DOI: 10.35508/jicon.v11.i2.12478
ISSN: 2337-7631 (Printed) ISSN: 2654-4091 (Online)

## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN PADA PT. BINTANG MULTI SARANA CABANG TUGUMULYO
Herlinda Mawarni 1* , Gusmelia Testiana 2 , Muhammad Leandry Dalafranka 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah, Jl. Pangeran Ratu 5 Ulu Palembang, Indonesia
1* Email: herlindamawarni@gmail.com
2 Email: gusmeliatestiana_uin@radenfatah.ac.id
3 Email: leandry_uin@radenfatah.ac.id

## ABSTRAK
Salah  satu  aset  terpenting  perusahaan  adalah  pelanggannya.  Berbagai  cara  dilakukan  oleh perusahaan  untuk  mempertahankan  pelanggan  dengan  menerapkan  berbagai  startegi  seperti  pada  PT Bintang  Multi  Sarana  yang  melakukan  berbagai  macam  cara  untuk  menjalin  hubungan  baik  dengan pelanggan  seperti  mengadakan  promo  dan  diskon.  Perusahaan  menawarkan  barang  promo  atau  diskon dengan cara menghubungi pelanggan melalui telepon satu per satu atau menawarkan secara langsung ketika pelanggan  selesai  membeli  barang  sebelumnya.  Penawaran  diskon  dan  promo  keseluruh  pelanggan  ini kurang efisien karena memakan banyak biaya untuk operasioanl dan menyita banyak waktu. Oleh sebab itu,  pelanggan  yang  ada  di  PT  Bintang  Multi  Sarana  perlu  dikelompokan  terlebih  dahulu  agar  dapat mempermudah perusahaan dalam menentukan layanan yang sesuai. Selain itu data transaksi penjualan pada PT Bintang Multi Sarana hanya diolah menjadi laporan bulanan saja.  Padahal jika diolah dengan tepat, data transaksi  penjualan dapat digunakan untuk membantu  menentukan strategi dalam mempertahankan pelanggan. Tujuan penelitian ini yaitu  melakukan segmentasi  pelanggan untuk mengetahui karakteristik pelanggan. Salah satu solusi untuk permasalahan tersebut yaitu dengan mengolah data transaksi penjualan dengan memanfaatkan peran dari data mining dengan teknik clustering menggunakan algoritma k-means . Algoritma k-means merupakan  algoritma  berbasis  jarak  yang  membagi  data  kedalam cluster terpisah. Berdasarkan perhitungan menggunakan k-means , pelanggan tercluster kedalam 3 kelompok yaitu cluster 1 sebanyak 742 pelanggan , cluster 2 sebanyak 795 pelanggan dan cluster 3 sebanyak 223 pelanggan. Dari hasil analisis segmentasi pelanggan diperoleh hasil bahwa cluster 1 merupakan pelanggan segmen silver , cluster 2 pelanggan segmen gold, dan cluster 3 pelanggan segmen platinum. Adapun strategi pemasaran untuk segmen silver dengan pemberian diskon harga, promosi dan iklan di media sosial, untuk segmen gold diberikan  layanan  berupa point  reward atau  diskon  khusus,  sedangkan  untuk  segmen platinum yaitu pemberian hadiah menarik, atau akses eksklusif terhadap produk tertentu. Kata Kunci : Segmentasi Pelanggan, Data Mining, Clustering , K-means

## ABSTRACT
One of a company's most important assets is its customers. Companies use various methods to retain customers  by  implementing  various  strategies,  such  as  PT  Bintang  Multi  Sarana  which  uses  various methods to establish good relationships with customers, such as holding promos and discounts. Companies offer promotional items or discounts by contacting customers by telephone one by one or offering them directly when the customer has finished purchasing the previous item. Offering discounts and promos to all customers is less efficient because it costs a lot of operational costs and time. Therefore, customers at PT Bintang Multi Sarana need to be grouped first to make it easier for the company to determine appropriate services. Apart from that, sales transaction data at PT Bintang Multi Sarana is only processed into monthly reports. In fact, if processed properly, sales transaction data can be used to help determine strategies for retaining customers. The aim of this research is to segment customers to determine customer characteristics. One solution to this problem is to process sales transaction data by utilizing the role of data mining with clustering techniques using the k-means algorithm. The k-means algorithm is a distance-based algorithm that divides data into separate clusters. Based on calculations using k-means, customers are clustered into 3  groups,  namely  cluster  1  with  742  customers,  cluster  2  with  795  customers  and  cluster  3  with  223 customers. From the results of the customer segmentation analysis, the results show that cluster 1 is a silver segment customer, cluster 2 is a gold segment customer, and cluster 3 is a platinum segment customer. The marketing strategy for the silver segment is by providing price discounts, promotions and advertising on social media, for the gold segment services are provided in the form of reward points or special discounts,
while  for  the  platinum  segment,  this  is  the  provision  of  attractive  prizes  or  exclusive  access  to  certain products.
Keywords : Customer Segmentation, Data Mining, Clustering, K-means

## 1. PENDAHULUAN
Pelanggan  merupakan  aset  yang  sangat  berharga  bagi  perusahaan.  Tanpa  adanya  pelanggan  akan mengurangi  pendapatan  perusahaan.  Hal  ini  mengakibatkan  terhambatnya  perkembangan  bisnis  dan menggangu operasional dari perusahaan tersebut. Selain itu, pelanggan yang loyal pada perusahaan dapat memberikan  informasi  tentang  barang  apa  yang  mereka  butuhkan  sehingga  perusahaan  dapat mengembangkan produknya sesuai kebutuhan pelanggan.
Di tengah persaingan yang ketat saat ini, perusahaan mulai mengubah fokus mereka dari yang semula hanya  pada  pengembangan  produk  dan  layanan  yang  unggul  menjadi  fokus  pada  hubungan  dengan pelanggan untuk mempertahankan pelanggan. Hal ini dilakukan karena kesadaran bahwa hubungan yang baik antara perusahaan dan pelanggannya dapat membantu pertumbuhan perusahaan [ 1 ].
