## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/
Analisis Segmentasi Pelanggan pada Bisnis
dengan Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  pada  Model  Data RFM
Sisilia Fhelly Djun 1* , I Gede Aris Gunadi 2 dan Sariyasa Sariyasa 3
1 Universitas Pendidikan Ganesha; sisiliafhellydjun@gmail.com
2 Universitas Pendidikan Ganesha; igedearisgunadi@undiksha.ac.id
3 Universitas Pendidikan Ganesha; sariyasa@undiksha.ac.id * Korespondensi: sisiliafhellydjun@gmail.com
Abstract: The development of business strategies, particularly in the marketing of SMEs, requires the  utilization  of  business  intelligence  as  the  foundation  for  objective  decision-making.  This research aims to develop a business intelligence scheme for SMEs and design targeted assistance strategies  for  SME  support  institutions.  The  implementation  of  business  intelligence  involves leveraging transactional data from SMEs to ascertain customer segmentation and correlating it with Customer  Relationship  Management  (CRM)  strategies.  Transactional  data  is  processed  into  a Recency, Frequency, Monetary (RFM) data model. Customer segmentation is achieved through a clustering  process  using  the  K-Means  algorithm,  and  the  results  yield  distinct  profiles  for  SME customers. Evaluation processes are conducted to determine the optimal solution for the number of customer  segments.  Evaluation  methods,  including  the  Elbow  Method,  Silhouette  Scores,  and Davies – Bouldin  Index,  are  employed  to  determine  the  optimum  cluster.  The  evaluation  results indicate that the optimum cluster is 3, with the best Silhouette Score being 0.548 and Davies – Bouldin Index at 0.76. The first customer segment exhibits the highest shopping frequency and monetary value,  categorizing  them  as  active  and  profitable  customers.  Special  loyalty  services  are recommended  for  this  segment.  The  second  segment,  despite  having  the  largest  number  of customers,  exhibits  a  shopping  frequency  of  only  1-2  times,  with  an  average  recency  of approximately  the  last  2  months.  These  customers require effective  after-sales  service.  The  third segment  consists  of  customers  who  last  shopped  more  than  6  months  ago,  making  them  a  low- priority  segment.  Re-engagement  strategies,  such  as  email  marketing,  are  suggested  for  this segment.  Support  institutions  can  focus  on  CRM  assistance  targeting  these  three  identified segments.
Keywords: Business Intelligence, Customer Clustering, Business Development Strategy, Customer Value Pyramid.
Abstrak: Pengembangan  strategi  bisnis,  khususnya  dalam  pemasaran  UMKM,  memerlukan pemanfaatan intelijen bisnis sebagai dasar pengambilan keputusan objektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan  skema  bisnis  intelijen  untuk  UMKM,  serta  merancang  strategi  pendampingan yang tepat sasaran bagi lembaga pendamping UMKM. Penerapan bisnis intelejen ini adalah dengan memanfaatkan data hasil transaksi UMKM untuk mengetahui segmentasi pelanggan yang dimiliki oleh  UMKM  dan  dikorelasikan  dengan  strategi Customer  Relationship  Management (CRM).  Data transaksi  diolah  ke  dalam  bentuk  model  data Recency,  Frequency,  Monetary (RFM).  Segmentasi pelanggan  dilakukan  dengan  proses  klasterisasi  dengan  algortima  K  Means,  dan  hasil  dari segmentasi ini menghasilkan kelompok profil dari pelanggan UMKM. Proses evaluasi dilakukan
Sitasi: Djun,  S.  F.;  Gunadi,  I.  G.  A.; dan  Sariyasa,  S.  ( 2024 ).  Analisis Segmentasi  Pelanggan  pada  Bisnis dengan  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering  pada  Model  Data RFM.  JTIM:  Jurnal  Teknologi  Infor- masi  Dan  Multimedia,  5(4),  354-364. https://doi.org/10.35746/jtim.v5i4.434
Diterima: 13-11-2023 Direvisi: 31-01-2024 Disetujui: 01-02-2024
Copyright: ©  2024 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
(https://creativecommons.org/license s/by-sa/4.0/).
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
untuk  mengetahui  solusi  optimum  dari  jumlah  segmen  pelanggan.  Evaluasi  untuk  mengetahui klaster optimum menggunakan Elbow Method, Silhouette Scores , dan Davies – Blouldin Index. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa klaster optimum adalah 3 dengan nilai Silhouette Scores terbaik yaitu 0.548, dan Davies – Blouldin Index dengan nilai 0.76. Segmen pelanggan pertama memiliki frequency belanja  tertinggi  dan  nilai monetary tertinggi,  sehingga  dapat  dikategorikan  sebagai  segmen pelanggan  aktif  dan  profit,  segmen  ini  perlu  diberikan  layanan  loyalitas  khusus.  Segmen  kedua adalah segmen dengan jumlah pelanggan terbanyak meski frequency belanja hanya 1 – 2 kali namun rata – rata  baru  berbelanja  atau recency sekitar  2  bulan  terakhir,  pelanggan  segmen  ini  wajib diberikan  layana  purna  jual  yang  baik.  Segmen  ketiga  adalah  segmen  pelanggan  yang  waktu berbelanja sudah lebih dari 6 bulan lalu, segmen ini dapat dikategorikan sebagai segmen prioritas akhir  untuk  didekati  kembali,  misal  dengan  menggunakan  teknik  email  marketing.  Lembaga pendamping dapat berfokus pada pendampingan CRM untuk menyasar 3 segmen tersebut.
