Vol.13, No. 2, Tahun  2019 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Segmentasi Pelanggan Internet Service Provider (ISP) Berbasis Pillar K-Means

## Abd Hadi
STMIK Asia Malang e-mail: hadi@asia.ac.id
ABSTRAK Perusahaan  penyedia  layanan  Internet  Service  Provider  (ISP)  memiliki  jumlah  pelanggan  yang  sangat banyak dan beragam. Dengan semakin banyak dan beragamnya jumlah pelanggan peusahaan akan sulit untuk mengetahui tipe pelanggan yang dimiliki oleh perusahaan. Akibatnya perusahaan akan kesulitan menerapkan strategi pemasaran yang tepat  kepada  konsumen.  Dalam  paper  ini  digunakan  metode  pillar  K-means  untuk  melakukan  segmentasi  pelanggan. Algoritma pilar K-means untuk melakukan segmentasi pelanggaran . Algoritma pillar merupakan metode optimasi untuk menentukan centroid awal  dalam  algoritma  K-Means.  Dengan  mengoptimasi centroid awal  maka  akan  menghasilkan cluster yang  lebih  baik  .setelah  memperoleh  hasil cluster yang  optimal  selanjutnya  tipe  pelanggaran  dianalisis  dengan menggunakan  metode  RFM  ( Recency,  Frequency,  Monetary ).  Hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  pillar  K-means mampu  mengoptimasi  hasil cluster :    k  =  4  dengan  a  =  0.5  dan  b  =  0.8  serta  nilai silheoette 8  =  0.47103.  Dari  hasil segmentasi  150  pelangganan  diperoleh  tipe  pelangganan  yang  terdiri Most  Valuable  Customers (33) Most  Growable Customers (41), Migrators (23) dan Below Zero (53). Kata Kunci : segmentasi pelanggan, pillar K-Means, RFM
ABSTRACT . Internet  service  provider  (ISP)  service  companies  have  a  very  large  and  diverse  number  of  customers. With more and more number of company  customers, it will be difficult to know the type of customer’s company. As a result  the  company  will  have  difficulty  implementing  the  right  marketing  strategy  to  consumers.  In  this  paper  the  K- means  pillar  method  is  used  to  segment  customers.  Pillar  K-means  algorithm  for  segmenting  violations.  The  Pillar algorithm is an optimization method for determining initial centroid in the K-Means algorithm. By optimizing the initial centroid it will produce a better cluster. After obtaining the optimal cluster results, the types of violations are analyzed using the RFM (Recency, Frequency, Monetary) method. The results of this study indicate that the K-means pillars are able  to  optimize  cluster  results:  k  =  4  with  a  =  0.5  and  b  =  0.8  and silheoette value  8  =  0.47103.  From  the  results  of segmenting 150 subscribers, the type of subscription consists of Most Valuable Costmers (33) Most Growable Costomers (41), Migrators (23) and Below Zero (53).
Keywords : customer segmentation, pillar K-Means, RFM

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  data  mining  umumnya  digunakan  oleh  perusahaan  dengan  jumlah  pelanggan  yang  besar seperti  perusahaan  finansial,  telekomunikasi,  dan  oranisasi  marketing  (Neethu  2012).  Banyaknya  jumlah pelanggan menuntut perusahaan memperhatikan customer relationship management (CRM). CM membantu membangun  hubungan  jangka  panjang  dengan  pelanggan  (Ling  R  dan  Yen  2001).  Factor  kunci  dalam pengembangan  strategi  CRM  adalah  memahami  dan  menganalisis  perilaku  pelanggan  (Ngai  dan  Li  Xiu 2009).  PT  Telkom  sebagai  salah  satu  perusahaan  penyedia  layanan  telekomunikasi  di  Indonesia  tentunya memiliki data pelanggan yang sangat besar, sehingga pengelolaannya memerlukan data mining. Data mining (DM)  dapat  digunakan  oleh  perusahaan  untuk  penentuan  keputusan,  peramalan,  dan  prediksi  perilaku pelanggan di masa depan (Ngai dan Li Xiu 2009). Dengan menerapkan konsep analytical CRM dalam data mining, perusahaan dapat melakukan identifikasi pelanggan dengan melakukan segmentasi pelanggan. Segmentasi  pelanggan  dilakukan  untuk  mengetahui  perilakukan  dan  tipe  pelanggan.  Membentuk  kedalam kelompok  yang  berbeda  membatu  meningkatkan  kualitas  rekomendasi,  membantu  perusahaan  dalam membuat  keputusan  dengan  mengidentifikasi  pelanggan  secara  lebih  jelas  untuk  mengembangkan  strategi pemasaran  yang  lebih  baik  (Derya  2011).  Tujuan  utamanya  adalah  untuk  mendatangkan  keuntungan  bagi pihak perusahaan.
Teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  segmentasi  pelanggan  adalah clustering merupakan pengelompokan sejumlah data atau objek ke dalam cluster yang sama (Kohe aria 2007). Metode yang paling umum digunakan dalam clustering adalah algoritma K-means . K-means merupakan metode clustering yang popular  karena, K-means mempunyai  kemampuan  menggelompokan  data  dalam  jumlah  yang  besar  dan mampu mendeteksi outlier dengan cepat dan efisien (Kohe aria 2007).
Permasalahan utama dalam metode K-means adalah penentuan pusat cluster yang dbandingakan secar acak. Karena penentuan titik awal dilakukan secara acak , k-means tidak menjamin hasil clustering yang unik (Shehroz  2004).  Untuk  dapat  mengetahui  perilaku  dan  tipe  konsumen,  perlu  dilakukan  optimasi  pada algorima K-means sehingga menghasilkan cluster yang optimal.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan inisialisasi cluster dalam K-Means . Bradly dan Fayyad (1988) mengususlkan sebuah algoritma yang memurnikan initial points dengan menganalisis  distribusi  data  dan  probalitas  kerapatan  data  (Bradley  dan  Fayyad 1988).  Barakbah  dan helen (2005)  mebahas  algoritma  baru,  yang  disebut optimized  K-means ,  ide  utamanya  adalah  menyebarkan centroid awal  dalam  ruang  fitur  sehingga  jarak  di  antara  mereka  menjadi  sejauh  mungkin  (Barakbah  dan Helen 2005). Barakbah dkk. (2005) menyajikan opimalisasi titik awal pada K-Means dengan menggunakan simulated annealing (Barakbah 2005). Barakbah (2006) mengusulkan algoritma baru untuk mengoptimalkan centroid awal  pada  penggunaan K-means dengan  cara  memisah  penempatan centroid awal  sejauh  mungkin dalam pendistribusian data. Dengan mempertimbangkan perhitungan optimasi pada K-means . Barakbah dan Arai (2007) menyajikan algoritma untuk menentukan centroid awal dengan hierarchical K-means (Kohe aria 2007).  Barakbah  dan  Kiyoki  (2009)  menyajikan  pendekatan  baru  untuk  optimasi  K-means  dengan perhitungan Distance Maximization untuk penentukan centroid awal yang disebut algoritma Pill ar. Berdasarkan penelitian terkait optimasi K-means yang telah dijabarkan maka dalam penelitian ini akan menggunakan PillarK-means untuk  optimasi  hasil  dari segmentasi data  pelanggan.  Tujuan  dari  penelitian yang  akan dilakukan  adalah membentuk segmentasi data pelanggan  dengan  menggunakan  Algoritma pillar K-means dan  metode RFM untuk  mengetahui  tipe  pelanggan  dari  PT.  Telkom.  Algoritma Pillar mampu mengoptimalkan pemilihan centroid awal dan meningkatkan ketepatan pada proses segmentasi di algoritma K-means .  Algoritma pillar juga  mampu  menangani outlier dengan  mekanisme outlier  detection. Selain  itu waktu  eksekusi  ( execution  time) algoritma pillar juga  menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik  daripada algorima optimasi centr o id awal lainnya (Barakbah dan Kiyoki 2009). Pembahasan terkaik paper ini akan dijabarkan sebagai berikut: Section 2 membahas tentang penelitian terkait. Section 3 membahas mengenai methodology yang meliputi deskripsi data. Kerangka  penelitian, data preprosesing ,  analisis RFM , algoritma  K-means , algoritma  pllar dan  evaluasi  hasil cluster .  Pada Section 4 akan  dibahas mengenai hasil penelitian dan pembahasan. Kesimpulan akan dibahas pada Section 5.

