IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA APLIKASI PENCARI PELANGGAN POTENSIAL PADA RESTORAN XYZ

## Sabar Rudiarto
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650
E-mail : sabar.rudiarto@mercubuana.ac.id

## ABSTRACT
Persaingan  dalam  usaha,  membuat  Restoran  XYZ  mengalami  kesulitan  dalam  mempertahankan  pelanggan setianya. Untuk itu diperlukan  analisa untuk mengetahui mana pelanggan yang potensial, maka dirancanglah sebuah aplikasi menggunakan algoritma K-Means (Clustering) untuk mengelompokkan data pelanggan. Metode K-Means  Clustering  mengelompokkan  data  yang  ada  ke  dalam  beberapa  kelompok,  dimana  data  dalam  satu kelompok mempunyai karakteristik yang sama. Data pelanggan dikelompokkan menjadi dua cluster yaitu tidak potensial,  dan  potensial.  Kemudian  setiap  cluster  diklasifikasikan  berdasarkan  kriteria  mana  yang  lebih diprioritaskan.  Cluster  dengan  nilai  terbesar  pada  centroid  akhir  merupakan  cluster  yang  direkomendasikan menerima  reward,  sedangkan  cluster  dengan  nilai  terkecil  pada  centroid  akhir  merupakan  cluster  yang  tidak berhak menerima reward. Hasil dari proses ini membentuk cluster-cluster yang digunakan untuk memberi saran pertimbangan dalam menentukan strategi penjualan yakni memberikan reward untuk pelanggan dengan posisi cluster teratas.
Kata Kunci: K-Means, Clusetering , Layanan Pelanggan, Sistem Pengambil Keputusan

## PENDAHULUAN
Restoran  XYZ  merupakan  salah  satu  rumah  makan yang  menyediakan  makanan  daerah  dan  bebagai macam menu makanan dan menyediakan pemesanan delivery  order  melalui  pemesanan  by  phone  yang berada  di  kawasan  Jakarta.  Pelanggan  merupakan salah  satu  posisi  penting  dalam  pengembangan strategi  bisnis  di  restoran  XYZ,  pelanggan  juga merupakan  salah  satu  sumber  keuntungan  dalam perusahaan. Untuk itu diperlukan suatu pemahamaan yang baik tentang pelanggan. Pemahaman yang baik terhadap  pelanggan  dapat  digunakan  perusahaan untuk  mempertahankan  pelanggan  yang  memang harus  dipertahankan.  Masalah  yang  sering  dihadapi adalah kesulitan dalam menentukan pelanggan yang
tepat secara cepat, hal tersebut dapat mengakibatkan perusahan  kehilangan  nasabah  yang  seharusnya dipertahankan.
Segmentasi  pelanggan  adalah  metode  yang  populer yang  digunakan  untuk  memilih  pelanggan  atau nasabah yang tepat untuk memulai promosi. Dengan segmentasi  pelanggan  berdasarkan  prilakunya,  kita dapat  menargetkan  tindakan  mereka  dengan  lebih baik. Seperti memberi loyalitas yang bisa memenuhi harapan  pelanggan  sehingga  pelanggan  akan  tetap bertahan  karena  puas  terhadap  layanan  yang diberikan.  Proses  penentuan  pelanggan  secara manual  dengan  menginputkan  satu  persatu  data pelanggan  kemudian  melakukan  sorting  data pelanggan seringkali menimbulkan beberapa permasalahan, antara lain membutuhkan waktu yang
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol. 2 No. 1 Januari 2018 ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
lama  dan  ketelitian  yang  tinggi.  Selain  itu  proses komputasi  penentuan  pelanggan  juga  menjadi  salah satu  permasalahan.  Sehingga  dibutuhkan  suatu sistem  yang  dapat  membantu  dalam  proses pengambilan  keputusan  siapa  saja    pelanggan  yang direkomendasikan menerima penghargaan berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
Maka  perlu  diterapkan  sebuah  algoritma,  penerapan algoritma  clustering  untuk  penentuan  pelanggan potensial  berdasarkan  data  -  data  yang  telah  ada. Ada dua jenis data clustering yang sering digunakan dalam proses pengelompokan data yaitu hierarchical (hirarki)  dan  non-hierarchical  (non  hirarki)  data clustering.  Dalam  penelitian  sistem  pendukung keputusan penentuan pelanggan potensial ini penulis lebih  fokus  pada  pengelompokan  data  non  hirarki clusetring  Algoritma  Clustering  pada  non  hirarki dengan  pendekatan  partisi  tersebut  ada  beberapa macam,  diantaranya  Fuzzy  C-Means  ,K-Means  dan lain  sebagainya.  Penulis  menggunakan  algoritma clustering  yaitu  algoritma  K-Means  Clustering. Algoritma  K-Means  adalah  salah  satu  metode  data clustering  non  hirarki  yang  mempartisi  data  ke dalam  bentuk  satu  atau  lebih  cluster/kelompok, sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang sama  dikelompokkan  dalam  satu  cluster  yang  sama dan  data  yang  memiliki  karakteristik  berbeda dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  lain  (Agusta, 2007).  Algoritma  ini    akan  membantu  pengguna dalam  penentuan  pelanggan  potensial  menjadi  lebih cepat.  Algoritma  K-Means  Clusetring  ini  selain dapat  memangkas  waktu  penentuan  pelanggan poensial  juga  dapat  pula  melakukan  penentuan secara tepat dan akurat.

