabupaten  :  Kabupaten  Pemalang,  Kabupaten  Tegal  dan  Kabupaten  Brebes.  Untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Transformasi Atribut Alamat Mahasiswa No. Alamat Mahasiswa (Kecamatan) Hasil Transformasi 1 Kec. Ampelgading
Pemalang 2 Kec. Bantar Bolang 3
Kec. Belik 4 Kec. Bodeh 5 Kec. Comal 6 Kec. Moga 7 Kec. Pemalang 8 Kec. Petarukan 9 Kec. Pulosari
10 Kec. Randudongkal 11 Kec. Taman
12 Kec. Ulujami 13 Kec. Warungpring 14 Kec. Watukumpul 15 Kec. Warureja Tegal 16 Kec. Kedungbanteng
17 Kec. Kramat
18 Kec. Adiwerna
19 Kec. Suradadi 20 Kec. Bumiayu Brebes 21 Kec. Jatibarang 22 Kec. Brebes
2. Konversi
Data  yang  sudah  di  transformasi  kemudian  dilakukan  proses  konversi  dengan  tujuan  untuk mempermudah dalam proses data mining. Atribut yang akan di konversi sebagai berikut: 1.) Jenis Kelamin
Data pada atribut Jenis Kelamin adalah L dan P. Hasil konversi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Konversi Atribut Jenis Kelamin Jenis Kelamin Hasil Konversi L 1 P 2
2.) Asal Sekolah
Data pada atribut Asal Sekolah adalah SMA, SMK, MA dan Lainnnya. Hasil konversi dapat dilihhat pada Tabel 5.
Tabel 5. Konversi Atribut Asal Sekolah Asal Sekolah Hasil Konversi SMA 1 SMK 2 MA 3 Lainnya 4
3.) Alamat Mahasiswa
Data pada atribut Alamat Mahasiswa adalah Kab. Pemalang, Kab. Tegal dan Kab. Brebes. Hasil konversi dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Konversi Atribut Alamat Mahasiswa Alamat Mahasiswa (Kabupaten) Hasil Konversi Pemalang 1 Tegal 2 Brebes 3
4.) Program Studi
Data pada atribut Program Studi adalah S1-Manajemen, S1-Akuntansi dan D3-Manajemen Perusahaan. Hasil konversi dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Konversi Atribut Program Studi Program Studi Hasil Konversi S1-Manajemen 1 S1-Akuntansi 2 D3-Manajemen Perusahaan 3
Hasil data dari keseluruhan proses pre-processing dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 . Potongan Data Setelah Proses Konversi
Jenis Kelamin Asal Sekolah Alamat Mahasiswa Program Studi 2 2 1 1 1 4 1 1 2 2 2 1 2 1 1 1 1 3 1 1
d. Data Mining
Data Mining adalah proses menentukan pola atau informasi menarik dari sekumpulan data dengan teknik, metode atau algoritma tertentu[9] dan menghasilkan pengetahuan baru yang berasal dari data lama yang berguna dalam pengambilan dan menentukan keputusan di masa yang akan datang[10]. Tahap  untuk  membentuk  suatu  pola  dari  data  yang  ada  menggunakan  metode clustering. Clustering adalah  algoritma  pengelompokkan  data  dengan  jumlah  besar  di  proses  menjadi  bagian  kecil  dengan atribut kemiripan tertentu[8]. Analisis clustering dilakukan dengan membagi data dalam satu set menjadi beberapa bagian dengan kesamaan dalam satu kelompok lebih besar dari data yang lain[11]. Dalam penelitian ini menggunakan algoritma K-Means Clustering . K-Means clustering adalah salah satu metode dari proses data mining dimana mengelompokkan data dengan karakteristik yang  sama antara satu sama lain dan memiliki karakteristik yang berbeda dengan data dari kelompok lain[4].
