## ANALISIS DAN PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS DALAM STRATEGI PROMOSI KAMPUS AKADEMI MARITIM SUAKA BAHARI
Tuti Hartati 1* , Odi Nurdiawan 2 , Eko Wiyandi 3 1,2,3 STMIK IKMI Cirebon *Email: toohart2013@gmail.com
Email: odynurdiawan@gmail.com Email: eko.wiyandi@live.com

## ABSTRACT
The process of accepting new cadet candidates at the Akademi Maritim Suaka Bahari every year, produces a lot of data in the form of profiles of prospective cadets. The activity caused a large accumulation of data, it became difficult to identify prospective cadets. This research discusses the application of data mining to generate profiles that have similar attributes. One of the data mining techniques used to identify a group of objects that have the same characteristics is Cluster Analysis. The data clustering method is divided into one or more clusters that have  the  same  characteristics  called  K-means.  The  method  that  the  author  uses  is  knowledge  discovery  in databases  (KDD)  consisting  of  Data,  Data  Cleaning,  Data  transformation,  Data  mining,  Pattern  evolution, knowledge. Implementation of K-means Clustering process using Rapid Miner. Attributes used by NIT, Level, Name,  Student  Status,  Type  of  Registration,  Gender,  Place  of  Birth,  Date  of  Birth,  Religion,  School  Origin, School Origin Department, Religion, GPA, Subdistrict, District/ City, Province. Returns the number of clusters 30 (k=30). From the research results based on davies bouldin test on K-means algorithm resulted in the closest value of 0 is k = 29 with Davies bouldin: 0.070, with the most cluster member distribution in cluster 16 containing cluster members 115 items.
Keywords : Data mining, Algorithms, K-means, Clustering, Promotional Strategies

## ABSTRAK
Proses  penerimaan calon mahasiswa baru di  Akademi Maritim  Suaka  Bahari setiap tahun menghasilkan data yang sangat banyak berupa profil calon mahasiswa. Kegiatan tersebut menimbulkan penumpukan data dalam jumlah besar, hal ini menjadi kesulitan untuk melakukan identifikasi terhadap calon mahasiswa. Penelitian ini membahas tentang penerapan data mining untuk menghasilkan profil yang memiliki kemiripan atribut yang sama. Salah satu teknik data mining yang digunakan untuk mengidentifikasi suatu kelompok dari objek yang memiliki karakteristik yang sama adalah Analisis Cluster . Metode clustering data dibagi kedalam bentuk satu atau lebih cluster /kelompok  yang  memiliki  karakteristik  sama  disebut K-means .  Metode  yang  penulis  gunakan  adalah knowledge  discovery  in  databases (KDD)  yang  terdiri  dari  Data,  Data Cleaning ,  Data  transformation, Data mining , Pattern  evolution,  knowledge .  Implementasi  proses K-means Clustering menggunakan  Rapid  Miner. Atribut yang digunakan NIT, Tingkat, Nama, Status Mahasiswa, Jenis Pendaftaran, Jenis Kelamin, Tempat Lahir, Tgl  Lahir,  Agama,  Asal  Sekolah,  Jurusan  Asal  Sekolah,  Agama,  IPK,  Kecamatan,  Kab/Kota,  Provinsi. Menghasilkan jumlah cluster 30 (k=30). Dari hasil penelitiam berdasarkan uji davies bouldin pada algoritma K- means menghasilkan nilai paling mendekati 0 adalah k = 29 dengan Davies bouldin : 0.070, dengan persebaran anggota cluster terbanyak ada pada cluster 16 berisi anggota cluster 115 items .
