## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 1 | Issue 2 | December (2018)
IJUBI
Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence
IJUBI - V OL . 1 N O . 2 (2018): 45 - 53

## SEGMENTASI PELANGGAN BISNIS DENGAN MULTI KRITERIA MENGGUNAKAN K-MEANS
Yanuar Wicaksono Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Komputer, Universitas Alma Ata yanuar.wic@gmail.com Jl. Brawijaya No. 99 Yogyakarta

## Keywords:
Customer Segmentation, RFM,
Loyalty, Average Demand, K-Means.

## Abstract
Customer knowledge is an important asset, in gathering, and managing from sharing  customer  knowledge  into  valuable  capital  for  the  company.  This causes the company to continue to innovate in producing products and serving according  to  customer  needs.  To  find  out  the  needs  of  each  customer,  the company  needs  to  make  customer  segmentation.  Customer  segmentation  is defined  as  the  division  into  different  groups  with  similar  characteristics  to develop marketing strategies that are tailored to customer characteristics. The easiest,  simplest,  well-known  and  commonly  used  model  of  customer characteristics is the model of the recency, frequency, monetary (RFM) criteria. The RFM model still has weaknesses in low customer segmentation capacity and does not provide information on the continuity of customer transactions in  understanding  customer  loyalty.  The  research  method  used  is  the Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  method.  The  data  is  transformed into another format that suits the needs of analysis and then the customer is segmented  using  clustering  data  mining  techniques  with  the  K-Means algorithm.  From  the  experiments,  the  RFM  model  guesses  loyal  customers when reviews, frequency and monetary are high. In reality, the recency only provides information on the customer making the last transaction and the high number of transaction frequencies can be done without the customer's stability in making transactions each period. Implementing multi-criteria in customer segmentation can be better than just RFM criteria. So it will not be wrong to treat customers according to the groups that have been formed.
Kata Kunci:
Segmentasi Pelanggan, RFM,
Loyalitas, Permintaan rata- rata, K-Means.

## Abstrak
Pengetahuan  pelanggan  adalah  aset  penting,  dalam  mengumpulkan,  dan mengelola dari berbagi pengetahuan pelanggan menjadi modal yang berharga bagi  perusahaan.  Hal  ini  menyebabkan  perusahaan  harus  terus  berinovasi dalam  menghasilkan  produk  dan  melayani  sesuai  dengan  kebutuhan pelanggan. Untuk mengetahui kebutuhan setiap pelanggan, perusahaan perlu membuat segmentasi pelanggan. Segmentasi pelanggan didefinisikan sebagai pembagian  menjadi  kelompok  yang  berbeda  dengan  karakteristik  serupa untuk  mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  disesuaikan  dengan karakteristik pelanggan. Model karakteristik pelanggan yang paling mudah, sederhana,  terkenal  dan  umum  digunakan  adalah  model  kriteria  resensi, frekuensi,  moneter  (RFM).  Model  RFM  masih  memiliki  kelemahan  dalam kapasitas  segementasi  pelanggan  rendah  dan  tidak  memberikan  informasi keberlangsungan transaksi pelanggan dalam memahami loyalitas pelanggan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Data ditransformasi ke dalam format lain yang sesuai dengan kebutuhan  Analisa  dan  kemudian  pelanggan  disegmentasi  menggunakan teknik clustering data mining dengan algoritma K-Means.  Dari eksperimen,
model  RFM  menerka  pelanggan  yang  loyal  ketika  resensi,  frekuensi  dan moneter  yang  tinggi.  Pada  kenyataannya,  resensi  hanya  memberikan informasi pelanggan melakukan transaksi yang terakhir dan jumlah frekuensi transaksi yang tinggi dapat dilakukan tanpa kestabilan pelanggan melakukan transaksi  tiap  periode.  Dengan  menerapkan  multi-kriteria  pada  segmentasi pelanggan  dapat  lebih  baik  dibandingkan  dengan  hanya  kriteria  RFM. Sehingga  tidak akan  salah  untuk  memperlakukan  pelanggan  sesuai  dengan kelompok yang sudah dibentuk.

