PENERAPAN METODE RFM DAN FUZZY C-MEANS UNTUK STRATEGI SEGMENTASI PENINGKATAN MAHASISWA BARU TELKOM UNIVERSITY SURABAYA - Dalam bentuk buku karya ilmiah

MUHAMMAD HUSNI MUBARROK

Informasi Dasar

37 kali
25.04.2869
000
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Telkom University Surabaya (TUS) menghadapi tantangan dalam menarik minat calon mahasiswa baru di tengah persaingan ketat dengan perguruan tinggi negeri dan swasta, khususnya di Jawa Timur. Biaya promosi yang besar dan strategi pemasaran yang belum tepat sasaran menjadi kendala utama dalam mencapai hasil yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis segmentasi asal sekolah calon mahasiswa baru dengan pendekatan Recency, Frequency, Monetary (RFM) yang dikombinasikan dengan algoritma Fuzzy C-Means (FCM). Model RFM digunakan untuk mengukur keterkinian kontribusi, frekuensi keterlibatan, dan jumlah siswa yang dikirimkan oleh masing-masing sekolah selama lima tahun terakhir, sedangkan FCM digunakan untuk mengelompokkan sekolah berdasarkan kemiripan karakteristik kontribusinya. Evaluasi model dilakukan menggunakan Elbow Method Sum of Squared Errors (SSE), yang menunjukkan bahwa tiga cluster merupakan jumlah yang optimal. Hasil segmentasi menunjukkan adanya tiga cluster yaitu Cluster 0 sebagai High Value Customers dengan kontribusi tinggi dan konsisten (12,08%), Cluster 1 sebagai Core Customers yang baru aktif namun belum stabil kontribusinya (54,78%), dan Cluster 2 sebagai Lost Customer yang perlu diaktivasi kembali (33,14%). Hasil penelitian ini divisualisasikan melalui dashboard interaktif menggunakan Streamlit, sehingga memudahkan eksplorasi dan pemahaman data. Berdasarkan karakteristik tiap cluster, strategi Customer Relationship Management (CRM) disusun secara spesifik seperti mempertahankan hubungan dengan High Value Customers, meningkatkan partisipasi Core Customers melalui promosi dan insentif, serta mereaktivasi Lost Customer dengan pendekatan rebranding ulang. Dengan adanya segmentasi yang tepat dan strategi yang terarah, diharapkan TUS dapat mengoptimalkan alokasi anggaran promosi dan meningkatkan jumlah pendaftar.

Subjek

DATA MINING
 

Katalog

PENERAPAN METODE RFM DAN FUZZY C-MEANS UNTUK STRATEGI SEGMENTASI PENINGKATAN MAHASISWA BARU TELKOM UNIVERSITY SURABAYA - Dalam bentuk buku karya ilmiah
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

MUHAMMAD HUSNI MUBARROK
Perorangan
Sri Hidayati, Tita Ayu Rospricilia
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Sistem Informasi - Kampus Surabaya
Surabaya
2025

Koleksi

Kompetensi

  • BBK2LAB3 - Penambangan Data
  • BBK3LBB3 - Penambangan Data Lanjut
  • BBK4HBB3 - Visualisasi Data dan Informasi

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini