Abstrak —Era  globalisasi  yang  disertai  dengan  berlakunya MEA  menyebabkan  persaingan  dalam  berbagai  sektor  bisnis, termasuk  sektor  industri.  Hal  ini  memaksa  perusahaan - perusahaan yang bergerak di sektor industri di Indonesia untuk bersaing  dengan  negara-negara  tetangga  di  AS EAN, termasuk PT. XYZ. Banyaknya perusahaan kompetitor yang menawarkan harga  rendah  membuat  pelanggan  PT.  XYZ  beralih  pada kompetitor.  Terkait  dengan  hal  tersebut,  PT.  XYZ  telah melakukan berbagai kegiatan promosi dalam rangka mengelola hubungan dengan pelanggan.  Namun kegiatan promosi  selama ini  diimplementasikan  kepada  semua  pelanggan tanpa adanya segmentasi sehingga strategi promosi menjadi tidak efektif dan efisien.  Untuk  menyelesaikan  masalah  pelanggan  tersebut, salah  satu  solusi  yang  dapat  dilakukan  adalah  menentukan segmentasi pelanggan. S egmentasi yang dilakukan menggunakan  metode  clustering  Fuzzy  C-Means.  S edangkan untuk  menentukan  jumlah  K,  metode  yang digunakan adalah metode  Elbow.  Dalam  proses  clustering,  diterapkan  variabel RFM yang  menggambarkan  perilaku  pelanggan  dalam melakukan  transaksi. S etelah hasil clustering muncul, cluster tersebut  akan  divisualisasikan  sehingga  memudahkan  untuk menganalisa setiap cluster.  Hasil dari clustering dengan Fuzzy C-Means  dan  model  RFM  adalah  tiga  segmen  pelanggan. S egmen 1 adalah segmen terburuk dengan rata-rata nilai CLV 0.0538.  S egmen  2  adalah  segmen  menengah  dengan  rata-rata nilai  CLV  0.1674.  S egmen  3  adalah  segmen  terbaik  dengan rata-rata  nilai  CLV  0.3516.  S egmen  1  memiliki  42  anggota, segmen  2  memiliki  64  anggota,  dan  segmen  3  memiliki  17 anggota
Kata  Kunci — Clustering,  Fuzzy  C-Means, Model  RFM. S egmentasi Pelanggan.

