## Penerapan Metode Algoritma K-Means untuk Menentukan Pemberian
Reward terhadap Pelanggan PT. Telkom Kandatel Bone
MUH. RIFKY PRANANDA 1 , RD. NURAINI SITI FATHONAH 2 , NISA HANUM HARANI 3
1,2,3 Politeknik Pos Indonesia, Indonesia
Email: nuraini@poltekpos.ac.id
Received 03 September 2021 | Revised 24 Oktober 2021 | Accepted 25 Oktober 2021

## ABSTRAK
Meningkatnya  pertumbuhan  industri  menjadikan  perusahaan  bersaing mempertahankan  pelanggannya.  Persaingan  di  dunia  industri  memacu perusahaan  untuk  mencari  cara  agar  penjualan  meningkat  disertai  loyalitas pelanggannya.  Pemberian reward  merupakan  salah  satu  piliha  yang  bisa dilakukan  oleh  perusahaan.  Penelitian  ini  dirancang  dengan  menggunakan metode minmax  dalam  penyetaraan  nilai  atribut.  Untuk  proses  clustering digunakan  teknik  pengelompokan k-means  sebagai  penentu  pelanggan penerima reward. Sejumlah 10 sampel data pelanggan telah diujikan. Hasil dari metode  algoritma k-means  adalah  2  dari  10  pelanggan  dinyatakan  layak menerima  reward,  4  pelanggan  kurang  layak  mendapatkan  reward,  dan  4 pelanggan tidak layak mendapatkan reward. Hasil penelitian ini  dapat membantu perusahaan dalam pemilihan pelanggan terbaik penerima reward dan diharapkan akan mampu meningkatkan loyalitas pelanggan.
Kata kunci : Pelanggan, Data, K-Means, Clustering, Minmax, Reward

## ABSTRACT
The increasing growth of the industry makes companies compete to retain their customers.  Competition  in  the  industrial  world  spurred  companies  to  look  for ways  to  increase  sales  with  customer  loyalty.  Giving  rewards  is  one  of  the choices that can be made by the company. This study was designed using the minmax value method in equalizing attributes. For the clustering process, the k- means  grouping  technique  is  used  as  a  determinant  of  reward  recipient customers. A total of 10 samples of customer data have been tested. The results of the k-means algorithm method are 2 out of 10 customers who are declared eligible  to  receive  rewards,  4  customers  are  less  deserving  of  rewards,  and  4 customers  are  not  eligible  for  rewards.  The  results  of  this  study  can  help companies in selecting the best customers who receive rewards and is expected to increase customer loyalty.
Keywords : Customer, Data, K-Means, Clustering, Minmax, Reward
Penerapan Metode Algoritma K-Means untuk Menentukan Pemberian Reward Terhadap Pelanggan PT.Telkom Kandatel Bone

## 1 . PENDAHULUAN
Kabupaten Bone adalah kabupaten terbesar di Provinsi Sulawesi Selatan dikarenakan kondisi geografisnya  yang  luas.  Karakter  masyarakat  Bone  juga  sudah  modern  sehingga  mereka mudah  menerima  hal  baru  termasuk  kemajuan  teknologi  komunikasi.  Begitu  pesatnya perkembangan  teknologi  di  kabupaten  ini  bisa  dilihat  dari  jumlah  pengguna  produk  yang dijual oleh PT. Telkom sudah mencapai 4.324 pengguna.
PT. Telekomunikasi Indonesia (PT. Telkom) sudah dikenal sebagai perusahaan penyedia jasa dan  jaringan  komunikasi  yang  lengkap  ( full  service  and  network  provider)  terbesar  di Indonesia.  PT.  Telkom  menyediakan  jasa  telepon  tetap  kabel,  jasa  telepon  tetap  nirkabel dan  internet  serta  jasa  multimedia  lainnya  ( Ulkhaq,  et  al.,  2017). Telkom  Bone  belum memiliki  sebuah  link website,  apa  yang  dilihat  via  browser  (Josi,2017),  yang  khusus sehingga info jasa dan produk dapat diakses pelanggan melalui sosial media.
