## SEGMENTASI PELANGGAN SALON NUII BEAUTY GLOW MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING
Sajidah, Ruli Herdiana, Dodi Solihudin Program Studi D3 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No 10B, Majasem, Kec. Kesambi, Cirebon Indonesia
Sajidahzidah2002@gmail.com

## ABSTRAK
Persaingan dalam industri kecantikan menuntut setiap pelaku bisnis di bidang ini untuk menentukan strategi pemasaran agar manajemen tidak melakukan kesalahan dalam memberikan pelayanan kepada pelanggan. Salon Nuii Beauty Glow belum dapat mengklasifikasikan pelanggan mana yang menguntungkan bagi perusahaan. Oleh karena itu, perusahaan mengalami kesulitan untuk menentukan strategi pemasaran yang tepat bagi pelanggannya. Peneliti  menggunakan  model  clustering  data  mining  yang  sangat  efisien  dalam  menentukan  karakteristik kelompok pelanggan yang terbentuk, dengan menggunakan algoritma K-Means yang memiliki keunggulan dalam pengelompokan.  Algoritma  k-means  clustering  merupakan  salah  satu teknik  data  mining  yang  dapat  membagi data dalam suatu himpunan menjadi beberapa kelompok, dimana kesamaan data pada satu kelompok lebih besar dibandingkan  dengan  kesamaan  data tersebut  dengan  data  pada  kelompok  lain.  Dari  penelitian  ini  diperoleh  3 cluster pelanggan. Cluster 0 menempati jumlah pelanggan terbanyak yaitu 48 pelanggan, cluster 1 memiliki 10 pelanggan, dan cluster 3 memiliki 12 pelanggan. Ketiga cluster tersebut dikategorikan sesuai dengan karakteristik masing-masing data dengan melakukan uji indeks Davies Bouldin untuk menentukan cluster terbaik. Dan model RFM (Kebaruan, frekuensi, moneter) digunakan untuk memfasilitasi pengelompokan..
Kata kunci : : segmentasi, clustering, pelanggan, Model RFM, salon, k-means
1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan industri kecantikan dapat menyebabkan  persaingan  pelanggan  yang  ketat  di salon  kecantikan.  Persaingan  yang  ketat  memaksa perusahaan  menyusun  strategi  untuk  memenangkan persaingan atau setidaknya mampu mempertahankannya.[1] Dalam dunia bisnis, persaingan  memungkinkan perusahaan untuk tumbuh dan  berkembang,  banyak  perubahan  positif  dapat terjadi  jika  mereka  bereaksi  dengan  cara  yang  benar. Setiap bisnis harus memperhatikan strategi pemasaran, salah  satunya  adalah  segmen  pelanggan  yang  dapat mendukung posisi bisnis dalam persaingan. Agar tidak kalah  bersaing,  perusahaan  atau  organisasi  bisnis menciptakan pasar dan beradaptasi dengan perkembangan  saat  ini  dengan  menerapkan  strategi bisnis  yang  dihasilkan  dari  analisis  kebutuhan pelanggan.  Customer  Insights  didasarkan  pada manajemen  hubungan  pelanggan  yang  menentukan strategi dan proses untuk memperoleh, mempertahankan, dan bekerja dengan pelanggan unik untuk menciptakan nilai bagi bisnis dan pelanggan.
Salon kecantikan Nuii Beauty Glow adalah salon kecantikan baru yang terletak di pusat kota Indramayu, dimana terdapat 277 transaksi dan 71 pelanggan yang belum  diketahui  jasa  apa  yang  paling  laris  serta pelanggan  yang  profitable  dan  potensial.  Dengan mengumpulkan  pelanggan,  akan  diketahui  jenis layanan  pelanggan  yang  paling  sering  dibeli pelanggan,  serta  membuat  strategi  pemasaran selanjutnya dan menentukan promosi, pendapatan, dan harga.
Metode  clustering  dari  berbagai  literatur  yang
telah  dilakukan  sebelumnya  dan  telah  direview, metode  clustering  menggunakan  algoritma  K-Means memberikan hasil yang baik dan memuaskan. Dengan menganalisis  hasil  clustering,  dapat  menentukan pelanggan  mana  yang  potensial  atau  menguntungkan bagi  perusahaan  dan  dapat  mengembangkan  strategi pemasaran  yang  tepat  untuk  setiap  kelompok pelanggan dengan menyesuaikan promosi, pendapatan,  dan  harga  sesuai  dengan  karakteristik pembelian pelanggan.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  ekstraksi  informasi yang  berharga  dan  tersembunyi  dari  dalam  dataset yang  besar,  yang  dilakukan  dengan  menggunakan teknik dan algoritma analisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Proses data mining ini dapat  mencakup  beberapa  tahap,  mulai  dari  pre- processing data, eksplorasi data, pemodelan, evaluasi, hingga interpretasi hasil.[2]
Proses  pencarian  dan  pemurnian  informasi  dari tumpukan  data  yang  besar  merupakan  proses  utama dari  data  mining,  tujuan  utama  dari  pengolahan  data adalah  untuk  menghasilkan  informasi  baru.  Data mining  disebut  juga  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD)  yaitu  suatu  proses  yang  secara otomatis  mencari  data  dalam  ruang  memori  yang sangat besar dari data untuk menemukan pola dengan menggunakan  teknik  seperti  klasifikasi  asosiasi  atau clustering.  Oleh  karena  itu  data  mining  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  pelanggan
dengan  menggunakan  algoritma  yang  ada  pada  data mining,  dengan  mencoba  menggali  pengetahuan dalam  menentukan  strategi  pemasaran  Nuii  Beauty Glow.