Kata  kunci: Intelejen Bisnis,  Klasterisasi  Pelanggan,  Strategi  Pengembangan  Bisnis,  Piramida  Nilai Pelanggan.

## 1. Pendahuluan
Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  merujuk  pada  bisnis  yang  memiliki skala kecil hingga menengah, dengan jumlah  karyawan dan pendapatan yang terbatas. Kriteria UMKM berbeda di setiap negara, namun biasanya mencakup bisnis dengan aset dan/atau  jumlah  karyawan  yang  terbatas.  UMKM  seringkali  dianggap  sebagai  tulang punggung  ekonomi  di  banyak  negara,  karena  kontribusinya  dalam  menciptakan lapangan  kerja  dan  pertumbuhan  ekonomi  yang  berkelanjutan.  UMKM  di  negara Indonesia  merupakan  pondasi  penting  dalam  perekonomian  negara.  Oleh  karena  itu pemerintah menaruh perhatian besar untuk terus mengembangkan UMKM, khususnya agar bisa meningkatkan skala usaha, yaitu dengan memberikan pendampingan intensif dan akses pendanaan bagi UMKM yang baru dan sedang bertumbuh [1].
Pendampingan  UMKM  penting  karena  memiliki  dampak  positif  yang  signifikan bagi  pengembangan  kapasitas  bisnis  UMKM  itu  sendiri  dan  secara  tidak  langsung berpengaruh  pada  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara.  Pendampingan  UMKM  juga sangat penting untuk membantu mereka mengatasi tantangan dan meningkatkan kinerja bisnis  mereka.  Jika  UMKM  tidak  diberikan  pendampingan,  maka  mereka  dapat mengalami kesulitan dalam meningkatkan kapasitas bisnis dan mencapai tujuan bisnis mereka.
Terbuki  bahwa  UMKM  yang  didampingi  memiliki  potensi  bertahan  dan berkembang  lebih  besar  ketimbang  UMKM  yang  tidak  didampingi  oleh  lembaga pendamping  seperti  inkubator  bisnis  maupun  pusat  layanan  usaha  terpadu  milik pemerintah  [2].  Terkait  pendampingan,  kegiatan  ini  dilaksanakan  dalam  bentuk bimbingan  teknis  maupun  dalam  model  inkubasi  usaha.  Pemerintah  melalui Kementerian  Koperasi  dan  UKM  serta  dinas  koperasi  dan  UMKM  di  daerah  telah memiliki program pendampingan yang berisi kurikulum pendampingan yang dirancang oleh  para  ahli  dengan  harapan  bahwa  dapat  meningkatkan  kapasitas  sumber  daya manusianya  yang  akhirnya  mengarah  pada  peningkatan  kapasitas  bisnis  UMKM tersebut.
Beberapa  jenis  pendampingan  yang  sering  diberikan  untuk  UMKM  adalah pendampingan  keuangan  [3],  [4],  pendampingan  produk/jasa[5],  serta  pendampingan pengembangan  pasar  [6].  Pengembangan  pasar  termasuk  dalam  pendampingan  yang paling  sering  diberikan  karena  menjadi  salah  satu  pilar  utama  dalam  usaha,  serta lingkupnya  yang  sangat  luas,  mulai  dari  pemasaran  fisik  hingga  pemasaran  digital. Namun pada penerapannya, pendampingan yang diberikan cenderung bersifat general yang berarti apa yang diberikan belum tentu sesuai dengan permasalahan yang dihadapi
UMKM.  Beberapa  strategi  pernah  diterapkan  oleh  lembaga  pendamping  untuk memaksimalkan  proses  pendampingan,  seperti  mengelompokkan  suatu  UMKM berdasarkan bidang usaha, maupun memberikan pendampingan personal kepada setiap usaha. Hal ini meski mampu menjawab permasasalahan langsung dari UMKM, namun sumber  daya  yang  diperlukan  menjadi  lebih  besar,  tidak  sebanding  dengan  jumlah UMKM yang ada.
Hal ini menyebabkan tidak semua UMKM mendapatkan fasilitas yang sama. Bisa disimpulkan bahwa pembagian atau pengelompokkan suatu UMKM berdasarkan bidang saja tidak cukup untuk disebutkan memiliki permasalahan yang sama, serta pemberian pendampingan personal bukan menjadi opsi utama. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan  untuk  menganalisa  performa  suatu  usaha  adalah  dengan  menggunakan teknik  intelejen  bisnis.  Intelejen  bisnis  merupakan  hal  yang  penting  dalam pengembangan usaha dengan cara menganalisa dan mendapatkan informasi dari suatu usaha berbasis data dengan menggunakan teknik – teknik pengolahan data. Bagi lembaga pendamping UMKM, hasil intelejen bisnis dari UMKM yang didampingi dapat dijadikan dasar untuk menetapkan proses rencana pendampingan agar lebih efisien dan efektif [7].
