## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4472

## Penerapan k-Means Clustering Berdasarkan Analisis RFM Terhadap Segmentasi Pembeli untuk Meningkatkan Strategi CRM
Tigar Cahyo Wiguno, Yessica Nataliani *
Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Kristes Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1 682018135@student.uksw.edu, 2,* yessica.nataliani@uksw.edu Email Penulis Korespondensi: yessica.nataliani@uksw.edu
Abstrak− Suatu industri membutuhkan strategi yang baik dalam menjalankan usahanya. Toko Saga Bako merupakan salah satu industri  kecil  yang  menjual  berbagai  jenis  tembakau  dan  alat  perlengkapannya.  Namun  dalam  pelayanannya  kepada  para pembeli,  Toko  Saga  Bako  belum  mempraktikkan  strategi Customer  Relationship  Management (CRM).  Untuk  mengetahui pembeli yang tidak memberikan keuntungan dan pembeli yang menghasilkan keuntungan besar perlu dilakukan segmentasi pelanggan guna mengetahui nilai pada pembeli ( customer value ). Penggunaan data mining juga berkontribusi ketika melakukan segmentasi pelanggan melalui penggunaan data pembelian. Metodologi yang diterapkan pada penelitian ini adalah CRISP-DM dengan  data  pembelian  pada  Toko  Saga  Bako  bulan  Januari  sampai  Maret  2022.  Algoritma k-means diterapkan  dalam pembentukan cluster berdasarkan  model Recency,  Frequency,  Monetary (RFM),  dengan  bantuan tools Weka  3.8.5.  Pada penentuan jumlah cluster ( k ) terbaik digunakan metode Elbow . Hasil yang didapat yakni dari 47 pembeli dengan 663 data transaksi terbagi menjadi tiga cluster , 26 pembeli berpotensi rendah, 10 pembeli berpotensi sedang, dan 11 pembeli berpotensi tinggi.
Kata Kunci: CRM; Segmentasi Pelanggan; k-Means ; RFM; Data Mining
Abstract− An industry requires a good strategy in running its business. Saga Bako is a small industry that sells various types of tobacco and its equipment. However, Saga Bako has not yet implemented a Customer Relationship Management (CRM) strategy in its service to buyers. It is necessary to segment customers to find out less profitable buyers and buyers who provide large  profits.  The  use  of  data  mining  also  contributes  when  segmenting  customers  through  the  use  of  purchase  data.  The methodology applied in this research is CRISP-DM with purchase data at Saga Bako from January to March 2022. The k- means algorithm is applied in the formation of clusters based on the Recency, Frequency, Monetary (RFM) model, with the help of Weka 3.8.5 tools. The Elbow method is used to determine the best number of clusters (k). The results obtained are from 47 buyers with 663 transaction data divided into three clusters, 26 low potential buyers, ten medium potential buyers, and 11 high potential buyers.
Keywords : CRM; Customer Segmentation; k-Means; RFM; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Akhir-akhir  ini  kemajuan  teknologi  informasi  menjadi  pusat  perhatian  dikarenakan  sudah  menerobos  bidang bisnis. Lajunya perkembangan bisnis dalam menggunakan teknologi informasi mengakibatkan persaingan dalam dunia bisnis. Para pegiat bisnis saling bertanding dalam memperebutkan pasar dan pembeli dalam memakai produk dan  jasa  yang  mereka  sediakan.  Pada  situasi  ini, perusahaan  tidak  hanya  mengandalkan  produk  atau  jasa  yang dihasilkan,  tetapi  juga  harus  dapat  menjalin  hubungan  baik  kepada  pembelinya,  sehingga  pembeli  akan memberikan loyalitasnya kepada perusahaan [1].
Perkembangan  dunia  bisnis  pada  dasarnya  memiliki  tujuan  umum  yang  sama  yaitu  mendapatkan keuntungan  yang  berfokus  kepada  kebutuhan  yang  diinginkan  oleh  pembeli  [2].  Berbagai  cara  dilakukan  oleh perusahaan agar dapat memenangkan dan mempertahankan persaingan bisnis. Salah satunya industri kecil Saga Bako yang menjual berbagai jenis tembakau, termasuk peralatannya, yang berdiri sejak 10 Oktober 2019. D alam pengelolaan  bisnisnya, Saga  Bako berfokus  pada  bagaimana cara menarik  pembeli, tetapi  belum menggunakan strategi dalam mempertahankan pembeli. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah strategi bisnis yang dapat menjadikan hubungan  perusahaan  dan  pembeli  terkelola  dengan  baik.  Penerapan  strategi  bisnis  tersebut  menggunakan Customer Relationship Management (CRM). CRM adalah suatu model cara yang dipraktikkan oleh perusahaan dalam  mempertahankan  pembeli  dalam  jarak  waktu  yang lebih  lama  dan  juga  dapat  mengembangkan  loyalitas pembeli, serta memperoleh pembeli baru untuk perusahaan [3]. Dalam  menata  hubungan  yang  tepat  dengan customer ,  perusahan  membutuhkan  strategi  yang  harus sanggup  menetapkan custome r  mana  yang  harus  dipertahankan  dan  dijangkau  oleh  perusahaan  [4].  Salah  satu strategi  pemasaran  yang  dapat  digunakan  oleh  pebisnis  adalah  dengan  CRM  analitik.  Penentuan  strategi perusahaan  melalui  analisis  pembeli  dan  dukungan  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  CRM  analitik  tepat digunakan  bagi  perusahaan,  sebagai  contoh  yaitu  segmentasi  pelanggan  [5].  Segmentasi  pelanggan  yaitu  aksi memisahkan  pembeli  menjadi  kelompok  bagian  yang  sama  sehingga  setiap  kelompok  dapat  ditangani  sebagai khalayak pemasaran yang seragam [6]. Hal ini dilakukan agar perusahaan dapat mengetahui pembeli yang tidak menghasilkan keuntungan dan yang memberikan keuntungan.
