## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 1 April 2024, pp: 359-365 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Business to Business Customer Loyalty Analysis Based on RFM Model Using Fuzzy C-Means Algorithm
Analisis Loyalitas Pelanggan Business To Business Berdasarkan Model RFM Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means
Al-Yasir 1* , M. Afdal 2 , Zarnelly 3 , Arif Marsal 4
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indoneisa
E-Mail: 1 11950311519@students.uin-suska.ac.id, 2 m.afdal@uin-suska.ac.id,
3 zarnelly@uin-suska.ac.id, 4 arif.marsal@uin-suska.ac.id
Received Nov 27th 2023; Revised Dec 30th 2023; Accepted Jan 20th 2024 Corresponding Author: Al-Yasir

## Abstract
PT XYZ is a company engaged in the distributor of plastic roofs and Aluminum Composite Panele (ACP) that adopts a B2B business model. Currently, the strategy used by PT XYZ is still not focused on customer segmentation and still treats every customer the same. In addition, sales data, which has more than thousands of transaction histories, is only used as an archive that should be used to develop company strategy. Based on this, this research conducts customer segmentation at PT XYZ using the RFM model and FCM algorithm to analyze customers based on their characteristics and behavior. The data  used  consists  of  9163  transactions  containing  494  customers.  To  get  the  optimal  number  of  clusters,  testing  was carried out on the number of clusters, namely 2-10. The results show that 2 clusters are the best number with a DBI value of  0.4908.  Cluster  1  consisting  of  387  customers  is  categorized  as  a  loyal  customer  while  cluster  2  consisting  of  107 customers is categorized as lost customer. As a loyal customer, the company needs to give appreciation to maintain good relations with customers such as providing discounts, or special offers. Then for the lost customer segment, the company needs to take the right steps to try to restore relationships with customers and analyze the factors and causes of customers in this segment switching to other companies.
Keyword: Clustering, CRM, Customer Segmentation, Fuzzy C-Means, RFM Model.

## Abstrak
PT. XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di bidang distributor atap plastik dan Aluminium Composit Panel (ACP) yang mengadopsi model usaha B2B. Saat ini strategi yang digunakan oleh PT. XYZ masih belum berfokus pada segmentasi pelanggan dan masih memperlakukan setiap pelanggan dengan sama. Selain itu data penjualan yang terdapat ribuan lebih riwayat  transaksi  hanya  digunakan  sebagai  arsip  yang  seharusnya  dapat  digunakan  untuk  pengembangan  strategi perusahaan. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini melakukan segmentasi pelanggan pada PT. XYZ menggunakan model RFM dan algoritma FCM untuk menganalisis pelanggan bersasarkan karakteristik dan perilakunya. Data yang digunakan terdiri dari 9163 transaksi yang memuat 494 pelanggan. Untuk mendapatkan jumlah cluster yang optimal maka dilakukan pengujian pada jumlah cluster yaitu 2-10. Hasilnya menunjukkan 2 cluster sebagai jumlah yang terbaik dengan nilai DBI 0,4908. Cluster 1 yang terdiri dari 387 pelanggan dikategorikan sebagai loyal customer sedangkan cluster 2 yang terdiri dari  107  pelanggan  dikategorikan  sebagai  lost  customer.  Sebagai  pelanggan  yang  loyal,  perusahaan  perlu  memberikan apresiasi untuk mempertahankan hubungan baik dengan pelanggan seperti memberikan diskon, ataupun penawaran khusus. Kemudian  untuk  segmen  lost  customer,  perusahaan  perlu  mengambil  langkah  yang  tepat  untuk  mencoba  memulihkan hubungan dengan pelanggan dan menganalisis faktor dan penyebab pelanggan pada segmen ini beralih ke perusahaan lain.
Kata Kunci: Clustering, CRM, Fuzzy C-Means, Model RFM, Segmentasi Pelanggan.

