<![CDATA[PT Boima Jaya Inspektindo merupakan perusahaan mikro di bidang jasa keselamatan dan kesehatan kerja (K3) yang menghadapi tantangan dalam mempertahankan pelanggan dan mencapai target pendapatan. Tingginya churn rate menunjukkan belum optimalnya strategi pemasaran dan pengelolaan pelanggan yang disebabkan oleh kurangnya pemahaman terhadap karakteristik pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode recency, frequency, monetary (RFM) dan algoritma k-means clustering untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan data transaksi aktual. Data transaksi pelanggan mulai dari Oktober 2022 hingga Juni 2024 digunakan untuk segmentasi pelanggan tersebut. Penentuan jumlah klaster dilakukan menggunakan metode elbow, indeks silhouette, dan snake plot yang menghasilkan dua klaster optimal. Validasi hasil kemudian dilakukan dengan clustering menggunakan uji ANOVA yang menunjukkan perbedaan signifikan antar klaster pada ketiga variabel RFM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pelanggan PT BOIMA dapat dikelompokkan menjadi dua klaster, yaitu klaster gold yang terdiri dari pelanggan bernilai tinggi dan aktif dan klaster dormant yang terdiri dari pelanggan dengan kontribusi rendah.]]>
Copyrights © 2026
