Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Indonesia merupakan pemain utama dalam pasar cat dan pelapis di kawasan Asia-Pasifik, dengan pertumbuhan signifikan yang didorong oleh segmen arsitektural. Segmen arsitektural ini sebagian besar didominasi oleh produsen domestik dan berfokus pada sektor residensial akibat urbanisasi yang pesat dan pertumbuhan populasi di Indonesia. Dengan dominasi cat dekoratif pada segmen pelapis arsitektural, saluran ritel telah menjadi jalur distribusi utama dalam industri cat di Indonesia. Saluran ritel memiliki peran penting dalam menghubungkan perusahaan cat dengan beragam basis pengguna akhir, sehingga menjadi krusial bagi perusahaan cat dan pelapis untuk memahami pelanggan di saluran ini. Sebagai salah satu konsumen terbesar di Asia Tenggara, pasar cat Indonesia diperkirakan akan terus tumbuh secara stabil, didukung oleh peningkatan permintaan dan daya saing yang semakin tinggi. Untuk memastikan keberlanjutan keuntungan jangka panjang, penerapan Customer Relationship Management (CRM) telah menjadi strategi utama dalam meningkatkan loyalitas pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik pelanggan dengan melakukan segmentasi berdasarkan Customer Lifetime Value (CLV) menggunakan model Length, Recency, Frequency, Monetary, Periodicity (LRFMP). Selain itu, Best Worst Method digunakan untuk mengevaluasi CLV dan merumuskan strategi retensi yang ditargetkan untuk setiap segmen. Teknik pengelompokan K-medoids diterapkan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan model LRFMP, sehingga memungkinkan perhitungan CLV untuk setiap segmen. Karakteristik masing-masing klaster kemudian dianalisis menggunakan LRFMP, CLV, dan Customer Value Matrix (CVM). Strategi retensi pelanggan kemudian dikembangkan dan diprioritaskan berdasarkan karakteristik unik dari masing-masing klaster menggunakan metode Complex Proportional Assessment (COPRAS). Penelitian ini menghasilkan lima klaster pelanggan dan enam strategi untuk meningkatkan loyalitas pelanggan, dengan tiga prioritas utama diidentifikasi untuk masing-masing klaster......Indonesia is a major player in the Asia-Pacific paints and coatings market, with significant growth driven by the architectural segment. The architectural segment is mostly concentrated with domestic producers and dominated by residential sector due to Indonesia’s high urbanization and rising population. As decorative paints dominate the architectural coatings segment, the retail channel has become a key distribution channel in Indonesia’s paint industry. Retail has a vital role in connecting paint companies to a diverse base of end users, making it essential for the paint and coating company to understand customers within this channel. As one of the largest consumers in Southeast Asia, Indonesia's market is expected to grow steadily, supported by increasing demand and heightened competitiveness. To ensure sustained long-term profitability, implementing Customer Relationship Management (CRM) has become a key strategy for enhancing customer loyalty. This study aims to explore customer characteristics by segmenting them based on Customer Lifetime Value (CLV) using the Length, Recency, Frequency, Monetary, Periodicity (LRFMP) model. Additionally, the Best Worst Method is applied to evaluate CLV and develop targeted retention strategies for each segment. Initially, the K-medoids clustering technique is utilized to group customers according to the LRFMP model, enabling the calculation of CLV for each segment. The characteristics of each cluster are then analysed using LRFMP, CLV, and the Customer Value Matrix (CVM). Retention strategies are subsequently developed and prioritized based on the distinct features of each cluster using the Complex Proportional Assessment (COPRAS) method. The study identifies five customer clusters and proposes six strategies to increase customer loyalty, highlighting the top three priorities for each cluster."