Salah satu teknik intelejen bisnis yang dapat diterapkan adalah dengan melakukan analisa  profil  pelanggan  usaha  atau  segmentasi  pelanggan.  Dalam  proses  segmentasi pelanggan  dapat  menggunakan  menggunakan  data  perilaku  ( behavioral  data )  yang  ada dalam  suatu  usaha.  Data  ini  adalah  data  yang  sifatnya  selalu  bertambah  dan  berubah berdasar waktu, salah satunya contoh data ini adalah data transaksi. Analisa pada data transaksi  untuk  segmentasi  pelanggan  dapat  dilakukan  dengan  memodelkan  data transaksi tersebut menjadi data Recency, Frequency, Monetary (RFM) [8], [9]. Nilai  dari  RFM  perlu  dihitung  terlebih  dahulu,  setelah  nilai  RFM  dihitung,  maka dapat  menerapkan  algoritma  klasterisasi,  dalam  hal  ini  dapat  menggunakan menggunakan algoritma seperti fuzzy c means [10] salah satunya K-means Clustering [11], [12], lalu menentukan klaster optimal yang  menjadi dasar segmentasi pelanggan. Hasil segmentasi  pelanggan  ini  yang  selanjutnya  akan  menjadi  tambahan  informasi  sebagai karakteristik dari profil UMKM tersebut. Informasi karakterstik pada profil UMKM yang dibuat  berdasarkan  data  RFM  ini  dapat  digunakan  oleh  lembaga  pendamping  UMKM untuk mengetahui mana saja UMKM – UMKM yang memiliki karakter pelanggan yang sama  dan  permasalahan  yang  sama,  selanjutnya  dapat  dirumuskan  rencana pendampingan yang lebih tersegmentasi dan tepat sasaran berdasarkan pemahaman dari informasi yang ada.

## 2. Metode
Adapun metode yang digunakan dalam pelaksanaan penelitian, seperti yang terlihat pada Gambar 1 berikut.
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4

## 2.1. Identifikasi Masalah Pengumpulan Data
Dalam tahap untuk menganalisa karakteristik pelanggan dan mengetahui segmen- tasi  pelanggan,  peneliti  menggunakan  data  dari  kegiatan  usaha  UMKM.  UMKM  yang menjadi sumber data peneliti adalah UMKM X yang bergerak dibidang industri kreatif penjualan produk kerajinan dan seni. Peneliti menggunakan data sekunder dari kegiatan bisnis UMKM X tersebut, yaitu data transaksi usaha selama tahun 2022. Data yang diberi- kan  berupa  data  transaksi  yang  tersimpan  dalam  Microsoft  Excel  dengan  format.  .xls. Jumlah data yang ada adalah 1247 baris catatan transaksi yang memiliki 14 kolom infor- masi transaksi.

## 2.2. Eksplorasi Dataset
Data  transaksi  dari  UMKM  yang  terpilih  selanjutnya  melalui  tahap  eksplorasi  da- taset, pada tahap ini dataset akan diekplorasi untuk mengetahui karakteristik data dalam tahap awal, seperti jumlah transaksi dalam satu tahun, data tabel, dan informasi – infor- masi  yang  dapat  menjadi  pemahaman  lainnya  Tabel.  1  menampilkan  isian  kolom  dari dataset awal. Dalam tahap ini pula peneliti menghapus beberapa kolom yang tidak diper- lukan,  dan  menyisakan  kolom  yang  berkaitan  dengan  Analisa  RFM,  yaitu  tanggal transaksi  untuk  menghitung recency, Email sebagai ID unik pelanggan untuk  menghi- tung  frequency  pelanggan  tersebut  berbelanja,  dan  terakhir  jumlah  nilai  belanja  dari pelanggan dari kolom harga akhir transaksi, Tabel. 2 menampilkan kolom – kolom yang akan digunakan untuk membuat model data RFM.
