## ANALISIS SEGMENTASI PELANGGAN BERBASIS RECENCY FREQUENCY
MONETARY (RFM) MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Panji Indra Pangestu, Teguh Iman Hermanto, Dede Irmayanti Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik Informatika STT Wastukancana, Jalan Cikopak No.53 Mulyamekar, Purwakarta, Jawa Barat 41151, Indonesia panjiindra85@wastukancana.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan bisnis saat ini berkembang dengan sangat pesat, Dengan  kemajuan teknologi internet yang dapat membantu segala aktivitas bisnis. Meningkatnya perkembangan bisnis berdampak menghadirkan pesaing- pesaing  bisnis  baru,  Maka  perusahaan  perlu  strategi  yang  mampu  menjaga  kualitas  pelanggan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  melakukan  segmentasi  pelanggan  dari  data  transaksi  penjualan  perusahaan,  Dengan  jumlah transaksi  yang  banyak  maka  diperlukan  teknologi  untuk  mengelompokan  suatu  data  sehingga  metode  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  data mining dan  menggunakan  algoritma K-Means .  Dengan Algoritma K-Means dapat  membantu  dalam  pengelompokan  pelanggan  agar  memudahkan  perusahaan  dalam melakukan strategi terhadap tiap-tiap kelompok pelanggan. Pengelompokan pelanggan ini menggunakan model awal Recency , Frequency dan Monetary (RFM) untuk membantu penghitungan kelompok pelanggan. Evaluasi data mining dilakukan menggunakan Silhouette Coefficient dengan hasil pengujian menggunakan software Visual Studio Code bahasa pemrogramman python, Hasil penelitian ini terpilihnya 3 cluster yang terdiri dari Low Loyalty berjumlah  137  pelanggan, Medium  Loyalty berjumlah  1636  pelanggan  dan Highest  Loyalty berjumlah  2395 pelanggan.
Kata kunci: RFM, Segmentasi Pelanggan, K-Means, Silhouette Coefficient

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  bisnis  berkembang  dengan  sangat  pesat saat  ini.  Hal  ini  sejalan  dengan  kemajuan  teknologi internet  yang  dapat  membantu  semua  aktivitas perusahaan. Internet telah berkembang untuk berbelanja  di  pasar  baru  yang  dikenal  sebagai  e- commerce. E-commerce adalah sebuah platform atau wadah  untuk  melakukan  pembelian  dan  penjualan produk dan jasa secara online.[1]
Dengan  meningkatnya  transaksi  jual  beli  secara online berdampak menghadirkan saingan pada bisnis, Maka  perusahaan  perlu  menerapkan  suatu  strategi yang  tepat,  Perlunya  strategi  yang  mampu  menjaga kualitas  pelanggan  sebagai  cara  untuk  meningkatkan pendapatan perusahaan.[2]
Pelanggan  memiliki  kualitas,  kebiasaan,  dan tuntutan  yang  bervariasi,  sehingga  perlu  untuk mengenali  setiap  pelanggan  satu  per  satu  bagi perusahaan  agar  tidak  menjadi  masalah,  sehingga diperlukan  strategi  untuk  memudahkan  dalam mengidentifikasinya.[3]
Teknik Recency , Frequency ,  and Monetary (RFM) mengkaji karakteristik pelanggan berdasarkan data  transaksi  untuk  menghasilkan  tiga  faktor  utama, yaitu recency , frequency , dan monetary , dalam rangka mempelajari  data  historis  peningkatan  transaksi pelanggan. Recency merupakan  jarak  pelanggan terakhir melakukan transaksi dengan menghitung hari, bulan dan tahun, Dengan rentang waktu recency kecil pelanggan  memiliki  point  lebih  tinggi. Frequency merupakan  seringnya  pelanggan  bertransaksi  dalam skala waktu pengambilan data.[4] Monetary merupakan  seberapa  banyak  jumlah  uang  pelanggan yang telah dikeluarkan  dalam transaksi.
Algoritma yang digunakan untuk pengelompokan  pelanggan  adalah  Algoritma K- Means ,  Metode K-Means adalah  metode  yang dikategorikan    ke  dalam  metode  klasterisasi  partisi, Karena  algoritma  ini  memiliki  kesederhanaan  dan kemudahan  dalam  menggunakannya  dan  pengguna bisa menentukan sendiri jumlah klasternya.[5]
Dengan  pemanfaatan  algoritma  k-means  dapat membagi semua pelanggan ke dalam kelompok cluster yang  sesuai,  setiap cluster dapat  menentukan  dan mempertahankan pelanggan yang menguntungkan dan loyal,  Kemudian  akan  mengembangkan  strategi penjualan untuk setiap cluster pelanggan.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bayu Rizki, Nava Gia Ginasta, Muh Akbar Tamrin dan Ali Rahman dengan judul “ Customer Loyalty Segmentation on Point of Sale System Using Recency- Frequency-Monetary (RFM) and K-Means ”. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  metode  RFM merupakan  model  awal  yang  digunakan recency , frequency dan monetary dapat membantu perusahaan dalam mengetahui loyalitas pelanggan. Hasil implementasi pengelompokan menggunakan algoritma k-means pada poin  of  sale terbagi  menjadi tiga centroid (loyalitas tinggi, sedang dan rendag) dan pengelompokannya berdasarkan jarak terkecil.
Sementara  itu,  Maulidah  Fithryah,  Muhammad Ainul  Yaqin  dan  Syahiduz  Zaman  dengan  judul  “ K- Means Clustering Untuk Segmentasi Produk Berdasarkan  Analisis Recency , Recency , Recency (RFM) pada Data Transaksi Penjualan”. Pada Penelitian  ini  menghasilkan  sejumlah cluster , yang  kemudian  dianalisis  dengan  menggunakan pendekatan Silhouette  Coefficient untuk  menentukan
jumlah cluster yang ideal untuk mengelompokkan data yang ada. Nilai silhouette terbesar yang diperoleh pada temuan  evaluasi  adalah  0.4314  pada  pengelompokan kedua dengan tiga cluster. [6]

