Abstract:Abstract: In the manufacturing industry, production scheduling become an important aspect that affects operational efficiency and customer satisfaction. The main challenge in scheduling is optimizing the use of resources…
to meet demand by minimizing production costs and time. Suboptimal scheduling can lead to problems such as delays in stocking, stock buildup, and increased operational costs. Thus, a method can to handle the complexity and uncertainty in the production process is needed. The Fuzzy Tahani Model is an approach in decision support systems. this can be used to help companies achieve more efficient and adaptive production scheduling, to consider various variables such as demand, production capacity, and inventory levels. This research aims to develop and implement the model in the context of production scheduling, with the hope of improving operational performance and customer satisfaction. At this time, the proposed Fuzzy Model Tahani technology is in TKT 4, which is the validation stage of technology components in a laboratory environment. The system creates an optimal production schedule based on fuzzy rules and defuzzification results, making it a useful tool for production decisions.
Keywords: fuzzy model tahini; decision support system; production optimization; production scheduling.
Abstrak: Dalam industri manufaktur, penjadwalan produksi adalah aspek penting yang mempengaruhi efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Tantangan utama dalam penjadwalan adalah mengoptimalkan penggunaan sumber daya untuk memenuhi permintaan dengan meminimalkan biaya dan waktu produksi. Penjadwalan yang tidak optimal dapat menyebabkan masalah seperti keterlambatan pengiriman, penumpukan stok, dan peningkatan biaya operasional. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang mampu menangani kompleksitas dan ketidakpastian dalam proses produksi. Fuzzy Model Tahani adalah salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu perusahaan mencapai penjadwalan produksi yang lebih efisien dan adaptif, dengan mempertimbangkan berbagai variabel seperti permintaan, kapasitas produksi, dan tingkat persediaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan model tersebut dalam konteks penjadwalan produksi, dengan harapan dapat meningkatkan performa operasional dan kepuasan pelanggan. Pada saat ini, teknologi Fuzzy Model Tahani yang diusulkan berada pada TKT 4, yaitu tahap validasi komponen teknologi dalam lingkungan laboratorium. Sistem ini menciptakan jadwal produksi yang optimal berdasarkan aturan fuzzy dan hasil defuzzifikasi, menjadikannya alat yang berguna untuk pengambilan keputusan produksi.
Kata kunci: fuzzy model tahani; optimasi produksi; penjadwalan produksi; sistem pendukung keputusan.
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: Bekasi Regency, being one of the key cities in Indonesia, offers a suitable setting to study the intricacies of marriage decision-making during a quarter-life crisis. This study focuses on the application of clustering…
ustering algorithms to categorize individuals based on their marriage choices. Data was collected from a questionnaire completed by 110 respondents from Bekasi Regency, specifically individuals aged 18 to 30 who are single, including 80 women and 30 men. Data analysis was conducted using the RapidMiner software to evaluate the effectiveness of three clustering algorithms K-Means, X-Means, and K-Medoids in categorizing marriage decision patterns among young people experiencing a Quarter Life Crisis in Bekasi Regency. Results indicate that each algorithm has its own strengths and limitations in handling Quarter Life Crisis data.The results of the analysis show that the K-medoids algorithm provides the best clustering results with the lowest DBI value of 0.195, followed by the X-Means algorithm with a value of 0.199 and K-Means with a value of 0.207. These results can help understand the pattern of marriage decisions in the Quarter Life Crisis phase and help provide insights for policymakers in Bekasi Regency to make more effective intervention programs.
Keywords: K-Means; K-Medoids; X-Means
Abstrak: Sebagai salah satu kota besar di Indonesia, Kabupaten Bekasi memberikan konteks yang tepat untuk mempelajari kompleksitas pengambilan keputusan pernikahan di tengah krisis seperempat usia. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan algoritma clustering untuk mengelompokkan individu berdasarkan pilihan pernikahan mereka. Data diambil dari kuesioner yang diisi oleh 110 responden di Kabupaten Bekasi, yang terdiri dari individu lajang berusia 18 hingga 30 tahun, yaitu 80 perempuan dan 30 laki-laki. Analisis data dilakukan dengan perangkat lunak RapidMiner untuk mengevaluasi efektivitas tiga algoritma pengelompokan—K-Means, X-Means, dan K-Medoids—dalam mengelompokkan pola keputusan pernikahan di kalangan pemuda yang menghadapi Quarter Life Crisis di Kabupaten Bekasi. Hasilnya menunjukkan bahwa setiap algoritma memiliki keunggulan dan kelemahannya masing-masing dalam memproses data Quarter Life Crisis. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma K-medoids memberikan hasil clustering terbaik dengan nilai DBI terendah yaitu 0.195, diikuti oleh algoritma X-Means dengan nilai 0.199 dan K-Means dengan nilai 0.207. Hasil ini dapat membantu memahami pola keputusan menikah pada fase Quarter Life Crisis dan membantu memberikan wawasan bagi pembuat kebijakan di Kabupaten Bekasi membuat program intervensi yang lebih efektif.