## Pendahuluan
Di  era  bisnis  sekarang,  pelanggan  mempunyai peran  yang  sangat  penting  sebagai  sumber kompetensi bagi sebuah perusahaan. Pengetahuan  pelanggan  adalah  aset  penting, dalam  mengumpulkan,  dan  mengelola  dari berbagi  pengetahuan,  pelanggan  dapat  menjadi modal persaingan yang berharga bagi perusahaan  [1].  Perusahaan  harus  proaktif merespons  pelanggan  sebelum  pelanggan menuntut  ketanggapan  dari  perusahaan  atas kebutuhan pelanggan, tidak hanya itu kepedulian perusahaan  terhadap  kesejahteraan  pelanggan dan kemampuan perusahaan dalam menyelaraskan  operasi  dengan  sebelumnya  [2]. Hal  ini  menyebabkan  perusahaan  harus  terus berinovasi  dalam  menghasilkan  produk  dan melayani  sesuai  dengan  kebutuhan  pelanggan. Perusahaan harus belajar tentang perilaku belanja dari berbagai jenis pelanggan dan
mengembangkan  produk  terpisah  untuk  setiap segmen [3]. Untuk mengetahui kebutuhan setiap pelanggan, perusahaan perlu membuat segmentasi pelanggan.
Segmentasi  pelanggan  dapat  didefinisikan sebagai  pembagian  basis  pelanggan  menjadi kelompok  yang  berbeda  dan  konsisten  secara internal  dengan  karakteristik  serupa  dimana memungkinkan perusahaan untuk mengembangkan  strategi  pemasaran  yang berbeda  sesuai  dengan  karakteristik  pelanggan [4].  Pemahaman  seperti  itu  akan  membantu perusahaan  dalam  mempertahankan  pelanggan dan menciptakan nilai tambah bagi pelanggan itu melalui  pengembangan  hubungan  pelanggan. Akibat  dari  manajemen  hubungan  pelanggan (Customer  Relationship  Management  -  CRM), perusahaan dapat mengalokasikan sumber daya secara
sistematis, mengembangkan pelanggannya yang paling profit dan menerapkan strategi pemasaran terhadap retensi.
CRM adalah konsep yang sudah tua dalam ranah bisnis,  secara  bertahap  sejak  kemunculan (1990an)  mendapat  keunggulan  sebagai  bidang penyelidikan  ilmiah  yang  sah  dan  mendorong minat bisnis global dan komunitas riset [5]. Data mining merupakan salah satu teknik yang paling populer  dalam  menemukan  pengetahuan  bisnis potensial  dari  database  perusahaan  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  yang  lebih baik [6] dan merupakan teknologi yang berguna untuk  mengekstrak  pengetahuan  dari  data pelanggan  yang  rumit  [5].  Tahapan  teknik  ini dengan memanfaatkan data pelanggan, mengekstrak  pengetahuan  untuk  mendapatkan keputusan  efektif  dan  menawarkan  nilai  lebih kepada pelanggan.
Beberapa  teknik  segmentasi  pelanggan  adalah metode  clustering,  klasifikasi,  self-organizing maps  (SOM),  algoritma  evolusioner,  metode deteksi  interaksi  dan  teknik  jaringan  syaraf tiruan, tetapi clustering adalah teknik yang paling umum  digunakan  [4].  Banyak  algoritma clustering  telah  dipublikasikan  dan  yang  baru terus muncul, tidak ada algoritma clustering yang telah  terbukti  mendominasi  algoritma  lain  di semua domain aplikasi. Sebagian besar algoritma, termasuk K-means, adalah algoritma yang dapat diterima  [7].  Clustering  merupakan  eksplorasi atau  deskriptif  data  yang  tidak  memiliki  model atau hipotesis yang telah ditentukan sebelumnya namun  ingin  memahami  karakteristik  umum atau struktur data berdimensi tinggi berdasarkan pengelompokan.
Cara  untuk  mengidentifikasi  pelanggan  yang paling  berharga  adalah  melalui  variabel  atau kriteria yang dapat diterapkan dalam jenis usaha apa  pun.  Meskipun  data  pelanggan  berdimensi tinggi  dan  berisi  puluhan  atau  ratusan  kriteria, sangat mungkin untuk memvisualisasikan dalam dua atau tiga dimensi sekaligus.
Memvisualisasikan model ruang dalam beberapa dimensi berguna untuk memahami berbagai jenis
IJUBI - V OL . 1 N O . 2 (2018): 45 - 53
model karakteristik pelanggan
karena memberikan wawasan yang diinginkan. Namun, kesulitan  dalam  pemilihan  kriteria  untuk membandingkan jenis model yang sangat sesuai hanya  dengan  memeriksa  bentuknya.  Seringkali lebih mudah untuk membandingkannya berdasarkan model yang digunakan
memvisualisasikan  segmentasi  dalam  ruang dimensi.
Model  karakteristik  segmentasi  pelanggan  yang paling  mudah,  sederhana,  terkenal  dan  umum digunakan  adalah  model  kriteria  resensi, frekuensi,  moneter  (RFM)  yang  didefinisikan sebagai: resensi, periode sejak pembelian terakhir; frekuensi,  jumlah  pembelian  yang  dilakukan dalam jangka waktu tertentu; dan moneter, total uang  yang  dikeluarkan  selama  periode  tertentu [3][4].  Model  RFM  adalah  ekspresi  numerik perilaku  pelanggan  dan  sangat  efektif  untuk menentukan  pelanggan  utama.  Namun,  definisi dan  perhitungan  variabel-variabel  ini  dapat berubah tergantung pada masalahnya.
Penelitian yang dilakukan oleh Wu dan Chou [3] menerangkan adanya masalah potensial dikarenakan  model  RFM  membagi  sebaran frekuensi  yang  berderet  dalam  lima  bagian (kuintil)  pada  data  pelanggan.  Dengan menggunakan  distribusi  skor  pelanggan  secara terus-menerus  daripada  kuintil,  tidak  hanya menghasilkan sensitivitas yang lebih tinggi  baik pada distribusi atas maupun bawah, namun juga mengisolasi  pelanggan  tunggal  mengakibatkan kapasitas  prediksinya  lebih  rendah.  Dengan kriteria  RFM  menjadi  karakteristik  perilaku pelanggan  [3][8][9][4]  dan  mendefinisikan lamanya  hubungan  pelanggan  namun  tidak memberikan informasi keberlangsungan transaksi  pelanggan  [4]  dalam  memahami loyalitas pelanggan.
Dalam  penelitian  ini  mengadopsi  kriteria  RFM dengan  yang  penambahan  kriteria  yang disesuaikan dengan lama waktu penelitian dalam kurun  waktu  kurang  dari  satu  tahun  dengan satuannya  per  bulan.  Kriteria  segementasi pelanggan  yang  digunakan  adalah  Kriteria Resensi,  Frekuensi,  Moneter  [3],  Loyalitas [8][4], Permintaan  rata-rata,  Potensi  hubungan  jangka Panjang  [4].  Diharapkan  dengan  multi-kriteria hasil segmentasi pelanggan dapat lebih baik jika dibandingkan  dengan  hanya  kriteria  RFM  dan
kriteria  yang  diusulkan  dapat  menjadi  acuan pada penelitian berikutnya.