PT  Bintang  Multi  Sarana  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  menjual  alat-alat  elektronik  dan furniture seperti mesin cuci, televisi, kulkas, kipas angin, lemari, sofa, kasur dan lainnya. PT Bintang Multi Sarana berpusat di Palembang dengan salah satu cabangnya di desa Tugumulyo, kabupaten Ogan Komering Ilir.  PT  Bintang  Multi  Sarana  melakukan  berbagai  macam  cara  untuk  menjalin  hubungan  baik  dengan pelanggan seperti mengadakan promo dan diskon. Namun diskon dan promo yang diberikan perusahaan belum tepat sasaran karena diberikan kepada seluruh pelanggan. Perusahaan menawarkan barang promo atau diskon dengan cara menghubungi pelanggan melalui telepon satu per satu atau menawarkan secara langsung ketika pelanggan selesai membeli barang sebelumnya. Hal ini kurang efisien karena memakan banyak  biaya  dan  waktu.  Oleh  sebab  itu,  pelanggan  yang  ada  di  PT  Bintang  Multi  Sarana  perlu dikelompokan  terlebih  dahulu  agar  dapat  mempermudah  perusahaan  dalam  menentukan  layanan  yang sesuai.
Dalam kegiatan transaksi, PT Bintang Multi Sarana mencatat transaksi penjualan ke dalam bentuk file Microsoft Excel. Data yang dicatat dalam file tersebut yaitu tanggal pembelian, nama pelanggan, nomor faktur, pendapatan, sales, alamat, nama barang, dan harga barang. Data transaksi penjualan pada PT Bintang Multi Sarana belum diolah secara maksimal yang mana data ini hanya diolah menjadi laporan penjualan bulanan saja. Padahal jika diolah dengan tepat, data transaksi penjualan dapat digunakan untuk membantu menentukan  strategi  untuk  mempertahankan  pelanggan.  Salah  satu  bentuk  pemanfaatan  data  transaksi penjualan  dengan  membagi  pelanggan  menjadi  beberapa  kelompok  untuk  mengetahui  pelanggan- pelanggan yang memiliki potensi bagi perusahaan atau bisa juga disebut segmentasi pelanggan [ 2 ]. Pada PT Bintang Multi Sarana juga belum pernah dilakukan segmentasi pelanggan sehingga karakteristik dari pelanggan yang ada belum diketahui oleh perusahaan.
Segmentasi pelanggan adalah proses mengumpulkan kelompok pelanggan berdasarkan ciri-ciri yang sama.  Segmentasi  ini  diperlukan  untuk  mempelajari  perilaku  konsumen  dan  membantu  menerapkan rencana pemasaran terbaik guna meningkatkan pendapatan bisnis [ 3 ]. Solusi yang dapat digunakan dalam kegiatan segmentasi pelanggan yaitu dengan menggunakan data mining. Data  mining dapat  diterapkan  dalam  bidang  bisnis  untuk  membantu  dalam  proses  pengambilan keputusan. Data mining digunakan untuk mengekstraksi data menjadi sebuah informasi yang berguna bagi perusahaan. Salah satu metode yang dapat gunakan untuk melakukan kegiatan segmentasi pelanggan yaitu metode clustering yang digunakan untuk mengelompokkan data. Metode ini berguna untuk menentukan segementasi pelanggan dengan mengidentifikasi data-data yang mempunyai ciri atau karakteristik tertentu kemudian  mengelompokkan  data  ke  dalam  sebuah cluster yang  homogen.  Dalam  metode clustering , banyak algoritma yang bisa digunakan salah satunya algortima k-means . Algoritma k-means merupakan  metode clustering berbasis  jarak  yang  membagi  data  ke  dalam sejumlah cluster. Penelitian ini menggunakan algoritma k-means karena algoritma ini merupakan algoritma yang sederhana dan bersifat umum. Selain itu, K-means mampu mengelompokkan data yang berjumlah besar dengan waktu komputasi yang relatif cepat dan efisien [ 4 ].
Telah  banyak  penelitian  yang  membahas  tentang  segmentasi  pelanggan  seperti  penelitian  yang dilakukan  Adiana  [ 3 ]  tentang  analisis  segmentasi  pelanggan  menggunakan  kombinasi  model Recency, Frequency, and Monetary (RFM) dan metode clustering . Segmentasi pelanggan menggunakan algoritma clustering ini menghasilkan 3 cluster dengan cluster pertama sebanyak 30 pelanggan yang termasuk ke typical  costumer , cluster kedua sebanyak 8 pelanggan masuk ke kelompok superstar dan cluster ketiga masuk ke kelompok dormant customer.
Pada penelitian ini menggunakan model RFM tetapi  juga menggunakan variabel  pendapatan yang merupakan  salah  satu  aspek  dalam  segi  demografis  yang  bisa  digunakan  untuk  segmentasi  pelanggan.
Penggunaan  variabel  pendapatan  ini  didasarkan  bahwa  pendapatan  merupakan  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  tingkat  permintaan  konsumen  tarhadap  suatu  produk  [ 5 ].  Dalam  penelitian  lain  tentang pengaruh pendapatan terhadap pilihan konsumen untuk membeli produk kosmetik impor, ditemukan bahwa tingkat  pendapatan  seseorang  memiliki  pengaruh  terhadap  pilihan  mereka  untuk  membeli  produk  yang lebih mahal [ 6 ]. Selain itu, terdapat perbedaan tempat penelitian dan jumlah data yang digunakan. Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan  diatas,  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu mengetahui  karakteristik  dari  setiap  segmen  pelanggan  yang  terbentuk  dari  proses clustering menggunakaan  algoritma k-means dan  membantu  perusahaan  mengidentifikasi  strategi  pemasaran yang tetap melalui segmentasi pelanggan.