## I. PENDAHULUAN
RA  globalisasi  yang  beberapa  tahun  lalu  dimulai, menyebabkan  perubahan  besar  bagi  banyak  negara. Terlebih  setelah  disepakatinya  MEA  pada  awal  tahun  2016, menyebabkan  dampak  buruk  pada  berbagai  sektor,  termasuk sektor  industri  [1].  Hal  ini  memaksa  perusahaan-perusahaan yang  bergerak  di  sektor  industri  di  Indonesia  untuk bersaing dengan negara-negara tetangga di ASEAN. Salah satu industri yang  saat  ini  tengah  bersaing  adalah  industri  pertambangan dan  minyak  bumi.  Industri  pertambangan  dan  penggalian mencatat  penurunan  pertumbuhan  di  tengah  mengilapnya perekonomian nasional [2].
PT.  XYZ  merupakan  cabang  perusahaan  yang  bergerak  di industri tambang dan minyak bumi. Seperti  halnya pertumbuhan industri tambang yang melemah di kuartal I tahun 2017, PT. XYZ juga mengalami hal serupa. Selama bulan Januari hingga  Juni  2017,  angka  penjualan  produk  tersebut  tidak mencapai  target yang ditetapkan setiap bulannya [3]. Adapun tidak tercapainya target penjualan disebabkan berbagai faktor. Salah  satunya  adalah  harga  jual  produk  lebih  rendah  yang ditawarkan oleh kompetitor menyebabkan sebagian pelanggan beralih  kepada  kompetitor.  Terkait  dengan  masalah  ini,  PT. XYZ telah melakukan berbagai kegiatan promosi untuk menarik kembali pelanggan [3]. PT. XYZ menerapkan strategi marketing kepada  pelanggan  tanpa  adanya  segmentasi  pelanggan. Oleh karena  itu,  PT.  XYZ  menerapkan  strategi  yang  sama  untuk semua  pelanggan.  Penerapan  strategi  yang  sama  ini  dapat menimbulkan  beberapa  dampak,  yaitu  strategi  promosi  yang tidak  tepat  sasaran  sehingga  strategi  tersebut  han ya bermanfaat pada pelanggan tertentu saja. Selain itu, waktu dan dana  yang  digunakan  untuk  promosi  menjadi  kurang  efektif dan efisien.
Untuk  menyelesaikan  masalah  pelanggan  tersebut,  salah satu  solusi  yang  dapat  dilakukan  adalah  menentukan segmentasi  pelanggan. Banyak metode yang dapat digunakan dalam melakukan segmentasi pelanggan, salah satunya adalah penggalian  data  terhadap  riwayat  transaksi  pembelian pelanggan  pada  periode  tertentu.  Data  transaksi  tersebut kemudian  ditentukan  variabel-variabel  RFM.  Data  transaksi yang digunakan adalah periode Januari 2017 hingga Juni 2017. Algoritma clustering yang  digunakan adalah Fuzzy C-Means. Fuzzy  C-Means merupakan  salah  satu  teknik  untuk menentukan cluster optimal  pada  suatu  ruang  vektor  yang didasarkan  pada  bentuk  normal Euclidean untuk  jarak  antar vektor. Fuzzy  C-Means menggunakan  derajat  keanggotaan sebagai dasar penentuan suatu vektor masuk ke dalam cluster tertentu. Untuk mengecek validitas hasil clustering, digunakan Sum  of  Square Error (SSE) sebagai metode uji. Semakin kscil nilai SSE, maka semakin bagus hasil clustering yang dilakukan. Dengan  hasil  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  memberikan pendukung  dalam  menentukan  strategi  pemasaran  terhadap pelanggan, dengan bantuan visualisasi berbasis web sehingga mempermudah analisis .

## Implementasi

## Fuzzy C-Means dan Model RFM untuk Segmentasi Pelanggan (Studi Kasus : PT. XYZ)
Denny B. Saputra dan Edwin Riksakomara
Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : riksakomara@gmail.com
E .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Segmentasi Pelanggan
Segmentasi pelanggan adalah dasar bagaimana memaksimalkan  nilai  dari  pelanggan  [4].  Segmentasi  dapat dipandang  sebagai  kompleksitas  yang  berhubungan  dengan pelanggan secara individual, masing-masing dengan kebutuhan  dan  nilai  potensial  yang  berbeda  [5].  Segmentasi pelanggan  menghasilkan  segmen  berdasarkan  karakteristik tertentu. Karakteristik yang dapat menjadi acuan antara lain [6]: a. Demographics   :  umur,  jenis  kelamin,  besarnya  keluarga, besarnya  tempat  tinggal,  siklus  kehidupan  keluarga, pemasukan,  pekerjaan,  pendidikan  kepemilikan  rumah, status sosial ekonomi, agama, kewarganegaraan.
b. Psychographics   :  kepribadian,  gaya  hidup,  nilai-nilai, sikap
c. Behavior     :  manfaat  yang  dicari,  status  pembelian, tingkat penggunaan produk, frekuensi pembelian
d. Geographics  : negara, provinsi, kota, kode pos, iklim

