## APLIKASI PEMILIHAN STRATEGI PROMOSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU POLITEKNIK NEGERI TANAH LAUT MENGGUNAKAN METODE

## K-MEANS CLUSTERING
Veri Julianto 1) , Jaka Permadi 2) , Noviyanti 3)
1 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut email: verijulianto@gmail.com
2 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut email: jakapermadi.88@gmail.com
3 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut email: noviino66@gmail.com

## Abstact
Politeknik  Negeri  Tanah  Laut  in  order  to  improve  the  new  student  admission,  has  adopted  numerous  type  of promotion strategies. The strategies are among others high school visits, banner displays, brochure distribution, and  promotions  via  social  media.  However,  those  strategies  adopted  by  Politeknik  Negeri  Tanah  Laut  are admittedly  costly.  Application  of  Selecting  Promotion  Strategy  Enrollment  of  New  Students  in  the  Politeknik Negeri Tanah Laut is an application used to help determine what kind of promotional strategy is likely to be more accurate and more planned as the guidance as well as the reference in order to increase the enrollment percentage of new students. The determination of such promotional media’s outcomes is supported by applying the method of K-Means Clustering to do the classification of promotional media data obtained from the result of students’ questionnaires. Obviously such thing becomes a solution to help determine the promotional strategy at Politeknik Negeri Tanah Laut .
Keywords: application, k-means clustering, promotion strategy

## 1. PENDAHULUAN
Politeknik  Negeri  Tanah  Laut  (Politala) merupakan  sebuah  perguruan  tinggi  yang berdiri  di  Kecamatan  Pelaihari,  Kalimantan Selatan.  Saat  ini,  Politala  memiliki  tiga program studi (Prodi) aktif, yaitu Prodi Teknik Informatika  (TI),  Prodi  Teknologi  Industri Pertanian  (TIP)  dan  Prodi  Mesin  Otomotif (MO).
Untuk meningkatkan persentase penerimaan mahasiswa  baru  di  setiap  tahunnya  untuk semua  Prodi,  Politala  melakukan  promosi dengan  menggunakan  banyak  media  promosi. Di  antaranya  melalui  kunjungan  ke  sekolah- sekolah,  pemasangan  baliho,  poster,  brosur, hingga  lewat  media  sosial.  Namun  hal  ini berakibat  pada  besarnya  anggaran  yang dikeluarkan. Berdasarkan permasalahan tersebut,  dibuatlah  aplikasi  penentuan  strategi promosi  untuk  memilih  media  promosi  yang terbaik dengan menggunakan metode k-means clustering.
Aplikasi  yang  dibuat  terdiri  dari  aplikasi web  untuk  mendapatkan  data  kuisioner  dari mahasiswa  Politala.  Kemudian  hasil  dari kuisioner  tersebut  akan  dikelompokan  dengan aplikasi  desktop  menggunakan  metode  k- means  clustering  dengan  jumlah  cluster
tertentu.  Hasil  yang  didapatkan  dari  proses clustering  tersebut  menggambarkan  media- media  promosi  apa  saja  yang  menjadi  pusat cluster  dari  setiap  cluster.  Cluster  dengan anggota  terbanyak  menggambarkan  media promosi  yang  paling  berpengaruh  dalam mempromosikan Politala kepada lulusan SLTA atau sederajat.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Penggunaan  K-Means  clustering  untuk penentuan strategi promosi telah dilakukan oleh Kusuma  dan  Agani [1 ],  Agustin  dan  Erlin  [ 2] , dan Chasanah dan Widiyono [3] .
Kusuma  dan  Agani  mengusulkan  sebuah prototipe  untuk  menentukan  strategi  promosi terbaik dengan media informasi iklan atau surat kabar  berdasarkan  peminat  terbanyak  dengan studi kasus STT-PLN Jakarta. Percobaan yang dilakukan  menggunakan  jumlah  cluster  =  2 sampai  jumlah  cluster  =  5.  Hasilnya  berupa cluster-cluster  yang  menggambarkan  jumlah peminat  dari  yang  terbanyak  anggotanya sampai  yang  sedikit.  Hasil  tersebut  dijadikan landasan untuk penyesuaian anggaran promosi dari STT-PLN untuk ke depannya [1] .
Agustin dan Erlin mengimplementasikan k- means  clustering  untuk  merancang  strategi promosi  yang  tepat  pada  STMIK  Amik  Riau
dikarenakan  persaingan  sesama  perguruan tinggi  swasta  untuk  mendapatkan  mahasiswa baru. Ada empat media promosi yang menjadi fokus  dalam  penelitian  tersebut,  yaitu  media online,  spanduk,  brosur,  dan  mulut  ke  mulut. Dari tiga cluster yang menggambarkan kategori keefektifan  strategi  promosi  (sangat  efektif, efektif  dan  kurang  efektif)  diperoleh  media promosi dari mulut ke mulut sangat efektif jika dibandingkan  dengan  media  promosi  lainnya, dengan  jumlah  77  dari  106  data  yang  masuk dalam cluster ini [2] .
Chasanah  dan  Widiyono  memanfaatkan  k- means  clustering  untuk  menentukan  strategi promosi  penerimaan  mahasiswa  baru  di STMIK  Widya  Pratama  Pekalongan  karena terdapat  penurunan  jumlah  pendaftar  calon mahasiswa baru. Data yang digunakan diambil dari data PMB selama tahun ajaran 2014/2015 dan  2015/2016.  Pada  penelitiannya  tersebut Chasanah  dan  Widiyono  membagi  cluster menjadi  tiga.  Dari  ketiga  cluster  tersebut didapatkan informasi bahwa pilihan mahasiswa terbanyak  ada  pada  program  studi  Teknik Informatika.  Mahasiswa  yang  berasal  dari Pemalang  kebanyakan  berasal  dari  SMK Negeri  sedangkan  dari  kota  Pekalongan kebanyakan  berasal  dari  SMK  Swasta  dan SMA  Negeri.  Pendaftaran  mahasiswa  paling banyak  terjadi  pada  gelombang  kedua.  Dari informasi  tersebut  STMIK  Widya  Pratama menentukan  strategi:  Promosi  pada  program studi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer Akuntansi  ditingkatkan,  promosi  di  SMK Negeri  dan  Swasta  di  Pemalang  lebih diutamakan,  dan  promosi  lebih  dini  agar pendaftaran merata di setiap gelombang [3] .

