## Jurnal Ilmu Sosial dan Pendidikan (JISIP)
Vol. 6, No. 2 Maret 2022 e-ISSN : 2656-6753, p-ISSN: 2598-9944 DOI: 10.36312/ jisip.v6i1.3037/http://ejournal.mandalanursa.org/index.php/JISIP/index

## Analisis Strategi Promosi Mahasiswa Baru Universitas Teknologi Sumbawa

## Menggunakan Data Mining
I Made Widiarta 1 , M. Nur Fietroh 2 , Aulia Ibrahim 3
1,3 Fakultas Rekayasa Sistem/Informatika, Universitas Teknologi Sumbawa, Indonesia
2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Manajemen, Universitas Teknoogi Sumbawa, Indonesia
Article Info Abstract Article history: Received : 21 Febuari 2022 Publish: 14 Maret 2022 The New Student Admissions Office (PMB) of the Sumbawa University of Technology (UTS) carries out various marketing activities to get new students, one of which is by doing digital marketing using facebook ads. The promotion that has been done is to spread advertisements without filters on reach. The impact is that the results of the reach  are  less  than  optimal  because  there  is  no  proper  strategy  regarding management techniques using facebook ads.
The  purpose  of  this  study  was  to  produce  recommendations  for  UTS  promotion strategies. The research was conducted using descriptive quantitative data collection methods with the K-Means Clustering algorithm data mining processing method. Two recommendations were obtained, namely, first to strengthen UTS branding position in  areas  where  the  number  of  students  was  already  dominant,  promotion  strategy using facebook ads with criteria for reach of Sumbawa Regency, 16-21 years old and female.  Second,  to  strengthen  the  position  of  UTS,  which  has  a  small  number  of students,  the  promotion  strategy  is  based  on  the  criteria  for  coverage  of  Jakarta, Java, Sumatra, and Sulawesi, 16-21 years old and male.
Keywords: Promotion Strategies, Data Mining,
K-Means,
Clustering,
Facebook Ads.
Info Artikel ABSTRACT Article history: Diterima : 21 Febuari 2022 Publis : 14 Maret 2022 Kantor Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) Universitas Teknologi Sumbawa (UTS) melakukan berbagai kegiatan pemasaran untuk mendapatkan mahasiswa baru, salah satunya  yaitu  dengan  melakukan  pemasaran  digital  menggunakan  Facebook  Ads.
Promosi  yang  telah  dilakukan  adalah  dengan  menyebar  iklan  tanpa  filter  terhadap jangkauan. Dampaknya hasil jangkauan kurang maksimal karena belum ada strategi yang tepat mengenai teknik pengelolaan menggunakan Facebook Ads. Tujuan  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  rekomendasi  strategi  promosi  UTS. Penelitian dilakukan  menggunakan  metode pengumpulan data kuantitatif deskriptif dengan metode pengolahan data mining algoritma K- Means Clustering . Didapat dua hasil rekomendasi yaitu, pertama untuk memperkuat posisi branding UTS di wilayah yang  jumlah  mahasiswanya  sudah  dominan,  strategi  promosi  menggunakan Facebook Ads dengan kriteria jangkauan Kabupaten Sumbawa, Usia 16-21 tahun dan berjenis  kelamin  perempuan.  Kedua,  untuk  memperkuat  posisi  UTS  yang  jumlah mahasiswanya  masih  sedikit,  strategi  promosi  yaitu  dengan  kriteria  jangkauan Jakarta,  Jawa,  Sumatra,  dan  Sulawesi,  Usia  16-21  tahun  dan  berjenis  kelamin laki-laki.
