Abstract:Abstract: The development of information and communication technology has driven digital transformation in various sectors, including agriculture. One of the technologies widely applied is the Internet of Things (IoT), which…
hich enables devices to be interconnected through the internet to perform monitoring and data exchange in real time. In hydroponic cultivation, water quality stability is a crucial factor that affects plant growth. The main parameters that need to be monitored include water acidity level (pH), water temperature, and dissolved nutrient concentration measured using Total Dissolved Solids (TDS). However, water quality monitoring is still commonly conducted manually, making it less efficient and potentially causing delays in detecting changes in water conditions. This study aims to design an IoT-based water quality monitoring system for hydroponic cultivation using an ESP32 microcontroller integrated with pH, temperature, and TDS sensors. The collected data are sent to a server and displayed on a web dashboard in real time, equipped with automatic notification features. The proposed system is expected to improve monitoring efficiency and increase the productivity of hydroponic cultivation
Keywords: esp32; hydroponics; internet of things; real-time monitoring; water quality.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi mendorong transformasi digital dalam berbagai sektor, termasuk pertanian. Salah satu teknologi yang banyak diterapkan adalah Internet of Things (IoT) yang memungkinkan perangkat saling terhubung melalui jaringan internet untuk melakukan pemantauan dan pertukaran data secara real-time. Pada budidaya hidroponik, kestabilan kualitas air menjadi faktor penting yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman. Parameter utama yang perlu diperhatikan meliputi tingkat keasaman air (pH), suhu air, serta konsentrasi nutrisi terlarut yang diukur menggunakan Total Dissolved Solids (TDS). Namun, pemantauan kualitas air masih banyak dilakukan secara manual sehingga kurang efisien dan berpotensi menimbulkan keterlambatan dalam mendeteksi perubahan kondisi air. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pemantauan kualitas air hidroponik berbasis IoT menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor pH, suhu, dan TDS. Data dikirim ke server dan ditampilkan pada web dashboard secara real-time serta dilengkapi notifikasi otomatis. Sistem ini diharapkan meningkatkan efisiensi pemantauan dan produktivitas budidaya hidroponik.
Kata kunci: esp32; hidroponik; internet of things; kualitas air; monitoring real-time
Abstract:Abstract: The rapid degradation of mangrove ecosystems threatens coastal biodiversity, shoreline stability, and carbon sequestration capacity, particularly in areas experiencing intense human activity. However, community-based…
-based participatory mangrove monitoring remains limited due to the lack of accessible and user-friendly digital tools. This study aims to design an intuitive mobile application for mangrove tree detection and participatory ecological monitoring using a User-Centered Design (UCD) approach. The research was conducted iteratively through user needs analysis, prototype development, and usability evaluation involving local governments, conservation practitioners, and non-expert users. The proposed application integrates machine learning for automated mangrove recognition with geospatial visualization and real-time feedback to support field-based monitoring. Usability evaluation using the System Usability Scale (SUS) yielded an overall score of 82.3, categorized as excellent usability, indicating high user satisfaction and intuitive interaction. The results demonstrate that integrating UCD and machine learning enhances usability, user engagement, and the accuracy of mangrove documentation under real field conditions. Overall, this study presents a field-ready, user-centered mobile solution that bridges usability engineering and participatory mangrove monitoring as a replicable model for inclusive ecological application development.
Keywords: Carbon sequestration; mangrove monitoring; mobile application; user-centered design; usability evaluation
Abstrak: Degradasi ekosistem mangrove yang semakin cepat mengancam keanekaragaman hayati pesisir, stabilitas garis pantai, dan kapasitas sekuestrasi karbon, terutama di wilayah dengan aktivitas manusia yang intens. Namun, pemantauan mangrove secara partisipatif berbasis komunitas masih terbatas akibat kurangnya perangkat digital yang mudah diakses dan ramah pengguna. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi mobile yang intuitif untuk deteksi pohon mangrove dan pemantauan ekologi partisipatif dengan menggunakan pendekatan User-Centered Design (UCD). Penelitian dilakukan secara iteratif melalui analisis kebutuhan pengguna, pengembangan prototipe, dan evaluasi kegunaan dengan melibatkan pemerintah daerah, praktisi konservasi, serta pengguna non-ahli. Aplikasi yang diusulkan mengintegrasikan pembelajaran mesin untuk pengenalan mangrove secara otomatis dengan visualisasi geospasial dan umpan balik waktu nyata guna mendukung pemantauan di lapangan. Evaluasi kegunaan menggunakan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor keseluruhan sebesar 82,3 yang termasuk dalam kategori kegunaan sangat baik, menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi dan interaksi yang intuitif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi UCD dan pembelajaran mesin meningkatkan kegunaan, keterlibatan pengguna, serta akurasi dokumentasi mangrove dalam kondisi lapangan. Secara keseluruhan, penelitian ini menyajikan solusi mobile berbasis UCD yang siap digunakan di lapangan dan menjembatani rekayasa kegunaan dengan pemantauan mangrove partisipatif sebagai model replikatif bagi pengembangan aplikasi ekologi yang inklusif.