Tabel. 1 Kolom – Kolom Pada Dataset Awal No  Nama Kolom Dataset  Tipe Data Deskripsi 1 Tanggal Transaksi Numerik Tanggal transaksi dilaksanakan 2 Nama Karakter Nama pembeli yang melaksanakan transaksi 3 Alamat Karakter Alamat pembeli yang melaksanakan transaksi 4 Email Karakter Email pembeli terdaftar 5 Jenis Kelamin Karakter Jenis kelamin pembeli 6 Nomor Telepon Numerik Nomor Hp pembeli 7 Barang Karakter Nama Barang yang terjual 8 Qty Numerik Jumlah Barang yang terjual 9 Harga Normal Numerik Harga normal barang 10 Diskon Numerik Besaran diskon yang diberikan dalam transaksi 11 Harga Akhir Numerik Harga akhir setelah dipotong diskon Tabel. 2 Kolom Dataset untuk Pembuatan Model Data RFM No  Nama Kolom Dataset Kegunaan 1 Tanggal Transaksi Tanggal  transaksi  digunakan  untuk  menemukan  nilai  Recency pelanggan 2 Email Email digunakan sebagai ID unik pelanggan untuk menghitung nilai Frequency 3 Harga Akhir Harga  akhir  digunakan  sebagai  data  untuk  menghitung  niai Monetary total Bersama dengan email sebagai ID unik

## 2.3. Praproses Dataset
Pada tahap praproses dataset, dilakukan melalui 3 tahap, yaitu proses pembersihan dataset, proses merubah dataset menjadi dataset RFM, dan melakukan proses normalisasi data. Dalam dataset, pada tahap pertama ini pembersihan data atau data cleaning menjadi langkah penting untuk menghilangkan data yang tidak valid atau data yang tidak diper- lukan, seperti missing values , dan duplikasi data. Proses ini langsung diimplementasikan dalam dataset menggunakan Microsoft Office Excel , jadi dataset yang dipanggil kedalam Google  Colaboratory adalah  dataset  final  yang  sudah  bersih.  Dalam Google  Colaboratory ,
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
praproses yang dilaksanakan adalah memilih kolom yang akan digunakan untuk mem- buat  model  data  RFM.  Tabel.  3  menampilkan  sampel  data  dari  dataset  yang  akan digunakan untuk membuat model RFM.
Tabel. 3 Dataset Transaksi Hasil Tahapan Praproses Data
No Tanggal Transaksi Email Harga Akhir 1 2022-11-16 Email5@gmail.com 765000 2 2022-11-18 Email2@gmail.com 2125000 3 2022-11-18 Email3@gmail.com 654000 4 2022-08-15 Email4@gmail.com 725500 … … … … 1247 2022-02-17 Email1247@gmail.com 412250
Tahap  kedua  selanjutnya  adalah  merubah  dataset  model  dataset  RFM.  Pertama adalah mencari data tentang resensi dari setiap transaksi. Resensi adalah berapa hari sejak pelanggan melaksanakan proses belanja produk/jasa. Resensi dapat dihitung dengan cara mengurangi  tanggal  hari  ini  (satu  hari  setelah  tanggal  transaksi  terakhir  pada  dataset transaksi)  dengan  tanggal  yang  ada  pada  tanggal  transaksi.  Selanjutnya  adalah menemukan  frekuensi  dari  transaksi  yang  terjadi  berdasarkan  id  pelanggan.  Setiap pelanggan  dihitung  berapa  kali  melakukan  transaksi  dalam  periode  sesuai  dengan dataset  yang  didapatkan.  Terakhir  adalah  menghitung  nilai  uang  yang  dihabiskan pelanggan  dalam  periode  waktu  tersebut,  dengan  menghitung  akumulasi  jumlah transaksi yang dilakukan oleh setiap pelanggan, hasil akhir dari pembuatan data model RFM dapat dilihat pada Tabel. 4 berikut dengan total pelanggan unik menjadi 928 orang dari  1247  transaksi.  Tahap  ketiga  adalah  melakukan  normalisasi  data,  yang  bertujuan untuk menyamakan skala dari ketiga data RFM. Tabel. 5 menampilkan hasil normalisasi pada beberapa sampel data RFM.

## Tabel. 4 Hasil Penghitungan untuk Membentuk Model Data RFM
No Email Recency Frequency Monetary 1 Email5@gmail.com 37 1 765000 2 Email2@gmail.com 37 1 2125000 3 Email3@gmail.com 45 2 1219750 4 Email4@gmail.com 132 3 1984750 … … … … 928 Email1247@gmail.com 343 1 412250 Tabel. 5 Hasil Normalisasi Model Data RFM
No Email Recency Frequency Monetary 1 Email5@gmail.com -0.761976 -0.367500 -0.426625 2 Email2@gmail.com -0.761976 -0.367500 1.079616 3 Email3@gmail.com -0.680649 0.730273 0.077025 4 Email4@gmail.com 0.203776 1.828046 0.924285 … … … … 928 Email1247@gmail.com 2.348760 -0.367500 -0.817306

## 2.4. Klasterisasi dengan K-Means
Proses klasterisasi bertujuan untuk mengelompokkan data – data transaksi kedalam suatu  kelompok  tertentu.  Dalam  kasus  penelitian  ini,  klasterisasi  menjadi  cara  untuk melaksanakan proses profiling pelanggan dari UMKM. Data RFM yang sudah ada diklas- terisasi dalam kasus penelitian ini menggunakan algoritma K Means. Skenario algoritma
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4 359  of 364
K Means Clustering pada kasus penelitian ini dituangkan dalam langkah – langkah berikut berikut.
1) Inisialisasi Centroid
Pilih secara acak k titik data dari dataset sebagai centroid awal, dengan K berada dalam rentang 2 hingga 10.
2) Iterasi Sampai Konvergensi
Ulangi  langkah-langkah  berikut  sampai  konvergensi  atau  jumlah  iterasi maksimum ( max_iterations ) tercapai. Perbarui centroid dengan menghitung rata- rata dari semua titik data yang ditetapkan ke setiap klaster.
