Penerapan Algoritma K-Means Dan Metode Marketing Mix dalam Segmentasi Mahasiswa dan Strategi Pemasaran - Siti Monalisa; Tengku Nurainun; Misra Hartati (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Idealnya, semakin tinggi jumlah pendaftar di suatu institusi pendidikan, semakin tinggi kualitas dari mahasiswa yang diterima. Akan tetapi, kondisi ideal ini tidak dicapai oleh Fakultas Sains dan Teknologi (FST) UIN Suska Riau disebabkan karena sedikitnya jumlah mahasiswa yang berasal dari sekolah menengah unggul yang mendaftar sebagai mahasiswa di FST UIN Suska Riau. Berdasarkan survey terhadap dosen di FST UIN Suska, masih terdapat kendala yang cukup besar dalam proses transfer ilmu kepada mahasiswa terutama dalam hal daya tangkap dan pemahaman mahasiswa terhadap materi ajar. Oleh karena itu, analisis lebih lanjut mengenai mahasiswa saat ini diperlukan untuk merancang sebuah strategi bagaimana menarik minat siswa yang berasal dari sekolah menengah unggul untuk mendaftar sebagai mahasiswa di FST UIN Suska Riau. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah segmentasi mahasiswa menggunakan algoritma K-Means dan teknik kluster menggunakan algoritma Dunn Index. Pengumpulan data dilakukan sebanyak 614 mahasiswa FST tahun ajaran 2015 sampai 2017. Output dari segmentasi mahasiswa digunakan untuk menentukan target dari Marketing Mix 7P. Penelitian ini menghasilkan 2 kluster mahasiswa dengan nilai Dunn Index 1,99. Kuesioner disebarkan kepada mahasiswa dari dua kluster yang berbeda tersebut dan hasilnya menunjukkan bahwa terdapat tiga variabel Marketing Mix yang berpotensi untuk meningkatkan target pasar yaitu people, product, dan place.