Segmentasi Pelanggan Ritel Produk Farmasi Obat Menggunakan Metode Data Mining Klasterisasi Dengan Analisis Recency Frequency Monetary (RFM) Termodifikasi - Arief Wibowo; Andy Rio Handoko (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2020)
Secara umum, pembelian produk farmasi di Indonesia tidak memiliki pola. Pembelian produk farmasi seperti obat-obatan, dilakukan oleh individu bukan sebagai persiapan untuk menjaga kesehatan, namun sebagai respon terhadap penyakit yang sedang diderita. Di sisi lain, pelanggan retail produk farmasi obat biasanya dipengaruhi oleh faktor harga jual dan faktor kecocokan (sugesti) pada merk obat tertentu sewaktu melakukan pembelian. Berdasarkan kondisi itu maka pola pembelian obat bagi masyarakat Indonesia menjadi tidak dapat diprediksi. Hal tersebut membuat pelaku usaha di bisnis ritel produk farmasi obat, relatif sulit untuk meningkatkan nilai penjualan. Salah satu upaya yang bisa dilakukan pelaku bisnis untuk meningkatkan pendapatan adalah dengan melakukan promosi penjualan berdasarkan jenis kelompok pelanggannya. Transaksi pembelian produk farmasi obat dapat dianalisis untuk mengetahui segmentasi pelanggan berdasarkan pola pembelian. Riset ini telah berhasil memodelkan segmentasi pelanggan ritel apotek dengan teknik data mining klasterisasi. Metode yang digunakan adalah melakukan analisis data transaksi pembelian yang terdiri dari atribut Recency Frequency Monetary (RFM) termodifikasi. Analisis telah melibatkan atribut Kuantitas (Quantity) dari data transaksi pembelian produk farmasi obat sebagai eksperimen modifikasi model. Pada proses pemodelan klasterisasi, studi ini menggunakan algoritme data mining K-Means. Hasil penelitian menunjukkan bahwa segmentasi pelanggan yang optimal berada pada dua klaster berdasarkan hasil analisis QRF (Quantity, Recency dan Frequency) menggunakan evaluasi Davies Bouldin Indeks (DBI) dengan nilai 0,527. Kinerja model tersebut dibandingkan dengan algoritme K-Medoids. Hasil klasterisasi pelanggan pada dua kategori menggunakan K-Medoids memiliki nilai DBI sebesar 1.334. Berdasarkan nilai pembanding tersebut maka metode K-Means terbukti lebih baik dalam pembentukan klaster pelanggan ritel farmasi obat pada analisis atribut Quantity, Recency dan Frequency.;