Darell Vincent Skripsi Segmentasi Pelanggan berbasis Customer Lifetime Value dan Multi Layer Recency Frequency Monetary Menggunakan Clustering Algorithms pada Toko Bangunan X Industri pembangunan di daerah Kalimantan menunjukkan pertumbuhan signifikan dan berkontribusi besar terhadap perekonomian nasional dan juga pembangunan nasional. PT. X, yang bergerak di bidang supplier bahan bangunan, menghadapi tantangan dalam mempertahankan loyalitas dari pelanggan akibat kurangnya informasi perilaku pelanggan.Solusi awal yang berupa keputusan secara intuitif atau tidak berdasarkan data dinilai kurang baik dalam menangani permasalahan ini. Dalam skripsi ini, data mentah transaksi penjualan diolah dan ditransformasikan menjadi fitur berupa metrik Customer Lifetime Value (CLV) dan Multi Layer Recency Frequency Monetary (MLRFM) sebagai karakteristik pelanggan, yang selanjutnya dianalisis menggunakan metode clustering K-Means, K-Medoids, dan DBSCAN untuk mengelompokkan pelanggan ke dalam beberapa segmen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi metode terbaik adalah K-Means dengan fitur MLRFM, yang menghasilkan nilai Silhouette Score sebesar 0,677 nilai Calinski Harabasz Index sebesar 656,79 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,476 serta membentuk empat segmen pelanggan, yaitu Lost Customers, Potential Active Customers, Loyal Customers, dan Lost Customers Churned. Kata kunci: clustering, dbscan, k-means, k-medoids, segmentasi pelanggan