Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.2.1497
Vol. 5, No. 2, April 2024, pp. 497-507
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## CUSTOMER LOYALTY SEGMENTATION IN ONLINE STORE USING LRFM AND MLRFM IN COMBINATION WITH RM K-MEANS ALGORITHM
Angelina Caroline Utomo 1 , Andreas Handojo *2 , Tanti Octavia 3
1,2 Business Information System, Industrial Technology Faculty, Universitas Kristen Petra, Indonesia
3 Industrial Engineering, Industrial Technology Faculty, Universitas Kristen Petra, Indonesia Email: 1 c14190219@john.petra.ac.id , 2 handojo@petra.ac.id , 3 tanti@petra.ac.id
(Article received: October 31, 2023; Revision: November 27, 2023; published: April 15, 2024)

## Abstract
The rapid development of online business in recent years has driven Store X to embark on a digital transformation. By the end of 2020, Store X relocate their conventional business to online business. The greatest obstacle and key to success for online business operators, such as Store X, is gaining and retaining consumer loyalty in the face of an increasing number of competitors. Therefore, the company must be able to identify the character (behavior) of its clients to provide appropriate treatment. Each customer's behavior is unique, which means they must all be treated differently. However, all this time, Online Store X has provided the same treatment (as much of a discount) to all its customers due to the lack of information regarding their customers’ characteristics. Therefore, in this study, customers of Online Store X were segmented based on their transactional behavior using online transaction history  data  from  March  2021  to  March  2023.  Two  customer  analysis  models,  LRFM  and  MLRFM,  will  be combined  with  RM  K-Means  to  find  the  best  combination  through  Silhouette  Coefficient  values.  The  optimal number of clusters (k) is then determined using the Elbow Method. The results indicate that the optimal number of  clusters  for  both  combinations  is  K=3,  with  the  combination  of  MLRFM  and  RM  K-Means  is  the  best combination. The finest combination has a silhouette coefficient value of 0.8609. Based on this combination, it is also known that 2,053 customers in cluster 3 are loyal customers, while 2,339 customers in cluster 1 and 2 are lost  customers.  The  results  of  this  study  were  also  implemented  on  websites  built  for  X  Store  using  Python programming languages and MySQL databases, making it easier for companies to see data visualization.
Keywords : customer segmentation, LRFM, MLRFM, RM k-means algorithm.

## SEGMENTASI LOYALITAS PELANGGAN MENGGUNAKAN LRFM DAN MLRFM DENGAN KOMBINASI ALGORITMA RM K-MEANS PADA TOKO ONLINE

## Abstrak
Pesatnya  perkembangan  bisnis online dalam  beberapa  tahun  terakhir  mendorong  Toko  X  untuk  melakukan transformasi  digital.  Toko  X  mengalihkan  bisnis  konvensionalnya  menjadi  bisnis online pada  akhir  2020 . Tantangan  terbesar  dan  kunci  kesuksesan  bagi  pelaku  bisnis online , seperti  Toko  X  adalah  memperoleh  dan mempertahankan  loyalitas  pelanggan  dari  banyaknya  pesaing  yang  bermunculan.  Sehingga  perusahaan  harus mampu  mengenali  karakter  (perilaku)  pelanggannya  agar  dapat  memberikan  perlakuan  yang  sesuai.  Setiap pelanggan memiliki perilaku yang berbeda sehingga perlu diberikan perlakuan yang berbeda pula. Namun, selama ini Toko Online X memberikan perlakuan (besaran diskon) yang sama kepada seluruh pelanggannya karena belum memiliki informasi terkait karakteristik pelanggannya. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan segmentasi pelanggan untuk mengelompokkan pelanggan Toko Online X berdasarkan kesamaan karakteristiknya melalui data riwayat  transaksi online periode  Maret  2021  hingga  Maret  2023.  Dua  model  analisa  pelanggan,  LRFM  dan MLRFM,  akan  dikombinasikan  dengan  RM  K-Means  untuk  mengetahui  kombinasi  yang  terbaik  melalui  nilai silhouette coefficient . Kemudian,  metode elbow digunakan untuk menentukan  jumlah cluster (k) optimal. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  jumlah cluster optimal  dari  kedua  kombinasi  berada  K=3  dengan  kombinasi MLRFM dan RM K-Means adalah kombinasi terbaik. Nilai silhouette coefficient dari kombinasi terbaik sebesar 0,8609. Berdasarkan kombinasi tersebut, juga diketahui bahwa sebanyak 2,053 pelanggan adalah pelanggan loyal ( loyal  customers )  berada  pada cluster 3 . Selanjutnya,  pelanggan  yang  berada  di cluster 1  dan  2  dikategorikan sebagai lost  customer dengan  beranggotakan  2,339  pelanggan.  Hasil  penelitian  juga  diimplementasikan  pada website yang dibangun untuk Toko X menggunakan bahasa pemrograman Python dan database MySQL sehingga memudahkan perusahaan dalam melihat visualisasi data.
Kata kunci : algoritma RM K-Means, LRFM, MLRFM, segmentasi pelanggan.

