Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)

## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS UNTUK PENENTUAN REWARD PELANGGAN
(Studi Kasus: UD. Penyubur Tani)
Sari Indah, Fati Gratianus Nafiri Larosa * , Yolanda Y. P. Rumapea Sistem Informasi, Universitas Methodist Indonesia, Medan, Indonesia Email: fatignlarosa@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol7No2.pp201-207

## ABSTRACT
UD. Penyubur Tani is a trading business that sells various kinds of needs for farmers in running their business in agriculture  such  as  fertilizers,  pesticides,  seeds,  and  others.  UD.  Penyubur  Tani  wants  to  increase  customer loyalty by giving rewards in the form of discounts so that its business is increasingly trusted and increasing, but in giving rewards to customers is still not effective, because UD. Penyubur Tani has difficulty in calculating one by one which customers whose frequency of purchases and total purchase price are most in the category of very loyal and loyal. Therefore, an application is needed to classify customers so that in determining strategies in building loyalty on target. By using the concept of CRM and the K-Means method, the results obtained from data processing are able to group customers who must be prioritized and can determine which customers deserve a reward. From 100 customer data, the K-Means Clustering method succeeded in grouping very loyal criteria by 8%, loyal 34% and potential by 58%.
Keyword: CRM, K-Means, Loyal.

## ABSTRAK
UD. Penyubur Tani merupakan sebuah usaha dagang yang menjual berbagai macam kebutuhan untuk petani dalam menjalankan usahanya di bidang pertanian seperti pupuk, pestisida, bibit, dan lain-lain. UD. Penyubur Tani ingin meningkatkan loyalitas pelanggan dengan memberikan reward berupa diskon agar usahanya semakin dipercaya  dan  semakin  meningkat,  namun  dalam  pemberian  reward  kepada  pelanggan  masih  kurang  efektif, karena UD. Penyubur Tani kesulitan dalam menghitung satu persatu pelanggan mana yang frekuensi pembelian dan total harga belanjanya yang paling masuk kategori sangat loyal dan loyal. Oleh karena itu diperlukan sebuah aplikasi  untuk  mengelompokkan  pelanggan  sehingga  dalam  menentukan  strategi  dalam  membangun  loyalitas tepat  sasaran.  Dengan  menggunakan  konsep  CRM  dan  metode  K-Means  maka  hasil  yang  diperoleh  dari pengolahan  data  mampu  mengelompokkan  pelanggan  yang  harus  diprioritaskan  dan  dapat  menentukan pelanggan  mana  yang  pantas  mendapatkan  reward.  Dari  100  data  pelanggan,  metode  K-Means  Clustering berhasil mengelompokkan kriteria sangat loyal sebesar 8%, loyal 34% dan potensial sebesar 58%. Kata Kunci: CRM, K-Means, Loyal.

## PENDAHULUAN
Sistem Informasi (SI) turut berkembang sejalan dengan perkembangan peradaban manusia. Perkembangan  SI  tidak  hanya  mempengaruhi  dunia bisnis,  tetapi  juga  bidang-bidang  lain,  seperti kesehatan, pendidikan, dan pemerintahan. UD.Penyubur  Tani  merupakan  sebuah  usaha  dagang bergerak  dibidang  pertanian  yang  menjual  berbagai macam kebutuhan petani seperti pupuk, pestisida, bibit, dan  lain  sebagainya.  UD.  Penyubur  Tani  ingin meningkatkan loyalitas pelanggan dengan memberikan reward berupa diskon agar usahanya semakin dipercaya dan  semakin  meningkat,  namun  dalam  meningkatkan hubungannya  dengan  pelanggan  sangatlah  terbatas,
dikarenakan  banyaknya  pelanggan  yang  datang membeli  sehingga  dalam  memberi  reward  kepada pelanggan masih kurang efektif, karena UD. Penyubur Tani  kesulitan  dalam  menghitung  satu  persatu pelanggan  mana  yang  frekuensi  pembelian  dan  total harga  belanjanya  yang  paling  loyal.  Oleh  karena  itu diperlukan  sebuah  strategi  untuk  menentukan pelanggan  loyal  yang  tepat  sasaran.  Dengan menggunakan  konsep  CRM  ( Customer  Relationship Management )  dan  metode  K-Means  hasil  yang diperoleh  dari  pengolahan  data  mampu  memberikan suatu informasi penting bagi UD. Penyubur Tani untuk mengelompokkan pelanggan yang harus diprioritaskan.
