Optimasi Strategi Promosi Sekolah SMK melalui Segmentasi Data Siswa Baru dengan Clustering Metode K-Means menggunakan Differential Evolution (DE)

SMK XYZ menghadapi tantangan dalam menyusun strategi promosi yang efektif dan efisien untuk menarik calon siswa baru. Selama ini, pendekatan promosi cenderung bersifat umum dan kurang menyentuh kebutuhan spesifik segmen calon siswa yang berbeda-beda. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan strategi promosi sekolah dengan menganalisis pola karakteristik siswa baru melalui teknik segmentasi data. Metode yang diusulkan adalah K-Means Clustering yang dioptimasi dengan algoritma Differential Evolution (DE). Optimasi dengan DE digunakan untuk mengatasi kelemahan K-Means yang sensitif terhadap inisialisasi pusat klaster awal, sehingga diharapkan dapat menghasilkan segmentasi yang lebih stabil dan optimal. Data yang digunakan meliputi atribut demografi, minat jurusan, jalur pendaftaran, dan asal sekolah siswa baru angkatan 2023/2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi DE dan K-Means berhasil membentuk klaster yang lebih kompak (nilai within-cluster sum of squares lebih rendah) dibandingkan K-Means standar. Berdasarkan analisis klaster yang dihasilkan, dirumuskan tiga strategi promosi yang berbeda untuk setiap segmen calon siswa, yaitu pendekatan digital intensif, kemitraan dengan sekolah feeder, dan highlighting keunggulan spesifik jurusan. Implementasi strategi ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas dan kuantitas penerimaan siswa baru secara signifikan.