Abstrak—Selama  sepuluh  tahun  berdiri,  Ova  Gaming  E-sports Arena  belum  menerapkan  strategi  retensi  pelanggan. Persaingan  bisnis  di  daerah  ini  dapat  dibilang  cukup  ketat, karena dalam radius 500 m terdapat dua kompetitor bisnis di bidang  yang  sama.  Dengan  semakin banyaknya  e-sports arena di  Kediri,  Ova  tentu  harus  melakukan  perancangan  strategi retensi  pelanggan  di  samping  meningkatkan  kualitas  layanan. Penelitian ini melaku-kan segmentasi pelanggan Ova Gaming E- Sport  Arena  mengguna-kan  model  RFM  dan  algoritma  K- Means.  Algoritma  K-Means  dipilih  karena  memiliki  hasil clustering  yang  lebih  baik  diban-dingkan  metode  lainnya. Jumlah  segmen  optimum  didapatkan  dengan  menggunakan metode Elbow dan Silhouette Coefficient. Dilakukan perhitungan Customer Live Value (CLV) dengan meng-gunakan bobot  RFM  perhitungan  AHP  untuk  mengetahui  urutan prioritas  strategi  retensi  berdasarkan  rata-rata  CLV  segmen terbesar. Setiap segmen pelanggan yang terbentuk selanjutnya dilakukan analisis karakteristik RFM, demografi, dan perilaku sebagai  landasan  penyusunan  strategi  retensi  pelanggan. Melalui  segmentasi  pelanggan,  diharapkan  dapat  menjadi upaya dalam meningkatkan pertumbuhan jangka panjang dan profitabilitas  perusahaan  dengan  mengetahui  menerapkan strategi retensi pelanggan yang tepat. Hasil penentuan jumlah segmen  optimal  menggunakan  metode  Elbow  dan  Silhouette Coefficient  sebesar  empat.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  dalam penelitian  ini  digu-nakan  segmen  pelanggan  sebesar  empat. Berdasarkan  analisis  karakteristik,  masing-masing  segmen diurutkan  sesuai  hasil  perhitungan  CLV  menggunakan pembobotan  AHP  diberi  label  superstar,  everyday,  occasional, dan  dormant.  Hasil  analisis  demo-grafi  menggunakan  atribut usia  dan  pekerjaan  menghasilkan  pelanggan  usia  muda  dan berstatus pelajar sebagai target pasar utama perusahaan. Hasil analisis  perilaku  menunjukkan  bahwa  hari  jumat  dan  sabtu sebagai  waktu  ramai.  Berdasarkan  ketiga  hasil  analisis  yang telah  dilakukan,  strategi  retensi  pelanggan  menghasilkan antara  lain  penawaran  program  loyalitas,  pemberian  reward, publisitas  pemberlakuan  protokol  kesehatan,  dan  pemberian informasi layanan dan produk baru.
Kata Kunci—Algoritma K-Means, Analytical Hierachy Process, Clustering, Model RFM, Seg-mentasi Pelanggan

## I. PENDAHULUAN
NDUSTRI e-sports terus  berkembang  setiap  tahun. Berdasarkan  data  perusahaan  penyedia  data  analitik industri game dan e-sports , Newszoo, Indonesia menempati peringkat ke-17 untuk pendapatan dari industri e-sports yang mencapai  1,084  juta  dolar  AS  pada  Januari  2019.  Ketua Umum Indonesian Esports Association (IESPA), Eddy Lim, menyampaikan bahwa hingga saat ini perkembangan industri e-sports telah memberikan banyak manfaat. Industri ini telah banyak membuka lapangan pekerjaan baru di sektor industri kreatif yang berimbas keuntungan terhadap sektor ekonomi
Indonesia.  Hal  ini  mengakibatkan  banyaknya  pertumbuhan bisnis  di  bidang e-sports salah  satunya e-sports arena  di Indonesia. E-sports arena  adalah  bangunan  yang  dirancang untuk mewadahi berbagai kegiatan e-sports seperti bermain ataupun menonton kompetisi e-sports yang diselenggarakan [1]. Keberadaan e-sports arena yang terus bertambah memun- culkan adanya persaingan bisnis antar pemilik.
Customer Relationship Management (CRM) adalah salah satu cara bagi perusahaan untuk memfokuskan pengembangan budaya bisnis yang berpusat pada pelanggan. CRM didedikasikan untuk memenangkan dan mempertahankan  pelanggan  dengan  menciptakan  dan memberikan  nilai  yang  lebih  baik  daripada  pesaing  [2]. Dengan  menerapkan  konsep  CRM,  perusahaan  dapat melakukan  identifikasi  konsumen  de-ngan  melakukan segmentasi  konsumen.  Tujuan  dari  proses    segmentasi konsumen adalah untuk mengetahui perilaku kon-sumen dan menerapkan  strategi  retensi  pelanggan  yang  tepat  sehingga mendatangkan keuntungan bagi pihak perusahaan [3].
Ova Gaming E-sports Arena  merupakan e-sports arena yang  berdiri  tahun  2010  dan  terletak  di  Kecamatan  Pare, Kabupaten  Kediri.  Pada  awal  berdiri,  Ova  masih  berupa warung  internet  atau  biasa  disebut  dengan  istilah  warnet dengan  nama  “OVA.NET”.  Setelah  melihat  perkembangan dan peluang yang ada, pada tahun 2018, pemilik, Ricko Saiful Alam, melakukan perubahan konsep bisnis menjadi sebuah e- sports arena  dan  peningkatan  infrastruktur  menjadi  lebih memadai  untuk  kegiatan gaming e-sports .  Selama  sepuluh tahun berdiri, Ova belum menerapkan strategi retensi ataupun program  apresiasi  pelanggan  yang  menjadi  member  dalam usaha  memper-tahankan  kesetiaan  pelanggan.  Persaingan bisnis di daerah ini dapat dibilang cukup ketat, karena dalam radius 500 m terdapat dua kompetitor bisnis di bidang yang sama. Dengan semakin banyaknya e-sports arena di Kediri, Ova Gaming E-sports Arena  harus melakukan perancangan strategi retensi pelanggan di samping meningkatkan kualitas layanan.  Jika  hal  ini  dibiarkan,  maka  dapat  beresiko  pada kehilangan pelanggan dan profitabilitas usaha.
Perlakuan  yang  sama  terhadap  semua  pelanggan  akan menyebabkan  pelanggan  yang  tidak  begitu  berharga  bagi perusahaan akhirnya menjadi penghancur nilai daripada pen- cipta nilai bagi perusahaan [4]. Salah satu metodologi yang dapat  dilaksanakan  dalam  mengelola  hubungan  pelanggan adalah  dengan  melakukan  penggalian  data  transaksi pelanggan  sehingga  dapat  mengelompokkan  pelanggan  ke dalam  beberapa  segmen  yang  berbeda  dan  menyesuaikan pelayanan  berdasarkan  potensi  yang  dimiliki  tiap  segmen pelanggan  [4].  Data  mining  memberikan  pemahaman  yang
I

