## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/
Klasterisasi Pelanggan Tenant Inkubator Bisnis STIKOM Bali Untuk Strategi Manajemen Relasi Dengan Menggunakan Fuzzy C-Means
I Gede Harsemadi 1* , Dedy Panji Agustino 2 dan I Gede Bintang Arya Budaya 3
1 Institute of Technology and Business STIKOM Bali; harsemadi@stikom-bali.ac.id
2 Institute of Technology and Business STIKOM Bali; panji@stikom-bali.ac.id
3 Institute of Technology and Business STIKOM Bali; bintang@stikom-bali.ac.id * Korespondensi: harsemadi@stikom-bali.ac.id
Abstract: Business Incubator is an institution that assists start-up businesses as their tenants that are still newly established or are growing. The main goal of a business incubator is to explore the most appropriate ways of assistance for tenants, from the process of starting a business, developing a business, and scaling up a business so that tenants can succeed in their business. Based on existing assistance data and the results of interviews with managers of the STIKOM Bali business incubator, one of  the challenges for tenants is the ineffectiveness  of  the  marketing  process  and  strategic  schemes  in  terms  of  maintaining  customer  loyalty. Ineffective and efficient plans can result in wasted use of resources. The customer relationship management (CRM) strategy can be applied by tenants as the solution, but the basis is that tenants need to know how to find out the right treatment for customers. So a strategy is needed to find out the characteristics of customers. In this case, it is done by using a business intelligence approach through customer clustering using fuzzy c- means. The dataset comes from the transaction of one of the tenants who is engaged in education technology. Based on values of the fuzzy partition coefficient (FCP) for the scenarios from clusters 2 to 10, it was found that 7 is the most optimal number of clusters (customer category) with the highest FCP value = 0.793. The main strategy that can be implemented based on tenant business for CRM is the pricing of subscription and engagement  packages  to  customers  regarding  the  information  on  both  recently  released  and  upcoming learning content.
Keywords: CRM, RFM, Fuzzy Partition Coefficient, Business Intelligence, Tenant
Abstrak: Inkubator Bisnis adalah lembaga yang memberikan pendampingan kepada usaha rintisan sebagai tenant mereka, baik yang masih baru berdiri atau sedang bertumbuh. Tujuan utama dari inkubator bisnis adalah untuk mengeksplorasi pola pendampingan dan kerangka kerja yang paling tepat  untuk  tenant,  mulai  dari  proses  merintis  bisnis,  pengembangan  bisnis,  dan  mematangkan bisnis, sehingga tenant bisa berhasil dalam bisnisnya. Berdasarkan data – data pendampingan yang ada dan hasil wawancara dengan pengelola inkubator bisnis STIKOM Bali, salah satu tantangan bagi  tenant  adalah  ketidakefektifan  proses  marketing  dan  skema  strategi  dalam  hal  menjaga loyalitas  pelanggan.    Rencana – rencana  yang  tidak  efektif  dan  efisien  dapat  mengakibatkan pemanfaatan sumber daya yang percuma. Strategi c ustomer relationship management (CRM) dapat diterapkan  oleh tenant  untuk mengatasi  hal  ini, namun yang  menjadi dasar  adalah tenant  perlu tahu bagaimana mengetahui treatment yang cocok untuk pelanggan, sehingga diperlukan strategi untuk  mengetahui  karakteristik  dari  pelanggan.  Dalam  hal  ini  dilakukan  dengan  pendekatan intelejen  bisnis  melalui  klasterisasi  pelanggan  menggunakan fuzzy  c-means. Dataset  berasal  dari transaksi salah satu tenant yang bergerak di bidang education technology . Berdasarkan pengecekan nilai fuzzy  partition  coefficient  (FCP) untuk  skenario cluster 2  sampai  10,  ditemukan  bahwa  7 merupakan jumlah cluster (kategori pelanggan) yang paling optimal dengan nilai tertinggi FCP = 0.793.  Strategi  utama  yang  dapat  diterapkan  dalam  kasus  usaha  tenant  berdarkan  CRM  adalah
Sitasi: Harsemadi,  I.  G;  Agustino,
D.  P;  dan  I  Gede  Bintang  Arya Budaya,  I.  G.  B.  (2023).  Klasterisasi Pelanggan  Tenant  Inkubator  Bisnis
STIKOM Bali Untuk Strategi Manajemen Relasi Dengan Menggunakan Fuzzy C-Means.