## 2.2. Clustering
Clustering  adalah teknik pengumpulan data yang digunakan dengan menganalisis data untuk memecahkan  masalah  dalam  pengelompokkan  data atau  lebih  partisi  yang  efisien  dari  dataset  ke  subset. Dalam  proses  clustering,  targetnya  adalah  kasus distribusi (benda, orang, peristiwa dan lain-lain) dalam kelompok,  hingga  tingkat  hubungan  antara  anggota cluster yang sama yaitu antara kuat dan lemah antara anggota cluster yang berbeda. Teknik cluster memiliki dua  jenis  metode  dalam  pengelompokkannya  yaitu hierarchical clustering dan non-hierarchical clustering. Hierarchical clustering merupakan metode pengelompokkan data yang bekerja dengan menggabungkan  dua  atau  lebih  set  data  memiliki kemiripan  atau  persamaan,  maka  proses  dilanjutkan dengan  hal  yang  lain  kedekatan  kedua,  proses  ini berlanjut  hingga  cluster  membentuk  semacam  pohon di  suatu  tempat  ada  tingkat  atau  tingkat  yang  jelas antara  benda-benda  yang  mirip  dengan  yang  terkecil serupa.  Namun  secara  logika,  semuanya  hanya  akan membentuk satu cluster pada akhirnya.[3]

## 2.3. Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  adalah  salah  satu  metode clustering yang paling umum digunakan dalam analisis data  tanpa  pengawasan  atau  supervisi.  Tujuannya adalah untuk mempartisi data ke dalam kelompok atau cluster sehingga data dengan karakteristik yang sama akan  dikelompokkan  ke  dalam  satu  kelompok  yang sama,  sementara  data  dengan  karakteristik  yang berbeda  akan  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok yang  berbeda  pula[4].  Menurut  [5]  Metode  K-Means termasuk dalam kategori pengelompokan nonhierarchical,  yang  artinya  data  akan  langsung dipartisi ke dalam kelompok-kelompok yang diinginkan tanpa harus melewati tahapan pengelompokan  yang  lebih  tinggi  atau  lebih  rendah. Dalam  prosesnya,  metode  K-Means  mengidentifikasi centroid  atau  pusat  cluster  dari  data  yang  ada, kemudian  mengelompokkan  data  ke  dalam  cluster berdasarkan  jarak  Euclidean  antara  setiap  data  dan centroid
metode clustering yang berbasis jarak dan hanya bekerja pada data numerik atau angka saja. Metode ini dapat  bekerja  dengan  sangat  efisien  pada  data  yang memiliki  jumlah  yang  banyak,  dan  juga  dapat mengatasi keberadaan data outlier.[6]
Untuk  melakukan  algoritma  K-means  secara umum  dilakukan  dengan  algoritma  dasar  sebagai berikut :
1. Tentukan jumlah cluster atau nilai k.
2. Alokasikan  data  ke  dalam  cluster  secara  random atau  menentukan  titik  centroid  awal  secara
sembarang.
3. Hitung  jarak  antara  setiap  data  dengan  centroid masing-masing  cluster  menggunakan  rumus euclidean  distance:  d  =  √(Σ(xi-ai)^2),  di  mana  xi adalah nilai dari fitur ke-i pada data, ai adalah nilai dari fitur ke-i pada centroid.
4. Alokasikan  setiap  data  ke  dalam  cluster  dengan centroid terdekat (jarak terkecil).
5. Hitung kembali posisi centroid dari masing-masing cluster  berdasarkan  rata-rata  posisi  data  di dalamnya.
Ulangi  langkah  3-5  hingga  tidak  ada  perubahan dalam posisi  centroid dan/atau alokasi data ke dalam cluster.  Pada  langkah  3  dan  5,  rumus  Euclidean Distance  digunakan  untuk  mengukur  jarak  antara setiap  data  dengan  centroid  masing-masing  cluster. Setelah  itu,  data  akan  dialokasikan  ke  dalam  cluster dengan centroid terdekat (jarak terkecil). Pada langkah 5, posisi centroid dari masing-masing cluster dihitung kembali berdasarkan rata-rata posisi data di dalamnya. Proses  ini diulang  hingga tidak ada perubahan dalam posisi centroid dan/atau alokasi data ke dalam cluster, yang menunjukkan bahwa model sudah konvergen.

