## CLUSTERING KESETIAAN PELANGGAN E-RITEL DENGAN MODEL RFM (RECENCY, FREQUENCY, MONETARY) DAN K-MEANS
Tommi Alfian Armawan Sandi 1 ; Mugi Raharjo 2 ; Jordy Lasmana Putra 3 ; Ridwan 4
1 Program Studi Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id alfian.armawan@gmail.com 2 Program Studi Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id mugimou@gmail.com
3 Program Studi Ilmu Komputer
STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id balakusalo@gmail.com
4 Program Studi Ilmu Komputer
STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id ridwans70@gmail.com
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional. Abstract – Business is an activity that never stops, everything  that  becomes  a  business  opportunity can  be  a  promising  business  for  business  people, the more advanced and developing business world, making  some  of  the  businessmen  out  of  business, many  factors  that  make  them  troubled  in maintaining  their  business,  including  customer. This  study  aims  to  determine  potential  and  loyal customers to business actors, potential customers determined  by  customer  segmentation.  The  RFM (Recency,  Frequency,  Monetary)  model  is  used  to find attributes suitable for customer segmentation and  pass  clusters  using  the  K-Means  algorithm, the model issued by potential K-Means customers has  a  large  frequency  value.  Use  the  Davies bouldin index to help with the level of accuracy in the cluster data.
Inti sari – Bisnis merupakan kegiatan yang tidak pernah  berhenti,  segala  sesuatu  yang  menjadi peluang  usaha  pun  dapat  dijadikan  bisnis  yang menjanjikan kepada pelaku bisnis, semakin maju dan  berkembangnya  dunia  usaha,  membuat sebagian  dari  pebisnis  gulung  tikar,  banyak faktor  yang  membuat  mereka  kesusahan  dalam mempertahankan  bisnisnya,  diantaranya  adalah pelanggan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menentukan  pelanggan  potensial  dan  loyal
kepada  pelaku  usaha,  pelanggan  yang  potensial ditentukan dengan segmentasi pelanggan. Model RFM (Recency, Frequency, Monetary) digunakan untuk  mencari  atribut  yang  cocok  untuk segementasi  pelangan  dan  melalukan  klastering menggunakan algoritma K-Means, model yang di keluarkan  oleh  K-Means  pelanggan  yang potensial  memiliki  nilai  frekuensi  yang  besar. Menggunakan  Davies  bouldin  index  untuk membantu tingkat akurasi pada data klister.
Kata  Kunci  : Model  RFM,  K-Means,  Davies bouldin index

## PENDAHULUAN
Bisnis  merupakan  kegiatan  yang  tidak pernah  berhenti  dalam  kehidupan,  segala sesuatu  yang  memiliki  peluang  usahapun  dapat dijadikan  bisnis  yang  bisa  memberikan keuntungan  kepada  pelaku  bisnis.  Semakin banyaknya  pelaku  bisnis  saat  ini  berdampak pada  persaingan  yang  cukup  ketat.  (Reardon, Timmer, & Minten, 2012)
Dengan  kemajuan  teknologi  internet saat  ini  memunculkan  bisnis-bisnis  yang  baru dalam  hal  transaksi  maupun  prinsip  kerjanya. Salah  satu  jenis  implementasi    online  dalam
bisnis  adalah e-commerce (Iramawati,  2011) Menurut  survey  yang  dikeluarkan  oleh statista.com  tentang  transaksi  belanja  online pada tahun 2017, diperkirakan 1,66 miliar orang di seluruh dunia membeli barang secara online . Selama tahun yang sama, penjualan e-ritel global berjumlah  2,3  triliun  dolar  AS  dan  proyeksi menunjukkan  pertumbuhan  hingga  4,48  triliun dolar  AS  pada  tahun  2021.  Di  Asia  Pasifik, penjualan  e-ritel  menyumbang  12,1  persen  dari penjualan  ritel  pada  tahun  2016  tetapi  hanya untuk  1,8  persen  dari  penjualan  ritel  di  Timur Tengah  dan  Afrika  (Duncan,  2018),  dari  survey tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  saat  ini transaksi online mengalami peningkatan sejalan dengan  modernisasi  pada  ritel.  Kunci  utama supaya  ritel  dapat  berjalan  adalah  kesetiaan pelanggan pada produk-produk ritel tersebut.
Pada  penelitian  sebelumnya  komparasi metode clustering k-means dan k-medoids dengan model fuzzy  RFM untuk  pengelompokan pelanggan.  Permasalahan  yang  terjadi  pada pelaku  usaha  disebabkan  karena  mereka mengalami kesulitan dalam menentukan pelanggan  yang  potensial.(Muningsih,  2018), membandingkan  dan  mengkomparasi  dua metode clustering dengan cara mengelompokkan pelanggan
menjadi 3 cluster sesuai karakteristiknya,  metode  K-means  lebih  baik dari  metode  K-medoids  dengan  akurasi  90,47% (Muningsih,  2018).  Dapat  disimpulkan  terdapat pola dari mutu klaster dengan pemilihan atribut menggunakan  metode  RFM  untuk  mengklaster pelangan  yang  lebih  efisien  dan  akurat  dengan algoritma Fuzzy  C-means untuk  memilih pelanggan yang potensial dan loyal  (Sudriyanto,
2017).
