CLUSTERING LOYALITAS PELANGGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS BERBASIS WEB

Aprilia, Diva Shafarina (2024) CLUSTERING LOYALITAS PELANGGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS BERBASIS WEB. Other thesis, UNIVERSITAS NURUL JADID.

Text Skripsi_2021400237_Diva Shafarina Aprilia_IF.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Aprilia, Diva Shafarina. 2024. Clustering Loyalitas Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means Berbasis Web. Skripsi, Prodi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid Paiton Probolinggo. Pembimbing: (I) Sudriyanto, M.Kom., (II) Moh. Jasri, M.Kom.

Kata Kunci: Pengelompokan Pelanggan, K-Means Clustering, Indeks Davies-Bouldin (DBI), Loyalitas Pelanggan.

Intensitas transaksi pelanggan merupakan faktor krusial yang berdampak signifikan terhadap profitabilitas perusahaan. Mengelompokkan data pelanggan ke dalam kategori loyalitas tertentu merupakan metode efektif untuk mengenali pola perilaku konsumen, yang selanjutnya dapat menjadi panduan strategis dalam pemberian insentif yang tepat sasaran. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering berbasis web untuk mempermudah manajemen PT Bhara Utama dalam mengakses dan menganalisis hasil pengelompokan pelanggan secara efisien. Penggunaan teknologi berbasis web ini dirancang untuk memfasilitasi integrasi sistem informasi yang lebih fleksibel dan mempercepat proses pengambilan keputusan. Eksperimen dilakukan terhadap 660 data pelanggan dengan menggunakan tiga pusat klaster (centroid), yang menghasilkan pembagian sebagai berikut: 8 pelanggan berkategori sangat loyal, 461 pelanggan berkategori cukup loyal, dan 191 pelanggan berkategori tidak loyal. Evaluasi kualitas klaster dilakukan dengan menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) yang menghasilkan nilai sebesar 0,19. Mengingat kriteria nilai DBI yang semakin mendekati nol menunjukkan kualitas pemisahan klaster yang semakin baik, hasil ini mengonfirmasi bahwa pengelompokan yang terbentuk memiliki validitas dan kualitas yang tinggi.

Item Type:	Thesis (Other)
Subjects:	H Social Sciences > HF Commerce Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Saiful Ghazi
Date Deposited:	29 Apr 2026 07:05
Last Modified:	29 Apr 2026 07:05
URI:	https://repository.unuja.ac.id/id/eprint/3267

Actions (login required)

View Item