JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 4, Tahun 2020, Halaman 421 - 433 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PENERAPAN FUZZY C-MEANS KLUSTER UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN E-COMMERCE DENGAN METODE RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM)
Stevanus Sandy Prasetyo 1 , Mustafid 2 , Arief Rachman Hakim 3
1,2,3 Departemen Statistika,  Fakultas  Sains dan Matematika,  Universitas  Diponegoro E-mail: sandi.prasetya09.sp@gmail.com

## ABSTRACT
E-commerce has become a medium for online shopping which is growing and popular among the public. Due to the ease of access for all internet users and the completeness of the products offered, e-commerce has become a new alternative in meeting people's needs. Currently, the competition in the business world is very fierce, any e-commerce company needs to be able to carry out the right marketing strategy to compete in acquiring, retaining, and partnering with customers. In this research, the segmentation of e-commerce customers was carried out using the Fuzzy C-Means cluster and the RFM method. The clustering process is carried out six times with the number of clusters starts from two to seven clusters. The results showed that the optimum number of clusters formed according to the Xie-Beni validity index was four clusters. The cluster becomes customer segments  that have the characteristics of each customer based on their recency, frequency, and monetary value. The best segment is segment 4 which has very loyal customers in shopping on tumbas.in e- commerce. From the segments that have been formed, they can be used as a consideration in implementing the right marketing strategy for each customer.
Keywords : E-commerce, customer segmentation, Fuzzy C-Means Cluster, RFM, Xie-Beni Index.

## 1. PENDAHULUAN
Dunia bisnis  saat ini  berkembang dengan sangat pesat, hal ini  sejalan dengan kemajuan teknologi  internet  yang  dapat  memfasilitasi  segala  aktifitas  bisnis.  Internet  telah  menjadi sarana penunjang  untuk  berbelanja  pada sebuah marketplace baru yang  disebut  sebagai e- commerce . E-commerce itu  sendiri  merupakan platform ataupun wadah yang memfasilitasi proses jual  beli  barang maupun  jasa secara online (Wong,  2010).  Indonesia  menjadi  salah satu pasar yang menarik  perhatian  para pengusaha e-commerce. Menurut survei  pada tahun 2019,  tercatat bahwa pengguna internet di Indonesia  pada tahun 2018 telah mencapai 171,17 juta pengguna  dan tentunya akan bertambah setiap tahunnya  (APJII, 2019).
Lonjakan  dari  pertumbuhan  pengguna  internet  ini  tentunya  juga  berdampak  terhadap pertumbuhan  jumlah  pelanggan  pada setiap perusahaan e-commerce . Dalam hal ini  menjadi penting  bagi setiap perusahaan e-commerce untuk melakukan  strategi pemasaran yang tepat agar dapat bersaing  dalam  memperoleh,  mempertahankan,  dan bermitra dengan  pelanggan. Salah  satu  strategi  pemasaran  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  membuat  segmentasi pelanggan,  segmentasi  pelanggan  dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengelompokkan setiap  pelanggannya  berdasarkan  kesamaan  karakteristiknya.  Namun  permasalahan  yang masih  dihadapi  saat ini  oleh  banyak  perusahaan e-commerce di  Indonesia  adalah  sulitnya menentukan  dasar  yang  tepat  untuk  membentuk  segmentasi  pelanggannya.  Untuk menyelesaikan  permasalahan tersebut salah satu solusi  yang dapat dilakukan  adalah dengan membuat  segmentasi pelanggan  berdasarkan data histori  transaksi pelanggan.
Metode Recency Frequency Monetary (RFM)  dapat  digunakan  untuk  menganalisa data  histori  transaksi  pelanggan,  karena  metode  ini  mampu  menganalisa  karakteristik pelanggan  berdasarkan database transaksi  pelanggan  dengan  membentuknya  kedalam  tiga
variabel utama yaitu recency, frequency , dan monetary (Mohammadian  dan Makhani,  2019). Untuk  dapat  membentuk  segmentasi  pelanggan  guna  mengelompokkan  pelanggan berdasarkan  karakteristiknya,  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah  dengan analisis   kluster. Terdapat beberapa algoritma  analisis  kluster salah satunya adalah algoritma Fuzzy  C-Means . Metode ini  merupakan  salah satu teknik untuk  menentukan  kluster optimal pada suatu  ruang  vektor  yang  didasarkan  pada  bentuk  normal  euclidean  untuk  jarak  antar vektor,  dan menggunakan  derajat keanggotaan sebagai dasar penentuan  suatu vektor masuk kedalam  kluster tertentu (Saputra dan Riksakomara,  2018).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma  Fuzzy  C-Means  dan  metode Recency Frequency Monetary (RFM) dalam membentuk  segmen-segmen  dari pelanggan e- commerce tumbas.in.  Penelitian  menggunakan  data histori  transaksi pelanggan  dalam kurun waktu  pada bulan  Maret 2018-Agustus  2018,  dan  diolah  dengan  menggunakan  perangkat lunak   R i386.3.6.2.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Segmentasi Pelanggan
Segmentasi  pelanggan  adalah  proses  membagi  basis  pelanggan  menjadi  kelompok kelompok  homogen  yang berbeda, untuk  mengembangkan  strategi pemasaran yang berbeda sesuai  dengan  karakteristiknya  (Tsiptsis,  2010).  Perusahaan  mengimplementas ikan segmentasi  pelanggan  berdasarkan  fakta  bahwa  setiap  pelanggan  berbeda  dan  usaha pemasaran  akan  terlayani  dengan  baik  jika  terdapat  target  yang  spesifik.  Segmentasi umumnya  digunakan  untuk  mendapatkan  wawasan  tentang  sikap  pelanggan,  keinginan, pandangan,  preferensi,  opini  tentang perusahaan dan kompetisi.