## Segmentasi Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means dan Analisis RFM di Ova Gaming E-Sports Arena Kediri
Kartika Zahretta Wijaya, Arif Djunaidy, dan Faizal Mahananto Departemen Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : adjunaidy@its.ac.id.
lebih mendalam tentang pelanggan yang sangat penting untuk membangun  strategi  CRM  yang  efektif  [5].  Analisa data mining dilakukan dengan menggunakan clustering . Penelitian  sebelumnya  me-ngenai  segmentasi  pelanggan telah dilakukan pada studi kasus penjualan pada PT. Cimory di  Indonesia,  model Recency,  Frequency,  Monetary (RFM) sesuai  untuk  menganalisis  data  pelanggan  dan  memahami kebiasaan  belanja  pelanggan  dan  melakukan  segmentasi menggunakan  dan  K-Means.  Algoritma  K-Means  dipilih karena  memiliki  hasil clustering yang  lebih  baik dibandingkan metode lainnya [6-7].
Penelitian ini akan melakukan segmentasi pelanggan Ova Gaming E-Sport  Arena menggunakan  model  RFM  dan metode  K-Means.  Dari  setiap  segmen  pelanggan  yang terbentuk  akan  dilakukan  analisis  karakteristik  pelanggan untuk  dilakukan  penyusunan  strategi  retensi  pelanggan. Melalui segmentasi pelanggan ini, diharapkan dapat menjadi upaya  dalam  mening-katkan  loyalitas  pelanggan  dan profitabilitas  perusahaan  de-ngan  mengetahui  karakteristik pelanggan.

## II. TEORI PENUNJANG
A. Customer Relationship Management
Secara  sederhana, Customer  Relationship  Management (CRM)  merupakan  strategi  bisnis  yang  memaksimalkan keuntungan,  pendapatan,  dan  kepuasan  pelanggan  dengan mengorganisir segmen pelanggan, mempertahankan tindakan yang  memberikan  pelanggan  kepuasan  dan  mengimple- mentasikan proses berpusat kepada pelanggan [8]. Sebagian
besar strategi dikembangkan dari tiga aspek, yaitu customer profitability , customer  acquisition ,  dan customer  retention , berdasarkan pengurangan biaya mempertahankan pelanggan daripada memperoleh pelanggan baru [9]. Dalam penelitian ini, strategi CRM difokuskan pada customer retention untuk meningkatkan loyalitas pelanggan.

## B. Model RFM
Menurut Tsiptsis dan Chorianopoulos, analisis RFM terdiri Recency, Frequency, Monetary . Recency merupakan variabel untuk mengukur nilai pelanggan berdasarkan rentang waktu (tanggal,  bulan,  tahun)  transaksi  terakhir  pelanggan  sampai saat ini. Frequency merupakan variabel untuk mengukur nilai pelanggan  berdasarkan  jumlah  transaksi  yang  dilakukan pelanggan dalam satu periode. Monetary merupakan variabel untuk mengukur nilai pelanggan berdasarkan jumlah besaran uang  yang  dikeluarkan  pelanggan  dalam  satu  periode  [10]. Diperlukan normalisasi pada dimensi RFM, normalisasi yang digunakan salah satunya adalah normalisasi min-max dengan persamaan (1) berikut.
𝑣 ′ = 𝑣− 𝑚𝑖𝑛 𝑎 𝑚𝑎𝑥 𝑎 − 𝑚𝑖𝑛 𝑎 ( 𝑛𝑒𝑤𝑚𝑎𝑥 − 𝑛𝑒𝑤𝑚𝑖𝑛 ) + 𝑛𝑒𝑤𝑚𝑖𝑛 (1)
𝑣 ′ merupakan  nilai  yang  telah  dinormalisasi. 𝑚𝑖𝑛 𝑎 dan 𝑚𝑎𝑥 𝑎 masing-masing  merupakan  nilai  terkecil  dan  nilai terbesar dari RFM aktual. Sedangkan, 𝑛𝑒𝑤𝑚𝑎𝑥 dan 𝑛𝑒𝑤𝑚𝑖𝑛 berturut-turut  merupakan  nilai  terbesar  terbaru  yang ditentukan dan nilai terkecil terbaru yang ditentukan.
C. Skewness
Skewness atau kemiringan sebuah distribusi mengacu pada keberangkatan distribusi dari simetri. Untuk menghitung nilai skewness , digunakan persamaan (2) berikut [10].
𝑠𝑘𝑒𝑤𝑛𝑒𝑠𝑠:  = 𝑚3 𝑚2 3 2 (2)
𝑚 3 = ∑(𝑥−𝑥̅) 3
𝑛
(3)
Gambar 2.  Metodologi penelitian.
Gambar 1. Flowchart algoritma K-Means.
𝑚 2 = ∑(𝑥−𝑥̅) 2 𝑛 (4)
Notasi dalam persamaan (2)  x ̅  adalah mean dan n adalah ukuran  sampel. 𝑚 3 disebut  momen  ketiga  dari  kumpulan data, sedangkan 𝑚 2 adalah varians atau kuadrat dari standar deviasi.
D. Metode Elbow
Metode Elbow adalah  suatu  metode  untuk  menghasilkan informasi dalam menentukan jumlah segmen terbaik dengan cara  melihat  prosentase  hasil  perbandingan  antara  jumlah segmen  yang  akan  membentuk  sudut  siku  pada  suatu  titik [11].