## 1. PENDAHULUAN
PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang distributor atap  plastik  dan Aluminium Composit Panel (ACP) yang memiliki beberapa cabang di Indonesia. Perusahaan ini mengadopsi model usaha business to business (B2B) yaitu model bisnis yang mendistribusikan produknya kepada sesama pelaku bisnis
atau perusahaan lain [1]. Sejak didirikan pada tahun 2004, PT. XYZ telah mempertahankan posisinya sebagai pelaku utama pada industri distribusi atap plastik. Dengan pengalaman tersebut, perusahaan ini berkomitmen untuk menyediakan produk dan layanan berkualitas tinggi kepada para pelanggannya.
Strategi pemasaran menjadi hal yang sangat penting bagi PT. XYZ. Dengan strategi pemasaran yang tepat, perusahaan dapat mempertahankan pangsa pasar dan menjaga pelanggan yang telah ada serta berupaya menarik  pelanggan  baru  [2].  Dalam  pengembangan  strategi  pemasaran,  saat  ini  berbagai  perusahaan  tidak hanya mengutamakan strategi berorientasi produk, tetapi juga mengutamakan strategi berorientasi pelanggan [3]. Alasannya adalah karena pelanggan memegang peranan penting dalam pengembangan bisnis dan menjadi sumber  keuntungan  perusahaan  [4].  Salah  satu  strategi  pemasaran  berorientasi  pelanggan  yang  efektif  dan dapat dilakukan oleh PT. XYZ adalah segmentasi pelanggan [2].
Segmentasi  pelanggan  merupakan  strategi  untuk  membagi  pelanggan  ke  beberapa  kelompok  yang memiliki  karakteristik  atau  perilaku  yang  sama  [5].  Tujuannya  adalah  untuk  mengidentifikasi  kelompok pelanggan dengan kesamaan kebutuhan dan pola perilaku pelanggan, sehingga perusahaan dapat memberikan penawaran produk atau layanan lebih maksimal dan tepat sasaran [2], [5], [6]. Saat ini strategi yang digunakan oleh PT. XYZ masih belum berfokus pada segmentasi pelanggan dan masih memperlakukan setiap pelanggan dengan sama. Selain itu data penjualan yang terdapat ribuan lebih riwayat transaksi hanya digunakan sebagai arsip  yang  seharusnya  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  nilai  pelanggan  dan  juga  pengembangan  strategi perusahaan.
Model  RFM  merupakan  metode  efektif  dan  populer  yang  digunakan  untuk  melakukan  segmentasi berdasarkan  data  riwayat  transaksi  [1],  [7],  [8].  Dengan  model  RFM,  pelanggan  akan  dikelompokkan berdasarkan perilaku pembeliannya sehingga memungkinkan perusahaan untuk memahami perilaku pelanggan dan menargetkan kampanye pemasaran dengan lebih efektif sesuai dengan karakteristik pelanggannya. Hal ini tentu akan membantu perusahaan dalam meningkatkan retensi pelanggan dan meningkatkan penjualan. Model ini memiliki tiga variable yaitu Recency (R), Frequency (F) dan Monetary (M) [9]. Recency adalah interval waktu pelanggan sejak pembelian terakhir dengan jangka waktu tertentu, Frequency adalah jumlah pembelian yang dilakukan pelanggan dalam periode tertentu, dan Monetary adalah jumlah uang yang pelanggan keluarkan kepada perusahaan dalam periode tertentu [10].
Selain itu, untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan model RFM, maka diperlukan teknik data mining yaitu clustering . Clustering merupakan  teknik  yang  digunakan  mengelompokkan  data  menjadi beberapa kelompok sehingga tiap data pada kelompok yang sama pasti memiliki kemiripan karakteristik yang tinggi, sedangkan data yang memiliki karakteristik berbeda akan ditempatkan pada kelompok yang lain  [10], [11]. Fuzzy C-Means (FCM)  merupakan salah satu algoritma clustering yang paling populer. Algoritma ini lebih  baik  dibandingkan K-Means ,  karena  derajat  keanggotaan  FCM  dapat  memberikan  pengetahuan  dan informasi  yang tepat dalam himpunan data, baik data yang  kompleks maupun data yang sederhana [12].
