Implementasi Teknik Recency Frequency Monetary dan K-means untuk Sistem Segmentasi Konsumen

Aubrey, Patrick (2022) Implementasi Teknik Recency Frequency Monetary dan K-means untuk Sistem Segmentasi Konsumen. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (3MB) | Preview
Preview	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (202kB) | Preview
Preview	PDF BAB_I.pdf Download (205kB) | Preview
Preview	PDF BAB_II.pdf Download (252kB) | Preview
Preview	PDF BAB_III.pdf Download (382kB) | Preview
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
Preview	PDF BAB_V.pdf Download (202kB) | Preview
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (539kB)

Abstract

Persaingan bisnis merupakan hal yang sudah umum di kalangan masyarakat. Berbagai metode dan cara dilakukan agar mampu meningkatkan kesuksesan penjualan produk baik barang maupun jasa. Observasi, survei, pemasaran terbuka adalah salah satu dari berbagai metode untuk dapat menganalisis permintaan dan kebutuhan spesifik konsumen. Tidak sedikit juga penjual yang gagal menarik minat dan daya tarik dari konsumen dikarenakan tidak mampu untuk melakukan survei terhadap kebutuhan konsumen yang berkembang secara dinamis dari waktu ke waktu. Pada penelitian ini dipilih teknik Recency Monetary Frequecy RFM untuk dapat melihat daya tarik dan kebutuhan konsumen serta dilakukan proses K-means clustering agar dapat mengelompokkan konsumen berdasarkan tingkat finansial, frekuensi belanja dan waktu pembelian. Dataset yang digunakan untuk penelitian ini berasal dari UCI Machine Learning Repository. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa nilai silhouette paling tinggi dengan 2 cluster berpengaruh pada hasil pengelompokkan nilai RFM dibandingkan dengan nilai silhouette paling rendah dengan cluster lebih banyak. Sistem ini dapat bermanfaat bagi penjual untuk dapat mengetahui kebiasaan konsumen dan konsumen yang menjadi target pemasaran.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Recency, Frequency, Monetary, Silhouette, K-Means Clustering, Normalisasi, Standarisasi
Subjects:	600 Technology (Applied Sciences) > 650 Management and Public Relations > 658 General management (Risk Management, Profit and Loss, Logistics) > 658.8 Mall, Shopping Center, E-Commerce > 658.8342 Consumer Behavior
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	11 Mar 2023 09:05
Last Modified:	22 Aug 2023 00:31
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/23849

Actions (login required)

View Item