## 2.2. Metode Recency Frequency Monetary (RFM)
Untuk  mengidentifikasi  aktifitas  transaksi  pelanggan  berdasarkan  data  transaksi, metode  yang  umum  digunakan  adalah recency   frequency dan monetary (RFM). Metode RFM membentuk  data histori  transaksi pelanggan  kedalam tiga variabel  yaitu recency of the last purchase , frequency of the purchase , dan monetary value purchase (Hughes,  1994). Adapun penjelasan  ketiga  variabel  tersebut adalah :
a. Recency adalah  jarak  dari  waktu  transaksi  terakhir  kali  dilakukan  dengan  waktu dilakukannya  penelitian.  Variabel recency diperoleh  dari  selisih  waktu  transaksi  yang terakhir  kali  dilakukan  oleh  masing-masing  pelanggan  dengan  tanggal  yang  telah ditetapkan  untuk  penelitian.  Nilai recency diperoleh  dengan    mengguakan  persamaan rumus:
𝑅 𝑖 = 𝑡 𝑝 − 𝑡 𝑖 (1)
dengan:
𝑅 𝑖 adalah nilai recency pada pelanggan ke-i 𝑡 𝑖 adalah waktu transaksi yang terakhir kali  dilakukan  oleh pelanggan  ke-i 𝑡 𝑝 adalah waktu acuan yang ditetapkan  untuk  penelitian
b. Frequency adalah total jumlah  transaksi yang dilakukan  selama periode tertentu. Variabel frequency diperoleh  dari  jumlah  transaksi  yang dilakukan  oleh  masing-masing  pelangan dengan  mengagregasikan  semua  data  berdasarkan  setiap  pelanggan.  Nilai frequency didapatkan  dengan menggunakan  persamaan rumus:
𝐹 𝑖 =  ∑ 𝑎 𝑖,𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
dengan:
𝐹 𝑖 adalah nilai frequency pada pelanggan ke-i
i adalah banyaknya  pelanggan
n adalah banyaknya transaksi selama periode penelitian
𝑎 𝑖,𝑗 adalah pemesanan yang dilakukan  oleh pelanggan  ke-i
c. Monetary adalah  total  nilai  produk  dalam  bentuk  uang  pada  periode  tertentu.  Variabel monetary diperoleh  dari jumlah  total pendapatan yang diperoleh  perusahaan berdasarkan masing-masing  pelanggan.  Nilai monetary didapatkan dengan pesamaan rumus:
𝑀 𝑖 =  ∑ 𝑏 𝑖,𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
dengan:
𝑀 𝑖 adalah nilai monetary pada pelanggan ke-i 𝑖 adalah banyaknya  customer
n adalah banyaknya transaksi selama periode penelitian
𝑏 𝑖,𝑗 adalah pengeluaran yang dilakukan  pelanggan ke-i dalam bertransaksi selama periode penelitian
2.3. Data Mining
Data  mining merupakan  proses  pencarian  ataupun  penambangan  informasi  baru dengan  mencari  pola-pola  yang  menarik  dan  tersembunyi  ( hidden pattern )  dari  suatu kumpulan  data yang berukuran besar yang tersimpan dalam suatu basis data, data warehouse, atau tempat  penyimpanan  data lainnya  (Tan et al. ,2006).  Tahap-tahap data mining adalah sebagai berikut  :
a. Data Preprocessing
Proses ini  bertujuan  untuk  mentransformasikan  data input  ke dalam  format  yang  sesuai untuk  kemudian  dianalisa.  Tahap-tahap preprocessing yang dilakukan antara lain:
1. Data cleaning , adalah  proses analisa  kualitas  dari  suatu data dengan  cara mengubah, mengoreksi,  atau menghapus  data-data yang  salah,  tidak  lengkap,  tidak  akurat,  atau memiliki  format yang salah.
2. Data Selection , merupakan  proses  pemilihan  dan  meminimalkan  jumlah  data  yang digunakan  untuk  proses data mining dengan tetap merepresentasikan data aslinya.
3. Normalisasi Min-Max
Normalisasi Min-Max merupakan  salah  satu  metode  dalam data  transformation dengan  melakukan  perubahan  linier  terhadap  data  asli  yaitu  mengubah  skala  data kedalam  rentang  yang  lebih  kecil  yaitu  [0,1]  (Li et al . ,2011).  Normalisasi Min-Max dihitung  dengan menggunakan  persamaan berikut  (Suyanto,  2017)  :
𝑥 𝑖 ′ = 𝑥 𝑖 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 (4)
dengan:
𝑥 𝑖 ’   adalah nilai  baru hasil  normalisasi
𝑥 𝑖 adalah nilai  awal sebelum  dinormalisasi 𝑥 𝑚𝑖𝑛 adalah nilai  terkecil  atribut 𝑥 𝑚𝑎𝑥 adalah nilai  terbesar atribut
b. Data Mining
Proses ini  bertujuan  untuk  medapatkan  pola-pola  dan  informasi  yang  tersembunyi  di dalam  basis  data. Ada beberapa teknik  yang  dapat digunakan  dalam data mining untuk mendapatkan  pola-pola  dan informasi  tersembunyi,  yaitu classification , neural network , decision tree , genetic algorithm , clustering , OLAP ( Online Analitycal Processing ), dan association rules .
c. Post Processing
Proses ini  bertujuan  untuk  memastikan  hanya hasil  yang  valid  dan  berguna  yang  dapat digunakan  oleh pihak yang berkepentingan.  Contoh  dari  proses ini  adalah proses evaluasi dan visualisasi,  yaitu  proses untuk  menganalisa  dan mengeksplorasi  data dan hasil  dari proses data mining  dari berbagai  sudut pandang.
1. Pattern  evaluation ,  merupakan  proses  untuk  mengidentifikasi  pola-pola  menarik kedalam k nowledge based yang ditemukan.
2. Knowledge  presentation ,  adalah  proses  visualisasi  dan  penyajian  pengetahuan mengenai  metode  yang  digunakan  untuk  memperoleh  pengetahuan  yang  diperoleh pengguna.

## 2.4. Analisis Kluster
Analisis  kluster  adalah  istilah  yang  diberikan  pada  sebuah  teknik  yang  digunakan untuk  mengidentifikasi  objek  atau individu  yang  serupa dengan  memperhatikan  beberapa kriteria. Fokusnya  adalah  untuk  menentukan  cara  objek  atau  individu  seharusnya digolongkan  untuk  memastikan adanya kemiripan  anggota dalam satu kelompok  dan adanya perbedaan antar kelompok.  Sebuah kluster harus memiliki  homogenitas  internal  (dalam satu kluster) yang tinggi  dan heterogenitas eksternal (antar kluster)  yang tinggi  (Kuncoro, 2009).

