## 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.v7i3.6150

## Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means Pada Segmentasi Pelanggan B2B dengan Model LRFM
Aufa Zahrani Putri * , M Afdal, Siti Monalisa, Inggih Permana
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950324562@uin-suska.ac.id, 2 m.afdal@uin-suska.ac.id, 3 sitimonalisa@uin-suska.ac.id, 4 inggihpermana@uin- suska.ac.id
Email Penulis Korespondensi: 11950324562@uin-suska.ac.id
Abstrak− PT.  XYZ  merupakan  salah  satu  industri  farmasi  besar  di  Indonesia  dengan  memasarkan  produknya  melalui pelanggan  Business  to  Business  B2B.  PT.  XYZ  belum  memahami  apa  yang  dibutuhkan  oleh  pelanggan.  PT.  XYZ  juga menerapkan sistem cashback kepada pelanggan B2B. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan segmentasi pelanggan, analisis karakteristik  pelanggan,  firmograsi  dan  usulan  strategi  yang  diberikan  peneliti  kepada  pihak  PT.  XYZ.  Loyalitas  dan karakteristik pelanggan sangat berpengaruh terhadap sebuah perusahaan. Untuk menunjukkan pelanggan mana yang termasuk loyalitas  terhadap  perusahaan  digunakan  algoritma  Fuzzy  C-Means  untuk  melakukan  cluster  dan  menggunakan  Davies Bouldien Indeks (DBI) untuk hasil algoritma clustering. Algoritma yang digunakan sesuai model Length, Recency, Frequency dan Monetary (LRFM) untuk mengelompokkan perilaku pembelian. Dapat dilihat dari variabel frekuensi mana pelanggan yang loyal  terhadap  perusahaan  mana  yang  tidak.  Lalu  menentukan  firmografi  menggunakan  atribut  jenis  badan  usaha,  tipe pelanggan, dan lokasi. Setelah menentukan pelanggan yang loyal dan tidak, maka di analisis karakteristik pelanggan terbagi 4 bagian yaitu Superstar Segment atau pelanggan terbaik yaitu terletak pada cluster 2 yang mana pelanggan pada cluster 2 dapat memiliki hubungan jangka panjang dengan perusahaan, selanjutnya Golden Segment atau yang memiliki nilai tertinggi kedua (monetary)  terletak  pada  kluster  4,  selanjutnya  Average  Value  Segment  atau  pelanggan  yang  memiliki  nilai  rata-rata  dari seluruh  segmen terletak pada  kluster 5  dan   Dormant Segment  atau  pelanggan  terendah terletak pada  kluster  3  yang  mana pelanggan 3 memiliki sedikit hubungan dengan perusahaan.
Kata Kunci: Algoritma Fuzzy C-Means; Clustering; Firmografi; Karakteristik Pelanggan; LRFM
Abstract− PT. XYZ is one of the major pharmaceutical industries in Indonesia by marketing its products through B2B (Business to Business) customers. PT. XYZ doesn't understand what customers need. PT. XYZ also implements a cashback system for B2B customers. This study aims to determine customer segmentation, analysis of customer characteristics, firmgration and proposed  strategies  provided  by  researchers  to  PT.  XYZ.  Loyalty  and  customer  characteristics  are  very  influential  on  a company. To show which customers are loyal to the company, the Fuzzy C-Means algorithm is used to cluster and the Davies Bouldien Indeks (DBI) is used for the clustering algorithm results. The algorithm used is according to the Length, Recency, Frequency and Monetary (LRFM) model to classify purchasing behavior. It can be seen from the frequency variable which customers are loyal to which companies are not. Then determine the firmography using the attributes of business entity type, customer  type,  and  location.  After  determining  loyal  and  non-loyal  customers,  the  analysis  of  customer  characteristics  is divided into 4 parts, namely the Superstar Segment or the best customer, which is located  in cluster 2 where customers in cluster 2 can have a long-term relationship with the company, then the Golden Segment or which has the second highest value (monetary) is located in cluster 4, then the Average Value Segment or the customer who has the average value of all segments is located in cluster 5 and the Dormant Segment or the lowest customer is located in cluster 3 where customer 3 has little relationship with the company.
Keywords : Fuzzy C-Means Algorithm; Clustering; Firmography; Customer Characteristics; LRFM

## 1. PENDAHULUAN
PT. XYZ merupakan perusahaan distribusi farmasi, barang konsumsi & Over The Counter (OTC), alat kesehatan & diagnostik terbesar di Indonesia. Saat ini PT. XYZ adalah salah satu distributor farmasi, perangkat medis dan distributor  kelompok  konsumen  terbesar  yang  masuk  dalam  sepuluh  besar  distributor  farmasi  nasional  dan mendapatkan  kepercayaan  dari  prinsip  multinasional  dan  nasional.  Komitmen  PT.  XYZ  sebagai  perusahaan distribusi adalah menyediakan distribusi dan solusi untuk produk kesehatan melalui semua cabang dengan standar praktik  distribusi  yang  baik.  Dalam  penyusunan    strategi    pemasaran    berorientasi    pelanggan,  segmentasi pelanggan dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi karakteristik pelanggan dan mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku atau kebiasaan yang sama [1]. RFM Model pertama kali dikembangkan oleh Hughes. Chang dan  Tsay  mengusulkan  LRFM  dengan  mengambil  panjang  dari  relasi  pelanggan  dengan  perusahaan  untuk memecahkan masalah. Untuk mengidentifikasi loyalitas pelanggan maka perlu untuk mengetahui jarak transaksi pelanggan pada periode tertentu (L / Length) [2].
PT.  XYZ  menggunakan  metode  B2B,  [3]  Business  to  Business  (B2B)  adalah  untuk  transaksi  yang dilakukan oleh perusahaan ke perusahaan, transaksi dapat berupa jasa atau barang. Business to Customer (B2C) B2C  untuk  tarnsaksi  yang  dilakukan  oleh  pelaku  bisnis  dan  konsumen,  jenis  e-commerce  ini  merupakan  satu- satunya e-commerce yang berkembang pesat. Perbedaan B2B dengan B2C  ada beberapa macam yaitu konsumen, hubungan dengan konsumen, strategi branding, target audiens. Peneliti membahas B2B pada perusahaan, PT. XYZ melakukan  transaksi  antar  perusahaan,  tidak  melakukan  transaksi  langsung  dengan  customer.  Karakteristik segmen  yang  sudah  ditentukan  dari  proses  clustering  sebelumnya  akan  di  analisis  berdasarkan  segmentasi