"ABSTRACTPemasok memiliki peran yang sangat penting dalam rantai pasok. Terjadinya permasalahan pada pemasok dapat menyebabkan kerugian bagi perusahaan, sehingga evaluasi pemasok perlu dilakukan untuk menentukan langkah yang tepat dalam pengelolaan setiap pemasok. Segmentasi pemasok menjadi salah satu cara yang efektif untuk mengelola berbagai pemasok secara sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan evaluasi pemasok dengan segmentasi pada salah satu perusahaan keju di Bandung, Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Best-Worst Method (BWM) untuk memperoleh bobot kriteria evaluasi pemasok, serta technique for Order of Preference by Similiarity to Ideal Solution TOPSIS) untuk memperoleh nilai akhir dari setiap pemasok yang akan menjadi dasar dalam mensegmentasi pemasok berdasarkan dimensi kemampuan dan kesediaan pemasok. Hasil dari penelitian ini adalah pengelompokkan 22 pemasok bahan baku keju ke dalam empat segmen berbeda, serta rekomendasi strategi pengelolaan yang sesuai untuk setiap segmen pemasok. Beberapa kondisi seperti kenaikan harga bahan baku, perusahaan melibatkan pemasok dalam proses pengembangan produk keju, serta peningkatan dan penurunan permintaan produk keju dapat menyebabkan terjadinya perubahan hasil segmentasi pemasok.

---

ABSTRACTSuppliers play a key role in the supply chain. The occurrence of problems with suppliers can cause losses to the company, therefore supplier evaluation have become critical for company to determine the right action plan in managing suppliers. Supplier segmentation is one effective way to manage various suppliers systematically. This study aims to integrate supplier evaluation with segmentation in one of the cheese company in Bandung, Indonesia. The method used in this study is Best-Worst Method (BWM) to obtain the weight of supplier evaluation criteria, as well as Technique for Order of Preference by Ideal Solution (TOPSIS) to obtain the final score of each supplier which will be the basis for segmenting suppliers based on capabilities and willingness dimensions. The results of this study are classifying 22 suppliers of cheese's raw materials into four different segments, and recommendations of suitable action plans for each segment. Some conditions such as increased raw material prices, involving supplier in the process of developing cheese products, increased as well as decreased demand can cause changes in supplier segmentation results."

"Seiring dengan pertumbuhan ekonomi yang diproyeksikan akan mengalami peningkatan yang signifikan, diperlukan ketersediaan dan suplai energi yang memadai.  Pertumbuhan ekonomi juga akan mendorong konsumsi energi yang tinggi. Energi baru terbarukan (EBT) seperti matahari, angin, panas bumi, air, bio energi dan gelombang laut dinilai dapat mendukung memenuhi kebutuhan energi di masa depan. Pemerintah Indonesia juga telah menetapkan pengembangan EBT sebagai prioritas pembangunan di masa depan Efisiensi energi di industri pulp dan kertas sangat penting untuk mengurangi penggunaan energi dan biaya produksi. Menurut sebuah kajian efisiensi energi di industri pulp dan kertas, kebutuhan energi industri pulp dan kertas akan menurun sebesar 12,5% pada tahun 2027 dengan skenario efisiensi energi. Potensi penghematan energi industri pulp dan kertas mulai tahun 2023 sebanyak 8,4 juta SBM dan menjadi 16,9 juta SBM pada tahun 2027. Untuk memenuhi kebutuhan energi di masa depan diperlukan penelitian yang lebih spesifik terhadap industri pulp dan kertas guna berkontribusi dalam efisiensi energi. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tantangan dalam penerapan efisiensi energi pada industri pulp dan kertas menggunakan multi criteria decision making (MCDM) yang disebut Best Worst Method (BWM). Hasil penelitian menunjukan bahwa masalah perubahan operasi, performa peralatan, dan perubahan harga energi/bahan bakar menjadi tiga tantangan prioritas. Hasil penelitian diharapkan dapat menjadi pedoman agar terwujudnya penerapan efisiensi energi pada industri pulp dan kertas dapat tercapai.

---

Aligned with economic growth which is projected to experience a significant increase, adequate availability and supply of energy is needed. Economic growth will also encourage high energy consumption. Renewable energy (EBT) such as solar, wind, geothermal, water, bio-energy and ocean waves are considered to be able to support meeting energy needs in the future. The Indonesian government has also determined the development of EBT as a development priority in the future Energy efficiency in the pulp and paper industry is critical to reducing energy use and production costs. According to a study on energy efficiency in the pulp and paper industry, the energy demand for the pulp and paper industry will decrease by 12.5% ​​in 2027 under an energy efficiency scenario. The energy saving potential for the pulp and paper industry starting in 2023 is 8.4 million BOE and will become 16.9 million BOE in 2027. To meet future energy needs, more specific research is needed on the pulp and paper industry to contribute to energy efficiency. For this reason, this study aims to analyze the challenges in implementing energy efficiency in the pulp and paper industry using multi criteria decision making (MCDM) called the Best Worst Method (BWM). The results of the study show that the problems of changes in operations, equipment performance, and changes in energy/fuel prices are the three priority challenges. The research results are expected to serve as a guideline for realizing the application of energy efficiency in the pulp and paper industry."