## 2. PENELITIAN TERKAIT
Penelitian di bidang segmentasi pelanggan telah banyak dilakukan sebelumnya, ada berbagai metode yang  digunakan  dalam  segmentasi  pelanggan  seperti  misalnya  dengan  menggunakan  SOM  ( self  organizing map) (Rusmeier  1997), K-means (Qioru  cha  2012), K-medoids (Han  Zho  2014), Association  Rule  Mining (Gulluoglu  2015).  Selain  itu  juga  penelitian  terkait segmentasi pelanggan  mengkombinasikan  dua  metode atau lebih seperti Density Based DBSCAN dan K-means untuk segmentasi data perbankan (Zakrzawka 2005). Mengkombinasikan PCA ( Principal Component Analysis) dengan Back Propagation Neutral Network untuk menganalisis prilaku konsumen (Han Minghua 2008). Seluruh penelitan yang dilakukan mampu membentuk segmentasi pelanggan dengan berbagai jenis studi kasus. Untuk penelitian pada bidang segmentasi pelanggan dengan menggunakan Pillar K-means belum pernah dilakukan sebelumnya.

## 3. METODE PENELITIAN

## A. Deskripsi Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  transakional  PT.  Telkom  Indonesian pada tahun 2004. Data transaksional tersebut terdiri dari data Divisi Enterprise Service (DES) dan Divisi Busines  Service (DBS).  Data  yang  digunakan  terdiri  dari  beberapa  atribut  seperti  :  ID  nasabah  ,  nama wilayah, produk, sub produk, ID wilayah, nama wilayah dan revenue . Setiap record data berisi catatan periode  waktu  transksi  pelanggan.  Periode  waktu  yang  digunakan  adalah  satu  bulan,  dan  berlangsung selama periode bulan Januari – Juli tahun 2014.
B. Kerangka Penelitian
Penelitian dimulai dengan melakukan pengumpulan data dan informasi. Selanjutnya dilakukan tahapan preprosesing dilakukan analisis RFM. Pada waktu segmentasi dilakukan proses clustering hasil cluster. Terakhir  tipe  pelanggan  ditentukan  dari  hasil  segmentasi  analisis  RFM.  Kerangka  penelitian dapat digambarkan sesuai Gambar 1 . Program yang digunakan untuk analisis data adalah Phyton 2.7.10, dengan editornya menggunakan Sublime Text 3.

## C. Preprosessing Data
Sebelum  dapat  analisis,  perlu  dilakukan  preprosessing  terhadap  data  mentah  yang  diperoleh dan  dijabarkan  pada  deskripsi  data.  Preproessing  data  merupakan  langkah  yang  diperlukan  untuk membuat proses knowledge discovery menjadi lebih mudah dan tepat. Data yang digunakan adalah data pelanggan dan data historikal transaksi penjualan PT. Telkom untuk periode Januari   –  Juli 2014. Data mentah  yang  dperoleh  dari data  pelanggan  dan  data  hstorikal  penjulan  tersebut  akan  melalui  praproses data yang meliputi : data integration,data cleaning, data transformation dan data selection. Data integration merupakan  proses  untuk  mengintegrasikan  data  yang  berasal  dari database yang  berbeda. Data  cleaning dilakukan  untuk  menangani  data  yang  memiliki missing  value.  Data transformation bertujuan  untuk  merubah  data  menjadi  format  yang  lebih  sesuai. Data  selection merupakan  proses  proses  untuk  memilih  atribut  yang  akan  digunakan  dalam  analisis.  Proses data selection dilakukan  dengan  menggunakan  metode  RFM.  Setelah  dilakukan  preprosessing  data  maka variabel yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 1. Identifikasi Variabel hasil Preposessing

## D. Analisis RFM
Konsep  RFM  diperkenalkan  oleh  Bult  dan  Wansbeek  dan  (1995)  dan  telah  terbukti  sangat efektif  bila  diterapkan  pada  database  marketing  (Blattbeng  2008).  Analisis  RFM  tergantung  pada Recency (R), Frequency (F),dan Monetary (M). Ketiga komponen tersebut mempengaruhi kemungkinan transaksi terakhir yang dilakukan pelanggan. Recency, merupakan kriteria yang mengacu interval rntang waktu transaksi terakhir pelanggan dengan periode analisis. Frequency, mengacu pada jumlah transaksi dalam periode tertentu, misalnya hari, bulan atau tahun. Monetary, mengacu pada jumlah total transaksi dalam periode tertentu Analisis RFM digunakan untuk Scaling atribut 𝑅 − 𝐹 − 𝑀 . Langkah – langkah analisis RFM dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Urutkan data atribut R-F-M secara descending atau ascending.