Metode segmentasi pelanggan yang dapat digunakan adalah dengan metode clustering menggunakan model Recency,  Frequency,  Monetery (RFM).  RFM  merupakan  salah  satu  metode  analisis  untuk  membagi  beberapa kategori tertentu dalam pembuatan segmentasi konsumen [7]. Data transaksi dari konsumen merupakan penentu keberhasilan dalam analisis RFM. Tiga atribut pada model RFM  terdiri dari atribut recency (R) yang berfungsi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4472
mendefinisikan  selisih  hari  antara  tanggal  dilakukannya  analisis  dan  tanggal  terakhir  seorang  konsumen melakukan transaksi, atribut frequency (F) untuk menunjukkan jumlah transaksi yang dilakukan konsumen pada waktu tertentu, dan atribut monetary (M) adalah nilai moneter atau total uang yang ditransaksikan konsumen ke perusahaan [7].
Beberapa  referensi  penelitian  menggunakan  algoritma clustering dengan  model  RFM  yang  digunakan dalam penelitian ini yaitu penelitian yang dilakukan pada jasa laundry XYZ, dimana tempat tersebut bergerak di bidang jasa mencuci, menjemur dan menyetrika pakaian. Segmentasi pelanggan diterapkan pada jasa laundry XYZ supaya  dapat  melancarkan  penemuan  informasi  terkait  dengan  pembeli  yang  menguntungkan.  Penelitian  ini bertujuan untuk menunjang tercapainya penerapan CRM dalam mengukur profitabilitas nilai pembeli, berdasarkan metode k - means clustering dengan  analisis  RFM.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  tiga cluster dimana cluster 1 merupakan  segmen  pelanggan  potensial  yang  harus  dipertahankan  supaya  pelanggan  tetap  mempunyai  nilai  R yang artinya rendah, F artinya tinggi, dan M artinya tinggi, dan cluster 2 yang perlu dioptimalkan lagi dalam segi strategi [6]. Referensi penelitian berikutnya berada di UD. Gemilang yang merupakan UKM yang bergerak dalam bidang usaha makanan yang mengolah manisan. Keberhasilan bisnis dalam hubungan antara pelanggan yang loyal merupakan  pengaruh  dari  segmentasi  pelanggan  yang  membuat  UKM  menyadari  pentingnya  hal  tersebut. Algoritma k-means diterapkan  untuk  pembetukan cluster menurut  pada  analisis  RFM.  Dalam  penelitian  ini dihasilakn tiga kelompok, dengan kategori typical customer masuk dalam kelompok pertama, kategori superstar customer masuk dalam kelompok kedua dan kategori dormant customer masuk dalam kelompok ketiga [8]. Referensi  penelitian selanjutnya  yaitu penelitian di Goldfinger Store yang menggunakan  sistem Point  of Sale dalam  melakukan  aktivasi  transaksi  dalam  bisnisnya.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  eksplorasi  perilaku pembeli yang berbasis pemasaran melalui metode RFM, melakukan segmentasi pelanggan dengan data mining , dan  penerapan clustering memakai k-means untuk  menghasilkan  pembeli  setia  dan  potensial  [9].  Referensi penelitian  berikutnya  terjadi  di  tokodiapers.com  yang  merupakan  toko online dan  juga  memiliki  toko offline . Proses data mining dilakukan dalam penelitian ini, dengan uji kemurnian clustering menggunakan metode fuzzy c-means .  Hasil  pengelompokan  terbaik  terdapat  pada  pengelompokan  dengan  empat cluster dengan  nilai  uji kemurnian 0 [10]. Referensi penelitian yang terakhir tentang data transaksional perusahaan yang dianalisis selama periode tertentu. Penelitian ini menggunakan RFM dalam menganalisis data transaksional dan kemudian diperluas ke cluster yang  sama  menerapkan  algoritma fuzzy  c-Means dan k-means tradisional.  Hasil  yang  diperoleh  dari metodologi tersebut dibandingkan satu sama lain dengan iterasi, kekompakan, dan waktu eksekusi [11].
Dalam penelitian ini akan diterapkan metode k - means clustering melalui analisis data transaksi pembeli di Toko Saga Bako selama bulan Januari sampai Maret 2022. Adapun satu diantara metode clustering yang begitu terkenal  dan  cukup  banyak  diteliti  untuk  mengurangi  keluputan  pada  saat  proses clustering yaitu k-means clustering [8] . Sebuah  proses  dalam  memisahkan  sebuah  objek  yang  mempunyai  persamaan  menjadi  satu kelompok disebut k-means clustering [12]. Pada dasarnya metode clustering untuk menginisialisasi pusat cluster yang  dilakukan  secara  acak,  jadi  setiap cluster dihitung  kembali  berdasarkan  nilai  rata-rata  pada cluster yang diperoleh. Clustering juga  digunakan  sebagai  pengelompokan  teknik  data  mining  karena  mempunyai  peranan penting untuk membagi data ke dalam kelompok-kelompok sesuai dengan karakter yang sama [13]. Peranan data mining sendiri ialah proses penyusunan menggunakan metode tertentu untuk menggali informasi atau pola dalam data  dengan  jumlah  besar  [14].  Data  yang  sudah  didapat  dalam  bentuk  kerangka/bagan  nantinya  diolah  untuk mencari cluster dengan memanfaatkan algoritma k-means .
