MILDA FITRIANI, - (2022) ANALISIS LOYALITAS PELANGGAN BERDASARKAN MODEL RFM MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS PADA RPS COSMETIK PEKANBARU. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

Preview	Text FILE LENGKAP KECUALI HASIL PENELITIAN (BAB IV).pdf Download (1MB) | Preview
	Text (BAB IV) FILE HASIL PENELITIAN (BAB IV).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (546kB)

Abstract

MILDA FITRIANI (2022) : ANALISIS LOYALITAS PELANGGAN BERDASARKAN MODEL RFM MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS PADA RPS COSMETIK PEKANBARU RPS Cosmetik merupakan sebuah bisnis yang bergerak dibidang perdagangan. Dalam menemukan pelanggan yang loyal, RPS Cosmetik hanya berfokus pada segi monetary, yaitu pelanggan yang melakukan transaksi dengan total belanja yang tinggi. RPS Cosmetik memberikan perlakukan khusus terhadap pelanggan yang mempunyai monetary tinggi dengan memberikan keuntungan kepada pelanggan berupa bonus dan hadiah. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis segmentasi pelanggan pada RPS Cosmetik menggunakan model Recency, Frequency, Monetary (RFM) dengan algoritma Fuzzy C-Means untuk mengelompokan data-data yang ada pada RPS Cosmetik. Penelitian ini menghasilakan cluster 3 yang terbaik, dengan nilai Partition Conference Index sebesar 0,753. Berdasarkan perbandingan nilai rata-rata RFM data pelanggan dan nilai rata-rata RFM setiap Cluster, maka didapatkan simbol range R↑F↓M↓ untuk Cluster 1, R↓F↑M↑ untuk Cluster 2 dan R↓F↓M↓ untuk Cluster 3. Cluster 1 merupakan Cluster dengan karakteristik Lost Customer yang sudah lama tidak melakukan pembelian dengan jumlah transaksi yang sedikit dan uang yang dikeluarkan juga rendah. Sedangkan Cluster 2, merupakan Cluster dengan karakteristik Loyal Customer yang merupakan pelanggan dengan tingkat loyalitas paling tinggi. Serta Cluster 3 merupakan Cluster dengan karakteristik New Customer, yakni pelanggan yang baru saja melakukan pembelian dengan jumlah transaksi yang sedikit dan uang yang juga masih sedikit. Kata Kunci: FCM, Loyalitas Pelanggan, PCI, RFM, RPS Cosmetik.

Actions (login required)

View Item