## 2. LANDASAN TEORI
2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  teknik  penggalian  data untuk menemukan pola yang bisa diklasifikasikan ke dalam pengetahuan yang berguna.[7]
Data mining adalah aktivitas yang menggambarkan  sebuah  proses  analisis  yang  terjadi secara iteratif pada database yang besar.[8]
Istilah  data  mining  disebut  juga  sebagai knowledge  discovery  in  database (KDD)  sering digunakan  untuk  menggambarkan  proses  penggalian informasi  tersembunyi  dari  database  besar.  Oleh karena itu data mining digunakan untuk mengklasifikasikan data pelanggan dalam menentukan strategi penjualan.
2.2. Algoritma K-Means K-Means merupakan  metode clustering yang paling  sederhana  dan  umum. K-Means memiliki kemampuan  mengelompokan  data  dalam  jumlah cukup besar dalam waktu yang cepat.
Pada K-Means objek harus dalam klaster tertentu akan  tetapi  dalam  tahapan  berikutnya  objek  akan berpindah  ke  kluster  lain.[9]  Tahapan  algoritma K- Means dijelaskan pada tahap berikut:[10] 1. Menentukan K sebagai jumlah klaster
2. Menentukan  secara random nilai  k  untuk centroid awal
3. Menghitung jarak setiap data input dengan rumus Euclidean  Distance sehingga  dapat  ditemukan jarak  paling  dekat  dari  setiap  data  dengan centroid . Berikut persamaan Euclidean Distance yang ditunjukkan pada persamaan (1):
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝜇 𝑗 ) = √∑(𝑥 𝑖 − 𝜇 𝑗 ) 2 (1)
Dimana : 𝑥 𝑖 :Data kriteria 𝜇 𝑗 : Centroid pada cluster ke-j 𝑑 :Klasifikasi  data  berdasarkan  kedekatan centroid
4. Memperbaharui  nilai centroid .  Nilai centroid baru  didapatkan  dari  rata-rata cluster yang bersangkutan dengan rumus (2):
𝜇 𝑗 (𝑡 + 1) = 1 𝑁𝑠𝑗 ∑ 𝑥 𝑗 𝑗 ∈ 𝑠𝑗 (2)
Dimana: 𝜇 𝑗 (𝑡 + 1) : Centroid baru pada iterasi ke (t + 1)𝑁 𝑠𝑗 :Banyak data pada cluster Sj 5. Ulangi  dari  langkah  4  hingga  nilai  tiap cluster tidak ada yang berubah.
Jika langkah 5 terpenuhi, maka nilai ( 𝜇 𝑗 ) iterasi terakhir digunakan sebagai parameter.

