## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 8, Januari 2022, Hal 471 − 475 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i8.993
Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Data Member Card Mitra10 Untuk Meningkatkan Rewards Terhadap Konsumen dengan Metode Fuzzy Subtractive Clustering
Yudi Wibowo
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: yudiwibowo909@gmail.com
Abstrak −Pengelompokan data pada member card mitra Mitra10 hanya berdasarkan hari transaksi konsumen saja. Dan nilai poinnya hanya berdasarkan perhitungan 0,25% dari setiap transaksi. Tentu hal ini kurang efisien mengingat banyaknya data yang masih bisa dikelompokan  untuk  meningkatkan  rewards  bagi  konsumen.  Untuk  mengelompokkan  data  nilai  poin  member  card,  maka  terlebih dahulu  harus  menggunakan  metode  pengelompokan  data  yang  sesuai.  Pemilihan  metode  sangat  berpengaruh  terhadap  hasil pengelompokan data. Setelah semua data member card Mitra10 ditransfomasikan ke dalam bentuk angka, maka data-data tersebut bisa dikelompokkan ke dalam algoritma fuzzy subtractive clustering. Untuk dapat melakukan pengelompokkan data-data tersebut menjadi beberapa cluster perlu dilakukan beberapa langkah, yaitu : Tentukan jumlah cluster yang diinginkan. Dalam penelitian ini data-data yang  akan  dikelompokan  menjadi  tiga  cluster.Tentukan  titik  pusat  awal  dari  setiap  cluster.  Dalam  penelitian  ini  titik  pusat  awal ditentukan secara random dan didapat titik pusat dari setiap cluster. Suatu data akan menjadi anggota dari suatu cluster yang memiliki jarak terkecil dari pusat cluster nya. Misalkan untuk data pertama, jarak terkecil diperoleh pada cluster 1, sehingga data pertama akan menjadi anggota dari cluster 1. Demikian  juga untuk data kedua, jarak terkecil ada pada cluster 3, maka data    tersebut akan masuk pada cluster 3. Pada  iterasi ini, titik pusat dari setiap cluster yang tidak berubah dan tidak ada data yang berpindah antar cluster, sebagai berikut : Hasil cluster 1 : Memiliki pusat ( 1,413, 1,195, 1,695) terlihat bahwa karakteristik member card pada cluster 1 didominasi oleh member dengan golongan Bronze. Hasil cluster 2 : Memiliki pusat (2,658, 1,219, 1,585) terlihat bahwa karakteristik member card pada cluster 2 didominasi oleh member dengan golongan Silver. Hasil cluster 3 : Memiliki pusat (4, 1.8, 3) terlihat bahwa karakteristik member card pada cluster 3 didominasi oleh member dengan golongan Silver.
Kata Kunci: Member Card, Data Mining, Fuzzy Subtractive Clustering
Abstract −Data clustering of Mitra10 member card, it is only based on the payment day by customer. And the total point only based on 0,25% calcutation of each payment. This is not so efficient knowing that there are so many ungrouping data that can be use for increase the rewards to the customer. In order to clustering the data of member card total point, it need a method of data clustering. The method election really affecting the result of data clustering. After all of the member card Mitra10 data transformed to the number form, then the datas can be grouping to fuzzy subtractive clustering algorythm. The data need to divided to some cluster : Select the amount of the cluster. In this research the data will be divided to 3 cluster. Select the center point of each cluster and fisrt center point selected randomly to generate main center point of each cluster. One data will be part of one cluster that has the smallest distance from the center cluster. Example for the first data, smallest distance get by cluster 1, so that the first data will be member of cluster 1. And so for the second data , smallest distance in cluster 3, so it will be member of cluster 3. In this iteration, center point of each cluster does not changed and there is no moving data to another cluster. Cluster 1 result: Has center  (1,413, 1,195, 1,695) cluster 1 dominated by the bronze group. Cluster 2 result: Has center (2,658, 1,219, 1,585) cluster 2 dominated by the silver group. Cluster 3 result: Has center (4, 1,8, 3) cluster 3 dominated by the silver group.
