## MARKETING MAPS PADA LEMBAGA AMIL ZAKAT MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING DAN ASSOCIATION RULES
1 Alif Rizqi Mulyawan, 2 Windu Gata, 3 Salman Al Farizi
1,2 Program Studi Magister Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Kramat Raya No.18, Jakarta Pusat Email: alif.aqm@bsi.ac.id, windugata@nusamandiri.ac.id, salman.slz@bsi.ac.id
(Diterima: 26 Agustus 2019, direvisi: 24 November 2019, disetujui: 23 Desember 2019)

## ABSTRACT
The  problem  of  poverty  always  gets  the  main  attention  and  becomes  a  fundamental  problem  in Indonesia. Therefore, the government as the most responsible party  needs to overcome this problem. But  the  problem  of  poverty  is  not  only  the  government’s  responsibility,  but  it  also  requires  the participation  of  the  community.  Therefore  non-governmental  organizations  or  institutions  such  as Baitul Maal or Amil Zakat institutions in the regions must be able to optimize their role in the poverty problem. One effort from Amil zakat institutions in contributing to solve the problem of poverty  was increasing the loyalty of donors. Because the number of donors  which have been registered and the higher of donor’s loyalty is one of the benchmarks of success, it  will be directly proportional to the donation collection funds that will be obtained. But in fact, to increase the number and loyalty of donors is  not  easy,  this  is  due  to  the  determination  of  marketing  strategies  or  marketing  maps  which  were conducted so far was not optimal. Therefore in this research, a marketing strategy had been prepared or marketing maps had been conducted using the data mining approach. The first method that had been used as K-Means Clustering was useful for grouping donor data. Donor data that will be processed is transaction data for the last 6 months at an Amil zakat institution in the Karawang area with the RFM (Recency, Frequency Monetary) attribute had been selected. Then from the search results which using the elbow method, the most optimal value of k or number of clusters was 2 and produced a low donor group and a high donor group. And in the final process, an association process was carried out on the transaction data from each group of donors by using the Association Rules method to determine the relevance of the donation programs that had been chosen by each group of donors. Then, the results can be used as data or references in arranging marketing strategies maps.
Keyword: Elbow Method, K-Means Clustering, Association Rules.

## ABSTRAK
Masalah  kemiskinan  selalu  memperoleh  perhatian  utama  di  negara  Indonesia  dan  menjadi  sebuah persoalan  yang  mendasar  dan  pemerintah  sebagai  pihak  yang  paling  bertanggung  jawab  dalam penanggulangannya. Tetapi masalah kemiskinan ini tidak hanya menjadi tanggung jawab penuh oleh pemerintah saja, dibutuhkan juga peran serta dari masyarakat. Oleh karena itu organisasi atau lembaga non pemerintah seperti baitul maal atau lembaga amil zakat di daerah harus mampu mengoptimalkan perannya terhadap permasalahan kemiskinan ini. Salah satu upaya mengoptimalkan peran serta lembaga amil zakat dalam berkontribusi memecahkan permasalahan kemiskinan adalah meningkatkan loyalitas para donaturnya. Karena semakin banyak jumlah donatur yang terdaftar dan  semakin tinggi loyalitas donaturnya menjadi salah satu tolak ukur keberhasilan, dimana ini akan berbanding lurus juga dengan dana himpunan donasi yang akan didapatkan. Tetapi pada aktualnya untuk meningkatkan jumlah dan loyalitas  para  donatur  tidaklah  mudah,  ini  disebabkan  penentuan  strategi  pemasaran  atau marketing maps yang dilakukan selama ini tidaklah optimal. Oleh karena itu dalam penelitian ini akan dilakukan penyusunan strategi pemasaran atau marketing maps dengan pendekatan datamining . Metode pertama yang  digunakan  adalah K-Means  Clutering yang  berguna  untuk  pengelompokan  data  donatur.  Data donatur yang akan di proses  merupakan data transaksi selama 6 bulan terkahir pada sebuah lembaga amil  zakat  di  daerah  karawang  dengan  atribut RFM  (Recency,  Frequency  Monetary) yang  dipilih. Kemudian  dari  hasil  pencarian  menggunakan  metode elbow, nilai k atau  jumlah cluster yang  paling optimal adalah 2 dan menghasilkan kelompok donatur low dan kelompok donatur high. Dan pada proses
terakhir  dilakukan  proses  asosiasi  terhadap  data  transaksi  dari  masing-masing  kelompok  donatur dengan  menggunakan  metode Association  Rules untuk  mengetahui  keterkaitan  program-program donasi yang dipilih oleh masing-masing kelompok donatur yang hasilnya dapat dijadikan sebagai data atau referensi dalam pembuatan strategi pemasaran atau marketing maps.
Keyword: Elbow Method, K-Means Clustering, Association Rules.

