MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS

  • Syahputra S
  • Ramadani S
  • Pardede A
N/ACitations
Citations of this article
58Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Strategi promosi sangat mempengaruhi jumlah penerimaan siswa baru pada Sekolah maupun tingkat perguruan tinggi, perlu dilakukan tindakan strategi yang tepat karena ini adalah kegiatan yang dilakukan setiap tahunnya. Pembahasana dalam penelitian ini adalah data penerimaan siswa pada SMA dan SMK Harapan Bangsa, Kuala, Kabupaten Langkat, Sumatera Utara dimulai tahun 2017, 2018 dan 2019 yang berjumlah 754 data penerimaan mahasiswa dengan  menggunakan terori-teori data mining yaitu Algoritma K-Means Clustering. Dari hasil penelitian ini didapatkan informasi anggota cluster 1 terdiri dari 164 siswa yang berasal dari kecamatan Kuala sebanyak 75 siswa, dengan asal sekolah terbanyak dari SMP Negeri 1 Salapian sebanyak 21 siswa, dan dengan jurusan terbanyak SMK-TKR sebanyak 54 siswa, sehingga darihasil penelitian ini disimpulkan bahwa ada  2 strategi yang dapat dilakukan oleh  tim promosi SMA dan SMK Harapan Bangsa, yaitu melakukan kegiatan promosi ke kecamatan-kecamatan berdasarkan jurusan yang paling banyak diminati dan melakukan kegiatan promosi ke sekolah-sekolah SMP berdasarkan jurusan yang paling banyak diminati. Adapun yang membedakan kedua strategi promosi dari hasil penelitian ini adalah promosi dilakukan berdasarkan kecamatan dan satu lagi berdasarkan sekolah SMP.

Cite

CITATION STYLE

APA

Syahputra, S., Ramadani, S., & Pardede, A. M. H. (2020). MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS. JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering), 4(1), 7. https://doi.org/10.35145/joisie.v4i1.510

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free