## Penerapan K-Means pada Segmentasi Pasar untuk Riset Pemasaran pada Startup Early Stage dengan Menggunakan CRISP-DM
Yefta Christian * , Katherine Oktaviani Yap Rui Qi
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Internasional Batam, Batam, Indonesia Email: 1,* yefta@uib.ac.id, 2 1931153.katherine@uib.edu Email Penulis Korespondensi: yefta@uib.ac.id Submitted 17-07-2022 ; Accepted 16-08-2022 ; Published 30-08-2022
Abstrak
Startup early stage akan melakukan ideasi, problem solving , dan riset pasar. Salah satu tahapan dalam riset pasar adalah segmentasi pasar. Pada umumnya, startup early stage tidak memiliki sumber daya yang mumpuni sehingga banyak tahapan yang dilakukan secara manual.  Hal  ini  mendorong  terjadinya  ketidakakuratan  dan  berkurangnya  objektifitas  dalam  menilai  situasi  pasar  yang  sebenarnya penting bagi pertumbuhan startup early stage . Penelitian ini fokus mengembangkan sebuah aplikasi berbasis machine learning untuk segmentasi pasar. Pengembangan aplikasi dilakukan menggunakan kerangka kerja CRISP-DM. Kerangka kerja ini digunakan dalam data  mining  dengan  menerapkan  enam  fase,  yaitu business  understanding , data  understanding , data  preparation , modelling , deployment , dan evaluasi, dalam metodenya untuk mengidentifikasi input dan output dalam suatu proses. Data model yang digunakan dalam aplikasi ini adalah K-Means, yaitu algoritma yang sering digunakan untuk clustering atau pengelompokkan suatu kumpulan data menjadi beberapa kelompok berdasarkan atribut yang dimiliki.  Aplikasi yang dihasilkan telah mampu memberikan hasil dalam bentuk visualisasi dan pembacaan segmentasi dalam bentuk excel. Dengan begitu, startup early stage ini dapat terbantu dalam pengolahan data untuk identifikasi segmen dalam pasar. Untuk penelitian lebih lanjut, aplikasi ini dapat ditingkatkan untuk efisiensi dan keakuratan model. Oleh karena itu, sistem dapat dikembangkan dari sisi desain tampilan, algoritma, pemilihan jumlah cluster, dan analisa terhadap data, serta menambahkan fitur decision-making atau predictive analysis .
Kata Kunci: Pembelajaran Mesin; Riset Pemasaran; Startup Early Stage; K-Means; CRISP-DM

## Abstract
Early  stage  startup  would  conduct  ideation, problem  solving,  and  market  research.  One  of  the  stages  in  market  research  is  market segmentation. Normally, early stage startups do not have enough resources, thus many processes are done manually. This encourages inacurracies and lessen the objectiveness in evaluating market situation which is important for the growth of early stage startups. This research focuses on developing a machine learning based application for market segmentation. The framework used here is CRISP- DM,  which  is  a  framework  used  in  data  mining.  This  framework  has  six  phases,  which  consists  of  business  understanding,  data understanding, data preparation, modelling, deployment, and evaluation, to identify the input and output of a process. The data model used in this application is K-Means, which is a common algorithm used for clustering or dividing a set of data into groups according to their attributes. The application developed is able to output results in the form of visualization and the segmentation in excel format. With this, the early stage startup is able to process their data to identify segments in the market. For future research, this application could be improved in the efficiency and accuracy of the model. The application could be improved in the aspects of UI/UX design, the algorithm used, the number of clusters, and the analysis of the dataset, as well as adding a predictive analysis feature.
Keywords : Machine learning; Market Research; Early Stage Startup; K-Means; CRISP-DM