PT. Telkom, sama seperti perusahaan lainnya sebagai contoh Bank Rakyat Indonesia (BRI), bersaing mempertahankan pelanggan dan berupaya meningkatkan penjualan. Ada pendapat pelanggan  merupakan  sumber  keuntungan  dan  kehidupan  bagi  perusahaan  ( Putri,  et  al, 2019 ).  Adalah  kondisi  yang  wajar  jika  konsumen  beralih  ke  penyedia  jasa  lain  sehingga persaingan antar perusahaan menjadi ketat. Namun perpindahan pelanggan dapat dicegah. Untuk  pelanggan  setia,  Telkom  dapat  memberikan reward    mengingat  reward  merupakan bentuk penghargaan yang diberikan, baik oleh dan dari perorangan ataupun suatu instansi. Biasanya  bentuk reward  adalah  dalam  bentuk  benda  atau  ucapan ( Windarto,  2017 ). Telkom  Bone  juga  mengadakan  pemilihan  pelanggan  penerima reward  dengan  maksud meningkatkan  penjualan  dan  loyalitas  pelanggan.  Program yang diadakan  oleh  PT.  Telkom Kandatel Bone ini juga bertujuan pencapaian perencanaan penjualan.
Penilaian  untuk  pelanggan  didasarkan  besarnya  kontribusi  pelanggan  tersebut,  sehingga masing-masing  pelanggan  mempunyai nilai yang  berbeda  bagi perusahaan.  Semakin besar kontribusi  yang  diberikan  pelanggan  maka  semakin  besar  keuntungan  yang  diperoleh perusahaan dan sebaliknya ( Kartika & Putri, 2020) .
Namun,  permasalahan  yang  terjadi  saat  ini  adalah  perusahaan  mengalami  kesulitan  dalam menentukan  pelanggan  yang  pantas  mendapatkan  penghargaan  berdasarkan  transaksi pembelian (Muningsih  &  Sri,  2018). Selama  ini  sistem  penentuannya  dilakukan  secara manual  dan  hasilnya  tidak  akurat.  Untuk  mengoptimalkan  penentuan  pemberian reward dibutuhkan  suatu  metode  sehingga  para  pelanggan  terbagi  menjadi  beberapa klaster  atau kelompok.  Perolehan klaster  akan  menjadi  informasi  yang  dibutuhkan  pengguna  kebijakan pada saat pengambilan keputusan ( Khomarudin, et al., 2016).
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membantu  perusahaan  dalam  menentukan  penerima reward terhadap  pelanggan  yang  diadakan  setiap  6  bulan  sekali.  Penelitian  ini  dirancang  dengan menggunakan metode minmax dalam penyetaraan nilai atribut dan menggunakan clustering dengan teknik pengelompokan k-means dalam menentukan reward kepada pelanggan.
Algoritma k-means  adalah  metode  pengelompokan  atau  clustering  yang  familiar  yang mengenali klaster  dengan  cara  meminimalisasi  kesalahan  pengklusteran  ( Wang,  et  al., 2016)
Terdapat  parameter-parameter  yang  telah  ditentukan  dalam  penerapan  algoritma k-means sehingga  penelitian  ini  terbantu  dalam  proses  pengelompokannya.  Parameter  yang ditentukan adalah Lama berlangganan, Jumlah pembelian dalam 6 bulan terakhir, dan Biaya belanja  atau  Total  Harga,  sehingga  akan  dihasilkan  informasi  pelanggan  calon  penerima reward berdasarkan hasil cluster. Berikut adalah tujuan penelitian ini :
a. Untuk  meningkatkan  minat  pelanggan  untuk  tetap  bertahan  menggunakan  barang atau  jasa  Telkom  dan  dapat  menjaga  loyalitas  pelanggan,  karena reward    menjadi pengalih pelanggan dari wirausaha lain ( Apriana, et al., 2018) .
b. Untuk  menerapkan  algoritma k-means  yang  mengklaster  data  pelanggan  calon penerima reward.  Sebagai  algoritma  populer,  K-Means  dipilih  karena  sederhana (C elebi,  et  al.,  2013). Proses clusteringnya  ada  2 yaitu proses untuk mendeteksi lokasi pusat klasterdan proses untuk mencari anggota setiap klaster( Agustin, et al., 2015 ) .

