## PEMETAAN DEMOGRAFI DATA PENERIMAAN MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN BUSINESS INTELLIGENCE

## Abstract
[Demographic Mapping of Student Admission Data Using Business Intelligence] Promoting higher education institutions  is  a  crucial  element  in  increasing  the  number  of  new  student  enrollments.  However,  these promotional activities often lack a foundation in relevant data. This research aims to elucidate the demographics, study programs, and preferred admission pathways through the application of business intelligence (BI) on the data of new student admissions at IAIN Pontianak. By analyzing data using business intelligence software, the results  encompass  information  on  the  demographic  characteristics  of  applicants,  their  school  and  regional origins, and the admission pathways. Prospective new  students are predominantly female, aged 18-20 years, mainly  hailing  from  the  city  of  Pontianak,  Kubu  Raya  Regency,  and  Mempawah  Regency.  Lokal  2  and  UM- PTKIN admission pathways are the most sought after, with the Sharia Business Management program being the favorite. It was found that BI is effective in analyzing new student admission data, providing a foundation for improving higher education promotion strategies, and the analysis results can be accessed through a dashboard. This  research  concludes  that  BI  is  effective  in  analyzing  the  demographic  characteristics  of  new  student applicants, enabling institutions to better direct promotion strategies. The Metabase software meets the BI needs of  higher  education,  providing  efficient  information  that  can  be  used  for  evaluation  and  planning  future promotion strategies.
Keywords: business intelligence, data analysis, data visualization.

## Abstrak
Promosi  perguruan  tinggi  menjadi  elemen  krusial  dalam  meningkatkan  jumlah  pendaftar  mahasiswa  baru. Namun, sering kali kegiatan promosi ini tidak didasarkan pada data yang relevan. Penelitian ini bertujuan untuk memaparkan  demografi,  program  studi,  dan  jalur  pendaftaran  yang  diminati  melalui  penerapan  business intelligence  (BI)  pada  data  penerimaan  mahasiswa  baru  IAIN  Pontianak.  Melalui  analisis  data  menggunakan perangkat lunak business intelligence, hasilnya mencakup informasi tentang karakteristik demografi pendaftar, asal sekolah, asal daerah, dan jalur penerimaan. Calon mahasiswa baru didominasi oleh perempuan, berusia 18- 20  tahun,  berasal  terutama  dari  Kota  Pontianak,  Kabupaten  Kubu  Raya,  dan  Kabupaten  Mempawah.  Jalur penerimaan Lokal 2 dan UM-PTKIN menjadi yang paling diminati, dengan program studi Manajemen Bisnis Syariah  menjadi  favorit.  Ditemukan  bahwa  BI  efektif  dalam  menganalisis  data  penerimaan  mahasiswa  baru, memberikan landasan untuk perbaikan strategi promosi perguruan tinggi, dan hasil analisis dapat diakses melalui dashboard. Penelitian ini menyimpulkan bahwa BI efektif dalam menganalisis karakteristik demografi pendaftar mahasiswa baru, memungkinkan perguruan tinggi mengarahkan strategi promosi dengan lebih baik. Perangkat lunak  Metabase memenuhi kebutuhan  BI  perguruan  tinggi, memberikan  informasi  yang  efisien,  dan  hasilnya dapat digunakan untuk evaluasi dan perencanaan strategi promosi mendatang.
Kata Kunci: analisis data, business intelligence, visualisasi data.

## 1. Pendahuluan
Promosi perguruan tinggi merupakan kegiatan yang penting untuk meningkatkan pendaftar pada penerimaan mahasiswa baru. Kegiatan promosi ini bertujuan untuk memberikan informasi kepada calon mahasiswa tentang perguruan tinggi, program studi yang ditawarkan,  dan keunggulan-keunggulan yang dimiliki perguruan tinggi