Dasar perhitungan dari algoritma K-means adalah sebagai berikut:
1. Menentukan nilai k yang digunakan sebagai jumlah kluster yang ingin dibentuk. Dalam penelitian ini jumlah centroid yang digunakan sebanyak 3 cluster .
2. Menginisialisasi k pusat klaster atau centroid yang dapat dilakukan secara acak.
Titik cluster yang telah dipilih secara acak dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Titik Pusat Cluster Atribut Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Jenis_Kelamin 2 1 2 Asal_Sekolah 1 2 2 Alamat_Mahasiswa 1 2 1 Program_Studi 1 1 2
3. Menghitung  jarak  dari  setiap  data  ke  pusat  klaster  yang  sudah  ditentukan  dengan  menggunakan persamaan rumus Eucliden Distance , sebagai berikut:
𝑑(𝑃, 𝑄) =   √(∑ (𝑥 𝑗 (𝑃) − 𝑋 𝑗 (𝑄)) 2 𝑝 𝑗=1 ) ………………………………………………………..(1)
Keterangan: d  = titik dokumen P  = data record Q = data centroid
Contoh perhitungan Data ke-1 dapat dilihat sebagi berikut:
d(1,1) = √(𝑥 1 −   𝑦 1 ) 2 +  (𝑥 2 −  𝑦 2 ) 2 +  (𝑥 3 −  𝑦 3 ) 2 +  (𝑥 4 −  𝑦 4 ) 2
d(1,1) = √(2 − 2) 2 +  (2 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 +  (1 − 1) 2
d(1,1) = √1 d(1,1) = 1 d(1,2) = √(𝑥 1 −   𝑦 1 ) 2 +  (𝑥 2 −  𝑦 2 ) 2 +  (𝑥 3 −  𝑦 3 ) 2 +  (𝑥 4 −  𝑦 4 ) 2
d(1,2) = √(1 − 2) 2 +  (4 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 +  (1 − 1) 2
d(1,2) = √2 d(1,2) = 1,4123562 d(1,3) = √(𝑥 1 −   𝑦 1 ) 2 +  (𝑥 2 −  𝑦 2 ) 2 +  (𝑥 3 −  𝑦 3 ) 2 +  (𝑥 4 −  𝑦 4 ) 2
d(1,3) = √(2 − 2) 2 +  (2 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 +  (1 − 1) 2
d(1,3) = √1 d(1,3) = 1
4. Mengelompokkan setiap data berdasarkan jarak terdekat antara data dengan centroid -nya. Hasil dari perhitungan jarak menggunakan rumus Eucliden Distance dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Perhitungan Jarak Terdekat
Data ke- Jenis Kelamin Asal Sekolah Alamat Mahasiswa Program Studi Jarak ke K1 Jarak ke K2 Jarak ke K3 Cluster 1 2 2 1 1 1 1,414213562 1 Cluster 1 2 1 4 1 1 3,16227766 2,236067977 2,449489743 Cluster 2 3 2 2 1 1 1 1,414213562 1 Cluster 1 4 2 2 1 1 1 1,414213562 1 Cluster 1 5 2 2 1 1 1 1,414213562 1 Cluster 1
5. Tentukan  posisi centroid baru  (k).  Lakukan  kembali  langkah  nomer  3  jika  pusat  klaster  masih berubah sampai pusat klaster tidak berubah lagi.
Hasil Akhir Perhitungan Cluster dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Akhir Perhitungan Cluster Data ke- Jenis Kelamin Asal Sekolah Alamat Mahasiswa Program Studi Hasil Cluster Iterasi ke-1 Hasil Cluster Iterasi ke-2 Hasil Cluster Iterasi ke-3 Hasil Cluster Iterasi ke-4 1 2 2 1 1 Cluster 1 Cluster 1 Cluster 1 Cluster 1 2 1 4 1 1 Cluster 2 Cluster 2 Cluster 2 Cluster 2 3 2 2 1 1 Cluster 1 Cluster 1 Cluster 1 Cluster 1 4 2 2 1 1 Cluster 1 Cluster 1 Cluster 1 Cluster 1 5 2 2 1 1 Cluster 1 Cluster 1 Cluster 1 Cluster 1
e. Interpretasi/Evaluasi
Tahap untuk menampilkan output dari pemrosesan Data Mining .
