PENERAPAN METODE HIERARCHICAL CLUSTERING PADA APLIKASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN PADA PT. MAESTRO WISATA RAYA

Kirom, Muhammad Thoriqul (2026) PENERAPAN METODE HIERARCHICAL CLUSTERING PADA APLIKASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN PADA PT. MAESTRO WISATA RAYA. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

Preview	Text (COVER) COVER.pdf - Published Version Download (3MB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (139kB) | Preview
	Text (BAB 1 PENDAHULUAN) BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (211kB) | Request a copy
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (510kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODOLOGI PENELITIAN) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (641kB) | Request a copy
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (188kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (192kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (17MB) | Request a copy

Abstract

PT. Maestro Wisata Raya menghadapi kendala operasional dalam pengelolaan data pelanggan dan transaksi yang masih dilakukan secara manual dan terfragmentasi antar divisi. Hal ini menyebabkan perusahaan kesulitan dalam mengidentifikasi pola perilaku pelanggan untuk menentukan strategi pemasaran yang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan membangun aplikasi Customer Relationship Management (CRM) bernama MaestroInsight dengan menerapkan metode Hierarchical Clustering untuk melakukan segmentasi pelanggan. Metode ini menggunakan model RFM (Recency, Frequency, Monetary) yang dinormalisasi dengan Min-Max Scaling dan dihitung jaraknya menggunakan Euclidean Distance serta Ward Linkage. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengelompokkan pelanggan ke dalam lima segmen, yaitu Loyal Customer, Potential Customer, Budget Hunter, Seasonal Traveler, dan At-Risk Customer. Validasi menggunakan Silhouette Score menghasilkan nilai overall sebesar 0.4799, yang mengindikasikan kualitas pengelompokan dalam kategori cukup dan layak digunakan. Implementasi aplikasi ini memungkinkan perusahaan mengintegrasikan data secara terpusat dan merancang program loyalitas serta promosi melalui email yang lebih personal dan terukur berdasarkan karakteristik setiap segmen pelanggan.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	CRM; Hierarchical Clustering; RFM; Segmentasi Pelanggan; Silhouette Score
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Informatics Management > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Manajemen Informatika
Date Deposited:	07 Aug 2026 08:40
Last Modified:	07 Aug 2026 08:40
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/24285

Actions (login required)

View Item