## STUDENTS’ DRIVE FACTORS OF INTEREST TO CHOOSE DARMA AGUNG UNIVERSITY AND SEGMENTATION
Runggu Besmandala Napitupulu )* Lamminar Hutabarat )** Sarman Sinaga )*** Lecturers at the Faculty of Economics, Darma Agung University email : rb.napitupulu@gmail.com

## ABSTRACT
The study aims to find out the main factors that encourage students to choose to study at the University of Darmaa Agung (UDA); To find out the target market for the UDA. Urgency of research is: Additional information for UDA’s management in institutional development; References  to  similar  research  in  the  future;  Increased  research  performance  of  UDA lecturers. Research respondents were 202 new UDA students. The analysis technique used is Cluster Analysis and Exploratory Factor Analysis. Research findings were: The optimal target  market  profile  is  served  by  UDA,  namely:  Birthplace  outside  Medan  in  North Sumatra province; Origin of a high school outside Medan in North Sumatra; The number of family members is above 5 people; Parents work as farmers; Addressing Parents outside Medan  in  North  Sumatra;  Hobbies  Sports,  especially  football.  The  main  factors  that encourage  students  to  choose  UDA  include  the  popularity  of  the  university,  increased skills / expertise, student affairs, and university governance
Keywords: Attributes of  Darma Agung University,Main components, Target market profile.

## PENDAHULUAN
1. Latar Belakang PD-Dikti,  2017,  Universitas  Darma Agung  (UDA)  merupakan  salah  satu  dari 282  perguruan  tinggi  yang  aktif  di Sumatera  Utara.Kotler  et.al,  1995:173  ,
Setiap  perguruan  tinggi  menghadapi persaingan.  Kompetisi  antar  PTS  yang semakin  ketat  dalam  melayani  peserta didik dan stakeholders.
Animo  masyarakat  untuk  kuliah  di UDA  belum  sesuai  dengan  harapan.Jumlah calon  mahasiswa  ikut  seleksi  setiap  tahun ajaran  masih  dibawah  rasio  ideal.(PSMB- UDA,  2017).BAN  –PT,  2011,  Rasio  ideal penerimaan mahasiswa baru yakni 1:5. Dalam upaya memberikan informasi  tentang  kebradaan  UDA  kepada masyarakat, dilaksanakan promosi. Namum demikian, rumusan dan implementasi  program-program  promosi UDA  kepada  masyarakat  dirasakan  belum tepat sasaran 2. Rumusan Masalah Melihat  fenomena  diatas,  maka rumusan masalah dalam riset ini, yakni a.  Faktor-faktor  utama  apakah  yang mendorong  mahasiswa  untuk  kuliah  di Universitas Darma Agung ? b.  Apakah  profil  pasar  sasaran  Universitas Darma Agung sudah relefan
3. Tujuan Penelitian
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian, meliputi: a.  Untuk  mengetahui  faktor-faktor  utama yang  mendorong  mahasiswa  memilih kuliah di UDA
b.  Untuk  mengetahui  profil  pasar  sasaran UDA
4. Urgensi Penelitian Urgensi penelitian ini terdiri dari: a.  Informasi tambahan  bagi  pimpinan UDA dalam pengembangan kelembagaan b.  Referensi  bagi  penelitian  sejenis  pada masa yang akan datang
c.  Meningkatnya  kinerja  penelitian  dosen UDA TINJAUAN  PUSTAKA  DAN  KERANGKA

## KONSEP
1. Tinjauan Pustaka Grand  theory  dalam  membahas indormasi  yang  dikumpulkan  meliputi segmentasi pasar dan perilaku konsumen. a. Segmentasi Pasar
Kotler & Keller, 2011:46, Segmentasi  adalah  membagi  sebuah  pasar menjadi kelompok-kelompok pembeli dengan  keinginan,  karakteristik,  atau perilaku yang berbeda-beda.Fred C. Allvine, 1987:  153,  Segementasi  pasar  adalah proses  pembagian  pasar  menjadi  dua bagian  atau  lebih,  masing-masing  dengan kebutuhan  yang  unik  ,  dan  kemudian mengembangkan  produk  dan  program pemasaran  terkait  untuk  memenuhi kebutuhan  satu atau  lebih  segmen-segmen ini.
