## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 3 N O . 1 (2021) 06-09
Terbit online pada laman web jurnal : http://index.unper.ac.id | ISSN (Print) 2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |

## Sistem Segmentasi Keluhan Pelanggan di Perumda Air Minum Tirta Raharja Cimahi Menggunakan Metode K-Medoids
Febry Ramadhan 1 , Yulison Herry Chrisnanto 2 , Ade Kania Ningsih 3
1,2.3 Jurusan Informatika, Fakultas Sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani, Cimahi, Indonesia e-mail: febryramadhan285@gmail.com *1 , y.chrisnanto@gmail.com 2 , kania215@gmail.com 3

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 23 Maret 2021 Revisi Akhir : 25 November 2021 Diterbitkan Online : 25 November 2021
Perumda Air Minum Tirta Raharja Cimahi merupakan sebuah perusahaan yang bergerak di  bidang  jasa  pelayanan  pengelolaan  air  minum  dan  pengelolaan  sarana  air  limbah  di Cimahi  dan  sebagian  Kabupaten  Bandung  Barat,  untuk  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat yang mencakup aspek ekonomi, sosial, kesehatan dan pelayanan umum, namun dalam  prosesnya  tentu  saja  perusahaan  banyak  menerima  keluhan  dari  konsumen  yang berasal dari berbagai golongan pelanggan dengan jenis keluhan yang berbeda – beda, dari keluhan  –  keluhan  tersebut  tentu  ada  kecenderungan  jenis  keluhan  yang  ada  pada  suatu wilayah tertentu. Masalah yang ada meliputi tidak mengalirnya air, air yang berbau, dan lain sebagainya. Pendekatan yang digunakan untuk menyelesaikan masalah pada penelitian ini  adalah  menggunakan  K-Medoids  clustering.  K-Medoids  adalah  teknik  partisi  yang berfungsi untuk mengelompokkan data set dari n objek kedalam kelompok k yang dikenal apriori.  Dibandingkan  dengan  K-Means,  K-Medoids  lebih  kuat  untuk  mengatasi kebisingan (noise) dan pencilan (outlier) karena meminimalkan sejumlah dissimiliarities berpasangan, bukan jumlah kuadrat jarak Euclidean.
Kata Kunci :
K-Medoids , Keluhan , Clustering , Segmentasi, Perumda Tirta Raharja Cimahi
Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 896-4816-5065 E-mail : febryramadhan285@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Keluhan merupakan suatu umpan balik dari produk atau  jasa  yang  digunakan  oleh  pelanggan  kepada produsen  atau  penyedia  jasa  yang  bersangkutan. Semakin  banyak  keluhan  yang  datang  artinya dibutuhkan  adanya  perhatian  ekstra  bagi  setiap perusahaan yang menerima keluhan untuk memperbaiki atau  meningkatkan  kualitas  produk  atau  jasa  [1]. Keluhan  itu  sendiri  pasti  pernah  diterima  oleh  setiap perusahaan,  namun  terkadang  perusahaan  kurang mengerti  mengenai  masalah  yang  dikeluhkan  oleh konsumen  padahal  keluhan  konsumen  adalah  hal  yang sangat penting, karena jika tidak ditangani dengan baik akan  berpengaruh  pada  loyalitas  konsumen  dan  citra perusahaan  itu  sendiri.  Perilaku  keluhan  sendiri  sangat erat kaitannya dengan kepuasan konsumen yang menjadi tujuan utama semua perusahaan karena akan mempengaruhi  pembelian  ulang,  kesetiaan,  dan pemberitaan baik tentang perusahaan .
