## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7605

## Penerapan Algoritma K-Means Menggunakan Model LRFM Dalam Klasterisasi Nilai Hidup Pelanggan
Tiara Afrah Afifah * , Rice Novita, Tengku Khairil Ahsyar, Zarnelly
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1* 12050322968@students.uin-suska.ac.id, 2 rice.novita@uin-suska.ac.id, 3 tengkukhairil@uin-suska.ac.id,
4 zarnelly@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 12050322968@students.uin-suska.ac.id
Abstrak− Dalam  penerapan  manajemen  hubungan  pelanggan  masih  banyak  perusahaan  yang  belum  memanfaatkan  CRM secara optimal sebagai bagian dari strategi bisnis mereka.  Seperti halnya dengan UD Sandeni. UD Sandeni masih memiliki kendala dalam mengelola hubungannya dengan pelanggan karena UD Sandeni belum sepenuhnya memahami perbedaan antara informasi pelanggan yang menguntungkan dan tidak menguntungkan untuk keberlangsungan perusahaan.  UD Sandeni telah menggunakan  sistem  untuk  mengelola  data  transaksi  pelanggan.  Namun,  penggunaan  sistem  ini  hanya  digunakan  untuk menghitung keuntungan dan membuat pembukuan untuk agen-agen yang telah terdaftar sehingga UD Sandeni tidak memiliki pemahaman  yang  mendalam  tentang  karakteristik  pelanggan  yang  dimiliki. Untuk  mengatasi  permasalahan  ini  solusi  yang dapat diterapkan adalah dengan menggunakan teknik pengelompokan pelanggan, seperti clustering. Data transaksi pelanggan diolah  menggunakan  proses  clustering  dengan  K-Means  dan  LRFM.  Uji  Validitas  hasil  cluster  menggunakan  DBI  dan perhitungan nilai CLV menggunakan bobot AHP untuk menghasilkan perangkingan cluster. Hasil dari penelitian ini diperoleh clustering pelanggan yang terdiri dari 2 segmen, yaitu cluster 1 yang mempunyai nilai CLV tertinggi sebesar 0.3171156  dengan jumlah pelanggan sebanyak 298 pelanggan dan termasuk segmentasi High Value Loyal Customers, dan cluster 2 dengan nilai CLV 0.1434054 dengan jumlah pelanggan sebanyak 72 pelanggan yang termasuk dalam segmentasi pelanggan baru yang tidak pasti (uncertain lost customers).
Kata Kunci: CRM; Clustering; LRFM; K-Means; CLV
Abstract− In  implementing  customer  relationship  management,  there  are  still  many  companies  that  have  not  utilized  CRM optimally as part of their business strategy. As is the case with UD Sandeni. UD Sandeni still has problems in managing its relationships with customers because UD Sandeni does not fully understand the difference between customer information that is profitable and unprofitable for the company's sustainability. UD Sandeni has used a system to manage customer transaction data. However, this system is only used to calculate profits and create bookkeeping for registered agents so that UD Sandeni does not have an in-depth understanding of the characteristics of its customers. To overcome this problem, the solution that can be applied is to use customer grouping techniques, such as clustering. Customer transaction data is processed using a clustering process with K-Means and LRFM. Test the validity of cluster results using DBI and calculate CLV values using AHP weights to produce cluster rankings. The results of this research obtained customer clustering which consists of 2 segments, namely cluster 1 which has the highest CLV value of 0.3171156 with a total of 298 customers and includes the High Value Loyal Customers segmentation, and cluster 2 with a CLV value of 0.1434054 with a total of 72 customers. which is included in the segmentation of uncertain new customers (uncertain lost customers).
Keywords : CRM; Clustering; LRFM; K-Means; CLV