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  teknologi  informasi yang  terjadi  pada  sektor  bisnis  saat  ini  memberikan berbagai kemudahan. Pelanggan dapat dengan mudah membeli sesuatu melalui internet tanpa harus datang ke  toko  [1].  Akibatnya,  banyak  pelanggan  yang beralih untuk belanja online [2]. Bank Indonesia (BI) menyatakan nilai transaksi e-commerce di Indonesia pada 2022 meningkat 18,8% dari tahun sebelumnya, yaitu  sebesar  476,3  triliun  rupiah  [3].  Secara  tidak langsung,  para  pelaku  bisnis  konvensional  dituntut untuk  melakukan  transformasi  digital  agar  dapat bertahan  di  era  ini.  Toko  X  merupakan  perusahaan yang  menjual  berbagai  macam  sepatu  dan  sandal produksi lokal sejak 2005. Sejalan dengan maraknya bisnis online , Toko X mentransformasikan bisnisnya secara online di beberapa platform e-commerce pada akhir 2020.
Sebagai pelaku bisnis online , mendapatkan dan mempertahankan  loyalitas  pelanggan  merupakan kunci keberhasilan sekaligus tantangan terbesar bagi Toko  X  [4],  [5].  Toko Online X  harus  mampu memahami  perbedaan  karakteristik  pelanggannya agar  dapat  mengenali  pelanggan  potensial  hingga menentukan  strategi pemasaran  yang sesuai. Hal  ini penting  karena  setiap  pelanggan  perlu  mendapatkan perlakuan  yang  berbeda  karena  memiliki  kebutuhan yang  berbeda  pula  [6].  Selain  itu,  pemberian perlakuan  yang  sama  kepada  semua  pelanggan menyebabkan  pelanggan  yang  tidak  potensial menghilangkan  nilai  daripada  menghasilkan  nilai bagi  perusahaan  [7].  Hingga  saat  ini,  tim  penjualan Toko Online X masih memberikan perlakuan (dalam hal  ini  besaran  diskon)  yang  sama  kepada  seluruh pelanggannya,  baik  yang  jarang  ataupun  sering bertransaksi  dalam  nominal  kecil  hingga  besar.  Ini terjadi  karena  tim  penjualan  Toko Online X  tidak memiliki informasi dan belum memahami bagaimana pola  pelanggannya  dalam  bertransaksi.  Oleh  karena itu, segmentasi pelanggan diperlukan untuk mengetahui segmen pelanggan potensial dengan cara mengelompokkan pelanggan yang memiliki kesamaan pola bertransaksi [8], [9].
Pada penelitian sebelumnya, segmentasi pelanggan  dilakukan  pada  perusahaan  aksesoris otomotif  untuk  mengenali  pelanggan  potensial menggunakan metode RFM dan K-Means tradisional. Metode  wawancara  digunakan  dalam  penelitian tersebut  untuk  menguji  validitas  hasil cluster . Penelitian tersebut menghasilkan 4 cluster pelanggan dengan tipe ordinary, consumers, big  company, dan top  class customers [10].  Selanjutnya  terdapat penelitian  yang  mengelompokan  pelanggan e- commerce berdasarkan  kesamaannya  menggunakan kombinasi LRFM dan K-Means tradisional. Sebanyak  3 cluster terbentuk  dan  hasil cluster dianalisis  menggunakan  LRFM index sehingga
didapatkan kelompok new customers, lost customer, dan core  customer [11].  Penelitian  lainnya  juga menggunakan  metode  K-Means  tradisional  untuk menentukan  kelompok  siswa  yang  mengalami hambatan  belajar.  Jumlah cluster ditentukan  secara manual oleh peneliti dengan jumlah 2 cluster , di mana terdiri dari cluster tinggi dan rendah [12].
Berangkat dari penelitian sebelumnya, metode- metode pengembangan yang berkaitan dengan proses segmentasi pelanggan ditemukan. Model LRFM dan MLRFM  merupakan  contoh  pengembangan  dari kelemahan model analisis pelanggan RFM. Sedangkan, algoritma RM K-Means adalah pengembangan  dari  metode  K-Means  tradisional. Oleh karena itu, penelitian ini akan membandingkan kombinasi  model  penilaian  pelanggan  LRFM  dan MLRFM dengan algoritma RM K-Means menggunakan  nilai silhouette  coefficient .  Model Length,  Recency,  Frequency,  Monetary (LRFM) dinilai  lebih  efektif  dalam  menilai  umur  hidup (loyalitas)  pelanggan  melalui  variabel  baru,  yaitu Length (L)  [13].  Sedangkan,  model Multi  Layer Recency, Frequency, Monetary (MLRFM) menjawab ketidakadilan  model  RFM  dalam  menilai frequency dan monetary pelanggan  ketika  pelanggan  lama mengurangi  atau  bahkan  tidak  lagi  bertransaksi  dan munculnya pelanggan baru yang aktif bertransaksi, di mana  fenomena  ini  biasanya  terjadi  dalam  transaksi online [14]. Selanjutnya, Repetitive Median K-Means (RM K-Means)  merupakan  metode clustering untuk membentuk segmen pelanggan. Metode
pengembangan dari  K-Means tradisional  ini  mampu mengurangi  iterasi  dengan  penentuan centroid awal berdasarkan perhitungan median [15].
Penelitian  ini  bertujuan untuk  membantu Toko Online X  dalam  mengetahui  kelompok  mana  yang merupakan pelanggan loyal dan potensial berdasarkan  kombinasi  metode  terbaik.  Sehingga hasil  segmentasi  nantinya  dapat  dijadikan  sebagai acuan oleh tim penjualan untuk menetapkan strategi pemasaran yang sesuai guna meningkatkan loyalitas, tingkat repurchase ,  dan  pendapatan  perusahaan kedepannya.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini dimulai  dari  pengumpulan  dan pre-processing data, analisis  pelanggan  menggunakan  model  LRFM  dan MLRFM,  penentuan  jumlah cluster yang  optimal, segmentasi dengan RM K-Means, pengujian validitas terhadap  hasil cluster ,  penentuan  tipe  segmen pelanggan, dan implementasi hasil ke dalam aplikasi berbasis website . Flowchart pada  Gambar  1 menunjukkan tahapan yang telah disebutkan.
Gambar 1. Flowchart Metodologi Penelitian.
2.1. Pengumpulan dan Pre-processing Data
Data  dikumpulkan  melalui  observasi  dan wawancara  bersama  pemilik  dan  kepala  tim penjualan  Toko Online X . Data  kemudian  akan dibersihkan dan dipilah sebelum diproses. Pembersihan  data  dilakukan  dengan  menghilangkan baris  yang  tidak  lengkap  atau  bernilai  kosong. Kemudian,  tahap  pemilihan  data  merupakan  proses memilah atribut (kolom) data sesuai yang diperlukan.

## 2.2. Length, Recency, Frequency, Monetary (LRFM)
Model ini dikembangkan oleh Chang dan Tsay untuk menyempurnakan  model RFM sehingga  lebih baik  dalam mengidentifikasi lama  hubungan (loyalitas) pelanggan dengan perusahaan [16]. Hal ini dilakukan dengan menambahkan variabel Length (L) untuk  mengukur  interval  pembelian  pertama  dan terakhir pelanggan. Selanjutnya, atribut Recency (R) mengidentifikasi  interval  antara  transaksi  terakhir hingga  dilakukannya  penelitian, Frequency (F) menunjukkan  berapa  kali  seorang  pelanggan melakukan transaksi, dan Monetary (M) adalah total uang  yang  dibelanjakan  dalam  suatu  periode  waktu oleh  pelanggan.  Langkah-langkah  analisis  LRFM pelanggan adalah:
a. Hitung ringkasan nilai LRFM pelanggan.
b. Normalisasi data dengan metode min-max agar berada  pada  skala  yang  sama,  terutama  untuk data yang memiliki perbedaan cukup signifikan
[13].  Persamaan  (1)  merupakan  formula  untuk melakukan normalisasi min-max .
𝑉 ′ = (𝑣 𝑖 −𝑣 𝑚𝑖𝑛 ) 𝑣 𝑚𝑎𝑥 −𝑣 𝑚𝑖𝑛 (1)
Pada  persamaan  (1), 𝑉 ′ adalah  variabel  model LRFM, di mana 𝑣 𝑖 merupakan nilai dari data ke- i  yang  dinormalisasi, 𝑣 𝑚𝑖𝑛 merupakan  nilai terkecil  dan 𝑣 𝑚𝑎𝑥 adalah  nilai  terbesar  dalam kumpulan data [9].
c. Tentukan  skor  LRFM  pelanggan  berdasarkan daftar skor pada suatu rentang nilai normalisasi pada Tabel 1.
Tabel 1. Rentang Skor LRFM / MLRFM Rentang Nilai Normalisasi Skor LRFM / MLRFM 0,70 – 1 5 0,50 – 0,69 4 0,30 – 0,49 3 0,10 – 0,29 2 0 – 0,09 1
d. Skor  setiap  variabel  LRFM  dikalikan  dengan bobot  yang  diinginkan  hingga  didapatkan  skor akhir variabel L, R, F, M.
2.3. Multi Layer Recency, Frequency, Monetary
(LRFM)
Handojo et  al. menciptakan  MLRFM  yang membagi  penilaian frequency dan monetary dalam beberapa layer dan  setiap layer diberi  bobot  sesuai keinginan perusahaan. MLRFM memberikan keadilan  dalam  menilai frequency dan monetary pelanggan jika digunakan pada pola transaksi online , di mana pelanggan lama dapat dengan mudah beralih dan  pelanggan  baru  datang  silih  berganti  dengan cepat.  Sebagai  contoh,  ada  pelanggan  baru  yang terus-menerus  melakukan  transaksi  ke  perusahaan selama 6 bulan terakhir. Sedangkan, pelanggan lama yang  satu  tahun  lalu  aktif  bertransaksi,  kini  jarang bertransaksi  bahkan  menghilang  atau  pindah  ke perusahaan  lain,  sehingga  pelanggan  baru  mungkin berhak  mendapat  peringkat  yang  lebih  tinggi  [14]. Langkah-langkah analisis MLRFM pelanggan adalah:
a. Tentukan layer periode  dan  bobot  setiap periode.
b. Hitung  ringkasan  nilai  RFM  pelanggan  untuk setiap layer waktu.
c. Normalisasi  data  dengan  persamaan  (1)  yang telah disebutkan sebelumnya.
d. Tentukan  skor  RFM  berdasarkan  skor  rentang nilai normalisasi yang terdapat pada Tabel 1.
e. Khusus  untuk  skor frequency dan monetary , perlu dikali dengan bobot masing-masing layer sehingga diperoleh skor R, total skor F dan M.
f. Skor  akhir  MLRFM  dihitung  menggunakan persamaan  (2)  dengan 𝑅 𝑖 merupakan  skor recency pelanggan  ke- i yang  dikalikan  dengan bobot recency ( 𝑊𝑅 𝑖 ) .  Sedangkan, ∑ 𝐹 𝑖 𝑛 𝑗=1 × 𝑊𝐹 𝑖𝑗 adalah  jumlah  dari  total  skor frecuency
pelanggan  ke- i yang  dikali  dengan  bobot frequency pada periode j . Kemudian, ∑ 𝑀 𝑖 𝑛 𝑗=1 ×
𝑊𝑀 𝑖𝑗 merupakan  jumlah  dari  total  skor monetary pelanggan  ke- i yang  dikali  dengan bobot monetary dalam periode j .
𝑀𝐿𝑅𝐹𝑀 𝑃𝑜𝑖𝑛 =   (𝑅 𝑖 ×  𝑊𝑅 𝑖 ) +    (∑ 𝐹 𝑖 𝑛 𝑗=1 ×
𝑊𝐹 𝑖𝑗 ) +  (∑ 𝑀 𝑖 𝑛 𝑗=1 ×   𝑊𝑀 𝑖𝑗 ) (2)

