## Aplikasi Data Mining Dengan Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means dan Metode Recency Frequency Monetary (RFM) Untuk Pengelompokan Pelanggan pada PT Eka Cipta Rasa
Nindya Rahmawati Syarif 1) , Windarto 2) 1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : nindyasyariif@gmail.com 1) , windarto@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Pada  dunia  retail  konsumen  merupakan  salah  satu  aset  yang  sangat  berpengaruh.  Oleh  sebab  itu  konsumen menjadi  alasan  perusahaan  retail  harus  merencanakan  dan  mempunyai  strategi  yang  baik  dalam memperlakukan konsumennya. Dengan banyaknya jumlah konsumen yang dimiliki oleh suatu perusahaan retail, maka  masalah  yang  harus  dihadapi  adalah  bagaimana  menentukan  konsumen  potensial  dan  menerapkan strategi  pemasaran yang  tepat  sehingga  mendatangkan  keuntungan  bagi  pihak  perusahaan.  Maka  dari  itu, dengan  menerapkan  konsep  CRM  (Customer  Relationship  Management),  perusahaan  dapat  melakukan penerapan  konsumen  potensial  dengan  melakukan  segmentasi  pengelompokan  konsumen.  Penelitian  ini membahas  tentang  proses  data  mining  menggunakan  data  konsumen  dan  data  transaksi  pada  PT  Eka  Cipta Rasa. Proses data mining dimulai dengan melakukan proses clustering menggunakan algoritma Fuzzy C-Means (FCM).  Output  dari  FCM  adalah  deretan  pusat  cluster  dan  beberapa  derajat  keanggotaan  untuk  setiap  titik data.  Hasil  clustering  digunakan  untuk  melakukan  segmentasi  kelas  konsumen  dengan  menggunakan  model Fuzzy RFM. Model Fuzzy RFM yaitu dengan menggabungkan teori himpunan fuzzy dengan model RFM dengan segmentasi berdasarkan atribut Recency, Frequency dan Monetary. Umumnya perusahaan retail menggunakan metode  ini  untuk  proses  segmentasi  konsumennya.  Pengelompokkan  (cluster)  pelanggan  berdasarkan karakteristik dan sifat saat bertransaksi dapat dijadikan suatu alternatif dalam pemecahan masalah. Dalam hal ini, pelanggan akan dibagi menjadi 4 kelompok atau cluster pelanggan diantaranya  Golden, Silver, Bronze, dan Iron adapun variabel yang menjadi acuan pengelompokannya adalah tanggal pembelian akhir , frekuensi beli, dan total pembelian.  Data yang  digunakan merupakan data transaksi  pelanggan periode Januari sampai Juni 2016.  Total  data  adalah  4007  transaksi  dari  328  pelanggan.  Setelah  data  tersebut  diolah  dengan  algoritma Fuzzy C-Means dan metode RFM, hasil akhir pada proses ini menunjukkan iterasi berakhir pada iterasi ke – 9 dengan total fungsi objektif sebesar 102,2 dan perubahan fungsi objektif sebesar 51,1. Cluster pelanggan yang dihasilkan adalah Golden : 38, Silver: 186, Bronze : 103 dan Iron : 0 ..
Kata  kunci: Fuzzy  C-Means,  RFM  (Recency,  Frequency  dan  Monetary),  CRM  (Customer  Relationship Management), Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Di tengah persaingan bisnis yang cukup ketat dewasa  ini,  perusahaan-perusahaan trading dan suplier  mulai  mengganti  perhatian  mereka  dari hanya  sekedar  pada  pengembangan  produk  dan layanan yang unggul saat ini berubah menjadi lebih mendalami  pengalaman personal konsumen. Hal ini dilakukan  karena  suatu  kesadaran  bahwasannya hubungan  antara  perusahaan  dengan  konsumen begitu  penting  untuk  menunjang  perkembangan perusahaan.  Sesuai  dengan  hukum  Pareto  (hukum 80:20), hanya 20% dari keseluruhan konsumen yang mewakili  80%  pendapatan  perusahaan.  Dalam  hal ini,    setiap  konsumen  mewakili  nilai  yang  berbeda dari  konsumen  lainnya.  Dengan  mengaplikasikan konsep CRM ( Customer Relationship Management ), perusahaan  dapat  melakukan  identifikasi  pelanggan dengan mengerjakan segmentasi pelanggan.
Tujuannya  adalah  untuk  mngetahui  sifat  dan perilaku  pelanggan  dan  menerapkan  strategi
pemasaran yang tepat sehingga dapat mendatangkan banyak  keuntungan  bukan  hanya  bagi  perusahaan tapi juga bagi konsumen itu sendiri.
Suatu  perusahaan  diharuskan  untuk  berfokus kepada  kebutuhan  yang  diinginkan  oleh  pelanggan. Dengan banyaknya jumlah pelanggan dalam ratusan perusahaan trading dan  supplier  maka  diperlukan suatu strategi untuk menentukan pelanggan potensial perusahaanya  itu  dengan  cara  pengelompokkan pelanggan. Pengelompokkan pelanggan berdasarkan karakteristik mereka masing-masing akan berpengaruh  pada  manajemen  pemasaran  suatu perusahaan.  Maka  dari  itu  untuk  mengelompokkan pelanggan  berdasarkan  karakter  mereka  masing- masing  dibutuhkan  metode  salah  satunya Data mining.  Data  mining merupakan  suatu  proses  yang interaksi  terhadap  suatu  data  sehingga  hasil  akhir dari  pengolahan  data  dapat  menemukan  pola-pola yang  dapat  menjadi  acuan  keputusan  diwaktu mendatang.
Pada  penelitian  ini,  peneliti  akan  mengambil studi kasus penelitian di PT Eka Cipta Rasa. PT Eka Cipta Rasa merupakan salah satu perusahaan trading pemasok  bahan  baku  makanan  jepang  ternama  di Indonesia yang berlokasi di Tangerang Selatan yang membutuhkan  proses data  mining untuk  menggali informasi  dan  dapat  dimanfaatkan  untuk  proses bisnisnya.  Penjualan  produk  di  PT  Eka  Cipta  Rasa selama ini dicatat dalam database penjualan produk untuk  dijadikan  laporan  harian  hasil  penjualan. Tetapi  laporan  penjualan  yang  dimiliki  belum dimanfaatkan  secara  maksimal  oleh  perusahaan tersebut.  Salah  satu  bentuk  pemanfaatan  data penjulan  yaitu  dengan  pembuatan clustering pelanggan  untuk  mengetahui  pelanggan  potensial bagi  perusahaan.  Pembuatan clustering pelanggan sangat  dibutuhkan  perusahaan  untuk  menentukan strategi  pemasaran  khusus  untuk  mempertahankan pelanggan PT Eka Cipta Rasa.
Untuk  menentukan cluster yang  sesuai dengan  pelanggan  PT  Eka  Cipta  Rasa,  pelanggan dinilai  menguntungkan  terhadap  suatu  perusahaan dilihat  dari  transaksi  yang  telah  dilakukan  dengan meggunakan  metode  RFM (Recency,  Frequency, dan Monetary ). Recency merupakan  lamanya interval waktu sejak pelanggan melakukan transaksi terakhir, frequency berkaitan  dengan  tingkat keseringan  pelanggan  melakukan  transaksi,  dan Monetary yaitu  besarnya  nilai  transaksi  yang dilakukan selama periode tertentu.