## E. Silhouette Coeffisient
Silhouette  Coefficient digunakan  untuk  melihat  kualitas dan kekuatan segmen, seberapa baik suatu objek ditempatkan dalam  suatu  segmen  [12]. Silhoutte  Coefficient didasarkan pada  pertimbangan  geometri  tentang cohesion dan separation .  Hasil  perhitungan  nilai Silhoutte  Coeffisien berada  pada range -1  hingga  1.  Nilai  positif  menunjukkan hasil  yang  baik,  dengan  nilai  yang  lebih  tinggi  lebih  baik daripada nilai yang lebih rendah [13].
F. Metode Clustering K-Means
Clustering merupakan pengelompokan objek berdasarkan informasi  yang  diperoleh  dari  suatu  data  yang  menjelaskan hubungan  antar  objek  satu  dengan  objek  lainnya  [14].  K- Means  adalah  metode clustering berbasis  jarak  yang membagi data ke dalam sejumlah  segmen dan algoritma ini haya bekerja pada  atribut numeric .  Cara  kerja  algoritma K- Means ditunjukkan dalam Gambar 1.

## G. Customer Live Value
Customer Live Value (CLV) digunakan dalam menghitung nilai profitabilitas pelanggan. Salah satu cara memperkirakan CLV adalah dengan menggunakan metodologi RFM terbobot berdasarkan  penilaian  dari  ahli  pemasaran  pada  organisasi terkait  yang  didapatkan  dengan  proses  analisis  hierarki (AHP) [15]. Perhitungan CLV menggunakan persamaan (5).
𝐶 𝑗 = W R 𝐶 𝑅 𝑗 + W F 𝐶 𝐹 𝑗 + W M 𝐶 𝑀 𝑗 (5)
Notasi 𝐶 𝑗 dalam persamaan menunjukkan Peringkat  CLV pelanggan j. Notasi 𝐶 𝑅 𝑗 , 𝐶 𝐹 𝑗 , 𝐶 𝑀 𝑗 menunjukkan Normalisasi R, F  dan  M  dari  segmen  j.  Sedangkan  notasi  WR,  WF,  WM Bobot yang dihasilkan R, F, dan M dari hasil AHP.

## III. METODOLOGI
Penelitian  dilakukan  dengan  tahapan  pelaksanaan  seperti dijelaskan pada Gambar 2.

## A. Penentuan Tujuan
Pada  proses  ini  terdapat  tiga  tahap  yang  dilakukan  yaitu pertama tahap identifikasi masalah.  Untuk lebih memahami permasalahan yang terjadi pada studi kasus Ova Gaming E- Sport  Arena,  dilakukan  identifikasi  melalui  wawancara kepada pemilik. Kedua penetapan tujuan, setelah memahami permasalahan,  dapat  ditentukan  solusi  yang  akan  dilakukan sebagai  tujuan  penelitian  dan  menentukan  batasan  dari permasalahan yang akan diselesaikan melalui penelitian yang dikerjakan dan yang terakhir yaitu studi literatur. Selanjutnya, dilakukan  studi  literatur  untuk  mencari  strategi  pemecahan masalah  dengan  menggunakan  metode clustering tertentu, konsep segmentasi pelanggan, metode K-Means, dan model RFM.
Tabel 1. Hasil nilai silhouette coefficient tiap nilai K
K Nilai Silhouette Coeffisient 2 0,523 3 0,511 4 0,527 5 0,5 6 0,476 7 0,457 8 0,426 9 0,407
Gambar 3. Grafik k optimal hasil metode elbow.
Gambar 4. Persebaran segmen pelanggan.
Tabel 2. Karakteristik segmen dan rata-rata CLV Segmen R F M Tipe CLV S1 17,314 44,138 991833,333 R  F  M  0,669 S2 164,639 1,197 20758,065 R  F  M  0,079 S3 306,421 4,723 90210,623 R  F  M  0,260 S4 21,541 4,711 91816,976 R  F  M  0,337 Rata- rata 159,46 9,699 206923,077

## B. Pengumpulan dan Praproses Data
T  ahap  ini  terdiri  dari  empat  proses  yaitu  pengumpulan data, praproses data, transformasi data, dan normalisasi data.

## 1) Pengumpulan data
Data  yang  dikumpulkan merupakan data  transaksi  harian member pada 1 Januari 2020 hingga 1 Januari 2021. Variabel yang  digunakan  adalah  waktu  terakhir  pembelian billing , frekuensi  pembelian billing ,  besarnya  biaya  pembelian billing , data pribadi member (ID member, tanggal lahir, dan pekerjaan), dan waktu transaksi.
2) Pra-proses data
Pada pre-processing dilakukan proses cleaning data yang mencakup  aktivitas  menghapus  duplikasi  data,  memeriksa data yang inkonsisten dan memperbaiki kesalahan pada data.