2.2 Landasan Teori
a. Software WEKA
Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) adalah aplikasi open source yang berbasis java dan  dikembangkan  oleh  Universitas  Waikato  di  Selandia  Baru,  berisikan  kumpulan  algoritma  serta visualisasi untuk analisis data dan pemodelan[9]. Dalam penelitian ini menggunakan software WEKA versi 3.8.5. dapat dilihat pada Gambar 2 sebagai berikut.
b. Promosi
Promosi  adalah  kegiatan  dalam  membangun  suatu  kommunikasi  antara  pihak  intitusi  dengan  calon mahasiswa baru dan keluarganya dengan tujuan untuk mempengaruhi keputusan dalam memilih suatu institusi Pendidikan[12]. Ada 5 variabel promotion mix yaitu : periklanan, penjualan personal, promosi penjualan, hubungan masyarakat dam pemasaran langsung. Bauran promosi adalah kombinasi variabel dalam promotion  mix dengan  tujuan  untuk  mencapai  target  dari  program  penjualan  yang  sudah direncanakan[13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan jumlah data sebanyak 453 record data Penerimaan Mahasiswa Baru dengan empat atribut  yaitu  Jenis  Kelamin,  Asal  Sekolah,  Alamat  Mahasiswa  dan  Program  Studi.  Dalam  penelitian  ini menggunakan software WEKA dengan format data Attribute-Relation File Format (.arff) atau Comma Separated Values (.csv).

## 3.1 Uji Cluster Terbaik
Melakukan uji coba untuk mencari k optimal menggunakan Elbow Method . Elbow Method adalah suatu metode yang dipakai untuk menentukan jumlah cluster terbaik dengan melihat persentase perbandingan antara jumlah cluster dimana akan membentuk siku pada suatu titik [14]. Hasil k optimal klaster algoritma k-means dapat dilihat pada Gambar 3 sebagai berikut.
Gambar 3. Hasil k optimal klaster algoritma k-means
Pada Gambar 3. Garis mengalami patahan yang membentuk siku (Elbow Method) pada k = 3. Artinya k optimal-nya adalah k = 3. Dari hasil optimasi diatas, peneliti  menggunakan k = 3  yang  akan digunakan dalam menganalisis pada WEKA.

## 3.2 Implementasi software WEKA
Data  yang  di- cluster -kan  sebanyak  453 record yang  akan  dibentuk  menjadi  3 cluster dengan  metode perhitungan jarak dari setiap data ke pusat cluster menggunakan persamaan rumus Euclidean Distance dan algoritma K-Means Clustering . Software WEKA yang digunakan adalah WEKA versi 3.8.5. Untuk proses pengimplementasian dapat dilihat sebagai berikut.
1. Klik  “ cluster ”  lalu klik  “ choose ”  untuk  memilih algoritma  yang dipakai.  Dalam pengimplementasian software WEKA disini menggunakan algoritma “ SimpleKmeans”. Dapat dilihat pada Gambar 4. Sebagai berikut.
Gambar 4 . Tampilan Pada Metode Cluster
2. Double Click pada bagian yang ditandai dan akan muncul tampilan parameter pengolahan data. Pastikan pada distanceFunction pilih  “ EuclideanDistance  -R  first-last” dan  kolom numClusters diisi  sesuai dengan jumlah cluster yang akan digunakan, lalu klik OK . Dapat dilihat pada Gambar 5 sebagai berikut.