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  kemajuan  teknologi  informasi  sedang  berkembang  pesat  dan  berdampak  luas  pada  berbagai  segi kehidupan, termasuk dalam dunia bisnis. Teknologi berbasis komputer dan internet sudah menjadi hal yang umum digunakan oleh perusahaan untuk mempermudah berbagai proses bisnis. Sama halnya dalam dunia bisnis di mana data yang tepat diperlukan untuk mendapatkan informasi yang akurat dalam setiap langkahnya [1].
Oleh karena itu, perusahaan perlu menggunakan sistem komputerisasi untuk mendukung berbagai kegiatan yang diperlukan, terutama dalam proses produksi dan pemasaran. Perusahaan tidak hanya menghadapi produksi dan pemasaran, tetapi juga bagaimana perusahaan dapat bertahan di pasar dan memperoleh keunggulan kompetitif. Selain  itu,  penting  untuk  memperhatikan  paradigma  perusahaan  terhadap  pelanggan.  Oleh  karena  itu,  untuk menghadapi persaingan dan tetap bertahan di era modern, fokus utama harus tetap pada kebutuhan pelanggan[2]. Konsumen  termasuk  sebagai  aset  bagi  setiap  perusahaan.  Saat  ini,  persaingan  antar  perusahaan  semakin  ketat dalam  upaya  mendapatkan  hati  konsumen.  Setiap  konsumen  memiliki  karakteristik  yang  berbeda,  sehingga perusahaan sebaiknya tidak merespon mereka dengan cara yang sama. Memperlakukan semua konsumen secara setara berarti bahwa konsumen yang memiliki sedikit nilai bagi perusahaan akhirnya menjadi perusak nilai bagi perusahaan dibandingkan pencipta nilai[3].
Jika diperhatikan dalam jangka waktu  yang panjang, pelanggan dapat menjadi aset yang sangat berharga jika perusahaan mampu meningkatkan nilai hidup mereka. Oleh karena itu, perhitungan Customer Lifetime Value (CLV)  membantu perusahaan dalam  merencanakan strategi pemasaran,  mengidentifikasi  segmentasi  konsumen yang lebih efektif, dan mempertahankan konsumen untuk meningkatkan potensi profit di masa depan. [4].
Untuk mempertahankan pelanggan agar pelanggan tetap loyal kepada perusahaan dan meningkatkan atau memaksimalkan  profitabilitas  pelanggan  perusahaan  harus  menerapkan    sistem  yang    membantu  manajemen mengambil keputusan. CRM atau manajemen hubungan  pelanggan adalah strategi yang tepat untuk diterapkan dalam  dunia  bisnis  dimana  pelanggan  memiliki  kendali  atas  operasional  bisnis[5].  Tujuan  CRM  adalah  untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7605
menarik  dan  mempertahankan  konsumen  dengan  menciptakan  dan  memberi  nilai  unggul  dalam  persaingan[6]. Penerapan CRM memungkinkan bisnis mengidentifikasi konsumen melalui segmentasi konsumen. Adapun tujuan segmentasi  konsumen  ini  untuk  memahami    karakteristik  konsumen  dengan    diterapkannya  strategi  retensi pelanggan yang tepat untuk meningkatkan loyalitas dan keuntungan perusahaan[7].
Pada CRM diambil pendekatan yang berbeda terhadap setiap pelanggan, karena setiap pelanggan memiliki kebutuhan  dan  preferensi  yang  tidak  sama.  Namun  dalam  pelaksanaan  penerapan  tersebut,  banyak  perusahaan termasuk  UD  Sandeni  masih  belum  optimal  memanfaatkan  CRM  sebagai  bagian  dari  strategi  bisnisnya.  UD Sandeni  adalah  suatu  perusahaan  distribusi  di  Sumatera  Barat  yang  tidak  menggunakan  CRM  untuk  strategi bisnisnya. UD Sandeni merupakan perusahaan distributor es krim dan makanan beku dengan jumlah pelanggan tetap sebanyak 363 pelanggan dengan pemasaran ke berbagai wilayah di Sumatera Barat termasuk padang, padang panjang, bukittinggi, tanah datar, solok, dll. UD Sandeni masih memiliki kendala dalam mengelola hubungannya dengan pelanggan karena UD Sandeni belum sepenuhnya memahami perbedaan antara informasi pelanggan yang menguntungkan dan tidak menguntungkan untuk keberlangsungan perusahaan. UD Sandeni telah menggunakan sistem  untuk  mengelola  data  transaksi  pelanggan.  Namun,  penggunaan  sistem  ini  hanya  digunakan  untuk menghitung keuntungan dan membuat pembukuan untuk agen-agen yang telah terdaftar. Data transaksi yang tidak berasal dari agen terdaftar tidak diproses oleh perusahaan. Oleh karena itu, UD Sandeni tidak memiliki pemahaman yang mendalam tentang karakteristik pelanggan yang dimiliki.
Ketidakpahaman  tentang  karakteristik  pelanggan  tersebut  mengakibatkan  UD  Sandeni  memberikan layanan dan strategi pemasaran yang serupa kepada semua pelanggan. Ini mengakibatkan kurangnya efektivitas dalam promosi, sehingga menyebabkannya tidak mencapai target yang diinginkan dan hasilnya kurang optimal. Untuk  perusahaan,  dampaknya  adalah  penggunaan  biaya  dan  waktu  yang  tidak  efisien.  Untuk  mengatasi permasalahan solusi yang dapat diterapkan adalah dengan melakukan pengelompokan pelanggan menggunakan metode clustering.
Klustering adalah metode yang sering diterapkan dalam segmentasi pelanggan, analisis perilaku pelanggan, profitabilitas pelanggan, dan lainnya. Meskipun banyak algoritma klustering yang telah dikembangkan dan terus muncul,  tidak  ada  satu  pun  yang  secara  konsisten  superior  dalam  semua  aplikasi.  Dari  banyaknya  algoritma, termasuk  K-means,  disepakati  karena  fleksibilitasnya.  Klustering  merupakan  eksplorasi  data  yang  bertujuan memahami  pola  atau  struktur  data  yang  berdimensi  tinggi  melalui  pengelompokan  tanpa  model  atau  hipotesis sebelumnya[8]. Analisis cluster ini adalah proses di mana data yang tidak memiliki kelompok akan diproses untuk dimasukkan  kedalam  cluster  yang  sama  [9].  Variabel  yang  akan  diterapkan  untuk  menciptakan  segmentasi pelanggan adalah LRFM(Length, Recency, Frequency dan Monetary).
Penelitian mengenai klastering dan segmentasi konsumen telah diteliti oleh para peneliti sebelumnya, salah satunya penelitian tentang Perbandingan Metode Clustering K-Means dan K-Medoids menggunakan Model Fuzzy RFM  dalam  Segmentasi  konsumen.  Dari  penelitian  yang  dilakukan  diketahui  metode  K-Means  lebih  baik dibandingkan  dengan  metode  K-Medoids.  Metode  K-Means  mencapai  akurasi  sebesar  90,47%  dalam mengelompokkan pelanggan sebanyak 3 cluster yakni konsumen kurang atau non-potensial, konsumen potensial, dan konsumen sangat potensial[10].
Penelitian lain telah dilakukan dengan membandingkan hasil K-Means, DBSCAN dan Hierarchical untuk analisis  segmentasi  pasar.  Diketahui  hasilnya  bahwa  algoritma  K-Means  memberikan  hasil  yang  baik  dalam menganalisis  data  segmen  pasar  penjualan  otomotif.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  Silhouette  Coefficient  yang diperoleh  cukup  tinggi  (0,716)  sehingga  dapat  dikatakan  mendekati  1  dibandingkan  dengan  metode  DBSCAN yang memperoleh nilai 0,298, dan hierarki rendah.[11]
Penelitian lain mengenai Perbandingan K-Means, K-Medoids, dan Fuzzy C-Means dalam Clustering Data konsumen  menggunakan  Model  LRFM  telah  dilakukan.  Analisis  dan  pengolahan  data  dengan  LRFM  untuk membandingkan algoritma clustering k-means, k-medoids, dan fuzzy c-means menghasilkan cluster terbaik dalam clustering  data  konsumen  adalah  algoritma  k-means.  Berdasarkan  hasil  yang  telah  diteliti  diketahui  bahwa algoritma  k-means  mengungguli  k-medoids  dan  fuzzy  c-means  dengan  nilai  DBI  terbaik  yaitu  0,167  untuk  6 cluster[12].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  pada  penelitian  ini  penulis  akan  menggunakan  model  tambahan menjadi model LRFM yang merupakan evolusi dari RFM dengan menambahkan variabel Length dan algoritma K-Means dengan metode yang digunakan adalah Davies Bouldin Index (DBI). Penelitian ini menggunakan model LRFM  dan  algoritma  K-Means  untuk  menentukan  segmentasi  customer  lifetime  value  untuk  membantu perusahaan  memahami karakteristik pelanggannya sehingga dapat  merancang strategi bisnis yang lebih efektif untuk memberi peningkatan dalam loyalitas pelanggan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  antara  lain  perencanaan,  pengumpulan  data,  preprocessing, analisa dan hasil, serta dokumentasi. Setiap tahapan  penelitian digambarkan dalam alur tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7605
Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 1 diatas dapat dilihat beberapa tahapan penelitian. Dimulai dengan tahap perencanaan yang terdiri dari identifikasi masalah, merumuskan masalah, menentukan tujuan dan studi pustaka. Selanjutnya tahap  pengumpulan  data  dengan  metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  terbagi  2  yaitu  pengumpulan  data secara primer dengan melakukan wawancara langsung kepada admin dan direktur UD Sandeni untuk mendapatkan informasi terkait dengan permasalahan yang relevan dengan penelitian dan pengumpulan data sekunder dengan mengumpulkan  data  yang  akan  diolah  dalam  penelitian.  Tahapan  selanjutnya  yaitu  tahap  preprocessing  yang dilakukan untuk menghilangkan inkosistensi data, data tidak lengkap dan redudansi data. Tahapan prepocessing ini terdiri dari penentuan kriteria LRFM, cleaning, transformasi, dan normalisasi data. Setelah dilakukan tahapan preprocessing data, maka langkah selanjutnya adalah melakukan tahapan analisis dan hasil, adapun tahapan pada analisis dan hasil yaitu clustering dengan K-means yang selanjutnya dilakukan pengujian validitas hasil klaster dengan  DBI.  Clustering  dan  uji  validitas  dilakukan  menggunakan  rapidminer.  Klaster  yang  telah  dihasilkan tersebut akan dikalikan dengan bobot nilai LRFM dengan metode pembobotan AHP untuk menentukan tingkat kepentingan  antara  kriteria  LRFM  tersebut.  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  CLV  dan  analisis  hasil  cluster dengan melakukan perangkingan berdasarkan nilai CLV dari yang tertinggi hingga yang terendah.