Perlunya strategi bisnis pada perusahaan agar dapat bertahan dan bersaing dengan perusahaan lain dalam mempertahankan pembeli, hal tersebut  diterapkan pada penelitian ini menggunakan metode k-means clustering dengan pemodelan RFM untuk menganalisis data transaksi pembeli di Toko Saga Bako. Analisis pada penelitian ini juga mempunyai keunggulan yang menjadi pembeda dengan penelitian-penelitian sebelumnya, yang dimana rancangan langkah-langkah penelitiannya menggunakan alur kerja dan alur data CRISP-DM, sehingga proses dan hasil penelitiannya mudah dipahami untuk  diserahkan kepada pihak terkait. Clustering pada penelitian ini juga berdasarkan  pada  pemodelan  RFM  yang  datanya  sudah  dinormalisasikan  dalam  bentuk  normalisasi min-max , supaya masing-masing karakter pada bentuk RFM mempunyai jangkauan yang seimbang. Target pada penelitian ini adalah untuk membagi dalam sebuah kelompok data pembelian di Toko Saga Bako, agar memiliki keseragaman dari hasil pembagian pembeli. Melalui hasil pengelompokan pembeli dari skor RFM yang telah didapat, penentuan strategi yang tepat dalam mempertahankan pembeli dapat meningkatkan keuntungan untuk Toko Saga Bako.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Peneltian
Metode penelitian yang digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan mengikuti langkah-langkah penelitian berdasarkan alur CRISP-DM seperti yang terlihat pada Gambar 1 [15].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4472
Gambar 1. Urutan Penelitian CRISP-DM
Gambar 1 menjabarkan langkah pada CRISP-DM. Penelitian diawali dengan melakukan observasi ke Toko Saga  Bako,  menggali  data  apa  saja  yang  akan  digunakan  untuk  penelitian,  dan  menetapkan  strategi  penelitian sebagai langkah yang dilakukan dalam tahap pemahaman bisnis. Pada tahap pemahaman data, dilakukan proses pengumpulan  data,  penjelasan  masing-masing  karakter  data,  pendalaman  terhadap  data  yang  termuat,  dan pengecekan ulang terhadap kualitas data . Selanjutnya, pada tahap persiapan data dilakukan penetapan data yang digunakan,  yaitu  data  pembelian  Toko  Saga  Bako  pada  bulan  Januari  sampai  Maret  2022,  pembersihan  atau penyaringan  data  yang  hilang,  pengkonversian  data  pembelian  menjadi  data  berbentuk  RFM,  dan  juga  proses normalisasi  data  RFM  dengan rumus min-max . Pada tahap pemodelan dilakukan segmentasi  pelanggan dengan algoritma k-means clustering untuk tiap nilai RFM ternormalisasi. Selain itu, algoritma k-means digunakan untuk mengelompokkan  pembeli  dengan  potensi  rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Pada  tahap evaluation dilakukan  proses evaluasi hasil pemodelan yang sudah didapat dengan melakukan penilaian terhadap nilai SSE. Langkah terakhir yakni  tahap  penyebaran  yang  dilakukan  dengan  memberi  gambaran  yang  nyata  dari  hasil  pengetahuan  dan membuat laporan untuk pemilik Toko Saga Bako dan pihak terkait dalam penelitian ini.
Dalam  menyelesaikan  masalah  dalam  penelitian  ini  digunakan Microsoft  Excel digunakan  sebagai tools pengolahan  data  untuk  pemodelan  data  ke  dalam  model  RFM.  Model  RFM  mengacu  pada  analisis  perilaku pembeli  berdasarkan  tingkat  kelayakan,  frekuensi  transaksi,  dan  latar  belakang  moneter  [9]. Tools lain  yang digunakan untuk pengolahan data mining yaitu Waikatu Environment for Knowledge Analysis (Weka) 3.8.5. Weka yang menjadi perangkat lunak berdaya guna yang kerap dimanfaatkan karena cukup gampang dan bisa dijalankan di semua platform saat digunakan [16]. Proses data mining sendiri penting disampaikan dalam bentuk prototipe agar informasi yang dihasilkan dapat mudah dimengerti oleh pihak terkait [17]. Nantinya bahan referensi dalam perancangan strategi pemasaran pada Toko Saga Bako dapat menggunakan hasil dari segmentasi pelanggan yang telah dilakukan.

## 2.2 k-Means Clustering
Pada  tahap  pemodelan  yang  telah  dibahas  pada  bagian  sebelumnya,  digunakan  algoritma k-means ,  yang merupakan salah satu metode yang digunakan dalam clustering . Untuk menentukan jumlah cluster k yang paling tepat  digunakan  metode elbow .  Metode elbow yang  diterapkan  nantinya  akan  menghasilkan  nilai Sum  Square Error (SSE) dengan nilai k = 3 sebagai cluster paling tepat. Algoritma k-means adalah suatu metode clustering yang menggunakan jarak untuk mengelompokkan data ke dalam masing-masing cluster dan hanya bisa digunakan pada  atribut  angka  [18].  Data  yang  mempunyai  kesamaan  dan  data  yang  mempunyai  perbedaan  nantinya  akan dibagi ke dalam sebuah cluster [19]. Adapun langkah-langkah penerapan k-means clustering pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Input: data pembeli dalam bentuk RFM ternormalisasi ( 𝑋) , berukuran 𝑛 × 𝑚 , dengan 𝑛 adalah jumlah data dan 𝑚 adalah jumlah atribut, dan error terkecil yang diharapkan, yaitu 10 -5 . 2. Langkah 1: menentukan jumlah cluster , 𝑘 , menggunakan metode elbow . 3. Langkah 2: menentukan pusat cluster ( 𝑉 ) awal secara random berukuran 𝑘 × 𝑚 . 4. Langkah 3: menghitung jarak masing-masing data 𝑋 ke masing-masing pusat cluster 𝑉 . Jarak dari setiap data ke pusat cluster dihitung menggunakan jarak Euclidean seperti pada Rumus (1).