2. MATERI DAN METODE

## Data Set
Bermacam-macam  data  yang  disebut  dataset  sering  kali  mencakup  objek  dan  properti.  Fitur  atau kualitas yang membentuk atribut objek. Sebagai ilustrasi, pertimbangkan suhu atau warna mata seseorang. Variabel,  bidang,  sifat,  dan  fitur  adalah  istilah  yang  digunakan  untuk  mendeskripsikan  atribut.  Catatan, titik,  kasus,  sampel,  atau  entitas  adalah  istilah  untuk  sekelompok  atribut  yang  mencirikan  suatu  item. Kumpulan data adalah kumpulan data atau data statistik tunggal yang setiap elemen datanya dapat mewakili suatu variabel [ 7 ].

## Data Mining
Data mining adalah proses menemukan pola dan tren yang bermanfaat secara besar-besaran [ 8 ]. Data mining merupakan teknik untuk memperoleh informasi berharga yang tersembunyi atau terpendam dalam database  dengan  jumlah  yang  besar  sehingga  ditemukan  sebuah  pola  menarik  yang  belum  diketahui sebelumnya [ 9 ]. Tahapan Data Mining Berikut ini merupakan proses KDD secara garis besar [ 8 ]:
1. Data  Selection merupakan  tahapan  pemilihan  (seleksi)  data.  Tahapan  ini  perlu  dilakukan  sebelum penggalian informasi di lakukan. Pada tahap ini memilih kumpulan data yang akan digunakan untuk menemukan pengetahuan.
2. Preprocessing/cleaning, dilakukan pembersihan data yang mencakup pembuangan data yang duplikat, noise , kesalahan cetak/ tipografi serta menagani data yang tidak konsisten dan relevan.
3. Transformation, data disesuaikan dengan format ekstensi yang sesuai untuk proses data mining.  Ini dilakukan karena beberapa metode data mining memerlukan format tertentu sebelum diproses..
4. Data mining, menemukan pola atau informasi menarik dalam data melalui penggunaan teknik tertentu. Data  mining menggunakan  banyak  teknik  atau  algoritma  bergantung  pada  tujuan  dan  proses  KDD secara keseluruhan, pendekatan atau algoritma yang sesuai akan dipilih.
5. Interpretation/evaluation, tahap ini  termasuk  dalam  proses  KDD  yang  dikenal  sebagai  interpretasi. Pola yang dihasilkan dari proses data mining harus ditampilkan sehingga pihak yang berkepentingan dapat memahaminya [ 10 ].  Pada titik ini juga dilakukan pemeriksaan ulang untuk memastikan apakah pola atau informasi yang dikumpulkan bertentangan dengan fakta atau hipotesis sebelumnya.

## Clustering
Clustering merupakan  kegiatan  memisahkan  dataset  ke  dalam  beberapa  sub-set  sehingga  elemen- elemen  dalam  kelompok  tertentu  memiliki  tingkat  persamaan  yang  tinggi  dalam  satu  kelompok  dan memiliki tingkat persamaan yang rendah dengan kelompok lain [ 11 ].
Saat data dikelompokkan, kelas objek yang sebanding dikelompokkan bersama. Berbeda dengan data pada klaster lain, klaster merupakan kumpulan data yang dapat diperbandingkan satu sama lain. Karena tidak ada variabel  tujuan untuk pengelompokan ini, ini bervariasi  dari klasifikasi. Tidak ada klasifikasi, estimasi,  atau  prediksi  nilai  variabel  target  yang  dibuat  selama  pekerjaan  pengelompokan.  Namun, algoritma clustering bertujuan untuk membagi seluruh kumpulan data menjadi subkelompok atau cluster yang relatif homogen, di mana kesamaan karakter di dalam cluster dimaksimalkan dan kesamaan karakter di luar cluster ini diminimalkan [ 8 ] . K-Means K-means adalah teknik clustering berbasis jarak yang menciptakan banyak cluster dari data. Metode yang  membagi  atau  mempartisi  data  menjadi  bagian  yang  berbeda  adalah  algoritma  k-means.  Karena kesederhanaan dan kemampuannya untuk mengelompokkan volume data yang sangat besar dengan cepat, teknik ini cukup terkenal. Setiap potongan data dalam algoritma k-means harus masuk ke dalam satu cluster tertentu. Selain itu, data dapat ditransfer ke cluster lain pada tahap selanjutnya setelah memasuki cluster tertentu selama langkah pemrosesan . Berikut ini merupakan langkah-langkah dari algoritma k-means [ 8 ]:
DOI: 10.35508/jicon.v11.i2.12478
1. Tentukan berapa banyak cluster k.
2. Tentukan secara acak 𝑘 record sebagai centroid awal. 3. Untuk setiap record , temukan centroid terdekat. Untuk menentukan record dengan centroid terdekat, dapat menggunakan jarak Euclidean (Persamaan 1 ) . 𝑑(𝑝, 𝑞) =   √(𝑝 1 − 𝑞 1 ) 2 + (𝑝 2 − 𝑞 2 ) 2 + ⋯ + (𝑝 𝑛 − 𝑞 𝑛 ) 2 (1)
keterangan: 𝑑(𝑝, 𝑞) = jarak antara p dan q.
4. Untuk  setiap  k cluster ,  temukan centroid cluster, dan  perbarui  lokasi  setiap  pusat cluster ke  nilai centroid yang  baru. Centroid cluster dapat  ditemukan  dengan  cara  misal 𝑛 titik  data (𝑎 1 , 𝑏 1 , 𝑐 1 ) … (𝑎 2 , 𝑏 2 , 𝑐 2 ) … (𝑎 𝑛 , 𝑏 𝑛 , 𝑐 𝑛 ) , centroid dari titik-titik ini adalah pusat cluster yang terletak di tempat dan terletak dititik dengan Persamaan 2 .