## 1 PENDAHULUAN
Upaya serius pemerintah untuk mengatasi kemiskinan sudah dilakukan sejak era Orde Baru dengan bebagai  macam  upaya.  Terbukti  dengan  adanya  data  dari  badan  pusat  statistik  persentase  penduduk miskin  pada  bulan  Maret  2019  sebesar  9,41 persen  atau  25,14  juta  orang,  menurun  0,25 persen  atau 0,53 juta orang terhadap September 2018. Walaupun jumlah kemiskinan bisa dikatakan menurun tiap tahunnya,  namun  jumlah  tersebut  masih  cukup  besar,  dan  sampai  saat  ini  pemerintah  masih  terus berupaya mengurangi angka kemiskinan.
Pemerintah  sebagai  pihak  yang  paling  bertanggung  jawab  dalam  penanggulangan  masalah kemiskinan  dituntut  memiliki  komitmen  yang  kuat,  dan  pelaksanaan  komitmen  tersebut  perlu menerapkan  strategi  yang  didukung  pendekatan  multi  disiplin  [1].  Tetapi  sebenarnya  permasalahan kemiskinan  tidak  hanya  menjadi  tanggung  jawab  pemerintah  saja  tetapi  dibutuhkan  juga  peran  serta dari  masyarakat,  guna  menyiapkan  mereka  untuk  sistem  pembangunan  kesejahteraan  sosial  yang terencana dan berkesinambungan.
Dalam  membantu  menyelesaikan  permasalahan  sosial  ekonomi  tersebut  maka  organisasi  atau lembaga  non pemerintah seperti baitul maal  atau lembaga amil  zakat  di daerah-daerah harus mampu mengoptimalkan perannya terhadap permasalahan tersebut. Dimana keberhasilan suatu lembaga amil zakat tidak terlepas dari upaya dalam meningkatkan loyalitas donatur pada lembaga amil zakat tersebut, karena  semakin  banyak  donatur  yang  berdonasi  akan  semakin  banyak  dana  yang  terkumpul  untuk membantu perekonomian. Tetapi pada aktualnya untuk meningkatkan jumlah dan loyalitas para donatur tidaklah mudah, ini bisa terjadi karena disebabkan oleh penentuan strategi pemasaran atau marketing maps yang  dilakukan  oleh  lembaga  amil  zakat  selama  ini  tidaklah  optimal  dan  cenderung  tanpa bedasarkan data.
Oleh karena itu dalam penelitian ini akan dilakukan penyusunan strategi pemasaran atau marketing maps dengan  pendekatan data mining. Dimana data mining dapat  membantu  dalam  mempercepat proses  pengambilan  keputusan  secara  cepat,  yang  memungkinkan  perusahaan  untuk  mengelola informasi yang terkandung di dalam data transaksi menjadi sebuah pengetahuan yang baru, dan lewat pengetahuan  ini  perusahaan  dapat  meningkatkan  pendapatannya  serta  mengurangi  biaya  yang  tujuan akhirnya  adalah  dapat  membuat  perusahaan  menjadi  lebih  kompetitif  di  masa  yang  akan  datang[2]. Dalam hal ini dengan pemanfaatan data mining diharapkan dapat membantu lembaga amil zakat dalam membuat strategi pemasaran yang lebih tepat dengan tujuan untuk dapat meningkatkan jumlah donatur dan juga meningkatkan loyalitas para donaturnya.
Pada  penelitian  sebelumnya  pendekatan data mining dimanfaatkan  dalam  pembuatan  kerangka pengambilan  keputusan  untuk  pemasaran  presisi  menggunakan  metode  RFM  ( Recency,  Frequency, Monetary ),  algoritma K-Means  Clustering, dan Decision  Tree. Pada  penelitian  tersebut  menunjukan bahwa  proses  data mining dari history transaksi  penjualan  sebanyak  315.158 row dengan  agresi berdasarkan pelanggan menggunakan metode RFM dan diekstrasi dengan menggunakan algoritma k- means  clustering membentuk  4  (empat) cluster yang  optimal.  Dari  keempat  (empat) cluster tersebut diklasifikasikan  dengan  menggunakan  algoritma decision  tree untuk  mengetahui  mana  pelanggan potensial dan mana pelanggan yang tidak potensial[3].
Bedasarkan  latar  belakang  masalah  tersebut  dan  juga  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya  maka  pada  penelitian  ini  untuk  melakukan  pencarian  data  yang  akan  digunakan  sebagai bahan strategi pemasaran atau marketing maps menggunakan pendekatan data mining. Algoritma K- Means Clustering akan digunakan sebagai motode pertama untuk pengelompokan data donatur menjadi beberapa cluster . K-means  clustering merupakan  salah  satu  metode clustering non  hierarki  yang mempartisi  data  kedalam  bentuk  satu  atau  lebih  kelompok,  dimana  data  yang  memiliki  karakteristik yang  sama  akan  dikelompokan  kedalam  satu  kelompok  yang  sama,  dan  data  yang  mempunyai karakteristik berbeda juga akan di kelompokan pada kelompok yang berbeda[4].
Setalah  mendapatkan  kelompok  donatur  yang  paling  optimal  dari  hasil clustering ,  kemudian dilakukan  proses  akhir  yaitu  mencari  program  donasi  yang  paling  banyak  dipilih  oleh  donatur menggunakan  algoritma association  rules. Association  rules  merupakan  teknik  atau  salah  satu algoritma pada data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item[5].

## 2 TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Secara sederhana, data mining atau penambangan data dapat didefinisikan sebagai proses seleksi, eksplorasi, dan pemodelan dari sejumlah besar data untuk menemukan pola atau kecenderungan yang biasanya  tidak  disadari  keberadaannya. Data  mining dapat  dikatakan  sebagai  proses  mengekstrak pengetahuan  dari  sejumlah  besar  data  yang  tersedia.  Pengetahuan  yang  dihasilkan  dari  proses  data mining harus baru, mudah dimengerti, dan bermanfaat [6].

## 2.2 Algoritma Clustering Data Mining
Clustering merupakan  salah  satu  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk  mendapatkan kelompok-kelompok dari objek-objek yang mempunyai karakteristik yang umum di data yang cukup besar. Tujuan utama dari metode cluster ing adalah pengelompokan sejumlah data atau objek ke dalam kluster  atau  grup  sehingga  dalam  setiap  kluster  akan  berisi  data  yang  semirip  mungkin. Clustering melakukan  pengelompokkan  data  yang  didasarkan  pada  kesamaan  antar  objek,  oleh  karena  itu klasterisasi digolongkan sebagai metode unsupervised learning [7]. Secara  umum  metode cluster terbagi  menjadi  dua,  yaitu  metode Non-Hierarchical  Clustering (klastering  nonhirarkhis)  dan  metode Hierarchical  Clustering (klastering  hirarkhis). Hierarchical clustering adalah suatu metode pengelompokan data yang dimulai dengan mengelompokkan dua atau lebih  objek  yang  memiliki  kesamaan  paling  dekat.  Kemudian  proses  diteruskan  ke  objek  lain  yang memiliki  kedekatan  kedua.  Demikian  seterusnya  sehingga cluster akan  membentuk  semacam  pohon dimana ada hierarki (tingkatan) yang jelas antar objek, dari yang paling mirip sampai yang paling tidak mirip.  Secara  logika  semua  objek  pada  akhirnya  hanya  akan  membentuk  sebuah cluster .  Berbeda dengan  metode hierarchical  clustering ,  metode non-hierarchical  clustering justru  dimulai  dengan menentukan  terlebih  dahulu  jumlah cluster yang  diinginkan  (dua cluster ,  tiga cluster ,  atau  lain sebagainya).  Setelah  jumlah cluster diketahui,  baru  proses cluster dilakukan  tanpa  mengikuti  proses hierarki. Metode ini biasa disebut dengan K-Means Clustering [8].