Keywords : Member Card; Data Mining; Fuzzy Subtractive Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Konsumen adalah setiap orang pemakai barang dan atau jasa yang tersedia dalam masyarakat, baik bagi kepentingan diri sendiri, keluarga, orang lain, maupun makhluk hidup lain. Jika dilihat dari perilaku konsumen dalam mengonsumsi suatu barang, dapat dibedakan menjadi dua macam, yaitu perilaku konsumen rasional dan perilaku konsumen irasional. Perilaku konsumen  rasional  adalah  suatu  konsumsi  yang  dapat  dikatakan  rasional  jika  memerhatikan  hal-hal  seperti,  barang tersebut  dapat  memberikan  kegunaan  optimal  bagi  konsumen.  Sedangkan  perilaku  konsumen  irasional  adalah  suatu perilaku  dalam  mengonsumsi  yang  dapat  dikatakan  tidak  rasional  jika  konsumen  tersebut  membeli  barang  tanpa dipikirkan kegunaannya terlebih dahulu.
Retail atau biasa disebut pengecer merupakan pelaku usaha yang menjual kebutuhan pokok sehari hari kepada para konsumen. Konsumen retail harus mendapatkan hak-haknya, konsumen berhak mendapatkan informasi harga yang wajar, seperti diskon, obral dan sebagainya. Konsumen juga berhak mencoba  produk atau barang yang akan dibeli, berhak mengembalikan barang bila terdapat cacat yang tersembunyi, berhak mendapatkan pengembalian uang dengan alat tukar yang sah (uang), berhak menolak donasi yang ditawarkan pihak retail dan berhak mendapatkan produk yang halal. Saat ini banyak perusahaan retail mengeluarkan kartu keanggotaan untuk memanjakan pelanggannya. Jika konsumen memiliki kartu membership dari perusahaan retail tertentu, maka akan mendapatkan perlakuan istimewa seperti mendapat beragam hadiah, poin yang bisa ditukarkan, diskon khusus atau harga spesial. Program membership seperti ini merupakan strategi promosi  dari  perusahaan  untuk  mempertahankan  pelanggannya.  Perusahaan  retail  seperti  supermarket,  pusat perbelanjaan, SPBU, toko buku sampai café menggunakan strategi ini.
Pengelompokan  (Clustering)  merupakan  salah  satu  teknik  yang  paling  penting  dalam  Data  Mining.  Salah  satu metode pengelompokan yang paling sering digunakan adalah Fuzzy C-Means. Metode Fuzzy C-Means memiliki beberapa

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 8, Januari 2022, Hal 471 − 475 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i8.993
karakteristik,  antara  lain  membutuhkan  banyaknya  kelompok  dan  matriks  keanggotaan  kelompok  yang  ditetapkan sebelumnya.  Biasanya,  matriks  keanggotaan  kelompok  awal  diinisialisasikan  secara  acak  yang  menyebabkan  metode Fuzzy  C-Means  memiliki  kerumitan.    Alternatif  metode  pengelompokan  lainnya  yang  dapat  digunakan  jika  jumlah kelompok  tidak  diketahui  sebelumnya  adalah  metode  Fuzzy  Subtractive  Clustering  .  Fuzzy  Subtractive  Clustering memperoleh hasil yang lebih konsisten dibandingkan dengan Fuzzy C-Means. Selain itu, Fuzzy Substractive Clustering memiliki kecepatan yang lebih baik dibandingkan Fuzzy C-Means, namun Fuzzy Subtractive Clustering memiliki akurasi yang lebih rendah dibandingkan dengan Fuzzy C-Means.  Database yang dikenal dengan istilah Knowledge Discovery in Database (KDD) (Sutrisno, dkk. 2013). Teknik Data Mining yang digunakan untuk mencari segmentasi konsumen adalah menggunakan teknik clustering. Teknik clustering digunakan pada Data Mining untuk mengelompokkan 3 objek-objek yang  memiliki  kemiripan  dalam  kelas  atau  segmen  yang  sama,  sementara  objek-objek  yang  terletak  pada  kelas  yang berbeda menunjukkan karakteristik yang berbeda juga.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan mesin pembelajaran untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database besar.  Berikut  ini  beberapa  definisi  data  mining  dikutip  dari  beberapa  sumber[3]  :    “Data  mining  adalah  serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual.” “Data mining adalah analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak diduga dan meringkas data dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami  dan bermanfaat bagi pemilik data.”  Sedangkan pengertian data  mining menurut penulis adalah suatu proses pengelompokan data-data yang sangat besar dan bertujuan untuk mendapatkan hubungan atau pola yang memberikan manfaat.