## Landasan Teori
Dalam  melakukan sebuah  penelitian  diperlukan acuan  dari  penelitian  sebelumnya.  Jurnal  dari penelitian  sebelumnya  dapat  menjadi  bahan acuan  untuk  membantu  memahami  fenomena dan menjadi pembanding dengan penelitian yang sedang  dilakukan  di  bidang  segmentasi pelanggan.
Penelitian yang dilakukan oleh [3] menerangkan adanya  masalah  potensial  dikarenakan  model RFM  membagi  sebaran  frekuensi  yang  berderet dalam lima bagian (kuintil) pada data pelanggan. Dengan menggunakan distribusi skor pelanggan secara  terus-menerus  daripada  kuintil,  tidak hanya menghasilkan sensitivitas yang lebih tinggi baik pada distribusi atas maupun bawah, namun juga mengisolasi pelanggan tunggal. Kelemahan lain  dari  model  RFM  adalah  bahwa,  karena sifatnya yang tiga dimensi, kapasitas prediksinya lebih rendah. Pendekatan yang ditawarkan data pelanggan disusun dalam beberapa kriteria atau multi-kriteria. Kriteria Kepuasan dengan Layanan  mengenai  reaksi  pelanggan  terhadap layanan  yang  terima  secara  online.  Kriteria Perilaku  Belanja  menggunakan  data  tentang frekuensi  belanja  online  pelanggan  dan  uang yang dibelanjakan (F dan M pada RFM). Kriteria Penggunaan  Internet  tentang  pengalaman pelanggan  menggunakan  Internet.  Kriteria Demografi  mencakup  pertanyaan  seperti  usia, jenis kelamin, pendapatan dan status pernikahan pelanggan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8]  model segmentasi  dengan  basis  nilai  pelanggan, mengintegrasikan  berbagai  pendekatan  analisis pemasaran  dan  kuantitatif.  Tiga  kriteria  dipilih dari  berbagai  alternatif  yang  diajukan  oleh peneliti yakni nilai umur pelanggan (CLV), nilai saat ini (CV) dan loyalitas klien (CL) diputuskan sebagai kriteria segmentasi. Setelah mempertimbangkan  rincian  untuk  perhitungan setiap  kriteria  dalam  perusahaan,  jaringan  saraf untuk  analisis  dikembangkan.  Segmentasi database  dilakukan  oleh  Neural  Network Clustering Tool (nctool), dengan perangkat lunak (program)  Matlab.  Sebagai  bagian  dari  proses simulasi,  menjalankan  pelatihan  dengan  jumlah segmen  yang  berbeda  dipertimbangkan  untuk
menemukan cara pengelompokan terbaik dengan self-organized maps (SOM).
Penelitian  [9]  bertujuan  berkontribusi  untuk mendefinisikan strategi menerapkan dua pendekatan  Data  Mining  yang  berbeda  untuk masalah  segmentasi  dan  menguji  sejauh  mana mereka  dapat  saling  melengkapi  dengan menjelaskan  berbagai  aspek  pasar.  Peneliti menggunakan pengelompokan K-Medoids (Studi 1)  dan  CN2-SD  subgroup  discovery  (Studi  2). Yang  pertama  digunakan  untuk  mendapatkan segmen  pasar  dalam  pengertian  tradisional, sementara yang terakhir memungkinkan karakterisasi  subkelompok  pengamatan  dengan distribusi  langka. Peneliti  menggunakan kriteria mengenai  dimensi  karakterisasi  pelanggan sebagai berikut: demografis, biometrik, geografis, psikografis dan perilaku.
Penelitian yang dilakukan oleh [4] mengusulkan sebuah  pendekatan  untuk  segmentasi  bisnis pelanggan yang mengintegrasikan pengelompokkan  dan  pengambilan  keputusan multi  kriteria  (MCDM).  Pertama,  variabel segmentasi  yang  tepat  diidentifikasi  dan kemudian  pelanggan  dikelompokkan  dengan menggunakan  algoritma  clustering  hirarkis  dan parsial.  Tiga  algoritma  pengelompokan  hirarkis agglomerative  yaitu  Ward’s  method,  single linkage  dan  complete  linkage,  dan  algoritma pengelompokan partisional, K-means digunakan dalam  segmentasi.  Pendekatan  ini  memperluas model  resensi-frekuensi-moneter  (RFM)  dengan mengajukan lima kriteria segmentasi baru untuk pasar bisnis yaitu Loyalitas, Permintaan rata-rata, Potensi  hubungan  jangka  panjang,  Persentase perubahan  rata-rata  permintaan  dan  Persentase rata-rata perubahan dalam pendapatan penjualan tahunan.