Tjiptono,  et.  al,  2012:  150, Segmentasi  pasar  dapat  diartikan  sebagai proses mengelompokan pasar keseluruhan yang  heterogen  menjadi  kelompok  - kelompok  atau  segmen-  segmen  yang memiliki kesamaan dalam hal kebutuhan,keinginan,perilaku dan/atau respon  terhadap  program  pemasarn spesifik. Philip Kotler, 2009: 112, merumuskandasar-dasar  untuk  membuat segmentasi pasarkonsumen sebagai berikut : Segmentasi Geografis, Segmentasi Demografi,  Segmentasi  psikografis,  dan
Segmentasi perilaku.
b. Perilaku Konsumen Duncan,  Tom.  2005:211,  Perilaku konsumen  adalah  proses  dan  aktivitas ketika  seseorang  berhubungan  dengan pencarian, pemilihan, pembelian, penggunaan,  serta  pengevaluasianproduk dan  jasa  demi  memenuhi  kebutuhan  dan keinginan. Swastha  et.al,  2007:69,  Perilaku konsumen  bisa  diartikan  sebagai  suatu kegiatan-kegiatan  individu  yg  secara langsung  terlibat  dalam  menbisakan  serta menggunakan barang-barang dan jasa-jasa, termasuk di dalamnya proses pengambilan keputusan  pada  persiapan  dan  penerapan kegiatan. Phillip  Kotler,  2003:202,  Perilaku pembelian  konsumen  dipengaruhi  oleh empat faktor, yakni: Faktor budaya, Faktor Sosial,  Pribadi,  dan  Psikologis.  Olson,et.al,
2008:  156,  Perilaku  konsumen  perlu dipahami  dan  dianalisis  agar  dapat menciptakan strategi pemasaran yang lebih baik. 2. Kerangka Konsep Masyarakat pada umumnya memiliki  minat  untuk  meningkatkan ketrampilan  atau  keahlian.Minat  yang dimiliki  merupakan  faktor  pendorong untuk  mencari  perguruan  tinggi.  Lembaga ini diharapkan dapat memfasilitasi peningkatan    jenjang  pendidikan  sesuai dengan kompetensi masing-masing.
Sumber: Dikembangkan oleh tim peneliti, 2017
Gambar.Kerangka konsep penelitian.
Minat terhadap PT Karakteristik Masyarakat Profil pasar sasaran Tawaran/ Atribut PT Faktor – Faktor Pendorong PT. Pilihan Mahasiswa
Mereka  memililki  karakteristik  yang beraneka ragam, mulai dari alamat tempat tinggal,  umur,  keluarga,  hobbi,  pekerjaan, pendapatan,  dan  lain-lain.Ciri-ciri  individu terkait  dengan  perilaku  dalam  memilih perguruan  tinggi.  Disisi  lain  berbagai lembaga  pendidikan  tinggi  menawarkan pelayanan  pendidikan  tinggi.  Universitas
Darma  Agung  memiliki  berbagai  atribut terkait  dengan  upaya-upaya  pemberian layanan bermutu kepada khalayak. Kredibilitas universitas yang dicirikan oleh berbagai atributnya akansangat  berperan  dalam  memikat calon-calon  mahasiswa  baru.  Perguruan tinggi  yang  menarik  akan  mendorong calon-calon mahasiswa untuk mendaftarkan diri dalam setiap penerimaan  nahasiswa.  Kerangka  pikir tersebut disajikan pada gambar diatas.

## METODE PENELITIAN
1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi  Penelitian  di  Universitas  Darma Agung beralamat di Jalan DR.TD.Pardede nomor  21  Medan.Waktu  pelaksanaan berlangsung  dari  bulan  Agustus  2017 hingga Juli 2018 2. Jenis dan Pengukuran Data Jenis  data  yang  digunakan  yakni ordinal.Ukuran  data  dengan  skala  likert berjangkauan 1 – 7. 3. Populasi dan sampel Populasi penelitian yakni jumlah seluruh mahasiswa  (student  body)  Universitas Darma  Agung  pada  tahun  ajaran 2016/2017.Menurut  pangkalan  data DIKTI sebanyak 5.228 orang. Hair  et  al.  (1998),  ukuran  sampel  yang dibutuhkan  untuk  data  multivariat adalah  antara  100-200.  Semakin  besar respoden  semakin  baik.Jumlah  sampel dalam  penelitian  ini  sebanyak  202 orang.Sampel  merupakan  mahasiswa baru  pada  Fakultas  Ekonomi,  Hukum,
Teknik, dan Pertanian.