## 2. METODE
Berikut adalah tahapan metode penelitian dalam penelitian ini :
Gambar 1. Alur metodologi penelitian
2.1 Metode Minmax Sebagai metode normalisasi, Minmax melakukan transformasi linier data asli ( Lutfia, et al., 2020) ,  dengan  kata  lain Minmax    memproses  pembuatan  variabel-variabel  yang  rentang nilainya  sama.  Secara  seimbang  data  yang  ada  diubah  dari  0  sampai  dengan  1,  yang meskipun  prosesnya  kompleks  isi  data  tidak  berubah  sehingga  lebih  mudah  diolah (Wimmer,  2018). Data  yang  akan  diubah  akan  memiliki range  nilai  dari  0  sampai  1 sehingga nilai yang dihasilkan bisa setara dengan nilai yang lain. Adapun rumus dari metode minmax sebagai berikut :
𝑿𝒎𝒂𝒙−𝑿𝒎𝒊𝒏
(1)
Penerapan Metode Algoritma K-Means untuk Menentukan Pemberian Reward Terhadap Pelanggan PT.Telkom Kandatel Bone
Cara  kerja  dari  rumus  metode Minmax  yaitu  nilai  setiap  fitur  dikurangi  nilai  minimum  fitur tersebut, selanjutnya dibagi nilai maksimum dikurangi nilai minimum dari fitur tersebut.

## 2.2  Metode Algoritma K-Means
K-Means  termasuk  metode  analisis  klaster  unsupervised  machine  learning  algorithms (Ramadhani, 2019 ). Tujuan metode ini adalah untuk memecah objek menjadi k klasterlalu diamati. Setiap objek klaster diperoleh melalui rata-rata terdekat ( Salam,  2017 ). K-Means disebut algoritma evolusi karena metode operasi K-Means memiliki artian yang sama dengan nama algoritmanya ( Kamila,  et  al.,  2019 ). K, menurut Eko Junaidi Salam, sebagai angka positif. K  menyatakan  jumlah  grup/kluster/partisi  terhadap  objek.  Pengelompokan  data dilakukan  dengan  mencari  nilai  jarak  minimum  antara  data  dan  nilai centroid yang  telah ditentukan  baik secara acak maupun dengan cara menetapkan terlebih dahulu Initial Set of Centroids. Dengan cara ini nilai centroid  (nilai rata-rata aritmetik dari sebuah bentuk objek dari seluruh titik dalam objek tersebut) ditentukan berdasarkan K object yang berurutan. K merupakan  parameter  input  yang  diamati  dalam  kelompok.  Pada  setiap  pengamatan , data ditetapkan berdasarkan pengamatan  nilai rata-rata cluster. Pada proses awalnya nilai rata- rata klaster  dihitung  secara  berulang ( Kamila,    et  al.  2019) .  Tahap-tahap K-Means Clustering adalah sebagai berikut :
1. Penyeleksian secara acak nilai k untuk dijadikan pusat Klaster awal.
2. Pembagian  setiap  data  dalam  dataset  ke  dalam  kelompok-kelompok  Klaster antara setiap titik dan pusat cluster. Pembagian didapatkan berdasarkan pada jarak Euclidean.
Rumus perhitungan Euclidean Distance ditunjukkan pada persamaan berikut :
d = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (2)
dengan : d = jarak dari data ke pusat Klaster x 1 = nilai Klaster di atribut x 2 = titik centroid Klaster awal y 1 = nilai Klaster pada atribut ke 2 y 2 = titik pusat Klaster awal
dimana  akar  kuadrat  dari  nilai  x 1 -  x 2 kuadrat  ditambah  dengan  hasil  nilai  y 1 -  y 2 kuadrat.