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑣 𝑐 ) =   ‖𝑥 𝑖 − 𝑣 𝑐 ‖ = √∑ (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑐𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 (1)
dimana: 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑣 𝑐 ) : jarak dari data ke- 𝑖 ke pusat cluster ke- 𝑐 , 𝑖 = 1,2, …, 𝑛; 𝑐 = 1,2, …, 𝑘 .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4472
𝑥 𝑖𝑗 : data ke- 𝑖 dan atribut ke- 𝑗 , 𝑖 = 1,2, …, 𝑛; 𝑗 = 1,2, …, 𝑚 .
𝑣 𝑐𝑗 : centroid ke- 𝑐 dan atribut ke- 𝑗 , 𝑐 = 1,2, …, 𝑘;  𝑗 = 1,2, …, 𝑚 . 5. Langkah 4: mengalokasikan setiap data ke cluster yang mempunyai jarak terdekat.
6. Langkah 5: memperbaiki pusat cluster menggunakan Rumus (2).
𝑣 𝑐𝑗 =
∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑥𝑖∈𝐶𝑙𝑢𝑠𝑡𝑐 |𝐶𝑙𝑢𝑠𝑡 𝑐 | (2)
dimana: 𝑥 𝑖 ∈ 𝐶𝑙𝑢𝑠𝑡 𝑐 : data ke- 𝑖 pada cluster ke- 𝑐 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑛; 𝑐 = 1,2, …, 𝑘 . |𝐶𝑙𝑢𝑠𝑡 𝑐 | : jumlah data pada cluster ke- 𝑐 , 𝑐 = 1,2, …, 𝑘 . 7. Langkah 6: menghitung selisih pusat cluster baru dengan pusat cluster lama. Jika selisih lebih dari error yang diharapkan, maka proses diulang ke Langkah 3, sebaliknya proses selesai.
8. Output: data pembeli dalam bentuk RFM ternormalisasi yang sudah ter- cluster .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Business Understanding
Kegiatan pendalaman  ke Toko Saga Bako  dilakukan  secara terbuka agar dapat  menentukan tujuan dan menilai kondisi  yang  sedang  terjadi.  Wawancara  juga  dilakukan  untuk  mengetahui  secara  mendalam  tentang  informasi kondisi  yang  sedang  terjadi  di  Toko  Saga  Bako  yang  menghasilkan  data  yang  dapat  dimanfaatkan  sebagai pengetahuan/informasi,  salah  satunya  adalah  data  transaksi  pada  Toko  Saga  Bako  yang  berisi  histori  transaksi pembeli setiap hari dari bulan ke bulan berikutnya. Data tersebut digunakan sebagai bahan untuk menyusun strategi pemasaran dalam mencapai tujuan penelitian yaitu segmentasi pelanggan di Toko Saga Bako.

## 3.2 Data Understanding
Proses  yang  dilakukan  dalam  tahap  pemahaman data  adalah  pengumpulan  dan  pemahaman  data  apa  saja  yang diperlukan, yang berupa data pembelian di Toko Saga Bako selama bulan Januari – Maret tahun 2022. Potongan data pembelian dapat dilihat pada Gambar 2. Tabel 1 mendeskripsikan data pembelian dan hasil pendalaman data pembelian, yang merupakan gambaran masing-masing informasi transaksi pembelian di Toko Saga Bako, yaitu Id Pembeli, Datang, Transaksi, dan Total Nominal. Sementara itu, hasil dari pendalaman data pembelian dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Data Transaksi Bulan Januari sampai Maret 2022
Tabel 1. Deskripsi Data Transaksi
No Atribut Tipe Data Keterangan 1. Id Pembeli Character Karakter unik untuk masing-masing pembeli 2. Tanggal Penjualan Date Waktu adanya pembelian dari masing-masing pembeli 3. Jumlah Barang Numeric Jumlah barang yang dibeli pada waktu pembelian 4. Total Harga Currency
Total uang yang digunakan dari pembeli saat melakukan pembelian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4472
Gambar 3. Grafik Transaksi Bulan Januari sampai Maret 2022
Pada Gambar 3 dapat dilihat pendalaman data pembelian dari Gambar 2, yaitu total pembelian yang terjadi setiap bulan. Toko Saga Bako mempunyai total transaksi yang tinggi pada bulan Maret 2022 yaitu sebesar 146 data transaksi  dengan total  transaksi  sebesar Rp 4.650.500. Di bulan Januari  2022 sebanyak  136 data transaksi dengan jumlah transaksi sebesar Rp 3.882.500, dan paling sedikit total transaksinya sebesar Rp 3.569.000 pada bulan Februari 2022 dengan 131 data pembelian. Sebagai hasil dari langkah pengecekan ulang terhadap isi dari data pembelian, dari 663 data pembelian, ditemukan 11 data yang hilang ( missing value ), sehingga didapatkan 652 data pembelian yang digunakan dalam penelitian ini. Data yang hilang tersebut dikarenakan kelalaian pada proses input data pada pihak Toko Saga Bako.