## 2.4. Model RFM
segmentasi  menjadi  konsep  penting  dalam pemasaran,  terutama  dalam  konteks  relationship marketing. Dalam relationship marketing, perusahaan fokus  pada  membangun  hubungan  yang  kuat  dan berkelanjutan dengan pelanggan. Melalui segmentasi, perusahaan dapat memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan  secara  lebih  baik,  sehingga  dapat memberikan layanan yang lebih personal dan relevan untuk meningkatkan hubungan dan kepuasan pelanggan.
Dengan segmentasi, perusahaan dapat memecah pasar  menjadi  kelompok  yang  lebih  kecil  dengan karakteristik  yang  serupa.  Hal  ini  memungkinkan perusahaan  untuk  menyesuaikan  produk,  harga, promosi,  dan  saluran  distribusi  mereka  untuk  setiap kelompok dengan cara yang lebih efektif dan efisien. Dalam  hal  ini,  segmentasi  membantu  perusahaan memfokuskan  sumber  daya  mereka  pada  segmen pelanggan  yang paling  menguntungkan dan potensial untuk meningkatkan retensi dan loyalitas pelanggan.
[7]  berpendapat  bahwa  Segmentasi  pelanggan yang akurat. Oleh karena itu, proses pemilihan atribut atau fitur yang tepat sangat penting dalam segmentasi pelanggan. Beberapa faktor yang biasanya dipertimbangkan  dalam  pemilihan  fitur  termasuk keunikan,  relevansi,  ukuran,  keterjangkauan,  dan stabilitas fitur. Selain itu, teknik clustering yang tepat juga perlu diterapkan dalam proses segmentasi untuk menghasilkan  hasil  yang  lebih  akurat  dan  bermakna. Clustering  adalah  proses  pengelompokan  data  yang serupa  dalam  kelompok-kelompok  yang  berbeda untuk memudahkan analisis dan pemahaman. Dengan teknik  clustering  yang  tepat,  segmentasi  pelanggan
dapat  menjadi  lebih  efektif  dan  efisien  dalam menghasilkan  strategi  pemasaran  yang  tepat  dan akurat.
Untuk  mengatasi  masalah  pemilihan  kualitas terbaik, disarankan untuk menggunakan model RFM. RFM  ( Recency,  Frequency,  Monetary )  merupakan metode  yang  biasa  digunakan  untuk  mengumpulkan data  loyalitas  pelanggan  dengan  membagi  aktivitas pelanggan  menjadi  3  karakteristik  yaitu Recency , Frequency dan Monetary .  pelanggan  yang  baru  saja melakukan  transaksi  (Recency),  pelanggan  yang sering melakukan transaksi (Frequency), dan pelanggan  yang  menghabiskan  uang  banyak  dalam transaksi (Monetary). Dengan memahami karakteristik setiap  segmen,  bisnis  dapat  menyesuaikan  strategi pemasaran  mereka  untuk  meningkatkan  retensi pelanggan,  meningkatkan  frekuensi  transaksi,  atau meningkatkan  nilai  transaksi.  Dalam  praktiknya, model  RFM  dapat  dikombinasikan  dengan  algoritma clustering  seperti  K-means  untuk  menghasilkan segmentasi pelanggan yang lebih akurat dan efektif.[8]

## 3. METODE
Penerapan  Knowledge  Discovery  and  Database (KDD)  dalam  penelitian  ini  meliputi  pemahaman bisnis, pemilihan data, preprocessing data, transformasi  data,  mining  data,  evaluasi  hasil,  dan interpretasi.  Dalam  konteks  segmentasi  pelanggan, proses KDD dapat  digunakan untuk mengidentifikasi pola atau kategori pelanggan yang berbeda berdasarkan atribut tertentu, seperti RFM. [9]
Langkah-langkah  Metodologi  Knowledge  Dis- covery in Database (KDD) dijelaskan sebagai berikut

## 3.1. Selection
Pada  tahap  ini,  data  yang  relevan  dan  sesuai dengan kebutuhan penelitian dipilih dari sumber data yang tersedia.

## 3.2. Pre-processing
Tahap pre-processing dilakukan untuk membersihkan  data  dari  nilai-nilai  yang  hilang, duplikat,  atau  tidak  valid.  Hal  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  kualitas  data  dan  memastikan  bahwa data  yang  digunakan  dalam  proses  KDD  adalah  data yang berkualitas.

## 3.3. Transformation
Tahap ini melibatkan transformasi data ke dalam bentuk yang sesuai dengan algoritma dan teknik data mining  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian.
Transformasi ini dapat meliputi normalisasi, pengkodean variabel, dan reduksi dimensi.

## 3.4. Data Mining
Pada  tahap  ini,  teknik  data  mining  digunakan untuk mengeksplorasi data dan menemukan pola atau hubungan  yang  mungkin  terdapat  di  dalam  data. Metode yang digunakan dalam proses ini dapat berupa clustering, klasifikasi, regresi, asosiasi, dan lain-lain.

