Abstract:
Persaingan antara Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Negeri dan Swasta
menuntut SMK Swasta, seperti SMK Bina Satria, untuk memiliki strategi promosi
yang lebih efektif dan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan
algoritma K-Medoids dalam proses clustering data sekolah asal siswa guna
mengelompokkan potensi kontribusi sekolah mitra terhadap penerimaan siswa
baru. Variabel yang digunakan dalam analisis meliputi jumlah kontribusi siswa dan
status keikutsertaan dalam program Member Get Member (MGM).
Penelitian dilakukan dengan pendekatan kuantitatif dan menggunakan metode data
mining. Tahapan yang dilalui meliputi pengumpulan data, preprocessing,
penentuan jumlah cluster menggunakan Elbow Method dan Silhouette Score,
implementasi algoritma K-Medoids, serta pengembangan sistem berbasis web
untuk visualisasi hasil. Hasil analisis menunjukkan bahwa sekolah-sekolah asal
dapat dikelompokkan ke dalam tiga cluster, yaitu: Mitra Loyal Potensi Tertinggi,
Calon Mitra Potensial, dan Kontributor Insidental. Sistem yang dikembangkan
membantu pihak sekolah dalam menentukan strategi promosi yang lebih terarah
dan efisien. Dengan implementasi ini, SMK Bina Satria dapat menyusun kebijakan
promosi yang berbasis pada segmentasi mitra secara objektif, serta meningkatkan
efektivitas program promosi dalam menjaring siswa baru.