Berdasarkan  hal  tersebut  pihak  Perumda  Air Minum  Tirta  Raharja  mengalami  kesulitan  untuk memetakan  kecenderungan  masalah  yang  terjadi, sehingga  berdampak  pada  strategi  peningkatan  mutu pelayanan  dari  Perumda  Air  Minum  Tirta  Raharja  itu sendiri.  Sebelumnya  perusahaan  belum  melakukan teknik pengelompokkan secara khusus untuk memetakan kelompok  jenis  keluhan  dan  wilayah  keluhan  berasal, sehingga seringkali apa yang perusahaan lakukan untuk menangani masalah tersebut justru tidak sampai ke akar permasalahannya sehingga keluhan yang serupa kembali muncul  dan  akhirnya  perusahaan  mengeluarkan  waktu, tenaga,  dan  biaya  yang  lebih  untuk  menyelesaikan masalah  yang  relatif  serupa. Data  mining merupakan proses analitik yang dirancang untuk meninjau sejumlah
data  yang  besar  dalam  mencari  suatu  pengetahuan tersembunyi  yang  berharga  dan  konsisten  [2]. Data mining juga  ialah  proses  pencarian  pola  yang  menarik dan  tersembunyi dari  suatu  kumpulan  data  yang berdimensi besar yang tersimpan dalam suatu basis data. [3].  Pada  penelitian  ini data  mining akan  digunakan untuk mengelola data pengaduan atau keluhan pelanggan di Perumda Air Minum Tirta Raharja . Perumda  Air  Minum  Tirta  Raharja merupakan perusahaan  yang bergerak  di  bidang  pengelolaan  air minum  dan  pengelolaan  sarana  air  limbah  di  daerah, untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  yang mencakup berbagai aspek seperti ekonomi dan lainnya.
Terdapat  beberapa  teknik  untuk  melakukan klasterisasi,  diantaranya  K-Means,  K-Medoids dan lainnya.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Aishwaya)  didapati  kesimpulan  bahwa  algoritma  K- Means lebih efisien  untuk  kumpulan  data  yang berjumlah  kecil  sementara  K-Medoids nampaknya mempunyai performa yang lebih baik untuk dataset besar [4].
Berdasarkan  pada  uraian  yang  telah  dijelaskan sebelumnya, maka dapat dirumuskan permasalahan yang menjadi  fokus  penelitian  yaitu,  banyaknya  jumlah keluhan  yang  masuk  menyebabkan  proses analisis  data menjadi  sulit  karena  harus  mengkombinasikan  jenis keluhan  dengan  wilayah  tersebar  yang  masuk  dalam wilayah  pelayanan  perusahaan,  sehingga  diperlukan sebuah  perangkat  lunak  yang  tepat  untuk  .membantu proses analisis data menjadi lebih cepat dan efisien.
Berdasarkan  pada  permasalahan  yang  telah diuraikan,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui kelompok - kelompok data yang merepresentasikan keluhan berdasarkan wilayah teretentu  yang  didasarkan  pada  jenis  keluhan  yang
2 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 3, No. 1, Mei 2021, hlm. 06-09
spesifik,  dengan  demikian  dapat  memudahkan  untuk melakukan  analisis  keluhan  pelanggan  sehingga pelayanan terhadap keluhan dapat ditingkatkan.
Penelitian ini hanya melakukan proses pengelompokan  dengan  teknik  K-Medoids clustering . Penentuan nilai K sebagai jumlah klaster menggunakan perhitungan elbow serta dihitung menggunakan tools  R studio.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  berisi  langkah-langkah  yang sistematis yang dilakukan dalam proses pembuatan riset ini, yang terdiri dari proses pengumpulan data dan proses pengembangan perangkat lunak.