Kata kunci: Carbon sequestration; mangrove monitoring; mobile application; user-centered design; usability evaluation
Abstract:Abstract: The increasing use of digital banking applications has led to the need for a deeper understanding of user perceptions, especially through aspect-based sentiment analysis. This study aims to classify the sentiment…
nt of SeaBank app users by focusing on four main aspects: learnability, efficiency, technical issues or errors, and satisfaction. Review data totaling 1,971 comments were collected from the Google Play Store and labeled with sentiments based on the scores (ratings) given by users. The CRISP-DM approach serves as the methodological framework for this study, which includes five classification algorithms: Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Tree, and Random Forest. The evaluation results show that the SVM algorithm provides the best performance with the highest average value of the four aspects achieving accuracy of 93.91%, Precision of 91.16%, recall of 97.96% and F1-Measure of 94.33%. According to the research findings, the Support Vector Machine (SVM) algorithm provides the best performance when performing aspect-based sentiment analysis on text data from digital banking application reviews. The findings are expected to serve as a reference for the development of automated evaluation systems that rely on user opinions as the basis for decision making.
Keywords: aspects; CRISP-DM; digital Banking; seabank; sentiment analysis
Abstrak: Peningkatan pemakaian aplikasi perbankan digital mendorong perlunya pemahaman yang lebih dalam mengenai persepsi pengguna, terutama melalui analisis sentimen berbasis aspek. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna aplikasi SeaBank dengan berfokus pada empat aspek utama: kemudahan dipelajari (learnability), efisiensi penggunaan (efficiency), kendala atau kesalahan teknis (error), serta tingkat kepuasan (satisfaction). Data ulasan berjumlah 1.971 komentar dikumpulkan dari Google Play Store dan diberi label sentimen berdasarkan skor (rating) yang diberikan oleh pengguna. Pendekatan CRISP-DM berfungsi sebagai kerangka metodologis untuk penelitian ini, yang mencakup lima algoritma klasifikasi: Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Tree, dan Random Forest. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma SVM memberikan performa terbaik dengan nilai rata-rata dari ke empat aspek tertinggi yang mencapai accuracy sebesar 93.91%, Precision sebesar 91.16%, recall sebesar 97.96% dan F1-Measure sebesar 94.33%. Menurut temuan penelitian, algoritma Support Vector Machine (SVM) memberikan kinerja terbaik saat melakukan analisis sentimen berbasis aspek pada data teks dari ulasan aplikasi Seabank. Temuan ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan sistem evaluasi otomatis yang mengandalkan opini pengguna sebagai dasar pengambilan keputusan.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Aspek, Bank Digital, SeaBank, CRISP-DM
Abstract:Abstract: The rapid growth of the cosmetics industry on e-commerce platforms has intensified competition, creating a critical need for effective, data-driven marketing strategies. This study aims to conduct a comparative…
analysis of machine learning algorithms to predict the sales categories (High, Medium, Low) of cosmetic products on the Tokopedia marketplace. Four classification models; Random Forest, XGBoost, Logistic Regression, and Naive Bayes were trained and evaluated on data collected via web scraping. The methodology incorporates the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to address significant class imbalance and GridSearchCV for hyperparameter optimization to ensure a fair and robust comparison. The experimental results conclusively show that the Random Forest model achieved the best performance, yielding the highest F1-Score Macro Average of 0.75 and an accuracy of 85.3%. The superior model was subsequently implemented in a simple recommendation system to simulate optimal discount strategies, demonstrating its practical utility in providing actionable insights for business decisions.
