<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan teknik data mining dalam mengidentifikasi pola perilaku pelanggan dan melakukan segmentasi pasar pada fasilitas driving range. Seiring meningkatnya persaingan di industri olahraga rekreasi, khususnya golf, pemahaman berbasis data terhadap perilaku pelanggan menjadi krusial untuk mendukung strategi pemasaran dan peningkatan layanan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi eksplorasi data menggunakan Kernel Density Estimation (KDE) untuk menganalisis distribusi usia pelanggan, serta K-Means Clustering untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan usia, lama bermain golf, dan frekuensi kunjungan per minggu. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan menggunakan Elbow Method, yang menunjukkan nilai K optimal sebesar tiga klaster. Data penelitian diperoleh dari transaksi harian pelanggan, data keanggotaan, dan survei kepuasan pelanggan. Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas pelanggan berada pada rentang usia 20–40 tahun dengan puncak distribusi pada usia sekitar 30–32 tahun. Hasil clustering mengidentifikasi tiga segmen utama, yaitu pelanggan berpengalaman dengan usia rata-rata 43 tahun dan lama bermain sekitar 116 jam, pelanggan senior atau profesional dengan usia rata-rata 53 tahun dan pengalaman bermain tertinggi sekitar 310 jam, serta pelanggan pemula dengan usia rata-rata 32 tahun dan pengalaman bermain sekitar 17 jam namun memiliki frekuensi kunjungan relatif tinggi, yaitu sekitar 1,9 kali per minggu. Temuan ini menunjukkan bahwa penerapan data mining efektif dalam mendukung segmentasi pelanggan dan pengambilan keputusan strategis dalam pengelolaan driving range.]]>
Copyrights © 2026
