Abstract:Abstract: Air quality in urban areas is becoming an increasingly important issue considering its impact on human health and the environment. The rapid increase in air pollution requires effective methods to predict air quality…
uality in order to take appropriate mitigation measures. This study aims to analyze the use of Neural Network (NN) algorithms in predicting air quality in cities. The method used is the application of the NN model, especially the Multilayer Perceptron (MLP), which is trained using historical air quality data such as dust particle levels (PM10, PM2.5), carbon monoxide (CO) gas, and temperature. The data used in this study came from urban air quality monitoring stations collected over a period of time. The results show that the Neural Network algorithm can provide quite accurate predictions of air quality with a low Mean Absolute Error (MAE) value, showing the effectiveness of the model in predicting f fluctuations in air quality. The conclusion of this study is that Neural Network algorithms, specifically MLPs, are an effective tool for air quality prediction, which can be used as a basis for urban air quality management policies.
Keywords: air quality; neural network; prediction; multilayer perceptron (MLP)
Abstrak: Kualitas udara di perkotaan menjadi isu yang semakin penting mengingat dampaknya terhadap kesehatan manusia dan lingkungan. Peningkatan polusi udara yang pesat memerlukan metode yang efektif untuk memprediksi kualitas udara guna mengambil langkah mitigasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan algoritma Neural Network (NN) dalam memprediksi kualitas udara di perkotaan. Metode yang digunakan adalah penerapan model NN, khususnya Multilayer Perceptron (MLP), yang dilatih menggunakan data kualitas udara historis seperti kadar partikel debu (PM10, PM2.5), gas karbon monoksida (CO), dan suhu. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari stasiun pemantauan kualitas udara di perkotaan yang dikumpulkan selama periode waktu tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Neural Network dapat memberikan prediksi yang cukup akurat terhadap kualitas udara dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) yang rendah, menunjukkan efektivitas model dalam memprediksi fluktuasi kualitas udara. Simpulan dari penelitian ini adalah bahwa algoritma Neural Network, khususnya MLP, merupakan alat yang efektif untuk prediksi kualitas udara, yang dapat digunakan sebagai dasar untuk kebijakan pengelolaan kualitas udara di perkotaan
Kata kunci: kualitas udara; neural network; prediksi; multilayer perceptron (MLP)
Abstract:Abstract: Advancements in digital technology have significantly transformed communication and learning. Traditional learning methods have limitations in providing a fast and interactive learning environment, necessitating…
g accessible technology that enhances student and teacher engagement while ensuring convenience. WhatsApp has emerged as a widely used solution due to its accessibility, privacy features, and cross-platform compatibility, offering users a sense of convenience. This study examines the role of Perceived Convenience in the acceptance and use of WhatsApp in secondary education in Medan City using the UTAUT2 Model. A survey was conducted with 439 respondents from 8 secondary schools in Medan and analyzed using SEM-PLS with SmartPLS-4. The results indicate that social influence, hedonic motivation, habit, and perceived convenience positively impact the intention to use WhatsApp. Additionally, facilitating conditions, perceived convenience, and intention to use significantly influence actual usage behavior. However, performance expectancy, effort expectancy, and price value do not affect either intention or behavior in using WhatsApp. Moderating variables such as age, gender, and experience partially moderate the relationships between independent factors and WhatsApp usage intention and behavior. This study contributes by incorporating Perceived Convenience into the UTAUT2 Model and affirming its role in educational technology adoption.
Keywords: perceived convenience; secondary education; UTAUT2; whatsapp
Abstrak: Kemajuan teknologi digital telah membawa perubahan signifikan dalam komunikasi dan pembelajaran. Metode pembelajaran tradisional memiliki keterbatasan dalam menyediakan lingkungan belajar yang cepat dan interaktif, sehingga diperlukan teknologi yang mudah diakses, meningkatkan keterlibatan siswa dan guru, serta nyaman digunakan. WhatsApp menjadi salah satu solusi dan banyak digunakan karena mudah diakses, privasi yang ditawarkan, serta kompatibilitas lintas platform sehingga memberikan kenyamanan yang dapat dirasakan pengguna ketika menggunakannya. Oleh karena itu, Penelitian ini menguji peran Persepsi Kenyamanan terhadap penerimaan dan penggunaan WhatsApp dalam pendidikan menengah di Kota Medan menggunakan Model UTAUT2. Survei dilakukan pada 439 responden dari 8 sekolah menengah di kota Medan, dan dianalisis dengan SEM-PLS menggunakan SmartPLS-4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa social influence, hedonic motivation, habit, dan perceived convenience berpengaruh positif signifikan terhadap behavioral intention. Sementara itu, facilitating conditions, perceived convenience, dan behavioral intention berdampak positif pada use behavior. Namun, performance expectancy, effort expectancy, dan price value tidak berpengaruh terhadap niat maupun perilaku penggunaan WhatsApp. Variabel moderasi usia, jenis kelamin, dan pengalaman memoderasi sebagian hubungan antara faktor bebas terhadap niat dan perilaku penggunaan WhatsApp. Penelitian ini berkontribusi dengan menambahkan variabel persepsi kenyamanan (perceived convenience) ke dalam Model UTAUT2 dan menegaskan perannya dalam adopsi teknologi pendidikan.