## 3.5. Interpretation/Evaluation
Setelah  proses  data  mining  selesai,  hasil  yang ditemukanakandievaluasi dan diinterpretasikan. Hasil interpretasi  ini  akan  digunakan  untuk  membuat keputusan atau tindakan yang relevan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
proses segmentasi pelanggan umumnya dilakukan  dengan  metode  clustering  yang  dimulai dengan  menyiapkan  data  pelanggan,  melakukan pemilihan fitur (feature selection) atau reduksi dimensi (dimensionality reduction) jika diperlukan, menentukan jumlah cluster yang diinginkan, menentukan pusat (centroid) secara acak, menghitung jarak  antara  setiap  data  pelanggan  dengan  setiap centroid,  mengelompokkan  data  pelanggan  ke  dalam cluster  terdekat,  dan  kemudian  menghitung  kembali pusat dari setiap cluster.
Proses  ini  diulang-ulang  hingga  tidak  terjadi perpindahan data pelanggan dari satu cluster ke cluster lainnya.  Tujuan  utama  dari  proses  segmentasi pelanggan  adalah  untuk  memisahkan  pelanggan menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan  kesamaan karakteristik,  sehingga  dapat  digunakan  untuk pengambilan keputusan dalam strategi pemasaran dan layanan pelanggan yang lebih efektif. [10]

## 4.1. Data Mining
Data Discovery Discovery (KDD) adalah proses komprehensif  untuk  menganalisis  data  yang  akurat, terkini,  dan  berwawasan  yang  pada  akhirnya  akan berguna  bagi  manajemen[9].  Pada  proses  KDD  ini terdapat proses pemilihan data atau atribut yang akan digunakan  dalam  analisis.  Pemilihan  ini  dilakukan berdasarkan persyaratan KDD yang diperlukan dalam penelitian,  serta  relevansi  dan  keterkaitan  atribut dengan  tujuan  analisis  yang  ingin  dicapai.  Dalam pemilihan  atribut,  juga  perlu  dipertimbangkan  aspek keamanan  dan  privasi  data  yang  terkait  dengan pengumpulan dan penggunaan data tersebut.
Tabel 1. Data Transaksi Salon Nuii Beauty Glow Tanggal No Pelanggan Nama Jenis Perawatan Nominal Alamat 2/2/2022 1 ADE FACIAL DETOX 125,000.00 pasekan 2/2/2022 1 ADE FACIAL WHITENING 85,000.00 pasekan 2/2/2022 11 DANIRIH BB GLOW 225,000.00 paoman 2/2/2022 20 ESIH FACIAL DERMABRASI 100,000.00 pabean udik
Tanggal No Pelanggan Nama Jenis Perawatan Nominal Alamat 2/2/2022 23 FUJI FACIAL ACNE 150,000.00 paoman 2/2/2022 24 HENI FACIAL DETOX 125,000.00 pabean udik 2/2/2022 24 HENI FACIAL WHITENING 85,000.00 pabean udik 2/3/2022 10 ATIN FACIAL PENGENCANGAN 100,000.00 margadadi 2/3/2022 23 FUJI FACIAL DETOX 125,000.00 paoman 2/3/2022 23 FUJI LULUR 100,000.00 paoman 2/3/2022 30 IPAH FACIAL WHITENING 85,000.00 paoman 2/3/2022 33 IYOL MESO PRP 355,000.00 paoman 2/4/2022 27 IPAH FACIAL CROMOSOM 180,000.00 margadadi
Tabel  1  terdapat  7  atribut  yang  terdapat  dalam data transaksi Salon Nuii Beauty Glow. Dalam proses pemilihan  data,  maka  perlu  ditinjau  kembali  atribut yang  diperlukan  dan  atribut  yang  kurang  diperlukan serta menambahkan atribut baru

## 4.2. Pre-Processing
Pada  tahap  ini  dilakukan  berbagai  macam tindakan  seperti  membersihkan  data  dari  duplikasi, noise,  dan  kesalahan  data.  Selain  itu,  juga  dilakukan reduksi  dimensi  atau  pemilihan  atribut  yang  relevan untuk  mempercepat  proses  clustering  pada  tahap selanjutnya.  Pemilihan  atribut  yang  dibuthkan  dalam proses  clustering  pelanggan  menggunakan  model RFM (Recency, Frequency, dan Monetary).