CRM  adalah  suatu  strategi  bisnis  yang mengintegrasikan  proses  dan  fungsi  internal  dengan eksternal  untuk  untuk  menciptakan  nilai  dan memanjakan  pelanggan  serta  menciptakan  keadaan win-win situation (Zakaria & Marlia, 2019). Mengacu dari  penelitian  yang  berjudul  Segmentasi  Pelanggan Menggunakan  Algoritma  K-Means  untuk  CRM  Pada Hijab Miulan menghasilkan pelanggan mana saja yang layak diberikan loyalitas dan reward berupa potongan harga  karena  pelanggan  yang  masuk  dalam  kategori pelanggan  yang  loyal  (Wulandari,  2018).  Loyalitas adalah  kesetiaan  pelanggan  yang  ditunjukkan  dengan sikap positif seperti melakukan peningkatan pembelian ulang  dan  teratur,  serta  keyakinan  untuk  tidak berpindah  ke  produk  pesaing  (Ratnasari,  Nursehah, Ghina, & Yusuf, 2021).  Berdasarkan ini sistem yang akan  diterapkan  dapat  memilih  pelanggan  mana  saja yang loyal dan pantas mendapatkan reward sesuai dari kuantitas  pembelian  dan  total  harga  yang  dibeli  pada periode tertentu (Ermanto, 2020), (Maryana, 2020).

## KAJIAN LITERATUR CRM dan Loyalitas Pelanggan
Customer  Relationship  Management  ( CRM ) merupakan  strategi  bisnis  yang  memaksimalkan keuntungan,  pendapatan  dan  kepuasan  pelanggan dengan  mengorganisir  seputar  segmen  pelanggan, mempersingkat  tindakan  yang  memuaskan  pelanggan dan  mewujudkan  proses-proses  yang  berpusat  pada pelanggan (Buttle & Maklan, 2015).
Tabel 1. Tipe CRM Tipe CRM Karakteristik Dominan Strategic Strategi bisnis inti yang berpusat pada pelanggan yang bertujuan memenangkan  dan  mempertahankan pelanggan yang memberi keuntungan. Operational  Fokus  pada  otomatisasi  proses  yang
dihadapi pelanggan seperti penjualan, pemasaran dan layanan pelanggan.
Analytical Organisasi mengubah data-data yang terkait  pelanggan  menjadi  wawasan atau pengetahuan yang dapat
ditindaklanjuti untuk tujuan strategis atau taktis
Menurut  Gartner  Inc,  perusahaan  yang  jadi pelopor  atau  pemimpin  dalam  riset  TI  dan  penasehat TI, dengan 1.450 analis dan konsultan pada 85 negara, mempersembahkan  model  kompetensi  CRM  Gartner (lihat Tabel 2 berikut).
Tabel 2. Model Kompetensi CRM Gartner
1.CRM Vision: Leadership, Social Worth, Value Propostion 2.CRM Strategy: Objectives, Segments, Effective Interaction 3.Value Customer Experience
Understand Requirements Monitor Expectations Satisfaction vs Competition Collbaration and Feedback 4.Organizational Collaboration Culture and Structure Customer Understanding People: Skills, Competencies
Employee Communications Partners and Suppliers 5.CRM  Processes:  Customer  Life  Cycle,  Knowledge Management
6.CRM  Information:  Data,  Analysis,  One  View  Accors Channels
7.CRM Technology: Applications, Architecture, Insfrastructure 8.CRM  Metrics:  Cost  to  Serve,  Satisfaction,  Loyalty,  Social Costs
Salah  satu  pengukuran  CRM  adalah Loyalty (Kesetiaan), yang bisa dilihat pada Tabel 3 berikut
Tabel 3. Perjalanan Pelanggan Suspect Apakah pelanggan potensial memenuhi target profil pasar? Prospect  Pelanggan memenuhi profil target pasar dan sedang dilakukan pendekatan untuk pertama kali. First- time customer Pelanggan membeli pertama kali. Repeat customer Pelanggan melakukan pembelian tambahan. Tawaran Penawaran memainkan peran kecil dalam portofolio pelanggan. Majority customer Pelanggan  memilih  suatu  perusahaan sebagai  pemasok  pilihan.  Perusahaan menempati posisi yang signifikan dalam portofolio pelanggan.