Kata kunci: pendidikan menengah; persepsi kenyamanan; UTAUT2; whatsapp
Abstract:Abstract: School building construction is an important part of educational facilities and infrastructure. Many elementary school buildings in Asahan Regency are damaged, unfit for use or lack facilities including classrooms…
oms and other supporting infrastructure. The results of the selection that are not transparent in deciding the feasibility of rehabilitation and construction of elementary school buildings are often subjective and time-consuming. This causes decisions to be taken that cannot be made as quickly as possible and inequality, where schools that actually need rehabilitation more do not get priority for rehabilitation. The purpose of this study is to implement data mining in the selection of school building construction projects with the K-Means clustering algorithm in clustering the feasibility of rehabilitation of elementary school building construction. The results of this study found 31 elementary schools that are eligible for school building construction rehabilitation and 4 are not eligible for school building construction rehabilitation. This study is expected to provide a significant contribution in increasing the efficiency of school building construction selection and more transparency towards elementary school buildings to be rehabilitated.
Keywords: education authorities; k-means; rehabilitation and construction of school buildings.
Abstrak: Pembangunan gedung sekolah ialah bagian penting dalam sarana dan prasarana pendidikan. Banyak gedung Sekolah Dasar di Kabupaten Asahan menderita kerusakan, tidak layak pakai atau kekurangan fasilitas meliputi ruang kelas dan infrastruktur pendukung lainnya. Hasil penyeleksian yang bersifat tidak transparan dalam memutuskan kelayakan rehabilitasi dan pembangunan gedung Sekolah Dasar sering kali bersifat subjektif dan memakan waktu lama.Hal tersebut menyebabkan keputusan yang diambil tidak dapat dilakukan secepat mungkin serta ketimpangan, dimana sekolah yang sebenarnya lebih membutuhkan rehabilitasi justru tidak mendapatkan prioritas untuk direhabilitasi. Tujuan penelitian ini ialah mengimplementasi data mining pada pemilihan proyek pembangunan gedung sekolah dengan algoritma K-Means clustering dalam mengcluster kelayakan rehabilitasi pembangunan gedung sekolah dasar. Hasil Penelitian ini terdapat 31 sekolah dasar layak untuk direhabilitasi pembangunan gedung sekolah dan 4 tidak layak untuk direhabalitasi pembangunan gedung sekolah. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam menaikkan efisiensi penyeleksian pembangunan gedung sekolah dan lebih transparansi terhadap gedung sekolah dasar yang akan direhabilitasi.
Kata kunci: dinas pendidikan; k-means; rehabilitasi dan pembangunan gedung sekolah.
Abstract:Abstract: The advancement of network security faces growing challenges as cyberattacks become more sophisticated. Traditional rule-based systems struggle with zero-day attacks and obfuscation techniques. This study examines…
nes the development trends of AI-based algo-rithms, particularly machine learning and deep learning, in threat detection. A literature review evaluates AI-driven approaches, including support vector machines, random for-est, deep neural networks, convolutional neural networks, and reinforcement learning. Findings show that AI enhances detection accuracy, adaptability, and reduces false posi-tives. Machine learning efficiently classifies known attacks, while deep learning excels in identifying complex patterns such as distributed denial-of-service and advanced persis-tent threats. Unsupervised learning improves anomaly detection without labeled data. However, AI models require high-quality data, substantial computational resources, and remain vulnerable to adversarial attacks. Despite these challenges, AI provides a dynam-ic and adaptive security solution, surpassing traditional systems. Future research should enhance AI scalability and resilience for evolving cybersecurity threats.
