## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## PEMANFAATAN DATA TRANSAKSI UNTUK DASAR MEMBANGUN STRATEGI BERDASARKAN KARAKTERISTIK PELANGGAN DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DAN MODEL RFM
Carudin 1
1 Manajemen Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Bani Saleh Bekasi Timur, Jawa Barat, Indonesia 17113 carudin@stmik-banisaleh.ac.id

## Abstract
Every time there is a transaction process carried out by a customer, that process adds to the data collection in a database. This study uses transaction data to determine customer segmentation and build a strategy based on customer characteristics with the RFM and K-Means model approach. K-Means Clustering is an algorithm that can produce a visual cluster model with  the  Rapidminer  application  version  9.9,  using  the  RFM  attribute  to  represent  the  number  of  customers  from  each cluster.  The  transaction  data  for  the  last  three  years,  2017,  2018,  and  2019  with  4,332  transactions,  were  then  managed based  on  the  RFM  model  resulting  in  1898  customers.  Furthermore,  a  cluster  analysis  carries  out  using  the  K-Means algorithm with 319 customers in cluster 1, 314 customers in cluster 2, 316 customers in cluster 3, 317 customers in cluster 4, 315  customers  in  cluster  5,  and  317  customers  in  cluster  6.  The  company  can  use  the  results  of  this  study  to  determine customer characteristics and as a consideration for making a new strategy .
Keywords: Clustering, Recency, Frequency, Monetary, K-Means, Customer

## Abstrak
Setiap waktu terdapat proses transaksi yang dilakukan oleh pelanggan, proses tersebut menambah koleksi data pada sebuah database .  Pada  penelitian  ini  dengan  melakukan  pemanfaatan  data  transaksi  untuk  mengetahui  segmentasi  pelanggan  dan membangun strategi berdasarkan karakteristik pelanggan dengan pendekatan model RFM dan K-Means . K-Means Clustering adalah sebuah algoritma yang dapat menghasilkan suatu model cluster visual dengan aplikasi Rapidminer versi 9.9,  dengan menggunakan  atribut  RFM  berfungsi  untuk  mewakili  jumlah  pelanggan  dari  setiap cluster .  Dari  data  transaksi    3  tahun terakhir 2017, 2018, dan 2019 dengan jumlah  4.332  transaksi yang kemudian diolah berdasarkan model RFM menghasilkan 1898  pelanggan.  Selanjutnya  dilakukan  analisis cluster dengan  menggunakan  algoritma K-Means dengan  hasil cluster 1 memliki  319  pelanggan,  c luster 2 memiliki  314  pelanggan, cluster 3 memiliki  316  pelanggan, cluster  4 memiliki  317 pelanggan, cluster 5  memiliki  315  pelanggan,  dan cluster 6 memiliki  317  pelanggan.  Dari  hasil  penelitian  ini  dapat dimanfaatkan  oleh  perusahaan  untuk  mengetahui  karakteristik  pelanggan  dan  sebagai  bahan  pertimbangan  membuat  suatu strategi baru.
Kata kunci: Clustering, Recency, Frequency, Monetary, K-Means, Pelanggan

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  retail  data  transaksi penjualan  merupakan  data  yang  sangat  berharga  di  dalam suatu  perusahaan.  Karena  dari  data  tersebut  dapat  diolah menjadi  beragam  informasi  yang  bisa  dimanfaatkan  oleh perusahaan,  seperti  mengetahui  prediksi  perkembangan perusahaan  di  masa  depan,  melihat  omset  perusahaan, mengetahui karakteristik pelanggan dan lainnya.
Dewasa ini sebagian perusahaan besar mulai memanfaatkan  data  transaksi  untuk  diolah  dengan menggunakan suatu metode tertentu, sehingga menghasilkan  informasi  penting  yang  bisa  memprediksi atau  membangun  suatu  strategi  bisnis  yang  bisa memberikan  kemajuan  pada  perusahaan.  Salah  satunya adalah  PT.  XYZ  yang  bergerak  di  jasa  penjualan  mobil Jepang, yang mulai memanfaatkan data transaksi penjualan untuk mengelompokan pelanggan berdasarkan karakteristik-karakteristiknya,  sehingga  dari  data  yang
diolah  dapat  dijadikan  acuan  untuk  membangun  suatu strategi  pemasaran  yang  dapat  meningkatkan  jumlah transaksi penjualan di masa yang akan datang.
