ANALISIS CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA BIMBINGAN TERPADU 8 PEKANBARU

Abstrak / Ringkasan

ANALISIS CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA
K-MEANS PADA BIMBINGAN TERPADU 8 PEKANBARU
RIANDI SELVI
NIM: 11353100134
Tanggal Sidang: 01 Juli 2020
Periode Wisuda:
Program Studi Sistem Informasi
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Jl. Soebrantas, No. 155, Pekanbaru
ABSTRAK
Kesadaran masyarakat bahwa pendidikan adalah investasi yang sangat berharga, membuat bimbingan
belajar menjadi salah satu usaha yang berkembang dan menjanjikan di era ini. Namun,
menjamurnya jumlah bimbingan belajar dapat mengakibatkan penurunan jumlah siswa dalam angka
yang cukup besar. Di Bimbingan Terpadu 8 Pekanbaru, terjadi penurunan jumlah siswa selama
3 tahun terakhir, berturut-turut 20,3%; 55,5% dan 10,8%. Pada penelitian ini telah dilakukan
clustering 1.000 data siswa dengan jumlah cluster terbaik 3. Distribusi data di cluster 1, cluster
2 dan cluster 3 berturut-turut adalah 7,8%; 40,5% dan 51,7%. Memperhatikan karakteristik yang
berbeda di setiap cluster menghasilkan beberapa rekomendasi strategi pemasaran yaitu: melakukan
promosi kepada masyarakat Kelurahan Rintis dan Kecamatan Lima Puluh, mengajukan kerjasama
dengan SD dan MI yang terdapat di sekitar lokasi bimbingan belajar, menjadikan orang tua siswa
yang pekerjaannya karyawan swasta sebagai jaringan pemasaran, memberikan diskon khusus bagi
calon konsumen yang jarak rumahnya jauh, meningkatkan kualitas promosi di sekolah-sekolah
terdekat dan memberikan diskon kepada juara di sekolah-sekolah terdekat.
Kata Kunci: clustering, data mining, DBI, K-Means, strategi pemasaran

Topik Terkait

Sitasi