3. Penghitungan ulang setiap pusat klaster berdasarkan dari nilai rata-rata di Klaster yang diperoleh.
4. Pengulangan  langkah  2  dan  3  hingga  kelompok  tersebut  sesuai.  Perulangan  dapat diartikan  secara  berbeda  karena  bergantung  pada  implementasi,  tetapi  biasanya proses  langkah  2  dan  3  dapat  diulangi  jika  kelompok  klaster  masih  berubah.  Proses perulangan akan terhenti jika tidak ada lagi perubahan antar material dalam klaster.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Memuat Data
Dataset  adalah  hal  pertama  yang  dilakukan  untuk  mengambil  data  dari  dataset  yang digunakan. Pada penelitian ini, penulis mengambil 10 sampel data transaksi pelanggan yang dimuat ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset No. Id Pelanggan Nama Pelanggan Lama Berlangganan Jumlah Pembelian dalam 6 Bulan Terakhir Biaya Belanja / Total Harga 1 4114763352  Suwandi 51 bulan 10 produk Rp. 3.739.000 2 4113690349  Aryana 16 bulan 12 produk Rp. 4.373.000 3 4118900868  Muh. Marzuki 26 bulan 8 produk Rp. 2.450.000 4 4114674038  Oktavian valentino 40 bulan 6 produk Rp. 2.100.000 5 4114677238  Nur azizah n 11 bulan 13 produk Rp. 4.560.000 6 4118989803  Muliati 19 bulan 9 produk Rp. 4.050.000 7 4114832529  Alamsyah 50 bulan 8 produk Rp. 3.800.000 8 4120993538  Ikram 21 bulan 7 produk Rp. 2.450.000 9 4114670165  Sofyan 13 bulan 11 produk Rp. 4.250.000 10 4118993592  Asbat 20 bulan 9 produk Rp. 2.950.000
3.2 Metode Minmax Sebelum  melanjutkan  ke  tahapan  selanjutnya maka  terlebih  dahulu  dilakukan  penyetaraan nilai  menggunakan  metode minmax  dari  kolom  yang  akan  menjadi  penilaian.  Kolom penilaian  terdiri  dari  Lama  berlangganan,  Jumlah  pembelian,  dan  Biaya  belanja.  Berikut adalah hasil penyetaraan nilai yang termuat pada Tabel 2.
Tabel 2. Minmax No. Id Pelanggan Nama Pelanggan Lama Berlangganan Jumlah Pembelian dalam 6 Bulan Terakhir Biaya Belanja / Total Harga 1 4114763352  Suwandi 0,46 0,20 0,30 2 4113690349  Aryana 0,07 0,28 0,37 3 4118900868  Muh. Marzuki 0,18 0,12 0,16 4 4114674038  Oktavian valentino 0,33 0,04 0,12 5 4114677238  Nur azizah n 0,01 0,32 0,40 6 4118989803  Muliati 0,10 0,16 0,34 7 4114832529  Alamsyah 0,44 0,12 0,31 8 4120993538  Ikram 0,12 0,08 0,16 9 4114670165  Sofyan 0,03 0,24 0,36 10 4118993592  Asbat 0,11 0,16 0,22

## 4.3 Algoritma K-Means
Setelah  dilakukan  penyetaraan  nilai,  maka  langkah  berikutnya  dilakukan  pengklasteran menggunakan k-means.  Dari  proses  ini  akan  didapatkan  hasil  siapa  saja  yang  layak mendapatkan reward  sesuai  dengan  kriteria  penilaian.  Adapun  proses  dari  algoritma  k- means sebagai berikut :

## a. Mengumpulkan Dataset
Berikut  merupakan  tabel  dataset  dari  10  pelanggan  yang  penulis  jadikan  contoh  pada simulasi data penerima reward. Hasil data yang terkumpul ini dijadikan sebagai data sampel seperti tersaji di Tabel  3.