## STUDI LITERATUR

## PELANGGAN
Definisi  dari  pelanggan  adalah  adalah  semua  orang yang  menuntut  kita  (atau  perusahaan)  kita  untuk memenuhi  suatu  standar  kualitas  tertentu  dan  oleh karena  itu  akan  memberikan  pengaruh  pada  kinerja (performance)  kita  (atau  perusahaan  kita)  .Namun pengertian dari pelanggan potensial adalah pelanggan yang loyal terhadap perusahaan (Zulkarnain,  2012).  Pelanggan  yang  potensial umumnyaakan melanjutkan pembelian produk  atau jasa  tersebut  walaupun  dihadapkan  pada  banyak
alternatif  produk  atau  jasa  yang  lebih  unggul dipandang  dari  berbagai  sudut  atributnya.  Menurut Kotler  dalam  bukunya  Zulkarnain,  konsumen  yang loyal  tidak  diukur  dari  berapa  banyak  dia  membeli, tapi  dari  berapa  sering  dia  melakukan  pembelian ulang,  termasuk  merekomendasikan  orang  untuk membeli (Zulkarnain, 2012).

## LAYANAN PELANGGAN
Menurut  penelitian  layanan  pelanggan  dapat dianggap  sebagai  investasi  usaha  atau  bisnis. Pelanggan  bagi  perusahaan  adalah  aset,  karena  itu peningkatan  kualitas  pelayanan  diupayakan  terus- menerus  untuk  memenuhi  kebutuhan  dan  harapan pelanggan/kolega,  “bila  suatu  produk  atau  jasa tertentu diciptakan tanpa memperhatikan perencanaan  pelayanan  bagi  pembeli.  Perencanaan pelayanan yang baik bertujuan memberikan pelayanan  kepada  pelanggan/kolega  sehingga  tidak akan terjadi masalah/konflik/komplain. Berdasarkan hal tersebut maka Pengertian Pelayanan adalah suatu pelayanan  terbaik  dalam  memenuhi  harapan  dan kebutuhan  pelanggan.  Artinya  pelayanan  yang memenuhi standar kualitas. Pelayanan yang memenuhi  standar  kualitas  adalah  suatu  pelayanan yang  sesuai  dengan  harapan  dan  kepuasan pelanggan/masyarakat.

## CLUSTERING
Clustering  adalah  mengelompokkan  item  data  ke dalam  sejumlah  kecil  grup  sedemikian  sehingga masing-masing  grup  mempunyai  sesuatu  persamaan yang  esensial  (Andayani,  2007).  Ada  beberapa pendekatan yang digunakan dalam mengembangkan metode  clustering.  Dua  pendekatan  utama  adalah clustering  dengan  pendekatan  partisi  dan  clustering dengan  pendekatan  hirarki.  Clustering  dengan pendekatan  partisi  atau  sering  disebut  dengan partition-based  clustering  mengelompokkan  data dengan memilah-milah data yang dianalisa ke dalam cluster-cluster yang ada. Clustering dengan pendekatan  hirarki  atau  sering  disebut  dengan hierarchical clustering mengelompokkan data dengan  membuat  suatu  hirarki  berupa  kurva  yang menggambarkan  pengelompokan  cluster  dimana data yang mirip akan ditempatkan pada hirarki yang berdekatan  dan  yang  tidak  pada  hirarki  yang berjauhan.  ,Algoritma  clustering  dibagi  ke  dalam beberapa kelompok besar, antara lain:
1. Partitioning algorithms: algoritma dalam kelompok  ini  membentuk  bermacam  partisi  dan kemudian  mengevaluasinya  dengan  berdasarkan
beberapa kriteria.Diantaranya : K-Means Clustering,Mixture-Based Density,Graph Theory-Based Clustering,Fuzzy Clustering.
2. Hierarchy algorithms: pembentukan dekomposisi hirarki  dari  sekumpulan  data  menggunakan beberapa kriteria.

## K-MEANS
Metode  K-Means  pertama  kali  diperkenalkan  oleh MacQueen  JB  pada  tahun  1976.  Metode  ini  adalah salah  satu  metode  non  hierarchi  yang  umum digunakan.  Metode  ini  termasuk  dalam  teknik penyekatan (partition) yang membagi atau memisahkan objek ke k daerah bagian yang terpisah. Pada  K-Means,  setiap  objek  harus  masuk  dalam kelompok tertentu, tetapi dalam satu tahapan proses tertentu,  objek  yang  sudah  masuk  dalam  satu kelompok, pada satu tahapan berikutnya objek akan berpindah  ke  kelompok  lain.  Hasil  cluster  dengan dengan  metode  K-Means  sangat  bergantung  pada nilai  pusat  kelompok  awal  yang  diberikan. Pemberian nilai awal yang berbeda bisa menghasilkan kelompok yang berbeda. Ada beberapa  cara  memberi  nilai  awal  misalnya  dengan mengambil  sampel  awal  dari  objek,  lalu  mencari nilai  pusatnya,  memberi  nilai  awal  secara  random, menentukan  nilai  awalnya  atau  menggunakan  hasil dari  kelompok  hierarki  dengan  jumlah  kelompok yang  sesuai.  K-Means  adalah  suatu  metode penganalisaan  data  atau  metode  Data  Mining  yang melakukan  proses  pemodelasn  tanpa  supervisi (unsupervised)  dan  merupakan  salah  satu  metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi. Metode K-Means berusaha mengelompokkan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data  dalam  satu  kelompok  mempunyai  karakteristik yang  sama  satu  sama  lainnya  dan  mempunyai karakteristik  yang  berbeda  dengan  data  yang  ada  di dalam  kelompok  yang  lain.  Dengan  kata  lain, metode  ini  berusaha  untuk  meminimalkan  variasi antar  data  yang  ada  di  dalam  suatu  cluster  dan memaksimalkan  variasi  dengan  data  yang  ada  di cluster lainnya.
Penelitian mengenai metode K-Means telah dilakukan  oleh  banyak  peneliti  dengan  berbagai macam kasus, diantaranya adalah:
(1)  Pada  penelitian  (Abdul  Haris  Lubis,  2016), algoritma Kernel K-Means Clustering ini digunakan untuk mendapatkan suatu model aturan menentukan pelanggan terbaik dan potensial Kantor Pos Medan. Model  aturan  yang  diperolah  menunjukkan  bahwa kategori  pelanggan  terbaik  dapat  diperoleh  jika
transaksinya  banyak  dan  besar  uangnya  sedang  dan tinggi.
(2)  Penelitian  berikutnya  (Gita  Febrina  Wulandari, 2014),  metode  yang  digunakan  adalah  CRISP-DM dengan melalui tahapan business understanding, data understanding,  data  preparation,  modeling,  evaluasi dan  development.  Algoritma  yang  digunakan  untuk pembentukan  kluster  adalah  algoritma  K-Means, dengan tools Rapidminer 5.3 yang merepresentasikan  jumlah  pelanggan  di  setiap kluster dengan menggunakan atribut RFM (Recency, Frequency  dan  Monetary).  Kelompok  pelanggan yang  terbentuk  adalah  empat  kelas  dengan  kluster pertama  4  pelanggan,  kluster  kedua  190  pelanggan, kluster  ketiga  23  pelanggan  dan  kluster  keempat dengan jumlah pelanggan 115.
(3)  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Teguh  Iman Hermanto),  metode  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  pengolahan  data  transaksi  pembelian menggunakan  algoritma  Association  Rule  dan pengolahan  data  pelanggan  menggunakan  K-Means clustering.  Pengolahan  data  transaksi  dilakukan dengan  menentukan  nilai  support  dan  confidence sebagai  nilai  kepastian  dari  pola  data  pembelian yang  dihasilkan.  Pengolahan  data  pelanggan dilakukan  dengan  menentukan  nilai  Recency, Frequency,  dan  Monetary  sebagai  variabel  untuk menentukan  segmentasi  pelanggan.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  pengolahan  data  menggunakan algoritma  Association  Rule  dengan  nilai  optimal confidence  dan support sebesar  8%  dan  pengolahan data  pelanggan  menggunakan  algoritma  K-Means dengan  nilai  below  zeros  sebanyak  2  pelanggan, nilai  migrator  sebanyak  6  pelanggan,  nilai  most growable  sebanyak  97  pelanggan,  dan  nilai  most valuable sebanyak 31 pelanggan.

