## Implementasi Metode Clustering Partisi dalam Menentukan Segmentasi Pelanggan
Nita Mirantika 1* dan Estiko Rijanto 2
1 Magister Sistem Informasi, Universitas Komputer Indonesia, Jl. Dipati Ukur 112-116 Bandung
2 Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) - Indonesia
* Korespondensi:  Email: nita.mirantika@gmail.com , estikorijanto@gmail.com
Diterima: 02-11-2023 ; Review: 09-11-2023; Disetujui: 12-07-2024
Cara sitasi: Mirantika, N., Rijanto, E., . 2024. Implementasi Metode Clustering Partisi dalam Menentukan Segmentasi Pelanggan, Jurnal Tata Kelola dan Kerangka Kerja TI, 10(1): 8-16
ABSTRAK – Segmentasi pelanggan termasuk bagian dari strategi pemasaran yang diperlukan perusahaan melalui pengelompokkan pelanggan yang memiliki kesamaan karakteristik. PT XYZ yang bergerak di bidang peternakan memiliki pelanggan yang tersebar di berbagai wilayah dengan karakteristik yang beragam sehingga membutuhkan segmentasi pelanggan dalam membuat strategi pemasarannya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan dengan menggunakan metode clustering partisi yaitu algoritma K-Means dan algoritma K-Medoids serta membandingkan kinerja kedua algoritma tersebut. Model RFM (Recency-Frequency-Monetary) digunakan dalam pemilihan  atribut  penelitian.  Metode  Elbow  digunakan  dalam  penentuan  jumlah  cluster  optimum  dan  metode Davies-Bouldin  Index  (DBI)  digunakan  dalam  evaluasi  hasil  clustering.  Segmentasi  pelanggan  menggunakan algoritma K-Means menghasilkan tiga jenis pelanggan yaitu superstar, typical customer dan dormant customer. Sedangkan segmentasi pelanggan menggunakan algoritma K-Medoids menghasilkan empat jenis pelanggan yaitu superstar, typical customer, customer needing attention dan dormant customer. Hasil evaluasi clustering diperoleh nilai DBI K-Means jauh lebih kecil dari nilai DBI K-Medoids. Hasil ini menunjukkan bahwa pada metode clustering partisi, algoritma K-Means lebih baik daripada algoritma K-Medoids dalam menentukan segmentasi pelanggan.
Kata Kunci – Clustering Partisi, Algoritma K-Means, Algoritma K-Medoids, RFM, DBI

## 1. P ENDAHULUAN
Segmentasi  pelanggan  adalah  mengelompokkan pelanggan  yang  memiliki  kesamaan  karakteristik [1][2].  Segmentasi  pelanggan  diperlukan  oleh perusahaan dalam membuat strategi pemasaran agar pemasaran  dapat  tepat  sasaran  [3][4].  PT  XYZ merupakan perusahaan yang bergerak pada bidang peternakan  dan  memiliki  pelanggan  yang  tersebar diberbagai daerah Propinsi Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur. Pelanggan PT XYZ yang datang dari berbagai  daerah  memiliki  karakteristik  yang beragam, hal ini menuntut PT XYZ dapat membuat keputusan  yang  tepat  dalam  strategi  pemasaran yaitu  dengan  melakukan  segmentasi  pelanggan. Salah  satu  solusi  dalam  melakukan  segmentasi pelanggan  diantaranya  melalui  penerapan  teknik data mining clustering partisi [5][6][7].
