PENERAPAN METODE CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN PADA CV. SINAR SURYA - Maryana Maryana; Arif Sugianto; Nurmalasari Nurmalasari; Ester Arisawati (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat, 2018)
Persaingan yang ketat dalam bidang distribusi sembako, mengharuskan CV Sinar Surya untuk mengelola pelanggan secara maksimal. Mengetahui nasabah yang loyal akan membantu perusahaan menentukan strategi pemasaran yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pelanggan potensial, pelanggan yang loyal terhadap perusahaan. Pelanggan potensial ditentukan dengan segmentasi pelanggan. Model yang digunakan untuk segmentasi yaitu RFM (Recency, Frequency, and Monetary) dan teknik data mining yaitu metode clustering dengan algoritma K-Means. Software yang digunakan untuk mengolah RFM Model yaitu Microsoft Excel versi 2010 sedangkan untuk mengolah metode clustering yaitu Rapid Miner versi 9.0. Hasil dari segmentasi ini membagi pelanggan menjadi 2 cluster. Jumlah cluster terbaik ditentukan berdasarkan davies bouldin index. Cluster pertama yaitu cluster 0 terdiri dari 261 pelanggan dengan RFM Score antara 111 – 543. Cluster pertama termasuk kelompok Everyday Shopper. Cluster kedua yaitu cluster 1 terdiri dari 102 pelanggan dengan RFM Score 443 – 555. Cluster kedua termasuk kelompok Golden Customer