## 2.3. Model RFM
Recency Frequency dan Monetary adalah teknik terkenal  yang  digunakan  dalam  mengevaluasi pelanggan berdasarkan karakteristik pembelian. RFM digunakan  untuk  mengelompokan  pelanggan  yang melibatkan  sejumlah  besar  pelanggan  pembelian online  dan  ritel.[11]  Metode  ini  mengelompokan pelanggan berdasarkan tiga dimensi sebagai berikut: a. Recency
Recency untuk  mengukur  nilai  dengan  melihat waktu  (tanggal,  bulan,  tahun)  transaksi  terakhir pelanggan,  Dengan  rentang  waktu recency kecil mendapatkan nilai yang semakin tinggi.[12]
b. Frequency Frequency untuk  mengukur  nilai  dengan  melihat seringnya  pelanggan  melakukan  transaksi  dalam satu  periode.  Dengan  seringnya  bertransaksi mendapatkan nilai semakin tinggi.[13]
c. Monetary Monetary untuk mengukur nilai pelanggan dengan melihat jumlah uang yang dikeluarkan dalam satu periode.  Semakin  banyak  jumlah  uang  yang dikeluarkan  maka  nilai monetary semakin tinggi.[14]

## 2.4. Silhouette Coefficient
Metode  ini  adalah  pendekatan  evaluasi  klaster yang menggabungkan metode kohesi (yang mengukur kedekatan hubungan antara objek klaster) dan spasial (yang menghitung jarak pemisah antara objek klaster). Pendekatan ini menghasilkan visualisasi singkat, yang dianggap  terbentuk  dengan  baik  jika  nilai  indeks mendekati  1  dan  kondisi  kebalikannya  jika  nilainya mendekati  -1.  Persamaannya  dapat  ditemukan  dalam persamaan (3):
𝑠 𝑖 = 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖) 𝑀𝑎𝑥(𝑎(𝑖),𝑏(𝑖) (3)
Dimana: 𝑏 (𝑖) : Jarak rata-rata di dalam cluster 𝑎 (𝑖) : Jarak rata-rata terdekat dengan cluster lain 𝑠 (𝑖) : [-1,1] -1 = buruk, 0 = overlapping , 1 = baik

## 3. METODE
Penelitian ini menerapkan Knowledge Discovery in  Database (KDD)  meliputi dataset selection , selanjutnya dilakukan preprocessing , lalu data setelah preprocessing dilakukan transformation ,  setelah melewati tahap transformation dilakukan clustering k- means ,  lalu  dilakukan  evaluasi  untuk  mengetahui tingkat akurasi paling optimal menggunakan silhouette coefficient ,  dan  tahap  terakhir  segmentasi  pelanggan. Dalam  segmentasi  pelanggan  proses  KDD  dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola atau karakteristik  pelanggan  yang  berbeda  berdasarkan atribut RFM
3.1. Dataset Selection
Pada tahap ini, data yang dipilih merupakan data transaksi penjualan e-commerce shopee . Dataset yang diambil yaitu data transaksi penjualan pada 01 Januari 2022 hingga 31 Desember 2022. Jumlah data transaksi sebanyak 255.000 data.

## 3.2. Preprocessing
Tahap preprocessing dilakukan menjadi 2 tahap yaitu,  tahap cleaning dan  tahap reduction .  Tahap cleaning dilakukan  pembersihan  data  dan  nilai-nilai transaksi yang hilang, tidak valid atau duplikat. Tahap reduction dilakukan  menghapus  kolom  atribut  yang tidak diperlukan agar sesuai dengan kebutuhan.

## 3.3. Transformastion
Tahap transformation dilakukan  dengan  atrbiut yang  terpilih  dilakukan  transformasi  kedalam  bentuk yang sesuai dengan algoritma dan teknik data mining yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Setelah mendapatkan  nilai  transformasi  maka  dilakukan normalisasi data agar tidak ada selisih nilai yang jauh.