Permasalahan  yang  muncul  saat  ini  adalah  dari  3  tahun terakhir ini  terjadi penurunan jumlah transaksi, tahun 2017 sebanyak 2092  transaksi  dari 1040  pelanggan,  tahun 2018 1754  transaksi  dari  922  pelanggan,  sedangkan  jumlah transaksi  di  tahun  2018  hanya  486  transaksi  dari  250 pelanggan,  bentuk  penurunan  jumlah  transaksi  terlihat  di gambar 1 di bawah ini:

## Gambar 1. Grafik Transaksi Penjualan
Dari  data  transaksi  yang  disajikan,  terlihat  jelas  semakin banyak  pelanggan  maka  semakin  banyak  menambah jumlah  transaksi.  Berdasarkan  kondisi  dan  masalah  yang telah  dijelaskan  di  atas,  diidentifikasi  terkait  sebab-sebab yang mempengaruhi penurunan jumlah transaksi. Sehingga perlu  dilakukan  pengendalian  pendekatan  terhadap pelanggan dan strategi baru. Pada penelitian ini digunakan data transaksi penjualan 3 tahun  terakhir yaitu 2017, 2018 dan 2019  dengan total jumlah transaksi  4332.
Bagaimana  memanfaatkan  data  transaksi  dengan  model RFM  dan  mengelompokan  berdasarkan  karakteristik pelanggan      dengan  pendekatan  algoritma K-Means , sehingga dari hasil clustering dapat dijadikan suatu strategi baru yang tepat dan akurat.
Untuk  meningkatkan  jumlah  transaksi  penjualan  maka perlu  adanya  proses  pengendalian  pendekatan    antara perusahaan  dan  pelanggan,  karena    hubungan  antara perusahaan dan pelanggan merupakan elemen bisnis utama yang  menunjang  peningkatan  transaksi  penjualan  [1]. Proses  pengendalian  hubungan  antara  perusahaan  dan pelanggan  disebut  dengan  istilah Customer  Relationship Management (CRM).  Cakupan  konsep  CRM  meliputi seperangkat  metode  dan  strategi  untuk  mengembangkan hubungan  jangka  panjang  yang  dapat  menguntungkan pelanggan dan meningkatkan transaksi penjualan. Menurut [2],  CRM  dibagi  menjadi  empat  bagian  yang  berbeda:  (1) Identifikasi  Pelanggan,  (2)  Daya  Tarik  Pelanggan,  (3) Retensi Pelanggan, dan (4) Pengembangan Pelanggan.
Segmentasi  pelanggan  adalah  salah  satu  bagian  paling penting  dari  identifikasi  pelanggan  dan  mencakup mengelompokan seluruh pelanggan sesuai dengan
karakteristik  pelanggan  berdasarkan  perilaku  pembelian, informasi  demografis  dan  geografis,  serta  atribut psikografis.  Model  RFM  adalah  yang  banyak  digunakan untuk menentukan segmentasi  pelanggan.

## Model RFM
Model  RFM  dikenal  sebagai  teknik  data  mining berdasarkan perilaku yang menggambarkan profil pelanggan  dengan  memanfaatkan  data  transaksi  dengan mengambil poin recency, frequency, dan monetary [3].
