Implementasi Fuzzy C-Means Clustering dalam Segmentasi Pelanggan dengan RFM Model - sihombing, yoel michael; Rahayu, Eka Sri (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2026)
Strategi pemasaran yang efektif menjadi kunci utama bagi perusahaan untuk meningkatkan loyalitas pelanggan dan profitabilitas. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah segmentasi pelanggan berbasis model RFM (Recency, Frequency, Monetary), yang memungkinkan perusahaan mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola perilaku pembelian mereka. Namun, untuk meningkatkan akurasi segmentasi, diperlukan metode clustering yang andal. Penelitian ini mengusulkan implementasi algoritma Fuzzy C-Means (FCM) untuk segmentasi pelanggan berbasis model RFM guna mengoptimalkan strategi pemasaran. Metode FCM merupakan teknik clustering yang lebih fleksibel dibandingkan metode clustering konvensional seperti K-Means karena mampu menangani data dengan ketidakpastian dan memberikan keanggotaan ganda bagi setiap data dalam beberapa klaster dengan derajat keanggotaan tertentu. Dalam penelitian ini, dataset pelanggan dianalisis menggunakan tiga parameter utama model RFM, yaitu Recency (seberapa baru transaksi dilakukan), Frequency (seberapa sering pelanggan bertransaksi), dan Monetary (jumlah uang yang telah dikeluarkan oleh pelanggan). Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahap, meliputi pengumpulan data transaksi pelanggan, normalisasi data, penerapan algoritma FCM untuk clustering, serta analisis hasil segmentasi yang diperoleh. Hasil clustering dibandingkan dengan metode lain seperti K-Means untuk menilai efektivitas FCM dalam menghasilkan klaster yang lebih akurat. Dari hasil penelitian, diperoleh beberapa klaster pelanggan yang memiliki karakteristik berbeda, seperti pelanggan loyal, pelanggan potensial, pelanggan baru, dan pelanggan yang berisiko churn pelanggan kabur atau tidak kembali lagi. Implementasi FCM dalam segmentasi pelanggan berbasis RFM diharapkan mampu memberikan hasil segmentasi yang lebih presisi dibandingkan metode clustering konvensional.