Kata Kunci : Data mining, Algoritma , K-means, Clustering, Strategi Promosi

## PENDAHULUAN
Akademi Maritim Suaka Bahari sebagai lembaga penyedia jasa pendidikan dalam memberikan layanan  pendidikan  berupaya  memberikan  layanan  terhadap  mahasiswa  dan  untuk  meningkatkan kepuasan terhadap layanan. Perguruan tinggi sebagai institusi pendidikan memiliki data akademik dan administrasi  dalam  jumlah  yang  besar,  tetapi  hanya  sebagian  kecil  data tersebut  dimanfaatkan  dalam penyusunan evaluasi diri.  Data akademik mahasiswa merupakan data yang dihimpun dari hasil kegiatan
proses  belajar  mengajar  selama  mengikuti  studi  di  suatu  perguruan  tinggi.  Di  era  sekarang  ini, perkembangan dan persaingan antar lembaga pendidikan sangatlah ketat. Banyak lembaga pendidikan yang berlomba untuk menunjukkan kualitas maupun kuantitas dari lembaga itu sendiri. Minat dan bakat merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  keputusan  siswa  atau  orang  tua  siswa  dalam menentukan  keputusan  untuk  memilih  sekolah  yang  sesuai  (Purwanto,  et.al,  2017).  Kenyataannya bahwa  banyak  sekolah  yang  mengabaikan  faktor  lain  selain  akademik  dalam  proses  rekrutmen mahasiswa  baru,  atau  dalam  akademi  maritim  disebut  calon  mahasiswa.  Oleh  karena  itu  penentuan minat dan bakat calon mahasiswa dalam memilih sekolah sangatlah penting untuk menentukan strategi promosi.
Dalam  menganalisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  Teknik  analisis data  mining menggunakan  proses  tahapan knowledge  discovery  in  databases (KDD)  yang  terdiri  dari  Data, Data Cleaning , Data  transformation , Data  mining , Pattern  evolution,  knowledge :  Data  Akademi  Maritim Suaka Bahari dalam penelitian diambil dari data data mahasiswa tahun pelajaran 2019/2020. Data yang digunakan  pada  penelitian ini  adalah  sebanyak  675 dataset .  Secara  umum  data  yang  didapatkan  dari database akademi maritim suaka bahari berisi data yang tidak sempurna seperti data yang hilang, data tidak valid atau salah ketik. Data yang tidak digunakan sebaiknya dibuang karena keberadaanya dapat mengurangi  mutu  atau  akurasi  dari  hasil data  mining .  Pembersihan  data  juga  akan  mempengaruhi performansi  dari  sistem data  mining karena  data  yang  akan  ditangani  akan  berkurang  jumlah  dan kompleksitasnya. Integrasi data dilakukan pada atribut-atribut yang mengidentifikasikan entitas-entitas yang  unik  Akademi  Maritim  Suaka  Bahari.  Integrasi  data  perlu  dilakukan  secara  cermat  karena kesalahan pada integrasi data bisa menghasilkan hasil data yang menyimpang dan bahkan menyesatkan pengambilan aksi nantinya.
Penerimaan  mahasiswa baru  merupakan agenda  yang harus dilakukan setiap tahun di berbagai universitas,  seperti  halnya  Akademi  Maritim  Suaka  Bahari.  Sampai  saat  ini,  strategi  promosi  yang dilakukan Akademi Maritim Suaka Bahari masih belum optimal dikarenakan setiap tahunnya dilakukan promosi ke setiap daerah secara massive baik secara langsung ke setiap sekolah dengan menggunakan media brosur dan baliho maupun media memalui penyedia media iklan seperti koran, radio dan iklan di Google  Ads serta Facebook  Ads tanpa  melakukan  pemetaan  wilayah,  baik  yang  potensial  maupun sebaliknya terlebih dahulu. Hal tersebut mengakibatkan penggunaan anggaran yang besar dan kurang efisien. Dengan adanya penerimaan mahasiswa baru ini setiap tahunnya makan terjadi penumpukan data yang besar berupa profil calon mahasiswa dalam database , hal ini perlu dilakukan analisis data guna mendapatkan  informasi-informasi  yang  bermanfaat  dalam  membantu  menentukan  strategi  promosi penerimaan  mahasiswa  baru  pada  tahun  berikutnya.  Dalam  melakukan  promosi  yang  lebih  tepat  dan lebih efisien, maka perlu dilakukan pengolahan data mahasiswa terdahulu guna untuk mengetahui pola data  mahasiswa  tersebut,  sehingga  peneliti  akan  mendapatkan  informasi-informasi  yang  tersembunyi dalam  data  mahasiswa  tersebut  misalnya  informasi  tentang  pengelompokan  data  mahasiswa  yang berpotensi berdasarkan asal kota atau wilayahnya.