2. Bagi ketiga atribut R-F-M kedalam 5 bagian, dan setiap bagian terdiri dar 20% nilai total. Kelima  bagian  akan  diberi  nilai  5,  4,  3,  2,  1,  setiap  angka  tersebut.  Mencerminkan kontribuksi  tertinggi  pelanggan.  Nilai  5  mengacu  pada  pelanggan  dengan  kontribuksi tertinggi, nilai 1 mengacu pada pelanggan dengan kontribusi terendah pada revenue.
3. Ulangi lankah 1dan 2 untuk setiap atribut R-F-M. Total 125 kombinasi (5 x 5 x 5) dengan atribut R-F-M berskala 5 (5, 4, 3, 2, dan 1).
Variabel  dasar
Recency, Frequency, Monetary
Variabel Tambahan Jenis Produk yang dipilih
Sub-produk yang dipilih Detail Pelanggan Pelanggan
Kota asal
E. Algoritma K-means
Alg o ritma K-means dapat dijabarkan dengan proses untuk menentukan pemetaan 𝑓: 𝐷 → ∁ dari beberapa  data  D  = {𝑑 1, 𝑑 2 , . . , 𝑑 𝑛 } dengan  beberapa cluster C  = {𝑐 1, 𝑐 2 , . . , 𝑐 𝑛 } berdasarkan  similarity antara 𝑑 𝑖 .  Misalkan 𝐴 = {𝑎 𝑖 |𝑖 =, . . , 𝑓} menjadi  atribut  vektor 𝑓 − 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖 dan 𝑋 =   {𝑥 𝑖 |𝑖 = 1, . . , 𝑘} dimana 𝑀 𝜀 𝑋 adalah 𝑀 𝑖 = {𝑚 𝑖𝑗 | 𝑗 = 1, … , 𝑛(𝑠 𝑖 )} sebagai  anggota 𝑠 𝑖 ,  dimana 𝑛{𝑠 𝑖 } adalah  jumlah anggota  untuk {𝑠 𝑖 } .  Setiap cluster memiliki  pusat cluster (centroid)  dari  tiap  tiap  element  segmentasi. Algoritma clustering dapat dijabarkan sebagai berikut (Barakbah dan Kiyoki 2009). 1. Memulai algoritma dengan menentukan starting point centroid awal ∁ secara acak.
2. Menghitung jarak 𝑑 antara 𝑋 kepusat cluster ∁ . Untuk menghitung jarak dapat menggunakan Euclidean distance .
𝛿(𝑥 − 𝑦) = ‖𝑥 − 𝑦‖2 = (∑(𝑥 − 𝑦 𝑑
𝑖=1 ) 2 ) 1 2 ⁄                                          (1)
3. Pisahkan 𝑥 𝑖 untuk 𝜏 = 1, . . 𝑛 𝑘𝑒 𝑆 yang memiliki nilai minimum 𝜕(𝑥 𝑖, ∁) . 4. Tentukan pusat cluster baru ∁ 𝑖 untuk 𝑖 = 1, … 𝑘 .
∁ 𝑖 = 1 𝑛 𝑖 ∑ 𝑚 𝑖𝑗 𝑛(𝑠𝑖) 𝑗=1 𝜖𝑆 𝑖 (2)
5. Kembali ke langkah 2, sampai semua centroid convergent .
Centroid dapat  dikatakan Convergent jika  posisinya  tidak  berubah  lagi  selama  proses  iterasi. Perubahan  posisi centroid juga  dapat  berhenti  pada  iterasi  ke 𝜏 dengan threshold 𝜀 (Kovesi 2011).jika posisi tersebut telah diperbaharui oleh jarak yang lebih kecil 𝜀 .
| ∁ 1 −   ∁ 𝑡−1 ∁ 1 | < 𝜀                                                     (3)
Optimasi penentuan centroid awal untuk algoritma K-means dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma Pillar .  Dalam  penelitian  ini  algoritma Pillar digunakan  sebagai  penentu  jumlah cluster optimal  serta  diguunakan  untuk  menentukan centroid awal  untuk  masing-masing cluster . Selanjutnya  jumlah cluster optimal  serta  hasil  perhitungan centroid awal  pada  algoritma Pillar digunakan pada algoritma K-means . Karena menggunakan centroid awal dari perhitungan algoritma Pillar maka penentuan centroid awal tidak lagi ditentukan secara acak.

