Pengembangan dan Deployment Sistem Pendukung Keputusan Strategi Pemasaran Program Donasi ZIS: Integrasi Algoritma K-Medoids dan Generative AI
DOI:
https://doi.org/10.31294/profitabilitas.v5i2.11668Abstract
Perkembangan teknologi digital mendorong Lembaga Amil Zakat (LAZ) untuk mengadopsi strategi pemasaran berbasis data guna meningkatkan efektivitas penghimpunan dana zakat, infak, dan sedekah (ZIS). Tantangan utama yang dihadapi LAZ adalah keterbatasan dalam memahami karakteristik dan perilaku donatur secara komprehensif, sehingga strategi pemasaran yang diterapkan belum sepenuhnya tepat sasaran. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengembangkan, dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System / DSS) yang inovatif dalam mendukung modernisasi strategi pemasaran pada LAZ. Penelitian ini didasarkan pada temuan empiris sebelumnya yang menunjukkan bahwa algoritma K-Medoids memiliki ketahanan yang lebih baik terhadap keberadaan outlier dibandingkan metode klasterisasi lainnya, sehingga efektif digunakan dalam segmentasi donatur berdasarkan pola dan perilaku transaksi. Metode penelitian yang digunakan meliputi analisis kebutuhan sistem, perancangan arsitektur, pengembangan aplikasi, serta tahap implementasi dan pengujian sistem. Sistem yang dikembangkan, yaitu ZIS-Smart-DSS, dibangun menggunakan arsitektur berbasis web dengan framework Python Flask sebagai pengelola backend, basis data relasional untuk pengelolaan data transaksional donatur, serta integrasi Application Programming Interface (API) dengan Large Language Models (LLM) untuk mengotomatisasi pembuatan konten pemasaran yang adaptif dan personal. Hasil segmentasi donatur yang dihasilkan oleh algoritma K-Medoids dimanfaatkan sebagai dasar dalam memberikan rekomendasi strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ZIS-Smart-DSS mampu mengintegrasikan proses analisis data, pengambilan keputusan, dan eksekusi strategi pemasaran secara efektif. Sistem ini memberikan dukungan signifikan bagi pengelola LAZ dalam memahami karakteristik donatur serta meningkatkan relevansi dan efektivitas komunikasi pemasaran berbasis kecerdasan buatan.
References
Abyan, A., Fikri, A. W. N., Fauzi, A., Sari, A. T. T., Raihan, D., Adelia, L., Suherman, N. M., & Hidayat, R. (2024). Pengaruh Big Data, Bisnis Intelijen Dalam Pengambilan Keputusan. PORTOFOLIO: Jurnal Manajemen dan Bisnis, 3(1), 40–50.
Akbarillah, M. W. (2025). ANALISIS EFEKTIVITAS PLATFORM DIGITAL UNTUK PENGUMPULAN ZAKAT DAN INFAQ PERSPEKTIF SYARIAH DAN EKONOMI. Jurnal Masharif al-Syariah: Jurnal Ekonomi dan Perbankan Syariah, 10(3), 1604–1616.
Alanudin, D., & Fadgham Khaza’inullah, A. (2024). Strategi Transformasi Digital di Era Big Data: Peran TOE Framework, Adopsi Analitik Bisnis dan Retensi Pengetahuan. Syntax Idea, 6(9), 3925–3943. https://doi.org/10.46799/syntax-idea.v6i9.4425
Ardhin, A. E., Tyas, F. A., & Permatasari, E. K. (2025). Segmentasi Pelanggan Berbasis Model Recency, Frequency, and Monetary (RFM) Menggunakan Clustering Ensemble Selection (CES). Prosiding Seminar Nasional LPPM UMJ, 1–11.
Hendrawan, N. D., Fadhol, M., & Pratama, A. H. S. (2022). Pengembangan Model Machine Learning menggunakan Docker dan Flask Pada Python sebagai Deteksi Diabetes Melitus dari Pedigree Function dan Tekanan Darah. SEMINAR NASIONAL PSIKOLOGI 2022.
Mulyawan, A. R., Gunawan, D., Basri, H., Alfarizi, S., & Ichsan, N. (2023). Penerapan K-Medoids Clustering Dan Silhouette Method Untuk Strategi Pemasaran Program Donasi Pada Lembaga Amil Zakat. INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System, 8(1), 107. https://doi.org/10.51211/isbi.v8i1.2468
Parmini, P., & Yuliastuti, R. (2025). Strategi Pemasaran Berbasis Artificial Intelligence untuk Meningkatkan Loyalitas Konsumen di Era Hyperpersonalization. RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 4(3), 6408–6416. https://doi.org/10.31004/riggs.v4i3.2956
Pratama, R. D. (2025). Peran Artificial Intelligence dalam Strategi Pemasaran: Tinjauan Literatur Sistematis. RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 4(3), 1183–1191. https://doi.org/10.31004/riggs.v4i3.1779
Rahmat, K., H, M. A., Fanesha, S., & Heikal, J. (2025). CUSTOMER SEGMENTATION OF SMARTPHONE USERS USING K-MEANS CLUSTERING: STRATEGIES FOR TARGETED DIGITAL MARKETING CAMPAIGN. Neraca Akuntansi Manajemen, Ekonomi, 18(5).
Sukendar, E. A. R., & Vidho, R. (2025). Fundraising Digital Di Lembaga Amil Zakat: Analisis Mendalam Terhadap Metode Dan Efektivitas Partisipasi Donatur. Tasyri’ Journal of Islamic Law, 4(1), 289–304.
Windarsari, W. R., Ridha, A., Mangga, A. R., & Haruna, H. (2025). SYSTEMATIC LITERATURE MAPPING AND BIBLIOMETRIC SYNTHESIS: STUDY OF THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON MARKETING PERFORMANCE. Jurnal Maneksi, 14(2), 529–546. https://doi.org/10.31959/jm.v14i2.3000
Yumna, L., Muttaqien, M. K., Risdianto, Yuni, K. C., Alzalfaa, A., Nuraini, V., & Maesaroh, S. (2025). EVALUASI PENERAPAN GOOD CORPORATE GOVERNANCE PADA LEMBAGA AMIL ZAKAT NASIONAL (LAZNAS) MIZAN AMANAH. IKRAITH-EKONOMIKA, 8(2), 1057–1064.
Yunita, I., Ali, P. R., Kartawidjaja, M. A., & Sukwadi, R. (2025). Segmentasi Pelanggan Menggunakan K-Means Clustering: Menganalisis Metrik RFM untuk Strategi Pemasaran. Jurnal Media Teknik dan Sistem Industri, 9(1), 58. https://doi.org/10.35194/jmtsi.v9i1.4452
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Alif Rizqi Mulyawan, Nurul Ichsan, Salman Alfarizi, Deni Gunawan, Hasan Basri
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