## 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.v7i3.6150
pelanggan  Pihak  PT  belum  sepenuhnya  memahami  apa  yang  dibutuhkan  oleh  pelanggan.  PT.  XYZ  memiliki sistem cashback, pelanggan yang mendapatkannya dicari  sesuai pelanggan mana yang loyal terhadap perusahaan, dengan begitu peneliti melakukan segmentasi pelanggan dan analisis karakteristik pelanggan. Pada penelitian ini, dilakukan  penerapan  algoritma  Fuzzy  C-Means  pada  data  transaksi  penjualan  untuk  menentukan  segmentasi pelanggan. Untuk mengelompokkan pelanggan yang memiliki kemiripan pada nilai LRFM-nya, digunakan teknik clustering.  Melalui  proses  clustering,  standar  klasifikasi  untuk  setiap  dimensi  segmentasi  dipastikan  tidak ditetapkan secara  subjektif. Algoritma clustering yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma Fuzzy C- Means  (FCM)  karena  pada  penelitian  sebelumnya  yang  membandingkan  Fuzzy  C-Means  dengan  K-Means  [4] terbukti bahwa algoritma Fuzzy C-Means lebih baik untuk Clustering karena dari uji validitas menggunakan David Bouldin Index (DBI) didapatkan nilai validitasnya lebih kecil yang menunjukkan skema cluster FCM yang paling optimal. Untuk mengevaluasi hasil algoritma Clustering pada penelitian ini digunakan DBI karena karakteristik Fuzzy C-Means  memiliki hubungan dengan DBI  yang memiliki pendekatan pengukuran yaitu memaksimalkan jarak inter cluster serta meminimalkan jarak intra cluster [5].
Setelah  melakukan  clustering,  diidentifikasi  karakteristik  segmen  pelanggan  dimana  pada  penelitian  ini digunakan  6  segmen  pelanggan  yaitu  Superstar  Segment,  Golden  Segment,  Typical  Customer,Occational Customer, Everyday, dan Dormant Segment karena berdasarkan penelitian [6] 6 segmen pelanggan ini dibentuk dari  nilai  LRFM dan diterapkan untuk menentukan karakteristik segmentasi  pelanggan B2B. Selain melakukan segmentasi  berdasarkan  perilaku  pembelian,  perusahaan  juga  bisa  menentukan  segmentasi  pelanggan  yaitu berdasarkan segmentasi demografi, geografi, dan perilaku [7].
Dalam penelitian  [8] tentang segmentasi  pelanggan toko  sepatu  kulit. Segmentasi  pelanggan merupakan pembagian  kelompok  terhadap  pelanggan  yang  memiliki  kemiripan  karakteristik  dan  mampu  memberikan informasi  dari  kelompok  tersebut.  Karakteristik  pelanggan  dapat  dilihat  dengan  menerapkan  model  Length, Recency, Frequency, dan Monetary( LRFM). Metode  clustering yang digunakan adalah  Fuzzy C-Means. Hasil jumlah cluster berdasarkan elbow method adalah dua cluster dan tiga cluster yang kemudian diimplementasikan ke dalam Fuzzy C-Means. Penelitian [2] tentang menjaga loyalitas pelanggan perusahaan mengatur strategi bisnis untuk dapat mempertahankan pelanggan mereka. Dari analisis model Length, Recency, Frequency, dan Monetary (LRFM)  sistem  telah  berhasil  diimplementasikan  pada  sistem  magenta  coklat  yang  didapat  berdasarkan  hasil pengujian loyalitas pelanggan dimana persentase dari loyalitas pelanggan adalah 88,67% yang artinya persentase pelanggan  yang  merasa  dirinya  loyal  diatas  rata-rata  80.  Sistem  ini  membantu  pihak  magenta  coklat  dalam mengetahui kategori pelanggan dengan menggunakan  model  LRFM  dan memberikan hadiah kepada pelanggan berdasarkan kategori LRFM yang didapat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Perencanaan Penelitian
Pada tahap perencanaan ini, peneliti mengumpulkan data yang diberikan oleh pihak PT. XYZ untuk mengetahui atribut apa saja yang akan digunakan, dimulai dari seleksi data, cleaning data, transformasi data, normalisasi data, serta analisa dan hasil dari penelitian ini. Penelitian ini dilakukan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means dengan model LRFM. Selanjutnya menyeleksi data, yang mana pada tahap seleksi data ada beberapa atribut yang tidak digunakan pada penelitian ini, lalu pada tahap cleaning data, data yang sudah diseleksi tadi akan dihilangkan, agar lebih  mudah  peneliti  melakukan  cleaning  datanya.    pertama  ini  adalah  gambaran  yang  menjadi  rujukan  dalam penelitian, dengan adanya tahapan penelitian dapat menghasilkan penelitian yang berkualitas seperti gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.2 Tahap Pengumpulan Data
Pada tahap ini peneliti menggunakan data transaksi penjualan pada 1 Januari 2022 sampai dengan 30 Juni 2022 di PT.  XYZ.  Data  yang  diberikan  oleh  perusahaan  berupa  file  excel  yang  memiliki  atribut  nama  customer,  kode barang, nama barang, jumlah, tanggal invoice, tipe perusahaan, alamat customer, nama salesman, discount  dan total.