## 3) Transformasi data
Model RFM sebagai model yang digunakan membutuhkan pengolahan  lebih  lanjut  dari  data  transaksi  pelanggan. Variabel  RFM  yang  ditransformasi  yaitu  waktu  terakhir pembelian,  frekuensi  pembelian,  besarnya  biaya  pembelian menjadi  variabel  RFM.  Nilai  R  dan  F  berturut-turut menunjukkan  satuan  hari  dan  jumlah  kunjungan  yang dihitung  dari  tanggal  2  Januari  2021.  Sedangkan,  nilai  M menunjukkan  jumlah  transaksi  dalam  satuan  rupiah.  Tahap transformasi  RFM  berikutnya  adalah  melihat  bagaimana distribusi  nilai  RFM.  Salah  satu  metode  untuk  menguji normalitas  adalah  dengan  menghitung  nilai skewness.
Distribusi  normal  memiliki skewness 0.  Jika  diketahui distribusi RFM tidak normal, penggunaan natural logarithm yaitu log base 10 atau log base 2 umumnya tidak bermasalah dan tidak memengaruhi nilai hasil.

## 4) Normalisasi data
Setelah  didapatkan  nilai  RFM  setiap  pelanggan, dilanjutkan  dengan  normalisasi  min-max  agar  rentang  nilai yang  dihasilkan  sama  sebelum  dilakukan  proses  mengolah data agar menghasilkan sebuah informasi yang dapat berguna pada tahap selanjutnya.

## C. Pengolahan data
Tahap  ini  terdiri  dari  empat  proses  yaitu  penentuan  k optimal, clustering K-Means, perhitungan CLV, dan analisis hasil segmentasi.
1) Penentuan  jumlah  segmen  optimal  menggunakan  meto- de Elbow dan Silhouette Coeffisient
Tahap  ini  dilakukan  penentuan  jumlah  segmen  optimal menggunakan  dua  metode.  Kedua  metode  tersebut  dapat membantu  memvalidasi  jumlah  segmen  yang  optimum. Dalam  menentukan  jumlah  segmen  optimal,  digunakan rentang  jumlah  segmen  k  =  2  hingga  k  =  10  yang menghasilkan  nilai  SSE  dan silhouette untuk  k  sebesar  2 hingga 9.

## 2) Clustering K-Means
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  pengelompokan pelanggan ke dalam k kelompok menggunakan algoritma K- Means.

## 3) Perhitungan CLV menggunakan AHP
Setelah  kelompok  pelanggan  terbentuk,  selanjutnya dilakukan  perhitungan  CLV  yang  dapat  dilakukan  dengan
Gambar 7. Rata-rata transaksi harian setiap segmen.
Gambar 8. Rata-rata transaksi tiap jam pada hari ramai.
Gambar 5. Presentase persebaran kelompok usia setiap segmen.
Gambar 6. Distribusi pekerjaan setiap segmen.
mengalikan  pembobotan  pada  RFM  dengan  AHP  dan  rata- rata nilai RFM lalu dijumlahkan. Pembobotan RFM dengan AHP.

## 4) Analisis hasil segmentasi
Pada langkah ini, dilakukan analisis hasil segmentasi yang terbentuk  dengan  melakukan  pemeringkatan  kelompok berdasarkan  nilai  CLV  terbesar.  Selanjutnya,  dilakukan analisis  RFM  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  segmen sekaligus  memberikan  label  kelas.  Selain  itu,  pada  setiap segmen  yang  terbentuk  akan  dianalisis  bagaimana karakteristik demografi dan perilaku.

