ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulIMPLEMENTASI LENGTH, RECENCY, FREQUENCY, ANDMONETERY ( LRFM ) DENGAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN PLN UP3 PALU |
| Nama: MOHAMMAD FIRDAUS |
| Tahun: 2026 |
| Abstrak ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan pada PLN UP3 Palu berdasarkan karakteristik perilaku pelanggan menggunakan model Length, Recency, Frequency, dan Monetary serta metode K-Means Clustering. Latar belakang penelitian ini didasarkan pada kebutuhan PLN dalam mengelola pelanggan yang memiliki karakteristik beragam, sehingga diperlukan pendekatan berbasis data untuk meningkatkan efektivitas pelayanan dan pengelolaan pendapatan. Model LRFM digunakan untuk memberikan gambaran komprehensif terkait hubungan pelanggan, aktivitas transaksi, frekuensi interaksi, serta nilai kontribusi ekonomi pelanggan. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data historis pelanggan PLN UP3 Palu periode tahun 2025. Tahapan penelitian meliputi pengolahan data, perhitungan variabel LRFM, normalisasi menggunakan metode Min-Max, serta proses clustering menggunakan algoritma K-Means. Hasil clustering menghasilkan beberapa kelompok pelanggan dengan karakteristik yang berbeda, seperti pelanggan dengan tingkat loyalitas tinggi, pelanggan potensial, serta pelanggan dengan risiko rendah hingga tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan model LRFM dengan metode K-Means mampu mengelompokkan pelanggan secara efektif berdasarkan kemiripan karakteristik, sehingga memberikan informasi yang lebih terstruktur bagi PLN UP3 Palu. Sistem yang dibangun juga mampu menampilkan hasil segmentasi dalam bentuk dashboard berbasis web yang memudahkan proses analisis dan pengambilan keputusan. Dengan demikian, hasil segmentasi pelanggan ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam penyusunan strategi pelayanan, peningkatan kualitas layanan, serta optimalisasi pengelolaan pelanggan berbasis data. Kata kunci: Segmentasi Pelanggan, LRFM, K-Means, Clustering, PLN UP3 Palu |