𝐶𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝐶𝑒𝑛𝑡𝑒𝑟 =   (∑ 𝑎 𝑖 𝑛 , ∑ 𝑏 𝑖 𝑛 , ∑ 𝑐 𝑖 𝑛 ) (2)
Misalnya,  titik  (1,1,1),  (1,2,1),  (1,3,1),  dan  (2,1,1)  akan  menjadi  pusat  centroid.
( 1+1+1+1 4 , 1+2+3+1 4 , 1+1+1+1 4 ) =1.25, 1.75, 1.00.
5. Ulangi langkah 3 dan 4 hingga kovergensi. Algoritma ini berakhir ketika semua data yang dimiliki oleh setiap centroid berada di cluster yang tetap. Dengan kata lain, algoritma berhenti ketika untuk semua cluster 𝐶 1 , 𝐶 2 , … , 𝐶 𝑘 , semua record yang “dimiliki” oleh setiap pusat cluster tetap berada di cluster tersebut.

## Euclidean Distance
Rumus Pythagoras dapat digunakan untuk menghitung jarak Euclidean, yaitu jarak antara dua titik. Perhitungan  menggunakan  geometri  Euclidean  memberikan  hasil  yang  positif.  Dengan  memilih  nilai terendah, kesamaan yang diukur menggunakan jarak Euclidean ditentukan. Jika hasil perbandingan dan perhitungan dengan jarak Euclid adalah nilai  terendah atau bahkan sangat  mendekati 0, maka dua item dianggap sebanding [12].
Normalisasi Min-Max
Teknik normalisasi yang mengubah data asli disebut normalisasi min-max. Untuk mengkonversi data linier, teknik ini menggunakan nilai terendah dan nilai maksimum dengan Persamaan 3 [ 13 ].
𝑥`  = 𝑋−𝑋𝑚𝑖𝑛 𝑋𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑋𝑚𝑖𝑛 (3)
Keterangan:  x`  =  nilai  hasil  normalisasi,  x  =  nilai  pada  data  yang  akan  dinormalisasi,    x maks =  nilai maksimum dari data aktual,  x min = nilai minimum dari data aktual. Segmentasi Pelanggan
Pelanggan  adalah  pelanggan  yang  melakukan  pembelian  berulang  atau  menggunakan  jasa  karena kepuasannya  terhadap  penjual  atau  penyedia  jasa  [ 14 ].  Pelanggan  sendiri  memiliki  berbagai  jenis yang terdiri dari:
1. Individu  yang  bekerja  untuk  organisasi  dan  berdampak  pada  pekerjaan  atau  kinerja  bisnis  dikenal sebagai pelanggan internal.
2. Sekelompok orang yang tidak menggunakan produk perusahaan secara maksimal disebut pelanggan perantara.  Ungkapan  "pelanggan  perantara"  mengacu  pada  klien  yang  menjadi  jembatan  antara produsen dan konsumen. Pengecer, dealer sepeda motor, biro jasa, dan bisnis serupa lainnya adalah contoh klien perantara.
3. Seseorang yang memanfaatkan objek atau komoditas yang diperoleh untuk tujuannya sendiri dikenal sebagai klien eksternal. Klien eksternal juga berperan sebagai konsumen, namun berbeda dengan klien internal karena mereka secara konsisten membeli barang dari vendor atau lokasi yang sama [ 15 ].
Dalam konteks bisnis, pelanggan biasanya dianggap sebagai individu atau organisasi yang melakukan pembelian atau penggunaan jasa secara teratur dari suatu perusahaan. Dalam beberapa kasus, perusahaan biasanya  menetapkan  batasan  minimal  pembelian  atau  penggunaan  jasa  untuk  mendapatkan  status pelanggan atau untuk mendapatkan keuntungan tertentu, seperti diskon atau reward .
Karakteristik pelanggan dapat direpresentasikan oleh beberapa kategori variabel yang terkait dengan pengelompokan yaitu sebagai berikut:
1. Demografis: dalam segmentasi pasar dikelompokkan atas dasar variabel demografis meliputi umur, jenis kelamin, besarnya keluarga, besarnya kediaman, siklus hidup keluarga, pemasukan, pekerjaan atau profesi, pendidikan, kepemilikan rumah, status sosial ekonomi, agama, kewarganegaraan.
2. Psikografis:  dalam  segmentasi  ini,  pembeli  dibedakan  menjadi  kelompok  berdasarkan  variabel meliputi kepribadian, gaya hidup, kelas sosial.
3. Perilaku /behavior :  meliputi  manfaat  yang  dicari,  status  pembelian,  tingkat  penggunaan  produk, frekuensi pembelian. Variabel perilaku banyak digunakan sebagai variabel terbaik untuk membentuk segmentasi pasar.
4. Geografis: meliputi Negara, provinsi, kota, kode pos, iklim [ 16 ].
Segmentasi  pelanggan  menjadi  kelompok  yang  berbeda  berdasarkan  karakteristik  yang  sama memungkinkan  perusahaan  untuk  mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  disesuaikan  dengan karakteristik pelanggan. Mengembangkan hubungan dengan pelanggan melalui pengembangan hubungan pelanggan akan membantu perusahaan mempertahankan dan menciptakan nilai tambahan bagi pelanggan..
Dalam  penyusunan  strategi  pemasaran  terdapat  3  komponen  yaitu segmentation,  targeting ,  dan positioning.  Segmentation adalah  upaya  perusahaan  memecah  pelanggan  menjadi  kelompok  yang lebih kecil  di  mana  orang-orang  dalam  satu  kelompok  tersebut  memiliki  kemiripan  sehingga  memudahkan perusahaan  mengidentifikasi  dan  menjangkau  pelanggan  berdasarkan  perilaku  mereka. Targeting ,  pada tahap  ini  perusahaan  menentukan  kelompok  pelanggan  mana  yang  akan  menjadi  target  dari  strategi pemasaran mereka. Sedangkan positioning adalah tahap di mana perusahaan menempatkan produk atau layanan  di  benak  pelanggan.  Pada  tahap  ini  perusahaan  perlu  membuat  program  yang  unik  yang membedakan  produk  perusahan  dengan  produk  lain  melalui  iklan, branding ,  dan  kegiatan  pemasaran lainnya [ 17 ].
