ABSTRAK :
Lifemedia merupakan salah satu perusahaan yang menyediakan layanan
akses internet dan jaringan telekomunikasi untuk masyarakat, pemerintah daerah,
kecamatan, desa, institusi pendidikan dan komersial. Segmentasi pelanggan
diperlukan untuk pengelompokan pelanggan berdasarkan karakteristik yang sama
serta untuk mengetahui perilaku konsumen sehingga dapat menentukan strategi
pemasaran yang tepat untuk mendorong penjualan. Model RFM yakni variabel
Recency, Frequency, dan Monetary dapat mendeskripsikan profil atau karakteristik
setiap segmen. Salah satu metode yang dapat dipergunakan untuk melakukan
pengelompokan yaitu K-Means, yang berfungsi untuk mengelompokan data
kedalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. K-Means merupakan algoritma
clustering dengan metode partisi yang berbasis titik pusat (centroid). Hasil grafik
dari metode Elbow yang digunakan sebagai acuan memilih cluster palng optimal
dalam penerapan metode K-Means. Data yang dipergunakan dalam penelitian ini
berjumlah 1418 data dalam rentan waktu antara 2019 bulan November-2023 bulan
April. Pada penelitian ini diperoleh cluster paling optimal adalah 3 cluster. Nilai
SSE yang diperoleh untuk jumlah K=3 adalah 21,48038. Dengan analisi
menggunakan model RFM maka cluster paling menguntungkan adalah cluster ke2 dengan 382 anggota.
Kata Kunci : Segmentasi pelanggan, K-Means clustering, RFM
|