## Musa Amin
Program Studi Akuntansi Syariah, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, IAIN Pontianak
e-mail : musa@iainptk.ac.id
tersebut  (Garaika  &  Feriyan,  2018).  Pada  umumnya,  kegiatan  promosi  perguruan  tinggi  dilakukan  melalui berbagai media, seperti media cetak, media elektronik, dan media sosial. Namun, kegiatan promosi ini sering tidak berdasarkan data. Padahal, data merupakan komponen yang penting dalam merencanakan strategi promosi, bukan hanya promosi produk bisnis tetapi juga promosi bidang pendidikan (Budiman & Anto, 2019).
Data yang paling dasar yang dibutuhkan oleh pengelola perguruan tinggi untuk melakukan kegiatan promosi perguruan tinggi yaitu data demografi para pendaftar pada penerimaan mahasiswa baru tahun sebelumnya (Indri Puspitasari & Juliono Juliono, 2019). Data demografi dapat memberikan informasi tentang karakteristik calon mahasiswa,  seperti  jenis  kelamin,  usia,  asal  daerah,  dan  minat  studi.  Informasi  ini  dapat  digunakan  untuk menentukan target promosi, pesan promosi, dan media promosi yang tepat (Pratama & Prasetyaningrum, 2021).
Pada aplikasi penerimaan mahasiswa baru IAIN Pontianak, belum tersaji demografi para pendaftar. Masih berupa  data  identitas  pendaftar  yang  masih  perlu  dilakukan  tahapan  analisis  untuk  menggali  karakteristik demografinya. Salah satu solusi yang dapat dijalankan untuk mengatasi permasalahan ini dengan menerapkan business  intelligence . Business  intelligence (BI)  adalah  teknologi  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data secara terintegrasi (Utomo, 2019). BI dapat digunakan untuk menganalisis data  yang  dimiliki  oleh  organisasi,  sehingga  dapat  diperoleh  informasi  yang  berharga  sebagai  bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan atau perencanaan suatu kegiatan (Poerbo P & Susilowati, 2020).
Penelitian  sebelumnya  oleh  Iddrus  dan  Fauzi  Helmi  (2023)  menggunakan  algoritma  K-Means  untuk mengklasterkan  data  penerimaan  mahasiswa  baru  berdasarkan  karakteristik  tertentu  (Iddrus  &  Fauzi  Helmi, 2023). Edhya, B. F. P., dan Susilowati, M. (2022) menemukan bahwa penerapan BI pada data pemasaran dengan menggunakan  metode  Kimball,  ETL,  dan  perangkat  lunak Power  BI  dapat  mempermudah  perusahaan  dalam proses analisis serta pengambilan keputusan yang tepat (Billah Fatkha Putra Edhya & Meme Susilowati, 2022). Penelitian W. Sulistyoningsih, dkk (2023) menunjukkan bahwa penerapan BI dapat membantu perusahaan dalam menganalisis data dan menghasilkan informasi yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan strategis, termasuk strategi pemasaran (W. Sulistyoningsih et al., 2023).
Penelitian kali ini bertujuan untuk melakukan pemetaan demografi, program studi dan jalur pendaftaran yang paling  diminati  oleh  para  pendaftar  melalui  analisis  data  penerimaan  mahasiswa  baru  dengan  menerapkan business intelligence .

## 2. Metode
Alur penelitian terbagi ke dalam 3 tahapan, yaitu identifikasi tujuan bisnis dan pertanyaan analisis, persiapan data, dan analisis data.

## 2.1 Identifikasi Tujuan Bisnis dan Pertanyaan Analisis
Memahami tujuan dan pertanyaan bisnis apa yang ingin dijawab melalui analisis data, serta mengidentifikasi pertanyaan-pertanyaan  yang  perlu  dijawab  menggunakan  data.  Tujuan  bisnisnya  yaitu  untuk  meningkatkan efektivitas  promosi,  memahami  perilaku  pendaftar,  dan  pengambilan  keputusan  promosi  yang  lebih  tepat sasaran.  Sedangkan  pertanyaan  analisisnya  yaitu  apa  saja  karakteristik  demografi  utama  dari  para  pendaftar, bagaimana distribusi demografi para pendaftar, dan bagaimana persebaran jalur penerimaan.

## 2.2 Persiapan Data
Persiapan data yang harus dilakukan yaitu mulai dari pengambilan data dari sumbernya lalu dimasukkan ke staging . Sumber datanya berasal dari database aplikasi penerimaan mahasiswa baru. Lalu, mengidentifkasi tabel, kolom, dan baris data yang dibutuhkan.
Gambar 1. Tabel hasil identifikasi
Melakukan  pemilihan  dan  pembersihan  data,  menghapus  data  yang  tidak  valid  seperti  data  dari  proses pengujian aplikasi, data duplikat, dan data yang tidak relevan. Data yang telah dibersihkan dimasukkan ke dalam
data  warehouse. Proses  persiapan  data  ini  disebut  sebagai Extract,  Transform,  Load (ETL),  proses  untuk mengumpulkan data dari sumber, mengubah formatnya sesuai kebutuhan analisis, dan memasukkannya ke dalam data warehouse (Yetli Oslan & Harianto Kristanto, 2019) .
Gambar 2. Alur data warehouse