Pada  penelitian  ini  pelanggan  akan  dibagi  menjadi  3  yaitu platinum,  gold dan silver ,  berikut merupakan karakteristik dari setiap segmennya pada Tabel 1 .
Tabel 1. Karakteristik Segmen Pelanggan Nama Segmen Karakteristik Segmen Platinum - Niai kebaruan tertinggi - Nilai pendapatan pelanggan tinggi - Frekuensi pembelian tinggi - Total pembelian tinggi Gold - Nilai kebaruan tinggi ke-2 - Nilai pendapatan pelanggan tinggi ke-2 - Frekuensi pembelian tinggi urutan ke2 - Total pembelian tinggi di urutan ke-2 Silver - Nilai kebaruan cukup tinggi diururtan ke-3 - Nilai pendapatan pelanggan tinggi ke-3 - Frekuensi pembelian tinggi di urutan ke-3 - Total pembelian tinggi diurutan ke-3
R Studio R adalah bahasa open-source yang dapat digunakan untuk menjelajahi dan menganalisis kumpulan data. Analisis yang menggunakan R dapat memanfaatkan banyak paket, rutinitas, dan antarmuka pengguna grafis yang tersedia secara bebas, untuk mengatasi sebagian besar masalah analisis data [ 18 ].

## Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode  kuantitatif  dengan  menggunakan pendekatan  deskriptif.  Pendekatan  penelitian  kuantitatif  menggunakan  data  numerik  untuk mendeskripsikan  fenomena  sebelum  menggunakan  statistik  untuk  menilai  hasilnya  [ 19 ]  [ 20 ]. Mengidentifikasi masalah yang dimaksudkan sebagai tujuan penelitian adalah tujuan dari metode penelitian kuantitatif,  membuat  prediksi  untuk  menentukan  masalah,  memperoleh  data  yang  akan  diprediksi,  dan menafsirkan atau menganalisis data untuk melihat apakah mendukung untuk diprediksi [ 21 ].

## Teknik Pengumpulan Data
Pada penelitian ini menggunakan teknik dalam proses pengambilan data, diantaranya sebagai berikut:
1. Wawancara  merupakan  kegiatan  untuk  mendapatkan  keterangan  untuk  tujuan  penelitian  yang dilakukan dengan cara tanya jawab. Pada kegiatan ini, peneliti melakukan kegiatan wawancara dengan pimpinan unit cabang Tugumulyo untuk mengetahui informasi terkait data transaksi penjualan yang berhubungan dengan penelitian.
2. Observasi  merupakan  kegiatan  pengamatan  secara  langsung  yang  dilakukan  oleh  peneliti menggunakan indera manusia [ 22 ].  Dalam kegiatan obeservasi ini, dilakukan dengan mengamati dan mencatatat hal-hal yang dianggap penting yang berhubungan dengan penelitian.
3. Studi Pustaka untuk melakukan studi literatur, seseorang harus mencari bahan bacaan, seperti buku, jurnal, dan karya ilmiah, yang relevan dengan penelitian yang dipublikasikan di media.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Penelitian ini dilanjutkan dengan melakukan proses data mining yang digunakan untuk mengetahui segmen pelanggan yang terbentuk dari proses clustering menggunakan algoritma k-means . Dalam proses pembentukan segmen pelanggan menggunakan data transaksi penjualan dari tahun 2021-2022.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada dilakukan pada PT Bintang Multi Sarana cabang Tugumulyo pada tanggal 03 November  2022  setelah  melalui  diskusi  dengan  pimpinan  cabang  dari  PT  Bintang  Multi  Sarana,  serta kepala  bagian  Gudang.  Data  yang  digunakan  yaitu  data  transaksi  penjualan  sejak  tahun  2021  sampai Desember 2022.  Data diperoleh dari proses pembelian produk oleh pelanggan yang di simpan dalam format excel. Data transaksi penjualan PT Bintang Multi Sarana memiliki 2407 entri data.

## Pengolahan Data
Tahapan  pengolahan  data  terdiri  dari  beberapa  aktivitas,  yaitu data  selection,  preprocessing, tranasformation, data mining, dan interpretation. Penjelasan lebih rinci terakait tahapan pengolahan data dijelaskan pada bagian selanjutnya.
Data Selection Data selection dilakukan dengan memilih  data mana saja yang akan digunakan dalam proses data mining. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data transaksi  penjualan pada PT Bintang Multi Sarana  cabang  Tugumulyo  dari  tahun  2021  sampai  tahun  2022  yang  telah  dilakukan  oleh  pelanggan terdapat 2407 transaksi.

## Data Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pembersihan  data.  Proses  pembersihan  data  dilakukan  dengan mengidentifikasi  variabel  yang  diperlukan  dalam  penelitian.  Variabel  yang  tidak  diperlukan  dapat dihilangkan  atau  dihapuskan.  Selain  itu  data  tranasaksi  penjualan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini ditemukan data kosong sebanyak 1 data sehingga terdapat 2406 data (Tabel 2 ).
Tabel 2. Data Siap Proses No Tanggal Nama konsumen Penghasilan Total 1 3-mar-21  Imam badowi/wariyanti  3.000.000 950.000 2 3-mar-21  Nurmiati/dahlian 3.000.000 2.922.000 3 3-mar-21  Sopiah/sodik 3.000.000 3.400.000 4 3-mar-21  Dwi fitriasari/yahman 3.000.000 400.000 … … … … … 2406  31-dec-22  Rohani sugianto/katiem  2.500.000 3.300.000

## Data Transformation
Data transaksi penjualan pada penelitian ini tidak dapat langsung diolah untuk meng cluster pelanggan. Variabel  selisih/kebaruan, frekuensi  dan total  pembelian atau lebih dikenal  dengan Variabel  RFM pada penelitian sebelumnya dijadikan sebagai variabel untuk menghitung cluster pelanggan, pada penelitian ini juga dilakukan hal serupa dengan menambahkan variabel pendapatan pelanggan.