Keywords: anomaly detection; artificial intelligence; deep learning; machine learning; network security
Abstrak: Perkembangan keamanan jaringan menghadapi tantangan yang semakin besar seiring meningkatnya kompleksitas serangan siber. Sistem berbasis aturan tradisional kesulitan mendeteksi zero-day attack dan teknik penyamaran. Penelitian ini mengkaji tren pengembangan algoritma berbasis AI, khususnya machine learning dan deep learning, dalam deteksi ancaman. Literature review mengevaluasi pendekatan berbasis AI, termasuk support vector machines, random forest, deep neural networks, convolutional neural networks, dan reinforcement learning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI meningkatkan akurasi deteksi, adaptabilitas terhadap ancaman baru, serta mengurangi false positive. Machine learning efektif mengklasifikasikan serangan yang telah diketahui, sementara deep learning unggul dalam mengenali pola kompleks seperti distributed denial-of-service dan advanced persistent threats. Unsupervised learning meningkatkan deteksi anomali tanpa memerlukan data berlabel. Namun, AI masih bergantung pada data berkualitas tinggi, sumber daya komputasi besar, dan rentan terhadap adversarial attack. Meskipun demikian, AI menawarkan solusi keamanan yang lebih dinamis dan adaptif dibandingkan sistem tradisional. Penelitian selanjutnya perlu difokuskan pada peningkatan skalabilitas dan ketahanan AI dalam menghadapi ancaman siber yang terus berkembang.
Kata kunci: deteksi anomali; jaringan keamanan; kecerdasan buatan; pembelajaran dalam; pembelajaran mesin
Abstract:Abstract: Good pronunciation plays a crucial role in enhancing students' confidence, encouraging active participation in learning, and preparing them for academic and professional opportunities, such as English-language…
interviews. Poor pronunciation during scholarship or job interviews can hinder the interviewer's understanding, thereby reducing the chances of acceptance. This study aims to improve students' pronunciation fluency and develop a learning medium based on Automatic Speech Recognition (ASR) technology. The method employed involves the development of Progressive Web Apps (PWA) integrated with ASR technology from the app.lumi.education platform, supported by manual labeling for pronunciation validation. The research was conducted at LKP Vijaya Learning Centre, Tanjungbalai City. The results demonstrate that ASR-based media significantly enhances students' pronunciation accuracy and confidence. Thus, the integration of ASR technology into PWA effectively supports innovative and efficient pronunciation learning.
Keywords: automatic speech recognition; language learning; pronunciation; web-based application.
Abstrak: Pengucapan yang baik berperan penting dalam meningkatkan kepercayaan diri siswa, mendorong partisipasi aktif dalam pembelajaran, dan mempersiapkan mereka menghadapi peluang akademik maupun profesional, seperti wawancara berbahasa Inggris. saat menghadapi wawancara beasiswa atau pekerjaan berbahasa Inggris, pengucapan yang buruk dapat mengurangi pemahaman pewawancara, sehingga mengurangi peluang diterima. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kelancaran pengucapan siswa dan mengembangkan media pembelajaran berbasis teknologi Automatic Speech Recognition (ASR). Metode yang digunakan adalah pengembangan Progressive Web Apps (PWA) yang terintegrasi dengan ASR dari aplikasi app.lumi.education, didukung oleh pelabelan manual untuk validasi pengucapan. Penelitian dilakukan di LKP Vijaya Learning Centre, Kota Tanjungbalai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media berbasis ASR secara signifikan meningkatkan akurasi pengucapan dan kepercayaan diri siswa. Dengan demikian, integrasi teknologi ASR dalam PWA terbukti mendukung pembelajaran pengucapan secara inovatif dan efisien.
Kata kunci: aplikasi berbasis web; pengenalan suara otomatis; pembelajaran bahasa; pengucapan
Abstract:Abstract: CV. Ria Kencana Ungu (RKU), as a research partner in the field of computer service, needs to improve the quality of customer service and efficiency in the process of troubleshooting computer damage. To meet these…
se needs, an expert system based on the forward chaining method was developed that is able to diagnose damage automatically. This system was developed using the waterfall method, with systematic stages from analysis to implementation. The implementation results show that the system can identify the type of damage with an accuracy rate of 89% based on validation tests on 100 real troubleshooting cases. The evaluation metric uses a comparison between the results of the system diagnosis and the results of the technician's analysis. Although the system is able to increase service efficiency by up to 40% compared to conventional methods, several obstacles were found, such as the limited initial knowledge base that impacts the accuracy of the diagnosis and the difficulty of users in understanding the system interface. Therefore, further development is needed to expand the knowledge base and improve the user experience. This study aims to develop a forward chaining-based expert system to improve efficiency, accuracy, and speed of problem solving at CV. Ria Kencana Ungu (RKU) and to increase customer satisfaction through more responsive and precise services..