This is an open access article under the Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional
Corresponding Author:

## I Made Widiarta
Fakultas Rekayasa Sistem/Informatika, Universitas Teknologi Sumbawa, Indonesia Email: made.widiarta@uts.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  sekarang  ini  dimana  teknologi  informasi  yang  semakin  canggih,  banyak  sekali  data yang dihasilkan dalam berbagai bidang. Mulai dari bidang industri, ekonomi, pendidikan, ilmu dan  teknologi  serta  berbagai  bidang  kehidupan  lainnya  yang  menghasilkan  data  yang  sangat
berlimpah. Namun, data-data tersebut akan menjadi tumpukan sampah dimasa depan apabila data tersebut  tidak  diolah  menjadi  informasi.  Begitu  juga  dengan  perguruan  tinggi,  dimana  setiap tahunnya  membuka  penerimaan  mahasiswa  baru  yang  artinya  perguruan  tinggi  memiliki  data pendaftar calon mahasiswa setiap tahunnya.
Universitas Teknologi Sumbawa (UTS) merupakan perguruan tinggi  swasta  yang didirikan pada  tahun  2013  dan  berlokasi  di  Kabupaten  Sumbawa.  Mahasiswa  Universitas  Teknologi Sumbawa  banyak  yang  berasal  dari  berbagai  daerah  di  Indonesia.  Tidak  hanya  berasal  dari Indonesia,  UTS  pun  memiliki  mahasiswa  yang  berasal  dari  luar  Indonesia,  yaitu  dari  negara Argentina, Iran, Pakistan dan beberapa negara lainnya.
UTS  memiliki  badan  khusus  untuk  melayani  penerimaan  mahasiswa  baru  yaitu  Kantor Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB).  Selain  untuk  melayani,  Kantor  PMB  UTS  juga  berperan dalam memasarkan UTS untuk mendapatkan mahasiswa baru. Kantor PMB UTS menggunakan berbagai kegiatan pemasaran salah satunya yaitu pemasaran digital melalui Facebook Ads. Cara promosi yang telah dilakukan oleh Kantor PMB UTS menggunakan Facebook Ads adalah dengan menyebar  iklan  tanpa  filter  terhadap  jangkauan.  Dampaknya  promosi  yang  dilakukan  kurang maksimal  karena  belum  ada  strategi  yang  tepat  mengenai  teknik  pengelolaan  menggunakan Facebook  Ads.  Agar  pemasaran  digital  berjalan  optimal,  harus  diperhatikan  beberapa  faktor seperti melengkapi informasi jangkauan dengan akurat.
Berdasarkan masalah di atas, penulis berinisiatif melakukan  penelitian untuk menghasilkan strategi  pengelolaan  Facebook  Ads  berdasarkan  data  pendaftaran  calon  mahasiswa  baru. Data-data yang telah didapatkan kemudian diolah untuk mengetahui pola dari data-data tersebut sehingga  kita  dapat  mengambil  berbagai  informasi  yang  tidak  terlihat  dari  data-data  tersebut. Metode pengolahan data seperti ini seperti ini sering disebut sebagai data mining. Pada penelitian ini penulis melakukan analisa dengan menggunakan metode K-Means Clustering .
Berdasarkan  uraian  tersebut,  dapat  dirumuskan  masalah  dari  penelitian  ini  adalah “Bagaimana Menganalisa Strategi Promosi Mahasiswa Baru di Universitas Teknologi Sumbawa Menggunakan Data Mining ?”.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisa  strategi  promosi  penerimaan  mahasiswa  baru menggunakan data mining kepada Universitas Teknologi Sumbawa. Dengan adanya pengolahan data seperti ini, diharapkan dapat membantu bagian pemasaran untuk menganalisa strategi yang tepat untuk mendapatkan calon mahasiswa baru.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  pendekatan kuantitatif  deskriptif.  Teknik  analisis  data  dalam  penelitian  kuantitatif  menggunakan  statistik. Statistik  deskriptif  adalah  statistik  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  dengan mendeskripsikan  atau  menggambarkan  data  yang  telah  terkumpul  sebagaimana  adanya  tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi (Sugiyono, 2015).
Tahapan  yang  dilakukan  untuk  pengumpulan  data  dan  pengolahan  data  mining  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Gambar 1 Alur Metode Penelitian

## 1.  Metode Pengumpulan Data
Penulis  melakukan  pengumpulan  data  dengan  metode  dokumentasi.  Metode dokumentasi  merupakan  metode  dalam  penelitian  yang  menggunakan  data  dokumen  dari instansi atau perusahaan, dimana dalam hal ini penulis menggunakan data calon mahasiswa baru UTS 2018 sampai 2020.