## B. Model RFM
Untuk  mengidentifikasi  kebiasaan pelanggan, metode yang umum  digunakan  adalah recency,  frequency,  and  monetary (RFM) model yang  digunakan  untuk  merepresentasikan karakteristik kebiasaan pelanggan [7]. Model RFM pertama kali diperkenalkan oleh Hughes dan saat ini banyak digunakan oleh industri  termasuk  manufaktur, retailer, dan  industri  jasa  [8]. Model  RFM  melibatkan  3  variabel  yaitu Recency  of  the  last purchases,  Frequency  of  the  purchases, dan Monetary value of  the  purchases [9].  Adapun  penjelasan  ketiga  variabel tersebut adalah:
a. Recency adalah  jarak  dari  waktu  transaksi  terakhir  kali dilakukan  dengan  waktu  saat  ini.  Semakin  kecil  nilai  jarak waktu, maka semakin besar nilai R.
b. Frequency adalah  total  jumlah  transaksi  yang  dilakukan selama  periode  tertentu.  Semakin  besar  jumlah  transaksi, maka semakin besar nilai F.
c. Monetary adalah  total  nilai  produk  dalam  bentuk  uang dalam  periode  tertentu.  Semakin  besar  nilai  produk,  maka semakin besar nilai M.

## C. Metode Fuzzy C-Means
Fuzzy C-Means  (FCM) pertama kali diperkenalkan oleh Jim Bezdek  pada  tahun  1981.  FCM  merupakan  salah  satu  teknik untuk  menentukan cluster optimal  pada  suatu  ruang  vektor yang  didasarkan  pada  bentuk  normal Euclidean untuk  jarak antar  vektor.  FCM  akan  meng cluster data dimana posisi tiap- tiap  titik  data  dalam  suatu cluster ditentukan  oleh  derajat keanggotaan. Algoritma Fuzzy C-Means adalah sebagai berikut [10]:
a. Input Data
Input data yang akan dicluster X, berupa matriks berukuran n  x  m, dengan n  = jumlah sampel data, m = atribut setiap data).  X ij =  data  sampel  ke- i ( i  = 1,2,3,….,n),  atribut j ( j = 1,2,3,…,m)
b. Menentukan Nilai Variabel
- Jumlah cluster               = c;
- Pangkat/pembobot            = w;
- Maksimum Iterasi            = MaxIter;
- Error terkecil yang diharapkan  = ξ;
- Fungsi objektif awal          = P0 = 0;
- Iterasi awal                 = t = 1;
c. Membangkitkan Nilai Random
Bangkitkan  nilai  random µ ik , i =  1,2,3,…, n ; k   = 1,2,3,…, c sebagai  elemen  –  elemen matriks partisi awal µ ik. µ ik adalah derajat  keanggotaan  yang  merujuk  pada  seberapa  besar kemungkinan  suatu  data  bisa  menjadi  anggota  ke  dalam suatu cluster . Hitung jumlah setiap kolom (atribut) :
    c k j m j ik Q 1
,..., 3 , 2 , 1 ,  (1)
Hitung :
Q j ik ik   
(2)
d. Menghitung Pusat Cluster ke-k Hitung  pusat  cluster  ke- k : V kj dengan k =  1,2,3,…, c ; j = 1,2,3,…, m.  
                   n i w n i ij w kj ik x ik v 1 1 *   (3)
e. Menghitung Fungsi Objektif Hitung fungsi objektif pada iteasi ke- t, P t :
                         n i c k w m j t u v x p ik kj ij 1 1 1 2 (4)
f. Menghitung Perubahan Matriks Hitung perubahan matriks partisi :
    c k n i m j kj ij m j kj ij c k w w ik v x v x u ,..., 3 , 2 , 1 ; ,..., 3 , 2 , 1 ; 1 2 1 2 1 1 1 1 1       
                    (5)
g. Mengecek Kondisi Berhenti
- Jika atau (t > MaxIter) maka berhenti;
- Jika tidak, t = t + 1, ulangi langkah 4.

