OPTIMALISASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT DALAM MEMBERIKAN REKOMENDASI PEMBELIAN PRODUK PADA KERIPIK BALADO SALSABILA PADANG MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

LATIFFAKHRI, BIMA (2023) OPTIMALISASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT DALAM MEMBERIKAN REKOMENDASI PEMBELIAN PRODUK PADA KERIPIK BALADO SALSABILA PADANG MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING. Sarjana thesis, Universitas Putera Indonesia YPTK Padang.

	Text SKRIPSI_18101152630145 BIMA LATIFFAKHRI_ABSTRAK.pdf Download (187kB)
	Text SKRIPSI_18101152630145 BIMA LATIFFAKHRI_BAB I.pdf Download (242kB)
	Text SKRIPSI_18101152630145 BIMA LATIFFAKHRI_FULLTEKS.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB)
	Text SKRIPSI_18101152630145 BIMA LATIFFAKHRI_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (139kB)

Abstract

Mudahnya untuk mengakases internet dan murahnya biaya yang dibutuhkan menjadi alasan utama bagi pengusaha untuk memilih media online untuk memperluas bisnisnya . Salah satu teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk membantu strategi bisnis adalah dengan memanfaatkan Customer Relationship Management. Customer Relationship Management (CRM) adalah salah satu strategi bisnis untuk memenuhi tujuan tersebut dengan cara mengkombinasikan CRM dan Algoritma K-Means Clustering.Untuk itu, penulis menerapkan Algoritma K-Means Clustering untuk mencapai strategi bisnis tersebut. Dengan mengambil data transaksi penjualan di Keripik Balado Salsabila Padang, penulis akhirnya mendapatkan data yang bisa diterapkan pada strategi bisnis. Hasil dari penerapan K-Means tersebut mendapatkan 14 produk untuk di rekomendasikan kepada konsumen.

Actions (login required)

View Item