4. Metode Pengumpulan data Data  primer  dikumpulkan  dengan menyebarkan kuessioner terhadap respoden.Distribusi  kuessioner  dilakukan secara aksidental.Mereka kebetulan bertemu  dengan  enumerator  di  fakultas masing-masing  diajukan  angket  untuk diisi.Seluruh atribut UDA diukur dengan 38 indikator.Angket yang dikembangkan mencakup 104 butir pernyataan/pertanyaan.Butir  pertanyaan menggali  informasi  tentang  respon  atau persepsi  mahasiswa  terhadap  atribut- atribut tersebut. 5. Teknik Analisis Data a. Teknik Clustering. Teknik  clustering  dilakukan  untuk pengelompokan  respoden  berdasarkan jawaban  mereka.  Tanggapan  terhadap pernyataan-pernyataan  ditabulasi  menjadi matrik data input. Secara umum metode K- Means  Cluster  Analysis menggunakan algoritmasebagai  berikut  (Agusta  Y,
2007:126).
Penentuan centroid awal  dilakukan secara random /acak  dari  objek-objek yang tersedia  sebanyak k  cluster ,  kemudian untuk  menghitung centroidcluster ke- i berikutnya , digunakan  rumus  sebagai berikut : n
∑ Xi i=1 V =                   ;  i = 1, 2, 3, ...n ………………………………………….1 n Dimana: V= Centroid pada cluster Xi = Objek ke-i n : banyaknya objek/jumlah objek yang menjadi anggota cluster Untuk  menghitung  jarak  antara  objek  dengan centroid penulis  menggunakan Euclidian Distance. n d ( x , y ) =  ‖ x – y ‖ =         ∑  ( xi – yi ) 2 ; i = 1, 2, 3 … n …………….2 i=1
Dimana: xi = objek x ke i yi = jarak y ke i n : banyaknya objek
b. Analisis Faktor Eksploratori
Teknik  ini  digunakan  untuk mereduksi  butir-butir  pernyataan.Jawaban yang dikumpulkan per pernyataan ditabulasi.  Selanjutnya  digunakan  sebagai data  mentah  untuk  analisis  faktor eksploratori. Supranto,  2004,    Jika  vektor  acak ( random  vector ) X=X 1 ,X 2 ,X 3 ,…Xp mempunyai vektor  rata-rata µ dan  matriks  ragam peragam Σ , secara linear bergantung pada sejumlah  faktor  yang  tidak  teramati F 1 ,F 2 ,F 3 ,… Fm yang  disebut  faktor  umum ( common  factor )  dan ε 1 , ε 2 , ε 3 ,… εp yang disebut faktor khusus ( specific factors ).
Maka model dari analisis faktor adalah:
X 1 − μ 1 = l 11 F 1 + l 12 F 2 +…+ l 1m F m + ε 1 X 2 − μ 2 = l 21 F 1 + l 22 F 2 +…+ l 2m F m +ε 1 ⋮ ………… …………………….3 Xp − μp = lp 1 F 1 + lp 2 F 2 +…+ lpmFm + εp Dan jika kita akan menuliskannya kedalam notasi matriks, bentuknya sebagai berikut: X(p×1) − μ = L(p×m)F(m×1) + εp …………………………………….4 Keterangan:
X = vektor variabel asal µ = vektor rata-rata variabel asal L = matrik loading factor F = vektor faktor bersama ε = vektor faktor spesifik Pembentukan model di atas dilakukan berdasarkan asumsi-asumsi berikut:
1). E(F) = 0(m×1)
2). Cov(F) = E(FF‘) = I(m×m) 3). E(ε) = 0(p×1)
4). Cov ( ε )= E ( εε ‘)=Ψ( p × p )= .        .
5). Cov(ε,F) = E(εF‘) = 0(p×m) Struktur kovarian untuk model faktor orthogonal adalah:
1). Cov(X) = LL‘+ Ψ ; atau Var(Xi) = l 2 i 1 + l 2 i 2 +…+ l 2 im +Ψi Cov(Xi,Xj) = li 1 lj 1 + li 2 lj 2 +…+limljm 2). Cov(X,F) = L ; atau Cov(Xi,Fj) = lij
Model   ( X − μ )  = LF + ε adalah  linear  dalam faktor umum. Bagian dari Var Xi yang dapat diterangkan  oleh  m  faktor  umum  disebut communality ke-i, sedangkan bagian-bagian
dari Var Xi yang merupakan faktor spesifik disebut uniqueness atau keragaman spesifik ( spesific varians ) ke-i.
