Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means Dipadukan Dengan Model Fuzzy Recency Frequency Monetary (RFM) Untuk Customer Relationship Management (CRM) (Studi Kasus Di TokoSweet Amirah Medan)
DOI:
https://doi.org/10.53513/jis.v15i1.112Keywords:
, Data Mining, Fuzzy C-Means, segmentasi, RFM, CRMAbstract
Konsumen merupakan aset yang sangat penting bagi perusahaan retail.Hal ini adalah alasan mengapa perusahaan retail harus merencanakan dan menggunakan strategi yang cukup jelas dalam memperlakukan konsumen.Dengan banyaknya jumlah konsumen yang dimiliki oleh suatu perusahaan retail, maka masalah yang dihadapi adalah bagaimana menentukan konsumen potensial.Dengan menerapkan konsep CRM (Customer Relationship Management), perusahaan dapat melakukan identifikasi konsumen potensial dengan melakukan segmentasi konsumen. Tujuan dari proses segmentasi konsumen adalah untuk mengetahui perilaku konsumen dan menerapkan strategi pemasaran yang tepat sehingga mendatangkan keuntungan bagi pihak perusahaan. Penelitian ini membahas tentang bagaimana proses data mining dari data konsumen di Toko Sweet Amirah, yaitu perusahaan retail yang khusus menjual perlengkapan dan peralatan bayi serta underwear pria dan wanita dewasa dan anak-anak dan berlokasi di Jalan Gedung Arca No. 29 B-C, Medan.ProsesData Miningini menggunakan data yang berasal dari data penjualan pada Toko Sweet Amirah dan bertujuan untuk mencari konsumen potensial.Model RFM merupakan model segmentasi yang umum digunakan pada perusahaan retail. Selanjutnya melakukan proses clustering menggunakan algoritma Fuzzy C-Means (FCM). Pada FCM jumlah cluster ditentukan. Hasil clustering dari algoritma tersebut digunakan untuk Aplikasidata miningmenggunakan MATLAB versi 7.10.0 dan memanfaatkan beberapatoolboxyaituFuzzy Logic ToolboxdanDatabase ToolboxReferences
Adi Suryaputra P. 2014. “Klasterisasi dan Analisis Trafik
InternetMenggunakan Fuzzy CMeansdengan Ekstraksi Fitur Data“. JurnalInformatika, Vol. 12, No. 1.
Aviliani. 2011. “Segmentasi Nasabah Tabungan Mikro Berdasarkan Recency, Frequency, dan Monetary : Kasus Bank BRI†ISSN 1410-8623 Finance and Banking Journal, Vol. 13 No. 1.
Bayu Adhi Tama. 2010. “Penetapan Strategi Penjualan Menggunakan Association Rules dalam Konteks CRMâ€.JurnalGeneric, Vol 5 No 1.
Cary Lineker Simbolon. 2013. “Clustering Lulusan Mahasiswa Matematika FMIPA UNTAN Pontianak Menggunakan Algoritma Fuzzy CMeansâ€.Volume02, No. 1.
Dimas Wahyu Wibowo.2013.“Perhitungan Jumlah Jenis Kendaraan Menggunakan Metode Fuzzy CMeans dan Segmentasi Deteksi Tepi Cannyâ€.Jurnal EECCIS Vol. 7, No. 2.
Hemlata Sahu. 2010. “A Brief Overview on Data Mining Surveyâ€. IJCTEE, Volume1, Issue 3.
Irwan Budiman. 2012. “Data Clustering Menggunakan Metodologi CRISPDM Untuk Pengenalan Pola Proporsi Pelaksanaan Tri Dharma†Semarang.
Mujib Ridwan. 2013.“Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma NaïveBayesClassifier“. Jurnal EECCIS, Vol 7, No. 1.
Novy Reandy Sasmita. 2009.“ Perbandingan Metode Fuzzy C
Yohanni Syahra,Yusnidah, Beni Andika,Penerapan Algoritma Fuzzy C-Meanz dipadukan dengan………
Jurnal SAINTIKOM Vol.15, No. 1,Januari2016
Means (FCM) dan Fuzzy C-Shell (FSC) Menggunakan Data Citra Satelit Quickbird (Studi Kasus Daerah Peukan Bada, Aceh Besar)â€. Jurnal Sains, Aceh,.
Sutisno. 2013. “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Menggunakan Metode Clustering Study Kasus PT. Indomarco Palembang“. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer, Vol x No.x, 4.
Yohana Nugraheni. 2011. “DataMining Dengan Metode Fuzzy Untuk CustomerRelationshipManagement( CRM) Pada Perusahaan Retailâ€.Bali.