Persaingan antar lembaga pendidikan sebenarnya memberikan keuntungan bagi konsumen, dalam hal  ini  calon  mahasiswa,  hal  ini  disebabkan  konsumen  memiliki  banyak  pilihan  dalam  memutuskan lembaga  yang  cocok  untuk  calon  mahasiswa.  Adanya  persaingan  antar  lembaga  yang  semakin meningkat,  maka  upaya  pemasaran  untuk  di  sebuah  lembaga  pendidikan  mutlak  diperlukan.  Jika pemasaran  tidak  ditentukan  dengan  baik,  dalam  arti  tidak  diupayakan  mencari  sasaran  daerah  yang potensial, maka hanya akan menghabiskan banyak waktu dan biaya yang seharusnya bisa diminimalisir melalui  pemilihan  daerah  target  promosi  yang  baik.  Pemilihan  Strategi  Promosi  dilakukan  dengan menggunakan  metode K-means Clustering .  Dengan  menggunakan  metode  ini,  data-data  yang  telah didapatkan dapat dikelompokkan ke dalam beberapa cluster berdasarkan kemiripan dari data tersebut,
sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  dalam  satu cluster dan  yang memiliki karakteristik berbeda dikelompokkan dalam cluster lain.
Pada penelitian yang telah dilakukan sebelumnya bahwa dalam rangka menarik minat para calon mahasiswa  dan  yang  lebih  banyak  maka  di  perlukan  strategi  promosi  yang  tepat  dengan menginventarisir knowledge asal  sekolah,  prestasi  akademik,  alamat  tempat  tinggal,  tren  keminatan calon mahasiswa, proses pembelajaran, serta prospek kelulusan para mahasiswa. (Suprawoto 2016)
Menurut  Setiawan   et.al  (2016)  menjelaskan  bahwa  dalam  proses  penerimaan  mahasiswa  baru tersebut  menghasilkan  data  yang  sangat  banyak  berupa  profil  calon  mahasiswa.  Kegiatan  tersebut menimbulkan  penumpukan  data  dalam  jumlah  besar,  hal  ini  menjadi  kesulitan  untuk  melakukan identifikasi  terhadap  calon  mahasiswa.  Dengan  penerapan  algoritma k-means diperoleh  hasil  profil mahasiswa yang memiliki kemiripan yang sama.
Sementara  Menurut Dana et.al (2018)  menjelaskan bahwa proses penerimaan  mahasiswa baru, pihak  pengelola  sering  menghadapi  permasalahan  dikarenakan  belum  diketahuinya  pola  atau  strategi promosi  yang  tepat  dan  untuk  menentukan  strategi marketing diperlukan  serangkaian  Analisa  untuk mengetahui karakteristik dari customer . Teknik clustering merupakan bagian dari disiplin ilmu machine learning yang sangat efisien dalam melakukan Analisa kelompok data untuk mengetahui karakteristik masing-masing kelompok data customer .
Menurut Wardhana (2018) menjelaskan bahwa dengan adanya persaingan antar sekolah semakin meningkat dewasa ini oleh karena itu diperlukan strategi promosi khususnya dibidang jasa pendidikan. Strategi  dapat  dipahami  sebagai  suatu  rencana  yang  cermat,  yang  terkait  dengan  cara-cara pendayagunaan  dan  penggunaan  sumber  daya  yang  ada  untuk  meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi dalam mencapai suatu sasaran tertentu. Strategi yang baik akan berdampak baik.