## 2.2 Fuzzy Subtractive Clustering
Fuzzy subtractive clustering adalah algoritma clustering yang tidak terawasi, sebab pada fuzzy subtractive  clustering  kita harus  terlebih  dahulu  menentukan  banyaknya  cluster  yang  akan  dibentuk.  Menentukan  banyaknya cluster yang tepat  merupakan  permasalahan   utama dalam  pendekatan  ini[7].    Apabila   banyaknya    cluster  yang  belum   diketahui, maka    kita    harus    menggunakan  algoritma  yang  takterawasi  (banyaknya  cluster  ditentukan  oleh  algoritma).  Fuzzy subtractive  clustering merupakan algoritma cluster yang tak terawasi yang diperkenalkan pertama kali oleh Chiu pada tahun 1994[7].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada data nilai poin terlebih dahulu dilakukan pembagian nilai yang menjadi beberapa bagian nilai, yaitu : Nilai >300.000 Nilai 200.000-299.000 Nilai 100.000-199.000 Nilai 0-99.000 Kemudian nilai-nilai poin tersebut diurutkan dari yang terbesar berdasarkan frekuensi.
Setelah itu nilai poin yang memiliki frekuensi terbesar diberi inisial Platinum, nilai poin yang memiliki frekuensi terbesar kedua diberi inisial  Gold dan nilai poin yang memiliki frekuensi terbesar ketiga diberi inisial Silver serta nilai poin yang memiliki frekuensi terbesar keempat diberi inisial Bronze. Hasil dari inisialisasi nilai poin dapat dilihat pada tabel 3.1
Tabel 1. Inisialisasi Data Nilai Hasil Seleksi Nilai Poin Member Frekuensi Inisial >300.000 3 Platinum 200.000-299.000 5 Gold 100.000-199.000 7 Silver 0-99.000 85 Bronze
Selain  nilai  poin,  tanggal  bergabung  juga  termasuk  kedalam  jenis  data  yang    perlu  diinisialisasikan.  Untuk melakukan inisialisasi data member dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut :
Pada data tanggal bergabung terlebih dahulu dilakukan pembagian data yang menjadi beberapa bagian data, yaitu: Tahun 2010 Tahun 2011 Tahun 2012 Tahun 2013 Tahun 2014

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 8, Januari 2022, Hal 471 − 475 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i8.993
Tahun 2015 Tahun 2016 Tahun 2017 Kemudian nilai-nilai tersebut diurutkan dari yang terbesar berdasarkan frekuensi.
Setelah  itu  nilai  yang  memiliki  frekuensi  tahun  terendah  diberi  inisial  1,  nilai  yang  memiliki  frekuensi  tahun terendah kedua diberi inisial 2 dan nilai yang memiliki frekuensi tahun terendah ketiga diberi inisial 3 dan seterusnya. Hasil dari inisialisasi tahun bergabung dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Inisialisasi Tahun Bergabung Tahun Bergabung Frekuensi Inisial Tahun 2010 13 1 Tahun 2011 19 2 Tahun 2012 12 3 Tahun 2013 12 4 Tahun 2014 11 5 Tahun 2015 13 6 Tahun 2016 7 7 Tahun 2017 13 8

## 3.1 Penerapan Metode Fuzzy Subtractive Clustering
Setelah  semua  data member  card Mitra10  ditransfomasikan  ke  dalam  bentuk  angka,  maka  data-data  tersebut  bisa dikelompokkan  ke  dalam  algoritma fuzzy  subtractive  clustering. Untuk  dapat  melakukan  pengelompokkan  data-data tersebut menjadi beberapa cluster perlu dilakukan beberapa langkah, yaitu :
1. Tentukan  jumlah cluster yang  diinginkan.  Dalam  penelitian  ini  data-data  yang  akan  dikelompokan  menjadi  tiga cluster.
2. Tentukan  titik  pusat  awal  dari  setiap  cluster.  Dalam  penelitian  ini  titik  pusat  awal  ditentukan  secara  random  dan didapat titik pusat dari setiap cluster.