## 2.5. Asumsi Analisis Kluster
Terdapat dua asumsi  dalam  analisis  kluster yaitu  sampel yang mewakili  populasi  dan multikolinearitas  (Fathia et al . ,2016).
a. Sampel  Mewakili  Populasi
Uji  Kaiser-Mayer-Olkin  (KMO)  digunakan  untuk  melihat  syarat  kecukupan  suatu sampel.  Jika  nilai  KMO  berkisar  antara  0,5  sampai  1  maka  sampel  dapat  digunakan mewakili  populasi  atau sampel  representatif. Rumus  dari  KMO  adalah  sebagai  berikut (Ningrat et al . ,2016):
𝐾𝑀𝑂 = ∑ ∑ 𝑟 2 𝑥𝑗𝑥𝑘 𝑤 𝑘=1 𝑘≠𝑗 𝑤 𝑗=1 ∑ ∑ 𝑟 2𝑥 𝑗𝑥𝑘 𝑤 𝑘=1 𝑘≠𝑗 𝑤 𝑗=1 +∑ ∑ 𝜌 2 𝑥𝑗𝑥𝑘,𝑥1 𝑤 𝑘=1 𝑘≠𝑗 𝑤 𝑗=1 (5)
dengan:
𝐾𝑀𝑂 adalah nilai  Uji  Kaiser-Mayer-Olkin W adalah banyak variabel 𝑟 2 𝑥 𝑗 𝑥 𝑘 adalah korelasi  antara variabel 𝑥 𝑗 dan 𝑥 𝑘 𝜌 2 𝑥 𝑗 𝑥 𝑘 ,𝑥 1 adalah korelasi  parsial  antara variabel 𝑥 𝑗 dan 𝑥 𝑘
b. Multikolinearitas
Multikolinieritas  adalah  adanya  hubungan  linier  yang  sempurna  atau  pasti  di  antara beberapa  atau  semua  variabel  (Gujarati,  2009).  Sebaiknya  multikolinieritas  ini  tidak terjadi  di  antara variabel-variabel.  Salah  satu cara identifikasi  adanya  multikolinieritas adalah  dengan  menghitung  nilai  Varians  Inflation  Factor (VIF)  dengan  rumus  sebagai berikut  (Gujarati,  2009):
𝑉𝐼𝐹 = 1 1− 𝑅 2 (6)
Dengan  R²  adalah  nilai  koefisien  determinasi  variabel  dependen  dengan  variabel independen  . Multikolinearitas  terjadi  apabila  nilai  VIF > 10.

## 2.6. Konsep Jarak
Analisis  kluster  membuat  pengelompokan  objek  berdasarkan  jarak  antara pasangan objek. Jarak merupakan ukuran yang digunakan  untuk  mengukur kemiripan  dari suatu objek. Pada proses pemilihan  ini,  dapat dipilih  salah satu dari beberapa jarak yang biasa digunakan salah satunya adalah  jarak Euclidean.  Jarak Euclidean  antara kluster  objek  ke-i dan kluster objek  ke-j dari p variabel  didefinisikan  sebagai berikut  (Santosa, 2007):
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = [∑ (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑥 𝑘𝑗 )² 𝑐 𝑘=1 ] 1 2 (7)
dengan 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) adalah jarak euclidean  objek  data ke-i dan objek  data ke-j p adalah banyaknya peubah
𝑥 𝑖𝑗 adalah objek  data ke-i pada peubah ke-j
𝑥 𝑘𝑗 adalah objek  data ke-k pada peubah ke-j

## 2.7. Teori Himpunan Fuzzy
Teori  himpunan  fuzzy  merupakan  kerangka  matematis  yang  digunakan  untuk menggambarkan  ketidakpastian,  ketidakjelasan  dan ketidaktepatan  (Zadeh, 1965)  . Konsep himpunan  fuzzy  sejalan dengan himpunan  tegas ( hard ), akan tetapi tingkat  keanggotaan dari himpunan  fuzzy  bersifat kontinyu  yang  nilainya  dalam  interval  [0,1].  Contohnya  diketahui sebuah himpunan X = { 𝑥 𝑖 } dengan i = 1, 2.., n. Suatu himpunan  fuzzy dalam X didefinisika n sebagai  tingkat  keanggotaan  ( 𝑢 𝑖𝑘 )  yang  berasosiasi  dengan  setiap 𝑥 𝑖 pada  interval  [0,1] dengan  k  =  1,  2,…,  c  adalah  banyaknya  himpunan.  Nilai  ( 𝑢 𝑖𝑘 )  menunjukkan  tingkat keanggotaan 𝑥 𝑖 , semakin  besar nilai  keanggotaan  atau mendekati  nilai  satu maka semakin tinggi  tingkat  keanggotaan 𝑥 𝑖 .

## 2.8. Fuzzy  Clustering
Menurut  Bezdek dalam  (Sanusi et al. ,2018),  Fuzzy  Clustering  merupakan  salah satu metode  analisis  kluster  dengan  mempertimbangkan  tingkat  keanggotaan  yang  mencakup himpunan  fuzzy  sebagai  dasar  pembobot  bagi  pengelompokan.  Metode  ini  merupakan pengembangan  dari metode partitioning data dengan pembobotan  fuzzy. Keunggulan  utama fuzzy  clustering  adalah  dapat  memberikan  hasil  pengelompokan  bagi  objek-objek  yang tersebar tidak  teratur, karena jika  terdapat suatu data yang penyebaranya  tidak  teratur maka terdapat kemungkinan  suatu titik  data mempunyai  sifat atau karakteristik  dari  kluster  lain.