## 2. METODE PENELITIAN
Beberapa  metode  penelitian  yang  digunakan dalam  mengembangkan  sistem  klasifikasi  untuk menentukan karakteristik, antara lain :
a. Perencanaan dan Pengumpulan data Merencanakan  dan  mengumpulkan  data yang  dibutuhkan  untuk  menunjang  pembuatan aplikasi yang berkaitan dengan algoritma Fuzzy
C-Means .
b. Menganalisa
Setelah  mengumpulkan  dan  memperoleh data  yang  dibutuhkan,  kemudian  dipelajari  dan dianalisa  fungsi  apa  saja  yang  berkaitan  dan dapat diterapkan pada pembuatan aplikasi.
c. Desain dan Rancangan Program Perangcangan program dibuat semaksimal mungkin  agar  user  dapat  mengunakannya dengan mudah atau userfriendly .
d. Pengkodean
Pengkodean  adalah  metode  inti  dari pembuatan aplikasi. Proses pengkodean dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma
Fuzzy  C-Means dengan  memakai  bahasa pemrogramman PHP.
e. Implementasi Rancangan  aplikasi  yang  sudah  dibuat  di implementasikan  berdasarkan  analisa  masalah yang ada.
f. Pengujian Proses  pengujian  dilakukan  apabila aplikasi  selesai  dibuat.  Proses  pengujian dilakukan  dengan  tujuan  mengkoreksi  dan mencari kesalahan pada program.
Berikut  ini  adalah  landasan  teori  yang digunakan dalam penelitian ini.

