Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1297-1305

## Analisis RFM dan K-Means Clustering untuk Segmentasi Pelanggan pada PT. Sanutama Bumi Arto
Wiendha Artieka Silamantha 1 , Kristophorus Hadiono 2
1,2 Universitas Stikubank, Indonesia E-mail : 1 wiendhaartiekasilamantha@mhs.unisbank.ac.id,
2 kristophorus.hadiono@edu.unisbank.ac.id

## Abstract
This research aims to segment customers at PT. Sanutama Bumi Arto by applying RFM (Recency,  Frequency,  Monetary)  analysis  combined  with  the  K-Means  Clustering algorithm. RFM analysis is used to identify customer purchasing characteristics based on recency, frequency of purchases and total purchase value (monetary). Then, the K-Means algorithm  is  used  to  group  customers  into  different  segments  based  on  the  similarity  of RFM  characteristics.  This  research  uses  customer  transaction  data  from  PT.  Sanutama Bumi Arto. The research results show that there are two customer clusters with different characteristics,  namely  customers  with  low  purchasing  levels  and  customers  with  high purchasing  levels.  Customer  clusters  with  high  purchasing  levels  have  higher  recency, frequency  and  monetary  values  compared  to  customer  clusters  with  low  purchasing levels. Cluster evaluation was carried out using the Silhoutte Score (0.44), WSS (972.19) and  BSS  (1112.73)  metrics,  which  shows  that  clustering  has  good  performance.  It  is hoped  that  the  results  of  this  research  can  provide  valuable  insight  for  PT.  Sanutama Bumi Arto in understanding customer behavior and developing more effective marketing strategies.
Keywords: customer segmentation, RFM analysis, K-Means, clustering

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  segmentasi  pelanggan  pada  PT.  Sanutama Bumi  Arto  dengan  menerapkan  analisis  RFM  (Recency,  Frequency,  Monetary)  yang dikombinasikan  dengan  algoritma  K-Means  Clustering.  Analisis  RFM  digunakan  untuk mengidentifikasi  karakteristik  pembelian  pelanggan  berdasarkan  (recency),  frekuensi pembelian  (frequency),  dan  nilai  total  pembelian  (monetary).  Kemudian,  algoritma  K- Means  digunakan  untuk  mengelompokkan  pelanggan  ke  dalam  segmen-segmen  yang berbeda  berdasarkan  kemiripan  karakteristik  RFM.  Penelitian  ini  menggunakan  data transaksi  pelanggan  PT.  Sanutama  Bumi  Arto.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa terdapat  dua  cluster  pelanggan  dengan  karakteristik  yang  berbeda,  yaitu  pelanggan dengan  tingkat  pembelian  yang  rendah  dan  pelanggan  dengan  tingkat  pembelian  yang tinggi.  Cluster  pelanggan  dengan  tingkat  pembelian  yang  tinggi  memiliki  nilai  recency, frequency,  dan  monetary  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  cluster  pelanggan dengan  tingkat  pembelian  yang  rendah.  Evaluasi  cluster  dilakukan  dengan  metrik Silhoutte  Score(0,44),  WSS(972,19)  dan  BSS(1112,73),  yang  menujukkan  bahwa clustering  berhasil  dilakukan  dengan  baik.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  PT.  Sanutama  Bumi  Arto  dalam  memahami perilaku pelanggan dan mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif.
Kata Kunci : segmentasi pelanggan, analisis RFM, K-Means, clustering

## 1. Pendahuluan
PT.  Sanutama  Bumi  Arto  adalah  perusahaan  terkemuka  yang  bergerak  di  bidang penjualan  pompa  air,  untuk  melayani  kebutuhan  pelanggan  yang  tersebar  di  berbagai wilayah  di  Indonesia.  Seiring  dengan  pertumbuhan  usahanya,  telah  terkumpul  data

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1297-1305
transaksi  pelanggan  yang  meliputi  informasi  pembelian,  preferensi  produk,  dan  riwayat interaksi.  Namun,  data  yang  terakumulasi  ini  belum  dimanfaatkan  secara  optimal  untuk memahami karakteristik dan perilaku pelanggan secara mendalam.