## Tabel 2. Detail Penggunaan Atribut
Atribut Detail Penggunaan Tanggal  NoPelanggan  Nama  JenisPerawatan  Nominal  Alamat  Tabel 3. Perubahan Atribut Perubahan Atribut Atribut Awal Facial Detox Jenis Perawatan Facial Whitening Jenis Perawatan Meso PRP Jenis Perawatan BB glow Jenis Perawatan facial pengencangan Jenis Perawatan Dna salmon Jenis Perawatan meso lips Jenis Perawatan lulur Jenis Perawatan spfso Jenis Perawatan facial  cromsom Jenis Perawatan facial vit c Jenis Perawatan baby botox Jenis Perawatan dermabrasi Jenis Perawatan facial acne Jenis Perawatan tanam benang Jenis Perawatan
Atribut  NoPelanggan    dan  JenisPerawatan  Pada Tabel  2  merupakan  tahap  awal  pembersihan  data, menghilangkan  atribut  yang  kurang  penting  dan menambahkan atribut yang diperlukan seperti terlihat
pada  Tabel  3,  ada  perubahan  atribut  JenisPerawatan menjadi  beberapa  atribut  yang  sebelumnya  ada  di anggota  atribut  JenisPerawatan.  ata  yang  berjenis nominal seperti alamat dan tanggal harus diinisialisasi terlebih dahulu ke dalam bentuk angka atau numerikal sebelum  dilakukan  proses  analisis  data.  Hal  ini dilakukan untuk memudahkan proses clustering.
Proses  inisialisasi  data  dapat  dilakukan  dengan beberapa  teknik  seperti  label  encoding  atau  one-hot encoding.  Teknik  label  encoding  mengganti  nilai nominal pada atribut dengan nilai numerik terurut dari 1  sampai  n,  sedangkan  teknik  one-hot  encoding mengubah  setiap  nilai  nominal  menjadi  kolom  baru dan  memasukkan  nilai  1  atau  0  untuk  setiap  baris tergantung  pada  nilai  nominal  yang  dimiliki.  Untuk melakukan  inisialisasi  alamat    terlihat  pada  tabel dibawah ini:
Tabel 4. Inisialisasi Atribut Alamat Alamat Nilai Pabean udik 8 Pasekan 7 Karangturi 6 Pagirikan 5 Karangsong 4 Paoman 3 Margadadi 2 Terusan 1 Tabel 5. Perubahan atribut Hari Tanggal Tanggal Penelitian Hari 2/2/2022 1/1/2023 333 3/23/2022 1/1/2023 284 5/11/2022 1/1/2023 235
Hasil  perubahan  atribut  Tanggal  menjadi  Hari terlihat  pada  tabel  4,  dengan  menghitung  jarak  dari tanggal  transaksi  hingga  tanggal  penelitian  yang peneliti lakukan yaitu tanggal 01 Januari 2023.
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  untuk memastikan data transaksi penjualan yang dipilih telah layak  untuk  dilakukan  proses  pengolahan.  Setelah melakukan  selection  data,  terdapat  19    atribut  yang dapat  digunakan  dalam  proses  data  mining.  Terlihat pada tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6. Hasil Data Cleaning Hari NAMA Alamat Nominal facial detox facial whitening ........ ....... tanam benang 333 ADE 7 210,000.00 1 1 0 333 DANIRIH 3 350,000.00 1 0 0 333 ESIH 8 100,000.00 0 0 0 333 FUJI 3 150,000.00 0 0 0 333 HENI 8 210,000.00 1 1 0 333 HENI 8 100,000.00 0 0 0 332 ATIN 2 225,000.00 1 0 0 332 FUJI 3 210,000.00 1 1 0 332 FUJI 3 100,000.00 0 0 0 332 IPAH 3 85,000.00 0 1 0 332 IYOL 3 480,000.00 1 0 0 331 IPAH 3 355,000.00 0 0 0 331 ISTI 2 305,000.00 1 0 0 331 LELI 2 225,000.00 1 0 0 331 MAMAH KIKI 4 225,000.00 1 0 0 331 NURLAELA 2 100,000.00 0 0 0 330 ANGGUN 8 225,000.00 1 0 0 330 NISA 1 125,000.00 1 0 0 Tabel 7. keterangan atribut Atribut Keterangan Hari menandakan Recency, jarak transaksi terakhir dengan waktu penelitiaan Nama Nama Pelanggan Salon Nuii Beauty Glow Alamat Alamat Pelanggan Salon Nuii Beauty Glow Nominal biaya transaksi yang menandakan Monetary Facial Detox Facial whitening .... ..... Tanam Benang Facial Detox sampai tanam benang menandakan Frequency, jumlah transaksi selama perawatan
Menurut  [11]  Untuk  memodelkan  kriteria  RFM pada  atribut  di  dalam  dataset,  diperlukan  atribut- atribut  yang  dapat  merepresentasikan  setiap  kriteria tersebut.  Berikut  adalah  penjelasan  untuk  masing- masing kriteria:
a. Kriteria Recency (R):
Kriteria Recency mengukur seberapa baru terakhir kali  pelanggan  melakukan  transaksi  dengan periode penelitian yang diberikan. Untuk merepresentasikan  kriteria  ini,  dibutuhkan  atribut yang menunjukkan adanya rentang waktu transaksi terakhir  pelanggan  dengan  periode  penelitian. Salah satu cara untuk menghitung atribut ini adalah
dengan  menghitung  selisih  waktu  antara  tanggal transaksi terakhir pelanggan dengan tanggal akhir periode  penelitian.  Dalam  hal  ini,  atribut  yang dibutuhkan  adalah  atribut  Tanggal  yang  dirubah menjadi  Hari  menggunakan  rumus  pengurangan excel.
b. Kriteria Frequency (F): Kriteria  Frequency  mengukur  seberapa  sering pelanggan  melakukan  transaksi  dengan  periode penelitian yang diberikan. Untuk
merepresentasikan  kriteria  ini,  dapat  dilakukan dengan  menghitung  jumlah  transaksi  yang dilakukan oleh pelanggan selama periode penelitian. Dalam hal ini, atribut yang dibutuhkan adalah jumlah transaksi dari setiap jenis perawatan yang dilakukan oleh pelanggan. Atribut frequency dapat dihitung dengan menjumlahkan anggota dari atribut  Facial  Detox,  Facial  Whitening,  sampai Tanam Benang, menggunakan rumus sum excel.
c. Kriteria Monetary (M): Kriteria  Monetary  mengukur  seberapa  besar jumlah  biaya  yang  dikeluarkan  pelanggan  selama periode penelitian yang diberikan. Untuk merepresentasikan  kriteria  ini,  dibutuhkan  atribut yang  berhubungan  dengan  biaya  yang  telah dihabiskan pelanggan selama melakukan transaksi. Salah  satu  atribut  yang  dapat  digunakan  adalah atribut  Nominal  yang  berhubungan  dengan  biaya yang telah dihabiskan pelanggan selama melakukan transaksi. Tabel 8. Hasil Atribut sesuai model RFM Nama Alamat Recency (Hari) Frequency (Sum F.Detox Dll) Monetary (Nominal) ADE 7 333 2 210,000.00 DANIRIH 3 333 2 350,000.00 ESIH 8 333 1 100,000.00 FUJI 3 333 1 150,000.00 HENI 8 333 2 210,000.00
Nama Alamat Recency (Hari) Frequency (Sum F.Detox Dll) Monetary (Nominal) HENI 8 333 1 85,000.00 ATIN 2 332 2 225,000.00 FUJI 3 332 2 210,000.00 FUJI 3 332 1 100,000.00 IPAH 3 332 1 85,000.00 IYOL 3 332 2 480,000.00 IPAH 3 331 1 355,000.00 ISTI 2 331 2 305,000.00