## 1. PENDAHULUAN
Kewirausahaan  di  Indonesia  memerlukan  peningkatan.  Walau  begitu,  data Global  Entrepreneurship  Index telah menunjukkan peningkatan dari tahun 2018 ke 2019. Tahun 2018 menunjukkan Indonesia berada di posisi 94 dari 137 negara  [1]. Tahun  2019 menunjukkan  Indonesia  di posisi  75  dari 137 negara  [2].  Namun  dalam  sebuah  laporan yang diterbitkan Global Entrepreneurship Monitor untuk periode 2020/2021 menunjukkan aktivitas wirausaha di Indonesia yang cukup rendah pada tahun 2020. Aktivitas wirausaha tahap awal tidak mencapai 10% dari jumlah penduduk berumur 18-64 tahun dan jumlah kepemilikan usaha juga tidak mencapai 15% [3].
Keberadaan  kewirausahaan  sebenarnya  memberi  dampak  signifikan  bagi  pembangunan  ekonomi,  penyediaan lapangan kerja, dan perkembangan potensi untuk masyarakat [4]. Oleh karena itu, kewirausahaan di Indonesia juga harus terus  ditingkatkan.  Melalui  program-program  kependidikan  baru,  seperti  Kampus  Merdeka  dan  Merdeka  Belajar  di institusi  dari  sekolah  hingga  pendidikan  tinggi,  pemerintah  telah  memperlebar  jalan  bagi  calon  wirausaha  dan  calon inovator  untuk  mengembangkan  usahanya  sejak  dini.  Hal  ini  cukup  membantu  untuk  mendorong  dan  memotivasi peningkatan  kewirausahaan  di  Indonesia.  Kewirausahaan  sendiri  memiliki  beberapa  model,  seperti  konvensional  dan startup atau perusahaan rintisan yang banyak kita kenal dalam beberapa tahun terakhir.
Startup , khususnya startup digital, melewati tiga tahap perkembangan, yaitu startup atau early stage , stabilization , dan growth . Startup atau early stage adalah tahapan dimana startup membuat produk terlebih dahulu, sebelum menjual. Stabilization stage adalah tahapan di antara mendapatkan penjualan pertama dan memperoleh produk yang stabil. Growth stage adalah tahapan di mana distribusi produk dapat terjadi tanpa membuat halangan terhadap pengembangan produk [5].
Pada  tahap early  stage ,  startup  melakukan  ideasi  dan problem  solving untuk  mengetahui  permasalahan  yang dihadapi dan solusinya sehingga bisa terbentuk produk yang akan dipasarkan. Selanjutnya startup melakukan riset pasar untuk mengetahui umpan balik dan situasi pasar.
Penelitian ini berpusat pada tahap riset pasar. Segmentasi pasar adalah metode yang menggolongkan pasar menjadi beberapa  segmen  berdasarkan  variabel  seperti  demografis,  geografis,  psikografis,  perilaku,  dan  faktor  yang  berkaitan dengan  produk  [6].  Segmentasi  pasar  telah  mengintegrasikan  metode data-driven .  Sebuah  studi  kasus  di  Taipei menunjukkan bagaimana metode data-driven mempengaruhi proses segmentasi data. Metode yang data-driven dianggap lebih objektif dan akurat jika data dianalisa menggunakan tools statistis [7].
E. Y. L. Nandapala dan K. P. N. Jayasena melakukan penelitian untuk melakukan segmentasi pasar secara efektif dan  efisien  [8].  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  algoritma  K-Means.  Penelitian  ini  dimulai  dengan  melakukan  data preprocessing ,  menentukan  jumlah cluster ,  menjalankan  algoritma  K-Means  dan  menganalisa  hasil  yang  diperoleh. Untuk melakukan identifikasi jumlah cluster , digunakan perbandingan dari tiga metode, yaitu elbow method , silhouette method , dan gap statistic method . Penelitian ini membuktikan bahwa jumlah cluster yang sesuai untuk use case ini adalah enam cluste r. Penelitian ini pun berhasil mengembangkan framework clustering yang dapat membantu perusahaan dalam membuat keputusan. Berdasarkan penelitian, digunakan jumlah sama dengan tiga dalam proses analisa yang diperlukan.
Penelitian yang dilakukan oleh I Gusti Ayu Widiantari Putri dan Ida Bagus Gede Dwidasmara fokus melakukan segmentasi  pada  data  transaksi  produk  toko  kerajinan  tangan  “Kreasi  Slaka  Bali”  [9].  Dengan  begitu,  dapat mengidentifikasi cluster minat  beli consumer dengan  atribut-atribut  yang  membentuk cluster tersebut.  Penelitian  ini menggunakan  K-Means  untuk  melakukan clustering dan elbow  method untuk  mengidentifikasi  jumlah cluster yang diperlukan. Clustering ini berguna bagi usaha untuk memfokuskan area produksi mereka sehingga dapat menghasilkan pendapatan yang lebih maksimal.