TA : Rancang Bangun Aplikasi Segmentasi Pelanggan menggunakan Kombinasi Metode K-Means dan Model RFM pada Cabang Auto2000 Kenjeran Surabaya

Febri, Ahmad (2020) TA : Rancang Bangun Aplikasi Segmentasi Pelanggan menggunakan Kombinasi Metode K-Means dan Model RFM pada Cabang Auto2000 Kenjeran Surabaya. Undergraduate thesis, Universitas Dinamika.

[img]
Preview
Text
16410100161-2020-UNIVERSITASDINAMIKA.pdf - Accepted Version

Download (2MB) | Preview
[img] Text
16410100128-2020-LAMPIRAN.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only

Download (3MB)

Search this title on : |

Abstract

Auto2000 kenjeran adalah jaringan jasa perawatan, perbaikan, dan penjualan produk dari Toyota. Selain harus bersaing dengan diler lainnya, Auto2000 kenjeran juga harus bersaing dengan cabang Auto2000 lain. Salah satu strategi yang digunakan Auto2000 kenjeran untuk memenangkan persaingan yakni melalui penerapan salah satu strategi CRM yaitu segmentasi pelanggan. Saat ini Auto2000 kenjeran masih belum memiliki mekanisme segmentasi pelanggan, kendala yang dihadapi yaitu tidak dapat mengelompokan pelanggan karena banyaknya data dan tidak adanya tool yang mendukung dalam melakukan segmentasi. Selain itu hanya manajer yang bisa melakukan pengelolaan data pelanggan. Berdasarkan masalah tersebut, diusulkan sebuah solusi aplikasi segmentasi pelanggan yang dapat membantu Auto2000 kenjeran dalam melakukan segmentasi. Untuk mengetahui karakteristik dari pelanggan digunakanlah model RFM. Sedangkan metode K-Means digunakan untuk melakukan segmentasi, tetapi metode ini memiliki kelemahan yaitu sulit menentukan jumlah cluster terbaik. Untuk mengatasi hal ini digunakanlah metode Silhouette Coefficient. Berdasarkan hasil uji coba, aplikasi dapat mengelompokan pelanggan ke 4 kelompok dan dapat menemukan kelompok pelanggan potensial secara lebih cepat dan akurat menggunakan metode K-Means dan model RFM, selain itu laporan yang dihasilkan dapat diekspor kebentuk excel. Serta hasil uji coba aplikasi kepada pengguna mendapatkan kategori sangat sesuai dengan skor 98,33%, sehingga dapat disimpulkan aplikasi sudah sesuai dengan fungsi dan kebutuhan pengguna.


Export Record


Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: Ahmad Febri (16410100161)
Uncontrolled Keywords: Segmentasi Pelanggan, RFM, K-Means, Silhouette Coefficient
Dewey Decimal Classification: 600 – Technology > 650 Management & auxiliary services > 658 General management
Divisions: Fakultas Teknologi dan Informatika > S1 Sistem Informasi
Depositing User: Ahmad Febri
Date Deposited: 09 Sep 2020 12:05
Last Modified: 09 Sep 2020 12:05
THESIS ADVISORS: 1. UNSPECIFIED (NIDN : UNSPECIFIED)
URI: http://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/5239

Download Statistics

Downloads over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

View more statistics

Actions (login required)

View Item   View Item