## F. Algoritma pillar
Algoritma  pillar  terinspirasi  dari  proses  berpikir  untuk  menentukan  satu  set  lokasi  pillar  untuk membuat bangunan atau rumah yang stabil. Dengan cara mendistribusikan posisi pillar sejauh mungkin antar satu sam lain pilar dapat menahan tekanan atap atau menstabilkan bangunan atau rumah. Distribusi pillar dianggap sebagai centroid sedangkan tekanan gravitasi dari atap dianggap sebagai distribusi data dalam  sebuah  ruangan  vektor.  Dalam  algoritma Pillar penentuan  posisi centroid awal  berdasarkan akumulasi jarak terjauh centroid dalam distribusi data (Barakbah dan Kiyoki 2009).
Gambar 2 Kerangka Penelitian Analisis RFM dan Segmentasi
Segmentasi
Evaluasi Clustering Pillar K- means + RFM Output Clustering Pillar K- means + RFM DATA Data Preprosesing Input Analisis RFM
Algoritma Pillar dijabarkan  sebagai  berikut.  Misalnya 𝑋  = {𝑥 𝑖 |𝑖 = 1, … , 𝑛} merupakan  data  -  data, k adalah  jumlah cluster, ∁ =   {∁ 𝑖 |𝑖 = 1, … , 𝑘} merupakan  inisialisasi centroid , 𝑆𝑋 ∁ 𝑋 akan  diindentifikasi untuk X yang  siap  dipilih  pada  saat  melakukan  urutan  proses. 𝐷𝑀 =   {𝑥 𝑖 |𝑖 = 1, . . , 𝑛} adalah  akumulasi distance matrik , 𝐷 =   {𝑥 𝑖 |𝑖 = 1, . . , 𝑛} adalah distance matrik untuk iterasi selajutnya (Barakbah dan Kiyoki 2009). Tahapan algoritma Pillar adalah sebagai berikut:
1. Set ∁=  ∅, 𝑆𝑋 = ∅ 𝑑𝑎𝑛 𝐷𝑀 = []
2. Hitung 𝐷 ← 𝑑𝑖𝑠 (𝑋, 𝑚)
3. Tentukan jumlah ketetanggan 𝑁 𝑚𝑖𝑛 = ∝. 𝑛/𝑘 4. Tentukan nilai 𝑑 𝑚𝑎𝑥 ← 𝑎𝑟 𝑚𝑎𝑥 (𝐷) 5. Tentutkan batas ketetanggaan 𝑛𝑏 𝑑𝑖𝑠 = 𝛽. 𝑑 𝑚𝑎𝑥 6. Tetapkan 𝑖  =  1 sebagai counter untuk menentukan centroid awal 𝑘𝑒 − 𝑖
7. 𝐷𝑀  =  𝐷𝑀  +  𝐷
8. Pilih 𝑥 ← 𝑥 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 (𝐷𝑀) sebagai kandidat untuk inisialisasi centroid 𝑘𝑒 − 𝑖
9. 𝑆𝑋  =  𝑆𝑋 𝑈
10. Tetapkan 𝐷 sebagai jarak antara matrik 𝑋 dan 11. Tetapkan 𝑛𝑜 ← 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 data yang memenuhi 𝐷  ≤  𝑛𝑏 𝑑𝑖𝑠 12. Tentukan 𝐷𝑀 (𝑥)   =  0 13. Jika 𝑛𝑜 ← 𝑛 𝑚𝑖𝑛 , kembali ke langkah 8 14. Tentukan 𝐷(𝑆𝑋) = 0 15. 𝐶  =  𝐶  ∪ 𝑥
16. 𝑖  =  𝑖  +  1
17. Jika 𝑖  ≤  𝑘 , kembali ke langkah 7 18. selesai, 𝐶 adalah solusi cendroid awal yang optimal

## G. Pengujian Hasil Clustering
Untuk  mengetahui  kualitas  dari cluster yang  dihasilkan  dari  proses clustering dengan menggunakan pillarK-means ,  maka cluster yang  dihasilkan  perlu  diuji  terlebih  dahulu.  Pengujian kualitas cluster dapat dilakukan dengan menggunakan fungsi silhouette (Peter J 1987). Fungsi silhouette menunjukkan apakah sebuah objek sudah tepat diletakkan pada suatu cluster atau tidak. Silhouette value 𝑠 = (𝑖) dari  objek 𝑖 dapat  dijabarkan  pada  persamaan  (4).  Nilai  dari 𝑠 = (𝑖) berada  pada  rentang −1 𝑑𝑎𝑛 1 𝑠𝜖[−1,00,1,00] .