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Salman  Kimiagari,  Samira  Keivanpour,  dan  Matti  Haverila,  bertujuan  untuk menyediakan  solusi  bagi  perusahaan-perusahaan  dalam  melakukan  segmentasi  pasar  sehingga  mampu  memperoleh wawasan lebih dari target pasar [10]. Penelitian ini menggunakan data pengguna ponsel yang dikumpulkan melalui sebuah survei  terhadap  siswa  SLTA  dan  mahasiswa  di  Finland,  RRC,  Kanada,  dan  Selandia  Baru.  Data  yang  dikumpulkan selanjutnya  melalui  empat  tahap,  yaitu  visualisasi  data,  clustering,  analisa  perbandingan,  dan  menghubungkan  hasil dengan  pendapat  ahli.  Penelitian  ini  membandingkan  penggunaan  K-Means,  K-Medoids,  SOM,  dan fuzzy c-means. Penelitian ini berhasil mengembangkan suatu framework clustering dan keberadaan intermarket segments dalam pasar telepon seluler.
Azad  Abdulhafedh  telah  melakukan  penelitian  untuk  menerapkan  algoritma clustering  unsupervised pada segmentasi  pasar  untuk  menentukan  strategi  pemasaran  bagi  sebuah  perusahaan  kartu  kredit  [11].  Penelitian  ini menggunakan data akun pengguna kartu kredit, seperti saldo, pembelian, credit scores , dan lain-lain. Untuk mengolah dan clustering ,  digunakan  tiga  algoritma,  yaitu Hierarchical  clustering ,  K-Means,  dan Principal  Componen  Analysis (PCA).  Penelitian  menemukan  bahwa  K-Means  lebih  cocok  dengan  dataset  yang  digunakan.  Sementara  PCA  dapat digunakan untuk mereduksi dimensionalitas dan visualisasi data.
Penelitian  yang  dilakukan  Xiaochuan  Pu,  Ning  Qi,  dan  Junli  Huang  menerapkan  K-Means  untuk  merancang metode segmentasi pelanggan yang dapat mengidentifikasi pelanggan tingkat atas [12]. Penelitian ini menggunakan data konsumsi pelanggan yang diperoleh dari UCI Repository. Dataset ini diterapkan preprocessing , eksplorasi, dan analisa data. Pengolahan data dilakukan pada KNIMES dan penelitian ini menghasilkan metode segmentasi pasar yang mampu memetakan pelanggan dan potensialnya sehingga perusahaan mampu memprioritaskan pasar yang akan dicapai.
Penelitian-penelitian relevan di atas menunjukkan penggunaan K-Means dan data processing untuk melakukan segmentasi pasar pada beberapa bidang bisnis dapat dilakukan dengan baik. Oleh karena itu, penulis memutuskan untuk menggunakan K-Means sebagai clustering algorithm dengan penggunaan CRISP-DM sebagai pedoman proses analisa data hingga deployment . Namun dalam penelitian ini, untuk mempermudah penggunaan K-Means dalam segmentasi pasar secara jangka panjang, penulis mengembangkan aplikasi web yang mampu memroses data dan memberikan output yang mudah dipahami. Penelitian relevan di atas juga menunjukkan segmentasi pasar data-driven pada perusahaan atau bidang bisnis yang sudah berdiri dan berjalan. Adapun penelitian ini fokus pada analisa pasar yang akan dituju suatu perusahaan (startup) yang baru berdiri. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan penggunaan kecerdasan buatan pada startup baru. Berikut ini tujuan dari penelitian ini:
a. Mengembangkan tools analisa data calon pelanggan bagi startup , khususnya yang termasuk dalam early stage . b. Memberikan kontribusi pada penerapan pembelajaran mesin pada startup early stage .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan 51 data dari sebuah startup early stage di Batam, yang berisi hasil wawancara terhadap calon pelanggan. Melalui wawancara, diperoleh data demografis dan data lainnya yang berkaitan dengan interest, passion, dan latar belakang dari responden. Penelitian ini menerapkan kerangka kerja CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ) dengan algoritma machine learning berupa K-Means clustering untuk melakukan segmentasi pasar pada data di atas. Kerangka kerja CRISP-DM adalah kerangka kerja data mining yang menerapkan enam fase dalam metodenya untuk mengidentifikasi input dan output dalam suatu proses. Keenam fase tersebut adalah business understanding , data understanding , data preparation , modelling , deployment , dan evaluasi [13].
2.1 Business Understanding
Tahap ini bertujuan untuk menilai kondisi suatu bisnis sehinga mendapatkan gambaran dari sumber daya yang tersedia dan dibutuhkan. Penentuan target data mining adalah aspek penting dari tahap ini [14]. Penulis melakukan identifikasi dan penelaahan terhadap masalah yang dihadapi, objektif bisnis, target yang hendak dicapai, serta menghasilkan rencana pengembangan  proyek.  Tahap  ini  dilakukan  dengan  mengadakan  diskusi  dengan  pihak startup  early  stage untuk mengetahui rencana dan kebutuhannya.