"Pengembangan proyek lapangan minyak dan gas merupakan prosedur kompleks yang melibatkan banyak risiko. Oleh karena itu, studi manajemen risiko sangat penting untuk mencapai keunggulan kompetitif jangka panjang dan mencapai keseimbangan antara paparan terhadap risiko dan penciptaan nilai bisnis yang diharapkan. Sebagai industri hulu migas, Conrad Asia Energy Ltd. sedang fokus pada tahap pengembangan produksi di Duyung PSC, kawasan seluas 927 km2 di Provinsi Kepulauan Riau, perairan Indonesia di kawasan Natuna Barat. Perusahan ini menemukan sumur Mako South-1, yang memiliki tangki gas metana kontinu dengan pengotor minimal dan reservoir produktif dengan permeabilitas tinggi. Hasilnya, rencana pengembangan (POD) Lapangan Gas Mako disahkan, yang mengubah PSC dari eksplorasi ke eksploitasi. Empat tahapan proyek pengembangan Lapangan Gas Mako adalah Select, Define, Execute, dan Operate. Proyek ini saat ini sedang dalam tahap Define, dan tahun 2025 ditetapkan sebagai tanggal Ready for Start-Up (RFSU). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji faktor-faktor risiko yang terkait dengan proyek pengembangan Lapangan Gas Mako dan memberikan saran untuk menentukan prioritas dan mitigasi risiko selama proyek berlangsung. Dengan menggunakan Metode Best-Worst (BWM), sebuah teknik baru untuk memecahkan masalah pengambilan keputusan multi-kriteria (MCDM), prioritas risiko proyek pengembangan Lapangan Gas Mako telah tercapai. Berbeda dengan metode konvensional, model prioritas risiko yang diusulkan menerapkan tingkat kepentingan risiko pada nilai kemungkinan dan tingkat keparahan risiko ketika menentukan ukuran risiko, karena berbagai risiko diberi bobot yang berbeda. Oleh karena itu, upaya ini akan memberikan hasil yang lebih menyeluruh dan obyektif, dengan mempertimbangkan pentingnya risiko, dan memanfaatkan sumber daya yang dialokasikan untuk inisiatif pengurangan risiko dengan lebih baik. Pemeringkatan prioritas risiko didukung oleh analisis Pareto, yang menunjukkan bahwa 80% pelaksanaan proyek dipengaruhi oleh 20% risiko—atau 12 risiko yang teridentifikasi—dalam analisis.

---

The development of oil and gas field projects is a complex procedure that involves numerous risks. Consequently, risk management studies are essential to achieving long-term competitive advantages and striking a balance between exposure to risk and expected business value creation. As an upstream oil and gas industry, Conrad Asia Energy Ltd. is focusing on the development stage of production in the Duyung PSC, a 927 km2 area in the Riau Islands Province, Indonesian waters in the West Natuna area. The company discovered The Mako South-1 well, featuring a continuous methane gas tank with minimal impurities and a productive reservoir with high permeability. As a result, the plan of development (POD) for the Mako Gas Field was authorised, moving the PSC from exploration to exploitation. The four phases of the Mako Gas Field development project are Select, Define, Execute, and Operate. The project is in the Define stage now, with 2025 designated as the Ready for Start-Up (RFSU) date. The objective of this research is to examine the risk factors associated with the Mako Gas Field development project and offer suggestions for risk prioritisation and mitigation throughout the course of the project. Using the Best-Worst Method (BWM), a novel technique to solve multi-criteria decision-making (MCDM) problems, the risk prioritisation of the Mako Gas Field development project has been achieved. As opposed to the conventional method, the proposed risk prioritisation model applies the risk importance level to the likelihood and severity values of the risk when determining the risk size, as various risks are assigned different weights. It will therefore get more thorough and objective results, considering the relative importance of the risks, and make better use of the resources allotted for risk reduction initiatives. The risk priority ranking is supported by a Pareto analysis, which shows that 80% of the project's execution is impacted by 20% of the risks—or 12 identified risks in the analysis."