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang memiliki pendekatan yang sama dengan penelitian ini. Penelitian yang dilakukan oleh [2] melakukan segmentasi pelanggan dengan model RFM dan algoritma FCM menghasilkan  4  segmen  pelanggan,  dengan  segmen  4  sebagai  pelanggan  terbaik  atau  loyal.  Penelitian berikutnya  [12]  melakukan  segmentasi  pelanggan dengan model  RFM  dan  algoritma  FCM  menghasilkan 3 segmen pelanggan, dengan jumlah pelanggan pada segmen 1 sebanyak 1134 pelanggan, segmen 2 memiliki 2360  pelanggan,  dan  segmen  3  memiliki  2091  pelanggan.  Penelitian  lainnya  [3]  melakukan  segmentasi pelanggan  dengan  model  RFM  dan  FCM  menghasilkan  3  segmen  dengan  segmen  2  sebagai  kelompok pelanggan  yang potensial.  Kemudian,  penelitian  [13]  menggunakan  model  RFM  dan  algoritma  FCM  untuk segmentasi pelanggan menghasilkan 6 kelompok pelanggan yaitu kelompok superstar sebanyak 79 pelanggan, golden sebanyak 462 pelanggan, typical customer  sebanyak 124 pelanggan, occantional customer sebanyak 271 pelanggan, everyday sopper  sebanyak 239 pelanggan, dan dormant cusomer sebanyak 217 pelanggan.
Penelitian ini melakukan segmentasi pelanggan pada PT. XYZ dengan model RFM dan algoritma FCM berdasarkan karakteristik dan perilakunya untuk mengindentifikasi pelanggan yang loyal dan menguntungkan perusahaan. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya adalah pada penelitian ini dilakukan pada perusahaan B2B yang bergerak di bidang atap plastik dan Aluminium Composit Panel (ACP). Selain itu pada penelitian ini juga akan dilakukan percobaan pada jumlah cluster pada FCM untuk menemukan jumlah cluster yang  optimal  sehingga  hasil  pengelompokkan  dapat  lebih  homogen.  Hingga  saat  ini,  masih  belum  ada penelitian yang melakukan penelitian dengan data, tempat penelitian (perusahaan), dan percobaan yang sama dengan  penelitian  ini.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  bermanfaat  bagi  PT.  XYZ  dalam pengembangan proses bisnis pada strategi pemasaran yang berorientasi pelanggan sehingga perusahaan dapat memberikan penawaran produk atau layanan lebih maksimal dan tepat sasaran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  melakukan  segmentasi  pelanggan  pada  PT. XZY  untuk  mengetaui  loyalitas  pelanggan menggunakan  model  RFM  dan  algoritma  Fuzzy  C-Means.  Seluruh  proses  dan  tahapan  penelitian  untuk mencapai tujuan tersebut disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dilakukan  secara  langsung  ke  perusahaan  di  PT.  XYZ  cabang  Pekanbaru. Data  yang  digunakan  adalah  rekapan  transaksi  penjualan  perusahaan  selama  1  tahun  terakhir  mulai  dari  1 Januari hingga 30 Desember 2022. Data tersebut memiliki total 9163 transaksi yang memuat seluruh transaksi dari 494 pelanggan dalam satu tahun penuh.

## 2.2 Preprocessing Data
Tahap preproceesing terdiri dari beberapa proses yaitu cleaning untuk memastikan data sudah sesuai format,  seperti  menghapus  kolom  yang  tidak  relevan,  menangani  nilai  yang  hilang,  dan  lainnya.  Proses selanjutnya adalah melakukan trasnformasi data menjadi Model RFM. Model RFM merupakan metode efektif dan populer yang digunakan untuk melakukan segmentasi berdasarkan data riwayat transaksi  [7].  Model ini memiliki tiga variable yaitu Recency (R), Frequency (F) dan Monetary (M) [9]. Recency adalah interval waktu pelanggan sejak pembelian terakhir dengan jangka waktu tertentu, Frekuensi adalah jumlah pembelian yang dilakukan  pelanggan  dalam  periode  tertentu,  dan  Moneter  adalah  jumlah  uang  yang  pelanggan  keluarkan kepada  perusahaan  dalam  periode  tertentu  [10].  Terakhir  adalah  melakukan  normalisasi  data.  Proses normalisasi  dilakukan  menggunakan  teknik Min-Max  Normalization yaitu  sebuah  metode  pengubah  nilai berdasarkan nilai minimum dan maksimum dari data [14]. Metode ini mengubah nilai data secara linier dalam kisaran 0 hingga 1 atau -1 hingga 1 [15]. Berikut adalah persamaan dari Min-Max Normalization .
