<![CDATA[Perusahaan telekomunikasi dalam menjalankan operasionalnya harus mengelola banyak data pelanggan, karena penggunaan layanan digital terus bertambah. Namun, data tersebut biasanya hanya digunakan untuk urusan administratif, sehingga kemampuan untuk menganalisis data guna memahami perilaku pelanggan belum sepenuhnya dimanfaatkan. Penelitian ini secara khusus bertujuan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola penggunaan layanan guna mengidentifikasi karakteristik setiap segmen secara lebih sistematis. Data yang digunakan merupakan data pelanggan pascabayar Kartu Halo wilayah Sumbagsel tahun 2025 yang diperoleh dari PT Telkomsel Smart Office Palembang dengan total 4.645 data. Metode yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD), yang terdiri dari beberapa tahap yaitu preprocessing, transformation, dan data mining. Proses pengelompokan dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Means, bantuan perangkat lunak RapidMiner. Penelitian menunjukkan bahwa pelanggan bisa dibagi menjadi tiga kelompok dengan kebiasaan menggunakan layanan yang berbeda. Evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index menunjukkan bahwa model clustering memiliki kualitas yang baik dalam memisahkan antarkelompok. Secara ilmiah, penelitian ini membantu dalam penerapan metode clustering untuk membagi pelanggan dalam industri telekomunikasi. Secara nyata, hasil ini bisa dipakai untuk membantu membuat strategi pemasaran yang lebih tepat dan didasarkan pada data.]]>
Copyrights © 2026