Pemahaman  mendalam  tentang  pelanggan  merupakan  kunci  untuk  mengembangkan strategi pemasaran yang efektif dan meningkatkan kepuasan pelanggan[1], [2]. Salah satu bentuk  pemahaman  mendalam  tentang  pelanggan  adalah  dengan  melakukan  segmentasi pelanggan.  Segmentasi  pelanggan  menjadi  pendekatan  yang  memungkinkan  perusahaan untuk  mengelompokkan  pelanggan  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  memiliki karakteristik  dan  kebutuhan  yang  serupa[3],  [4].  Berdasarkan  informasi  yang  diperloleh mengenai  segmen  pelanggan  secara  spesifik,  maka  PT.  Sanutama  Bumi  Arto  dapat merancang penawaran produk, program loyalitas, dan komunikasi pemasaran yang lebih personal dan relevan.
Clustering merupakan  salah  satu  metode  yang  umum  digunakan  untuk  segmentasi pelanggan. Clustering sendiri merupakan sebuah teknik dalam pembelajaran mesin yang digunakan  untuk  mengelompokkan  obyek-obyek  data  ke  dalam  beberapa  kelompok ( cluster )  berdasarkan  kemiripan  karakteristiknya.  Tujuannya  adalah  untuk  menemukan struktur yang tersembunyi dalam data dan mengelompokkan objek-objek yang serupa ke dalam satu kelompok yang sama, sementara objek-objek yang berbeda ditempatkan pada kelompok yang berbeda. Clustering merupakan salah satu metode unsupervised learning , artinya algoritma belajar untuk mengelompokkan data tanpa adanya label atau target yang telah ditentukan sebelumnya.
K-Means  clustering adalah  metode  yang  umum  digunakan  untuk  segmentasi pelanggan[5].  Dalam  metode  ini,  pelanggan  dikelompokkan  ke  dalam  sejumlah cluster yang telah ditentukan sebelumnya (K). Algoritma ini bekerja dengan cara mencari pusat cluster ( centroid )  dan  kemudian  menetapkan  setiap  pelanggan  ke cluster terdekat berdasarkan jarak antara pelanggan dan centroid [6]. K-Means dipilih karena kemudahan implementasinya,  kecepatan  komputasi  yang  efisien[7],  dan  kemampuannya  dalam menangani  dataset  yang  besar[8].  Selain  itu, cluster yang  dihasilkan K-Means mudah diinterpretasikan,  sehingga  memudahkan  perusahaan  dalam  memahami  karakteristik setiap segmen pelanggan.
Model RFM ( Recency , Frequency , Monetary ) adalah metode yang banyak digunakan untuk  menganalisis  perilaku  pembelian  pelanggan.  Model  ini  mengelompokkan pelanggan  ke  dalam  segmen-segmen  berdasarkan  seberapa  baru  pembelian  terakhir mereka  ( Recency ),  seberapa  sering  mereka  membeli  ( Frequency ),  dan  seberapa  banyak uang yang mereka habiskan ( Monetary )[9].
Setelah  nilai  RFM  dihitung,  algoritma  K-Means  digunakan  untuk  mengelompokkan pelanggan ke dalam sejumlah cluster yang telah ditentukan.
Penelitian  terkait  segmentasi  pelanggan  telah  banyak  dilakukan  sebelumnya  dengan menggunakan  model  RFM  yang  dikombinasikan  dengan  K-Means  untuk  menganalisis segmentasi  pelanggan  pada  perusahaan  properti  PT.  Pollux  Aditama  Kencana.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  model  gabungan  ini  lebih  unggul  daripada  hanya menggunakan  model  RFM  saja.  Penelitian  ini  berhasil  mengidentifikasi  tiga  kelompok pelanggan  dengan  tingkat  loyalitas  yang  berbeda  (tinggi,  sedang,  dan  rendah)  serta memberikan  rekomendasi  strategi  pemasaran  yang  sesuai  untuk  masing-masing kelompok[10].
Kombinasi  model  RFM  dan  K-Means Clustering juga  digunakan  untuk  untuk segmentasi  pelanggan  pada  UKM  Gemilang  Kencana,  produsen  manisan  buah  carica. Penelitian ini berhasil mengidentifikasi tiga kelompok pelanggan utama, yaitu pelanggan umum  ( typical  customer ),  superstar,  dan  pelanggan  tidak  aktif  ( dormant  customer ), masing-masing  dengan  karakteristik  pembelian  yang  berbeda.  Hasil  segmentasi  ini memberikan  wawasan  berharga  bagi  UKM  untuk  merancang  strategi  pemasaran  yang lebih efektif[11].

