Segmentasi Pelanggan Berbasis Clustering Menggunakan LRFM dan Variabel Transaksi Untuk Mendukung Strategi Pemasaran - Andini Pramesti; I Kadek Dwi Nuryana (Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi, 2026)
CV. Restu Tani Jaya marupakan salah satu pelaku usaha yang bergerak di sektor pertanian yang berlokasi di Nganjuk, Jawa Timur. Berdasarkan hasil wawancara CV. Restu Tani Jaya mengalami permasalahan dalam pengelolaan data dan strategi pemasaran yang kurang tepat sasaran. Data penjualan online CV. Restu Tani Jaya saat ini digunakan untuk arsip laporan penjualan saja dan belum diolah secara mendalam untuk menghasilkan informasi penting dalam memahami perilaku pelanggan. Oleh karena itu, diperlukan segmentasi pelanggan berdasarkan Length, Recency, Frequency, dan Monetary (LRFM) dan variabel perilaku transaksi tambahan. Penelitian dilakukan dengan mengikuti tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD). Data yang digunakan yaitu data penjualan online dari bulan Januari 2022 hingga September 2025 dengan total 2.393 baris. Metode yang digunakan untuk mengelompokkan pelanggan menggunakan tiga algoritma clustering yaitu K-Means, K-Medoids, dan Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). Hasil algoritma yang menghasilkan performa yang paling stabil Adalah algoritma K-Means yaitu 2 cluster dengan nilai Silhouette Score adalah 0.51161 dan Davies Bouldin Index adalah 0.77046 dengan berdasarkan Customer Loyalty Matrix dan Customer Value Matrix cluster 0 merupakan kelompok pelanggan Core-Spender dengan strategi yang diberikan strategi retensi, sedangkan kelompok pelanggan pada cluster 1 merupakan Lost-Frequent dengan strategi reaktivasi. Hasil dari segmentasi disajikan dalam visualisasi dashboard untuk mempermudah perusahaan dalam pengambilan keputusan.