## 2.4. Repetitive Median K-Means (RM K-Means)
RM  K-Means  adalah  pengembangan  dari algoritma  K-Means  tradisional  dengan  kelebihan mampu  mengurangi  waktu  komputasi  dan  jumlah iterasi yang disebabkan oleh penentuan centroid awal secara  acak.  Pada  metode  ini, centroid awal ditetapkan berdasarkan nilai median setiap array dari variabel  LRFM dan MLRFM [15]. Tahapan RM K- Means sebagai berikut:
a. Urutkan  skor  R,  F,  M  dan/atau  L,  R,  F,  M sebagai R’, F’, M’ dan/atau L’, R’, F’, M’ dan simpan dalam array .
b. Hitung nilai S. Caranya adalah membagi jumlah baris data dengan jumlah cluster ( k ). c. Bagi array R’,  F’,  M’  dan/atau  L’,  R’,  F’,  M’ sebanyak k ,  dimana  setiap cluster berjumlah  S baris.
d. Hitung median untuk setiap cluster ke- i sebagai centroid awal untuk K-Means.
e. Hitung jarak RFM dan/atau LRFM setiap objek terhadap centroid awal menggunakan Euclidean Distance seperti pada persamaan (3)
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 (3)
Pada  persamaan  (3), 𝑑(𝑥, 𝑦) merupakan  jarak data  ke- i dengan centroid  cluster ke- j . Sedangkan, 𝑥 𝑖 adalah  data  ke- i dari  variabel yang ada dan 𝑦 𝑖 adalah centroid dari cluster ke- j [17].
f. Kelompokkan objek berdasarkan jarak minimum.
g. Hitung ulang centroid cluster dengan menghitung nilai rata-rata setiap cluster.
h. Ulangi langkah e hingga g sampai centroid tidak berubah pada iterasi yang dilakukan.

## 2.5. Metode Elbow
Jumlah cluster (k) optimal ditentukan menggunakan  metode elbow dengan  melihat  selisih nilai Sum  of  Squared  Errors (SSE)  antara  seluruh jumlah cluster yang nantinya membentuk sebuah siku pada  grafik  [18]. Elbow ditentukan  berdasarkan turunan  terbesar  atas  hasil  perhitungan  SSE. Persamaan  (4)  merupakan  penulisan  formula  SSE. Dengan 𝑋 𝑖 adalah  data  atau  objek  ke- i .  Kemudian, untuk 𝐶 𝑘 adalah centroid dari cluster ke- k [19].
𝑆𝑆𝐸 = ∑ ∑ ||𝑋 𝑖 − 𝐶 𝑘 || 2 2 𝑋𝑖 𝑘 𝑘=1 (4)

## 2.6. Silhouette Coefficient
Metode ini berdasarkan perhitungan kohesi ( 𝑦 𝑖 ) yang  merupakan  jarak  rata-rata  antara  suatu  data dengan  data  lainnya  di  kelompok  yang  sama  dan separasi  ( 𝑥 𝑖 )  atau  jarak  rata-rata  antara  suatu  data dengan seluruh data lain di cluster berbeda [20] [21]. Formula untuk silhouette coefficient ditunjukkan oleh persamaan (5).
𝑆 = 𝑥−𝑦 𝑚𝑎𝑥(𝑦,   𝑥) (5)

## 2.7. Tipe Segmen Pelanggan
Ha  dan  Park  membandingkan  rata-rata  nilai variabel  RFM  untuk  tiap-tiap  c luster dengan  nilai rata-rata RFM dari seluruh cluster untuk mengidentifikasi  tipe  segmen  pelanggan  [22].  Nilai rata-rata RFM suatu cluster yang lebih besar dari rata- rata  keseluruhan  ditandai  dengan  panah  ke  atas  (↑). Sebaliknya,  panah  ke  bawah  (↓)  menandakan  nilai rata-rata cluster lebih  kecil  dari  keseluruhan. Terdapat 4 (empat) tipe pelanggan dalam model RFM [23] seperti pada Tabel 2.

## Tabel 2. Tipe Pelanggan Berdasarkan Model RFM
Simbol RFM Tipe Pelanggan R↑ F↑ M↑ Loyal customers
R↑ F↓ M↑ Promising customers R↑ F↓ M↓ New customers R↓ F↓ M↓ Lost customers
R↓ F↑ M↑
Dari  Tabel  2  dapat  diketahui  bahwa  tipe pelanggan berdasarkan model RFM terdiri dari loyal customer,  promising  customer,  new  customer, dan lost customer .