Metode clustering partisi  terdiri  dari  beberapa algoritma  diantaranya  adalah  algoritma  K-Means dan algoritma K-Medoids. Kedua algoritma tersebut merupakan  algoritma  partisi  yang  paling  terkenal
[8].  Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma clustering partisi  yang  sangat  populer  dan  banyak dipelajari  karena  sederhana  dan  mudah  diterapkan [7][9].  Nilai  rata-rata  digunakan  pada  algoritma  K- Means  untuk  menjadi  pusat  klaster  [10][11]. Algoritma  K-Medoids  mempunyai  nama  lain algoritma  PAM  ( Partitioning  Around  Medoid ) merupakan  metode clustering yang  cukup  peka terhadap outlier [10].  Perwakilan  objek  ( medoid ) digunakan  pada  algoritma  K-Medoids  untuk menjadi  pusat cluster [12].  Pemilihan  atribut  dalam penerapan segmentasi pelanggan dapat menggunakan  model  RFM  ( Recency - Frequency - Monetary ). Penilaian perilaku pelanggan diterapkan pada  model  RFM  berdasarkan  tiga  atribut  yaitu recency untuk  penilaian  waktu  transaksi  pelanggan yang  paling  terakhir, frequency untuk  penilaian jumlah  total  dari  keseluruhan  transaksi  pelanggan, dan monetary untuk penilaian jumlah total uang yang dibelanjakan pelanggan [13][14]. Dengan mengetahui history transaksi pelanggan, perusahaan dapat melakukan penilaian pada tiga atribut tersebut
[1]. Penelitian  mengenai  segmentasi  pelanggan menggunakan  metode clustering partisi  telah dilakukan  oleh  Shirole,  dkk  [5]  yaitu  segmentasi pelanggan menggunakan model RFM dan algoritma K-Means clustering yang menghasilkan empat cluster dari dataset e-commerce berdasarkan skor RFM. Hasil tersebut  dapat  membantu  perusahaan  untuk mengembangkan  strategi  pasar  dan  sebagai  media promosi kepada pelanggan setia. Penelitian lain juga dilakukan  oleh  Sheshasaayee,  dkk  [7]  yaitu implementasi analisis RFM berbasis teknik clustering untuk  perilaku  nasabah  dalam  transaksi  online menggunakan  algoritma  K-Means.  Penelitian tersebut  menghasilkan  dua cluster pelanggan  dari dataset belanja  online.  Selanjutnya  penelitian  lain dilakukan  oleh  Aryuni,  dkk  [12]  yaitu  mengenai segmentasi  nasabah  pada  bank  XYZ  dengan menerapkan  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids. Penelitian  mendapatkan  hasil  bahwa  algoritma  K- Means  lebih  unggul  dari  algoritma  K-Medoids dilihat dari  jarak intra cluster . Sedangkan dilihat dari nilai  Davies-Bouldin  Index,  kinerja  algoritma  K- Means  sedikit  lebih  unggul  dari  algoritma  K- Medoids.  Selain  dalam  hal  segmentasi  pelanggan, terdapat penelitian  yang  dilakukan untuk menganalisis perbandingan penerapan algoritma K- Means  dan  algoritma  K-Medoids  diantaranya dilakukan  oleh  Utomo  [15]  yaitu  untuk clustering penyebaran  wabah  Covid-19  yang  melanda Indonesia.  Penelitian  mendapatkan  hasil  bahwa berdasarkan  nilai  Davies  Boulden  index  metode terbaik untuk mengelompokkan penyebaran wabah virus  corona  di  Indonesia  adalah  metode  K-Means. Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Nirmal  [16] dalam  membandingkan  algoritma  K-Medoids  dan algoritma K-Means diperoleh hasil bahwa algoritma K-medoids lebih baik dalam mengelompokkan data ketika  terdapat  outlier  daripada  algoritma  kmeans. K-medoids lebih baik dalam skalabilitas untuk dataset yang  lebih  besar  dan  juga  karena  lebih  efisien daripada K-means.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  telah dipaparkan  diatas,  maka  dilakukan  penelitian  ini untuk menghasilkan segmentasi pelanggan menggunakan  metode clustering partisi  yaitu algoritma  K-Means  dan  algoritma  K-Medoids  serta untuk  membandingkan  kinerja  kedua  algoritma clustering partisi  tersebut  dalam  melakukan segmentasi  pelanggan  di  PT  XYZ.  Segmentasi pelanggan yang dihasilkan dapat menjadi masukan bagi  PT  XYZ  dalam  membuat  rencana  strategi pemasaran.

