SEGMENTASI PEMETAAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA DBSCAN DENGAN RFM MODEL BERBASIS WEB
Dublin Core
Title
SEGMENTASI PEMETAAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA DBSCAN DENGAN RFM MODEL BERBASIS WEB
Subject
Algoritma DBSCAN, Segmentasi Pelanggan, RFM Model
Description
Analisis perilaku pelanggan adalah salah satu cara bagi perusahaan untuk mendapatkan pemahaman
lebih baik mengenai selera pasar dan menciptakan kesempatan bisnis baru dengan cara menggunakan
tahap analisis data yang sistematik untuk memahami dan berhubungan dengan pelanggan menjadi
pembahasan menarik dalam pengelolaan hubungan pelanggan. Kemampuan menghasilkan informasi
yang bermanfaat dari data menjadi isu penting dalam pengelolaan industri, menunjukkan pentingnya
pengelola industri melakukan teknik penggalian data untuk menemukan informasi tersembunyi
pelanggan yang diperoleh dari data pelanggan terdahulu dan menentukan strategi pengelolaan
hubungan pelanggan yang efektif. Pada penelitian ini digunakan kombinasi antara RFM Model dan
algoritma algoritma Density-Based Spatial Clustering Of Aplication With Noise (DBSCAN) dalam
proses penerapan guna mengetahui segmentasi pelanggan potensial. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma DBSCAN dengan RFM Model Berbasis Web pada sebuah sistem segmentasi pemetaan pelanggan potensial. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, memiliki beberapa kesimpulan antara lain : (1) Sistem informasi segmentasi pelanggan yang telah dibangun telah berhasil menerapkan algoritma DBSCAN dan RFM Model. (2) Berdasarkan pengujian nilai silhoutte coefficient yang ditunjukkan menunjukkan bahwa hasil cluster yang terbentuk dapat dikatakan sebagai hasil cluster dengan struktur baik dikarenakan nilai silhoutte coefficient keseluruhan memenuhi berdasarkan interval nilai struktur baik yakni 0,51 – 0,70.
lebih baik mengenai selera pasar dan menciptakan kesempatan bisnis baru dengan cara menggunakan
tahap analisis data yang sistematik untuk memahami dan berhubungan dengan pelanggan menjadi
pembahasan menarik dalam pengelolaan hubungan pelanggan. Kemampuan menghasilkan informasi
yang bermanfaat dari data menjadi isu penting dalam pengelolaan industri, menunjukkan pentingnya
pengelola industri melakukan teknik penggalian data untuk menemukan informasi tersembunyi
pelanggan yang diperoleh dari data pelanggan terdahulu dan menentukan strategi pengelolaan
hubungan pelanggan yang efektif. Pada penelitian ini digunakan kombinasi antara RFM Model dan
algoritma algoritma Density-Based Spatial Clustering Of Aplication With Noise (DBSCAN) dalam
proses penerapan guna mengetahui segmentasi pelanggan potensial. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma DBSCAN dengan RFM Model Berbasis Web pada sebuah sistem segmentasi pemetaan pelanggan potensial. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, memiliki beberapa kesimpulan antara lain : (1) Sistem informasi segmentasi pelanggan yang telah dibangun telah berhasil menerapkan algoritma DBSCAN dan RFM Model. (2) Berdasarkan pengujian nilai silhoutte coefficient yang ditunjukkan menunjukkan bahwa hasil cluster yang terbentuk dapat dikatakan sebagai hasil cluster dengan struktur baik dikarenakan nilai silhoutte coefficient keseluruhan memenuhi berdasarkan interval nilai struktur baik yakni 0,51 – 0,70.
Creator
Ipa Rezky Cahyani Pata, Statiswaty, Natalis Ransi
Source
https://animator.uho.ac.id/index.php/journal/issue/archive
Publisher
Informatics Engineering Department of Halu Oleo University
Date
2023-08-20
Contributor
Sri Wahyuni
Rights
ISSN : 3030-9735
Format
PDF
Language
Indonesian
Type
Text
Coverage
Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Files
Collection
Citation
Ipa Rezky Cahyani Pata, Statiswaty, Natalis Ransi, “SEGMENTASI PEMETAAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA DBSCAN DENGAN RFM MODEL BERBASIS WEB,” Repository Horizon University Indonesia, accessed May 25, 2025, https://repository.horizon.ac.id/items/show/8989.