## 2.3 Tahap Pre-Processing Data
Pada tahap ini ada beberapa tahapan yaitu
Mulai Pengumpulan Data Seleksi Data Normalisasi Data Analisa dan Hasil Selesai Cleaning Data Transformasi Data

## 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.v7i3.6150
1. Seleksi Data
Pada tahap seleksi data ini, Length, Recency, Frequency dan Monetary akan digunakan untuk memilih data transaksi klien di PT. XYZ yang akan digunakan dan tidak digunakan.
2. Cleaning Data
Pada tahap ini beberapa atribut akan dihapus karena tidak digunakan, data yang digunakan adalah data yang cocok dengan model LRFM.
3. Transformasi Data
Setelah melakukan pembersihan data, kemudian yang dilakukan sekarang adalah mengubah data seperti bentuk LRFM.
4. Normalisasi Data
Pada tahap ini, selesai memperoleh LRFM melalui pelanggan, kemudian yaitu normalisasi data.

## 2.4 Segmentasi Pelanggan
Segmentasi  pelanggan  menurut  [8]  adalah  pengelompokan  pelanggan  dalam   segmen  ini    dapat    berdasarkan pada   beberapa   aspek   seperti   detail   pelanggan,   data   historis,   aktivitas   pelanggan, ketertarikan  pelanggan, dan    kepuasan    pelanggan.    Informasi    ini    dibutuhkan    untuk    lebih    mengetahui    nilai    dari  pelanggan  dan mendapatkan  pemahaman  untuk  mengetahui  perilaku  pelanggan.  [6]  Segmentasi  pelanggan  adalah  salah  satu langkah awal dalam membuat model bisnis. Segmentasi pelanggan dibagi menjadi 6 karakteristik.

## 2.5 Clustering
Clustering merupakan cara mengidentifikasi daerah padat dan jarang dalam suatu objek untuk menemukan pola distribusi  secara  keseluruhan  dan  korelasi  yang  menarik  antar  atribut  [8].  Tujuan  dari  clustering  sendiri  ialah mengelompokkan  data  menjadi  cluster  terpisah  sehingga  tiap  data  pada  cluster  yang  sama  pasti  memiliki karakteristik yang sama, sedangkan data yang memiliki karakteristik berbeda akan ditempatkan pada cluster yang lain, hingga semua data pasti akan masuk cluster[9].

## 2.6 Algoritma Fuzzy C-Means
Fuzzy C-Means adalah suatu teknik pengelompokan data yang keberadaan tiap-tiap data dalam suatu kelompok ditentukan oleh nilai atau derajat keanggotaan tertentu. Fuzzy C-Means (FCM) pertama kali diperkenalkan oleh Jim  Bezdek  pada  tahun  1981.    Fuzzy  C-Means  menerapkan  pengelompokan  fuzzy,  dimana  setiap  data  dapat menjadi  anggota  dari  beberapa  kluster  dengan  derajat  keanggotaan  yang  berbeda-beda  pada  setiap  kluster  [3]. Klasterisasi dengan fuzzy merupakan suatu teknik yang digunakan untuk menentukan klaster optimal pada suatu ruang  vektor  berdasarkan  bentuk  normal Euclidean    untuk    jarak    tiap-tiap    vektor[10].  Untuk  menghitungnya dibuat terlebih dahulu jumlah kelas yang akan dijadikan basis klasifikasi. Adapun tahapan dari algoritma Fuzzy C-Means dijelaskan dalam [11], adapun tahapan tersebut adalah sebagai berikut:
1) Input data yang akan dikelompokkan, berupa matriks ukuran n x m.
2) Tentukan jumlah cluster (c), rank untuk  matriks partisi  (ω),  iterasi  maksimum  (maxIter), error terkecil (ε), fungsi tujuan awal (Pθ = 0), dan iterasi awal (t = 1).
3) Menghasilkan bilangan acak sebagai elemen dari matriks partisi awal U.
4) Hitung fungsi k-cluster
5) Hitung fungsi objektif pada iterasi t
6) Hitung perubahan matriks partisi

## 2.7 Length, Recency, Frequency, Monetary (LRFM)
Model  Length,  Recency,  Frequency,  dan  Monetary  (LRFM)  adalah  model  berbasis  perilaku  digunakan  untuk menganalisis  perilaku  pelanggan  dan  kemudian  membuat  prediksi  berdasarkan  perilaku  database  [2].  Artibut dalam LRFM dapat digunakan untuk mengalisa perilaku pelanggan dalam masing-masing segment dengan tujuan mengarahkan  keputusan  segmentasi  yang  lebih  baik.  Length  adalah  lamanya  hubungan  pelanggan  dengan perusahaan,  recency  adalah  selisih  antara  waktu  terakhir  pembelian  dengan  tanggal  awal  ketetapan,  frequency adalah berapa kali pelanggan melakukan transaksi, dan monetary adalah jumlah uang yang dikeluarkan.

