## IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology
Volume 5 No. 2 Juli 2024 E-ISSN: 2774-342X

## Klasterisasi Pelanggan Perusahaan Elektronik Menggunakan

## Fuzzy C- Means Untuk Strategi Manajemen Relasi

## Sri Watmah
Universitas Bina Sarana informatika e-mail: sriwatmah.wtm@bsi.ac.id Diterima 05-07-2024 Direvisi 11-07-2024 Disetujui 22-07-2024
Abstrak – Pelanggan dalam dunia bisnis merupakan sumber penghasilan dan sangat menentukan keberlanjutan dari suatu perusahaan. Menjaga pelanggan untuk tetap setia dan meningkatkan pembelian menjadi tugas setiap pebisnis terutama bagian pemasaran. Perusahaan dituntut harus memberikan pelayanan yang memuaskan bagi pelanggan. Mempertahankan pelanggan akan membutuhkan biaya lebih sedikit dibandingkan dengan mencari pelanggan baru. Pelanggan yang puas dengan pelayanan suatu perusahaan juga dapet menjadi agen pemasaran atau biasa dikenal dengan word of mouth . Sebuah perusahaan yang bergerak dibidang penjualan alat elektronik dengan jumlah penjualan yang cukup besar dapat memanfaatkan data pelanggan untuk dapat dilakukan segmentasi sesuai dengan karakteristik, perilaku dan kebutuhan pelanggan. Ketersediaan data pelanggan dalam kurun waktu tertentu dapat dimanfaatkan untuk memperoleh informasi dari data pelanggan. Dari data pelanggan ini dapat dikelompokan menjadi pelanggan yang profitable dan kurang profitable , sehingga pelayanan dapat disesuaikan dengan kategorinya. Semakin loyal pelanggan maka akan semakin banyak transaksi yang dilakukan dan uang yang dibelanjakan. Dari data penjualan tahun 2023 yang berjumlah 802 data transaksi maka dapat dikelompokan pelanggan berdasarkan tanggal terakhir pembelian ( Recency ), banyaknya pembelian ( Frequency ) dan total bayar ( Monetary ) atau biasa disebut dengan RFM. Setelah data dikelompokan menggunakan metode RFM selanjutnya melakukan evaluasi dengan membagi data pelanggan menjadi 5 klaster dengan metode fuzzy c- means , pengukuran klaster optimal menggunakan nilai silhouette coefficient . Berdasarkan hasil pengukuran nilai silhouette coefficient menunjukan bahwa klaster optimal berada pada klaster 4 dengan nilai 0,496, dari nilai ini maka pelanggan akan dikelompokan dalam 4 klaster.
Kata Kunci: RFM, silhouette coefficient , fuzzy c-means
Abstract – Customers in the business world are a source of income and really determine the sustainability of a company. Keeping customers loyal and increasing purchases is the task of every businessman, especially the marketing department. Companies are required to provide satisfactory service to customers. Retaining customers will cost less than finding new customers. Customers who are satisfied with a company's service can also become marketing agents or commonly known as word of mouth. A company that operates in the sales sector of electronic equipment with a fairly large sales volume can utilize customer data to segment according to customer characteristics, behavior and needs. The availability of customer data within a certain period of time can be used to obtain information from customer data. From this customer data, customers can be grouped into profitable and less profitable customers, so that services can be adjusted according to their categories. The more loyal the customer, the more transactions they make and the more money they spend. From sales data for 2023, which amounts to 802 transaction data, customers can be grouped based on the last date of purchase (Recency), number of purchases (Frequency) and total payment (Monetary) or what is usually called RFM. After the data has been grouped using the RFM method, then carry out an evaluation by dividing the customer data into 5 clusters using the fuzzy c-means method, measuring optimal clusters using the silhouette coefficient value. Based on the results of measuring the silhouette coefficient value, it shows that the optimal cluster is in cluster 4 with a value of 0.496, from this value customers will be grouped into 4 clusters.