Adapun jenis data dari penelitian ini adalah data sekunder. Sumber sekunder merupakan sumber  yang  tidak  langsung  memberikan  data  kepada  pengumpul  data,  misalnya  lewat orang lain atau lewat dokumen (Sugiyono, 2015).
Pengolahan  data mining  yang  dilakukan  pada  penelitian ini  yaitu,  mengikuti  tahapan dalam Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  untuk  menghasilkan  informasi  sesuai dengan urutan yang sudah ditentukan. KDD sendiri merupakan kumpulan komponen yang memungkinkan  proses  lengkap  penemuan  pengetahuan,  dari  pengaksesan  data  dalam DBMS. (Matheus et al., 1998) berikut merupakan tahapan-tahapannya :
a.  Selection
Kegiatan  yang  dilakukan  adalah  menyeleksi  atau  segmentasi  data  berdasarkan kriteria  tertentu.  Pada  kegiatan  ini,  pengguna  memilih  data  yang  sesuai  dari  sekian banyak data untuk diseleksi kembali tahap berikutnya.

## b.  Preprocessing
Kegiatan yang dilakukan adalah melakukan pembersihan data, di mana field yang dianggap  tidak  mendukung  dapat  dibuang.  Selain  itu  data  dikonfigurasi  ulang  untuk menjamin format tetap konsisten.
c.  Transformation
Merupakan kegiatan yang mentransformasi data sehingga data dapat digunakan dan ditelusuri. Dengan kata lain, transformasi melakukan pemetaan data kompleks.
d.  Data Mining
Kegiatan ini adalah proses ekstraksi pola dari data yang ada.
e.  Interpretation & Evaluation
Merupakan  proses  interpretasi  pola  menjadi  pengetahuan  yang  dapat  digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.
2.  Alat dan Bahan Penelitian
Adapun tahapan untuk menentukan alat dan bahan yang dibutuhkan dalam penelitian ini dijabarkan menjadi analisa kebutuhan perangkat dan analisa kebutuhan data. Berikut adalah penjabaran dari alat dan bahan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini.
Analisa kebutuhan perangkat dalam penelitian ini meliputi perangkat keras ( hardware ), perangkat lunak ( software ) sebagai berikut:
a.  Perangkat Keras ( Hardware )
Kebutuhan  perangkat  keras  ( hardware )  dalam  menerapkan  data  mining  untuk menghasilkan strategi promosi mahasiswa baru Universitas Teknologi Sumbawa adalah sebagai berikut:
Tabel 1 Kebutuhan Perangkat Keras Perangkat Keras Keterangan Processor Intel Core i3 (2.50 Ghz) Memory 4 GB Storage 240GB SSD + 1 TB HDD Graphic Card Intel(R) HD Graphics 620 b.  Perangkat Lunak ( Software ) Kebutuhan  perangkat  lunak  ( software )  dalam  menerapkan  data  mining  untuk menghasilkan strategi promosi mahasiswa baru Universitas Teknologi Sumbawa adalah sebagai berikut:
Tabel 2 Kebutuhan Perangkat Lunak Perangkat Lunak Keterangan Operating System Windows 10 Home 64-bit Data Processing Microsoft Excel Data Clustering Weka
c.  Analisa Kebutuhan Data
Analisa  kebutuhan  data  dalam  menerapkan  data  mining  untuk  menghasilkan  strategi promosi mahasiswa baru Universitas Teknologi Sumbawa adalah sebagai berikut:
Tabel 3 Kebutuhan Data Data Keterangan Calon Mahasiswa Baru 2020 Data  Calon  Mahasiswa  yang  didapat  dari Kantor PMB UTS. Calon Mahasiswa Baru 2019 Data  Calon  Mahasiswa  yang  didapat  dari Kantor PMB UTS. Calon Mahasiswa Baru 2018 Data  Calon  Mahasiswa  yang  didapat  dari Kantor PMB UTS.