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1297-1305
Penelitian  selanjutnya  membahas  segmentasi  pelanggan  pada  PT.  Coversuper Indonesia Global, perusahaan aksesoris otomotif, dengan menggunakan kombinasi model RFM  dan  K-Means Clustering .  Hasilnya  adalah  empat  segmen  pelanggan  dengan karakteristik yang berbeda. Penelitian ini menunjukkan bahwa model gabungan RFM dan K-Means  dapat  menghasilkan  segmentasi  pelanggan  yang  akurat  dan  bermanfaat  bagi perusahaan dalam menentukan strategi pemasaran yang tepat[12].
Penelitian-penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  analisis  RFM  yang  dikombinasikan dengan  K-Means Clustering merupakan  pendekatan  yang  efektif  dan  sering  digunakan dalam  segmentasi  pelanggan.  Berpijak  dari  hasil  penelitian  sebelumnya  penelitian  ini dilakukan dengan menerapkan analisis RFM dan K-Means Clustering pada data transaksi pelanggan PT. Sanutama Bumi Arto.
Fokus  dari  penelitian  ini  adalah  pengelompokan  pelanggan  berdasarkan karakteristik  pembelian  pompa  air.  Hal  inilah  yang  membedakan  penelitian  ini  dari penelitian sebelumnya yang umumnya berfokus pada produk ritel atau FMCG ( Fast- Moving  Consumer Goods ). Selain itu, penelitian ini  berusaha  menggali lebih dalam karakteristik  setiap  segmen  pelanggan  untuk  merancang  strategi  pemasaran  yang lebih spesifik dan sesuai dengan kebutuhan pelanggan di industri pompa air.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan pendekatan kuantitatif dan memanfaatkan data transaksi pelanggan tahun 2019 PT. Sanutama Bumi Arto. Tahapan penelitian yang digunakan pada penelitian ini seperti ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap  awal  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  dan  prapemrosesan  data.  Pada tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data.  Data  pelanggan  yang  relevan,  meliputi informasi transaksi seperti tanggal  pembelian, kode pelanggan, nama pelanggan dan total  nilai  pembelian  dikumpulkan.  Data  yang  terkumpul  akan  diproses  melalui tahap  prapemrosesan  untuk  membersihkan  data  dari  nilai  yang  hilang  atau  tidak relevan,  serta  melakukan  transformasi  dan  standardisasi   data  untuk  memastikan kesesuaian  dengan  analisis  selanjutnya.  Contoh  data  transaksi  penjualan  seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Table 1. Contoh Data Transaksi Penjualan
No Tanggal Kode Pelanggan Nama Pelanggan Total Pembelian 1 8/9/2019 CS458 Agung Teknik 7250000 2 3/29/2019 CS438 TB Jaya Teknik 3444000 3 2/7/2019 CS396 TB Alex Putra 750000 4 2/6/2019 CS394 TB Harapan 1550000 5 1/12/2019 CS293 TB Sedulur 5500000

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1297-1305
Setelah  tahap  praproses  selesai,  tahap  selanjutnya  data  disiapkan  untuk  analisis RFM  ( Recency , Frequency , Monetary ).  Tahap  ini  meliputi  perhitungan  nilai Recency (waktu  sejak  pembelian  terakhir), Frequency (frekuensi  pembelian),  dan Monetary (total  nilai  pembelian)  untuk  setiap  pelanggan.  Contoh  data  hasil perhitungan RFM dapat dilihat pada Tabel 2.
Table 2. Contoh Perhitungan RFM No Kode Pelanggan Recency Frequency Monetary 1 CS458 34 14 37145000 2 CS438 35 21 13966000 3 CS396 64 4 8232500 4 CS394 62 3 2130000 5 CS293 133 4 7005000
Hasil analisa RFM digunakan untuk menilai pelanggan berdasarkan ketiga metrik tersebut  ( Recency , Frequency , Monetary ).  Setiap  pelanggan  akan  diberi  skor  RFM berdasarkan  peringkat  mereka  dalam  setiap  metrik.  Hasil  skor  RFM  merupakan dasar  untuk  segmentasi  pelanggan  selanjutnya.  Contoh  data  skor  RFM  ditunjukkan pada Tabel 3.