## 2.3 Analisis Data
Data yang berada di data warehouse kemudian dimasukkan ke diintegrasikan ke perangkat lunak  BI yaitu Metabase. Metabase adalah perangkat lunak BI dengan lisensi open source yang memudahkan pengguna dalam mengakses, menganalisis, dan memvisualisasikan data dari berbagai sumber, termasuk database relasional, data warehouse , dan data lake . Metabase mampu menyaring atau mengelompokkan data tanpa perlu menggunakan bahasa pemrograman khusus untuk database , yaitu Structured Query Language (SQL). Tapi, Metabase tetap menyediakan antarmuka SQL untuk pengguna yang membutuhkannya. Metabase dapat digunakan oleh analis data untuk membuat dashboard dan laporan data untuk keperluan analisis (Santos et al., 2019).
Gambar 3. Query , hasil query , dan visualisasi hasil query

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam database aplikasi penerimaan mahasiswa baru IAIN Pontianak untuk periode penerimaan tahun ajaran 2023/2024, tercatat sebanyak 2.493 baris data. Setelah melalui tahapan pembersihan data, jumlahnya berkurang menjadi  2.340  baris,  menghasilkan  selisih  sebanyak 153  baris  data  yang  dihapus.  Dari 2.340 baris  data yang sudah dibersihkan kemudian menjadi sumber data untuk dianalisis.
Calon  mahasiswa  baru  didominasi  oleh  perempuan  sebesar  54,96%  (1.286),  sedangkan  laki-laki  sebesar 45,04% (1.054). Analisis usia menunjukkan mayoritas calon mahasiswa baru berusia 18 tahun sebesar 47,26% (1.106), usia 19 tahun sebesar 27,91% (653), dan usia 20 tahun sebesar 10,94% (256).
Gambar 5. Hasil analisis data berdasarkan Jenis Asal Sekolah dan Asal Kabupaten/Kota
Asal  sekolah  calon  mahasiswa  baru  bervariasi  antara  MA  (Madrasah  Aliyah),  SMA  (Sekolah  Menengah Atas),  dan  SMK  (Sekolah  Menengah  Kejuruan).  MA  menjadi  asal  sekolah  paling  diminati  sebesar  45,85% (1.073), diikuti oleh SMA sebesar 33,29% (779), dan SMK sebesar 9,70% (227). Analisis asal kabupaten dan kota  menunjukkan  lima  teratas,  dengan  Kota  Pontianak  mendominasi  sebesar  34,53%  (808),  diikuti  oleh Kabupaten Kubu Raya 16,71% (391), Kabupaten Mempawah 6,54% (153), Kabupaten Sambas 5,77% (135), dan Kabupaten Sanggau 4,62% (108).
Gambar 6. Hasil analisis data berdasarkan Jalur Pendaftaran dan Program Studi
Pendaftaran calon mahasiswa baru dilakukan melalui tiga jalur, yaitu SPAN-PTKIN, UM-PTKIN, dan Lokal 1 dan 2. Jalur Lokal 1 menjadi yang paling diminati sebesar 39,79% (931), diikuti oleh UM-PTKIN 33,59% (786), SPAN-PTKIN 15,09% (353), dan Lokal 2 (Jalur Lokal gelombang ke-2) 11,54% (270). Lima program studi teratas yang diminati adalah Manajemen Bisnis Syariah 12,09% (283), Pendidikan Agama Islam 11,97% (280),  Ekonomi  Syariah  9,62%  (225),  Pendidikan  Guru  Madrasah  Ibtidaiyah  9,62%  (225),  dan  Akuntansi Syariah 7,18% (168).
Hasil analisis yang telah divisualisasikan dapat diakses melalui satu halaman dashboard . Jika diperlukan, halaman dashboard dapat  dibagikan  melalui  URL  publik  (https://namadomain/public/dashboard/kode-unik- dashboard ),  yang  memungkinkan  akses  tanpa  akun  Metabase.  Selain  itu,  dashboard  dapat  disematkan  ke halaman website. Selain divisualisasikan, hasil analisis data juga dapat diunduh dalam empat format, yaitu CSV, XLSX, JSON, dan PNG, sesuai dengan preferensi pengguna.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh beberapa hal sebagai berikut:
1. BI  terbukti  menjadi  solusi  yang  efektif  dalam  menganalisis  data  penerimaan  mahasiswa  baru  untuk mengetahui karakteristik demografi para pendaftar.
2. Perguruan tinggi dapat mengarahkan strategi promosinya dengan lebih baik berdasarkan hasil analisis demografi, jalur pendaftaran, dan peminatan program studi.
3. Calon mahasiswa baru IAIN Pontianak tahun ajaran 2023/2024 sebagian besar perempuan, berusia 18- 20  tahun,  berasal  dari  Kota  Pontianak,  Kabupaten  Kubu  Raya,  dan  Kabupaten  Mempawah.  Mereka umumnya  mendaftar  melalui  jalur  LOKAL  2  dan  UM-PTKIN,  dengan  minat  pada  program  studi  di bidang ilmu ekonomi Islam dan pendidikan agama Islam.
4. Metabase  terbukti  memenuhi kebutuhan  perguruan  tinggi  akan  kebutuhan  perangkat  lunak  BI,  Dapat menganalisis data yang berasal dari database , dan hasil analisisnya dapat divisualisasikan dan disajikan melalui dashboard . Memungkinkan distribusi informasi yang lebih efisien.
5. Perguruan tinggi dapat mengevaluasi kembali strategi promosi yang telah dijalankan sebelumnya dengan merujuk pada hasil analisis data.
Saran untuk penelitian selanjutnya, melibatkan analisis data pendaftar mahasiswa baru selama beberapa tahun terakhir guna mengidentifikasi tren pendaftaran. Selain itu, disarankan juga untuk melakukan analisis yang lebih terperinci berdasarkan program studi, demi memperoleh data yang lebih spesifik untuk mendukung perencanaan pengembangan program studi.

