Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Segmentasi Pelanggan B-Clean Laundry Banyuwangi

Abstract

Dalam menjalankan roda bisnisnya, B-Clean Laundry juga membutuhkan suatu strategi marketing dengan tujuan meningkatkan pelayanan kepada pelanggannya. Karena itu kebutuhan informasi yang berkaitan dengan faktor perilaku dari pelanggan sangat diperlukan sebagai pengetahuan bisnis untuk bersaing dari kompetitor lainnya. Tema penelitian yang diangkat bertujuan untuk mengetahui perilaku pelanggan dan melakukan clustering terhadap data pelanggan tersebut sehingga informasi yang didapatkan dapat membantu dalam pengambilan keputusan manajemen serta dapat dijadikan rujuan dalam pemberian reward kepada pelanggan setia. Metode clustering yang digunakan adalah metode K-Means, sedangkan data yang digunakan adalah data transaksi selama bulan Mei 2022 dengan jumlah record transaksi sebanyak 442 data dari jumlah pelanggan sebanyak 240 orang. Untuk pengujian cluster digunakan metode Davies Bouldin Index (DBI). Setelah dilakukan analisis perbandingan berapa jumlah cluster yang ideal didapatkan bahwa 2 cluster memiliki hasil lebih baik jika dibandingkan dengan pembagian 3 dan 4 cluster. Hasil yang didapatkan menunjukkan cluster 1 beranggotakan 228 pelanggan, sedangkan cluster 2 beranggotakan 12 pelanggan dengan nilai Rasio sebesar 0,023