## 2.9. Algoritma Fuzzy  C-Means Clustering
Fuzzy  C-Means adalah suatu teknik  pengelompokan  data yang  keberadaan  tiap-tiap data dalam  suatu kelompok  ditentukan  oleh  nilai   atau derajat keanggotaan  tertentu. Fuzzy C-Means menerapkan pengelompokan  fuzzy,  dimana setiap data dapat menjadi  anggota dari beberapa kluster dengan derajat keanggotaan yang berbeda-beda pada setiap  kluster. Dalam teori  fuzzy,  keanggotaan  sebuah  data  tidak  diberikan  nilai  secara  tegas  dengan  nilai 1(menjadi  anggota) dan nilai  0 (tidak menjadi  anggota), melainkan  dengan suatu nilai  derajat keanggotaannya  yang jangkauan  nilainya  0 sampai 1. Algoritma  dari Fuzzy  C-Means kluster adalah sebagai berikut  (Haqiqi  dan Kurniawan,  2015)  :
1. Memasukkan  data 𝑥 𝑖𝑗 yang  akan  dikluster  ke  dalam  sebuah  matriks,  dimana  matriks berukuran n x w , dengan n adalah  jumlah  data yang akan dikluster  dan w adalah banyak atribut  atau variabel.
𝐗 = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 21 ⋮ 𝑥 𝑛1 𝑥 22 ⋮ 𝑥 𝑛2 … 𝑥 1𝑤 … … … 𝑥 2𝑤 ⋮ 𝑥 𝑛𝑤 ]
dengan:
𝑥 𝑖𝑗 adalah objek  data ke- i ( i = 1,2,....,n) pada variabel  ke- j ( j = 1,2,....,w) n adalah banyaknya  objek  data
w adalah banyaknya variabel
2. Menentukan banyak kelompok  (c), fuzzifier  (m), maksimum  iterasi (Max Iter), perubahan nilai  fungsi  objektif  terkecil yang diharapkan  (ɛ), fungsi  objektif  awal (J 0 = 0), dan iterasi awal ( t = 1).
3. Membangkitkan  matriks  bilangan  random 𝒖 𝑖𝑘 dengan i merupakan  banyak  data dan k merupakan banyak kelompok  sebagai elemen-elemen  awal matriks keanggotaan  awal U .
𝐔 (0) = [ 𝑢 11 𝑢 12 𝑢 21 ⋮ 𝑢 𝑛1 𝑢 22 ⋮ 𝑢 𝑛2 … 𝑢 1𝑐 … … … 𝑢 2𝑐 ⋮ 𝑢 𝑛𝑐 ] (8)
𝒖 𝑖𝑘 adalah  nilai  keanggotaan  objek  data ke- i ( i = 1,2,....,n) dengan  pusat kelompok  ke- k ( k = 1,2,....,c) n banyaknya objek  data
c banyaknya pusat kelompok
4. Menghitung  pusat kelompok  ke- i dengan persamaan :
𝒗 𝑘 = ∑ ∑ (𝒖 𝑖𝑘 ) 𝑚 𝑤 𝑗=1 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝒖 𝑖𝑘 ) 𝑚 𝑛 𝑖=1 (9)
dengan : 𝒗 𝑘 adalah nilai  pusat kelompok  ke- k 𝒖 𝑖𝑘 adalah nilai  keanggotaan  objek  ke-i dengan pusat kelompok  ke-k 𝑥 𝑖𝑗 adalah objek  data ke- i pada variabel  ke- j n adalah banyaknya objek  data m adalah fuzzifier w adalah  banyak variabel
5. Menghitung  fungsi  objektif  pada iterasi ke-t dengan persamaan :
𝐽 𝑡 = ∑ ∑ ((𝒖 𝑖𝑘 ) 𝑚 [∑ 𝒅 𝑖𝑘 ²(𝒙 𝑖𝑗 , 𝒗 𝑘𝑗 ) 𝑤 𝑗=1 ]) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 (10)
dengan :
𝐽 𝑡 adalah fungsi  objektif  pada iterasi  ke-t 𝒙 𝑖𝑗 adalah data ke- i pada variabel  ke- j 𝒗 𝑘𝑗 adalah nilai  pusat kelompok  ke- k pada variabel ke- j 𝒖 𝑖𝑘 adalah nilai  keanggotaan  objek  data ke- i dengan pusat kelompok  ke- k 𝒅 𝑖𝑘 ²(𝒙 𝑖𝑗 , 𝒗 𝑘𝑗 ) adalah jarak antara objek  data ke- i dengan pusat kelompok  ke- k
n adalah banyaknya  objek  data
c adalah banyaknya  pusat kelompok
w adalah banyaknya variabel
m adalah pangkat  pembobot  ( fuzzifier )
6. Menghitung  perubahan matriks  keanggotaan  dengan persamaan:
𝒖 𝑖𝑘 (𝑡) = 1 ∑ (𝒅 𝑖𝑘 ² 𝒅 𝑖𝑙 ² ) 1 𝑚−1 𝑐 𝑙=1 (11)
Nilai 𝑑 𝑖𝑘 ² dirumuskan  dengan :
𝒅 𝑖𝑘 2 =  ‖𝒙 𝑖𝑗 − 𝒗 𝑘𝑗 ‖ 2 = (𝒙 𝑖𝑗 − 𝒗 𝑘𝑗 )𝑨(𝒙 𝑖𝑗 − 𝒗 𝑘𝑗 ) 𝑇 (12)
Salah  satu  konsep  jarak  adalah  jarak  Euclidean  dengan  matriks  pembobot  yang berkorespodensi A = I , dengan I adalah matriks identitas  berukuran  w x w.
Dengan :
𝑢 𝑖𝑘 adalah nilai  keanggotaan  objek  ke-k dengan pusat kelompok  ke-i 𝑑 𝑖𝑘 ² adalah jarak antara objek ke-k dengan  pusat kelompok  ke-i 𝑑 𝑖𝑙 ² adalah jarak antara objek ke-k dengan  pusat kelompok  ke-l
m adalah fuzzifier
7. Cek kondisi  berhenti
a. Jika | 𝐽 𝑡 − 𝐽 𝑡−1 | < ɛ atau t >MaxIter maka berhenti;
b. Jika tidak  : t +1, ulangi  langkah  ke-4

