## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 1, pp. 124-131

## ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN (STUDI KASUS : FASHION VIRAL SOLO)
Rifal Bayu Ardi 1 , Faulinda Ely Nastiti 2, Sri Sumarlinda 3
1,2, 3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta Email: 19010153@fikom.udb.ac.id

## ABSTRACT
Fashion Viral Solo is one of the distributors of fashion equipment in Surakarta which has not utilized its data to segment  and  classify  customers  based  on  their  similarities.  Segmentation  is  the  process  of  finding  out  the characteristics of customers based on certain similarities, making it easier to collect information about customers that provide benefits to the company. Segmentation is a strategy to face business competition, to retain customers, and to assist management in developing promotional strategies to increase sales. The purpose of this research is to  segment  customers  who  have  transacted  at  Fashion  Viral  Solo  based on  their  characteristics. In  this  study, researchers used the K-Means algorithm to perform clustering and apply the Recency, Frequency and Monetary methods. K-Means is a simple algorithm, easy to implement, not slow, easy to adjust, and often used in data mining processes, especially clustering. The value of the Current attribute indicates the last transaction time, Frequency indicates the number of transactions, and Monetary indicates the total nominal value of the transaction. By using K-Means  and  Recency,  Frequency  and  Monetary  methods,  researchers  can  segment  Fashion  Viral  Solo's customers. From this study, the results obtained were 2 customer clusters. Cluster 1 with the highest number of members, namely 343 customers and cluster 2 with 8 customers. To determine the most optimal number of clusters, researchers used the Silhouette Scores method and the results obtained when grouping customers into 2 clusters were the most optimal.
Keywords: Segmentation, Clustering, K-Means, Customers

## ABSTRAK
Fashion Viral Solo merupakan salah satu distributor perlengkapan fashion di Surakarta yang belum memanfaatkan data  yang  dimiliki  untuk  melakukan  segmentasi  dan  mengelompokkan  pelanggan  berdasarkan  kemiripannya. Segmentasi  adalah  proses  untuk  mencari  tahu  karakteristik  dari  pelanggan  berdasarkan  kesamaan  tertentu, sehingga  memudahkan  pengumpulan  informasi  tentang  pelanggan  yang  memberikan  profit  bagi  perusahaan. Segmentasi menjadi salah satu strategi untuk menghadapi persaingan usaha, untuk mempertahankan pelanggan, dan untuk membantu manajemen dalam menyusun strategi promosi untuk meningkatkan penjualan. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan segmentasi pelanggan yang pernah bertransaksi di Fashion Viral Solo berdasarkan karakteristiknya. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan algoritma K-Means untuk melakukan clustering dan penerapan  metode  Recency,  Frequency  dan  Monetary.  K-Means  adalah  algoritma  sederhana,  mudah diimplementasikan, tidak lambat, mudah disesuaikan, dan sering digunakan dalam proses data mining khususnya clustering.  Nilai  atribut  Recency  menunjukkan  waktu  terakhir  transaksi,  Frequency  menunjukkan  jumlah transaksi,  dan  Monetary  menunjukkan  total  nominal  transaksi.  Dengan  menggunakan  K-Means  dan  metode Recency,  Frequency  dan  Monetary,  peneliti  dapat  melakukan  segmentasi  pelanggan  Fashion  Viral  Solo.  Dari penelitian  ini,  diperoleh  hasil  2  cluster  pelanggan.  Cluster  1  dengan  jumlah  anggota  terbanyak,  yakni  343 pelanggan  dan  cluster  2  dengan  jumlah  anggota  8  pelanggan.  Untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang  paling optimal, peneliti menggunakan metode Silhouette Scores dan diperoleh hasil jika membagi pelanggan menjadi 2 cluster adalah yang paling optimal.
Kata Kunci: Segmentasi, Clustering , K-Means, Pelanggan
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 06-05-2023
Tanggal revisi : 10-05-2023
Tanggal terbit : 10-05-2023
DOI : https://doi.org/10.31949/infotech.v9i1.5214
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Segmentasi pelanggan adalah strategi untuk
membagi  pelanggan  berdasarkan  karakteristik  dan ciri  yang  sama.  Pembagian  tersebut  berdasarkan pada  minat  atau  permintaan  pelanggan  dengan  ciri yang  serupa.  Dengan  melakukan  segmentasi pelanggan,  dapat  membantu  perusahaan  untuk memasarkan produknya secara pendekatan individual agar sesuai dengan kebutuhannya.