JTIM:  Jurnal  Teknologi  Informasi Dan  Multimedia,  4(4),  232-243.
https://doi.org/10.35746/jtim.v4i4.293
Copyright: © 2023 oleh para penulis.
Karya  ini  dilisensikan  di  bawah Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license s/by-sa/4.0/).
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
penentuan  harga  paket subscription dan engagement ke  pelanggan  terkait  informasi  baik  konten belajar yang baru saja dikeluarkan maupun yang akan datang.
Kata kunci: CRM, RFM, Fuzzy Partition Coefficient, Intelejen Bisnis, Tenant

## 1. Pendahuluan
Inkubator  Bisnis  adalah  lembaga  yang  memberikan  pendampingan  kepada  usaha rintisan sebagai tenant mereka yang masih baru berdiri atau sedang bertumbuh. Tujuan utama  dari  inkubator  bisnis  adalah  untuk  mengeksplorasi  pola  pendampingan  dan kerangka  kerja  yang  paling  tepat  untuk  tenant,  mulai  dari  proses  merintis  bisnis, pengembangan  bisnis,  dan  mematangkan  bisnis,  sehingga  tenant  bisa  berhasil  dalam bisnisnya  [1],  [2].  Salah  satu  topik  penting  dalam  proses  pendampingan  adalah bagaimana  mengarahkan  tenant  agar  mampu  memanfaatkan  data – data  dari  proses bisnis  mereka,  salah  satunya  untuk  menjaga  relasi  dengan  pelanggan  dalam  bidang customer relationship management (CRM).
Berkembangnya  ekosistem  bisnis  yang  semakin  kompleks  juga  mendorong terjadinya  persaingan  bisnis  yang  ketat,  usaha  untuk  menjaga  loyalitas  pelanggan  dan menjaga  hubungan  jangka  panjanga  antara  pelanggan  dan  lembaga  bisnis  dapat dilakukan dengan proses customer profiling karena dapat membantu mengetahui data – data pelanggan mana yang masuk dalam kategori menguntungkan [3]. Customer profiling melalui proses segmentasi informasi pelanggan adalah salah satu aktivitas dari rangkaian CRM [3] – [5].    Dalam hal profiling pelanggan (customer) dengan proses segmentasi data pelanggan,  pelanggan  dibagi  berdasarkan  individu  yang  memiliki  beberapa  kesamaan informasi  berdasarkan  historis  transaksi  yang  dapat  mengarah  pada  hasil  yang diinginkan, misalnya, peningkatan penjualan dan keuntungan bagi perusahaan [6].
Intelejen  bisnis  mengacu  pada  teknologi  cerdas  yang  dapat  membantu  dalam pengembangan proses bisnis. Konsep ini sulit diterapkan dalam perusahaan kecil karena memerlukan  sumber  daya  yang  lebih  tinggi,  seperti  karena  biaya  tinggi,  ketersediaan sumber  daya  yang  terbatas  dan  banyak  faktor  lainnya.  Penelitian  [7]  menunjukkan bagaimana selain peran intelijen bisnis untuk perusahaan besar, tetapi intelijen bisnis juga dapat dijalankan pada perusahaan ukuran kecil agar dapat meningkatkan profitabilitas dan  produktivitas  bisnis  mereka.  Tenant  inkubator  bisnis,  meski  dalam  tahap  merintis dan bertumbuh, tetap perlu menerapkan konsep ini.
Pendekatan data analisis dapat digunakan untuk segmentasi pelanggan berdasarkan kunjungan  pelanggan  ke  toko,  yang  dikumpulkan  dari  data  penjualan  secara keseluruhan. Pendekatan berdasarkan karakteristik produk juga dapat digunakan untuk segmentasi  pelanggan  yang  mengambil  taksonomi  produk  sebagai  input  dan  kategori pelanggan  sebagai  output  [8],  [9].  Penelitian  [10]  menunjukkan  analisis  RFM  yang menggunakan kumpulan data transaksi untuk mengevaluasi pelanggan terkait dengan perilaku belanja dengan algoritma seperti K-Means dan Fuzzy C – Means. Segmentasi  pelanggan  membutuhkan  variabel  deskriptif  untuk  mengidentifikasi pola perilaku. Namun pada beberapa domain variabel deskriptif tidak dapat digunakan. Penelitian  [11]  mengusulkan  metode  segmentasi  untuk  memecahkan  masalah  tersebut yang  menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik  dengan  menggunakan  metode data  mining . Teknik data mining untuk pendekatan dalam proses segmentasi pelanggan sangat penting untuk  menemukan  pola  preferensi  dari  pelanggan  [12].  Hubungan  antara  perilaku konsumen  dan  pemenuhan  target  di  bidang  pemasaran  dan  operasional  dapat diidentifikasi  dengan  menggunakan  berbagai  alat  pemasaran,  yang  meningkatkan tingkat layanan konsumen [13].