## 2.10. Pengukuran Kualitas Kluster
Untuk  menentukan  berapa  banyak  kluster  optimal  dalam  pengelompokan  data digunakan  indeks validitas.  Xie Benie Index ditemukan  oleh Xie dan Benie pada tahun 1991, indeks  ini  bertujuan  untuk  mengukur  rasio dari  total  variasi  dalam  kelompok  dan pemisah kelompok.  Banyak  kelompok  optimal  diperoleh  dengan  meminimalkan  nilai  indeks (Rahmatika et al .,2015). Xie Beni indeks  dinyatakan  dalam persamaan
𝑋𝐵 = ∑ ∑ ∑ (𝒖 𝑖𝑘 ) 𝑚 𝑤 𝑗=1 𝒅 𝑖𝑘 2 ( 𝒙 𝑖𝑗 ,𝒗 𝑘𝑗 ) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 𝑛  min𝒅 𝑘 2 ( 𝒗 𝑘 ,𝒗 𝑘 ) (13)
𝑑 𝑖𝑘 2 (𝑥 𝑖𝑗 , 𝑣 𝑘𝑗 ) merupakan  jarak data terhadap pusat  kluster, 𝑑 𝑖𝑘 2 (𝑣 𝑘 , 𝑣 𝑘 ) merupakan  jarak dari pusat kluster 𝑣 𝑘 ke pusat kluster 𝑣 𝑘 .

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Objek Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di e-commerce Tumbas.in  pada  tahun  2020.  Tumbas.in merupakan  sebuah e-commerce yang  memfasilitasi  masyarakat  untuk  berbelanja  di  pasar tradisional  secara online . Data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  sekunder berupa  data  histori  transaksi  pelanggan e-comm erce  Tumbas.in  pada  bulan  Maret  2018 sampai dengan Agustus 2018.

## 3.2. Variabel  Penelitian
Data yang  digunakan  dalam  penulisan  tugas  akhir  ini  adalah  data  histori  transaksi pelanggan e-commerce Tumbas.in.  Variabel data yang digunakan  pada penelitian  ini  terdiri dari:  Customer  ID,  Order  ID,  Product  Price  Item,  Amount,  dan  Created  At,  berikut merupakan deskripsi  variabel  data yang digunakan  :
a. Customer ID
Variabel  ini  menjelaskan  mengenai  kode  unik  yang  dimiliki  setiap  pelanggan  yang melakukan  transaksi belanja  di  Tumbas.in.  Setiap akun atau pelanggan  memiliki  kode  unik masing-masing  sebagai penanda pelanggan.
b. Order ID
Variabel  ini  merupakan  variabel  yang  menjelaskan  mengenai  kode  unik  dari  setiap pemesanan atau disebut  order. Kode unik  ini  menandai  dari  setiap pemesanan barang yang dilakukan  oleh pelanggan.
c. Product Price Item
Product  price  item  merupakan  variabel  yang  menerangkan  tentang  harga  dari  setiap barang yang dijual  baik  per satuan, bungkus,  maupun,  kilogram.
d. Amount
Variabel  amount  merupakan  data  kuantitatif  yang  menjelaskan  tentang  banyaknya kuantitas  barang yang dibeli  oleh  pelanggan  pada transaksi yang dilakukan.
e. Created At
Created  At  berisi  informasi  mengenai  tanggal  dan  waktu  transaksi  pembelian  yang dilakukan  oleh pelanggan.

## 3.3. Tahapan  Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan Fuzzy  C-Means Kluster dan metode RFM dalam  membentuk  segmentasi  pelanggan  pada e-commerce Tumbas.in.  Adapun  tahapan analisis  yang dilakukan  adalah sebagai berikut:
1. Wawancara  pihak co.founder Tumbas.in  untuk  mengetahui  secara  jelas  terhadap permasalahan  yang  diambil,  serta  pengambilan  data  pada  database e-commerce Tumbas.in
2. Menyiapkan  data histori  transaksi pelanggan
3. Melakukan preprocessing data :
a. Data selection       : Pemilihan  data untuk  menentukan  atribut  ataupun variabel  yang akan digunakan  sebagai variabel  kluster
b. Analisis  data RFM : Analisis  terhadap data transaksi pelanggan  untuk  menghasilkan variabel yang dapat digunakan  pada analisis  kluster.
d.  Normalisasi  data    : Normalisasi  data dilakukan  untuk  menyetarakan skala nilai variabel monetary yang cukup jauh  dengan nilai recency , dan frequency . Metode yang digunakan pada penelitian  data ini  yaitu normalisasi  Min-Max.
4. Melakukan  Uji  Asumsi
a. Uji  KMO
b. Uji  Multikolinearitas
5. Melakukan  analisis  segmentasi pelanggan  tumbas.in  dari data yang telah melalui  tahap preprocessing data . Analisis segmentasi pelanggan  tumbas.in  menggunakan  algoritma Fuzzy  C-Means dengan langkah-langkah  sebagai berikut:
a. Menentukan  banyak  kelompok  (c), fuzzifier  (m),  maksimum  iterasi,  perubahan  nilai fungsi  objektif  terkecil  yang  diharapkan  (ɛ), fungsi  objektif  awal (J 0 = 0),  dan iterasi awal ( t = 1).
b. Membangkitkan  bilangan  random 𝒖 𝑖𝑘 dengan i merupakan  banyak  data  dan k merupakan banyak kelompok  sebagai elemen awal matriks  keanggotaan  awal U.
c. Menghitung  pusat kelompok  ke- i dengan Persamaan (9).
d. Menghitung  fungsi  objektif  pada iterasi ke-t dengan Persamaan (10).
e. Menghitung  perubahan matriks  keanggotaan  dengan Persamaan (11).
f. Cek kondisi  berhenti: Jika | 𝐽 𝑡 − 𝐽 𝑡−1 | < ɛ atau t >MaxIter maka berhenti; Jika tidak  : t +1, ulangi  langkah  ke-3
6. Melakukan  pengukuran  kualitas  kluster  menggunakan Xie and Benie index terhadap kluster  yang telah dibentuk  dari metode Fuzzy  C-Means.
7. Membuat profiling  dan interpretasi  terhadap kluster-kluster  yang telah terbentuk.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Preprocessing Data
Tahap preprocessing data digunakan untuk  memproses data yang masih bersifat tidak terstruktur  untuk  diolah  menjadi  bentuk  yang  lebih  sesuai.  Proses yang  dilakukan  berupa data selection dan  penyesuaian  format  data.  Dalam  penelitian  tugas  akhir  ini  data  yang digunakan  adalah data transaksi  pelanggan  pada e-commerce Tumbas.in.  Dari data mentah tersebut selanjutnya  akan dilakukan  proses data selection yaitu  untuk  memilih  atribut  data yang  sesuai  dengan  analisis  RFM.  Variabel  yang  dipilih  adalah customer id,  order id, amount, created at, dan product price item .  Langkah  berikutnya  adalah  mengubah  format tipe data menjadi  bentuk  format data yang sesuai seperti diberikan  pada Tabel 1.
Tabel 1 Hasil Proses Preprocessing Data Variabel Sebelum Penyesuaian Format Data Sesudah Penyesuaian Format Data Format data Data Format data Data Order Id <chr> “001829b0-240a-11e8- 85e8,0018e0c0-240a-11e8-917c”, “002b9960-5fae-11e8-a3ec” ..... <fct> 001829b0-240a-11e8- 85e8,0018e0c0-240a-11e8-917c, 002b9960-5fae-11e8-a3ec ..... Product Price Item <dbl> 4000, 5000,  3600, 6500, 16000,....... <dbl> 4000, 5000,  3600, 6500, 16000,....... Amount <dbl> 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1,..... <dbl> 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1,..... Customer Id <chr> “0017e710-240a-11e8- 95cf,002b5c70-5fae11e8-9500”,
“00769910-6106-11e8-8360”,......
<fct> 0017e710-240a-11e8- 95cf,002b5c70-5fae11e8-9500, 00769910-6106-11e8-8360,...... Created At <dttm> 2018-03-01  05:23:13,  2018-03-01 05:23:13,  2018-... <date> 2018-03-10,  2018-05-25,  2018- 05-26,.....