Keywords: RFM, silhouette coefficient, fuzzy c-means
PENDAHULUAN Sebagai sumber pendapatan bisnis, pelanggan perlu dijaga dan ditingkatkan loyalitasnya. Semakin loyal pelanggan perusahaan juga harus memberikan pelayanan prima (Prasetyo & Yani, 2020). Tanpa pelanggan perusahaan tidak dapat melanjutkan
usahanya. Dengan mengetahui kategori pelanggan maka perusahaan dapat melakukan pelayanan sesuai dengan karakteristik, kebutuhan serta perilaku yang berbeda-beda (Sheila et al., 2020)(Harahap et al., 2022). Selain itu mempertahankan pelanggan yang sudah ada akan membutuhkan biaya lebih sedikit
dibandingkan mencari pelanggan baru yang akan membutuhkan banyak biaya (Watmah et al., 2024). Manajemen pelanggan yang sesuai dengan karakteristik pelanggan akan menciptakan hubungan emosional yang dapat menumbuhkan hubungan bisnis yang kuat serta terjalinya komunikasi dua arah antara perusahaan dan pelanggan (Anggara et al., 2022). Manajemen pelanggan yang baik diantaranya bertujuan untuk menjaga hubungan dengan customer dalam bidang customer relationship management (CRM) (Harsemadi et al., 2023). Dengan melakukan segmentasi pelanggan perusahaan akan lebih mudah mengetahui jenis pelanggan serta dapat membuat target pasar yang tepat dengan produk yang dijual, sehingga akan lebih efektif dalam pemasaran (Abdulhafedh, 2021). Clustering yaitu proses pengelompokan data dalam data mining yang bertujuan untuk mengelompokan data/objek, sehingga data yang serupa akan disatukan sementara data yang berbeda akan membentuk kelompok yang berbeda (Kurnia, 2023). Metode clustering sudah banyak digunakan dalam berbagai penelitian untuk segmentasi pelanggan (Shirole et al., 2021)(Sun et al., 2021)(Nishom et al., 2023)(Munusamy & Murugesan, 2020). Selama ini data pelanggan perusahaan yang tersedia tidak dimanfaatkan dengan baik, sehingga data yang terus bertambah ini hanya mengisi memori perangkat kerja. Disisi lain data yang tersedia dapat diolah dan digali informasinya.
Penelitian ini menggunakan kombinasi RFM dan model fuzzy c-means untuk segmentasi pelanggan. Dalam penelitian (Sarkar et al., 2024) menunjukan bahwa gabungan metode RFM dengan k-means untuk pengelompokan pelanggan secara tepat dan akurat berdasarkan perilaku dan karakteristik mencapai akurasi yang relatif tinggi yaitu 95%, dalam penelitian ini pelanggan terbagi menjadi empat klaster. Penelitian (Setiawan et al., 2022) dengan studi kasus pengelompokan rumah sakit di Jakarta menggunakan algoritma k-means dan fuzzy c-means mengemukakan bahwa metode k- means lebih tepat digunakan disbanding metode fuzzy c-means namun dalam penelitian ini mengemukakan bahwa karakteristik dataset yang digunakan dalam penelitian juga mempengaruhi hasil segmentasi pelanggan, sehingga tidak ada metode yang benar-benar tepat untuk mengelompokan rumah sakit di Jakarta tanpa pengawasan. Metode fuzzy c-means juga telah digunakan untuk pengelompokan recredesialing fasilitas kesehatan dengan nilai PCI 0.50002 dan nilai PEI 0.99998, dalam studi ini data dikelompokan menjadi 2 klaster, klaster pertama dengan jumlah anggota 479 dan klaster kedua dengan jumlah anggota 580 yang mana dapat dikatakan nilai akurasi yang dihasilkan cukup baik. Pada penelitian sebelumnya metode fuzzy c-means berbasis RFM digunakan untuk mengelompokan pelanggan perusahaan ritel, dari hasil penelitian
menunjukan hasil segmentasi pelanggan yang sangat menjanjikan (Kuo et al., 2023). Strategi manajemen relasi ( customer relationship management ) diantaranya digunakan untuk meningkatkan komunikasi antara stakeholders seperti suppliers , produsen, distributor dan retailers . Dalam literature review yang menggunakan 30 artikel jurnal internasional yang membahas tentang implementasi metode customer relationship management (CRM) pada industri pertahanan, menemukan fakta bahwa CRM bermanfaat untuk perusahaan seperti membantu tim atau karyawan dalam meningkatkan kepuasan pelanggan, mengoptimalkan komunikasi internal yang lebih baik, meningkatkan retensi pelanggan, memaksimalkan pemasaran dan optimalisasi kinerja bisnis dengan cara up-selling dan cross selling (Ngelyaratan et al., 2022). Dalam penelitian (Hoang Tien et al., 2021) dengan studi kasus Mega Market Vietnam mengemukakan bahwa CRM bermanfaat untuk mengelola bisnis perusahaan, menarik pelanggan, memperluas pasar dan meningkatkan reputasi perusahaan. Dalam industri telekomunikasi (Gazi et al., 2024) kinerja CRM dipengaruhi oleh manajemen pengetahuan dan komitmen perusahaan, dalam studi ini juga menemukan pengetahuan bahwa perusahaan telekomunikasi harus menerapkan strategi CRM yang efektif untuk memberikan pengalaman yang menyenangkan kepada pelanggan selama menggunakan jasa mereka, sehingga dapat meningkatkan loyalitas pelanggan serta profitabilitas perusahaan. Dengan melakukan segmentasi pelanggan pada perusahaan ini diharapkan perusahaan dapat lebih optimal dan tepat sasaran dalam pemasaran. Dengan strategi manajemen pelanggan yang baik tentu akan meningkatkan profitabilitas perusahaan, loyalitas pelanggan yang tinggi juga dapat mempengaruhi keberlanjutan dari suatu industri .