Inkubator  Bisnis  STIKOM  Bali  merupakan  salah  satu  inkubator  perguruan  tinggi yang  menjalankan  proses  inkubasi  bagi  perusahaan  rintisan  sebagai  tenant  mereka. Berdasarkan data – data pendampingan yang ada dan hasil wawancara dengan pengelola
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4 234  of 243
inkubator bisnis STIKOM Bali, salah satu tantangan bagi tenant adalah ketidakefektifan proses marketing dan skema strategi dalam hal menjaga loyalitas pelanggan. Rencana – rencana yang tidak efektif dan efisien dapat mengakibatkan pemanfaatan sumber daya yang percuma.
Hal inilah yang menjadi dasar mengapa diperlukan suatu metode untuk mengetahui kesamaan  profil  pelanggan  dan  perkiraan  jumlah  kelompok  profil  tersebut  dari  tenant inkubator bisnis STIKOM Bali, sehingga tenant dapat merencakanan strategi yang sesuai khususnya  untuk  proses  marketing  [14]  dan  menjaga  hubungan  dengan  pelanggan mereka sehingga dapat meningkatkan keuntungan bisnis tenant. Bagi inkubator bisnis, data ini tentu akan berkaitan dengan strategi atau arah pendampingan yang diberikan. Proses profiling pelanggan pelanggan memanfaatkan data transaksi berdasarkan model RFM  ( Recency,  Frequency,  Monetery )  yang  dimana  dalam  kasus  ini  akan  menggunakan Fuzzy C-Means (FCM) [15] sebagai algoritma soft clustering.

## 2. Metode
Gambar 1 . Metode penelitian.
Adapun  Metode  Penelitian  terdiri  dari  beberapa  proses  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 1. Tahap awal dari penelitian ini adalah melaksanakan proses identifikai masalah yang  berkaitan  dengan  CRM  serta  pengumpulan  dataset,  hal  ini  bertujuan  untuk mengetahui lebih dalam mengenai profil dan segmen bisnis dari tenant inkubator bisnis STIKOM Bali dan mengetahui informasi - informasi yang dapat menjadi variabel terkait kegiatan bisnis dari tenant yang bersangkutan.
Dataset  yang  digunakan  adalah  dataset  catatan  transaksi  yang  dimiliki  oleh  salah satu tenant Inkubator Bisnis STIKOM Bali dari Juli 2021  - Juni 2022. Selanjutnya adalah proses eksplorasi dan seleksi data, dimana dalam proses ini bertujuan untuk membentuk dataset sesuai dengan kebutuhan dari  model  RFM ( Recency , Frequency, Monetary ) [16], karena  tidak  semua  variabel  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Selanjutnya  dataset  yang sudah diseleksi masuk ke  dalam tahapan pra-proses  dataset, dimana dilakukan proses pembersihan dataset [17] dan normalisasi dataset [18].
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
Dataset  yang  sudah  dibersihkan  digunakan  untuk  proses  klasterisasi  dengan menggunakan  metode Fuzzy  C-Means (FCM)  [15]  dengan  skenario  2  sampai  10 cluster. Dimana langkah – langkah dalam menggunakan algoritma FCM adalah sebagai berikut.
1) Menentukan berapa banyak cluster (k) yang akan dibuat, dalam kasus ini adalah
2 - 10 cluster 2) Menentukan  nilai  dari  proporsi  untuk  setiap  data  poin  secara  random  untuk masuk dalam suatu cluster .
3) Menghitung  nilai  centroid.  Dengan  formula  berikut,  dimana 𝐶 𝑗 adalah  rata – rata cluster K untuk variabel ke j. Sedangkan 𝑢 𝑖𝑗 𝑚 adalah keanggotaan data objek dan x adalah nilai objek yang ada didalam cluster tersebut
𝐶 𝑗 = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑚 𝑥 ∑𝑢 𝑖𝑗 𝑚 (1)
4) Menghitung kembali nilai proporsi untuk setiap data poin untuk masuk pada setiap cluster ,  formula  yang  digunakan  adalah  formula  2  berikut.  Untuk 𝑢 𝑖𝑗 𝑚 adalah keanggotaan data objek dan x adalah nilai objek yang ada didalam cluster tersebut.  Untuk |𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑗 | adalah  jarak Euclidean  cluster K  ke  data  objek,  dan |𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑘 | adalah jarak Euclidean variabel data objek.