𝑠 (𝑖) = 𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖) max{𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖)} (4)
Selain  dengan  menggunakan  fungsi Silhouette ,  pengujian  juga  dapat  dilakukan  dengan menggunakan 𝑆𝑆𝐸 (𝑆𝑢𝑚 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒𝑑 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟) seperti yang dilakukan pada persamaan (5). Dimana 𝑘 adalah jumlah cluster dan 𝐶 𝑖 merupakan pusat cluster 𝑘𝑒 –  𝑖 .
𝑆𝑆𝐸 =   ∑ ∑ 𝑑𝑖𝑠𝑡 (𝑐 𝑖 , 𝑥) 2 𝑥∈𝑐𝑖 𝐾 𝑖=1 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil preprosesing dan analisis RFM
Dalam  penelitian  ini  digunakan  150  record  data  pelanggan.  Sebelum  dilakukan  analisis  RFM dilakukan  proses  preprosesing  yang  terdiri  dari data  integration,  data  cleaning,  data  information dan  data  selection. Untuk  mempermudah  analisis  diakukan  scaling  unuk  masing  masing  atribut RFM.  Hasil  praproses  data  pelanggan  disajikan  pada  Tabel  1.  Proses scaling dengan  skala  5 dilakukan  dengan  rentang  20%  dari  masing  masing  data,  seperti  pada  tabel  2.  Hasil  scaling  data degan menggunakan analisis RFM disajikan pada tabel 3.
Tabel 1. Data pelanggan ID Kota Produk Sub produk Recency Frequency Monetary Β60 Jakarta utara Pend content speedy Legacy,wireline,isdn,dome stic call,wline Juli-2014 19 12.400.000 Β61 Bogor Pend abonement speedy multi speed New wave,wip,usage wline,mouthly bee wline Juni-2014 12 6.130.000 Β62 Bandung Pend usage telkownet intan Legacy,data communication,usage wline,mouthly bee wline April-2014 6 2.579.00 Β63 Jakarta pusat Pend content speedy Legacy,data communication,usage,wlin e,mothly bee wline Juni-2014 21 13.700.000
Tabel 2. Scaling data RFM Scaling Reency (bulan) Frequency Monetary 5 7 >20 >12.000.000 4 6 16-20 9.000.001 - 12.000.000 3 4-5 11-15 6.000.001 - 9.000.000 2 2-3 6-10 3.000.001 – 6.000.000 1 0-1 0-5 0 – 3.000.000
Tabel 3. Hasil scaling data ID Recency Frequency Monetary RFM 060 5 4 5 545 061 4 3 4 434 062 3 2 1 321 063 5 5 5 555
Tabel 4. Jumlah cluster terbaik untuk setiap k , berdasarkan nilai silhouette.
K α β Nilai silhouette Jumlah cluster kosong 2 0.85 0.4 0.487646509 0 3 0.3 0.4 0.569886169 0 4 0.25 0.3 0.617346845 0 5 0.3 0.3 0.561355816 0 6 0.3 0.3 0.658983411 0 7 0.4 0.3 0.80495978 0 8 0.2 O.25 100000000 0 9 0.3 0.1 100000000 10 100000000
Tabel 5. Solusi cluster terbaik berdasarkan hasil analisis dan perhitungan SSE.
Tabel 6. Penentuan tipe pelanggan
Cluster Ukuran Avg.recency Avg.frequency Avg.monetary Pola RFM Tipe palanggan C1 33 4.727 4,758 4.636 R    F     M Most valuabe customer C2 41 3.487 3.927 4.512 R     F     M Most growable customer C3 23 3.826 1.696 4.130 R     F     M Migratos C4 53 3.712 4.000 2.308 R     F     M Below zero total 150 3.938 3.595 3.897

## B. Hasil segmentai dan pengujian hasil segmentasi
Dari hasil percobaan yang telah dilakukan ditemukan bahwa nilai α dan β memiliki peran yang signifikan dalam menentukan nilai silhouette. Percobaan dilakukan dengan jumlah cluster 2 ≤ K ≤ 10.  Diperoleh  178  hasil  kombinasi  nilai  α  dan  β  untuk  masing  masing K cluster  berbeda.  Karena banyaknya  jumlah  kombinasi  maka  hanya  akan  dianalisa  hasil cluster dengan  nilai  silhouette tertinggi dari masing masing cluster . Nilai silhouette dapat terlihat pada tabel 4.