Dengan  membandingkan  penelitian  yang sebelumnya  penulis  akan  membahas  tentang clustering  kesetiaan  pelanggan  dengan  model RFM  (Recency,  Frequency,  Monetary) dan  K- Means .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengelompokan  pelanggan  menurut  peluang yang  akan  didapat  dengan  memerhatikan  tiga faktor  pelanggan  yaitu,  pelanggan  sangat potensial,  pelanggan  potensial  dan  pelanggan yang kurang potensial.

## BAHAN DAN METODE
Dalam penelitian ini akan dilakukan beberapa tahapan  eksperimen  menggunakan  tahapan proses penelitian berikut :
1. Pengumpulan Data
Data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini bersumber  pada database UCI  Dataset  Ritel Online.  Data  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut :
1) Data pelanggan yang melakukan transaksi.
2) Data riwayat transaksi dengan atribut yang dibutuhkan oleh RFM, Terdiri dari:
a) Waktu transaksi terakhir
b) jumlah nominal transaksi
c) jumlah frekuensi transaksi
2. Praposes Data
Data  yang  sudah  diperoleh  dari  data transaksi pelanggan akan melalui praproses data yang meliputi(Sudriyanto, 2017) :
1) Data  cleaning  and  integration ,  yaitu  proses pembersihan  data  untuk  menghilangkan baris  data  dengan  nilai  kosong  atau  daya yang tidak valid.
2) Data  selection ,  yaitu  pemilihan  data berdasarkan  atribut  yang  disesuaikan dengan model RFM, meliputi : atribut waktu transaksi,  jumlah  frekuensi  transaksi  dan jumlah  nominal  transaksi  untuk  setiap pelanggan.
3) Data  preprocessing ,  yaitu  persiapan  data dengan  cara  mereduksi  kolom  data  yang tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  dalam melakukan proses klasterisasi.
4) Transformation ,  yaitu  transformasi  data  ke dalam  bentuk  terukur  sehingga  dapat digunakan  sebagai  atribut  untuk  proses klasterisasi.
3. Perhitungan Nilai RFM
Model  RFM (Recency,  Frequency  dan
Monetary)
digunakan untuk menentukan variabel  mengukur  pembelian  produk  oleh pelanggan.  Variabel  dapat  menentukan  sebagai kebaruan,  frekuensi  dan  moneter  (Putu  et  al., 2015).  Model  RFM  ini  merupakan  metode  yang sudah  lama  dan  populer  untuk  mengukur hubungan  dengan  pelanggan  (Hardiani  & Hartanto,  2017).  Terdapat  tiga  kriteria  dalam model  RFM  yaitu recency,frequency,  dan monetary.
a. Recency adalah  rentang  waktu  (hari,  bulan, tahun)  dari  transaksi  akhir  sampai  saat  ini oleh pelanggan membeli.
b. Frequency atau  frekuensi  adalah  total transaksi  atau  transaksi  rata-rata  dalam satu kali periode.
c. Monetary atau  moneter  adalah  biaya ratarata total pelanggan di sekali waktu.
Data  yang  sudah  dilakukan  pengecekan atribut-atribut  proposes  maka  selanjutnya dilakukan proses klasterisasi.

## 4. Metode yang diusulkan
Algoritma K-Means K-Means  Cluster  Analysis merupakan  salah satu  metode  cluster  analysis  non  hirarki  yang
berusaha  untuk  mempartisi  objek  yang  ada kedalam  satu  atau  lebih  cluster  atau  kelompok objek  berdasarkan  karakteristiknya,  sehingga objek  yang  mempunyai  karakteristik  yang  sama dikelompokan dalam satu cluster yang sama dan objek  yang  mempunyai  karakteristik  yang berbeda dikelompokan kedalam cluster yang lain (Mara & Satyahadewi, 2013) .
Data  clustering  menggunakan  metode  K-Means ini  secara  umum  dilakukan  dengan  algoritma dasar sebagai berikut (Agusta, 2007):
1. Tentukan jumlah cluster
2. Alokasikan  data  ke  dalam  cluster  secara random
3. Hitung centroid /rata-rata  dari  data  yang ada di masing-masing cluster
4. Alokasikan  masing-masing  data  ke centroid/rata-rata terdekat
5. Kembali ke Step 3, apabila masih ada data yang  berpindah  cluster  atau  apabila perubahan nilai centroid , ada yang di atas nilai threshold yang  ditentukan  atau apabila  perubahan  nilai  pada  objective function  yang  digunakan  di  atas  nilai threshold yang ditentukan.