## Tabel 3. Tipe Pelanggan Berdasarkan Model LRFM
Simbol LRFM Tipe Pelanggan L↑ R↑ F↑ M↑
High-value loyal customers L↓ R↑ F↑ M↑ High-value new customers
L↑ R↓ F↑ M↑
Potential loyal customers
L↓ R↓ F↑ M↑ High-value lost customers
L↑ R↑ F↓ M↑
Platinum customers
L↓ R↑ F↓ M↑ Consuming promotional customers
L↑ R↓ F↓ M↑ Potential consuming customers
L↓ R↓ F↓ M↑ Consuming churn customers L↑ R↑ F↑ M↓ High frequency customers L↓ R↑ F↑ M↓ Frequency promotional customers
L↑ R↓ F↑ M↓
Potential frequency customers L↓ R↓ F↑ M↓
Frequency churn customers
L↑ R↑ F↓ M↓ Low-cost consuming customers L↓ R↑ F↓ M↓ Uncertain new customers L↑ R↓ F↓ M↓
High-cost consuming customers L↓ R↓ F↓ M↓ Uncertain lost customers
Prinsip  yang  sama  juga  berlaku  untuk mengidentifikasi  tipe  pelanggan  berdasarkan  model penilaian  LRFM.  Tabel  3  menampilkan  16  (enam belas) jenis pelanggan berdasarkan kombinasi simbol dari  hasil  skor  variabel  LRFM  yang  dibuat  oleh Chang dan Tsay [16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pengumpulan dan Pre-processing Data
Kegiatan  pengumpulan,  pembersihan,  dan pemilihan  data  menghasilkan  sebanyak  7  kolom atribut  x  5,826  baris  data  riwayat  transaksi online pelanggan di Toko X yang siap diolah. Data tersebut diperoleh dalam bentuk excel (.xlsx) dengan periode Maret 2021 - Maret 2023. Adapun kolom atribut yang dipilah  telah  disesuaikan  dengan  kebutuhan  proses segmentasi seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Atribut Data Setelah Dilakukan Pre-processing Data Variabel Tipe Data Keterangan Nomor Transaksi Varchar Kombinasi unik antara huruf  dan angka  membentuk  sebuah  nomor transaksi Username Pelanggan Varchar Username untuk mengenali pelanggan adalah unique value . Tanggal Transaksi Date Tanggal  transaksi  menunjukkan kapan pesanan dibuat Nominal Transaksi Int Nominal  transaksi  merupakan
total  uang  yang  dibelanjakan dalam satu nomor transaksi
Berdasarkan  Tabel  4,  atribut  data  yang digunakan dalam proses analisis LRFM dan MLRFM pelanggan  berjumlah  4  atribut.  Atribut-atribut  yang dimaksudkan  adalah  nomor  transaksi, username pelanggan untuk mencari nilai frequency pelanggan, tanggal transaksi yang dibutuhkan untuk mengetahui nilai length dan recency pelanggan,  serta  nominal transaksi guna mendapatkan nilai monetary pelanggan.

## 3.2. Analsis LRFM
Dataset  kemudian  diekstraksi  menggunakan model  LRFM  sehingga  menghasilkan  nilai  variabel Length (L) ,  Recency (R) ,  Frequency (F) , dan Monetary (M) setiap  pelanggan.  Untuk  variabel recency dihitung interval antara tanggal terakhir kali pelanggan  melakukan  pemesanan  sampai  dengan tanggal penelitian dilakukan, yakni 28 Oktober 2023. Proses  ini  memberikan  informasi  bahwa  sebanyak 4,392 pelanggan telah bertransaksi di Toko Online X selama Maret 2021 – Maret 2023. Cuplikan nilai awal LRFM pelanggan terdapat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai LRFM Pelanggan Toko Online X No. Username Pelanggan L (Hari) R (Hari) F M (IDR) 1 Riz*** Syah*** 349 247 86 4,636,600 2 Ieri*** 301 581 36 4,151,400 3 Kre*** 475 245 25 1,470,854 4 Iswi***** 99 233 9 963,900 5 Kisw*** 106 242 7 429,700 6 alifia2*** 193 555 4 170,053
7 Keyzshop*** 13 893 2 145,823
8 Sheeta*** 1 937 2 107,000
Nilai  LRFM  yang  ada  pada  Tabel  5 menunjukkan  bahwa  adanya  perbedaan  nilai  antar variabel  yang  cukup  jauh,  khususnya  variabel monetary dengan  ketiga  variabel  lain.  Sehingga
berikutnya  dilakukan  normalisasi  mengunakan persamaan  (1).  Hasil  normalisasi  beserta  pemetaan skor  LRFM  yang  mengacu  pada  Tabel  1  telah disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Normalisasi Nilai LRFM Pelanggan Toko Online X N o Username Pelanggan Kategori L R F M 1 Riz*** Syah*** Normalisasi 0,507 0,953 0,85 0,743 Skor 4 5 5 5 2 Ieri*** Normalisasi 0,438 0,513 0,35 0,665 Skor 3 4 3 4 3 Kre*** Normalisasi 0,690 0,955 0,24 0,236 Skor 4 5 2 2 4 Iswi***** Normalisasi 0,144 0,971 0,08 0,154 Skor 2 5 1 2 5 Kisw*** Normalisasi 0,154 0,960 0,06 0,069 Skor 2 5 1 1 6 alifia2*** Normalisasi 0,281 0,548 0,03 0,027 Skor 2 4 1 1 7 Keyzshop* ** Normalisasi 0,019 0,103 0,01 0,023 Skor 1 2 1 1 8 Sheeta*** Normalisasi 0,001 0,045 0,01 0,017 Skor 1 1 1 1
Setelah  skor  LRFM  pelanggan  diketahui  dari Tabel  6,  masing-masing  skor  variabel  dikalikan dengan  bobot  variabel  sesuai  hasil  diskusi  dengan Toko Online X. Setiap variabel memiliki bobot yang sama,  yaitu  0.25.  Sehingga  skor  akhir  LRFM pelanggan diperoleh seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Skor Akhir LRFM Pelanggan Toko Online X
No. Username Pelanggan Skor L Skor R Skor F Skor M 1 Riz*** Syah*** 1 1,25 1,25 1,25 2 Ieri*** 0,75 1 0,75 1 3 Kre*** 1 1,25 0,5 0,5 4 Iswi***** 0,5 1,25 0,25 0,5 5 Kisw*** 0,5 1,25 0,25 0,25 6 alifia2*** 0,5 1 0,25 0,25 7 Keyzshop*** 0,25 0,5 0,25 0,25 8 Sheeta*** 0,25 0,25 0,25 0,25
Berdasarkan Tabel 7, terlihat bahwa pelanggan dengan  gabungan  skor  akhir  LRFM  terbesar menempati  nomor  pertama,  terbesar  selanjutnya menempati posisi kedua, dan seterusnya hingga posisi kedelapan memiliki skor akhir yang paling kecil.