Nilai  R,  F,  dan  M  dibedakan menjadi  lima  dengan  nilai  1 sampai  5.  Nilai  R  dihasilkan  dari  waktu  transaksi  terakhir dengan waktu interval penelitian. Nilai  5  untuk pelanggan yang memiliki waktu transaksi paling dekat dengan  waktu penelitian,  nilai  1  pelanggan  yang  memiliki  waktu transaksi jauh dengan waktu penelitian. Kemudian nilai F, didapat  dari  pelanggan  yang  paling  banyak  bertransaksi dengan  nilai  5,  pelanggan  yang  sedikit  bertransaksi diberikan  nilai  1.  Nilai  M  didapat  dari  pelanggan  yang memiliki transaksi dengan jumlah uang terbanyak  dengan nilai  5.  Sedangkan,  pelanggan  yang  melakukan  transaksi dan  jumlah  uang  sedikit  mempunyai  nilai-nilai  1  [4]. Berikut rumus untuk mendapatkan nilai RFM:
RFM = ((Nilai Recency x 100) + (Nilai Frequency x 0) + Nilai Monetary )

## Discretization
Proses  menentukan  bobot  di  setiap  fitur  data  sehingga membentuk  data  diskrit  kategorik.  Sehingga  dihasilkan dataset indek  rasio  data  dibagi  ke  dalam  6  bagian  dalam pembobotan  6,5,4,3,2,1  dengan  konversi  6=  “ Superstar ”, 5=  “ Golden  Customer ”,  4=  “ Typical  Customer ”,  3= “ Occasional  Customer ”,  2=  “ everyday  shopper ”,  1= “ Dormant  Customer ”.  Pada  bagian  dengan  nilai  rasio terbesar  diberi  bobot  6  karena  menandakan customer superstar [3].  Demikian  selanjutnya  sampai  customer dengan  nilai  rasio  terkecil  diberi  bobot  1.  Hasil  yang didapat  dari  proses  pembobotan  ini  menjadi dataset dasar untuk diolah pada pengolahan berikutnya yakni mengklasifikasikan customer dengan  menerapkan  metode K-means.  Interval  data  pembobotan  ditunjukan  pada  tabel 1, 2 dan 3 berikut:
Tabel 1. Interval Pembobotan R
Recency Dari (Jumlah Hari) Sampai (Jumlah Hari) 6 0 60 5 61 120 4 121 180 3 181 240 2 241 300 1 301 >360
Tabel 2 . Interval Pembobotan F
Frequency Dari (Jumlah Hari) Sampai (Jumlah Hari) 1 1 10 2 11 20 3 21 30 4 31 40 5 41 50 6 51
>60
Tabel 3. Interval Pembobotan M
Monetary Dari (Jumlah Hari) Sampai (Jumlah Hari) 1 140.000.000 200.000.000 2 200.000.001 260.000.000 3 260.000.0001 310.000.000 4 310..000.001 500.000.000 5 500.000.001 700.000.000 6 700.000.001 >52.780.050.000

## Data Mining
Untuk  mendapatkan  model  yang  berguna  pada  data  yang memiliki  ukuran  yang  besar  maka  perlu  menggunakan suatu  teknik  penambangan  data  atau  dengan  istilah data mining [5]. Data yang berasal dari suatu basis data, seperti data  transaksi, data  warehouse atau  data  lainnya. Data mining adalah  suatu  tahapan  penting  dalam  proses  KDD ( Knowledge
Discovery in Database ) terpenting berhubungan  dengan  ekstraksi  dan  perhitungan  model yang diteliti.

## Clustering
Clustering atau disebut juga dengan klasterisasi yaitu suatu metode  yang  berfungsi  mengelompokan  objek  data menjadi  beberapa  kelompok,  sehingga  dari  setiap kelompok  mempunyai  tingkat  kesamaan  maksimum  dan data  antar cluster mempunyai  tingkat  kesamaan  minimum [6].
Nilai  kemiripan  bersumber  pada  nilai  atribut  yang melukiskan  suatu  objek. Clustering juga  membuat  partisi suatu set objek kedalam kelompok yang dinamakan dengan cluster [7].  Objek  yang  berada  di  dalam cluster mempunyai  kesamaan  karakteristik  dengan  lainnya  dan memiliki  perbedaan  dengan cluster lainnya.  Proses mempartisi  data  menggunakan  suatu  algoritma clustering [8].