3) Output Hasil
Klaster dan centroid akhir mewakili pengelompokan titik data ke dalam K klaster,
dengan K di antara 2 hingga 10, berdasarkan fitur RFM.
4) Fungsi untuk Inisialisasi Centroid secara Acak
Input Dataset RFM (data), jumlah klaster (K) (2 <= k <= 10) Output: Centroid awal. 5) Fungsi untuk Menetapkan Titik Data ke Klaster
Input: Dataset RFM (data), centroid saat ini
Output: Klaster (pengelompokan titik data berdasarkan centroid terdekat)
6) Fungsi untuk Memperbarui Centroid Input: Dataset RFM (data), klaster saat ini Output: Centroid yang diperbarui 7) Fungsi untuk Menghitung Jarak Euclidean Input: Dua titik data dalam ruang RFM (point1, point2) Output: Jarak Euclidean antara kedua titik 8) Fungsi untuk Menghitung Rata-rata Input: Daftar titik data Output: Rata-rata dari titik data 9) Program Utama Klasterisasi
Muat  dataset  RFM,  tetapkan  jumlah  klaster  (K)  antara  2  hingga  10  dan  iterasi maksimum. Terapkan algoritma K-Means menggunakan fungsi-fungsi yang te- lah didefinisikan, dan keluarkan klaster dan centroid akhir.
10) Selesai

## 2.5. Evaluasi
Proses evaluasi dari hasil klasterisasi dilaksanakan untuk mengetahui klaster yang dapat menjadi solusi optimum dari proses klasterisasi untuk tujuan profiling pelanggan. Proses evaluasi menggunakan tiga parameter, yaitu pertama adalah menggunakan elbow method, kedua adalah silhouette scores, dan ketiga adalah davies-bouldin index. Berdasarkan skenario akan ada hasil klasterisasi dari 2 klaster hingga 10 klaster dimana dari klaster 2 ke 10 ini akan memiliki nilai masing – masing untuk tiap parameter evaluasi. Hasil dari evaluasi  menggunakan  ketiga  parameter  ini  selanjutnya  akan  dijadikan  dasar  untuk menetapkan  nilai  klaster  optimum.  Setelah  nilai  klaster  optimum  ditemukan,  maka proses  selanjutnya  adalah  memberikan  label  klaster  pada  tiap  data  transaksi  per  id pelanggan, sehingga dataset pada tahap ini telah memiliki pengelompokkan, mana yang masuk kelompok satu, mana yang masuk kelompok lainnya.

## 2.6. Analisis
Proses  analisis  bertujuan  untuk  melakukan  interpretasi  dari  hasil  klasterisasi  ber- dasarkan profil pelangganseperti yang terlihat pada Gambar 2. Langkah pertama adalah dengan melabeli setiap data dengan label segmen yang dihasilkan berdasarkan perolehan
nilai  K  optimum  dari  proses  klasterisasi.  Langkah  kedua  adalah  dengan  menghitung jumlah anggota setiap segmen berdasarkan data yang digunakan, tujuannya adalah un- tuk  menggambarkan  sebaran  pelanggan  pada  setiap  segmen.  Langkah  ketiga  adalah melakukan perhitungan statistik sederhana yaitu dengan mencari nilai rata – rata RFM pada setiap segmen. Langkah keempat adalah membandingkan nilai rata – rata RFM se- tiap segmen, dalam hal ini bertujan untuk mengambarkan karakteristik berdasarkan data yang terukur. Langkah terakhir adalah dengan interpretasi dan menganalisa karakteristik tersebut berdasarkan customer relationship management.
Gambar. 2 Metode Analisa
Ada beberapa analisis yang dapat dilaksanakan dari hasil karakteristik berdasarkan rata – rata nilai RFM tiap kelas, seperti memberikan rekomendasi potensi – potensi pen- dampingan yang diperlukan oleh UMKM berdasarkan karakteristik pelanggan mereka. Misalnya UMKM ternyata memiliki 2 jenis profil pelanggan, dimana satu profil adalah pelanggan  non aktif, dan satu lagi pelanggan aktif,  maka untuk  melaksanakan strategi manajemen  relasi  pelanggan  akan  disesuaikan  sesuai  dengan  profil  tersebut  [13] – [15]. Lembaga pendamping dapat menyesuikan materi yang diberikan dengan lebih spesifik sehingga UMKM dapat segera menerapkannya dalam kegiatan usahanya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah implementasi algoritma K Means untuk segmentasi pelanggan, untuk menge- tahui hasil segmen optimal maka hasil dari setiap segmentasi dievaluasi. Pada Gambar. 3 menampilkan hasil evaluasi untuk 2 – 10 segmen dengan menggunakan metode Elbow , berdasarkan  grafik  rekomendasi  jumlah  segmen  pelanggan  berdasarkan  segmen  yang paling membentuk siku, dalam hal ini adalah sejumlah 3 segmen. Pada Gambar. 4 men- ampilkan hasil evaluasi menggunakan silhouette scores berdasarkan grafik tersebut jumlah segmen sebanyak 2,3,4,5,6 juga direkomendasikan, dimana memiliki silhouette scores yang paling tinggi mendekati 1. Hal ini berarti berdasarkan silhouette scores memiliki kualitas pengelompokkan terbaik pada jumlah 2 segmen, namun opsi pilihan segmen 3,4,5,6 juga hampir sama dan memiliki kualitas pengelompokkan yang baik. Selanjutnya berdasarkan Gambar. 5 terkait evaluasi dengan indeks Davies-Bouldin diberikan rekomendasi sejumlah 3 segmen pelanggan karena memiliki nilai yang paling rendah. Namun berdasarkan hasil evaluasi dengan ketiga metode tersebut, dapat disimpulkan bahwa rekomendasi jumlah segmen  final  pada  kasus  segmentasi  pelanggan  UMKM  ini  adalah  sebanyak  3  segmen pelanggan.
