Klasterisasi Customer Lifetime Value dengan Model LRFM menggunakan Algoritma K-Means - monalisa, Siti (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2018)
Penelitian ini bertujuan menghasilkan nilai Customer Lifetime Value (CLV) pada setiap segmen pelanggan dengan menggunakan algoritma K-means dalam melakukan klusterisasi pelanggan. Pembentukan kluster menggunakan metode validasi Dunn Index dan Silhoutte Coefficient dengan nilai 0.84 dan 0.54. Kluster yang dihasilkan berjumlah 3 dengan nilai yang tertinggi pada masing-masing metode validasi. Untuk menghasilkan nilai CLV dengan kluster yang terbaik maka nilai normalisasi LRFM setiap kluster akan dikalikan dengan nilai bobot LRFM dan dijumlahkan. Rangking CLV tertinggi akan dihasilkan dari nilai CLV yang terbesar diantara 3 kluster tersebut. Rangking CLV tertinggi pada penelitian ini berada pada kluster ke 2 dengan simbol LRFM L↑R↓F↑M↑ yang berisi segmen pelanggan yang memiliki nilai loyalitas yang tinggi.