## 3.3 Data Preparation
Pengolahan  data  terdiri  dari  kegiatan  untuk  menyusun dataset yang  nantinya  diinputkan  pada tools pemodelan data mining . Data transaksi pembelian yang didapat dari tahap pengumpulan data diubah menjadi model RFM, sehingga dataset terdiri dari sejumlah pembeli dengan tiga atribut, yaitu atribut recency , frequency , dan monetary . Adapun atribut dari model RFM data pembelian pada Toko Saga Bako, beserta contohnya dijelaskan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Atribut Model RFM No Atribut Tipe Data Ulasan 1. Recency Numerik Selisih hari antara tanggal dilakukannya analisis dan tanggal terakhir seorang pelanggan melakukan transaksi di Toko Saga Bako. Recency = tanggal penelitian dilakukan - tanggal terakhir pembelian Contoh:
31 Maret 2022– 29 Maret 2022 = 2
Jadi, poin recency- nya adalah 2. 2. Frequency Numerik Total pembelian yang dilangsungkan oleh pembeli di Toko Saga Bako selama rentang waktu analisis. Contoh: Pembeli SB03 melangsungkan pembelian pada Toko Saga Bako di bulan Januari sampai Maret 2022 yakni sebanyak 5 transaksi.
Jadi, poin frequency- nya adalah 5. 3. Monetary Numerik Total nominal yang dikeluarkan pembeli di Toko Saga Bako selama rentang waktu analisis. Contoh: Total nominal yang dikeluarkan pembeli SB03 saat melangsungkan pembelian di Toko Saga Bako yakni Rp 200.000.
Jadi, poin monetary- nya adalah 200.000.
Berdasarkan Tabel 2, maka semua atribut pada model RFM menggunakan bentuk data numerik. Dari 652 data  pembelian  Toko  Saga  Bako  pada  bulan  Januari  sampai  Maret  2022,  didapatkan  47  pembeli.  Model  RFM digunakan  sebagai  pemodelan  data  pembelian  dalam  penelitian.  Potongan  hasil  perubahan  bentuk  dari  data pembelian ke dalam bentuk RFM dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perubahan Data Pembelian ke Bentuk RFM
Id_Pembeli Recency Frequency Monetary SB01 4 12 240.000 SB02 1 5 135.000 SB03 12 8 282.500 SB04 9 14 325.000 … … … … SB047 8 14 244.500

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4472
Data  dari  masing-masing  pembeli  dengan  bentuk  RFM  tersebut  selanjutnya  dikonversi  menggunakan normalisasi min-max sehingga masing-masing atribut mempunyai nilai di antara 0 dan 1. Hal ini dilakukan supaya supaya  masing-masing  atribut  pada  bentuk  RFM  mempunyai range (jangkauan)  yang  seimbang.  Rumus normalisasi min-max mengikuti Rumus (3).
𝑥 𝑛𝑒𝑤 = 𝑥 𝑜𝑙𝑑 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 (3)
dimana: 𝑥 𝑜𝑙𝑑 : nilai lama 𝑥 𝑚𝑖𝑛 : nilai paling rendah dalam data 𝑥 𝑚𝑎𝑥 : nilai paling tinggi dalam data
Tabel 4 merupakan potongan hasil transformasi data bentuk RFM ke dalam bentuk normalisasi min-max . Data hasil normalisasi digunakan sebagai data untuk tahap selanjutnya, yaitu proses clustering .
Tabel 4 . Susunan Data Bentuk RFM Ternormalisasi Id_Pembeli  Nilai Recency  Nilai Frequency  Nilai Monetary SB01 0,1500 0,2340 0,2595 SB02 0,0000 0,0851 0,1345 SB03 0,5500 0,1489 0,3101 SB04 0,4000 0,2766 0,3607 … … … … SB047 0,3500 0,2766 0,2649

## 3.4 Modeling
Clustering menjadi proses pada tahap pemodelan untuk mengelompokkan pembeli dengan karakter yang serupa. Langkah-langkah dalam pemodelan menggunakan algoritma k-means dijelaskan sebagai berikut.
1. Data  yang  digunakan  sebagai  input  pada  algoritma k-means adalah  data  RFM  ternormalisasi  seperti  yang terlihat  pada  Tabel  4,  dengan  jumlah  data  sebanyak  47  pembeli  di  Toko  Saga  Bako  dan  tiga  atribut,  yaitu atribut recency , frequency , dan monetary .
2. Dalam  menentukan  jumlah cluster digunakan  metode elbow dengan  jumlah cluster ditentukan  dari k =  2 sampai k = 6, dengan melihat masing-masing  SSE-nya. Dari Gambar 4 dapat  dilihat bahwa jumlah cluster terbaik adalah. k = 3, sehingga prosedur segmentasi pelanggan ini menggunakan tiga segmen pembeli.
Gambar 4. Grafik Elbow
3. Pusat cluster awal dipilih secara random, sebagai  contoh SB043, SB09, dan  SB034, dengan rincian seperti yang terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pusat Cluster Awal Pusat Cluster Recency Frequency Monetary SB043 ( cluster 0) 0,8500 0,5532 0,4399 SB09 ( cluster 1) 0,0500 0,5319 0,4798 SB034 ( cluster 2) 0,0500 0,0213 0,0095
4. Perhitungan jarak dilakukan untuk melihat jarak antara 47 data pembeli dengan ketiga pusat cluster , dengan mengacu  pada  Rumus  (1).  Hasil  perhitungan  jarak  dapat  dilihat  pada  Tabel  6,  kolom  ke-2  sampai  ke-4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4472
Selanjutnya  dilakukan  pengalokasian  tiap  data  ke cluster dengan  melihat  jarak  terkecilnya,  yang  hasilnya dapat dilihat pada Tabel 6 kolom ke-5.