## 2. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode  CRISP-DM  menjadi  acuan  dalam melakukan  penelitian  ini.  Metode  CRISP-DM merupakan  standar  dalam  pengembangan  proyek data  mining dan  knowledge  discovery  [17].  Dalam prosesnya  CRISP-DM  mempunyai  enam  tahapan pengembangan data  mining [18].  Gambar  1 menunjukkan enam tahapan proses CRISP-DM.
Gambar 1 . Siklus proses CRISP-DM (Sumber : Chapman dkk, 2000) Tahapan penelitian yang dilakukan berdasarkan metode CRISP-DM yaitu:

## 2.1 Business understanding
Tahap business  understanding meliputi  kegiatan untuk mengetahui tujuan dan kebutuhan perusahaan, kemudian diterjemahkan ke dalam data mining [18].  PT  XYZ  mempunyai  pelanggan  yang banyak di berbagai daerah dengan karakteristik yang beragam  sehingga  membutuhkan  segmentasi pelanggan. Pada data mining , metode clustering dapat digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan [7].

## 2.2 Data understanding
Tahap data  understanding meliputi  kegiatan mengumpulkan  data  dan  melakukan  pemahaman yang  mendalam  tentang  data  [18].  Data  transaksi penjualan  PT  XYZ  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu periode Januari 2021 – Desember 2021 dengan jumlah  transaksi  sebanyak  2.584  transaksi  dan  456 pelanggan.

## 2.3 Data preparation
Tahap data  preparation meliputi  kegiatan mendapatkan  data  akhir  untuk  dilakukan pemodelan.  Pada  tahap  ini  meliputi  pemilihan atribut  data, record ,  tabel,  proses  pembersihan  dan transformasi data [18]. Dalam melakukan segmentasi pelanggan,  pemilihan  atribut  menggunakan  model RFM  yang  pada  tahun  1994  diperkenalkan  oleh Arthur  Huges  [13][14].  Model  RFM  melakukan proses  penilaian  berdasarkan  tiga  perilaku
pelanggan  yaitu:  penilaian  berdasarkan  waktu transaksi pelanggan yang paling terakhir terdiri dari tanggal,  bulan  dan  tahun  disebut recency (R), penilaian  pelanggan  berdasarkan  jumlah  total  dari keseluruhan  transaksi  pelanggan  disebut frequency (F)  dan  penilaian  pelanggan  berdasarkan  jumlah total uang yang dibelanjakan oleh pelanggan disebut monetary (M)  [22].  Tabel  1  menunjukkan dataset penelitian menggunakan tiga atribut RFM.
Tabel 1 . Dataset Penelitian Pelanggan Recency Frequency Monetary Pelanggan 1 29 2 67500000 Pelanggan 2 64 5 169500000 …………… ………… ……………. ………… Pelanggan 455 32 5 172000000 Pelanggan 456 39 4 137500000 Setelah mendapatkan dataset , selanjutnya dilakukan pembersihan data. Dataset yang diperoleh mungkin tidak lengkap, tidak konsisten, mengandung  kesalahan,  dan  terdapat  atribut  yang hilang atau atribut yang mengandung data duplikat. Hal ini dapat menurunkan kualitas hasil penelitian, oleh  karena  itu  dilakukan  pembersihan  data  [5]. Pembersihan data dilakukan dengan menggunakan software  RStudio.  Dataset  yang  sudah  dibersihkan selanjutnya  dilakukan  transformasi  data  untuk meningkatkan akurasi model. Pada tahap transformasi data, supaya diperoleh skala data yang tidak terlalu jauh maka dilakukan normalisasi [2][13]. Dalam penelitian ini, proses normalisasi menggunakan metode Z-Index. Normalisasi Z-Index merupakan teknik dalam  normalisasi data, dimana nilai rata-rata (mean) dan standar deviasi digunakan untuk menormalisasikan nilai atribut A [8]. Tabel 2 menunjukkan hasil normalisasi data.