## Metode
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD). Metode tersebut meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menentukan pola atau  hubungan  dalam  sebuah  set  data  yang berukuran  besar.  Hasil  dari  data  mining digunakan  untuk  rekomendasi  pengambilan keputusan di masa depan.

## Gambar 1. Tahapan KDD

## Pemilihan Data (Data Selection)
Pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk melakukan  penelitian  segmentasi  pelanggan adalah  data  primer.  Sumber  data  yang  didapat dari  objek  penelitian  yang  berkaitan  dengan segmentasi  pelanggan  di  salah  satu  toko  retail sekitar  wilayah  Bantul  Yogyakarta.  Teknik pengumpulan data dengan mengunduh database dari  toko  retail  yang  menerapkan  sistem manajemen  hubungan  pelanggan  berbasis database.

## Pengolahan Awal Data (preprocessing)
Pengolahan  Awal  Data  dilakukan  untuk menyesuaikan dengan kebutuhan dan pembersihan  data  dari  data-data  yang  sifatnya redundansi  atau  data  dengan  type  data  yang salah  dengan  tujuan  mendapatkan  data  yang konsisten.
Dari  data  yang  diperoleh  akan  diseleksi  sesuai dengan  penelitian  ini  mengadopsi  kriteria  RFM dengan  yang  penambahan  kriteria  yang disesuaikan dengan lama waktu penelitian dalam kurun  waktu  kurang  dari  satu  tahun  dengan satuannya  per  bulan.  Kriteria  segementasi pelanggan  yang  digunakan  adalah  Kriteria Resensi,  Frekuensi,  Moneter  [3],  Loyalitas [8][4], Permintaan  rata-rata,  Potensi  hubungan  jangka panjang [4]. Definisi kriteria dalam penelitian ini sebagai  berikut:  Resensi  dapat  digambarkan sebagai  tanggal  transaksi  terakhir  yang  spesifik pelanggan  dalam  periode  observasi.  Nilai diskalakan dari 1 hingga 7 dengan 1 untuk bulan
Data Target Data Preprocessed Data Transformed Data Patterns Knowledge Selection Preprocessing Transformation Data mining Interprestation/ Evaluation
IJUBI - V OL . 1 N O . 2 (2018): 45 - 53
Januari  dan  7  untuk  bulan  Juli;  Frekuensi dijelaskan  banyaknya  berbelanja  pada  bulan observasi dari bulan Januari sampai Juli; Moneter merupakan  total  yang  dibelanjakan  dari  bulan Januari  sampai  Juli;  Loyalitas  dihitung  dengan persamaan  1,  dimana  bulan  aktif  sesuai  dengan jumlah bulan observasi dilakukan oleh pelanggan selama  bulan  menjadi  pelanggan  dengan  toko retail. Bulan berlanggan dengan toko retail adalah selisih bulan pertama kali pelanggan bertransaksi sampai  bulan  observasi;  Permintaan  rata-rata, rasio  total  pembelian  terhadap  bulan  observasi. Alasan  untuk  menggunakan  variabel  ini  adalah menghitung  nilai  yang  sebanding  untuk  setiap pelanggan sehubungan dengan total permintaan; Potensi  hubungan  jangka  Panjang,  dihitung dengan menggunakan persamaan 3.
𝐿 = (𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑡𝑖𝑓) 2
𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑙𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑛 (1) 𝑃𝑅 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑒𝑙𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑙𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑛 (2) 𝑃𝐻𝐽𝑃 = 𝑙𝑜𝑦𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑥 𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 (3)

## Transformasi (transformation)
Proses  mengkonversikan  data  ke  dalam  format lain  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  analisa. Transformasi  data  menggunakan  reduksi dimensional atau metode transformasi.

## Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  pencarian  pola atau  informasi  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu. Pemilihan  metode  atau  algoritma  yang  tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD. Dari  data  yang  disusun  dalam  bentuk  matriks diolah  untuk  mencari  kluster  menggunakan  K- Means.  Metode  K-Means  melakukan  pencarian pusat dan batas cluster melalui proses perulangan (iterative). Kedekatan atau kemiripan (similarity) suatu objek dengan objek lain atau dengan pusat cluster dihitung dengan menggunakan perhitungan jarak. Algoritma K-means
menemukan  partisi  dengan  meminimalkan kesalahan  kuadrat  antara  mean  empiris  dari cluster  dan  titik-titik  anggota  dalam  cluster  [7]. Algoritma  K-Means  dalam  penerapannya memerlukan  tiga  parameter  yang  seluruhnya ditentukan  pengguna  yaitu  jumlah  cluster  k, inisialisasi  pusat  cluster,  dan  jarak  sistem. Tahapan  awal,  Algoritma  K-Means  adalah memilih  secara  acak  k  buah  objek  sebagai
centroid  dalam  data,  kemudian  jarak  objek  dan centroid dihitung menggunakan Metode Euclidean  Distance.  Algoritma  K-Means  secara iterative  meningkatkan  variasi  nilai  dalam  tiap cluster  dimana  obyek  selanjutnya  ditempatkan dalam  kelompok  yang  terdekat,  dihitung  dari titik tengah cluster. Titik tengah baru ditentukan bila semua data telah ditempatkan dalam cluster terdekat.  Proses  penentuan  titik  tengah  dan penempatan data dalam cluster diulangi sampai nilai  titik  tengah  dari  semua  cluster  yang terbentuk tidak berubah lagi.

## Interprestasi  /  Evaluasi  (interpretation  / evalution)
Pola informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data mining  perlu  ditampilkan  dalam  bentuk  yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan.  Tahap  ini  merupakan  bagian dari  proses  KDD  yang  disebut  interpretation. Tahap  ini  mencakup  pemeriksaan  apakah  pola atau  informasi  yang  ditemukan  bertentangan dengan  fakta  atau  hipotesis  yang  ada sebelumnya.
Kemudian  setelah  model  dibuat,  tahapan selanjutnya adalah melakukan evaluasi dari hasil model-model  yang telah terbentuk berupa pola- pola usage pelanggan selama periode pengamatan. Model-model ini kemudian diterjemahkan  sebagai  informasi  yang  penting atau  bernilai  tinggi.  Bahwa  hasil  model  ini merupakan hasil  penemuan dari pengujian data yang  disiapkan  untuk  pembuatan  model.  Maka diperlukan  evaluasi  dan  validasi  terhadap  pola awal yang terbentuk, guna menguji kualitas dan efektifitas model.

## Hasil dan Pembahasan

## Pemilihan Data
Pemilahan  data  dengan  mengambil  database sistem informasi  manajemen toko retail  tersebut dengan  rentan  waktu  transaksi  bulan  Januari sampai bulan Juli 2018 untuk data yang terdaftar sebagai member  sebanyak  5385  record  transaksi seperti terlihat pada tabel 1.

## Pengolahan Awal Data dan Transformasi
Dari  5385  record  data  yang  diperoleh  dari  data member  toko  retail  yang  melakukan  transaksi perlu  disesuaikan  data  dengan  variabel  yang akan digunakan sebagai data penelitian. Variabel yang digunakan untuk penelitian adalah: Kriteria
Resensi (R), Frekuensi (F), Moneter (M), Loyalitas (L),  Permintaan  rata-rata  (PR),  dan  Potensi hubungan jangka Panjang (PHJP), diperoleh data pada tabel 2.