## 3. LANDASAN TEORI
3.1 K-Means Clustering
Salah  satu  metode clustering yang  cukup sering digunakan adalah k-means clustering . K- means memanfaatkan pengukuran jarak antara setiap data dengan pusat cluster , dimana salah satu  pengukuran  jarak  yang  sering  digunakan adalah euclidean measure : 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑖 ′ ) = ‖𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑖 ′ ‖ 2 (1)
Berikut algoritma dari k-means clustering [4]:
a. Untuk cluster C , variance dari total cluster diminimasi  berdasarkan {𝑚 1 , … , 𝑚 𝑘 } mean dari setiap cluster .
b. Diberikan mean setiap cluster {𝑚 1 , … , 𝑚 𝑘 } diminimasi  dengan  memposisikan  data observasi ke cluster terdekat, yaitu:
𝐶(𝑖) = argmin 1≤𝑘≤𝐾 ‖𝑥 𝑖 − 𝑚 𝑘 ‖ 2 (2)
c. Tahap 1 dan 2 diulang sampai tidak terjadi perpindahan posisi dari data observasi.
3.2 Entity Relathioship Diagram
ERD  merupakan  pemodelan  awal  dari database  yang  digunakan  untuk  memodelkan database  relasional.  ERD  memiliki  beberapa aliran notasi seperti notasi Chen, notasi Barker, notasi  Crow’s  Foot,  dan  lain-lain [5] .  Pada penelitian ini kami menggunakan notasi Chen.
Tabel 1. Simbol Entity Relationship Diagram (ERD) dengan notasi Chen [5]
Simbol Deskripsi Entitas/ Entity nama_entitas Merupakan data inti yang akan disimpan (calon tabel). Penamaan entitas biasanya menggunakan kata benda dan belum merupakan nama table Atribut nama_attribut Field yang perlu disimpan dalam entitas. Atribut primary key (PK) nama_PK Field PK dapat lebih dari satu kolom, asalkan bersifat unik. Atribut multivalue nama_atribut Field yang memiliki lebih dari satu nilai Relasi nama_relasi Relasi  menghubungkan antar entitas, yang diberikan  nama  dengan menggunakan kata kerja Asosiasi/ association Penghubung antara entitas dengan relasi dimana  kedua  ujungnya memiliki multiplicity .

