Charos George Selan
Sistem Informasi, STMIK Profesional Makassar, Indonesia

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Analisis Data Pengunjung Mall Nipah Mendukung Strategi Digital Marketing Menggunakan K-Means Clustering Nikmah Jayanti; Charos George Selan; Medy Wisnu Prihatmono
Jurnal Penelitian Inovatif Vol 2 No 1 (2022): JUPIN April 2022
Publisher : CV Firmos

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54082/jupin.65

Abstract

Pada era saat ini system digital marketing berkembang dengan sangat pesat, perusahaan berlomba dalam menyusun strategi digital untuk menarik para pengunjung. nipah mall merupakan mall berkonsepkan “green bulding” ruang terbuka hijau dengan fasiltas terbaik dan kenyamanan para pengunjung. Pada strategi kali ini system digital marketing membuat suatu event yang dimana para pengunjung mengikuti petunjuk yang telah di sebarkan sebagaimana pada event ini mengacu pada perlombaan menjawab sebuah pertanyaan (Quis) dalam aplikasi berbasis barcode untuk mendapatkan sebuah vocher belanja. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa data pengunjung yang dimana penerapan strategi telah dilaksakan dan sebagai upaya peningkatan volume pengunjung untuk mengtahui: [1] jumlah respondent pengunjung [2] jumlah respondent yang mengikuti quis dengan menjawaban benar dan salah. Berdasarkan uraian tersebut penelitian dilakukan untuk mengahasilkan kesimpulan penerapan strategi marketing digital ini terlaksana dengan baik oleh devisi digital marketing & communication. Pada pengelompokan data tersebut dapat dilihat karakteristiknya sehingga diketahui cluster rendah, sedang dan tinggi, untuk menganalisa data tersebut selama pelaksanan event ini perlu di analisa menggunakan metode K-Means Clustering. Algoritma K-Means berperan untuk menyelesaikan penelitian ini dengan metode pengelompokan data Sehingga mengahasilkan simulasi pengetahuan data pengunjung mengikuti event tersebut, dan mengimplementasikan hasil K-Means dalam Rapid Miner agar dapat melihat hasil visualisai algoritma K-Means.