Segmentasi Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means dan Model RFM (Studi Kasus: Industri Pengolahan Limbah Rumah Tangga)

Pada era bisnis modern saat ini persaingan antar perusahaan dalam menarik customer sudah semakin inovatif dan bervariasi. Dengan pemanfaatan teknologi informasi tentu akan menghasilkan data yang terus bertambah seiring dengan berkembangnya bisnis. Data tersebut seringkali belum dapat dimanfaatkan baik oleh untuk da- pat membantu pengembangan bisnisnya. ABC (bukan nama sebenarnya) adalah sebuah startup application berbasis mobile memberikan layanan pengumpulan limbah rumah tangga didaur ulang seperti plastik kertas logam. Agar pelayanan kepada seluruh customernya pengembang harus memiliki strategi diterapkan pada proses Untuk itu diperlukan suatu analisa terhadap pola atau kebiasaan sehingga dijadikan acuan mener- apkan maksimal. Segmentasi dari dilakukan menggunakan teknik mining algoritma k-means model RFM (Recency, Frequency, Mone- tary). Proses segmentasi diataranya: pengenalan data, cleaning, modeling , pembentukan cluster validasi hasil elbow method silhouette coerscient visualisasi hasil. Setelah serangkaian ada didapatkan nilai yaitu 0,7576967818785827 3 optimal Cluster 1 merupakan terbaik rata-rata tertinggi kedalam 7 segment