## METODE PENELITIAN
1. Sistematika Penelitian Dalam pengolahan data pelanggan disini menggunakan metode clustering fuzzy c-means berbasis RFM. Data yang digunakan sebanyak 802 data transaksi pelanggan. Data diambil dalam kurun waktu Januari 2023 sampai Desember 2023. Adapun tahapan dalam penelitian sebagai berikut:
Sumber: Hasil Penelitian(Harsemadi et al., 2023)
Gambar 1. Sistematika Penelitian
2 Silhouette Coefficient Dataset yang telah melalui preprocessing sudah siap untuk diolah untuk dilakukan klasterisasi dengan menggunakan metode fuzzy c-means dengan skenario 2 sampai 6 klaster. Adapun penentuan klaster optimal menggunakan pengukuran silhouette coefficient . Penentuan jumlah klaster pada dasarnya tergantung dari pemahaman bisnis dan keperluan bidang bisnis tersebut. Salah satu metode yang digunakan dalam penentuan klaster optimal atau terbaik dengan menggunakan silhouette coefficient metode ini mengukur berdasarkan lebar silhouette, metode ini merupakan metrik yang digunakan untuk menguji hasil clustering (Fikri et al., 2021). Adapun rumus yang digunakan untuk menghitung lebar silhouette sebagai berikut:
�(�) = � � −�(�) max (� � ,� � ) (1) Keterangan: S(I) = Silhouette a = Jarak rata-rata intra-cluster b = Jarak rata-rata antar cluster ke cluster terdekat.
Dalam penentuan nilai klaster optimal menggunakan silhouette skor dapat berkisar dari -0.1 sampai 1.0, dimana semakin tinggi skor maka semakin baik sebuah klaster (Fikri et al., 2021).
3. Penentuan Karakteristik Pelanggan Dalam implementasi strategi manajemen relasi tentu saja perusahaan harus mengetahui karakteristik setiap pelanggan. Dengan mengetahui karakter pelanggan perusahaan akan lebih mudah dalam memberikan pelayanan yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan. Untuk mempermudah perusahaan dalam menentukan karakter pelanggan maka dilakukan klasterisasi pelanggan berdasarkan karakternya menggunakan RFM, seperti pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Karakteristik Pelanggan berdasarkan RFM Kategori Pelanggan Karakteristik Dormant Customer Memiliki nilai recency , frequency dan monetary terendah Ordinary Customer Customer dengan loyalitas cukup rendah Golden Customer Customer dengan loyalitas sedang. Memiliki nilai recency dan frequency yang tinggi, mempunyai nilai monetary tertinggi kedua. Superstar Customer Customer dengan loyalitas tinggi. Mempunyai recency , frequency dan monetary yang tinggi.
Sumber:Hasil Penelitian (Laksono & Wulansari, 2021)

## HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Identifikasi Permasalahan tentang CRM
Tujuan dari pengolahan data pelanggan diantaranya adalah untuk mempermudah dalam pengelompokan pelanggan berdasarkan karakter, perilaku serta kebutuhan pelanggan. Setelah pelanggan dikelompokan maka pelayanan kepada pelanggan dapat lebih tepat sasaran. Dengan mengelompokan pelanggan diharapkan perusahaan dapat mempertahankan dan meningkatkan loyalitas pelanggan.
2. Pengumpulan Dataset Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data pelanggan perusahaan elektronik, data diambil dari periode 2 Januari 2023 sampai 30 Desember 2023. Jumlah data yang digunakan sebanyak 802 data transaksi. Perusahaan ini bergerak dibidang penyedia peralatan elektronik seperti alat-alat kelistrikan, konstruksi dan berbagai jenis kebutuhan dunia industri dibidang elektronika, baik alat yang di produksi didalam negri maupun dari luar negri. Tabel 2. Data Transaksi
Sumber: Data Perusahaan
Dari Tabel 2 menunjukan data yang akan digunakan dalam penelitian. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berupa data transaksi penjualan selama 1 tahun, yaitu dari Januari 2023 sampai
No Tanggal Trx Nama Cust Description QTY Amount 1 2 Januari 2023 PT. Tunas Xxx Fire Grate 1000L 20 pcs Rp. 42.000.000 2 2 Januari 2023 PT. Lestari Xxxx Replace Carbon Brush 14 pcs Rp. 11.900.000 … … ………….. …….. …….. ………. 802 30 Desember 2023 PT. Aspex Xxx Terminal Cable 120 pcs Rp. 15.259.440
Desember 2023. Data transaksi yang digunakan sebanyak 820 data transaksi.