𝑢 𝑖𝑗 𝑚 = 1 ∑ ( |𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑗 | |𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑘 | ) 2 𝑚−1 (2)
Selanjutnya  adalah  proses  menentukan  solusi cluster optimum  dengan menggunakan Fuzzy  Partition  Coefficient (FPC)  untuk  FCM  [19]  seperti  pada  formula  3 berikut,  lalu  selanjutnya  adalah  analisa  dari  hasil  klasterisasi  yang  didapatkan  FPC mengukur derajat fuzzy dari cluster akhir yang dibagi melalui matriks partisi fuzzy , dan semakin besar nilainya, semakin baik hasil partisi.
𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦 𝑃𝑎𝑟𝑡𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐶𝑜𝑒𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡 (𝐹𝑃𝐶) = ( 1 𝑁 ) ∑ ∑ 𝑢 𝑐𝑖 2 𝑁 𝑖=1 𝐶 𝑐=1 (3)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengumpulan Dataset
Dataset  yang  dikumpulkan  merupakan  dataset  transaksi  dari  salah  satu  tenant Inkubator Bisnis STIKOM Bali dari bulan Juli 2021 hingga Juni 2022. Start-Up ini bergerak dibidang education technology dalam hal visual desain dan videografi yang memberikan kursus berbasis video, dengan model penjualan subscription video paket belajar, dan dapat mengakses  video  tersebut  selamanya.  Adapun  jumlah  dataset  terkait  transaksi  yang didapatkan sebesar 283 baris data.

## 3.2. Eksplorasi Dataset
Dataset yang sudah dikumpulkan selanjutnya melalui tahapan eksplorasi, dimana pada tahap ini bertujuan untuk memahami variabel – variabel yang ada pada dataset, dan mengetahui variabel mana yang akan digunakan ketika dataset dirubah ke model data RFM. Dalam hal ini seperti yang terlihat pada Tabel 1, dalam mengubah dataset menjadi model data RFM, maka yang akan digunakan adalah customer email, transaction date, dan amount.
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4 236  of 243
Tabel 1. Deskripsi variabel dataset
No Nama Variabel Tipe Variabel Deskripsi 1 Customer Email Character  Email  yang  didaftarkan  oleh pengguna pada platfrom. 2 Transaction ID Nominal ID Transaksi 3 Transaction Date Numeric Hari  dan  tanggal  yang  dibuat setiap terjadinya transaksi 4 Type of Transfer Character  Pilihan media transfer pembayaran. 5 Amount Numeric Harga produk yang harus dibayar

## 3.3. Praproses Dataset
Proses  selanjutnya  setelah  eksplorasi  data  adalah  praproses  data,  dalam  tahap  ini dilakukan proses pengubahan data transaksi menjadi data RFM, pada tahap eksplorasi tidak  ditemukan  data null sehingga  283  data  transaksi  ini  seluruhnya  dapat  dirubah menjadi  model  data  RFM.  Variabel  yang  digunakan  untuk  membuat  model  data  RFM dari data transaksi adalah dengan menggunakan variabel seperti yang terlihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Variabel data transaksi yang digunakan untuk membuat model data RFM No Customer_Email Transaction_date Amount 1 x1@gmail.com 18-05-2022 99000.0 2 x2@gmail.com 08-06-2022 125000.0 3 x3@gmail.com 02-03-2022 99000.0 4 x4@gmail.com 15-02-2022 99000.0 ... ... ... ...
Pertama adalah recency dimana data ini didapatkan dengan cara mengurangi tanggal terbaru dengan tanggal transaksi. Tanggal terbaru yang dimaksud adalah 1 hari setelah transaksi terakhir dalam dataset. Dalam kasus ini karena transaksi terakhir dalam dataset adalah  27-6-2022,  maka  tanggal  terbaru  sebagai  jarak  tanggal  pengurang  adalah  28-06- 2022.