Algoritma K-Means
K-Means yaitu algoritma yang memiliki tujuan mengelompokan data dan membentuk beberapa kelompok. Pemprosesan clustering K-Means ,  dikerjakan  oleh  sistem komputer yang berfungsi mengelompokan secara otomatis data-data  yang  menjadi  inputan  tanpa  menentukan  target kelompoknya  [9].  Pada  masing–masing cluster memiliki titik  pusat  ( centroid )  yang  merepresentasikan cluster tersebut.  Proses  perhitungan K-Means sebagai  berikut [10]:
● Menetapkan nilai k sebagai jumlah cluster yang dibuat.
● Menetapkan  nilai centroid pertama  atau  titik  pusat cluster .  Proses  ini  menentukan  nilai centroid dengan cara  random,  akan  tetapi  untuk  proses  selanjutnya menggunakan rumus berikut:
𝑣 𝑖𝑗 = 1 𝑁𝑖 Ʃ 𝑘=0 𝑁𝑖 𝑋 𝑘𝑗
Dimana : 𝑉 𝑖𝑗 = Centroid ke-I untuk variable ke-j 𝑁 𝑖 = Jumlah cluster ke-i 𝑖, 𝑘 = indeks dari cluster 𝑗 = indeks dari variabel 𝑋 𝑘𝑗 = nilai data ke-k di cluster untuk variable ke-j
● Jarak centroid dengan titik tiap-tiap objek, bisa dihitung dengan  menerapkan  rumus Euclidean  Distance (nilai kedekatan) berikut:
D ( 𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 , 𝑧 𝑘 ) = √(𝑥 𝑖1 − 𝑚 𝑗1 )² + (𝑥 𝑖2 − 𝑚 𝑗2 ) 2 + (𝑥 𝑖3 − 𝑚 𝑗3 )²
● Mencari jarak minimum antar cluster
𝑎 𝑘 = 𝑑 𝑘 = min { 𝐷(𝑋 𝑘 , 𝐶 𝑖 ), i = 1,2,3,4,5,6 k = 1, 2, .., n} Keterangan: 𝑎 𝑘 = 𝑑 𝑘 = Jarak minimum tiap cluster 𝑋 𝑘 = Keanggotaan data ke- k 𝐶 𝑖 = Nilai centroid cluster ke-i
● Mencari nilai centroid baru
𝑣 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 Ʃ 𝑘=0 𝑁𝑖 𝑋 𝑘𝑗
Dimana : 𝑣 𝑖𝑗 = centroid rata-rata cluster ke-i untuk variabel ke-j
𝑁 𝑖 =  jumlah  anggota cluster ke-I  i,  k  =    indeks  dari cluster
j = indeks dari variabel
𝑋 𝑘𝑗 = nilai data ke-k variabel ke-j dalam cluster tersebut.
● Jika  hasil  perhitungan  pada  iterasi  berikutnya  tidak  ada perubahan  pada  anggota cluster ,  maka  perhitungan dinyatakan selesai.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  menggunakan  model RFM  untuk  menganalisis  data  penjualan  seperti  yang dilakukan  oleh  Tavakoli,  Molavi  dkk.  di  perusahaan Digikala,  perusahaan E-Commerce terbesar  di  Timur Tengah,  dengan  membandingkan  model  RFM  dan  model
10 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 7 No. 1 Juli 2021
Customer  Quantile dari  hasil  perbandingan  diterapkan  ke dalam  bentuk  promosi  melalui  media  SMS  sesuai  dengan strategi  menunjukan  bahwa  model  segmentasi  RFM mampu meningkatkan jumlah pembelian [1].
Penelitian oleh Ananthi Sheshasaayee dan Logeshwari dari data  transaksi  pelanggan  dilakukan  konversi  kedalam model  RFM  kemudian  dilakukan  diskritisasi  dan dikelompokan  menjadi  2,  satu cluster 0  dikategorikan sebagai  pelanggan  yang  memiliki  frekuensi  pembelian tinggi  sehingga kelompok ini hanya membutuhkan sedikit konsentrasi  dan  loyalitas,  sedang cluster 1  memiliki frekuensi pembelian renda sehingga mereka membutuhkan lebih banyak penawaran dan pengingat melalui iklan [11].