Menurut  (Febriani  &  Putri,  2020)  segmentasi pelanggan  dipakai  untuk  mengevaluasi  nilai  dari setiap  pelanggan  sehingga  perusahaan  dapat mengidentifikasi  pelanggan  yang  memberikan keuntungan  yang  besar  dan  pelanggan  yang  tidak. Menurut  (Fitriyani  &  Hendriyani,  2021),  dengan mengelola  dan  memanfaatkan database pelanggan dengan  tepat,  dapat  membantu  manajemen  untuk mendapatkan  informasi  seperti  :  mengetahui berbagai kebutuhan pelanggan, memberikan penawaran  khusus,  memudahkan  dalam  membuat program loyalitas, dan membantu dalam segmentasi pelanggan. Informasi yang diperoleh dari pengolahan data penjualan, dapat dijadikan sebagai dasar  oleh  manajemen  untuk  mengembangkan usaha.
Fashion  viral  solo  merupakan  salah  satu  penyedia perlengkapan fashion di kota surakarta (solo), yang bergerak  di  bidang  distribusi  dan  penjualan perlengkapan  fashion  wanita  seperti  tas,  pakaian, sepatu,  dan  lainnya.  Untuk  mencapai  tujuan bisnisnya, fashion viral solo memiliki bagian-bagian yang  mendukung  setiap  aktivitas  bisnis  yang berjalan.  Salah  satu  dari  bagian  yang  dimiliki  oleh fashion  viral  solo  adalah  bagian  penjualan.  Pada fashion  viral  solo,  bagian  penjualan  memiliki peranan  yang  penting  yakni  melakukan  penjualan kepada  pelanggan,  menerima  transaksi  order,  dan merekap transaksi penjualan.
Dari hasil  wawancara dengan pemilik fashion viral solo,  saat  ini  data  pelanggan  yang  dimiliki  hanya dimanfaatkan secara terbatas. Data pelanggan yang paling  banyak  dimanfaatkan  adalah  nomor  pribadi pelanggan  yang  dipakai  untuk  membuat  grup  dan melakukan  broadcast  promosi.  Data  lain  yang diperoleh  dari  pelanggan  seperti  :  kapan  terakhir pelanggan  melakukan  pemesanan,  jumlah  transaksi dalam  waktu  tertentu,  dan  total  nominal  transaksi belum  diolah  secara  optimal,  khususnya  untuk melakukan segmentasi pelanggan.
Data mining adalah  sebuah  proses  menggali  dan mengolah  informasi  penting  dari  kumpulan  data. Proses  penggalian  informasi  melibatkan  teknik seperti  memanfaatkan  kecerdasan  buatan,  statistik, matematika, machine learning , dan lainnya. Teknik yang dipakai  memiliki tujuan untuk  mengenali dan mengekstrak  informasi  yang  bermanfaat  dari  suatu database yang  besar.  Saat  ini  data mining telah
menjangkau  dan  juga  dimanfaatkan  pada  banyak bidang keilmuan lainnya. (Sudarsono Et Al., 2021).
Menurut  (Sudarsono  et  al.,  2021)  salah  satu  tugas umum  dari  data mining adalah  melakukan clustering. Dalam  melakukan clustering ,  maka diperlukan  algoritma  yang  mampu  melakukan pengelompokan  data  objek  yang  memiliki  tingkat kesamaan antar kelas objek. Dari pengertian tersebut maka dapat ditarik kesimpulan jika model clustering cocok untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan tingkat kesamaannya menjadi beberapa cluster atau segmen.
Algoritma yang sering diterapkan untuk melakukan clustering salah satunya adalah K-Means. Algoritma K-Means bertujuan mengelompokkan data berdasarkan tingkat kemiripannya. K-means clustering adalah  salah  satu  bentuk  unsupervised learning,  yang  artinya  tidak  memerlukan  data testing .  Salah  satu  kelebihan  algoritma  k-means dibandingkan  algoritma  lainnya  adalah  sederhana, mudah  diimplementasikan,  tidak  lambat,  mudah disesuaikan, dan sering digunakan dalam proses data mining (Sari et al., 2020).
