## ANALISIS SEGMENTASI PELANGGAN BERBASIS MODEL RECENCY FREQUENCY DAN MONETARY (RFM) MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Panji Indra Pangestu 1* , Teguh Iman Hermanto 2 , Dede Irmayanti 3
1,2,3 Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana; Jl. Cikopak No.53, Sadang, Purwakarta, Jawa Barat 41151, Telp. (0264) 214952
Riwayat artikel: Received: 21 Juli 2023 Accepted: 25 Agustus 2023 Published: 11 September 2023

## Keywords:
RFM, Segmentasi Pelanggan, K-Means, Silhouette Coefficient.
Corespondent Email: panjiindra85@wastukancana. ac.id
Abstrak. Perkembangan bisnis saat ini berkembang dengan sangat pesat, Dengan adanya perkembangan teknologi internet yang dapat memudahkan 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.
Abstract. Business  development  is  currently  growing  very  rapidly,  with  the development  of  internet  technology  that  can  facilitate  all  business  activities. Increasing  business  development  has  an  impact  on  presenting  new  business competitors, so companies need strategies that are able to maintain customer quality. This study aims to segment customers from the company's sales transaction data, with a large number of transactions, technology is needed to group a data so that the method used in this study is a data mining method  and uses  the K-Means algorithm. With the K-Means Algorithm, it  can help in grouping customers to make it easier for companies to strategize each customer group. This customer grouping uses an initial model  of  Recency,  Frequency  and  Monetary  (RFM)  to  help  calculate  customer groups. Data mining evaluation  was carried out  using Silhouette Coefficient with test results using Visual Studio Code software python programming language, The results  of  this  study  selected  3  clusters  consisting  of  Low  Loyalty  totaling  137 customers, Medium Loyalty totaling  1636 customers and Highest Loyalty totaling 2395 customers.

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  bisnis  saat  ini  berkembang  sangat pesat.  Hal  ini  seiring  dengan  perkembangan teknologi  internet  yang  dapat  memudahakan segala  aktivitas  bisnis.  Internet  telah  menjadi alat  yang  memfasilitasi  belanja  di  pasar  baru yang dikenal sebagai e-commerce . E-commerce sendiri merupakan sebuah platform atau wadah yang  memfasilitasi  jual  beli  barang  dan  jasa secara online [1].
Dengan  meningkatnya  transaksi  jual  beli secara online berdampak menghadirkan pesaing-pesaing  bisnis  baru,  Maka perusahaan perlu menetapkan strategi dan l  angkah  yang tepat,  Perlunya  strategi  yang  mampu  menjaga kualitas pelanggan sebagai cara untuk meningkatkan pendapatan perusahaan [2].
Pelanggan umumnya memiliki
karakteristik,  perilaku  dan  kebutuhan  yang berbeda-beda dengan memahami setiap individu pelanggan satu persatu bagi perusahaan  menjadi  suatu  permasalahan, sehingga perlu pendekatan guna mempermudah mengidentifikasinya [3].
Metode Recency , Frequency dan Monetary (RFM)  menganalisis  karakteristik  pelanggan berdasarkan  data  transaksi  membentuk  tiga variabel  utama  yaitu recency , frequency dan monetary sehingga  dapat  menganalisis  data historis peningkatan transaksi pelangan. Recency merupakan  jarak  seorang  pelanggan terakhir  melakukan  pembelian  produk  dengan menghitung  hari,  bulan  dan  tahun,  semakin dekat dengan pengambilan data maka pelanggan  memiliki point  lebih  tinggi. Frequency merupakan seberapa sering pelanggan  melakukan  transaksi  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  beberapa clustering yang  di evaluasi dengan menggunakan metode Silhouette  Coefficient ,  untuk  mengetahui jumlah cluster yang  paling  optimal  dalam pengelompokan  data  yang  ada.  Hasil  evaluasi didapatkan  nilai silhouette tertinggi  adalah 0.4314  pada clustering ke-2  dengan  jumlah  3 cluster .  C1  merupakan    kelompok  yang memiliki  nilai recency , recency dan recency paling  baik.  C2  merupakan  kelompok  dengan nilai recency dan recency yang baik namun nilai recency paling buruk. C3 merupakan  kelompok dengan nilai recency , recency dan recency yang cukup baik [6].
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pelanggan
Pelanggan atau customer merupakan individu atau kelompok yang terbiasa membeli sebuah  produk  berdasarkan  keputusan  mereka [7]. Semakin banyak dan loyal pelanggan yang dimiliki, maka semakin baik untuk perusahaan.
2.2. Recency Frequency Monetary (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 [8]. Metode ini mengelompokan pelanggan berdasarkan tiga dimensi sebagai berikut:
1. Recency
Recency untuk  mengukur nilai pelanggan berdasarkan  rentang  waktu  (tanggal,  bulan, tahun)  transaksi  terakhir  pelanggan,  Semakin kecil  rentang  waktu recency maka  memiliki nilai yang semakin tinggi [9].
2. Frequency
Frequency untuk mengukur nilai pelanggan berdasarkan seberapa sering pelanggan  melakukan  transaksi  dalam  satu periode.  Semakin  sering  melakukan  transaksi maka nilai frequency semakin tinggi [10].
3. 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 [11].
2.3. 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  [12]. Tahapan  algoritma K-Means dijelaskan  pada tahap berikut [13]:
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.