## D. Penyusunan strategi retensi pelanggan
Setelah  didapatkan  hasil  urutan,  label,  dan  karakteristik pada masing-masing kelompok pelanggan, langkah selanjutnya  adalah  penyusunan  strategi  retensi  pelanggan akan  dibuat  dengan  berdiskusi  bersama  pihak  Ova  dengan tujuan  agar  strategi  yang  diusulkan  sesuai  dengan  kondisi pelanggan dari Ova yang sesungguhnya.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Penyiapan Data
Hasil data pembelian memiliki 14007 baris data transaksi dalam periode harian selama 1 Januari 2020 hingga 1 Januari 2021. Setelah dilakukan pra-proses data, tersisa 13995 baris data.  Selanjutnya,  pemodelan  RFM  dilakukan  dengan melakukan grouping pada dataset pada atribut ‘NoMember’. Berdasarkan  pembentukan  model  RFM,  didapatkan  hanya 1443 member yang  melakukan  transaksi  pada  periode  1 Januari  2020  hingga  1  Januari  2021.  Selanjutnya,  karena besarnya skewness pada  variabel frequency dan monetary , dilakukan  transformasi  Log  10  hingga  nilai skewness mendekati  ideal  atau  bernilai  0.  Berikutnya,  dilakukan normalisasi  RFM  untuk  menyeim-bangkan range data dengan  menggunakan  persamaan  1.  Terakhir,  untuk
menyamakan makna nilai RFM semakin besar semakin baik, dilakukan proses membalik recency dengan cara 1 dikurangi dengan nilai recency setiap pelanggan.
B. Penentuan jumlah segmen optimal menggunakan metode Elbow dan Silhouette Coeffisient
Dari  metode  Elbow,  keluarannya  adalah  grafik  yang menunjukkan  nilai  SSE  pada  setiap  nilai  k.  Nilai  k  yang dipilih  adalah  penurunan  nilai  SSE  yang  drastis  pada  suatu titik, diikuti dengan nilai yang stabil pada nilai k selanjutnya. Hasil  penentuan  nilai  k  menggunakan  metode  Elbow  dapat dilihat pada Gambar 3. Hasil dari metode silhouette coeffisien adalah nilai k yang memiliki nilai sc terbesar.
Hasil  perhitungan  k  optimal  metode silhouette  coeffisien ditampilkan  pada  Tabel  1.  Metode Elbow dan silhouette coefficient menghasilkan jumlah segmen optimal yang sama, yaitu 4 segmen. Sehingga, jumlah segmen sebesar 4 dipilih untuk digunakan dalam proses clustering pada penelitian ini.
C. Analisis Hasil Clustering
Proses clustering menggunakan  algoritma  K-Means dilakukan  menggunakan  tools python .  Sejumlah  1443 pelanggan  yang  melakukan  transaksi  pada  periode pengambilan data terbagi ke dalam empat segmen pelanggan. Untuk  memperjelas  persebaran  data  pelanggan,  dibuat visualisasi  grafik scatter  plot yang  mendeskrisikan persebaran  pelanggan  pada  ruang  tiga  dimensi  berdasarkan variabel RFM pada Gambar 4.
Selanjutnya, keempat segmen pelanggan ini diidentifikasi karakteristik kelompoknya berdasarkan kecenderungan nilai rata-rata  variabel  RFM  seluruh  pelanggan.  Tanda  ↑ menandakan  kecenderungan  nilai  variabel  di  atas  rata-rata, sedangkan tanda ↓ menandakan kecenderungan nilai variabel di  bawah  rata-rata,  tetapi  terbalik  untuk recency. Karakteristik  segmen  berdasarkan  kecenderungan  RFM dengan variabel recency yang telah disesuaikan ditunjukkan dalam Tabel 2.
Gambar 9. Rata-rata transaksi tiap jam pada hari biasa.
Tabel 3. Strategi retensi pelanggan umum Strategi Detail Strategi Reliability Strategy (common service) Menyediakan koneksi internet yang cepat, khususnya ketika waktu ramai yaitu pada hari jumat dan sabtu mulai pukul 09.00 WIB hingga 13.00 WIB dan malam hari pukul 19.00 WIB. Recognition Strategy Untuk setiap member berstatus pelajar, setiap pembelian billing paket ke 12 dalam 1 minggu akan mendapat gratis billing 2 jam dan pembelian billing paket ke 50 dalam 1 bulan akan mendapat gratis billing dengan 5 jam.
Dari  CLV,  diketahui  bahwa  berdasarkan  bobot  yang diperoleh  dari  metode  AHP,  variabel monetary memiliki bobot terbesar yaitu 0.66, disusul dengan variabel frequency sebesar  0.26,  dan  terakhir  variabel recency sebesar  0.08. Hasil  perhitungan  CLV  setiap  pelanggan  kemudian  dirata- rata  pada  setiap  segmen  untuk  mendapatkan  nilai  CLV segmen  yang  menentukan  peringkat  prioritas.  Karakteristik dan  nilai  CLV  masing-masing  segmen  dapat  dilihat  pada Tabel 2. Berdasarkan rata-rata CLV tersebut, maka keempat segmen pelanggan diurutkan berdasarkan hasil rata-rata CLV segmen terbesar  yaitu  segmen  S1,  S4,  S3,  dan  S2  dengan diberi label superstar, everyday, occational, dan dormant.
D. Analisis Demografi
Analisis  demografi  berdasarkan  variabel  usia  dan pekerjaan yang digambarkan pada Gambar 5 dan Gambar 6 tidak  menunjukkan  perbedaan  yang  signifikan  pada  setiap segmen. Kelompok usia 16-20 tahun menjadi kelompok usia yang  paling  mendominasi  di  setiap  segmen.  Sementara  itu, kelompok usia > 25 tahun hanya terdapat pada segmen S1 dan S3  dengan  presentase  kecil.  Sesuai  dengan  hasil  analisa kelompok  umur,  berdasarkan  hasil  analisa  demografi pekejaan, siswa merupakan pekerjaan paling mendominasi di setiap  segmen  yang  disusul  mahasiswa,  lalu  wiraswasta  di peringkat  ketiga.  Hal  ini  sejalan  dengan  sebuah  studi  yang dilakukan  oleh  Veysel  Cakmat  dan  Ercan  Aktan  dengan objek serupa, dimana gaming e-sport arena menjadi tempat yang paling signifikan untuk bermain game dan berkompetisi e-sport. Sehingga,  pelanggan  usia  muda  dan  memiliki pekerjaan  sebagai  siswa  dapat  dijadikan  target  pasar  utama pada perusahaan.

## E. Analisis Perilaku
Selanjutnya terdapat tiga analisis perilaku yang dilakukan, yaitu banyak transaksi tiap minggu, rata-rata transaksi harian, dan rata-rata transaksi per jam.

## 1) Banyak transaksi tiap minggu
Analisis  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengetahui intensitas  pembelian  pelanggan  masing-masing  segmen  di setiap  minggu  pada  periode  pengambilan  data.  Diketahui bahwa :
1. Pelanggan superstar memiliki  intensitas  pembelian tinggi  yang  relatif  dinamis  dibandingkan  pelanggan segmen lain.  Dari 53 minggu, pembelian oleh pelanggan segmen  ini  terus  dilakukan  setiap  minggunya  dengan rata-rata banyak pembelian lebih dari 100 kali.
2. Pelanggan everyday memiliki intensitas pembelian yang naik  di  akhir  periode  yaitu  pada  minggu  ke  45  hingga minggu ke 53. Sebelumnya, pembelian pada segmen ini cenderung sedikit.
3. Pelanggan occational memiliki  intensitas  pembelian yang  tinggi  di  awal  periode.  Segmen  ini  melakukan pembelian  hanya  sampai  minggu  ke  24.  Setelah  itu, pelanggan  segmen  ini  tidak  pernah  melakukan pembelian  kembali.  Walaupun  demikian,  banyak pembelian yang dilakukan pelanggan segmen ini pada 12 pekan awal cenderung tinggi. Pemilik Ova menduga hal ini  dipengaruhi  adanya  pandemi  COVID  19  yang membuat  pelanggan  pada  segmen  ini  tidak  pernah melakukan pembelian lagi setelah minggu ke 24.
4. Pelanggan dormant memiliki  pembelian  yang  relatif dinamis dengan intensitas yang rendah. Pelanggan pada segmen ini melakukan pembelian dimulai pada minggu ke 9 hingga minggu ke 51.
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  banyak  transaksi  tiap minggu, dapat menjadi masukkan bagi perusahaan mengenai bagaimana  intensitas  transaksi  yang  dilakukan  pelanggan masing-masing  segmen.  Strategi  retensi  pelanggan  akan dibuat  menyesuaikan  dengan  tingkat  intensitas  pembelian dari masing-masing segmen.