Keywords: classification; comparative analysis; machine learning; sales prediction; SMOTE
Abstrak: Pertumbuhan pesat industri kosmetik pada platform e-commerce telah membuat persaingan ketat, sehingga menciptakan kebutuhan krusial akan strategi pemasaran yang efektif dan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis komparatif terhadap algoritma machine learning untuk memprediksi kategori penjualan (Tinggi, Sedang, Rendah) produk kosmetik di marketplace Tokopedia. Empat model klasifikasi, yaitu Random Forest, XGBoost, Regresi Logistik, dan Naive Bayes, dilatih dan dievaluasi menggunakan data yang dikumpulkan melalui web scraping. Metodologi penelitian ini menerapkan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas yang signifikan dan GridSearchCV untuk optimisasi hyperparameter guna memastikan perbandingan yang adil. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai performa terbaik, dengan menghasilkan F1-Score Macro Average tertinggi sebesar 0,75 dan akurasi 85,3%. Model unggul ini kemudian diimplementasikan dalam sebuah sistem rekomendasi sederhana untuk menyimulasikan strategi diskon yang optimal, yang menunjukkan kegunaan praktisnya dalam memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan bisnis.
Kata kunci: analisis komparatif; klasifikasi; machine learning; prediksi penjualan; SMOTE
Abstract:Abstract: Both hardware and software technologies offer their advantages in helping to facili- tate student learning activities. Virtual reality technology allows users to interact directly with the virtual reality environment,…
ironment, giving the effect of a pleasant learning sensation because it pro- vides direct experience for students to actively do desktop computer assembly practicum inde- pendently and guided. This research is R & D (Research and Development), which aims to pro- duce a product as a desktop computer assembly virtual reality learning application. This re- search procedure adapts the Lee & Owens development model. The subjects of this research were students at the Open University, Makassar State University, and Lambung Mangkurat University. The results showed that using Virtual Reality in desktop computer assembly can provide extraordinary experiences to users, bridging the gap between the real and virtual worlds. This is achieved through specially designed hardware to create a virtual environment that re- sembles the actual reality or even creates an entirely new reality.
Keywords: desktop computer; assembly; virtual reality
Abstrak: Teknologi perangkat keras (hardware) maupun lunak (software) menawarkan keunggulannya dalam membantu memfasilitasi aktivitas belajar dan pembelajaran ma- hasiswa. Teknologi virtual reality memiliki kemampuan bagi penggunanya untuk dapat melakukan interaksi langsung dengan lingkungan realitas maya, memberi efek sensasi pembelajaran yang menyenangkan karena memberikan pengalaman langsung bagi ma- hasiswa untuk aktif melakukan pratikum perakitan computer desktop secara mandiri maupun terbimbing. Penelitian ini adalah R & D (Research and Development) yang ber- tujuan untuk menghasilkan suatu produk yaitu berupa aplikasi pembelajaran virtual real- ity perakitan computer desktop. Prosedur penelitian ini mengadaptasi model pengem- bangan Lee & Owens. Subjek penelitian ini adalah mahasiswa pada Universitas Ter- buka, Universitas Negeri Makassar, dan Unibversitas Lambung Mangkurat. Hasil penelitian diperoleh bahwa penggunaan Virtual Reality dalam perakitan computer desk- top mampu memberikan pengalaman luar biasa kepada pengguna, menjembatani jurang antara dunia nyata dan dunia maya. Hal ini dicapai melalui penggunaan perangkat keras yang dirancang khusus untuk menciptakan lingkungan virtual yang menyerupai realitas sebenarnya atau bahkan menciptakan realitas yang sama sekali baru.