Setelah  menghitung recency selanjutnya  adalah  menghitung frequency . Frequency dalam  kasus  dataset  ini  dihitung  untuk  mengetahui  berapa  kali  pelanggan  yang  sama melakukan  transaksi,  hal  ini  diketahui  berdasarkan  email  yang  digunakan  oleh pelanggan. Email disini sebagai ID unik bagi masing – masing pelanggan yang terdaftar sebagai  pengguna  dalam  sistem.  Semakin  tinggi frequency maka  semakin  banyak pelanggan tersebut menggunakan uang mereka. Dalam kasus dataset yang digunakan, hampir  seluruh  pelanggan  hanya  pernah  bertransaksi  sekali,  dan  ada  beberapa melakukan transaksi lebih dari sekali.
Terakhir adalah menghitung monetary atau jumlah total uang yang mereka gunakan dalam  bertransaksi.  Jumlah  ini  adalah  jumlah  total  per  akun  pelanggan  yang dikelompokkan  berdasarkan  email  tadi  selama  periode  dataset  yang  digunakan. Selanjutnya  dalam  hasil  penghitungan  tadi  digabung  membentuk  sebuah  tabel  dataset baru yang bisa disebut dengan RFM Dataset. Tabel 3 menampilkan hasil dari perubahan dataset awal menjadi dataset RFM.
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
237  of 243
Tabel 3 . Dataset RFM
Langkah terakhir dari tahap praproses dataset adalah melakukan normalisasi data. Dalam kasus ini proses normalisasi menggunakan library sklearn python yaitu standar scaler. Dataset RFM dinormalisasi dengan hasil normalisasi terlihat pada Tabel 4 berikut. Setelah  hasil  normalisasi  didapatkan  dan  disimpan  untuk  digunakan  pada  proses klasterisasi. Gambar 2 berikut menampilkan tampilan distribusi data sebelum dilakukan proses klasterisasi.
Tabel 4. Dataset RFM setelah normalisasi
No Customer Email Recency Frequency  Monetary 1 x1@gmail.com 41 1 99000.0 2 x2@gmail.com 20 1 125000.0 3 x3@gmail.com 118 1 99000.0 4 x4@gmail.com 133 1 99000.0 ... ... ... ... ... No Customer Email Recency Frequency  Monetary 1 x1@gmail.com -1,58289 -0,10369 -0,39165 2 x2@gmail.com -1,87152 -0,10369 0,47303 3 x3@gmail.com -0,52461 -0,10369 -0,39165 4 x4@gmail.com -0,31845 -0,10369 -0,39165 ... ... ... ... ...
Gambar 2. Visualisasi distribusi data sebelum klasterisasi

## 3.4. Klasterisasi FCM dan Evaluasi dengan FCP
Fuzzy cluster ing  adalah  metode  klasterisasi  dimana  data  poin  bisa  masuk  dalam lebih  dari  satu  kelompok cluster .  Dalam fuzzy clustering ada  model  klasik  yaitu  FCM, dimana FCM sendiri merupakan algoritma yang banyak digunakan yang secara praktis identik dengan K Means . Data poin bisa masuk dalam semua kelompok yang memiliki fungsi  anggota  antara  0  sampai  1.  Dimana  nilai  0  berarti  data  poin  berada  pada  posisi terjauh dari pusat cluster , dan nilai 1 berarti data poin berada pada posisi terdekat dengan pusat cluster .
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
Gambar 3. Grafik nilai fuzzy partition coefficient untuk tiap skenario cluster
Dalam  proses  klasterisasi  dengan  FCM  ini  menggunakan library skfuzzy dengan pengaturan  error  sebagai  kriteria  pemberhentian  dengan  nilai  0.005  dan  nilai  iterasi maksimal  sebesar  1000,  dengan  pengaturan  skenario cluster adalah  dari  2  sampai  10 cluster .  Dataset  RFM  yang  telah  dinormaliasi  lalu  dimasukkan  kedalam  algoritma tersebut.    Selanjutnya  bersamaan  dengan  proses  iterasi  algoritma,  juga  dilaksanakan penghitungan nilai FPC untuk setiap skenario cluster . Pada Gambar 3 menampilkan grafik bagaimana nilai dari FPC tersebut, selanjutnya nilai – nilai FPC secara detail ditampilkan pada Tabel 5. Terlihat bahwa berdasarkan nilai FPC, cluster paling optimal adalah dengan jumlah pusat cluster sebanyak 7.