Kata kunci: K-Means; K-Medoids; X-Means
Abstract:Abstract: Clustering methods such as K-Means and K-Medoids are often used to analyze data, including student data, due to their efficiency. However, this method has weaknesses, such as sensitivity to selecting cluster centers…
nters (centroids) and cluster results that depend on medoid data. Clustering, an essential technique in data analysis, aims to reveal the natural structure of the data, even in the absence of labeled information. The study, conducted with complete objectivity, compared the performance of two popular clustering methods, K-Means, and K-Medoids, on student data. Three evaluation metrics, namely the Davies-Bouldin Index (DBI), silhouette score, and elbow method, were used to compare clustering and determine the ideal number of clusters for the two algorithms. The data taken in this study are in the form of names, attendance, assignments, formative, midterm exams, final exams, and quality numbers. Based on the existing optimization results, it can be concluded that the K-Means method excels in grouping Student Data. The best results were obtained from the K-Means Algorithm with the Silhouette Coefficient Method with a value of 0.7509 in cluster 2, and the Elbow Method with a value of 1428076.08 in cluster 2, DBI K-Medoids with a value of 0.7413 in cluster 3. So, the best cluster lies in 3 clusters.
Keywords: clustering; davies-bouldin indek; elbow method; k-means; k-medoids; silhouette score;
Abstrak : Metode clustering seperti K-Means dan K-Medoids sering digunakan untuk menganalisis data, termasuk data siswa, karena efisiensinya. Namun, metode ini memiliki kelemahan, seperti sensitivitas terhadap pemilihan pusat klaster (centroids) dan hasil klaster yang bergantung pada data medoid. Clustering, sebuah teknik penting dalam analisis data, bertujuan untuk mengungkapkan struktur alami dari data, bahkan tanpa adanya informasi berlabel. Penelitian ini, yang dilakukan dengan objektivitas penuh, membandingkan kinerja dua metode clustering populer, yaitu K-Means dan K-Medoids, pada data mahasiswa. Tiga metrik evaluasi, yaitu Davies-Bouldin Index (D.B.I.), silhouette score, dan metode elbow, digunakan untuk membandingkan clustering dan menentukan jumlah cluster yang ideal untuk kedua algoritma tersebut. data yang diambil dalam penelitian ini berupa nama, kehadiran, tugas, formatif, ujian tengah semester, ujian akhir semester, angka mutu. Berdasarkan hasil optimasi yang ada, dapat disimpulkan bahwasannya metode K-Means unggul dalam pengelompokkan Data Mahasiswa. Sehingga di peroleh hasil terbaik dari Algoritma K-Means dengan Metode Silhouette Coefficient dengan nilai 0,7509 di cluster 2, dan Elbow Method dengan nilai 1428076,08 di cluster 2, DBI K-Medoids dengan nilai 0,7413 di cluster 3. Sehingga cluster terbaik terletak pada 3 cluster.
Kata kunci: klasterisasi; davies-bouldin indek; elbow method; k-means; k-medoids; silhouette score;
Abstract:Abstract: This system for predicting volcanic eruptions will produce information that can help BMKG in making decisions to provide warnings to residents around the mountain. This will also help in mitigating volcanic eruptions,…
ptions, evacuating residents in volcanic eruptions. By using artificial neural networks with the backpropagation method, it can be used to predict volcanic eruptions. To conduct this test, criteria and factors that influence this volcanic eruption are needed. This method is tested using Matlab 6.1 software. In this test, various patterns will be carried out to compare the results of the network. From the various patterns tested, it can be seen that the number of epochs used affects the test results and will achieve the desired goal. The more epochs used, the faster the goal will be achieved. Where in the 4-2-1 pattern the goal was found in the 7th epoch with an error value of 0.0987135. This 4-2-1 pattern states that this network is tested with 4 input layers, 2 hidden layers and 1 output layer. The α value (α = learning rate) used is the Default value of 0.1. With this backpropagation method, you get more accurate results by getting smaller error values.