## 3.4. Data Mining
Pada  tahap  ini,  teknik  data  mining  dilakukan untuk pencarian pola dan mengeksplorasi data terpilih dengan  menggunakan  teknik  dan  metode  tertentu. Metode  yang  digunakan  dalam  proses  ini  berupa clustering , klasifikasi, regresi, asosiasi dan lain-lain.

## 3.5. Evaluasi
Setelah  dilakukan  proses  data  mining  selesai, hasil yang didapatkan akan dievaluasi agar mendapatkan  hasil cluster optimal.  Hasil  yang didapatkan  akan  digunakan  untuk  membuat  strategi atau keputusan yang relevan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Dataset Selection
Dataset  e-commerce terdapat  47  atribut  dengan jumlah transaksi selama 1 tahun pada bulan 01 Januari 2022  sampai  31  Desember  2022  sebanyak  255.000 record data.

## Tabel 1. Sample Data Awal
Status Pesanan Alasan Pembatalan … City Selesai - - KAB. BOGOR Selesai - - KAB. CILACAP Selesai - - KAB. CILACAP … … … … Selesai - - KAB. KARAWANG
4.2. Preprocessing Tahapan preprocessing dilakukan  beberapa tahapan berikut.
a. Data Cleaning Lima  atribut  terpilih  berupa  data  utuh  yang dilakukan  pembersihan  data  yang  kosong,  catatan transaksi  nilai  0  dan  data  ganda  dapat  dilihat  pada
Tabel 2 dan data yang sudah dibersihkan dapat dilihat Tabel 3.
Tabel 2. Sample Data Sebelum Cleaning Status Pesanan Alasan Pembatalan … City Selesai KAB. BOGOR Batal Dibatalkan secara otomatis oleh sistem. Alasan: Pesanan belum dibayar KAB. SUKABUMI Selesai KAB. CILACAP … … … … Batal Dibatalkan oleh Pembeli. Alasan: Need to change delivery address KOTA PEKANBARU Tabel 3. Sample Data Sesudah Cleaning Status Pesanan Alasan Pembatalan … City Selesai KAB. BOGOR Selesai KAB. CILACAP Selesai KAB. CIANJUR … … … … Selesai KAB. TEGAL
Dengan  data  sebelum cleaning 255.000  data, setelah  melakukan cleaning data  berjumlah  199.999 data.
b. Data Reduction
Setelah  melakukan cleaning data,  catatan  dan kolom atribut yang tidak perlu dihapus. Dari data awa; 47  atribut,  terpilih  5  atribut  yang  sesuai  model  RFM yaitu CustomerID , Quantity , UnitPrice , InvoiceNo dan InvoiceDate dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Reduction
Data reduction didapatkan  dari  data  awal  yang diambil  lalu  dilakukan cleaning untuk  pembersihan data, setelah data di bersihkan lalu atribut yang terpilih didapatkan  dari  proses reduction agar  bisa  dilakukan kedalam tahap selanjutnya yaitu tahap transformation.
Custome rID Quant ity UnitPr ice Invoice No Invoice Date 12434 8 59500 3242022 INV 3/24/202 2 13:05 12423 10 59500 3212022 INV 3/21/202 2 11:46 12372 12 12500 2162022 INV 2/16/202 2 12:46 … … … … … 14911 6 29500 4112022 INV 4/11/202 2 12:20
4.3. Transformation
Data transformation dilakukan  berdasarkan model  RFM  ( Recency , Frequency dan Monetary ) dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Transformation Monetary Frequency Recency 6852800 9 74 11635800 44 18 1487000 7 309 … … … 6933600 36 231
Atribut Monetary adalah  total  transaksi  yang dikeluarkan  pelanggan  antara  1  Januari  2022  sampai 31  Desember  2022.  Atribut monetary diperoleh  dari Quantity dikalikan dengan UnitPrice. Atribut Frequency didefinisikan sebagai seberapa  sering  pelanggan  bertransaksi  dalam  skala waktu dari 1 Januari 2022 hingga 31 Desember 2022. Atribut frequency berasal dari InvoiceNo . Atribut Recency sesuai  dengan  jumlah  hari pelanggan  terakhir  melakukan  transaksi  pada  akhir periode  pada  tanggal  31  Desember  2022.  Atribut recency berasal dari InvoiceDate . Setelah  melakukan transformation selanjutnya dilakukan  normalisasi,  Dikarenakan  besarnya  selisih nilai antara atribut Monetary , Frequency dan Recency untuk  keakuratan  hasil  pengujian.  Dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Tabel 6. Data Normalisasi Monetary Frequency Recency 0.004 0.002 0.218 0.007 0.011 0.053 0.001 0.001 0.912 … … … 0.004 0.009 0.681

