Art Original

Analisis Clustering Untuk Segmentasi Pelanggan Menggunakan Algoritma K-means Studi Kasus Warkop Rakyat

---

Pemahaman mendalam tentang pelanggan sangat penting dalam bisnis, terutama di era globalisasi. Industri warung kopi (warkop) di Indonesia tidak hanya berfungsi sebagai tempat menikmati kopi tetapi juga sebagai ruang sosial. Segmentasi pelanggan penting bagi pemilik warkop untuk meningkatkan pelayanan dan strategi pemasaran. Penelitian ini menggunakan Algoritma Clustering K-Means untuk menganalisis pola pembelian pelanggan di Warkop Rakyat, dengan tujuan menganalisis pola pembelian, mengidentifikasi karakteristik segmen pelanggan, dan menilai potensi penggunaan hasil analisis dalam strategi pemasaran dan pengelolaan pelanggan. Metode penelitian yang digunakan adalah clustering dengan Algoritma K-Means. Sistem yang dibangun dapat memberikan hasil perhitungan kluster sesuai dengan perhitungan manual tanpa batas iterasi dengan nilai centroid awal secara acak. Hasil perhitungan manual menunjukkan proses iterasi sebanyak 4 kali dengan rincian kluster-1 sebanyak 4 data, kluster-2 sebanyak 25 data, dan kluster-3 sebanyak 24 data. Hasil perhitungan sistem juga sesuai dengan perhitungan manual, membuktikan bahwa sistem ini berhasil membantu segmentasi pelanggan di Warkop Rakyat dengan menggunakan metode K-Means.

---

Availability

Detail Information

Call Number

Informatika 005.268 Ari A

Language

Indonesia

NPM

173510377

Publisher

Teknik Informatika : Universitas Islam Riau., 2024

Keyword(s)

Clustering
Algoritma K-Means
Segmentasi Pelanggan
Warkop Rakyat

Other Information

Petugas

Erza Pebriani

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment