## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Segmentasi Pelanggan Produk Digital Service Indihome Menggunakan Algoritma K-Means Berbasis Python
Nisa Hanum Harani 1 , Cahyo Prianto 2 , Fikri Aldi Nugraha 3
Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia, Bandung, Indonesia 1,2,3 e-mail: nisahanum@poltekpos.ac.id 1 , cahyoprianto@poltekpos.ac.id 2 , fikrialdinugraha@gmail.com 3

## Abstrak
PT.   Telekomunikasi   Indonesia   adalah   salah   satu   perusahaan   yang   mengedepankan pelanggan akan tetapi belum ada informasi tentang karakteristik pelanggan. Pada penelitian ini dilakukan  analisa karakteristik pelanggan sebagai dasar penetapan segmentasi pelanggan dan customer profiling pelanggan produk digital service add on Indihome menggunakan Algoritma K-Means. Penentuan jumlah cluster terbaik dilakukan menggunakan metode Elbow dan diperoleh nilai K = 3, sehingga data pelanggan dikelompokkan kedalam  tiga  segmen. Pengolahan data pelanggan dibagi menjadi 3 simulasi dengan persentase data train dan data test 80% - 20%, 70% - 30%  dan  50% - 50%.  Data yang digunakan berjumlah 1392 record sebagai populasi dimana data tersebut akan digunakan untuk mencari karakteristik setiap data tersebut.  Evaluasi cluster dilakukan  menggunakan metode  Silhouette  Index,  Davies  Bouldin  Index dan  Calinski  Harabasz Index.   Hasil   dari   penelitian   menunjukan   bahwa   simulasi   ketiga   merupakan   simulasi   terbaik berdasarka evaluasi cluster dengan presentasi data train 50% dan data test 50% dimana customer profiling dilihat dengan menganalisis anggota masing-masing cluster dari simulasi ketiga dimana cluster   0   memiliki   anggota   396   pelanggan   dengan   kategori   pelanggan   yang   memberikan keuntungan terbesar bagi perusahaan, cluster 1 memiliki anggota 286 pelanggan dengan kategori pelanggan   yang   tanpa   disadari   memiliki   potensi   besar   dalam   memberikan   keuntungan   bagi perusahaan,   dan   cluster   2   memiliki   anggota   14   pelanggan   dengan   kategori   pelanggan   yang memberikan keuntungan lebih sedikit daripada biaya untuk memberikan pelayanan.
Kata Kunci : K-Means, Segmentasi Pelanggan, Cluster, Customer Profiling

## Abstract
PT. Telekomunikasi Indonesia is one of the companies that prioritize customers, but there is no   information   about   customer   characteristics.   In   this   research,   an   analysis   of   customer characteristics used as a basis for determining customer segmentation and customer profiling for digital products add on Indihome services using the K-Means Algorithm. Determination of the best number of clusters done using the Elbow method and a value of K = 3 obtained, so that customer data grouped into three segments. Customer data processing is divided into 3 simulations with the percentage of train data and test data 80% - 20%, 70% - 30% and 50% - 50%. The data used totaled 1392 records as a population where the data will used to find the characteristics of each data.   Cluster   evaluations   carried   out   using   the   Silhouette   Index,   Davies   Bouldin   Index,   and Calinski Harabasz Index methods. The results of the study show that the third simulation is the best based on cluster evaluation with 50% data train presentation and 50% data test where customer profiling is seen by analyzing the members of each cluster from the third simulation where cluster 0 has  396  customer  members  with  a  customer  category   that   provides  the   biggest   profit   for  the company, cluster 1 has members of 286 customers in the category of customers who unwittingly have great potential in providing benefits for the company, and cluster 2 has a member of 14 customers in the customer category that provides fewer benefits than the cost of providing services.
Keywords : K-Means, Customer Segmentation, Cluster, Customer Profiling
doi: 10.34010/jamika.v10i2 133

## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## 1. Pendahuluan
Dalam bisnis apapun baik dalam bidang jasa maupun manufaktur salah satu faktor yang mempengaruhi kemajuan sebuah perusahaan adalah pemasaran. Pemasaran bukan saja hanya pengembangan produk dan jasa yang dibutuhkan tetapi segmentasi pelanggan juga harus diperhitungkan [1]. PT. Telekomunikasi Indonesia melakukan kegiatan strategi pemasaran   dengan   cara   publisitas   produk   pada   sosial   media, personal selling ,   serta periklanan. Namun pada kegiatan pemasaran tersebut dirasa belum efektif dikarenakan masih ada beberapa produk yang kurang diminati. Fokus utama perusahaan untuk bersaing dengan kompetitornya adalah pelanggan. Permasalahannya adalah belum ada informasi tentang   karakteristik   pelanggan,   maka   pada   penelitian   ini   dilakukannya   analisa karakteristik   pelanggan   sebagai   dasar   penetapan   segmentasi   pelanggan   dan customer profiling [2] . Tujuan dari proses segmentasi pelanggan adalah untuk mengetahui perilaku pelanggan   dan   menerapkan   strategi   pemasaran   yang   tepat   sehingga   mendatangkan keuntungan bagi pihak perusahaan. Proses marketing (komunikasi, produk/jasa, program) dapat   menjadi   lebih   terfokus   karena   masing-masing   segmen   memang   sudah   memiliki kemiripan, baik dari segi kebutuhan maupun perilakunya  [3]. Pengelompokkan tersebut dilakukan   dengan   menggunakan   teknik data mining . Clustering memiliki   peran   yang penting   dalam data   mining ,   dimana   teknik   ini   akan   membagi   data   kedalam   beberapa cluster sesuai dengan kemiripannya  [4]. K-Means merupakan salah satu algoritma data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster /kelompok  [5].   Adapun   proses   pengelompokkan   data   dilakukan   dengan mengambil   3   jenis   atribut   diantaranya   yaitu   lama   berlangganan,   jumlah   paket   yang diambil,   dan   jumlah   tagihan   yang   dibayar   oleh   pelanggan.   Hasil   dari   pemodelan   data tersebut   akan   mengelompokkan   pelanggan   kedalam   sejumlah cluster dan   menentukan customer profiling .   Pengelompokkan   tersebut   akan   menghasilkan   karakteristik   dari masing-masing pelanggan pada tiap cluster yang dapat dijadikan salah satu acuan untuk pengambilan keputusan perusahaan.

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1 Segmentasi Pelanggan
Segmentasi   terus   menjadi   konsep   pemasaran   yang   penting   juga   dalam   konteks relationship marketing . Meningkatkan hubungan dengan pelanggan menjadi lebih menarik dan   akan   menghasilkan   pemahaman   yang   lebih   baik   tentang   kebutuhan   pelanggan. Segmentasi adalah proses membagi pelanggan menjadi beberapa cluster dengan kategori loyalitas pelanggan untuk membangun strategi pemasaran. Segmentasi pelanggan adalah salah satu langkah awal dalam membuat model bisnis [6].

## 2.2 Customer Profiling
Customer Profiling merupakan langkah yang yang dilakukan untuk memetakan dan mendalami profil pelanggan dengan lebih baik. Pemetaan profil konsumen dapat dilakukan dengan   kombinasi   data   eksplisit   (informasi   mengenai   konsumen   yang   didapatkan   dari proses   pendaftaran   dan   survei)   dan   data   implisit   (informasi   perilaku   konsumen   yang didapatkan dengan pengamatan langsung) [7].

## 2.3 Algoritma K-Means
K-means merupakan metode clustering secara partitioning yang memisahkan data ke dalam kelompok yang berbeda. Dengan partitioning secara iteratif, K-Means mampu meminimalkan rata-rata jarak setiap data ke cluster -nya [8].
doi: 10.34010/jamika.v10i2 134

## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Terdapat beberapa ukuran jarak yang digunakan sebagai ukuran kemiripan suatu instance data, salah satunya adalah jarak Euclidean. Perhitungan jarak Euclidean seperti pada persamaan 1 [9].
d ( Xi , Cj ) = √ ∑ i = 1 N ( Xi − Cj ) 2 (1)
Duran   dan   Odell   (1974)   menyatakan   jika   semakin   kecil,   kesamaan   antara   dua d ( Xi ,Cj) unit pengamatan semakin dekat. Syarat menggunakan jarak Euclid adalah jika semua fitur dalam dataset tidak saling berkorelasi. Jika terdapat fitur yang berkorelasi maka menggunakan konsep jarak Mahalanobis. Agusta (2007) menyatakan kelanjutan dari jarak tersebut dicari yang terdekat sehingga data akan mengelompok berdasarkan centroid yang paling dekat. Tahap berikutnya adalah update titik centroid dengan menghitung rata- rata jarak seluruh data terhadap centroid. Selanjutnya akan kembali lagi ke proses awal. Iterasi   ini   akan   diulangi   terus   sampai   didapatkan   centroid   yang   konstan   artinya   titik centroid   sudah   tidak   berubah   lagi.   Atau   iterasi   dihentikan   berdasarkan   jumlah   iterasi maksimal yang ditentukan [9].

## 2.4 Python
Python   adalah   bahasa   pemrograman   yang   bersifat open source .   Bahasa pemrograman   ini   dioptimalisasikan   untuk software quality , developer productivity , program portability ,   dan component integration (Lutz,   2010).   Python   telah   digunakan untuk   mengembangkan   berbagai   macam   perangkat   lunak,   seperti internet scripting , systems programming , user interfaces , product customization , numeric programming dll. Python saat ini telah menduduki posisi empat atau lima bahasa pemrograman paling sering digunakan di seluruh dunia (Lutz, 2010) [10].

## 2.5 Metode Penentuan K (Metode Elbow)
Metode Elbow merupakan suatu metode yang dapat 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 tertentu. Metode   ini   memberikan   ide/gagasan   dengan   cara   memilih   nilai cluster 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. 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 [11].

## 2.6 Metode Evaluasi Cluster

## 2.6.1 Silhouette Index
Secara   umum,   indeks   validitas Silhouette menghitung   rata-rata   nilai   setiap   titik pada   himpunan   data.   Lebih   spesifik,   perhitungan   nilai   setiap   titik   adalah   selisih   nilai separation dan compactness yang   dibagi   dengan   maksimum   antara   keduanya.   Jumlah klaster   yang   terbaik   ditunjukkan   dengan   nilai   Silhouette   yang   semakin   mendekati   1 (Rosseeuw, 1987) [12].

## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## 2.6.2 Davies-Bouldin Index
Indeks validitas Davies-Bouldin (DB) menghitung rata-rata nilai setiap titik pada himpunan data. Perhitungan nilai setiap titik adalah jumlah nilai compactness yang dibagi dengan jarak antara kedua titik pusat klaster sebagai separation . Jumlah cluster terbaik ditunjukkan dengan nilai DB yang semakin kecil (Davies & Bouldin, 1979) [12].

## 2.6.3 Calinski Harabasz Index
Indeks   validitas   Calinski-Harabasz   (CH)   menghitung   perbandingan   antara   nilai Sum of Square between cluster (SSB) sebagai separation dan nilai Sum of Square within cluster (SSW) sebagai compactness yang dikalikan dengan faktor normalisasi, yaitu selisih jumlah data dengan jumlah cluster dibagi dengan jumlah cluster dikurang satu. Jumlah cluster terbaik ditunjukkan dengan semakin besar nilai CH (Baarsch & Celebi, 2012) [12].

## 3. Metode Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan adalah CRISP-DM ( Cross Standart Industries for Data Mining ). Metodologi CRISP-DM adalah standarisasi data mining yang disusun oleh tiga penggagas data mining market yaitu Daimcler Chrysler (Daimler Benz), SPSS, NCR. Kemudian dikembangkan pada berbagai workshop (antara tahun 1997-1999) [4].

## Gambar 1. CRISP-DM

## 3.1 Tahapan-Tahapan Diagram Alur Penelitian
Terdapat beberapa tahapan dalam CRISP-DM ( Cross Industries Process for Data Mining ), namun pada penelitian ini tahapan yang dilakukan hanya sampai pada tahapan evaluation dikarenakan tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui data pelanggan terbagi ke dalam berapa segmen serta untuk memperoleh pengetahuan terkait dengan profil pelanggan berdasarkan segmentasinya [13].

## 3.1.1 Business Understanding
Fase   ini   meliputi   penentuan   tujuan   bisnis,   menilai   situasi   saat   ini,   menetapkan tujuan data   mining ,   dan   mengembangkan   rencana   penelitian.  Tujuan   bisnis  yang   akan
doi: 10.34010/jamika.v10i2 136

## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
dilakukan pada penelitian ini adalah bagaimana melakukan segmentasi data pelanggan dan customer profiling menggunakan metode K-Means.
3.1.2 Data Understanding
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  berjumlah  1392 record sebagai  populasi dimana   data   tersebut   diambil  dari   periode   bulan  januari  sampai  dengan   bulan  oktober berdasarkan   berkas   yang   ditunjukan   oleh   objek   penelitian,   jika   data   yang   diperoleh semakin  banyak maka  hasil  dari akurasi  datanya  juga akan  maksimal. Jika  diperlukan acuan pustaka juga dapat dilakukan pada tahapan ini.

## 3.1.3 Data Preparation
Banyak persiapan yang dilakukan pada tahapan ini sehingga tak jarang fase ini juga disebut   sebagai   fase   padat   karya.   Beberapa   kegiatan   seperti   pemilihan   tabel   dan field terjadi   pada   fase   ini.   Pemilihan   tabel   dan field tersebut   akan   dimasukan   atau ditransformasikan kedalam database yang lain atau database baru sebagai bahan atau data mining mentah.  Atribut   yang   digunakan   sebagai   bahan data mining dibagi   menjadi   3 kelompok atau 3 bagian yaitu data lama berlangganan, jumlah layanan yang diambil dan total tagihan pelanggan.

## 3.1.4 Modeling
Pada fase pemodelan dilakukan dengan menggunakan aplikasi jupyter notebook, dan dimasukkan juga metode K-Means. Dari data atribut yang telah dipilih pada fase data preparation yaitu data lama berlangganan, jumlah layanan yang diambil dan total tagihan pelanggan digunakan sebagai parameter untuk melakukan clustering .

## 3.1.5 Evaluation
Fase ini merupakan tahapan analisa yang merupakan hasil dari pengolahan fase sebelumnya   dengan   menginterpretasikan   data   yang   kemudian   diperoleh   segmentasi pelanggan dan customer profiling .

## 3.2 Penerapan Algoritma K-Means
K-Means merupakan salah satu algoritma dalam data mining yang bisa digunakan untuk   melakukan   pengelompokan/ clustering suatu   data  [14].   Adapun   diagram   alir segmentasi pelanggan dengan menggunakan algoritma K-Means seperti pada gambar 2.
Alur segmentasi pelanggan dimulai dari menyiapkan data pelanggan, menyeleksi data pelanggan yang akan di cluster, menentukan jumlah cluster , menentukan titik pusat ( centroid )   secara   random,   menghitung   jarak   dari centroid ,   mengelompokkan   data pelanggan   berdasarkan   jarak   minimum,   dan   perpindahan   data   pelanggan.   Jika   terjadi perpindahan data pelanggan maka akan kembali ke proses menghitung jarak dari centroid. Jika tidak terjadi perpindahan data pelanggan maka proses selesai.

## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## Gambar 2. Diagram Alir Segmentasi Data Pelanggan Dengan Algoritma K-Means
4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Pengolahan Data Menggunakan Algoritma K-Means
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data pelanggan yang terdiri dari tiga jenis data yaitu data pelanggan indihome, data pelanggan add on serta data churn pelanggan.   Adapun   keseluruhan   data   pelanggan   berjumlah   4640 record, namun   pada penelitian   ini   data   yang   digunakan   berjumlah   1392   record   atau   30%   dari   jumlah keseluruhan data. Berikut ini merupakan penjelasan dari masing-masing data.

## 4.1.1 Data Pelanggan
1. Data Pelanggan Indihome
Data   pelanggan   indihome   merupakan   data   pelanggan   yang   berlangganan   layanan jaringan internet. Pada data pelanggan, terdapat atribut seperti NCLI, ND_INTERNET, ND, CITEM_SPEEDY, KECEPATAN, DESKRIPSI, TGL_REG, TGL_ETAT, NAMA.
2. Data pelanggan Add On
Merupakan data pelanggan yang berlangganan layanan tambahan produk digital yang disediakan   oleh   perusahaan   untuk   melengkapi   layanan   internet   indihome.   Data pelanggan add   on memiliki   atribut   diantaranya   WITEL,   NCLI,   NDOS,   NDEM, NO_INET, ITEM, PRICE, TGL_VA, TGL_PS, KCONTACT.
3. Data Churn Pelanggan
Data Churn pelanggan merupakan data pelanggan yang berhenti berlangganan layanan. Pada   data   ini   terdapat   beberapa   atribut   diantaranya   adalah   KAWASAN,   WITEL, DATEL,   NCLI,   ND_INTERNET,   DESKRIPSI,   TGL_REG,   TGL_ETAT,   serta STATUS_ORDER.
doi: 10.34010/jamika.v10i2 138

## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## 4.1.2 Seleksi Data Pelanggan
Tahap ini merupakan tahap persiapan data ( data preparation ), dimana proses yang dilakukan   pada   tahap   ini   yaitu   pemilihan   atribut   yang   akan   digunakan   selama   proses clustering . Atribut yang terpilih merupakan atribut yang dapat mewakili identitas setiap pelanggan diantaranya adalah nomor pelanggan atau NCLI, lama berlangganan, jumlah layanan yang digunakan serta total tagihan. Namun dalam proses clustering, atribut yang digunakan hanya 3 atribut kecuali nomor pelanggan atau NCLI.

## 4.1.3 Eksperimen
Proses yang dilakukan pada tahap ini merupakan pemodelan, dimana tujuan dari pemodelan   adalah   untuk   menganalisa   dan   memberi   prediksi   yang   dapat   mendekati kenyataan   sebelum   sistem   di   terapkan   di   lapangan  [15].   Pemodelan   dilakukan   dengan menggunakan bahasa pemrograman python serta dibuat dalam 3 simulasi.

## 4.1.3.1 Import Module
Tahap ini merupakan proses import module yang digunakan dalam pemodelan.
Gambar 3. Import Module

## 4.1.3.2 Baca Data
Pada tahap ini merupakan proses memuat data ( load data ) yang akan diproses seperti pada gambar 4.
Gambar 4. Baca Data

## 4.1.3.3 Normalisasi Data
Proses normalisasi data dilakukan merubah nilai data atau untuk menyamakan skala atribut data kedalam range yang lebih spesifik yang lebih kecil yaitu antara 0 – 1  [16]. Pada   penelitian   ini   standar   yang   digunakan   untuk   melakukan   normalisasi   yaitu
doi: 10.34010/jamika.v10i2 139

## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
MinMaxScaller.   Untuk   melihat   perbedaan   data   pada   sebelum   dan   sesudah   proses normalisasi dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Data Sebelum Normalisasi
Tabel 2. Data Setelah Normalisasi 4.1.3.4 Split Data
Split Data dilakukan   untuk   membagi   data   ke   dalam data train dan data test . Dimana simulasi 1 data dibagi menjadi 80% data train atau 1113 record dan 20% data test atau 279 record , simulasi 2 data dibagi menjadi 70% data train atau 974 record dan 30% data test 418 record , kemudian simulasi 3 data dibagi menjadi 50% data train atau 696 record dan 50% data test atau 696 record .

## 4.1.3.5 Penentuan Jumlah Cluster Terbaik
Pada tahap ini penentuan cluster terbaik dilakukan dengan menggunakan metode Elbow   dengan   cara   menghitung   nilai Sum   Square   Error (SSE)   kemudian memvisualisasikannya dalam bentuk grafik dimana hasil perhitungan SSE digambarkan dalam bentuk siku lalu nilai yang memiliki penuruan secara drastis merupakan jumlah K yang optimal yang ditunjukan pada Gambar 5 [11].
Gambar 5. Penentuan Jumlah Cluster Terbaik

## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
a. Simulasi 1
Pada simulasi 1 peneliti menggunakan persentasi pembagian data train dan data test (80% dan 20%). Proses segmentasi pada simulasi 1 dimulai dengan melakukan inisialisasi data   yang   bertujuan   untuk   mendeklarasikan   atau   menentukan   data   mana   yang   akan digunakan  sebagai data  train dan data  test serta  atribut  yang digunakan  untuk proses clustering yaitu lama langganan, jumlah layanan, dan total tagihan, dengan pendeklarasian sebagai berikut X = train_data2[[‘lama_langganan’, ’jumlah_layanan’, ’total_tagihan’]]. Kemudian proses selanjutnya adalah pembuatan model clustering untuk simulasi 1 dengan jumlah   K   =   3   sesuai   dengan   hasil   dari   penentuan   jumlah cluster terbaik   dengan menggunakan   metode   Elbow   dengan   deklarasi   sebagai   berikut   km   = KMeans(n_clusters=3)   dan   ditambahkan   perintah   km.fit(X).   Setelah   pembuatan   model, proses   berikutnya   adalah   menentukan   centroid   atau   titik   pusat   yang   digunakan   untuk melakukan proses selanjutnya yaitu clustering menggunakan algoritma K-Means dengan perintah   centroid_train_data   =   km.cluster_centers_   dimana   nilai   dari   centroid   tersebut ditentukan   secara random dan   untuk   melakukan clustering digunakan   perintah km.predict(X).   Setelah   proses clustering selesai,   dilakukan   evaluasi cluster dengan menggunakan metode Silhouette Index (SI), Davies-Bouldin Index, dan Calinski Harabasz Index (CHI) yang mana hasil dari proses evaluasi tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.
b. Simulasi 2
Pada simulasi 2 peneliti menggunakan persentasi pembagian data train dan data test 70%   30%.   Untuk   proses   inisialisasi   data,   model clustering ,   penentuan   centroid,   dan clustering data pada simulasi kedua memiliki cara yang sama dengan simulasi 1, yang membedakan hanya jumlah data train dan data test sesuai dengan data yang telah dibagi pada proses split data simulasi kedua. Kemudian hasil dari evaluasi cluster yang dilakukan pada simulasi 2 dapat dilihat pada Tabel 4.
c. Simulasi 3
Pada simulasi peneliti menggunakan persentasi pembagian data train dan data test 50% 50%. Untuk proses inisialisasi data, model clustering , penentuan centroid, dan clustering data pada simulasi 3 memiliki cara yang sama dengan simulasi 1 dan simulasi 2, dimana yang membedakan simulasi 3 dengan simulasi yang lain hanya jumlah data train dan data test sesuai dengan data yang telah dibagi pada proses split data simulasi ketiga dan hasil evaluasi cluster yang dilakukan pada simulasi 3 dapat dilihat pada Tabel 5.

## 4.2 Pengkajian
Pada tahap ini, peneliti akan mengkaji terkait dengan penelitian yang dilakukan. Tujuan dilakukannya penelitian adalah untuk melakukan segmentasi data pelanggan serta melakukan customer profiling dengan   menggunakan   algoritma   K-Means,   dimana   data pelanggan diperoleh dari arsip perusahaan.
Proses clustering yang dilakukan menggunakan simulasi pertama membagi data menjadi 80% data training atau 1113 record dan data testing 20% atau 279 record ke dalam 3 cluster . Hasil dari proses clustering menggunakan data train membagi data ke dalam cluster 0   berjumlah   479 record , cluster 1   berjumlah   607 record dan cluster 2 berjumlah 27 record . Sedangkan data test terbagi ke dalam cluster 0 sebanyak 163 record , cluster 1 sebanyak 108 record , dan cluster 2 sebanyak 8 record .
Selanjutnya   proses clustering yang   dilakukan   menggunakan   simulasi   kedua membagi data menjadi 70% data training atau 974 record dan data testing 30% atau 418
doi: 10.34010/jamika.v10i2 141

## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
record ,   dimana   hasil clustering menggunakan data   training membagi   data   ke   dalam cluster 0 sebanyak 532 record , cluster 1 sebanyak 417 record , dan cluster 2 sebanyak 25 record .   Kemudian   hasil clustering menggunakan data   testing membagi   data   ke   dalam cluster 0 sebanyak 202 record , cluster 1 sebanyak 208 record ¸ cluster 2 sebanyak 8 record . Pada simulasi ketiga, data pelanggan dibagi menjadi 50% data training atau 696 record dan data   testing 50%   atau   696 record .   Kemudian   hasil clustering dengan menggunakan data training membagi data ke dalam cluster 0 sebanyak 396 record , cluster 1   sebanyak   286 record ,   dan cluster 2   sebanyak   14 record .   Selain   itu   hasil clustering menggunakan data testing membagi data kedalam cluster 0 sebanyak 374 record , cluster 1 sebanyak 301 record , dan cluster 2 sebanyak 21 record .
Hasil clustering yang   telah   terbentuk   dievaluasi performance nya   untuk menentukan simulasi mana yang paling tepat digunakan untuk clustering data pelanggan tersebut. Evaluasi dilakukan dengan menghitung score dari Silhouette Index (SI), Davies- Bouldin Index, dan Calinski Harabasz Index (CHI) dimana hasil dari evaluasi tersebut dapat dilihat pada Tabel 3, Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 3. Hasil Evaluasi Performance K-Means Simulasi 1
Pada  Tabel   3   simulasi   1   terdapat data   train (80%)   dan data   test (20%)   untuk mengetahui simulasi terbaik maka dilakukan validasi menggunakan indeks SI, DBI, dan CHI. Validasi tersebut dilakukan pada keseluruhan data train dan data test dengan hasil perhitungan diberi label Global. Kemudian, validasi juga dilakukan pada masing-masing cluster yang mana hasil perhitungannya diberi label 0, 1, 2 sesuai dengan cluster. Untuk mempermudah membandingkan hasil dari setiap simulasi, maka dipilihlah hasil validasi dengan label Global, dimana nilai validasi dari masing-masing indeks pada data train dan data test dihitung nilai rata-ratanya sehingga menghasilkan nilai sebagai berikut 0.521, 0.650, 502.315.
Tabel 4. Hasil Evaluasi Performance K-Means Simulasi 2
Pada  Tabel   4   simulasi   2   terdapat data   train (70%)   dan data   test (30%)   untuk mengetahui simulasi terbaik maka dilakukan validasi menggunakan indeks SI, DBI, dan CHI. Validasi tersebut dilakukan pada keseluruhan data train dan data test dengan hasil perhitungan diberi label Global. Kemudian, validasi juga dilakukan pada masing-masing cluster yang mana hasil perhitungannya diberi label 0, 1, 2 sesuai dengan cluster. Untuk mempermudah membandingkan hasil dari setiap simulasi, maka dipilihlah hasil validasi dengan label Global, dimana nilai validasi dari masing-masing indeks pada data train dan data test dihitung nilai rata-ratanya sehingga menghasilkan nilai sebagai berikut 0.524, 0.686, 501.701.
doi: 10.34010/jamika.v10i2 142

## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Tabel 5. Hasil Evaluasi Performance K-Means Simulasi 3
Pada  Tabel   5   simulasi   2   terdapat data   train (50%)   dan data   test (50%)   untuk mengetahui simulasi terbaik maka dilakukan validasi menggunakan indeks SI, DBI, dan CHI. Validasi tersebut dilakukan pada keseluruhan data train dan data test dengan hasil perhitungan diberi label Global. Kemudian, validasi juga dilakukan pada masing-masing cluster yang mana hasil perhitungannya diberi label 0, 1, 2 sesuai dengan cluster. Untuk mempermudah membandingkan hasil dari setiap simulasi, maka dipilihlah hasil validasi dengan label Global, dimana nilai validasi dari masing-masing indeks pada data train dan data   test dihitung   nilai   rata-ratanya   sehingga   menghasilkan   nilai   sebagai   berikut0.530, 0.661, 502.454.
Untuk menentukan simulasi mana yang memiliki performance optimal dapat dilihat dari hasil evaluasi tersebut, dimana score dari silhouette index nya semakin mendekati 1, score dari davies-bouldin index nya kecil dan memiliki score calinski harabasz index yang besar [12].

## 4.3 Evaluasi
Pada   tahap   evaluasi   akan   dijelaskan   mengenai   hasil   dari   pengkajian   dimana terdapat 3 model simulasi yaitu simulasi 1 (80%, 20%), simulasi 2 (70%, 30%), simulasi 3 (50%, 50%). Untuk menentukan simulasi yang memiliki performance yang optimal dilihat dari tiga indeks validitas dengan kriteria relative , yaitu indeks Silhouette, indeks Davies- Bouldin, dan Indeks Calinksi-Harabasz. Pada indeks Silhouette (SI) simulasi yang terbaik ditunjukkan dengan nilai silhouette yang semakin mendekati 1, Indeks validitas Davies- Bouldin simulasi terbaik ditunjukkan dengan nilai DBI yang semakin kecil, sedangkan untuk   Indeks   validitas   Calinski-Harabasz   (CHI)   simulasi   terbaik   ditunjukkan   dengan semakin besar nilai CHI [12].
Berdasarkan evaluasi performance yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa simulasi   yang   memiliki performance optimal   merupakan   simulasi   3   dikarenakan   nilai validitas dari simulasi tersebut telah memenuhi kriteria validitas relative, dimana terdapat 2 kriteria   yang   sesuai   yaitu   memiliki   nilai   silhouette   indeks   mendekati   1   dan   nilai   CHI indeks dengan nilai yang semakin besar.
Hasil clustering dengan data train menunjukan cluster 0 merupakan pelanggan yang memiliki waktu berlangganan cukup lama dari mulai 7 – 11 bulan dengan jumlah layanan yang diambil mulai dari 1 – 4 layanan dengan total tagihan yang cukup variatif berkisar antara 286 ribu – 209 ribu . Sehingga pelanggan pada cluster 0 dikategorikan sebagai   pelanggan   yang   memberikan   keuntungan   terbesar   bagi   perusahaan. Cluster 1 merupakan pelanggan yang memiliki waktu berlangganan 7, 8, dan 11 bulan dengan 1 jumlah   layanan   yang   diambil   dan   dengan   total   tagihan   paling   rendah   yaitu   275   ribu sedangkan total tagihan paling tinggi yaitu 1.144 ribu. Sehingga pelanggan pada cluster 1 dikategorikan   sebagai   pelanggan   yang   tanpa   disadari   memiliki   potensi   besar   dalam memberikan keuntungan bagi perusahaan. Cluster 2 merupakan pelanggan yang memiliki waktu berlangganan 1, 3, 4, dan 6 bulan dengan jumlah layanan yang diambil sebanyak 1 – 3 layanan dan dengan total tagihan paling rendah yaitu 286 ribu dan total tagihan yang paling tinggi yaitu 907.5 ribu. Sehingga pelanggan pada cluster 2 dikategorikan sebagai
doi: 10.34010/jamika.v10i2 143

## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
pelanggan yang memberikan keuntungan lebih sedikit daripada biaya untuk memberikan pelayanan. Sedangkan clustering menggunakan data test memiliki hasil dimana cluster 0 merupakan pelanggan yang memiliki waktu berlangganan cukup lama dari mulai 7, 8, 10, dan 11 bulan dengan jumlah layanan yang diambil mulai dari 2 – 5 layanan dengan total tagihan yang cukup variatif berkisar antara 275 ribu – 209 ribu. Sehingga pelanggan pada cluster 0  dikategorikan  sebagai   pelanggan   yang  memberikan   keuntungan   terbesar  bagi perusahaan. Cluster 1 merupakan pelanggan yang memiliki waktu berlangganan 7, 8, 10 dan  11  bulan  dengan  1 jumlah  layanan  yang  diambil  dan  dengan  total  tagihan  paling rendah yaitu 275 ribu sedangkan total tagihan paling tinggi yaitu 1.094.5 ribu. Sehingga pelanggan pada cluster 1 dikategorikan sebagai pelanggan yang tanpa disadari memiliki potensi   besar   dalam   memberikan   keuntungan   bagi   perusahaan. Cluster 2   merupakan pelanggan   yang   memiliki   waktu   berlangganan   1,   2,   3,   4,   dan   6   bulan   dengan   jumlah layanan yang diambil sebanyak 1 – 4 layanan dan dengan total tagihan paling rendah yaitu 286 ribu dan total tagihan yang paling tinggi yaitu 1.518 ribu. Sehingga pelanggan pada cluster 2   dikategorikan   sebagai   pelanggan   yang   memberikan   keuntungan   lebih   sedikit daripada biaya untuk memberikan pelayanan.

## 5. Kesimpulan
Kesimpulan   yang   dapat   diambil   dari   penelitian   Segmentasi   Pelanggan   Produk Digital Service Add On Indihome   Menggunakan  Algoritma   K-Means   yaitu   hasil   dari segmentasi   data   pelanggan   menggunakan   algoritma   K-Means   mempunyai   nilai   K   =   3 sesuai dengan dengan hasil penentuan jumlah cluster terbaik menggunakan metode Elbow, sehingga   data   pelanggan   tersebut   dikelompokkan   kedalam   3   segmen.   Pada customer profiling data pelanggan dilihat dengan menganalisis anggota dari masing-masing cluster untuk mencari karakteristik setiap cluster nya. Hasil dari penelitian yaitu simulasi ke-3 dengan presentasi data train 50% dan data test 50% dimana customer profiling cluster 0 dengan kategori pelanggan yang memberikan keuntungan terbesar bagi perusahaan, cluster 1   pelanggan   dengan   kategori   yang   tanpa   disadari   memiliki   potensi   besar   dalam memberikan   keuntungan   bagi   perusahaan, cluster 2   dengan   kategori   pelanggan   yang memberikan keuntungan lebih sedikit dari pada biaya untuk memberikan pelayanan. Saran untuk pengembangan penelitian pada masa yang akan datang diantaranya perlu adanya implementasi   dalam   bentuk   aplikasi   ataupun  API   sehingga   dapat   memudahkan   dalam melakukan proses segmentasi data pelanggan menggunakan algoritma K-Means.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih ditujukan kepada  PT.Telekomunikasi Indonesia Regional III Jawa Barat yang telah memberikan izin untuk melakukan penelitian serta membantu proses pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian.

## Daftar Pustaka
[1] A. Z.  Adnan,  “Penerapan  Strategi  Promosi  Pada  Pemasaran  Produk CV.  Syntax Corporation Indonesia,” J. Ilm. Indones. , vol. 3, no. 7, pp. 14–24, 2018, [Online]. Available:
http://jurnal.syntaxliterate.co.id/index.php/syntax- literate/article/view/415. [Accessed: 18-Oct-2019].
[2] F.  Nursa,   H.   Hardisman,   and   R.   Semiarty,  “Analisis   Segmentasi   dan   Penentuan Target Pasar Pelanggan Instalasi Rawat Jalan Rumah Sakit Universitas Andalas,” J. Kesehat.   Andalas ,   vol.   8,   no.   3,   pp.   650–660,   2019,   [Online].   Available: http://jurnal.fk.unand.ac.id/index.php/jka/article/view/1054.  [Accessed:  18-Oct-
doi: 10.34010/jamika.v10i2 144

## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
2019].
[3] V. R. Hananto, A. D. Churniawan, and A. P. Wardhanie, “Perancangan Analytical CRM untuk  Mendukung  Segmentasi  Pelanggan  di  Institusi  Pendidikan,” J.  Ilm. Teknol.   Inf.   Asia ,   vol.   11,   no.   1,   p.   79,   2017,   [Online].   Available: https://jurnal.stmikasia.ac.id/index.php/jitika/article/view/55.  [Accessed:  18-Oct- 2019].
[4] C. Prianto and N. S. Harani, “The data mining analysis to determine the priorities of families  who  receiving   assistance,” J.   Phys.  Conf.   Ser. ,  vol.   1280,   no.  2,   2019, [Online]. Available: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742- 6596/1280/2/022027/pdf. [Accessed: 18-Oct-2019].
[5] D. Triyansyah and D. Fitrianah, “Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K- Means   Clustering   Untuk   Menentukan   Strategi   Marketing,” J.   Telekomun.   dan Komput. ,   vol.   8,   no.   3,   p.   163,   2018,   [Online].   Available: http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech/article/view/4174. [Accessed: 18-Oct-2019].
[6] B. E. Adiana, I. Soesanti, and A. E. Permanasari, “Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Kombinasi RFM Model dan Teknik Clustering,” Jutei , vol. 2, no. 2, pp. 23–32, 2018, [Online]. Available:
https://jutei.ukdw.ac.id/index.php/jurnal/article/view/76. [Accessed: 25-Oct-2019].
[7] A. A. Caraka, H. Haryanto, D. P. Kusumaningrum, S. Astuti, F. I. Komputer, and U. D. Nuswantoro, “Logika Fuzzy Menggunakan Metode Tsukamoto,” Techno.COM , vol.   14,   no.   4,   pp.   255–265,   2015,   [Online].   Available: http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/view/970.  [Accessed:  25-Oct- 2019].
[8] F. E. M. Agustin, A. Fitria, and H. A. S, “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Menentukan Kelompok  Pengayaan Materi Mata  Pelajaran Ujian  Nasional (Studi Kasus: Smp Negeri 101 Jakarta),” J. Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 73–78, 2015, [Online].   Available:   http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/ti/article/view/1938. [Accessed: 25-Oct-2019].
[9] Asroni and R. Adrian, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan   Nilai  Akademik   Dengan  Weka   Interface   Studi   Kasus   Pada   Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang,” Ilm. Semesta Tek. , vol. 18, no. 1, pp. 76–82, 2015,   [Online].   Available:   http://journal.umy.ac.id/index.php/st/article/view/708. [Accessed: 25-Oct-2019].
[10] A.   F.   Harismawan,   A.   P.   Kharisma,   and   T.   Afirianto,   “Analisis   Perbandingan Performa Web Service Menggunakan Bahasa Pemrograman Python , PHP , dan Perl pada Client Berbasis Android,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya ,  vol.   2,  no.  January,  pp.  237–245,  2018,  [Online].  Available:   http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/781. [Accessed: 25-Oct-2019].
[11] A. T. Rahman, Wiranto, and A. Rini, “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, [Online]. Available:
https://jurnal.uns.ac.id/itsmart/article/download/11296/11108.  [Accessed:  25-Oct- 2019].
[12] A. F. Khairati, A. A. Adlina, G. F. Hertono, and B. D. Handari, “Kajian Indeks Validitas pada Algoritma K-Means Enhanced dan K-Means MMCA,” Pros. Semin. Nas.   Mat. ,   vol.   2,   pp.   161–170,   2019,   [Online].   Available:
doi: 10.34010/jamika.v10i2 145

## Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Volume 10 Nomor 2 Edisi Oktober 2020 E ISSN: 2655-6960 | P ISSN: 2088-4125 OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/article/download/28906/12636. [Accessed: 25-Oct-2019].
[13] H. Dhika and F. Destiawati, “Application of Data Mining Algorithm to Recipient of Motorcycle Installment,” ComTech Comput. Math. Eng. Appl. , vol. 6, no. 4, p. 569, 2015,
[Online]. Available:
https://journal.binus.ac.id/index.php/comtech/article/view/2192. [Accessed: 01-Dec- 2019].
[14] A. R. Condrobimo, A. V. D. Sano, and H. Nindito, “The Application Of K-Means Algorithm   For   LQ45   Index   on   Indonesia   Stock   Exchange,” ComTech   Comput. Math.   Eng.   Appl. ,   vol.   7,   no.   2,   p.   151,   2016,   [Online].   Available: https://journal.binus.ac.id/index.php/comtech/article/view/2256. [Accessed: 01-Dec- 2019].
[15] J. C. Manggala, “Tugas Akhir Implementasi GoBGP Sebagai Aplikasi Control Plan Pada Docker Container,” Universitas Muhammadiyah Malang, 2019.
[16] W. M. P. Dhuhita, “Clustering Menggunakan Metode K-Mean Untuk Menentukan Status   Gizi   Balita,” J.   Inform.   Darmajaya ,   vol.   15,   no.   2,   pp.   160–174,   2015, [Online].   Available:   http://garuda.ristekdikti.go.id/documents/detail/568725. [Accessed: 01-Dec-2019].