Sebagai  upaya  untuk  melakukan  segmentasi pelanggan  fashion  viral  solo,  maka  dibutuhkan model  data mining yang  dapat  membantu  dalam segmentasi  pelanggan.  Tujuannya  agar  data  yang telah  didapatkan  oleh  fashion  viral  solo  dapat dimanfaatkan secara lebih optimal, dapat mengelompokkan pelanggan berdasarkan cluster nya,  membangun  hubungan  baik  dengan pelanggan berdasarkan segmennya, dan membangun strategi yang tepat untuk meningkatkan penjualan.
Atribut  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yakni berdasarkan analisis nilai RFM ( Recency, Frequency , dan Monetary ). Nilai recency menunjukkan  jumlah  hari  yang  telah  berlalu  sejak pelanggan  terakhir  melakukan  transaksi.  Nilai frequency menunjukkan jumlah transaksi yang telah dilakukan  pelanggan  dalam  kurun  waktu  tertentu. Nilai monetary menunjukkan total pembayaran yang telah dilakukan pelanggan.

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Febriani  &  Putri, 2020)  dengan  judul  “Segmentasi  Konsumen Berdasarkan Model Recency , Frequency , Monetary dengan  Metode  K-Means”  Pada  penelitian  ini, peneliti  melakukan  segmentasi  kategori  konsumen dengan  menggunakan  metode  K-Means  clustering dan  model  RFM  ( Recency,  Frequency,  Monetary ). Data  yang  digunakan  oleh  peneliti  adalah  data riwayat  transaksi  di  Laundry  XYZ.  Berdasarkan analisa  dan  pengolahan  data,  didapatkan  hasil konsumen yang terbagi menjadi 3 cluster segmen .
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Setiawan  et  al., 2021)  dengan  judul  “Perancangan  Segmentasi Pelanggan Dengan Metode Clustering K-Means Dan Model RFM Pada Klinik Kecantikan Seoul Secret”. Pada  penelitian  ini,  permasalahan  yang  dihadapi adalah penurunan jumlah pelanggan yang menggunakan paket yang disediakan objek penelitian dalam kurun waktu 3 tahun terakhir. Dari permasalahan  tersebut,  peneliti  melakukan  analisis dengan  mengelola  data  pelanggan  menggunakan metode  K-Means  dengan  model  RFM.  Hasil  yang didapatkan  berupa  segmentasi  pelanggan  yang terbagi  menjadi  4  cluster  dan  usulan  strategi pemasaran  yang  berbeda  pada  setiap  cluster  yang telah disegmentasikan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Herdiana  & Solihudin,  2023)  dengan  judul  “Segmentasi Pelanggan salon Nuii Beauty Glow menggunakan K- Means  Clustering”.  Pada  penelitian  ini,  objek penelitian memiliki masalah belum dapat mengklasifikasikan  pelanggan  yang  memberikan keuntungan bagi perusahaan. Perusahaan mengalami kesulitan untuk menentukan strategi pemasaran yang tepat  bagi  pelanggannya.  Peneliti  menggunakan metode  clustering  data  mining yang digabungkan dengan model RFM untuk menentukan karakteristik kelompok pelanggan yang terbentuk. Dari penelitian diperoleh  3  kategori  kelompok  pelanggan  dengan karakteristik tertentu.
1.3. Metodologi Penelitian
a. Jenis dan Sumber Data
a.) Jenis  data  yang  akan  dipakai  adalah  data kuantitatif. Data kuantitatif yakni data yang dapat dihitung, berupa angka atau nominal. Data  rekap  transaksi  penjualan  di  Fashion Viral  Solo  termasuk  jenis  data  kuantitatif karena  berwujud  angka  atau  nominal  dan dapat dihitung.
b.) Sumber  data  yang  akan  dipakai  dalam penelitian  ini  adalah  data  primer  dan  data sekunder.  Data  primer  adalah  data  yang diperoleh  peneliti  secara  langsung  dari objek  penelitian  dan  digunakan  untuk tujuan  khusus.  Jenis  data  primer  pada penelitian  ini,  akan  diperoleh  melalui pengumpulan  dan  merekap  data  transaksi pelanggan Fashion Viral Solo dalam kurun waktu tertentu untuk dijadikan dataset.
b. Metode Pengumpulan Data
a.) Wawancara Penulis  mengajukan  pertanyaan  dengan tanya  jawab  secara  langsung  kepada responden  yang  akan  memberikan  data. Wawancara dilakukan kepada pemilik dan bagian penjualan di Fashion Viral Solo.