Gambar 5. Tampilan Editor SimpleKmeans
3. Klik Start (pada Gambar 6) untuk melakukan pengolahan data dan menghasilkan output , seperti pada tampilan Clusterer Output (Gambar 7) sebagai berikut.
Gambar 6. Tampilan Pengolahan Data.
Gambar 6. Hasil Clustering Menggunakan Software WEKA
Tabel 9. Hasil Clustering Dengan Tiga Cluster Cluster Ke- (dalam software WEKA) Jumlah Anggota Cluster Cluster 0 189 Cluster 1 186 Cluster 2 78 Keterangan :
a. Cluster 0 yaitu Cluster 1
b. Cluster 1 yaitu Cluster 2
c. Cluster 2 yaitu Cluster 3
Jumlah keseluruhan data yang telah di uji menggunakan software WEKA sebanyak 453 record dengan 3 cluster di peroleh yaitu : Cluster 1 berjumlah 189 (42%), Cluster 2 berjumlah 186 (41%) dan Cluster 3 berjumlah 78 (17%). Dengan kecepatan komputasi sebesar 0.01 detik.
Data yang telah di uji dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering mendapatkan hasil plot , dapat dilihat pada Gambar 6 sebagai berikut.
Gambar 6. Hasil Plot Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Gambar 7. Potongan Hasil Visualisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

## 3.3 Hasil Analisa Uji Coba Software WEKA
Hasil analisa dari uji coba menggunakan WEKA 3.8.5 dengan jumlah data sebanyak 453 record dan 3 cluster , didapatkan jumlah anggota Cluster 1 sebanyak 189 data. Pada atribut “Jenis Kelamin” yang mendominasi adalah P (Perempuan) sebanyak 189 orang. Pada atribut “Asal Sekolah” yang mendominasi adalah SMK (Sekolah Menengah  Kejuruan)  sebanyak  89  sekolah.  Pada  atribut  “Alamat  Mahasiswa”  yang  mendominasi  adalah Kabupaten Pemalang sebanyak 181 kecamatan. Dan pada atribut “Program Studi” yang mendominasi adalah S1- Manajemen sebanyak 189 mahasiswa.
Dan jumlah anggota untuk Cluster 2 sebanyak 186 data. Pada atribut “Jenis Kelamin” yang mendominasi adalah L (Laki-Laki) sebanyak 186 orang. Pada atribut “Asal Sekolah” yang mendominasi adalah SMK (Sekolah Menengah  Kejuruan)  sebanyak  106  sekolah.  Pada  atribut  “Alamat  Mahasiswa”  yang  mendominasi  adalah
Kabupaten Pemalang sebanyak 169 kecamatan. Dan pada atribut “Program Studi” yang mendominasi adalah S1- Manajemen sebanyak 152 mahasiswa.
Sedangkan  jumlah  anggota  untuk Cluster 3  sebanyak  78  data.  Pada  atribut  “Jenis  Kelamin”  yang mendominasi adalah P (Perempuan) sebanyak 78 orang. Pada atribut “Asal Sekolah” yang mendominasi adalah SMK (Sekolah Menengah Kejuruan) sebanyak 52 sekolah. Pada atribut “Alamat Mahasiswa” yang mendominasi adalah Kabupaten Pemalang sebanyak 78 kecamatan. Dan pada atribut “Program Studi” yang mendominasi adalah D3-Manajemen Perusahaan sebanyak 40 mahasiswa.