## 2.8 Davies Bouldien Indeks (DBI)
Davies  bouldin  index  (DBI)  merupakan  ukuran  untuk  mengevaluasi  kinerja  sebuah  metode  clustering  yang diperkenalkan  oleh  David  L.  Davies  dan  Donald  W.  Bouldin.  [12]  Metode  ini  bertujuan  memaksimalkan pengukuran  jarak  cluster  antara  satu  cluster  dengan  cluster  yang  lain,  juga  meminimalkan  jarak  antar  anggota dalam satu cluster. [13] Pendekatan pengukuran DBI yaitu memaksimalkan jarak inter cluster serta meminimalkan jarak intra cluster, semakin kecil nilai DBI menunjukkan skema cluster yang paling optimal. Adapun rumus DBI
𝑅𝑗 , 𝑘 = 𝑀𝐴𝐸𝑗 + 𝑀𝐴𝐸𝑘 (1)
𝑑 ( 𝑐𝑗 , 𝑐𝑘 ) (2)
𝐷𝐵𝐼 =   1 ∑ 𝑀 𝑚𝑎𝑥𝑅 (3)

## 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.v7i3.6150
𝑀 𝑗 =1 𝑗 , 𝑘 (4)

## 2.9 Tahap Analisa dan Hasil
Pada tahap ini terdapat beberapa tahapan yaitu

## 2.9.1 Clustering  Data Menggunakan FCM
Tahap  clustering  ini  dilaksanakan  setelah  normalisasi  data.  Data  yang  telah  dinormalisasikan  akan  di  cluster digunakan algoritma FCM. FCM merupakan salah satu teknik untuk menentukan cluster optimal pada suatu ruang vektor  yang  didasarkan  pada  bentuk  normal  Euclidean  untuk  jarak  antar  vektor.  Untuk  menghitungnya  dibuat terlebih  dahulu  jumlah  kelas  yang  akan  dijadikan  basis  klasifikasi.  Kemudian  dilakukan  literasi  sampai mendapatkan keanggotaan kelompok tersebut.

## 2.9.2 Uji Validasi Hasil Clustering
Tahap ini hasil clustering menggunakan cara DBI, juga memutuskan cluster terbaik. Tujuan strategi pengukuran DBI adalah untuk mengurangi jarak intra-cluster sambil meningkatkan jarak antar-cluster. Desain cluster dianggap paling optimal ketika nilai DBI lebih kecil.

## 2.9.3 Analisis Karakteristik Segmentasi Pelanggan
Pada tahap ini  adalah    menganalisis hasil  clustering yang telah dilakukan terhadap  cluster yang telah terbentuk pada data segmentasi pelanggan berdasarkan LRFM untuk mengetahui karakteristik segmentasi pelanggan.

## 2.9.4 Tipe Perusahaan
Sesudah  memperoleh  karakteristik  pelanggan,  tahap  selanjutnya  yaitu  menentukan  tipe  perusahaan  dari  semua pelanggan berdasarkan ciri-ciri segmen pelanggan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini berisi pada 1 Jan – 30 Juni 2022 dengan jumlah transaksi 6.922 baris data yang akan diolah. Sebelum data mentah diolah ada beberapa tahapan untuk  mendapatkan data yang maksimal. [14]Pertama seleksi data, yang mana ada 3 atribut yang diaplikasikan dalam perhitungan yaitu nama pelanggan, tanggal  transaksi, dan total  belanja. Atribut yang di  pilih  digunakan untuk  penelitian ini yaitu nama pelanggan yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data,  atribut  juga  merujuk  pada  kebutuhan  kriteria  [15]  LRFM  yaitu (Length) lama hubungan pelanggan dengan perusahaan, (Recency) tanggal transaksi terakhir, (Frequency) berapa kali pelanggan melakukan transaksi dan (Monetary) jumlah uang yang dikeluarkan pelanggan untuk perusahaan. Kedua [16] cleaning data (pembersihan data), cleaning ini dilaksanakan untuk mengurangi noise  pada data yang akan mempengaruhi perhitungan. Ada beberapa atribut yang tidak digunakan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Cleaning Data
No.   Nama Pelanggan Transaksi Terakhir Transaksi Awal M 1 AFA 6/24/2022 3/5/2022 Rp   16,929,000 2 AHB 5/13/2022 5/11/2022 Rp     1,158,500 3 AAP 6/8/2022 1/10/2022 Rp     3,517,000 4 AW 5/29/2022 5/28/2022 Rp     1,765,000 5 AS 2/26/2022 2/26/2022 Rp        37,500 ... ... ... ... ... 365 YW 5/26/2022 5/26/2022 Rp      1,373,000 366 YF 6/2/2022 2/25/2022 Rp         120,000 367 ZF 6/16/2022 1/10/2022 Rp      1,462,500 368 ZA 6/14/2022 6/14/2022 Rp         168,000 369 ZB 5/29/2022 5/29/2022 Rp         942,000
Selanjutnya transformasi data, pada tahap ini data yang sudah di cleaning menjadi kriteria LRFM. Untuk hasil transformasi dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Transformasi Data No. Nama Pelanggan L R F M 1 AFA 111 6 8 Rp   16,929,000.00 2 AHB 2 48 5 Rp    1,158,500.00 3 AAP 149 22 7 Rp    3,517,000.00 4 AW 1 32 11 Rp    1,765,000.00