## 3.3. Analisis MLRFM
Dataset  kemudian  diproses  dengan  model MLRFM  yang  menghasilkan  skor  akhir  variabel recency , frequency, dan monetary .  Perhitungan variabel frequency dan monetary akan dibagi menjadi beberapa layer berdasarkan periode waktu yang ada pada Tabel 8.
Tabel 8. Pembobotan Multi Layer Periode Waktu (Hari)
Bobot Layer
760 0.5 365 0.3 180 0.2
Daftar layer periode  waktu,  beserta  bobotnya masing-masing yang  disajikan  oleh  Tabel  8 didasarkan  pada  pertimbangan  bersama  dengan
pemilik  dan  kepala  tim  penjualan  Toko Online X. Setelah layer dan  bobot layer diketahui,  maka selanjutnya  meringkas  nilai  RFM  masing-masing pelanggan, seperti yang dituliskan pada Tabel 9.
Ringkasan  nilai  RFM  pelanggan  pada  Tabel  9 kemudian  dilakukan  normalisasi  dengan  persamaan
(1)  dan  diberi  skor  seperti  yang  dilakukan  pada analisis  LRFM.  Pemetaan  skor  untuk  setiap  hasil normalisasi juga mengacu pada Tabel 1 sebelumnya. Hasil normalisasi dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 9. Nilai Awal RFM Pelanggan Toko Online X
No. Username Pelanggan Recency - Hari Frequency (180 Hari) Frequency (365 Hari) Frequency (760 Hari) Monetary - IDR (180 Hari) Monetary – IDR (365 Hari) Monetary – IDR (760 Hari) 1 Riz*** Syah*** 247 30 79 86 1,612,600 4,258,600 4,636,600 2 Ieri*** 581 0 0 36 0 0 4,151,400 3 Kre*** 245 2 13 25 123,160 771,752 1,470,854 4 Iswi***** 233 9 9 9 963,900 963,900 963,900 5 Kisw*** 242 7 7 7 429,700 429,700 429,700 6 alifia2*** 555 0 2 4 0 40,273 170,053 7 Keyzshop*** 893 0 0 2 0 0 145,823 8 Sheeta*** 937 0 0 2 0 0 107,000
Tabel 10. Nilai Normalisasi dan Skor MLRFM Pelanggan Toko Online X No. Username Pelanggan Kategori Recency Frequency (180 Hari) Frequency (365 Hari) Frequency (760 Hari) Monetary (180 Hari) Monetary (365 Hari) Monetary (760 Hari) 1 Riz*** Syah*** Normalisasi 0,953 0,305 0,78 0,85 0,272 0,683 0,743 Skor 5 3 5 5 2 4 5 2 Ieri*** Normalisasi 0,513 0,0 0,0 0,35 0,0 0,0 0,665 Skor 4 1 1 3 1 1 4 3 Kre*** Normalisasi 0,955 0,011 0,12 0,24 0,021 0,124 0,236 Skor 5 1 2 2 1 2 2 4 Iswi***** Normalisasi 0,971 0,084 0,08 0,08 0,162 0,154 0,154 Skor 5 1 1 1 2 2 2 5 Kisw*** Normalisasi 0,959 0,063 0,06 0,06 0,072 0, 069 0,069 Skor 5 1 1 1 1 1 1 6 alifia2*** Normalisasi 0,547 0,0 0,01 0,03 0,0 0,006 0,027 Skor 4 1 1 1 1 1 1 7 Keyzshop*** Normalisasi 0,103 0,0 0,0 0,01 0,0 0,0 0,023 Skor 2 1 1 1 1 1 1 8 Sheeta*** Normalisasi 0,045 0,0 0,0 0,01 0,0 0,0 0,017 Skor 1 1 1 1 1 1 1
Berdasarkan  Tabel  10  dapat  dilihat  nilai normalisasi  beserta  skor  yang  diperoleh  pelanggan. Khusus  untuk  skor frequency dan monetary pelanggan pada setiap layer waktu (180 – 365 – 720 hari) dikalikan  dengan  bobot layer yang  telah terdefinisi pada Tabel 8 untuk mendapatkan total skor F dan M. Terakhir, total skor masing-masing variabel dikalikan  dengan  bobot  variabel  tersebut  hingga didapatkan skor akhir MLRFM pelanggan menggunakan  persamaan  (2).  Bobot  RFM  yang diinginkan Toko Online X berturut-turut adalah 0.33, 0.33, dan 0.34.
Tabel 11. Skor Akhir MLRFM Pelanggan Toko Online X
No.
Username Pelanggan Skor R Skor Multi Layer F Skor Multi Layer M 1 Riz*** Syah*** 1,65 1,52 1,39 2 Ieri*** 1,32 0,5 0,68 3 Kre*** 1,65 0,59 0,61 4 Iswi***** 1,65 0,33 0,68 5 Kisw*** 1,65 0,33 0,34 6 alifia2*** 1,32 0,26 0,27 7 Keyzshop*** 0,66 0,17 0,17 8 Sheeta*** 0,33 0,17 0,17
Berdasarkan  Tabel  11,  diberikan  informasi bahwa  pelanggan  dengan  skor  terbesar  masih  sama dengan  pelanggan  yang  menempati  posisi  pertama
pada  perhitungan  model LRFM, begitu pula dengan posisi  kedua  hingga  kedelapan  tidak  mengalami perubahan posisi pelanggan.
3.4. Clustering dengan RM K-Means
Tahap selanjutnya adalah melakukan pengelompokkan  pelanggan  dengan  algoritma  RM K-Means.  Inputan  untuk  menjalankan  algortima  ini menggunakan  hasil  skor  akhir  dari  masing-masing model analisis pelanggan (LRFM dan MLRFM) yang telah dilakukan sebelumnya.
Gambar 2 menunjukkan bahwa turunan terbesar dari  perhitungan  nilai  SSE  dengan  persamaan  (4) yang  telah  dilakukan  berada  pada  K=3.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  lingkar  merah  pada  Gambar  2. Oleh  karena  itu,  jumlah cluster ( k )  optimal  untuk kombinasi  model  LRFM  dengan  RM  K-Means adalah 3 (tiga) cluster .
Gambar 3. Plot Elbow Berdasarkan Data MLRFM Pelanggan
Selanjutnya,  jika  dilihat  pada  Gambar  3 diketahui  juga  bahwa  turunan  terbesar  dari perhitungan  nilai  SSE  yang  telah  dilakukan berdasarkan  data  MLRFM  pelanggan  berada  pada K=3. Hal ini ditunjukkan dengan lingkar merah pada Gambar  3.  Oleh  karena  itu,  jumlah cluster ( k )  yang optimal  adalah  3  (tiga) cluster untuk  membentuk kelompok pelanggan dari kombinasi model MLRFM dengan  RM  K-Means.  Selajutnya,  proses clustering berdasarkan masing-masing model dengan kombinasi RM K-Means memberikan ringkasan jumlah anggota untuk setiap segmen seperti pada Tabel 12.

## Tabel 12. Jumlah Anggota Setiap Segmen
Model Analisis Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 LRFM 1,427 912 2,053 MLRFM 1,427 912 2,053
Berdasarkan Tabel 12, jumlah anggota di setiap cluster dengan kombinasi model LRFM dan MLRFM tidak  memiliki  perbedaan.  Hal  ini  menunjukkan bahwa model LRFM dan MLRFM tidak berpengaruh terhadap  banyaknya  jumlah  anggota  pada  masing- masing cluster .
Tabel 13. Rata-rata Keseluruhan Skor LRFM Average Skor L Average Skor R Average Skor F Average Skor M 0.26086 1,0243 0,25052 0,25098
Pada  Tabel  13  diperoleh  rata-rata  keseluruhan skor  LRFM  dari  4,392  pelanggan  Toko Online X. Rata-rata  ini  akan  menjadi  nilai  acuan  bagi  tahap analisis tipe segmen pelanggan.
Tabel 14. Rata-rata Keseluruhan Skor MLRFM Average Skor R Average Skor F Average Skor M 1,35208 0,26078 0,26915
Selanjutnya,  Tabel  14  menampilkan  hasil perhitungan  rata-rata  keseluruhan  untuk  skor MLRFM  pelanggan  dengan  jumlah  pelanggan  yang sama. Hasil rata-rata keseluruhan pada Tabel 14 juga digunakan  untuk  mengidentifikasi  tipe  pelanggan tiap-tiap segmen.