Loyal customer
Pelanggan  menolak  beralih  pemasok dan  memiliki  sikap  positif  yang  kuat terhadap perusahaan. Advocat Pelanggan  menghasilkan  pendapatan referensi tambahan melalui ungkapan/kata-kata positif dari mulut ke mulut
Bisa dikatakan bahwa kesetiaan pelanggan atau loyalitas  pelanggan  diperlihatkan  dengan  beberapa “ behaviour ”  seperti  adanya  peningkatan  pembelian berulang  bahkan  teratur,  juga  adanya  keinginan pelanggan  memberi  rekomendasi  atau  saran  kepada orang lain akan suatu produk. Tidak kalah pentingnya juga  keyakinan  pelanggan  untuk  tidak  berpindah  ke
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
ISSN: 2620-4339 (media online)
produk  yang  dihasilkan  oleh  pesaing  (Zakaria  & Marlia, 2019).
Data Mining dan K-Means Data Mining Customer Relationship
Management  (CRM)  merupakan  strategi  bisnis  yang memaksimalkan keuntungan, pendapatan dan kepuasan pelanggan  dengan  mengorganisir  seputar  segmen pelanggan, mempersingkat tindakan yang memuaskan pelanggan  dan  mewujudkan  proses-proses  yang berpusat pada pelanggan.
Segmentasi pasar merupakan model pemasaran sering dipergunakan perusahaan untuk alokasi sumber daya yang efisien. Segmentasi pasar membagi populasi pelanggan menjadi sub-populasi – segmen pelanggan. Pelanggan  dalam  suatu  segmen  memiliki  kesamaan dalam produk dan layanan, serta pelanggan di seluruh segmen  berbeda  dalam  produk  dan  layanan. Implementasi model segmentasi pasar memungkinkan secara  efektif  penerapan  sumber  daya  dengan menargetkan  pelanggan  dalam  segmen.  Metode tradisional  dan  populer  adalah K-Means  Clustering (Ratner, 2017).
Pengelompokan  K-Means  menghasilkan  k kelompok ( cluster ) yang saling eksklusif dengan jarak yang dihitung dari satu atau lebih variabel kuantitatif (Xs).  Setiap  pengamatan  merupakan  milik  satu  dan hanya satu kelompok. Karena jumlah kelompok k tidak diketahui, model dibuat sebanyak mungkin kelompok yang  diinginkan.  Prosedur  K-Means  menggunakan jarak  Euclidean  (perhitungan  kuadrat-terkecil)  yang menghasilkan rata-rata pengelompokan. Jika kelompok ada,  maka  semua  jarak  antar  pengamatan  dalam  satu kelompok  lebih  kecil  dari  semua  jarak  antar pengamatan dalam kelompok yang berbeda kelompok. Algoritma  K-Means  adalah  bersifat  heuristik  dengan langkah-langkah sebagai berikut:
• Pilih secara bervariatif titik-titik acak dalam ruang X-pengamatan
• Titik-titik  ini  mewakili  rata-rata  pengelompokan awal
• Tetapkan  setiap  pengamatan  ke  kelompok  yang rata-ratanya paling dekat dengan pengamatan
• Ketika semua pengamatan telah ditetapkan, hitung ulang rata-rata k
• Ulangi lagi langkah ke 2 dan ke 3, hingga rata-rata k stabil
K-Means sebagai salah satu metode
pengelompokan data sekatan ( non-hierarchy ), berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk kelompok  sebanyak  dua  atau  lebih.  Partisi  data  yang
berkaraktristik  sama  dimasukkan  ke  dalam  suatu kelompok  yang  sama  dan  data  yang  berkarakteristik berbeda  dimasukkan  ke  dalam  kelompok  yang  lain. Tujuannya adalah untuk meminimalisir fungsi objektif yang  diset  dalam  proses  pengelompokan,  yang umumnya  berusaha  meminimalkan  variasi  di  dalam suatu  kelompok  dan  memaksimalkan  variasi  antar kelompok (Dinata, Hasdyna, & Azizah, 2020), (Luis & Moncayo, 2017).