## Segmentasi Pelanggan dengan K-Means
Setelah  kriteria  yang  telah  ditransformasikan seperti  pada  tabel  2  dengan  jumlah  record  225 member,  selanjutnya  disegmentasi  dengan menggunakan K-Means. Jumlah kelompok yang akan  dibentuk  ada  4  yakni  pelanggan  terbaik, calon  loyalis,  pelanggan  baru  dan  pelanggan risiko.
Tabel 1. Data Transaksi Member NoTransaksi TglTransaksi KdBrg jumlah HrgSatuan IDPelanggan 14345 1/6/2018 12:57 85335 8 16250 16244 14563 1/7/2018 15:09 22788 8 16250 16341 14563 1/7/2018 15:09 85335 8 16250 16341 14563 1/7/2018 15:09 22996 3 64350 16341 14563 1/7/2018 15:09 22998 4 51350 16341 14563 1/7/2018 15:09 22999 4 51350 16341 14582 1/8/2018 9:00 22996 6 64350 16572 14582 1/8/2018 9:00 22998 8 51350 16572 14582 1/8/2018 9:00 23202 4 77350 16572 14582 1/8/2018 9:00 22975 6 38350 16572

## Tabel 2. Pengolahan Awal Data
IDPelanggan R F M L PR PHJP 16057 6 5 5,518,800.00 3.57 788,400.00 21.43 16058 5 2 1,088,100.00 0.67 181,350.00 3.33 16063 7 3 1,898,000.00 1.33 632,666.67 9.33 16073 7 6 3,649,500.00 3.20 729,900.00 22.40 16075 1 1 2,280,000.00 0.14 325,714.29 0.14 16083 6 4 6,038,800.00 1.29 862,685.71 7.71 16091 4 2 3,273,800.00 0.67 545,633.33 2.67 16098 7 3 4,739,250.00 2.25 1,184,812.50 15.75 16099 6 2 713,750.00 0.80 142,750.00 4.80 16104 3 2 2,631,750.00 0.57 375,964.29 1.71

## Tabel 3. Titik Pusat kriteria RFM segmentasi 4 Kelompok
Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 Kelompok 4 R 5.192771 5.773333 6.069767 6.708333 F 1.73494 3.16 4.209302 6.833333 M 1109465 3115865 5357900 7665688