## 2.3 K-Means Clustering
K-means merupakan salah satu metode pengelompokan data nonhierarki (sekatan) yang berusaha mempartisi  data  yang  ada  kedalam  bentuk  dua  atau  lebih  kelompok.  Metode  ini  mempartisi  data kedalam  kelompok  sehingga  data  yang  berkarakteristik  berbeda  dikelompokan  yang  lain.  Adapun tujuan  pengelompokan  data  ini  adalah  untuk  meminimalkan  fungsi  objektif  yang  diset  dalam pengelompkan,  yang  pada  umumnya  berusaha  meminimalkan  variasi  di  dalam  satu  kelompok  dan memaksimalkan variasi antar kelompok [9].
Adapun  proses  dan  prosedur  dalam  mencari  anggota  pada  algoritma  k-means  adalah  sebagai berikut [10]:
1. Menentukan k sebagai jumlah kluster yang ingin dibentuk.
2. Membangkitkan nilai random untuk pusat cluster awal ( centroid ) sebanyak k.
3. Menghitung  jarak  setiap  data  input  terhadap  masing-masing centroid menggunakan  rumus  jarak euclidean (euclidean distance) hingga ditemukan jarak yang paling dekat dari setiap data centroid . Berikut adalah persamaan euclidian distance (1):
𝒹(𝒳𝒾, 𝒴𝒿) = √∑(𝒳𝒾 − 𝒴𝒿) 2 ……(1)
Dimana:
𝒳𝒾 = data kriteria, 𝒴𝒿 = centroid pada cluster ke – j
4. Mengklasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatan dengan centroid (jarak terkecil).
5. Memperbarui nilai centroid . Nilai centroid baru di peroleh dari rata-rata cluster yang bersangkutan dengan menggunakan rumus (2):
𝒴j(t + 1) = 1 Nsj ∑ xj j∈Sj ……(2)
Dimana: 𝒴j(t + 1) = centroid baru pada iterasi ke (t + 1)
Nsj = banyak data pada cluster Sj
6. Melakukan perulangan dari langkah 2 hingga 5, sampai anggota tiap cluster tidak ada yang berubah. Jika langkah 6 telah terpenuhi, maka nilai pusat cluster pada iterasi terakhir akan digunakan sebagai parameter untuk parameter klasifikasi data.

## 2.4 Variabel RFM ( Recency, Frequency, Monetary )
Model RFM ( Recency, Frequency, Monetary ) adalah model berbasis perilaku, digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan dan kemudian membuat prediksi berdasarkan perilaku database. Dan model RFM ini merupakan metode yang sudah lama dan popular untuk mengukur hubungan dengan pelanggan[11].
Selain  itu  variabel  RFM  juga  merupakan  metode  segmentasi  berdasarkan  data  lampau  dan menciptakan indeks mengenai pelanggan mana yang paling di inginkan serta mengasumsikan perilaku pelanggan pada indeks tersebut akan sama di masa depan[12].

## 2.5 Association Rules
Tujuan  utama  digunakannya association  rules adalah  untuk  mengetahui  hubungan  simultan dengan  menganalisis  data  donatur  yang  sudah  diolah,  dalam  hal  ini  misalkan  ingin  mengetahui  atau menemukan  program-program  donasi  yang  diminati  oleh  para  donatur,  yaitu  dengan  cara  melihat asosiasi  pada  program  yang  ditawarkan  kepada  para  donatur  sekaligus  bersamaan  dengan  program lainnya  secara  bersamaan.  Contoh,  jika  seorang  donatur  berdonasi  pada  program  donasi  A  maka  dia juga akan ikut berdonasi pada program B dalam satu transaksi atau dalam waktu yang bersamaan, maka terjadi hubungan antara program A dengan program B.
Association rules merupakan salah satu metode yang bertujuan mencari pola yang sering muncul antara banyak  transaksi, dimana setiap transaksi  terdiri dari beberapa item sehingga metode ini akan mendukung  sistem  rekomendasi  melalui  penemuan  pola  anta item dalam  transaksi-transaksi  yang terjadi[13].

## 2.6 Customer Relationship Management
Sebuah  sistem  yang  bertujuan  untuk  mengubah  data  tentang  pelanggan  donatur  menjadi informasi yang berguna bagi perusahaan sangatlah diperlukan. Sebagai jawaban atas keperluan tersebut, digunakanlah sebuah sistem untuk menganalisis data pelanggan (donatur) yaitu dengan menggunakan Customer Relationship Management.
CRM ( Customer Relationship Management ) adalah filosofi operasi bisnis untuk memperoleh dan mempertahankan  pelanggan,  meningkatkan  nilai  pelanggan,  loyalitas  dan  retensi,  dan  menerapkan customer-centric. CRM  di  khususkan  untuk  meningkatkan  hubungan  pelanggan,  berfokus  pada gambaran  komperhensif  tentang  bagaimana  untuk  mengintegrasikan  nilai  pelanggan,  persyaratan, harapan, dan perilaku melalui Analisa data transaksi pelanggan[11].

## 3 METODE PENELITIAN
Mulai Identifikasi Permasalahan Perumusan Masalah: Perlu pengelompokan donatur dan asosiasi produk Studi L iteratur CRM, customer value dengan atribut RFM Association Rules, K- Means Penelitian Sebelumnya (jurnal) Pengumpulan Data Data transaksi donatur berdasarkan atribut RFM ( Recency, Frequency, Monetary ) serta program yang didanai donatur
Pengolahan Data Clustering donatur berdasarkan atribut RFM Mengidentifikasi item program yang sering didonasikan dan Mengidentifikasi hubungan antar program Analisa hasil pengolahan data Membuat kesimpulan dan saran Selesai Ta h ap p en g um pu la n da ta d an p en g ol ah an d at a T ah ap p en en tu an t o p ik p en el it ia n T ah ap a na li si s d an k es im p u la n

## Gambar 1 Diagram alir metode penelitian
Gambar  1  (satu)  merupakan  gambaran  utuh  langkah-langkah  yang  di  lewati  dalam  proses penelitian ini, di mulai dari identifikasi masalah sampai dengan membuat kesimpulan. Dimana metode penelitian merupakan suatu kegiatan dengan menggunakan metode yang sistematis untuk memperoleh data  yang  meliputi  pengumpulan  data,  pengolahan  data  dan  analisa  data[14].  Penjabaran  langkah- langkah pada metode penelitian yang dilakukan sebagai berikut:

## 3.1 Indentifikasi Permasalah
Tahap ini adalah tahap awal atau dimulainya analisa terhadap objek yang ditentukan yaitu pada Baitul  Maal  Pupuk  Kujang  yang  merupakan  salah  satu  lembaga  amil  zakat  di  daerah  Karawang. Berdasarkan  analisa  yang  dilakukan  pada  kondisi  objek  penelitian  merupakan  masalah  yang  akan diangkat dan ditetapkan sebagai pokok pembahasan yaitu bagaimana strategi pemasaran atau marketing maps untuk pengembangan donatur. Setelah itu baru ditetapkan perumusan masalah, tujuan, manfaat penelitian  dan  ruang  lingkup,  sehingga  penelitian  akan  lebih  terarah  dan  tetap  mengacu  pada  topik penelitian yang sudah ditetapkan.