Tabel 6. Kelompok Cluster Terhadap Pusat Cluster Data Cluster 0  Cluster 1  Cluster 2  Kelompok Cluster SB01 0,7902 0,3837 0,3431 2 SB02 1,0172 0,5668 0,1489 2 SB03 0,5199 0,6522 0,5971 0 … … … … … SB047 0,5976 0,4487 0,4694 1
5. Perbaikan  pusat cluster dilakukan  dengan  mengacu  pada  Tabel  6  dan  Rumus  (2).  Pusat cluster baru  yang terbentuk dapat dilihat pada Tabel 7
Tabel 7. Pusat Cluster Baru Pusat Cluster  Recency  Frequency  Monetary Cluster 0 0,7029 0,4693 0,4514 Cluster 1 0,2929 0,3678 0,4047 Cluster 2 0,1870 0,1008 0,1161
6. Perhitungan selisih antara pusat cluster lama dari Tabel 5 dengan pusat cluster baru dari Tabel 7 dilakukan untuk mengetahui apakah pusat cluster baru sudah stabil. Dari hasil perhitungan, selisih antara pusat cluster lama  dan  pusat cluster baru  sebesar  0,3240,  yang  berarti  masih  terdapat  perubahan  yang  signifikan.  Oleh karena itu proses diulang kembali untuk menghitung jarak antara masing-masing data dengan pusat cluster baru, sampai didapatkan perubahan pusat cluster lama dengan pusat cluster baru tidak terlalu signifikan. Hasil penerapan algoritma k-Means dengan k = 3 yang menggunakan tools Weka 3.8.5 dijelaskan sebagai berikut. Gambar 5 merupakan nilai-nilai parameter untuk proses clustering menggunakan algoritma k - means pada Weka. Nilai-nilai parameter yang diubah yakni pada jumlah numClusters yaitu 3, selebihnya tetap menggunakan nilai parameter yang sudah ada pada tools Weka 3.8.5. Hasil clustering dengan algoritma k-means terlihat pada Gambar 6.
Gambar 5. Model Nilai Parameter k-Means Clustering pada Tools Weka 3.8.5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4472
Dari  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa  nilai SSE  yang  diperoleh  pada  model  ini  sebesar  47,4721,  dengan jumlah iterasinya adalah 4. Untuk segmentasi pelanggan terlihat bahwa pada cluster 0 terdapat 16 data, cluster 1 terdapat 10 data, dan cluster 2 terdapat 21 data.

## 3.5 Evaluation
Tahap evaluasi  dilakukan untuk mengevaluasi  nilai random seed ( S ) yang digunakan. Setiap nilai random seed menghasilkan nilai SSE yang berbeda. Hal ini dikarenakan algoritma k-means menggunakan inisialisasi yang acak dalam prosesnya. Oleh karena itu dalam tahap evaluasi ini dilakukan clustering dengan mengganti nilai random seed yang digunakan pada Weka 3.8.5. Dari tahap pemodelan pada Gambar 4 terlihat bahwa default random seed dari Weka 3.8.5 adalah 10. Tabel 8 menunjukkan nilai SSE untuk beberapa nilai random seed , yaitu dari S = 10 sampai S = 20.
Tabel 8. Hasil SSE dari Beberapa Nilai Random Seed ( S ) Random Seed (S) SSE S = 10 47.4721 S = 11 47.2005 S = 12 47.4237 S = 13 47.1149 S = 14 47.3621 S = 15 47.3479 S = 16 47.9702 S = 17 47.3553 S = 18 47.3553 S = 19 47.9219 S = 20 47.0790
Berdasarkan Tabel 8 dapat dilihat bahwa ketika S = 20 (tercetak tebal), nilai SSE yang didapatkan adalah yang  terkecil.  Oleh  karena  itu k =  3  dan S =  20  adalah  perpaduan  yang  menghasilkan cluste r  terbaik.  Untuk mengetahui hasil evaluasi clustering yang akan dipakai sebagai hasil akhir penelitian ini, maka digunakan S = 20. Evaluasi clustering memakai tools Weka 3.8.5 dengan mengubah jumlah parameter pada numClusters menjadi 3 dan random seed -nya 20, dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Evaluasi Clustering pada Tools Weka 3.8.5
Gambar 7 merupakan hasil evaluasi clustering yang sudah menggunakan S = 20, dengan nilai SSE sebesar 47,0790 sedangkan jumlah iterasinya adalah 5. Jumlah akhir data pembeli pada cluster 0 sebesar 26 data, cluster 1 terdapat 10 data, dan cluster 2 terdapat 11 data. Untuk hasil visualisasi scatter plot segmentasi pelanggan Toko Saga  Bako  menggunakan tools Weka  3.8.5  terlihat  pada  Gambar  8.  Pembeli  yang  ada  pada cluster 0  ditandai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4472
dengan warna biru dimana terdapat 26 pembeli, cluster 1 dengan warna merah sebanyak 10 pembeli, dan cluster 2 dengan warna hijau sebanyak 11 pembeli.
