IMPLEMENTATION OF K-MEANS CLUSTERING ALGORITHM FOR SEGMENTATION OF PROSPECTIVE STUDENTS FOR CORPORATE ACADEMY SCHOLARSHIP

Abstract

Pembentukan akademi perusahaan adalah sebuah tanggung jawab dari suatu perusahaan atas permasalahan minimnya partisipasi masyarakat pada perguruan tinggi, karena mahalnya biaya dan minimnya kuota. Dengan mengusung konsep beasiswa penuh dan konsep pembelajaran 40% teori dan 60% praktek langsung di dunia industri membuat lulusan siap dan memiliki kompetensi bekerja di industri perusahaan tersebut pada umumnya. Tantangan suatu akademi perusahaan yang notabene institusi pendidikan baru, yang didirikan pada tahun 2011 adalah harapan dari manajemen untuk mempertahankan kualitas dan kompetensi dan jumlah calon mahasiswa (sustainability) serta memastikan beasiswa sesuai dengan yang diharapkan. Oleh karena itu, dibutuhkan informasi dan pengetahuan baru untuk mendukung keputusan manajemen akademi dalam menentukan strategi pemasaran dan pengelolaan rekruitmen calon mahasiswa baru. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering menggunakan data calon mahasiswa baru tahun 2025 sejumlah 1152 data, berdasarkan berbagai variabel seperti jarak asal, nilai, asil tes kemampuan dasar, jurusan SMA/SMK, jenis kelamin, tinggi badan, hobi, sumber info seleksi, transportasi, pekerjaan orang tua, pendapatan orang tua, dan pendidikan orang tua yang menghasilkan 5 persona klaster yaitu Perantau dari Keluarga Mampu, Perantau dari Keluarga Berpenghasilan Rendah, Tetangga dengan Kemampuan Dasar Terbaik, Perantau yang ahli dalam linguistik dan MIPA, dan Perantau dengan Jarak Paling Jauh. Strategi Online Value Proposition (OVP) kemudian disesuaikan dengan target utama segmentasi adalah Perantau dari keluarga dari berpenghasilan rendah (klaster 2) karena memiliki jumlah yang dominan dan berasal berpenghasilan rendah sesuai dengan target manajemen yatitu sustainability dan kesesuaian program.