Klasterisasi Pelanggan Perusahaan Elektronik Menggunakan Fuzzy C-Means Untuk Strategi Manajemen Relasi - watmah, sri (IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology, 2024)
Abstrak – Pelanggan dalam dunia bisnis merupakan sumber penghasilan dan sangat menentukan keberlanjutan dari suatu perusahaan. Menjaga pelanggan untuk tetap setia dan meningkatkan pembelian menjadi tugas setiap pebisnis terutama bagian pemasaran. Perusahaan dituntut harus memberikan pelayanan yang memuaskan bagi pelanggan. Mempertahankan pelanggan akan membutuhkan biaya lebih sedikit dibandingkan dengan mencari pelanggan baru. Pelanggan yang puas dengan pelayanan suatu perusahaan juga dapet menjadi agen pemasaran atau biasa dikenal dengan word of mouth. Sebuah perusahaan yang bergerak dibidang penjualan alat elektronik dengan jumlah penjualan yang cukup besar dapat memanfaatkan data pelanggan untuk dapat dilakukan segmentasi sesuai dengan karakteristik, perilaku dan kebutuhan pelanggan. Ketersediaan data pelanggan dalam kurun waktu tertentu dapat dimanfaatkan untuk memperoleh informasi dari data pelanggan. Dari data pelanggan ini dapat dikelompokan menjadi pelanggan yang profitable dan kurang profitable, sehingga pelayanan dapat disesuaikan dengan kategorinya. Semakin loyal pelanggan maka akan semakin banyak transaksi yang dilakukan dan uang yang dibelanjakan. Dari data penjualan tahun 2023 yang berjumlah 802 data transaksi maka dapat dikelompokan pelanggan berdasarkan tanggal terakhir pembelian (Recency), banyaknya pembelian (Frequency) dan total bayar (Monetary) atau biasa disebut dengan RFM. Setelah data dikelompokan menggunakan metode RFM selanjutnya melakukan evaluasi dengan membagi data pelanggan menjadi 5 klaster dengan metode fuzzy c-means, pengukuran klaster optimal menggunakan nilai silhouette coefficient. Berdasarkan hasil pengukuran nilai silhouette coefficient menunjukan bahwa klaster optimal berada pada klaster 4 dengan nilai 0,496, dari nilai ini maka pelanggan akan dikelompokan dalam 4 klaster. Kata Kunci: RFM, silhouette coefficient, fuzzy c-means Abstract – Customers in the business world are a source of income and really determine the sustainability of a company. Keeping customers loyal and increasing purchases is the task of every businessman, especially the marketing department. Companies are required to provide satisfactory service to customers. Retaining customers will cost less than finding new customers. Customers who are satisfied with a company's service can also become marketing agents or commonly known as word of mouth. A company that operates in the sales sector of electronic equipment with a fairly large sales volume can utilize customer data to segment according to customer characteristics, behavior and needs. The availability of customer data within a certain period of time can be used to obtain information from customer data. From this customer data, customers can be grouped into profitable and less profitable customers, so that services can be adjusted according to their categories. The more loyal the customer, the more transactions they make and the more money they spend. From sales data for 2023, which amounts to 802 transaction data, customers can be grouped based on the last date of purchase (Recency), number of purchases (Frequency) and total payment (Monetary) or what is usually called RFM. After the data has been grouped using the RFM method, then carry out an evaluation by dividing the customer data into 5 clusters using the fuzzy c-means method, measuring optimal clusters using the silhouette coefficient value. Based on the results of measuring the silhouette coefficient value, it shows that the optimal cluster is in cluster 4 with a value of 0.496, from this value customers will be grouped into 4 clusters. Keywords: RFM, silhouette coefficient, fuzzy c-means