## 3.3 Data Flow Diagram
DFD  digunakan  untuk  merepresentasikan sistem  dan  dapat  di breakdown menjadi beberapa level untuk merepresentasikan aliran informasi  atau  fungsi  yang  lebih  detail.  DFD memiliki  beberapa  metode,  yaitu  yang dikembangkan  oleh  Chris  Gane  dan  Trish Sarson,  dan  metode  yang  dikembangkan  oleh Edward  Yourdon  dan  Tom  DeMarco [5] .  Pada penelitian  yang  dilakukan,  mtode  DFD  yang
N

## Jurnal Ilmiah Informatika
digunakan adalah metode yang dikembangkan oleh  Edward  Yourdon  dan  Tom  DeMarco, dengan notasi digambarkan pada tabel berikut:
Tabel 2. Notasi-notasi pada DFD Edward Yourdon dan Tom DeMarco [5] Notasi Keterangan Proses atau fungsi atau prosedur. Nama yang diberikan pada proses biasanya berupa kata kerja File atau database atau penyimpanan ( storage ). Jika menggambarkan tabel-tabel database,  maka  harus  sesuai dengan  perancangan  tabel-tabel pada  database.  Nama  yang diberikan  biasanya  berupa  kata benda.
Entitas luar atau input atau output atau  orang  yang  berinteraksi dengan  sistem.  Nama  yang digunakan  biasanya  berupa  kata benda.
Aliran  data,  yaitu  merupakan data  yang  dikirim  antar  proses, dari penyimpanan ke proses, atau dari proses ke entitas. Nama yang digunakan  biasanya  berupa  kata benda.

## 4. METODE PENELITIAN
4.1 Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian  untuk  membangun aplikasi pemilihan strategi promosi penerimaan mahasiswa  baru  politeknik  negeri  tanah  laut menggunakan metode k-means clustering dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.
Tabel 3. Keterangan kerangka penelitian No Kerangka Keterangan 1 Problem (Masalah) Merupakan masalah yang ada sebagai alasan pembuatan aplikasi ini, yaitu belum ada media yang tepat untuk mempromosikan Politala sekaligus dapat menekan anggaran biaya pengeluaran dari proses promosi tersebut. 2 Approach (Pendekatan) Merupakan saran yang akan dibuat sebagai solusi terhadap masalah yang ada, saran untuk mencapai tujuan atau hasil yang diinginkan, dengan membangun aplikasi pemilihan strategi promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Politeknik Negeri Tanah Laut menggunakan metode k- means clustering . 3 Development (Pengembang) Merupakan tahap pengembang pembuatan aplikasi yang menggunakan pemodelan ERD, DFD, flowchart , dan menggunakan bahasa pemrograman PHP. 4 Implementation (Implementasi) Merupakan studi kasus yang disarankan dalam pengimplementasian aplikasi pemilihan strategi promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Politeknik Negeri Tanah Laut menggunakan metode k- means clustering . 5 Result (Hasil) Merupakan suatu solusi terhadap masalah yang ada, dimana dengan aplikasi pemilihan strategi promosi
Penerimaan Mahasiswa Baru Politeknik Negeri Tanah Laut menggunakan metode k- means clustering ini nantinya diharapkan berguna sebagai media alternatif untuk menentukan media promosi yang tepat untuk mempromosikan Politala ditiap tahunnya. 4.2 Metode Pengumpulan Data Metode  yang  digunakan  penulis  dalam pengumpulan data adalah:
a. Metode Literatur Metode  yang  mempelajari  artikel  maupun jurnal yang berhubungan dengan tugas akhir mahasiswa  dan  mempelajari  contoh-contoh penelitian  menggunakan  metode k-means clustering dan  berkaitan  dengan  aplikasi yang dibangun.
b. Metode Pustaka
Metode  yang  menggunakan  buku  dan literatur lainnya dalam penulisan yang dapat menyimpulkan, menganalisa, dan mengutip bacaan-bacaan  yang  diperolah  dari  artikel dari  internet  yang  berhubungan  dengan proses pembangunan aplikasi.
c. Metode Kuesioner
Metode yang menggunakan daftar pertanyaan  tertulis  yang  telah  disusun sebelumnya.  Pertanyaan-pertanyaan  yang terdapat  dalam  kuesioner,  atau  daftar pertanyaan  tersebut  mengenai  media  yang mahasiswa  terima  atau  lalui  sehingga mahasiswa  mengetahui  tentang  Politala, biasanya  pertanyaan  tersebut  menyediakan pilihan  jawaban  (kuesioner  tertutup)  atau memberikan kesempatan responden menjawab secara bebas (kuesioner terbuka). Pertanyaan tersebut juga berupa pertanyaan tentang saran apa yang diberikan mahasiswa kepada Politala agar lebih baik kedepannya.
4.3 Metode Pengembangan Sistem Metode pengembangan sistem yang digunakan  adalah  metode  prototipe.  Metode prototipe  dimulai  dari  pengumpulan  data  dari sistem  yang  akan  dibangun.  Tahapan-tahapan dalam metode prototipe:
a. Pengumpulan Kebutuhan
Proses  pengumpulan  data  yang  dibutuhkan untuk  membangun  aplikasi,  diantaranya adalah  data-data  mahasiswa  dan  hasil  dari penyebaran kuesioner. Data-data mahasiswa yang  diperlukan  didapat  dari  bagian Akademik Politeknik Negeri Tanah Laut.
b. Membangun Prototyping
Proses  pembangunan prototyping adalah proses  saat  memuat  diagram  ERD,  DFD, Flowchart dan database yang  akan digunakan untuk mambangun aplikasi.
c. Evaluasi Prototyping
Proses
evaluasi prototyping akan dilaksanakan  ketika  proses  pembangunan prototyping telah selesai dilaksanakan. Jika tahap  ini  masih  kurang  atau  belum  sesuai untuk  pembangunan  aplikasi,  maka  akan kembali ke tahap pengumpulan data.
d. Mengkodekan Sistem Setelah  proses  evaluasi prototyping sudah
pasti,
dilanjutkan dengan langkah selanjutnya  yaitu  mengkodekan  sistem menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dan VB.Net untuk membangun aplikasi.
e. Menguji Sistem
Setelah proses mengkodekan sistem selesai, selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian sistem  oleh  beberapa  penguji.  Langkah  ini untuk  mengetahui  apakah  sistem  berjalan sesuai dengan tujuan awal atau tidak.
f. Evaluasi Sistem Kemudian  berlanjut  ke  langkah  berikutnya yaitu  evaluasi  sistem.  Tahap  ini  penguji akan  mengevaluasi  sistem  yang  berjalan, apakah sesuai dengan langkah-langkah yang diberikan  atau  tidak.  Jika  pada  tahap  ini terdapat  sistem  yang  tidak  sesuai,  maka harus kembali ke tahap mengkodekan sistem untuk melakukan perbaikan.
g. Penggunaan Sistem Tahap  ini  adalah  tahap  akhir,  yaitu penggunaan  sistem  ketika  proses  evaluasi sudah selesai dilakukan dengan hasil sistem telah siap untuk digunakan.