Maka variansya dapat ditulis sebagai berikut: σii= l2i1 + l2i2 + l2i3 + ⋮ + l2im + ψi = h2i + ψi ……………………….5 Keterangan: lij = loading factor
l 2 i = Communality ke-i ψi = keragaman spesifik ke-i
Nilai loading menunjukkan  korelasi  antara faktor  umum  yang  terbentuk  dengan variabel  asal,  semakin  besar  nilai loading maka  semakin  erat  hubungan  diantara keduanya. IV. Hasil dan Pembahasan 1. Clustering mengacu tanggapan mahasiswa terhadap atribut UDA Penetapan  centroid  akan  terjadi secara  acak.  Masing  –masing  respoden akan  tergerombol  sesuai  dengan  pusat klaster  yang  terbentuk.  Jarak  setiap respoden  terhadap  dua  centroid  yang terbentuk disajikan pada tabel 1 Tabel 1 Jarak cluster 1 dan cluster 2 ke pusat masing-masing cluster No. Urut Jarak ke pusat cluster 1 Jarak ke pusat cluster 2 No.Resp. Cluster Jarak ke pusat cluster No.Resp. Cluster Jarak ke pusat cluster 1 1 1 6.88694 3 2 3.0024 2 2 1 4.47537 4 2 3.92952 3 5 1 7.36988 6 2 3.56168 4 7 1 7.32679 13 2 2.52353 5 8 1 4.42091 15 2 3.23174 6 9 1 3.10595 20 2 5.15495 7 10 1 3.98623 23 2 5.89895 8 11 1 5.02458 24 2 3.31192 9 12 1 6.38795 25 2 5.00853 10 14 1 3.56367 27 2 3.11041 11 16 1 6.0919 30 2 4.86511 12 17 1 3.06421 33 2 2.87139 13 18 1 3.16098 35 2 3.51316 14 19 1 3.93143 39 2 3.02035 15 21 1 6.43307 41 2 2.20689 16 22 1 4.75293 43 2 2.54767 17 26 1 3.33556 44 2 2.24534 18 28 1 2.89827 46 2 2.87031 19 29 1 2.99423 49 2 2.90752 20 31 1 5.1583 50 2 4.16714 21 32 1 4.04192 51 2 3.01853 22 34 1 2.37677 52 2 2.39173 23 36 1 5.18752 53 2 2.83321 24 37 1 5.74368 54 2 3.16251 25 38 1 4.90784 56 2 2.23109 26 40 1 4.712 61 2 4.78923 27 42 1 5.34241 63 2 3.87101 28 45 1 3.93976 64 2 3.47611 29 47 1 3.54097 65 2 2.19283
No. Urut Jarak ke pusat cluster 1 Jarak ke pusat cluster 2 No.Resp. Cluster Jarak ke pusat cluster No.Resp. Cluster Jarak ke pusat cluster 30 48 1 3.53505 66 2 1.9891 31 55 1 3.54045 67 2 5.37113 32 57 1 3.43662 69 2 3.3831 33 58 1 3.96127 70 2 3.37392 34 59 1 3.70901 71 2 4.03496 35 60 1 3.18196 72 2 3.33441 36 62 1 3.31861 73 2 3.07382 37 68 1 5.22814 74 2 2.69876 38 76 1 3.18998 75 2 2.19694 39 77 1 4.61177 80 2 4.13198 40 78 1 3.01818 81 2 3.53894 41 79 1 3.23404 82 2 2.79313 42 84 1 2.65294 83 2 2.96406 43 85 1 3.12652 90 2 3.72613 44 86 1 4.03747 92 2 7.41054 45 87 1 4.54894 95 2 4.69441 46 88 1 4.27076 96 2 2.9697 47 89 1 3.39416 98 2 3.42064 48 91 1 2.97737 100 2 2.43782 49 93 1 5.04112 102 2 7.36889 50 94 1 2.61654 104 2 3.51469 51 97 1 3.18055 105 2 2.87851 52 99 1 3.17042 109 2 4.73881 53 101 1 3.93247 110 2 2.71695 54 103 1 6.34906 111 2 5.60725 55 106 1 3.37439 112 2 4.3214 56 107 1 4.50783 113 2 3.92309 57 108 1 4.69065 114 2 3.79817 58 115 1 4.51277 120 2 4.3604 59 116 1 4.33773 122 2 3.06195 60 117 1 4.32169 123 2 4.2199 61 118 1 4.90582 125 2 4.33376 62 119 1 4.73161 127 2 2.79568 63 121 1 5.44041 128 2 3.08451 64 124 1 4.05374 129 2 3.77841 65 126 1 5.86192 130 2 3.29708 66 133 1 5.45874 131 2 2.44275 67 135 1 5.24147 132 2 3.1279 68 136 1 4.60132 134 2 3.89435 69 142 1 5.71563 137 2 2.81771 70 143 1 6.02553 138 2 4.08364