Pada  tabel  4  terlihat  bawa  ada  3  nilai  silhouette  tertinggi  pada  jumlah  cluster  8,  9  dan  10. Namun  apabila  diamati,  pada  calster  9  dan  10  memiliki  jumlah  cluster  kosong. Cluster kosong artinya  ada  cluster  tanpa  ada  anggota  cluster  didalamnya.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  ada  3 kondisi tambahan yatu digunakan untuk menentukan jumlah cluster optimal yaitu:
1. Jika tidak memiliki cluster kosong
2. Tidak  memiliki  nilai  average  silhouette  yang  negative.  Hal  ini  karena  niai  silhouette terbear belum tentu menunjukan solusi cluster terbaik.
3. Dengan menentukan niai SSE ( sum square error ) terkecil.
Hasil pengujian menunjukan bahwa cluser terbaik adalah K = 4 dengan  α = 0.5 dan β = 0.8 serta nilai silhouette S = 0.47103, dan memenuhi ketga kriteria pengujian yang ada. Hasil pengujian selengkapnya disajikan pada tanggal 5.

## C. Penentuan tipe pelanggan
Hail  segmentasi  pelanggan  dengan  menggunakan  pillar  K-means  menghaslkan  empat  cluster yang  ditentukan  berdasarkan  transaksi  terakhir  ( Recency ),  frekuensi  pembelian  ( Frequency )  dan total  nilai  pembelian  ( Monetary ).  Kombinasi  input  dari  nilai  RFM  dapat  ditentukan  berdasarkan tanda ↓ atau ↑ . Penentuan tanda tersebut berdasarkan rata rata nilai RFM, kemudian  dibandingkan dengan total rata rata niai RFM. apabila nilai rata rata RFM lebih besar dari total rata rata nilai RFM
Α β Negative avg. silhouette Cluster kosong SSE 0.45 0.75 0 0 3779.556 0.5 0.8 0 0 3464.366 0.55 0.75 15 0 3626.871 0.65 0.8 15 0 3626.871 0.7 0.75 16 0 3633.169
maka  diberi  tanda ↑ ,  sebaliknya  jika  lebih  kecil  akan  diberi  tanda ↓ .  tipe  pelanggan  yang  dapat dibentuk adalah sebagai berikut:
1) Most valuable customer (MVC), merupakan kelompok pelanggan dengan customer value tinggi, pola RFM nya adalah 𝑅 ↑ 𝐹 ↑ 𝑀 ↑
2) Most  growable  customer,  merupakan  kelompok  pelanggan  dengan  potensi  tinggi,  pola RFMnya adalah 𝑅 ↓ 𝐹 ↑ 𝑀 ↑
3) Migrator,  merupakan  kelompok  pelanggan  yang  berbeda  di  antara  below  zeros  dan  most growable customer, pola RFM nya adalah 𝑅 ↓ 𝐹 ↓ 𝑀 ↑
4) Below  zeros,  merupakan  kelompok  pelanggan  dengan  value  yang  rendah,  pola  RFMnya adalah 𝑅 ↓ 𝐹 ↑ 𝑀 ↑ .
Hasil penentuan tipe pelangan berdasarkan analisis RFM disajikan pada Tabel 6.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil segmentasi pelanggan  dengan  menggunakan  algoritma  pillar K - Means menghasilkan jumlah cluster  optimumK= 4  Dengan  α  =  0.5  dan  β  =  0.8  serta  nilai  silhouette S =  0.47103.  untuk menentukan kualitas hasil s egmentasi tidak dapat hanya menggunakan satu parameter, melainkan depat menggunakan  3  parameter  yaitu  nilai silhouette , negative  average  silhouette  dan  sum  square  error (SEE) . Dari hasil segmentai pelanggan diperoleh tipe pelnggan dengan rincian most valuable customers sebanyak  33  pelanggan, most  growable  customers sebanyak  41  pelanggan, migrators sebanyak  23 pelanggan dan below ze ro sebanyak 53 pelanggan.