"Usaha Kecil dan Menengah (UKM) memiliki dampak signifikan terhadap perkembangan ekonomi negara, tetapi akses ke keuangan formal masih menjadi penghalang. Demikian juga, lembaga keuangan menghadapi tantangan menilai kelayakan kredit UKM untuk membiayai mereka. Lembaga keuangan menggunakan model penilaian kredit untuk mengidentifikasi calon peminjam dan menentukan besar pinjaman dan persyaratan agunan. UKM dianggap tidak terorganisir dibandingkan dengan perusahaan besar dalam hal pengelolaan data keuangan, oleh karena itu penilaian risiko kredit berdasarkan data keuangan yang tidak memadai menjadi perhatian lembaga keuangan. Sebagian besar model yang ada digerakkan oleh data dan telah dikritik karena gagal memenuhi asumsi mereka. Untuk mengatasi masalah keterbatasan data keuangan, penelitian ini mengembangkan dan memvalidasi sistem prediksi risiko kredit UKM dengan menerapkan model credit scoring multi kriteria. Model dibangun menggunakan metode terbaik-terburuk (BWM) dan teknik urutan preferensi kemiripan dengan solusi ideal (TOPSIS). Pertama BWM menetapkan kriteria pembobotan dan TOPSIS diterapkan untuk mengevaluasi UKM. Studi kasus kehidupan nyata diperiksa untuk menunjukkan keefektifan model yang diusulkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa agunan yang dapat diikat sesuai ketentuan, riwayat pinjaman, dan current ratio merupakan faktor terpenting dalam pemberian pinjaman, diikuti dengan kategori sektor usaha nasabah, kontinuitas pasokan bahan baku, dan syarat kecukupan agunan. Model ini dapat membantu lembaga keuangan menyediakan cara mudah untuk mengidentifikasi UKM potensial untuk pinjaman dan mendorong penelitian lebih lanjut ke dalam pendekatan alternatif. 

---

Small and medium enterprises (SMEs) have a significant impact on the economic development of any country, but access to formal finance remains a barrier. Likewise, financial institutions face the challenge of assessing the creditworthiness of SMEs to finance them. Financial institutions use credit scoring models to identify potential borrowers and determine loan prices and collateral requirements. SMEs are considered disorganized compared to large companies in terms of financial data management, therefore credit risk assessment based on inadequate financial data is a concern for financial institutions. Most of the existing models are data-driven and have been criticized for failing to live up to their assumptions. To overcome the problem of limited financial data, this research develops and validates a SME credit risk prediction system by applying a multi-criteria credit scoring model. The model was built using the best-worst method (BWM) and the preferred order of similarity to ideal solution (TOPSIS) technique. BWM first sets the weighting criteria and TOPSIS is applied to evaluate SMEs. Real-life case studies are examined to demonstrate the effectiveness of the proposed model. The results showed that that collateral can be bound in accordance with the provisions, history of credit, and current ratio were the most important factors in lending, followed by customer business sector category, continuity of supply of raw materials, and collateral adequacy requirements. This model can help financial institutions provide an easy way to identify potential SMEs for loans and encourage further research into alternative approaches."

