IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY C-MEANS (FCM) DALAM PENGKLASTERISASIAN NILAI HIDUP PELANGGAN DENGAN MODEL LRFM - Lia Waroka; Siti Monalisa; Dewi Anjainah; Nur Arifin (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2020)
Pelanggan merupakan aset penting bagi suatu organsasi. Oleh karena itu harus dikelola dengan baik agar tidak hilang. Salah satu caranya yaitu dengan mencari nilai CLV atau nilai hidup pelanggan yang tujuannya untuk mengetahui kelompok-kelompok pelanggan yang memiliki nilai loyalitas dan profitabilitas yang tinggi yang akan mengungtungkan perusahaan. Segmentasi ini diawali dengan menganaliss data mentah (cleaning), dan kemudian ditranformasikan ke dalam LRFM (Length, Recency, Frequency dan Monetary). Lalu dilakukan normalisasi dengan range nilai 0-1. Setelah itu diklusterisasikan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dan terakhir menghitung nilai CLV per kluster. Kluster dengan nilai CLV tertinggi yaitu kluster ke 1 dengan nilai 0,355. Diikuti dengan kluster ke 3 dengan nilai 0,314. Dan kluster dengan nilai CLV terendah yaitu kluster 2 dengan nilai 0,041 atau sama dengan di bawah nilai rata-rata CLV yaitu 0,236. Kluster dengan nilai CLV tertinggi dinilai menjadi kelompok pelanggan dengan loyalitas dan profitabilitas yang tinggi yang harus dipertahankan.