Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means Untuk Clustering Pelanggan Pada CV. Mataram Jaya Bawen - DewiAstria DewiAstria; Suprayogi Suprayogi (Jurnal Eksplora Informatika, 2017)
Persaingan usaha yang ketat dewasa ini mengharuskan perusahaan untuk berfokus kepada kebutuhan yang diinginkan oleh konsumen.Hal tersebut membuat perusahaan harus berfikir bagaimana mengelola data pelanggan supaya dapat dimanfaatkan dengan baik untuk pengembangan strategi pemasaran.Dan Pengelompokkan (cluster) pelanggan berdasarkan karakteristik mereka masing-masing dapat dijadikan alternatif dalam memecahkan masalah tersebut.Dalam pengelompokan (cluster) pelanggan terdapat beberapa metode clustering data mining yang dapat digunakan, salah satunya adalah metode Fuzzy C-Means (FCM). FCM adalah adalah algoritma clustering dimana satu objek dapat menjadi anggota beberapa cluster serta batasan cluster FCM adalah samar. Output dari FCM adalah deretan pusat cluster dan beberapa derajat keanggotaan untuk setiap titik data. Dalam pengelompokkan ini, pelanggan akan dibagi menjadi 4 cluster pelanggan yaitu Golden, Silver, Bronze, dan Iron dengan variabel yang dijadikan acuan adalah tanggal pembelian akhir , frequensi beli dan total pembelian. Data yang digunakan merupakan data transaksi pelanggan periode September - Desember 2015. Total data adalah 709 transaksi dari 75 pelanggan. Setelah data tersebut diolah dengan metode Fuzzy C-Means, hasil akhir menunjukkan iterasi berakhir pada iterasi ke – 30 dengan perubahan fungsi objektif sebesar 9.8. Cluster pelanggan yang dihasilkan adalah Golden : 27, Silver : 15, dan Bronze : 33 dengan validitas cluster sebesar 0.596277.