## 2.2 Customer Relationship Management
Customer  Relationship  Management  (CRM)  merupakan  proses  memperoleh,  memelihara,  dan  menaikkan tingkatan  hubungan  dengan  konsumen  yang  memberikan  keuntungan.  Melalui  hubungan  yang  memberi keuntungan,  manajemen  hubungan  pelanggan  menciptakan  nilai  pelanggan,  meningkatkan  keuntungan perusahaan,  memuaskan pelanggan, dan meningkatkan kinerja bisnis. Tujuannya adalah untuk  memaksimalkan keuntungan  dan  mencapai  keunggulan  kompetitif  yang  ingin  dicapai  (comparative  advantage),  memperhatikan kualitas produk untuk menjamin kepuasan pelanggan yang sangat baik[13].

## 2.3 Segmentasi Pelanggan
Segmentasi  pelanggan  merupakan  strategi  dengan  membagi  pelanggan  menjadi  kelompok-kelompok  berbeda sesuai karakteristik, perilaku, dan kebutuhan tiap pelanggan. Segmentasi pelanggan adalah strategi penting dalam memahami loyalitas pelanggan dan merancang strategi pemasaran yang efektif. Hasil dari segmentasi pelanggan untuk  membantu  perusahaan  merancang  strategi  bisnis  yang  lebih  efektif  untuk  memberi  peningkatan  dalam loyalitas  pelanggan[14].  Chang  dan  Tsay  (2004);dan  Li,  Dai,  dan  Tseng(2011)    menyatakan  bahwa  matriks loyalitas konsumen dapat digunakan sebagai representasi variabel length dan recency untuk melakukan segmentasi pelanggan, dapat dilihat pada Gambar 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7605
Gambar 2. Customer Loyalty Matrix
Chang dan Tsay (2004); Li, Dai & Tseng (2011) menjelaskan 16 kategori pelanggan dengan menerapkan customer loyalty matrix untuk mengetahui karakteristik pelanggan terlihat pada tabel 1, sebagai berikut:
Tabel 1. Kategori Pelanggan
No. Segmen Pelanggan Jenis Pelanggan 1. Core Customer (CC) 1. Including high value loyal customers (LRFM,  ) 2. High Frequency buying customers (LRFM,  ) 3. Platinum customers (LRFM,  ) 2. Potential Customers (PC)
1. Potential loyal customers (LRFM,  ) 2. Potential high frequency customers (LRFM  ) 3. Potential consumption customers (LRFM  ) 3. Lost Customer (LC)
1. High value new customers (LRFM  ) 2. Frequency promotion customers (LRFM  ) 3. Spender promotion customers (LRFM  ) 4. Uncertain new customers (LRFM  ) 4. New Customers (NC)
1. High value new customer (LRFM,  ) 2. Frequency promotion customers (LRFM,  ) 3. Spender promotion customers (LRFM,  ) 4. Uncertain new customers (LRFM,  )
5. Consuming Resource Customer (CRC)  1. Low consumption cost customer (LRFM,  ) 2. High consumption cost customer (LRFM  )

