PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA SEGMENTASI PENGUNJUNG EVENT VINDES BUKAN MAIN

    Riska Aprilia, - and Rangga Gelar Guntara, - and Syti Sarah Maesaroh, - (2025) PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA SEGMENTASI PENGUNJUNG EVENT VINDES BUKAN MAIN. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

    Abstract

    Event Vindes Bukan Main mencatat penurunan jumlah pengunjung dibandingkan dengan event-event sportainment Vindes sebelumnya. Sebagai acara pertama yang keluar dari konsep sportainment, hal ini menjadi tantangan baru bagi Vindes dalam menjangkau audiens yang lebih beragam dan segmented. Untuk menjawab tantangan tersebut, penelitian ini menerapkan metode clustering menggunakan algoritma K-Means untuk melakukan segmentasi pengunjung berdasarkan variabel demografis, geografis, psikografis, dan perilaku. Hasil segmentasi dibagi ke dalam tiga tema utama, yaitu Lifestyle, Loyalitas, dan Potensi Nilai Komersial, yang masing-masing terdiri atas lima cluster dengan karakteristik yang berbeda. Model menunjukkan kualitas segmentasi yang baik, sebagaimana ditunjukkan oleh nilai Silhouette Score sebesar 0,79 (Lifestyle), 0,51 (Loyalitas), dan 0,70 (Potensi Nilai Komersial). Temuan ini menjadi landasan strategis bagi Vindes dalam memahami audiens, merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran, serta mengembangkan event berbasis data. The Vindes Bukan Main event recorded a decline in visitor numbers compared to previous Vindes sportainment events. As the first event to depart from the sportainment concept, this presents a new challenge for Vindes in reaching a more diverse and segmented audience. To address this issue, this study applies a clustering method using the K-Means algorithm to segment visitors based on demographic, geographic, psychographic, and behavioral variables. The segmentation results are categorized into three main themes: Lifestyle, Loyalty, and Commercial Value Potential, each comprising five clusters with distinct characteristics. The model demonstrates good segmentation quality, as indicated by Silhouette Scores of 0.79 (Lifestyle), 0.51 (Loyalty), and 0.70 (Commercial Value Potential). These findings serve as a strategic foundation for Vindes to better understand its audience, design more targeted marketing strategies, and develop data-driven events.

    Baca Full Text klik disini
    [thumbnail of S_BIDI_2102681_Title.pdf] Text
    S_BIDI_2102681_Title.pdf
    Download (826kB)
    [thumbnail of S_BIDI_2102681_Chapter 1.pdf] Text
    S_BIDI_2102681_Chapter 1.pdf
    Download (262kB)
    [thumbnail of S_BIDI_2102681_Chapter 2.pdf] Text
    S_BIDI_2102681_Chapter 2.pdf
    Restricted to Staf Perpustakaan
    Download (1MB)
    [thumbnail of S_BIDI_2102681_Chapter 3.pdf] Text
    S_BIDI_2102681_Chapter 3.pdf
    Download (371kB)
    [thumbnail of S_BIDI_2102681_Chapter 4.pdf] Text
    S_BIDI_2102681_Chapter 4.pdf
    Restricted to Staf Perpustakaan
    Download (3MB)
    [thumbnail of S_BIDI_2102681_Chapter 5.pdf] Text
    S_BIDI_2102681_Chapter 5.pdf
    Download (190kB)
    [thumbnail of S_BIDI_2102681_Appendix.pdf] Text
    S_BIDI_2102681_Appendix.pdf
    Restricted to Staf Perpustakaan
    Download (3MB)
    Official URL: https://repository.upi.edu/
    Item Type: Thesis (S1)
    Additional Information: https://scholar.google.com/citations?hl=en&view_op=list_works&gmla=AH8HC4zjZS5yTFl6CcKlH0PJZH_oV8dR9H3OSjuL-cs0HVTQNLAB2Tj0ZcOM7rkuzHOQ4JSoY6e9hRR2wmdpMLZx4lBCUOmtk8_DJGFAMkU&user=Ut7Mv60AAAAJ ID SINTA Dosen Pembimbing: Rangga Gelar Guntara: 6738149 Syti Sarah Maesaroh: 6681118
    Uncontrolled Keywords: Segmentasi Pengunjung, K-Means Clustering, Event, Vindes Visitor Segmentation, K-Means Clustering, Event, Vindes
    Subjects: L Education > L Education (General)
    Divisions: UPI Kampus Tasikmalaya > S1 Bisnis Digital
    Depositing User: Riska Aprilia
    Date Deposited: 31 Aug 2025 15:25
    Last Modified: 31 Aug 2025 15:25
    URI: http://repository.upi.edu/id/eprint/136292

    Actions (login required)

    View Item View Item