Penerapan Algoritma K-Means untuk Segmentasi Konsumen Menggunakan R

Karina Auliasari, Mariza Kertaningtyas

Abstract


Saat ini peran analisis data dalam dunia bisnis sangat dibutuhkan. Analisis data sering kali digunakan untuk mengenal konsumen dan pangsa pasar perusahaan. Salah satu teknik analisis data yang digunakan yaitu mengelompokkan konsumen berdasarkan beberapa variabel, dimana teknik ini menjadi sangat handal ketika konsumen berinteraksi dengan produk yang ditawarkan. Teknik ini juga membantu perusahaan dalam memodelkan hubungan antara kecenderungan produk yang dibeli konsumen yang mungkin tidak diperhatikan oleh pihak perusahaan sebelumnya. Dengan demikian, penelitian ini berfokus pada penargetan konsumen yang menguntungkan dengan analisis cluster dan upaya untuk mengklasifikasikan konsumen dari perusahaan berdasarkan karakteristiknya menggunakan algoritma K-Means menggunakan bahasa pemrograman R. Dari hasil cluster dataset konsumen PT. Super Sukses Niaga pada tahun 2018 menunjukkan bahwa dari atribut data jenis usaha didominasi oleh konsumen yang berjenis usaha PT. Untuk atribut data lokasi konsumen dari hasil clustering menggunakan algoritma K-Means memperlihatkan bahwa rata-rata konsumen berlokasi di pulau Jawa. Cluster untuk atribut nilai total belanja konsumen dalam setahun menunjukkan bahwa ada tiga konsumen yang sangat berpotensi dilihat dari nilai rata-rata total belanja yang sangat tinggi.

 

DOI: https://doi.org/10.26905/jtmi.v5i2.3644


Keywords


Segmentasi, Konsumen, K-Means, R

Full Text:

PDF

References


Ngai, E.W.T., Xiu, L. and Chau, D.C.K. (2009) “Application of data mining techniques in customerrelationship management: a literature review and classification’, Expert Systems with Applications, Vol. 36, No. 1, pp.2592–2602.

Wu, S-I. and Lu, C-L. (2012) ‘The relationship between CRM, RM, and business performance:ca study of the hotel industry in Taiwan’, International Journal of Hospitality Management, Vol. 31, No. 1, pp.276–285.

Thakur, R. and Workman, L. (2016) ‘Customer portfolio management (CPM) for improved customer relationship management (CRM): are your customers platinum, gold, silver, or bronze?’, Journal of Business Research, Vol. 69, No. 10, pp.4095–4102.

Smith, B. (2007) ‘Marketing master class: excellence in medical marketing: origins, definition and precursors’, Journal of Medical Marketing, Vol. 7, No. 1, pp.25–32.

Chen, Y-S., Cheng, C-H., Lai, C-J., Hsu, C-Y. and Syu, H-J. (2012) ‘Identifying patients in target customer segments using a two stage clustering-classification approach: a hospital-based assessment’, Computers in Biology and Medicine, Vol. 42, No. 2, pp.213–221.

Wei, J-T., Lin, S-Y., Weng, C-C. and Wu, H-H. (2012) ‘A case study of applying LRFM model in market segmentation of a children’s dental clinic’, Expert Systems with Applications, Vol. 39, No. 1, pp.5529–5533.

A. Dursun dan M. Caber, “Using Data Mining Techniques for Profiling Profitable Hotel Customers:an Application of RFM Analysis,” Tourism Management Perspectives, vol. 18, p. 153–160, 2016.

Cheng, C-H. and Chen, Y-S. (2009) ‘Classifying the segmentation of customer value via RFM model and RS theory’, Expert Systems with Applications, Vol. 36, No. 2, pp.4176–4184.

Li, D-C., Dai, W-L. and Tseng, W-T. (2011) ‘A two-stage clustering method to analyze customer characteristics to build discriminative customer management: a case of textile manufacturing business’, Expert Systems with Applications, Vol. 38, No. 1, pp.7186–7191.

B Stephen Cass, The 2016 top programming languages, http://spectrum.ieee.org/computing/software/the-2016-top programming-languages, 2016.

Tim Smith, Kevin Ushey, arrgh: a newcomer’s (angry) guide to R, http://arrgh. tim-smith.us/, 2016.




DOI: https://doi.org/10.26905/jtmi.v5i2.3644

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c)



Indexing by
width="150"

SINTA - Science and Technology Index

Index Copernicus International (ICI)

Tools

Turnitin

crossref

Mendeley

Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika 


Fakultas Teknologi Informasi
University of Merdeka Malang

Alamat:

Jl. Terusan Raya Dieng No. 62-64, Malang, Indonesia, 65146
(0341) 566462
Email: jurnal.fti@unmer.ac.id


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.