## 2.4 Usulan Strategi Penjualan
Untuk  memaksimalkan  alokasi  sumber  daya  yang  ada,  maka  sebuah  perusahaan  perlu  merencanakan  strategi Penjualan  yang berbeda pada setiap segmennya. Segmen  yang terbentuk berasal dari 2 indikator kategori  yaitu frequency dan monetary dan dibagi menjadi 4 segmen yang dapat dilihat pada Tabel 2.[2]
Tabel 2. Usulan Strategi Penjualan Customer Value High Monetary Low Monetary High Frequency Enforced Strategy (Segment I) Offensive Strategy (Segment II) Low Frequency Defensive Strategy (Segment III) ”Let-go” Strategy (Segment IV)

## 2.5 Customer Lifetime Value
Customer  lifetime  value(CLV)  adalah   metode untuk mengukur nilai dari hubungan bisnis dengan pelanggan yang  masih  aktif.  Perhitungan  CLV  penting  karena  dapat  membantu  meningkatkan  pendapatan  dan  membuat keputusan yang lebih tepat mengenai biaya akuisisi pelanggan, retensi pelanggan, dan pembelian ulang.[15]. CLV digunakan  untuk  mengetahui  pendekatan  dan  keputusan  yang  lebih  baik  terhadap  konsumen.  Nilai  CLV  dapat dijumlahkan  berdasarkan  tingkatan  CLV  yang  ditetapkan  pada  setiap  segmen[16].  Perhitungsn  CLV  dapat digunakan persamaan:
𝐶𝐿𝑉𝑗 = 𝑊𝐿 𝐶 𝑗 𝐿 + 𝑊𝑅 𝐶 𝑗 𝑅 + 𝑊𝐹 𝐶 𝑗 𝐹 + 𝑊𝑀 𝐶 𝑗 𝑀 (1)
Dimana: 𝐶𝐿𝑉 j = Peringkat CLV pelanggan j C 𝑗 𝐿 C 𝑗 𝑅 C 𝑗 𝐹 C 𝑗 𝑀 = Normalisasi L, R, F dan M dari kluster j W 𝐿 , W 𝑅 , W 𝐹 , W 𝑀 = Bobot yang dihasilkan L, R, F, dan M dari hasil AHP

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7605

## 2.6 Model Lenght, Recency, Frequency, Monetery(LRFM)
Model  LRFM  adalah  model    untuk  mengevaluasi  loyalitas  konsumen  pada  suatu  perusahaan.  Model  LRFM merupakan evolusi  model RFM dengan  menambahkan  satu variabel  yaitu Lenght. Lenght adalah selisih  waktu dari    pembelian  pertama  pelanggan  hingga  pembelian  terakhir  pelanggan  dalam  periode  analisis.  Recency merupakan  selisih  waktu  antara  transaksi  terakhir  dengan  batas  waktu  periode  yang  ditentukan.  Frequency merupakan  jumlah  total  transaksi  yang  dilakukan  oleh  tiap  pelanggan.  Dan  Monetery  adalah  total  keseluruhan pendapatan yang diterima oleh perusahaan dari masing-masing pelanggan[17].

## 2.7 Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  mengekstraksi  informasi  yang  berguna  dari  data  yang  besar  dan  kompleks. Termasuk teknik statistik, algoritma dan proses untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data. Tujuannya adalah  menemukan  informasi  yang  berguna  kemudian  mengubahnya  keformat  yang  dapat  diterima  pengguna. Data mining diterapkan diberbagai bidang seperti bisnis, sains, IT dll, untuk menemukan pola dalam data yang bisa digunakan dalam mengambil keputusan yang terbaik [18].

## 2.8 Clustering
Clustering  adalah  suatu  teknik  pengelompokan  objek  berdasarkan  persamaan  diantara  objek-objek  tersebut. Clustering dapat mengelompokan data menjadi satu cluster dengan mempertimbangkan nilai kesamaan maksimum dan minimum dengan penekanan pada data numerik. Clustering memiliki istilah yang disebut anomali. Anomali adalah data yang tidak cocok dalam proses clustering[19].

## 2.9 K-Means
Metode K-Means tergolong kedalam metode klastering partisi. Algoritma ini umum diterapkan dalam CRM dan pemasaran.  Hal  ini  dikarenakan  algoritmanya  yang  sederhana  dan  mudah  digunakan  sehingga  memungkinkan pengguna untuk menentukan jumlah cluster yang dibutuhkan.[20]. Mengelompokkan data dengan metode KMeans clustering dilakukan dengan algoritma sebagai berikut:
1. Menentukan jumlah kelompok yang akan dibentuk.
2. Mengalokasikan data ke dalam kelompok yang sudah terbentuk secara acak.
3. Menghitung pusat kelompok dari data yang ada di masing-masing kelompok. Lokasi centroid setiap kelompok diambil  dari  ratarata  semua  nilai  data  dari  setiap  fiturnya.  Jika  M  menyatakan  jumlah  data  dalam  sebuah kelompok, i menyatakan fitur ke-i dalam sebuah kelompok, dan p menyatakan dimensi data, maka persamaan untuk menghitung centroid fitur ke-i digunakan persamaan(2).
𝐶 1 = 1 𝑀 ∑ 𝑥 𝑗 𝑀 𝑗=1 (2)
Persamaan (2) dilakukan sebanyak p dimensi dari i = 1 sampai dengan i = p.
4. Mengalokasikan  masing-masing  data  ke  centroid  terdekat.  Salah  satu  yang  dapat  digunakan  adalah  teknik pengukuran jarak atau yang biasa disebut dengan Euclidean Distance, seperti ditunjukkan pada persamaan (3).
𝑑 = √(𝑋 1 − 𝑋 2 ) 2 + (𝑌 1 − 𝑌 2 ) 2 (3)
Pada penelitian ini, akan digunakan Rapidminer sebagai alat bantu dalam penyelesaian K-Means.