b.) Observasi Metode  observasi  dilakukan  dengan  cara datang  langsung  pada  lokasi  objek penelitian,  Data-data  dan  informasi  yang diperoleh  bersumber  dari  pengamatan langsung  dari  proses  bisnis  yang  saat  ini
sudah  berjalan  di  objek  penelitian  terkait, khususnya  pada  bagian  penjualan  Fashion Viral Solo.
c.) Dokumentasi Dokumentasi adalah metode pengumpulan data  dengan  mengumpulkan  catatan  atau dokumen  yang  penulis  dapatkan  dari metode  wawancara  dan  observasi  dengan pihak yang berkaitan dengan penelitian.
d.) Studi Kepustakaan
Studi  Kepustakaan    yakni    penulis memperoleh  dan  mempelajari  data  dan informasi dari berbagai penelitian sebelumnya  yang  mempunyai  kemiripan dengan permasalahan yang sedang dihadapi,  yakni  data  mining  dengan algoritma K-Means clustering untuk melakukan segmentasi pelanggan.
c. Data Mining Life Cycle Dalam  melakukan  data  mining,  penulis menggunakan  metode  dari  KDD  ( Knowledge Discovery in Database ). Menurut (Sari, 2023) tahapan  dalam  KDD  dapat  dijelaskan  sebagai berikut :
a.) Data cleaning /pembersihan  data,  yakni tahap  data  diolah  lalu  memilih  data  yang dianggap dapat dipakai.
b.) Data integration /integrasi  data,  yakni tahap mengintegrasikan data yang berulang dan digabungkan menjadi satu.
c.) Data selection /seleksi data, yakni pemilihan  data  yang  dianggap  relevan untuk dilakukan analisis.
d.) Data transformation /transformasi data, yakni proses mengubah data ke dalam bentuk prosedur mining.
e.) Data mining /penggalian data, yakni proses mengekstrak pola potensial untuk menghasilkan data yang bermanfaat. Pada proses ini, penulis menggunakan algoritma K-Means clustering untuk
mengelompokkan pelanggan menjadi cluster berdasarkan tingkat kemiripannya. Dalam proses clustering, penulis memakai model data mining yang dibuat menggunakan  aplikasi  Orange  Data Mining.  Menurut  (Lestari  &  Sumarlinda, 2021) Algoritma K-Means sensitif terhadap  cluster  awal  yang  dipilih  secara acak.  Algoritma  ini  dapat  dijalankan berulang  untuk  mendapatkan  hasil  yang optimal.  K-Mean  merupakan  algoritma sederhana  yang  telah  dipakai  ke  banyak domain  masalah  dan  kandidat  yang  baik untuk bekerja pada data points yang dibuat secara  acak.  Menurut  (Sulistiyawati  & Supriyanto,  2021)  langkah  dalam  K- Means clustering dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Terlebih dulu menentukan nilai K sebagai banyaknya klaster yang ingin dibuat.
2. Menginisiasi  K  pusat cluster dengan  cara acak dari data yang ada.
3. Melakukan  perhitungan  jarak  setiap  data yang  ada  terhadap  masing-masing  pusat klaster  menggunakan  rumus  Euclidean Distance  sehingga  didapatkan  jarak  yang paling pendek dari setiap data dengan pusat cluster . Menurut (Jabbar, 2022)  Euclidean
Distance dapat dirumuskan dengan persamaan 1 berikut : 𝑑(𝑥𝑖, 𝜇𝑗) =   √∑(𝑥𝑖, 𝜇𝑗) 2 (1)
d adalah titik data xi adalah data kriteria μ j adalah centroid pada cluster ke-j
4. Melakukan  klasifikasi  setiap  data  dengan dasar kedekatan dengan pusat cluster .
5. Memperbarui  nilai  pusat cluster yang merupakan  rata  rata-rata cluster yang bersangkutan dengan menggunakan rumus persamaan 2 berikut :
𝑑(𝑥𝑖, 𝜇𝑗) =   √∑(𝑥𝑖, 𝜇𝑗) 2 (2)
μ j (t+1)  adalah  centroid  yang  baru  pada iterasi  ke  (t+1)  dan  N sj merupakan banyaknya data pada cluster sj.
