Sistem Pendukung Keputusan Untuk Klasifikasi Dan Pemeringkatan Pelanggan Dalam Mendukung Strategi Pemasaran Dengan Metode AHP Dan WSM
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan yang dapat membantu tim Marketing Officer (MO) PT. Alvarel Technology Innovation dalam menentukan status pelanggan secara objektif dan terstruktur. Sistem ini dirancang menggunakan kombinasi metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Weighted Sum Model (WSM). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria yang meliputi Potensial Pasar, Urgensi, Finansial, serta Hubungan dan Reputasi, dengan memastikan konsistensi matriks perbandingan berpasangan. Hasil pembobotan kemudian digunakan dalam metode WSM untuk melakukan perhitungan skor total pelanggan dan menyusun pemeringkatan status berdasarkan nilai tertinggi hingga terendah. Data penelitian diperoleh dari catatan internal perusahaan dan wawancara dengan Marketing Officer, dengan jumlah sampel 30 pelanggan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat menghasilkan peringkat status pelanggan dalam lima kategori, yaitu potensial, prospek, pending, pasif, dan skip. Temuan utama memperlihatkan bahwa kategori prospek memperoleh skor tertinggi dan menjadi prioritas tindak lanjut. Dengan demikian, sistem pendukung keputusan berbasis AHP–WSM ini mampu mengurangi subjektivitas, meningkatkan efisiensi, serta memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan terukur untuk mendukung pengambilan keputusan strategis perusahaan dalam pengelolaan pelanggan.
Putri Yani, et al. (2025). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Klasifikasi Dan Pemeringkatan Pelanggan Dalam Mendukung Strategi Pemasaran Dengan Metode AHP Dan WSM. Jurnal Elektronika dan Komputer, 18(2). https://doi.org/10.51903/elkom.v18i2.3087
Putri Yani, Diar; Diar Putri Yani; Marsani Arif; Arif Nursetyo, "Sistem Pendukung Keputusan Untuk Klasifikasi Dan Pemeringkatan Pelanggan Dalam Mendukung Strategi Pemasaran Dengan Metode AHP Dan WSM," Jurnal Elektronika dan Komputer, vol. 18, no. 2, 2025.
Putri Yani, Diar; Diar Putri Yani; Marsani Arif; Arif Nursetyo. "Sistem Pendukung Keputusan Untuk Klasifikasi Dan Pemeringkatan Pelanggan Dalam Mendukung Strategi Pemasaran Dengan Metode AHP Dan WSM." Jurnal Elektronika dan Komputer, vol. 18, no. 2, 2025.
Putri Yani, Diar; Diar Putri Yani; Marsani Arif; Arif Nursetyo. "Sistem Pendukung Keputusan Untuk Klasifikasi Dan Pemeringkatan Pelanggan Dalam Mendukung Strategi Pemasaran Dengan Metode AHP Dan WSM." Jurnal Elektronika dan Komputer 18, no. 2 (2025).
Putri Yani, et al. (2025) 'Sistem Pendukung Keputusan Untuk Klasifikasi Dan Pemeringkatan Pelanggan Dalam Mendukung Strategi Pemasaran Dengan Metode AHP Dan WSM', Jurnal Elektronika dan Komputer, 18(2). doi: 10.51903/elkom.v18i2.3087.
Putri Yani, Diar; Diar Putri Yani; Marsani Arif; Arif Nursetyo. Sistem Pendukung Keputusan Untuk Klasifikasi Dan Pemeringkatan Pelanggan Dalam Mendukung Strategi Pemasaran Dengan Metode AHP Dan WSM. Jurnal Elektronika dan Komputer. 2025;18(2).
Analisis Kinerja Metode Long Short-Term Memory (LSTM) dalam Klasifikasi Sentimen Ulasan Pengguna Shopee
Muhimatul Ifadah; Muhimatul Ifadah; Bambang Irawan
Klasifikasi Jenis Bunga Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)
Ade Irgi Firdaus; Ade Irgi Firdaus; Dwi Okta Djoas; Riefaldi Diofano Saputra; Indry Anggraeny; Hilda Apriliya Ningsih
Hybrid Apriori–MST Framework for Revealing the Structural Backbone of Consumer Purchase Patterns
Marta Dinata, Riadi; Kurniawan Atmadja ; Marhaeni Mahaeni; Lely Mustika
Analisis Performansi Pendekatan Machine Learning Pada Deteksi Penyakit Daun Tanaman Kopi
Purnomo, Rosyana Fitria; Purnomo, Rosyana Fitria; Yodhi Yuniarthe; Hilda Dwi Yunita; Fatimah Fahurian; Ahmad Ikhwan
Prediksi Harga Saham Menggunakan ARIMA Outlier sebagai Pendekatan Awal Menuju Analisis AI Keuangan
Adam, Cindi; Adam, Cindi; Idhom, Mohammad; Trimono, Trimono
Rancang Bangun Antena Mikrostrip Patch Triangular Pada Frekuensi 1800 Mhz Sebagai Penguat Jaringan Internet Di Kebun Raya Balikpapan
Nurmeiliana Putri; Maria Ulfah; Fathur Zaini Rachman ; Maria Ulfah