Tabel 2 . Normalisasi Dataset Penelitian
Pelanggan Z recency Z frequency Z monetary Pelanggan 1 -0.985009110  -0.22474040 -0.177628220 Pelanggan 2 -0.621288195  -0.04086189 -0.024807743 …………… -------------- -------------- -------------- Pelanggan 455 -0.953833031  -0.04086189 -0.021062143 Pelanggan 456 -0.881088848  -0.10215473 -0.072751422 2.4 Modeling
Tahap modeling meliputi  kegiatan  implementasi berbagai  teknik  pemodelan  yaitu  berupa  algoritma data  mining [18]  dalam  hal  ini  adalah membandingkan metode clustering partisi algoritma K-Means dengan algoritma K-Medoids.
2.4.1 Algoritma K-Means . Pemodelan algoritma K-Means termasuk
clustering partisi  yang  sangat  terkenal  sehingga banyak  dipelajari  karena  sederhana  dan  mudah diterapkan  [7][9].  Nilai  rata-rata  digunakan  pada algoritma  K-Means  untuk  menjadi  pusat  klaster [10][11].  Algoritma  K-Means  mempunyai  tahapan sebagai berikut:
1) Penentuan  jumlah  klaster  optimum  yang  akan dibuat, dengan menggunakan metode Elbow.
2) Penginisialisasian  pusat cluster awal  ( centroid ) pada setiap cluster secara acak.
3) Penghitungan jarak setiap data pengamatan ke pusat  klaster  ( centroid )  terpilih  dihitung menggunakan rumus Euclidian Distance, pada persamaan (1)
(1) 4) Mengelompokkan  setiap  objek  pengamatan berdasarkan  jarak  yang  paling  dekat  dengan centroid.
5) Centroid baru  diperbaharui  menggunakan  nilai rata-rata klaster
6) Mengulangi  langkah  tiga  sampai  dengan  lima, sehingga diperoleh anggota setiap klaster tidak berubah.
2.4.2 Algoritma K-Medoids .
Pemodelan  algoritma  K-Medoids  dengan  nama lain  algoritma  PAM  ( Partitioning  Around  Medoid ) merupakan salah satu metode clustering partisi yang diusulkan  untuk  meningkatkan  algoritma  K-Means dan  menyelesaikan  beberapa  masalah,  termasuk sensitivitas  terhadap outlier [10][19].  Perwakilan objek ( medoid ) digunakan pada algoritma K-Medoids untuk  menjadi  pusat  cluster. Medoid merupakan objek  data  yang  paling  sentral  diantara  titik cluster [10]. Tahapan dalam algoritma K-Medoids adalah:
1) Penentuan  jumlah  klaster  optimum  yang  akan dibuat, dengan menggunakan metode Elbow.
2) Menginisialisasi  pusat cluster awal  ( medoid ) secara acak dari masing-masing cluster .
3) Penghitungan jarak setiap data pengamatan ke klaster  paling  dekat  dihitung  dengan  rumus Euclidian Distance pada persamaan (1).
4) Kandidat medoid baru dihitung dengan acak dari data pengamatan pada masing-masing klaster.
5) Jarak tiap objek pada setiap klaster dengan calon medoid yang baru dihitung.
6) Total simpangan (S) dihitung yaitu mengurangi nilai  total distance yang  baru  dengan  total distance yang lama. Objek ditukar dengan data cluster sehingga  didapatkan  objek  yang  baru menjadi medoid , apabila nilai S < 0.
7) Mengulangi tahap empat sampai dengan enam, sehingga diperoleh medoid yang tidak berubah.
2.4.3 Metode Elbow .
Metode  Elbow  merupakan  metode  visual  untuk mendapatkan  jumlah cluster (k)  optimal  yang  akan dibentuk.  Tahapannya  dimulai  dengan  nilai  klaster (k)  sama  dengan  2  dan  nilai  k  terus  ditingkatkan disetiap  tahapannya  sebanyak  satu  k.  Nilai  k  akan menjadi  titik  di  mana  total  jumlah  kuadrat  dalam cluster turun drastis. Pada titik tersebut, grafik akan mencapai  dataran  tinggi  ketika  k  meningkat  lebih jauh sehingga membentuk sebuah siku [20].

