Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Data Pelanggan (Studi Kasus : PT. Pinus Merah Abadi) - Hesti Astuti (Jurnal Web Informatika Teknologi, 2021)
Penelitian data mining ini menggunakan metode K-Means Clustering untuk mengelompokkan data pelanggan yang menghasilkan jumlahcluster dan karasteristik pelanggan dari masing-masing cluster. Serta menggunakan analisis RFM (Recency, Frequency, Monetary) yangmempresentasikan jumlah pelanggan disetiap cluster.Data yang digunakan dalam proses pengelompokkan pelanggan adalah data transaksipenjualan Januari sampai September 2017. Hasil dari penelitian ini adalah menghasilkan tiga cluster pelanggan dengan karakteristikpelanggan dari tiap-tiap cluster. Cluster 1 berjumlah 679 dengan kriteria recency rendah  frequency rendah  monetary rendah termasuk kedalam pelanggan baru, cluster 2 berjumlah 17 dengan kriteria recency tinggi  frequency tinggi  monetary tinggi  termasukke dalam pelanggan yang loyal dan cluster 3 berjumlah 334 dengan kriteria recency tinggi  frequency rendah  monetary rendah termasuk kedalam pelanggan tidak loyal yang berpotensi tidak aktif . Hasil dari clustering ini dapat membantu PT. Pinus Merah Abadi untukmengambil kebijakan dan strategi dalam meningkatkan atau mempertahankan pelanggan yang sesuai dengan cluster pelanggan tersebut.