ABSTRAKSI: Klasterisasi merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menyelesaikan permasalahan data mining. Kebanyakan algoritma klasterisasi mengolah data-data yang bersifat tegas (crisp). Kondisi ini seringkali kurang sesuai jika diterapkan terhadap beberapa kasus di dunia nyata. Dalam pembentukan profil pelanggan misalnya, seorang pelanggan, dilihat dari aktivitas pemanggilan yang dilakukan, seringkali dikategorikan hanya sebagai pelanggan residensial atau bisnis saja. Padahal pada kenyataannya, seorang pelanggan dapat menjadi anggota dari kedua kategori tersebut. Karena itulah, disini akan coba diterapkan teknik pendekatan fuzzy untuk mengklasterkan data-data pelanggan perusahaan telekomunikasi sehingga dapat dilihat bahwa seorang pelanggan dapat menjadi anggota dari beberapa klaster yang ada dengan nilai keanggotaan yang berbeda-beda. Algoritma fuzzy clustering yang digunakan adalah algoritma Fuzzy C-Medoids (FCMdd) yang menggunakan data sebagai pusat (medoid) dari suatu klaster.Kata Kunci : klasterisasi, fuzzy clustering, fuzzy c-medoids, profil pelangganABSTRACT: Clustering is one kind methodology that is used to solve data mining problem. Most of clustering algorithms just deal with crisp data. This condition is insufficient implemented in the real world problem. For example, in the case of customer profiling, a customer, based on his calling behavior is categorized only in residential or business customer. But in the real world problem, a customer could become resident and business customer in the same time. That’s way, on this paper, fuzzy approach clustering will be used for clustering telecommunication’s customer data so that we can see that a customer could become member from different cluster with a different membership function for each cluster. Fuzzy clustering algorithm that is used in this paper is fuzzy cmedoids algorithm (fcmdd) which is used medoid (data point) as a cluster centre.Keyword: clustering, fuzzy clustering, fuzzy c-medoids, customer profile