ANALISIS FAKTOR KEPUASAN PELANGGAN DAN HARGA TERJANGKAU PADA ALFAMART MENGGUNAKAN ALGORITMA DNN

Silvia, Yanandra (2025) ANALISIS FAKTOR KEPUASAN PELANGGAN DAN HARGA TERJANGKAU PADA ALFAMART MENGGUNAKAN ALGORITMA DNN. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta - Menteng.

	Text (COVER) 41520110034-YANANDRASILVIA-01 COVER - Yanadra Silvia.pdf Download (694kB)
	Text (BAB I) 41520110034-YANANDRASILVIA-02 BAB 1 - Yanadra Silvia.pdf Restricted to Registered users only Download (427kB)
	Text (BAB II) 41520110034-YANANDRASILVIA-03 BAB 2 - Yanadra Silvia.pdf Restricted to Registered users only Download (510kB)
	Text (BAB III) 41520110034-YANANDRASILVIA-04 BAB 3 - Yanadra Silvia.pdf Restricted to Registered users only Download (473kB)
	Text (BAB IV) 41520110034-YANANDRASILVIA-05 BAB 4 - Yanadra Silvia.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB V) 41520110034-YANANDRASILVIA-06 BAB 5 - Yanadra Silvia.pdf Restricted to Registered users only Download (435kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 41520110034-YANANDRASILVIA-DAFTAR PUSTAKA - Yanadra Silvia.pdf Restricted to Registered users only Download (450kB)
	Text (LAMPIRAN) 41520110034-YANANDRASILVIA-LAMPIRAN - Yanadra Silvia.pdf Restricted to Registered users only Download (765kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis Faktor Kepuasan Pelanggan Dan Harga Terjangkau Pada Alfamart Menggunakan Algoritma DNN. Algoritma ini dipilih karena kemampuannya dalam menangani data yang kompleks dan nonlinear dengan tingkat akurasi yang tinggi. DNN terdiri dari banyak lapisan tersembunyi yang memungkinkan model untuk mengekstraksi fitur-fitur mendalam dari data, menjadikannya sangat efektif untuk tugas seperti klasifikasi, prediksi, dan pengenalan pola Survei online dan wawancara digunakan untuk mengumpulkan data dari konsumen Alfamart, dengan fokus pada aspek-aspek seperti berpenampilan rapi, promosi, harga. Melalui implementasi algoritma DNN, dibangun untuk mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang berkontribusi pada tingkat kepuasan konsumen. Hasil analisis ini diharapkan dapat memberikan wawasan mendalam kepada manajemen Alfamart untuk meningkatkan strategi pemasaran, layanan pelanggan, dan operasional toko. Kesimpulan dan rekomendasi dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan strategi bisnis Alfamart, sehingga dapat meningkatkan kepuasan konsumen secara berkelanjutan. Temuan ini juga dapat menjadi landasan bagi penelitian lebih lanjut dalam bidang analisis kepuasan konsumen dan penerapan algoritma data mining dalam konteks toko ritel modern. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan konsumen pada toko retail Alfamart menggunakan algoritma DNN. Metode ini dipilih untuk memahami hubungan dan polakompleks antara variabelvariabel yang berpotensi memengaruhi pengalaman belanja konsumen. Survei online dan wawancara digunakan untuk mengumpulkan data dari konsumen Alfamart, dengan fokus pada aspek-aspek seperti pelayanan, harga, lokasi, dan promosi. Melalui implementasi algoritma DNN. Hasil analisis ini diharapkan dapat memberikan wawasan mendalam kepada manajemen Alfamart untuk meningkatkan strategi pemasaran, layanan pelanggan, dan operasional toko. Kesimpulan dan rekomendasi dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan strategi bisnis Alfamart, sehingga dapat meningkatkan kepuasan konsumen secara berkelanjutan. Temuan ini juga dapat menjadi landasan bagi penelitian lebih lanjut dalam bidang analisis kepuasan konsumen dan penerapan algoritma data mining dalam konteks toko ritel modern. Penggabungan survei online dan wawancara memungkinkan peneliti untuk mendapatkan perspektif yang komprehensif dari konsumen, sementara algoritma DNN memberikan keunggulan dalam mengurai hubungan kompleks di antara. variabel-variabel yang dianalisis. Dengan memahami faktor-faktor yang signifikan dalam memengaruhi kepuasan konsumen, Alfamart dapat merancang strategi yang lebih tepat dan efektif dalam memenuhi kebutuhan pelanggan. Rekomendasi penelitian ini dapat menjadi panduan bagi perusahaan retail lainnya yang ingin meningkatkan pengalaman belanja konsumen dan memperkuat posisinya di pasar yang kompetitif. This research aims to analyze customer satisfaction factors and affordable prices at Alfamart using the DNN algorithm. This algorithm is chosen for its ability to handle complex and non-linear data with high accuracy. DNN consists of multiple hidden layers that allow the model to extract deep features from the data, making it highly effective for tasks such as classification, prediction, and pattern recognition. Online surveys and interviews are used to collect data from Alfamart consumers, focusing on aspects such as neat appearance, promotions, and pricing. Through the implementation of the DNN algorithm, the model is built to identify key factors contributing to consumer satisfaction levels. The results of this analysis are expected to provide deep insights for Alfamart's management to improve marketing strategies, customer service, and store operations. The conclusions and recommendations of this study are expected to make significant contributions to the development of Alfamart's business strategies, thereby sustainably increasing consumer satisfaction. These findings can also serve as a foundation for further research in the field of consumer satisfaction analysis and the application of data mining algorithms in the context of modern retail stores. The study also aims to analyze the complex relationships and patterns between variables that potentially influence the shopping experience of consumers. Online surveys and interviews allow researchers to gain a comprehensive perspective from consumers, while the DNN algorithm offers advantages in unraveling the complex relationships among the variables analyzed. By understanding the significant factors that influence consumer satisfaction, Alfamart can design more precise and effective strategies to meet customer needs. The recommendations of this study can serve as a guide for other retail companies looking to improve consumer shopping experiences and strengthen their market position in competitive environments.

Item Type:	Thesis (S1)
NIM/NIDN Creators:	41520110034
Uncontrolled Keywords:	Kepuasan, Alfamart, algoritma DNN, strategi pemasaran, data mining Satisfaction, Alfamart, DNN algorithm, marketing strategy, data mining.
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	OKTAFIYANI AZ ZAHRO
Date Deposited:	21 Feb 2025 03:26
Last Modified:	21 Feb 2025 05:11
URI:	http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/94374

Actions (login required)

View Item