## 3.  Waktu dan Tempat Penelitian
Adapun  waktu  dan  tempat  penelitian  skripsi  yang  berjudul  Penerapan  Data  Mining Untuk Menghasilkan Strategi Promosi Mahasiswa Baru Universitas Teknologi Sumbawa ini adalah sebagai berikut:
a.  Waktu Penelitian
Waktu  penelitian  yang  dilakukan  untuk  penelitian  skripsi  ini  dimulai  dari  tanggal  12 April 2021 sampai 9 Juli 2021.
b.  Tempat Penelitian
Tempat  penelitian  untuk  penelitian  skripsi  ini  dilakukan  di  Kantor  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Universitas  Teknologi  Sumbawa  yang  beralamat  di  Jl.  Raya  Olat Maras,  Batu  Alang,  Kecamatan  Moyo  Hulu,  Kabupaten  Sumbawa,  Provinsi  Nusa Tenggara Barat, Indonesia.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pengumpulan Data
Penyusunan skripsi ini menggunakan metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode dokumentasi. Penulis menggunakan data dokumen dari Kantor PMB UTS yaitu data calon mahasiswa baru UTS dari tahun 2018 sampai 2020.

## 2. Pengolahan Data Mining
a. Data Selection
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu gabungan data calon mahasiswa baru berdasarkan pendaftaran 3 tahun terakhir dari tahun 2018, 2019, 2020 yang mendaftar untuk kuliah di Universitas Teknologi Sumbawa. Kemudian data tersebut diseleksi dan akan  digunakan  untuk  diolah  untuk  penyebaran  jangkauan  promosi  UTS.  Adapun atribut  yang  digunakan  dalam  penentuan penyebaran  jangkauan  promosi  UTS  adalah jenis  kelamin,  usia,  kota  asal  SMA,  dan  Jurusan  SMA.  Adapun  usia  terhitung  dari tanggal lahir hingga pertanggal 10 Juli setiap tahun penerimaan mahasiswa baru.
b. Preprocessing Tahap preprocessing dilakukan dengan melakukan pembersihan data, di mana data yang telah  diseleksi  divalidasi  dan  dikonfigurasi  ulang  untuk  menjamin  format  tetap konsisten. Data dibersihkan dari data ganda atau duplikat dan data yang tidak memiliki
nilai atau keterangan. Pada tahap ini penulis berhasil mengeliminasi tabel hingga 985 baris data.
c. Transformation
Agar data di atas dapat diolah dengan menggunakan metode K-Means clustering , maka data yang berjenis data nominal seperti jenis kelamin, jurusan SMTA, dan asal SMTA harus diinisialisasikan terlebih dahulu dalam bentuk angka.
d.  K-Means Clustering
Setelah semua data calon mahasiswa baru tahun 2018 sampai 2020 ditransformasi ke dalam  bentuk  angka,  maka  data-data  tersebut  dapat  dikelompokan  dengan menggunakan  algoritma  K-Means Clustering .  Dalam  hal  ini  penulis  menggunakan aplikasi Weka untuk meminimalisir kesalahan proses pengolahan data. Weka ( Waikato Environment for Knowledge Analysis ) adalah aplikasi data mining open source bebasis Java  yang  dikembangkan  oleh  The  University  of  Waikato,  New  Zealand  (Hall  et al., 2009) sehingga hasil data dari aplikasi dijamin keakuratan olahan data.
Untuk  dapat  melakukan  pengelompokan  data-data  tersebut  menjadi  beberapa  cluster perlu dilakukan beberapa langkah sesuai pembahasan sebelumnya yaitu: i.  Menentukan  jumlah cluster yang  diinginkan.  Dalam  penelitian  ini  penulis  akan mengelompokkan data-data menjadi tiga cluster seperti pada gambar 2.