6. Melakukan pengulangan langkah 2 sampai 5  hingga,  anggota  setiap  cluster  tidak berubah.  Proses  pada  K-Means clustering dapat  digambarkan  pada  diagram  alir berikut :
Mulai
Tentukan Jumlah Cluster K Tentukan Centroid Hitung Jarak Objek Data ke Centroid Kelompokkan data berdasarkan jarak minimum ke Centroid Apakah ada objek yang berpindah cluster? Ya Selesai Tidak Gambar 1. Diagram Alir Algoritma K-Means
f.) Patterns Evaluation /evaluasi  pola,  yakni proses  dimana  pola-pola  yang  telah diidentifikasi,  dilakukan evaluasi.  Penulis menggunakan  metode  Silhouette  Score untuk  menentukan  apakah  jumlah cluster yang dibuat sudah optimal.
Gambar 2. Proses Knowledge Discovery in
Database
2. PEMBAHASAN
2.1. Pengumpulan & Pembersihan Data
Data  transaksi  dalam  kurun  waktu  tertentu  akan dikumpulkan  untuk  diolah.  Penulis  memakai  data rekap  transaksi  online  bulan  Februari  2023  yang diperoleh dari bagian penjualan Fashion Viral Solo. Pembersihan data bertujuan untuk untuk menghapus data dan atribut yang hilang (Sumarlinda & Lestari, 2022).  Penulis  mengumpukan  sejumlah  851  rekap transaksi selama periode bulan Februari 2023.

## Gambar 3. Data Transaksi Fashion Viral Solo

## 2.2. Integrasi Data/Data Integration
Data  transaksi  akan  diintegrasikan  dengan  cara menggabungkan data transaksi dari pelanggan yang sama,  yang  melakukan  transaksi  lebih  dari  sekali. Sebelum  digabungkan,  terlebih  dahulu  penulis mencatat  tanggal  terakhir  pelanggan  melakukan transaksi, penulis menghitung jumlah transaksi yang dilakukan  oleh  masing-masing  pelanggan  yang bersangkutan,  dan  menjumlahkan  nominal  total belanja  pelanggan  dalam  periode  yang  dianalisis yakni bulan Februari 2023.

## Gambar 4. Transaksi Dari Pelanggan Yang Sama
2.3. Seleksi Data/Data Selection
Peneliti  melakukan  pemilihan  data  yang  dianggap relevan  yang  bisa  dijadikan  sebagai  variabel  untuk dilakukan  analisis.  Atribut  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  ini  diambil  dari  atribut  nama pelanggan, tanggal transaksi, dan jumlah transaksi.

## Gambar 5. Seleksi Rekap Data Transaksi
2.4. Transformasi Data/Data Transformation
Pada  tahap  ini,  data  diubah  ke  dalam  bentuk  yang bisa  diolah  untuk  data  mining.  Penulis  membuat  3 atribut  baru  yakni  Recency  (hari),  Frequency (jumlah  transaksi),  dan  Monetary  (total  belanja). Nilai Recency menunjukkan jumlah hari yang telah berlalu  sejak  pelanggan  terakhir  melakukan
transaksi.  Nilai  Frequency  menunjukkan  jumlah transaksi  yang  telah  dilakukan  pelanggan  dalam kurun waktu tertentu. Nilai Monetary menunjukkan total  pembayaran  yang  telah  dilakukan  pelanggan. Menurut (Adiana et al., 2018) untuk dapat dilakukan pemodelan  RFM  pada  dataset,  maka  diperlukan atribut yang dapat mewakili setiap kriteria tersebut. Berikut  adalah  penjelasan  untuk  masing-masing atribut :
a. Atribut Recency (R) :
Atribut  Recency  menghitung  waktu  yang  telah berlalu  sejak  terakhir  pelanggan  melakukan transaksi  dengan  waktu  penelitian  yang  dilakukan. Untuk menggambarkan atribut ini, diperlukan fungsi yang  menunjukkan  adanya  jarak  waktu  transaksi pelanggan dengan waktu penelitian. Salah satu cara yang dapat dipakai untuk menghitung nilai Recency dengan  menghitung  selisih  hari  yang  telah  berlalu antara  tanggal  terakhir  pelanggan  melakukan transaksi dengan waktu penelitian.
b. Atribut Frequency (F) :
Atribut frequency menghitung  seberapa  sering pelanggan  melakukan  transaksi  selama  periode penelitian  yang  dianalisis.  Nilai  atribut  ini didapatkan dengan menghitung banyaknya transaksi yang  dilakukan  oleh  pelanggan  selama  waktu penelitian. Atribut frequency dapat dihitung dengan menjumlahkan transaksi yang dilakukan oleh setiap pelanggan  dengan  menggunakan  rumus  CountIF Excel.
c. Atribut Monetary (M) :
Atribut  Monetary  menghitung  seberapa  banyak jumlah  pembayaran  yang  telah  dikeluarkan  oleh pelanggan selama waktu penelitian. Nilai atribut ini didapatkan  dengan  menghitung  total  jumlah pembayaran yang dikeluarkan oleh setiap pelanggan dengan menggunakan rumus SumIF Excel.