𝑋 ′ = (𝑋−𝑋𝑚𝑖𝑛) (𝑋𝑚𝑎𝑥 − 𝑋𝑚𝑖𝑛) (1)

## 2.3 Clustering
Clustering adalah  sebuah  teknik  penambangan  data  yang  yang  popular  dan  termasuk  pada  metode unsupervised  learning  [16] .  Fuzzy  C-Means (FCM)  merupakan  salah  satu  algoritma  clustering  yang  paling populer. Algoritma ini mengelompokkan data yang keberadaan tiap-tiap data dalam suatu kelompok ditentukan oleh  nilai  atau  derajat  keanggotaan  tertentu  [8],  [16].  Kelebihan  FCM  dibandingkan  algoritma  clustering lainnya adalah keanggotaan sebuah data tidak diberikan nilai secara tegas, yang artinya memungkinkan suatu data point termasuk ke dalam beberapa cluster [11]. Selain itu, penempatan pusat cluster algoritma FCM dapat lebih  tepat  dibandingkan  dengan  algoritma  cluster  lain [17].  Proses  clustering  dengan  algoritma  FCM  akan dilakukan dengan melalui pengujian jumlah cluster yaitu 2-10 cluster. Ini dilakukan untuk mendapatkan jumla cluster yang tepat dengan tingkat homogenitas terbaik. Untuk mengetaui seberapa baik hasil clustering, dapat dilakukan dengan mengukur validitas cluster  melalui salah satu metrik yang umum digunakan yaitu Davies Bouldin Index (DBI) [4]. Nilai DBI yang kecil menunjukkan hasil clustering pada data tersebut terkelompok dengan baik dan semakin homogen [18]. Berikut adalah persamaan untuk menghitung nilai DBI.
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑖=𝑗 (𝑅 𝑖,𝑗 ) 𝑘 𝑖=1 (2)

## 2.4 Analisis Segmen
Segmen  pelanggan berdasarkan  nilai  RFM  dapat  diketahui  dengan menggunakan  simbol.  Simbol  '↑' merupakan nilai yang lebih tinggi, sedangkan simbol '↓' merupakan nilai yang lebih rendah dari nilai rata-rata [19]. Semakin tinggi nilai rata-ratanya maka semakin baik dan semakin rendah nilai maka semakin buruk bagi perusahaan  [20].  Namun  untuk  R,  simbol  ↓  berarti  semakin  rendah  rata-rata  maka  semakin  baik  bagi perusahaan dan simbol ↑ berarti lebih tinggi dari rata-rata maka nilainya kurang baik bagi perusahaan  [10]. Berikut adalah symbol dari RFM berdasarkan segmennya yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Simbol RFM Berdasarkan Segmennya No Simbol RFM Nama Segmen Keterangan 1. R ↓ F ↑ M ↑ Loyal Customer Kelompok  pelanggan  yang  baru  saja  melakukan  pembelian dengan  jumlah  transaksi  yang  tinggi  dan  jumlah  uang  yang dikeluarkan juga tinggi 2. R ↑ F ↓ M ↓ Lost Customer Kelompok  pelanggan  yang  sudah  lama  tidak  melakukan pembelian dengan jumlah transaksi yang sedikit dan uang yang dikeluarkan juga sedikit 3. R ↓ F ↓ M ↓ New Customer Kelompok  pelanggan  yang  baru  saja  melakukan  pembelian dengan jumlah transaksi yang sedikit dan uang yang dikeluarkan juga masih sedikit 4. R ↓ F ↑ M ↓ Prospect Customer Kelompok  pelanggan  yang  baru  saja  melakukan  pembelian dengan  jumlah  transaksi  yang  tinggi  namun  yang  dikeluarkan masih sedikit

