Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Pranata, Furqan Maulana
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Performa Algoritma K-Means dan DBSCAN dalam Segmentasi Pelanggan dengan Pendekatan Model RFM Pranata, Furqan Maulana; Hadi Wijoyo, Satrio; Yudi Setiawan, Nanang
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 7 (2024): Juli 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam era globalisasi yang semakin kompetitif, intensifikasi persaingan di dunia bisnis memerlukan strategi yang efektif untuk meraih keunggulan kompetitif. Segmentasi pelanggan merupakan langkah penting untuk memahami pasar dan menargetkan kelompok pelanggan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa algoritma K-Means dan DBSCAN dalam segmentasi pelanggan dengan pendekatan model RFM (Recency, Frequency, Monetary). Penelitian ini menggunakan lima dataset retail apparel yang berbeda untuk menguji dan membandingkan performa kedua algoritma clustering tersebut. Evaluasi hasil clustering dilakukan menggunakan matriks Silhouette Score dan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing tergantung pada karakteristik dataset. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa tidak ada satu algoritma yang secara universal lebih baik dari yang lain, tetapi pemilihan algoritma yang sesuai sangat bergantung pada karakteristik dataset yang digunakan. Hasil clustering paling baik yang dihasilkan K-Means dengan silhouette score 0.547 dan nilai indeks DBI 0.640 yang merupakan hasil dataset pertama. Sedangkan hasil clustering yang baik dihasilkan DBSCAN dengan silhoeutte score 0.767 dan nilai indeks DBI 0.731 yang merupakan hasil dataset kedua.
Co-Authors Hadi Wijoyo, Satrio Yudi Setiawan, Nanang