Seiring dengan tingginya tingkat kompetisi bisnis saat ini, perusahaan surat kabar
pun menghadapi banyak pesaing yang
memiliki daya tariknya masing
masing
untuk merebut
para pelanggan. P
ada tahun 2011
,
jumlah pembaca surat kabar
XYZ
lebih rendah dibanding
kan dengan surat kabar pesaing. Selain itu, apabila dilihat
dari cara memperoleh surat kabar XYZ
pada tahun 2010
, jumla
h pembaca yang
memperoleh surat kabar secara eceran
(49,4%)
lebih besar dari pada jumlah
pembaca yang memperoleh surat kabar secara berlangganan
(24,1%)
. Maka dari
itu, surat kabar XYZ
membutuhkan program yang tepat untuk mempertahankan
jumlah pembaca
yang
sudah berlangganan
dan menarik pemba
ca eceran menjadi
berlangganan, sehingga dalam penelitian ini akan di
lakukan segmentasi pelanggan
dengan menggunakan metode
K
means Algorithm
pada teknik
data mining
.
Segmentasi pelanggan ini akan dilakukan dengan mengg
unakan bantuan
software
IBM SPSS Modeler 14.2. Dalam metode
K
means Algorithm
, jumlah
cluster
harus
ditentukan sendiri, sehingga untuk mendapatkan jumlah
cluster
yang optimal akan
dilakukan dengan menggunakan metode
trial and error
.
Atribut yang
menjadi
d
ata input
dalam pemodelan
segmentasi pelanggan
adalah
jenis kelamin, z
usia (atribut usia yang telah dinormalisasi), pendidikan, pekerjaan,
rata
rata pengeluaran,
hobi
,
pola baca, dan jenis pembaca (langganan atau eceran).
Atribut yang berpengaruh dalam segmentasi akan dilihat berdasarkan
predictor
importance
yang memiliki nilai sebesar 1. Hasil
predictor importance
menunjukkan bahwa atribut yang paling berpengaruh adalah hobi, jenis ke
lamin,
jenis pembaca
(langganan atau ec
eran), dan pekerjaan. Program yang akan
diberikan kepada
pembaca surat kabar XYZ adalah
program loyalitas untuk
mempertahankan
pembaca yang berlangganan
dan
program loyalitas untuk menarik
pembaca eceran yang memiliki potensi untuk menjadi pembaca berlangg
anan. Data mining , K - means Algorithm , Segmentasi pelanggan