SISTEM SEGMENTASI PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN ANALISIS RFM

Abstract

Pelanggan adalah potensi yang paling utama yang dimiliki setiap perusahaan. Maka dari itu, saat ini banyaknya perusahaan yang tidak hanya memfokuskan kegiatan pemasarannya pada pencarian pelanggan baru, tetapi lebih kepada upaya mempertahankan dan meningkatkan loyalitas pelanggan lama. Segmentasi pelanggan mengelompokkan pelanggan yang memiliki kesamaan karakteristik menjadi satu kelompok yang sama untuk membantu dalam proses penyesuaian produk dan layanan sehingga perusahaan dapat mengetahui pelanggan mana yang harus dipertahankan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem berbasis web yang berfungsi untuk melakukan segmentasi pelanggan potensial. Metode clustering menggunakan algoritma K-Means clustering digunakan dalam melakukan segmentasi pelanggan. Analisis RFM digunakan untuk pemilihan variabel yang digunakan dalam melakukan clustering. RFM menyimpan informasi tentang waktu pembelian terbaru (recency), berapa kali pelanggan melakukan pembelian (frequency), dan rata-rata total uang yang dikeluarkan (monetary). Hasil dari clustering akan ditampilkan dalam bentuk visualisasi yang membantu penyajian data dan informasi sehingga lebih mudah dipahami dalam membaca hasil segmentasi pelanggan. Hasil dari penelitian ini berupa sistem segmentasi pelanggan potensial yang telah dilakukan pengujian fungsional, memperoleh hasil sesuai dengan rancangan fungsional sistem. Sedangkan pengujian interface kepada masyarakat umum memperoleh predikat sangat baik dengan persentase 87,59%.