## 2.1. Perolehan Data
Prosedur yang digunakan dalam pengumpulan data untuk studi ini yaitu :
a.  Studi  Pustaka  dari  penelitian  sebelumnya  yang memiliki hubungan dengan masalah yang diteliti. b.  Observasi  dengan  cara  mengunjungi  Perumda  Air Minum Tirta Raharja.
c. Wawancara pada kepala PDAM Tirta Raharja Cimahi.

## 2.2. Pengembangan Perangkat Lunak
Proses pengembangan perangkat lunak terdiri dari beberapa  tahap  yaitu  tahap  pra  proses,  tahap pengelompokkan  menggunakan  K-Medoids,  dan  tahap pengujian.  Perancangan  sistem  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## a. Pra Proses
Proses  penyaringan  data  yang  tidak  digunakan. Tahapan ini terdiri dari data selection , data cleaning , dan transformation .

## b.  Pengelompokan  Menggunakan  Metode  K-
Medoids
Proses  pengelompokan  data  keluhan  pelanggan menggunakan metode K-Medoids.
c. Pengujian
Proses  pengujian  pada  setiap  fungsi  yang  terdapat pada modul untuk mendeteksi apakah terdapat kesalahan pada sistem yang telah dibuat.

## 3. TINJAUAN PUSTAKA
Berikut  penelitian  terkait  dengan  data  mining khususnya mengenai klasterisasi.

## 3.1. Data Mining
Data  mining adalah  serangkaian  proses  yang dilakukan yang bertujuan untuk menemukan pola dalam data. [5]. Secara lebih jelas data mining menggambarkan proses pencarian pola atau informasi dalam data terpilih dengan menggunakan metode ataupun tata cara tertentu [6].

## 3.2. Clustering
Clustering merupakan  proses  dari  pembentukan segmen – segmen data dengan cara mengukur kemiripan sebuah  data  dengan  data  lainnya  [7].  Tujuan  dari klasterisasi adalah untuk meminimalisir variasi di dalam suatu cluster dan  memaksimalkan  variasi  antar cluster [8].

## 3.3. Algoritma K-Medoids
Dalam  [9]  Yulison  dan  Gunawan  (2015) mengungkapkan ” K-Medoids adalah sebuah algoritma yang merepresentasikan cluster yang dibentuk menggunakan  medoids  ”.  Proses  pembentukan cluster diawali dengan menentukan terlebih dahulu k objek dari dataset yang ada, proses tersebut dilakukan secara acak yang bertujuan untuk menjadikan objek tersebut sebagai medoid awal, setelah itu hitung setiap objek yang bukan medoid dengan k objek, total jarak terkecil setiap objek yang bukan medoid terhadap medoid akan masuk dalam cluster dimana  medoid  tersebut  berada.  Selanjutnya tentukan objek baru secara acak dan proses perhitungan dilakukan  kembali.  Apabila  total  jarak  yang  dihasilkan lebih kecil dari nilai setiap objek dengan medoid lama, maka  objek  baru  tersebut  dapat  menjadi  medoid  baru. Iterasi  terus  dilakukan  hingga  tidak  terjadi  perubahan terhadap total jarak yang dihasilkan oleh medoid baru.

## 3.4. Metode Elbow
Metode  elbow  adalah  sebuah  cara  yang  bisa digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  perihal menentukan  jumlah cluster yang  paling  ideal  untuk proses klasterisasi [10].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini akan dibangun sistem segmentasi keluhan pelanggan di Perumda Air Minum Tirta Raharja Cimahi Menggunakan Metode k-Medoids.

## 4.1. Data Keluhan
Data keluhan pelanggan yang akan diolah nantinya sudah mengalami seleksi data untuk menghilangkan data yang tidak diperlukan seperti nama, tanggal dan lainnya sehingga  hanya  menyisakan  wilayah  (kelurahan/desa) dan  jumlah  keluhan  yang  masuk  berdasarkan  jenisnya. Data  hasil  seleksi  kemudian  diubah  ke  database berbentuk sql. Data hasil seleksi dapat dilihat pada Tabel 1 dan data yang sudah berbentuk sql dapat dilihat pada Gambar 2.
Tabel 1 . Data Keluhan Wilayah A B C D E F G H
Cigugur Girang 0 1 4 8 0 3 2 0
Cihanjuang Rahayu 0 0 6 9 0 6 2 0 Cihideung 2 3 5 4 2 3 5 1 Ciwaruga 0 1 5 8 0 2 3 1 Karyawangi 0 0 2 3 0 1 7 0 Sariwangi 0 0 3 10 0 3 5 0 Cipada 0 3 7 5 0 4 2 1 Tenjolaut 1 0 6 3 0 0 2 0
Batujajar Barat 0 0 5 4 0 5 5 0 Cangkorah 0 1 8 3 0 4 2 0 Pangauban 0 0 6 8 0 3 3 0 Budiharja 1 0 6 3 0 3 2 0
Gambar 2 . Data Keluhan SQL

