Show simple item record

dc.contributor.authorPuspitasari, Novianti
dc.contributor.authorWidians, Joan Angelina
dc.contributor.authorSetiawan, Noval Bayu
dc.date.accessioned2020-11-23T10:10:11Z
dc.date.available2020-11-23T10:10:11Z
dc.date.issued2019-11-18
dc.identifier.issn2620-4002
dc.identifier.urihttp://repository.unmul.ac.id/handle/123456789/5401
dc.descriptionTurnit in paperen_US
dc.description.abstractInformasi tentang karakteristik loyalitas pelanggan di sebuah perusahaan sangat dibutuhkan dalam rangka meningkatkan pelayanan kepada pelanggan. Sebuah model segmentasi pelanggan berdasarkan data transaksi dapat memberikan informasi ini. Penelitian ini menggunakan parameter dari model recency, frequency, dan monetary (RFM) dalam menentukan segmentasi pelanggan dan algoritme bisecting k-means untuk menentukan jumlah klaster. Dataset yang digunakan adalah data 588 transaksi penjualan PT Dinar Energi Utama selama tahun 2017. Klaster yang dibentuk oleh algoritme bisecting k-means dan k-means diuji menggunakan metode koefisien silhouette. Algoritme bisecting k-means mampu membentuk model segmentasi pelanggan terbaik ke dalam tiga kelompok, yaitu Occasional, Typical, dan Gold, dengan koefisien silhouette.en_US
dc.language.isootheren_US
dc.publisherDepartemen Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Dipenogoroen_US
dc.subjectBisecting K-Means, Segmentasi Pelanggan, RFM, Klaster Terbaik, Koefisien Silhouetteen_US
dc.titleTurnit in : Segmentasi Pelanggan Menggunakan Algoritma Bisecting K-Means Berdasarkan Model Recency, Frequency, dan Monetary (RFM)en_US
dc.typeOtheren_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record