## 3.5. Pengujian Validitas Cluster
Silhouette coefficient digunakan untuk menguji validitas cluster yang  terbentuk  oleh  RM  K-Means dalam  penelitian  ini.  Kauffman  dan  Rousseeuw mengelompokkan  hasil silhouette  coefficient ke dalam  4  golongan  seperti  yang  ditunjukkan  oleh Tabel 15 [24].
Tabel 15. Interpretasi Kauffman Rentang Nilai Silhouette Coefficient Interpretasi Kauffman 0,71 – 1,00 Strong Classification 0,51 – 0,70 Good Classification 0,26 – 0,50 Weak Classification ≤ 0,25 Bad Classification
Dengan  persamaan  (5),  didapatkan  rata-rata nilai silhouette  coefficient untuk  kombinasi  LRFM dan  RM  K-Means  dengan  3 cluster sebesar  0,8485. Sedangkan,  kombinasi  MLRFM  dengan  RM  K- Means dengan 3 cluster sebesar 0,8609. Berdasarkan hasil  tersebut,  kedua  kombinasi  perhitungan  yang dilakukan  untuk  mensegmentasi  pelanggan  Toko Online X  sama-sama  termasuk  kategori Strong Classification .  Diketahui  pula  bahwa  kombinasi MLRFM dengan RM K-Means lebih unggul dengan selisih nilai 0,0124.

## 3.6. Analisis Tipe Segmen Pelanggan
Proses  analisis  ini  membandingkan  nilai  rata- rata  variabel  LRFM  dan  MLRFM  dari  masing- masing cluster dengan rata-rata keseluruhan. Simbol tanda panah ke atas (↑) dan tanda panah ke bawah (↓) digunakan untuk menunjukkan apakah nilai rata-rata skor  variabel  pada  suatu cluster lebih  tinggi  atau rendah dari total rata-rata skor yang ada [19].
Tabel 16. Pemetaan Tipe Segmen Pelanggan dengan LRFM
k Average
Skor L Average Skor R Average Skor F Average Skor M Tipe Segmen 1 0,253 (↓) 0,663 (↓) 0,250 (↓) 0,250 (↓) Uncertain lost customers 2 0,259 (↓) 1,0 (↓) 0,250 (↑) 0,250 (↓) Frequency churn customers 3 0,266 (↑) 1,25 (↑) 0,250 (↑) 0,251 (↑) High- value loyal customers
Dari Tabel 16 dapat diketahui  bahwa cluster 1 dan 2 termasuk ke dalam tipe lost customers dengan sub-tipe yang berbeda. Pada cluster 1, rata-rata skor L, R, F, dan M rendah jika dibandingkan dengan rata- rata  keseluruhan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa
pelanggan  pada cluster 1  jarang  melakukan pembelian  dalam  interval  waktu  sejak  pertama  kali hingga  terakhir  kali  dilakukannya  transaksi  oleh pelanggan  di  Toko Online X.  Adapun  jumlah  uang yang  dikeluarkan  pada  masa  lampau  juga  rendah, serta  pelanggan  ini  sudah  lama  tidak  melakukan transaksi. Kemudian, cluster 2 memiliki rata-rata skor L,  R,  dan  M  rendah  daripada  rata-rata  keseluruhan. Namun, rata-rata skor F pada cluster ini lebih tinggi daripada  rata-rata  F  keseluruhan.  Hasil ini menunjukkan  bahwa cluster 2  merupakan  golongan pelanggan  yang sering  melakukan transaksi di Toko Online X di masa lampau, namun jumlah uang yang dikeluarkan  tidak  besar  dan  baru-baru  ini  tidak melakukan transaksi kembali. Lanjut, pelanggan pada cluster 3  adalah  tipe  pelanggan  yang  loyal  karena rata-rata skor L, R, F, M berada di atas rata-rata skor keseluruhan. Pelanggan yang berada pada kelompok ini  adalah  pelanggan  yang  masih  setia  bertransaksi dengan Toko Online X sejak transaksi pertama dibuat hingga  saat  ini.  Pelanggan  ini  bertransaksi  dalam nominal  yang  besar  dan  baru-baru  ini  masih  aktif melakukan transaksi.
Tabel 17. Pemetaan Tipe Segmen Pelanggan dengan MLRFM
k Average Skor R Average Skor F Average Skor M Tipe Segmen 1 0,87519 (↓) 0,16521 (↓) 0,17047 (↓) Lost customers 2 1,31997 (↓) 0,25934 (↓) 0,26755 (↓) Lost customers 3 1,64996 (↑) 0,31674 (↑) 0,32701 (↑) Loyal customers
Kemudian,  Tabel  17  menunjukkan  bahwa  tipe pelanggan  di cluster 1  dan  2  juga  termasuk  sebagai lost customers karena memiliki rata-rata R, F, dan M yang rendah dari rata-rata keseluruhan. Hal ini berarti bahwa pelanggan tersebut sudah lama tidak kembali
melakukan  transaksi  di  Toko Online X.  Kemudian, pelanggan-pelanggan ini jarang melakukan transaksi di  masa  lampau  dan  hanya  menghabiskan  uangnya dengan  nominal  di  bawah  rata-rata.  Namun  jika cluster 1 dan cluster 2 dibandingkan, maka pelanggan pada cluster 2 masih lebih baik karena rata-rata skor yang lebih tinggi dari cluster 1. Beralih ke cluster 3, di  mana  pelanggan  pada  kelompok  ini  merupakan pelanggan  yang  loyal.  Pelanggan-pelanggan  ini masih aktif dan sering melakukan pembelian di Toko Online X hingga saat ini. Nominal yang dikeluarkan saat bertransaksi juga besar dan lebih tinggi daripada rata-rata skor keseluruhan.