## 4.4. Data Mining
Teknik  data  mining  menyimpan  data  untuk menghasilkan informasi yang berguna. Pada tahap ini dilakukan clustering menggunakan algortima k-means menggunakan 199.999 data transaksi. Dalam penentuan cluster awal  dilakukan  dengan  pemilihan secara  acak.  Berikut  adalah  penentuan cluster awal dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Cluster Awal C R F M C0 256 2 356400 C1 232 1 150000 C2 222 2 77300
Dari  tabel  7  berisi  titik centroid awal  yang diambil secara acak dari data transaksi, pengujian ini menggunakan  algoritma k-means yang  melakukan sebanyak  3  kali  iterasi  untuk  menemukan  hasil  yang sama menggunakan rumus euclidean distance . Berikut ini  merupakan  sample  perhitungan  jarak centroid masing-masing cluster .
C0
√(𝟐𝟓𝟔 − 𝟐𝟓𝟔) 𝟐 + (𝟐 − 𝟐) 𝟐 + (𝟑𝟓𝟔𝟒𝟎𝟎 − 𝟑𝟓𝟔𝟒𝟎𝟎) 𝟐 = 0
C1
√(𝟐𝟓𝟔 − 𝟐𝟑𝟐) 𝟐 + (𝟐 − 𝟏) 𝟐 + (𝟑𝟓𝟔𝟒𝟎𝟎 − 𝟏𝟓𝟎𝟎𝟎𝟎) 𝟐
=  206400

## C2
√(𝟐𝟓𝟔 − 𝟐𝟐𝟐) 𝟐 + (𝟐 − 𝟐) 𝟐 + (𝟑𝟓𝟔𝟒𝟎𝟎 − 𝟕𝟕𝟑𝟎𝟎) 𝟐 = 279100
Setelah  mendapat cluster kemudian  dilakukan distribution  dari  atribut Recency Frequency dan Monetary untuk  melihat  penyebaran  dari  tiap-tiap cluster  yang  sudah  ditentukan,  Dapat  dilihat  pada Gambar dibawah ini :
a. Recency Frequency (RF)
Gambar 1. Plot Recency dan Frequency
Pada  Gambar  1  penyebaran cluster0 dengan warna  merah  memiliki  nilai recency dan frequency yang  rendah, cluster 1  dengan  warna  biru  memiliki nilai recency yang  rendah  dan  nilai frequency yang tinggi, cluster 2  dengan  warna  hijau  memiliki  nilai recency yang tinggi dan nilai frequency yang rendah.
b. Monetary Recency (MR) Pada Gambar 2 penyebaran cluster 0 dengan warna merah  memiliki  nilai monetary dan recency yang rendah, cluster 1 dengan warna biru memiliki nilai nilai monetary yang  tinggi  dan recency yang  rendah, cluster 2 dengan warna hijau memiliki nilai monetary yang rendah dan nilai recency yang tinggi.
Gambar 2. Plot Monetary dan Recency
c. Frequency Monetary (FM)
Gambar 3. Plot Frequency dan Monetary
Pada  Gambar  3  penyebaran cluster 0  dengan warna  merah  memiliki  nilai frequency dan monetary yang  rendah, cluster 1  dengan  warna  biru  memiliki nilai frequency dan monetary yang  tinggi, cluster 2 dengan  warna  hijau  memiliki  nilai frequency dan monetary yang rendah.