Tabel 5. Nilai fuzzy partition coefficient untuk tiap skenario cluster No Jumlah Centers Nilai FPC 1 2 0.764 2 3 0.744 3 4 0.755 4 5 0.770 5 6 0.790 6 7 0.793 7 8 0.758 8 9 0.770 9 10 0.776

## 3.5. Analisa
Tahapan selanjutnya setelah mengetahui jumlah cluster optimal, maka menyimpan model FCM berdasarkan jumlah cluster tersebut. Setelah model disimpan, maka model tersebut  digunakan  untuk  memberikan  label  pada  dataset  RFM.  Pada  Tabel  6 memeperlihatkan hasil pelabelan berdasarkan jumlah pusat cluster optimal pada 20 baris data poin pertama dari dataset. Label cluster dapat dilihat pada kolom cluster dari tabel.
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
Gambar 4. Visualisasi data setelah pemberian label hasil klasterisasi
Tabel 6. Hasil pemberian label cluster pada dataset No Customer Email Recency Frequency Monetary Cluster 1 x1@gmail.com 41 1 99000.0 4 2 x2@gmail.com 20 1 125000.0 4 3 x3@gmail.com 118 1 99000.0 3 4 x4@gmail.com 133 1 99000.0 3 5 x5@gmail.com 211 1 99000.0 6 6 x6@gmail.com 201 1 150000.0 2 7 x7@gmail.com 162 1 138000.0 2 8 x8@gmail.com 125 1 99000.0 3 9 x9@gmail.com 86 1 99000.0 3 10 x10@gmail.com 297 1 99000.0 1 11 x11@gmail.com 119 1 99000.0 3 12 x12@gmail.com 199 1 99000.0 6 13 x13@gmail.com 145 1 99000.0 3 14 x14@gmail.com 198 1 99000.0 6 15 x15@gmail.com 138 1 99000.0 3 16 x16@gmail.com 129 1 99000.0 3 17 x17@gmail.com 101 1 99000.0 3 18 x18@gmail.com 118 1 99000.0 3 19 x19@gmail.com 201 1 150000.0 2 20 x20@gmail.com 179 1 99000.0 7 … ... ... ... ... …
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
Gambar  4  menampilkan  hasil  visualisasi  pemberian  label  pada  data  berdasarkan rekomendasi  7 cluster dari  FCM.  Berdasarkan  hasil  klasterisasi  dapat  dianalisa  bahwa klasterisasi paling utama dipengaruhi oleh variabel recency lalu monetary . Pada cluster 1 yang berjumlah 17 data poin diketahui bahwa nilai recency berada pada rentang 252 – 309, dengan  nilai monetary yang  hampir  sama  berada  pada  rentang  Rp.  96.000 – Rp.99.000. Cluster 2 dengan jumlah 42 data poin memiliki keunikan dimana pada pengelompokkan ini dipengaruhi oleh nilai monetary dengan rentang Rp.138.000 – Rp.300.000. Pada cluster 3 sejumlah 119 data poin, dipengaruhi oleh nilai recency antara 86 sampai 145 dengan nilai monetary sama Rp.99.000. Pada cluster 4 dengan jumlah 25 data poin yang dipengaruhi oleh nilai recency antara 1  sampai  56  dengan  nilai monetary Rp.99.000  sampai  Rp.125.000.  Pada cluster 5 dengan jumlah  13  data  poin  memiliki  nilai recency 328 – 349 dengan  nilai monetary Rp.150.000. Cluster 6 memiliki 36 data poin dengan rentang recency 197 – 244 dan monetary Rp.99.000. Pada cluster 7 dengan 32 data poin dengan recency 169 – 183 dan nilai monetary Rp.99.000. Berdasarkan hal ini dapat diketahui bahwa cluster 1,3,6,7 memiliki kesamaan dimana nilai recency yang  mempengaruhi  pengelompokkan  ini.  Rekomendasi  strategi  CRM terkait  kelompok cluster ini  adalah  dapat  menjadi  database  pelanggan  yang  didekati kembali  untuk  menawarkan  produk,  apabila  sumber  daya  terbatas,  prioritas  dapat dimulai  dari cluster yang  nilai recency nya  terkecil.  Dalam  pemberian  harga  bagi  paket subscription rentang  harga  Rp.99.000  layak  untuk  diterapkan  jangka  panjang  karena sebagian besar masuk dalam kelompok – kelompok yang bertransaksi dalam rentan harga ini.
Cluster 4 dapat dikatakan sebagai cluster dimana pelanggan adalah pelanggan yang baru saja melakukan transaksi (dalam kasus dataset paling lama sekitar 2 bulan terakhir) pelanggan  ini cenderung  masih  memiliki impression degan produk tenant, yang berarti tenant  dalam  menerapkan  CRM  dapat  menerapkan  strategi  salah  satunya  dengan menawarkan  mereka  untuk  mengisi reviews baik  terkait  pelayanan  tenant.  Setelah mengisi berikan feedback seperti memberikan hadiah baik berupa kupon kursus gratis dan lain sebagainya.