3. Eksplorasi Dataset Tahap berikutnya yaitu eksplorasi data, dalam tahap ini dilakukan pengamatan terhadap data yang tersedia. Dari data yang ada kemudian dilakukan pemilihan atribut yang akan digunakan dalam penelitian. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada metode RFM. Berikut ini detail variabel yang akan digunakan dalam penelitian.
Tabel 3. Tabel Deskripsi Variabel Variabel Deskripsi Nama Cust Digunakan sebagai kode unik customer Tanggal Trx Digunakan sebagai model keterkinian atau recency (R). Selain itu jumlah pembelian tiap pelanggan juga dapat dilihat dari tanggal transaksi yang akan digunakan sebagai model frequency (F) Amount Total bayar digunakan untuk memodelkan monetary (M)
Sumber: Hasil Penelitian
Tabel 3 menunjukan variabel yang akan digunakan dalam penelitian meliputi nama customer , tanggal transaksi dan jumlah pembayaran ( amount ). Variabel ini dipilih berdasarkan metode RFM yang digunakan. Dimana setiap variabel ini digunakan untuk mewakili metode RFM.
4. Preprocessing Data Pada tahap preprocessing data dilakukan transformasi data menjadi data RFM. Variabel yang digunakan untuk pemodelan RFM seperti tampak pada Tabel 3. Pada Tabel 3 menunjukan bahwa digunakan tanggal transaksi, nama customer dan amount sebagai variabel RFM.
Tabel 4. Tabel Variabel untuk Data RFM
Sumber: Hasil Penelitian Selanjutnya memasukan data menjadi variabel RFM. Tabel 5 menampilkan data yang telah melalui preprocessing data. Untuk recency dihitung dengan cara melakukan pengurangan antara tanggal terkini dengan tanggal terakhir melakukan transaksi. Pada data PT Aspex melakukan transaksi terakhir pada tanggal 30 Desember 2023 sedangkan
penghitungan recency pada tanggal 4 April 2024. Maka recency merupakan selisih dari 4 April 2024
2023 sampai 30 Desember 2023. Selanjutnya menghitung frequency dengan cara menjumlahkan total transaksi dari customer yang sama dari 1 Januari 2023 sampai 30 Desember 2023. Untuk mengetahui frequency dari setiap pelanggan maka dapat dilihat dari tabel data transaksi. Berikutnya yaitu menghitung monetary atau total uang yang digunakan oleh setiap pelanggan untuk bertransaksi di perusahaan ini. Untuk nama pelanggan diganti menjadi kode unik untuk lebih sederhana dan mudah dalam pengolahan data. Setelah dilakukan preprocessing data, dari 802 data transaksi menjadi 51 data pelanggan. Setelah semuanya dihitung maka data telah siap disajikan dalam tabel RFM berikut.
Tabel 5. RFM Dataset
No ID Cust Recency Frequency Monetary 1 P001 167 5 Rp 46.999.000 … … … … … 51 P0051 192 3 Rp 104.968.000 Sumber: Hasil Penelitian Langkah berikutnya yaitu melakukan pembobotan terhadap dataset RFM yang akan diolah untuk klastering. Pembobotan diambi dari recency, frequency dan monetary yang dibagi dalam 5 skala. Pembobotan dilakukan dengan menghitung mean (nilai rata-rata) dan standar deviasi dari seluruh data menggunakan rumus berikut:
Rumus Mean: � = � � (2) Keterangan: � : Rata-rata � : Hasil penjumlahan data n : Banyak data Rumus standar deviasi � = (�−�)2 �−1 (3) Keterangan: S : Standar Deviasi X : Nilai data
� : Nilai rata-rata n : Banyak data
Berdasarkan rumus mean dan standar deviasi yang diperoleh maka dihasilkan tabel pembobotan nilai RFM seperti pada Tabel 6 sampai Tabel 8.
Tabel 6. Skala Kategori Recency Score Keterangan R 5 Sangat Pendek R < � − � 4 Pendek � − � < R < � 3 Biasa � < R < �
2 Jauh � < R < � + � 1
Sangat Jauh
R> � + �
Sumber: Hasil Penelitian No Tanggal Trx
Nama Cust Amount 1 2 Januari 2023 PT. Tunas Xxx Rp. 42.000.000 2 2 Januari 2023 PT. Lestari Xxxx Rp. 11.900.000 … … ………….. ………. 802 30 Desember 2023 PT. Aspex Xxx Rp. 15.259.440
Tabel 7. Skala Kategori Frequency Score Keterangan F 5 Sangat Tinggi F> x + S 4 Tinggi S < F < x + S 3 Biasa � < F < � 2 Rendah � − � < F < � 1 Sangat Rendah
F < � − � Sumber: Hasil Penelitian Tabel 8. Skala Kategori Monetary Score Keterangan M 5 Sangat Banyak M > x + S 4 Banyak S < M < x + S 3 Normal � < M < � 2 Sedikit � − � < M < � 1
Sangat Sedikit
M < � − � Sumber: Hasil Penelitian
Tabel 6 sampai Tabel 8 menunjukan skala pengkategorian yang akan digunakan untuk melakukan pembobotan terhadap dataset yang digunakan dalam penelitian. Tabel 9 berikut menunjukan pembobotan RFM yang terbentuk.