1. Transformasi Variabel Selisih
Variabel  Tanggal  pada  dataset  menunjukan  waktu  terjadinya  transaksi.  Variabel  tangggal  perlu ditransformasikan  kedalam  bentuk  selisih  untuk  menemukan  interval  waktu  pembelian  produk. Variabel  selisih  merupakan  hasil  yang  menunjukan  kebaruan  dari  transaksi  pelanggan  dimana semakin  kecil  nilai  selisih  pelanggan  berarti  pelanggan  tersebut  baru  saja  melakukan  transaksi. Variabel  selisih  diperoleh  dengan  cara  menghitung  interval  waktu  antara  tanggal  transaksi  yang dilakukan  pelanggan  dengan  tanggal  yang  ditetapkan  penelitian,  yaitu  tanggal  01  Januari  2023. Variabel yang digunakan sebagai indentitas pelanggan yaitu Nama Konsumen. Berikut ini merupakan cuplikan nilai hasil dari variabel selisih pada Tabel 3 .
2. Transformasi Variabel pendapatan
Variabel Pendapatan merupakan variabel yang digunakan untuk mengetahui pendapatan perbulan dari masing-masing pelanggan.
DOI: 10.35508/jicon.v11.i2.12478
Tabel 3. Transformasi Variabel Selisih
No Tanggal Selisih Nama konsumen 1 3-marc-21 669 Imam badowi/wariyanti 2 6-may-21 605 Suwati/anton 3 6-may-21 605 Jungkir/dewi 4 6-may-21 605 Muhamad zen/sahilin … … … … 2406  31-dec-22 1 Rohani sugianto/katiem 3. Transformasi Variabel Frekuensi
Frekuensi adalah variabel untuk melihat berapa kali pelanggan melakukan transaksi (Tabel 4 ). Tabel 4. Transformasi Variabel Frekuensi No Selisih Nama Konsumen Penghasilan  Frekuensi 1 613 Muryati/ lani dwi 3.000.000 2 2 605 Suwati / anton 3.400.000 1 3 605 Jungkir / dewi 3.000.000 1 4 605 Muhamad zen / sahilin 3.000.000 1 …. …. …. …. …. 1815 1 Rohani sugianto/katiem 2.500.000 3
4. Transformasi Variabel Total Pembelian
Variabel  Total  Pembelian  merupakan  total  keseluruhan  transaksi  yang  dilakukan  oleh  setiap pelanggan (Tabel 5 ). Tabel 5. Transformasi Variabel Total Pembelian No Selisih Nama konsumen Penghasilan  Frekuensi  Total pembelian 1 613 Muryati/ lani dwi 3.000.000 2 950.000 2 605 Suwati / anton 3.400.000 1 3.400.000 3 605 Jungkir / dewi 3.000.000 1 552.000 …. …. …. …. …. …. 1815 1 Rohani sugianto/katiem 2.500.000 3 6.780.000
Pada tahap ini data transaksi pelanggan yang nilai total pembeliannya < Rp.500.000 (lima ratus ribu rupiah) dihapus karena tidak sesuai dengan kriteria pelanggan pada PT Bintang Multi Sarana sehingga data transaksi pelanggan yang siap diolah ke tahap selanjutnya yaitu 1760 data.
5. Normalisasi Variabel
Setelah  data  transaksi  pelanggan  dilakukan  transormasi  pada  setiap  variabel  yang  digunakan, proses selanjutnya yaitu normalisasi.  Variabel yang didapat dari proses transformasi data memiliki satuan yaitu Tanggal dalam satuan hari, frekuensi menggambarkan jumlah kunjungan pelanggan, total  pembelian  dan  pendapatan  menggunakan  satuan  rupiah.  Data  yang  akan  digunakan  perlu dilakukan  normalisasi  terdahulu  agar  selisih  nilai  antar  pelanggan  tidak  terlalu  jauh,  selain  itu normalisasi dilakukan untuk mengantisipasi outlier (Tabel 6 ).
Tabel 6. Normalisasi Min-Max No Selisih Penghasilan  Frekuensi  Total pembelian 1 1 0.4 0.25 0.013238916 2 0.986928105 0.48 0 0.088669951 3 0.986928105 0.4 0 0.000985222 … … … … … 1760 0 0.3 0.5 0.19273399
DOI: 10.35508/jicon.v11.i2.12478

## Data Mining
Pada tahap data  mining dilakukan untuk  mencari  pola atau informasi  yang menarik  yang terdapat dalam  data  transaksi  pelanggan  dengan  metode clustering dan  algoritma  k- means yang  akan  dilakukan dengan menggunakan perhitungan manual menggunakan Excel dan implementasi menggunakan tools R studio.