## 4.2. Proses Implementasi
Tahap  ini  merupakan  proses  pengelompokan terhadap data keluhan pelanggan yang sebelumnya telah disiapkan.  Sebelum  melakukan  proses  pengemplokan, mula  -  mula  inisialisasikan  pusat cluster sebanyak  k (jumlah cluster ). Diketahui jumlah k yang ideal menurut hasil pengujian metoda elbow adalah sebanyak 2, yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Jumlah k Ideal
Setelah  diketahui  jumlah  k  ideal  maka  proses pengelompokan  dapat  dilakukan.  Berikut  perhitungan yang dilakukan secara manual yang diimplementasikan pada  data  keluhan  pelanggan  di  Perumda  Air  Minum Tirta Raharja Cimahi menggunakan metode k-Medoids.
Tabel 2. Atribut Data No Atribut Inisialisasi 1 Pipa Distribusi A 2 Pipa Dinas & Asesoris B 3 Meter Air C 4 Kontinuitas Pengaliran D 5 Kualitas Air E 6 Persil Bocor F 7 Kesalahan Rekening G 8 Lain - lain H
1. Dipilih dua buah objek secara acak dari dataset yang ada  untuk  mewakili  dua  buah cluster .  Hasil  dari pembentukan cluster awal  seperti  pada  Tabel  3 berikut :
Tabel 3. Objek Awal Sebagai Medoids Nama Wilayah A B C D E F G H Cigugur Girang 0 1 4 8 0 3 2 0 Budiharja 1 0 6 3 0 3 2 0
2. Berikutnya  hitung  jarak  setiap  objek  non-medoids. Objek  dengan  jarak  yang  terdekat  dengan  masing- masing medoid akan bergabung dengan medoidnya. Tabel  4  berikut  memperlihatkan  pembentukan cluster yang dimulai dari iterasi ke-0 hingga selesai dan menghasilkan 2 buah cluster .
Tabel 4. Cluster Terbentuk
Wilayah A B C D E F G H C1 C2 C Cigugur Girang
0 1 4 8 0 3 2 0 0 5,57 1 Cihanjuang Rahayu 0 0 6 9 0 6 2 0 4.24 4,36 1
Cihideung 2 3 5 4 2 3 5 1 6,25 5,1 2 Ciwaruga 0 1 5 8 0 2 3 1 2 5,57 1 Karyawangi 0 0 2 3 0 1 7 0 7,68 6,78 2 Sariwangi 0 0 3 10 0 3 5 0 3,87 8,25 1 Cipada 0 3 7 5 0 4 2 1 4,9 4,12 2 Tenjolaut 1 0 6 3 0 0 2 0 4,32 3 2 Batujajar Barat 0 0 5 4 0 5 5 0 5,57 4 2 Cangkorah 0 1 8 3 0 4 2 0 6,48 2,65 2 Pangauban 0 0 6 8 0 3 3 0 2,45 5,2 1 Budiharja 1 0 6 3 0 3 2 0 5,57 0 2
4 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 3, No. 1, Mei 2021, hlm. 06-09
Metode Euclidean  distance digunakan  untuk  proses perhitungan  jarak  antara  objek  dengan  setiap  medoids, dengan persamaan sebagai berikut :
∑(𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑘 𝑖=1 (1)
Euclidean Distance yaitu metode perhitungan jarak yang didasarkan pada ruang berdimensi terbatas yang bernilai riil [11].
Diketahui  bahwa  daerah  yang  terdapat  pada cluster 1 adalah Cigugur Girang, Cihanjuang Rahayu, Ciwaruga, Sariwangi,  dan  Pangauban.  Sementara  daerah  yang terdapat  pada cluster 2  adalah  Cihideung,  Karyawangi, Cipada,  Tenjolaut,  Batujajar  Barat,  Cangkorah  dan Budiharja seperti pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 5. Data Wilayah C1
Tabel 6. Data Wilayah C2
Untuk  mengetahui  keluhan  mana  yang  lebih dominan  maka  hitung  rata-rata  keluhannya.  Disini terlihat  rata-rata  keluhan  yang  sering  muncul  untuk  C1 adalah jenis keluhan D dengan presentase 42% dari total keluhan yang ada pada cluster tersebut. Sementara untuk C2 adalah jenis keluhan C dengan presentase 31.5% dari total keluhan yang ada pada cluster tersebut.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  segmentasi keluhan  pelanggan  di  perumda  air  minum  tirta  raharja cimahi menggunakan metode k-Medoids, yang berguna untuk mengetahui kecenderungan jenis keluhan di suatu wilayah tertentu. Keluhan yang sering muncul untuk C1 adalah jenis keluhan D dengan presentase 42% dari total keluhan yang ada pada cluster tersebut, sementara untuk C2 adalah jenis keluhan C dengan presentase 31.5% dari total keluhan yang ada pada cluster tersebut..