## 2.1. Data mining
Para  ahli  mempunyai  definisi  dan  pemikiran yang  berbeda  mengenai data  mining .  Sebagian  ahli menyatakan  bahwa data  mining adalah  adanya penemuan  datu  pengetahuan  yang  tersimpan  dalam basis  data  atau knowledge  discovery  in  database yang  disingkat  KDD [1]  .Pengetahuan  tersebut dapat  berupa  pola  atau  relasi  antar  data  yang diketahui sebelumnya.
Data  mining ditujukan  untuk  mengekstrak (mengambil  intisari)  pengetahuan  dari  sekumpulan data  sehingga  didapatkan  struktur  yang  dapat dimengerti  manusia  serta  meliputi  basis  data  dan managemen data, prapemrosesan data, pertimbangan model dan inferensi, ukuran ketertarikan, pertimbangan kompleksitas, prapemrosesan terhadap struktur  yang  ditemukan,  visualisasi,  dan online updating [5].

## 2.2.  CRISP-DM
CRISP-DM (CRoss-Industry  Standard Process for Data mining ) didirikan  oleh Komisi Eropa pada tahun  1996  dan  merupakan  suatu  konsorsium perusahaan.  CRISP-DM  saat  ini  telah  ditetapkan sebagai  proses  standar  dalam data  mining yang sudah  sering  digunakan  atau  diaplikasikan  pada berbagai jenis sektor industri.
2.3. Customer Relationship Management (CRM) Customer  Relationship  Management (CRM) yaitu  suatu  rangkaian  aktifitas  sistematik  yang terkelola  sebagai  usaha  untuk  semakin  mengerti, menarik  perhattian  konsumen,  dan  mempertahan kankesetiaan pelanggan yang menguntungkan (most profitable customer) demi mencapai peerkembangan perusahaan  yang  pesat  [7]  Dengan  kata  lain,  CRM bukan  diluhat  sebagai  layanan  atau  produk, melainkan  sebuah  filosofi  bisnis  yang  mempunyai tujuan    untuk  mengoptimalkan  nilai  pelanggan dalam jangka lama(c ustomer lifetime value ).
Dalam  hal  ini  yang  terpenting  bukan  hanya mengetahui  siapa  mereka  (customer  profiling  atau segmentation)  melainkan  pola  dan  perilaku  mereka
(pattern)  yang  mereka  jalankan.  Pemahaman perilaku  pelanggan  harus  diketahui  dengan  dinamis dan terus berkelanjutan [6].