## 2.10 Analytical Hierarcy Process (AHP)
Metode AHP diimplementasikan untuk menentukan nilai rata-rata prioritas kriteria model LRFM yang dinyatakan dengan wL, wR, wF, dan wM. Metode AHP diterapkan berdasarkan hasil kuesioner yang dikirimkan pada seorang yang  berwenang  dalam  mengevaluasi  pengaruh  kriteria  lenght,  recency,  frequency,  dan  monetary  pada  kinerja perusahaan. Semakin tinggi peringkatnya maka semakin tinggi pula loyalitas pelanggan pada cluster tersebut[21].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini diperoleh dari hasil observasi pada UD Sandeni. Data yang dipakai yaitu data transaksi pelanggan periode bulan Januari sampai bulan Desember 2023 sebanyak 5312 data transaksi dengan jumlah  pelanggan  sebanyak  370  pelanggan.  Setelah  data  diperoleh,  kemudian  dilakukan  proses  cleaning  dan penyiapan data agar data yang tidak konsisten, tidak lengkap dan redudansi pada data awal dihilangkan. Berikut merupakan data awal yang digunakan pada penelitian ini terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data awal transaksi penjualan
No. Tanggal Transaksi Nama Outlet Alamat Jumlah Transaksi 1 03 Januari 2023 Adnan Agam - Lubuk Basung 1,450,000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7605
No. Tanggal Transaksi Nama Outlet Alamat Jumlah Transaksi 2 03 Januari 2023 Atta Plastik Agam - Lubuk Basung 3,633,000 3 03 Januari 2023 Bilqis Agam - Lubuk Basung 7,106,400 4 03 Januari 2023 One Frozen Food   Agam - Lubuk Basung 5,520,200 5 03 Januari 2023 Putri Agam - Lubuk Basung 5,555,500 ... ... ... ... ... 5308 26 Desember 2023 San Mart Bukittinggi -  Pakan Kamis                      202,500 5309 26 Desember 2023 Tiga Dara Maninjau 1,041,500 5310 26 Desember 2023 VDM Maninjau 1,235,000 5311 26 Desember 2023 Zaidan Maninjau 3,260,300 5312 26 Desember 2023 Zara Maninjau 190,000

## 3.2 Preprocesssing Data
Langkah pertama pada tahap preprocessing adalah menentukan atribut yang akan diperlukan dan tidak diperlukan dalam  penelitian  berdasarkan  model  LRFM.  Kemudian  dilakukan  pembersihan  atau  cleaning  data  untuk menghapus data yang tidak berpengaruh pada model LRFM dalam tujuan penelitian dengan menghapus atribut yang  tidak  dibutuhkan  sehingga  hanya  menyisakan  data  yang  dapat  digunakan  yaitu  nama  customer,  tanggal transaksi  dan  total  transaksi.  Kemudian  dilakukan  transformasi  data  dalam  bentuk  model  LRFM.  Bentuk transformasi data ke dalam bentuk model LRFM dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Transformasi data ke model LRFM
No Nama Customer L R F M 1 Adnan 288 45 17 23,919,100 2 Atta Plastik 225 89 26 54,828,400 3 Bilqis 283 45 13 31,161,000 4 Cahaya Murni 276 45 9 12,383,800 5 Citra Agam MM 276 45 14 20,826,300 … … … … … …. 366 Tiga Dara 325 5 11 32,479,700 367 VDM 325 5 10 13,283,200 368 Vivi 279 38 30 32,140,400 369 Zaidan 325 5 13 29,538,200 370 Zara 283 5 10 13,666,700
Kemudian setelah transformasi data, LRFM akan dinormalisasi pada kisaran 0-1 karena selisih atribut L, R, F, M pada data tersebut sangat jauh. Adapun normalisasi dihitung menggunakan rumus min max normalization. Namun,  pada  variabel  recency  mengalami  penyesuaian  dengan  variabel  lain  karena  memiliki  kebalikan  nilai. Variabel lain, semakin besar nilai, semakin baik pula hasil yang didapatkan. Sedangkan recency, semakin kecil nilainya maka akan menjadi semakin baik. Lalu dilakukanlah pengurangan nilai 1- nilai recency normalisasi. Hasil normalisasi LRFM yang didapatkan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Normalisasi Data LRFM No.   Nama Customer NL NR NF NM 1 Adnan 0.886153846 0.876160991 0.372093023  0.069733556 2 Atta Plastik 0.692307692 0.73993808 0.581395349  0.161531096 3 Bilqis 0.870769231 0.876160991 0.279069767  0.091241277 4 Cahaya Murni 0.849230769 0.876160991 0.186046512  0.035474865 5 Citra Agam MM 0.849230769 0.876160991 0.302325581  0.060548249 …   … …. …. …. …. 366   Tiga Dara 1.0000000000  1.0000000000 0.23255814 0.095157685 367   VDM 1.0000000000  1.0000000000  0.209302326  0.038145994 368   Vivi 0.858461538 0.897832817 0.674418605  0.094149998 369   Zaidan 1.0000000000 1.000000000 0.279069767  0.086421723 370   Zara 0.870769231 1.0000000000  0.209302326 0.03928495

