Data Mining dalam Kerangka Kerja CRM

  Dimensi CRM Menurut  Swift (2001), Parvatiyar dan Sheth (2001), serta Kracklauer, Mills, dan Seifert (2004), CRM memiliki empat dimensi, yaitu : Identifikasi konsumen (customer identification). Membangun daya tarik terhadap konsumen (customer attraction). Mempertahankan konsumen yang ada (customer retention). Pengembangkan konsumen (customer development). Keempat dimensi dari CRM tersebut dapat dilihat sebagai siklus tertutup dalam Customer Management … Read more

Analytical Hierarchi Process (AHP)

Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty dan merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan dengan memperhatikan faktor-faktor persepsi, preferensi, pengalaman dan intuisi. AHP menggabungkan penilaian-penilaian dan nilai-nilai pribadi ke dalam satu cara yang logis. Analytic Hierarchy Process (AHP) digunakan dalam menyederhanakan masalah yang kompleks dan tidak terstruktur, strategik dan dinamik menjadi bagian-bagian, serta … Read more

Mengenal Customer Relationship Management (CRM)

  Apa yang dimaksud dengan CRM? Sebuah definisi standar mengenai komponen teknologi CRM diberikan oleh META Group di dalam “The Customer Relationship Management Ecosystem”. Kategorisasi ini bertujuan untuk lebih memahami bagaimana suatu strategi CRMdan teknologinya mampu menyediakan seluruh arsitektur secara menyeluruh yang terfokus pada layanan konsumen.  Apa saja 3 jenis sistem CRM? Operational CRM Dikenal juga … Read more

Mengenal Himpunan Fuzzy

  Teori Himpunan Fuzzy Teori himpunan fuzzy merupakan titik penting perkembangan konsep ketidakpastian. Teori himpunan fuzzy diperkenalkan oleh Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965 (Klir dan Yuan, 1995). Dengan diperkenalkannya teori himpunan fuzzy, maka anggapan bahwa teori probabilitas sebagai satu-satunya alat untuk memecahkan masalah yang mengandung unsur ketidakpastian, mengalami perkembangan. Teori himpunan fuzzy merupakan salah satu alat untuk memecahkan masalah ketidakpastian. Himpunan nonfuzzy … Read more

Metode Fuzzy C-Means Clustering

Pengertian Metode Fuzzy C-Means Clustering Metode Fuzzy C-Means Clustering pertama kali dikenalkan oleh Jim Bezdek pada tahun 1981 (Jain dkk, 1999). Fuzzy C-Means adalah salah satu teknik pengelompokkan data yang mana keberadaan tiap titik data dalam suatu kelompok (cluster)ditentukan oleh derajat keanggotan. Metode Fuzzy C-Means termasuk metode supervised clustering dimana jumlah pusat cluster ditentukan di dalam proses clustering. Algoritma dari fuzzy c-means adalah sebagai berikut (Yan, 1994) : … Read more

Metode Fuzzy Subtractive Clustering

  Fuzzy Subtractive Clustering Dasar dari metode Fuzzy Subtractive Clustering adalah ukuran densitas (potensi) titik-titik data dalam suatu ruang (variabel). Konsep dasar dari metode Fuzzy Subtractive Clustering adalah menentukan daerah-daerah dalam suatu variabel yang memiliki densitas tinggi terhadap titik-titik di sekitarnya. Titik dengan jumlah tetangga terbanyak akan dipilih untuk menjadi pusat kelompok. Titik yang sudah dipilih menjadi pusat kelompok … Read more

Mengenal Data Flow Diagram (DFD)

Data Flow Diagram (DFD) Menurut Jogiyanto (1990), ide dari suatu bagan untuk mewakili arus data dalam suatu sistem bukanlah hal yang baru. Pada tahun 1967, Martin dan Estrin memperkenalkan suatu algoritma program dengan menggunakan symbol lingkaran dan panah untuk mewakili arus data. Pada tahap analisis, penggunaan notasi ini sangat membantu sekali di dalam komunikasi dengan … Read more

Mengenal Apa itu Entity Relationship Diagram (ERD)

Pengertian Entity Relationship Diagram Menurut Janner Simarmata & Iman Peryudi (2005) “Entity Relationship Model atau yang lebih dikenal dengan Entity Relationship Diagram (ERD) adalah suatu model data atau diagram untuk deskripsi tingkat tinggi dari model data konseptual”. ERD menyediakan notasi-notasi grafis untuk merepresentasikan model-model data dalam bentuk Entity Relationship Diagram. Model-model data tersebut biasa digunakan pada desain sistem informasi tingkat pertama, … Read more

Mengenal Komponen Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

 Sistem Pendukung Keputusan memiliki tiga subsistem utama yang menentukan kapabilitas teknis SPK tersebut diantaranya sebagai berikut : Subsistem manajemen basis data Kemampuan yang dibutuhkan dari manajemen basis data dapat diringkas, sebagai berikut : Kemampuan untuk mengkombinasikan berbagai variasi data melalui pengambilan keputusan dan ekstrasi data. Kemampuan untuk menabahkan sumber data secara cepat dan mudah. Kemampuan untuk menggambarkan struktur data logik … Read more

Penyusunan Kriteria AHP

Setiap elemen yang terdapat dalam hirarki harus diketahui bobot relatifnya satu sama lain. Tujuannya adalah untuk mengetahui tingkat kepentingan pihak-pihak yang berkepentingan dalam permasalahan terhadap kriteria dan struktur hirarki atau sistem secara keseluruhan. Langkah awal dalam menentukan prioritas criteria adalah dengan menyusun perbandingan berpasangan, yaitu membandingkan dalam bentuk berpasangan seluruh kriteria untuk setiap sub sistem … Read more