## 2.4. Clustering
Pengelompokan  ( clustering )  merupakan  suatu teknik  yang  sudah  cukup  terkenal  dan  saat  ini banyak diaplikasikan untuk pengelompokan data/objek  ke  dalam  suatu  kelompok  data  ( cluster ) sehingga  setiap cluster mempunyai  data  yang  mirip dan  berbeda  dengan  data-data  yang  lainnya.  Jika diberikan himpunan  data  yang  berjumlah  terhingga, yaitu  X,  maka  permasalahan  clustering  dalam  X adalah  mencari  beberapa  pusat  cluster  yang  dapat memberikan  ciri  kepada  masingmasing  cluster dalam X. Contoh yang sangat sederhana dari proses pengelompokan data, dimana 3 kemlompok di dalam suatu data dapat diidentifikasii dengan mudah. Pada kasus  ini  kriteria  yang  diguanakan  adalah  jarak (dalam  kasus  ini  jarak  geometris).  Proses  tersebut disebut  distance-based clustering .  Adapun  cara  lain untuk melakukan pengelompokan adalah conceptual clustering .  Dalam  conceptual clustering ,  menurut konsep  deskriptif objek didapat dari kecocokan tiap datanya.
2.6.  Metode Klasifikasi Fuzzy RFM
Analisa RFM terdiri dari tiga dimensi, yaitu[1]:
a. Recency ,  yaitu  transaksi  yang  dilakukan  oleh konsumen  sampai  hari  in,  rentang  waktu didefinisikan dalam satuan hari, bulan, tahun.
b. Frequency ,  adalah  jumlah  total  suatu  transaksi dalam periode tertentu atau dalam satu periode.
c. Monetary , adalah jumlah total pembelian dalam satu  transaksi  dan  diakumulasikan  berdasarkan satuan waktu.
Metode  sharp  RFM  menjelaskan  atribut recency , frequency ,  dan monetary dengan  variabel linguistik  [4].  Sebagai  contoh,  atribut recency dijelaksan  dengan  bahasa  lama  dan  baru  saja. Atribut frequency dijelaskan  dengan  bahasa  jarang dan  sering.  Sedangkan  atribut monetary dijelaskan dengan  bahasa  rendah  dan  tinggi.  Pengertian  dari masing-masing  atribut  dijelaskan  dengan  sebagai berikut:
a. Domain  atribut recency dijelaksan  dalam  jarak [0, 730] hari. Jarak nilai ini dibagi menjadi dua bagian kelas yang ekuivalen, yaitu [0, 365] hari untuk variable linguistik very  recent dan  [366,
730] hari untuk long ago .
b. Domain  atribut frequency dijelaskan  dalam jarak [0, 100]. Jarak nilai ini dibagi menjadi dua bagian  kelas  ekuivalen,  yaitu  [0,  9]  untuk variable  linguistik rare dan  [10,  100]  untuk frequent .
c. Domain atribut monetary dijelaskan dalam jarak [0, 200] euro. Jarak nilai ini dibagi menjadi dua bagian kelas  yang ekuivalen, yaitu [0, 99] euro untuk variable linguistik low value dan  [100, 200] euro untuk high value .
2.7. Fuzzy C-Means Fuzzy clustering adalah  suatu  teknik  untuk memilih cluster  yang  dinilai optimal  didalam  suatu ruang  vektor  yang  didasari  oleh  bentuk  normal euclidian  untuk  jarak  diantara  setiap  vektor.  Fuzzy clustering sangat  bermanfaat  bagi  pemodelan  fuzzy termasuk dalam mencari aturan-aturan fuzzy.
Ada berbagai macam algoritma clustering data yang sudah dijelaskan, diantaranya adalah Fuzzy C- Means (FCM). Fuzzy C-Means (FCM) adalah teknik pengelompokan  suatu  data  yang  mana  tiap  datanya ditentukan  oleh  jarak  keanggotan  dari  tiap  data. Teknik  ini  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Jim Bezdek pada tahun 1981.
Pada  konsep Fuzzy  C-Means pertama  kali dengan  menentukan  pusat cluster nya,  pusat  cluster ini yang akan menjadi lokasi rata-rata untuk tiap-tiap cluster .  Pada  tiap-tiap  titik  data  mempunyai  nilai derajat  keanggotaan  masing-masing,  hal  ini menandai bahwa tiap data tidak memiliki nilai yang akurat.  Agar  data  mempunyai  nilai  yang  akurat, maka  derajat  keanggotaan  akan  terus  berukang mendekati nilai minimum tertentu samapi ditemukan nilai  akhir  yang  akurat  diantara  titik  datanya.  Pada perulangan  ini  didasarkan  pada  meminimalisasi fungsi  objektif  yang  mempertontonkan  jarak  dari titik data yang diberikan kepusat cluster yang dititik beratkan  pada  derajat  keanggotaan  titik  data tersebut.
Keluaran dari  algoritma Fuzzy  C-Means merupakan  beerapa  derajat  keanggotaan  dan  pusat cluster dari  setiap  titik  data.  Informasi  ini  dapat digunakan  untuk  membangun  suatu fuzzy  inference system .