Keywords: backpropagation, matlab 6.1, layer, epoch, goal
Abstrak: Sistem untuk memprediksi gunung meletus ini akan menghasilkan informasi yang bisa membantu BMKG dalam mengambil keputusan untuk memberikan peringatan kepada warga sekitar gunung. Hal ini juga akan membantu dalam mitigasi bencana gunung meletus , evakuasi warga sekitar dalam bencana gunung meletus. Dengan menggunakan jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation bisa digunakan untuk memprediksi gunung meletus. Untuk melakukan pengujian ini dibutuhkan kriteria dan faktor yang mempengaruhi gunung meletus ini. Metode ini diuji dengan menggunakan software Matlab 6.1. Pada pengujian ini akan dilakukan dengan berbagai pola untuk membandingkan hasil dari jaringan tersebut. Dari berbagai pola yang diuji dapat dilihat bahwa jumlah epoch yang dipakai mempengaruhi hasil pengujian dan akan mencapai goal yang diinginkan. Semakin banyak epoch yang dipakai maka akan semakin cepat goal tersebut dicapai. Dimana pada pola 4-2-1 goal ditemukan pada epoch ke 7 dengan nilai eror 0,0987135. Pola 4-2-1 ini menyatakan bahwa jaringan ini diuji dengan 4 jumlah input layer, 2 hidden layer dan 1 output layer. Nilai α (α = learning rate) yang digunakan adalah nilai Default yaitu 0.1. Dengan metode backpropagation ini mendapatkan hasil yang lebih akurat dengan mendapatkan nilai eror yang lebih kecil .
Kata kunci: backpropagation ; epoch ; goal ; layer ; matlab 6.1
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: Many children drop out or stop school due to economic constraints, especially personal costs such as not being able to buy school supplies, educational development donations and so on. Therefore, the government…
has a policy to help by issuing the Smart Indonesia Program (PIP) as a goal to help students' personal costs in pursuing education. As the smart Indonesia program progresses, many parents of students complain because the selection of students receiving PIP assistance is not on target and does not comply with the provisions. As with the data collection of students receiving the Smart Indonesia Program (PIP) assistance at State Elementary School 014673 Mekar Sari Village, it is also not optimal where the recording system is still inputted into Microsoft Excel. Therefore, a system is needed that is integrated with a calculation processing technique, namely a decision support system used at State Elementary School 015673 Mekar Sari Village to determine prospective recipients of the Smart Indonesia Program assistance who are truly worthy and appropriate. For this reason, this study uses the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method to find students who are eligible for PIP benefits in the determination process.
Keywords: maut method; mekar sari elementary school; smart indonesia program.
Abstrak: Banyaknya anak yang putus atau berhenti sekolah dikarenakan kendala ekonomi terutama pada biaya pribadi seperti tidak mampu membeli perlengkapan sekolah, uang sumbangan pembinaan pendidikan dan lain sebagainya. Maka dari itu pemerintah memiliki kebijakan untuk membantu dengan mengeluarkan Program Indonesia Pintar (PIP) sebagai tujuan untuk membantu biaya pribadi siswa dalam menempuh pendidikan. Seiring berjalannya program indonesia pintar banyak kalangan orang tua siswa mengeluh dikarenakan dalam pemilihan siswa penerima bantuan PIP tidak tepat sasaran dan tidak sesuai dengan ketentuan. Seperti halnya dengan pendataan siswa penerima bantuan Program Indonesia Pintar (PIP) di Sekolah Dasar Negeri 014673 Desa Mekar Sari juga belum optimal dimana masih sistem pencatatan lalu di input ke Microsoft Excel. Maka dibutuhkan sebuah sistem yang sudah terintegrasi dengan sebuah teknik pengolahan perhitungan yaitu sistem pendukung keputusan yang digunakan pada Sekolah Dasar Negeri 015673 Desa Mekar Sari untuk penentuan calon penerima bantuan Program Indonesia Pintar yang benar layak dan pantas. Untuk itu penelitian ini menggunakan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) untuk mencari siswa yang layak mendapat manfaat PIP dalam proses penentuannya.
Kata kunci: metode maut; program indonesia pintar; sd negeri mekar sari.
