Analisis pengelompokan Pelanggan PT Tirta Asasta Depok (Perseroda) menggunakan Algoritma DBSCAN

Maharani, Anisa (2025) Analisis pengelompokan Pelanggan PT Tirta Asasta Depok (Perseroda) menggunakan Algoritma DBSCAN. Skripsi thesis, Universitas Pakuan.

Text 065118702-Anisa Maharani- Sidang Skripsi.pdf - Draft Version Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Analisis pengelompokan Pelanggan PT Tirta Asasta Depok (Perseroda) menggunakan Algoritma DBSCAN. Dibimbing oleh Eneng Tita Tosida dan Aries Maesya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma DBSCAN dengan parameter terbaik eps = 0.1 dan MinPts = 5 menghasilkan tujuh kluster dengan kualitas yang baik. Nilai Silhouette Coefficient tertinggi (0.650023) dan Davies-Bouldin Index yang cukup baik (0.445396) menandakan bahwa kluster yang terbentuk dapat diinterpretasikan dengan jelas. Sebagian besar pelanggan tergolong sebagai noise (3517 pelanggan), sedangkan core points hanya mencapai 39 pelanggan. Hal ini menunjukkan perlunya pendekatan khusus terhadap pelanggan yang tidak terkelompok untuk meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan. Segmentasi pelanggan yang telah diidentifikasi dapat digunakan untuk merancang layanan yang lebih efektif, termasuk penanganan khusus untuk pelanggan dengan pola penggunaan yang tidak konsisten. Visualisasi data direkomendasikan untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih efisien. Penelitian lanjutan disarankan untuk mengeksplorasi algoritma klustering lain guna meningkatkan efektivitas segmentasi pelanggan. Optimasi parameter secara otomatis dan integrasi data eksternal seperti informasi demografis serta sosial-ekonomi akan memberikan wawasan yang lebih mendalam. Selain itu, penting untuk menguji implementasi strategi layanan berbasis hasil klustering di lapangan serta mencari metode baru dalam menangani data noise agar pengelompokan pelanggan semakin baik. Kata kunci: DBSCAN, Silhouette Coefficient, Clustering, Optimasi Parameter, dan Visualisasi Data

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	Fakultas Ilmu Pengetahuan Alam dan Matematika > Ilmu Komputer
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Ilmu Komputer
Depositing User:	PERPUSTAKAAN FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNPAK
Date Deposited:	24 Mar 2025 04:11
Last Modified:	24 Mar 2025 04:11
URI:	http://eprints.unpak.ac.id/id/eprint/9505

Actions (login required)

View Item