## 4.2. Perhitungan Nilai RFM
Setelah data tersebut diseleksi  dan dibentuk  kedalam format data seperti pada Tabel 1, selanjutnya  adalah melakukan  analisis  RFM. Analisis  ini  dilakukan  untuk dapat membentuk data kedalam variabel penelitian  yang dapat merepresentasikan karakteristik  pelanggan yaitu recency frequency dan monetary .
Tabel 2. Hasil Perhitungan  Nilai  RFM
No. Customer Id Recency Frequency Monetary 1. 0017e710-240a-11e8-95cf- cbe97d9da72e 175 2 49.000 2. 002b5c70-5fae-11e8-9500- 6199347df8ad 99 5 155.000 3. 00769910-6106-11e8-8360- f91b858e937b 98 26 237.100 4. 0110aa50-6625-11e8-ae36- e53bce414ccb 91 8 77900 5. 011732e0-8629-11e8-965a- 3bfc263141ca 50 4 54100
Dari Tabel  2 terlihat  bahwa data rekam transaksi  pelanggan  telah  diubah  menjadi  variabel data recency, frequency, dan monetary . Berdasarkan  analisis  RFM  didapatkan  hasil  947 pelanggan  dengan  nilai  variabel recency frequency dan monetary . Variabel  data  tersebut ditahap selanjutnya  akan dilakukan  normalisasi  data sebelum akhirnya menjadi  variabel data yang akan dilakukan  analisis  kluster.

## 4.3. Normalisasi Min-Max
Nilai-nilai  data  yang  berbeda-beda  rentangnya  seringkali  perlu  dinormalisasi  atau distandarisasi  agar  proses  data  mining  tidak  bias.  Normalisasi  dilakukan  untuk menyetarakan  skala  variabel monetary yang  terlalu  jauh  dengan  variabel recency dan frequency . Pada penelitian  ini  metode normalisasi  yang digunakan  adalah normalisasi min- max ,  dimana  suatu 𝑥 𝑖 pada  ketiga  variabel  yaitu recency  frequency dan monetary dinormalisasi  menjadi  nilai  baru yang berada dalam rentang [0,1] .
Tabel 3. Hasil Normalisasi  Min-Max
No. Customer Id Recency Frequency Monetary 1. 0017e710-240a-11e8-95cf- cbe97d9da72e 0,950819672 0,2941176 0,077246283 2. 002b5c70-5fae-11e8-9500- 6199347df8ad 0,535519126 0,11764706 0,249353588 3. 00769910-6106-11e8-8360- f91b858e937b 0,530054645 0,73529412 0,381221719 4. 0110aa50-6625-11e8-ae36- e53bce414ccb 0,491803279 0,20588235 0,123949580 5. 011732e0-8629-11e8-965a- 3bfc263141ca 0,267759563 0,08823529 0,085488041

## 4.4. Uji Asumsi
Terdapat    dua  asumsi  dalam  analisis  kluster  yaitu  uji  kecukupan  sampel  dan  uji multikolinearitas,  sebagai berikut:
1. Uji  Kecukupan Sampel
Dari  proses komputasi  didapatkan  nilai  KMO sebesar ≥ 0,5  pada  keseluruhan  variabel recency frequency dan monetary ,  oleh  karna  itu  maka  data  tersebut  dapat  dikatakan mewakili  populasi  atau representatif.
2. Uji  Multikolinearitas
Dari proses yang dijalankan  didapatkan  nilai  VIF sebesar < 10 pada keseluruhan  variabel recency frequency dan monetary , oleh karna itu maka setiap variabel  pada data tersebut tidak  terjadi  multikolinieritas.
4.5. Algoritma Fuzzy  C-Means Clustering
Proses clustering dengan  algoritma  Fuzzy  C-Means  dilakukan  dengan  bantuan software Ri386.3.6.2.  Data yang  digunakan  adalah data dari hasil  analisis  RFM yang  telah dinormalisasi.  Pangkat fuzzyfier  yang digunakan  adalah m=2,  untuk  batas error terkecil (ɛ) = 10 −3 dan maksimum  iterasi sebanyak 1000.  Proses analisis  kluster  dilakukan  sebanyak 6 kali  dimulai  dengan  jumlah  kluster  sebanyak  2  sampai  dengan  7  kluster.  Jumlah  kluster optimum  dari proses clustering ditentukan menggunakan  indeks  validitas  Xie-Beni.
Tabel 4. Hasil Perhitungan  Jumlah  Kluster Optimum
No. Jumlah Kluster Nilai Xie-Beni Index 1. 2 0,1938484 2. 3 0,2955140 3. 4 0,1717239 4. 5 0,2037329 5. 6 0,2588580 6. 7 0,3752369
Berdasarkan Tabel 4 dapat dilihat  bahwa didapat  jumlah  kluster yang paling  optimum  adalah 4  kluster,  karena  memiliki  nilai  Xie-Beni  Index  terkecil  yaitu  sebesar  0,1717239.  Jadi, jumlah  kluster  yang  akan  dianalisis  pada  penelitian  ini  adalah  sebanyak  4  kluster.  Hasil analisis  kluster dengan jumlah  4 kluster  adalah sebagai berikut.