## a. Algoritma Fuzzy C-Means
Adapun  langkah-langkah  untuk  membangun algortima fuzzy c-means antara lain [3] :
1) Input data Input  data  yang  akan  dikelompokan  X, seperti matriks berukuran n x m
(n  =  jumlah  sampel  data  ;  m  = atribut setiap data)
X ij data sampel ke-i ( i = 1, 2, .... ,
n), atribut ke-j ( 1, 2,... , m) 2) Batasan a) Jumlah cluster = c = 4 b) Pangkat = w = 2
c) Maksimum iterasi = Maxit = 100 d) Error terkecil = ξ = 10 -3 e) Fungsi obyektif awal = P o = 0 f) Iterasi awal = t = 1
3) Memunculkan bilangan acak μik, i = 1, 2, …, n; k  =  1,  2,  …,c;  sebagai  elemen  matrik  partisi awal  U,  dengan  jumlah  setiap  nilai  elemen kolom dalam satu baris adalah 1 (satu)

## μ = 1      … (1)
4) Menghitung  pusat cluster ke- k  V  dengan  k  = 1,2, …, c; dan j = 1, 2, …, m.
= ((μ ) ∗ X ) (μ )
… (2)
5) Menghitung  jumlah  fungsi  obyekti  diterasi  ke- t, Pt :
(x − v )  (μ )  … (3)
6) Menghitung perubahan matrik partisi :
[ (X − V ) ]
∑ (x − v ) … (4)
Dengan i = 1, 2, …, n; dan k = 1, 2, …, c 7) Mengecek kondisi berhenti nilai akhir:
a) Jika : ( |P t – Pt-1 | < ξ ) atau ( t > MakIter ) maka berhenti;
b) Jika tidak : t = t + 1, ulangi langkah ke- d ( menghitung Vkj ).

## 3.       HASL DAN PEMBAHASAN
3.1      Skema Proses Keseluruhan Aplikasi Program  aplikasi  yang  dibikin  oleh  pneliti pada penelitian ini adalah aplikasi berbasis web, dan PHP  adalah  bahsa  pemograman  yang  digunakan. Data mining adalah suatu proses untuk mengembangkan suatu data menjadi data yang dapat diprediksi di masa yang akan datang.
Skema  proses  keseluruhan  aplikasi  dapat dilihat pada gambar 3.1 berikut dibawah ini.

## Gambar 1: Skema Keseluruhan Aplikasi

## 3.2.    Tampilan Layar Halaman Proses Data
Tampilan  layar  pada  setiap  halaman  yaiu memperlihatkan  cara  kerja  jalannya  aplikasi  ini, dengan  adanya  tampilan  layar user dapat menggambarkan cara kerja dari aplikasi data mining ini.  Rancangan  layar  yang  dibuat  adalah  sebagai berikut :
Gambar 2: Tampilan Perhitungan
Gambar 3: Tampilan Pembobotan
proses  pembobotan  dan  perhitungan  yang berfungsi  untuk  menganalisa  data  transaksi  dan pelanggan  menggunakan  metode  RFM  ( Recency, Frequency dan Monotary ).