Pengelompokan  K-Means  adalah  sebagai  berikut (Handoko, Tri, & Handayani, 2020) :
• Tentukan jumlah kelompok
• Alokasikan data ke dalam kelompok secara acak
• Hitung  pusat  kelompok  (sentroid/rata-rata)  dari data yang ada di masing-masing kelompok
• Alokasikan  masing-masing  data  ke  sentroid terdekat  kembali  ke  3,  jika  masih  ada  data  yang berpindah-pindah  kelompok,  atau  jika  ada perubahan nilai sentroid di atas nilai ambang yang ditentukan,  atau  jika  perubahan  nilai  pada  fungsi objektif yang digunakan masih di atas nilai ambang yang ditentukan.
Metode  ini  menggunakan  Pengukuran  jarak pada  ruang  jarak  ( distance  space ).  Formula  metode Euclidean  dapat  dilihat  di  bawah  ini    (Noor,  Sari,  & Sukestiyarno, 2021):
𝑑 !" =    $∑(𝑥𝑖 − 𝜇𝑗) # ……………(1)
Dimana:
d_ij = jarak antara objek antara objek i dan j xi = data kriteria μj
= centroid pada cluster ke=js

## METODOLOGI PENELITIAN
Pengumpulan  data  diperoleh  langsung  dari objek penelitian (data primer) pada UD Penyubur Tani, Desa  Cinta  Makmur,  Kecamatan  Babul  Makmur, Kabupaten Aceh Tenggara, yang dipimpin oleh Bapak Ganda  Lyani  Siregar.  UD  Penyubur  Tani  memasok berbagai jenis pupuk, racun hama, bibit dan sebagainya ke  sekitar  50  toko,  baik  di  dalam  maupun  di  luar Kabupaten  Aceh  Tenggara.  Pada  penelitian  ini menggunakan 100 Data Real dan 2000 Data Simulasi untuk  sebagai  perbandingan  antara  data  yang  kecil dengan data besar agar menghasilkan penhelompokan yang akurat.
Proses pemesanan di UD Penyubur Tani adalah sebagai berikut:
• Pembeli memilih produk yang dibeli lalu diletakkan di meja kasir
• Kasir menghitung total pembayaran
• Pembeli melakukan pembayaran
• Kasir mencetak nota pembelian
• Kasir  menyerahkan  nota  pembelian  (yang  warna putih)  beserta  produk  yang  telah  dibayar  kepada pembeli
Berikut ini adalah flowmap sistem yang sedang berjalan  di  UD  Penyubur  Tani  seperti  tertera  pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowmap Sistem Sedang Berjalan
Setelah  berdiskusi  panjang,  saling  bertukar pikiran  dan  memberi  masukan,  maka  Sistem  Usulan pada UD. Penyubur Tani, dibuat dalam bentuk Aplikasi dengan  pendekatan  CRM,  dengan  ketentuan  sebagai berikut:
• Memberi  diskon  10%  kepada  pelanggan  yang sangat loyal dan diskon 5% kepada pelanggan yang loyal.
• Berbagai promo menarik diberikan melalui aplikasi dan  email  pelanggan  setiap  bulan  dengan  diskon tertentuk
Berikut  ini  adalah  flowmap  sistem  usulan seperti yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowmap Sistem Usulan
Flowchart  penggunaan  algoritma  K-Means dibuat seperti yang tertera pada Gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Flowchart Algoritma K-Means

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setiap  iterasi  menghasilkan  pusat  cluster  baru dimana jumlah total setiap ferkuensi dibagikan dengan total pelanggan C1, C2 dan C3 untuk dapat menentukan frekuensi  baru,  dan  jumlah  total  volume  uang  dari C1,C2  dan  C3  dibagikan  dengan  jumlah  total pelanggan C1, C2, dan C3 seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Iterasi ke-6
Berikut  ini  merupakan  hasil  akhir  dari pengelompokan pelanggan, dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.
Gambar 5. Iterasi ke-7
Setelah  melakukan  perhitungan,  kemudian ditentukan total jumlah pelanggan, total volume uang, dan total frekuensi yang dikelompokkan dalam C1, C2 dan C3. Hasil terakhir pada iterasi ke-7 data pada iterasi ke-6  dengan  iterasi  ke-7  tidak  berubah,  maka  hasil sudah sesuai dengan pengelompokan cluster.