## 3.3 Clustering
Setelah data dinormalisasi, selanjutnya dilakukan tahap clustering  menggunakan K-Means dan  metode validasi dengan  Davies  Bouldin  Index  (DBI).  Pada  penelitian  data  keseluruhan  yang  digunakan  diolah  menggunakan rapidminer. Pada proses clustering dilakukan 50 kali iterasi dengan mengelompokkan 2 cluster. Berikut merupakan gambar proses pada tools rapidminer.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7605
Gambar 3. Proses Clustering pada Tools Rapidminer
Hasil clustering menggunakan rapidminer menghasilkan anggota cluster 1 sebanyak 298 data dan anggota cluster 2 sebanyak  72 data dari 370 data pelanggan. Dan  hasil pengujian cluster dengan Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,617. Selain itu, rata-rata jarak antara centroid dengan anggota di cluster 1 adalah 0,047, lebih kecil dibandingkan dengan rata-rata jarak di cluster 2  yaitu 0,094.  Dapat dilihat bahwa cluster 1 lebih  baik daripada cluster 2 karena memiliki rata-rata jarak antara centroid dan anggota yang lebih kecil dibandingkan dengan cluster 2. Nilai DBI terkecil menunjukkan hasil terbaik dan menandakan cluster optimal.

## 3.4 Pembobotan nilai LRFM dengan AHP
Setelah cluster didapatkan, hasil cluster dikalikan berdasarkan bobot nilai LRFM menggunakan metode AHP. Skor AHP diperoleh dengan menyebarkan kuesioner kepada direktur, manajer dan supervisor pada UD Sandeni sebagai orang-orang yang berpengaruh dan kompeten terhadap operasional perusahaan. Hasil AHP yang diperoleh terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Matriks Rata-Rata/Bobot Setiap Kriteria Kriteria Length Recency Frequency Monetary Rata-Rata Length 0.0621 0.0256 0.0530 0.0714 0.0530 Recency 0.2158 0.0891 0.0998 0.0900 0.1237 Frequency 0.3299 0.3096 0.3469 0.3434 0.3325 Monetary 0.3922 0.5757 0.5003 0.4952 0.4908 Total Kolom 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Bobot AHP yang digunakan dalam perhitungan nilai LRFM merupakan bobot prioritas/rata-rata pada tabel 5. Setelah didapatkan hasil dari matriks normalisasi setiap variabel LRFM. Kemudian akan dilakukan perhitungan Consistency  Ratio  (CR)  dan  Consistency  Indeks(CI)  yang  akan  digunakan  sebagai  penentu  apakah  hasil perbandingan  bobot  dapat  diterima  atau  tidak.  Hasil  evaluasi  dianggap  valid  atau  dapat  diterima  jika  nilai Consistency  Ratio  (CR)  ≤  0,1.  Sebaliknya  jika  nilai  Consistency  Ratio  (CR)  >  0,1  sebaiknya  dilakukan perbandingan  berpasangan  untuk  memeriksa  masalah  sebelum  melakukan  pembobotan[17].  Pada  perhitungan AHP ini, hasil CR 0.071111 dan ≤ 10%, maka perbandingan ini dapat diterima.

## 3.5 Perhitungan CLV dan Analisis Hasil Klasterisasi
Setelah  didapatkan  nilai  pembobotan  LRFM  dengan  AHP,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  perhitungan  nilai CLV. Adapun nilai CLV dengan model LRFM (sebelum dikali dengan AHP) terdapat pada tabel 7.
Tabel 7. Nilai CLV sebelum dikali dengan AHP
Cluster  Jumlah Pelanggan L R F M 1 298 0.896 0.921 0.303  0.112 2 72 0.389 0.444 0.151  0.036 Rata-rata 0.6425  0.6825  0.227  0.074
Kemudian, dilakukan perhitungan  nilai  CLV dengan  model LRFM.  Adapun cara perhitungan dilakukan dengan  perkalian  tiap  variabel  LRFM  dengan  masing-masing  bobot  prioritas  LRFM  pada  AHP.  Lalu,  hasil perkalian tiap variabel akan dijumlahkan sehingga menghasilkan nilai CLV untuk setiap cluster. Maka berdasarkan nilai CLV tersebut akan diketahui rangking CLV pada setiap cluster dan dilakukan analisis segmentasi pelanggan berdasarkan nilai CLV. Adapun nilai CLV yang telah dikalikan dengan bobot prioritas terlihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Nilai CLV dengan Model LRFM Cluster Jumlah Pelanggan L*WL R*WR F*WF M*WM CLV Rangking Cluster 1 298 0.0475158   0.1138924   0.1007324 0.113474 0.3171156 1 2 72 0.0206291   0.0549058   0.0502000 0.038985 0.1434054 2 Rata-rata 0.097581 0.0340724   0.0843991   0.0754662 0.2302605
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  8,  didapatkan  bahwa  segmen  pelanggan  pada  cluster  1  adalah  pelanggan dengan  nilai  CLV  tertinggi  yaitu  0.3171156.  Oleh  karena  itu,  pelanggan  dalam  cluster  1  termasuk  pelanggan terbaik yang memiliki loyalitas tinggi pada perusahaan. Selanjutnya, pelanggan pada cluster 2 dengan nilai CLV

