Industri manufaktur di Indonesia menunjukkan pertumbuhan signifikan dan berkontribusi besar terhadap perekonomian nasional. PT X, yang bergerak di bidang furnitur rumah tangga, menghadapi tantangan dalam mempertahankan loyalitas pelanggan akibat kurangnya informasi karakteristik pelanggan. Keputusan yang bersifat intuitif dinilai kurang efektif dan dapat menimbulkan ketidakpuasan. Dalam skripsi ini, K-Means, K-Medoids, dan DBSCAN digunakan sebagai metode clustering dan RFM(Recency, Frequency, dan Monetary) dan MLRFM(Multi Layer RFM) digunakan model analisis. Data yang digunakan merupakan data transaksi PT X dari tahun 2021 sampai 2023. Hasilnya membuktikan Kombinasi metode dan model terbaik adalah dengan menggunakan K-Means dengan fitur MLRFM yang menghasilkan nilai silhouette score sebesar 0.732 dan davies-bouldin index sebesar 0.402 yang menghasilkan 3 segmen pelanggan yaitu Loyal Customer, Lost Customer dan Promising Customer, diikuti dengan K-Medoids dengan fitur MLRFM dengan nilai silhouette score 0.710 dan davies-bouldin index 0.430, K-Means dengan fitur LRFM dengan nilai silhouette score 0.393 dan davies-bouldin index 0.937, K-Medoids dengan fitur LRFM dengan nilai silhouette score 0.389 dan davies-bouldin index 0.904, DBSCAN dengan fitur LRFM dengan nilai silhouette score 0.2685 dan davies-bouldin index 1.0018, DBSCAN dengan fitur MLRFM dengan nilai silhouette score 0.240 dan davies-bouldin index 1.033.