Seiring bertumbuhan bisnis Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) pada bidang fashion di Indonesia yang semakin cepat, menyebabkan tingkat persaingan diantara bisnis tersebut semakin kuat pula. Dengan demikian, pemilik UMKM perlu menerapkan strategi khusus, yaitu customer relationship management (CRM). Konsep CRM diterapkan dalam bentuk perhitungan customer lifetime value (CLV) -yang merupakan pelaksanaan dari analytical CRM- dengan melakukan segmentasi pada pelanggan dalam rangka mengidentifikasi karakteristik dari segmen/kluster pelanggan yang terbentuk. Relational Database Management System (RDBMS) digunakan untuk memperoleh informasi pelanggan berdasarkan atribut Recency, Frequency, dan Monetary, dimana informasi tersebut dijadikan input untuk melakukan segmentasi dengan metode K-means. Disamping itu, pemetaan hasil pembagian segmen-segmen pelanggan juga dilakukan menggunakan customer value matrix (CVM) untuk memudahkan analisis karakteristik setiap segmen pelanggan dan pengambilan keputusan berupa strategi dalam rangka maintaing dan meningkatkan loyalitas pelanggan. Hasil penelitian diperoleh bahwa kelompok/kluster pelanggan yang memiliki tingkat loyalitas paling tinggi dan dianggap paling menguntungkan bagi UMKM adalah kluster 1, kluster 6, dan kluster 11. Maka dari itu, UMKM perlu menjaga hubungan yang baik, terutama terhadap ketiga kluster tersebut untuk dapat bertahan dan unggul diantara UMKM yang lain.

---

As the Micro Small and Medium Enterprises (MSMEs) business grows in the fashion sector in Indonesia, which is getting faster, causing the level of competition among these businesses to be even stronger. Thus, MSMEs owners need to implement specific strategies, namely customer relationship management (CRM). The CRM concept is applied in the form of customer lifetime value (CLV) calculation - which is the implementation of analytical CRM - by segmenting customers in order to identify the characteristics of customer segments / clusters that are formed. The Relational Database Management System (RDBMS) is used to obtain customer information based on Recency, Frequency, and Monetary attributes, where the information is used as input to segmentation using the K-means method. In the other hand, the mapping of the division of customer segments is also carried out using a customer value matrix (CVM) to facilitate analysis of the characteristics of each customer segment and decision making in the form of strategies in order to maintain and increase customer loyalty. The results showed that the group / cluster of customers who have the highest level of loyalty and are considered the most profitable for MSMEs are cluster 1, cluster 6, and cluster 11. Therefore, MSMEs need to maintain good relationships, especially for the three clusters to survive and superior among other MSMEs.