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7605
0.1434054 merupakan jenis pelanggan yang memiliki tingkat loyalitas terendah terhadap perusahaan, dan memiliki sifat yang tidak pasti.
Setelah didapatkan rangking cluster berdasarkan nilai CLV, maka langkah selanjutnya adalah melakukan analisa hasil klasterisasi pelanggan. Data pelanggan yang akan digunakan pada tahap analisa ini adalah data LRFM pelanggan  sebelum  dinormalisasi  untuk  mempermudah  dalam  menganalisa  hasil  cluster.  Kemudian  data  setiap cluster tersebut akan diolah menggunakan excel dan menghitung nilai min dan max pada setiap variabel length, recency,  frequency,  monetary  sehingga  diketahui  range  atau  jarak  setiap  variabel  pada  masing-masing  cluster. Adapun hasil range antar variabel ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Min dan Max LRFM Setiap Cluster
Cluster Rangking Cluster L R F M 1 1 198-325 5-289 3-44 439,000-337,150,638 2 2 0-209 24-328 1-20 602,500-122,699,500
Berdasarkan hasil cluster tersebut, dapat dikategorikan berdasarkan LRFM sebagai acuan dalam customer loyalty  matrix  sehingga  diketahui  karakteristik  pelanggan  yang  dimiliki  UD  Sandeni  dan  dapat  menjadi rekomendasi strategi marketing bagi perusahaan. Berikut beberapa rekomendasi berdasarkan kategori pelanggan : 1. Cluster 1 :  Core customer (CC), High Value Loyal Customers (LRFM, ↑↓↑↑).
Pelanggan pada cluster 1 ini dikategorikan sebagai pelanggan terbaik dan memiliki loyalitas tinggi yang pantas untuk dipertahankan perusahaan. hal ini dapat dilihat berdasarkan length dengan perusahaan yang sudah sangat lama  yakni  hubungan  yang  bertahan  sejak  Januari  hingga  Desember  selama  periode  analisis,  serta  recency degan rata-rata yang juga kecil, frekuensi pembelanjaan yang besar dengan nilai maksimal mencapai 44 kali pembelanjaan dan  monetary  yang dibelanjakan dengan nilai  yang sangat tinggi.  Adapun  monetary tertinggi yang  didapatkan  perusahaan  pada  cluster  ini  adalah  Rp.  337,150,638,  dan  pembelanjaan  yang  dilakukan pelanggan  lainnya  bernilai  sangat  besar.  Bagi  perusahaan,  pelanggan  dengan  kategori  ini  adalah  pelanggan yang  sangat  berharga  dan  layak  untuk  dipertahankan.  Loyalitas  para  pelanggan  harus  tetap  dijaga  dan ditingkatkan  dengan  memberikan  beberapa  keuntungan  yang  bisa  didapatkan  oleh  tiap  pelanggan  pada pembelanjaan  dengan  nilai  tertentu.  Perusahaan  bisa  menggunakan  Enforced  strategy  yaitu  menjalin komunikasi yang baik pada tiap pelanggan dan memberikan reward seperti diskon, mengatur pertemuan outlet untuk meningkatkan hubungan pelanggan-perusahaan, dan meningkatkan kunjungan tenaga penjualan adalah beberapa cara untuk mempertahankan pelanggan. Dengan mempertahankan pelanggan-pelanggan yang berada pada segmen ini. Tentu saja dapat meningkatkan profit perusahaan kedepannya.
2. Cluster 2 : Lost Customers, uncertain lost customers (LRFM,↓↑↓↓). Pelanggan pada cluster 2 ini dikategorikan sebagai pelanggan  yang hilang. Disebut dengan pelanggan  yang akan hilang, dikarenakan pelanggan pada cluster ini memiliki L yang  pendek, R yang tinggi, serta F dan M yang  rendah.  Rata-rata  L  konsumen    di  cluster  ini  berada diantara  0-209 rentang  hari,  yang  dapat  diartikan bahwa pelanggan pada cluster ini belum memiliki hubungan yang lama dengan perusahaan. R yang dimiliki juga sangat tinggi dengan rentang nilai 24-328, yang mana artinya pelanggan memiliki rentang  waktu yang lama sejak terakhir kali melakukan transaksi. F dan M juga masih termasuk kategori yang rendah berdasarkan hasil rata-rata monetary yang didapatkan. Berdasarkan hal-hal tersebut, pelanggan yang memiliki karakteristik seperti  ini  dapat  dikategorikan  kedalam  uncertain  atau  belum  yakin  akan  potensinya,  karena  setiap  atribut mempunyai  nilai  yang  rendah  kecuali  atribut  R.  Perusahaan  dapat  menggunakan  let-go  strategy  dengan menaikkan  tingkatan  komunikasi  dan  memberi  perhatian  ekstra  pada  pelanggan  baru,  karena  pelanggan- pelanggan pada cluster ini sangat rentan hilang dan tidak potensial bagi perusahaan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  memperoleh  2  cluster  dengan  metode  validasi  cluster  Davies  Bouldin  Index(DBI)  dengan  nilai validasi  sebesar  0.617.  Diketahui  cluster  dengan  nilai  CLV  tertinggi  adalah  cluster  1  yang  mempunyai  nilai 0.3171156    dengan  total  pelanggan  sebanyak  298  pelanggan  dan  termasuk  segmentasi  High  Value  Loyal Customers. Kemudian peringkat kedua disusul oleh pelanggan pada cluster 2 dengan nilai CLV 0.1434054 yang memiliki  72  pelanggan  yang  termasuk  dalam  segmentasi  pelanggan  baru  yang  tidak  pasti  (uncertain  lost customers). Usulan strategi yang bisa dilakukan untuk customer segment 1 adalah enforced strategy yaitu dengan cara  memberikan reward seperti diskon,  mengatur pertemuan outlet  untuk  meningkatkan hubungan pelanggan- perusahaan, dan meningkatkan kunjungan tenaga penjualan. Sedangkan usulan strategi untuk customer segment 2 yaitu  “let-go”  strategy  dengan  menaikkan  tingkatan  komunikasi  dan  memberi  perhatian  ekstra  pada  pelanggan baru.

