Pemetaan Demografi Data Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan Business Intelligence
DOI:
https://doi.org/10.51179/tika.v9i1.2471Kata Kunci:
analisis data, business intelligence, visualisasi dataAbstrak
Promosi perguruan tinggi menjadi elemen krusial dalam meningkatkan jumlah pendaftar mahasiswa baru. Namun, seringkali kegiatan promosi ini tidak didasarkan pada data yang relevan. Penelitian ini bertujuan untuk memaparkan demografi, program studi, dan jalur pendaftaran yang diminati melalui penerapan business intelligence (BI) pada data penerimaan mahasiswa baru IAIN Pontianak. Melalui analisis data menggunakan perangkat lunak business intelligence, hasilnya mencakup informasi tentang karakteristik demografi pendaftar, asal sekolah, asal daerah, dan jalur penerimaan. Calon mahasiswa baru didominasi oleh perempuan, berusia 18-20 tahun, berasal terutama dari Kota Pontianak, Kabupaten Kubu Raya, dan Kabupaten Mempawah. Jalur penerimaan Lokal 2 dan UM-PTKIN menjadi yang paling diminati, dengan program studi Manajemen Bisnis Syariah menjadi favorit. Ditemukan bahwa BI efektif dalam menganalisis data penerimaan mahasiswa baru, memberikan landasan untuk perbaikan strategi promosi perguruan tinggi, dan hasil analisis dapat diakses melalui dashboard. Penelitian ini menyimpulkan bahwa BI efektif dalam menganalisis karakteristik demografi pendaftar mahasiswa baru, memungkinkan perguruan tinggi mengarahkan strategi promosi dengan lebih baik. Perangkat lunak Metabase memenuhi kebutuhan BI perguruan tinggi, memberikan informasi yang efisien, dan hasilnya dapat digunakan untuk evaluasi dan perencanaan strategi promosi mendatang.
Unduhan
Referensi
Billah Fatkha Putra Edhya, & Meme Susilowati. (2022). Business Intelligence Data Marketing Mengunakan Metode Kimball dan ETL dengan Power BI. KURAWAL Jurnal Teknologi, Informasi Dan Industri, 5(2), 87–97.
Budiman, R., & Anto, R. (2019). Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Lokasi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Universitas Banten Jaya (Metode K-Means Clustering). ProTekInfo(Pengembangan Riset Dan Observasi Teknik Informatika), 6(14), 6. https://doi.org/10.30656/protekinfo.v6i1.1691
Garaika, G., & Feriyan, W. (2018). Promosi dan Pengaruhnya Terhadap Terhadap Animo Calon Mahasiswa Baru dalam Memilih Perguruan Tinggi Swasta. Jurnal AKTUAL, 16(1), 21–27. https://doi.org/10.47232/aktual.v16i1.3
Iddrus, & Fauzi Helmi. (2023). Analisis dan Penerapan Algoritma K-Means Clustering Sebagai Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Universitas Wiraraja . JUSTIFY: Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy, 2(1), 1–11.
Indri Puspitasari, & Juliono Juliono. (2019). Analisis Segmentasi Pasar Dan Strategi Pemasaran Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru di Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi (STIE) Muhammadiyah Pringsewu Tahun 2018. JIEM, 10(2), 21–39.
Poerbo P, H., & Susilowati, M. (2020). Pemanfaatan Business Intelligence di Perguruan Tinggi. Kurawal - Jurnal Teknologi, Informasi Dan Industri, 3(1), 40–57. https://doi.org/10.33479/kurawal.v3i1.303
Pratama, I., & Prasetyaningrum, P. T. (2021). Pemetaan Profil Mahasiswa Untuk Peningkatan Strategi Promosi Perguruan Tinggi Menggunakan Predictive Apriori. Jurnal Eksplora Informatika, 10(2), 159–166. https://doi.org/10.30864/eksplora.v10i2.505
Santos, B., Sério, F., Abrantes, S., Sá, F., Loureiro, J., Wanzeler, C., & Martins, P. (2019). Open Source Business Intelligence Tools: Metabase and Redash. Proceedings of the 11th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management, 467–474. https://doi.org/10.5220/0008351704670474
Utomo, C. E. W. (2019). Implementasi Bussiness Intelligent dalam e-Tourism Berbasis Big Data. Journal of Tourism and Creativity, 3(2), 163–178. https://doi.org/10.19184/jtc.v3i2.14065
W . Sulistyoningsih, I Nyoman Yudi Anggara Wiajaya, & Helmy Syah Alam. (2023). Penerapan Model Business Intelligence Pada Perusahaan Retail XLT Untuk Meningkatkan Strategi Pemasaran. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 17(1), 33–44.
Yetli Oslan, & Harianto Kristanto. (2019). Proses ETL (Extract Transformation Loading) Data Warehouse untuk Peningkatan Kinerja Biodata dalam Menyajikan Profil Mahasiwa Dari Dimensi Asal Sekolah . RSFU, 3(1), 528–535.
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2024 Musa Amin
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