## 3.2 Perumusan Masalah
Dalam sebuah penelitian, rumusan masalah menjadi salah satu tahap yang sangat penting. Tanpa perumusan  masalah,  suatu  penelitian  akan  menjadi  sia-sia.  Hal  ini  dikarenakan  perumusan  masalah merupakan  pendorong  atau  stimulus  sebuah  penelitian  itu  dilakukan.  Selain  dari  hasil  indentifikasi masalah,  rumusan  masalah  juga  berfungsi  sebagai  pedoman  atau  fokus  dari  suatu  penelitian  yang biasanya berbentuk pertanyaan-pertanyaan yang harus di jawab oleh hasil penelitian yang dilakukan.
Pada penelitian ini salah satu rumusan masalah adalah bagaimana pemanfaatan data mining yaitu menggunakan teknik cluster ing dan association rules dapat memberikan informasi data sebagai bahan dalam perancangan strategi pemasaran atau marketing maps .

## 3.3 Studi Literatur
Tahap  ini  membahas  mengenai  studi-studi  terdahulu  yang  membahas  terkait  topik  penelitian yang di ambil seperti data mining , cluster ing, k-means , association rules , CRM (customer relationship management), variabel  RFM  ( Recency,  Frequency,  Monetary )  dan  penggalian  data  lainnya  yang dibahas pada penelitian ini.

## 3.4 Pengumpulan Data
pengumpulan  data  yang  berhubungan  dengan  transaksi  donasi  pada  lemabaga  amil  zakat  di lakukan menggunakan metode primer yaitu dengan meminta langsung data mentah pada lembaga dan keluaran dari tahap ini adalah data yang dibutuhkan untuk proses cluster ing dan asosiasi.

## 3.5 Pengolahan Data
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  diantaranya  menggunakan  perangkat  lunak Rstudio dan Rapidminer . Software  Rstudio digunakan  untuk  mencari  jumlah cluster yang  paling  optimal  untuk proses cluster ing. Software  Rapidminer digunakan  untuk  mengelompokan  atau  mengklaster  donatur dan  juga  digunakan  untuk  melihat  asosiasi  berupa  pola  atau  hubungan  kelompok  donatur  dengan program yang ditawarkan, dan program dengan program.

## 3.6 Analisa Hasil Pengolahan Data
Pengolahan  data  dari  proses clustering yang  berupa  analisa  donatur  berdasarkan  atribut  RFM ( Recency,  Frequency,  Monetary )  dan  program  pilihan  untuk  melihat customer  indentification (identifikasi pelanggan) yang menghasilkan kelompok atau klaster donatur yang paling optimal.
Setalah  mendapatkan  kelompok  donatur  selanjutnya  dilakukan  proses  asosiasi  dari  masing- masing  kelompok  donatur  terhadap  data  program  yang  mereka  pilih  untuk  dapat  menganalisa  pola transaksi terhadap program serta keterkaitan program dengan program lainnya.

## 4 HASIL PENELITIAN

## 4.1 Pengumpulan data

## 4.1.1  Pemilihan Atribut Data Donatur
Data selection atau pemilihan data dilakukan untuk mempermudah proses cluster ing sehingga data yang diolah tidak terlalu banyak dan pada tahapan ini data yang telah dikumpulkan akan dipilih variabel yang hanya memiliki keterkaitan dengan proses cluster ing dan analisis RFM.
Pada data yang diperoleh banyak atribut-atribut yang tidak diperlukan atau tidak sesuai dengan spesifikasi data yang dinginkan seperti id number , payroll area , period parameter , infaq sebelum amil, dana amil infaq dan lainnya. Namun dalam penelitian ini dipilih atribut atau variabel transaksi donasi yang meliputi recency, frequency, monetary (transaksi terakhir berdasarkan bulan, frekuensi transaksi, jumlah  uang  dalam  transaksi)  dan  pilihan  program  oleh  donatur.  Data  yang  akan  di  proses  pada penelitian ini merupakan data transaksi donasi pada Baitul Maal Pupuk Kujang dengan rentang waktu dari Januari 2018 sampai Juni 2018 dengan total donatur  sebanyak 748 orang yang tersimpan dalam format Microsoft Excel dengan contoh seperti terlihat pada Tabel 1 (satu).
Tabel 1 Data Atribut Terpilih Data Transaksi Donasi No Attribute Value 1 Nama Donatur Nama dari donatur 2 R Bulan Terkakhir Transaksi 3 F Jumlah Transaksi Donatur 4 M Jumlah Nominal Donasi 5 Santunan True / False 6 Kesehatan True / False 7 Beasiswa True / False 8 Pemberdayaan True / False 9 Kepedulian True / False
Dari Tabel 1 (satu) tersebut dapat dijelaskan mengenai atribut RFM yang terlibat adalah sebagai berikut:
a. Recency (R). Data mentah ini berupa bulan transaksi terakhir dari para donatur ketika melakukan transaksi.
b. Frequency (F). Data mentah ini berisi tentang jumlah transaksi dari para donatur dalam jangka waktu Januari 2018 sampai Juni 2018.
c. Monetary (M).  Data  mentah  ini  berupa  jumlah  rupiah  yang  didonasikan  oleh  para  donatur  dalam jangka waktu Januari 2018 sampai Juni 2018.

## 4.2  Pengolahan Data

## 4.2.1  Transformasi Data Donatur (Pra Proses)
Sebelum diproses dalam data mining , perlu dilakukan pra proses. Data pra proses menjabarkan tipe-tipe pada data mentah untuk dilanjutkan pada proses berikutnya. Tujuannya adalah untuk merubah data menjadi suatu format yang lebih mudah di proses dan efektif. Adapun pada penelitian ini metode transformasi  data  yang  dilakukan  adalah  metode  transformasi  dengan  menentukan  nilai Z-score atau disebut juga zero-means normalization , dimana nilai dari sebuah atribut A dinormalisasi berdasarkan nilai rata-rata dan standar deviasi dari atribut A [11]. Z-score ini berguna bila jumlah item atau bentuk nilai antara satu atribut dengan atribut yang lainnya tidak sama, meskipun secara teoritis atribut tersebut memiliki bobot atau keterkaitan yang sama. Contoh dalam penelitian ini nilai dari atribut F ( Frequency ) adalah bilangan terdiri dari satu karakter saja yaitu menggambarkan jumlah transaksi yang dilakukan donatur, sedangkan pada atribut M ( Monetary ) berbentuk nominal jumlah donasi yang dikeluarkan oleh donatur, ini akan mempengaruhi hasil cluster . Maka perbandingan dengan data mentah saja tidak cukup, oleh karena itu diperlukan transformasi menjadi bentuk Z-score .
Gambar 2 Hasil transformasi atribut RFM ke Z-Score
Gambar 2 (dua) diatas merupakan hasil dari pemrosesan transformasi data dengan hasil z-score menggunakan software  Rapidminer .  Variabel  yang  di  rubah  merupakan  variabel  RFM  ( Recency, Frequency, Monetary ).