Gambar 2 Teknik Kelasifikasi data ii.  Menentukan titik pusat awal dari setiap cluster . Dalam penelitian ini titik pusat awal ditentukan secara acak dan didapat titik pusat dari setiap cluster dapat dilihat pada tabel 4 berdasarkan masukan acak oleh aplikasi Weka.
Tabel 4 Clusterisasi Cluster Wi Xi Yi Zi P1 2 21 1 86 P2 2 20 1 86 P3 2 20 4 87
iii. Dalam tahap ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap pusat cluster. Jarak paling dekat antara  satu  data  dengan  satu  cluster  tertentu  akan  menentukan  suatu  data  masuk dalam cluster mana. Untuk menghitung jarak semua data ke setiap titik pusat cluster dapat menggunakan teori euclidian distance yang dirumuskan sebagai berikut :
Dimana:
D ( i,j )  = Jarak data ke i ke pusat cluster j X ki = Data ke i pada atribut data ke k X kj = Titik pusat ke j pada atribut ke k Perhitungan jarak data pertama dengan pusat cluster pertama adalah:
Perhitungan jarak data pertama dengan pusat cluster kedua adalah:
Perhitungan jarak data pertama dengan pusat cluster ketiga adalah:
Perhitungan  terus  dilakukan  hingga  semua  baris  data  mendapat  nilai  setiap cluster .  Dalam  hal  ini  kegiatan  perhitungan  telah  dilakukan  oleh  aplikasi Weka, sehingga penulis tinggal mendapatkan hasil olahannya. iv. Selanjutnya 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.
v.  Tugaskan lagi setiap objek memakai pusat cluster yang baru. Jika rasio tidak berubah lagi maka proses clustering selesai.

## 3. Hasil dan Analisa
Setelah dilakukan input data dan konfigurasi cluster, didapat hasil seperti pada gambar 2.
Gambar 3 Hasil Cluster Iterasi  dilakukan  sebanyak  4  kali  dengan  pusat cluster awal  seperti  pada  tabel  4.  Pada penjelasan berikutnya, didapatkan hasil yaitu perbandingan dari ketiga cluster antara 1, 2 dan 3 adalah 28:40:32.
Gambar 3 merupakan salah satu visualisasi hasil grafik antara seluruh data terhadap atribut asal menggunakan aplikasi Weka.
Gambar 4 Visualisasi menggunakan Software Weka Berdasarkan hasil yang diperoleh pada proses data mining, dilanjutkan ke tahap penyajian pola yang ditemukan sesuai fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya. Pola ini nantinya adalah pola yang berguna sebagai output dari penelitian ini. Output tersebut akan menjawab masalah yang telah dirumuskan di awal karena pada proses ini dilakukan formulasi keputusan atau aksi dari hasil yang diperoleh:
Tabel 5 Informasi Cluster 1 (P1)
Tabel 6 Informasi Cluster 2 (P2) Tabel 7 Informasi Cluster 3 (P3)
Berdasarkan tabel yang di atas, terdapat pola pada setiap cluster, pola ini yang nantinya berguna sebagai output penelitian ini.
a) Cluster 1 (P1)
Cluster 1 didominasi oleh mahasiswa yang berasal dari Kabupaten Sumbawa, lalu diikuti oleh  Kabupaten  Kepulauan  Seribu,  Kabupaten  Sumbawa  Barat,  dan  Kabupaten  Padang Lawas. Jurusan sekolah asal mahasiswa-mahasiswa tersebut adalah dari SMA IPA, SMA IPS, dan SMA Bahasa dengan jenis kelamin laki-laki. Usia 3 terbanyak yaitu 20 tahun dengan 295 orang, 18 tahun dengan 292 orang, dan 19 tahun dengan 183 orang.
b) Cluster 2 (P2)
Cluster 2 didominasi oleh mahasiswa  yang berasal dari Kabupaten Sumbawa, lalu diikuti oleh  Kabupaten  Sumbawa  Barat,  Kabupaten  Kepulauan  Seribu,  dan  Kabupaten  Padang Lawas.  Jurusan  sekolah  asal  yaitu  SMA  IPA,  SMA  IPS,  dan  SMA  Bahasa  dengan  jenis kelamin perempuan. Usia 3 terbanyak yaitu 18 tahun dengan 473 orang, 20 tahun dengan 400 orang, dan 19 tahun dengan 258 orang.