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
Gambar. 3 Hasil Evaluasi dengan Elbow Method
Gambar. 4 Hasil Evaluasi dengan Silhouette Scores
Gambar. 5 Hasil Evaluasi dengan Davies-Bouldin Index
Setelah  rekomendasi  segmen  pelanggan  optimal  ditentukan,  selanjutnya  adalah memberikan label segmen pada setiap data pelanggan. Selanjutnya setelah setiap pelang- gan  memiliki  label  segmen  masing – masing,  dilanjutkan  dengan  analisa  karakteristik bagi  setiap  segmen  tersebut.  Tabel.  6  menampilkan  hasil  penghitungan  jumlah  setiap
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
segmen dan rata – rata nilai variabel RFM pada data pelanggan terkait. Dapat diketahui bahwa dari 1247 transaksi terdapat 929 pelanggan unik. Pelanggan yang masuk kedalam segmen 0 sebanyak 90 pelanggan, pelanggan yang masuk dalam segmen 1 sebanyak 615 pelanggan, dan pelanggan yang masuk dalam segmen 2 adalah 224 pelanggan.
Pada segmen pelanggan 0, ditemukan rata – rata nilai recency adalah 96 hari terakhir, yang berarti pelanggan terakhir melaksanakan transaksi dalam  kisaran  waktu 3 bulan. Pelanggan dalam segmen ini juga terlihat sudah berbelanja rata – rata 3 – 4 kali sesuai pada nilai frequency, dan memiliki nilai rata – rata belanja sebesar 3 juta rupiah. Segmen 0 ini dapat disebut sebagai segmen paling warm dan menjadi prioritas karena segmen ini yang  paling  menguntungkan  dilihat  dari  nilai  transaksi  yang  besar  dan  memiliki pelanggan yang loyal (telah berbelanja lebih dari 2 kali). Rekomendasinya bagi UMKM adalah  dapat  memberikan  layananan  khusus  pada  segmen  0  ini  dengan  menerapkan manajemen  relasi  pelanggan,  seperti  program  afiliasi  khusus  dan  diskon  [16].  Bagi lembaga  pendamping  UMKM  dapat  memfasilitasi  UMKM  dalam  menyusun  strategi pemasaran misalnya dengan mengajak pelanggan segmen ini memberikan testimoni.
Pada segmen pelanggan 1, ditemukan rata – rata nilai recency adalah 58 hari terakhir, yang  berarti  pelanggan  terakhir  melaksanakan  transaksi  dalam  kisaran  waktu  kurang dari 2 bulan. Pelanggan dalam segmen ini juga terlihat sudah berbelanja rata – rata 1 – 2 kali  sesuai  pada  nilai  frequency,  dan  memiliki  nilai  rata – rata  belanja  sebesar  938.000 rupiah.  Segmen  1  ini  dapat  disebut  sebagai  segmen  terbesar  dan  menjadi  prioritas menengah  dengan  jumlah  pelanggan  yang  banyak  dalam  kasus  UMKM  ini. Rekomendasinya bagi UMKM adalah dapat memberikan layananan khusus pada segmen 1 seperti after sales yang baik karena ingatan akan produk dan layanan masih sangat kuat [17], hal ini bertujuan untuk memastikan pelanggan ini mau melakukan belanja kembali. Bagi lembaga pendamping UMKM dapat memfasilitasi UMKM dalam menyusun strategi pemasaran  misalnya  dengan  teknik  menerapkan  after  sales  yang  sesuai  dengan produk/layanan UMKM serta program yang dapat mendorong pelanggan pada segmen 1 menjadi segmen 0.
