English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Media promosi merupakan salah satu faktor penting dalam pemasaran suatu perguruan tinggi untuk menarik minat calon mahasiswa agar melanjutkan pendidikannya ke tingkat yang lebih tinggi. Pemerataan pendistribusian media promosi pada STIKOM Binaniaga yang sama ke semua sekolah menengah atas dan pada semua program studi membuat kurang efektifnya promosi. Pengelompokkan data mahasiswa berdasarkan kriteria asal sekolah, jurusan dan daerah asal mahasiswa dapat membantu dalam mengoptimalkan penentuan media promosi. Metode yang bisa digunakan dalam mengelompokkan mahasiswa ini adalah Fuzzy C-Means Clustering. Metode Fuzzy C-Means Clustering berusaha mengelompokkan data yang ada kedalam beberapa kelompok, dimana dalam penelitian ini data mahasiswa dikelompokkan menjadi 3 cluster. Cluster yang pertama menghasilkan sebanyak 42,006 % dari seluruh total mahasiswa sedangkan cluster kedua menghasilkan sebanyak 33,229% dari seluruh total mahasiswa dan cluster ketiga menghasilkan 24,764 % dari seluruh total mahasiswa. Dari ketiga cluster tersebut kemudian dihitung nilai validitas internalnya menggunakan Dunn Index, dunn index menghitung validitas cluster menggunakan diameter cluster (kohesi) dan jarak antara dua cluster (separasi) dimana pada penelitian kali ini nilai DI sebesar 8.6674. Nilai DI yang semakin besar menandakan hasil clustering yang semakin baik.

Penerapan Fuzzy C-Means Clustering Untuk Mengoptimalkan Penentuan Media Promosi