Table 3. Contoh Data Skor RFM No Kode Pelanggan R Score F Score M Score RFM Score 1 CS458 4 5 5 455 2 CS438 4 5 4 454 3 CS396 3 3 4 334 4 CS394 3 2 2 322 5 CS293 2 3 4 234
Algoritma K-Means diterapkan untuk melakukan pengelompokan pelanggan ke dalam segmen-segmen  yang  berbeda  berdasarkan  skor  RFM  mereka.  Jumlah cluster (K)  yang optimal  akan  ditentukan  menggunakan  metode Elbow dan  Silhouette.  Metode Elbow melibatkan plot jumlah cluster terhadap inersia (jumlah kuadrat jarak antara titik data dan centroid cluster ). Titik "siku" pada plot ini menunjukkan jumlah cluster yang optimal. Silhouette  analysis  digunakan  untuk  memvalidasi  kualitas cluster dengan  mengukur kesamaan setiap titik data dengan cluster yang ditetapkan.
Setelah  proses clustering  selesai,  kualitas cluster  yang terbentuk akan  dievaluasi lebih  lanjut  menggunakan  Silhouette  score, Within-Cluster  Sum  of  Squares (WSS), dan Between-Cluster  Sum  of  Squares (BSS).  Silhouette  score  mengukur  seberapa mirip  setiap  pelanggan  dengan  clusternya  sendiri  dibandingkan  dengan  cluster  lain, memberikan  indikasi  kepadatan  dan  pemisahan  cluster.  WSS  mengukur  kepadatan cluster  dengan  menghitung  total  jarak  kuadrat  dalam  cluster,  sedangkan  BSS mengukur  pemisahan  cluster  dengan  menghitung  jarak  kuadrat  antara  pusat  cluster. Evaluasi  ini  memastikan  bahwa  cluster  yang  terbentuk  memiliki  koherensi  internal yang tinggi dan perbedaan yang jelas antar cluster, sesuai dengan tujuan segmentasi pelanggan.  Tahap  akhir  penelitian  adalah  melakukan  analisis  deskriptif  terhadap setiap  segmen  pelanggan  yang  dihasilkan  untuk  memahami  karakteristik  dan kebutuhan masing-masing segmen. Analisis ini akan mencakup distribusi skor RFM, rata-rata nilai transaksi, dan preferensi produk.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sebelum  proses clustering k-means  dilakukan,  penentuan  jumlah cluster optimal perlu  dilakukan  terlebih  dahulu  untuk  mendapatkan  hasil  pengelompokan  yan g terbaik.  Dua  metode  yang  digunakan  dalam  menentukan  jumlah cluster optimal adalah  metode Elbow dan Silhouette .  Berdasarkan  hasil  visualisasi  pada  Gambar  2

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
( Elbow method )  dan  Gambar  3  ( Silhouette method ),  dapat  disimpulkan  bahwa jumlah cluster optimal untuk segmentasi pelanggan adalah 2.
Gambar 2. Metode Elbow
Gambar 3. Metode Silhoutte
Setelah  menentukan  jumlah cluster optimal,  proses  selanjutnya  adalah  penerapan clustering k-means  pada  data  RFM.  Jumlah cluster optimal  yang  diperoleh  dari  proses sebelumnya  (2 cluster )  digunakan,  dan  nilai  nstart  diatur  dengan  nilai  25  untuk menjalankan  algoritma  sebanyak  25  kali  sebagai  inisialisasi  pusat cluster yang  berbeda. Hasil pusat cluster ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4 memberikan informasi bahwa cluster pertama memiliki nilai rata-rata R_ Score sebesar  1.93,  F_ Score sebesar  1.72,  dan  M_ Score sebesar  1.88.  Hal  tersebut mengindikasikan  bahwa  pelanggan  dalam  kelompok  ini  cenderung  jarang  melakukan pembelian,  dengan  nilai  transaksi  yang  relatif  rendah,  dan  tidak  terlalu  baru  dalam melakukan  pembelian  terakhir.  Pelanggan  dalam cluster ini  dapat  dikategorikan  sebagai pelanggan  dengan  aktivitas  rendah  dan  kontribusi  finansial  yang  lebih  sedikit  terhadap perusahaan.
Sebaliknya, cluster kedua menunjukkan nilai rata-rata R_ Score sebesar 3.84, F_ Score sebesar  4.02  dan  M_ Score sebesar  3.88.  Ini  mengindikasikan  bahwa  pelanggan  dalam kelompok ini melakukan pembelian lebih sering, dengan nilai transaksi yang lebih tinggi, dan  melakukan  transaksi  pembelian  yang  lebih  baru  dibandingkan  dengan cluster pertama. Pelanggan dalam cluster ini dapat dianggap sebagai pelanggan yang sangat aktif dan memberikan kontribusi finansial yang signifikan bagi perusahaan.
