ANALISIS CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA BIMBINGAN TERPADU 8 PEKANBARU

ANALISIS CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA BIMBINGAN TERPADU 8 PEKANBARU RIANDI SELVI NIM: 11353100134 Tanggal Sidang: 01 Juli 2020 Periode Wisuda: Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl. Soebrantas, No. 155, Pekanbaru ABSTRAK Kesadaran masyarakat bahwa pendidikan adalah investasi yang sangat berharga, membuat bimbingan belajar menjadi salah satu usaha yang berkembang dan menjanjikan di era ini. Namun, menjamurnya jumlah bimbingan belajar dapat mengakibatkan penurunan jumlah siswa dalam angka yang cukup besar. Di Bimbingan Terpadu 8 Pekanbaru, terjadi penurunan jumlah siswa selama 3 tahun terakhir, berturut-turut 20,3%; 55,5% dan 10,8%. Pada penelitian ini telah dilakukan clustering 1.000 data siswa dengan jumlah cluster terbaik 3. Distribusi data di cluster 1, cluster 2 dan cluster 3 berturut-turut adalah 7,8%; 40,5% dan 51,7%. Memperhatikan karakteristik yang berbeda di setiap cluster menghasilkan beberapa rekomendasi strategi pemasaran yaitu: melakukan promosi kepada masyarakat Kelurahan Rintis dan Kecamatan Lima Puluh, mengajukan kerjasama dengan SD dan MI yang terdapat di sekitar lokasi bimbingan belajar, menjadikan orang tua siswa yang pekerjaannya karyawan swasta sebagai jaringan pemasaran, memberikan diskon khusus bagi calon konsumen yang jarak rumahnya jauh, meningkatkan kualitas promosi di sekolah-sekolah terdekat dan memberikan diskon kepada juara di sekolah-sekolah terdekat. Kata Kunci: clustering, data mining, DBI, K-Means, strategi pemasara