No. Urut Jarak ke pusat cluster 1 Jarak ke pusat cluster 2 No.Resp. Cluster Jarak ke pusat cluster No.Resp. Cluster Jarak ke pusat cluster 71 144 1 3.4883 139 2 3.87374 72 145 1 5.40711 140 2 3.80913 73 146 1 5.85058 141 2 3.4504 74 151 1 2.42263 147 2 1.97449 75 153 1 2.1896 148 2 3.18469 76 154 1 3.55346 149 2 2.30562 77 164 1 4.23192 150 2 3.31682 78 167 1 2.33999 152 2 5.44799 79 168 1 2.90866 155 2 3.66866 80 171 1 2.71573 156 2 2.90173 81 173 1 2.57794 157 2 3.6399 82 176 1 3.43252 158 2 3.33713 83 177 1 6.23323 159 2 3.39682 84 180 1 2.94056 160 2 3.37143 85 183 1 4.67024 161 2 3.06136 86 184 1 5.25007 162 2 3.28751 87 185 1 4.69303 163 2 5.33687 88 187 1 2.39623 165 2 5.39342 89 188 1 4.72977 166 2 2.91223 90 189 1 3.72484 169 2 3.49594 91 190 1 3.36273 170 2 2.64504 92 191 1 2.44001 172 2 4.78211 93 192 1 3.24312 174 2 3.65332 94 193 1 2.70146 175 2 3.34679 95 194 1 5.44396 178 2 2.29024 96 195 1 4.24255 179 2 4.12777 97 196 1 2.48573 181 2 4.07639 98 197 1 2.78125 182 2 4.18482 99 198 1 2.4367 186 2 5.1565 100 199 1 2.88376 101 200 1 4.38038 102 201 1 3.53048 103 202 1 5.76126 Jumlah 426.65647 355.0529 Rerata 4.14230 3.58639 Sumber: Diolah dari data primer, 2018 Pada  klaster  1  terdapat  103  respoden. Jarak  respoden  terdekat  ke  pusat  klaster itempati  oleh  respoden  153  dengan  jarak 2.1896.  Jarak  respoden  terjauh  dari  pusat klaster  ditempat  oleh  respoden  1  dengan jarak  6.88694.  Rata-rata  jarak  respoden terhadap pusat klaster sebesar 4.14
Pada  klaster  2  terdapat  99
respoden.Jarak  terdekat  terhadap  pusat klaster  ditempati  oleh  respoden  147 dengan  jarak  1.97449.  Jarak  terjauh  dari pusat  klaster  berada  pada  respoden  152 dengan  jarak  5.44799.  Jarak  rata-rata respoden ke pusat klaster sebesar 3.59.Jika jarak semakin kecil, maka semakin dekat ke pusat  klaster  berarti  similaritas  respoden bersangkutan semakin tinggi. Setiap respoden memiliki karakteristik spesifik. Pada sisi lain masing- masing respoden tergerombol pada cluster 1  dan  cluster  2.  Kaitan  antara  cluster  2 dengan karakteristik masing-masing sampel disajikan pada tabel 2 Tabel 2 Karakteristik dominan respoden klaster 2 No Karakteristik dominan Orang Persentase 1 Tempat Lahir : Luar Medan dalam provinsi Sumatera Utara 83 83.84% 2 Jumlah Anggota Keluarga :diatas 5 orang 71 71.72% 3 Sumber Biaya Kuliah : Orang Tua 58 58.59% 4 Asal SMU: Luar Medan (Sumatera Utara) 81 81.82% 5 Hobi: Olahraga 54 54.55% 6 Olahraga Kesukaan : sepak bola 28 28.28% 7 Film Kesukaan: Action 20 20.20% 8 Pekerjaan Orang Tua: Petani 62 62.63% 9 Pendapatan Orang Tua : 1 – 5 juta per bulan 35 35.35% 10 Alamat Orang Tua: Luar Medan (Sumatera Utara) 60 58.25% 11 Jumlah 552 555.23% 12 Rata-rata 55.2 55.52% Sumber: Diolah dari rekap Indentitas respoden, 2018 Beberapa  karakteristik  respoden  pada klaster  2  yang  paling  tinggi  persentasenya yakni:  Tempat  lahir  di  luar  Medan  dalam provinsi  Sumatera  Utara  sebanyak  83%; Asal  SMU  luar  Medan  (Sumatera  Utara) sebesar  81.82%;    Jumlah  anggota  keluarga :diatas  5  orang  sebanyak71%;    Pekerjaan Orang Tua sebagai petanisebanyak 62.63%; Sumber  Biaya  Kuliah  dari  orang  tua sebanyak  58.59%.  