## D. Pengujian SSE
Sum  Square  Error (SSE)  adalah  salah  satu  formula sederhana  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil cluster. Dalam  perhitungan  SSE,  setiap  objek  pada cluster akan dihitung tingkat kesalahan terhadap centroid terdekat. Formula untuk menghitung nilai SSE adalah [11]:
       k i x c dist SSE x m 1 2 1 , 1 (6)

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  tahapan  pelaksanaan  seperti dijelaskan pada Gambar 1.

## A. Identifik asi Masalah
Tahap  ini  merupakan  tahap  awal  dalam  pengerjaan  tugas akhir  ini.  Pada tahap ini dilakukan analisis permasalahan yang akan  diselesaikan  pada  tugas  akhir  ini,  dimana  permasalahan yang diangkat adalah segmentasi pelanggan.

## B. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  pencarian  dan  pengumpulan berbagai referensi penelitian terdahulu. Literatur yang dibahas adalah  terkait  dengan  penggalian  data, clustering,  Fuzzy  C- Means, metode RFM, dan segmentasi pelanggan

## C. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data-data  yang diperlukan  untuk  penelitian  tugas  akhir, terutama yang terkait dengan proses clustering.

## D. Praproses Data
Praproses  data  dibutuhkan  agar  data  mentah  yang  telah dikumpulkan  dapat  diolah  sesuai  dengan  kriteria  yang diinginkan.  Tahap  praproses  data  ini  meliputi data  cleaning, pemodelan RFM dan normalisasi.

## E. Pembobotan RFM
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembobotan  terhadap  variabel RFM  dengan  metode  AHP.  Dari  perhitungan  AHP  tersebut, diperoleh  nilai  bobot  untuk  variabel recency,  frequency ,  dan monetary .

## F. Perhitungan CLV
Perhitungan CLV dilakukan  dengan  perkalian  nilai  variabel RFM  dengan  bobot  masing-masing.  Indeks  CLV  didapatkan dari penjumlahan semua nilai variabel RFM.

## G. Clustering Data
Sebelum clustering dilakukan,  ditentukan  terlebih  dahulu nilai  K  sebagai  jumlah cluster yang  akan  dibentuk.  Metode yang  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  K  adalah Elbow . Metode clustering yang digunakan adalah Fuzzy C-Means ..

## H. Pengujian Kualitas Cluster
Pengujian  hasil cluster dilakukan  dengan  menguji  validitas berdasarkan SSE. Nilai SSE diperoleh dari rata-rata jarak semua objek terhadap titik pusat cluster pada masing-masing cluster .

## I. Visualisasi Cluster
Pada  tahap  visualisasi cluster ,  hasil cluster akan divisualisaikan dengan media dashboard berbasis web dengan alat bantu RShiny. Visualisasi ini meliputi grafik scattered plot 3D, pie chart , dan Box and Whisk er .

## J. Analisis Segmentasi
Analisis  segmentasi  dilakukan  untuk  menjelaskan  ciri  atau
kemiripan  anggota  dalam  satu  segmen,  serta  perbandingan dengan  segmen  lainnya.  Analisis  ini  juga  bertujuan  untuk mengidentifikasi  segmen  mana  yang  menjadi  prioritas dibanding segmen yang lain.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pembobotan RFM dengan AHP
Data  kuesioner  diolah  dengan  cara  merata-rata  semua pengisian responden terhadap perbandingan tiga kriteria RFM. Hasil  rata-rata  ini  dijumlahkan  setiap  kolomnya.  Setelah  itu dilakukan  normalisasi  matriks  pada  hasil  rata-rata  nilai  setiap kriteria.  Tabel  baru  yang  dihasilkan  tersebut  disebut  sebagai normal  comparisons  matrix. Hasil  pembobotan  dapat  dilihat pada Tabel 1.
T abel 1. Hasil Pembobotan Variabel RFM Kriteria Recency Frequency Monetary Bobot Recency 1 2/7 1/5 0.10 Frequency 3 2/3 1 4/9 0.31 Monetary 5 2 1/3 1 0.59