## 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.v7i3.6150
No. Nama Pelanggan L R F M 5 AS 0 124 1 Rp         37,500.00 ... ... ... ... ... ... 365 YW 0 35 8 Rp    1,373,000.00 366 YF 97 28 3 Rp       120,000.00 367 ZF 157 14 10 Rp    1,462,500.00 368 ZA 0 16 2 Rp       168,000.00 369 ZB 0 32 3 Rp       942,000.00
Terakhir yaitu Normalisasi Data, normalisasi dilakukan agar mengetahui perbedaan  rentang nilai dimulai dari variabel LRFM.  Setiap nilai LRFM hanya akan berada dalam range 0-1 menggunakan metode Normalisasi Min-Max. Dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai Min dan Max Data LRFM No. Nilai L R F M 1 Nilai Maximum 180 0 4927 Rp   1,439,154,450,00 2 Nilai Minimum 0 8 1 Rp             6,000.00
Sesudah melaksanakan normalisasi  data dengan mempraktikkan rumus Normalisasi  Min-Max, diperoleh data normalisasi dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Normalisasi No. Nama Pelanggan NR 1-NR NF NM 1 AFA 0.6167 0.9649 0.0016 0.0120 2 AHB 0.0111 0.7193 0.0010 0.0010 3 AAP 0.8278 0.8713 0.0014 0.0027 4 AW 0.0056 0.8129 0.0022 0.0014 5 AS 0.0000 0.2749 0.0002 0.0002 ... ... ... ... ... ... 365 YW 0.0000 0.7953 0.0016 0.0012 366 YF 0.5389 0.8363 0.0006 0.0003 367 ZF 0.8722 0.9181 0.0020 0.0012 368 ZA 0.0000 0.9064 0.0004 0.0003 369 ZB 0.0000 0.8129 0.0006 0.0009

## 3.2 Clustering dengan Fuzzy C-Means menggunakan Aplikasi R
Algoritma Fuzzy  c-Means merupakan suatu  teknik clustering yang banyak digunakan dalam aplikasi  clustering [17].  Proses  clustering  yang  dilakukan  Microsoft  Excel  dan  aplikasi  R  sama  saja,  dimana  Rstudio  membantu peneliti mempermudah mengolah data.  [18] Aplikasi  R tersedia berbagai  macam fitur yang dapat  diaplikasikan fungsi  cmeans  yang  ada  pada  package  e1071  untuk  menentukan  centroid  yang  dipilih  adalah  dari  cluster  2-4 cluster. Dapat dilihat centroid untuk cluster 2 pada tabel 5.
Tabel 5. Centroid Untuk Cluster 2
No Cluster L R F M 1 Cluster 1 0,047 0,593 0,001 0,002 2 Cluster 2 0,727 0,920 0,004 0,009 Tabel 6. Centroid Untuk Cluster 3 No Cluster L R F M 1. Cluster 1 0.028 0.816 0.001 0.002 2. Cluster 2 0.758 0.931 0.003 0.007 3. Cluster 3 0.059 0.309 0.001 0.002 Tabel 7. Centroid Untuk Cluster 4
No. Cluster L R F M 1 Cluster 1  0,881  0,945  0,003  0,007 2 Cluster 2  0,049  0,304  0,001  0,001 3 Cluster 3  0,588  0,904  0,002  0,005 4 Cluster 4  0,016  0,815 0 0,001

## 3.3 Uji Validitas Hasil Clustering dengan DBI
Menyusul  pengumpulan  temuan  clustering  dari  cluster  mulai  dari  2  hingga  4,  [13]  pendekatan  Davies  Bouldin Index (DBI) digunakan untuk memvalidasi hasil. Aplikasi R juga digunakan untuk membantu tahapan ini dengan menggunakan package NbClust [19], berikut nilai validasi DBI setiap jumlah cluster pada tabel 6.

## 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.v7i3.6150
Tabel 8. Hasil Percobaan DBI
No Jumlah Cluster Nilai DBI 1 2 0,282 2 3 0,470 3 4 0,415
Cluster  2  merupakan  jumlah  yang  optimal  untuk  menjumlahkan  data  pelanggan,  menurut  hasil  validasi cluster menggunakan DBI, karena memiliki nilai DBI paling kecil atau paling mendekati 0. Dapat dilihat jumlah pelanggan pada tabel 7.
Gambar 2. Jumlah Pelanggan Setiap Cluster

## 3.4 Analisis Karakteristik Segmen Pelanggan
Langkah  selanjutnya  adalah  memeriksa  setiap  cluster  untuk  menemukan  atribut  konsumen  dari  masing-masing klaster setelah menemukan hasil klaster yang maksimal. [20] Hasil digunakan untuk menentukan karakteristik dari setiap  pelanggan  perusahaan.  [21]  Dengan  memeriksa  pola  pembelian  klien  di  setiap  kluster  menurut  kualitas LRFM  mereka,  karakteristik  segmen  pelanggan  ditemukan.  Range  nilai  atribut  LRFM  pada  setiap  cluster selanjutnya ditentukan dengan mengolah data pada setiap cluster [7]. Fungsi Microsoft Excel MIN() dan MAX() digunakan untuk mencari rentang nilai. Range dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 9. Range Nilai Atribut LRFM
No Cluster L R F M 1 Cluster 2 138-180 0-28 2-4927 103000-1439154450 2 Cluster 3 0-60 0-69 1-15 6000-20080000 3 Cluster 4 57-126 0-66 1-33 40000-109698500 4 Cluster 5 0-68 81-171 0-9 12000-33300000
Karakteristik segmen konsumen akan dibentuk sesuai  dengan yang ada saat  ini melalui analisis perilaku pembelian  konsumen  di  setiap  cluster  [6]  dengan  memanfaatkan  atribut  LRFM  ini.  Berikut  hasil  analisis  yang sudah dikerjakan yaitu
a) Superstar Segment berada pada cluster 2 dengan total 135 pelanggan, hasil analisis yang sudah didapat yaitu memiliki nilai length lebih besar dari semua pelanggan, untuk recency memiliki nilai lebih kecil dari recency seluruh pelanggan, frequency yang dimiliki juga lebih kecil dari semua pelanggan, dan monetary yang sangat besar  jika  dibandingkan  dengan  seluruh  pelanggan.  Maka  cluster  2  disebut  cluster  terbaik  atau  superstar segment, juga memiliki hubungan yang panjang dengan perusahaan.
b) Golden Segment berada pada cluster 4 dengan total 89 pelanggan, hasil analisis yang didapat memiliki nilai length  lebih  besar  dari  semua  pelanggan,  untuk  recency  memiliki  nilai  hampir  sama  dari  recency  seluruh pelanggan, frequency yang dimiliki juga lebih besar dari semua pelanggan, dan  monetary yang cukup besar jika dibandingkan dengan seluruh pelanggan. Maka cluster 4 disebut cluster kedua terbaik atau golden segment, juga memiliki hubungan yang panjang dengan perusahaan.
c) Typical  Customer  berada  pada  cluster  5  dengan  total  76  pelanggan,  hasil  analisis  yang  sudah  didapat  yaitu memiliki nilai length cukup besar, untuk recency memiliki nilai lebih besar dari recency seluruh pelanggan, frequency  yang  dimiliki  juga  lebih  kecil  dari  semua  pelanggan,  dan  monetary  yang  cukup  kecil  jika dibandingkan  dengan  seluruh  pelanggan.  Maka  cluster  5  masuk  ke  setiap  atribut  LRFM,  juga  memiliki hubungan jangka panjang tetapi tidak sepanjang hubungan cluster 2 dan 4.
d) Dormant Segment  berada pada  cluster  3 dengan total 69 pelanggan, hasil analisis yang sudah didapat  yaitu memiliki nilai  length  jauh  paling kecil, untuk  recency memiliki nilai  selisih  sedikit  lebih kecil dari  recency seluruh pelanggan, frequency yang dimiliki juga 3 kali lebih kecil dari semua pelanggan, dan monetary yang selisih  lebih  kecil  jika  dibandingkan  dengan  seluruh  pelanggan.  Maka  cluster  3  memiliki  sedikit  hubungan jangka panjang dengan perusahaan, karena mereka melalukan transaksi dalam jumlah yang kecil.
0 50 100 150 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Jumlah Pelanggan Jumlah Pelanggan