## 3.2.    Tampilan Layar Halaman Proses Iterasi
Halaman  Proses  iterasi  berfungsi  untuk melakukan  perhitungan  pengelompokan  data pelanggan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means. Untuk  melakukan  perhitungan  pertama  kali  user masuk  ke  halaman  menu  kosongkan  iterasi,  untuk mengosongkan  fungsi  objektif  perubahan  fungsi objektif dan hasil iterasi sebelumnya.

## Gambar 4 : Tampilan Kosongkan Iterasi
Untuk  melakukan  perhitungan  pertama  kali user masuk  ke  halaman  menu  kosongkan  iterasi, untuk  mengosongkan  fungsi  objektif  perubahan fungsi objektif dan hasil iterasi sebelumnya

## Gambar 5 : Tampilan Iterasi Awal
Setelah iterasi kosong, user masuk ke halaman menu  iterasi  awal  yang  berisi  perhitungan  sebelum dilakukan  proses  iterasi. User klik  menu  submit pada bagian bawah halaman.
Gambar 6 : Tampilan Proses Iterasi
Gambar 7 : Tampilan Proses Iterasi Berakhir
Setelah  itu, user masuk  ke  halaman  proses iterasi untuk memulai proses iterasi. User meng-klik tombol  proses  iterasi  sampai  iterasi  mencapai  nilai objek  yang  maksimal  dan  terdapat  pesan  bahwa iterasi telah berakhir.

## 3.3.    Tampilan Layar Halaman Hasil Olah Data
Berikut  ini  tampilan  hasil  olah  data.  Pada halaman user dapat melihat hasil  olah data transaksi dan  pengelompokan  data  pelanggan.  User  terlebih dahulu klik tombol update data, agar data yang telah melalui  proses  perhitungan  dapat  ter-update  secara otomatis.  Daftar  customer  meliputi  id_pelanggan, nama  pelanggan,  nilai  maksimal  objektif  serta cluster yang sesuai.
Gambar 8 : Tampilan Hasil Olah Data
3.4.    Hasil Uji Coba
Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy C- Means (FCM) dalam pengolahan data transaksi yang dilakukan  oleh  pelanggan.  penghitungan  algoritma ini  terdiri  dari  inisialisasi  data  berupa  data keanggotaan,  menghitung centroid ,  menghitung jarak  data  ke centroid ,  menghitung  nilai keanggotaan,  dan  menghitung  nilai  fungsi  objektif. Hasil  dari  aplikasi  ini  berupa  nilai  fungsi  objektif dan jumlah iterasi, dari nilai-nilai tersebut user dapat melihat  kelompok  pelanggan  menurut  jenis-jenis karakteristiknya.
Table 1: Hasil Centroid Keseluruhan Centroid R F M 1 0.9959936 4458852 1.5200762 261071 3.29100896 3116
2 0.9871798 9984388 1.0586633 388971 1.08314247 82327 3 0.9876506 4422086 3.6695542 259845 3.81666886 49452 4 0.7838975 156856 1.5060403 646967 2.07230853 10208
Nilai  fungsi  objektif  mempengaruhi  iterasi yang  dilakukan,  karena  jika  perubahan  nilai  fungsi objektif belum mencapai nilai positif terkecil iterasi akan  terus  dilakukan.  Setelah  nilai  fungsi  objektif mencapai  nilai  positif  terkecil,  barulah cluster data dapat ditentukan. Hasil pengujian fungsi objektif.
Table 2: Hasil Fungsi Objektif Pengujian Ke- U1 U2 U3 U4 1 30.6714 86824 32.341 050807 27.4685 78768 11.7175 62315 Hasil  akhir  dari  proses data  mining
menghasilkan total fungsi objektif, perubahan fungsi objektif,  jumlah  iterasi,  dan  hasil clustering pelanggan.
Table 3: Hasil Nilai Clustering Pengujia n Ke- Total Fungsi Objektif Perubahan Fungsi Objektif Iterasi Ke- 1 102.2 51.1 9
Setelah  semua  proses  perhitungan  selesai, Cluster akhir  yang  dibentuk  menunjukkan  bahwa jumlah  pelanggan golden =  38, silver =  186,  dan bronze = 103, Iron = 0.

