Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Per 9 Februari 2023, 87% dari total populasi kendaraan pribadi di Indonesia merupakan sepeda motor. Persebaran sepeda motor terpadat di Indonesia berada di Pulau Jawa dengan persentase sebesar 60%. Tingginya populasi sepeda motor dan fakta bahwa 80% rumah tangga di Pulau Jawa sudah memiliki sepeda motor membuat pasar sepeda motor semakin mengecil. Dalam jangka panjang, kondisi ini dapat berdampak buruk bagi industri sepeda motor yang terus ingin berkembang. Penelitian ini membahas tentang pengelompokan kabupaten dan kota di Pulau Jawa berdasarkan karakteristik demografinya. Kemudian, diberikan saran keputusan yang dapat dilakukan oleh industri sepeda motor berdasarkan kelompok kabupaten dan kota yang terbentuk menggunakan teknik clustering. Hal ini bertujuan agar produsen yang bergerak di industri sepeda motor dapat memfokuskan produknya pada kelompok kabupaten dan kota yang memiliki potensi terbaik. Terdapat 12 variabel demografi yang digunakan dalam penelitian ini, dan variabel tersebut terbagi menjadi tiga kategori: kondisi ekonomi masyarakat, kondisi kehidupan masyarakat, dan kondisi demografis daerah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode partitional hard clustering. Sebelumnya, dilakukan pembuatan dataset melalui proses data scrapping pada situs terpercaya, dan dilanjutkan dengan proses Exploratory Data Analysis (EDA) pada dataset. Setelah dataset terbentuk, dilakukan pengelompokan dengan metode partitional hard clustering yang terdiri dari metode K-Means Clustering dan metode K-Medoids Clustering. Kemudian, dilakukan evaluasi cluster untuk menentukan metode clustering yang paling sesuai dengan menggunakan empat metrik evaluasi yaitu Indeks Silhouette, Indeks Dunn, Indeks Davies Bouldin, dan Indeks Calinski Harabasz. Didapatkan hasil bahwa metode K-Medoids Clustering dengan 5 kelompok merupakan yang terbaik untuk mengelompokkan kabupaten dan kota di Pulau Jawa. Setelah kelompok terbentuk, setiap kelompok diberikan rekomendasi keputusan yang sebaiknya diambil oleh industri sepeda motor. Terdapat 4 rekomendasi yang dapat diberikan, yaitu distribusi suku cadang, pembuatan bengkel, penjualan sepeda motor kelas menengah ke atas, dan penjualan sepeda motor kelas menengah ke bawah. ......As of February 9, 2023, 87% of the total population of private vehicles in Indonesia consists of motorcycles. The densest distribution of motorcycles in Indonesia is found on the Island of Java, with a percentage of 60%. The high population of motorcycles and the fact that 80% of households in Java already have motorcycles are causing the motorcycle market to shrink. In the long run, this condition can have negative impacts on the motorcycle industry that continues to seek growth. This research focuses on the clustering of regencies and cities in Java based on their demographic characteristics. Subsequently, decision recommendations will be provided for the motorcycle industry based on the formed groups using clustering techniques. The aim is to enable manufacturers in the motorcycle industry to focus their products on regencies and cities with the best potential. There are 12 demographic variables used in this research, divided into three categories: the economic conditions of society, the living conditions of society, and the demographic conditions of the region. The method used in this research is the partitional hard clustering method. Firstly, a dataset is created through the data scraping process on trusted sites, followed by the Exploratory Data Analysis (EDA) process on the dataset. Once the dataset is formed, clustering is performed using the partitional hard clustering method, consisting of the K-Means Clustering and K-Medoids Clustering methods. Subsequently, cluster evaluation is carried out to determine the most suitable clustering method using four evaluation metrics: Silhouette Index, Dunn Index, Davies Bouldin Index, and Calinski Harabasz Index. The results show that the K-Medoids Clustering method with 5 clusters is the best for grouping regencies and cities in Java. After the groups are formed, each group is given decision recommendations that the motorcycle industry should consider. There are four recommendations: spare parts distribution, workshop establishment, sales of mid- to high-end motorcycles, and sales of mid-range motorcycles and below.