## B. Penentuan Nilai K
Penentuan  nilai  K  dilakukan  menggunakan metode Elbow. Hasil  perhitungan  metode  Elbow  ditampilkan  dalam  plot  dua dimensi  pada  Gambar 2 . Nilai pada sumbu X adalah jumlah K yaitu  2  hingga  10,  sedangkan sumbu Y adalah nilai SSE yang dihasilkan  oleh  setiap  nilai  K.  Metode  Elbow  menjelaskan
bahwa  nilai  K  yang  diambil  adalah  pada  titik  dimana  terjadi penurunan  yang  signifikan  dan  diikuti  oleh  nilai  yang  relatif konstan. Dapat dilihat bahwa titik yang dimaksud adalah 3 atau
Gambar. 1.  Metodologi Penelitian
Gambar. 2. Penentuan Nilai K
4. Akan tetapi penurunan pada K = 3 lebih signifikan dibanding dengan  K  =  4,  sehingga  nilai  3  dipilih  sebagai  nilai  K  untuk proses clustering.
C. Clustering Fuzzy C-Means
Proses Clustering Fuzzy C-Means dilakukan pada RStudio. Luaran yang dihasilkan dari eksekusi script adalah pusat setiap cluster, derajat keanggotaan setiap objek terhadap tiap cluster , dan cluster tiap  objek  berdasarkan  derajat  keanggotaannya yang paling besar terhadap cluster tertentu.

## D. Pengujian SSE
Pengujian  SSE  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi
RStudio.  Hasil  pengujian  SSE  menampilkan  nilai error pada hasil clustering berdasarkan  parameter yang telah digunakan. Nilai  SSE  yang  diperoleh  untuk  keseluruhan  data  adalah 0.0020475. Hasil pengujian SSE dapat dilihat pada Gambar 4.
E. Analisis Clustering
T abel 2. Perbandingan Karakteristik Antar Segmen Segmen 1 Segmen 2 Segmen 3 Peringkat 3 2 1 Jum lah Anggota 42 64 17 Recency (hari) 110 - 256 93 - 122 93 - 110 Frequency (kali) 1 - 6 2 - 25 8 - 60 Monetary (Rp) 26.800 – 51.101.240 133.893 - 816.972.362 7.481.951 - 861.123.629
Segmen 1 merupakan segmen dengan peringkat ketiga atau peringkat  terendah  berdasarkan  rata-rata  nilai  CLV.  Segmen 1 yang  beranggotakan  42  pelanggan  memiliki  n ilai recency sangat besar, yang menunjukkan bahwa pelanggan sudah lama tidak  aktif  bertransaksi.  Nilai frequency yang  rendah menunjukkan  bahwa  pelanggan  jarang  melakukan  transaksi. Selain  itu,  nilai monetary juga  rendah,  yang  menunjukkan bahwa pelanggan mengeluarkan sedikit uang saat bertransaksi.
Segmen  2  merupakan  segmen  dengan  peringkat  kedua berdasarkan rata-rata nilai CLV. Segmen 2 yang beranggotakan 64  pelanggan  memiliki  nilai recency lebih  kecil,  yang menunjukkan bahwa pelanggan aktif bertransaksi dalam waktu dekat.  Nilai frequency yang  lebih  besar  menunjukkan  bahwa
pelanggan  cukup  sering  melakukan  transaksi.  Nilai monetary juga  lebih  besar,  yang menunjukkan pelanggan mengeluarkan lebih banyak uang saat bertransaksi.
Segmen  3  merupakan  segmen  dengan  peringkat  pertama atau segmen terbaik berdasarkan rata-rata nilai CLV. Segmen 3 yang beranggotakan 17 pelanggan memiliki nilai recency paling kecil,  yang  menunjukkan  bahwa  pelanggan  aktif  bertransaksi dalam  waktu  dekat.  Nilai frequency yang  paling  besar menunjukkan  bahwa  pelanggan  sangat  sering  melakukan transaksi.  Selain  itu,  nilai monetary juga  paling  besar,  yang menunjukkan  bahwa  pelanggan  mengeluarkan  paling  banyak uang ketika bertransaksi.