## Tabel 4. Titik Pusat RFM+LPRPHJP Segmentasi 4 Kelompok
Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 Kelompok 4 R 5.204545 5.739726 6.2 6.708333 F 1.761364 3.232877 4.275 6.833333
IJUBI - V OL . 1 N O . 2 (2018): 45 - 53
Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 Kelompok 4 M 1169559 3229183 5437843 7665688 L 0.761715 1.437378 2.020357 3.364583 PR 357034.9 704737.2 940504.2 1279795 PHJP 4.497835 9.05711 12.98524 22.87768
Sehingga  penentuan  parameter  pada  K-Means adalah  jumlah  kelompok  =  4.  Kemudian  akan terbentuk 4 titik pusat secara acak serta dihitung jarak  terdekat  dengan  titik  tersebut.  Kelompok awal  akan  terbentuk  dengan  titik  pusat  yang terbentuk  secara  acak.  Titik  pusat  tersebut diperbaruhi dari rata-rata nilai anggota kelompok tersebut.  Setelah  memiliki  titik  pusat  baru, dihitung kembali nilai terdekat titik pusat dengan semua  anggota.  Proses  selanjutnya  melakukan perulangan dalam memperbaruhi titik pusat dan nilai  terdekat  hingga  tidak  dijumpai  titik  pusat baru.  Proses  segmentasi  pelanggan  dengan kriteria RFM didapati titik pusat masing-masing kelompok  dilihat  pada  tabel  3.  Diperoleh kelompok 1 ada 83, kelompok 2 ada 75, kelompok 3 ada 43 dan kelompok 4 ada 24 pelanggan. Dan proses  segmentasi  pelanggan  dengan  kriteria RFM+LPRPHJP  didapati  titik  pusat  masing- masing  kelompok  pada  tabel  4.  Diperoleh kelompok 1 ada 88, kelompok 2 ada 73, kelompok 3 ada 40 dan kelompok 4 ada 24 pelanggan.
Hasil  dari  eksperimen  diatas  menunjukan segmentasi pelanggan diperoleh dengan jumlah 4 kelompok.  Untuk  kriteria  RFM  kelompok  1 memiliki  titik  pusat  R  5.20  dapat  diartikan kelompok  1  berpusat  pada  transaksi  terakhir bulan  5  (Mei);  F  1,76  diartikan  kelompok  1 berpusat pada jumlah frekuensi transaksi 2 kali; M  1109465  diartikan  kelompok  1  berpusat  pada jumlah  uang  yang  dikeluarkan  pelanggan sejumlah  Rp.  1.109.465,00.  Pada  kelompok  2 memiliki titik pusat R 5,77 diartikan kelompok 2 berpusat pada transaksi terakhir bulan 6 (Juni); F 3.16 diartikan kelompok 2 berpusat pada jumlah transaksi 3 kali; M 3115865 diartikan kelompok 2 berpusat  pada  jumlah  uang  yang  dikeluarkan pelanggan  sejumlah  Rp.  3.115.865,00.  Pada kelompok  3  memiliki  pusat  R  6.07  diartikan kelompok  3  berpusat  pada  transaksi  terakhir pada bulan 6 (Juni); F 4.21 diartikan kelompok 3 berpusat pada jumlah transaksi 4 kali; M 5357900 diartikan kelompok 3 berpusat pada jumlah uang yang  dikeluarkan  pelanggan  sejumlah  Rp. 5.357.900,00.  Dan  kelompok  4  memiliki  pusat  R
6.71  diartikan  kelompok  4  berpusat  pada transaksi terakhir bulan 7 (Juli); F 6.83 diartikan kelompok 4 berpusat pada jumlah transaksi 7 kali; M  7665688  diartikan  kelompok  4  berpusat  pada jumlah  uang  yang  dikeluarkan  pelanggan sejumlah Rp. 7.665.688,00.
Dengan penambahan kriteria loyalitas, permintaan  rata-rata  dan  potensi  hubungan jangka  panjang  diperoleh  titik  pusat  dengan kriteria R dan F sama dengan hanya kriteria RFM tetapi untuk M ada perbedaan. Untuk kelompok 1  memiliki  titik  pusat  M  1169559  diartikan kelompok  1  berpusat  pada  jumlah  uang  yang dikeluarkan pelanggan sejumlah Rp. 1.169.559,00; L  0.76  diartikan  kelompok  1  berpusat  pada tingkat  loyalitas  0.76;  PR  357034.9  diartikan kelompok  1  berpusat  pada  rata-rata  uang pelanggan dibelanjakan sejumlah Rp. 357.034,90; PHJP  4.50  diartikan  kelompok  1  berpusat  pada tingkat potensi hubungan jangka panjang sebesar 4,50.  Pada  kelompok  2  memiliki  titik  pusat  M 3229183  diartikan  kelompok  2  berpusat  pada jumlah  uang  yang  dikeluarkan  pelanggan sejumlah  Rp.  3.229.183,00;  L  1.44  diartikan kelompok 2 berpusat pada tingkat loyalitas 1,44; PR 704737.2 diartikan kelompok 2 berpusat pada rata-rata  uang  pelanggan  dibelanjakan  sejumlah Rp.  704.737,20;  PHJP  9.10  diartikan  kelompok  2 berpusat  pada  tingkat  potensi  hubungan  jangka panjang sebesar 9,10. Pada kelompok 3 memiliki titik  pusat  M  5437843  diartikan  kelompok  3 berpusat  pada  jumlah  uang  yang  dikeluarkan pelanggan  sejumlah  Rp.  5.437.843,00;  L  2.02 diartikan  kelompok  3  berpusat  pada  tingkat loyalitas 2,02; PR 940504.2 diartikan kelompok 3 berpusat  pada  rata-rata  uang  pelanggan dibelanjakan sejumlah Rp. 940.504,20; PHJP 12.98 diartikan  kelompok  3  berpusat  pada  tingkat potensi hubungan jangka panjang sebesar 12,98. Dan kelompok 4 memiliki titik pusat M 7665688 diartikan kelompok 4 berpusat pada jumlah uang yang  dikeluarkan  pelanggan  sejumlah  Rp. 7.665.688,00; L 3.36 diartikan kelompok 4 berpusat pada tingkat loyalitas 3,36; PR 1279795 diartikan kelompok  4  berpusat  pada  rata-rata  uang
pelanggan dibelanjakan sejumlah
Rp. 1.279.795,00;  PHJP  22.88  diartikan  kelompok  4 berpusat  pada  tingkat  potensi  hubungan  jangka panjang sebesar 22,88.
Perbedaan titik pusat menjadikan jumlah anggota kelompok  berubah.    Untuk  kelompok  1  dari kriteria RFM ada 83 menjadi 88 pada penambahan kriteria  LPRPHJP.  Salah  satu  dari  pelanggan tersebut  memiliki  nilai  R  2;  F  2;  M  2,130,650;  L 0.17;  PR  355,108.33;  dan  PHJP  0.33  jika  diamati dari  kriteria  RFM  pelanggan  tersebut  termasuk kelompok 2 akan tetapi memiliki tingkat loyalitas yang  rendah  maka  termasuk  kelompok  1. Pelanggan  yang  lain  memiliki  nilai  R  5;  F  2;  M 4,308,350; L 0.67; PR 718,058.33; dan PHJP 3.33 jika diamati  dari  kriteria  RFM  pelanggan  tersebut termasuk  kelompok  3  akan  tetapi  selain  tingkat loyalitas,  ada  yang  mempengaruhi  yang  lain adalah  permintaan  rata-rata  sehingga  termasuk kelompok 2.