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1 Pemodelan Sistem
Gambar 2. ERD Pada
Gambar 2 terdapat  enam  entitas,  yaitu  entitas mahasiswa,  pil_media,  media,  hasil_cluster, cluster,  dan  entitas  users.  Entitas  mahasiswa memiliki  atribut  nim,  nama,  jenis  kelamin, jurusan, asal sekolah, status, cluster media, dan username .  Entitas  pil_media  memiliki  atribut nim,  kode  media,  dan  nilai.  Entitas  media memiliki atribut kode media dan media. Entitas
hasil_ cluster memiliki  atribut cluster, kode media,  dan value. Entitas  cluster memiliki atribut cluster dan total. Entitas users memiliki atribut username , password, dan level
Aplikasi Pemilihan Strategi Promosi PMB Politala mahasiswa admin data login, data media, data clustering info login, info media, info clustering data login, data media, data mahasiswa, data clustering info login, info media, info mahasiswa, info clustering Gambar 3. DFD – context diagram Aplikasi Pemilihan Strategi Promosi PMB Politala mahasiswa admin data login, data media, data clustering info login, info media, info clustering data login, data media, data mahasiswa, data clustering info login, info media, info mahasiswa, info clustering
Gambar 3 menggambarkan diagram konteks  ( context  diagram )  dari  sistem  yang dibangun. Sistem memiliki dua level user , yaitu admin  dan  mahasiswa.  Berikut  DFD  Level  0 yang  menggambarkan  setiap  aliran  data  dari diagram konteks dengan lebih detail.
1. Login 2. Mengelola kuesioner 3. Mengelola data mahasiswa 4. Clustering admin mahasiswa data login info login data login info login data mahasiswa, data media info media, info mahasiswa data media info media data mahasiswa info mahasiswa data kuesioner info kuesioner data kuesioner info kuesioner

