Model Segmentasi Pelanggan Dengan Kernel K-Means Clustering Berbasis Customer Relationship Management - Lubis, Abdul Haris (Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika, 2016)
Jurnal ini mengusulkan sebuah model aturan dalam menentukan pelanggan terbaik dan potensial Kantor Pos Medan. Hingga saat ini dalam menentukan pelanggan terbaik dan potensial menjadi persoalan di Instansi-instansi baik pemerintah maupun swasta khususnya yang bergerak dibidang jasa.Faktor-faktor yang berpengaruh secara dominan dalam menentukan pelanggan terbaik dan potensial masih belum dapat ditentukan secara pasti. Saat ini manajemen Kantor Pos Medan masih menggunakan secara manual dalam menentukan pelanggan terbaiknya, sehingga sangat mungkin terjadi kesalahan pada prosedur yang sudah berjalan. Hal ini akan berpengaruh terhadap hasil keputusan yang akan diambil oleh pihak manajemen Kantor Pos Medan. Untuk itu sangat penting dibuat sebuah model aturan untuk menentukan pelanggan terbaik dan potensial yang dapat digunakan pihak manajemen sebagai sistem pendukung dalam pengambilan keputusan. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari database Kantor Pos Medan tahun 2011 – bulan maret 2013. Dalam jurnal ini algoritma Kernel K-Means Clustering telah digunakan untuk mendapatkan suatu model aturan menentukan pelanggan terbaik dan potensial Kantor Pos Medan. Model aturan yang diperoleh menunjukkan bahwa katagori pelanggan terbaik dapat diperoleh jika transaksinya banyak dan besar uangnya sedang dan tinggi