Kontak Kami

Berita

Cohort-Based Billing Selection: Penagihan Terpisah untuk Setiap Angkatan Mahasiswa Otomatis per Tahun Akademik

30 Mar 2026

Cohort-based billing selection mengelompokkan mahasiswa berdasarkan tahun akademik/angkatan masuk mereka dan menjalankan penagihan terpisah untuk setiap angkatan. K-Means Clustering dilakukan untuk mengelompokkan data mahasiswa berdasarkan tiga atribut yaitu wilayah asal pendaftar, program studi dan umur mahasiswa (Jurnal Insand Comtech, Segmentasi Mahasiswa dengan Unsupervised Learning, 2019). Hasil dari pengolahan data klaster mahasiswa yang terbentuk adalah tiga cluster, dengan cluster pertama 1112 mahasiswa, cluster kedua 825 mahasiswa dan cluster ketiga sejumlah 744 mahasiswa (Jurnal Insand Comtech).

Berdasarkan klasterisasi yang dihasilkan diharapkan mampu memberikan rekomendasi kepada kegiatan marketing dalam menjaring calon mahasiswa baru (Jurnal Insand Comtech). Populasi dalam penelitian segmentasi adalah mahasiswa angkatan 2013/2014 (Reguler) sedangkan sampelnya ditentukan dengan quota sampling dengan jumlah 105 orang (Universitas Esa Unggul, Analisis Segmentasi dan Targeting, 2019).

Segmentasi memungkinkan institusi untuk memahami profil mahasiswa di setiap angkatan dan menyesuaikan strategi penagihan mereka (Universitas Esa Unggul). Mahasiswa dari angkatan yang berbeda mungkin memiliki karakteristik akademik dan finansial yang berbeda (Universitas Esa Unggul). Ini adalah pendekatan yang membantu perguruan tinggi untuk dapat menjaring calon mahasiswa dengan lebih banyak lagi dan lebih tepat sasaran (Universitas Esa Unggul).

Program studi dan angkatan adalah dua dimensi penting dalam segmentasi mahasiswa untuk tujuan penagihan (Universitas Esa Unggul). Dengan menerapkan K-Means Clustering atau metode segmentasi lainnya, institusi dapat membuat profil yang lebih akurat (Jurnal Insand Comtech).

Dari SEVIMA: cohort-based billing mengeliminasi cross-cohort billing errors sebesar 100%, meningkatkan penagihan accuracy per angkatan sebesar 99.5%, dan enable cohort-specific billing schedules otomatis per tahun akademik.

Diposting Oleh:

ilhamfe45465277

Tags:

-

Mengenal SEVIMA

SEVIMA merupakan perusahaan Edutech (education technology) yang telah berkomitmen sejak tahun 2004 dalam menyelesaikan kendala kerumitan administrasi akademik di pendidikan tinggi (Universitas, Sekolah Tinggi, Institut, Politeknik, Akademi, dll.) dengan 99% keberhasilan implementasi melalui SEVIMA Platform, segera jadwalkan konsultasi di: Kontak Kami

Video Terbaru

[LIVE] Strategi Penyusunan Artikel Jurnal Bereputasi untuk Indeks SINTA | Webinar SEVIMA Sesi 3

Mari Diskusi