## ANALISA SISTEM

## ANALISA SISTEM
Pada perancangan suatu sistem diperlakukan analisa yang tepat, sehingga proses pembuatan sistem dapat berjalan  dengan  lancar  dan  sesuai  seperti  yang diinginkan.  Setelah  dilakukan  analisis  perlu  adanya desain  sistem  (design  interface)  yang  bertujuan untuk  memberikan  gambaran  tentang  jalannya sistem tersebut.
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol. 2 No. 1 Januari 2018 ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491

## ANALISA MASALAH
Penentuan  pelanggan  potensial  untuk  mengetahui mana  pelanggan  yang  potensial,  mana  yang  tidak berdasarkan transaksi yang ada saat ini masih secara manual.  Analisa  sistem  berjalan  ini  dilakukan bertujuan  untuk  mengetahui  permasalahan  yang ditimbulkan oleh sistem yang berjalan pada saat ini. Permasalahan  tersebut  dapat  digunakan  untuk menganalisis  kebutuhan  pengguna  terhadap  sistem yang  baru.  Kemudian,  setelah  permasalahan  dan kebutuhan sistem dianalisis dengan baik, maka hasil analisis  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  dasar untuk perancangan sistem yang baru, sehingga dapat dihasilkan  sistem  baru  yang  dapat  memenuhi kebutuhan pengguna.

## ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Pada  analisis  tentang  clustering  untuk  penentuan pelanggan  potensial  sebelumnya,  ketika  proses pengelompokan data membutuhkan algoritma clustering  untuk  pengelompokan  data  sesuai karakter-karakter    yang  diinput  dari  user  dengan database  informasi  data  transaski.  Untuk  itu  berikut merupakan  analisa  terhadap  pencarian  Clustering dengan menggunakan Algoritma K-Means Clustering  dalam  pengelompokan  data.  Pada  artikel yang diterbitkan Elsevier “Data clustering: 50 years beyond  K-means”  (Jain,  2009)  diungkapkan  bahwa pengorganisasian  data  ke  dalam  suatu  kluster merupakan suatu model yang paling mendasar untuk pemahaman  dan  pembelajaran.  Analisis  kluster adalah  studi  formal  untuk  mengelompokkan,  atau clustering  benda-benda  sesuai  dengan  karakteristik yang  diukur  berdasarkan  kemiripan  satu  sama  lain. Clustering  adalah  pengelompokan  menggunakan teknik unsupervised learning dimana tidak diperlukan  pelatihan  pada  metode  tersebut  atau dengan  kata  lain, tidak  ada  fase learning  serta  tidak menggunakan pelabelan pada setiap kelompok. Pada jurnal  yang  sama  diungkapkan  pula  perihal penggunakan K-means sebagai algoritma yang sejak dulu bahkan sampai saat ini cukup handal digunakan untuk  proses  clustering.  Algoritma  K ‐ Means Clustering  merupakan  metode  clustering  berbasis jarak  yang  membagi  data-data  ke  dalam  sejumlah
cluster  dimana  proses  clustering  tersebut  dilakukan dengan  memperhatikan  kumpulan  dari  data-data yang akan dikelompokkan. Pada algoritma ini, pusat cluster  atau  centroid  dipilih  pada  tahap  awal  secara acak  dari  sekumpulan  koleksi  (populasi)  data. Kemudian K-Means menguji masing ‐ masing komponen  didalam  populasi  data  dan  menandai komponen tersebut ke salah satu centroid yang telah didefinisikan sebelumnya berdasarkan jarak minimum antara komponen (data) dengan masing ‐ masing  centroid.  Posisi  centroid  akan dihitung  kembali  sampai  semua  komponen  data dikelompokkan ke setiap centroid dan terakhir akan terbentuk  posisi  centroid  baru.  Iterasi  ini  akan  terus dilakukan sampai tercipta kondisi konvergen.

## CARA KERJA ALGORITMA K-MEANS
Adapun  cara  kerja  algoritma  dalam  melakukan pencarian  pelanggan  potensial adalah  sebagai berikut:
1. Definisikan jumlah K cluster.
2. Inisialisasi  K  pusat  cluster  (centroid)  sebagai seed points (prototipe cluster awal). Centroid ini dapat  diperoleh  secara  acak  atau  dipilih  dari  K objek data pertama.
3. Untuk  setiap  komponen  data,  hitung  dan  tandai jarak  (distance)  ke  centroid  awal  kemudian masukkan  data tersebut  ke  centroid  yang  paling dekat jaraknya 2
4. Hitung  dan  ubah  kembali  centroid  tiap  cluster sebagai rata-- ‐ rata dari seluruh anggota kelompok (group) cluster tersebut.
5. Cek  semua  data  kembali  dan  taruh  setiap  data yang  terdekat  dengan  centroid  baru.  Jika anggota  tiap  cluster  tidak  berubah  (konvergen), maka  langkah  berhenti  dan  jika  masih  berubah, kembali ke langkah 2.
Berikut  adalah flowchart algoritma K-Means Clusetring pada Penentuan pelanggan potensial .
Begin Definisika n jumlah cluster K Tentukan centroid Hitung jarak objek data ke centroid Kelompokan objek data berdasarkan jarak minimum ke centroid Ada objek yang berpindah kelompok ? end
Gambar  1 Flowchart  cara  kerja  Algoritma  K-Means Clustering pada pencarian pelanggan

## HASIL DAN DISKUSI

## PERANCANGAN SISTEM PENCARIAN PELANGGAN POTENSIAL
Pada  Restoran  XYZ  akan  dibuat  sebuah  Sistem Aplikasi  pencarian  pelanggan  potensial  berbasis web.  Perancangan  aplikasi  ini  dibangun  bertujuan untuk  memudahkan  owner  secara  cepat  dan  tepat dalam  mendapatkan  informasi  pelanggan  potensial, cukup  dengan  cara  membuka  website,  informasi mengenai  siapa  yang  mendapat  pelanggan  potensial dapat lihat dengan baik dan jelas.
Perancangan aplikasi website Restoran XYZ yang di bangun  ini  bersifat  object  oriented  (berorientasi objek)  dengan  menggunakan  Unified  Modeling Language (UML) sebagai bahasa pemodelan.
Mulai Pelanggan bertransaksi (delivery by phone) Apakah data pada tanggal yang di input sering melakukan transaksi Ya Tidak Proses pelanggan mendapatkan reward Catat data transaksi Data tersimapn di database Pilih tanggal pada data yang ingin ditampilkan Pelanggan mendapat reward Selesei
Gambar 2 Flowchart Proses Pelanggan Mendapatkan reward