Hasil dari pengelompokan tersebut dapat dilihat pada Tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Hasil Iterasi ke 7
TP C1 TP C2 TP C3 Total Vol Uang C1 Total Vol Uang C2 Total Vol Uang C3 F C1 F C2 F C3 8  34  58 253.000.370  312.348.750 93.504.700  25  238  370

## TP: Total Pelanggan
F  :  Frekuensi
Setelah melakukan perhitungan dan hasil sudah sesuai  dan  tidak  berubah  maka  selanjutnya  akan dikelompokkan  sesuai  dengan  kriteria  yang  sudah ditentukan,  maka  pelanggan  yang  termasuk  sangat loyal terdapat 8 pelanggan, pelanggan loyal terdapat 34 pelanggan,  dan  pelanggan  potensial  terdapat  58 pelanggan, pengelompokan tersebut dapat dilihat pada Tabel 5.
Lalu  dilakukan  simulasi  dengan  2000  data, kemudian hasilnya yang termasuk sangat loyal terdapat 179 (8.95%) pelanggan, loyal 676 (33.8%) pelanggan dan potensial terdapat 1145 (57.25 %) pelanggan.
Tabel 5 Hasil Pengelompokan Pelanggan
No Nama Pelanggan Kategori 1 UD.Usaha Tani Sangat Loyal 2 UD.Alga Tani Sangat Loyal 3 UD.Agron Tani Sangat Loyal 4 UD.Rehmulia Sangat Loyal 5 UD.Fawas Tani Sangat Loyal 6 UD.Ledy Sangat Loyal 7 UD.Lambue Tani Sangat Loyal 8 UD.Abang Adik Sangat Loyal 9 Musri Sekedang Loyal 10 UD. Aditia Tani Loyal 11 Marlin Silitonga Loyal 12 CV. Ganda Tani Loyal 13 OP.Sinta Br.Siregar Loyal 14 UD.Rimsyah Loyal 15 UD.Hafis Tani Loyal 16 UD.Arma Jaya Loyal 17 UD.Subur Tani Loyal 18 UD.Khabib Tani Loyal 19 CV.Rian Tani Loyal 20 UD.Aisah Tani Loyal 21 Aris Imanuel Siregar Loyal 22 Rotlan Simanjuntak Loyal 23 Erpan Yudha Saragih Loyal 24 Lamhot Sinaga Loyal
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
25 UD.Rizky Tani Loyal 26 UD.Cahaya Tani Loyal 27 UD.Safari Tani Loyal 28 UD.Anaya Tani Loyal 29 UD.Tani Mandiri Loyal 30 UD.Kamsia Tani Loyal 31 Kristina Sidabutar Loyal 32 Nining aminarsih Loyal 33 Desi Panjaitan Loyal 34 Melda Sulastri Siagian Loyal 35 Debora Panjaitan Loyal 36 UD.Pancur Jawi Loyal 37 UD.Jaya Miko Loyal 38 UD.Berkah Tani Loyal 39 UD.AAN Tani Loyal 40 UD.Ulfa Tani Loyal 41 UD.HP Loyal 42 Parulian Siregar Loyal 43 Andika Simare-Mare Potensial 44 Reitama Marito Sihite Potensial 45 UD.Marito Tani Potensial 46 Meliana Jauhari Potensial 47 UD.CANTIK Potensial 48 Dame Mariana Potensial 49 Binsar Simamora Potensial 50 Bungaran Marihat Panjaitan Potensial 51 Indra Hasiholan Simatupang Potensial 52 Atio Leonando Panjaitan Potensial 53 Marcel Sidabutar Potensial 54 Tiwi Mutiara Selian Potensial 55 Irfansyah Ginting Potensial 56 Edy Simanjuntak Potensial 57 Toni Simaanjuntak Potensial 58 Dedi Anto Sembiring Potensial 59 Melda Simanjuntak Potensial 60 Gamel Siregar Potensial 61 Rohman Potensial 62 Hasudungan Sihombing Potensial 63 Preddy Mulia Potensial 64 UD.Ahmad Tani Potensial 65 UD.Boy Nanda Potensial 66 UD.Patrecia Tani Potensial 67 UD.Sinar Jaya Potensial 68 UD.Rahmat Tani Potensial 69 UD.Kamsia Tani Potensial 70 UD.Jevori Tani Potensial 71 UD.Najua Tani Potensial 72 Ana Situmorang Potensial 73 Nunut Panjaitan Potensial 74 Rahmat Tanjung Potensial 75 Pinus Sitompul Potensial 76 Oktober Silitonga Potensial 77 Benni Sihombing Potensial 78 Debora Manullang Potensial 79 Natalia Bagariang Potensial 80 Afriadi Potensial 81 Melisa Potensial 82 Dina Selian Potensial 83 Juniar Panjaitan Potensial 84 Yenni Panjaitan Potensial 85 Tiara Sianturi Potensial 86 Idris Putra Situmorang Potensial 87 Rasma Pasaribu Potensial 88 Veronika Panjaitan Potensial
89 UD.Pathir Tani Potensial 90 UD.Azhari Tani Potensial 91 UD.Serasi Tani Potensial 92 UD.Anaya Tani Potensial 93 UD.Marapa Tani Potensial 94 Erna Sari Simanjuntak Potensial 95 Donal Aruan Potensial 96 Ben Sinulingga Potensial 97 Ayub Ibrahim Potensial 98 Susi Sitorus Potensial 99 Elisdawati Siagian Potensial 100 Parlindungan Simanjuntak Potensial
Tampilan  Halaman  Utama  aplikasi  yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6. Tampilan Halaman Utama
Gambar  7  di  bawah  ini  merupakan  Tampilan Login untuk Administrator UD.Penyubur Tani.
