Segmentasi Sekolah Berdasarkan Gradien Pendaftaran Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma K-Means Clustering: Penelitian

Silvia Dwi Yanti; Nur Hamid

doi:10.31004/jerkin.v5i1.7471

Authors

Silvia Dwi Yanti Universitas Nurul Jadid
Nur Hamid Universitas Nurul Jadid

DOI:

https://doi.org/10.31004/jerkin.v5i1.7471

Keywords:

Pendaftaran Mahasiswa Baru, Regresi Linier, Gradien, K-Means Clustering, Segmentasi Sekolah

Abstract

Penelitian ini membahas segmentasi sekolah berdasarkan pola perubahan jumlah pendaftaran mahasiswa baru Universitas Nurul Jadid selama periode 2023–2025 menggunakan metode regresi linier dan algoritma K-Means Clustering. Data yang digunakan berupa data jumlah mahasiswa baru berdasarkan asal sekolah yang diperoleh dari bagian Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) Universitas Nurul Jadid. Tahapan penelitian meliputi pengolahan data pendaftaran, perhitungan regresi linier untuk memperoleh nilai gradien perubahan jumlah pendaftar, evaluasi jumlah cluster menggunakan metode Silhouette Score, serta proses pengelompokan sekolah menggunakan algoritma K-Means Clustering. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebanyak 141 sekolah berhasil dikelompokkan berdasarkan pola perubahan jumlah pendaftar. Berdasarkan pengujian menggunakan Silhouette Score, jumlah cluster sebanyak 3 dipilih karena menghasilkan kualitas pengelompokan yang baik dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,6039 serta memiliki interpretasi yang sesuai dengan tujuan penelitian. Hasil proses clustering menghasilkan tiga kelompok sekolah berdasarkan kecenderungan perubahan jumlah pendaftar, yaitu kelompok dengan tren peningkatan, kelompok dengan tren relatif stabil, dan kelompok dengan tren penurunan. Nilai centroid yang diperoleh pada masing-masing cluster berturut-turut adalah -0,320388, 1,896552, dan -4,055556. Metode K-Means Clustering efektif mengelompokkan sekolah berdasarkan tren pendaftar untuk evaluasi dan strategi penerimaan mahasiswa baru.

References

Arifin, M., Iqna’a, F. J., Majid, A., and Ababil, A. F. (2025). Efektivitas iklan youtube dalam meningkatkan penerimaan santri baru di pondok pesantren nurul jadid. INNOVASI: JURNAL INOVASI PENDIDIKAN, 11(2):121–128.

Falasifa, A. N. and Kuswantoro, A. (2025). Evaluasi input dalam tata kelola persuratan digital di fakultas ekonomika dan bisnis universitas negeri semarang. Business and Accounting Education Journal, 6(1):45–62.

Firmansyah, F. B., Thoib, I., Candra, B. P., Sururi, N., Nugraha, D. S., and Fendy, F. B. F. (2025). Analisis data historis penerimaan mahasiswa baru untuk pengembangan strategi pemasaran institut teknologi mojosari nganjuk. Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Informasi (JUKTISI), 4(2):1219–1226.

Hamdani, F. (2018). Perencanaan strategis sistem informasi untuk meningkatkan jumlah pendaftaran calon mahasiswa (pcm) dan keunggulan kompetitif di stkom al ma’soem. INTERNAL (Information System Journal), 1(2):1–22.

Manalu, W. and Silalahi, F. T. R. (2025). Pemodelan sistem dinamik dalam meningkatkan jumlah pendaftar di perguruan tinggi swasta xyz. Jurnal Rekayasa Sistem Industri, 14(2):176–184.

Prayitno, D. (2025). Upaya meningkatkan animo calon mahasiswa menggunakan strategi bauran pemasaran: Marketing jasa pendidikan. Prima Ekonomika, 16(1):50–83.

Ramadani, S., Irwansyah, B., Azhari, D. T., Sari, D. P., Sury, D. A., Marpaung, F., et al. (2025). Pengelompokkan nilai siswa di sekolah min 3 kabupaten asahan tahun 2025 menggunakan data mining metode k-means: Penelitian. Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan, 4(2):10585–10591.

Saputra, F. R. et al. (2023). Tadbir: Jurnal manajemen pendidikan islam tadbir: Jurnal manajemen pendidikan islam. TADBIR: Jurnal Manajemen Pendidikan Islam, 11(02):102–113.

Septianto, M. A., Faqih, A., and Rinaldi, A. R. (2025). Klasterisasi data produksi pertanian di kabupaten cirebon dengan algoritma k-means. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 13(2).

Sitinur, S. N. S. and Sitorus, Z. (2025). Implementasi data mining untuk clustering produktivitas bawang merah menggunakan metode k-means. Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi (Jatilima), 7(02):109–121.

Taqiyah, B. T. B. et al. (2026). Penerapan business intelligence dan analisis data mining untuk prediksi tren penjualan produk. Karapan Network Journal: Journal Computer Technology and Mobile Ad Hoc Network, 2(02).