Tabel. 6 Jumlah Pelanggan dalam Segmen dan Nilai Rata - Rata Variabel RFM pada Tiap Segmen
Segmen Jumlah Mean Recency Mean Frequency Mean Monetary 0 90 96,02 3,35 3.041.630,56 1 615 58,52 1,08 938.987.40 2 224 265,06 1,14 970.157.37
Pada segmen pelanggan 2, ditemukan rata – rata nilai recency adalah 265 hari tera- khir, yang berarti pelanggan terakhir melaksanakan transaksi sudah lebih dari 8 bulan. Pelanggan dalam segmen ini juga terlihat sudah berbelanja rata – rata 1 – 2 kali sesuai pada nilai frequency, dan memiliki nilai rata – rata belanja sebesar 970.000 rupiah. Segmen 2 ini dapat disebut sebagai segmen cold karena sudah lama tidak melakukan transaksi. Rekomendasinya  bagi  UMKM  adalah  dapat  melakukan  manajemen  relasi  pelanggan dengan cara memeberikan diskon khusus apabila mau berbelanja kembali seperti email marketing dan lain sebagainya [18], [19]. Bagi lembaga pendamping UMKM dapat mem- fasilitasi UMKM dalam menyusun strategi agar dapat menarik pelanggan dalam kategori ini. Secara keseluruhan dapat diketahui bahwa segmen 0 dan segmen 1 dapat menjadi prioritas untuk memfokuskan strategi manajemen relasi pelanggan [20], dan apabila sum- ber daya yang dimiliki masih emmadai dapat menyasar pelanggan dari segmen 2.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi potensi pemanfaatan intelejen bisnis dalam merumuskan strategi pengembangan Bisnis UMKM melalui pelatihan yang sesuai berdasarkan karakteristik segmentasi pelanggan UMKM. Hasil analisis menunjukkan ter- dapat tiga klaster optimum yang sepadan dengan tiga segmen pelanggan. Analisis nilai
RFM pada ketiga segmen pelanggan menunjukkan karakteristik yang dapat diukur, ter- masuk rata-rata nilai RFM yang mencerminkan aspek-aspek seperti daya beli dan waktu- pengalaman beli. Pemahaman yang mendalam terhadap fitur RFM ini dapat digunakan sebagai dasar untuk merancang tindakan-tindakan yang sesuai dengan setiap karakteris- tik segmen, mendukung pengembangan bisnis dengan pendekatan yang lebih terukur. Penelitian  ini  dapat  menjadi  dasar  dalam  perancangan  strategi  pengembangan  bisnis UMKM, dan bagi lembaga pendamping UMKM dapat menyiapkan pendampingan yang tepat sasaran dengan memahami karakteristik setiap UMKM yang ada berdasarkan data karakteristik pelanggan berdasarkan catatan transaksi, sehingga pendampingan UMKM dapat  lebih  mengkhusus.  Penelitian  ini  hanya  menggunakan  data  transaksi  dari  satu usaha UMKM dengan jumlah data yang tidak lebih dari 1247 baris transaksi dan hanya dalam  waktu  1  tahun  periode  usaha,  sehingga  hasil  klasterisasi  tidak  bisa  menggam- barkan  karakteristik  segmen  pelanggan  secara  berkelanjutan.  Kedepan  dapat  dil- aksanakan proses analisa segmentasi pelanggan multi tahun dengan lebih banyak data transaksi yang masuk dalam dataset secara dinamis, sehingga dapat didapatkan karak- teristik  pelanggan  yang  lebih  detail  dan  berkelanjutan.  Proses  klasterisasi  dapat  dil- akukan dengan memanfaatkan algoritma yang berbeda sebagai pembanding hasil klas- terisasi  seperti Fuzzy  C-Means,  Density-Based  Spatial  Clustering  of  Applications  with Noise(DBSCAN), dan lain sebagainya.
Ucapan Terima Kasih: Kami mengucapkan terimakasih kepada Universitas Pendidikan Ganesha atas dukungan penelitian ini.

## Referensi
[1] K.  Sedyastuti,  “Analisis  pemberdayaan  UMKM  dan  peningkatan  daya  saing  dalam  kancah  pasar  global,” INOBIS: Jurnal  Inovasi  Bisnis  dan  Manajemen  Indonesia ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  117 – 127,  2018,  https://doi.org/10.31842/jurnal- inobis.v2i1.65.
[2] L. M. M. Hewitt and L. J. J. Van Rensburg, “The role of business incubators in creating sustainable small and medium enterprises,” The Southern African Journal of Entrepreneurship and Small Business Management , vol. 12, no. 1, p. 9, 2020, https://doi.org/10.4102/sajesbm.v12i1.295.
[3] A. Sandra, H. Hanif, R. I. Arfianti, and P. Apriwenni, “Pendampingan Pajak UMKM: Masalah dan Solusinya,” Academ- ics in Action Journal of Community Empowerment , vol. 1, no. 1, pp. 1 – 7, 2019, http://dx.doi.org/10.33021/aia.v1i1.737.
[4] N.  Alinsari,  “Peningkatan  literasi  keuangan  pada  umkm  melalui  pelatihan  dan  pendampingan  pembukuan  seder- hana,” Magistrorum  et  Scholarium:  Jurnal  Pengabdian  Masyarakat ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  256 – 268,  2020, https://doi.org/10.24246/jms.v1i22020p256-268.
[5] R. G. Mahardika, O. Roanisca, and M. Yusnita, “SOSIALISASI DAN PENDAMPINGAN UMKM PADA KELURAHAN SRI MENANTI UNTUK MENDAPATKAN PERIZINAN DASAR UMKM,” in PROCEEDINGS OF NATIONAL COL- LOQUIUM RESEARCH AND COMMUNITY SERVICE , 2021, pp. 217 – 219.