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
Berikut  adalah  gambaran  Tampilan  Login Pelanggan seperti yang tertera pada Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Login Pelanggan
Berikut ini merupakan gambar hasil pemberian reward  berupa  diskon  kepada  pelanggan  yang  Loyal, sehingga  pelanggan  UD.Agron  Tani  mendapatkan diskon 10% seperti tertera pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Login Pelanggan

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pembangunan  aplikasi  Penerapan Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means  dapat disimpulkan  bahwa  pelanggan  yang  termasuk  dalam kategori  Sangat  Loyal  adalah  8%,  Loyal  34%  dan Potensial  58%.  Adanya  pendekatan  CRM  dalam pemberian reward berupa  diskon  kepada  pelanggan dapat membantu UD.Penyubur Tani dalam memberikan pelayanan yang lebih baik kepada setiap pelanggan, sehingga pelanggan merasa puas dan loyal pada perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Buttle, F., & Maklan, S. (2015). Customer Relationship Management, Concept and Technologies, Third Edition . Dinata, R. K., Hasdyna, N., & Azizah, N. (2020). Analisis K-Means Clustering pada Data Sepeda Motor. Informatics Journal , 5 (1), 10–17. Ermanto. (2020). Penerapan Data Mining Untuk
Klasifikasi Pandemi Covid-19 Di Indonesia Dengan Algoritma Naïve Bayes. Sigma – Jurnal Teknologi Pelita Bangsa , 10 (4), 26–32. Handoko, S., Tri, E., & Handayani, E. (2020). Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-Means Clustering. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa , 25 (1),
76–88.
Luis, F., & Moncayo, G. (2017). Strategi Customer Relationship Menegement Untuk Meningkatkan Loyalitas Pelanggan Dan Volume Penjualan Menggunakan Teknik Clustering K-Means. Maryana. (2020). Penerapan Metode Clustering Dengan Algoritma K-Means Untuk Segmentasi Pelanggan Pada CV. Sinar Surya. Inti Nusa Mandiri , 13 (1), 39–44. Noor, D., Sari, P., & Sukestiyarno, Y. L. (2021). Analisis Cluster dengan Metode K-Means pada Persebaran Kasus COVID-19 Berdasarkan Provinsi di Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Matematika , 4 (1), 602–610. Ratnasari, D., Nursehah, I., Ghina, M. M., & Yusuf,
A. (2021). Pengaruh e-crm dan kepuasan pelanggan terhadap loyalitas pelanggan matahari departement store karawang The effect of e-crm and customer satisfaction on customer loyalty of matahari department store karawang. FORUM EKONOMI , 23 (1), 164–171. Ratner, B. (2017). Statistical and machine-learning data mining: Techniques for better predictive modeling and analysis of big data, third edition . Statistical and Machine-Learning Data Mining: Techniques for Better Predictive Modeling and Analysis of Big Data, Third Edition . https://doi.org/10.1201/9781315156316 Wulandari, G. F. (2018). Segmantasi Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Customer Relationship Management ( CRM ) Pada Hijab Miulan. Industrial Marketing Management , I (segmentasi pelanggan), 7. Zakaria, H., & Marlia, A. E. (2019). Perancangan Sistem Informasi Customer Relationship Management ( CRM ) untuk Meningkatkan Loyalitas dan Pelayanan Customers Berbasis Web dengan Model Waterfall. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Aplikasi , 2 (2), 66–72.