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Tahap pengumpulan data dilakukan secara langsung ke perusahaan XYZ cabang Pekanbaru. Data yang digunakan adalah rekapan transaksi penjualan perusahaan selama 1 tahun terakhir mulai dari 1 Januari hingga 30  Desember  2022.  Data  tersebut  memiliki  total  9163  transaksi  yang  memuat  seluruh  transaksi  dari  494 pelanggan dalam satu tahun penuh. Terdapat beberapa fitur yang tersedia pada data, namun tidak semua fitur tersebut akan digunakan saat melakukan segmentasi pelanggan nantinya. Dataset yang akan digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Transaksi Pelanggan No Cabang Tanggal Id_Transaksi Id_Pelanggan … Total 1 Sumatera 01/01/2022 5220001 1045/53I … 2289772,76 2 Sumatera 01/01/2022 5220001 1045/53I … 11603977,28 3 Sumatera 01/01/2022 5220001 1045/53I … 15352272,76 4 Sumatera 01/01/2022 5220001 1045/53I … 15352272,76 … … … … … … … 9163 Sumatera 30/12/2022 5224763 1045/42N … 973873,88
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  preprocessing  data  yang  terdiri  dari  beberapa  proses  yaitu cleaning , trasnformasi dan normalisasi. Saat melakukan cleaning data, fitur yang tidak relevan akan dihapus dan  hanya  akan  mempertahankan  fiur  yang  penting.  Fitur  yang  akan  dipertahankan  yaitu  Id_Tansaksi, Id_Pelangan,  Tanggal,  dan  Netto.  Fitur  tersebut  dipertahankan  karena  sangat  diperlukan  untuk  melakukan transformasi ke dalam model RFM sebelum ke proses clustering. Setelah data sudah ditransformasi ke dalam bentuk model RFM, nilai pada data akan dinormalisasikan ke dalam skala 0 hingga 1 menggunakan tenik min- max normalization. Hasil dari proses cleaning , transformasi, dan normalisasi data dapat dilihat berturut-turut pada Tabel 3, Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 3. Cleaning Data No Id_Transaksi Id_Pelanggan Tanggal Netto 1 5220001 1045/53I 11/01/2022 523243.25 2 5220001 1045/53I 11/01/2022 2318918.94 3 5220001 1045/53I 11/01/2022 324324.33 4 5220001 1045/53I 11/01/2022 973873.88 … … … … … 9163 5224763 1045/42N 30/12/2022 973873,88 Tabel 4. Transformasi Data No Id_Pelanggan Recency Frequency Monetary 1 1045/53I 16 30 2536231734,67 2 1045/85I 4 225 10378749050,64 3 1045/69J 46 7 280353777,78 4 1045/72L 5 40 2270950879,01 … … … … … 494 1045/93A 4 1 2941441,45
Tabel 5. Normalisasi Data No Id_Pelanggan Recency’ Frequency’ Monetary’ 1 1045/53I 0,0414 0,1295 0,2444 2 1045/85I 0,0083 1,0000 1,0000 3 1045/69J 0,1243 0,0268 0,0270 4 1045/72L 0,0111 0,1741 0,2188 … … … … … 494 1045/93A 0,0083 0,0000 0,0003
Selanjutnya  adalah  melakukan  clustering  menggunakan  algoritma  FCM  dengan  jumlah  cluster  yang akan diuji adalah 2-10 cluster. Hasil implementasi clustering kemudian divalidasi menggunakan DBI untuk mengetahui  berapa  jumlah  cluster  yang  tepat.  Semakin  kecil  nilai  DBI  maka  hasil  clustering  semakin  baik. Nilai DBI pada setiap cluster dari hasil implementasi algoritma FCM dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Validitas Cluster Berdasarkan Nilai DBI
