MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Strategi promosi sangat mempengaruhi jumlah penerimaan siswa baru pada Sekolah maupun tingkat perguruan tinggi, perlu dilakukan tindakan strategi yang tepat karena ini adalah kegiatan yang dilakukan setiap tahunnya. Pembahasana dalam penelitian ini adalah data penerimaan siswa pada SMA dan SMK Harapan Bangsa, Kuala, Kabupaten Langkat, Sumatera Utara dimulai tahun 2017, 2018 dan 2019 yang berjumlah 754 data penerimaan mahasiswa dengan menggunakan terori-teori data mining yaitu Algoritma K-Means Clustering. Dari hasil penelitian ini didapatkan informasi anggota cluster 1 terdiri dari 164 siswa yang berasal dari kecamatan Kuala sebanyak 75 siswa, dengan asal sekolah terbanyak dari SMP Negeri 1 Salapian sebanyak 21 siswa, dan dengan jurusan terbanyak SMK-TKR sebanyak 54 siswa, sehingga darihasil penelitian ini disimpulkan bahwa ada 2 strategi yang dapat dilakukan oleh tim promosi SMA dan SMK Harapan Bangsa, yaitu melakukan kegiatan promosi ke kecamatan-kecamatan berdasarkan jurusan yang paling banyak diminati dan melakukan kegiatan promosi ke sekolah-sekolah SMP berdasarkan jurusan yang paling banyak diminati. Adapun yang membedakan kedua strategi promosi dari hasil penelitian ini adalah promosi dilakukan berdasarkan kecamatan dan satu lagi berdasarkan sekolah SMP. 
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it