## 2.5 Evaluation
Tahap evaluation dilakukan  untuk  mengetahui pencapaian tujuan yang telah ditetapkan pada tahap awal  [18].  Evaluasi  hasil clustering menggunakan nilai Davies-Bouldin Index (DBI), dapat dilihat dari nilai rasionya yang  diperoleh dari pembagian average within (SSW)  dengan average  between (SSB).  Hasil clustering yang  paling  baik  diperoleh  jika  nilai  DBI yang dihasilkan paling kecil [21].
2. 6 Deployment Deployment adalah  tahapan  terakhir  yaitu pengetahuan  yang  sudah  diperoleh  berupa segmentasi  pelanggan  disajikan  dalam  bentuk laporan  agar  PT  XYZ  dapat  dengan  mudah memahaminya. Laporan segmentasi pelanggan yang dihasilkan dapat digunakan sebagai masukan dalam membuat  rekomendasi  strategi  pemasaran  bagi perusahaan.

## 3. H ASIL DAN P EMBAHASAN
3.1 Jumlah Cluster Optimum
Metode  Elbow  digunakan  dalam  penentuan jumlah cluster optimum, dimana nilai cluster (k) akan menjadi  titik  di  mana  total  jumlah  kuadrat  dalam cluster turun drastis. Pada titik tersebut, grafik akan mencapai  dataran  tinggi  ketika  k  meningkat  lebih jauh  sehingga  membentuk  sebuah  siku.  Gambar  2 menunjukkan  hasil  penentuan  jumlah cluster optimum.
(a)
(b)
Gambar 2 . Jumlah Cluster Optimum (a) Algoritma K- Means dan (b) Algoritma K-Medoids
Melalui  penggunaan  metode  Elbow,  jumlah cluster optimum pada algoritma K-Means diperoleh sebanyak  3  cluster.  Sementara  pada  algoritma  K- Medoids  diperoleh  jumlah  cluster  optimum sebanyak 4 cluster.

## 3.2 Hasil Clustering
Setelah  mengetahui  jumlah cluster optimum langkah  selanjutnya  adalah  membentuk  cluster. Gambar  3  menunjukkan  hasil  cluster  algoritma  K- Means  dan  K-Medoids  dengan  menggunakan aplikasi Rstudio.
(a) (b)
Gambar 3 . Hasil Cluster (a) Algoritma K-Means dan (b) Algoritma K-Medoids
Hasil clustering dengan menerapkan algoritma K-
Means diperoleh tiga buah cluster yang terdiri dari cluster 1  terdapat  6  pelanggan,  untuk cluster 2 terdapat 170 pelanggan, dan untuk cluster 3 terdapat 280 pelanggan. Pada algoritma K-Medoids diperoleh empat buah cluster yang terdiri dari cluster 1 terdapat 112  pelanggan,  untuk cluster 2  terdapat  221 pelanggan,  untuk cluster 3  terdapat  98  pelanggan, dan untuk cluster 4 terdapat 25 pelanggan.
3.3 Hasil Segmentasi Pelanggan
Untuk  mengetahui  segmentasi  pelanggan  yang dihasilkan  dari  proses clustering ,  diperoleh  dengan membandingkan  nilai  rata-rata  ( mean )  pada  tiap atribut recency , frequency dan monetary . Cluster dengan  nilai recency tinggi, frequency tinggi  dan monetary tinggi  termasuk  dalam  segmen superstar yaitu pelanggan yang sudah loyal pada perusahaan. Cluster dengan nilai recency sedang, frequency sedang dan monetary sedang termasuk dalam segmen typical customer yaitu  pelanggan  biasa  yang  berpotensi untuk menjadi pelanggan yang loyal. Cluster dengan nilai recency rendah, frequency rendah  dan monetary rendah  termasuk  segmen dormant  customer yaitu pelanggan yang sudah tidak aktif lagi. Cluster dengan nilai recency rendah, frequency sedang  dan monetary rendah termasuk segmen Custemer Needing Attention yaitu  pelanggan  yang  membutuhkan  perhatian karena  dikhawatirkan  akan  menjadi dormant customer .  Tabel  3  dan  4  menunjukkan  hasil segmentasi pelanggan.
