PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN BERBASIS WEB UNTUK MENENTUKAN BEST CUSTOMERS DENGAN MODEL RFM (RECENCY, FREQUENCY DAN MONETARY), METODE COMPARATIVE PERFORMANCE INDEX DAN ALGORITMA K-MEANS

Loyalitas merupakan hal yang penting dibangun setiap perusahaan untuk memenangkan kompetisi. Salah satu cara untuk meningkatkan loyalitas pelanggan adalah dengan memberikan reward kepada pelanggan terbaik. Konsep RFM (recency, frequency dan monetary) dapat dipergunakan untuk menentukan pelanggan terbaik dan mengukur nilai loyalitas pelanggan. Metode Comparative Performance Index (CPI) diaplikasikan untuk menentukan bobot relatif variabel RFM dan menentukan nilai atau peringkat masing-masing pelanggan. Untuk membentuk pengelompokan pelanggan digunakan algoritma K-Means. Berdasarkan pengujian ISO 9126 model RFM (Recency, Frequency dan Monetary) merupakan kriteria penilaian yang tepat untuk mengukur nilai loyalitas pelanggan. Proses pengelompokan pelanggan dengan algoritma K-Means membutuhkan proses yang cukup lama bergantung pada jumlah transaksi sesuai dengan periode pengelompokan. Namun dengan adanya sistem, proses pengelompokan menjadi sangat efisien dibandingkan dengan melakukan pengelompokan secara manual. Hasil pengujian dengan ISO 9126, sistem yang dikembangkan sudah bekerja sesuai dengan fungsinya. Kata kunci : Decision Support System, Pemilihan Best customers, RFM, Comparative Performance Index (CPI), K-Mean