Minat  dan  bakat  adalah  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  keputusan  siswa  atau  orang  tua dalam  memilih  sekolah  yang  sesuai.  Dengan  demikian  penentuan  minat  dan  bakat  siswa  dalam pemilihan sekolah menjadi sangat penting untuk menentukan strategi promosi sekolah. Dari hasil analisa dapat diketahui bahwa  minat siswa  yang ingin  melanjutkan Pendidikan ke perguruan tinggi  memang mempunyai ragam yang berbeda. (Purwanto, et.al, 2017)
Analisis cluster merupakan  teknik data  mining yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  suatu kelompok  dari  objek  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama. K-means adalah  salah  satu  metode clustering data  yang  dibagi  kedalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster /kelompok  yang  memiliki karakteristik sama dihasilkan hasil pengelompokan berdasarkan daerah asal sekolah IPK rata-rata yang tertinggi berasal dari propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta  dan Jawa Tengah (Suprawoto 2016).

## METODE
Pada  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  deskriptif  kuantitatif.  Dalam  pengertiannya penelitian deskriptif dilakukan dengan  mencari informasi terkait gejala  yang ada,  merencanakan cara melakukan  pendekatannya,  dijelaskan  dengan  gamblang  tujuan  yang  akan  diraih  dan  mengumpulkan berbagai  macam  data  sebagai  bahan  untuk  membuat  laporan.  Kemudian  penelitian  ini  menggunakan pendekatan kuantitatif karena menggunakan angka, mulai dari pengumpulan data, penafsiran terhadap data tersebut, serta penampilan dari hasilnya. (Putra et al. 2019)
Sejalan  dengan  tujuan  peneliti  untuk  mengelompokan  hasil  proses  pembelajaran  maka membutuhkan  data  yang  bersifat  angka  yang  berasal  dari  gambaran  atau  deskripsi  fakta  yang  ada  di Akademi Maritim Suaka Bahari menggunakan teknik machine learning dengan metode K-means . Adapun untuk menganalisis data dalam penerapan data mining ini menggunakan proses tahapan knowledge discovery in databases (KDD) yang terdiri dari Data, Data Cleaning , Data transformation , Data mining , Pattern evolution, knowledge :

## Gambar 1. Tahapan KDD
Pada tahap penyajian data membahas proses data mining dan penerapannya, maka akan disajikan pembahasan  mulai  dari  tempat  penelitian,  proses data  mining ,  penggunaan rapidminer ,  hasil  dan kesimpulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini metode  yang di gunakan adalah Metode Davies bouldin index yang mana berfungsi  untuk  menentuan  jumlah cluster paling  optimal  yang  tepat  untuk  digunakan  dalam  proses clustering .  Dalam  penentuannya  hasil Metode  Devies  Bouldin adalah  Semakin  kecil  nilai  DBi  yang diperoleh (non-negatif >= 0), maka semakin baik cluster yang diperoleh dari clustering K-means yang digunakan dimulai dari percobaan pertama yang diawali dengan  jumlah k=2 cluster , lalu k= 2 cluster yang ditentukan sampai dengan jumlah  k=30. Dari hasil percobaan dapat dilihat pada tabel  1 bahwa perhitungan  nilai  DBI  yang  paling  mendekati  dengan  angka  0  (nol)  adalah  0,070.  maka  dapat  di tetepakan bahwa cluster yang paling baik/optimal adalah k=29. dengan nilai DBi = 0.070.