## 4.3. Transformations
Transformasi  data  digunakan  untuk  mengubah data  menjadi  bentuk  yang  sesuai  dalam  proses pengumpulan  data.  Teknik  transformasi  data  yang paling umum adalah normalisasi, pemilihan fitur, dan discretization.  Adapun  data  transformation  pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Sebelum  melakukan  transformasi  data, operator read  excel  diperlukan  dalam  proses  ini,  untuk menampilkan data yang akan digunakan.
Gambar 1. Opeartor Read Excel
Gambar 2. pemilihan sel dataset
Gambar 4. 2 pemilihan sel dataset, Sel data yang digunakan    adalah  sel  dari  kolom  A  ke  kolom  E, selanjutnya dapat dilakukan proses transformasi.
Perubahan  role  atribut  Nama  menjadi  ID  agar
atribut  Nama  memiliki  peranan  yang  unik  pada  saat proses  pengumpulan  data  berlangsung  karena  Nama bertipe  polynomial  sedangkan  dalam  clustering metode  k-means  hanya  bisa    mengolah  data  yang berbentuk  angka atau numerik.
Gambar 3. Hasil Transformasi Data
Gambar 3 menunjukan desain proses transformations  data  dengan  hasil  proses  diketahui setiap  atribut  memiliki  value  numeric,  date  dan polynomial.  Data  yang  telah  di  transformations,  siap dilakukan  clustering  mengunakan  Algoritma  K- means.

## 4.4. Proses Data Mining
Teknik  Data  Mining  Menyimpan  data  untuk menghasilkan informasi yang berguna. Pada penelitian ini,  data  mining  dilakukan  dengan  metode  K-Means Clustering menggunakan software Rapidminer. Sebelum  memproses  data,  hal  pertama  yang  perlu Anda lakukan adalah mengimpor database Rapidminer dan  memasukkannya ke halaman konfigurasi  process seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4.5  di  bawah ini.
Untuk dapat melakukan proses data yang sesuai dengan teknik data mining maka digunakan operator- operator yang telah tersedia pada tools RapidMiner.
Dibawah  ini  adalah  model  proses  penggunaan tools  RapidMiner,  Masing-masing  operator  tersebut memiliki fungsi yang berbeda-beda.
Gambar 4. proses Impor Data
Gambar 5. Operator Data Mining
Gambar 6. Operator Agregate
Pada  gambar  6  parameter  operator  agregate digunakan  untuk  menghitung  anggota  atribut  yang baru  ditambahkan  sesuai function yang  akan  dibuat untuk  atribut  baru.  Atribut Recency menggunakan function minimum, Frequency menggunakan function sum , Monetary menggunakan function sum dan group by menggunakan  atribut  Nama  dan  Alamat  sebagai acuan dalam melakukan agregasi tersebut.
Gambar 7. Operator clustering K-means
Operator  clustering  pada  gambar  7.  digunakan untuk proses pen-golahan data dengan nilai teknik K- Means,  dengan  menentukan  cluster  secara  acak  dari k=2 hingga k=6 agar mendapatkan pusat cluster yang terbaik.
Gambar 8. Operator Performance
Operator  performance  pada  gambar  8    ini digunakan  untuk  evaluasi  kinerja  metode  Clustering berbasis  centroid.  Operator  ini  mem-berikan  daftar nilai kriteria kinerja berdasarkan centroid cluster.