## 4.2.2  Penentuan Jumlah Cluster
Metode cluster ing yang akan digunakan  adalah non  hirarki cluster ing karena tujuan  utamanya agar mendapatkan hasil cluster yang benar-benar hanya menjadi anggota di suatu kelompok cluster nya. Maka  pada  tahap  ini  dilakukan  penentuan  nilai  k  ( number  of  cluster )  atau  jumlah  kelompok menggunakan elbow  method ,  setelah  itu  baru  dilakukan  proses cluster ing  menggunakan k-means cluster ing.
Metode elbow merupakan suatu metode yang digunakan  untuk menghasilkan  informasi dalam menentukan jumlah cluster terbaik dengan cara melihat persentase hasil perbandingan antara jumlah cluster yang akan membentuk siku pada suatu titik[15]. Metode elbow ini memberikan ide atau gagasan dengan cara memilih nilai cluter dan kemudian menambah nilai cluster tersebut untuk dijadikan model data  dalam  penentuan cluster terbaik,  selain  itu  persentase  perhitungan  yang  dihasilkan  menjadi pembanding antara jumlah cluster yang ditambah[16].
Kemudian  hasil  persentase  yang  berbeda  dari  setiap  nilai cluster dapat  ditunjukan  dengan menggunakan grafik sebagai sumber informasinya. Jika nilai cluster pertama dengan nilai cluster kedua memberikan  sudut  dalam  grafik  atau  nilainya  mengalami  penurunan  paling  besar  maka  nilai cluster tersebut yang terbaik.
Dalam menerapkan metode elbow hal yang pertama dilakukan adalah mencari atau menghitung nilai sum of square error dari tiap nilai k. Pada penelitian ini jumlah cluster atau nilai k yang akan diuji adalah dari k=2 sampai dengan k=10 terhadap keseluruhan data. Proses perhitungan sum of square error yang dilakukan menggunakan software WEKA dengan hasil perhitungan yang terdapat pada Tabel 2 (dua).
Tabel 2 Perbandingan Nilai SSE Setiap Cluster Nilai K Besar Nilai SSE Selisih Nilai SSE K=2 40.56517 40,56517 K=3 29.63529 10,92988 K=4 26.24281 3,39248 K=5 20.01960 6,22321 K=6 16.57972 3,43988 K=7 14.64647 1,93325 K=8 11.66109 2,98538 K=9 10.51877 1,14232 K=10 9.58659 0,93218 Sesuai  dengan  pendekatan  metode elbow dimana  metode elbow didapat  dari  nilai  selisih penurunan nilai SSE ( Sum of square error ) yang paling besar maka nilai k=2 yang memenuhi kriteria. Untuk lebih memperkuat hasil dari perhitungan selisih nilai SSE ( Sum of square error ) yang dilakukan sebelumnya,  maka  dilakukan  proses  virtualisasi  berupa  grafik  untuk  melihat  jarak  dan  siku  yang  di bentuk. pada penelitian ini tools yang digunakan  adalah R studio dalam mencari  nilai sum of square error dengan hasil berupa grafik yang ditunjukan pada gambar 3 (tiga).

## Gambar 3 Grafik hasil metode elbow
Pada Gambar 3 (tiga) terlihat jumlah cluster atau nilai k yang mengalami penurunan secara drastis terletak pada titik 2. Sehingga berdasarkan hasil perbandingan nilai SSE dan pada penggambaran grafik, maka nilai k yang digunakan adalah 2.
4.2.3  Proses Cluster ing Bedasarkan Atribut RFM
Proses cluster ing dilakukan untuk mengelompokan data donatur dalam proses cluster dipilih nilai k = 2 ( number of cluster = 2) karena setelah dilakukan pencarian jumlah cluster yang paling optimal dengan  menggunakan  metode elbow dan  pertimbangan  kemudahan  untuk  proses  selanjutnya  maka dipilih nilai k = 2.
Untuk proses cluster ing itu sendiri dilakukan setelah data di transformasi  kemudian dilakukan proses  pengelompokan  donatur  dengan  metode  non  hirarki  ( k-means ).  Adapun  penggambaran modelnya dengan menggunakan software rapidminer seperti yang ditunjukan pada Gambar 4 (empat).
Gambar 4 Proses modeling algoritma K-Means c lustering
Dari  hasil  modeling cluster ing  yang  dilakukan  pada  746  data  didapatkan  kelompok cluster dengan nilai k=2 adalah sebagai berikut:
1. Cluster 0 / kelompok 1 terdapat 627 Donatur (84,04 %) 2. Cluster 1 / kelompok 2 terdapat 119 Donatur (15,96 %)
Dengan persebaran anggota setiap kelompok pada titik centroid pada kedua cluster digambarkan pada grafik Gambar 5 (lima).

## Gambar 5 Persebaran anggota cluster
Hasil cluster yang  didapatkan  akan  diberikan  label  nama  sesuai  dengan  perilaku  donaturnya dimana  untuk cluster 0  atau  kelompok  1  akan  diberi  label  sebagai  kelompok  low  dan cluster 1  atau kelompok 2 akan diberi label sebagai kelompok high.