## Gambar 8 : Hasil Clustering Pelanggan

## 4.      KESIMPULAN
4.1.   Kesimpulan
Berdasarkan penjelasan pada bab  sebelumnya terhadap  setiap  penjelasan  aplikasi  yang  telah dikembangkan,  maka  dapat  disimpulkan  mengenai proses clustering pelanggan, antara lain :
a. Menggunakan  Algoritma Fuzzy  C-Means dengan  metode  klasterisasi  dan  dengan menggunakan atribut RFM ( Recency, Frequency dan Monetary )  diimplementasikan ke  dalam  proses  pengelompokan  pelanggan potensial  pada  PT  Eka  Cipta  Rasa  yang menghasilkan  kelompok  pelanggan Golden 38, Silver 186, Bronze 103 dan Iron 0. b. Pada pengujian dengan menggunakan algoritma Fuzzy  C-Means dengan  nilai  total  fungsi objektif  102,2,  perubahan  fungsi  objektif  51,1 dan iterasi terakhir ke-9.
c. Hasil  olah  data  pelanggan  menghasilkan Golden , Silver , Bronze dan Iron yang dibobotkan berdasarkan standar kriteria dari PT Eka Cipta Rasa.
4.2.   Saran Aplikasi Data  mining dengan  menggunakan algortima Fuzzy  C-Means dan  metode  RFM  masih memiliki  beberapa  kekurangan  ddan  keterbatasan.
Sehingga disarankan untuk pengembangan selanjutnya seperti:
a. Pengembangan aplikasi yang lebih dinamis agar dapat  digunakan  oleh  perusahaan  untuk mengolah  data  dari  beberapa  periode  yang berbeda.
b. Dapat dikembangkan atau digabungkan  dengan metode  lain  yang  lebih  baik  sehingga  tingkat keakuratan  cluster  yang  terbentuk  semakin tinggi.
c. Dapat  membaca  format  penulisan  dan  dapat menggunakan  file  jenis  apapun  seperti  .docx, .pdf,  atau  .txt  pada  proses  import  file  data transaksi  agar  memudahkan  user  dalam penggunaan aplikasi.

## 5.     DAFTAR PUSTAKA
[1] Berry,  M.,  &  Linoff,  G.  S.  (2004).  Data
Mining  Techniques  :  For  Marketing,. Indianapolis, Indiana: Wiley Publishing, Inc. [2] Brown, S. A. (2000). Customer Relationship Management : A Strategic Imperative in the World  of  e-Business.  Canada:  Jhon  Wiley and Sons Ltd. [3] Dyantina,  O., Afrina,  M.,  &  Ibrahim  ,  A. (Vol  4,  No  2  2012).  Penerapan  Customer Relationship  Management  (CRM)  Berbasis Web (Studi Kasus Pada Sistem Informasi di
Toko  YEN-YEN.  Jurnal  Sistem  Informasi (JSI), 516-529.
[4] Kotler,  P.,  &  Keller,  K.  L.  (2009). Manajemen  Pemasaran  Jilid  13.  Jakarta: Erlangga.
[5] Suyanto,  S.T.,  M.Sc.,  D.  (Mei  2017).  Data Mining  Untuk  Klasifikasi  dan  Klasterisasi Data. Bandung: Penerbit Informatika.
[6] Tama,  B.  A.  (2009).  Implementasi  Teknik
Data  Mining  di  dalam  Konsep  Customer Relationship Management (CRM). Konferensi Nasional Sistem dan Informatika, ISSN 109-011. [7] Ramadhana,  C.,  W,  Y.  D.,  &  K.W,  K.  D.
(2013).  Data  Mining  dengan  Algoritma
Fuzzy  C-Means  Clustering  Dalam  Kasus Penjualan  di  PT  Sepatu  Bata.  SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI INFORMASI & KOMUNIKASI TERAPAN 2013 (SEMANTIK  2013),  ISBN:  979-26-0266-6.