Search engine for discovering works of Art, research articles, and books related to Art and Culture
ShareThis
Javascript must be enabled to continue!

IMPLEMENTASI DATA MINING PEMILIHAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

View through CrossRef
Pelanggan potensial adalah pelanggan yang tertarik dengan produk atau layanan, tetapi tidak selesai mengambil langkah, ditahan oleh masalah yang berbeda-beda (misalnya harga, tempat, kenyamanan, pendapat pelanggan lain, dll.).Tetapi hal ini bisa diatasi dengan cara mengidetifikasi serta mengkaji masalah-masalah yang perusahaan alami. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan pelanggan potensial  serta mempelajari data mining menggunakan algoritma K-Means yang diimplementasikan di Exso Coffee & Roastery saat memilih calon pelanggan. Berdasarkan dari hasil pengumpulan data yang dilakukan melalui observasi dan wawancara dengan pemilik dan pelanggan perusahaan yang bersangkutan, juga dengan melakukan analisa data untuk menentukan apa saja yang dibutuhkan dalam proses mengidentifikasi pelanggan potensial. Berdasarkan data  pelanggan pada bulan November 2021 hingga April 2022di Exso Coffee & Roastery yang telah didapatkan adalah sebanyak 160 sample data. Perusahaan belum dapat mengoptimalkan pelayanan pada pelanggan misalnya jumlah menu yang terbatas serta tempat duduk yang kurang nyaman. Maka diperlukan pemetaan pelanggan sehingga dengan adanya pemetaan pelanggan ini, akan menjadi sangat peting untuk menghadapi masalah yang perushaan alami sehingga penyelesaian masalah pun akan lebih mudah, terarah dan tepat.  Melalui eksperimen menggunakan algoritma K-Means dan perangkat lunak RapidMiner Studio, memberikan hasil pelanggan potensial adalah pelanggan berusia antara 35 hingga 40 tahun. yang  selanjutnya akan dideklarasikan sebagai   cuslter 0.
Universitas Muhammadiyah Ponorogo
Title: IMPLEMENTASI DATA MINING PEMILIHAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Description:
Pelanggan potensial adalah pelanggan yang tertarik dengan produk atau layanan, tetapi tidak selesai mengambil langkah, ditahan oleh masalah yang berbeda-beda (misalnya harga, tempat, kenyamanan, pendapat pelanggan lain, dll.
).
Tetapi hal ini bisa diatasi dengan cara mengidetifikasi serta mengkaji masalah-masalah yang perusahaan alami.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan pelanggan potensial  serta mempelajari data mining menggunakan algoritma K-Means yang diimplementasikan di Exso Coffee & Roastery saat memilih calon pelanggan.
Berdasarkan dari hasil pengumpulan data yang dilakukan melalui observasi dan wawancara dengan pemilik dan pelanggan perusahaan yang bersangkutan, juga dengan melakukan analisa data untuk menentukan apa saja yang dibutuhkan dalam proses mengidentifikasi pelanggan potensial.
Berdasarkan data  pelanggan pada bulan November 2021 hingga April 2022di Exso Coffee & Roastery yang telah didapatkan adalah sebanyak 160 sample data.
Perusahaan belum dapat mengoptimalkan pelayanan pada pelanggan misalnya jumlah menu yang terbatas serta tempat duduk yang kurang nyaman.
Maka diperlukan pemetaan pelanggan sehingga dengan adanya pemetaan pelanggan ini, akan menjadi sangat peting untuk menghadapi masalah yang perushaan alami sehingga penyelesaian masalah pun akan lebih mudah, terarah dan tepat.
  Melalui eksperimen menggunakan algoritma K-Means dan perangkat lunak RapidMiner Studio, memberikan hasil pelanggan potensial adalah pelanggan berusia antara 35 hingga 40 tahun.
yang  selanjutnya akan dideklarasikan sebagai   cuslter 0.

Related Results

ARTIKEL ALGORITMA PEMROGRAMAN SERI MINTA UBA HASIBUAN
ARTIKEL ALGORITMA PEMROGRAMAN SERI MINTA UBA HASIBUAN
Algoritma merupakan akar dari sebuah sistem yang terbentuk dalam dunia pemrograman.Melalui serangkaian cara yang masuk akal dan teratur, sebuah algoritma dapat menyelesaikan suatu ...
PENGALAMAN PELANGGAN DI KOPI TIAM RUSEN 1955, SINGKAWANG
PENGALAMAN PELANGGAN DI KOPI TIAM RUSEN 1955, SINGKAWANG
Kopi sudah menjadi bagian dari gaya hidup masyarakat. Arus tren kopi susu yang menjadi pemicu peningkatan konsumsi kopi dalam negeri. Salah satunya adalah Kopi Tiam Rusen 1955 yang...
ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN (STUDI KASUS : FASHION VIRAL SOLO)
ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN (STUDI KASUS : FASHION VIRAL SOLO)
Fashion Viral Solo merupakan salah satu distributor perlengkapan fashion di Surakarta yang belum memanfaatkan data yang dimiliki untuk melakukan segmentasi dan mengelompokkan pelan...
Pengaruh Kualitas Pelayanan dan Kepuasan Pelanggan Terhadap Loyalitas Pelanggan Pada Meubel Kiki Rizky
Pengaruh Kualitas Pelayanan dan Kepuasan Pelanggan Terhadap Loyalitas Pelanggan Pada Meubel Kiki Rizky
Persaingan dalam dunia usaha tengah mengalami perkembangan yang diikuti dengan persaingan yang semakin kompetitif. Perkembangan tersebut membuat pelaku usaha harus memperhatikan lo...
Analisis Faktor Penentu Loyalitas Pelanggan Melalui Kepuasan
Analisis Faktor Penentu Loyalitas Pelanggan Melalui Kepuasan
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis Pengaruh Brand Image, Persepsi Kualitas Layanan dan Store Atmosphere Terhadap Loyalitas Pelanggan melalui Kepuasan Pelanggan. Subjek dal...
Pengaruh Nilai Pelanggan dan Kepuasan Pelanggan terhadap Word of Mounth (WOM) pada Ivan Showroom di Kota Palu
Pengaruh Nilai Pelanggan dan Kepuasan Pelanggan terhadap Word of Mounth (WOM) pada Ivan Showroom di Kota Palu
Tujuan penelitian ini untuk menganalisis pengaruh variabel-variabel nilai pelanggan dan kepuasan pelanggan terhadap word of mounth baik secara simultan maupun secara parsial. Anali...

Back to Top