## Gambar 4. DFD Level 0
Flowchart berikut  menggambarkan  proses clustering menggunakan algoritma k-means :
Mulai Data hasil kuesioner Masukkan jumlah cluster Menentukan pusat cluster secara acak Menentukan jarak setiap data pada tiap pusat cluster Mengelompokkan setiap data ke cluster terdekat Cek apakah ada data yang berpindah cluster? Selesai Ya Tidak
Gambar 5. Flowchart proses clustering
5.2 Implementasi Setiap pengguna yang ingin menggunakan aplikasi  ini  harus  melakukan login terlebih dahulu melalui halaman login yang diperlihatkan pada
Gambar 6 .
Gambar 6. Halaman Login
Jika admin yang masuk ke dalam sistem, maka akan diarahkan ke halaman beranda untuk admin .
Gambar 7. Halaman Beranda untuk admin
Terlihat pada Gambar  7,  halaman  beranda  untuk admin memiliki  menu-menu  utama  seperti  Beranda, Mahasiswa,  Kuisioner,  Hasil  Clustering  dan  Hasil Kuisioner. Menu  Beranda  memiliki  sub  menu Beranda  dan  Data  Users.  Jika admin memilih sub  menu  Data  Users,  maka admin akan diarahkan  ke  halaman  Data  Users  yang menampilkan  data username dan  level  setiap pengguna aplikasi.
Gambar 8. Halaman Data Users
Jika admin memilih  menu  Mahasiswa, maka admin akan  diarahkan  ke  halaman Mahasiswa.
Gambar 9. Halaman Mahasiswa
Pada  halaman  mahasiswa  tersebut, admin disediakan fitur untuk mengelola data mahasiswa,  seperti  menambah  data  baru  dan melakukan update dan delete pada  data mahasiswa yang ada.
Jika admin memilih menu Kuisioner, maka admin akan  diarahkan  menuju  halaman Kuisioner . Halaman ini akan menampilkan data kuisioner yang diisikan oleh mahasiswa.
Gambar 10. Halaman Kuisioner
Jika admin memilih menu Hasil Clustering, admin akan  diarahkan  ke  halaman  Hasil Clustering.
Gambar 11. Halaman Hasil Clustering Pada  halaman  Hasil  Clustering, admin dapat  melihat  hasil  dari  proses clustering berdasarkan  data-data  kuisioner  yang  diisikan oleh  mahasiswa.  Pada  Gambar  11  tersebut terdapat 3 cluster yaitu cluster 0, cluster 1 dan cluster 2. Cluster 0 memiliki pusat cluster yang menggambarkan  media  promosi Informasi dari Teman . Cluster tersebut memiliki anggota sebanyak  100  data. Cluster 1  memiliki  pusat cluster yang  menyatakan  media  promosi Brosur,  Poster,  Informasi  dari  guru, Informasi dari teman, Informasi dari orang tua,  Kunjungan  sekolah,  dan  Media  sosial . Cluster tersebut memiliki anggota sebanyak 44 data. Cluster 2  memiliki  pusat cluster yang menyatakan mdia promosi Kunjungan
sekolah . Cluster tersebut  memiliki  anggota sebanyak  200  data.  Dengan  demikian  media promosi  yang  paling  berpengaruh  dalam menarik  minat  calon  mahasiswa  baru  Politala adalah media promosi Kunjungan sekolah .

## 6. KESIMPULAN
Aplikasi  Pemilihan  Strategi  Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Politeknik Negeri Tanah  Laut  Menggunakan  Metode K-Means Clustering merupakan suatu solusi yang dapat digunakan untuk menentukan strategi promosi berdasarkan  kuisioner  mahasiswa.  Solusi tersebut  diperlukan  untuk  menekan  besarnya anggaran  biaya  untuk  penggunaan  media-
media  promosi.  Dari  hasil  penelitian  yang dilakukan  dengan  menggunakan  3 cluster didapatkan  suatu  solusi  bahwa  media  promosi Kunjungan Sekolah merupakan media promosi yang paling berpengaruh dalam menarik minat calon mahasiswa baru.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  T.  Kusuma  dan  N.  Agani.  "Prototipe Komparasi
Model Clustering Menggunakan Metode K-Means dan FCM untuk Menentukan Strategi Promosi: Study Kasus  Sekolah  Tinggi  Teknik  -  PLN
Jakarta". J. TICOM , vol. 3, no. 3, pp. 1–10, 2015.
[2]  W.  Agustin  dan  Erlin.  "Implementasi Metode  K-Means  Cluster  Analysis  untuk Memilih  Strategi  Promosi  Penerimaan Mahasiswa Baru". dalam Seminar Nasional
Ilmu Komputer (SNIK 2016) , 2016, pp. 9– 15.
[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]  T.  Hastie,  R.  Tibshirani,  dan  J.  Friedman. 2008.  "The  Elements  of  Statistical Learning  Data  Mining,  Inference,  and Prediction  Second  Edition".  Spriger. California.
[5]  A.S.  Rosa  dan  M.  Shalahuddin.  2016. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur an Berorientasi Objek . Bandung: Informatika.