Tabel 9. Kriteria Pembobotan RFM
Score R ( Recency ) F ( Frequency )
M ( Monetary ) 5 Sangat Pendek < 1 bulan Sangat Tinggi > 30 kali Sangat Banyak > 950 juta 4 Pendek 1 - 5 bulan Tinggi 20 – 30 kali Banyak 350 juta – 950 juta 3 Biasa 5 - 8 bulan Biasa 10 – 20 kali Normal 150 juta – 350 juta 2 Jauh 8 – 1 tahun Rendah 6 – 10 kali Sedikit 60 juta – 150 juta 1 Sangat Jauh > 1 tahun Sangat Rendah < 6 kali Sangat Sedikit < 60 juta Sumber: Hasil Penelitian
Dari Tabel 9 diatas dapat dilihat bahwa kriteria pembobotan RFM terbagi dalam 5 score . Untuk score 5 merupakan kategori pelanggan terbaik atau potensial. Pembobotan ini akan digunakan untuk mentransformasi data transaksi.
Tabel 10. Transformasi Data No ID_Cust R F M 1 P001 4 3 1 2 P002 4 4 3 3 P003 3 3 3 ...... ....... ....... ....... ...... 51 P051 1 4 3
Sumber: Hasil Penelitian
Data pada Tabel 10 sudah melalui tahap preprocessing dan sudah ditransformasi sehingga data sudah siap untuk diolah menggunakan fuzzy c- means . Tahap pemodelan dengan fuzzy c-means menggunakan tools pendukung yaitu KNIME. KNIME mempunyai platform yang terintegrasi terbaik untuk analisa dan pelaporan data. KNIME merupakan software open source yang digunakan untuk analisis data, pelaporan serta platform terintegrasi yang dapat menghubungkan berbagai komponen machine learning dan data mining menggunakan konsep grafik data. Keuntungan menggunakan KNIME yaitu pengguna dapat memodelkan semua machine learning dalam Bahasa pemrograman yang berbeda [8].
5. Evaluasi Klasterisasi dengan Fuzzy C-Means (FCM) Setelah data melalui tahap preprocessing langkah berikutnya yaitu melakukan evaluasi data pelanggan untuk dilakukan klasterisasi. Dalam proses ini dilakukan pemodelan dengan FCM menggunakan iterasi maksimal sebanyak 1000. Dalam penelitian ini menggunakan skenario membagi pelanggan menjadi 5 kelompok untuk menentukan jumlah klaster optimal. Dari hasil pemodelan fuzzy c-means menggunakan 5 klaster berikut ini merupakan hasil berupa nilai silhouette coefficient .
Tabel 11. Silhouette Coefficient Untuk Skenario 5 Klaster No Jumlah Centers Nilai Silhouette Coefficient . 1. 2 0.002 2. 3 0.14 3. 4 0.496 4. 5 0.128 5. 6 0.137 Sumber: Hasil Penelitian Tabel 11 menunjukan bahwa dengan skenario membagi pelanggan dalam 5 klaster, klaster paling optimal berada pada center 4 dengan nilai silhouette coefficient 0.496. Setelah diketahui center optimal, langkah berikutnya yaitu melakukan segmentasi pelanggan menjadi 4 klaster.
6. Analisa
Setelah data melalui tahap evaluasi, langkah berikutnya yaitu melakukan analisa dari hasil klasterisasi menggunakan fuzzy c-means , berdasarkan hasil percobaan menggunakan skenario membagi pelanggan dalam 5 kelompok telah diketahui bahwa klaster paling optimal terdapat pada jumlah center 4 dengan nilai FPC 0,496. Dengan demikian pelanggan perusahaan elektronik ini terbagi dalam 4 segmen. Gambar 2 menunjukan scatter plot data pelanggan setelah dilakukan pengelompokan dalam 4 klaster.
Sumber: Hasil Penelitian
Gambar 2. Visualisasi Data Setelah Dilakukan Pelabelan
Gambar 2 menampilkan scatter plot data setelah pelabelan. Dot poin berwarna merah untuk data klaster 1, dot poin berwarna ungu untuk data yang berada pada klaster 3, dot poin berwarna hijau untuk data klaster 4 dan dot poin berwarna oren untuk data klaster 2. Setelah data melalui proses pelabelan dan tersegmentasi maka langkah berikutnya yaitu melakukan evaluasi dan analisa. Berikut ini hasil klasterisasi pelanggan perusahaan elektronik beserta karakteristik dan rekomendasi untuk setiap kelompok pelanggan.
Tabel 12. Hasil Klaterisasi Pelanggan
Sumber: Hasil Penelitian
Berikut ini rekomendasi manajemen relasi berdasarkan klaster pelanggan.
1. Klaster 1
Pelanggan dalam klaster 1 berjumlah 9 pelanggan. Pelanggan dalam klaster ini mempunyai rata-rata recency 4,11 yang merupakan nilai rata-rata tertinggi kedua setelah klaster 4, rata-rata frequency sebanyak 2,4 dan rata-rata monetary sebanyak Rp. 35.321.662. Melihat dari nilai recency dan frequency tertinggi kedua dengan jumlah 9 pelanggan, maka pelanggan dalam klaster ini masuk dalam kategori ordinary customer . Pelanggan dalam klaster ini mempunyai nilai RFM rata-rata sehingga strategi pemasaran yang tepat dapat dilakukan dengan cara meningkatkan penjualan ( frequency ) dengan cara memebrikan diskon kepada pelanggan dengan minimal pembelian tertentu. Perusahaan juga dapat menawarkan pembuatan kartu member dimana ketika menjadi member maka pelanggan akan memperoleh keuntungan tertentu.
Tabel 13. Data pelanggan klaster 1
Klaster Anggota Pelanggan klaster 1 P001 P009 P022 P027 P030 P031 P042 P045 P046 Sumber: Hasil Penelitian 2. Klaster 2
Klaster 2 ini mempunyai 18 pelanggan. Pelanggan dalam klaster ini mempunyai rata-rata recency 2,38 yang merupakan nilai rata-rata terendah diantara semua klaster. Selain itu pelanggan dalam klaster ini mempunyai nilai rata- rata frequency sebesar 1,61 dan nilai rata-rata monetary sebesar Rp. 64.541.778. Dilihat dari nilai rata-rata RFM pelanggan dalam klaster ini msuk dalam kategori dormant customer . Pelanggan dalam klaster ini kurang profitable . Perusahaan dapat menerapkan beberapa rekomendasi pemasaran yang tepat seperti mengirimkan katalog produk-produk baru dan melakukan quisioner terhadap pelanggan pada klaster 2 untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan, sehingga perusahaan dapat melakukan evaluasi lebih lanjut untuk dapat meningkatkan loyalitas pelanggan pada klaster ini.
Tabel 14. Data pelanggan klaster 2
Klaster Anggota Pelanggan klaster 2 P004 P006 P010 P011 P017 P018 P019 P021 P023 P026 P028 P029 P033 P037 P038 P041 P044 P050 Sumber: Hasil Penelitian 3. Klaster 3 Data pada klaster 3 terdapat 14 customer . Pelanggan dalam klaster ini mempunyai nilai rata- rata pembayaran atau monetary sebanyak Rp. 1.138.450.589 yang merupakan nilai tertinggi diantara klaster lain, nilai rata-rata frekuensi tertinggi sebanyak 4,21 dan nilai rata-rata recency
No ID Cust R F M Cluster 1 P001 07/02/ 2023 7 42.540.000 cluster_1 2 P002 17/01/ 2023 15 207.348.000 cluster_3 3 P003 07/01/ 2023 7 131.907.388 cluster_4 4 P004 04/07/ 2023 9 65.837.000 cluster_2 5 P005 20/02/ 2023 5 80.557.000 cluster_4 6 P006 16/01/ 2023 4 53.353.000 cluster_2 7 P007 08/01/ 2023 9 199.630.000 cluster_4 8 P008 20/06/ 2023 24 1.829.790.00 0 cluster_3 9 P009 24/02/ 2023 5 41.911.000 cluster_1 10 P010 21/11/ 2023 2 31.070.000 cluster_2 … … … … … … 51 P051 07/11/ 2023 22 325.936.000 cluster_3
sebanyak 4. Pelanggan dalam klaster ini mempunyai rat-rata monetary , frequency dan recency tertinggi diantara klaster lain. Dengan demikian pelanggan dalam klaster ini merupakan kategori pelanggan yang memberikan keuntungan besar dengan tingkat loyalitas yang tinggi. Berdasarkan kategori ini maka pelanggan dalam klaster 3 masuk kategori superstar customer . Perusahaan direkomendasikan mempertahankan pelanggan dalam klaster ini.
Perusahaan dapat memberikan bonus pemasangan alat secara gratis dengan melakukan minimal 3 kali transaksi dalam struk yang berbeda. Selain itu perusahaan juga dapat memberikan potongan biaya pengiriman barang dengan jumlah transaksi tertentu, menawarkan produk-produk import yang berkualitas serta dapat juga dengan pelayanan ekslusif berupa penawaran produk-produk limited edition .