Tabel 3 . Hasil Segmentasi Pelanggan Algoritma K-Means
Cluster Mean (Nilai Rata-rata) Jenis Pelangg an Recency Frequency Monetary Cluster 1 6,5 119 4.981.573.641 Superstar Cluster 2 234,4 1,80 56.606.500 Dormant customer Cluster 3 59,13 5,59 161.892.380 Typical customer
Segmentasi  pelanggan  pada  algoritma  K-Means menghasilkan tiga jenis pelanggan, diantaranya jenis pelanggan superstar yaitu  pelanggan  yang  sudah loyal  pada  perusahaan, dormant  customer yaitu pelanggan yang sudah tidak potensial lagi dan typical customer yaitu  pelanggan  biasa  yang  berpotensi untuk menjadi pelanggan yang loyal.
Tabel 4 . Hasil Segmentasi Pelanggan Algoritma K- Medoids
Cluster Mean (Nilai Rata-rata) Jenis Pelangg an Recency Frequency Monetary Cluster 1 266 1,67 55.802.337 Dormant customer Cluster 2 50,4 3,44 111.720.420 Typical customer Cluster 3 153,4 2,31 71.343.238 Customer needing attention Cluster 4 18,76 56,4 1.876.428.037 Superstar
Segmentasi pelanggan pada algoritma K-Medoids menghasilkan  empat  jenis  pelanggan,  diantaranya jenis  pelanggan dormant  customer yaitu  pelanggan yang sudah tidak potensial lagi, typical customer yaitu pelanggan  biasa  yang  berpotensi  untuk  menjadi pelanggan yang loyal, customer needing attention yaitu pelanggan  yang  membutuhkan  perhatian  karena dikhawatirkan  akan  menjadi dormant  customer ,  dan superstar yaitu  pelanggan  yang  sudah  loyal  pada perusahaan.
Dengan hasil segmentasi pelanggan pada Tabel 3 dan  4,  perbandingan  penerapan  pada  algoritma  K- Means dan K-Medoids dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Perbandingan Hasil Segmentasi Pelanggan algoritma K-Means dan K-Medoids
Pada  perbandingan  hasil  diatas,  dapat  diketahui bahwa  terdapat  perbedaan  jenis  pelanggan  yang dihasilkan pada algoritma K-Means dan algoritma K- Medoids.  Terdapat  tiga  jenis  pelanggan  yang dihasilkan  pada  algoritma  K-Means,  sedangkan algoritma  K-Medoids  terdapat  empat  jenis pelanggan. Pelanggan jenis customer needing attention hanya  terdapat  pada  algoritma  K-Medoids  saja. Anggota  cluster  untuk  jenis  pelanggan typical customer dan dormant  customer berjumlah  lebih banyak  pada  algoritma  K-Means  dibandingkan jumlah pada algoritma K-Medoids. Sedangkan untuk pelanggan  jenis superstar anggota  cluster  pada algoritma  K-Medoids  berjumlah  lebih  banyak daripada algoritma K-Means.

## 3.4 Evaluasi Clustering
Nilai  DBI  digunakan  pada  proses  evaluasi  hasil clustering .  Nilai  DBI  menjadi  acuan  untuk memperoleh  hasil  klaster  yang  optimal,  yaitu diperoleh jika nilai BDI paling kecil atau minimum. Tabel 5 berisi hasil nilai DBI.
0 100 200 300 Superstar Typical
Customer Customer Needing Attention Dormant Customer Perbandingan Hasil Segmentasi Pelanggan Algoritma K-Means dan K-Medoids K-Means K-Medoids
Tabel 5 . Nilai DBI Algoritma Nilai DBI K-Means 0,696 K-Medoids 1,610
Berdasarkan  nilai  DBI,  dapat  diperoleh  hasil bahwa nilai DBI pada algoritma K-Means jauh lebih kecil daripada nilai DBI algoritma K-Medoids. Hal ini menunjukkan  bahwa  algoritma  K-Means  lebih  baik daripada  algoritma  K-Medoids  dalam  menentukan segmentasi  pelanggan.  Hasil  penelitian  ini  selaras dengan yang dilakukan oleh Aryuni, dkk [12]  dan Utomo  [15]  bahwa  algoritma  K-Means  lebih  baik daripada algoritma K-Medois berdasarkan nilai DBI. Oleh  karena  itu,  penulis  merekomendasikan mengunakan algoritma K-Means dalam menentukan segmentasi pelanggan di PT XYZ. Hasil segmentasi pelanggan tersebut dapat menjadi masukan pada PT XYZ dalam membuat strategi pemasaran agar tepat sasaran.