## USE CASE DIAGRAM
SYSTEM Administrator Input data Upload file Input Periode data <<include>> Menampilkan List pelanggan yang bertransaksi Menampilkan hasil Iterasi & Running time Download FIle login User <<include>> <<include>>
Gambar  3 Use  Case  Diagram  Sistem  penentuan pencarian pelanggan potensial
a. Aktor
Adapun  aktor-aktor  yang  terlibat  dalam  Aplikasi Pencarian Pelanggan Potensial sebagai berikut
Tabel  1  Definisi  Actor  Proses  Pencarian  Pelanggan Potensial No Aktor Deskripsi 1 Admin 1. Mengelola / memanipulasi (Insert, Update, dan Delete) seluruh content dan informasi yang akan ditampilkan pada halaman website Pencarian pelanggan potensial 2 User 2. Melihat informasi data pada halaman web b. Definisi Use Case
Tabel 2 Tabel Definisi Use Case Proses Pencarian Pelanggan Potensial
c. Skenario Use Case
Skenario  (flow  of  event)  use  case  dari  Aplikasi Pencarian  Pelanggan  Potensial  adalah  sebagai berikut
Tabel  3  Tabel  Skenario  Use  Case  Proses  Pencarian Pelanggan Potensial No  Use Case Deskripsi 1 Login Admin Admin harus melakukan Login menggunakan Username dan Password. 2 Input Data Merupakan proses pengelolaan Input data transaksi 3 Input Periode Data Merupakan proses pengelolaan untuk menampilkan hasil data yang di olah oleh admin dan user 4 Login User User harus melakukan login untu melihat informasi data yang ada 5 Download File Admin dan User mencetak file  data berdasarkan periode yang di inputkan No Use Case Deskripsi 1 Login Admin Validasi untuk Admin sistem sebelum masuk ke dalam sistem 2 Admin mengelola sistem Melakukan penambahan,penghapusan,dan edit data di menu yang ada 3 Login User Melakukan login ,melihat data dan melakukan input tanggal untuk penentuan pelanggan potensial

## HASIL UJI PROGRAM

## Tabel 4 Table Hasil Uji Program
Jenis Data Data Transaksi Tahun Data Januari 2016 s/d Juni 2016 Total Transaksi 600 Record Jmlh Customer thdp Transaksi ± 650 Record Jumlah Cluster   2 Proses Clustering ± 10 Menit Jumlah Iterasi 10 Iterasi