Dari ketiga cluster tersebut, diperoleh hasil yang paling mendominasi adalah mahasiswa yang berjenis kelamin perempuan dengan asal Sekolah Menengah Kejuruan dari Kabupaten Pemalang dan memilih program studi  S1-Manajemen.  Masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  menentukan  strategi  promosi  berdasarkan  data Penerimaan  Mahasiswa  Baru.  Disini  saya  menggunakan  atribut  daerah  asal  mahasiswa  untuk  melakukan pengelompokkan  daerah  dalam  menentukan  strategi  promosi.  Dimana  kabupaten  yang  paling  mendominasi adalah Kabupaten Pemalang. Kabupaten tersebut tepat/sama dengan alamat dari Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Assholeh Pemalang itu sendiri. Hal itu tentunya memudahkan dan memberikan keuntungan bagi team marketing karena dapat melakukan promosi secara optimal. Strategi promosi yang dilakukan tentunya akan selaras dengan strategi promotion  mix . Team  marketing akan  melakukan  sosialisasi  secara  langsung  kepada  para  siswa/siswi untuk mengenalkan Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Assholeh Pemalang dengan memaparkan visi misi, program studi  dan  beberapa  beasiswa  yang  diadakan.  Membagikan  brosur  dan  menempelkan  pamflet  sebagai  promosi media cetak, melakukan periklanan di sosial media seperti instagram, facebook, twitter dan tentunya website dari Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Assholeh  Pemalang  itu  sendiri.  Selain  itu  dengan  melakukan  promosi  melalui siaran  radio,  promosi  yang  dilakukan  dari  alumni/alumnus  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Assholeh  Pemalang yang  secara  tidak  langsung  akan  mempromosikan  bahkan  mengajak  keluarga  dan  orang-orang  terdekat  untuk mendaftar di Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Assholeh Pemalang.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian menggunakan algoritma K-Means Clustering dari data Penerimaan Mahasiswa Baru pada Tahun Ajaran 2018/2019, 2019/2020, 2020/2021, 2021/2022 di Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi (STIE) Assholeh Pemalang, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Jumlah  data  yang  digunakan  453 record dari  data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  di  Sekolah  Tinggi  Ilmu Ekonomi (STIE) Assholeh Pemalang dan dilakukan uji coba menggunakan software WEKA dengan versi 3.8.5 menggunakan algoritma K-Means Clustering diperoleh 3 cluster yaitu Cluster 1 berjumlah 189 (42%), Cluster 2  berjumlah  186  (41%)  dan Cluster 3  berjumlah78  (17%).  Dengan  kecepatan  komputasi  dari perhitungan menggunakan software WEKA sebesar 0.01 detik.
2. Dari hasil perhitungan menggunakan persamaan rumus Euclidean Distance diperoleh informasi mengenai profil  mahasiswa  yang  mendominasi  dalam  proses  pendaftaran  mahasiswa  baru  tahun  ajaran  2018/2019, 2019/2020,  2020/2021  dan  2021/2022  adalah  mahasiswa  yang  berjenis  kelamin  perempuan  dengan  asal sekolah  yaitu  SMK  (Sekolah  Menengah  Kejuruan)  yang  berasal  dari  Kabupaten  Pemalang  dan  pada  saat mendaftar di Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Assholeh Pemalang memilih program studi S1-Manajemen.
3. Berdasarkan data hasil keseluruhan proses clustering dapat digunakan untuk menentukan strategi promosi yang  mampu  memudahkan  pihak marketing Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  (STIE)  Assoleh  Pemalang supaya proses promosi yang dilakukan lebiih efektif dan efisien, sebagai berikut:
a. Promosi pada persebaran wilayah di Kabupaten yang mendominasi berdasarkan asal sekolah dari calon mahasiswa baru. Proses ini dilakukan dengan mendatangai secara langsung ke sekolah-sekolah dengan tujuan untuk mengenalkan STIE Assholeh Pemalang dikalangan siswa/siswi terutama kelas XII dengan cara sosialisasi secara langsung dan membagikan brosur serta menempelkan pamflet di papan dinding sekolah sebagai media promosi secara cetak.
b. Pihak marketing dapat mengirimkan team yang memiliki pengetahuan dan potensi lebih dari masing- masing program studi untuk melakukan promosi di kabupaten-kabupaten yang memiliki minat lebih besar  pada  program  studi  tersebut  dengan  cara  melakukan  penyelarasan  menggunakan  strategi promotion mix yaitu : periklanan, penjualan personal, promosi penjualan, hubungan masyarakat dam pemasaran langsung.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas Stikubank Semarang dan dosen pembimbing atas dukungan dalam menyelesaikan tugas akhir serta terima kasih kepada pihak STIE Assholeh Pemalang yang telah memberikan  ijin  untuk  melakukan  penelitian  tugas  akhir  sehingga  penulis  dapat  menyelesaikan  tugas  akhir dengan baik.

