IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA APLIKASI PENCARI PELANGGAN POTENSIAL PADA RESTORAN XYZ

Penulis

  • Sabar Rudianto Universitas Mercu Buana, Indonesia

Kata Kunci:

K-Means, Clusetering, Layanan Pelanggan, Sistem Pengambil Keputusan

Abstrak

Persaingan dalam usaha, membuat Restoran XYZ mengalami kesulitan dalam mempertahankan pelanggan
setianya. Untuk itu diperlukan analisa untuk mengetahui mana pelanggan yang potensial, maka dirancanglah
sebuah aplikasi menggunakan algoritma K-Means (Clustering) untuk mengelompokkan data pelanggan. Metode
K-Means Clustering mengelompokkan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu
kelompok mempunyai karakteristik yang sama. Data pelanggan dikelompokkan menjadi dua cluster yaitu tidak
potensial, dan potensial. Kemudian setiap cluster diklasifikasikan berdasarkan kriteria mana yang lebih
diprioritaskan. Cluster dengan nilai terbesar pada centroid akhir merupakan cluster yang direkomendasikan
menerima reward, sedangkan cluster dengan nilai terkecil pada centroid akhir merupakan cluster yang tidak
berhak menerima reward. Hasil dari proses ini membentuk cluster-cluster yang digunakan untuk memberi saran
pertimbangan dalam menentukan strategi penjualan yakni memberikan reward untuk pelanggan dengan posisi
cluster teratas.

 

Diterbitkan

2019-02-21

Cara Mengutip

[1]
S. Rudianto, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA APLIKASI PENCARI PELANGGAN POTENSIAL PADA RESTORAN XYZ”, JITKOM, vol. 2, no. 1, hlm. 1–8, Feb 2019.

Terbitan

Bagian

Articles

Artikel Serupa

> >> 

Anda juga bisa Mulai pencarian similarity tingkat lanjut untuk artikel ini.