Analisis Data Mahasiswa Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma Fp-Growth

Data yang besar (big data) dapat diolah sebagai informasi yang bermanfaat, salah
satu data yang bisa diolah adalah data mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas
Lancang Kuning yang nantinya akan menjadi sebuah informasi penting untuk
meningkatkan promosi mahasiswa baru. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan pola
media prromosi yang sering digunakan untuk memprediksi strategi promosi mahasiswa
baru sehingga dapat meningkatkan jumlah mahasiswa baru yang mendaftar. Data yang
diolah pada penelitian ini menggunakan daa mahasiswa angkatan 2019-2020. Berdasarkan
data tersebut dengan ketentuan minimum 2 dalam 1 transaksi diteliti menggunakan salah
satu teknik data mining secara asosiasi dengan algoritma FP-Growth dengan nilai
confidence 70% dan minimum support 20%. Tools yang digunakan Rapidminer 9.10
sehingga didapatkan pola penggunaan media promosi yang dijadikan informasi untuk
memprediksi strategi promosi. Hasil dari proses pengolahan data mahasiswa adalah berupa
sebuah rekomendasi panutan strategi promosi dengan menggunakan algoritma FP-Growth
yang menggunakan konsep pembangunan FP-Tree dalam mencari Frequent Itemset
sehingga nantinya berbentuk association rule. Association rule yang didapat berupa
hubungan antara asal sekolah, jurusan, program studi dan media promosi dalam satu
tansaksi. Dari pola tersebut dapat direkomendasikan kepada pihak fakultas sebagai
informasi untuk menentukan strategi promosi agar meningkatkan jumlah mahasiswa baru
yang mendaftar.