## Daftar Pustaka
Billah  Fatkha  Putra  Edhya,  &  Meme  Susilowati.  (2022).  Business  Intelligence  Data  Marketing  Mengunakan Metode Kimball dan ETL dengan Power BI. KURAWAL Jurnal Teknologi, Informasi Dan Industri , 5 (2), 87–97.
Budiman,  R.,  &  Anto,  R.  (2019).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Lokasi  Promosi  Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Universitas Banten Jaya (Metode K-Means Clustering). ProTekInfo(Pengembangan Riset Dan Observasi Teknik Informatika) , 6 (14), 6. https://doi.org/10.30656/protekinfo.v6i1.1691
Garaika,  G.,  &  Feriyan,  W.  (2018).  Promosi  dan  Pengaruhnya  Terhadap  Terhadap  Animo  Calon  Mahasiswa Baru dalam Memilih Perguruan Tinggi Swasta. Jurnal AKTUAL , 16 (1), 21–27. https://doi.org/10.47232/aktual.v16i1.3
Iddrus, & Fauzi Helmi. (2023). Analisis dan Penerapan Algoritma K-Means Clustering Sebagai Strategi Promosi Penerimaan  Mahasiswa  Baru Pada  Universitas  Wiraraja  . JUSTIFY:  Jurnal Sistem  Informasi  Ibrahimy , 2 (1), 1–11.
Indri  Puspitasari,  &  Juliono  Juliono.  (2019).  Analisis  Segmentasi  Pasar  Dan  Strategi  Pemasaran  Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru di Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi (STIE) Muhammadiyah Pringsewu Tahun 2018. JIEM , 10 (2), 21–39.
Poerbo  P,  H.,  &  Susilowati,  M.  (2020).  Pemanfaatan  Business  Intelligence  di  Perguruan  Tinggi. Kurawal  - Jurnal Teknologi, Informasi Dan Industri , 3 (1), 40–57. https://doi.org/10.33479/kurawal.v3i1.303
Pratama, I., & Prasetyaningrum, P. T. (2021). Pemetaan Profil Mahasiswa Untuk Peningkatan Strategi Promosi Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Predictive  Apriori. Jurnal  Eksplora  Informatika , 10 (2),  159–166. https://doi.org/10.30864/eksplora.v10i2.505
Santos, B., Sério, F., Abrantes, S., Sá, F., Loureiro, J., Wanzeler, C., & Martins, P. (2019). Open Source Business Intelligence  Tools:  Metabase  and  Redash. Proceedings  of  the  11th  International  Joint  Conference  on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management , 467–474. https://doi.org/10.5220/0008351704670474
Utomo, C. E. W. (2019). Implementasi Bussiness Intelligent dalam e-Tourism Berbasis  Big Data. Journal of Tourism and Creativity , 3 (2), 163–178. https://doi.org/10.19184/jtc.v3i2.14065
W . Sulistyoningsih, I Nyoman Yudi Anggara Wiajaya, & Helmy Syah Alam. (2023). Penerapan Model Business Intelligence  Pada  Perusahaan  Retail  XLT  Untuk  Meningkatkan  Strategi  Pemasaran. Jurnal  Ilmiah Teknologi  Informasi Asia , 17 (1), 33–44.
Yetli Oslan, & Harianto Kristanto. (2019). Proses ETL (Extract Transformation Loading) Data Warehouse untuk Peningkatan Kinerja Biodata dalam Menyajikan Profil Mahasiwa Dari Dimensi Asal Sekolah . RSFU , 3 (1), 528–535.