Alamat  Orang  Tua  di luar  Medan  (Sumatera  Utara)  sebanyak 58.25%; Hobi Olahraga  sebanyak 54.55% , kebanyakan olah raga sepak bola. 2. Penetapan faktor utama memilih UDA Hasil  ektraksi  dari  komponen- komponen faktor-faktor memilih Universitas  Darma  Agung  diperoleh sebanyak 30 variabel.Keseluruhan variabel direduksi menjadi 4 komponen utama.Komponen-komponen tersebut dinilai  layak  karena  telah  melalui  uji  yang dipersyaratkan. Uji tersebut  antara  lain  uji KMO,  Uji  Barlett,  Uji  MSA,  Comunalities, Eigen Value, dan Scatterplot. Pengelompokan  variabel  dengan  metode principal  component  analysis  kedalam empat  komponen  utama  disajikan  pada tabel 3 Tabel 3 Matrik komponen utama Faktor Component 1 2 3 4 X2 .699 .136 -.207 .231 X4 .751 -.210 -.021 -.132 X8 .434 .336 -.279 .478 X9 .805 -.004 -.267 .080 X10 .620 .393 -.329 .043 X11 .599 .403 -.346 -.103 X12 .759 -.052 -.061 -.150
X13 .753 -.431 -.018 -.123 X14 .757 -.440 -.053 -.008 X15 .784 .039 -.203 .004 X16 .811 -.122 -.092 -.111 X17 .718 -.547 -.018 -.143 X18 .741 -.529 -.007 -.060 X19 .755 -.113 -.115 .056 X20 .820 .046 -.163 .037 X21 .732 .161 -.086 .182 X22 .762 .007 -.071 .048 X23 .727 .325 -.217 -.137 X25 .711 .017 -.059 -.241 X26 .812 -.097 .060 -.042 X28 .484 .510 .082 -.466 X29 .760 -.035 .157 -.043 X31 .692 .302 .229 -.202 X32 .719 -.340 .181 .149 X33 .663 .215 .388 .034 X34 .710 -.328 .194 .284 X35 .574 .282 .402 .401 X36 .788 .090 .229 .226 X37 .678 .341 .388 -.161 X38 .684 .267 .338 -.031 Sumber: Diolah dari data primer, 2018
Terdapat  30  variabel  yang  diekstrak menjadi  4  faktor  utama.Beberapa  variabel masih  diragukan  apakah  tempatnya  pada kelompok  1  atau  kelompok  2.Factor loading  X17  dan  X18  sama-sama  diatas 0.50  pada  komponen  utama  1  dan komponen  utama  2.  Oleh  sebab  itu  masih perlu dilakukan proses lanjutan. Reduksi terhadap komponen- komponen  menghasilkan  4  komponen utama.  Namun  beberapa  variabel  masih diragukan  kepada  faktor  mana  akan dimasukkan.  Untuk  lebih  memperjelas setiap  komponen  masuk  kefaktor  utama tertentu, perlu dilakukan rotasi. Hasil rotasi dengan  metode  verimax  disajikan  pada tabel 4 Tabel  4  Komponen  ekstrak  setelah  rotasi  dengan metode varimax Faktor Component 1 2 3 4 X2 0.362 0.617 0.133 0.272 X4 0.683 0.227 0.282 0.165 X8 0.008 0.722 -0.067 0.286 X9 0.557 0.587 0.209 0.161 X10 0.155 0.696 0.356 0.118 X11 0.153 0.643 0.462 0.027 X12 0.580 0.319 0.373 0.168 X13 0.841 0.136 0.166 0.120 X14 0.837 0.203 0.071 0.151 X15 0.519 0.524 0.290 0.172
X16 0.663 0.350 0.323 0.168 X17 0.902 0.062 0.109 0.069 X18 0.894 0.106 0.066 0.131 X19 0.596 0.407 0.176 0.214 X20 0.533 0.531 0.288 0.234 X21 0.367 0.544 0.213 0.355 X22 0.515 0.430 0.252 0.274 X23 0.295 0.573 0.517 0.137 X25 0.511 0.288 0.458 0.121 X26 0.629 0.287 0.307 0.320 X28 0.025 0.209 0.810 0.139 X29 0.545 0.224 0.333 0.385 X31 0.275 0.225 0.606 0.412 X32 0.708 0.134 0.021 0.410 X33 0.278 0.161 0.395 0.614 X34 0.675 0.180 -0.077 0.486 X35 0.121 0.284 0.118 0.789 X36 0.436 0.349 0.212 0.613 X37 0.225 0.146 0.613 0.553 X38 0.266 0.201 0.471 0.566 Sumber: Diolah dari tabel 3, 2018 Faktor-faktor utama