## 2) Rata-rata transaksi harian
Analisis  selanjutnya yang dibuat adalah analisis terhadap
Tabel 4. Strategi retensi pelanggan superstar Hasil Analisis Strategi Detail Strategi Pelanggan ini terbukti memiliki kemauan membayar yang lebih tinggi sehingga, strategi yang digunakan tidak lagi berfokus pada harga diskon untuk menghasilkan penjualan tam-bahan. Sebaliknya, strategi akan difokuskan pada penawaran nilai tambah.
Recognition Strategy − Menjadikan prioritas pertama dalam pelayanan keluhan
− Memberikan penawaran premium berupa upgrade level member menjadi premium dimana mendapatkan penawaran produk billing hingga penggunaan 100 jam berlaku hingga 60 hari dan akan dibuat space khusus dimana infrastruktur dan fasilitas yang disediakan lebih baik dan nyaman dibanding member lain.
− Meningkatkan hubungan dengan pemberian diskon atau voucher 20% ketika pelanggan berulang tahun Personalization Strategy Customer initiated communication Membuat layanan keluhan pelanggan agar pelanggan dapat menyampaikan keluhan dan saran kepada perusahaan Segmen ini merupakan pelanggan loyal di mana cenderung merespon pada layanan dan produk yang diberikan. Perusahaan harus bisa memastikan kepuasan pada layanan dan produk yang diterima pelanggan.
Reward strategy − Memberikan penghargaan atau manfaat serupa seperti limited merchandise atau hadiah lainnya kepada pelanggan dengan jumlah pembelian terbanyak di setiap bulan − Memberikan minuman gratis setiap pembelian paket diatas 10 jam
Tabel 5. Strategi retensi pelanggan everyday Hasil Analisis Strategi Detail Strategi Segmen ini berpotensi menjadi loyal apabila nilai transaksinya terus meningkat.
Cara untuk meningkatkan pelanggan menjadi loyal adalah dengan memfokuskan pada pem-belian berkelanjutan.
Recognition Strategy Memfokuskan pada pembelian berkelanjutan dengan menggunakan kupon diskon dan voucher kepada pelanggan dengan jumlah pembelian kelipatan 20 sehingga pelanggan dapat meningkatkan jumlah transaksi pembelian.
Personalization ( Reward strategy )
Memberikan minuman gratis setiap pembelian paket diatas 10 jam
rata-rata  banyak  transaksi  tiap  hari  pada  masing-masing segmen . Diketahui  pada  Gambar  7  bahwa  hari    jumat  dan sabtu  merupakan  hari  dimana  rata-rata  transaksi  pelanggan yang tinggi di setiap segmen. Sebagian besar pelanggan dari seluruh  segmen  melakukan  pembelian  pada  kedua  hari tersebut. Oleh karena itu, analisis ini akan menjadi masukkan bagi  perusahaan  untuk  memfokuskan  pelayanan  dan infrastruktur yang ada di hari-hari dimana banyak kunjungan terjadi  agar  pelanggan  tidak  kecewa  dan  tetap  merasa nyaman.

## 3) Rata-rata transaksi per jam
Analisis perilaku yang terakhir adalah mengetahui rata-rata transaksi  tiap  jam  pada  masing-masing  segmen.  Analisis dibagi menjadi dua, yaitu ketika hari ramai dan hari biasa.
Berdasarkan  hasil  analisis  rata-rata  transaksi  harian  yang telah dilakukan sebelumnya, hari jumat dan sabtu merupakan hari  ramai,  dimana  rata-rata  transaksi  pelanggan  setiap segmen  cenderung  tinggi  dibanding  hari  lain.  Hari  biasa terdiri  dari  seluruh  hari  kecuali  hari  jumat  dan  sabtu.  Hasil visualisasi  pada  Gambar  8  seluruh  pelanggan  diketahui memiliki intensitas pembelian rata-rata paling banyak terjadi pada  pada  malam  hari  pukul  19.00  WIB  dan  siang  hari dimulai  pukul  09.00 hingga  pukul  13.00  WIB.  Hal  ini  juga berlaku  pada  hari  biasa  yang  ditunjukkan  Gambar  9.  Oleh karena itu, hasil analisis ini juga akan menjadi masukkan bagi perusahaan untuk memfokuskan pelayanan dan infrastruktur yang  ada  di  waktu-waktu  banyak  kunjungan  terjadi  agar pelanggan tidak kecewa dan tetap merasa nyaman.