## 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.v7i3.6150

## 3.5 Usulan Strategi
Tahap selanjutnya adalah menentukan strategi yang diusulkan berdasarkan pemeriksaan [22] karakteristik segmen yang telah dijelaskan setelah menentukan tipe perusahaan. Berdasarkan hasil evaluasi demografis dan klien yang dilakukan  pada  tahap  sebelumnya,  ada  banyak  teknik  yang  dapat  diterapkan  untuk  semua  klien  atau  dikenal sebagai teknik pilihan. Usulan strategi yang diberikan kepada perusahaan dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Usulan Strategi No Segmen Pelanggan Deskripsi Usulan Strategi dan Tipe Perusahaan 1. Superstar Segment Dengan  menggunakan  segmen  ini, dapat ditentukan mana pelanggan yang loyal kepada perusahaan dan memberikan  kontribusi  keuntungan yang  paling  besar  kepada  PT.  XYZ. Dimana  PT.  XYZ  ini  memiliki  outlet seperti  klinik,  rumah  sakit,  bidan, apotek  dll.  Mayoritas  pelanggan  yang menjadi  member  pada  perusahaan  ini yaitu daerah Pekanbaru, Kampar, Siak maka  dari  itu  perusahaan  harus mempertahankan pelanggan pada segmen ini. Raliability Strategy (Common Service) Balasan pemesanan yang cepat Permintaan pembayaran melalui sales sesuai perjanjian Produk yang dikirimkan dalam keadaan baik Responsiveness Strategy Perusahaan mengusahakan re-stok produk yang dibutuhkan oleh pelanggan Memberikan informasi produk dan program yang ditawarkan perusahaan Recognition Strategy Memprioritaskan pengiriman produk setelah pembayaran Memberikan diskon maupun cashback kepada pelanggan ketika pelanggan membeli produk sesuai kategori. Personalization Strategy (Reward Strategy) Membatasi limit kredit pelanggan pada perusahaan Pada  segment  ini  pelanggan terdapat pada tipe pelanggan dengan  model  PT,  yang mana  menjadi  prioritas  dari perusahaan ketika pelanggan pada segmen ini berbelanja. 2. Golden Segment Pada segmen ini yaitu memenuhi atribut kedua dari LRFM yang memiliki nilai tertinggi. Pada segmen ini mendekati segmen superstar tetapi memiliki nilai yang lebih rendah dari segmen superstar, jadi pada segmen ini juga membutuhkan strategi untuk mempertahankan pelanggan agar meningkatkan nilai LRFM. Raliability Strategy (Common Service) Balasan  pemesanan  yang cepat Permintaan pembayaran melalui sales sesuai perjanjian Produk  yang  dikirimkan dalam keadaan baik Responsiveness Strategy Perusahaan  mengusahakan re-stok produk yang dibutuhkan oleh pelanggan Memberikan informasi produk (diskon) dan program  yang  ditawarkan perusahaan Recognition Strategy Memberikan  sistem  kredit kepada  pelanggan  dengan limit  sesuai  kesepakatan dengan pihak perusahaan Personalization Strategy (Reward Strategy) Memberikan penawaran bonus produk ketika melakukan pembelian dengan batas minimum pembelian.