Penelitian oleh Ina Maryani, Dwiza Riana dkk , melakukan analisis  segmentasi pelanggan dari transaksi pembelian isi ulang pulsa dengan model RFM dan teknik clustering K- Means ,  dari  82.648  transaksi  diolah  berdasarkan  Model RFM  menghasilkan  102  Nasabah,  kemudian  dilakukan
klasterisasi kedalam 2 cluster dengan hasil 63 pelanggan di cluster 1 dan 39 pelanggan di cluster 2 [4].
Pada  penelitian  ini  terdapat  perbedaan  dari  penelitian- penelitian  sebelumnya,  pada  penelitian  oleh  Ina  Maryani dkk  [4]  dan  penelitian  oleh  Ananthi  Sheshasaayee  dkk [11],  pengelompokan  segmentasi  hanya  menggunakan  2 cluster  saja,  sedangkan  pada  penelitian  saat  ini menggunakan  6 cluster mengacu  pada  teori  karakteristik pelanggan, penentuan nilai centroid awal dilakukan secara acak  sehingga  menghasilkan  performa clustering yang baik.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  ini  berisi  penjelasan  tentang  jenis  penelitian/ desain penelitian.
2.1. Metode Pengumpulan Data, Instrumen Penelitian dan Metode Pengujian
a. Metode Pengumpulan Data
Pada  pengumpulan  data  ini  dengan  melakukan  studi pustaka, membaca dan mempelajari jurnal-jurnal yang berhubungan  dengan  topik  penelitian,  melakukan observasi  ke  objek  penelitian,  melakukan  wawancara dengan  bagian  penjualan,  melihat  dan  mempelajari data  transaksi  penjualan.  Pada  proses  ini  bertujuan untuk  menghasilkan  data  dan  informasi  yang selengkap-lengkapnya terkait sistem yang berjalan saat ini.
b. Instrumen Penelitian Pada  instrumen  penelitian  ini  mengadopsi  dan memodifikasi  pada  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh [1] dan [4]. Data transaksi penjualan 3 tahun  2017,  2018  dan  2019  dengan  jumlah  transaksi 4332  penjualan,  terlihat  data transaksi  penjualan  pada gambar 1 berikut:
Variabel-variabel  instrumen  yang  akan  digunakan  dalam model RFM, terlihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 4. Daftar Instrumen Penelitian
Variabel Keterangan Recency Perbandingan waktu transaksi terakhir  dengan  waktu  penelitian.
Apabila jarak semakin dengan dengan  waktu  penelitian  maka  nilai
R semakin besar . Frequency Jumlah  banyaknya  transaksi  oleh pelanggan pada suatu waktu tertentu.
Jika jumlah transaksi semakin banyak, nilai F semakin besar.
Monetary Banyaknya  uang  yang  dikeluarkan pelanggan  dalam  bertransaksi  pada suatu  waktu  tertentu,  jika  uang  yang dikeluarkan  banyak  maka  nilai  M
Gambar 2. Dataset Transaksi Penjualan
Variabel Keterangan
semakin besar.
c. Metode Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian Cluster  Distance Performance dengan  menggunakan  Rapidminer  [12]. Dimana  pengujian  ini  akan  menghitung  kinerja  jarak antar cluster ,  hasil  pengujian  menunjukan  nilai  lebih kecil jarak antar cluster maka dinyatakan baik [13].
2.2. Tahapan penelitian
Pada  tahapan  penelitian  dituangkan  dalam  bentuk  bagan alur, terlihat pada gambar 3:
Gambar 3. Tahapan Penelitian
Pada tahapan penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Perumusan Masalah Peneliti  melakukan  pencarian  pokok  permasalahan yang akan diteliti.
2. Pengumpulan Data Pada  pengumpulan  data  peneliti  menggali  data  dan informasi dari berbagai sumber, dari teknik wawancara sampai  dokumen  pendukung  lainnya  seperti  data transaksi penjualan.
3. Studi Literatur Peneliti  melakukan  pencarian  teori  dan  model  dari berbagai  sumber,  seperti  jurnal,  buku,  hasil  karya ilmiah  dan  artikel  lainnya  yang  memiliki  kesamaan dalam pembahasan.