c) Cluster 3 (P3)
Cluster 3 didominasi oleh mahasiswa yang berasal dari Kabupaten Sumbawa, lalu diikuti oleh  Kabupaten  Kepulauan  Seribu,  Kabupaten  Sumbawa  Barat,  dan  Kabupaten  Dompu. Jurusan sekolah asal yaitu SMK dan Sekolah Kedinasan dengan jenis kelamin laki-laki dan perempuan. Usia 3 terbanyak yaitu 18 tahun dengan 384 orang, 20 tahun dengan 288 orang,
dan 19 tahun dengan 209 orang.
Dari  data  hasil clustering yang  telah  dilakukan  di  atas,  didapat  bahwa  semua  cluster didominasi  oleh  Kabupaten  Sumbawa, lalu  Kabupaten  Kepulauan  Seribu,  dan  Kabupaten Sumbawa Barat dengan dominasi provinsi oleh Provinsi Nusa Tenggara Barat.

## 4. Pengujian
Setelah  proses  clustering  yang  menghasilkan  tiga  cluster,  proses  selanjutnya  dalam penelitian  ini  adalah  menghitung  nilai  validitas  cluster  menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI). Dalam menghitung nilai DBI, digunakan hasil centroid akhir clustering dan data hasil clustering .
Tabel 8 Hasil Centroid Akhir Atribut Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 L/P 1,0000 2,0000 1,4459 Usia 19,2733 18,9141 19,191 6 Jurusan 1,4484 1,4162 4,0026 Asal 75,0730 78,4051 76,780 9
Tahapan menghitung nilai DBI sebagai berikut :
a) Menghitung nilai Sum of square within cluster (SSW) dengan menghitung jarak setiap data dalam suatu cluster dengan centroid akhir, lalu dihitung rata-ratanya pada suatu cluster tersebut. Tujuan perhitungan ini untuk mengetahui kohesi sebuah cluster.
Setelah dihitung rata-ratanya, maka didapat hasil berikut : SSW Cluster 1 = 19 SSW Cluster 2 = 15 SSW Cluster 3 = 17
b) Selanjutnya  menghitung  nilai  Sum  of  square  between  cluster  (SSB)  dengan  tujuan mengetahui separasi antar cluster.
SSB 12 = d(c 1 ,c 2 ) = 3,4976 SSB 13 = d(c 1 ,c 3 ) = 3,1059 SSB 23 = d(c 2 ,c 3 ) = 3,1163
Tabel 9 Matriks Sum of Square Between Cluster
SSB Cluster 1 Cluster 2 Cluste r 3 Cluster 1 3,4976 3,1059 Cluster 2 3,4976 3,1163 Cluster 3 3,1059 3,1163
c) Setelah didapatkan nilai SSW dan SSB,  langkah selanjutnya menghitung nilai R ij . R ij adalah ukuran rasio seberapa baik nilai perbandingan antara cluster ke- i dan cluster ke- j . Perhitungan R ij pasangan diantara 2 cluster tersebut sebagai berikut:
Tabel 10 Matriks Sum of Square Between Cluster R Cluste r 1 Cluste r 2 Cluste r 3 R Max Cluster 1 10 12 12 Cluster 2 10 10 10 Cluster 3 12 10 12
d) Langkah terakhir adalah menghitung nilai Davies Bouldin Index (DBI).
Maka nilai Davies Bouldin Index (DBI)  data calon mahasiswa baru UTS 2018-2020 adalah 11.

