Knowledge Discovery Pada Email Box Sebagai Penunjang Email Marketing - Gusti Ngurah Mega Nata; Putu Pande Yudiastra (Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali, 2017)
Memanfaatkan email untuk pemasaran adalah salah satu strategi marketing yang sangat efektif dan murah. Walaupun demikian, email marketing tidak boleh dikirim secara sembarangan dan terus – menerus. Pengiriman email yang berlebihan serta tidak sesuai dengan minat atau bisnis dari orang yang menerima akan diabaikan atau bahkan dianggap spam oleh penerima. Akibat dari hal tersebut, hubungan bisnis antara perusahaan dengan client atau calon client menjadi tidak terjalin dengan baik. Maka, sebelum mengirim email promosi produk akan lebih baik jika bagian marketing mencari tahu minat dan beberapa informasi penting berkaitan dengan penerima. Informasi tentang minat atau kesukaan dari client dapat ditemukan dari kumpulan email yang pernah mereka kirim ke inbox kita. Namun menemukan minat client dari dokumen email perlu teknik khusus dalam mengolah data teks. Maka dari itu, Pada penelitian ini fokus melakukan studi dan implementasi text mining pada dokumen email. Dokumen email dianalisis dengan memperhitungkan jumlah kata yang muncul pada email tersebut. Representasi teks yang digunakan yaitu single word. Single word tersebut kemudian menjadi masukan dari proses dokumen clustering dengan algoritma K-mean pada fase data mining. Hasil dari clustering inilah yang dapat digunakan oleh pihak marketing sebagai penunjung kegiatan promosi produk. Dari hasil perancangan, pengembangan serta pengujian aplikasi terhadap dokumen email didapatkan hasil yaitu sistem sudah dapat melakukan preprocessing teks menggunakan teknik parsing, stopword removal, dan stemming sehingga menghasilkan kumpulan kata dasar (bag of word). Pada proses pencarian minat dengan term yang dimasukkan, sistem sudah dapat menemukan email client dengan arah minat tertentu menggunakan teknik TF-IDF. Pada proses pengelompokkan dokumen email menggunakan algoritma K-mean clustering pada dokumen email yang sudah dilabelkan sebelumnya memberikan akurasi 63,63% dari 11 dokumen email yang sudah digabung dari setiap pengirim. Dari hasil pengujian sistem sudah dapat digunakan sebagai dasar pemilihan calon penerima email marketing sesuai dengan term / key word yang dimasukkan serta berdasarkan kemiripan dari isi email marketing.