Tabel 15. Data pelanggan klaster 3 Klaster Anggota Pelanggan klaster 3 P002 P008 P012 P013 P015 P016 P020 P024 P025 P034 P036 P047 P048 P054 Sumber: Hasil Penelitian 4. Klaster 4 Pelanggan pada klaster 4 seperti tampak pada Tabel 16 mempunyai 10 pelanggan. Pelanggan dalam klaster ini mempunyai nilai rata-rata monetary sebanyak Rp. 181.979.489 yang merupakan rata-rata monetary tertinggi kedua setelah klaster 3. Rata-rata frequency dalam klaster ini yaitu sebanyak 2,7 yang merupakan rata-rata nilai frequency tertinggi kedua setelah klaster 3 dan mempunyai nilai rata-rata recency sebanyak 3,9 yang merupakan rata-rata recency tertinggi ketiga setelah klaster 1 dan klaster 3. Dengan nilai recency , frequency dan monetary yang tinggi maka dapat disimpulkan bahwa pelanggan dalam klaster ini masuk dalam kategori pelanggan golden customer . Pelanggan dalam klaster ini memberikan keuntungan yang banyak dan mempunyai loyalitas tingkat sedang. Untuk meningkatkan loyalitas dan tingkat pembelian pelanggan dalam klaster ini perusahaan dapat menawarkan pelayanan gratis pemasangan alat elektronik dengan minimal pembelanjaan tertentu dan memberikan potongan biaya pengiriman dengan minimum transaksi.perusahaana juga dapat menyediakan kartu member dengan level silver, gold
dan platinum untuk meningkatkan ketertarikan pelanggan untuk berbelanja.
Tabel 16. Data pelanggan klaster 4 Klaster Anggota Pelanggan klaster 4 P003 P005 P007 P014 P032 P035 P039 P040 P043 P049
Sumber: Hasil Penelitian

## KESIMPULAN
CRM merupakan strategi dalam membangun komunikasi anatar perusahaan. Implementasi strategi CRM dalam dunia usaha dapat meningkatkan penjualan dan meningkatkan profit. Dari hasil pemrosesan data pelanggan perusahaan elektronik menggunakan metode fuzzy c-means berbasis RFM dengan pengukuran menggunakan silhouette coefficient dapat diketahui bahwa jumah center optimal terdapat pada center 4 dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0,496. Klaster 1 mempunyai 9 anggota dengan nilai recency 4,11 , frequency 2,4 dan monetary 35.321.662.. Klaster 2 mempunyai 18 anggota dengan nilai recency 2,388, frequency 1,61 dan monetary 64.541.778. Berikutnya klaster 3 dengan jumlah anggota 14, klaster ini mempunyai nilai recency 4, frequency
4,21 dan monetary
1.138.450.586. Klaster 4 mempunyai nilai recency 3,9, frequency 2,7 dan monetary 181.979.489. Hasil dari pengklasifikasian data pelanggan menggunakan metode fuzzy c-means berbasis RFM ini telah berhasil mengelompokan pelanggan berdasarkan karakternya sehingga kedepan perusahaan dapat menerapkan CRM untuk efektivitas pemasaran dan pelayanan pelanggan.

## REFERENSI
Abdulhafedh, A. (2021). Incorporating K-means, Hierarchical Clustering and PCA in Customer Segmentation. Journal of City and Development , 3 (1), 12–30. https://doi.org/10.12691/jcd-3-1-3 Anggara, N. A. A., Hutahaean, J., & Iqbal, M. (2022). Penerapan Customer Relationship Management (CRM) Dalam Sistem Informasi
Penjualan Kosmetik Berbasis Web. Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , 3 (4), 480–488. https://doi.org/10.47065/bits.v3i4.1440 Fikri, R., Mushardiyanto, A., Laudza’Banin, M. N., Maureen, K., & Patria, H. (2021). Pengelompokan Kabupaten/Kota di Indonesia Berdasarkan Informasi Kemiskinan Tahun 2020 Menggunakan Metode K-Means Clustering Analysis. Seminar Nasional Teknik Dan Manajemen Industri , 1 (1), 190–199. https://doi.org/10.28932/sentekmi2021.v1i1.76 Gazi, M. A. I., Mamun, A. Al, Masud, A. Al, Senathirajah, A. R. bin S., & Rahman, T. (2024). The relationship between CRM, knowledge management, organization commitment, customer profitability and customer loyalty in telecommunication industry: The mediating role of customer satisfaction and the moderating role of brand image. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity , 10 (1),
100227.
