SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN CALON PENERIMA PROMO BELANJA PADA UD.MUSTAKIM MENGGUNAKAN FUZZYC-MEANS (FCM) DAN FUZZYRFM(RECENCY, FREQUENCY, MONETARY)
Daftar Isi:
- Konsumen merupakan aset yang sangat penting bagi perusahaan. Dengan banyaknya jumlah konsumen yang dimiliki oleh suatu perusahaan, maka masalah yang harus dihadapi adalah bagaimana menentukan konsumen potensial. Penelitian ini membahas tentang bagaimana proses pengambilan keputusan dari data konsumen di UD. Mustakim, yaitu perusahaan retail yang khusus menjual bahan dan peralatan pertanian. Untuk mencari konsumen potensial, dimulai dengan melakukan proses clustering menggunakan algoritma Fuzzy C-Means (FCM). Pada FCM jumlah cluster ditentukan. Algoritma Fuzzy c-means clustering telah banyak digunakan di banyak segmentasi. Hasil clustering tersebut akan digunakan untuk melakukan segmentasi menggunakan model Fuzzy RFM untuk mendapatkan kelas konsumen. RFM adalah metode yang sederhana dan kuat untuk menyediakan kerangka kerja untuk memahami perilaku pelanggan. Penjumlahan berdasarkan pembelian dalam bidang pemasaran. Model Fuzzy RFM menggabungkan teori himpunan fuzzy dengan model RFM, yaitu model segmentasi berdasarkan atribut Recency, Frequency dan Monetary. Model RFM menyediakan ukuran yang efektif untuk analisis perilaku konsumsi pelanggan , di mana tiga variabel , yaitu , Recency (R) , frekwency (F) dan monetary (M) yang digunakan untuk mengukur loyalitas dan kontribusi pelanggan . Berdasarkan nilai RFM , pelanggan dapat dikelompokkan ke dalam kelompok yang berbeda dan informasi grup ini sangat berguna dalam pengambilan keputusan pasar Model RFM dan merupakan model segmentasi yang umum digunakan pada perusahaan perdagangan. Kata kunci: FCM, Fuzzy RFM (Recency, Frekwency, Monetary), UD.Mustakim