## 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.v7i3.6150
No Segmen Pelanggan Deskripsi Usulan Strategi dan Tipe Perusahaan Pada  segment  ini  pelanggan terdapat pada tipe pelanggan PT,  sama  dengan  Superstar Segmen, yang mana pelanggan  dengan  segment ini  akan  diproses  cepat  oleh perusahaan. 3. Typical Customer Strategi  yang  diterapkan  pada  segmen ini  yaitu  hampir  sama  dengan  segmen Superstar  dan  Golden,  tetapi  lebih fokus kepada bagaimana meningkatkan frequensi dan monetarynya.  Pada  segmen  ini  nilai rata-rata  yang  akan  digunakan  dalam LRFM.  Segmen  ini  memberikan kontribusi  kepada  perusahaan  yang belum  besar,  maka  pada  segmen  ini tidak memberikan reward strategy. Raliability Strategy (Common Service) Respon  pemesanan  yang cepat Penagihan pembayaran melalui sales sesuai perjanjian Produk  yang  dikirimkan dalam keadaan baik Responsiveness Strategy Perusahaan  mengusahakan re-stok produk yang dibutuhkan oleh pelanggan Memberikan informasi produk (diskon) dan program  yang  ditawarkan perusahaan Recognition Strategy Memberikan  sistem  kredit kepada  pelanggan  dengan limit  sesuai  kesepakatan dengan pihak perusahaan. Pada  segment  ini  pelanggan terdapat pada tipe pelanggan CV. 4. Occational Customer Pada  segmen  ini  pelanggan  yang dikategorikan jarang melakukan
transaksi  kepada  PT  nominal  yang dikeluarkan  untuk  perusahaan  juga kecil.  PT.  harus  melakukan  beberapa tindakan  agar  pelanggan  pada  segmen ini  menjadi  lebih  sering  atau  aktif melakukan transaksi Raliability Strategy (Common Service) Respon  pemesanan  yang cepat Penagihan pembayaran melalui sales sesuai perjanjian Produk  yang  dikirimkan dalam keadaan baik Responsiveness Strategy Pendekatan kepada pelanggan  adalah  salah  satu yang  harus  dilakukan  agar mempertahankan  pelanggan dengan  cara  berkomunikasi kepada  pelanggan  secara rutin dan berkala Melakukan kunjungan kepada  pelanggan  dengan tujuan  untuk  memberikan feedback dan menerima complain Recognition Strategy Melakukan pengiriman produk  dengan tujuan untuk mempererat hubungan, komunikasi antara perusahaan dan pelanggan. Pada  segment  ini  pelanggan terdapat pada tipe pelanggan Perusahaan Perseorangan, yang  mana  pada  segmen  ini pelanggan berbelanja kepada perusahaan  dalam  jumlah yang kecil.

## 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.v7i3.6150
No Segmen Pelanggan Deskripsi Usulan Strategi dan Tipe Perusahaan 5. Everyday Shopper Strategi  pada  segmen  ini  berpotensi rendah.  Menurut  nilai  recency  dari segmen ini tingi yaitu pelanggan sering melakukan transaksi hanya saja dalam jumlah yang kecil. Realiability Strategy (Common Service) Respon  pemesanan  yang cepat Penagihan pembayaran melalui sales sesuai perjanjian Produk  yang  dikirimkan dalam keadaan baik Pengiriman  produk  hanya dilakukan  satu  kali  di  hari yang sama Responsiveness Strategy Pendekatan kepada pelanggan  adalah  salah  satu yang  harus  dilakukan  agar mempertahankan  pelanggan dengan  cara  berkomunikasi kepada  pelanggan  secara rutin dan berkala Melakukan kunjungan kepada  pelanggan  dengan tujuan  untuk  memberikan feedback dan menerima complain Pada  segment  ini  pelanggan terdapat pada tipe pelanggan Perusahaan Perseorangan, perusahaan  akan  melayani pelanggan sesuai aturan atau sop perusahaan. 6. Dormant Customer Reliability Strategy (Common Service) Respon  pemesanan  yang cepat Penagihan pembayaran melalui sales sesuai perjanjian Produk  yang  dikirimkan dalam keadaan baik Pengiriman  produk  hanya dilakukan  satu  kali  di  hari yang sama. Pelanggan  pada  segment  ini pelanggan terdapat pada tipe pelanggan Perusahaan Perseorangan,  yang  mana pelanggan  pada  segmen  ini hanya melakukan pembelian kepada  perusahaan  dalam jumlah yang sangat kecil.

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan uraian bab yang sudah dilaksanakan oleh peneliti, terdapat kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini yaitu, hasil penelitian yang didapat yaitu  cluster 2 dengan cluster  terbaik menggunakan metode validasi  cluster DBI dengan nilai 0,282. Cluster 2 juga merupakan Superstar Segment atau segmen terbaik menurut hasil analisa segmen pelanggan, karena ini pelanggan yang loyal dan sangat memberikan kontribusi yang besar kepada perusahaan. Sehingga perusahaan menghadiahkan kepada pelanggan yang loyal terhadap perusahaan. Ada juga Dormant Customer  atau segmen terburuk yaitu terletak pada cluster 3 yang mana pelanggan dengan cluster ini pelanggan dengan nilai terendah, dengan begitu melayaninya sesuai prosedur perusahaan saja. Pelanggan terbaik atau Superstar Segmen yaitu dengan status hukum PT dengan tipe pelanggan supermarket dan  minimarket,  dengan  begitu  perusahaan  mendahului  pengiriman  barang  atau  prioritas  perusahaan.  Ada  juga  pelanggan terendah atau Dormant Customer yang kebanyakan tidak memiliki pelanggan dengan status hukum PT, dengan begitu tetap melayani pengiriman barang sesuai prosedur perusahaan.

