PENERAPAN DATA MINING UNTUK CLUSTERING PEMINAT LAYANAN ICONNET BERDASARKAN WILAYAH AREA BALI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS - Ida Bagus Suryadharma Santika; Ketut Queena Fredlina; Putu Trisna Hady Permana (LPPM Universitas Dhyana Pura, 2023)
ABSTRACTPT. Indonesia Comnets Plus (IC0N+) is a subsidiary of PT PLN (Persero) which is a company in the field of telecommunications networks and information technology. Starting his work in the telecommunications network business, the internet service provider offered is named Stroomnet which has now changed to ICONNET on May 31, 2021. Various packages are offered according to the service needs of the internet in several districts in Bali. In doing marketing, it is necessary to carry out an effective and efficient strategy. Basically, a business strategy can provide business information such as market segmentation, target market, and approaches to marketing. The main data were obtained from research subjects, both through documentation and observation. Looking at the development of market demand for 1 year, this study uses a clustering process to determine potential new service users so as to make it easier for company management in planning service providers and appropriate promotional strategies. The processing uses data mining techniques and the K-Means algorithm. In this study, it is hoped that the results of the research can help the retail division in determining promotion strategies for prospective new service users.Keywords: ICONNET, Data Mining, K-Means Clustring.ABSTRAKPT. Indonesia Comnets Plus (IC0N+) adalah entitas anak PT PLN (Persero) yang merupakan perusahaan dibidang jaringan telekomunikasi dan teknologi informasi. Mengawali kiprahnya dalam bisnis jaringan telekomunikasi, adapun layanan internet provider yang ditawarkan diberi nama Stroomnet yang sekarang berubah menjadi ICONNET pada tanggal 31 Mei 2021. Berbagai paket yang ditawarkan sesuai dengan layanan kebutuhan internet di beberapa wilayah kabupaten di Bali. Dalam melakukan pemasaran perlunya melakukan strategi yang efektif dan efisien. Pada dasarnya, strategi suatu bisnis dapat memberikan informasi bisnis seperti segmentasi pasar, target pasar, dan pendekatan dalam pemasaran. Data utama diperoleh dari subjek penelitian, baik melalui dokumentasi, dan observasi. Melihat perkembangan permintaan pasar selama 1 tahun, pada penelitian ini menggunakan proses klasterisasi untuk menentukan calon pengguna layanan baru sehingga mempermudahkan pihak manajemen perusahaan dalam perencanaan penyedia layanan dan strategi promosi yang tepat. Dalam pengolahannya menggunakan teknik penerapan data mining dan algoritma K-Means. Pada penelitian ini diharapkan hasil dalam penelitan dapat membantu pihak divisi retail dalam menentukan strategi promosi dalam calon pengguna layanan baru.Kata Kunci : ICONNET, Data Mining, K-Means Clustering.