Penerapan Metode Algoritma K-Means untuk Menentukan Pemberian Reward Terhadap Pelanggan PT.Telkom Kandatel Bone
Tabel 3. Data pelanggan Nama Pelanggan Lama Berlangganan Jumlah Pembelian Total Belanja Suwandi 0,46 0,20 0,30 Aryana 0,07 0,28 0,37 Muh. Marzuki 0,18 0,12 0,16 Oktavian valentino 0,33 0,04 0,12 Nur azizah n 0,01 0,32 0,40 Muliati 0,10 0,16 0,34 Alamsyah 0,44 0,12 0,31 Ikram 0,12 0,08 0,16 Sofyan 0,03 0,24 0,36 Asbat 0,11 0,16 0,22
Terlihat  ada  3  kriteria  penilaian  yaitu  Lama  berlangganan,  Jumlah  pembelian,  dan  Total belanja dan terdapat 10 pelanggan. Ke-10 pelanggan tersebut akan dikelompokkan menjadi 3 klaster yaitu :
Klaster  1 (C1) Klaster  2 (C2) Klaster  3 (C3)

## b. Penentuan pusat klaster awal
Pada  tahap  ini  penulis  menetapkan  C  pusat  klaster  awal  secara  acak  untuk  menghitung centroid.  Untuk  pusat  klaster  awal,  penulis  memilih  data  pelanggan  bernama  Suwandi, Aryana, dan Muh. Marzuki.
Tabel 4. Data Klaster Klaster Titik Pusat klaster Klaster 1 0,46 0,20 0,30 Klaster 2 0,07 0,28 0,37 Klaster 3 0,18 0,12 0,16

## c. Perhitungan jarak pusat klaster
Selanjutnya Euclidian  Distance  diterapkan  pada  saat  pengalokasian  semua  objek  ke  dalam klaster terdekat. Hasilnya adalah jarak minimum objek terhadap centroid. Berikut hasil dari data yang telah dijumlahkan menggunakan rumus euclidian distance :

## d. Pengklasteran data
Jarak  terdekat  antara  objek  dengan centroid  dipilih  setelah  jarak  hasil  perhitungan dibandingkan.  Jarak  ini  mengindikasikan  bahwa  suatu  objek  atau  data  tadi  berada  dalam satu kelompok dengan pusat klaster terdekat.
d(1,1) = √(0,46 − 0,46) 2 + (0,20 − 0,20) 2 + (0,30 − 0,30) 2 = 0 d(1,2) = √(0,46 − 0,07) 2 + (0,20 − 0,28) 2 + (0,30 − 0,37) 2 = 0,4042276586 d(1,3) = √(0,46 − 0,18) 2 + (0,20 − 0,12) 2 + (0,30 − 0,16) 2 = 0,3231098884 d(2,1) = √(0,07 − 0,46) 2 + (0,28 − 0,20) 2 + (0,37 − 0,30) 2 = 0,4042276586 d(2,2) = √(0,07 − 0,07) 2 + (0,28 − 0,28) 2 + (0,37 − 0,37) 2 = 0 d(2,3) = √(0,07 − 0,18) 2 + (0,28 − 0,12) 2 + (0,37 − 0,16) 2 = 0,2860069929 d(3,1) = √(0,18 − 0,46) 2 + (0,12 − 0,20) 2 + (0,16 − 0,30) 2 = 0,3231098884 d(3,2) = √(0,18 − 0,07) 2 + (0,12 − 0,28) 2 + (0,16 − 0,37) 2 = 0,2860069929 d(3,3) = √(0,18 − 0,18) 2 + (0,12 − 0,12) 2 + (0,16 − 0,16) 2 = 0
d(4,1) = √(0,33 − 0,46) 2 + (0,04 − 0,20) 2 + (0,12 − 0,30) 2 = 0,2736786437 d(4,2) = √(0,33 − 0,07) 2 + (0,04 − 0,28) 2 + (0,12 − 0,37) 2 = 0,4332435804 d(4,3) = √(0,33 − 0,18) 2 + (0,04 − 0,12) 2 + (0,12 − 0,16) 2 = 0,174642492 d(5,1) = √(0,01 − 0,46) 2 + (0,32 − 0,20) 2 + (0,40 − 0,30) 2 = 0,4763402146 d(5,2) = √(0,01 − 0,07) 2 + (0,32 − 0,28) 2 + (0,40 − 0,37) 2 = 0,0781024968 d(5,3) = √(0,01 − 0,18) 2 + (0,32 − 0,12) 2 + (0,40 − 0,16) 2 = 0,3556683849 d(6,1) = √(0,10 − 0,46) 2 + (0,16 − 0,20) 2 + (0,34 − 0,30) 2 = 0,3644173432 d(6,2) = √(0,10 − 0,07) 2 + (0,16 − 0,28) 2 + (0,34 − 0,37) 2 = 0,1272792206 d(6,3) = √(0,10 − 0,18) 2 + (0,16 − 0,12) 2 + (0,34 − 0,16) 2 = 0,2009975124 d(7,1) = √(0,44 − 0,46) 2 + (0,12 − 0,20) 2 + (0,31 − 0,30) 2 = 0,0830662386 d(7,2) = √(0,44 − 0,07) 2 + (0,12 − 0,28) 2 + (0,31 − 0,37) 2 = 0,4075536774 d(7,3) = √(0,44 − 0,18) 2 + (0,12 − 0,12) 2 + (0,31 − 0,16) 2 = 0,3001666204 d(8,1) = √(0,12 − 0,46) 2 + (0,08 − 0,20) 2 + (0,16 − 0,30) 2 = 0,3867815921 d(8,2) = √(0,12 − 0,07) 2 + (0,08 − 0,28) 2 + (0,16 − 0,37) 2 = 0,2942787794 d(8,3) = √(0,12 − 0,18) 2 + (0,08 − 0,12) 2 + (0,16 − 0,16) 2 = 0,0721110255 d(9,1) = √(0,03 − 0,46) 2 + (0,24 − 0,20) 2 + (0,36 − 0,30) 2 = 0,4360045871 d(9,2) = √(0,03 − 0,07) 2 + (0,24 − 0,28) 2 + (0,36 − 0,37) 2 = 0,0574456265 d(9,3) = √(0,03 − 0,18) 2 + (0,24 − 0,12) 2 + (0,36 − 0,16) 2 = 0,2773084925 d(10,1) = √(0,11 − 0,46) 2 + (0,16 − 0,20) 2 + (0,22 − 0,30) 2 = 0,3612478374 d(10,2) = √(0,11 − 0,07) 2 + (0,16 − 0,28) 2 + (0,22 − 0,37) 2 = 0,1962141687 d(10,3) = √(0,11 − 0,18) 2 + (0,16 − 0,12) 2 + (0,22 − 0,16) 2 = 0,1004987562
Tabel 5. Jarak pusat cluster Nama Pelanggan Jarak ke Cluster Hasil C1 C2 C3 Suwandi 0 0,4042276586 0,3231098884 1 Aryana 0,4042276586 0 0,2860069929 2 Muh. Marzuki 0,3231098884 0,2860069929 0 3 Oktavian Valentino 0,2736786437 0,4332435804 0,174642492 3 Nur Azizah 0,4763402146 0,0781024968 0,3556683849 2 Muliati 0,3644173432 0,1272792206 0,2009975124 2 Alamsyah 0,0830662386 0,4075536774 0,3001666204 1 Ikram 0,3867815921 0,2942787794 0,0721110255 3 Sofyan 0,4360045871 0,0574456265 0,2773084925 2 Asbar 0,3612478374 0,1962141687 0,1004987562 3

## Iterasi 1
e. Penentuan pusat Klaster baru
Jika  anggota  tiap  klaster  sudah  diketahui,  pusat klaster baru  dihitung  berdasarkan  data anggota tiap-tiap klaster sesuai dengan rumus pusat anggota klaster.
Penerapan Metode Algoritma K-Means untuk Menentukan Pemberian Reward Terhadap Pelanggan PT.Telkom Kandatel Bone
Klaster baru tersebut didapat dari rumus = nilai hasil /banyak hasil. Klaster 1 (Lama berlangganan) = (0,46+0,44)/2 = 0,45 Klaster 1 (Jumlah pembelian) = (0,20+0,12)/2 = 0,16 Klaster 1 (Total belanja) = (0,30+0,31)/2 = 0,30 Klaster 2 (Lama berlangganan) = (0,07+0,01+0,10+0,03)/4 = 0,05 Klaster 2 (Jumlah pembelian) = (0,28+0,32+0,16+0,24)/4 = 0,25
Klaster 2 (Total belanja) = (0,37+0,40+0,34+0,36)/4 = 0,37
Klaster 3 (Lama berlangganan) = (0,18+0,33+0,12+0,11)/4 = 0,18 Klaster 3 (Jumlah pembelian) = (0,12+0,04+0,08+0,16)/4 = 0,10 Klaster 3 (Total belanja) = (0,16+0,12+0,16+0,22)/4 = 0,16
Tabel 6. Jarak pusat klaster baru Klaster Titik Pusat Klaster baru Klaster1 0,45 0,16 0,30 Klaster2 0,05 0,25 0,37 Klaster3 0,18 0,10 0,16
Selanjutnya,  tahap 3 diulang sampai titik pusat dari setiap klaster tidak berubah. Jika titik pusat  ada  yang  berubah,  maka  tahap  3  diulang sampai titik  pusat  dari setiap klaster tidak berubah.