Keywords: expert system; computer troubleshooting; forward chaining method
Abstrak: CV. Ria Kencana Ungu (RKU), sebagai mitra penelitian di bidang layanan servis komputer, membutuhkan peningkatan kualitas layanan pelanggan dan efisiensi dalam proses troubleshooting kerusakan komputer. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, dikembangkan sistem pakar berbasis metode forward chaining yang mampu mendiagnosis kerusakan secara otomatis. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode waterfall, dengan tahapan yang sistematis dari analisis hingga implementasi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat mengidentifikasi jenis kerusakan dengan tingkat akurasi sebesar 89% berdasarkan uji validasi terhadap 100 kasus troubleshooting nyata. Metrik evaluasi menggunakan perbandingan antara hasil diagnosis sistem dan hasil analisis teknisi. Meskipun sistem mampu meningkatkan efisiensi layanan hingga 40% dibandingkan metode konvensional, beberapa kendala ditemukan, seperti keterbatasan basis pengetahuan awal yang berdampak pada akurasi diagnosis dan kesulitan pengguna dalam memahami antarmuka sistem. Oleh karena itu, pengembangan lebih lanjut diperlukan untuk memperluas basis pengetahuan dan meningkatkan pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis forward chaining untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan troubleshooting di CV. Ria Kencana Ungu (RKU) serta meningkatkan kepuasan pelanggan melalui layanan yang lebih responsif dan presisi.
Kata kunci: sistem pakar; troubleshooting komputer; metode forward chaining
Abstract:Abstract: Preventing stunting in toddlers is crucial for improving children's health and growth. Stunting occurs due to chronic nutritional deficiencies during the first 1,000 days of a child's life, affecting their height,…
ht, cognitive development, and immune system, which can reduce their future potential. Fruits play an important role in a toddler's diet because they are rich in vitamins, minerals, fiber, antioxidants, and other bioactive compounds that support physical growth and brain development. However, selecting the right fruits is vital because some fruits can cause digestive issues or allergies in toddlers. To assist parents in choosing the right fruits, a mobile-based expert system using the Certainty Factor method has been developed. This system provides recommendations based on the toddler's health condition and evaluates the nutritional content of fruits. With this system, parents can ensure that their toddlers receive optimal nutrition, contributing to stunting prevention and ensuring that the toddlers grow up healthy, intelligent, and with full potential in the future Choosing the right fruits and maintaining a balanced nutrition are crucial parts of supporting the sustainability of stunting prevention efforts.
Keywords: certainty factor method; expert system; fruit selection; stunting prevention; toddler nutrition
Abstrak: Pencegahan stunting pada batita sangat penting untuk meningkatkan kualitas kesehatan dan pertumbuhan anak. Stunting terjadi akibat kekurangan gizi kronis pada 1.000 hari pertama kehidupan batita, memengaruhi tinggi badan, perkembangan kognitif, dan sistem imun anak, yang berisiko mengurangi potensi masa depan mereka. Buah-buahan memiliki peran penting dalam pola makan batita, karena kaya akan vitamin, mineral, serat, antioksidan, dan senyawa bioaktif yang mendukung pertumbuhan fisik dan perkembangan otak. Namun, pemilihan buah yang tepat sangat penting karena beberapa buah dapat menyebabkan masalah pencernaan atau alergi pada batita. Untuk membantu orang tua dalam memilih buah yang sesuai, dikembangkan sistem pakar berbasis mobile dengan metode Certainty Factor. Sistem ini memberikan rekomendasi berdasarkan kondisi kesehatan batita, serta mengevaluasi kandungan nutrisinya. Dengan sistem ini, orang tua dapat memastikan bahwa batita mendapatkan nutrisi yang optimal dengan berkontribusi dalam pencegahan stunting dengan memastikan batita tumbuh sehat, cerdas, dan memiliki potensi penuh di masa depan. Pemilihan buah yang tepat dan nutrisi yang seimbang menjadi bagian penting dalam mendukung upaya keberlanjutan pencegahan stunting.
Kata kunci: batita; metode certainty factor; pemilihan buah; pencegahan stunting; sistem cerdas
Abstract:Abstract: The development of information technology has experienced rapid growth, especially the internet. The internet has made significant contributions, particularly in the business sector. The intense business competition…
ition and the rapid advancement of information technology have facilitated greater accessibility for customers in choosing industries. The Mazzuri Batu Bara industry is a business that sells coconut oil products and handcrafted items made from coconut. However, Mazzuri Batu Bara has not yet implemented services that make it easier for customers to purchase products efficiently and still relies on manual processes. Sales reports are recorded in ledgers, making the process inefficient for maintaining organized records. Customers are required to visit the industry in person to learn about the products available, which means they are unaware of the latest discounts and products on offer. One of the strategies to improve service and operations is to implement a Customer Relationship Management (CRM) system. The objective of this research is to assess the operability of the system design that has been developed. With the CRM design, sales can be enhanced to better meet customer needs. This system is designed to facilitate Mazzuri Batu Bara in selling products, processing data digitally, and improving customer service loyalty by retaining existing customers and attracting new ones.