https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2024.100227 Harahap, M., Lubis, Y., & Situmorang, Z. (2022). Analisis Pemasaran Bisnis dengan Data Science : Segmentasi Kepribadian Pelanggan berdasarkan Algoritma K-Means Clustering. Data Sciences Indonesia (DSI) , 1 (2), 76–88. https://doi.org/10.47709/dsi.v1i2.1348 Harsemadi, I. G., Agustino, D. P., & Budaya, I. G. B. A. (2023). Klasterisasi Pelanggan Tenant Inkubator Bisnis STIKOM Bali Untuk Strategi Manajemen Relasi Dengan Menggunakan Fuzzy C-Means. JTIM : Jurnal Teknologi Informasi Dan Multimedia , 4 (4), 232–243. https://doi.org/10.35746/jtim.v4i4.293
Hoang Tien, N., Thi Diem, P., Thanh Vu, N., Kim
Nhan, V., Xuan Bien, B., Thanh Hung, N., Thi Vang, V., & Author, C. (2021). The strategy of CRM system development at Mega Market Vietnam. International Journal of Multidisciplinary Research and Growth Evaluation , 2 (4), 802–806. www.allmultidisciplinaryjournal.com Kuo, R. J., Alfareza, M. N., & Nguyen, T. P. Q. (2023). Genetic based density peak possibilistic fuzzy c-means algorithms to cluster analysis- a case study on customer segmentation. Engineering Science and Technology, an International Journal ,
47 (September), 101525. https://doi.org/10.1016/j.jestch.2023.101525 Kurnia, A. (2023). Perbandingan Algoritma K- Means dan Fuzzy C-Means Untuk Clustering Puskesmas Berdasarkan Gizi Balita Surabaya. Jurnal PROCESSOR , 18 (1), 83–88. https://doi.org/10.33998/processor.2023.18.1.6 96 Laksono, B. C., & Wulansari, I. Y. (2021). Pemodelan Dan Penerapan Metode Rfm Pada Estimasi Nilai Konsumen (Customer Lifetime Value) Menggunakan K-Means Clustering Machine Learning. Seminar Nasional Official Statistics , 2020 (1), 1277–1285. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i 1.689 Munusamy, S., & Murugesan, P. (2020). Modified dynamic fuzzy c-means clustering algorithm – Application in dynamic customer segmentation. Applied Intelligence , 50 (6),
1922–1942. https://doi.org/10.1007/s10489- 019-01626-x Ngelyaratan, D., Soediantono, D., Staf, S., Tni, K., & Laut, A. (2022). Customer Relationship Management (CRM) and Recommendation for Implementation in the Defense Industry: A Literature Review.
Journal of Industrial Engineering & Management Research , 3 (3), 2722–8878. http://www.jiemar.org
Nishom, M., Abidin, T., & Wiyono, S. (2023). Pemanfaatan Teknologi Qr-Code Untuk Presensi Siswa Di Era Disrupsi Digital. JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) , 7 (2), 1984. https://doi.org/10.31764/jmm.v7i2.13863 Prasetyo, I., & Yani, T. E. (2020). Strategi Meningkatkan Loyalitas Dengan Pelayanan Prima, Customer Relationship Management Dan Kepuasan Pelanggan. Jurnal Dinamika Sosial Budaya , 22 (1), 45. https://doi.org/10.26623/jdsb.v22i1.2331 Sarkar, M., Roy, P. A., & Chowdhury, F. R. (2024). Optimizing Marketing Strategies with RFM Method and K-Means Clustering-Based AI
Customer Segmentation Analysis . 54–60.
https://doi.org/10.32996/jbms Setiawan, K. E., Kurniawan, A., Chowanda, A., & Suhartono, D. (2022). Clustering models for hospitals in Jakarta using fuzzy c-means and k-means. Procedia Computer Science , 216 (2022), 356–363. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.146 Sheila, A. N., Witanti, W., & Sabrina Nurul, P. (2020). Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Keluhan dengan Menggunakan K-Means
Cluster Analysis pada PT Infomedia Nusantara. Prosiding Seminar Nasional Sistem Informasi Dan Teknologi (SISFOTEK) , 276–280. Shirole, R., Salokhe, L., & Jadhav, S. (2021). Customer Segmentation using RFM Model and K-Means Clustering. International Journal of Scientific Research in Science and Technology , 591–597. https://doi.org/10.32628/ijsrst2183118 Sun, P. Z. H., Zuo, T., Liang, D., Ming, X., Chen, Z., & Qiu, S. (2021). GPHC: A heuristic clustering method to customer segmentation. Applied Soft Computing , 111 . https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107677 Watmah, S., Riana, D., & Astuti, R. D. (2024). Penerapan K-Means Dan K-Medoids Berbasis Rfm Pada Segmentasi Pelanggan Di Masa Pandemi Covid-19. INTI Nusa Mandiri , 18 (2), 192–200. https://doi.org/10.33480/inti.v18i2.4963