## 4.2.5  Proses Asosiasi
Proses ini bertujuan untuk melihat target donatur terhadap program donasi yang ditawarkan oleh lembaga amil zakat berupa asosiasi. Proses clustering yang sebelumnya dilakukan menghasilkan data berupa keanggotaan donatur pada kelompok atau klasternya masing-masing. Pada data tersebut tidak mengikut sertakan variabel program yang dipilih donatur, oleh karena itu sebelum menjalankan proses asosiasi    perlu  dilakukan  penggabungan dataset kembali  yaitu  memasukan  variabel  program  donasi yang pilih para donatur.
Association rules yang dipilih menjadi algoritma untuk proses asosiasi ini. Dimana association rules merupaka salah satu metode yang bertujuan untuk mencari pola yang sering muncul pada banyak transaksi, yang setiap transaksi terdiri dari beberapa item atau data. Pencarian association  rules dilakukan  melalui  dua  tahap  yaitu  pencarian frequent  itemset dan penyusunan rules [17]. Dan  untuk  pencarian frequent  itemset yang  dilakukan  pada  penelitian  ini digunakan  metode FP-Growth. Dimana FP-Growth merupakan  algoritma  alternatif  yang  bisa digunakan dalam menentukan sebuah frekuensi itemset dalam suatu set data[18]. Kemudian untuk mengukur penting atau tidaknya suatu association rules dapat dilihat dengan dua parameter, yaitu nilai support (nilai penunjang) dan nilai confidence (nilai kepastian). Nilai support menunjukan tingkat dominasi itemset dari keseluruhan data, dan karena dalam penentuan i temset pada penelitian  ini  menggunakan FP-Growth maka  pengaturan  nilai support nya  diatur  pada  proses FP- Growth. Sedangkan  nilai confidence yaitu  nilai  ukuran  seberapa  besar valid atau  tidaknya  suatu association rules. Adapun modeling proses asosiasi yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan aplikasi rapidminer, seperti yang ditunjukan pada Gambar 6 (enam).
Gambar 6 Modeling association rules
Proses asosiasi yang dilakukan pada modeling yang ditunjukan pada Gambar 6 (enam) dilakukan sesuai dengan kelompok cluster yang terbentuk yaitu:

## 1. Asosiasi Program Pilihan Pada Kelompok Low
Pengolahan data ini bertujuan untuk melihat asosiasi (keterkaitan) antara program-program yang di pilih pada kelompok low sebagai upaya untuk melihat program mana yang paling sering dipilih dan  jika  ada  satu  program  yang  dipilih,  program  mana  lagi  yang  ikut  dipilih  oleh  donatur  yang sama.  Berikut  hasil  pengolahan  data  dengan  perangkat  lunak rapidminer dengan  parameter minimum support : 0.01 dan minimum confidence : 0.2, maka diperoleh asosiasi diantaranya sebagai berikut:
a. [Kepedulian=kepedulian]: 150 ==> [Beasiswa=beasiswa]: 42 conf:(0.28) Asosiasi pertama merupakan hubungan antara kategori program kepedulian dengan program beasiswa,  dengan  program  kepedulian  sebagai  pemicu (premises) muncul  sebanyak  150 transaksi  dari  627  transaki  pada  kelompok low dan  muncul  bersamaan  dengan  program beasiswa sebanyak 42 transaksi dengan tingkat kepercayaan 0.28, yang berarti 28% donatur pemilih program kepedulian sudah pasti memilih program beasiswa.
b. [Kesehatan=kesehatan]: 201 ==> [Beasiswa=beasiswa]: 51 conf:(0.25) Asosiasi  kedua  merupakan  hubungan  antara  kategori  program  kesehatan  dengan  program beasiswa,  dengan  program  kesehatan  sebagai  pemicu (premises) muncul  sebanyak  201 transaksi  dari  627  transaki  pada  kelompok low dan  muncul  bersamaan  dengan  program beasiswa sebanyak 51 transaksi dengan tingkat kepercayaan 0.25, yang berarti 25% donatur pemilih program kesehatan sudah pasti memilih program beasiswa.
2. Asosiasi Program Pilihan Pada Kelompok High
Pengolahan data ini bertujuan untuk melihat asosiasi (keterkaitan) antara program-program yang di pilih pada kelompok high sebagai upaya untuk melihat program mana yang paling sering dipilih dan  jika  ada  satu  program  yang  dipilih,  program  mana  lagi  yang  ikut  dipilih  oleh  donatur  yang sama.  Berikut  hasil  pengolahan  data  dengan  perangkat  lunak rapidminer dengan  parameter minimum support : 0.01 dan minimum confidence : 0.2, maka diperoleh asosiasi diantaranya sebagai berikut:
a. [Santunan=santunan]: 31 ==> [Kesehatan=kesehatan]: 8 conf:(0.26)
Asosiasi  pertama  merupakan  hubungan  antara  kategori  program  santunan  dengan  program kesehatan,  dengan  program  santunan  sebagai  pemicu (premises) muncul  sebanyak  31 transaksi  dari  119  transaki  pada  kelompok high dan  muncul  bersamaan  dengan  program kesehatan sebanyak 8 transaksi dengan tingkat kepercayaan 0.26, yang berarti 26% donatur pemilih program santunan sudah pasti memilih program kesehatan.
b. [Pemberdayaan=pemberdayaan]: 20 ==> [Beasiswa=beasiswa]: 5 conf:(0.25) Asosiasi kedua merupakan hubungan antara kategori program pemberdayaan dengan program beasiswa,  dengan  program  pemberdayaan  sebagai  pemicu (premises) muncul  sebanyak  20 transaksi  dari  119  transaki  pada  kelompok high dan  muncul  bersamaan  dengan  program beasiswa  sebanyak  5  transaksi  dengan  tingkat  kepercayaan  0.25,  yang  berarti  25%  donatur pemilih program pemberdayaan sudah pasti memilih program beasiswa.

## 4.3 Analisa Hasil Pengolahan Data
Dari  hasil  analisa  pengolahan  data  dibuatkan  menjadi  analisa Marketing  Maps atau  peta pemasaran  yang  bertujuan  untuk  melihat  target  donatur,  pola  transaksi  terhadap  program  yang ditawarkan dan pengembangan donatur berdasarkan keterkaitan antar program.

## 4.3.1 Customer Indentification
Analisa  identifikasi  pelanggan  atau  donatur  merupakan  salah  satu  dari  empat  dimensi  dalam membentuk CRM  (Customer  Relationship  Management) dimana CRM  (Customer  Relationship Management) sekarang  ini  menjadi  titik  fokus  utama  dalam  pemasaran  modern.  Adapun  identifikasi masing-masing kelompok cluster adalah sebagai berikut: a. Kelompok Low
Kelompok kelas ini merupkan kelompok donatur dengan label kelompok low dikarenakan rata-rata donaturnya hanya melakukan transaksi satu kali dalam setengah tahun yang bisa ditarik kesimpulan bahwa donatur  kelas  ini tidak memiliki ikatan yang  kuat pada lembaga, adapun dapat dilihat dari rata-rata jumlah uang yang didonasikannya, kelompok ini memiliki rata-rata jumlah nominal donasi sebesar Rp. 78.660 dalam setengah tahun, sedangkan berdasarkan transaksi terakhir pada kelompok atau kelas low ini memilik kecenderungan transaksi pada bulan Mei dan Juni. Dilihat dari jumlah donatur, kelompok ini memiliki donatur dengan jumlah 627 (84,04 %) dan merupakan kelompok dengan jumlah terbesar yang senantiasa bertambah namun kurang berpotensi untuk menjadi donatur tetap atau yang melakukan transaksi secara rutin.

