Penerapan data mining terhadap minat pelanggan kantor pos menggunakan aplikasi pospay dengan metode k-means

• Saepul Wahdi
• 2023

---

Aplikasi Pospay merupakan solusi inovatif yang memungkinkan pelanggan melakukan transaksi pembayaran secara elektronik melalui perangkat mobile. Skripsi ini bertujuan untuk menerapkan teknik data mining, khususnya metode k-means, dalam menganalisis minat pelanggan terhadap penggunaan aplikasi Pospay di kantor pos. Penelitian ini penting untuk membantu kantor pos dalam memahami preferensi pelanggan dan mengoptimalkan penggunaan aplikasi Pospay. Metode k-means dipilih sebagai metode analisis data mining yang digunakan dalam penelitian ini. Metode ini memungkinkan pengelompokan pelanggan ke dalam kelompok yang berbeda berdasarkan pola minat mereka terhadap penggunaan aplikasi Pospay. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari pelanggan kantor pos yang telah menggunakan aplikasi Pospay selama periode tertentu. Proses penelitian terdiri dari pengumpulan data, pra-pemrosesan data, penerapan metode k-means, dan evaluasi hasil clustering. Penerapan data mining dengan metode k-means pada penelitian ini berhasil mengelompokkan pelanggan kantor pos berdasarkan minat mereka terhadap penggunaan aplikasi Pospay. Hasil clustering memberikan informasi yang berharga tentang preferensi pelanggan dan dapat digunakan sebagai dasar untuk pengembangan strategi pemasaran yang lebih efektif. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan aplikasi Pospay dan peningkatan kualitas layanan kantor pos dalam menghadapi era digitalisasi yang terus berkembang.

• Data Mining
• Minat Pelanggan
• Kantor Pos
• Aplikasi Pospay
• Metode K-Means

Asroni, A., Fitri, H., & Prasetyo, E. (2018). Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data Calon Mahasiswa Baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (Studi Kasus: Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan, dan Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik). Semesta Teknika, 21(1), 60–64. https://doi.org/10.18196/st.211211
Febrian, A., Nana Suarna, & Gifthera Dwilestari. (2022). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mengelompokkan Data Pengiriman Paket Di Kantor Pos Cirebon. Jurnal Teknologi Technoscientia, 15(1), 23–27. https://doi.org/10.34151/technoscientia.v15i1.3858
Hutagalung, J., & Sonata, F. (2021). Penerapan Metode K-Means Untuk Menganalisis Minat Nasabah. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(3), 1187. https://doi.org/10.30865/mib.v5i3.3113
Isnarwaty, D. P., & Irhamah, I. (2020). Text Clustering pada Akun TWITTER Layanan Ekspedisi JNE, J&T, dan Pos Indonesia Menggunakan Metode Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) dan K-Means. Jurnal Sains Dan Seni ITS, 8(2). https://doi.org/10.12962/j23373520.v8i2.49094
Ordila, R., Wahyuni, R., Irawan, Y., & Yulia Sari, M. (2020). PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA REKAM MEDIS PASIEN BERDASARKAN JENIS PENYAKIT DENGAN ALGORITMA CLUSTERING (Studi Kasus : Poli Klinik PT.Inecda). Jurnal Ilmu Komputer, 9(2), 148–153. https://doi.org/10.33060/jik/2020/vol9.iss2.181
Robaniyah, L., & Kurnianingsih, H. (2021). Pengaruh Persepsi Manfaat, Kemudahan Penggunaan Dan Keamanan Terhadap Minat Menggunakan Aplikasi Ovo. Image : Jurnal Riset Manajemen, 10(1), 53–62. https://doi.org/10.17509/image.v10i1.32009
Wirakanda, G. G., & Agustina, N. (2022). Pengaruh Kemudahan Penggunaan Terhadap Minat Konsumen Menggunakan Aplikasi Pos Giro Mobile (Studi Kasus Pengguna Pos Giro Mobile Di Kabupaten Pandeglang Banten). Jurnal Bisnis Dan Pemasaran, 12(1), 1–15.
Yulianti, Y., Utami, D. Y., Hikmah, N., & Hasan, F. N. (2019). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Mengetahui Minat Customer Di Toko Hijab. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 15(2), 241–246. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.65