[6] I.  G.  B.  A.  Budaya,  D.  P.  Agustino,  and  G.  I.  R.  Martha,  “Digital  Marketing  Literacy  for  Food  Product  Dewi  Catur Women  Farmer  Group,” WIDYABHAKTI  Jurnal  Ilmiah  Populer ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  69 – 74,  2022, https://doi.org/10.30864/widyabhakti.v4i3.328.
[7] I. G. B. A. Budaya, G. I. R. Martha, D. P. Agustino, I. M. P. P. Wijaya, and I. G. Harsemadi, “Prediction Model for the Tenant’s Potential Failure from Business Incubation Process during COVID - 19 Period Using Supervised Learning,” in 2021  3rd  International  Conference  on  Cybernetics  and  Intelligent  System  (ICORIS) ,  IEEE,  2021,  pp.  1 – 5, https://doi.org/10.1109/ICORIS52787.2021.9649505.
[8] Q. Zhang, H. Yamashita, K. Mikawa, and M. Goto, “Analysis of purchase history data based on a new latent class model for  RFM  analysis,” Industrial  Engineering  &  Management  Systems ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  476 – 483,  2020, https://doi.org/10.7232/iems.2020.19.2.476
[9] M. Tavakoli, M. Molavi, V. Masoumi, M. Mobini, S. Etemad, and R. Rahmani, “Customer segmentation and strategy development based on user behavior analysis, RFM model and data mining techniques: a case study,” in 2018 IEEE 15th International Conference on e-Business Engineering (ICEBE) , IEEE, 2018, pp. 119 – 126, https://doi.org/10.1109/ICEBE.2018.00027.
[10] I. G. Harsemadi, D. P. Agustino, and I. G. B. A. Budaya, “Klasterisasi Pelanggan Tenant Inkubator Bisnis STIKOM Bali Untuk Strategi Manajemen Relasi Dengan Menggunakan Fuzzy C- Means,” JTIM: Jurnal Teknologi Informasi dan Multi- media , vol. 4, no. 4, pp. 232 – 243, 2023, https://doi.org/10.35746/jtim.v4i4.293.
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4 364  of 364
[11] P. Anitha and M. M. Patil, “RFM model for customer purchase behavior using K - Means algorithm,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences , vol. 34, no. 5, pp. 1785 – 1792, May 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2019.12.011.
[12] L. P. W. Widhyastuti, I. N. Sukajaya, and K. Y. E. Aryanto, “The Customer Profiling berdasarkan Model RFM dengan Metode K-Means pada Institusi Pendidikan untuk menunjang Strategi Bisnis di Masa Pandemi Covid- 19,” JTIM: Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , vol. 4, no. 2, pp. 94 – 108, 2022, https://doi.org/10.35746/jtim.v4i2.232.
[13] M. M. D. Alam, R. Al Karim, and W. Habiba, “The relationship between CRM and customer loyalty: The moderating role  of  customer  trust,” International  Journal  of  Bank  Marketing ,  vol.  39,  no.  7,  pp.  1248 – 1272,  2021. https://doi.org/10.1108/IJBM-12-2020-0607.
[14] H. Rangriz and Z. Bayrami Shahrivar, “The impact of E - CRM on customer loyalty using data mining techniques,” BI Management Studies , vol. 7, no. 27, pp. 175 – 205, 2019, https://doi.org/10.22054/ims.2019.9987.
[15] R. U. Khan, Y. Salamzadeh, Q. Iqbal, and S. Yang, “The impact of customer relationship management and company reputation on customer loyalty: The mediating role of customer satisfaction,” Journal of Relationship Marketing , vol. 21, no. 1, pp. 1 – 26, 2022, https://doi.org/10.1080/15332667.2020.1840904.
[16] A. Nastasoiu and M. Vandenbosch, “Competing with loyalty: How to design successful customer loyalty reward pro- grams,” Bus Horiz , vol. 62, no. 2, pp. 207 – 214, 2019, https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.11.002.
[17] C. M. Durugbo, “After -sales services and aftermarket support: a systematic review, theory and future research direc- tions,” Int J Prod Res , vol. 58, no. 6, pp. 1857 – 1892, 2020, https://doi.org/10.1080/00207543.2019.1693655.
[18] J.  S.  Thomas,  C.  Chen, and  D.  Iacobucci,  “Email  Marketing as  a  Tool  for  Strategic  Persuasion,” Journal  of  Interactive Marketing , vol. 57, no. 3, pp. 377 – 392, May 2022, doi: 10.1177/10949968221095552.
[19] C. E. Khedkar and A. E. Khedkar, “Email Marketing: A Cost - Effective Marketing Method,” Vidyabharati International Interdisciplinary Research Journal 13 (1) , 2021.
[20] A. T. Widiyanto and A. Witanti, “Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Analisis RFM Menggunakan Algoritma K -Means Sebagai Dasar Strategi Pemasaran (Studi Kasus PT Coversuper Indonesia Global),” KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 1, no. 1, pp. 204 – 215, 2021, https://doi.org/10.24002/konstelasi.v1i1.4293.