Wardhana, Dimas Raka and Ningrum, Rahma Farah and Sikumbang, Hengki (2019) RANCANG BANGUN APLIKASI KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP PAKET HVC COMBO 15GB MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS (STUDI KASUS : PT. TELKOMSEL DIVISI CUSTOMER LOYALTY AND RETENTION DEVELOPMENT). Diploma thesis, ITPLN.
![[thumbnail of Skripsi Dimas (Recovered).pdf]](https://repository.itpln.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
Skripsi Dimas (Recovered).pdf
Restricted to Registered users only
Download (7MB)
Abstract
Paket HVC Combo 15GB merupakan salah satu produk andalan dari PT. Telkomsel. Sebagai produk andalan, perusahaan memasang target yang tinggi terhadap paket ini. Namun kenyataannya banyak pelanggan yang enggan membeli paket ini. Penelitian ini dilakukan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan hasil survey dari pelanggan itu sendiri. Pengelompokkan dilakukan dengan menggunakan metode clustering K-Means berbasis Web. Output dari aplikasi ini nantinya akan membagi pelanggan menjadi 4 cluster tingkat kepuasan, yaitu sangat tidak puas, tidak puas, puas dan sangat puas. Aplikasi ini diharapkan dapat memberikan hasil yang akurat sehingga membantu perusahaan untuk melakukan promosi yang tepat sasaran kepada pelanggan.
The 15GB HVC Combo package is one of the best products from PT. Telkomsel. As a mainstay product, the company sets a high target for this package. But in reality many customers are reluctant to buy this package. This research was conducted to classify customers based on survey results from the customers themselves. Grouping is done by using the Web-based K-Means clustering method. The output of this application will divide customers into 4 satisfaction level clusters, which are very dissatisfied, dissatisfied, satisfied and very satisfied. This application is expected to provide accurate results so that it helps companies to make targeted promotions to customers.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Aplikasi, Data Mining, Clustering, K-Means, Kepuasan Pelanggan Application, Data Mining, Clustering, K-Means, Customer Loyalty |
Subjects: | Skripsi Bidang Keilmuan > Teknik Informatika |
Divisions: | Fakultas Telematika Energi > S1 Teknik Informatika |
Depositing User: | Sudarman |
Date Deposited: | 19 Sep 2025 03:14 |
Last Modified: | 19 Sep 2025 03:14 |
URI: | https://repository.itpln.ac.id/id/eprint/1272 |