## 4.5. Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi  data  dilakukan  dengan menggunakan Silhouette  Coefficient dalam  evaluasi data  ini  memiliki  plot silhouette yang  dapat  dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Plot Silhouette
Hasil silhouette pada  gambar  4  menunjukan cluster 3 adalah cluster yang paling mendekati angka 1,  maka  penulis  menggunakan  3 cluster untuk pengelompokan  pelanggan e-commerce .  3 cluster terdiri dari Low Loyalty, Medium Loyalty dan Highest Loyalty. 1. Highest Loyalty
Berisi pelanggan yang menghasilkan monetary dan frequency yang paling tinggi.
2. Medium Loyalty Berisi  pelanggan  yang  menghasilkan  frequency sedang dan monetary sedang.
3. Low Loyalty Berisi pelanggan yang menghasilkan monetary dan recency  yang  rendah,  besar  karena  ini  adalah pelanggan satu kali beli.
4.6. Segmentasi Pelanggan
Dari hasil kelompok pelanggan tersebut berjumlah  4168  pelanggan  yang  terbagi  menjadi  3 kelompok  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  merupakan jumlah tiap-tiap kelompok pelanggan.
Gambar 5. Customer Distribution
Kelompok pelanggan Highest Loyalty berjumlah 2395  pelanggan,  Kelompok  pelanggan Medium Loyalty berjumlah  1636  pelanggan  dan  kelompok pelanggan Low Loyalty berjumlah 137 pelanggan. Dari hasil  3  kelompok  tersebut  maka  penulis  melakukan
strategi  penjualan  sesuai  dengan  kelompoknya masing-masing sebagai berikut :
1. Highest Loyalty Pada kelompok pelanggan Highest Loyalty strategi yang  dilakukan  dengan  memberikan  penghargaan kepada  pelanggan  tersebut,  memberikan  diskon sebesar  10%  dan  gratis  ongkir.  Dengan  begitu kelompok  pelanggan Highest  Loyalty akan  tetap bertahan  tidak  berpaling  kepada  saingan  yang lainnya.
2. Medium Loyalty
Pada  kelompok Medium  Loyalty ini  strategi  yang dilakukan  dengan  memberikan  rekomendasi produk  berdasarkan  pembelian  sebelumnya  dan diskon  sebesar  10%.  Dengan  begitu  kelompok pelanggan  menjanjikan  akan  mempertahankan pembelian dan dapat meningkat menjadi kelompok Highest Loyalty . 3. Low Loyalty
Pada  kelompok  pelanggan low  loyalty ini  akan sering  pergi  dengan  berbagai  alasan,  karena  itu penulis  menggunakan  strategi  penawaran  harga, memberikan  diskon  sebesar  5%.  Dengan  begitu kelompok  pelanggan  ini  dapat  bertahan  dan  bisa menjadi kelompok Medium Loyalty .