## 2.2 Data Understanding
Penulis melakukan pengumpulan data yang diperlukan, mengevaluasi dan mengeksplorasi data, serta memastikan kualitas data. Melalui tahap ini, didapatkan kesimpulan terkait data yang akan digunakan dan strategi yang harus diambil untuk mengatasi data tersebut. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan dokumen excel yang diperoleh dari startup early stage . Penulis juga melakukan exploratory data analysis (EDA) yang merupakan proses dimana representasi dalam bentuk numerik, tabel ataupun grafik dibuat untuk memberi rangkuman serta menerangkan aspek dan fitur utama dari suatu data [15].

## 2.3 Data Preparation
Data  yang  sudah  dieksplorasi  pada  tahap  sebelumnya  harus  dilakukan preprocessing ,  dibersihkan  dan  dinilai dimensionalitas datanya [16]. Tahap pembersihan yaitu dengan menghapus atau mengganti null value atau nilai data yang error .  Selanjutnya,  dengan  menilai  dimensionalitas  data,  dapat  ditentukan  atribut  data  yang  perlu  dan  tidak  perlu dihilangkan.

## 2.4 Data Modelling
Melalui  tahap  ini,  penulis  menentukan  dan  mengaplikasikan  model  yang  akan  digunakan.  Algoritma  K-Means menggunakan  metode  non-hierarkikal  yang  mengelompokkan  data  menggunakan  suatu  sistem  pembagi.  K-Means menggunakan  data  numerik  dan  sering  digunakan  karena  kemudahannya  dalam  melakukan  implementasi  [9]. Pengembangan data model dibantu dengan tools Jupyter Notebook .

## 2.5 Evaluation
Pada tahap ini, penulis akan melakukan evaluasi terhadap performa data model dan memeriksa kembali seluruh proses yang sudah dijalankan, untuk memastikan tidak adanya data dan tahapan yang terlewatkan.

## 2.6 Deployment
Setelah tahap Evaluation berhasil, produk dapat diserahterima dan digunakan oleh startup . Produk dilakukan deployment melalui  sebuah web  app yang  dikembangkan  menggunakan microservice Flask  dengan  bahasa  pemrograman  utama Python. Pengembangan web app dilakukan dengan tahapan sebagai berikut. a. Desain alur web app .
Desain alur dilakukan untuk memberi gambaran terkait cara kerja atau use case web app dan pengembangannya.
Gambar 1. Bagan Alur Web App
b. Desain tampilan web app.
Desain tampilan UI dilakukan dengan menggunakan Figma. Desain ini menjadi landasan untuk frontend web app .
c. Pengembangan backend dan frontend web app sesuai desain. Pengembangan dilakukan menggunakan microservice Flask dan Python menggunakan Pycharm.
d. Penyatuan script data model Python ke web app . Script data model diambil dari file Jupyter Notebook yang sudah dikembangkan dan digabungkan dalam web app pada Pycharm. e. Review dan enhancement web app sesuai request customer.
Berhubung  produk  merupakan web  app , Startup akan  menentukan  apakah  produk  digunakan  secara  lokal  atau akan di- host secara live .
Gambar 3. Bagan Alur Pengembangan Proyek

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perancangan Luaran Kegiatan

## 3.1.1 Business Understanding
Pada tahap ini, penulis melakukan pemahaman terhadap kebutuhan bisnis yang dimiliki dan target yang hendak dicapai. Startup  early  stage yang  dipilih  sebagai  studi kasus  ini  memiliki  permasalahan  dalam  melakukan  identifikasi  segmen dalam pasar. Startup ini sebelumnya telah melakukan wawancara kepada 51 responden dari beberapa segmen pasar yang hendak  dicapai.  Segmen  demografis  dibagi  menjadi  SMA/SMK,  SMP,  dan  mahasiswa.  Adapun  segmen  psikografis dibagi  menjadi  dua,  yaitu  memiliki  ketertarikan  ke  bidang  IT  dan  tidak  memiliki  ketertarikan  di  bidang  IT.  Dengan mengetahui  segmen-segmennya,  startup  mampu  memilih  segmen  yang  lebih  menguntungkan  untuk  disasar.  Analisa terhadap  hasil  wawancara  sebelumnya  dilakukan  secara  manual.  Namun  untuk  kepentingan  jangka  panjang,  di  mana startup akan melakukan penyebaran kuesioner secara rutin, diharapkan adanya suatu tools yang dapat membantu dalam analisa segmen pasar. Sebagai startup di bidang pendidikan IT, startup hendak mengetahui bagaimana segmentasi pasar yang tertarik mempelajari IT. Target ini yang akan dijadikan patokan dalam proses pengembangan tools.

## 3.1.2 Data Understanding
Data yang digunakan adalah jawaban wawancara terhadap 51 responden yang sebelumnya sudah diperoleh startup melalui wawancara  riset  pemasaran.  Data  ini  disimpan  dalam  bentuk  excel.  Berikut  temuan  yang  diperoleh  dari  evaluasi  dan eksplorasi terhadap data tersebut.
a. Untuk melakukan eksplorasi, penulis mengganti nama header sehingga lebih mudah diakses. Penamaan header dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Penamaan Header Nama Header Penjelasan Unnamed Penomoran terhadap baris yang dimiliki data nama Data kategoris yang berisi nama responden umur Data kategoris yang berisi umur responden tempat_tinggal Data kategoris yang berisi tempat tinggal responden pendidikan_terakhir Data kategoris yang berisi pendidikan terakhir yang ditempuh responden tertarik_belajar_it Data kategoris yang berisi ketertarikan responden untuk mempelajari IT (Ya jika tertarik, Tidak jika tidak tertarik, Mungkin jika ragu tertarik atau tidak tertarik) pernah_belajar_it Data kategoris yang berisi pengalaman mempelajari IT yang dimiliki responden (Ya jika pernah mempelajari, Tidak jika tidak pernah mempelajari) jurusan Data kategoris yang berisi jurusan yang diambil responden ketika menempuh pendidikan terakhir tertarik_bidang_it Data kategoris yang berisi apakah bidang ketertarikan responden berhubungan dengan IT (Ya jika berhubungan, Tidak jika tidak berhubungan, Mungkin jika ragu berhubungan atau tidak berhubungan) literasi_digital Data kategoris yang berisi apakah responden pernah memiliki literasi digital atau tidak (Ya jika ada, Tidak jika tidak ada) ketertarikan_jurusan_it Data kategoris yang berisi ketertarikan responden untuk mempelajari IT secara formal melalui jurusan IT (Ya jika tertarik, Tidak jika tidak tertarik)
b. Data memiliki dimensi 51 baris dan 11 kolom dengan rincian sebagai berikut.
Tabel 2. Informasi Dataset No Kolom Jumlah Non-Null Value  Tipe Data 0 Unnamed: 0 51 Int64 1 nama 51 Object 2 umur 51 Object 3 tempat_tinggal 51 Object 4 pendidikan_terakhir 51 Object 5 tertarik_belajar_it 51 Object 6 pernah_belajar_it 51 Object 7 jurusan 51 Object 8 tertarik_bidang_it 51 Object 9 literasi_digital 51 Object 10 ketertarikan_jurusan_it 49 Object
c. Terdapat dua null value pada atribut “ketertarikan_jurusan_it”.
d. Data responden memiliki atribut yang tidak diperlukan dalam analisa ini, yaitu kolom nama dan kolom indeks yang berisi nomor urut. Kedua kolom ini tidak memiliki keterkaitan terhadap analisa data sehingga dihapus.
e. Atribut data responden mengandung data kategoris. Untuk melakukan analisa korelasi, digunakan metode chi-square test of independence yang digunakan untuk menganalisa frekuensi antara dua variabel yang memiliki satu kategori atau lebih. Chi-square test of independence mampu menentukan apakah kedua variabel tersebut independen satu sama lain  [15].  Oleh  karena  target startup difokuskan  pada  atribut  “tertarik_belajar_it”, chi-square  test dilakukan untuk membandingkan atribut lain dengan atribut “tertarik_belajar_it”.
f. Chi-square  test yang  dilakukan  menggunakan  nilai  alpha  =  .05  dan  ditemukan  adanya  korelasi  antara  kolom “pernah_belajar_it” dengan “tertarik_belajar_it”, “literasi_digital”
dengan “tertarik_belajar_it”, “ketertarikan_jurusan_it” dengan “tertarik_belajar_it”, “jurusan” dengan “tertarik_belajar_it”, serta “tertarik_bidang_it” dengan “tertarik_belajar_it”.
Berdasarkan eksplorasi yang telah dilakukan, didapatkan kesimpulan hasil analisa sebagai berikut.
a. Ketertarikan  untuk  mempelajari  IT  memiliki  korelasi  dengan  pengalaman  pembelajaran  IT  melalui  ada-tidaknya literasi digital ataupun pembelajaran IT secara formal di institusi.
b. Ketertarikan  untuk  mempelajari  IT  memiliki  korelasi  dengan  ketertarikan  terhadap  jurusan  spesifik  di  bidang  IT ataupun bidang IT secara keseluruhan.
c. Ketertarikan untuk mempelajari IT juga memiliki korelasi dengan jurusan yang diambil oleh responden.
d. Pendidikan terakhir dan umur yang telah diambil oleh responden tidak memiliki korelasi terhadap ketertarikan untuk mempelajari IT.
e. Terdapat dua null value pada kolom “ketertarikan_belajar_it”.
f. Terdapat dua kolom yang tidak relevan, yaitu kolom “nama” dan kolom pertama yang berisikan nomor indeks. Berdasarkan kesimpulan di atas, berikut strategi yang akan diterapkan penulis pada tahap-tahap selanjutnya.
a. Penulis harus membersihkan null value pada kolom “tertarik_belajar_it”.
b. Penulis harus menghapus kolom “nama” dan kolom pertama yang berisikan nomor indeks.
c. Penulis  akan  memunculkan cluster berdasarkan  dua  aspek,  yaitu  tertarik  atau  tidak  tertarik  untuk  mempelajari  IT dengan atribut pengalaman pembelajaran IT, ketertarikan terhadap jurusan IT, ketertarikan terhadap bidang-bidang IT, dan jurusan dari pendidikan yang sedang diambil saat ini.