## F. Strategi Retensi Pelanggan
Penyusunan  strategi  pemasaran  dilakukan  dengan melaksanakan  pemaparan  hasil  dilanjutkan  dengan  diskusi bersama pihak yang bertanggung jawab dari OVA Gaming E- Sport  Arena ,  yaitu  pemilik  dan  manajer  pengelola.  Strategi retensi  pelanggan  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  strategi  umum dan strategi khusus tiap segmen pelanggan. Berdasarkan hasil analisis  demografi  dan  perilaku  pelanggan  yang  sudah dilakukan pada tahap sebelumnya, terdapat beberapa strategi yang dapat diterapkan kepada semua pelanggan atau disebut strategi  umum.  Hasil  analisis  demografi  menunjukkan  usia muda dan berstatus pelajar menjadi target utama pasar akan menjadi  landasan  dibuat recoginition  strategy, sedangkan hasil  kapan  waktu  ramai  berdasarkan  analisis  perilaku menjadi landasan dibuat reliability strategy. Strategi retensi yang  dibangun  perusahaan  untuk  pelanggan  umum ditunjukkan dalam Tabel 3.
Pelanggan superstar merupakan  pelanggan  dengan  nilai RFM terbaik dan memiliki CLV tertinggi. Pelanggan ini akan cenderung merespon pada layanan dan produk yang diberikan kepada  mereka.  Hal  ini  menjadi  landasan  dibuat customer- initiated  communication pada personalization  strategy. Strategi akan difokuskan pada penawaran nilai tambah.  Hal ini  menjadi  dasar  dibuat recognition  strategy dan reward strategy. Strategi  retensi  yang  dibangun  perusahaan  untuk pelanggan superstar ditunjukkan dalam Tabel 4.
Pelanggan everyday merupakan  pelanggan  dengan kunjungan terakhir terkini, nilai transaksi di bawah rata-rata, dan  nili  CLV  terbesar  kedua.  Bagi  perusahaan,  kelompok pelanggan  ini  dapat  berpotensi  menjadi  loyal  apabila  nilai transaksinya  terus  meningkat,  strategi  retensi  pelanggan untuk  meningkatkan  loyalitas  dapat  dilakukan  dengan
memfokuskan  pada  pembelian  berkelanjutan  pelanggan dengan menggunakan kupon diskon dan voucher [1]. Hal ini menjadi  landasan  dibuat recognition  strategy dan reward strategy. Strategi  retensi  yang  dibangun  perusahaan  untuk pelanggan everyday ditunjukkan dalam Tabel 5.
Pelanggan occational merupakan  pelanggan  dengan tingkat recency rendah dan memiliki nilai transaksi dibawah rata-rata. Melihat hasil analisis banyak transaksi tiap minggu pelanggan,  pembelian  yang  dilakukan  pelanggan  ini  cukup tinggi, tetapi hanya terjadi di awal periode pengambilan data lalu tidak melakukan pembelian lagi. Perusahaan mempertimbangkan  untuk  mencoba  menarik  kembali pelanggan.  Dengan memahami alasan  kepergian pelanggan, perusahaan  dapat  mencoba  memberikan  penawaran  yang menyesuaikan  [16].  Dari  hasil  diskusi  dengan  pihak perusahaan  dan  melihat  fenomena  yang  terjadi  berkaitan dengan  waktu  kepergian  pelanggan  segmen ini,  adanya pandemi COVID19 dikaitkan menjadi alasan pelanggan tidak melakukan  transaksi.  Hal  ini  selanjutnya  akan  menjadi landasan  dibuat recognition  strategy. Strategi  retensi  yang dibangun  perusahaan  untuk  pelanggan occational adalah melakukan  kampanye  adanya  pemberlakuan  protokol kesehatan  dan  bagaimana  kondisi  penerapannya  di  Ova Gaming melalui pemasangan spanduk di depan lokasi tempat usaha dan di social media . Pelanggan dormant merupakan  pelanggan  yang  kurang potensial  karena  memiliki  nilai  RFM  paling  rendah.  Salah satu strategi retensi yang dapat diupayakan untuk pelanggan kelompok ini adalah dengan mengkomunikasikan secara baik layanan  dan  produk  yang  dimiliki  perusahaan  kepada pelanggann [17]. Hal ini selanjutnya akan menjadi landasan dibuat recognition  strategy .  Strategi  retensi  yang  dibangun perusahaan  untuk  pelanggan dormant adalah  pemberian informasi  apabila  terdapat  layanan,  produk,  game,  dan kompetisi e-sports terbaru  untuk  menjaga  komunikasi  yang baik kepada pelanggan segmen ini meskipun memiliki inten- sitas dan jumlah transaksi kecil.