Keywords: coconut oil; e-crm; industry mazzuri batu bara.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi telah mengalami pertumbuhan yang sangat pesat terutama internet. Internet memberikan kontribusi yang sangat membantu dalam bidang bisnis. Persaingan bisnis yang ketat dan pesatnya pertumbuhan teknologi informasi memberikan kemudahan aksesbilitas pelanggan dalam memilih industri. Industri Mazzuri Batu Bara adalah usaha bisnis yang menjual produk minyak kelapa dan kerajinan tangan dari kelapa. Industri Mazzuri Batu Bara belum menerapkan layanan yang memudahkan pelanggan untuk membeli barang dengan mudah dan masih menggunakan layanan secara manual, data laporan penjualan masih digunakan dalam buku besar sehingga tidak efisien untuk melakukan pencatatan yang tertata rapi, pelanggan harus datang langsung ke industri untuk mengetahui produk apa yang dijual maka pelanggan tidak mengetahui diskon terbaru dan produk yang dijual di industri. Salah satu upaya dalam meningkatkan pelayanan dan operasional adalah dengan menerapkan konsep Customer Relationship Management (CRM). Tujuan pada penelitian ini adalah operabilitas hasil desain sistem yang telah dibuat. Dengan desain Customer Relationship Management (CRM), dapat meningkatkan penjualan dalam memenuhi kebutuhan pelanggan. Sistem ini dibuat untuk memudahkan Industri Mazzuri Batu Bara dalam menjual produk, mengolah data secara komputerisasi dan dapat meningkatkan loyalitas pelayanan kepada pelanggan dalam mempertahankan pelanggan dan menarik pelanggan baru.
Kata kunci: e-crm; industri mazzuri batu bara; minyak kelapa.
Abstract:Abstract: Feature selection is a crucial process that is very important to improve the performance of machine learning models, in accordance with data preprocessing. The feature selection process can be considered as a global…
lobal combinatorial optimization problem in machine learning, which reduces the number of features, eliminates irrelevant data, and produces acceptable classification accuracy. The purpose of this study is to predict or determine the results of the electrical installation operation feasibility test based on data and obtain attribute selection features, and obtain accuracy level results. The Particle Swarm Optimization (PSO) approach is used to select the right characteristics to determine the results of the electrical installation operation feasibility test because attribute selection is needed in data analysis, because the PSO method will increase accuracy than just SVM in determining attribute selection. If SVM is used with PSO, the accuracy value is 96% and AUC is 0.994%, while the SVM method produces an accuracy level of 94.89% and AUC of 0.994%. With this finding, the accuracy value increases by 2%, making it a very good categorization category. It has been proven that the use of Particle Swarm Optimization (PSO) based algorithms can improve and improve results.
Keywords: PSO; SVM; Certification
Abstrak: Pemilihan fitur merupakan proses krusial yang sangat penting untuk meningkatkan kinerja model machine learning, sesuai dengan praproses data. Proses pemilihan fitur dapat dianggap sebagai masalah optimasi kombinatorial global dalam pembelajaran mesin, yang mengurangi jumlah fitur, menghilangkan data yang tidak relevan, dan menghasilkan akurasi klasifikasi yang dapat diterima. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi atau menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik berdasarkan data dan memperoleh fitur pemilihan atribut, serta memperoleh hasil tingkat akurasi. Pendekatan Particle Swarm Optimization (PSO) digunakan untuk memilih karakteristik yang tepat untuk menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik karena pemilihan atribut diperlukan dalam analisis data, karena metode PSO akan meningkatkan akurasi dari pada hanya SVM dalam menentukan pemilihan atribut. Jika SVM digunakan dengan PSO, nilai akurasinya adalah 96% dan AUC sebesar 0,994%, sedangkan metode SVM menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94,89% dan AUC sebesar 0,994%. Dengan temuan ini, nilai akurasi meningkat sebesar 2%, menjadikannya kategori kategorisasi yang sangat baik. Telah terbukti bahwa penggunaan algoritma berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meningkatkan dan memperbaiki hasil.
Kata kunci: PSO; SVM; Sertifikasi
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