Kata kunci: computer desktop; perakitan; virtual reality
Abstract:Abstract: Water irrigation is a crucial aspect of agriculture that often becomes the primary concern for farmers, especially because suboptimal management can lead to decreased crop yields and reduced income. So far, farmers…
mers have been practicing irrigation manually, where plants are watered twice a day, in the morning and evening, based on weather conditions without considering soil temperature or moisture levels. Based on the observations conducted, it was found that excessive water application increases water accumulation, resulting in nutrient loss from the soil and even root diseases. The objective of this study is to develop a system utilizing an ESP32 microcontroller and sensors to detect soil moisture, with a machine learning-based K-Nearest Neighbor (KNN) model, enabling farmers to remotely monitor and control their crops using an Android device. The testing results showed that with input data of 32°C temperature, 40% soil moisture, and 60% air humidity, the system produced a nearest distance of 0.000 and 0.541 from the closest k-nearest neighbors, with a status label of "needs water." As a result, the relay activates the water pump to irrigate the field. Meanwhile, for data with a nearest distance of 0.897, the system identified the status as "does not need water," indicating that the soil remains wet or moist. This study is expected to help reduce farmers' workloads by optimizing water usage according to plant needs and improving crop quality and yield.
Keywords: k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning; water irrigation
Abstrak: Irigasi air merupakan aspek penting dalam pertanian yang menjadi perhatian utama petani, terutama karena pengelolaan yang kurang optimal berdampak pada penurunan hasil panen dan pendapatan. Selama ini, praktik irigasi oleh petani dilakukan secara manual, di mana penyiraman tanaman dilakukan dua kali sehari pada pagi dan sore berdasarkan kondisi cuaca tanpa memperhatikan suhu atau kelembaban tanah. Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan, ditemukan masalah yaitu pemberian air secara berlebih menyebabkan akumulasi air meningkat mengakibatkan kehilangan nutrisi tanah dan bahkan penyakit akar. Tujuan penelitian ini menciptakan sistem yang dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor untuk mendeteksi kelembaban tanah, dengan model K-Nearest Neighbor (KNN) berbasis machine learning sehingga memudahkan petani untuk mengontrol tanaman mereka dari jarak jauh menggunakan android. Hasil pengujian yang dilakukan dengan data inputan berupa suhu 32°C, kelembaban tanah 40% dan kelembaban udara 60%, sistem menghasilkan jarak terdekat sebesar 0.000 dan 0.541 dari k-nearest terdekat dengan label status "butuh air". Maka relay akan mengaktifkan pompa air untuk mengairi lahan. Kemudian, pada data dengan jarak terdekat 0.897, sistem mengidentifikasi status "tidak butuh air", menunjukkan bahwa kondisi tanah masih basah atau lembab. Penelitian ini diharapkan dapat membantu meringankan beban kerja petani mengoptimalkan penggunaan air sesuai dengan kebutuhan tanaman dan meningkatkan kualitas hasil panen.
Kata kunci: irigasi air; k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning
Abstract:Abstract: Central Java has significant potential in the plantation sector with various commodities such as pepper, cloves, tobacco, tea, sugarcane, coffee, nutmeg, and patchouli. However, the abundance of commodities does…
s not guarantee that all of them provide maximum benefits. This study aims to recommend the most potential plantation commodities for development. The research utilizes plantation data from Central Java over the past few years, obtained from Satu Data Indonesia, covering land area, production, productivity, and the number of farmers. The evaluation criteria include land area, production, productivity, and the number of farmers. In the decision-making process, a Decision Support System (DSS) approach is applied using the Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) method and the Preference Selection Index (PSI). The MABAC method is used to determine rankings, while PSI is used for criteria weighting. The results indicate that sugarcane, tobacco, and robusta coffee are the best commodities, with final scores of 0.419, 0.237, and 0.020, respectively. Therefore, it can be concluded that the most potential commodities for development in Central Java are sugarcane, tobacco, and robusta coffee.
Keywords: central java; MABAC; plantation; PSI
Abstrak: Jawa Tengah memiliki potensi besar di sektor perkebunan dengan berbagai komoditas seperti lada, cengkeh, tembakau, teh, tebu, kopi, pala, dan nilam. Tetapi dengan banyaknya komoditas, tidak memastikan bahwa semua komoditas memberikan manfaat yang maksimal. Penilitian ini bertujuan membuat rekomendasi komoditas perkebunan yang paling potensial untuk dikembangkan. Penelitian ini menggunakan data perkebunan di Jawa Tengah dalam beberapa tahun terakhir yang diperoleh dari Satu Data Indonesia, mencakup luas lahan, produksi, produktivitas, jumlah petani. Kriteria evaluasi yang digunakan meliputi luas lahan, produksi, produktivitas, jumlah petani. Dalam proses pengambilan keputusan, digunakan metode SPK dengan pendekatan (MABAC) serta (PSI). Metode MABAC digunakan untuk menentukan peringkat, sementara PSI digunakan untuk pembobotan kriteria. Hasil yang diperoleh dari penilitian ini yaitu Tebu, Tembakau, Robusta merupakan tanaman terbaik dengan hasil akhir 0,419, 0,237, 0,020. Oleh karena itu, dapat disimpulkan tanaman yang dapat dikembangkan dengan potensial di wilayah Jawa Tengah dengan berbagai macam komoditas yaitu komoditas Tebu, Tembakau, dan Robusta.