"Pemasok adalah bagian dari rantai pasok perusahaan. Evaluasi kinerja pemasok perlu dilakukan oleh perusahaan secara kontinu karena akan memengaruhi kinerja perusahaan. Hubungan dengan pemasok adalah salah satu aspek yang menjadi semakin kompleks di era baru ini. Keputusan yang melibatkan pemasok semakin strategis dan berisiko. Ketidakmampuan pemasok untuk memenuhi kebutuhan perusahaan akan menimbulkan kerugian, atau bahkan kebangkrutan. Pada penelitian ini menjelaskan bahwa kriteria utama untuk memilih pemasok, termasuk biaya, kualitas, pengiriman, fleksibilitas, dan risiko. Banyak pemasok mengalami masalah dan menyebabkan gangguan (risiko) pada proses bisnis perusahaan. Keberlanjutan menjadi penting untuk melihat faktor-faktor yang mendorong perhatian yang lebih besar terhadap risiko yang terkait dengan rantai pasokan, yang kemudian menjadi upaya untuk membangun sistem pasokan yang kuat yang mampu bertahan terhadap risiko. Metode Best-Worst digunakan untuk membobotkan kriteria dengan mempertimbangkan 27 kriteria untuk memperoleh data untuk mengevaluasi pemasok pada setiap kriteria. Pembobotan digunakan untuk memeringkatkan pemasok dengan menggunakan metode Promethee. Berdasarkan hasil pemeringkatan dengan metode Promethee didapat pemasok terbaik, dalam penelitian ini menunjukan pentingnya risiko sebagai bagian aspek penilaian evaluasi pemasok, sehingga keputusan diambil secara komprehensif sesuai dengan keadaan sesungguhnya.

---

Suppliers are part of the company's supply chain. Evaluation of supplier performance needs to be done by the company continuously because it will affect the company's performance. The relationship with suppliers is one aspect that is becoming increasingly complex in this new era. Decisions involving suppliers are increasingly strategic and risky. The inability of suppliers to meet the company's needs will result in losses, or even bankruptcy. This research explains that the main criteria for selecting suppliers, including cost, quality, delivery, flexibility, and risk. Many suppliers experience problems and cause disruption (risk) to the company's business processes. Sustainability is important to look at the factors that encourage greater attention to risks associated with the supply chain, which then becomes an effort to build a strong supply system that is able to withstand risks. The Best-Worst method is used to weight criteria by considering 27 criteria to obtain data to evaluate suppliers on each criterion. Weighting is used to rank suppliers using the Promethee method. Based on the results of ranking using the Promethee method obtained the best supplier, in this study shows the importance of risk as part of the evaluation aspects of supplier evaluation, so that decisions are taken comprehensively in accordance with the real situation."

"Kemajuan teknologi informasi menghasilkan berbagai pilihan dalam mengakses informasi termasuk membaca buku. Peningkatan jumlah pembaca yang beralih ke buku elektronik mengakibatkan angka penjualan buku cetak mengalami penurunan meskipun tidak signifikan pada beberapa tahun terakhir. PT Gramedia Asri Media merupakan salah satu perusahaan ritel buku di Indonesia. Gramedia menerapkan CRM dengan menerbitkan kartu member Kompas Gramedia Value Card KGVC . Promosi ataupun penawaran yang diberikan belum mampu meningkatkan transaksi buku member KGVC. Penelitian ini bertujuan untuk membuat segmentasi pelanggan pada Customer Relationship Management di PT Gramedia Asri Media. Proses data mining dilakukan dengan melakukan clustering menggunakan algoritma K-means untuk segmentasi pelanggan berdasarkan RFM, serta algoritma hierarchical clustering untuk segmentasi pelanggan berdasarkan banyaknya jenis buku. Evaluasi terhadap hasil cluster menggunakan elbow method, silhouette method, dan Calinski-Harabasz index.Segmentasi pelanggan berdasarkan RFM menghasilkan 2 cluster yang optimal, yaitu occasional customers dan dormant customers. Sementara itu, segmentasi pelanggan berdasarkan banyaknya jenis buku yang dibeli menghasilkan 3 cluster yang optimal, yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Dengan hasil penelitian ini, diharapkan dapat membantu perusahaan dalam mengelompokkan pelanggan untuk menentukan strategi yang sesuai sehingga dapat meningkatkan jumlah transaksi buku member KGVC.

---

Advances in information technology produces wide range of choices in accessing information including reading books. The increase in the number of readers who turning to electronic books making sales of printed books has decreased although not significant in the recent years. PT Gramedia Asri Media is one of book retail company in Indonesia. Gramedia implement CRM by launching a member card named Kompas Gramedia Value Card KGVC . Promotion or offer given has not been able to increase book transaction of KGVC members.

This research focus on make customer segmentation in Customer Relationship Management at PT Gramedia Asri Media.Data mining process is done by clustering using K means algorithm for segmenting customers based on RFM, as well as hierarchical clustering algorithms for segmentation of customers based on the number of books type. Evaluation is done on cluster result using elbow method, silhouette method, and Calinski Harabasz index.