## 3.7. Implementasi Sistem
Hasil  penelitian  ini  juga  diimplementasikan dalam bentuk website sehingga memudahkan pemilik dan tim penjualan Toko Online X untuk melihat hasil segmetasi  yang  dilakukan.  Bahasa  pemrograman yang  digunakan  adalah Python ,  HTML  dan  CSS, dengan  MySQL  sebagai  basis  data.  Aktor  yang berperan dalam sistem adalah admin.
Halaman  pembobotan  yang  ditunjukkan  oleh Gambar  4  merupakan  menu  yang  disediakan  agar admin  dapat  melakukan  penginputan  bobot  variabel LRFM  atau  MLRFM  sebelum  sistem  menjalankan model  analisis.  Selanjutnya,  data  pembobotan  yang telah diinputkan ke dalam database oleh admin akan ditampilkan  pada  halaman  data  simulasi  atau pembobotan  perhitungan  seperti  yang  ditunjukkan oleh Gambar 5. Jika ingin melihat hasil perhitungan dari model analisis pelanggan dan segmentasi, admin dapat menekan salah satu tombol yang tersedia pada kolom  hasil  sesuai  dengan  metode  yang  diinginkan. Gambar  6  merupakan  contoh  tampilan  hasil perhitungan segmentasi berdasarkan suatu data bobot yang dipilih admin.
Gambar 4. Halaman Pembobotan
Gambar 5. Halaman Daftar Bobot Simulasi Perhitungan
Gambar 6. Halaman Hasil Segmentasi Pelanggan