Pada  tahap  transformasi  data,  peneliti  juga melakukan  penggabungan  data  transaksi.  Data transaksi  yang  semula  berjumlah  851  data  dengan pelanggan  yang  sama  dicatat  berulang,  setelah dilakukan penggabungan menjadi 351 data transaksi dari  351  pelanggan.  Penggabungan  bertujuan menghindari redundancy data  dan  agar  setiap  data mewakili  satu  identitas  pelanggan  yang  unik  agar didapatkan  hasil  yang  optimal  setelah  dilakukan proses clustering .
Gambar 6. Pembuatan Atribut Recency, Frequency, dan Monetary
Gambar 7. Data Transaksi Setelah Digabungkan
2.5. Penggalian Data/Data Mining
Pada  penelitian  ini,  data mining dilakukan menggunakan algoritma K-Means clustering dengan model yang dibangun menggunakan aplikasi Orange Data  Mining.  Hal  pertama  yang  perlu  dilakukan adalah  menambahkan  Widget  Dataset  pada  lembar kerja dan mengimpor dataset yang sebelumnya telah disiapkan  ke  dalam  aplikasi  Orange  Data  Mining seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.

## Gambar 8. Proses Import Dataset
Berikutnya  peneliti  menambahkan  widget  Select Column. Hubungkan widget Dataset dengan widget Select Column dengan cara menarik garis agar kedua widget  terhubung.  Pada  langkah  ini,  atribut  admin dan bank akan diabaikan karena atribut yang dipakai untuk  melakukan clustering adalah  nilai  Recency, Frequency, dan Monetary.

## Gambar 9. Proses Select Column
Berikutnya  peneliti  menambahkan  widget  Data Table untuk melakukan preview dari data yang akan diolah.  Setelah  dipastikan  tidak  ada  data  yang kosong,  berikutnya  ditambahkan  widget  K-Means yang dihubungkan dengan widget Data Table untuk dilakukan clustering menggunakan  algoritma  K- Means.  Pilih  menu  inisialisasi  dengan  pengaturan KMeans+,  kemudian  aktifkan  menu maximum iterations ,  dengan  jumlah maximum  iterations sebanyak 300.
Gambar 10. Preview Data
Gambar 11. Pengaturan Widget K-Means
Setelah dilakukan
clustering menggunakan Algoritma  K-Means  dengan  pengelompokkan  data menjadi  2  kategori  cluster  dan maximum  iterations sebanyak  300,  didapatkan  hasil  jika  anggota  dari cluster 1 sejumlah 343 data, sedangkan anggota dari cluster  2  sejumlah  8  data.  Keanggotaan  dari  setiap cluster dapat dilihat secara lengkap pada tabel 1.
Tabel 1. Keanggotaan Setiap Cluster
No Cluster
Anggota Cluster 1 Cluster 1 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14, 15,16,17,19,20,21,22,23,24,25,2 6,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36, 37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,4 7,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57, 58,59,60,61,62,63,64,65,66,68,6 9,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79, 80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,9 0,91,92,93,94,95,96,97,99,100,1 01,102,103,104,105,106,107,108 ,109,110,111,112,113,114,115,1 16,117,118,119,120,121,122,123 ,124,125,126,127,128,129,130,1 31,132,133,134,135,137,138,139 ,140,141,142,143,144,145,146,1 47,148,149,150,151,152,154,155 ,156,157,158,159,160,161,162,1 63,164,165,166,167,168,169,170 ,171,172,173,174,175,176,177,1 78,179,180,181,182,183,184,185 ,186,187,188,189,190,191,193,1 94,195,196,197,198,199,200,201 ,202,203,204,205,206,207,208,2
09,210,211,212,214,215,216,217 ,218,219,220,221,222,223,224,2 25,226,227,228,229,230,231,232 ,233,234,235,236,237,238,239,2 40,241,242,243,244,245,246,247 ,248,249,250,251,252,253,254,2 55,256,257,258,259,260,261,262 ,263,264,265,266,267,268,269,2 70,271,272,273,274,275,276,277
No Cluster Anggota Cluster ,278,279,280,281,282,283,284,2 85,286,287,288,289,290,291,292 ,293,294,295,296,297,298,299,3 00,301,302,303,304,305,306,307 ,308,309,310,311,312,313,314,3 15,316,317,318,319,320,321,322 ,323,324,325,326,327,328,329,3 31,332,333,334,335,336,337,338 ,339,340,341,342,343,344,345,3 46,347,348,349,350,351. (343) 2 Cluster 2 18,  67,  98,  136,  153,  192,  213, 330. (8)
Selanjutnya  dilakukan  penyajian  hasil clustering dengan 3 metode yakni Scatter Plot pada gambar 12, Silouette  Plot  pada  gambar  13,  dan  Box  Plot  pada gambar 14, 15, dan 16.
