Segmentasi Pelanggan Berbasis LRFM Menggunakan Pendekatan Hibrida Self-Organizing Map (SOM) dan K-Means sebagai Dasar Penyusunan Strategi Penetrasi Pasar di Wilayah Kompetitif - Ramadhan, Ahmad Irham; Tibyani; Kurnianingtyas, Diva (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2026)
Tingginya persaingan industri telekomunikasi di wilayah dengan penetrasi pasar yang belum optimal menuntut operator menerapkan strategi penetrasi pasar berbasis data melalui segmentasi pelanggan. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode hibrida Self-Organizing Map (SOM) untuk memetakan struktur data secara visual dan algoritma K-Means untuk membentuk klaster secara tegas dan terukur menggunakan variabel Length, Recency, Frequency, dan Monetary (LRFM). Kualitas pemisahan klaster divalidasi menggunakan Indeks Dunn, serta dilengkapi perhitungan Nilai Hidup Pelanggan (NHP) berdasarkan nilai LRFM ternormalisasi. Hasil penelitian mengidentifikasi empat klaster utama dengan nilai Indeks Dunn optimal sebesar 0,009276. Klaster Bernilai Tinggi dan Loyal (Klaster 3) memiliki NHP tertinggi (0,8103) sehingga menjadi prioritas retensi intensif guna menekan biaya kehilangan (churn cost). Sebaliknya, Klaster Bernilai Rendah (Klaster 0) dengan NHP terendah (0,0655) diarahkan pada pendekatan selektif berbasis efisiensi biaya. Pendekatan hibrida SOM dan K-Means berbasis LRFM ini terbukti menghasilkan segmentasi yang memisahkan segmen secara eksplisit berdasarkan potensi nilai ekonomi, sehingga menjadi dasar perumusan strategi penetrasi pasar yang lebih efektif.