Hasil perulangan tahap 3 yaitu :
Tabel 7. Jarak pusat klaster baru Nama Pelanggan Jarak ke Cluster Hasil C1 C2 C3 Suwandi 0,0412310563 0,4189272013 0,3286335345 1 Aryana 0,4045985665 0,0360555128 0,2976575213 2 Muh. Marzuki 0,306757233 0,2791057147 0,02 3 Oktavian Valentino 0,2473863375 0,4301162634 0,1664331698 3 Nur Azizah 0,4787483681 0,0860232527 0,3672873534 2 Muliati 0,3522782991 0,1072380529 0,2059126028 2 Alamsyah 0,0424264069 0,4154515616 0,3008321791 1 Ikram 0,3672873534 0,2791057147 0,0632455532 3 Sofyan 0,4317406629 0,0244948974 0,2865309756 2 Asbar 0,3492849839 0,1849324201 0,11 3
Iterasi 2 Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan pada Iterasi ke 2, titik pusat klaster tidak ada yang berubah dari Iterasi 1. Maka, tidak perlu dilakukan perulangan lagi.
Berikut hasil pengolahan data klaster pelanggan:
Tabel 8. Hasil Nama Pelanggan Lama Berlangganan Jumlah Pembelian Total Belanja Hasil Suwandi 0,46 0,20 0,30 C1 Aryana 0,07 0,28 0,37 C2 Muh. Marzuki 0,18 0,12 0,16 C3 Oktavian Valentino 0,33 0,04 0,12 C3 Nur Azizah 0,01 0,32 0,40 C2 Muliati 0,10 0,16 0,34 C2 Alamsyah 0,44 0,12 0,31 C1 Ikram 0,12 0,08 0,16 C3 Sofyan 0,03 0,24 0,36 C2 Asbar 0,11 0,16 0,22 C3
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  tabel  di  atas,  pelanggan  yang  bernama  Suwandi  dan Alamsyah  berada  di klaster  1;  Valentino,  Ikram,  dan  Asbar  berada  pada  klaster  3  sesuai dengan  hasil  dari  perhitungan  yang  menunjukkan  bahwa  hasil  yang  terkecil  atau  terdekat berada di klaster 3 dan tidak layak mendapatkan reward.
Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  algoritma K-Means  clustering  dapat  membantu penyelesaian  masalah  penentuan  penerima reward  dari  perhitungan  yang  menunjukkan bahwa  hasil  yang  terkecil  atau  terdekat  berada  di klaster  1  sehingga  layak  mendapatkan reward.  Adapun  pelanggan  yang  bernama  Aryana,  Nur  Azizah,  Muliati,  dan  Sofyan  berada pada klaster  2  sesuai  dengan  hasil  dari  perhitungan  yang  menunjukkan  bahwa  hasil  yang terkecil  atau  terdekat  berada  di klaster  2  sehingga  kurang  layak  mendapatkan  reward. Sedangkan  pelanggan  yang  bernama  Muh,  Marzuki,  Oktavian  val  pelanggan  PT.  Telkom Kandatel Bone.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  penelitian  yang  berjudul  Penerapan  Algoritma K-Means  untuk  Menentukan Pemberian Reward  Terhadap  Pelanggan  PT.  Telkom  Kandatel  Bone  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Diadakannya  pemberian reward  terhadap  pelanggan  diharapkan  akan  lebih meningkatkan  kepuasan  pelanggan  sehingga  loyalitas  pelanggan  dapat  terjaga dengan baik.