4. Analisis Data Pada  tahapan  analisis  data  dapat  dihasilkan  dari penggalian  data  dan  informasi.  Dari  hasil  penggalian data  dan  informasi  kemudian  akan  dijadikan  bahan untuk menganalisis sesuai permasalahaan yang ada.
5. Penyusunan Instrumen Penelitian Instrumen  penelitian  diadopsi  dari  hasil  penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh [4] dan [1]
6. Menentukan Metode Pendekatan
Peneliti  menentukan  metode  pendekatan  yang  cocok untuk  bisa  memecahkan  permasalahan  yang  ada,  yaitu menggunakan Model RFM dan K-Means Clustering
7. Kesimpulan dan Saran
Tahapan  terakhir  penelitian  memberikan  kesimpulan dan saran dari hasil penelitian yang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian, dituangkan  dalam  bentuk  diagram  terlihat  pada  gambar  4 berikut:
Gambar 4 . Alur Penelitian
Berikut adalah rincian penjelasan setiap alur prosesnya.
Data Understanding (Pemahaman Data)
Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dataset transaksi  penjualan  tahun  2017,  2018,  dan  2019 pada PT. XYZ. Dengan jumlah transaksi penjualan 4332.

## Preprocessing
Dari  hasil  penggalian  data,  terdapat  data  transaksi  dengan bentuk struktur seperti pada tabel 2 berikut:
Tabel 5 . Struktur Tabel Transaksi
No Nama Filed Keterangan 1 TglTransaksi Customer Tanggal  pada  saat  customer melakukan pembelian 2 NoFaktur Nomor urut transaksi 3 KdCustomer Kode Customer yang melakukan transaksi 4 NamaCustomer Nama Customer yang melakukan transaksi pembelian 5 TypeKendaraan Kode  setiap  kendaraan  yang dibeli customer 6 KaroseriSpec Nama kendaraan dan jenisnya 7 Qty Jumlah beli 8 HargaUnit Harga satuan kendaraan 9 TotalHarga Jumlah  harga  hasil  kali  Qty  dan Harga Unit
Selanjutnya  mereduksi  filed  atau  menghapus  filed  yang tidak  digunakan  dalam  model  RFM,  sehingga  terbentuk hasil yang terlihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 6. Hasil Reduksi Filed
No Nama Filed Keterangan 1 TglTransaksi Tanggal pada  saat customer melakukan pembelian 2 KdCustomer Kode customer yang melakukan transaksi 3 NamaCustomer Nama customer yang melakukan transaksi 4 TotalHarga Jumlah  harga  kendaraan yang dibeli
Berikut  adalah  bentuk  data  transaksi  yang  telah  dilakukan reduksi  filed  atau  penghapusan  filed  yang  tidak dibutuhkan, terlihat pada tabel 7 berikut:
Tabel 7. Hasil Reduksi Data Transaksi
Tgl Transaksi Kd Customer Nama Customer Total Harga 2019-01-02 2100004679 PT. SERASI AUTORAYA 227450000 2019-01-02 5300024425 ANDRI JAUHARI 176450000 2019-01-03 5300127855 PT CSM CORPORATA MA 162000000 2019-01-04 5301143940 PT.TIMAS SUPLINDO 191100000 2019-01-07 5302006658 AJB BUMI PUTERA 1912 329000000 .. … …. … 2019-04-30 7042449321 BUDI HARTONO 452250000
Selanjutnya  dilakukan  transformasi  data  kedalam  model RFM, yang dituangkan pada tabel 5 berikut:

## Tabel 8. Hasil Transformasi Data ke dalam Model RFM
Kd Customer Nama Customer R F M 2100004679 PT. SERASI AUTORAYA 557 10 6493400000 5300024425 ANDRI JAUHARI 818 1 297800000 5300127855 PT CSM CORPORATA MA 245 327 519826950000 5301143940 PT.TIMAS 802 4 4047000000
Kd Customer Nama Customer R F M SUPLINDO 5302006658 AJB BUMI PUTERA 1912 102 0 1 1112600000 … …. … .. ….. 7042449321 BUDI HARTONO 1 245 191.100.000
