Search for collections on PNUP Repository

Business Intelligence Terhadap Data Pelanggan Menggunakan Metode Clustering Multidimensi Untuk Segmentasi Pelanggan (Studi Kasus: PT Gama Inovasi Berdikari)

Hairatunnisa (2023) Business Intelligence Terhadap Data Pelanggan Menggunakan Metode Clustering Multidimensi Untuk Segmentasi Pelanggan (Studi Kasus: PT Gama Inovasi Berdikari). Diploma thesis, Politeknik Negeri ujung Pandang.

[thumbnail of Business Intelligence Terhadap Data Pelanggan Menggunakan Metode Clustering Multidimensi Untuk Segmentasi Pelanggan ( Studi Kasus  PT Gama Inovasi Berdikari ).pdf] Text
Business Intelligence Terhadap Data Pelanggan Menggunakan Metode Clustering Multidimensi Untuk Segmentasi Pelanggan ( Studi Kasus PT Gama Inovasi Berdikari ).pdf - Published Version

Download (21MB)

Abstract

Persaingan bisnis yang semakin ketat menuntut perusahaan untuk menghadapi berbagai tantangan ekonomi dalam mempersiapkan strategi bisnis yang tepat. PT Gama Inovasi Berdikari (GIB) sebagai perusahaan akselerator dan hilirisator juga menghadapi kendala dalam melakukan pemetaan strategi bisnis. Dimana hal tersebut dapat mempengaruhi kecepatan pengambilan keputusan dan perencanaan strategi pemasaran yang optimal. Oleh karena itu, penelitian ini memberikan solusi yaitu menerapkan Business Intelligence pada sistem dengan menggunakan metode clustering multidimensi untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan karakteristik dan perilaku penggunaan produk menggunakan algoritma K-Means.
Penelitian ini telah berhasil melakukan klasterisasi terhadap data transaksi penjualan online PT Gama Inovasi Berdikari menggunakan algoritma K-Means melalui RStudio. Tingkat akurasi perbedaan antar cluster yang terbentuk mencapai 75,5% yang menunjukkan efektivitas algoritma dalam pemetaan data. Selain itu, hasil pengujian menggunakan metode System Usability Scale (SUS) mengindikasikan kesuksesan dalam penerapan sistem Business Intelligence dengan skor 72,5. Sistem ini memungkinkan pengguna untuk menambahkan data baru dan melakukan clustering secara otomatis. Hasil clustering akan ditampikan melalui dashboard yang dapat membantu dalam penentuan strategi marketing secara efisien.

Kata Kunci: Business Intelligence, K-Means, clustering multidimensi, Segmentasi Pelanggan, System Usability Scale

BAB I PENDAHULUAN

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Jurusan Teknik Elektro > D4 Teknik Komputer dan Jaringan
Depositing User: B.J.H Library PNUP
Date Deposited: 08 Mar 2024 02:19
Last Modified: 08 Mar 2024 02:19
URI: https://repository.poliupg.ac.id/id/eprint/8768

Actions (login required)

View Item
View Item