## F. Analisis Visualisasi

## 1) Scatter Plot 3D
Dari  Gambar  4  dapat  diketahui  bahwa  pelanggan  pada segmen  1  cenderung  berkumpul  pada  variabel recency dan mengarah  pada  nilai recency yang semakin  tinggi. Pelanggan pada  segmen  2  cenderung  berkumpul  mendekati  titik  0  dan mengarah  pada  variabel monetary yang  semakin  tinggi. Pelanggan pada segmen 3 cenderung berkumpul pada variabel frequency dan  mengarah  ke  nilai frequency yang  semakin tinggi.
Gambar 4. Grafik Box Plot Nilai Recency

## 2) Box Plot CLV
Gambar 5. Grafik Box Plot Nilai CLV
Gambar. 4. Hasil Pengujian SSE
Segmen  1  memiliki  ukuran  kotak  yang  paling  pendek dibanding  dengan  dua  segmen  lain.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  sebaran  data  pada  segmen  1  juga  kecil.  Nilai  median segmen  1  terletak  di  tengah  kotak  dan  garis whisk er sama panjang, yang berarti segmen 1 bersifat simetris. Garis whisk er bagian  atas  sedikit  beririsan  dengan  segmen  2,  sehingga menyebabkan  sedikit overlap. Segmen  2  memiliki  kotak  yang lebih  panjang,  sehingga  sebaran  data  pada  segmen  2  lebih lebar. Nilai median segmen 2 tidak terletak di tengah kotak dan panjang  garis whisk er bagian atas  lebih  panjang.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  segmen  2  tidak  bersifat  simetris  dan cenderung  ke positive  sk ewness .  Selain itu terdapat beberapa data  yang outlier, sehingga overlap terhadap  segmen  3. Segmen  3  memiliki  kotak  yang  paling  panjang,  sehingga persebaran  data  menjadi  lebar.  Nilai  median  segmen  3  tidak terletak di tengah kotak dan panjang garis whisk er bagian atas lebih  panjang.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  segmen  3  tidak simetris  dan  cenderung  ke positive  sk ewness. Selain  itu terdapat data outlier di bagian atas kotak.

## 3) Box Plot Recency

## Gambar 6. Grafik Box Plot Nilai Recency
Segmen  1  memiliki  ukuran  kotak  yang  paling  panjang dibanding dengan dua segmen lain, sehingga persebaran data menjadi  lebar.  Nilai  median  segmen  1  tidak  berada  di  ten gah kotak  dan  garis whisk er bagian  atas  lebih  panjang.  Hal  ini menunjukkan  menunjukkan  bahwa  segmen  2  tidak  bersifat simetris  dan  cenderung  ke positive  sk ewness. Garis whisk er bagian  bawah  sedikit  beririsan  dengan  segmen  2  sehingga menyebabkan  sedikit overlap .  Segmen  2  memiliki  kotak  lebih pendek,  sehingga  persebaran  data  lebih  kecil  dibanding segmen 1. Nilai median segmen 2 tidak terletak di tengah kotak dan  panjang  garis whisk er bagian atas  lebih  panjang. Hal ini menunjukkan  bahwa  segmen  2  tidak  bersifat  simetris  dan cenderung  ke positive  sk ewness .  Sebagian  kotak  segmen  2 beririsan  dengan  segmen  3,  sehingga  menyebabkan  banyak overlap.  Segmen  3  memiliki  kotak  yang  paling  pendek, sehingga  persebaran  data  menjadi  paling  kecil.  Nilai  median segmen  3  tidak  terletak  di  tengah  kotak  dan  panjang  garis whisk er bagian atas lebih panjang. Hal ini menunjukkan bahwa
segmen  3  tidak  simetris  dan  cenderung ke positive sk ewness. Selain itu terdapat data outlier di bagian atas kotak.