Cluster 1 : diambil dari data ke-25 Cluster 2 : diambil dari data ke-39 Cluster 3 : diambil dari data ke-65
Tempatkan setiap data pada cluster, untuk mengetahui cluster mana yang paling dekat dengan data, maka perlu dihitung jarak setiap data dengan titik pusat setiap cluster :
Berdasarkan hasil perhitungan di atas didapatkan hasil bahwa jarak data member card pertama paling dekat adalah dengan cluster 1, sehingga data member card pertama di masukkan ke dalam cluster 1 (C1).
a. Menghitung jarak data ke-1 dengan centroid pertama (C1)
2 2 2 ) 1 2 ( ) 1 1 ( ) 1 1 ( ) 1 , 1 ( − + − + − = d ) 1 ( ) 0 ( ) 0 ( + + = 1 = 1 ) 1 , 1 ( = d 2 2 2 ) 1 1 ( ) 1 1 ( ) 1 1 ( ) 1 , 2 ( − + − + − = d 0 = 2 2 2 ) 1 3 ( ) 1 1 ( ) 1 2 ( ) 1 , 3 ( − + − + − = d 236 . 2 = 2 2 2 ) 1 2 ( ) 1 1 ( ) 1 1 ( ) 1 , 4 ( − + − + − = d 2 2 2 ) 1 2 ( ) 1 1 ( ) 1 2 ( ) 1 , 5 ( − + − + − = d 2 2 2 ) 1 1 ( ) 1 1 ( ) 1 2 ( ) 1 , 6 ( − + − + − = d 2 2 2 ) 1 1 ( ) 1 2 ( ) 1 4 ( ) 1 , 7 ( − + − + − = d 2 2 2 ) 1 1 ( ) 1 2 ( ) 1 3 ( ) 1 , 8 ( − + − + − = d 2 2 2 ) 1 1 ( ) 1 1 ( ) 1 1 ( ) 1 , 9 ( − + − + − = d 2 2 2 ) 1 1 ( ) 1 1 ( ) 1 4 ( ) 1 , 10 ( − + − + − = d 3 = 0 = 236 , 2 = 162 , 3 = 1 = 414 , 1 = 1 =

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 8, Januari 2022, Hal 471 − 475 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i8.993
Hasil  perhitungan data  ke-1  dengan centroid pertama  (C1) selengkapnya  untuk  data member  card Mitra10  bisa dilihat pada tabel akhir.
b. Menghitung jarak data ke-1 dengan centroid kedua (C2)
Hasil perhitungan data ke-1 dengan centroid kedua (C2) selengkapnya untuk data member card Mitra10 bisa dilihat pada tabel akhir.
c. Menghitung jarak data ke-1 dengan centroid ketiga (C3)
Hasil perhitungan data ke-1 dengan centroid kedua (C3) selengkapnya untuk data member card Mitra10 bisa dilihat pada tabel akhir.
2 2 2 ) 1 2 ( ) 1 1 ( ) 3 1 ( ) 2 , 1 ( − + − + − = d ) 1 ( ) 0 ( ) 4 ( + + = 5 = 236 , 2 ) 2 , 1 ( = d 2 2 2 ) 1 1 ( ) 1 1 ( ) 3 1 ( ) 2 , 2 ( − + − + − = d 2 = 2 2 2 ) 1 3 ( ) 1 1 ( ) 3 2 ( ) 2 , 3 ( − + − + − = d 236 , 2 = 2 2 2 ) 1 2 ( ) 1 1 ( ) 3 1 ( ) 2 , 4 ( − + − + − = d 236 , 2 = 2 2 2 ) 1 2 ( ) 1 1 ( ) 3 2 ( ) 2 , 5 ( − + − + − = d 414 , 1 = 2 2 2 ) 1 1 ( ) 1 1 ( ) 3 2 ( ) 2 , 6 ( − + − + − = d 1 = 2 2 2 ) 1 1 ( ) 1 2 ( ) 3 4 ( ) 2 , 7 ( − + − + − = d 414 , 1 = 2 2 2 ) 1 1 ( ) 1 2 ( ) 3 3 ( ) 2 , 8 ( − + − + − = d 1 = 2 2 2 ) 1 1 ( ) 1 1 ( ) 3 1 ( ) 2 , 9 ( − + − + − = d 2 = 2 2 2 ) 1 1 ( ) 1 1 ( ) 3 4 ( ) 2 , 10 ( − + − + − = d 1 = ) 4 ( ) 1 ( ) 9 ( + + = 14 = 741 , 3 ) 3 , 1 ( = d 2 2 2 ) 4 1 ( ) 2 1 ( ) 4 1 ( ) 3 , 2 ( − + − + − = d 358 , 4 = 2 2 2 ) 4 3 ( ) 2 1 ( ) 4 2 ( ) 3 , 3 ( − + − + − = d 449 , 2 = 2 2 2 ) 4 2 ( ) 2 1 ( ) 4 1 ( ) 3 , 4 ( − + − + − = d 741 , 3 = 2 2 2 ) 4 2 ( ) 2 1 ( ) 4 2 ( ) 3 , 5 ( − + − + − = d 3 = 2 2 2 ) 4 1 ( ) 2 1 ( ) 4 2 ( ) 3 , 6 ( − + − + − = d 741 , 3 = 2 2 2 ) 4 1 ( ) 2 2 ( ) 4 4 ( ) 3 , 7 ( − + − + − = d 3 = 2 2 2 ) 4 1 ( ) 2 2 ( ) 4 3 ( ) 3 , 8 ( − + − + − = d 162 , 3 = 2 2 2 ) 4 1 ( ) 2 1 ( ) 4 1 ( ) 3 , 9 ( − + − + − = d 358 , 4 = 2 2 2 ) 4 1 ( ) 2 1 ( ) 4 4 ( ) 3 , 10 ( − + − + − = d 162 , 3 = 2 2 2 ) 4 2 ( ) 2 1 ( ) 4 1 ( ) 3 , 1 ( − + − + − = d