Setelah diketahui hasil dari pengelompokan data ke dalam 3 cluster menggunakan algoritma k-means , selanjutnya  yaitu  menganalisis cluster - cluster tersebut  ke  dalam  segmen  pelanggan.  Hasil  pengolahan dataset  transaksi  pelanggan pada PT  Bintang Multi  Sarana terbagi  ke  dalam 3 cluster dimana cluster 1 sebanyak 742 pelanggan, cluster 2 sebanyak 795 pelanggan dan cluster 3 sebanyak 223 pelanggan dengan visualisasi persebaran data dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Grafik Persebaran Data Dari Gambar 1, dapat dilihat bahwa persebaran data dari setiap cluster saling berdekatan sehingga diketahui tingkat perbedaan inter cluster -nya rendah. Setelah diketahui jumlah anggota dari masing-masing cluster , langkah selanjutnya yaitu mengidentifikasi tipe atau karakteristik cluster berdasarkan nilai rata-rata dari variabel selisih, penghasilan, frekuensi dan total pembelian pelanggan. Berikut ini merupakan rata-rata nilai dari setiap variabel pada Tabel 7 . Tabel 7. Cluster Rata-rata Jumlah Selisih Penghasilan Frekuensi Total pembelian Cluster 1 742 0,5673943 0,4241240 0,002021563 0,1005415 Cluster 2 795 0,1681260 0,4273208 0,068238994 0,1011852 Cluster 3 223 0,7002770 0,4286996 0,412556054 0,1644210
Setelah  karakteristik  dari  masing-masing cluster berhasil  dianalisis  berdasarkan  nilai  rata-rata variabel,  langkah  selanjutnya  adalah  memetakan setiap cluster kedalam  segmen  pelanggan  berdasarkan karakteristik dari setiap segmen, dari Tabel 7 didapatkan hasil yaitu Cluster 1 dengan total sebanyak 742 pelanggan merupakan pelanggan bertipe silver . Kelompok pelanggan silver merupakan pelanggan dengan nilai rata-rata kebaruan 348 hari, rata-rata penghasilan perbulan Rp. 3.120.620, rata-rata frekuensi transaksi sebanyak 1 kali, dan total pembelian sebesar Rp. 3.785.588. Cluster 2 dengan total sebanyak 795 pelanggan meruapakan tipe pelanggan gold. Kelompok pelanggan gold merupakan pelanggan dengan nilai rata-rata kebaruan  104  hari,  rata-rata  penghasilan  perbulan  sebesar  Rp.  3.136.604,  rata-rata  frekuensi  transaksi sebanyak  1-2  kali,  dan  total  pembelian  sebesar  Rp.  3.806.497. Cluster 3  dengan  total  sebanyak  223 merupakan  tipe  pelanggan platinum dengan  nilai  rata-rata  kebaruan  sebesar  430,  rata-rata  penghasilan perbulan sebesar Rp. 3.143.498, rata-rata frekuensi transaksi 3 kali, dan rata-rata total pembelian sebesar Rp. 5.860.395.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Adiana  [ 3 ],  karakteristik cluster yang  dihasilkan berupa cluster 1 dengan ciri berupa nilai rata-rata kebaruan, rata-rata frekuensi tertinggi setelah cluster 2, tetapi nilai rata-rata total pembelian paling rendah dari kedua cluster lainnya. Pada cluster 2 menghasilkan ciri berupa nilai rata-rata kebaruan, rata-rata frekuensi, rata-rata total pembelian tertinggi. Pada cluster 2 ini merupakan cluster terbaik. Sedangkan pada cluster 3 menghasilkan ciri nilai rata-rata kebaruan, rata- rata frekuensi paling rendah, akan tetapi rata-rata total pembelian berada diantara cluster 1 dan cluster 2. Sehingga  jika  dibandingkan  hasil cluster pada  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu  pada cluster terbaik  terdapat  kesamaan  karakteristik  berupa  nilai  rata-rata  setiap  variabel  paling  tinggi  dari
DOI: 10.35508/jicon.v11.i2.12478
cluster  lain.  Sedangkan  pada  dua cluster lainnya  terdapat  perbedaan  karakteristik  pada  variabel  total pembelian.
Hasil olah data transaksi pelanggan pada PT Bintang Multi Sarana berupa cluster 1 atau segmen silver, cluster 2 atau segmen gold dan cluster 3 segmen platinum dari penelitian ini diketahui karakateristik setiap segmen  pelanggan  yang  terbentuk  dari  proses clustering sehingga  dapat  digunakan  perusahaan  untuk membantu  mengidentifikasi  segmen  pelanggan  mana  yang  akan  menjadi  target  pemasaran  perusahaan. Berikut  ini  merupakan  layanan  yang  direkomendasikan  sesuai  dengan  segmen  pelanggan  berdasarkan karakteristik yang dihasilkan yaitu Segmen silver merupakan kelompok pelanggan dengan nilai rata-rata pendapatan, frekuensi, dan total pembelian rendah namun nilai rata-rata kebaruan pelanggan melakukan transaksinya  menengah.  Pelanggan  pada  segmen  ini  perlu  diberikan  layanan  berupa  pemberian  diskon harga dan promosi produk. Selain itu kelompok pelanggan ini perlu dijangkau dengan menggunakan media elektronik seperti telepon, dan media sosial. Segmen gold merupakan kelompok dengan nilai pendapatan, frekuensi  dan  total  pembeliannya  menengah  akan  tetapi  kebaruan  transaksinya  rendah.  Pelanggan pada segmen  ini  perlu  diberikan  layanan  berupa point  reward atau  diskon  khusus  untuk  pelanggan  dimana program  ini  membantu  meningkatkan  minat  transaksi  mereka.  Segmen platinum merupakan  kelompok pelanggan  dengan  nilai  pendapatan,  frekuensi,  total  pembelian  dan  kebaruan  transaksi  paling  tinggi. Pelanggan pada segmen ini perlu diberikan layanan berupa pemberian hadiah yang dapat menarik perhatian pelanggan platinum. Memberikan akses secara eksklusif terhadap produk-produk yang tidak tersedia guna menjaga hubungan baik antara perusahaan dengan dengan pelanggan.