## 4) Box Plot Frequency
Segmen 1 memiliki ukuran kotak yang paling pendek dibanding dengan  dua  segmen lain. Hal ini menunjukkan bahwa sebaran data  pada  segmen 1 juga kecil. Nilai median segmen 1 terletak di tengah kotak, tetapi garis whisk er bagian atas lebih panjang. Sebagian  kotak  beririsan  dengan  garis whisk er segmen  2, sehingga terjadi sedikit overlap . Segmen 2 memiliki kotak yang lebih  panjang,  sehingga  sebaran  data  pada  segmen  2  lebih lebar.  Nilai  median  segmen  2  terletak  di  tengah  kotak,  tetapi garis whisk er bagian atas  lebih  panjang.  Selain  itu  terdapat beberapa  data  yang outlier di bagian atas  kotak.  Sebagian kotak  beririsan  dengan  garis whisk er segmen  3,  sehingga terjadi  sedikit overlap .  Segmen  3  memiliki  kotak  yang  paling panjang,  sehingga  persebaran  data  menjadi paling lebar. Nilai median  segmen  3  tidak  terletak  di  tengah  kotak  dan  panjang garis whisk er bagian  bawah  lebih  panjang.  Hal  ini menunjukkan bahwa segmen 3 tidak simetris dan cenderung ke negative sk ewness.
Gambar 7. Grafik Box Plot Nilai Frequency
5) Box Plot Monetary
Segmen  1  memiliki  ukuran  kotak  yang  paling  pendek dibanding  dengan  dua  segmen  lain.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  sebaran  data  pada  segmen  1  juga  paling  kecil.  Nilai median  segmen  1  tidak  terletak  di  tengah  kotak  dan  garis whisk er bagian  atas  lebih  panjang.  Hal  ini  menunjukkan menunjukkan  bahwa  segmen  1  tidak  bersifat  simetris  dan cenderung  ke positive sk ewness. Selain itu, terdapat beberapa data  yang outlier di  bagian  atas  kotak.  Sebagian  kotak beririsan  dengan  kotak segmen  2  dan  segmen  3,  sehingga terjadi  banyak overlap .  Segmen  2  memiliki  kotak  yang  lebih panjang,  sehingga  sebaran  data  pada  segmen  2  lebih  lebar. Nilai median segmen 2 tidak terletak di tengah kotak dan garis whisk er bagian atas  lebih  panjang.  Hal  ini  menunjukkan menunjukkan  bahwa  segmen  2  tidak  bersifat  simetris  dan cenderung  ke positive  sk ewness. Selain itu terdapat beberapa data  yang outlier di bagian atas  kotak.  Sebagian  kotak beririsan  dengan  kotak segmen  1  dan  3,  sehingga  terjadi banyak overlap . Segmen 3 memiliki kotak yang paling panjang, sehingga  persebaran  data  menjadi  paling  lebar.  Nilai  median segmen  3  tidak  terletak  di  tengah  kotak  dan  panjang  garis whisk er bagian atas lebih panjang. Hal ini menunjukkan bahwa segmen  3  tidak  simetris  dan  cenderung ke positive sk ewness. Sebagian  kotak  beririsan  dengan  kotak  segmen  2  sehingga terjadi banyak overlap .