## V. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  melakukan  segmentasi pelanggan dengan menggunakan metode clustering Kmeans dan  model  RFM,  didapatkan  kesimpulan  sebagai  berikut. Hasil  penentuan  jumlah  segmen  pelanggan  yang  optimal menggunakan  metode  Elbow  dan Silhouette  Coefficient sebesar  empat.  Setelah  dilakukan  proses clustering, berdasarkan  urutan  prioritas  hasil  perhitungan  CLV menggunakan pembobotan AHP, segmen pelanggan prioritas 1  ( superstar )  memiliki  karakteristik  melakukan  transaksi terakhir  terkini  dengan  frekuensi  pembelian  serta  jumlah biaya pembelian di atas rata-rata. Segmen pelanggan prioritas 2  ( everyday ) memiliki  karakteristik  melakukan  transaksi terakhir dalam waktu dekat dengan frekuensi dan moneter di bawah rata-rata. Segmen pelanggan prioritas 3 ( occasional ) melakukan  transaksi  terakhir  pada  waktu  yang  sudah  lama dengan frekuensi dan moneter di bawah rata-rata. Terakhir, segmen  pelanggan  prioritas  4  ( dormant )  memiliki  nilai frekuensi  dan  moneter  paling  rendah.  Hasil  analisis demografi  menggunakan  atribut  usia  dan  pekerjaan menunjukkan tidak terdapat perbedaan yang signifikan pada setiap  segmen  pelanggan.  Hasil  analisis  lebih  lanjut
menunjukkan kelompok usia 16-20 tahun menjadi kelompok usia  yang  paling  mendominasi  di  setiap  segmen.  Sesuai dengan  hal  tersebut,  hasil  analisis  demografi  pekerjaan menunjukkan  bahwa  siswa  merupakan  pekerjaan  paling mendominasi  di  setiap  segmen.  Oleh  karena  itu,  pelanggan usia  muda  dan  memiliki  pekerjaan  sebagai  siswa  menjadi target pasar utama perusahaan.
Hasil analisis perilaku pada rata-rata transaksi harian dan per jam menunjukkan bahwa hari jumat dan sabtu merupakan hari  ramai  serta  memiliki  intensitas  pembelian  rata-rata paling  banyak  pada  siang  hari  dimulai  pukul  09.00  WIB hingga pukul 13.00 WIB dan pada malam hari pukul 19.00 WIB  di  seluruh  segmen.  Sedangkan,  analisis  transaksi mingguan  pada  masing-masing  segmen  pelanggan  segmen superstar memiliki  intensitas  pembelian  tinggi  yang  relatif dinamis  dibandingkan  segmen  lain.    Segmen everyday memiliki  intensitas  pembelian  yang  naik  di  akhir  periode yaitu  pada  minggu  ke  45  hingga  minggu  ke  53.  Segmen occasional memiliki intensitas pembelian yang tinggi di awal periode. Setelah minggu ke 24, pelanggan segmen ini tidak pernah melakukan pembelian kembali dan dikaitkan dengan adanya  pandemi  COVID19.  Segmen dormant memiliki intensitas pembelian yang relatif rendah dan dinamis.
Berdasarkan  ketiga  kesimpulan  hasil  analisis  di  atas, strategi  retensi  pelanggan  yang  dapat  digunakan  oleh perusahaan  penawaran  program  loyalitas  untuk  pelanggan segmen superstar di mana akan berfokus pada nilai tambah layanan  dan  produk  yang  ditawarkan.  Pemberian reward berupa  kupon  diskon  dan voucher bagi  pelanggan  yang masuk ke dalam segmen everyday untuk memicu peningkatan pembelian yang berkelanjutan. Publisitas adanya pemberlakuan protokol kesehatan di kawasan Ova Gaming E- sports Arena  untuk  menarik  kembali  segmen  pelanggan occasional yang  hilang  akibat  adanya  pandemi  COVID19. Pemberian informasi apabila terdapat layanan, produk, game, dan kompetisi e-sports terbaru kepada pelanggan dormant.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Ahmad  and  F.  Buttle,  “Customer  Retention  Management:  A
Reflection  of  Theory  and  Practice,”  in Marketing  Intelligennce  and Planning, 2002.
[2]  A.  H.  Lubis,  “Model  segmentasi  pelanggan  dengan  kernel  k-means clustering  berbasis  customer  relationship  management,” Sink.  J.  dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, 2016.
[3]  J.  O.  Ong,  “Implementasi  algoritma  k-means  clusteringuntuk menentukan strategi marketing president university,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 12, no. 1, pp. 10--20, 2013.
[4]  C.  D.  Rumiarti  and  I.  Budi,  “Segmentasi  pelanggan  pada  customer relationship management di perusahaan ritel: studi kasus PT Gramedia Asri Media,” J. Sist. Inf. , vol. 13, no. 1, pp. 1--10, 2017.
[5]  R. Sembiring Brahmana, F. Mohammed, and K. Chairuang, “Customer segmentation  based  on  rfm  model  using  k-means,  k-medoids,  and DBSCAN Methods,” Lontar Komput. J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, p. 32, 2020.
[6]  N.  R.  Maulina,  I.  Surjandari,  and  A.  M.  M.  Rus,  “Data  Mining Approach for Customer Segmentation in B2B Settings using Centroid- Based  Clustering,”  in 16th  International  Conference  on  Service Systems and Service Management (ICSSSM) , 2019, pp. 1--6.
[7]  F.  Buttle, Customer  Relationship  Management .  Sydney:  Routledge, 2004.
[8]  P.  Helen,  A.  Payne,  M.  Christopher,  and  M.  Clark, Relationship Marketing  -  Strategy  and  Implementation .  Burlington:  Butterworth Heinemann, 2004.
[9]  K.  K.  Tsiptsis  and  A.  Chorianopoulos, Data  Mining  Techniques  in CRM: Inside Customer Segmentation . New Jersey: John Wiley & Sons, 2011.
[10]  S. Brown, “Measures of Shape: Skewness and Kurtosis,” Brown Math , 2020. https://brownmath.com/stat/shape.htm.
[11]  P.  Bholowalia  and  A.  Kumar,  “EBK-Means :  a  clustering  techniques based on elbow method and k-means in WSN,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 105, no. 9, 2014.
[12]  M. Anggara, H. Sujaini, and H. Nasution, “Pemilihan distance measure Pada  K-Means  clustering  untuk  pengelompokkan  member  di  Alvaro fitness,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 186--191, 2016.
[13]  T. M. Kodinariya and P. R. Makwana, “Review on determining number of cluster in k-means clustering,” Int. J. , vol. 1, no. 6, pp. 90--95, 2013.
[14]  A.  Fauzan,  A.  Y.  Badharudin,  and  F.  Wibowo,  “Sistem  klasterisasi menggunakan metode k-means dalam menentukan posisi access point berdasarkan  posisi  pengguna  hotspot  di  Universitas  Muhammadiyah Purwokerto,” JUITA J. Inform. , vol. 3, no. 1, 2014.
[15]  Y. D. Armi and A. Setiawan, “Penerapan metode clustering k-means dalam pengelompokan penjualan produk,” J. Media Infotama , vol. 12, no. 2, 2016.
[16]  S.  Nashir,  “Customer  Relationship  Management  Strategies  in  the Digital  Era,”  in Advances  in  Marketing,  Customer  Relationship Management,  and  E-Services ,  Hersey:  Business  Science  Reference, 2015.
[17]  M.  Dursun,  Aslihan  and  Caber,  “Using  data  mining  techniques  for profiling profitable hotel customers: An application of RFM analysis,” Tour. Manag. Perspect. , vol. 18, pp. 153--160, 2016.