ANALISIS SEGMENTASI PELANGGAN MENGGUNAKAN RECENCY FREQUENCY AND MONETARY (RFM) BERBASIS PYTHON - Ariastuti Rahman; Muh. Rusli Said; Muslihan Muslihan; Putri Rezki Amalia (JURNAL ILMU KOMPUTER, 2025)
Dalam dunia bisnis, memahami perilaku pelanggan merupakan hal yang krusial untuk mempertahankan loyalitas dan meningkatkan strategi pemasaran. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan adalah metode RFM (Recency, Frequency, and Monetary), yang mengelompokkan pelanggan berdasarkan seberapa baru transaksi terakhir dilakukan, seberapa sering mereka melakukan transaksi, dan seberapa besar nilai transaksinya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem segmentasi pelanggan menggunakan metode RFM berbasis Python guna membantu perusahaan dalam mengidentifikasi nilai dan karakteristik pelanggan secara lebih efektif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data transaksi pelanggan, perhitungan nilai RFM, pemberian skor pada masing-masing aspek, serta pengelompokan pelanggan ke dalam beberapa segmen berdasarkan kombinasi skor tersebut. Sistem dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Python serta didukung oleh library seperti Pandas dan NumPy untuk pengolahan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengelompokkan pelanggan ke dalam berbagai segmen seperti Loyal Customer, At Risk Customer, dan Potential Loyalist secara otomatis dan akurat. Pengujian dengan metode Black Box dan White Box membuktikan bahwa sistem berjalan sesuai fungsinya dan dapat digunakan sebagai alat bantu analisis pelanggan dalam pengambilan keputusan strategis oleh perusahaan.