Metrik

  • visibility 107 kali dilihat
  • get_app 45 downloads
description Journal article public Journal of Intelligent Systems

Algoritma Cluster Dinamik untuk Optimasi Cluster pada Algoritma K-Means dalam Pemetaan Nasabah Potensial

Widiarina Widiarina, Romi Satria Wahono
Diterbitkan 2015

Abstrak

Pelanggan merupakan salah satu sumber keuntungan Perusahaan. Pemahaman yang baik tentang pelanggan sangat penting dilakukan untuk mengetahui nilai potensial pelanggan. Saat ini pelaksanaan CRM(Customer Relationship Management) dapat membantu dalam pemahaman nilai pelanggan. Segmentasi pelanggan adalah salah satu metode yang digunakan untuk pemetaan pelanggan. Nilai potensial pelanggan dapat diukur menggunakan metode RFM (Recency,Frequency,Monetary). Algoritma K-means salah satu metode yang banyak digunakan untuk segmentasi pelanggan. K-means banyak dipakai karena algoritma nya mudah dan sederhana, tetapi algoritma ini memiliki kekurangan yaitu sensitifitas pada partisi awal jumlah cluster(k). Untuk menyelesaikan masalah sensitifitas partisi awal jumlah cluster pada algoritma K-means, maka diusulkan algoritma cluster dinamik untuk menetapkan jumlah cluster(k). Hasil percobaan menunjukan bahwa algoritma cluster dinamik pada K-means, dapat menghasilkan kualitas cluster yang lebih optimal.

Full text

 

Metrik

  • visibility 107 kali dilihat
  • get_app 45 downloads