Berdasarkan  validitas  cluster  dengan  metode  DBI  menghasilkan  jumlah  cluster  optimal  dalam penelitian ini adalah 2 cluster dengan nilai DBI 0,4908. Dengan begitu, data pelanggan akan dikelompokkan menjadi 2 cluster. Pembentukan 2 cluster dengan algoritma FCM menghasilkan jumlah pelanggan dari masing- masing cluster yaitu pada cluster 1 sebanyak 387 pelanggan dan cluster 2 sebanyak 107 pelanggan dengan nilai centroid ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Centroid dan Jumlah Pelanggan Cluster Recency Frequency Monetary Jumlah_Pelanggan 1 40,67 10,42 136221516,46 387 2 249,67 4,13 67122156,29 107
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  segmentasi  dan  analisis  perilaku  pembelian  pelanggan  pada setiap segmennya berdasarkan hasil clustering yang sudah dilakukan. Data pelanggan berdasarkan segmennya dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Pelanggan Berdasarkan Segmen No Id_Pelanggan Recency Frequency Monetary Segmen 1 1045/53I 16 30 2536231734,67 1 2 1045/85I 4 225 10378749050,64 1 … … … … … … 218 1045/59K 296 3 5963272,85 2 219 1045/38A 282 3 5285454,78 2 … … … … … .. 493 1045/09L 5 1 12779503,97 1 494 1045/93A 4 1 2941441,45 1
Implementasi clustering dengan FCM pada model RFM menghasilkan 2 cluster sebagai jumlah yang optimal  untuk  pembentukan  cluster.  Itu  artinya,  proses  segmentasi  menghasilkan  2  kelompok  pelanggan
0,4908
0,6573 0,6323 0,7187 0,6972 0,7016 0,6975 0,7603 0,7564
0,0000 0,1000 0,2000 0,3000 0,4000 0,5000 0,6000 0,7000 0,8000 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Nilai DB I Jumlah Cluster
dengan  karakteristik  dan  perilaku  yang  sama  dalam  kelompoknya  dan  berbeda  antar  kelompoknya.  Hasil tersebut  juga  telah  diuji  validitasnya  dengan  metrik  DBI.  Metrik  tersebut  digunakan  oleh  beberapa  peneliti sebelumnya  untuk mendapatkan jumlah cluster yang optimal saat melakukan segmentasi pelanggan, seperti pada penelitian [3] dan [13]. Dengan begitu dapat dipastikan hasil tersebut sudah sesuai dan valid.
Untuk  mengetahui  karakteristik  dan  perilaku  setiap  segmen  pelanggan,  maka  dilakukan  analisis berdasarkan nilai centroid cluster . Nilai centroid yang lebih tinggi akan disimbolkan sebagai panah atas (↑) sedangkan  nilai centroid yang  lebih  rendah  akan  disimbolkan  sebagai  panah  bawah  (↓).  Perlu  diperhatikan bahwa  simbol  RFM,  nama  segmen, dan  deksripsinya  sudah  dijelaskan pada  bagian  sebelumnya yang  dapat dilihat pada Tabel 1. Hasil analisis perilaku pelanggan pada setiap segmennya yaitu:
1. Segmen 1, yang berdasarkan nilai dari centroid cluster memiliki simbol R ↓ F ↑ M ↑ dapat dikategorikan sebagai loyal  customer yang  terdiri  dari  387  pelanggan.  Pada  segmen  ini  memiliki recency dengan rentang waktu 1-145 hari terakhir, frequency dengan rentang 1-225 kali transaksi, dan monetary dengan rentang pembelian Rp. 37362,17 - 10378749050,64 ribu rupiah.
2. Segmen 2, yang berdasarkan nilai dari centroid cluster memiliki simbol R ↑ F ↓ M ↓ dapat dikategorikan sebagai lost  customer yang  terdiri  dari  107  pelanggan.  Pada  segmen  ini  memiliki recency dengan rentang  waktu  145-363  hari  terakhir, frequency dengan  rentang  1-145  kali  transaksi,  dan monetary dengan rentang pembelian Rp. 106849,00 - 945312971,85 ribu rupiah.