## 3.1.3 Data Preparation
Data yang sudah dieksplorasi pada tahap sebelumnya dibersihkan dan dinilai dimensionalitas datanya. Tahap pembersihan yaitu  dengan  menghapus  atau  mengganti null  value atau  nilai  data  yang error .  Selanjutnya,  dengan  menilai dimensionalitas data, dapat ditentukan atribut data yang perlu dan tidak perlu dihilangkan. Berikut tahapan yang dilakukan berdasarkan hasil eksplorasi data.
a. Menghapus kolom “nama” dan kolom pertama yang berisikan nomor indeks;
b. Menghapus kolom “umur”, “tempat_tinggal”, dan “pendidikan_terakhir” yang tidak diperlukan untuk melakukan data modelling. Kolom “tertarik_belajar_it”,
“pernah_belajar_it”, “jurusan”, “literasi_digital”, dan “ketertarikan_jurusan_it” akan digunakan dalam pemodelan dikarenakan korelasi yang dimiliki terhadap segmen yang dicapai;
c. Membersihkan null value pada kolom “ketertarikan_belajar_it”;
d. Mengurutkan nomor indeks yang teracak pada data karena proses pembersihan null value;
e. Melakukan encoding pada  seluruh  data  kategoris  sehingga  dapat  diproses  oleh  algoritma  K-Means. Encoding dilakukan dengan menggunakan fungsi LabelEncoder() pada gambar berikut.
Gambar 4. Fungsi LabelEncoder()
Encoding ini dilakukan untuk mengubah data kategoris menjadi data numerik yang mampu diproses algoritma K- Means. Data kategoris akan ditandai dengan bilangan real sesuai dengan unique values yang ada.

## 3.1.4 Data Modelling
Identifikasi segmen pasar dilakukan dengan proses clustering menggunakan algoritma K-Means. Data model dirancang dan dimodifikasi dari Notebook Kaggle oleh Luiz Bueno dengan akun juniorbueno [17]. Data yang digunakan adalah data riset pasar yang dilakukan sebuah perusahaan mobil. Dalam menjalankan model, Notebook menggunakan elbow method untuk menentukan jumlah cluster . Elbow method memetakan jumlah cluster . Grafik akan menurun seiring bertambahnya jumlah cluster hingga hasil K-Means dengan jumlah cluster tertentu cenderung stabil. Hal ini membentuk suatu siku pada suatu angka jumlah cluster . Angka ini digunakan untuk menentukan nilai K atau jumlah cluster yang paling optimal [18]. Seluruh parameter lainnya dibiarkan default dan Notebook hanya mendefinisikan jumlah cluster . Sayangnya, Notebook ini tidak mencantumkan tahap evaluasi kinerja model.
Dengan  pertimbangan  seperti  di  atas,  penulis  melakukan  modifikasi  terhadap Notebook dalam  penelitian  ini sebagai berikut.
a. Menambahkan function convert excel ke CSV untuk mengakomodasi input excel dari pengguna. Hal ini dilakukan sebagai respon terhadap kebutuhan startup early stage . b. Menyesuaikan  metode cleaning  data dengan  dataset  yang  ada  dan  melakukan  pengurutan  terhadap indexing pada dataset sehingga mempermudah untuk menghasilkan hasil analisa dalam bentuk excel.
c. Membuat duplikat dataset setelah dilakukan cleaning data . Duplikat dataset digunakan untuk di-output sebagai hasil analisa dalam bentuk excel.

## 3.1.5 Evaluation
Evaluasi  dilakukan  terhadap  performa  data  model  dengan  menggunakan silhouette  coefficient atau silhouette  score . Silhouette  coefficient dinilai  berdasarkan score yang  didapatkan,  dari  rentang  nilai  -1  sampai  1.  Jika  nilai  rata-rata mendekati nilai 1, maka clustering dianggap semakin baik. Jika nilai rata-rata mendekati -1, maka clustering dianggap tidak baik. Berikut kriteria silhouette coefficient [19].
Tabel 3. Kriteria Silhouette Coefficient
Silhouette Coefficient Kriteria Penilaian 0.7 <SC<=1.0 Strong Structure 0.5 <SC<=0.7 Medium Structure 0.25 <SC<=0.5 Weak Structure SC<=0.25 No Structure
Dengan menggunakan elbow method untuk penentuan cluster dalam data model , ditemukan bahwa nilai silhouette coefficient cenderung lebih rendah dari 0.4. Oleh karena itu, metode penentuan cluster dengan menggunakan silhouette score method . Berikut hasil perbandingan silhouette coefficient dengan dua metode di atas.
Tabel 4. Perbandingan Metode Penentuan Jumlah Cluster
Metode Penentuan Jumlah Cluster  Jumlah Cluster Optimal  Silhouette Coefficient Value
Silhouette Method 9 0.47 Elbow Method 3 0.33
Berdasarkan penentuan cluster yang dilakukan di atas, didapatkan bahwa jumlah cluster optimal adalah 9, dengan nilai silhouette coefficient paling tinggi, yaitu 0.46 dalam proses penentuan dan 0.47 pada tahap evaluasi. Berdasarkan kriteria  penilaian,  0.46-0.47  menandakan  struktur  yang  lemah  pada cluster .  Hal  ini  akan  menjadi  catatan  untuk pengembangan  selanjutnya.  Untuk  penelitian  kali  ini,  metode  penentuan cluster untuk  model  diubah  dengan menggunakan silhouette  coefficient .  Penulis  juga  menambahkan  variabel  yang  menampung  jumlah cluster yang ditentukan dari silhouette coefficient sehingga mampu menyesuaikan seiring adanya penambahan data dari pengguna. Setelah  melakukan  perubahan  pada  alur  model,  selanjutnya  penulis  memastikan  kembali  seluruh  proses  sudah benar  dan  tidak  ada proses  yang  belum  terkoneksi  ataupun error .  Dengan  memastikan proses  sudah  lancar dan  dapat digunakan, model dapat dilanjutkan ke tahap Deployment .