## 5. Presentasi Pengetahuan
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  strategi  promosi  yang  bisa  dilakukan  oleh  Kantor  PMB UTS adalah sebagai berikut.
a) Calon  mahasiswa  UTS  didominasi  oleh  Kabupaten  Sumbawa,  maka  apabila  pihak  PMB UTS  ingin  memperkuat  posisinya  di  Kabupaten  Sumbawa,  kantor  PMB  UTS  dapat mempromosikan  menggunakan  Facebook  Ads  dengan  kriteria  jangkauan  berusia  16-21 tahun dengan jenis kelamin perempuan.
b) Apabila pihak PMB UTS ingin lebih memperkenalkan UTS pada daerah yang masih kurang jumlah mahasiswanya, maka strategi yang bisa dilakukan dengan menggunakan Facebook Ads dengan kriteria jangkauan seperti pada cluster 1 yaitu dengan jenis kelamin laki-laki yang  berusia  16-21  tahun  dengan  daerah  seperti  Jakarta,  Jawa,  Sumatra,  dan  Sulawesi. Setelah  mendapatkan  pemetaan  wilayah,  strategi  promosi  dapat  diimplementasikan jangkauannya menggunakan Facebook Ads sebagai tools untuk melakukan promosi di sosial media.

## 4. SIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengelompokkan  data  mahasiswa  melalui  persebaran  wilayah menggunakan K-Means Clustering terbentuk tiga cluster, dimana cluster 1 terdapat 1028 data, cluster  2  terdapat  1444  data,  dan  cluster  3  terdapat  1164  data.  Dengan  informasi  ini,  dapat dihasilkan dua rekomendasi strategi promosi untuk penerimaan mahasiswa baru di Universitas Teknologi Sumbawa. Strategi promosi tersebut adalah berikut:
a) Calon mahasiswa UTS didominasi oleh Kabupaten Sumbawa, maka apabila pihak promosi UTS  ingin  memperkuat  posisinya  di  Kabupaten  Sumbawa,  pihak  promosi  UTS  dapat mempromosikan menggunakan Facebook Ads dengan kriteria jangkauan berusia 16-21 tahun dan jenis kelamin perempuan.
b) Apabila  pihak  promosi  UTS  ingin  lebih  memperkenalkan  UTS  pada  daerah  yang  masih kurang  jumlah  mahasiswanya,  maka  strategi  yang  bisa  dilakukan  dengan  menggunakan Facebook  Ads  dengan  kriteria jangkauan  seperti  pada cluster  1  yaitu  dengan  jenis  kelamin laki-laki  yang  berusia  16-21  tahun  dengan  daerah  seperti  Jakarta,  Jawa,  Sumatra,  dan Sulawesi.
Saran :
a)  Berdasarkan  hasil  analisis  terlihat  bahwa  pada  cluster  2  hanya  berjenis  kelamin
perempuan dan cluster 1 hanya berjenis kelamin laki-laki, sehingga perlu ada penelitian lebih lanjut bagaimana indikator penentu pembagian clustering hingga hanya satu jenis kelamin dan bagaimana  strategi  berikutnya  agar  jangkauan  laki-laki  dapat  mengimbangi  jangkauan perempuan begitu pun sebaliknya.
b)  Pada  penelitian  selanjutnya  dapat  dikumpulkan  beberapa  variabel  sebagai  tolak  ukur potensi agar dapat menjaring calon mahasiswa berpotensi seperti nilai ujian nasional atau apabila menggunakan  data  lulusan  mahasiswa  dapat  dengan  nilai  IPK.  Serta  output  yang  dihasilkan dapat disesuaikan dengan kriteria jangkauan yang disediakan oleh tools Facebook Ads. Hal ini dilakukan agar hasil dari clustering dapat langsung digunakan untuk mengisi kriteria jangkauan pada Facebook Ads.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abadi, S., Mat The, K. S., Nasir, B. M., Huda, M., Ivanova, N. L., Sari, T. I., Maseleno, A., Satria, F.,  &  Muslihudin,  M.  (2018).  Application  model  of  k-means  clustering:  Insights  into promotion strategy of vocational high school. International Journal of Engineering and
Technology (UAE), 7(2.27 Special Issue 27), 182–187.