Cluster 5 adalah mereka yang bertransaksi hampir setahun  sebelumnya dan belum melakukan transaksi kembali, namun mau membayar lebih tinggi untuk kursus. Strategi CRM  untuk  untuk  kategori cluster ini  adalah  dengan  menawarkan  kembali  produk terbaru  baik  melalui  email  maupun  kontak  lainnya  beserta  kupon  diskon  pembelian kursus. Tenant juga perlu secara teratur untuk mengirimkan informasi update kelas yang dapat menarik mereka kembali.
Cluster 2 dalam kasus dataset ini dapat disimpulkan sebagai cluster paling profitable , karena mereka mau membayar lebih tinggi untuk kursus yang sama, dan dalam cluster ini juga terdapat mereka yang melakukan belanja lebih dari sekali. Pada cluster ini dalam hal  strategi  CRM,  adalah cluster prioritas  untuk  dijaga  relasinya.  Mengirimkan  email informasi kursus baru, prioritas diskon, spesial treatment seperti kelas belajar kusus, dan lain sebagainya dapat diterapkan untuk cluster ini.

## 4. Kesimpulan
Customer Relationship Management (CRM) merupakan salah satu topik penting yang wajib diketahui oleh pelaku usaha. Inkubator bisnis STIKOM Bali sebagai lembaga yang mendampingi usaha tenant juga memberikan pendampingan terkait hal ini kepada tenant – tenant yang didampingi. Untuk mengetahui strategi yang tepat dalam hal CRM, dapat dilakukan  dengan  cara  mengetahui  karakteristik  dari  pelanggan  tersebut.  Dalam  studi ini, proses pengelompokkan karakteristik ( profiling ) dengan data transaksi yang dirubah menjadi  data  RFM,  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma fuzzy  c-means dengan proses penentuan cluster optimal menggunakan fuzzy partition coefficient . Berbeda dengan studi sebelumnya [20] dalam kasus dataset yang sama dengan k means dan ditemukan 2 kelompok, dimana satu lebih profit, satunya tidak. Namun dalam studi kali ini dengan
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
fuzzy c-means beberapa insight bisa digali lebih dalam, berdasarkan hasil klasterisasi dan analisa dari variabel yang lebih dominan diantara recency, frequency , dan monetary . Hasil klasterisasi secara langsung dapat dianalisa dan ditentukan strategi CRM yang relevan untuk  diterapkan.  Dalam  kasus  dataset  tenant  yang  digunakan,  penentuan  harga  dan engagement informasi  terkait  materi  kursus  terbaru  dapat  menjadi  langkah  awal  dalam penerapan CRM, dengan ini harapannya alokasi sumberdaya menjadi  lebih efektif dan efisien. Untuk kedepan, proses validasi strategi masih perlu diukur dengan cara observasi dan menganalisa hasil implementasi oleh tenant, serta penambahan jumlah dataset untuk kembali melakukan proses klasterisasi.
Ucapan  Terima  Kasih: Kami mengucapkan  terimakasih kepada  KEMENDIKBUDRISTEK  dalam program penelitian dosen pemula (PDP) 2022. Kami juga mengucapkan terimakasih kepada Institut Teknologi  dan  Bisnis  STIKOM  Bali  beserta  tenant  Inkubator  Bisnis  STIKOM  Bali  karena  sudah bersedia memfasilitasi proses penelitian ini sehingga dapat berjalan dengan baik.

## Referensi
[1]  C.  Lin-Lian,  C.  De-Pablos-Heredero,  and  J.  L.  Montes- Botella,  “Value  creation  of  business  incubator  functions: Economic and social sustainability in the covid-19 sc enario,” Sustainability (Switzerland), vol. 13, no. 12, 2021, doi: 10.3390/su13126888.
[2] A.  Ghina  and  I.  Sinaryanti,  “The  Learning  Evaluation  of  Business  Incubator’s  Role  in  Developing  Technology - Based Startups at Technology Business Incubator,” The Asia n Journal of Technology Management (AJTM), vol. 14, no. 1, pp. 35 – 56, 2021, doi: 10.12695/ajtm.2021.14.1.3.
[3]  K. Khalili- Damghani, F. Abdi, and S. Abolmakarem, “Hybrid soft computing approach based on cluster ing, rule mining, and decision tree analysis for customer segmentation problem: Real case of customer- centric industries,” Appl Soft Comput, vol. 73, pp. 816 – 828, 2018.