Hasil  analisis  perilaku  pelanggan  berdasarkan  model  RFM  dengan  algoritma  FCM  menghasilkan  2 segmen, yaitu segmen 1 dengan kategori loyal customer yang terdiri dari 387 pelanggan dan segmen 2 dengan kategori lost customer dengan yang terdiri dari 107 pelanggan. Sebagai pelanggan yang loyal, perusahaan perlu memberikan apresiasi untuk mempertahankan hubungan baik dengan pelanggan seperti memberikan diskon, ataupun penawaran khusus. Kemudian untuk segmen lost customer , perusahaan perlu mengambil langkah yang tepat untuk mencoba memulihkan hubungan dan menganalisis faktor dan penyebab pelanggan pada segmen ini beralih ke perusahaan lain.

## 4. KESIMPULAN
Segmentasi pelanggan dilakukan menggunakan model RFM dan algoritma Fuzzy C-Means. Data yang digunakan adalah selama satu tahun mulai dari Januari – Desember 2022 yang terdiri dari 9163 transaksi yang memuat 494 pelanggan. Untuk menemukan jumlah cluster yang tepat, proses clustering menggunakan FCM dilakukan dengan melakukan percobaan yaitu 2-10 cluster. Hasilnya menunjukkan 2 cluster merupakan jumlah yang terbaik dengan nilai DBI 0,4908. Data pelanggan kemudian dikelompokkan menjadi 2 cluster.  Hasilnya pada pada cluster 1 yang terdiri dari 387 pelanggan dikategorikan sebagai loyal customer dan cluster 2  yang terdiri dari 107 pelanggan dikategorikan sebagai lost customer . Sebagai pelanggan yang loyal, perusahaan perlu memberikan apresiasi untuk mempertahankan hubungan baik dengan pelanggan seperti memberikan diskon, ataupun penawaran khusus. Kemudian untuk segmen lost customer, perusahaan perlu mengambil langkah yang tepat  untuk  mencoba  memulihkan  hubungan  dengan  pelanggan  dan  menganalisis  faktor  dan  penyebab pelanggan pada segmen ini beralih ke perusahaan lain.

## REFERENSI
[1] N. R. Maulina, I. Surjandari, and A. M. M. Rus, “Data Mining Approach for Customer Segmentation in B2B Settings using Centroid-Based Clustering,” in 16th International Conference on Service Systems and  Service  Management  (ICSSSM) ,  Shenzhen,  China:  IEEE,  2019,  pp.  1–6.  doi: 10.1109/ICSSSM.2019.8887739.
[2] S. S. Prasetyo, M. Mustafid, and A. R. Hakim, “Penerapan Fuzzy C-Means Kluster Untuk Segmentasi Pelanggan E-Commerce Dengan Metode Recency Frequency Monetary (Rfm),” J. Gaussian , vol. 9, no. 4, pp. 421–433, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i4.29445.
[3] P.  Paduloh,  M.  Widyantoro,  and  J.  Supratman,  “Segmentasi  Pelanggan  Distributor  Daging  Sapi Menggunakan Pendekatan Recency, Frequency, Monetary (RFM) dan Fuzzy C-Means Clustering,” J. Optim. , vol. 8, no. 1, p. 43, 2022, doi: 10.35308/jopt.v8i1.5181.
[4] D. L. Aditya and D. Fitrianah, “Comparative Study of Fuzzy C-Means and K-Means Algorithm for Grouping Customer Potential in Brand Limback,” J. Ris. Inform. , vol. 3, no. 4, pp. 327–334, 2021, doi: 10.34288/jri.v3i4.241.
[5] R.  Nugraha,  “Rancang  Bangun  Sistem  Crm  (Customer  Relationship  Management)  Berbasis  Web Dengan Pola Mvc,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 70–85, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1388.
[6] E.  Ernawati,  S.  S.  K.  Baharin,  and  F.  Kasmin,  “A  review  of  data  mining  methods  in  RFM-based customer  segmentation,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1869,  no.  1,  p.  12085,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1869/1/012085.
[7] L. Rahmadhani, A. Djunaidy, and A. Mukhlason, “Evaluasi Kinerja Pemasok Menggunakan Fuzzy C- Means  Clustering  dan  AHP  di  CV  Delta  Raya,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  10,  no.  2,  2021,  doi:
10.12962/j23373539.v10i2.72529.