Kata kunci: jawa tengah; MABAC; perkebunan ; PSI
Abstract:Abstract: Welfare is one of the things that determines the progress of a region, to achieve the welfare of its people, especially in the economic sector, a technique is needed to measure welfare that continues to change.…
This study aims to analyze the differences in the level of community welfare in Central Java Province by grouping regions based on several indicators. Grouping is done using data from various sources that include the main indicators of welfare. The method used in this study uses the K-Means data mining algorithm to group regional data according to their level of welfare. The results of the analysis divide the regions into three categories: Medium Welfare Level, which includes Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, and Pekalongan City and Tegal City, High Welfare Level, consisting of Magelang City, Surakarta City, Salatiga City, and Semarang City; and Low Welfare Level, covering Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Batang, Pekalongan, Pemalang, Tegal, and Brebes Regencies. The findings show that the C2 region has a longer average length of schooling, higher per capita expenditure, and better HDI, reflecting a higher quality of life. This study provides an overview of welfare inequality in Central Java Province and suggests the need for more focused policies to improve the quality of life in each category of region.
Keywords: clustering; k-means; welfare
Abstrak: Kesejahreraan merupakan salah satu hal yang menentukan kemajuan suatu wilayah, untuk mencapai kesejahteraan masyarakatnya terutama di bidang ekonomi di perlukan teknik untuk mengukur kesejahteraan yang terus berubah, Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbedaan tingkat kesejahteraan masyarakat di Provinsi Jawa Tengah dengan mengelompokkan wilayah berdasarkan beberapa indikator. Pengelompokan dilakukan menggunakan data dari berbagai sumber yang mencakup indikator-indikator utama kesejahteraan. Metode yang di gunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma data mining K-Means untuk mengelompokkan data wilayah menurut tingkat kesejahteraannya. Hasil analisis membagi wilayah menjadi tiga kategori: Tingkat Kesejahteraan Sedang, yang mencakup Kabupaten Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, serta Kota Pekalongan dan Kota Tegal, Tingkat Kesejahteraan Tinggi, terdiri dari Kota Magelang, Kota Surakarta, Kota Salatiga, dan Kota Semarang; dan Tingkat Kesejahteraan Rendah, mencakup Kabupaten Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Temuan menunjukkan bahwa wilayah C2 memiliki rata-rata lama sekolah yang lebih panjang, pengeluaran per kapita yang lebih tinggi, dan IPM yang lebih baik, mencerminkan kualitas hidup yang lebih tinggi. Penelitian ini memberikan gambaran tentang ketidakmerataan kesejahteraan di Provinsi Jawa Tengah dan menyarankan perlunya kebijakan yang lebih terfokus untuk meningkatkan kualitas hidup di setiap kategori wilayah.
Kata Kunci: clustering; k-means; kesejahteraan
Abstract:Abstract: This study maps the vulnerability of landslides in Jayapura Regency, Indonesia, using a parameter weighting method within the framework of the Geographic Information System (GIS). The study identified key factors…
rs that contribute to landslide risk, including slope, soil type, rainfall, geology, and land use. The analysis revealed significant areas prone to landslides, with substantial portions classified as moderate to high risk. Comparison with the BNPB Inarisk method shows variations in the percentage of risk areas, highlighting the importance of the double assessment technique. The study underscores the need for an integrated, multidisciplinary approach to landslide risk management, emphasizing accurate data collection, land-use planning, and targeted mitigation strategies. These findings provide valuable insights for policymakers and disaster management agencies to minimize the impact of future landslides and promote sustainable development, especially in light of the 2019 landslide disaster in Sentani.
.