yang terbentuk  sebanyak  4  kelompok.Deskripsi masing-masing kelompok (komponen utama) diuraikan berikut ini. Kelompok  faktor  utama  1  mencakup  12 faktor disajikan pada tabel 5 Tabel 5 Kelompok faktor utama 1setelah rotasi meliputi No Factor loading Notasi Deskripsi 1 0.683 X 4 Program studi terakreditasi baik 2 0.580 X 12 Metode pembelajaran yang efektif 3 0.841 X 13 PTS tertua di Medan 4 0.837 X 14 Ingin menjadi alumni UDA 5 0.663 X 16 Sistim perkuliahan yang teratur 6 0.902 X 17 Ingin membanggakan orang tua 7 0.894 X 18 Mencari gelar 8 0.596 X 19 Mencari relasi 9 0.533 X 20 Menambah pengalaman 10 0.515 X 22 Lahan kampus yang luas 11 0.511 X 25 Banyak lulusan berhasil 12 0.629 X 26 Ada jurusan yang disukai 13 0.545 X 29 Tersedia beasiswa 14 0.708 X 32 Uang kuliah dapat dicicil 15 0.675 X 34 Dapat bekerja sambil kuliah Sumber: Diolah dari tabel 4
Berdasarkan  deskripsi  masing  faktor  yang berada  pada  kelompok  1.Paling  sesuai disebut popularitas universitas.Selanjutnya kelompok  fakator  utama  2  sesudah  rotasi disajikan pada taabel 6.

## Tabel 6 Kelompok faktor utama  2setelah rotasi
No Factor loading Notasi Deskripsi 1 0.617 X 2 Kampusnya bagus 2 0.722 X 8 Mengenal banyak senior 3 0.587 X 9 Dosen yang profesional 4 0.696 X 10 Lingkungan bersih 5 0.643 X 11 Tempat praktikum memadai 6 0.524 X 15 Solidaritas tinggi 7 0.544 X 21 Ingin mencapai cita-cita 8 0.573 X 23 Meningkatkan potensi diri untuk memperoleh pekerjaan Sumber: diolah dari tabel 4
Kelompok  faktor  utama  2  merupakan kumpulan  dari  8  faktor.Setiap  faktor memiliki  deskripsi  masing  sesuai  terlihat pada  tabel  6.Kelompok  ini  paling  relefan disebut peningkatan ketrampilan/keahlian. Kelompok  faktor  utama  3  terdiri dari  3  faktor.  Deskripsi  masing  –  masing faktor disajikan pada tabel 7 Tabel 7 Kelompok faktor utama  3 setelah rotasi No Factor loading Notasi Deskripsi 1 0.810 X 28 Fasilitas lengkap 2 0.606 X 31 Banyak kegiatan kemahasiswaan 3 0.613 X 37 Kerjasama dengan alumni Sumber: diolah dari tabel 4 Berdasarkan  deskripsi  faktor-faktor  yang terkumpul dalam kelompok 3, paling sesuai disebut faktor utama kemahasiswaan. Kelompok paling terakhir yakni keempat meliputi 3 faktor.Masing-masing deskripsi faktor-faktor disajikan pada tabel 8. Tabel 8 Kelompok faktor utama  4 setelah rotasi No Factor loading Notasi Deskripsi 1 0.614 X 33 Pelayanan yang baik 2 0.789 X 35 Ajakan teman 3 0.613 X 36 Visi-misi yang bagus 4 0.566 X 38 Kerjasama dengan perusahaan Sumber: diolah dari tabel 4 Dalam kelompok 4 yang meliputi 4 Faktor lebih relefan  disebut faktor utama tata kelola universitas

## SIMPULAN DAN REKOMENDASI
1. Simpulan
a.  Segmen  pasar  Universitas  Darma  Agung berdasarkan  perilaku  atau  sikap mahasiswa  terdiri  dari  2  segmen (segmen 1 dan segmen 2). b.  Segmen  2  berbeda  signifikan  dengan segmen 1 c. Similaritis terhadap pusat klaster 2 lebih tinggi daripada klaster 1 d.  Profil  pasar  sasaran  yang  optimal dilayani oleh UDA yakni:
1) Tempat  lahir  di  luar  Medan  dalam provinsi Sumatera Utara 2) Asal  SMU  luar  Medan  di  Sumatera Utara
3) Jumlah  anggota  keluarga  :diatas  5 orang.