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Susi Indriyani and S. Mardiana, “Pengaruh Penanganan
Keluhan ( Complaint Handling ) Terhadap Kepercayaan Dan Komitmen Mahasiswa,” J. Bus. , vol. 2, no. 01, pp. 1–13, 2016.
[2] A.  Nanang  and  D.  Susanti,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk,” Sinergi , pp.
93–102.
[3] D. F. Pramesti, Lahan, M. Tanzil Furqon, and C. Dewi, “Implementasi  Metode  K-Medoids  Clustering  Untuk Pengelompokan  Data,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  9,  pp.  723–732,  2017,  doi: 10.1109/EUMC.2008.4751704.
[4] D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan, “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means untuk  Pengelompokkan  Wilayah  Sebaran  Cacat  pada Anak,” J.  CoreIT  J.  Has.  Penelit.  Ilmu  Komput.  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  64,  2018,  doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[5] S. Saikin and  K. Kusrini, “Model  Data  Mining Untuk Karekteristik Data Traveller Pada Perusahaan Tour and Travel,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 61, 2019, doi: 10.36595/misi.v2i2.105.
[6] Y. Wicaksono, “Segmentasi Pelanggan Bisnis Dengan Multi  Kriteria  Menggunakan  K-Means,” Indones.  J. Bus.  Intell. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  45,  2019,  doi: 10.21927/ijubi.v1i2.872.
[7] M. A. Syakur, B. K. Khotimah, E. M. S. Rochman, and B. D. Satoto, “Integration K-Means Clustering Method and  Elbow  Method  for  Identification  of  the  Best Customer  Profile  Cluster,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci. Eng. ,  vol.  336,  no.  1,  2018,  doi:  10.1088/1757- 899X/336/1/012017.
[8] F. A. Syam, “Implementasi Metode Klastering K-Means untuk Mengelompokan  Hasil Evaluasi  Mahasiswa,” J. Ilmu Komput. dan Bisnis , vol. 8, no. 1, pp. 1857–1864, 2017, doi: 10.47927/jikb.v8i1.94.
[9] Y.  H.  Chrisnanto  and  G.  Abdillah,  “Penerapan
Algoritma  Partitioning  Around  Medoids  (  Pam  ) Clustering Untuk Melihat Gambaran Umum
Kemampuan,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. , vol. 2015, no. Sentika, pp. 444–448, 2015.
[10]  N.  Putu,  E.  Merliana,  and  A.  J.  Santoso,  “Analisa Penentuan  Jumlah  Cluster  Terbaik  pada  Metode  K- Means,” pp. 978–979.
[11]  A. Kumari and H. Bhagat, “Compression Record Based Efficient  k-Medoid  Algorithm  to  Increase  Scalability and Efficiency,” vol. 2, no. 8, pp. 2398–2401, 2013.