## 4.5. Evaluation
Untuk  menentukan  cluster  terbaik  dalam penelitian  ini  dilakukan  analisis  cluster  dengan memilih  k  terbaik  menggunakan  uji Davies  Bouldin Index .  Dari  memasukkan  K=2  sampai  K=6  dan melihat  cluster  yang  baik  untuk  digunakan  dalam pengolahan  data.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 9 di bawah ini:
Gambar 9. Operator K-means
Setelah melakukan 5 percobaan untuk menentukan  nilai  k,  Pada  Percobaan  kedua  dengan menggunakan nilai k=3 menghasilkan nilai
Performance  Vektor  (Davies  Bouldin  Index)  yang lebih optimal dibandingkan dengan percobaan pertama dan  ketiga  hingga  seterusnya.  Nilai  yang  dihasilkan yaitu nilai yang mendekati 0 dengan nilai -0.379.
Gambar 10. Hasil Nilai DBI
Gambar 11. hasil cluster model
Gambar 12. Nilai Centroid Setiap Atribut
Berdasarkan Gambar  12  terlihat bahwa terdapat tiga cluster yang diperoleh. cluster 0 beranggotakan 49 pelanggan, cluster 1 beranggotakan 10 pelanggan dan cluster 2  beranggotakan  12  pelanggan.  Dan  total pelanggan sebanyak 71 dari hasil clustering tersebut.
Gambar 13. Hasil Clustering
Berdasarkan  hasil  dari  Gambar  13  maka  dapat disimpulkan  bahwasannya  cluster  1  merupakan pelanggan  yang  menempati  peringkat  1  dengan  rata- rata  Monetary  2.185.000,00  dan  Frequency  10,7. cluster  2  merupakan  pelanggan  yang  menempati peringkat ke 2 yang memiliki nilai rata-rata Monetary 1.195.000,00, dan Frequency 6,250 sedangkan cluster 0 merupakan pelanggan yang menempati peringkat ke 3  dengan  rata-rata  Monetary  379.489,80  dan Frequency 1,939.
Data  transaksi  pelayanan  Salon  Nuii  Beauty
Glow sebanyak 277 setelah melalui  proses clustering dan  model  RFM    maka  dihasilkan  segmentasi pelanggan  pada  masing-masing  cluster  sesuai  tipe pelanggan.  Berdasarkan  kategori  model  RFM Pelanggan  yang  masuk  kategori  loyal  terdapat  pada cluster 1 dengan jumlah 10 pelanggan karena memiliki jarak  pelayanan  atau  kunjungan  terdekat  dengan  hari penelitian (Recency), memiliki jumlah perawatan yang tinggi(frequency)  dan  Total  Biaya  perawatan  paling besar    (Monetary).  Berbeda  dengan  cluster  2  yang memiliki  jarak  kunjungan  yang  lumayan  jauh  dari waktu  penelitian,  namun  Frequency  dan  Monetary pada cluster 2 cukup besar atau berada pada rata-rata. maka pada cluster 2 dikategorikan sebagai pelanggan potensial yang berpotensi meningkat  menjadi pelanggan  yang  loyal.  Sedangkan  pada  cluster  0 berjumlah  48  pelanggan  dapat  dikategorikan  sebagai pelanggan  yang  kurang  potensial  dengan  rata-rata Recency  cukup  jauh,  serta  memiliki  Frequency  dan Monetary yang rendah.
Gambar 14. Kategori RFM dari hasil clustering