## REFERENCES
[1] Autoridad Nacional del Servicio Civil, “Fungsi Dan Tujuan Pendidikan Indonesia,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , no. April, pp. 2013–2015, 2021.
[2] K.  Hengki  Primayana,  “Manajemen  Sumber  Daya  Manusia  Dalam  Peningkatan  Mutu  Pendidikan  Di  Perguruan Tinggi,” J. Penjaminan Mutu , vol. 1, no. 2, p. 7, 2016, doi: 10.25078/jpm.v1i2.45.
[3] N. A. Manihuruk, M. Zarlis, E. Irawan, and H. S. Tambunan, “Penerapan  Data Mining Dalam Mengelompokkan Calon  Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,”  vol.  4,  pp.  29–34,  2020,  doi: 10.30865/komik.v4i1.2575.
[4] F. Nasari and S. Darma, “Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015 PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING  PADA  DATA  PENERIMAAN  MAHASISWA  BARU  (STUDI  KASUS :  UNIVERSITAS POTENSI UTAMA),” pp. 6–8, 2015.
[5] J. O. Ong, “Implementasi Algotritma K-means clustering untuk menentukan strategi marketing president university,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. vol.12, no, no. juni, pp. 10–20, 2013.
[6] T. Arifin, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan Siswa Lolos SNMPTN Di SMAN 8 Bandung,” J. Responsif , vol. Vol. 2 No., no. Riset Sains & Informatika, pp. 184–190, 2020.
[7] S. Bayar, “Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 1, pp. 72–77, 2018.
[8] D.  Exasanti  and  A.  Jananto,  “Analisa  Hasil  Pengelompokan  Wilayah  Kejadian  Non-  Kebakaran  Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering pada Dinas Pemadam Kebakaran Kota Semarang,” J. tekno Kompak , vol. 15, no. 2, pp. 63–75.
[9] T. Noviana, J. Jasmir, and Y. Novianto, “Penerapan Data Mining Menentukan Kelompok Prioritas Penerima Bantuan Beras Rastra Dengan Clustering K-Means,” Progr. Stud. Tek. Inform. Stikom Din. Bangsa , pp. 159–174, 2019.
[10] A. K. Wardhani, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien pada Puskesmas Kajen Pekalongan,” J. Transform. , vol. 14, no. 1, pp. 30–37, 2016.
[11] R.  W.  Sari,  A.  Wanto,  and  A. P.  Windarto,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan  Metode  K-Means  (Study  Kasus: Imunisasi Campak Pada Balita Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 224–230, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.930.
[12] E. Sopandi, “STRATEGI PROMOSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU UNTUK PTS (Tinjauan atas kegiatan Promosi  PTS  di  Jawa  Barat  Tahun  2010),” Manajerial ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  87–101,  2011,  [Online].  Available: https://ejournal.upi.edu/index.php/manajerial/article/view/1828.
[13] I.  Kurniawati,  R.  E.  Indrajit,  and  M.  Fauzi,  “Peran  Bussines  Intelligence  Dalam  Menentukan  Strategi  Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru,” vol. 1, no. 2, pp. 70–79, 2017.
[14] R. Nainggolan, R. Perangin-Angin, E. Simarmata, and A. F. Tarigan, “Improved the Performance of the K-Means Cluster Using the Sum of Squared Error (SSE) optimized by using the Elbow Method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1361, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1361/1/012015.