## 4. K ESIMPULAN
Penelitian  yang  dilakukan  di  PT.  XYZ  dengan mengimplementasikan  metode clustering partisi, yaitu  algoritma  K-Means  dan  algoritma  K-Medoids diperoleh segmentasi pelanggan yang dapat menjadi masukan  pada  PT  XYZ  dalam  membuat  strategi pemasaran agar tepat sasaran. Segmentasi pelanggan menggunakan algoritma K-Means menghasilkan tiga jenis  pelanggan  yaitu superstar,  typical  customer dan dormant  customer .  Sedangkan  segmentasi  pelanggan menggunakan  algoritma  K-Medoids  menghasilkan empat  jenis  pelanggan  yaitu superstar,  typical customer,  customer  needing  attention dan dormant customer . Penelitian ini juga berupaya membandingkan  kinerja  penerapan  algoritma  K- Means  dan  algoritma  K-Medoids,  metode  Davies Bouldin  Index  (DBI)  digunakan  dalam  penentuan algoritma  terbaik  tersebut.  Berdasarkan  nilai  DBI, diperoleh  hasil  nilai  DBI  K-Means  jauh  lebih  kecil dari  nilai  DBI  K-Medoids.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  pada  metode clustering partisi,  algoritma  K- Means  lebih  baik  daripada  algortima  K-Medoids dalam  melakukan  segmentasi  pelanggan  pada  PT XYZ.

## Ucapan Terima Kasih
Dengan  selesainya  penelitian  ini,  penulis sampaikan rasa terima kasih yang sebesar-besarnya pada PT XYZ yang telah memberikan izin penelitian di  perusahaannya,  dan  kepada  Universitas Komputer  Indonesia  khususnya  untuk  Fakultas Pascasarjana Magister Sistem Informasi atas support yang  besar  baik  material  maupun  non  material selama penelitian dilakukan sehingga dapat berjalan dengan baik.

## Daftar Pustaka
[1] Shihab,  S.  H.,  Afroge,  S.,  &  Mishu,  S.  Z.  (2019, February). RFM based market segmentation approach using  advanced  k-means  and  agglomerative clustering: a comparative study. In 2019 International Conference on Electrical, Computer and Communication Engineering (ECCE) (pp. 1-4). IEEE
[2] Adiana, B. E., Soesanti, I., & Permanasari, A. E. (2018). Analisis  segmentasi  pelanggan  menggunakan kombinasi RFM model dan teknik clustering. Jurnal Terapan Teknologi Informasi, 2(1), 23-32
[3] Sulistyawati,  A.  A.  D.,  &  Sadikin,  M.  (2021). Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Menentukan Segmentasi  Pelanggan.  Sistemasi:  Jurnal  Sistem Informasi, 10(3), 516-526.
[4] Murpratiwi,  S.  I.,  Indrawan,  I.  G.  A.,  &  Aranta,  A. (2021).  Analisis  Pemilihan  Cluster  Optimal  Dalam Segmentasi Pelanggan Toko Retail. Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, 18(2), 152-163. [5] Shirole, R., Salokhe, L., & Jadhav, S. (2021). Customer Segmentation  using  RFM  Model  and  K-Means Clustering.More references
[6] Hung,  P.  D.,  Lien,  N.  T.  T.,  &  Ngoc,  N.  D.  (2019,
March).  Customer  segmentation  using  hierarchical agglomerative clustering. In Proceedings of the 2019 2nd International Conference on Information Science and Systems (pp. 33-37).
[7] Sheshasaayee,  A.,  &  Logeshwari,  L.  (2018,  May). Implementation  of  clustering  technique  based  RFM analysis  for  customer  behaviour  in  online transactions. In 2018 2nd International Conference on Trends  in  Electronics  and  Informatics  (ICOEI)  (pp. 1166-1170). IEEE.