https://doi.org/10.14419/ijet.v7i2.11491
Amalia,  Y.  R.  (2018).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk  Elektronik Terlaris  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus :  PT.Bintang  Multi Sarana Palembang). Skripsi, 1–108. http://eprints.radenfatah.ac.id/id/eprint/3302%0A Asril,  E.,  Wiza,  F.,  &  Yunefri,  Y.  (2015).  Analisis  Data  Lulusan  dengan  Data  Mining  untuk Mendukung Strategi Promosi Universitas Lancang Kuning. Jurnal Teknologi Informasi & Komunikasi Digital Zone, 6(2), 24–32.
Davies, D.  L., & Bouldin, D. W. (1979). A Cluster Separation Measure. IEEE Transactions on
Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI-1(2), 224–227. https://doi.org/10.1109/TPAMI.1979.4766909
Fahmi,  M.  F.  (2016).  Sistem  Informasi  Geografis  (  Sig  )  Mengunakan  Segmentasi  Berbasis Algoritma  K-Modes  Clustering  Dan  Davies-Bouldin  Index  Distribution  of  Watershed Using Segmentation Based of K-Modes Clustering Algorithm and Davies-.
Hall,  M.,  Frank,  E.,  Holmes,  G.,  Pfahringer,  B.,  Reutemann,  P.,  &  Witten,  I.  H.  (2009).  The WEKA  data  mining  software.  ACM  SIGKDD  Explorations  Newsletter,  11(1),  10–18. https://doi.org/10.1145/1656274.1656278
Hermawati,  F.  A.  (2005).  Data  Mining  Data  mining.  Mining  of  Massive  Datasets,  2(January 2013),
5–20. https://www.cambridge.org/core/product/identifier/CBO9781139058452A007/type/boo k_part
Jollyta, D., Ramdhan, W., & Zarlis, M. (2020). Konsep Data Mining dan Penerapan. Deepublish. Kantardzic, M. (2011). Appendix A -- Data Mining: Concepts, Models, Methods and Algorithms.
Data Mining, 5.
Kotler,  P.,  &  Keller,  K.  L.  (2016).  Marketing  Management  Global  Edition  (Vol.  15E). https://doi.org/10.1080/08911760903022556
Kusrini, & Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining (T. A. Prabawati (ed.)). ANDI OFFSET. Larose,  D.  T.,  &  Larose,  C.  D.  (2014).  DISCOVERING  KNOWLEDGE  IN  DATA  An Introduction to Data Mining Second Edition Wiley Series on Methods and Applications in Data Mining.
Lubis, A. (2016). Basis Data Dasar. Deepublish, April.
Matheus, C. J., Chan, P. K., & Piatetsky-Shapiro, G. (1998). Systems for Knowledge Discovery in Databases. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 5(6), 903–913.
Nofriansyah, D., & Nurcahyo, G. W. (2019). Algoritma Data Mining Dan Pengujian. In Algoritma Data Mining dan Pengujian.
Ong,  J.  O.  (2013).  Implementasi  Algotritma  K-means  clustering  untuk  menentukan  strategi marketing president university. Jurnal Ilmiah Teknik Industri, vol.12, no(juni), 10–20.
Prasetyo, E. (2014). Data Mining: Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab (Ed. 1, Cet). ANDI OFFSET.
Spiegler,  I.  (2000).  Knowledge  Management:  A  New  Idea  Or  a  Recycled  Concept? Communications of the Association for Information Systems, 3. https://doi.org/10.17705/1cais.00314
Sugiyono. (2015). Metode Penelitian dan Pengembangan Pendekatan Kualitatif, Kuantitatif, dan R&D. In Metode Penelitian dan Pengembangan Pendekatan Kualitatif, Kuantitatif, dan R&D.
Tan, P.-N. (MichiganState U., Steinbach, M. (University of M., & Kumar, V. (University of M. (2006). Cluster analysis in school psychology: An example. Pearson Addison-Wesley.
Tjiptono, F. (2015). Strategi Pemasaran. In Yogyakarta: Andi.