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
1. Hasil AHP menunjukkan bahwa variabel monetary memiliki bobot  tertinggi  yaitu  sebesar  0.59.  Hal  ini  berarti  bahwa variabel monetary menjadi  pertimbangan  paling  penting dalam  melakukan clustering. Sedangkan  variabel recency dan monetary masing-masing memiliki bobot 0.31 dan 0.10. 2. Berdasarkan metode Elbow, nilai K yang paling baik untuk digunakan  adalah  3,  sehingga  jumlah cluster yang dihasilkan pada proses clustering berjumlah 3 cluster.
3. Dari  123  pelanggan  yang  di- cluster, 42  pelanggan tergabung  pada cluster 1,  64  pelanggan  tergabung  pada cluster 2, dan 17 pelanggan tergabung pada cluster 3. 4. Cluster 1 mempunyai rataan nilai CLV paling rendah. Hal ini didukung  dengan  nilai recency yang  sangat  tinggi  yang mengindikasikan  bahwa  pelanggan  sudah  lama  tidak melakukan  transaksi.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa cluster 1 adalah cluster terburuk.
5. Cluster 2  memiliki rataan CLV sedang, begitu juga dengan nilai  ketiga  variabel.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa cluster 2 adalah cluster urutan kedua.
6. Cluster 3  memiliki  rataan  CLV  tertinggi.  Hal  ini  didukung dengan  nilai frequency dan monetary yang  tinggi  yang mengindikasikan pelanggan sering melakukan transaksi dan
mengeluarkan  banyak  uang.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa cluster 3 adalah cluster terbaik.

## B. Saran
1. Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan  memperhatikan atribut  lain  selain  atribut  RFM  untuk  memberikan  variasi hasil clustering, misalkan  dengan  menggunakan  lokasi pelanggan.
2. Rentang  data  transaksi  sebagai  masukan  lebih  baik diperbanyak  lebih  dari  6  bulan  transaksi  agar  hasil clustering lebih akurat, misalkan selama 1 tahun. 3. Penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  dengan  menggunakan metode clustering yang  lain  selain Fuzzy  C-Means atau dikombinasikan dengan metode lain, misalkan ANFIS. 4. Penentuan nilai K dapat dikembangkan dengan metode lain, misalkan SOM, agar memberikan nilai K yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tempo.co, “Inilah Industri Yang Rawan Kena Dampak MEA,” www.tempo.co , 2016. .
[2] CNN Indonesia, “Ekonomi Tumbuh, Industri Tambang Malah Melorot,” 2017. .
[3] Petrochemical Trading, “Monthly Report Petrochemical Trading PT. XYZ Bulan Januari s/d Juni 2017,” 2017.
[4] Y.  Chen,  G. Zhang, D. Hu, and S. Wang,  “Knowledge Enterprise:  Intelligent  Strategies  In  Product  Design, Manufacturing,  and  Management,”  in Intemational Federation  for  Information  Processing  (IFIP) ,  2006, pp. 288–293.
[5] W.  Hugh,  D.  Elizabeth,  and M. Malcolm,  “Factors for Success in Customer Relationship Management (CRM) Systems,” J. Mark . Manag. , vol. 18, pp. 193–219, 2002.
[6] M.  J.  A.  Berry  and  G.  S.  Linoff, Mastering  Data Mining The Art and Science of Customer Relationship Management . Canada: John Wiley & Sons Inc, 2000.
[7] C.  Chan,  “Online  Auction  Customer  Segmentation Using  A  Neural  Network  Model,” Int.  J.  Appl.  Sci. Eng. , vol. 3, pp. 101–109, 2005.
[8] Y.-S. Chen, C.-H. Cheng, C.-J. Lai, C.-Y. Hsu, and H.-J. Syu, “Identifying patients in target customer segments using  a  two-stage  clustering-classification  approach: A  hospital-based  assessment,” Comput.  Biol.  Med. , pp. 213–221, 2012.
[9] A.M. Hughes, Strategic  Database  Mark eting . Chicago: Probus Publishing Company, 2012.
[10] Kusumadewi, Aplik asi Logik a Fuzzy untuk penduk ung k eputusan . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.
[11] P. N. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar, Introduction to Data  Mining .  Boston:  Addison-Wesley  Longman Publishing Co, 2005.