Analisis Clustering Pelanggan Berdasarkan Data Transaksi Penjualan Menggunakan Metode Recency, Frequency, Monetary (RFM) (Studi Kasus: CV XYZ) - Yonata, Yosi; Maharani, Herastia; Viona, Chen (Jurnal Telematika, 2021)
CV XYZ is a company engaged in retail clothing and accessories for Muslim women's clothing located in Bandung. The products sold consist of 5 types of categories. Sales business processes that occur in the company generate sales transaction data. CV XYZ expects that the transaction data can be processed and used to get information about customer segmentation using the proper method. This research developed a web-based system that can process and utilize transaction data using the clustering method. The selection of the algorithm and the number of clusters is obtained from the evaluation process using the standard deviation technique and the Davies Bouldin Index method. As a result, K-means is the most appropriate algorithm for CV XYZ's transaction data by dividing customers into 3 clusters.  CV XYZ adalah sebuah peusahaan yang bergerak di bidang retail pakaian dan aksesoris busana muslim wanita yang berlokasi di Bandung. Produk yang dijual terdiri dari 5 jenis kategori. Proses bisnis penjualan yang terjadi di perusahaan menghasilkan data transaksi penjualan. CV XYZ mengharapkan data transaksi yang dimiliki dapat diolah dan dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi mengenai segmentasi pelanggan dengan menggunakan metode yang tepat. Melihat adanya peluang untuk memanfaatkan data transaksi tersebut, penelitian ini mengembangkan sebuah sistem berbasis web yang dapat mengolah dan memanfaatkan data transaksi dengan menggunakan metode clustering. Penentuan algoritme dan jumlah cluster diperoleh dari proses evaluasi yang menggunakan teknik simpangan baku dan metode Davies Bouldin Index. Hasilnya, K-means adalah algoritme yang paling tepat untuk diterapkan pada data transaksi CV XYZ dengan membagi pelanggan menjadi 3 cluster.