[8] O. Dogan, B. Oztaysi, and A. Isik, “Fuzzy RFM Analysis in Car Rental Sector,” Int. J. Technol. Eng. Stud. , vol. 7, no. 2, pp. 8–14, 2021, doi: 10.20469/ijtes.7.10002-2.
[9] Y.  Parikh  and  E.  Abdelfattah,  “Clustering  Algorithms  and  RFM  Analysis  Performed  on  Retail Transactions,” in 11th IEEE Annual Ubiquitous Computing, Electronics and Mobile Communication Conference (UEMCON) , New York, NY, USA: IEEE, 2020, pp. 506–511. doi: 10.1109/UEMCON51285.2020.9298123.
[10] S. Monalisa and F. Kurnia, “Analysis of DBSCAN and K-means algorithm for evaluating outlier on RFM model of customer behaviour,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 17, no. 1, pp. 110–117, 2019, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v17i1.9394.
[11] V. Hermawati and R. Sulaiman, “Penentuan Segmentasi Pelanggan E-Commerce Menggunakan Fuzzy C-Means  Dan  Model  Fuzzy  Rfm,” MATHunesa  J.  Ilm.  Mat. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  76–88,  2021,  doi: 10.26740/mathunesa.v9n1.p76-88.
[12] A. Wicaksono, F. A. Bachtiar, and N. Y. Setiawan, “Segmentasi Pelanggan Menggunakan Fuzzy C- Means Clustering berdasarkan RFM Model pada E-Commerce (Studi Kasus: E-Commerce XYZ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 1351–1360, 2021.
[13] arief  soma  darmawan,  D.  Sugianti,  and  A.  Syaifudin,  “Segementasi  Nasabah  Tabungan  Pada  BMT XXX dengan Metode Fuzzy C Means dan Model RFM,” Smart Comp Jurnalnya Orang Pint. Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 74–78, 2021, doi: 10.30591/smartcomp.v10i2.2355.
[14] N. Sepriyanti, R. S. Nahampun, M. H. Zikri, I. Ambarani, and A. Rahmadeyan, “Implementation of K- Means  Clustering  to  Group  Poverty  Levels  in  Riau  Province,”  in SENTIMAS:  Seminar  Nasional Penelitian  Dan  Pengabdian  Masyarakat ,  Pekanbaru:  Institut  Riset  dan  Publikasi  Indonesia  (IRPI), 2022, pp. 59–65.
[15] D. Singh and B. Singh, “Investigating the impact of data normalization on classification performance,” Appl. Soft Comput. , vol. 97, p. 105524, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2019.105524.
[16] D.  David,  M.  D.  Lauro,  and D.  E.  Herwindiati,  “Sistem  Prediksi  Customer  Loyalty  Dengan  Metode RFM  dan  Fuzzy  C-Means,” Comput.  J.  Comput.  Sci.  Inf.  Syst. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  33–44,  2020,  doi: 10.24912/computatio.v4i1.7099.
[17] M. Hardiyanti, Y. R. W. Utami, and W. L. Y. Saptomo, “Pemetaan Daerah Berpotensi Transmigran Di Kecamatan Kartasura Dengan Metode Fuzzy C-Means (Fcm) Clustering,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 6, no. 1, pp. 12–20, 2018, doi: 10.30646/tikomsin.v6i1.347.
[18] S.  Monalisa  and  I.  Erza,  “Analisis  Loyalitas  Agen  Biasa  dan  Agenstok  Menggunakan  Model  RFM (Recency,Frequency, Monetery) dan Algoritma K-Medoids pada BC 4 HPAI Pekanbaru,” Techno.Com , vol. 20, no. 1, pp. 109–121, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4219.
[19] S. Monalisa, Y. Juniarti, E. Saputra, F. Muttakin, and T. K. Ahsyar, “Customer segmentation with RFM models  and  demographic  variable  using  DBSCAN  algorithm,” Telkomnika  (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 21, no. 4, pp. 742–749, 2023, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v21i4.22759.
[20] A. Dursun and M. Caber, “Using data mining techniques for profiling profitable hotel customers: An application  of  RFM  analysis,” Tour.  Manag.  Perspect. ,  vol.  18,  pp.  153–160,  2016,  doi: 10.1016/j.tmp.2016.03.001.