Berikutnya  dari  hasil  proses  reduksi  dilakukan  proses Descritization ( Equal Width ), terlihat pada tabel 9:
Tabel 9 . Hasil Descrititation No Kd Customer Nama Customer R F M 1 2100004679 PT. SERASI AUTORAYA 1 2 5 2 5300024425 ANDRI JAUHARI 1 1 4 3 5300127855 PT CSM CORPORATAM A 2 5 5 4 5301143940 PT.TIMAS SUPLINDO 1 2 5 5 5302006658 AJB BUMI PUTERA 1912 1 1 5 .. … …. … .. ….. 4332 7042449321 BUDI HARTONO 2 1 2

## Clustering
Tahapan  ini  menggunakan  algoritma K-means  Clustering dengan  aplikasi  Rapidminer,  berikut  hasil clustering terlihat pada gambar 5:
Gambar 5. Hasil Klustering K-Means
Hasil cluster  model kemudian  dimasukan  kedalam  tabel kelas  pelanggan,  untuk  mengelompokan  pelanggan  ke dalam  6 Cluster ,  yaitu  C5  = Dormant  Customer ,  C4  = Everyday  shopper ,  C3  = Occasional  Customer ,  C2  = Typical  Customer,  C1  = Golden  Customer ,  C0  =
Superstar ,  sehingga  menghasilkan  presentasi  kelompok seperti pada gambar 10 berikut ini:
Gambar 6. Persentase Berdasarkan Kelas Pelanggan
Tabel 10 . Kelas Pelanggan
Kelas Pelanggan Jumlah Pelanggan Keterangan Superstar 314 ● Pelanggan  memiliki  loyalitas yang tinggi. ● Pelanggan
yang
mengeluarkan  banyak  uang dalam melakukan transaksi.
● Pelanggan  yang  memiliki kedekatan rentang waktu
dengan penelitian
● Memiliki  jumlah  transaksi paling banyak. Golden Customer 319 ● Pelanggan yang mengeluarkan  banyak  uang tertinggi kedua ● Memiliki  kedekatan  dengan rentang waktu dengan penelitian ● Memiliki nilai rata-rata transaksi Typical Customer 316 Memiliki  nilai  rata-rata  uang dan rata-rata transaksi Occasional Customer 315 ● Memiliki jumlah uang rendah ● Memiliki  nilai  rentang  waktu paling rendah
● Memiliki transaksi tertinggi Everyday shopper 316 ● Mempunyai peningkatan pada jumlah transaksi ● Memiliki nilai transaksi rendah ● Memiliki jumlah uang sedang sampai dengan rendah Dormant Customer 318 ● Memiliki  jumlah  transaksi dan  jumlah  uang yang  paling rendah
● Nilai  rentang  waktu  yang paling rendah

## Testing (Test Performance Cluster)
Berikut gambar 7. grafik hasil uji performa vector :
Gambar 7. Hasil Uji Performa Hasil uji kinerja cluster menunjukan bahwa pengelompokan dengan menggunakan 6 cluster menghasilkan  nilai Davies  Bouldin :  0.500,    sedangkan pengelompokan dengan menggunakan lebih dari 40 cluster menghasilkan  nilai Davies  Bouldin :  >  0.500.  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  6 cluster memiliki  kinerja cluster terbaik  dengan  menggunakan jumlah data 1898.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  sebelumnya  dan  hasil  dari  simulasi data,  maka  pada  penelitian  ini  dapat  ditarik  kesimpulan diantaranya:
Dari hasil penggalian data penjualan tahun 2017, 2018, dan 2019  dihasilkan  segmentasi  pelanggan  berdasarkan  kelas pelanggan, Dormant  Customer sebanyak  318, Everyday Shopper sebanyak  316, Occasional  Customer sebanyak 315, Typical  Customer sebanyak  316, Golden  Customer sebanyak 319 dan Super Start sebanyak 314.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 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 ,” Proc.  -  2018 IEEE 15th Int. Conf. E-bus. Eng. ICEBE 2018 , pp. 119–126, 2018, doi: 10.1109/ICEBE.2018.00027.