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil cluster terbagi  kedalam  3 cluster di mana cluster 1  merupakan  segmen  pelanggan  silver dengan jumlah 742 pelanggan dengan nilai rata-rata kebaruan 348 hari, penghasilan rata-rata Rp.3.120.620, frekuensi 1 kali, dan rata-rata total pembelian Rp. 3.785.588. Pada cluster 2 merupakan segmen pelanggan gold dengan jumlah 795 pelanggan dengan nilai rata-rata kebaruan 104 hari, rata-rata penghasilan perbulan sebesar  Rp.  3.136.604,  rata-rata  frekuensi  transaksi  sebanyak  1-2  kali,  dan  total  pembelian  sebesar  Rp. 3.806.497. Pada cluster 3 merupakan segmen pelanggan platinum dengan jumlah 223 pelanggan nilai rata- rata  kebaruan  sebesar  430,  rata-rata  penghasilan  perbulan  sebesar  Rp.  3.143.498,  rata-rata  frekuensi transaksi 3 kali, dan rata-rata total pembelian sebesar Rp. 5.860.395. Oleh karena itu pada penelitian ini cluster terbaik merupakan cluster 3. Strategi pemasaran berdasarkan segmentasi pelanggan untuk segmen silver perlu diberikan layanan berupa pemberian diskon harga, promosi produk dan menjangkau dengan menggunakan media elektronik  seperti telepon, dan media sosial. Segmen gold perlu diberikan layanan berupa poin reward atau diskon khusus untuk pelanggan Segmen platinum perlu diberikan layanan berupa pemberian hadiah yang dapat menarik, memberikan akses secara eksklusif terhadap produk-produk yang jarang  tersedia.  Adapun  saran  untuk  penelitian  berikutnya  yaitu  menggunakan  data  transaksi  penjualan yang  lebih  banyak  agar  pelanggan  terbaru  dapat ter- cluster kedalam  segmen  pelanggan.  Menambahkan variabel  lain  dari  aspek  demografis,  psikografis, ataupun  geografis  untuk  mengindetifikasi  karakteristik segmen pelanggan yang lebih spesifik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. R. Syarif and Windarto, “Implementasi Algoritma Fuzzy C -means dan Metode Recency Frequency Monetary (RFM) pada Aplikasi Data Mining untuk Pengelompokan Pelanggan,” Sebatik , vol. Vol.22, no, pp. 88 – 94, 2018. [Online]. Available: https://jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik/article/view/313 . [2] A. A. D. Sulistyawati and M. Sadikin, “Penerapan Algoritma K -Medoids untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan,” Sistemasi , vol. 10, no. 3, p. 516, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1332 .
[3] B. E. I. S. dan A. E. P. Adiana, “Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Kombinasi RFM Model dan Teknik Clustering,” JUTEI (Jurnal Terap. Teknol. Informasi) , vol. Volume.2 N, pp. 23 – 32, 2018, doi: 10.21460/jutei.2018.21.76 .
[4] M.  H.  Siregar,  “Data  Mining  Klasterisasi  Penjualan  Alat -Alat  Bangunan  Menggunakan  Metode  K- Means (Studi Kasus Di Toko Adi Bangunan),” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 1, no. 2, pp. 83 – 91, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i2.24 .
[5] Arwin, Buku Ajar Pengantar Ekonomi Mikro . Cendikia Publisher, 2020.
[6] Rizky and Rosalina Noor, “Pengaruh Harga, Pendapatan, dan Halal Awareness Terhadap Keputusan Pembelian  Produk  Kosmetik  Impor  Pada  Konsumen  Pengguna  E-commerce  Sociolla  (Studi  Pada Mahasiswa  di  Universitas  Brawijaya),” J.  Ilm.  Fak.  Ekon.  dan  Bisnis ,  pp.  1 – 14,  2020.  [Online].
Available: https://jimfeb.ub.ac.id/index.php/jimfeb/article/view/7036 .
[7] E. Listiana and M. A. Muslim, “ Penerapan Adaboost untuk Klasifikasi Support Vector Machine guna
DOI: 10.35508/jicon.v11.i2.12478
meningkatkan Akurasi pada Diagnosa Chronic Kidney Disease ,” Pros. SNATIF , no. 2015, pp. 875 – 881,
2017. [Online]. Available: https://jurnal.umk.ac.id/index.php/SNA/article/view/1463 .
[8] D. T. Larose and C. D. Larose, Data Mining and Predictive Analytics , Second Edi. Canada: John Wiley & Sons, Inc, 2015.
[9]  A.  M.  dan  A.  P.  Siregar, Data  Mining  Pengolahan  Data  Menjadi  Informasi  dengan  RapidMiner . Surakarta: CV Kekata Group, 2017.
[10] W.  Lestari,  “Clustering  Data  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K -Means  Untuk  Menunjang Strategi Promosi (Studi Kasus : STMIK Bina Bangsa Kendari),” Simkom , vol. 4, no. 2, pp. 35 – 48, 2019, doi: 10.51717/simkom.v4i2.37 .
[11] F. Astuti Hermawati, Data mining . Yogyakarta: Andi, 2013.
[12] A. Wanto dkk, Biometrika: Teknologi Identifikasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[13] Suyanto, Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi . Bandung: Informatika Bandung, 2017.
[14]  D.  Fatihudin  dan  A.  Firmansyah, Pemasaran  Jasa  (Strategi,  Mengukur  Kepuasan  Dan  Loyalitas Pelanggan) . Yogyakarta: Deepublish, 2019.
[15] Candrianto, Kepuasan Pelanggan Suatu Pengantar , I. Malang: Literasi Nusantara, 2021.
[16]  J. P.  Nugraha  dkk, Teori  Perilaku Konsumen , 1st  ed.  Pekalongan: Nasya Expanding  Management, 2021.
[17] D. Z. Basil, G. Diaz-Meneses, and M. D. Basil, Correction to: Social Marketing in Action . 2019. doi: 10.1007/978-3-030-13020-6_30 .
[18]  D.  T.  Larose  and  C.  D.  Larose, Discovering  Knowledge  in  Data  An  Introduction  to  Data  Mining , Second. United States of America, 2014.
[19] U. Suharsaputra, Metode Penelitian Kuantitatif, kualitatif, dan Tindakan , Ketiga. Bandung: PT Refika Aditama, 2018.
[20] I. dan H. M. Santoso, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Indigo Media, 2021.
[21] S. dan M. A. S. Siyoto, Dasar Metodologi Penelitian . Yogyakarta: Literasi Media Publishing, 2015.