Penerapan Fuzzy C-Means Clustering Untuk Mengoptimalkan Penentuan Media Promosi
PDF

How to Cite

Penerapan Fuzzy C-Means Clustering Untuk Mengoptimalkan Penentuan Media Promosi. (2019). TeknoIS : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Dan Sains, 6(1), 29-37. https://doi.org/10.36350/jbs.v6i1.45

Abstract

Media promosi merupakan salah satu  faktor penting dalam pemasaran suatu perguruan tinggi untuk menarik minat calon mahasiswa agar melanjutkan pendidikannya ke tingkat yang lebih tinggi. Pemerataan pendistribusian media promosi pada STIKOM Binaniaga yang sama ke semua sekolah menengah atas dan pada semua program studi membuat kurang efektifnya promosi. Pengelompokkan data mahasiswa berdasarkan kriteria asal sekolah, jurusan dan daerah asal mahasiswa dapat membantu dalam mengoptimalkan penentuan media promosi. Metode yang bisa digunakan dalam mengelompokkan mahasiswa ini adalah Fuzzy C-Means Clustering. Metode Fuzzy C-Means Clustering berusaha mengelompokkan data yang ada kedalam beberapa kelompok, dimana dalam penelitian ini data mahasiswa dikelompokkan menjadi 3 cluster. Cluster yang pertama  menghasilkan sebanyak 42,006 % dari seluruh total mahasiswa sedangkan cluster kedua menghasilkan sebanyak 33,229% dari seluruh total mahasiswa dan cluster ketiga menghasilkan  24,764 % dari seluruh total mahasiswa. Dari ketiga cluster tersebut kemudian dihitung nilai validitas internalnya menggunakan Dunn Index, dunn index  menghitung validitas cluster menggunakan diameter cluster (kohesi) dan jarak antara dua cluster (separasi) dimana pada penelitian kali ini nilai DI sebesar 8.6674. Nilai DI yang semakin besar menandakan hasil clustering yang semakin baik.
PDF

References

Danang Sunyoto, S. S. (2014). Dasar-Dasar Manajemen Pemasaran (Konsep, Strategis Dan Kasus). Jakarta, Jawa Barat: Center Of Academic Publishing Service.

Elvira Asril, F. W. (2015). Analisis Data Lulusan Dengan Data Mining Untuk Mendukung Strategi Promosi Universitas Lancang Kuning. 6(2).

Lindawati. (2008, Mei 24). Data Mining Dengan Teknik Clustering Dalam Pengklasifikasian Data Mahasiswa Studi Kasus Prediksi Lama Studi Mahasiswa Universitas Bina Nusantara.

Mudini, D. (2015). Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Untuk Optimalisasi Jumlah Pemasangan Media Promosi Spanduk (Studi Kasus Stikom Binaniaga Bogor).

Ningrum, L. T. (2012). Penerapan Fuzzy-Ahp Untuk Menentukan Media Promosi Pada Penerimaan Mahasiswa Baru.

Ong, J. O. (2013, Juni). Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing President University. 12(1).

Prasetyo, E. (2014). Data Mining - Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab. (A. Sahala, Ed.) Yogyakarta: Andi Offset.

Ramadhani, R. D. (N.D.). Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Universitas Dian Nuswantoro.

Ri Handayani, E. B. (2011, November 12). Implementasi Algoritma Clustering Ismc Dan Fcm (Studi Kasus: Jalur Pmb Di It Telkom Bandung).

Sri Kusumadewi, S. H. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decission Making (Fuzzy Madm) (Vol. 1). Yogyakarta: Graha Ilmu.

Suprawoto, T. (2016, 2). Klasifikasi Data Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means Untuk Menunjang Pemilihan Strategi Pemasaran, 1(1).

Downloads

Download data is not yet available.