Table 4. Hasil Pusat Cluster No Cluster R Score F Score M Score 1 1 1,93 1,72 1,88 2 2 3,84 4,02 3,88
Hasil  perhitungan  K-Means  berdasarkan  perhitungan  metode  RFM  ( Recency , Frequency ,  dan Monetary )  divisualisasikan  seperti  Gambar  4.  Dari  Gambar  4  dapat dijelaskan bahwa pada sumbu x, terdapat dua cluster , yaitu cluster 1 dan cluster 2. Sumbu y  menunjukkan  nilai  RFM,  dengan  warna  dan  bentuk  yang  berbeda  untuk  setiap

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1297-1305
komponen: Frequency ditandai  dengan  persegi  hijau, Monetary dengan  segitiga  merah, dan Recency dengan lingkaran biru.
Data  pada cluster 1  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  pelanggan  dalam cluster ini memiliki  nilai  RFM  yang  lebih  rendah.  Nilai Recency berkisar  antara  1  hingga  3, Frequency sebagian besar berada pada nilai 1 dan 2, dan Monetary juga berkisar antara 1 hingga  2,  dengan  beberapa  pengecualian  yang  memiliki  nilai  lebih  tinggi.  Hal  ini mencerminkan  bahwa  pelanggan  dalam cluster ini  tidak  sering  melakukan  pembelian, nilai pembeliannya rendah, dan pembelian terakhir mereka sudah cukup lama.
Sedangkan  data  pada cluster 2  memiliki  nilai  RFM  yang  lebih  tinggi.  Nilai Recency sebagian  besar  berada  pada  nilai  4  hingga  5, Frequency berkisar  antara  3  hingga  5,  dan Monetary juga  menunjukkan  nilai  yang  lebih  tinggi.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa pelanggan  dalam cluster tersebut  lebih  sering  melakukan  pembelian,  dengan  nilai transaksi yang lebih tinggi, dan pembelian terakhir mereka terjadi lebih baru.
Gambar 4. Distribusi RFM
Untuk  mendapatkan  Gambaran  lebih  detail,  kemudian  dilakukan  visualisasi pengelompokan  seperti  pada  Gambar  5  dimana cluster 1  memiliki  warna  merah, sedangkan cluster 2 berwarna biru muda dan scatter plot seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Visualisasi Warna Cluster
Pada visualisasi dengan scatter plot didapatkan hasil bahwa : Recency vs. Frequency
a) Cluster dengan  warna  merah  cenderung  memiliki  nilai  frekuensi  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan cluster biru.
b) Cluster biru  memiliki  nilai recency yang  lebih  kecil,  menunjukkan  pelanggan  di cluster ini lebih baru bertransaksi.
Recency vs. Monetary
a) Cluster biru  memiliki  nilai recency yang  lebih  kecil,  dan  nilai monetary yang  lebih tinggi.  Ini  menunjukkan  bahwa  pelanggan  di cluster biru  lebih  baru  dan  memiliki pengeluaran yang lebih tinggi.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1297-1305
b) Cluster merah memiliki nilai monetary yang lebih rendah, tetapi rentang recency yang lebih luas.
Frequency vs. Monetary Kedua cluster menunjukkan korelasi positif antara frequency dan monetary , meskipun cluster biru  memiliki  pelanggan  dengan  transaksi  frekuensi  dan  pengeluaran  yang lebih tinggi. Analisis Density Plot dari Gambar 6., menunjukkan bahwa : Recency
a) Distribusi cluster biru  terkonsentrasi  pada  nilai recency yang  lebih  rendah, menunjukkan pelanggan yang lebih baru bertransaksi.
b) Distribusi cluster merah lebih merata dengan rentang recency yang lebih besar. Frequency Distribusi cluster merah  terkonsentrasi  pada  nilai frequency yang  lebih  rendah, sedangkan cluster biru menunjukkan distribusi yang lebih merata pada nilai frequency yang lebih tinggi.
Monetary
a) Cluster biru  memiliki  puncak  yang  lebih  tinggi  pada  nilai  monetary,  menunjukkan bahwa pelanggan di cluster ini cenderung berbelanja lebih banyak.
b) Cluster merah memiliki distribusi monetary yang lebih rendah dan lebih merata.