## DAFTAR RUJUKAN
Neethu Baby and Priyanka L.T customer classification and prediction based on data  mining technique . International  journal  of  emerging  technology  and  advanced  engineering ,  2(12):314-318, December 2012.
R  Ling  and  Yen  D. Customer  relationship  management:  An  analysis  framework  and  implementation strategies. Journal of computer information Systems , 41:82-97, 2001. E.W.T. Ngai, Li Xiu, and D.C.K. Chau. Application of data mining techniques in customer relationship management : A  Literature  review  and  classification.  Science  direct  expert  Systems  with applications, 36:2592-2602, 2009 Derya, Birant. Data Mining Using RFM Analysis, knowledge oriented applications in data mining, chapter 6 pages 91-108.  In Tech DOI: 10.5772/13683. Available http.//www.intechopen.com/books/knowledge-oriented-applications-in-data-mining/data-mining- using-rfm-anaysis, 2011.
Kohei Arai and A. R. Barakbah. Hierarchical k-means; an algorithm for cendtroids initialization for k- means. Reports of the faculty of science and engineering, saga university , 36(1); 25-31, 2007.
Shehroz  S.  Khan  and  Amir  Ahmad. Cluster  center  initialization  algorithm  for  k-means  clustering . Science Direct, 15;1293-1302, 2004.
P.S Bradley and U.M Fayyad. Refining initial points for k-means clustering. Proc. 15 th internat. Conf. on Machine Learning (ICMLS98), 1998
A.R  Barakbah and Amir Ahmad. Cluster center initialization algorithm of initial centroids optimization for k-means. In proc. Soft Computing, intelligent system, and information technology (SIIT) 2005, number 2-63-66. Petra Christian University , 2005
A.R Barakbah, A. Fariza, and Y. Setiowati. Optimization of initial centroids for k-means using simulated annealing.  In  Proc.  Industrial  Electronics  seminar (IES)  2005,  pages  286-289. Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya -ITS, 2005.
A.R  Barakbah. A  new  algorithm  for  optimization  of  k-means  clustering  with  determining  maximum distance between centroids . In proc. Industrial electronics seminar (IES) 2006, number 240-244. Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS, 2006
A.R Barakbah and Y. Kiyoki. A pillar algorithm for k-means optimization by distance maximization for initial centroid designation . In Symposium on, pages 61-68, March 2009.
H.  Rushmeir,  R.  Lawrence,  and  G.  Almasi.  Case  study:  visualizing  customer  segmentation  based  on cluster  analysis.  In  computer  Science  and  Information  Processing  (ICMSE),  2012  International Conference on, pages 1189-1182, 2012
Cai Qiuru, Lou Ye, Xi Haixu, Liu Yijun, And Zhu Guangping. Telecom costumer segmentation based on cluster  analysis.  In Computer  Science  and  Information  Processing  (CSIP),  2012  International Conference on, pages 103-109, 2019
Zhao Han, Zhang Xiao –Hang, Wang Qi ,Zhang Ze-cong, and Wang Cen-Yue. Customer segmentation on mobile  online  behaviour.  In management  science  &  engineering  (ICMSE),  2014  international conference on, pages 103-109,2014.
S.S  Sulluoglu.  Segmenting  customers  with  data  mining  techniques.in digital  information,  networking,  and wireless communications (DINWC),2015 Thid Internatinal Conferences on , pages 154-159,2015 D.Zakrzewska  and  J.  Murlewski.  Clustering  algorithms  for  bank  customer  segmentation. In  intelligent systems  design  and  applications,  2005.ISDA  ’05.  Proceedings.  5 th INTERNATIONAL CONFERENCE ON PAGES 197-202,2005
Minghua  Han.  Customer  segmentation  model  based  on  retail  consumer  behaviour  analysis.  In  intelligent information technology application workshops, 2008. IITAW ’08. International symposium on, pages 914-917, 2008.
R.C  Blattberg,  Kim  B-D.,  and  S.A.  Neslin.  Database  Marketing:  analyzing  and  managing  customers. Springer, 2008.
B.Kovesi,  J,M.Boucher,and  S.Saoudi.  Stochastic  k-means  algorithm  for  vector  quantization.  Pattern recognition lett, 22:603-610,2011.
Peter  J.  Rousseeuw.  Silhouettes:  graphical  aid  to  the  interpretation  and  validation  of  cluster  analysis . Journal of computational and applied mathematics , 20:53-65, 1987.t