now or newvr

Perkembangan layanan pesan-antar makanan online di Indonesia mengalami peningkatan pesat dalam beberapa tahun terakhir. Pada tahun 2018, sektor ini menyumbang 27,85% dari total penjualan e-commerce, menjadikannya sebagai kategori terbesar dalam perdagangan berbasis elektronik (Aprilianti & Amanta, 2020). Berbagai platform seperti ShopeeFood, GoFood, dan GrabFood saling berkompetisi menawarkan kemudahan pemesanan, harga promosi, serta kecepatan layanan untuk menarik perhatian pelanggan. Di tengah persaingan tersebut, perusahaan menghadapi tantangan besar berupa churn pelanggan, yaitu kondisi ketika pengguna berhenti melakukan transaksi atau tidak lagi aktif menggunakan layanan dalam periode tertentu (Kulkarni et al., 2023). Salah satu metode statistik yang dapat digunakan untuk membedakan pelanggan yang churn dan tidak churn adalah Analisis Diskriminan. Metode ini memanfaatkan kombinasi variabel numerik untuk memprediksi kelompok pelanggan (Churn atau tidak) berdasarkan pola perilaku pelanggan saat menggunakan aplikasi. Dengan melakukan analisis tersebut, perusahaan FoodRush dapat mengidentifikasi pelanggan yang memiliki risiko tinggi untuk churn, sehingga strategi retensi seperti penawaran voucher, perbaikan pengalaman aplikasi, dan peningkatan kualitas pelayanan dapat dilakukan secara lebih tepat sasaran.

Salah satu algoritma yang paling populer karena sederhana, efisien, dan mudah diterapkan pada dataset berukuran besar adalah K-Means. Penerapan analisis klaster K-Means sangat relevan dalam segmentasi nasabah bank (bank customer segmentation). Segmentasi nasabah menjadi salah satu strategi utama bagi Bank Thera untuk memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif mengenai karakteristik serta kebutuhan setiap nasabah.

Clase 7 del curso de Matemática Actuarial II de la Maestría en Ciencias Actuariales Aplicadas de la Escuela de Educación Continua de la Universidad Galileo. Guatemala.

ExamIDs2025B