## 5. KESIMPULAN
Analisis  pengelompokan  dari  data  transaksi pelanggan e-commerce menghasilkan  3 cluster dari 4168  pelanggan  yaitu, Low  Loyalty dengan  137 pelanggan, Medium  Loyalty dengan  1636  pelanggan dan Highest  Loyalty dengan  2395  pelanggan.  Pada data yang telah dihasilkan maka pelanggan terbanyak merupakan Highest  Loyalty dengan  jumlah  2395 pelanggan.  Berdasarkan hasil  penelitian yang dilakukan  algoritma K- Means  dapat  menjadi  solusi dalam  penelitian  ini  yakni  menentukan  kelompok pelanggan  berdasarkan  data  transaksi  penjualan. Silhouette  Coefficient dapat  membantu  menemukan cluster paling  optimal.  Maka  dari  itu  kelebihan  pada penelitian  ini  penggunaan k-means dalam  penentuan cluster dan dibantu menggunakan silhouette coefficient dalam  menentukan cluster paling optimal. Dengan  begitu  memudahkan  perusahaan  dalam mengetahui  karakteristik  pelanggan  berdasarkan kelompoknya dan membantu melakukan strategi yang tepat kepada pelanggan. Namun, Terdapat kekurangan pada penelitian ini, yaitu memerlukan data pelanggan terbaru  agar  proses  pengelompokan  pelanggan mendapatkan hasil terbaru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Jordy,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati, “Analisis  Segmentasi  Recency  dan  Customer
Value Pada AVANA Indonesia Dengan Algoritma K-Means dan Model RFM ( Recency
, Frequency and Monetary ),” vol.  4, no. 2, pp. 579–589, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2950.
[2]  B.  Rizki,  N.  G.  Ginasta,  M.  A.  Tamrin,  and  A. Rahman,  “Customer  Loyality  Segmentation  on Point of Sale System Using Recency-Frequency-
Monetary  (RFM)  and  K-Means,” J.  Online Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  130,  2020,  doi:
10.15575/join.v5i2.511.
[3]  R.  Siagian,  P.  Sirait,  and  A.  Halim,  “E- Commerce  Customer  Segmentation  Using  K- Means  Algorithm  And  LRFM  Model,” JITE (Journal  Informatics  Telecommun.  Eng. ,  vol.  5, no.  1,  pp.  21–30,  2021,  [Online].  Available: http://ojs.uma.ac.id/index.php/jite
[4]  B.  Basri,  W.  Gata,  and  R.  Risnandar,  “Analisis Loyalitas  Pelanggan  Berbasis  Model  Recency, Frequency,  dan  Monetary  (RFM)  dan  Decision Tree  pada  PT.  Solo,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  7,  no.  5,  p.  943,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020752284.
[5]  A.  Febriani  and  S.  A.  Putri,  “Segmentasi Konsumen Berdasarkan Model Recency, Frequency, Monetary dengan Metode K-Means,” JIEMS (Journal Ind. Eng. Manag. Syst. , vol. 13, no. 2, pp. 52–57, 2020, doi: 10.30813/jiems.v13i2.2274.
[6]  M.  Fithriyah,  M.  A.  Yaqin,  and  S.  Zaman,  “K- Means  Clustering  Untuk  Segmentasi  Produk Berdasarkan  Analisis  Recency,  Frequency, Monetary (RFM) Pada Data Transaksi
Penjualan,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 3, no. 2, pp. 151–164, 2021, doi: 10.28926/ilkomnika.v3i2.284.
[7]  F. Firmansyah and A. Yulianto, “Market Basket Analysis  for  Books  Sales  Promotion  using  FP Growth  Algorithm,  Case  Study :  Gramedia Matraman Jakarta,” J. Informatics Telecommun. Eng. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  383–392,  2021,  doi: 10.31289/jite.v4i2.4539.
[8]  T.  S.  Syamfithriani,  N.  Mirantika,  and  R. Trisudarmo, “Perbandingan Algoritma K-Means dan  K-Medoids  Untuk  Pemetaan  Daerah Penanganan  Diare  Pada  Balita  di  Kabupaten Kuningan,” pp. 132–139, 2023, doi: 10.21456/vol12iss2pp132-139.
[9]  N.  W.  Wardani  and  E.  Hartono,  “Identifikasi Karakter  Pelanggan  Retail  Berpotensi  Churn Dengan  Metoda  Recency,  Frequency  Dan Monetary,” J. Teknol. Inf. dan … , pp. 268–277, 2020, [Online].
Available:
https://www.jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/j utik/article/view/1155
[10]  I.  Rahma,  P.  Prima  Arhandi,  and  A.  Tufika Firdausi,  “Penerapa  Metode  Hierarchical Clustering  Dan  K-Means  Clustering  Untuk Mengelompokkan  Potensi  Lokasi  Penjualan Linkaja,” J. Inform. Polinema , vol. 6, no. 1, pp. 15–22, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i1.287.
[11]  A. J. Christy, A. Umamakeswari, L. Priyatharsini, and A. Neyaa, “RFM ranking – An effective approach to customer segmentation,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 33, no. 10, pp. 1251–1257, 2021, doi:
10.1016/j.jksuci.2018.09.004.
[12]  A. T. Wiratama, “Analisis Segmentasi Pelanggan
Dengan  RFM  Model  Pada  Pt  .  Arthamas  Citra Mandiri  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means Clustering,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 1986–1993, 2019.
[13]  R.  Y.  Firmansah,  J.  Dedy  Irawan,  and  N. Vendyansyah, “Analisis Rfm (Recency,
Frequency and Monetary) Produk Menggunakan
Metode  K-Means,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.
Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  334–341,  2021,  doi: 10.36040/jati.v5i1.3282.
[14]  A.  P.  Pramudiansyah,  “Segmentasi  Pelanggan Menggunakan  Algoritma K-Means Berdasarkan Model  Recency  Frequency  Monetary,” J.  Ilm. Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 06–19, 2021, doi:
10.35329/jiik.v7i2.201.