Keywords: landslide; jayapura regency; parameter weighting method; inarisk BNPB methods; disaster mitigation.
Abstrak: Penelitian ini memetakan kerentanan tanah longsor di Kabupaten Jayapura, Indonesia, menggunakan metode pembobotan parameter dalam kerangka Sistem Informasi Geografis (GIS). Studi ini mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang berkontribusi terhadap risiko tanah longsor, termasuk kemiringan, jenis tanah, curah hujan, geologi, dan penggunaan lahan. Analisis mengungkapkan area signifikan yang rentan terhadap tanah longsor, dengan porsi substansial diklasifikasikan sebagai risiko sedang hingga tinggi. Perbandingan dengan metode BNPB Inarisk menunjukkan variasi persentase area risiko, menyoroti pentingnya teknik penilaian ganda. Studi ini menggarisbawahi perlunya pendekatan multidisiplin yang terintegrasi untuk manajemen risiko tanah longsor, menekankan pengumpulan data yang akurat, perencanaan penggunaan lahan, dan strategi mitigasi yang ditargetkan. Temuan ini memberikan wawasan berharga bagi pembuat kebijakan dan lembaga penanggulangan bencana untuk meminimalkan dampak tanah longsor di masa depan dan mempromosikan pembangunan berkelanjutan, terutama mengingat bencana tanah longsor tahun 2019 di Sentani.
.
Kata kunci: tanah longsor; kabupaten jayapura; metode pembobotan parameter; metode BNPB Inarisk; mitigasi bencana.
Abstract:Abstract: This research tries to describe student cluster analysis, as an effort to optimize campus promotion to various schools and regions. It is known that every year, Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh, abbreviated…
ed as PPNP, brings in students from various regions in Indonesia. Regarding the campus promotion strategy process, the PPNP promotion section has not been based or referred to the results of processing existing student data. So that the budget used by the campus promotion team has not been right on target with the results of students who can be brought to campus. In addition, the existing student database has not been processed or explored further, so that it has not produced knowledge that is very useful as material to support the decisions of the academic and student affairs department and the campus promotion team. The method used in this research is CRISP-DM which stands for Cross- Industry Standard Process for Data Mining. Based on the characteristics of each cluster, the PPNP Promotion Team in conducting the next socialization is advised to prioritize provinces such as West Sumatra and North Sumatra. Currently, managerial circles in this context, university leaders are expected to be able to make data-based decisions. Data-based decision making can foster a culture of sustainable innovation, produce customer-centric offerings and drive long-term business growth.
Keywords: cluster analysis; student data; k-means clustering; campus promotion
Abstrak: Penelitian ini mencoba untuk mendeskripsikan analisis cluster mahasiswa, sebagai upaya optimalisasi dalam melakukan promosi kampus ke berbagai sekolah dan daerah. Diketahui bahwa setiap tahunnya, Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh disingkat PPNP mendatangkan mahasiswa dari berbagai daerah di Indonesia. Terkait dengan proses strategi promosi kampus, bagian promosi PPNP belum didasarkan pada hasil pengolahan data mahasiswa yang ada. Sehingga anggaran yang digunakan tim promosi belum tepat sasaran dengan hasil mahasiswa yang dapat didatangkan ke kampus. Selain itu database mahasiswa yang ada selama ini belum diolah atau digali secara jauh, sehingga belum menghasilkan pengetahuan yang bermanfaat sebagai bahan untuk mendukung keputusan bagian akademik dan kemahasiswaan serta tim promosi kampus. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu CRISP-DM merupakan singkatan dari Cross-Industry Standart Process for Data Mining. Berdasarkan karakteristik setiap cluster, maka untuk Tim Promosi PPNP dalam melakukan sosialisasi berikutnya disarankan memprioritaskan pada provinsi seperti Sumatera Barat dan Sumatera Utara. Saat ini kalangan manajerial yaitu pimpinan perguruan tinggi diharapkan dapat melakukan pengambilan keputusan berbasis pada data. Pengambilan keputusan berbasis data dapat menumbuhkan budaya inovasi yang berkelanjutan, menghasilkan penawaran yang berpusat pada pelanggan dan mendorong pertumbuhan bisnis jangka panjang.
Kata kunci: analisis cluster; data mahasiswa; k-means clustering, promosi kampus