## Kesimpulan dan Saran
Model  karakteristik  segmentasi  pelanggan  yang paling  mudah,  sederhana,  terkenal  dan  umum digunakan  adalah  model  kriteria  resensi, frekuensi,  moneter  (RFM),  tetapi  definisi  dan perhitungan  variabel-variabel  ini  dapat  berubah tergantung  pada  masalahnya.  Dan  juga  RFM masih  memiliki  kelemahan  dalam  kapasitas segementasi  pelanggan  rendah  dan  belum memberikan informasi tentang loyalitas pelanggan  yang  detail.  Dari  eksperimen  dan pengujian model RFM menerka pelanggan yang loyal  ketika  resensi  yang  tinggi,  frekuensi  juga tinggi  dan  moneter  yang  tinggi.  Pada kenyataannya  resensi  hanya  memberikan informasi  pelanggan  melakukan  transaksi  yang terakhir  dan  jumlah  frekuensi  transaksi  yang tinggi  dapat  dilakukan  tanpa  kestabilan pelanggan melakukan transaksi tiap periode.
Perbedaan titik pusat menjadikan jumlah anggota kelompok  berubah.    Untuk  kelompok  1  dari kriteria RFM ada 83 menjadi 88 pada penambahan kriteria  LPRPHJP.  Salah  satu  dari  pelanggan tersebut  memiliki  nilai  R  2;  F  2;  M  2,130,650;  L 0.17;  PR  355,108.33;  dan  PHJP  0.33  jika  diamati dari  kriteria  RFM  pelanggan  tersebut  termasuk kelompok 2 akan tetapi memiliki tingkat loyalitas yang  rendah  maka  termasuk  kelompok  1. Pelanggan  yang  lain  memiliki  nilai  R  5;  F  2;  M 4,308,350; L 0.67; PR 718,058.33; dan PHJP 3.33 jika diamati  dari  kriteria  RFM  pelanggan  tersebut
termasuk  kelompok  3  akan  tetapi  selain  tingkat loyalitas,  ada  yang  mempengaruhi  yang  lain adalah  permintaan  rata-rata  sehingga  termasuk kelompok  2.  Dalam  menerapkan  multi-kriteria pada  segmentasi  pelanggan  dapat  lebih  baik dibandingkan  dengan  hanya  kriteria  RFM. Sehingga tidak akan salah untuk memperlakukan pelanggan sesuai  dengan kelompok yang sudah dibentuk.

## Referensi
[1] M.  García-Murillo  and  H.  Annabi, “Customer  knowledge  management,” J. Oper. Res. Soc. , vol. 53, no. 8, pp. 875 – 884, Aug. 2002.
[2] T. R. Coltman, T. M. Devinney, and D. F. Midgley, “Strategy Content and Process in the Context of E- Business Performance,” in Advances  in  Strategic  Management ,  vol.  22, Emerald Publishing, 2005, pp. 349 – 386.
[3] R.  S.  Wu  and  P.  H.  Cho u,  “Customer segmentation of multiple category data in e-commerce  using  a  soft-clustering approach,” Electron.  Commer.  Res.  Appl. , vol. 10, no. 3, pp. 331 – 341, 2011.
[4] H.  Güçdemir  and  H.  Selim,  “Integrating multi-criteria decision making and clustering for business customer
segmentation,” Ind. Manag. Data Syst. , vol.
115, no. 6, pp. 1022 – 1040, Jul. 2015.
[5] Z.  Soltani  and  N.  J.  Navimipour, “Customer relationship management mechanisms:  A  systematic  review  of  the state of the art literature and recommendat ions  for  future  research,” Comput. Human Behav. , vol. 61, pp. 667 – 688, Aug. 2016.
[6] S.  W.  Changchien  and  T.- C.  Lu,  “Mining association rules procedure to support on- line  recommendation  by  customers  and products  fragmentation,” Expert  Syst. Appl. , vol. 20, no. 4, pp. 325 – 335, May 2001.
[7] A.  K.  Jain,  “Data  clustering:  50  years beyond  K- means,” Pattern  Recognit.  Lett. , vol. 31, no. 8, pp. 651 – 666, Jun. 2010.
[8] A.  J.  Cuadros  and  V.  E.  Domínguez, “Customer  segmentation  model  based  on value  generation  for  marketing  strategies formulation,” Estud. Gerenciales , vol. 30, no.
IJUBI - V OL . 1 N O . 2 (2018): 45 - 53
130, pp. 25 – 30, 2014.
[9] P. Q. Brito, C. Soares, S. Almeida, A. Monte, and M. Byvoet, “Customer segmentation in a  large  database  of  an  online  customized fashion  business,” Robot.  Comput.  Integr. Manuf. , vol. 36, pp. 93 – 100, 2015.