## REFERENCES
[1] F. F. Wati and U. Khasanah, “Sistem Informasi Penjualan Berbasis Web pada UD Dwi  Surya  Aluminium dan Kaca Yogyakarta,” vol. XXI, no. 2, pp. 149–156, 2019, doi: 10.31294/p.v20i2.
[2] D.  P.  Hidayatullah,  R.  I.  Rokhmawati,  and  ...,  “Analisis  Pemetaan  Pelanggan  Potensial  Menggunakan  Algoritma  K-

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7605
Means dan LRFM Model Untuk Mendukung Strategi Pengelolaan Pelanggan (Studi Pada …,” … Inf. dan Ilmu …, vol. 2, no. 8, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1769
[3] S.  Monalisa,  “Klusterisasi  Customer  Lifetime  Value  dengan  Model  LRFM  menggunakan  Algoritma  K-Means,”  J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 2, p. 247, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201852690.
[4] H. Lohonauman, “Ipteks Perhitungan Costumer Lifetime Value,” J. Ipteks Akunt. Bagi Masy., vol. 4, no. 1, p. 19, 2020, doi: 10.32400/jiam.4.1.2020.29236.
[5] A.  N.  Husna,  “ANALISIS PENERAPAN  CUSTOMER  RELATIONSHIP  MANAGEMENT  DAN PERHITUNGAN CUSTOMER  LIFETIME  VALUE  UNTUK  MENINGKATKAN  PROFITABILITAS  PELANGGAN  PADA DIPONEGORO  PRINTING,”  Ятыатат,  vol.  вы12у,  no.  235,  p.  245,  2019,  [Online].  Available: http://digilib.unila.ac.id/4949/15/BAB II.pdf
[6] K. Z. Wijaya, A. Djunaidi, and F. Mahananto, “Segmentasi Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means dan Analisis RFM di Ova Gaming E-Sports Arena Kediri,” J. Tek. ITS, vol. 10, no. 2, 2021, doi: 10.12962/j23373539.v10i2.67707.
[7] M. A. Shah Putra, S. Monalisa, J. Julhandri, and I. Khoiru, “Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means Menggunakan Model Rfm Dalam Klasterisasi Pelanggan Pada Toko Kue Feandra Cake,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 6, no. 1, p. 64, 2020, doi: 10.24014/rmsi.v6i1.8646.
[8] Y. Wicaksono, “Segmentasi Pelanggan Bisnis Dengan Multi Kriteria Menggunakan K-Means,” Indones. J. Bus. Intell., vol. 1, no. 2, p. 45, 2019, doi: 10.21927/ijubi.v1i2.872.
[9] H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany,  “Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Memprediksi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa,”  J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform.,  vol.  5,  no.  1,  p.  62,  2019,  doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.
[10]  E.  Muningsih,  “Komparasi  Metode  Clustering  K-Means  Dan  K-Medoids  Dengan  Model  Fuzzy  Rfm  Untuk Pengelompokan Pelanggan,” Evolusi  J. Sains dan Manaj., vol. 6, no. 2, 2018, doi: 10.31294/evolusi.v6i2.4600.
[11]  S. D. K. Wardani, A. S. Ariyanto, M. Umroh, and D. Rolliawati, “Perbandingan Hasil Metode Clustering K-Means, Db Scanner & Hierarchical Untuk Analisa Segmentasi Pasar,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 7, no. 2, p. 191, 2023, doi: 10.26798/jiko.v7i2.796.
[12]  H. Syukron, M. Fauzi Fayyad, F. Junita Fauzan, Y. Ikhsani, and U. Rizkya Gurning, “Perbandingan K-Means K-Medoids dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Data Pelanggan dengan Model LRFM,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 2, no. 2, pp. 76–83, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i2.442.
[13]  M. Warsela, A. D. Wahyudi, and A. Sulistiyawati, “Penerapan Customer Relationship Management Untuk Mendukung Marketing Credit Executive (Studi Kasus: Pt Fif Group),” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, p. 78, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[14]  S.  A.  Perdana,  S.  F.  Florentin,  and  A.  Santoso,  “ANALISIS  SEGMENTASI  PELANGGAN  MENGGUNAKAN  K- MEANS  CLUSTERING  STUDI  KASUS  APLIKASI  ALFAGIFT,”  Sebatik,  vol.  26,  no.  2,  pp.  420–427,  2022,  doi: 10.46984/sebatik.v26i2.2134.
[15]  D. S. Syaharni, E. G. Fauzi, L. Then, S. Sirait, and F. A. Sinambela, “ANALISIS PENGELOMPOKAN KONSUMEN DALAM MENENTUKAN KONTEN PEMASARAN,” vol. 2, no. 6, pp. 2347–2366, 2023.
[16]  F. Marisa, S. S. S. Ahmad, Z. I. M. Yusof, Fachrudin, and T. M. A. Aziz, “Segmentation model of customer lifetime value in Small and Medium Enterprise (SMEs) using K-Means Clustering and LRFM model,” Int. J. Integr. Eng., vol. 11, no. 3, pp. 169–180, 2019, doi: 10.30880/ijie.2019.11.03.018.
[17]  U.  D.  Puspita,  “SEGMENTASI  CUSTOMER  LIFETIME  VALUE  PADA  MODEL  LRFM  MENGGUNAKAN METODE K- MEANS EUCLIDEAN DISTANCE,” vol. 12, no. 5, pp. 415–424, 2023.
[18]  M. Rafi Nahjan, Nono Heryana, and Apriade Voutama, “Implementasi Rapidminer Dengan Metode Clustering K-Means Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 101–104, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6094.
[19]  A.  Pangestu  and  T.  Ridwan,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Pengelompokan  Pelanggan Berdasarkan Kubikasi Air Terjual Menggunakan Weka,” JUST IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput., vol. 11, no. 3, pp. 67–71, 2022.
[20]  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.
[21]  D. Kurniawaty, A. Djunaidy, and R. P. Kusumawardani, “Pelanggan Menggunakan Integrasi Metode Ahp Dan Teknik Penggalian Data : Studi Kasus Cv . Xyz,” no. September, 2021.