2. Metode algoritma k-means clustering dapat membantu pemilihan pelanggan penerima reward berdasarkan kriteria-kriteria penilaian yang ditetapkan.
Penerapan Metode Algoritma K-Means untuk Menentukan Pemberian Reward Terhadap Pelanggan PT.Telkom Kandatel Bone

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah  mendukung  penelitian ini.  Terutama  kepada  Prodi  Diploma  4  Teknik  Informatika  Politeknik  Pos  Indonesia,  dan dosen  pembimbing  yang  telah  memberikan  bimbingan  sehingga  penelitian  ini  terlaksana dengan baik.

## DAFTAR RUJUKAN
Agustin,  Fenty  Eka  M.  (2015).  "Implementasi  Algoritma  K-Means  Untuk  Menentukan Kelompok  Pengayaan  Materi  Mata  Pelajaran  Ujian  Nasional  (Studi  Kasus:  Smp Negeri 101 Jakarta)." Jurnal Teknik Informatika.
Apriana,  Veti.  (2018).  "Penerapan  Metode  Profile  Matching  Untuk  Menentukan  Pemberian Reward  Terhadap  Pelanggan  Pada  Bisnis  Ritel." Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri,   14(1), 117-122.
Celebi, et. al. (2013). "A comparative study of efficient initialization methods for the k-means clustering algorithm." Expert systems with applications, 40(1), 200-210.
Josi,  Ahmat.  (2017).  "Penerapan  Metode  Prototiping  Dalam  Pembangunan  Website  Desa
(Studi Kasus Desa Sugihan Kecamatan Rambang)." Jurnal Teknologi Informasi.
Kartika,  Putri. (2020).  Pemberian  Reward  Kepada  Pelanggan  Terbaik  Menggunakan  Metode Maut Pada Toko Kurnia/Dadang Tanjungbalai. Diss. Stmik Royal Kisaran.
Kamila, Insanul, Ulya Khairunnisa, and Mustakim Mustakim. (2019). "Perbandingan Algoritma
K-Means  dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokan  Data  Transaksi  Bongkar  Muat  di Provinsi Riau." J urnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi, 119-125.
Khomarudin,  Agus  Nur.  (2016).  "Teknik  Data  Mining:  Algoritma  K-Means  Clustering." Ilmu Komputer.
Lutfia,  Afifah.  (2020).  Ilmudatapy.  Retrieved  from  https://ilmudatapy.com/metode- normalisasi-data/
Muningsih,  Elly,  and  Sri  Kiswati.  (2018).  "Sistem  aplikasi  berbasis  optimasi  metode  elbow untuk penentuan clustering pelanggan." Joutica 3.1,  117-124.
Ramadhani,  Rizky  Desi  (2019).  Memahami  K-Means  Clustering  dengan  R.  Retrieved  from https://medium.com/@16611129/belajarbersama-kides-episode-2-cd51d0bfd121
Salam,
Eko Junaidi. (2017). K-means-clustering-algorithm. Retrieved from
https://ekojunaidisalam.com/2017/02/09/
Ulkhaq,  M.  Mujiya,  and  Monalisa  Putri  Br  Barus.  (2017).  "Analisis  Kepuasan  Pelanggan dengan  Menggunakan  SERVQUAL:  Studi  Kasus  Layanan  IndiHome  PT.
Telekomunikasi  Indonesia,  Tbk,  Regional  1  Sumatera." Jurnal  Sistem  dan Manajemen Industri ,  61-67.
Windarto, A. P. (2017). "Implementasi Metode Topsis Dan Saw Dalam Memberikan Reward Pelanggan". Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer.
Wang,  Xiaoyan  &  Bai,  Yanping,  (2016).  A  Modified  MinMax  K-Means  Algorithm  Based  on
PSO. Computational Intelligence and Neuroscience.
Wimmer,  H.  (2018).  Effects  of  Normalization  Techniques  on  Logistics  Regression  in  Data Science. Proceedings of the Conference on Information Systems Applied Research,
(pp. 1-9).