## Tabel 5. Hasil Analisis  Kluster Dengan Jumlah  Kluster Optimum
Berdasarkan Tabel  5  didapatkan  hasil  jumlah  anggota  dari  masing-masing  kluster  adalah, kluster  1  beranggotakan  242  customer,  kluster  2  beranggotakan  292  customer,  kluster  3 beranggotakan  144,  dan kluster  4 beranggotakan  269  customer.

## 4.6. Interpretasi Segmen
Strategi pemasaran yang tepat dapat dipilih  dengan mempertimbangkan  hasil  dari nilai karakteristik  yang telah  terbentuk pada masing-masing  segmen. Nilai  karakteristik  tersebut didapatkan  dengan perhitungan  rata-rata terhadap variabel recency frequency dan monetary pada setiap  kluster  yang  telah  terbentuk.  Berikut  merupakan  interpretasi  dan  rekomendasi strategi pemasaran yang tepat pada setiap segmen.
No. Customer Id Kluster Derajat Keanggotaan Kluster 1 Kluster 2 Kluster 3 Kluster 4 1. 0017e710-240a-11e8-95cf-cbe97d9da72e 4 0,0313 0,1082 0,0605 0,8000 2. 002b5c70-5fae-11e8-9500-6199347df8ad 2 0,0296 0,9140 0,0297 0,0267 3. 00769910-6106-11e8-8360-f91b858e937b 3 0,1535 0,1610 0,5618 0,1238 4. 0110aa50-6625-11e8-ae36-e53bce414ccb 2 0,0931 0,7750 0,0852 0,0467 5. 011732e0-8629-11e8-965a-3bfc263141ca 1 0,7572 0,1563 0,0500 0,0365 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 944. ff51b360-525e-11e8-957d-774da2d709c5 2 0,0277 0,8548 0,0409 0,0766 945. ffc9e4b0-24ef-11e8-bc5b-51b074f0d087 4 0,0106 0,0391 0,0258 0,9246 946. ffd96270-6c67-11e8-bb40-4df32134d972 2 0,1619 0,7126 0,0650 0,0605 947. ffe3fe70-4dfc-11e8-822e-773e8f440c85 2 0,0358 0,7393 0,0773 0,1475

##  Segmen 1
Segmen  1  memiliki  anggota  sebanyak  242  pelanggan,  dengan  rata-rata  jumlah pengeluaran  yang  dikeluarkan  oleh  pelanggan  ( monetary )  sebesar  Rp.90.529.  Rata-rata jumlah  transaksi  yang  dilakukan  oleh  pelanggan  ( frequency )  adalah  8  kali  transaksi perpelanggan.  Rata-rata rentang waktu transaksi terakhir kali yang dilakukan  oleh pelanggan ( recency ) adalah 39 hari yang lalu. Hal ini menunjukan  bahwa segmen 1 memiliki  pelanggan yang mengeluarkan  uang relatif cukup besar pada setiap transaksi yang dilakukan,  kemudian pelanggan  juga  cukup  sering  dalam  melakukan  transaksi  pembelian.  Segmen  1  dapat dikategorikan  segmen  pelanggan  yang  sedang  bertumbuh  menjadi  pelanggan  yang  loyal. Oleh  karna itu  strategi  pemasaran  yang  tepat  untuk  digunakan  adalah  dengan  melakukan strategi  pemasaran  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  frekuensi  pembelian  dan  jumlah pembelian  dalam  melakukan  transaksi  contohnya  adalah  dengan  memberikan  penawaran promosi up selling ataupun cross selling .

##  Segmen 2
Segmen  2  memiliki  anggota  sebanyak  292  pelanggan,  dengan  rata-rata  jumlah pengeluaran  yang  dikeluarkan  oleh  pelanggan  ( monetary )  sebesar  Rp.73.711.  Rata-rata jumlah  transaksi  yang  dilakukan  oleh  pelanggan  ( frequency )  adalah  5  kali  transaksi perpelanggan.  Rata-rata rentang waktu transaksi terakhir kali  yang dilakukan  oleh pelanggan ( recency ) adalah  105  hari  yang  lalu.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  segmen  2  memilik i pelanggan  yang mengeluarkan  uang relatif cukup kecil  pada setiap transaksi yang dilakukan jika  dibandingkan  segmen  yang  lain,  kemudian  pelanggan  juga  tergolong  jarang  dalam melakukan  transaksi  pembelian.  Segmen  2  dapat  dikategorikan  segmen  pelanggan  yang tergolong  masih  mencoba-coba dalam membeli  produk  pada e-commerce tumbas.in,  hal itu dapat  dilihat  dari  intensitas  transaksi  dan  jumlah  besaran  uang  yang  dikeluarkan  untuk transaksi masih  cenderung relatif rendah. Oleh karna itu strategi pemasaran yang tepat untuk digunakan  adalah  dengan  melakukan  strategi  pemasaran  yang  bertujuan  untuk  menarik minat  pelanggan  dalam  melakukan  transaksi  pembelian  contohnya  adalah  dengan memberikan  penawaran promosi  dan diskon  kepada para pengguna  baru aplikasi  tumbas.in.