Gambar 12. Scatter Plot Hasil Clustering
Gambar 13. Silhouette Plot Hasil Clustering
Gambar 14. Box Plot Atribut Recency
Gambar 15. Box Plot Atribut Frequency
Gambar 16. Box Plot Atribut Monetary
Tabel 2. Nilai Centroid Setiap Cluster
Cluster Recency Frequency Monetary Rank C1 47,69 2,34 Rp. 286.780 2 C2 47,25 5,50 Rp. 5.002.197 1
Berdasarkan  hasil  dari  Tabel  2  dapat  disimpulkan jika  cluster  2  merupakan  pelanggan  dengan peringkat  1  yang  memiliki  nilai  rata-rata  variabel Monetary  sebesar  RP.  5.002.197,  nilai  Frequency 5,50, dan nilai Recency 47,25. Sedangkan cluster 1 merupakan  pelanggan  dengan  peringkat  2  yang memiliki  nilai  rata-rata  variabel  Monetary  sebesar Rp. 286.780, nilai Frequency 2,34, dan nilai Recency 47,69.
Data  transaksi  penjualan  Fashion  Viral  Solo sebanyak  351  setelah  dilakukan clustering dengan model  RFM  dihasilkan  segmentasi  pelanggan  pada setiap  cluster  sesuai  dengan  karakteristik  dari pelanggan  tersebut.  Berdasarkan  model  RFM, pelanggan  yang  termasuk  pada  kategori  loyal terdapat pada cluster 1 dengan jumlah 8 pelanggan karena memiliki ciri nilai Recency yang paling dekat dengan  hari  dilakukan  penelitian,  memiliki  jumlah Frequency  (transaksi)  yang  paling  tinggi,  dan Monetary  (total  belanja)  yang  paling  besar. Sedangkan  pada cluster 2  dengan  jumlah  343 pelanggan  dikategorikan  sebagai  pelanggan  kurang potensial,  karena  memiliki  ciri  karakteristik  nilai Frequency  dan  Monetary  yang  cukup  jauh dibandingkan dengan pelanggan pada cluster 1.
2.6. Evaluasi Pola/Pattern Evaluation
Peneliti  melakukan  evaluasi  dengan  menggunakan metode  Silhouette  Score  untuk  mengetahui  apakah jumlah cluster yang  telah  ditentukan  adalah  yang paling optimal. Semakin tinggi nilai dari Silhouette Score,  maka  akan  semakin  baik  hasil cluster nya. Penulis menentukan jumlah cluster antara 2 hingga 5 cluster dan  hasilnya cluster dengan  jumlah  2 memiliki score sebesar 0,915 yang merupakan score tertinggi  dibandingkan  jumlah cluster yang  lain. Dari  evaluasi cluster tersebut,  dapat  disimpulkan jika clustering dengan  K  sejumlah  2  adalah  yang paling optimal. Hasil dari evaluasi Silhouette Score dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 17. Evaluasi Silhouette Score
3. KESIMPULAN
Model clustering menggunakan algoritma K-Means dapat dipakai untuk melakukan segmentasi pelanggan.  Data  masukan  terdiri  dari  351  data dengan  3  atribut  yang  dipakai  untuk  analisis  yakni Recency,  Frequency,  dan  Monetary.  Dari  hasil analisis  dengan  Sillhouette  Score,  didapatkan  hasil jika  pembagian  data  menjadi  2  kelompok cluster adalah yang paling optimal. Cluster 1 terdiri dengan 343  anggota,  sedangkan cluster 2  terdiri  dengan  8 anggota.  Dari  hasil  analisis cluster dengan identifikasi anggota setiap cluster dan nilai centroid cluster ,  menunjukkan  bahwa cluster 2  adalah kategori  pelanggan  dengan  atribut  Monetary  yang relatif tinggi dan memiliki atribut Frequency (jumlah pembelian)    5,5  kali  selama  waktu  penelitian. Sedangkan cluster 1  adalah  kategori  pelanggan dengan  atribut  Monetary  yang  relatif  rendah  dan memiliki atribut Frequency (jumlah pembelian) 2,34 kali  selama  waktu  penelitian.  Data  hasil clustering menghasilkan  segmentasi  pelanggan  yang  dapat dipakai oleh manajemen untuk pendukung keputusan  guna  mengembangkan  usaha  di  waktu mendatang.