Customer segmentation based on the RFM produce two optimal clusters, occasional customers and dormant customers. While customer segmentation based on the number of types of books purchased produce 3 optimal cluster, namely low, medium, and high. With these results, it is expected to help the company in classifying customers to determine the appropriate strategies, so company can increase the number of books transactions from KGVC members."

"

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perilaku belanja konsumen, menentukan segmentasi konsumen dan mengidentifikasi konsumen berdasarkan wilayah konsumen Bukku.id. Penelitian ini menggunakan data transaksi pada periode 1 September 2017 hingga 17 September 2018. Data diolah dengan analisis Recency, Frequency, Monetary (RFM) dan clustering untuk membentuk segmentasi konsumen. Selanjutnya, analisis pareto diberlakukan dalam menentukan penerbit dan penulis yang layak diprioritaskan untuk memaksimalkan hasil/return dengan meminimalkan usaha/effort. Pemetaan terhadap lokasi konsumen untuk pareto penulis ditentukan agar memberikan pemahaman untuk perbaikan promosi dan strategi pemasaran offline.

Hasil dari penelitian ini menunjukkan adanya tiga jenis profil konsumen yang berbeda berdasarkan analisis RFM dan clustering. Profil konsumen yang dipetakan terhadap penerbit dan penulis akan memberikan perusahaan keuntungan dalam memprioritisasi usaha dalam mengembangkan pola treatment terhadap penerbit dan penulis. Pengembangan offline marketing juga dapat dibangun karena mengetahui analisis lokasi konsumen yang ada.

---

The purpose of this research is to identify customer purchase behavior, form customer segmentation, and identify customer address of Bukku.id. this research uses customer purchase data of Bukku.co.id in the period 1 September 2017 – 17 September 2018. RFM method and clustering are used to identify customer segmentation. Then, pareto analysis results which publishers and authors need to be concerned for prioritizing effort in order to gain maximum benefit. Customer address or location has been mapped based on priority authors to determine promotion and offline marketing strategy.

The results of this research show three customer cluster based on RFM and clustering analysis. Each cluster has different characteristic and it can determine which strategy suit to approach their customers. Customer profile based on authors and publisher could also benefit the company to prioritize any treatments relate to them. Better offline marketing strategy can be developed by knowing location analysis

"

"

Pertumbuhan industri produk hijau kian meningkat di Indonesia, salah satunya adalah industri budidaya larva BSF yang digunakan sebagai pakan ternak. Dengan meningkatnya pertumbuhan industri larva BSF, mendesak perusahaan untuk dapat berdaya saing sehingga dapat memimpin pasar. Perpaduan antara ilmu pemasaran dan data mining penting untuk dilakukan perusahaan dalam menerjemahkan data pelanggan menjadi data informasi yang berguna bagi perusahaan. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk menemukan segmen pelanggan potensial untuk dijadikan target perusahaan dalam menerapkan alternatif pemasaran yang sesuai dengan karakteristik segmen pelanggan tersebut. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan menjadi beberapa klaster berdasarkan 4 variabel, yaitu Recency, Frequency, Monetary, dan Interpurchase Time. Dalam pemilihan segmen pelanggan potensial digunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan studi literatur. Hasil dari penelitian adalah terpilihnya tiga klaster pelanggan potensial dengan enam alternatif pemasaran sesuai dengan karakteristik klaster tersebut menggunakan metode Complex Proportional Assessment (COPRAS).

---

The growth of the green product industry is increasing in Indonesia, one of which is the BSF larvae cultivation industry used as animal feed. The increasing growth of the BSF larvae industry pushes companies to be more competitive to lead the market. The combination of marketing knowledge and data mining is important for companies to translate customer data into useful information for the company. Therefore, this research aims to identify potential customer segments to be targeted by the company in implementing marketing strategies that are suitable for the characteristics of those customer segments. The K-Means Clustering method is used to group customers into several clusters based on four variables: Recency, Frequency, Monetary, and Interpurchase Time. In the selection of potential customer segments, the Analytical Hierarchy Process (AHP) method and study of literature. The result of the research is the selection of three potential customer clusters with six alternative marketing strategies according to the characteristics of those clusters using the Complex Proportional Assessment (COPRAS) method.

"