4) Pekerjaan Orang Tua sebagai petani 5) Alamat  Orang  Tua  di  luar  Medan  di Sumatera Utara 6) Hobi Olahraga terutama sepakbola e.  Ekstraksi  terhadap  mahasiswa  UDA berdasarkan  respon  terhadap  atribut Universitas terdiri dari 4 faktor/komponen  utama  dalam  kaitan dengan pilihan. f.  Faktor utama yang mendorong mahasiswa  memilih  UDA  mencakup popularitas  universitas,  peningkatan ketrampilan/keahlian,  kemahasiswaan,
dan tata kelola universitas.
2. Rekomendasi
a.  Wilayah  sasaran  program-program peningkatan animo masyarakat terhadap Universitas  Darma  Agung  hendaknya diutamakan  di  luar  kota  Medan  dalam provinsi Sumatera Utara b.  Pesan-pesan  komunikasi  pemasaran UDA  sebaiknya  disesuaikan  dengan budaya keluarga petani c.  Pertandingan-pertandingan  sepakbola antar  Sekolah  menengah  Atas  di Sumatera  Utara  hendaknya  terorganisir dan  dilaksanakan  secara  berkala  oleh
UDA d. Publikasi-publikasi tentang kegiatan dan kinerja  UDA  perlu  ditingkatkan  dalam rangka popularitas lembaga. e.  Sumberdaya  yang  diperlukan  dalam peningkatan ketrampilan/keahlian mahasiswa penting dioptimalkan f.  Peningkatan  mutu  tatakelola  perguruan tinggi  penting  ditingkatkan  secara berkelanjutan.

## DAFTAR PUSTAKA
Agusta,  Y.  2007.  K-Means-Penerapan,
Permasalahan  dan  Metode  Terkait. Denpasar,  Bali:  Jurnal  Sistem  dan Informatika Vol.3, pp : 47-60. BAN  –PT,  2011,  Buku  VI  Matrik  Penilaian Badan Akreditasi Nasional Perguruan Perguruan Tinggi. Duncan, Tom. 2005, Principles of Advertising  &  IMC,  Second  Edition. McGraw-Hill, Inc. Fred.C.Allvine, 1987, Marketing Principle and Practice, San Diego, Harcourt Brace Javanovich Publishers Hair,et.al,  Multivariate  Data  Analysis,1998, Fifth  Edition,  Prentice  Hall,  Upper Saddle River : New Jersey. Keller, K. L., & Kotler, P. ,2011. Marketing Management (14 ed.). New Jersey:
Prentice Hall.
Kotler, Philip and Keller, Kevin Lane, 2009, Marketing Management, Thirteenth Edition,  Pearson Education, Inc. ----------------  &  Karen  F.A.Fox,  1995, Strategic  Marketing  for  Educational Institution  ,  Second  Edition,  New Jersey, Prentice-Hall Inc. ----------------- ,2003, Manajemen Pemasaran, edisi kesebelas, Jakarta: Indeks kelompokGramedia. Olson, Jerry and Paul Peter. 2008. Consumer
Behavior  &  Marketing  Strategy,  7th edition . New York: McGraw Hill PDDIKTI, 2017,  Perguruan Tinggi Swasta di Sumatera utara,
https://forlap.ristekdikti.go.id/pergu ruantinggi/search/20 , diakses tanggal 30 Nopember 2017 Panitia  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  UDA, 2017, Laporan Pelaksanaan Penerimaan mahasiswa baru. Supranto,  2004,  Analisis  Multivariat:  Arti dan Intepretasi, Jakarta, Rineka Cipta. Swastha  &Handoko  ,1997,  Manajemen Pemasaran Modern, Liberty, Yogyakarta Tjiptono,Fandy,  Gregorius  Chandra,2012, Pemasaran  Strategik,  Yogyakarta, Andi