## 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.v7i3.6150

## REFERENCES
[1] A. A. D. Sulistyawati and M. Sadikin, “Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan,” Sistemasi, vol. 10, no. 3, p. 516, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1332.
[2] D.  Rahmatya,  S.  Yulina,  and  Y.  D.  L.  Widyasari,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Penerapan  Customer  Relationship Management (Crm) Untuk Menjaga Loyalitas Pelanggan (Studi Kasus: Magenta Coklat, Padang),” JSI J. Sist. Inf., vol. 12, no. 2, pp. 2033–2045, 2020, doi: 10.36706/jsi.v12i2.9487.
[3] 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.
[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, vol. 3, no. 4, pp. 327–334, 2021, doi: 10.34288/jri.v3i4.241.
[5] I. Maskanah, “Segmentasi Pelanggan Toko Purnama dengan Algoritma K-Means dan Model RFM untuk Perancangan Strategi Pemasaran,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 5, no. 2, p. 218, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i2.1443.
[6] B. E. Adiana, I. Soesanti, and A. E. Permanasari, “Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Kombinasi Rfm Model Dan Teknik Clustering,” J. Terap. Teknol. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2018, doi: 10.21460/jutei.2018.21.76.
[7] A. Ilham, N. Y. Setiawan, and T. Afirianto, “Analisis Segmentasi Pelanggan Kartu Prabayar Kabupaten Malang dengan RFM Model Menggunakan Metode Fuzzy C-Means Clustering (Studi Kasus: PT. XYZ),” J. Pengemb. Teknol. …, vol. 4, no. 8, pp. 2487–2498, 2020, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/7680
[8] M. T. Dharmawan, N. Y. Setiawan, and F. A. Bachtiar, “Segmentasi Pelanggan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means Clustering Berdasarkan LRFM Model Pada Toko Sepatu ( Studi Kasus : Ride Inc Kota Malang ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 2, pp. 1978–1985, 2019.
[9] R.  Andini  and  Y.  P.  Astuti,  “MATH  unesa,”  J.  Ilm.  Mat.,  vol.  9,  no.  2,  pp.  437–446,  2021,  [Online].  Available: https://media.neliti.com/media/publications/249234-model-infeksi-hiv-dengan-pengaruh-percob-b7e3cd43.pdf
[10]  M. Martin and Y. Nataliani, “Klasterisasi kinerja karyawan menggunakan algoritma fuzzy c-means,” Aiti, vol. 17, no. 2, pp. 118–129, 2021, doi: 10.24246/aiti.v17i2.118-129.
[11]  A. K. Wijaya, “Implementasi data mining dengan algoritma fuzzy C - Means (studi kasus penjualan di UD Subur Baru),” Jur. Tek. Inform. FASILKOM UDINUS, pp. 1–8, 2014.
[12]  F.  F.  Finansyah  and  J.  Gunawan,  “Analisis  Perbedaan  Perilaku  Pelanggan  dan  Pengguna  Media  Sosial  Maskapai Penerbangan Low-Cost Indonesia,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.12962/j23373520.v8i2.48506.
[13]  S.  I.  Murpratiwi,  I.  G.  Agung  Indrawan,  and  A.  Aranta,  “Analisis  Pemilihan  Cluster  Optimal  Dalam  Segmentasi Pelanggan  Toko  Retail,”  J.  Pendidik.  Teknol.  dan  Kejuru.,  vol.  18,  no.  2,  p.  152,  2021,  doi:  10.23887/jptk- undiksha.v18i2.37426.
[14]  V. R. Hananto, A. D. Churniawan, and A. P. Wardhanie, “Perancangan Analytical CRM untuk Mendukung Segmentasi Pelanggan di Institusi Pendidikan,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 11, no. 1, p. 79, 2017, doi: 10.32815/jitika.v11i1.55.
[15]   rahayu deny danar dan alvi furwanti Alwie, A. B. Prasetio, R. Andespa, P. N. Lhokseumawe, and K. Pengantar, “Tugas Akhir Tugas Akhir,” J. Ekon. Vol. 18, Nomor 1 Maret201, vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2020.
[16]  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.
[17]  A. L. R. Putri and N. Dwidayati, “Analisa Perbandingan K-Means Dan Fuzzy C-Means Dalam Pengelompokan Daerah Penyebaran  Covid-19  Indonesia,”  UNNES  J.  Math.,  vol.  10,  no.  2,  pp.  4–7,  2021,  [Online].  Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujme
[18]  D. B. Saputra and E. Riksakomara, “Implementasi Fuzzy C-Means dan Model RFM untuk Segmentasi Pelanggan (Studi Kasus : PT. XYZ),” J. Tek. ITS, vol. 7, no. 1, pp. 1–6, 2018, doi: 10.12962/j23373539.v7i1.28230.
[19]  L.  Waroka,  S.  Monalisa,  D.  Anjainah,  and  N.  Arifin,  “Implementasi  Algoritma  Fuzzy  C-Means  (Fcm)  Dalam Pengklasterisasian Nilai Hidup Pelanggan Dengan Model Lrfm,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 6, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.24014/rmsi.v6i1.8564.
[20]  A. T. Widiyanto and A. Witanti, “Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Analisis RFM Menggunakan Algoritma K-Means Sebagai Dasar Strategi Pemasaran (Studi Kasus PT Coversuper Indonesia Global),” KONSTELASI Konvergensi Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 204–215, 2021, doi: 10.24002/konstelasi.v1i1.4293.
[21]  M. R. Kusnaidi, T. Gulo, and S. Aripin, “Penerapan Normalisasi Data Dalam Mengelompokkan Data Mahasiswa Dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Prioritas Bantuan Uang Kuliah Tunggal,” vol. 3, no. 4, pp. 330– 338, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2112.
[22]  F.  Hadi,  D.  Octari  Rahmadia,  F.  Hadi  Nugraha,  N.  Putri  Bulan,  Mustakin,  and  S.  Monalisa,  “Penerapan  K-Means Clustering Berdasarkan RFM Mofek Sebagai Pemetaan dan Pendukung Strategi Pengelolaan Pelanggan (Studi Kasus: PT. Herbal Penawar Alwahidah Indonesia Pekanbaru),” SITEKIN J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 15, no. 1, pp. 69–76, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/4575