Gambar 8. Visualisasi Pengelompokan pada Tools Weka 3.8.5

## 3.6 Deployment
Tahap  penyebaran  merupakan  langkah  paling  akhir  dimana  hasil  penelitian  ini  diberikan  kepada  pemilik Toko Saga Bako sebagai gambaran pertimbangan dalam menyusun strategi CRM yang didasarkan dari hasil segmentasi pelanggan di Toko Saga Bako. Berdasarkan hasil dari tahap evaluasi, maka didapatkan pusat cluster untuk masing- masing atribut RFM seperti terlihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Pusat Masing-Masing Cluster Cluster  Recency  Frequency  Monetary 0 0,1769 0,1383 0,1560 1 0,6600 0,2660 0,2510 2 0,6455 0,6015 0,6011
Tabel 9 merupakan nilai hasil pusat segmentasi dari masing-masing cluster dengan total recency 0,1769, frequency 0,1383,  dan monetary 0,1560  ada  pada cluster 0.  Selanjutnya  pada cluster 1  memiliki  total recency 0,6600, frequency 0,2660,  dan monetar y  0,2510.  Nilai  segmentasi  yang  terakhir  pada cluster 2  memiliki  total recency 0,6455, frequency 0,6015 dan monetary 0,6011. Dari  hasil clustering dengan k-means sebagai  algoritmanya  dan  RFM  sebagai  bentuk  modelnya,  maka didapatkan hasil segmentasi pelanggan dari 47 pembeli Toko Saga Bako. Rata-rata nilai RFM ditunjukkan pada Tabel 10, yang nantinya akan dibagi menjadi tiga cluster yang menghasilkan simbol rank seperti pada Tabel 11.
Tabel 10. Rata-Rata Nilai RFM Cluster Recency Frequency Monetary Cluster 0 4,54 7,50 153000 Cluster 1 14,20 13,50 232800 Cluster 2 13,54 26,45 480227
Tabel 10 merupakan total rata-rata dari hasil segmentasi data transaksi pembeli di Toko Saga Bako selama analisis  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini.  Langkah  berikutnya  dalam  tahap  penyebaran  yakni  dengan menentukan cluste r mana yang memiliki potensi atau kemampuan rendah, sedang, dan tinggi dari masing-masing simbol rank .
Tabel 11. Rank Masing-Masing Cluster Cluster Total Pembeli  Simbol Rank  Potensi Cluster 0 26 R ↓ F ↓ M ↓ Rendah Cluster 1 10 R ↑ F ↓ M ↓ Sedang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4472
Cluster Total Pembeli  Simbol Rank  Potensi Cluster 2 11 R ↓ F ↑ M ↑ Tinggi
Berdasarkan Tabel 11 tersebut, terdapat 26 pembeli pada cluster 0 dengan jumlah rata-rata recency adalah 4,54, rata-rata pada frequency transaksinya paling sedikit diantara cluster yang lain yakni 7,50 kali, juga nilai rata- rata monetary paling sedikit diantara cluster lainnya yakni Rp 153.000 di bulan Januari sampai Maret 2022. Jumlah rata-rata tersebut menunjukkan cluster ini memiliki potensi pembeli yang rendah, karena dengan jumlah pembeli paling  banyak  pada cluster ini  tetapi  jumlah  rata-rata monetary yang  ada  paling  sedikit  dibandingkan  dengan cluster yang  lain.  Pada cluster 1  terdapat  10  pembeli  dengan  jumlah  rata-rata recency yang  ada  adalah  14,20, jumlah  rata-rata frequency transaksinya  yakni  13,50  kali,  dan  jumlah  rata-rata monetary yang  ada  adalah  Rp 232.800 di bulan Januari  sampai Maret 2022. Cluster ini memiliki potensi  pembeli yang sedang karena jumlah rata-rata recency dan frequency -nya hampir sama, juga jumlah rata-rata monetary -nya lebih banyak dari cluster 0. Cluster berikutnya adalah cluster yang memiliki kekuatan pembeli paling tinggi, karena ada 11 pembeli di cluster ini,  dengan  jumlah  rata-rata recency yang  ada  adalah  13,54. Cluster ini  juga  mendapatkan  jumlah  rata-rata frequency transaksi paling banyak diantara cluster lainnya adalah 26,45 kali dan jumlah rata-rata monetary yang ada juga sangat tinggi yakni sebanyak Rp 480.227 di bulan Januari sampai Maret 2022.
Adapun analisis hasil segmentasi pelanggan menurut simbol rank dengan RFM dalam penerapan strategi pemasarannya adalah sebagai berikut:
a. Pembeli  di cluster 2  (tinggi)  dengan  nilai  RFM  paling  tinggi  harus  dijaga  dan  dipertahankan  dengan memberikan  bonus  atau  potongan  harga  dengan minimal  pembelian,  karena  sangat  disayangkan  jika  turun nilai RFM pada cluster tersebut.
b. Pembeli  pada cluster 0  (rendah)  dan cluster 1  (sedang)  dengan  nilai  RFM  di  bawah  rata-rata  karena  nilai monetary -nya di bawah cluster 2, maka dengan meningkatkan pelayanan kepada kelompok pembeli tersebut seperti dengan membuat kompetisi berhadiah agar pembeli tersebut mendapatkan hadiah di setiap pembelian pertama. Misalnya,  para pembeli diminta membagikan sebuah postingan promosi  dan tag akun Toko Saga Bako di sosial media agar menarik lebih banyak pembeli karena jangkauan jaringan yang luas.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dalam penelitian ini adalah diterapkannya algoritma k-means berdasarkan analisis bentuk RFM pada data pembelian di Toko Saga Bako bulan Januari  sampai Maret  2022. Jumlah cluster paling baik  yang didapat yakni menurut hasil penetapan jumlah cluster dengan memakai metode elbow adalah k = 3. SSE digunakan untuk mengevaluasi hasil clustering berdasarkan k (jumlah cluster ). Nilai random seed yang menghasilkan SSE terkecil yakni random seed S = 20. Segmentasi pelanggan berdasarkan model RFM yang dihasilkan terbagi menjadi tiga cluster yakni 26 pembeli berpotensi rendah menjadi bagian cluster 0, 10 pembeli berpotensi sedang menjadi bagian cluster 1, dan 11 pembeli berpotensi tinggi menjadi bagian cluster 2. Hasil nilai rank dari masing-masing cluster dapat diterapkan untuk meningkatkan strategi CRM khususnya untuk strategi pemasaran pada Toko Saga Bako. Hasil  tersebut  dapat  digunakan  untuk  mempertahankan  pembeli,  menjaga  loyalitas  pembeli,  dan  mendapatkan pembeli  baru.  Penerapan  RFM  hanya  terpusat  pada  potensi  pembeli  tertinggi,  mempunyai  atribut yang  kurang luas, terpusat pada pembeli yang sudah ada, dan tidak bisa digunakan pada calon pembeli yang baru. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat ditemukan metode analisis yang sanggup mengatasi kelemahan tersebut dan dapat menerapkan  metode clustering lainnya  untuk  menjadi  tolok  ukur  antara  algoritma k-means dengan  algoritma clustering lainnya.

