COVER Razika Almira
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 1 Razika Almira
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 2 Razika Almira
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 3 Razika Almira
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 4 Razika Almira
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 5 Razika Almira
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 6 Razika Almira
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
PUSTAKA Razika Almira
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan
Android TV box merupakan produk dari PT X yang dapat mengubah TV biasa menjadi smart TV berbasis Android. Pengguna mendapatkan benefit berupa konten-konten menarik dari PT X dan Google, salah satunya adalah tontonan film. Layanan ini ditawarkan kepada penggunanya melalui sistem rental berbasis langganan setiap bulan dengan biaya tetap. Peningkatan jumlah pengguna yang mencabut langganan Android TV box terus meningkat setiap bulannya yang mana mencerminkan tingkat retensi pelanggan yang rendah. Sistem sewa yang dikenakan pada pengguna membuat masalah penurunan jumlah pelanggan ini perlu diatasi agar PT X tidak mengalami kerugian. Tingkat retensi pelanggan yang rendah dapat disebabkan oleh strategi retensi pelanggan yang kurang dipersonalisasi. Untuk saat ini, strategi retensi hanya diberikan kepada pengguna yang akan berhenti berlangganan melalui Whatsapp. PT X telah memiliki segmentasi pengguna Android TV box, tetapi masih menggunakan pendekatan intuitif dan belum berdasarkan data historis.
Penelitian ini menggunakan variabel recency, frequency, dan duration (RFD) yang merupakan modifikasi dari model RFM sebagai dasar segmentasi karena mampu mencerminkan engagement pengguna. Model yang dievaluasi adalah model agglomerative hierarchical clustering (AHC), k-means, kombinasi, dan DBSCAN. Model segmentasi yang terpilih adalah model kombinasi k-means dan AHC. Model segmentasi ini menghasilkan tiga segmen. Hasil dari model segmentasi digunakan sebagai dasar perancangan usulan strategi retensi pengguna.