## 3.1.6 Deployment
Tahap deployment dilakukan  menggunakan web  app .  Pengembangan  dilakukan  menggunakan Python dengan microservice Flask . Web app bertujuan untuk menerima input dataset dari pengguna dan memberi output hasil clustering dan bagannya.
Pengembangan web  app dimulai  dengan  melakukan  desain  tampilan  menggunakan  Figma. Web  app tergolong cukup sederhana, yaitu hanya mencakup tiga halaman serta fitur create , read , dan update . Web app tidak didesain untuk menyimpan data pemrosesan dalam bentuk basis data, namun tetap menyimpan file Excel dan CSV yang di- input . Web app juga  menyediakan  fitur  untuk  mengunduh image pie  chart serta  Excel  hasil clustering yang  dihasilkan.  Dengan begitu, startup  early  stage dapat  mempelajari  pengelompokan  dan  atribut  dari cluster yang  ditargetkan.  Penulis melakukan  pengembangan front-end dan back-end menggunakan Pycharm .  Dalam  proses  pengembangan,  terdapat penyesuaian pada desain awal menjadi tampilan yang lebih sederhana. Eksekusi dan testing web app dilakukan secara lokal menggunakan Pycharm .

## 3.2 Implementasi
Setelah  melakukan deployment  dan  menyelesaikan tools secara  keseluruhan,  penulis  melakukan  implementasi  luaran. Proses  implementasi  dimulai  dengan  melakukan  demo  hasil  analisa  data, web  app yang  dihasilkan,  serta  rencana pengembangan  lebih  lanjut  ke  depannya  kepada  pihak startup . Improvement lebih  lanjut  akan  dilakukan  pada  iterasi selanjutnya.

## 4. KESIMPULAN
Untuk membantu startup early stage dalam melakukan segmentasi pasar, penulis melakukan data analytics terhadap data wawancara yang dimiliki, serta merancang dan mengembangkan aplikasi berbasis web yang menggunakan algoritma K- Means. Pengembangan aplikasi menggunakan kerangka kerja CRISP-DM, yaitu: (1) Business Understanding ; (2) Data Understanding ;  (3) Data  Preparation ;  (4) Data  Modelling ;  (5) Evaluation ;  dan  (6) Deployment .  Aplikasi  ini  mampu menerima input dataset dari Excel dan memberi output berupa image berisi visualisasi distribusi frekuensi segmen dalam diagram pie dan excel yang berisi segmentasi beserta atributnya. Data model yang diterapkan menggunakan algoritma K-Means  dan  penentuan  jumlah cluster dilakukan  dengan silhouette  method .  Adapun  evaluasi  performa data  model dilakukan dengan menggunakan silhouette coefficient dan didapatkan nilai sebesar 0.47, dibanding penggunaan elbow method yang menhasilkan nilai sebesar 0.33. Dengan aplikasi ini, startup mampu mengetahui segmen dalam data calon pelanggan  serta  dataset  lain  yang  diinput  sesuai template yang  tersedia. Startup mampu  menganalisa  atribut  yang membentuk  segmen  tersebut.  Penulis  menyadari  masih  banyak  aspek  yang  dapat  diperbaiki  dan  dikembangkan.  Oleh karena itu, penulis menyarankan agar penelitian selanjutnya dapat meningkatkan efisiensi dan keakuratan model. Sistem dapat  dikembangkan  dari  sisi  desain  tampilan,  algoritma,  pemilihan  jumlah  cluster,  dan  analisa  terhadap  data,  serta menambahkan fitur decision-making atau predictive analysis . Penulis juga menyarankan agar perusahaan startup early stage dapat mempertimbangkan penggunaan machine learning untuk mendukung perkembangannya, misalnya pada riset pemasaran hingga tugas administrasi.