## Gambar 6. Visualisasi Scatter Plot
Dari  Gambar  5  dan  Gambar  6  dapat  dilakukan  analisis  visualisasi  seperti  yang  telah dijelaskan  sebelumnya.  Hasil  analisis  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  acuan  bagi perusahaan  untuk  mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  berbeda  untuk  masing- masing cluster .  Bagi cluster pelanggan  kurang  aktif  yang  masuk  dalam cluster 1,  dapat diterapkan  strategi  reaktivasi.  Strategi  tersebut  bertujuan  mengajak  pelanggan  untuk kembali  melakukan  transaksi  dengan  menawarkan  diskon  khusus.  Sedangkan  untuk pelanggan  loyal  seperti  pada cluster 2,  dapat  ditawarkan  program  loyalitas  pelanggan dengan penawaran ekslusif untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.
Untuk  mengevaluasi  kualitas clustering dengan k-means ,  digunakan  3  metrik  yaitu silhoutte  score , Within-Cluster  Sum  of  Squares(WSS) dan Between-Cluster  Sum  of Squares(BSS) .  Hasil    evaluasi  ditunjukkan  pada  tabel  5,  dan  visualisasi silhoutte  score pada Gambar 7.
Table 5. Hasil Metrik Evaluasi No Metode Nilai 1 Sillhoutte Score 0,44 2 WSS 972,19 3 BSS 1112,73

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Silhouette score mengukur seberapa mirip setiap pelanggan dengan cluster nya sendiri dibandingkan dengan cluster lain. Nilai silhouette berkisar antara -1 hingga 1. Nilai 0.44 menunjukkan  bahwa  rata-rata,  pelanggan  cukup  cocok  dengan cluster nya  sendiri  dan cukup  berbeda  dari  pelanggan  di cluster lain.  Ini  mengindikasikan  bahwa cluster isasi cukup  baik,  tetapi  mungkin  masih  ada  beberapa  pelanggan  yang  ambigu  dan  bisa  saja masuk ke cluster lain.
Gambar 7. Visualisasi Silhoutte Score
WSS  mengukur  total  variasi  di  dalam  setiap cluster .  Nilai  WSS  yang  rendah menunjukkan  bahwa  pelanggan  dalam  setiap cluster memiliki  karakteristik  RFM  yang relatif  serupa.  Dalam  hal  ini,  nilai  972.19  menunjukkan  variasi  yang  cukup  rendah  di dalam cluster ,  yang  berarti  pelanggan  dalam  setiap cluster cenderung  memiliki  perilaku pembelian yang mirip.
BSS  mengukur  total  variasi  antara cluster yang  berbeda.  Nilai  BSS  yang  tinggi menunjukkan bahwa cluster - cluster terpisah dengan baik dan memiliki karakteristik yang berbeda satu sama lain. Nilai 1112.73 menunjukkan bahwa kedua cluster pelanggan yang dihasilkan memiliki perbedaan yang signifikan dalam hal perilaku pembelian mereka.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis RFM dan cluster isasi dengan penerapan metode K-Means, dengan nilai silhouette score 0.44, WSS 972.19, dan BSS 1112.73 dan jumlah cluster 2, dapat disimpulkan bahwa model cukup baik dalam mengelompokkan pelanggan ke dalam dua  kelompok  yang  berbeda  dan  bermakna.  Nilai silhouette  score yang  cukup  tinggi menunjukkan  bahwa  objek-objek  dalam cluster memiliki  kemiripan  satu  sama  lain  dan berbeda dari objek-objek dalam cluster lain. Nilai WSS yang rendah menunjukkan bahwa objek  dalam cluster berdekatan  satu  sama  lain,  sedangkan  nilai  BSS  yang  tinggi menunjukkan bahwa cluster terpisah jauh satu sama lain. Cluster pertama menunjukkan karakteristik pelanggan dengan tingkat pembelian yang rendah,  ditandai  dengan  nilai recency , frequency ,  dan monetary yang  lebih  rendah. Sementara  itu, cluster kedua  menunjukkan  karakteristik  pelanggan  dengan  tingkat pembelian yang tinggi, ditandai dengan nilai recency , frequency , dan monetary yang lebih tinggi.  Hasil  analisis ini  memberikan  landasan  yang  kuat  bagi  PT.  Sanutama  Bumi  Arto untuk memahami perilaku pelanggan dan mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif.  Dengan  membedakan  pelanggan  berdasarkan  karakteristik  pembelian  mereka, perusahaan  dapat  merancang  program  pemasaran  yang  lebih  personal  dan  relevan  untuk setiap  segmen  pelanggan,  sehingga  dapat  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dan  pada akhirnya meningkatkan penjualan.