##  Segmen 3
Segmen  3  memiliki  anggota  sebanyak  269  pelanggan,  dengan  rata-rata  jumlah pengeluaran  yang  dikeluarkan  oleh  pelanggan  ( monetary )  sebesar  Rp.70.643.  Rata-rata jumlah  transaksi  yang  dilakukan  oleh  pelanggan  ( frequency )  adalah  6  kali  transaksi perpelanggan.  Rata-rata rentang waktu transaksi terakhir kali yang dilakukan  oleh pelanggan ( recency ) adalah  164  hari  yang  lalu.  Hal  ini  menunjukan  bahwa segmen  3  juga  memilik i pelanggan  yang mengeluarkan  uang relatif cukup kecil pada setiap transaksi yang dilakukan, kemudian  pelanggan  juga  tergolong  jarang dalam  melakukan  transaksi pembelian.  Segmen 3 juga  dapat dikategorikan  segmen  pelanggan  yang  tergolong  masih  mencoba-coba  dalam membeli  produk  pada e-commerce tumbas.in,  hal  itu  dapat dilihat  dari  intensitas  transaksi dan jumlah  besaran uang  yang dikeluarkan  untuk  transaksi masih  cenderung  relatif  rendah. Oleh  karna itu  strategi  pemasaran  yang  tepat  untuk  digunakan  adalah  dengan  melakukan strategi  pemasaran  yang  bertujuan  untuk  menarik  minat  pelanggan  dalam  melakukan transaksi  pembelian  contohnya  adalah dengan  memberikan  penawaran promosi  dan diskon kepada para pengguna  baru aplikasi  tumbas.in.

##  Segmen 4
Segmen  4  memiliki  anggota  sebanyak  144  pelanggan,  dengan  rata-rata  jumlah pengeluaran  yang  dikeluarkan  oleh  pelanggan  ( monetary ) sebesar Rp.180.223.  Rata-rata jumlah  transaksi  yang  dilakukan  oleh  pelanggan  ( frequency ) adalah  17  kali  transaksi
perpelanggan.  Rata-rata rentang waktu transaksi terakhir kali yang dilakukan  oleh pelanggan ( recency ) adalah  120  hari  yang  lalu.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  segmen  4  memilik i pelanggan  yang  mengeluarkan  uang  sangat  besar  dibandingkan  segmen  lain  pada  setiap transaksi  yang  dilakukan,  kemudian  pelanggan  juga  tergolong  sering  dalam  melakukan transaksi  pembelian.  Segmen  4  dapat  dikategorikan  segmen  pelanggan  yang  terbaik  dan loyal  dalam  membeli  produk  pada e-commerce Tumbas.in,  hal  itu  dapat  dilihat  dari intensitas  transaksi  dan  jumlah  besaran  uang  yang  dikeluarkan  untuk  transaksi  sangatlah tinggi.  Oleh  karna  itu  strategi  pemasaran  yang  tepat  untuk  digunakan  adalah  dengan melakukan  strategi pemasaran yang bertujuan  untuk menjaga dan mempertahankan loyalitas pelanggan  contohnya  adalah dengan memberikan  reward dan loyalty  program.

## 5. KESIMPULAN
Fuzzy  C-Means Kluster  dan  metode  RFM  memiliki  performa  dan  hasil  yang  cukup efektif  dalam  melakukan  segmentasi  pelanggan  dengan  menggunakan  data  transaksi pelanggan.  Data  transaksi pelanggan  yang  bersifat tidak  terstruktur  dapat diubah  kedalam bentuk  variabel  penelitian recency, frequency, dan monetary dengan menggunakan  metode RFM.  Dari analisis  RFM  dihasilkan  947  data pelanggan  dengan  nilai recency , frequency, dan monetary yang  dapat merepresentasikan  karakteristik  pelanggan  berdasarkan  aktifitas belanjanya  pada e-commerce Tumbas.in.
Proses  klustering  menggunakan  Fuzzy  C-Means  Kluster  dilakukan  pada  947  data pelanggan  RFM  dengan  jumlah  kluster  sebanyak  2  hingga  7  kluster.  Selanjutnya  dalam menentukan    jumlah  kluster  optimum  digunakan  nilai  Xie-Beni  Index,  dan  didapatkan jumlah  kluster  terbaik adalah empat  kluster  (k= 4) yang mempunya  nilai  index  paling  kecil yaitu  sebesar  0,1717239.  Dalam  penelitian  ini  menghasilkan  4  kluster  sebagai  segmen pelanggan  pada e-commerce Tumbas.in.

## DAFTAR PUSTAKA
Haqiqi,  B.,  Kurniawan,  R.  2015. Analisis  Perbandingan Metode Fuzzy  C-Means Dan Subtractive Fuzzy C-Means. Media Statistika, Hal. 59-67.
Hughes,  A. 1994. Strategic database marketing masterplan for starting and managing a profitable, customer-based marketing program. Chicago: Probush Publishing. Ningrat,  D., Maruddani,  D., Wuryandari,  T. 2016. Analisis  Cluster Dengan Algoritma K- Means dan Fuzzy C-Means Clustering Untuk Pengelompokan Data Obligasi . Jurnal Gaussian,  Vol.5  No.4 Hal. 641-650.
Santosa,  B.  2007. Data  Mining  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis. Yogyakarta:  Graha Ilmu.
Sanusi,  W.,  Zakky,  A., Afni,  B. 2018. Analisis Fuzzy C-Means dan Penerapannya Dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Berdasarkan Faktor- faktor Penyebab Gizi Buruk . Saputra,  D., Riksakomara,  E. 2018. Implementasi Fuzzy C-Means dan Model RFM Untuk Segmentasi Pelanggan . Jurnal Teknik ITS, Vol.7 No.1 2337-3520. Suyanto,  D. 2017. Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung: Penerbit Informatika.
Tan,  P., Steinbech,  M.,  Kumar,  V. 2006. Introduction to data mining. Boston:  Pearsong Education,Ltd.