## REFERENCES
[1] Z.  Acs,  L.  Szerb,  and  A.  Lloyd,  “The  Global  Enterpreneuship  Index  2018,”  Washington  D.C.,  2018.  [Online].  Available: http://thegedi.org/wp-content/uploads/dlm_uploads/2017/11/GEI-2018-1.pdf.
[2] Z.  J.  Ács,  L.  Szerb,  E.  Lafuente,  and  G.  Márkus,  “The  Global  Entrepreneurship  Index 2019,”  Washington  D.C.,  2019.  doi: 10.13140/RG.2.2.17692.64641.
[3] N.  Bosma,  S.  Hill,  A.  Ionescu-Somers,  D.  Kelley,  M.  Guerrero,  and  T.  Schott,  “2020/2021  Global  Report,”  London,  2021. [Online]. Available: https://www.gemconsortium.org/report/gem-20202021-global-report.
[4] R. T. P. B. Santoso, I. W. R. Junaedi, S. H. Priyanto, and D. S. S. Santoso, “Creating a startup at a University by using Shane’s theory and the entrepreneural learning model: a narrative method,” J. Innov. Entrep. , vol. 10, no. 1, 2021, doi: 10.1186/s13731- 021-00162-8.
[5] R. A. M. Kencanasari and W. Dhewanto, “Digital Startups Fundamental Capabilities in New Product Development: Multiple Case Studies in Bandung, Indonesia,” J. Manaj. Indones. , vol. 22, no. 1, p. 62, 2022, doi: 10.25124/jmi.v22i1.3286.
[6] M. A. Camilleri, “Market Segmentation, Targeting and Positioning,” Travel Mark. Tour. Econ. Airl. Prod. , no. 4, pp. 69–83, 2018, doi: 10.1108/978-1-78635-746-520161006.
[7] J.-H.  Chen,  T.  Ji,  M.-C.  Su,  H.-H.  Wei,  V.  T.  Azzizi,  and  S.-C.  Hsu,  “Swarm‑inspired  data‑driven  approach  for  housing market.pdf,” J. Hous. Built Environ. , vol. 36, pp. 1787–1811, 2021, doi: https://doi.org/10.1007/s10901-021-09824-1.
[8] E. Y. L. Nandapala and K. P. N. Jayasena, “The practical approach in Customers segmentation by using the K-Means Algorithm,” 2020 IEEE 15th Int. Conf. Ind. Inf. Syst. ICIIS 2020 - Proc. , no. 978, pp. 344–349, 2020, doi: 10.1109/ICIIS51140.2020.9342639.
[9] I. G. A. W. Putri and I. B. G. Dwidasmara, “Application of the K-Means Algorithm to Segmentation of Consumer Interest in Silver  Craft  ‘Kreasi  Slaka  Bali,’” JELIKU  (Jurnal  Elektron.  Ilmu  Komput.  Udayana) ,  vol.  9,  no.  4,  p.  541,  2021,  doi: 10.24843/jlk.2021.v09.i04.p12.
[10]  S.  Kimiagari,  S.  Keivanpour,  and  M.  Haverila,  “Developing  a  high-performance  clustering  framework  for  global  market segmentation and strategic profiling,” J. Strateg. Mark. , vol. 29, no. 2, pp. 93–116, 2021, doi: 10.1080/0965254X.2019.1628099.
[11]  A. Abdulhafedh, “Incorporating K-means, Hierarchical Clustering and PCA in Customer Segmentation,” J. City Dev. , vol. 3, no. 1, pp. 12–30, 2021, doi: 10.12691/jcd-3-1-3.
[12]  X. Pu, N. Qi, and J. Huang, “Data Analysis and Application of Retail Enterprises Based on Knime,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 782, no. 5, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/782/5/052030.
[13]  E. Bakhshizadeh, H. Aliasghari, R. Noorossana, and R. Ghousi, “Customer Clustering Based on Factors of Customer Lifetime Value with Data Mining Technique (Case Study: Software Industry),” Int. J. Ind. Eng. Prod. Res. , vol. 33, no. 1, pp. 1–16, 2022, doi: 10.22068/ijiepr.33.1.1.
[14]  C. Schröer, F. Kruse, and J. M. Gómez, “A Systematic Literature Review on Applying CRISP-DM Process Model,” Procedia Comput. Sci. , vol. 181, no. 2019, pp. 526–534, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.199.
[15]  K. Black et al. , Business Analytics and Statistics . 2019.
[16]  D. Astuti, “Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Informatics,  Inf.  Syst.  Softw.  Eng.  Appl. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  60–72,  2019,  doi: 10.20895/inista.v1i2.71.
[17]  Luiz  Bueno,  “Customer/K-Means/Hierarchical  Grouping/DBSCAN  |  Kaggle.”  Kaggle.com,  2022,  Accessed:  Jun.  24,  2022. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/code/juniorbueno/customer-k-means-hierarchical-grouping-dbscan.
[18]  M.  A.  Syakur,  B.  K.  Khotimah,  E.  M.  S.  Rochman,  and  B.  D.  Satoto,  “Integration  K-Means  Clustering  Method  and  Elbow Method for Identification of the Best Customer Profile Cluster,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 336, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/336/1/012017.
[19]  R. A. Farissa, R. Mayasari, and Y. Umaidah, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Data Obat dengan Silhouette Coefficient,” vol. 5, no. 2, pp. 109–116, 2021.