## 2.4. Silhouette Coefficient
Metode  ini  merupakan  metode  evaluasi cluster yang  menggabungkan  dari  metode cohesion (mengukur  kedekatan  relasi  antar objek cluster )  dan sparation (menghitung seberapa jauh perpisahan jarak antar objek pada cluster ).  Metode  ini  memberikan  visualisasi singkat,  dikatakan  terbentuk  baik  apabila  nilai indeks mendekati nilai 1 dan kondisi sebaliknya jika  nilai  mendekati  -1.  Adapun  persamaanya yang ditunjukkan pada 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
Penelitian  ini  diawali  dengan 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.  Tahap-tahap  penelitian ditunjukan pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Penelitian
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 255000 record data.

## Tabel 1. Sample Data Awal
4.2. Preprocessing
Tahapan preprocessing dilakukan beberapa tahapan berikut.
1. 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
Tabel 3. Sample Data Setelah Cleaning
Dengan data sebelum cleaning 255000 data, setelah  melakukan cleaning data  berjumlah 199999 data.
2. Data Reduction
Setelah  melakukan cleaning data  lalu dilakukan  menghilangkan record serta  kolom- kolom  atribut  yang  tidak  dibutuhkan.  Dari  47 atribut,  terpilih  5  atribut  yang  sesuai  model RFM  yaitu  Lima  terpilih  sesuai  model  RFM yaitu CustomerID , Quantity , UnitPrice , InvoiceNo dan InvoiceDate dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Reduction

## 4.3. Data Transformation
Data transformation dilakukan berdasarkan model RFM ( Recency , Frequency dan Monetary ) dapat dilihat pada Tabel 5. Status Pesanan Alasan Pembatalan … City Selesai KAB. BOGOR Selesai KAB. CILACAP Selesai KAB. CILACAP … … … … Selesai KAB. KARAWANG
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 Status Pesanan Alasan Pembatalan … City Selesai KAB. BOGOR Selesai KAB. CILACAP Selesai KAB. CIANJUR … … … … Selesai KAB. TEGAL Custo merID Quanti ty UnitPr ice InvoiceNo InvoiceDate 12434 8 59500 3242022INV 3/24/2022 13:05 12423 10 59500 3212022INV 3/21/2022 11:46 12372 12 12500 2162022INV 2/16/2022 12:46 … … … … … 14911 6 29500 4112022INV 4/11/2022 12:20
Tabel 5. Data Transformation
a. Atribut Monetary sebagai jumlah nominal transaksi  yang  dikeluarkan  pelanggan  dalam skala  waktu  01  Januari  2022  sampai  31 Desember  2022.  Atribut monetary bersumber dari atribut Quantity dikali (*) UnitPrice . b.  Atribut Frequency yang  didefinisikan sebagai  seberapa  sering  pelanggan  melakukan transaksi  dalam  skala  waktu  01  Januari  2022 hingga  31  Desember  2022.  Atribut frequency bersumber dari atribut InvoiceNo . c.  Atribut Recency sebagai  jumlah  hari terakhir  pelanggan  melakukan  transaksi  pada akhir  skala  waktu  31  Desember  2022.  Atribut recency bersumber dari atribut InvoiceDate . Setelah melakukan transformation kemudian  di  normalisasi,  Hal  ini  dilakukan karena  adanya  selisih  nilai  yang  besar  antara atribut Monetary , Frequency dan Recency agar tidak mengganggu keakuratan hasil pengujian. Dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Data Normalisasi
4.4. Clustering K-Means
Pada  tahap  ini  dilakukan clustering menggunakan algortima k-means menggunakan 199999 data transaksi. Dalam penentuan cluster awal dilakukan dengan pemilihan secara acak. Berikut  adalah  penentuan cluster awal  dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Cluster Awal
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 2. Plot Recency dan Frequency
Pada Gambar 2 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
Monetary Frequency Recency 6852800 9 74 11635800 44 18 1487000 7 309 … … … 6933600 36
231
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 C R F M
C0 256 2 356400 C1 232 1 150000 C2 222 2 77300
warna hijau memiliki nilai recency yang tinggi dan nilai frequency yang rendah.
b. Monetary Recency (MR)
Gambar 3. Plot Monetary dan Recency
Pada Gambar 3 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.
c. Frequency Monetary (FM)
Gambar 4. Plot Frequency dan Monetary
Pada Gambar 4 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 Data
Pada  tahap  evaluasi  data  dilakukan  dengan menggunakan Silhouette  Coefficient dalam evaluasi data ini memiliki plot silhouette yang dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Plot Silhouette
Hasil silhouette
pada Gambar 5 menunjukan cluster 3  adalah  cluster  yang paling  mendekati  angka  1,  maka  penulis menggunakan  3  cluster  untuk  pengelompokan pelanggan e-commerce . 3 cluster terdiri dari :
1. Low Loyalty Berisi pelanggan yang menghasilkan
monetary dan recency yang rendah, Kemungkinan besar karena ini adalah pelanggan satu kali beli. 2. Highest Loyalty Berisi pelanggan yang menghasilkan monetary dan frequency yang paling tinggi. 3. Medium Loyalty Berisi pelanggan yang menghasilkan frequency sedang dan monetary sedang.

## 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 6. Cutomer 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 data yaitu cluster 0 dengan 137 data, cluster 1 dengan 2395 data dan cluster 2 dengan 1636  data.  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.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan  terhadap  penelitian  ini.  Serta berterima  kasih  dan  bersyukur  kepada  tuhan yang maha esa.

## 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]  Nofyat, A. Ibrahim, and A. Ambarita, “Sistem Informasi  Pengaduan  Pelanggan  Air  Berbasis Website  Pada  Pdam  Kota  Ternate,” IJIS  - Indones. J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 1, p. 10, 2018, doi: 10.36549/ijis.v3i1.37.
[8]  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.
[9]  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.
[10]  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.
[11]  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.
[12]  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.ph p/jutik/article/view/1155
[13]  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.