2022
DOI: 10.33395/jmp.v11i2.11797
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K-Means

Abstract: Pelanggan potensial adalah pelanggan yang tertarik dengan produk atau layanan, tetapi tidak selesai mengambil langkah, ditahan oleh masalah yang berbeda-beda. Tetapi hal ini bisa diatasi dengan cara mengidetifikasi serta mengkaji masalah-masalah yang perusahaan alami. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan pelanggan potensial  serta mempelajari data mining menggunakan algoritma K-Means yang diimplementasikan di Exso Coffee & Roastery saat memilih calon pelanggan. Berdasarkan dari hasil pengumpu… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1
1
1

Citation Types

0
0
0
1

Year Published

2023
2023
2024
2024

Publication Types

Select...
5

Relationship

0
5

Authors

Journals

citations
Cited by 5 publications
(5 citation statements)
references
References 0 publications
0
0
0
1
Order By: Relevance
“…Results can be presented in figures, graphs, tables and others that make the reader understand easily. The discussion can be made in several sub-chapters [20], [21], [22].…”
Section: Resultsmentioning
confidence: 99%
“…Results can be presented in figures, graphs, tables and others that make the reader understand easily. The discussion can be made in several sub-chapters [20], [21], [22].…”
Section: Resultsmentioning
confidence: 99%
“…Algoritma k-means clustering merupakan mode tertua dan paling dikenal dalam menganalisis klaster, dan sudah dipelajari secara luas dengan beragam pengembangan dan diaplikasikan di berbagai bidang [4]. Berikut proses pengerjaan algoritma K-means [5] : a. Penentuan sentra cluster awal. Pembelian produk kran dapur bukan satu-satunya variabel yang akan digunakan dalam penelitian ini.…”
Section: Algoritma K-meansunclassified
“…1, June 2023:43-55 regression scenarios. It combines the predictions from multiple decision trees to produce more accurate and robust prediction [18]. Random Forest utilizes a technique called bootstrapping to create multiple subsets from the original dataset.…”
Section: Modellingmentioning
confidence: 99%