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 8, Januari 2022, Hal 471 − 475 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i8.993
Dari hasil perhitungan menggunakan RapidMiner maka data yang tergabung dalam anggota masing-masing cluster akan  mendapatkan  peningkatan rewards yang  berbeda-beda.  Peningkatan  pemberian rewards akan  melalui  kebijakan manajemen Mitra10 Medan berupa :
1. Cluster_0
a. Nilai poin akan dikali 2 (dua)
b. Voucher belanja Rp. 50.000,-
c. Goodie Bag senilai Rp. 150.000,-
2. Cluster_1
a. Nilai poin akan dikali 3 (tiga)
b. Voucher belanja Rp. 100.000,-
c. Goodie Bag senilai Rp. 200.000,-
3. Cluster_2
a. Nilai poin akan dikali 4 (empat)
b. Voucher belanja Rp. 150.000,-
c. Goodie Bag senilai Rp. 250.000,-

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa metode Fuzzy Subtractive Clustering dapat mengelompokan data member card Mitra10.  Pembagian  kategori  berdasarkan  data-data  nilai  poin  dan  tanggal  bergabung,    kemudian  akan  dikategorikan menjadi member bronze, silver, gold dan platinum, dengan melakukan penyelarasan menggunakan promotion mix dengan melihat  nilai  –nilai  yang   didapat  pada  setiap  cluster.  Metode  Fuzzy  Subtractive  Clustering pada  RapidMiner dimulai dengan penginputan data member card Mitra10 menjadi database pada Ms. Excel dengan ekstensi CSV. Data dengan jarak  terdekat  menyatakan  anggota  cluster  tersebut,  dilakukan  perhitungan  kembali  sampai  data  tidak  berpindah  pada cluster lain, untuk meminimalkan fungsi objektif.

## REFERENCES
[1] Vianti Mala Anggraeni Kusuma, M. Tanzil Furqon dan Lailil Muflikhah, “Implementasi Metode Fuzzy Subtractive Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan.”, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, No. e-ISSN: 2548-964X
[2] I Gede Oka Artawan, G.K. Gandhiadi dan Tjokorda Bagus Oka, “Penentuan Lokasi SMP Baru  di Kabupaten Klungkung dengan Algoritma Fuzzy Subtractive Clustering.”, Jurnal Matematika, Vol. 3  No. 2,  Desember 2013.   No. ISSN : 1693-1394
[3] Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi, ”Algoritma Data Mining” 2010 : 3
[4] Goldie Gunadi, Dana Indra Sensuse, ”Discovering Knowledge in Data : An Introduction to Data Mining”
[5] Feri Sulianta dan Dominikus Juju, “Data Mining - Meramalkan Bisnis  Perusahaan”, 2010
[6] Eko Prasetyo, ”Data Mining : Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab”, 2010
[7] Kusumadewi dan Purnomo (2004, 39)
[8] Kusumadewi dan Purnomo dalam Yanti Novita (2006, 42)
[9] Denis Aprilia C, Donny Aji Baskoro, Lia Ambarwati, I Wayan Simri Wicaksana, “Belajar Data Mining Dengan RapidMiner”, 2013