Program promosi melalui berbagai media untuk meningkatkan dan menguatkan rekrutmen mahasiswa yang terdistribusi pada setiap program studi secara ideal dan setara diperlukan untuk membuat perguruan tinggi selalu bertumbuh. Demografis mahasiswa dapat menjadi karakteristik khusus dalam memilih program studi. Begitupun lata belakang pendidikan mahasiswa dan keluarga. Berdasarkan masalah yang telah dikemukakan sebelumnya, maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian terkait data pendaftaran mahasiswa. Secara spesifik pengolahan terhadap data secara konseptual dapat dilakukan menggunakan proses Data Mining. Salah satu proses dari Data Mining yang dapat memberikan pengetahuan tentang keterkaitan antar variabel data adalah Association-Rule Mining. Metode yang digunakan yaitu Predictive Apriori sebagai metode asosiasi untuk mengekstrak profil mahasiswa dari universitas untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang apa yang harus dilakukan tim pemasaran untuk memperkuat kampanye pemasaran. Data tersebut akan diolah sehingga dapat dikenali karakteristik atau pola dari data-data yang ada dengan harapan dapat memberikan pengetahuan untuk dapat meningkatkan efektifitas promosi dan rekrutmen mahasiswa. Metode tersebut menghasilkan total 44456 rules, yang selanjutnya dilakukan filter berdasarkan rules yang mengandung atribut Prodi dan nilai akurasi minimum 90% (0.9). Rules yang dihasilkan akan dijadikan saran ajuan terhadap bagian pemasaran untuk melakukan pola roadshow atau promosi sesuai pola yang telah terbentuk.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.