PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN PADA SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT DI PT. UNICHEM CANDI INDONESIA
Abstract
PT. Unichem Candi Indonesia (UCI) merupakan perusahaan consumer good dengan produk garam konsumsi bermerek dagang “refina” dan “daun”. Saat ini PT. UCI mempunyai ± 55 distributor yang berperan untuk pemasaran produk secara langsung ke konsumen. Dengan tujuan untuk meningkatkan penjualan di masing-masing distributor, PT. UCI memberikan discount khusus. Pemberian discount dilakukan secara global untuk seluruh jenis barang. Hal ini dirasakan kurang optimal, karena discount yang diberikan tidak tepat sasaran bagi setiap masing-masing distributor yang memiliki jenis produk unggulan yang paling banyak terjual. Oleh karena itu diperlukan sistem segmentasi distributor dengan menggunakan metode Kmeans mengacu pada data history penjualan. Hasil sistem memberikan informasi jenis produk yang paling banyak di order dari masing-masing distributor, sehingga manajemen PT. UCI dapat memberikan discount khusus pada distributor tersebut. Dengan adanya Sistem ini, maka dapat disimpulkan bahwa PT. Unichem Candi Indonesia dapat melakukan pengolahan data penjualan dan melakukan analisa segmentasi pelanggan dengan menggunakan metode KMeans, dan hasil analisa metode Kmeans berhasil mengelompokkan pelanggan berdasarkan kelompok yang telah ditentukan untuk keperluan pemberian diskon khusus.Downloads
References
R. Rianto and D. B. Setyohadi, “Mengukur Kesiapan Implementasi Customer Relationship Management (CRM) Model Application Service Provider (ASP) pada Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) di Indonesia,” Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence, vol. 3, no. 1, p. 26, 2017.
D. Peppers and M. Rogers, Managing Customer Relationships : A Strategic Framework. New Jersey: John Wiley & Sons Inc, 2004.
A. Payne and P. Frow, “A strategic framework for customer relationship management,” Journal of Marketing, vol. 69, no. 4, pp. 167–176, 2005.
Haryasyah, E. Novianto, and E. T. Putri, “Analisa Pengawasan Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Clustering K-Means Sebagai Bahan Evaluasi Akademik,” Jurnal Informatika, vol. 2, no. 1, pp. 7–12, 2014.
J. Pérez-Ortega, N. N. Almanza-Ortega, and D. Romero, “Balancing effort and benefit of K-means clustering algorithms in Big Data realms,” PLoS ONE, vol. 13, no. 9, pp. 1–19, 2018.
A. H. Lubis, “Model Segmentasi Pelanggan Dengan Kernel K-Means Clustering Berbasis Customer Relationship Management,” Jurnal & Penelitian Teknik Informatika, vol. 1, pp. 36–41, 2016.
R. D. F. Ruli, Purbandini, and E. Wuryanto, “Penerapan Clustering K-means pada Customer Segmentation berbasis Recency Frequency Monetary (RFM) (Studi kasus PT. Sinar Kencana Intermoda Surabaya),” Universitas Airlangga, 2017.
I. B. Christina Deni Rumiarti1, “Jurnal Sistem Informasi ( Journal of Information Systems ). 1 / 13 ( 2017 ), 67-77 DOI : http://dx.doi.org/10.21609/jsi.v13i1.513,” Jurnal Sistem Informasi (Journal of Information Systems), vol. 13, no. 23, pp. 67–77, 2017.
Authors whose manuscript is published will approve the following provisions:
- The right to publication of all journal material published on the Konvergensi Teknologi Informasi & Komunikasi website is held by the editorial board with the author's knowledge (moral rights remain the property of the author).
- The formal legal provisions for access to digital articles of this electronic journal are subject to the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC BY-SA) license, which means Konvergensi Teknologi Informasi & Komunikasi reserves the right to store, modify the format, administer in database, maintain and publish articles without requesting permission from the Author as long as it keeps the Author's name as the owner of Copyright.
- Printed and electronic published manuscripts are open access for educational, research and library purposes. In addition to these objectives, the editorial board shall not be liable for violations of copyright law.