## b. Kelompok High
Kelompok kelas ini merupkan kelompok donatur dengan label kelompok high dengan karakteristik memiliki  rata-rata  transaksi  tiga  kali  dalam  setengah  tahun  yang  bisa  ditarik  kesimpulan  bahwa donatur kelas ini memiliki ikatan yang kuat pada lembaga, adapun dapat dilihat dari rata-rata jumlah uang  yang  didonasikannya,  kelompok  ini  memiliki  rata-rata  jumlah  nominal  donasi  sebesar  Rp. 266.008 dalam setengah tahun,  sedangkan berdasarkan transaksi terakhir pada kelompok high ini memilik kecenderungan transaksi pada bulan Juni saja. Dilihat dari jumlah donatur, kelompok ini memiliki donatur dengan jumlah 119 (15,96 %) dan merupakan kelompok dengan jumlah terkecil yang  memiliki  potensi  besar  untuk  menjadi  donatur  tetap  atau  yang  melakukan  transaksi  donasi secara rutin dengan jumlah donasi yang besar pula.

## 4.3.2 Customer Attraction
Berdasarkan segmentasi donatur yang sudah di lakukan diatas, maka langkah selanjutnya adalah melihat  daya  tarik  donatur  dengan  cara  membidik  atau  membuat  target  donatur  berdasarkan  pada program yang dipilih dalam berdonasi.
Customer  Attraction merupakan  salah  satu  usaha  dan  upaya  untuk  meberikan  layanan  yang maksimal dengan membangun kepercayaan pada setiap sasaran segmentasi kelompok donatur Baitul Maal Pupuk Kujang yang merupakan langkah awal dalam membentuk pangsa pasar yang loyal. Dalam analisa ini akan didapati prioritas program yang di ambil dari pola yang telah terbentuk dalam proses asosiasi, agar sesuai dengan karakteristik dari setiap kelompok donatur.

## a. Kelompok Low
Hasil  proses association  rules menghasilkan  sejumlah  aturan  asosiasi  yang  berguna  untuk market  basket  analysis yang  bertujuan  untuk  memicu  donatur  untuk  berdonasi  pada  beberapa program lainnya yang berbeda, yaitu dengan mewarkan beberapa program donasi secara bersamaan. Dalam  penawaran  program  secara  bersamaan  digunakan  pola  dari  data  hasil  assosiasi  yang  telah dilakukan  sebelumnya  untuk  meningkatkan  persentasi  ketertarikan  donatur  dalam  berdonasi  pada beberapa  program  sekaligus.  Adapaun  rangkuman  aturan  yang  didapat  dari  hasil  proses  asosiasi terhadap data training kelompok low dengan batas nilai confidence 0.3 seperti yang terdapat pada Tabel 3 (tiga).
Dari  hasil  aturan  asosiasi  diatas  dapat  dijadikan  sebagai  strategi  oleh  lembaga  dalam menawarkan  beberapa  program-program  donasi  secara  bersamaan  kepada  para  donatur.  Contoh pada  salah  satu  aturan  asosiasi  yang  di  dapat,  lembaga  dapat  menawarkan  program  kepedulian bersamaan dengan program beasiswa karena sudah terbukti dari data transaksi sebelumnya bahwa sebanyak  28%  donatur  yang  memilih  program  donasi  kepedulian  pasti  ikut  juga  dalam  donasi program beasiswa.
Tabel 3 Aturan Asosiasi Kelompok Low Aturan Asosiasi Confidence [Kepedulian=kepedulian] ==> [Beasiswa=beasiswa] 0.28 [Kesehatan=kesehatan] ==> [Beasiswa=beasiswa] 0.25 [Beasiswa=beasiswa] ==> [Santunan=santunan] 0.25 [Pemberdayaan=pemberdayaan] ==> [Santunan=santunan] 0.24 [Pemberdayaan=pemberdayaan] ==> [Kesehatan=kesehatan] 0.24 [Beasiswa=beasiswa] ==> [Kesehatan=kesehatan] 0.24 [Santunan=santunan] ==> [Beasiswa=beasiswa] 0.24 [Kepedulian=kepedulian] ==> [Kesehatan=kesehatan] 0.22 [Kesehatan=kesehatan] ==> [Santunan=santunan] 0.22 [Pemberdayaan=pemberdayaan] ==> [Beasiswa=beasiswa] 0.21 [Kepedulian=kepedulian] ==> [Santunan=santunan] 0.20 [Beasiswa=beasiswa, Pemberdayaan=pemberdayaan] ==> [Kesehatan=kesehatan] 0.26 [Kesehatan=kesehatan, Kepedulian=kepedulian] ==> [Beasiswa=beasiswa] 0.24 [Kesehatan=kesehatan, Pemberdayaan=pemberdayaan] ==> [Beasiswa=beasiswa] 0.24 [Santunan=santunan, Kepedulian=kepedulian] ==> [Beasiswa=beasiswa] 0.23 [Santunan=santunan, Kesehatan=kesehatan] ==> [Beasiswa=beasiswa] 0.20 b. Kelompok High
hasil  proses association  rules menghasilkan  sejumlah  aturan  asosiasi  yang  berguna  untuk market  basket  analysis yang  bertujuan  untuk  memicu  donatur  untuk  berdonasi  pada  beberapa program lainnya yang berbeda, yaitu dengan mewarkan beberapa program donasi secara bersamaan. Dalam  penawaran  program  secara  bersamaan  digunakan  pola  dari  data  hasil  assosiasi  yang  telah dilakukan  sebelumnya  untuk  meningkatkan  persentasi  ketertarikan  donatur  dalam  berdonasi  pada beberapa  program  sekaligus.  Adapaun  rangkuman  aturan  yang  didapat  dari  hasil  proses  asosiasi terhadap data training kelompok high dengan batas nilai confidence 0.3 seperti yang ditunjukan pada Tabel 4 (empat).
Dari  hasil  aturan  asosiasi  diatas  dapat  dijadikan  sebagai  strategi  oleh  lembaga  dalam menawarkan  beberapa  program-program  donasi  secara  bersamaan  kepada  para  donatur.  Contoh pada salah satu aturan asosiasi yang di dapat, lembaga dapat menawarkan program kesehatan dan pemberdayaan  bersamaan  dengan  program  beasiswa  karena  sudah  terbukti  dari  data  transaksi sebelumnya  bahwa  sebanyak  67%  donatur  yang  memilih  program  donasi  kesehatan  dan pemberdayaan pasti ikut juga dalam donasi program beasiswa.
Tabel 4 Aturan asosiasi kelompok high Aturan Asosiasi Confidence [Santunan=santunan] ==> [Kesehatan=kesehatan] 0.26 [Pemberdayaan=pemberdayaan] ==> [Beasiswa=beasiswa] 0.25 [Pemberdayaan=pemberdayaan] ==> [Santunan=santunan] 0.25 [Santunan=santunan] ==> [Beasiswa=beasiswa] 0.23 [Pemberdayaan=pemberdayaan] ==> [Kepedulian=kepedulian] 0.20 [Kesehatan=kesehatan, Pemberdayaan=pemberdayaan] ==> [Beasiswa=beasiswa] 0.67 [Beasiswa=beasiswa, Pemberdayaan=pemberdayaan] ==> [Kesehatan=kesehatan] 0.40 [Kesehatan=kesehatan, Beasiswa=beasiswa] ==> [Pemberdayaan=pemberdayaan] 0.33

