SEGMENTASI PELANGGAN TELKOMSEL MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DENGAN RFM MODEL DAN ALGORITMA K-MEANS

MUFTI ALIE SATRIAWAN

Informasi Umum

Kode

21.04.588

Klasifikasi

006.312 - Data mining

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Mining

Dilihat

444 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pengguna operator seluler di Indonesia setiap tahunnya meningkat. Pada tahun 2018, jumlah pengguna operator seluler di Indonesia telah mencapai 254 juta pelanggan. Dari semua perusahaan operator seluler di Indonesia, PT Telekomunikasi Selular (Telkomsel) yang memiliki jumlah pelanggan terbanyak yaitu 163 juta. Akan tetapi di tahun tersebut, jumlah pelanggan telkomsel menurun sebanyak 17%. Hal tersebut dapat diselesaikan dengan memahami karakteristik dari pelanggannya, sehingga dapat digunakan sebagai langkah untuk strategi pemasaran yang tepat. Salah satu caranya adalah segmentasi pelanggan. Segmentasi pelanggan dapat dilakukan melalui pendekatan data mining dengan teknik clustering. Tujuannya adalah segmentasi pelanggan dan mengetahui karakteristik pelanggan dari setiap segmennya. Algoritma K-Means digunakan untuk pembentukan klaster dan pembentukan klaster didasarkan pada Model RFM (Recency, Frequency, dan Monetary). Metode Elbow dan Davies Bouldin Index (DBI) digunakan untuk menemukan jumlah klaster (k) yang optimal. Dan silhouette digunakan untuk pengujian kualitas klaster. Hasilnya terdapat 4 segmen, segmen 1 yang berjumlah 412773 yang memiliki profile pelanggan baru, segmen 2 yang berjumlah 357175 yang memiliki profile pelanggan potensial, segmen 3 yang berjumlah 125909 yang memiliki profile pelanggan loyal, dan segmen 4 yang berjumlah 16494 yang memiliki profile pelanggan perlu perhatian.