[4] M.  Khajvand,  K.  Zolfaghar,  S.  Ashoori,  and  S.  Alizadeh,  “Estimating  customer  lifetime  value  based  on  RFM analysis of customer pur chase behavior: Case study,” Procedia Comput Sci, vol. 3, pp. 57– 63, 2011.
[5] P. Kolarovszki, J. Tengler, and M. Majerčáková, “The new model of customer segmentation in postal enterprises,” Procedia-Social and Behavioral Sciences, vol. 230, pp. 121 – 127, 2016.
[6] P. Anitha and M. M. Patil, “RFM model for customer purchase behavior using K - Means algorithm,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, no. xxxx, 2020, doi: 10.1016/j.jksuci.2019.12.011.
[7] C. D’Arconte, “Business Intelligence applied in Small Size for profit companies,” Procedia Comput Sci, vol. 131, pp. 45 – 57, 2018.
[8]  Y.-H.  Hu  and  T.- W.  Yeh,  “Discovering  valuable  frequent  patterns  based  on  RFM  analysis  without  customer identification information,” Knowl Based Syst, vol. 61, pp. 76 – 88, 2014.
[9] A.  Griva,  C.  Bardaki,  K.  Pramatari,  and  D.  Papakiriakopoulos,  “Retail  business  analytics:  Customer  visit segmentation using market basket data,” Expert Syst Appl, vol. 100, pp. 1– 16, 2018.
[10] A. J. Christy, A. Umamakeswari, L. Priyatharsini, and A. Neyaa, “RFM ranking– An effective approach to customer segmentation,” Journal of King Saud University -Computer and Information Sciences, vol. 33, no. 10, pp. 1251 – 1257, 2021.
[11]  P.  W.  Murray,  B.  Aga rd,  and  M.  A.  Barajas,  “Market  segmentation  through  data  mining:  A  method  to  extract behaviors from a noisy data set,” Comput Ind Eng, vol. 109, pp. 233– 252, 2017.
[12] P. Q. Brito, C. Soares, S. Almeida, A. Monte, and M. Byvoet, “Customer segmentation in a large database of an online customized fashion business,” Robot Comput Integr Manuf, vol. 36, pp. 93– 100, 2015.
[13] D. H. Nguyen, S. de Leeuw, and W. E. H. Dullaert, “Consumer behaviour and order fulfilment in online retailing: A systematic review,” Int ernational Journal of Management Reviews, vol. 20, no. 2, pp. 255 – 276, 2018.
[14] S. Hwang and Y. Lee, “Identifying customer priority for new products in target marketing: Using RFM model and TextRank,” Marketing, vol. 17, no. 2, pp. 125– 136, 2021.
[15]  Ta qwim  and  Dkk,  “Analisis  Segmentasi  Pelanggan  Dengan  RFM  Model  Pada  Pt  .  Arthamas  Citra  Mandiri Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means Cluster ing,”  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, vol. 3, no. 2, pp. 1986 – 1993, 2019.
[16]  J.-T.  Wei,  S.-Y.  Lin,  and  H.- H.  Wu,  “A  review  of  the  application  of  RFM  model,”  African  Journal  of  Business Management, vol. 4, no. 19, pp. 4199 – 4206, 2010.
[17] K.  Coussement,  F.  A.  M.  van  den  Bossche,  and  K.  W.  de  Bock,  “Data  accuracy’s  impact  on  segmentation performan ce: Benchmarking RFM analysis, logistic regression, and decision trees,” J Bus Res, vol. 67, no. 1, pp. 2751 – 2758, 2014.
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
[18] Y. Huang, M. Zhang, and Y. He, “Research on improved RFM customer segmentation model based on K -Means algorithm,” in 2020 5th Inte rnational Conference on Computational Intelligence and Applications (ICCIA), 2020, pp. 24 – 27.
[19] M. A. M. Pamungkas, “Perbandingan Fuzzy C -Means dan K-Means untuk Mengelompokkan Tingkat Buta Huruf Berdasarkan Provinsi di Indonesia,” 2021.
[20] D. P. Agustino, I. G. Harsemadi, and I. G. B. A. Budaya, “Edutech Digital Start -Up Customer Profiling Based on RFM Data Model Using K-Means Cluster ing,” Journal of Information Systems and Informatics, vol. 4, no. 3, pp. 724 – 736, 2022.