Abstract:Abstract: Performance assessment is the process of measuring an organization in achieving predetermined goals. Performance assessment can also be interpreted as periodically determining the operational effectiveness of an…
n organization and its personnel, based on the vision, mission and organizational standards that have been previously established. Performance appraisals are carried out between superiors and subordinates, looking at the employee's work results in the last year. Employee performance assessment at the North Padang Lawas Regency PUPR Service still uses a manual system so that the files are not arranged quickly and employee performance assessment still uses calculations with Microsoft Excel. With this problem, the fuzzy logic method is used. The fuzzy method is used to obtain the best employee performance assessment, with 3 criteria to produce the greatest value selected. This research aims to design an employee performance assessment application using the fuzzy method, to obtain recommendations for promotion. The test results of 8 people had sufficient value and 2 people had low value. For low-ranking employees, they will be given sanctions and reprimands by their superiors, while for employees with sufficient value, their performance must be improved to be even better.
Keywords: fuzzy logic; performance; assessment; employee;
Abstrak: Penilaian kinerja merupakan proses pengukuran organisasi dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Penilaian kinerja dapat juga diartikan sebagai penentuan secara periodik efektivitas operasional suatu organisasi, dan personilnya, berdasarkan visi, misi dan standar organisasi yang telah ditetapkan sebelumnya. Penilaian kinerja dilakukan antara atasan dengan bawahan, melihat hasil kerja pegawai dalam setahun terakhir. Penilaian kinerja pegawai pada Dinas PUPR Kabupaten Padang Lawas Utara masih menggunakan sistem manual sehingga berkas-berkas file tidak tersusun secara rapid dan penilaian kinerja pegawai masih menggunakanperhitungan dengan microsoft excel.Dengan permasalahah tersebut menggunakan metode fuzzy logic. Metode fuzzy digunakan dalam mendapatkan penilaian kinerja pegawai terbaik, dengan 3 kriteria untuk menghasilkan nilai terbesar yang terpilih. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi penilaian kinerja karyawan dengan metode fuzzy, untuk mendapatkan rekomendasi kenaikan jabatan. Hasil tes dari 8 orang memiliki nilai cukup dan 2 orang memiliki nilai rendah. Bagi pegawai yang memiliki nilai rendah akan diberikan sanksi dan teguran oleh atasannya, sedangkan bagi pegawai yang memiliki nilai cukup, kinerjanya harus ditingkatkan agar lebih baik lagi.
Kata kunci: fuzzy logic; penilaian; kinerja; pegawai
Abstract:Abstract: The selection of majors at SMAS YPK Kedaisianam previously still used a manual system that was less effective in determining the right major for students. To overcome this, a new system that is easier and more…
accurate is needed. This system is expected to assist counseling guidance teachers in providing solutions for choosing majors to students. This study compares two methods, namely Multi Factor Evaluation Process (MFEP) and Simple Additive Weighting (SAW), which have similarities in weighting criteria to produce more effective rankings. The research methodology used is a quantitative approach with numerical data analysis. This study aims to describe the comparison of the two methods in the decision support system for choosing majors at SMKS DAAR Muhsinin. The results of the study show that the use of more effective methods in the application system can make decision-making easier. The conclusion of this study is that the application of MFEP methods can improve accuracy and efficiency in the course selection process.
Keywords: decision support system; mfep and saw methods; major selection.
Abstrak: Pemilihan jurusan di SMAS YPK Kedaisianam sebelumnya masih menggunakan sistem manual yang kurang efektif dalam menentukan jurusan yang tepat bagi siswa. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sistem baru yang lebih mudah dan akurat. Sistem ini diharapkan membantu guru bimbingan konseling dalam memberikan solusi pemilihan jurusan kepada siswa. Penelitian ini membandingkan dua metode, yaitu Multi Factor Evaluation Process (MFEP) dan Simple Additive Weighting (SAW), yang memiliki kesamaan dalam pembobotan kriteria untuk menghasilkan peringkat yang lebih efektif. Metodologi penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan analisis data berbasis angka. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan perbandingan kedua metode tersebut dalam sistem pendukung keputusan pemilihan jurusan di SMKS DAAR Muhsinin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode yang lebih efektif dalam sistem aplikasi dapat mempermudah pengambilan keputusan. Simpulan dari penelitian ini adalah penerapan metode MFEP dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam proses pemilihan jurusan.
Kata Kunci: metode mfep dan saw; pemilihan jurusan; sistem pendukung keputusan.
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