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  analisis  pembahasan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini, didapatkan  hasil  dua  kelompok  donatur  yang  di  dapat  dari  hasil clustering. Proses clustering ini dilakukan untuk membagi segmen donatur dan didapatkan kelompok low dan kelompok high. Setelah diketahui kelompok cluster kemudian dilakukan proses Association Rules untuk pemetaan pemasaran yang bertujuan untuk melihat target donatur terhadap program yang di tawarkan oleh lembaga zakat. Proses  asosiasi  dilakukan  dengan  konfigurasi  minimal  nilai support :  0.01  dan  nilai confidence 0.2 menghasilkan keterkaitan program-program yang diambil oleh masing-masing kelompok donatur.
Hasil  rangkaian  proses  pengelohan  data  yang  sudah  dilakukan  kemudian  dilakukan  analisa. Customer  indentification dilakukan  untuk  menganalisa  karakteristik  dari  setiap  kelompok  donatur. Customer attraction untuk menganalisa daya tarik donatur terhadap program donasi yang mereka pilih saat berdonasi yang menghasilkan data berupa aturan asosiasi keterkaitan program yang satu dengan yang  lainnya.  Dari  kedua  analisa  tersebutlah  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  dalam  membuat  strategi pemasaran atau marketing maps yang lebih optimal di karenakan sesuai dengan data yang ada.

## REFERENSI
[1] A. Huraerah, “Strategi Kebijakan Penanggulangan Kemiskinan di  Indonesia,” Ilmu  Kesejaht. Sos. , vol. 12, pp. 3–13, 2013.
[2] B. A. Tama, “Penetapan Strategi Penjualan Menggunakan,” J. Generic , vol. 5, no. 1, pp. 35–38, 2010.
[3] Jupriyanto  and  S.  Nurlela,  “KERANGKA  PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  UNTUK PEMASARAN PRESISI MENGGUNAKAN METODE RFM , ALGORITMA K-MEANS,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 227–234, 2019.
[4] Yulianti,  D.  Y.  Utami,  N.  Hikmah,  and  F.  N.  Hasan,  “PENERAPAN  DATA  MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGETAHUI MINAT CUSTOMER,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 241–246, 2019.
[5] Amrin,  “Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  untuk  Penentuan  Aturan  Asosiasi  Pola Pembelian Pupuk,” Paradigma , vol. XIX, 2017.
[6] P.  Soepomo,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  Klasifikasi  Prediksi  Penyakit  ISPA  (  Infeksi Saluran Pernapasan Akut ) dengan Algoritma Decision Tree ( ID3 ),” J. Sarj. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 831–839, 2014.
[7] D.  Dwinavinta,  C.  Nugraha,  M.  Fahmi,  Z.  Naimah,  and  N.  Setiani,  “Klasterisasi  Judul  Buku dengan Menggunakan Metode K-Means,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. Yogyakarta , vol. 21, no. 1, pp. 1907–5022, 2014.
[8] H. Februariyanti and D. B. Santoso, “HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING
UNTUK PENGELOMPOKAN SKRIPSI MAHASISWA,” Pattern Recognit. , vol. 11, pp. 33– 40, 2017.
[9] B.  Pandjaitan,  “Clustering  Data  Akademik  Mahasiswa  Fakultas  Teknik  USNI  Dengan Algoritma K-Means,” Satya Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 1–8, 2017.
[10] R. Nurul, S. Defiyanti, and M. Jajuli, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” Jitter 2015 , vol. I, no. 2, pp. 62–68, 2015.
[11] T. Hardiani, S. Sulistyo, and R. Hartanto, “Segmentasi Nasabah Tabungan Menggunakan Model RFM  (  Recency  ,  Frequency  ,  Monetary  )  dan  K-Means  Pada  Lembaga  Keuangan  Mikro,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. Terap. , no. May, pp. 463–468, 2015.
[12] Aviliani,  U.  Sumarwan,  I.  Sugema,  and  A.  Saefuddin,  “Segmentasi  nasabah  tabungan  mikro berdasarkan recency, frequency, dan monetary : kasus bank bri,” Financ. Bank. J. , vol. 13, no. 1, pp. 95–109, 2011.
[13] Fadlina, “Data Mining Untuk Analisa Tingkat Kejahatan Jalan Dengan Algoritma Association Rule Metode Apriori,” Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. III, pp. 144–154, 2014.
[14] J.  Salesti,  “ANALISIS  PENERAPAN  METODE  ECONOMIC  ORDER QUANTITY  PADA PERSEDIAAN BAHAN BAKU: STUDI KASUS PT IMECO BATAM TUBULAR TAHUN 2014,” J. Meas. , vol. 8, no. 3, pp. 21–31, 2014.
[15] A. T. Rahman, Wiranto, and R. Anggrainingsih, “Coal Trade Data Clustering Using K-Means (Case Study Pt. Global Bangkit Utama),” ITSMART J. Teknol. dan Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 24–31, 2017.
[16] E.  Muningsih  and  S.  Kiswati,  “SISTEM  APLIKASI  BERBASIS  OPTIMASI  METODE ELBOW UNTUK,” vol. 3, no. 1, 2018.
[17] R.  N.  Miraldi,  A.  Rachmat,  and  B.  Susanto,  “Implementasi  Algoritma  FP-GROWTH  untuk Sistem Rekomendasi Buku di Perpustakaan UKDW,” INFORMATIKA , vol. 10, no. l, pp. 29– 39, 2014.
[18] S. Anggraeni, M. A. Iha, W. Erawati, and S. Khairunnas, “Analysis of Sales by Using Apriori and FP- Growth at PT . Panca Putra Solusindo,” Ris. dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komput. Vol. 3, Number 2, April 2019 , vol. 3, no. 2, pp. 41–47, 2019.