## REFERENCES
[1] B.  Setyaleksana,  S.  Suharyono,  and  E.  Yulianto,  “Pengaruh  Customer  Relationship  Management  (CRM)  Terhadap Kepuasan dan Loyalitas Pelanggan (Survei pada Pelanggan GraPARI Telkomsel di Kota Malang),” J. Adm. Bisnis , vol. 46, no. 1, pp. 45–51, 2017.
[2] S. Dewi Astria, “Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means Untuk Clustering Pelanggan Pada CV. Mataram Jaya Bawen,” J. Eksplora Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 169–178, 2017.
[3] A. Octa, “Literature Review: Meningkatkan Kepuasan Pelanggan Di Bengkel Resmi Menggunakan Sistem Manajemen Pelanggan Elektronik,” Inform.  J. Ilmu Komput. , vol. 15, no. 1, pp. 39–50, 2019.
[4] A. Amelia and R. Ronald, Paradigma Nilai Pelanggan: Produk vs Jasa . Yayasan Kita Menulis, 2021.
[5] A.  R.  Tita,  S.  A.  Ithriah,  and  A.  A.  Arifiyanti,  “Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering Berdasarkan Model Rfm Pada Cv Tita Jaya,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 3, pp. 699–708, 2020.
[6] A. Febriani and S. A. Putri, “Segmentasi Konsumen Berdasarkan Model Recency, Frequency, Monetary dengan Metode K-Means,” JIEMS (Journal Ind. Eng. Manag. Syst. , vol. 13, no. 2, pp. 52–57, 2020.
[7] B. C. Laksono and I. Y. Wulansari, “Pemodelan Dan Penerapan Metode Rfm Pada Estimasi Nilai Konsumen (Customer Lifetime Value) Menggunakan K-Means Clustering Machine Learning,” Semin. Nas. Off. Stat. , vol. 2020, no. 1, pp. 1277–1285, 2021.
[8] B. E. Adiana, I. Soesanti, and A. E. Permanasari, “Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Kombinasi Rfm Model Dan Teknik Clustering,” J. Terap. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2018.
[9] B. Rizki, N. G. Ginasta, M. A. Tamrin, and A. Rahman, “Customer Loyality Segmentation On Point Of Sale System

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4472
Using Recency-Frequency-Monetary (RFM) and K-Means,” J. Online Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 130–136, 2020.
[10]  L. Zahrotun, “Implementation Of Data Mining Technique For Customer Relationship Management (CRM) On Online Shop Tokodiapers.com With Fuzzy C-Means Clustering,” Proc. - 2017 2nd Int. Conf. Inf. Technol. Inf. Syst. Electr. Eng. ICITISEE 2017 , vol. 2, pp. 299–303, 2018.
[11]  A. J. Christy, A. Umamakeswari, L. Priyatharsini, and A. Neyaa, “RFM Ranking – An Effective Approach To Customer Segmentation,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 33, no. 10, pp. 1251–1257, 2021.
[12]  S. A. Sutresno, A. Iriani, and E. Sediyono, “Metode K-Means Clustering dengan Atribut RFM untuk Mempertahankan Pelanggan,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 4, pp. 433–440, 2018.
[13]  N. H. Harani, C. Prianto, and F. A. Nugraha, “Segmentasi Pelanggan Produk Digital Service Indihome Menggunakan Algoritma K-Means Berbasis Python,” J. Manaj. Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 133–146, 2020.
[14]  A. Wibowo and A. R. Handoko, “Segmentasi Pelanggan Ritel Produk Farmasi Obat Menggunakan Metode Data Mining Klasterisasi Dengan Analisis Recency Frequency Monetary (RFM) Termodifikasi,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 573–580, 2020.
[15]  P.  C.  Ncr et  al. ,  “Crisp-Dm,” SPSS  inc ,  vol.  78,  pp.  1–78,  2000,  [Online].  Available:  http://www.crisp- dm.org/CRISPWP-0800.pdf.
[16]  F.  Effendy  and  P.  Purbandini,  “Klasifikasi  Rumah  Tangga  Miskin  Menggunakan  Ordinal  Class  Classifier,” J.  Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 30–36, 2018.
[17]  R. R. Putra and C. Wadisman, “Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K- means,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 1, pp. 72–77, 2018.
[18]  M.  Wahyudi,  Masitha,  R.  Saragih,  and  Solikhun, Data  Mining:  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  dan  K- Medoids Clustering . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[19]  D.  O.  Dacwanda  and  Y.  Nataliani,  “Implementasi  k-Means  Clustering  Untuk  Analisis  Nilai  Akademik  Siswa Berdasarkan Nilai Pengetahuan dan Keterampilan,” Aiti , vol. 18, no. 2, pp. 125–138, 2021.