ABSTRAK
Nama : Adi MulyadiProgram studi : Magister ManajemenJudul : Analisis Segmentasi Konsumen Pada Perusahaan Real Estate Menggunakan Big Data Analytics Studi pada PT. ISPI Pratama LestariPembimbing : Arga Hananto, M.Bus. Studi tentang segmentasi konsumen dipengaruhi oleh kebutuhan perusahaan untuk bersaing dengan kompetitornya dan menciptakan keunggulan kompetitif bagi perusahaannya. Segmentasi produk merupakan salah satu hal utama dalam dunia bisnis, karena kesalahpahaman dalam segmentasi konsumen dapat mengakibatkan berkurangnya pendapatan. Real estate merupakan industri senilai milyaran dolar yang sangat tersegmentasi, dikarenakan karakteristik konsumennya yang beragam. Indonesia merupakan pasar yang potensial dan bertumbuh bagi industri real estate dan perumahan, karena Indonesia memiliki jumlah penduduk yang besar sekitar 260 juta jiwa dan memiliki area geografis yang luas. Untuk menganalisa data dengan jumlah besar tersebut, perusahaan real estate menggunakan Big Data Analytics, sebagai alat untuk mendapatkan masukan yang berarti dari data tersebut. Big Data mulai banyak digunakan sebagai alat untuk mempelajari tentang kondisi atau untuk memprediksi perilaku yang mungkin terjadi melalui berbagai pemodelan analisis data. Penelitian ini menyajikan analisis segmentasi untuk membantu perusahaan pengembang real estate dalam memahami segmentasi konsumen mereka, dengan menggunakan data transaksi penjualan perusahaan periode 2013 - 2017. Analisis segmentasi dalam penelitian ini telah dikembangkan menggunakan cluster analysis, dengan menggunakan metode hierarchical clustering, Elbow Method, dan K-Means. Hasil dari cluster analysis menunjukkan bahwa terdapat 4 segmen konsumen, yang memiliki karakteristik demografis dan preferensi produk yang berbeda. Selain itu, penelitian ini juga melakukan analisis tabulasi silang untuk mengetahui hubungan antar variabel. Selanjutnya dilakukan analisis diskriminan, dari situ diketahui bahwa gaji dan harga jual merupakan 2 variabel yang secara signifikan memberikan pengaruh paling besar terhadap penentuan cluster membership. Setelah mengetahui karakteristik dan melakukan analisa, dapat diusulkan bentuk promosi yang sesuai bagi masing ndash; masing segmen.Kata kunci:Segmentasi konsumen, real estate, big data, cluster analysis, tabulasi silang

---

ABSTRACT
ABSTRACT Name Adi MulyadiStudy Program Magister of ManagementTitle Customer Segmentation Analysis In Real Estate Using Big Data Analytics A Study In PT. ISPI Pratama LestariCounsellor Arga Hananto, M.Bus. The study of consumer segmentation is influenced by a company 39 s need to compete with its competitors and create a competitive advantage. Product segmentation is one of the main things in the business world, because misunderstanding in consumer segmentation can lead to reduced revenue. Real estate is a multi billion dollar industry that is highly segmented, due to the diverse characteristics of its customers. Indonesia is a potential and growing market for the real estate and housing industries, as Indonesia has a large population around 260 million people and has a large geographical area. To analyze such big amounts of data, real estate companies use Big Data Analytics, as a means to gain meaningful insight from the data. Big Data is widely used as a tool to learn about conditions or to predict behaviors that may occur through various data analysis models. This study presents segmentation analysis to help real estate developers to understand their customer segmentation using company sales transaction data from 2013 to 2017 period. Segmentation analysis in this research has been developed using cluster analysis, with hierarchical clustering, Elbow Method, and K Means. The results of cluster analysis show that there are 4 segments of consumers, which have different demographic characteristics and product preferences. In addition, this study also conducted cross tabulation analysis to determine the relationship between variables. Then from discriminant analysis, it is known that salary and selling price are 2 variables that significantly give the most influence on cluster membership determination. After knowing the characteristics and perform the analysis, it can be proposed the appropriate form of promotion for each segment. Key words Customer segmentation, real estate, big data, cluster analysis, cross tabulation