KLASTERISASI CLV DENGAN MODEL LRFM MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS (Studi Kasus: Pangeran Gym Pekanbaru) - Eghi Ditendra; Siti Monalisa; Stedico Anderjovi; Surya Lesmana (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2020)
Kepuasan pelanggan merupakan faktor yang sangat penting bagi setiap perusahaan maka dari itu Perusahaan perlu mempelajari perilaku konsumen yang bertujuan untuk mengetahui dan memahami berbagai aspek yang ada pada konsumen.Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan nilai Customer Lifetime Value (CLV) setiap segmen pelanggan pada Pangeran Gym Pekanbaru dan menentukan segmentasi pelanggan berdasarkan jenis kelamin serta umur dengan menggunakan algoritma fuzzy c-means. Klasterisasi pelanggan menggunakan model Length Recency Frequency Monetary (LRFM) dan pembentukan kluster dibagi atas 3 kluster.Nilai CLV akan dihasilkan dengan mengalikan nilai normalisasi LRFM dengan nilai bobot LRFM dan selanjutnya dijumlahkan.Penjumlahan CLV dilakukan pada masing-masing kluster yang telah terbentuk.Hasil dari penjumlahan tersebut maka dicari hasil rangking CLV. Rangking CLV tertinggi dihasilkan dari nilai CLV terbsesar diantara 3 kluster tersebut. Rangking CLV tertinggi pada penelitian ini adalah kluster pertama yaitu dengan nilai CLV 0,504 dengan simbol LRFM L↑R↑F↑M↑ dengan arti bahwa kluster ini memiliki segmen pelanggan dengan nilai loyalitas yang tinggi. Ranking CLV ke 2 adalah kluster ketiga dengan nilai CLV 0,341 dan selanjutnya kluster kedua dengan nilai CLV 0,225. Dari 100 data transaksi pada Pangeran Gym Pekanbaru terdapat 83 transaksi oleh jenis kelamin laki-laki dan 17 transaksi dilakukan oleh jenis kelamin perempuan. Kemudian dari 100 data transaksi pada Pangeran Gym Pekanbaru terdapat 82 transaksi dilakukan oleh remaja umur 12 – 25 tahun dan 18 transaksi dilakukan oleh dewasa umur 26 – 45 tahun.