Suprawoto, Totok - 85013 (2016) Implementasi Algoritma Apriori Pada Data Mining Untuk Menggali Kaidah Asosiasi Dalam Mendukung Penyusunan Strategi Pemasaran Bidang Pendidikan. STMIK AKAKOM Yogyakarta, Yogyakarta.
|
Text
1_85013_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (424kB) | Preview |
|
|
Text
2_85013_BAB_I.pdf - Published Version Download (447kB) | Preview |
|
|
Text
3_85013_BAB_II.pdf - Published Version Download (521kB) | Preview |
|
|
Text
4_85013_BAB_III.pdf - Published Version Download (510kB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.akakom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
5_85013_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (651kB) |
|
|
Text
6_85013_BAB_V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (573kB) |
|
|
Text
7_85013_BAB_VI.pdf - Published Version Download (337kB) | Preview |
|
|
Text
8_85013_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version Download (442kB) | Preview |
|
|
Text
9_85013_LAMPIRAN.pdf - Published Version Download (560kB) | Preview |
|
|
Text
10_85013_PUBLIKASI.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (758kB) |
Abstract
ABSTRAK Perguruan tinggi swasta sebagai salah lembaga pendidikan tinggi yang harus dibiayai oleh yayasan penyelenggara, sebagian besar penerimaannya bergantung pada jumlah mahasiswa. Di tengah persaingan yang ketat diperlukan upaya untuk menentukan strategi pemasaran yang tepat. Penerapan strategi pemasaran yang tepat akan mengurangi biaya promosi dalam mencapai sasaran yang telah ditetapkan sebelumnya. Data mining adalah salah satu cara yang dapat digunakan untuk merumuskan strategi yang tepat berdasarkan kumpulan item data yang ada. Metode data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Apriori, merupakan algoritma pengambilan data yang menggunakan aturan asosiatif dalam menentukan hubungan hubungan asosiatif suatu kombinasi item. Penelitian ini difokuskan pada beberapa variabel yang terkait dengan kumpulan data mahasiswa baru, meiputi: asal sekolah, kota asal sekolah, jurusan SMA/SMK, dan tahun ajaran. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat digunakan untuk menentukan strategi yang tepat yang dicerminkan dari nilai support dan confidence dari setiap item maupun kelompok item. Dari hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa terdapat 2 item set yang memiliki nilai support 80% dan confidence 100% yaitu: SMA_IPA, SMK_TEK SMA_IPS dan SMA_IPS, SMK_TEK SMA_IPA. Sedang hasil penelitian yang pernah dilakukan oleh Nurcahyo(2013), bahwa SMA menjadi target promosi yang sangat potensial karena memiliki nilai minimum support yang cukup besar yaitu 25% artinya adalah bahwa dari seluruh mahasiswa perguruan tinggi, maka 25 % nya adalah berasal dari SMA. Bila fokus promosi mau lebih dipertajam lagi maka kita dapat melihat bahwa konsentrasi yang cukup dominan di SMA A adalah di bidang IPS yang memiliki nilai minimum confidence sebesar 75%. Dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa SMK_TEK memiliki kecenderungan potensi yang tinggi untuk diprospek lebih lanjut oleh bagian admisi dan kerjasama dalam melakukan sosialisasi maupun promosi kepada calon mahasiswa baru, disamping SMA_IPA dan SMA_IPS. Kata kunci: data mining, algoritma apriori, strategi pemasaran, promosi, mahasiswa baru
| Item Type: | Other |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | data mining, algoritma apriori, strategi pemasaran, promosi, mahasiswa baru |
| Subjects: | F Ilmu Alam Dan Matematika (Natural Science And Mathematics) > F1 Matematika (Mathematics) A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Pemrograman (Programming) |
| Divisions: | Laporan Penelitian Dan Pengabdian |
| Depositing User: | Wahyu Firmanto |
| Date Deposited: | 12 Feb 2018 07:45 |
| Last Modified: | 15 Mar 2018 02:53 |
| URI: | http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/6978 |
Actions (login required)
 |
View Item |