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penerapan  algoritma  K-means untuk  menentukan  segmentasi  pelanggan,  dapat disimpulkan bahwa Metode tersebut telah diuji dalam sistem  dan  terdapat  49  pelanggan  yang  termasuk dalam cluster  pertama atau cluster 0 dengan kategori pelanggan tidak loyal dengan nilai RFM rendah. Oleh karena  itu,  diperlukan  strategi  promosi  dengan memberikan  potongan  harga  atau  kupon  untuk perawatan  salon  Nuii  Beauty  Glow.  10  pelanggan termasuk  dalam  klaster  kedua  atau  klaster  1  dengan kategori pelanggan setia, dengan nilai RFM tinggi. 12 pelanggan termasuk dalam klaster ketiga atau klaster 2 dengan kategori pelanggan rata-rata karena merupakan pelanggan  baru  yang  baru  saja  melakukan  transaksi dengan nilai RFM rata-rata.
Jumlah klaster optimal ditentukan dengan menggunakan  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  yang menghasilkan  3  klaster  dengan  karakteristiknya masing-masing,  sehingga  membagi  data  pelanggan menjadi  3  segmen.  Model  RFM  diterapkan  untuk mengkategorikan data berdasarkan Recency, Frequency, dan Monetary agar mudah diimplementasikan  menggunakan algoritma  K-means
Cluster Alamat minimum(Recency) count(Frequency) sum(Monetary) Rank Cluster_0 4,714 173,898 1,939 379,489.80 Rp 3 Cluster_1 4,100 20,300 10,700 2,185,000.00 Rp 1 Cluster_2 3,750 107,917 6,250 1,195,000.00 Rp 2
clustering.  Model  RFM  juga  memiliki  kemampuan untuk  menganalisis  keanggotaan  setiap  cluster  untuk menemukan karakteristik dari setiap cluster.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Tamia  and  W.  Soediono,  “SERVICE QUALITY,  CUSTOMER  SATISFACTION, DAN  CORPORATE  IMAGE  TERHADAP CUSTOMER  LOYALTY  PADA  KLINIK KECANTIKAN DI JAKARTA,” 2019. [Online]. Available: http://jurnaltsm.id/index.php/MB
[2]  A.  Nugraha,  O.  Nurdiawan,  and  G.  Dwilestari, “PENERAPAN  DATA  MINING  METODE  K- MEANS  CLUSTERING  UNTUK  ANALISA PENJUALAN  PADA  TOKO  YANA  SPORT,” 2022.
[3]  S.  Gizi  Balita  Di  Kelurahan  Jumput  Rejo Sukodono  Sidoarjo  Amir  Ali,  R.  Medis  dan Informasi  Kesehatan  Stikes  Yayasan  Rumah Sakit DrSoetomo DrMoestopo, and A. Surabaya, “Clustering  Data  Antropometri  Balita  Untuk Menentukan,”  2020.  [Online].  Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[4]  A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” vol. 15, no. 2.
[5]  I.  Nyoman  and  M.  Adiputra,  “CLUSTERING PENYAKIT  DBD  PADA  RUMAH  SAKIT
DHARMA KERTI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,” INSERT:
Information  System  and  Emerging  Technology Journal , vol. 2, no. 2, p. 99, 2021.
[6]  A.  Febrian,  Nana  Suarna,  and  Gifthera Dwilestari,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K- MEANS UNTUK MENGELOMPOKKAN
DATA  PENGIRIMAN  PAKET  DI  KANTOR
POS  CIREBON,” JURNAL  TEKNOLOGI
TECHNOSCIENTIA , pp. 23–27, Sep. 2022, doi: 10.34151/technoscientia.v15i1.3858.
[7]  M.  Tamia  and  W.  Soediono,  “SERVICE QUALITY,  CUSTOMER  SATISFACTION, DAN  CORPORATE  IMAGE  TERHADAP CUSTOMER  LOYALTY  PADA  KLINIK KECANTIKAN DI JAKARTA,” 2019. [Online]. Available: http://jurnaltsm.id/index.php/MB
[8]  S.  E.  Jamal,  “Terbit  online  pada  laman  web jurnal:
https://ejournal.upm.ac.id/index.php/energy/ Jurnal Energy (Jurnal Ilmiah Ilmu-ilmu Teknik) Analisis  RFM  dan  Algoritma  K-Means  untuk Clustering  Loyalitas  Customer  RFM  Analysis and  K-Means  Algorithm  for  Customer  Loyalty Clustering,” Kom  Jurnal  ENERGY  (Jurnal Ilmiah  Ilmu-ilmu  Teknik) ,  vol.  9,  no.  1,  p.  18, 2019, doi: 10.51747/energy.
[9]  A.  Madani,  A.  Rahmah,  F.  Nurunnisa,  and  A. Elia, “SENTIMAS: Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Customer Segmentation  at  BC  HNI  2  Pekanbaru  by Applying  the  K-Medoids  Algorithm  and Recency,  Frequency,  Monetary  (RFM)  Model Segmentasi  Pelanggan  pada  BC  HNI  2 Pekanbaru  dengan  Menerapkan  Algoritma  K- Medoids  dan  Model  Recency,  Frequency, Monetery (RFM).” [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas
[10]  R.  Y.  Firmansah,  J.  Dedy  Irawan,  and  N. Vendyansyah,  “ANALISIS  RFM  (RECENCY, FREQUENCY  AND  MONETARY)  PRODUK MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS,” 2021.
[11]  B. E. Adiana, I. Soesanti, and A. E. Permanasari, “Analisis  Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan Kombinasi RFM Model dan Teknik Clustering,” no. 2, 2018, doi: 10.21460/jutei.2017.21.76.