## PUSTAKA
Adiana,  B.  E.,  Soesanti,  I.,  &  Permanasari,  A.  E.
(2018). ANALISIS SEGMENTASI PELANGGAN MENGGUNAKAN KOMBINASI RFM MODEL DAN TEKNIK
CLUSTERING. Jurnal  Terapan  Teknologi Informasi . https://doi.org/10.21460/jutei.2018.21.76
Febriani,  A.,  &  Putri,  S.  A.  (2020).  Segmentasi Konsumen  Berdasarkan  Model  Recency, Frequency,  Monetary  dengan  Metode  K- Means. JIEMS (Journal of Industrial Engineering  and  Management  Systems) . https://doi.org/10.30813/jiems.v13i2.2274
Fitriyani,  I.  P.,  &  Hendriyani,  C.  (2021). Implementasi  Customer  Data  Management Dalam  Meningkatkan  Retensi  Pelanggan IndiHome  di  PT  Telkom. ICIT  Journal . https://doi.org/10.33050/icit.v7i2.1645
Herdiana, R., & Solihudin, D. (2023). SEGMENTASI  PELANGGAN  SALON  NUII BEAUTY GLOW MENGGUNAKAN K- MEANS CLUSTERING . 7 (1), 558–566.
Jabbar,  J.  (2022).  SISTEM  INFORMASI  STOK
BARANG  MENGGUNAKAN  METODE CLUSTERING  KMEANS  (STUDI  KASUS RMD STORE). INFOTECH Journal .
https://doi.org/10.31949/infotech.v8i1.2280
Lestari,  W.,  &  Sumarlinda,  S.  (2021).  Clustering Model  of  Lecturers  Performa  in  Publication Using  K-Means  for  Decision  Support  Data. International Journal of Multisciences
Sari, Y. P., Primajaya, A., & Irawan, A. S. Y. (2020). Implementasi  Algoritma  K-Means  untuk Clustering Penyebaran Tuberkulosis di Kabupaten  Karawang. INOVTEK  Polbeng  - Seri Informatika . https://doi.org/10.35314/isi.v5i2.1457
Setiawan,  Amani,  H.,  &  Tripiawan,  W.  (2021). Perancangan  Segmentasi  Pelanggan  dengan Metode Clustering K- Means dan Model RFM pada  Klinik  Kecantikan  Seoul  Secret. E- Proceeding of Engineering , 8 (2), 2286–2293.
Sudarsono,  B.  G.,  Leo,  M.  I.,  Santoso,  A.,  &
Hendrawan,  F.  (2021).  ANALISIS  DATA MINING DATA NETFLIX MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER. JBASE  -  Journal  of  Business  and Audit Information Systems . https://doi.org/10.30813/jbase.v4i1.2729
Sulistiyawati,  A.,  &  Supriyanto,  E.  (2021). Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring dalam  Penetuan  Siswa  Kelas  Unggulan.
Jurnal Tekno Kompak .
https://doi.org/10.33365/jtk.v15i2.1162
Sumarlinda,  S.,  &  Lestari,  W.  (2022). Decision support  system  for  lecturer  publication mapping  using  k-  means  clustering  method . 5 (4), 140–145.
Wulan  Permata  Sari,  T.  S.  (2023).  ANALISA
CLUSTER DENGAN K-MEAN CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA CYBERCRIME. JINTEKS (Jurnal
Informatika  Teknologi  Dan  Sains) , 5 (1),  49– 53.