[2] D.  S.  AH  Kracklauer,  DQ  Mills,  “ Customer Management  as  The  Origin  of  Collaborative Customer Relationship Management ,” 2004.
[3] B.  E.  Adiana,  I.  Soesanti,  and  A.  E.  Permanasari, “Analisis  Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan Kombinasi RFM Model dan Teknik Clustering ,” J. Terap. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2018, doi: 10.21460/jutei.2018.21.76.
[4] I.  Maryani,  D.  Riana,  R.  D.  Astuti,  A.  Ishaq, Sutrisno, and E. A. Pratama, “ Customer Segmentation  Based  on  RFM  Model  and Clustering  Techniques  with  K-Means  Algorithm ,” Proc.  3rd  Int.  Conf.  Informatics  Comput.  ICIC
2018 , pp. 1–6, 2018, doi: 10.1109/IAC.2018.8780570. [5] A.  A.  Fajrin,  A.  Maulana,  T.  Informatika,  U.  P.
Batam,  and  J.  R.  Soeprapto,  “Penerapan  Data Mining  untuk  Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen dengan Algoritma Fp-Growth pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor,” J. Ilmu Komput. Vol.
05, No.01 , vol. 05, no. 01, pp. 27–36, 2018.
[6] C. D. Rumiarti, I. Budi, P. Studi, M. Teknologi, F. I.  Komputer,  and  U.  Indonesia,  “Segmentasi
Pelanggan pada Customer
Relationship Management di  Perusahaan  Ritel:  Studi  Kasus  Pt Gramedia  Asri  Media,”  Jurnal  Sistem  Informasi, Vol.  13,  No.  1,  pp.  1-10,  2017.  DOI : http://dx.doi.org/10.21609/jsi.v13i1.525
[7] Sudriyanto,  “ Clustering Loyalitas  Pelanggan dengan  Metode  RFM  ( Recenty,  Frequency, Monetary )  dan  Fuzzy  C-Means,” Pros.  SNATIF Ke-4 , pp. 815–822, 2017.
[8] M.  L.  Sibuea  and  A.  Safta,  “Pemetaan  Siswa Berprestasi menggunakan Metode K-Means
Clustring ,” Jurteksi , vol. 4, no. 1, pp. 85–92, 2017, doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.28.
[9] F.  Hadi,  M.  Mustakim,  D.  O.  Rahmadia,  F.  H. Nugraha,  N.  P.  Bulan,  and  S.  Monalisa, “Penerapan K-Means Clustering berdasarkan RFM
Mofek  sebagai  Pemetaan  dan  Pendukung  Strategi
Pengelolaan  Pelanggan  (Studi  Kasus:  PT.  Herbal Penawar  Alwahidah  Indonesia  Pekanbaru),” J. Sains  dan  Teknol.  Ind. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  69–76, 2017.
[10] M.  Reza  and  T.  Akter,  “ Segmentation  of  Mobile Customers using Data Mining Techniques ,” IJERT Vol.7 Issue 10 , vol. 7, no. 10, pp. 251–255, 2018.
[11] A. Sheshasaayee and L. Logeshwari,
“ Implementation  of  Clustering  Technique  Based RFM  Analysis  for  Customer  Behaviour  in  Online Transactions ,” Proc.  2nd  Int.  Conf.  Trends Electron.  Informatics,  ICOEI  2018 ,  no.  Icoei,  pp.
1166–1170, 2018, doi: 10.1109/ICOEI.2018.8553873.
[12] R.  Gustriansyah,  N.  Suhandi,  and  F.  Antony, “ Clustering  Optimization  in  RFM  Analysis  Based On  K-Means ,” Indones.  J.  Electr.  Eng.  Comput. Sci. ,  Vol.  18,  No.  1,  pp.  470–477,  2019.  doi: 10.11591/ijeecs.v18.i1.pp470-477.
[13] T.  A.  A.  Sandi,  M.  Raharjo,  J.  L.  Putra,  and  R. Ridwan,  “ Clustering Kesetiaan  Pelanggan  dengan Model  RFM  ( Recency,  Frequency,  Monetary )  dan K-Means ,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, p. 239, 2018. doi: 10.33480/pilar.v14i2.950.