Tabel 1. Hasil Cluster Optimal jumlah k cluster yang dihasilkan Nilai davies bouldin index jumlah anggota cluster 29 29 0.070 Cluster 0: 16 items Cluster 1: 8 items Cluster 2: 36 items Cluster 3: 25 items Cluster 4: 20 items Cluster 5: 3 items Cluster 6: 10 items Cluster 7: 4 items Cluster 8: 26 items Cluster 9: 10 items Cluster 10: 1 items Cluster 11: 38 items Cluster 12: 1 items Cluster 13: 3 items Cluster 14: 8 items Cluster 15: 115 items Cluster 16: 10 items Cluster 17: 11 items
jumlah k cluster yang dihasilkan Nilai davies bouldin index jumlah anggota cluster Cluster 18: 2 items Cluster 19: 5 items Cluster 20: 82 items Cluster 21: 21 items Cluster 22: 33 items Cluster 23: 21 items Cluster 24: 15 items Cluster 25: 34 items Cluster 26: 93 items Cluster 27: 20 items Cluster 28: 4 items
Dari uji algoritma k-means menggunakan aplikasi rapidminer dengan penggunaan parameter k=2 sampai dengan k=30 hasilnya seperti pada  di atas. Maka, dilihat dari hasil tabel tersebut bahwa nilai davies bouldin index yang mendekati nol ada pada k-29 dengan nilai DBi 0.070 dengan jumlah Cluster terbanyak ada pada Cluster 16 yaitu sebanyak 115 items . Adapun profil mahasiswanya terdiri dari 88 mahasiswa berasal dari provinsi Jawa Barat, 12 mahasiswa dari provinsi Jawa Tengah, 6 mahasiswa dari provinsi Jawa Timur, 4 mahasiswa dari provinsi Provinsi DKI Jakarta, 2 mahasiswa dari provinsi Jambi, 2 mahasiswa dari provinsi Lampung, 1 mahasiswa dari provinsi D.I. Yogyakarta adapun program yang banyak diminati program studi Nautika .
Dilihat  dari  jumlah  persebaran  mahasiswa  hasil  penerapan  algoritma K-means ,  maka  strategi promosi yang baik digunakan yaitu turun langsung ke lapangan ( direct marketing ), jejaring sosial ( social network ) dan periklanan ( advertising ). Penentuan promosi data peminat dilakukan berdasarkan cluster yang terbentuk. Berikut strategi promosi yang digunakan pada masing-masing wilayah:
1. Strategi Direct Marketing atau turun langsung ke sekolah-sekolah terdekat yang masih berada di provinsi Jawa Barat dengan media promosi berupa brosur dan door prize.
2. Strategi Social  Network seperti Facebook,  Twitter dan Instagram digunakan  sebagai  media promosi untuk menjangkau seluruh wilayah, terutama untuk menjangkau wilayah-wilayah diluar provinsi Jawa Barat.
3. Strategi Advertising atau  periklanan  digunakan  dengan  media  cetak  (Koran  dan  Baliho), elektronik  (TV  dan  Radio)  dan  digital  ( Google  Ads dan Facebook  Ads )  untuk  memberikan informasi  terkait  penerimaan  mahasiswa  baru  ke  provinsi-provinsi  potensial  yang  berada  di cluster tersebut.
Dari  program  studi  yang  paling  diminati  yakni  Nautika,  strategi  yang  tepat  untuk  diterapkan adalah  Strategi  Posisi  Kompetitif,  di  mana  materi  pada  media  promosi  harus  lebih  menonjolkan kelebihan program studi Teknika dan KPNK guna meningkatkan peminat untuk masuk ke program studi Teknika dan KPNK. Disamping itu juga guna menyeimbangkan jumlah mahasiswa di setiap program studi.

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pembahasan yang telah diuraikan pada bab-bab sebelumnya, maka dapat ditarik Kesimpulan:
1. Berdasarkan  karakteristik  wilayah  dan  program  studi  hasil  penerapan  algoritma K-means ,  maka strategi  yang  paling  tepat  adalah  menggunakan  metode  Posisi  Kompetitif,  di  mana  materi  pada media  promosi  harus  menonjolkan  kelebihan  program  studi  Teknika  dan  KPNK  guna meningkatkan peminat untuk masuk ke program studi Teknika dan KPNK serta menyeimbangkan persebaran  taruna  di  semua  program  studi.  Untuk  promosi  di  wilayah  provinsi  jawa  barat menggunakan strategi Direct Marketing atau turun langsung ke sekolah-sekolah dengan langsung membagikan brosur dan presentasi. Untuk wilayah di luar jawa barat, bisa menggunakan strategi Social Network seperti Facebook , Twitter dan Instagram. Dan terakhir untuk memusatkan promosi ke  wilayah  potensial  hasil clusterisasi ,  dapat  dilakukan  promosi  menggunakan Advertising atau periklanan  media cetak (Koran dan Baliho), elektronik (TV dan Radio) dan digital ( Google Ads dan Facebook Ads ).