Abstrak :
Selama sepuluh tahun terakhir telah terjadi pertumbuhan pengguna internet secara signifikan di Indonesia yang diikuti dengan pertumbuhan pembeli digital. Sebagian besar pembeli digital di Indonesia melakukan transaksi untuk membeli produk pakaian yang menjelaskan fenomena dari pertumbuhan e-Commerce fashion di Indonesia. Melihat urgensi untuk mempertahankan pelanggan e-Commerce fashion, maka dilakukan penelitian ini dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas layanan berbasis internet yang mempengaruhi tingkat loyalitas pelanggan dengan mengacu kepada segmentasi CLV. Pengelompokan pelanggan dilakukan menggunakan metode K-Means dan Elbow yang mengacu kepada data transaksi yang dimiliki oleh tiga perusahan merek lokal e-Commerce fashion di Indonesia. Hasil pengelompokan pelanggan menunjukkan bahwa pelanggan dikelompokkan ke dalam lima kelompok pelanggan, yaitu kelompok terbaik, bernilai, potensial bernilai, rata-rata, dan potensial tidak bernilai. Kelompok pelanggan rata-rata dan potensial tidak bernilai memiliki jumlah anggota terbanyak. Oleh karena itu, peningkatan kualitas layanan berbasis internet dikhususkan untuk kedua kelompok tersebut agar tingkat loyalitas mereka meningkat dan membawa keuntungan lebih besar bagi pemilik usaha e-Commerce fashion Indonesia. Penelitian ini menemukan delapan dimensi yang dapat meningkatkan kualitas layanan berbasis internet dengan urutan tingkat kepentingan tertinggi hingga terendah yaitu dimensi jaminan, layanan pelanggan, kontak, rancanganweb, keamanan dan privasi, transaksi, informasi pada web, dan pemenuhan pesanan. Diketahui delapan kriteria terpenting yang perlu dipenuhi oleh para pemilik usaha e-Commerce fashion di Indonesia untuk meningkatkan loyalitas pelanggannya, yaitu kriteria penyediaan garansi kepuasan, pengadaan layanan penawaran yang atraktif, kemudahan pelanggan untuk menjangkau perusahaan, kemudahan pelanggan dalam menggunakan website, ketersediaan sistem penjamin privasi pembeli, kemudahan pelanggan dalam melakukan dan menyelesaikan transaksi, relevansi informasi yang disampaikan perusahaan dengan keadaan aktual produk yang ditawarkan, dan ketersediaan pilihan waktu pengiriman.

---

There has been a significant growth of internet users in Indonesia, followed by the growth of digital buyers over the past ten years. Most digital buyers in Indonesia make transactions to buy clothing products which explains the phenomenon of the growth of fashion e-Commerce in Indonesia. Seeing the urgency to maintain e-Commerce fashion customers, this research was conducted with the aims to improve the internet-based quality services that affect the level of customer loyalty by referring to CLV segmentation. Customer grouping was performed using the K-Means and Elbow methods which refer to transaction data owned by three local e-Commerce fashion brand companies in Indonesia. Customer grouping results showed that customers are grouped into five customer groups, namely the best, valuable, potential valuable, average, and potential un-valuable customer group. Average and potentially un-valuable customer groups have the highest number of members so that the improvement of the internet-based quality services is pointed out for both groups in order to increase their loyalty levels and bring greater profits for Indonesian fashion e-Commerce business. This study found eight dimensions that can improve the internet-based quality services, namely guarantee, customer service, contacts, web design, security and privacy, transactions, information on the web, and order fulfillment dimensions. It is known that the eight most important criteria that need to be fulfilled by fashion e-Commerce business owners in Indonesia to increase customer loyalty are the criteria for providing satisfaction guarantees, providing attractive product offering services, convenience for customers to contact companies, easiness in using websites, availability of a privacy guarantee system, convenience of customers in conducting and completing transactions, relevance of information conveyed by the company to the actual state of the product offered, and availability of shipping time options.