ANALISIS SEGMENTASI PASAR BISNIS RUMAH KOS DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING (STUDI KASUS : KECAMATAN KEBOMAS DAN KECAMATAN GRESIK)

Uhfanul Hidayati, 2011510075 (2018) ANALISIS SEGMENTASI PASAR BISNIS RUMAH KOS DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING (STUDI KASUS : KECAMATAN KEBOMAS DAN KECAMATAN GRESIK). Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

[img] Text (ABSTRAK)
5. ABSTRAK.pdf

Download (615kB)
[img] Text (DAFTAR ISI)
7. DAFTAR ISI.pdf

Download (544kB)
[img] Text (BAB I)
10. BAB I PENDAHULUAN.pdf

Download (634kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
15. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (539kB)
[img] Text (FULLTEXT)
SKRIPSI - UHFANUL HIDAYATI (2011510075).pdf
Restricted to Repository staff only

Download (9MB) | Request a copy
[img] Text (FULLTEXT DOC)
SKRIPSI - UHFANUL HIDAYATI (2011510075).docx
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Kabupaten Gresik sebagai kawasan industri menjadi sasaran bagi para pendatang yang sedang mencari tempat kerja, pratik kerja dan tempat meneruskan pendidikan. Adanya pendatang yang membutuhkan tempat tinggal menambah peluang usaha rumah kos, yang mana 11.763 jiwa penduduk Kabupaten Gresik yang berpenghasilan rendah masih menempati hunian berstatus kontrak/sewa. Besarnya peluang memunculkan kompetitor baru sehingga pemilik usaha harus memiliki strategi pemasaran yang tepat dengan menentukan segmen dan target pasar. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tipe pengguna dan rumah yang ada dipasar serta segmentasinya. Segmentasi pasar tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan metode K-Means Clustering. Proses klasterisasi dilakukan dengan mengelompokkan data berdasarkan kemiripannya. Data yang digunakan adalah data pengguna dan data rumah. Berdasarkan hasil dan analisis cluster pengguna diketahui bahwa cluster pengguna terbesar yaitu cluster pengguna 3 dengan 37,53% pengguna didominasi oleh mahasiswa, sedangkan dari hasil dan analisis cluster rumah diketahui bahwa cluster rumah terbesar yaitu cluster rumah 3 dengan 40,94% rumah untuk kalangan pria dan wanita lajang. Sedangkan, hasil analisis segmentasi pasar menunjukkan bahwa cluster pengguna 1 merupakan pangsa pasar dari cluster rumah 1 dan cluster rumah 4, cluster pengguna 2 merupakan pangsa pasar dari cluster rumah 1, cluster pengguna 3 merupakan pangsa pasar dari cluster rumah 3 dan cluster rumah 5, cluster pengguna 4 merupakan cluster pengguna yang lebih flexibel karena merupakan pangsa pasar dari kelima cluster rumah dan cluster pengguna 5 merupakan pangsa pasar dari cluster rumah 3 dan cluster rumah 5.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: 62/KK.18/UISI-01/MR
Uncontrolled Keywords: Indekos, K-Means Clustering, Segmentasi Pasar
Contributors:
ContributionNameEmail
Thesis advisorAndhika Eko Prasetyo, S.T., M.T.andhika.prasetyo@uisi.ac.id
Subjects: T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Divisions: Department of Engineering Management
Depositing User: Mahasiswa UISI
Date Deposited: 25 Jun 2020 08:29
Last Modified: 27 Jul 2020 14:03
URI: https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/221

Actions (login required)

View Item View Item