2. Berdasarkan  hasil  dari clusterisasi mahasiswa  dalam  menentukan  Strategi  Promosi  Kampus Akademi Maritim Suaka Bahari dapat disimpulkan bahwa profil mahasiswa terbaik yang dijadikan untuk promosi kampus terdapat pada cluster 29 dengan Davies bouldin index 0,070
3. Berdasarkan hasil penelitian untuk mengukur performance algoritma K-means dengan parameter range cluster disimpulkan bahwa Cluster 16 berjumlah 115 anggota. Adapun profil mahasiswanya terdiri  dari  88  mahasiswa  berasal  dari  provinsi  Jawa  Barat,  12  mahasiswa  dari  provinsi  Jawa Tengah, 6 mahasiswa dari provinsi Jawa Timur, 4, mahasiswa dari provinsi Provinsi DKI Jakarta, 2 mahasiswa dari provinsi Jambi, 2 mahasiswa dari provinsi Lampung, 1 mahasiswa dari provinsi D.I. Yogyakarta adapun program yang banyak diminati program studi Nautika.

## SARAN
Berdasarkan  kesimpulan  sebagai  hasil  pembahasan  dari  penelitian ini,  maka  terdapat  beberapa saran  untuk  pengembangan  penelitian  yaitu  sebaran  wilayah  yang  dihasilkan  dari  proses clustering terbaik  baru  terdapat  7  provinsi,  sedangkan  pada  standar  3  BAN-PT  tentang  kualitas  penerimaan mahasiswa baru yg baik itu terdiri dari 8 provinsi. Maka, hasil penelitian ini dapat dikembangkan lagi agar  mendapat  hasil  yang  lebih  baik  guna  dijadikan  sebagai  dasar strategi  untuk  melakukan  promosi penerimaan  mahasiswa  baru  yang  efektif  dan  efisien  ke  depan.  Berikutnya,  penelitian  ini  hanya melakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritma K-means dan  untuk  penelitian  selanjutnya  bisa  di kembangkan lagi menggunakan algoritma yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Dana,  Raditya  Danar,  Cep  Lukman  Rohmat,  and  Ade  Rizki  Rinaldi.  2018.  “Strategi  Marketing Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Menggunakan  Machine  Learning  Dengan  Teknik  Clustering.” Jurnal Pengembangan IT (JPIT) 04(2):201–4. doi: 10.30591/jpit.v4i2-2.1879.
Purwanto,  Agus,  Indrajit,  Richardus  Eko.  2017.  “Menentukan  Strategi  Promosi  Politeknik  Tmkm.” Menentukan  Strategi  Promosi  Politeknik  Tmkm  Berdasarkan  Analisa  Pengaruh  Minat  Siswa. (November):1–2.
Putra, Erik Ade, Iyus Jayusman, Oka Agus Kurniawan Shavab, Ki Hadjar Dewantara, Surakarta E-mail, Ananda Aulia, Ai Yulianti, and Wiwin Yuliani. 2019. “Deskripsi Kualitatif Sebagai Satu Metode Dalam Penelitian Pertunjukan.” Quanta 3(3):9–19. doi: 10.25157/ja.v7i1.3180.
Setiawan, Rony. 2016. “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru  (  Studi  Kasus :  Politeknik  Lp3i  Jakarta  ).” J. Lentera Ict 3(1):76–92.
Suprawoto,  Totok.  2016.  “Klasifikasi  Data  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  K-Means  Untuk Menunjang Pemilihan Strategi Pemasaran.” JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer) 1(1):12– 18. doi: 10.26798/jiko.2016.v1i1.9.
Wardhana, Ardiyanto. 2018. “Strategi Promosi Penerimaan Siswa Baru (Studi Kasus Smk Kesehatan Cipta  Bhakti  Husada  Yogyakarta).” CHANNEL:  Jurnal  Komunikasi 6(1):96.  doi: 10.12928/channel.v6i1.10215.