Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JINTEN: Journal of Intelligent Systems and Digital Science
Disa Putri Yuliansyah
STMIK Widya Cipta Dharma

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Customer Segmentation Menggunakan K-Means dan Analisis RFM Pada Data Transaksi Digital Disa Putri Yuliansyah; Rezi Azhar Hadi Husain
JINTEN: Journal of Intelligent Systems and Digital Science Vol 1 No 2: September 2026
Publisher : CV. Ihsan Cahaya Pustaka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66031/jinten.v1i2.679

Abstract

Pertumbuhan transaksi digital menghasilkan volume data pelanggan yang semakin besar, tetapi data tersebut belum selalu dimanfaatkan secara optimal untuk memahami karakteristik dan nilai pelanggan. Penelitian ini bertujuan melakukan segmentasi pelanggan pada data transaksi digital menggunakan analisis Recency, Frequency, Monetary (RFM) yang dipadukan dengan algoritma K-Means. Tahapan penelitian meliputi praproses data, agregasi transaksi berdasarkan pelanggan, pembentukan atribut RFM, normalisasi data, penentuan jumlah cluster menggunakan metode Elbow, penerapan K-Means, serta interpretasi karakteristik setiap segmen. Hasil analisis menunjukkan bahwa (k=4) merupakan jumlah cluster optimal berdasarkan metode Elbow. Segmentasi menghasilkan empat kelompok pelanggan, yaitu Champions, Loyal Customers, Potential Customers, dan At Risk, dengan karakteristik Recency, Frequency, dan Monetary yang berbeda. Champions memiliki Recency terendah sebesar 9,6 hari, Frequency tertinggi sebesar 18,6 transaksi, dan Monetary tertinggi sebesar Rp2.286.104. Sebaliknya, At Risk memiliki Recency tertinggi sebesar 158,7 hari dengan Frequency 2,5 transaksi dan Monetary Rp221.955. Hasil segmentasi dapat menjadi dasar penyusunan strategi pemasaran yang lebih personal dan sesuai dengan karakteristik setiap kelompok pelanggan.
Co-Authors Rezi Azhar Hadi Husain