UNIVERSITAS BINA DARMA, UNIVERSITAS BINA DARMA (2022) MODEL DATA MINING UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PROMOSI PERGURUAN TINGGI. MODEL DATA MINING UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PROMOSI PERGURUAN TINGGI.
|
Text
Snast Mandiri.pdf Download (668kB) | Preview |
Abstract
Data Mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar. Data mining merupakan proses untuk menemukan pola-pola baru dalam data dengan menyaring sejumlah besar data. Data mining menggunakan teknologi pengenalan pola yang mirip dengan teknik statistik dan teknik matematika. Pola yang ditemukan dapat memberikan informasi yang berguna untuk menghasilkan manfaat ekonomi, efektivitas dan efisiensi. Algoritma Naive Bayes Classifier merupakan salah satu metode data mining yang dapat digunakan untuk mendukung strategi promosi yang efektif dan efisien. Algoritma Naive Bayes Classifier digunakan untuk memprediksi minat studi berdasarkan perhitungan yang dilakukan. Data yang digunakan adalah data pendaftaran mahasiswa baru tahun 2014 sampai 2016 di Universitas Bina Darma. Hasil dari penelitian ini adalah pola-pola pengetahuan baru yang diharapkan dapat memberikan informasi penting dapat digunakan untuk membantu Tim Pemasaran Universitas Bina Darma Palembang dalam pengambilan kebijakan dan penerapan strategi pemasaran yang tepat. Hasil penelitian yang diperoleh, diharapkan dapat membantu untuk mendukung strategi promosi yang berdampak pada efektivitas dan efisiensi promosi dan meningkatkan jumlah mahasiswa baru yang akan mendaftar.
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science |
| Depositing User: | Mr Edi Surya Negara |
| Date Deposited: | 20 Jun 2022 07:00 |
| Last Modified: | 20 Jun 2022 07:00 |
| URI: | http://eprints.binadarma.ac.id/id/eprint/13064 |
Actions (login required)
 |
View Item |