Penelitian  selanjutnya,  dapat  diarahkan  pada  pengembangan  model  segmentasi pelanggan yang lebih kompleks dengan mempertimbangkan lebih banyak variabel, seperti demografi pelanggan, preferensi produk, dan saluran pembelian.

## Daftar Pustaka
[1]  N.  L.  Rane,  A.  Achari,  and  S.  P.  Choudhary,  “Enhancing  customer  loyalty  through quality of service: Effective strategies to improve customer satisfaction, experience, relationship, and engagement,” International  Research  Journal  of Modernization  in Engineering Technology and Science , vol. 5, no. 5, pp. 427–452, 2023.
[2]  M.  Ilmi  and  C.  A.  Zulkarnain,  “Strategi  Pemasaran  Melalui  Promosi,  Harga  Dan Kualitas  Pelayanan  Untuk  Meningkatkan  Kepuasan  Konsumen  Pada  Pt  Garuda Indonesia  (Persero)  Tbk,” Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Ekonomi  Dan  Akuntansi (JIMEA) , vol. 1, no. 1, pp. 66–73, 2023.
[3]  K.  Tabianan,  S.  Velu,  and  V.  Ravi,  “K-means  clustering  approach  for  intelligent customer segmentation using customer purchase behavior data,” Sustainability , vol. 14, no. 12, p. 7243, 2022.
[4]  F.  Yoseph,  N.  H.  Ahamed  Hassain  Malim,  M.  Heikkilä,  A.  Brezulianu,  O.  Geman, and N. A. Paskhal Rostam, “The impact of big data market segmentation using data mining and clustering techniques,” Journal  of Intelligent  &  Fuzzy  Systems , vol. 38, no. 5, pp. 6159–6173, 2020.
[5]  R. Siagian, P. Sirait, and A. Halim, “Penerapan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk  Segmentasi  Pelanggan  pada  Data  Transaksi  E-Commerce,” SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi , vol. 11, no. 2, 2022.
[6]  M.  Schott,  “K-Means  Clustering  Algorithm  for  Machine  Learning  ,”  Capital  One Tech on Medium.
[7]  E.  Patimah,  E.  Ermatita,  and  N.  Chamidah,  “Analisis  Cluster  Kepuasan  Pengguna Terhadap  Layanan  Shopee  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Informatik:  Jurnal Ilmu Komputer , vol. 17, no. 3, pp. 209–217, 2021.
[8]  C.  Sreedhar,  N.  Kasiviswanath,  and  P.  Chenna  Reddy,  “Clustering  large  datasets using  K-means  modified  inter  and  intra  clustering  (KM-I2C)  in  Hadoop,” J  Big Data , vol. 4, no. 1, 2017, doi: 10.1186/s40537-017-0087-2.
[9]  A.  Apichottanakul,  M.  Goto,  K.  Piewthongngam,  and  S.  Pathumnakul,  “Customer behaviour analysis based on buying-data sparsity for multi-category products in pork industry:  A  hybrid  approach,” Cogent  Eng ,  vol.  8,  no.  1,  2021,  doi:
10.1080/23311916.2020.1865598.
[10] G.  Arseta  and  H.  D.  Purnomo,  “Analisa  Segmentasi  Customer  Pada  Perusahaan Bisnis Properties Menggunakan Model RFM (Kasus PT. Pollux Aditama Kencana),” 2023.
[11] B.  E.  Adiana,  I.  Soesanti,  and  A.  E.  Permanasari,  “Analisis  Segmentasi  Pelanggan Menggunakan  Kombinasi  RFM  Model  dan  Teknik  Clustering,” Jurnal  Terapan Teknologi Informasi , vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2018, doi: 10.21460/jutei.2017.21.76.
[12] A. T. Widiyanto and A. Witanti, “Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Analisis RFM Menggunakan  Algoritma  K-Means  Sebagai  Dasar  Strategi  Pemasaran  (Studi  Kasus PT  Coversuper  Indonesia  Global),” KONSTELASI:  Konvergensi  Teknologi  dan Sistem Informasi , vol. 1, no. 1, pp. 204–215, 2021.