[8] Vercellis, C. (2009). Business intelligence: data mining and optimization for decision making. John Wiley & Sons.
[9] Wei, J. T., Lin, S. Y., Yang, Y. Z., & Wu, H. H. (2020). Using  a  combination  of  RFM  model  and  cluster analysis to analyze customers' values of a veterinary hospital.  IAENG  International  Journal  of  Computer Science, 47(3), 1-7.
[10] Mousavi, S., Boroujeni, F. Z., & Aryanmehr, S. (2020). Improving  customer  clustering  by  optimal  selection of  cluster  centroids  in  K-means  and  K-medoids algorithms.  Journal  of  Theoretical  and  Applied Information Technology, 98(18).
[11] Muningsih, E. (2018). Komparasi Metode Clustering K-Means dan K-Medoids dengan Model Fuzzy RFM untuk  Pengelompokan  Pelanggan.  Evolusi:  Jurnal Sains Dan Manajemen, 6(2).
[12] Aryuni, M., Madyatmadja, E. D., & Miranda, E. (2018, September).  Customer  segmentation  in  XYZ  bank using  K-means  and  K-medoids  clustering.  In  2018 International Conference on Information
Management  and  Technology  (ICIMTech)  (pp.  412- 416). IEEE.
[13] Monalisa, S., Nadya, P., & Novita, R. (2019). Analysis for customer lifetime value categorization with RFM model. Procedia Computer Science, 161, 834-840.
[14] Parikh,  Y.,  &  Abdelfattah,  E.  (2020,  October). Clustering  algorithms  and  RFM  analysis  performed on  retail  transactions.  In  2020  11th  IEEE  Annual
Ubiquitous  Computing,  Electronics  &  Mobile Communication  Conference  (UEMCON)  (pp.  0506- 0511). IEEE.
[15] Utomo, W. (2021). The comparison of k-means and k- medoids  algorithms  for  clustering  the  spread  of  the covid-19 outbreak in Indonesia. ILKOM Jurnal Ilmiah, 13(1), 31-35
[16] Nirmal,  S.  (2019).  Comparative  study  between  k- means  and  k-medoids  clustering  algorithms.  J. Classif, 6, 839-844
[17] Mariscal, G., Marban, O., & Fernandez, C. (2010). A survey  of  data  mining  and  knowledge  discovery process models and methodologies. The Knowledge Engineering Review, 25(2), 137-166.
[18] Chapman,  P.,  Clinton,  J.,  Kerber,  R.,  Khabaza,  T., Reinartz,  T.,  Shearer,  C.,  &  Wirth,  R.  (2000).  CRISP- DM 1.0: Step-by-step data mining guide. SPSS inc.
[19] Rahman,  F.,  Ridho,  I.  I.,  Muflih,  M.,  Pratama,  S., Raharjo,  M.  R.,  &  Windarto,  A.  P.  (2020,  April). Application  of  Data  Mining  Technique  using  K- Medoids  in  the  case  of  Export  of  Crude  Petroleum Materials  to  the  Destination  Country.  In  IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 835, No. 1, p. 012058). IOP Publishing
[20] Hung,  PD,  Lien,  NTT,  &  Ngoc,  ND  (2019,  Maret).
Segmentasi pelanggan menggunakan
pengelompokan aglomerasi hierarkis. Dalam Prosiding Konferensi Internasional ke-2 2019 tentang Ilmu dan Sistem Informasi (hlm. 33-37).
[21] Maulik, U., & Bandyopadhyay, S. (2002). Performance evaluation of some clustering algorithms and validity indices.  IEEE  Transactions  on  pattern  analysis  and machine intelligence, 24(12), 1650-1654
[22] Wardani,  N.  W.,Dantes,G.R.,  &  Indrawan,G.  (2018). Prediksi  customer  churn  dengan  algoritma  decision tree C4. 5 berdasarkan segmentasi pelanggan untuk mempertahankan pelanggan pada perusahaan retail. Jurnal  RESISTOR  (Rekayasa  Sistem  Komputer), 1(1),16-24.