CLUSTERING KESETIAAN PELANGGAN DENGAN MODEL RFM (RECENCY, FREQUENCY, MONETARY) DAN K-MEANS - Sandi, Tommi Alfian Armawan; Raharjo, Mugi; Putra, Jordy Lasmana; Ridwan, Ridwan (Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 2018)
Bisnis merupakan kegiatan yang tidak pernah berhenti, segala sesuatu yang menjadi peluang usaha pun dapat dijadikan bisnis yang menjanjikan kepada pelaku bisnis, semakin maju dan berkembangnya dunia usaha, membuat sebagian dari pebisnis gulung tikar, banyak faktor yang membuat mereka kesusahan dalam mempertahankan bisnisnya, diantaranya adalah pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pelanggan potensial dan loyal kepada pelaku usaha, pelanggan yang potensial ditentukan dengan segmentasi pelanggan. Model RFM (Recency, Frequency, Monetary) digunakan untuk mencari atribut yang cocok untuk segementasi pelangan dan melalukan klastering menggunakan algoritma K-Means, model yang di keluarkan oleh K-Means pelanggan yang potensial memiliki nilai frekuensi yang besar. Menggunakan Davies bouldin index untuk membantu tingkat akurasi pada data klister.