## KESIMPULAN DAN STUDI LANJUTAN
Beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari tugas akhir ini adalah sebagai berikut:
1. Algortima  K-Means  Clustering  dapat  digunakan untuk  mengelompokkan  data  pelanggan  sebagai pendukung  keputusan  penentuan  penentuan pelanggan potensial.
2. Data  pelanggan  dikelompokkan  menjadi  dua cluster ( potensial dan tidak potensial). Kemudian setiap cluster diklasifikasikan berdasarkan kriteria  mana  yang  lebih  diprioritaskan  yaitu salah  satu  dari  kriteria  jumlah  berapa  kali transaksi  dan  jumlah  nominal  transaksi.  Cluster dengan  nilai  terbesar  pada  centroid  akhir merupakan cluster yang direkomendasikan menerima reward, sedangkan cluster dengan nilai terkecil  merupakan  cluster  yang  tidak  berhak menerima reward.
3. Diterapkan  aplikasi  dengan  konsep  Pengambil keputusan  menggunakan  Algoritma  K-Means guna  mengelompokkan  data  pelanggan  untuk mengetahui  data  yang  memiliki  potensi  dengan melakukan  proses  perhitungan  jumlah  transaksi untuk mengelompokkan data pelanggan, Hasil ini dapat digunakan untuk memberi saran pertimbangan dalam menentukan strategi
penjualan  yaitu  memberikan  reward  untuk pelanggan dengan posisi cluster teratas.
Berdasarkan  kesimpulan  dan  analisis  laporan,  saran dari peneliti untuk penelitian lebih lanjut yaitu:
1. Dapat  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan mengembangkan  desain  antarmuka  sistem, sehingga sistem dapat lebih mudah digunakan.
2. Dapat  dilakukan  pengembangan  lebih  lanjut dengan  mengcluster  pelanggan  berdasarkan wilayahnya.
Dengan  berkembangnya  teknologi  mobile  saat  ini, diharapkan  dapat  dilakukan  pengembangan  lebih lanjut  untuk  akses  sistem  ini  melalui  smartphone dengan berbagai platform yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
Algoritma  Pemograman  1.  (n.d.).  Bagan  Yang memperlihatkan  urutan  prosedure  dan proses  dari  beberapa  file  di  dalam  media tertentu. Definisi  Dan  Simbol  Flowchart ,
1–9.
Algoritma  Pemograman  1.  (n.d.).  Bagan  Yang memperlihatkan  urutan  prosedure  dan proses  dari  beberapa  file  di  dalam  media tertentu.  Definisi  Dan  Simbol  Flowchart, 1–9.
Bell,  J.  (n.d.).  Fungsi  Dan  Pengertian  UML.
Retrieved from https://www.academia.edu/4887559/Fungs i_Dan_Pengertian_UML
Christine.  (2016).  Mengenal  Use  Case  Diagram. Retrieved March 16, 2016, from https://www.academia.edu/5295802/Meng enal_Use_Case_Diagram Etunas.  (2012).  Pengertian  MySQL.  Retrieved February 20, 2016, from http://www.etunas.com/web/pengertian- mysql.htm
Fadul,  F.  (2016).  Apa  Itu  Bootstrap?  bagaimana
Memulai Belajar Bootstrap Untuk Pemula.
Retrieved March 17, 2016, from http://dul.web.id/bootstrap/3/tuts- tips/belajar-bootstrap-untuk-pemula.php
Fadli.  (2016).  K-Means,  Custering  .  Retrieved  June 14,2014 , from - https://fadlikadn.wordpress.com/2013/06/1 4/tahap-tahap-k-means-clustering/ Febrina Wulandari, G. (2014). Segmentasi Pelanggan  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Untuk  Customer  Relationship
Management (CRM) Pada Hijab Miulan
Glandangan,  D.  (2016).  BAB  I  Model  Waterfall.
Retrieved March 16, 2016, from https://www.academia.edu/7585995/BAB_ I_Model_Waterfall Haris  Lubis,  A.  (2016).  Model  Segmentasi Pelanggan Dengan Kernel K-Means
Clustering Berbasis Customer Relationship Management
Ii, L. F. (n.d.). Laporan Framework II maven spring web 1, 1–6.
Iman  Hermanto,  T.  Implementasi  Algoritma Association  Rule  Dan  K-Means  Sebagai Sistem Rekomendasi Produk Pada Website Penjualan Online
Ismo  Broto.  (2016).  SDLC  (System  Development Life  Cycle).  Retrieved  March  16,  2016, from https://www.academia.edu/8309937/SDLC _Systems_Development_Life_Cycle_
Java  Application  ,  JBoss  ,  EJB  dan  Hibernate
Software yang dibutuhkan. (n.d.). Teorey, T. (2006). The Unified Modeling Language (UML), 3 , 33–51. http://doi.org/10.1016/B978-012685352- 0/50003-3 Teorey, T. (2006). The Unified Modeling Language (UML), 3, 33–51. http://doi.org/10.1016/B978-012685352- 0/50003-3 User,  S.  (2014).  Perpustakaan.  Retrieved March 16, 2016, from http://www.mercubuana.ac.id/id/lembaga/p erpustakaan
Yuki,  S.  Pengertian  Clusetring  Retrieved  from https://yukisuhendrasitohang.blogspot.co.i d/2010/10/clustering-adalah-proses-
mengelompokkan.html
Yulisopianti.  (2015).  Perbedaan  Use  Case,  Activity
Diagram,  Sequence  Diagram.  Retrieved March 16, 2016, from http://yulisopianti.staff.telkomuniversity.ac .id/2015/05/02/perbedaan-use-case- activity-diagram-sequence-diagram/