## 4. DISKUSI
Penelitian  ini  menghasilkan  segmen-segmen pelanggan  Toko Online X,  beserta  tipe  atau karakteristiknya  berdasarkan  kombinasi  LRFM dengan  RM  K-Means  dan  MLRFM  dengan  RM  K- Means. Sehingga hasil penelitian ini dapat membantu Toko Online X dalam mengenali pelanggan loyal dan potensial  berdasarkan  kombinasi  model  analisis pelanggan  dan cluster terbaik.  Berdasarkan  hasil perhitungan metode silhouette coefficient , kombinasi MLRFM dan RM K-Means memiliki nilai silhouette yang  lebih  baik  daripada  kombinasi  LRFM  dengan RM K-Means, yaitu sebesar 0,8609. Nilai silhouette dari  kombinasi  MLRFM  dan  RM  K-Means menunjukkan  bahwa cluster yang  dihasilkan  dapat dikategorikan sebagai strong classification . Kombinasi  MLRFM  dan  RM  K-Means membagi  pelanggan  Toko Online X  menjadi  tiga cluster ,  di  mana  pelanggan  pada cluster 1  dan  2 tergolong  sebagai lost  customer karena  simbol  skor RFM untuk kedua cluster adalah R↓ F↓ M↓. Namun, cluster 2 dapat dikatakan masih lebih unggul dengan rata-rata  skor  RFM  yang  lebih  tinggi  dari cluster 1.
Sedangkan,  pelanggan  yang  berada  di cluster 3 termasuk sebagai loyal customer dengan simbol skor RFM ditandai dengan R↑ F↑ M↑.
Selanjutnya,  penelitian  terdahulu  yang  juga melakukan  segmentasi  pelanggan  telah  ditemukan. Beberapa diantaranya:
a. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Widiyanto  dan Watanti  pada  2021  berjudul  ”Segmentasi
Pelanggan Berdasarkan
Analisis RFM Menggunakan  Algoritma  K-Means  Sebagai Dasar  Strategi  Pemasaran”  [10].  Penelitian tersebut  menyatakan  bahwa  tingkat  akurasi cluster yang dihasilkan menggunakan algoritma K-Means sudah baik. Namun, pengujian hanya dilakukan  berdasarkan  wawancara  atau User Acceptance Test (UAT).
b. Penelitian dengan judul ” E-Commerce
Customer Segmentation Using K-Means Algorithm  and  Length,  Recency,  Frequency, Monetary Model ” oleh Siagian et al . pada 2021. Hasil  penelitian  tersebut  menggolongkan  tipe pelanggan  untuk  setiap cluster yang  terbentuk berdasarkan  algoritma  K-Means  tradisional dengan  menggunakan  LRFM Index [11].
Namun,  akurasi cluster yang  dihasilkan  pada penelitian ini tidak diketahui.
c. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh  Adilla et al .  pada  2022  dengan  judul  ”Implementasi  K-
Means Clustering  Analysis untuk  Menentukan Hambatan  Pembelajaran  Daring  pada  Siswa
Studi Kasus: SMP Swasta Yapendak Tinjowan”. Penelitian tersebut membantu objek penelitian dalam menentukan siswa-siswa yang memiliki hambatan selama pembelajaran daring sehingga  dapat  diberi  perlakuan  khusus  [12]. Namun, jumlah cluster masih ditentukan secara manual  dan  tingkat  akurasi cluster yang dihasilkan juga tidak diketahui.
Berdasarkan penjabaran di atas, dapat dikatakan bahwa  penelitian  ini  mampu  menjawab  kekurangan pada  penelitian  sebelumnya  dengan  mengetahui jumlah cluster optimal  melalui  metode elbow dan tingkat akurasi cluster yang dihasilkan secara objektif berdasarkan
nilai silhouette coefficient . Pengembangan  baru  dari  model  analisis  pelanggan dan  metode clustering yang  digunakan  pada penelitian  ini  telah  disesuaikan  dengan  kebutuhan Toko Online X, di mana kombinasi MLRFM dan RM K-Means  lebih  cocok  untuk  mengidentifikasi loyalitas  pelanggan  berdasarkan  pembagian  periode waktu transaksi Toko Online X karena tingkat akurasi yang dihasilkan lebih tinggi.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  peneltian  ini,  kesimpulan  yang dapat  ditarik  adalah  hasil  segmentasi  kombinasi MLRFM  dengan  RM  K-Means  lebih  baik  dalam membantu Toko Online X mengidentifikasi pelanggan  loyal  dan  potensial.  Kombinasi  tersebut menghasilkan  tiga cluster dengan cluster 1  dengan 1,427  pelanggan  dan cluster 2  yang  memiliki  912 pelanggan  merupakan  kelompok lost  customer (pelanggan  yang  hilang)  karena  simbol  skor  RFM yang dimiliki adalah R↓ F↓ M↓. Sedangkan, cluster 3 terdiri dari 2,053 pelanggan  yang  memiliki  loyalitas tinggi  dengan  ditunjukkan  oleh  simbol  R↑  F↑  M↑. Selain  itu, website segmentasi  pelanggan  dibangun secara  khusus  untuk  Toko Online X  agar memudahkan  perusahaan  dalam memasukkan, melihat  visual,  dan  menyimpan  data,  serta  hasil segmentasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Premana,  G.  Fitralisma,  A.  Yulianto,  M. B. Zaman, and  M. A.  Wiryo,  “Pemanfaatan Teknologi  Informasi  Pada  Pertumbuhan Ekonomi Dalam Era Disrupsi 4.0”, J. of Eco. and Manag. (JECMA) , vol. 2, no. 2, pp. 1–6, Aug. 2020, doi: 10.46772/jecma.v1i01.219.
[2] N.  Nofiyanti  and  G.  Wiwoho,  “Pengaruh Perceived  Usefulness  dan  Perceived  Value Terhadap  Online  Repurchase  Intention  pada
Marketplace Shopee di Kecamatan Kebumen
dengan Customer Satisfaction sebagai
Variabel  Intervening”, J.  Ilmiah  Mahasiswa Manaj. Bis. dan Akun. (JIMMBA) , vol. 2, no.
2, pp. 281-290, Apr. 2020, doi: 10.32639/jimmba.v2i2.477.
[3] M.  A.  Rizaty,  "Transaksi  e-Commerce  RI Tak Capai Target pada 2022," Dataindonesia, Jan.  24,  2023.  Accessed:  Oct.  5,  2023. [Online]. Available: https://dataindonesia.id/digital/detail/transak si-ecommerce-ri-tak-capai-target-pada-2022. [4] I. Tzavlopoulos, K. Gotzamani, A.
Andronikidis, and C. Vassiliadis,
"Determining  The  Impact  of  E-Commerce Quality  on  Customers  Perceived  Risk, Satisfaction,  Value  and  Loyalty," Inter  J.  of Quality  and  Service  Sci. ,  vol.  11,  no.  4,  pp. 576-587,  Dec.  2019,  doi:  10.1108/ijqss-03- 2019-0047.
[5] P.  Rita,  T.  Oliveira,  and  A  Farisa,  "The Impact  of  E-Service  Quality  and  Customer
Satisfaction on Customer Behavior in Online Shopping", Heliyon , vol. 5, no. 10, pp. 1-14, Oct. 2019, doi: 10.1016/j.heliyon.2019.e02690.
[6] Y.  F.  Rahardian  and  B.  Syairudin,
"Segmentation  Analysis  of  Students  in  X
Course with RFM Model and Clustering," J. Sos.  Hum.  (JSH), vol.  0,  no.  1,  pp.  59-79, Aug. 2020, doi: 10.12962/j24433527.v0i1.6776.
[7] S.  Monalisa,  P.  Nadya,  and  R.  Novita,
"Analysis  for  Customer  Lifetime  Value Categorization with RFM Model,"  in Procs. Comp.  Sci., 2019,  pp.  834-840,  doi: 10.1016/j.procs.2019.11.190.
[8] R.  Pradhan,  "Customer  Segmentation  Using Clustering  Approach  Based  on  RFM Analysis," in Inter. Conference on Infor. Sys. and Comp. Networks (ISCON) , 2021, pp. 1-5, doi: 10.1109/ISCON52037.2021.9702482.
[9] A.  A.  D.  Sulistyawati  and  M.  Sadikin, "Penerapan  Algoritma  K-Medoids  Untuk Menentukan  Segmentasi  Pelanggan," J.  Sis. Infor. (SISTEMASI) , vol. 10, no. 3, pp. 516- 526, Sept. 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1332. [10] A.  Widiyanto  and  A.  Witanti,  "Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Analisis RFM Menggunakan  Algoritma  K-Means  Sebagai Dasar  Strategi  Pemasaran  (Studi  Kasus  PT Coversuper Indonesia Global)," Konvergensi Tek. dan Sis. Infor (Konstelasi) , vol. 1, no. 1, pp. 204-215, Apr. 2021, doi:
10.24002/konstelasi.v1i1.4293.
[11] R.  Siagian,  P.  Sirait,  and  A.  Halima,  "E- Commerce Customer Segmentation Using K- Means  Algorithm  And  Length,  Recency,
Frequency,  Monetary  Model," J.  of  Inform. and  Telecomm.  Engineering  (JITE), vol.  5, no. 1, pp. 21-39, Jul. 2021, doi: 10.31289/jite.v5i1.5182.
[12] D. Adillah, N. Manurung, and A. Dermawan. "Implementation  of  K-Means  Clustering Analysis  to  Determine  Barriers  to  Online Learning  Case  Study:  Swasta  Yapendak Tinjowan  Junior  High  School," J.  Tek. Inform.  (JUTIF), vol.  3,  no.  3,  pp.  519-525,
Jun. 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.3.188.
[13] R.  Rahmadianti,  A.  Dhini,  and  E.  Laoh, "Estimating  Customer  Lifetime  Value  using LRFM Model in Pharmaceutical and Medical Device Distribution Company," in Inter. Con. on ICT for Smart Society (ICISS) , 2020,  doi: 10.1109/iciss50791.2020.9307592.
[14] A. Handojo, N. Pujawan, B. Santosa, and M. L.  Singgih,  "A  Multi  Layer  Recency Frequency  Monetary  Method  For  Customer
Priority Segmentation in Online
Transaction," Cogent  Engineering ,  vol.  10, no. 1, pp. 1-19, Jan. 2023, doi: 10.1080/23311916.2022.2162679.
[15] A.  J.  Christy,  A.  Umamakeswari,  L. Priyatharsini, and A. Neyaa, "RFM Ranking –  An  Effective  Approach  to  Customer Segmentation," J.  of  King  Saud  Univ. ,  vol. 33,  no.  10,  pp.  1251-1257,  Sept.  2018,  doi: 10.1016/j.jksuci.2018.09.004.
[16] S. H. Chao, M. K. Chen, and H. H. Wu, "An LRFM Model to Analyze Outpatient Loyalty From  a  Medical  Center  in  Taiwan," SAGE Open ,  vol.  11,  no.  3,  Jul.  2021,  doi:
10.1177/21582440211031899.
[17] M.  Nishom,    "Perbandingan      Akurasi Euclidean   Distance,   Minkowski   Distance, dan      Manhattan  Distance    Pada   Algoritma K-Means  Clustering  Berbasis  Chi-Square," J.  Infor.:  J. Pengembangan IT (JPIT) , vol. 4,  no.  1,  pp.  20-24,  Jan.  2019,  doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253.
[18] P. M. Hasugian, B. Sinaga, J. Manurung, and S. A. Al Hashim, "Best Cluster Optimization with  Combination  of  K-Means  Algorithm
And Elbow Method Towards Rice
Production  Status  Determination,". Inter.  J. Of Artif. Intel. (IJAIR), vol. 5, no. 1, pp. 102- 110, Jun. 2021, doi: 10.29099/ijair.v6i1.232.
[19] E. Umargono, J. E. Suseno, and V. Gunawan,
"K-Means Clustering Optimization Using the Elbow Method and Early Centroid Determination  Based  on  Mean  and  Median Formula,"  in Proceedings  of  the  2nd  Inter. Seminar on Sci. and Tech. , 2019, vol. 474, pp. 121-129, doi: 10.2991/assehr.k.201010.019.
[20] H.B. Tambunan, D. H. Barus, J. Hartono, A.
S. Alam, D. A. Nugraha, and H. H. H. Usman, "Electrical  Peak  Load  Clustering  Analysis Using  K-Means  Algorithm  and  Silhouette Coefficient,"  in Inter.  Conference  on  Tech. and  Policy  in  Energy  and  Electric  Power (ICT-PEP) , 2020, doi: 10.1109/ict- pep50916.2020.9249773.
[21] I. Pauletic, L. N. Prskalo, and M. B. Bakaric,
"An Overview of Clustering Models with an Application  to  Document  Clustering,"  in
Inter. Convention on Infor. and Communication  Tech.,  Electronics  and Microelectronic  (MIPRO), (Croatia) , 2019, doi: 10.23919/mipro.2019.8756868.
[22] S. H. Ha and S. C. Park, "Application of Data Mining  Tools  To  Hotel  Data  Mart  on  The Intranet Fordatabase Marketing," Expert Syst. Appl. , vol. 15, pp. 1–13, 1998.
[23] T,  Juhari  and  A.  Juarna,  "Implementation Rfm Analysis Model For Customer Segmentation Using The K-Means Algorithm Case Study XYZ Online Bookstore," Explore , vol. 12, no. 1, pp. 107- 118, 2022, doi: 10.35200/explore.v12i1.548.
[24] L. Kaufman and P. J. Rousseeuw, in Finding Groups  in  Data  an  Introduction  to  Cluster Analysis , 1st ed. Hoboken, New Jersey, U.S.: John Wiley & Sons Inc. Publication, 1990. . Accessed: Sept. 28, 2023. [Online].
Available: 10.1002/9780470316801.