Perhitungan jarak antar titik dengan menggunakan Euclidean distance . Yaitu :
𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑗 ) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑖 ) 2 𝑛 𝑗=1 ………………………… (1)
Dimana : d = Jarak j = banyaknya data c = centroid x = data
5.      Evaluasi dan Validasi Hasil Evaluasi
dilakukan
menggunakan
Rapidminer 9.0 dengan melihat hasil akhir yang dihitung  secara  manual  dan  otomatis.  Dengan validasi  menggunakan  model  davies  bouldin index  (Dbi) . Menurut  (S,  Bernad  Jumadi
Dehotman, 2018) Davies-Bouldin Index merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan untuk  mengukur  validitas  cluster  pada  suatu metode  pengelompokan,  kohesi  didefinisikan sebagai  jumlah  dari  kedekatan  data  terhadap titik  pusat  cluster  dari  cluster  yang  diikuti. Sedangkan separasi didasarkan pada jarak antar titik pusat cluster terhadap clusternya.
Tahapan  dari  perhitungan  DaviesBouldin Index adalah sebagai berikut:
1. Sum of Square Within-cluster (SSW)
𝑆𝑊𝑊 𝑖 = 1 𝑚 𝑖 ∑ 𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑖 𝑚𝑖 𝑗=𝑖 ) …………………….. (2)
2. Sum of Square Between-cluster (SSB)
𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 = 𝑑(𝑐 𝑖 , 𝑐 𝑗 ) ………………. (3)
3. Ratio
𝑅 𝑖,𝑗 = 𝑆𝑆𝑊 𝑖 +𝑆𝑊𝑊 𝑗 𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 ………………… (4)
4. Davies Bouldin Index
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 (𝑅 𝑖,𝑗 ) 𝑘 𝑖=1
……………… (5)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pengumpulan Data
Data  yang  di  uji  bersumber  dari  UCI Reporsitory  Retail  Online,  dalam  data  yang diambil  terdapat  atribut-atribut  seperti  invoice number,  stock  code,  description,  Quantity, invoice  date,  unit  price,  total,  customerID, country.  Periode  yang  digunakan  dari  data tersebut  1  desember  2010  sampai  18  januari 2011.
2. Praproses data
Pada  tahapan  ini  data  yang  telah dikumpulkan akan masuk pada tahap pemilihan atribut,  atribut  yang  akan  dipilih  merupakan atribut yang digunakan untuk RFM.
Tabel 1. Tabel Pelanggan
No Nama Atribut Keterangan 1 Invoice No Nomor faktur transaksi pelanggan 2 Stock code Kode persediaan barang 3 Description Nama barang yang dibeli pelanggan 4 Quantity Jumlah satuan barang yang dibeli pelanggan 5 Invoice date Tanggal pada saat pelanggan melakukan transaksi 6 Unit price Harga satuan barang 7 Total Jumlah harga satuan dikali quantity 8 Customer ID Kode pelanggan yang melakukan transaksi 9 Country Negara terjadinya transaksi Sumber: (Sandi, Raharjo, Putra, & Ridwan, 2019) Setelah  melakukan  seleksi  atribut  maka atribut yang tersisa hanya sebagai berikut :
Tabel 2. Pemilihan Atribut RFM No Nama Atribut Keterangan 1 Invoice date Tanggal pada saat pelanggan melakukan
transaksi 2 Costomer ID Kode pelanggan yang melakukan transaksi 3 Total Jumlah harga yang dibeli pelanggan Sumber : (Sandi et al., 2019) 3. Penilaian pelanggan berbasis model RFM
Pada  tahap  ini,  atribut  yang  sudah  di praproses  disesuaikan  dengan  kriteria  pada model RFM  , kriteria R (recency)  Membutuhkan atribut  yang  menunjukkan  adanya  rentang waktu  transaksi  terakhir  pelanggan  dengan periode  analisis,  sehingga  atribut  yang dibutuhkan  adalah  atribut  tanggal  transaksi. kriteria  F  (  Frekuensi)  Membutuhkan  atribut yang  merepresentasikan  berapa  kalipelanggan melakukan transaksi. Kriteria ini ini dapat dilihat dari  berapa  banyak  pelanggan  dengan  nama yang sama muncul dalam data transaksi. Atribut yang dibutuhkan adalah atribut tanggal transaksi yang dihitung jumlahnya, kriteria M (monetary) Membutuhkan atribut yang berhubungan dengan harga  yang  telah  dihabiskan  pelanggan  selama melakukan  transaksi,  sehingga  atribut  yang dibutuhkan adalah atribut harga total yang harus dibayar pelanggan.
Berikut  adalah  data  yang  sudah  melalui tahapan  praproses  dan  selanjutnya  dilakukan proses klasterisasi.
Tabel 3 . Hasil dari transformasi data ke model
RFM (Recency, Frequency, Monetary) No CS ID R F M 1 12346 2 0 0 2 12347 29 315 475.39 3 12348 6 601 227.44 4 12350 17 197 334.4 5 12352 15 98 296.5 6 12356 36 1216 2271.62 7 12359 96 609 2386.41 8 12362 27 229 479.1 9 12365 23 173 320.69 10 12372 20 224 399.22 11 12373 14 197 364.6 12 12377 34 340 626.6 13 12383 32 587 639.91 14 12386 2 140 143 ….. …… ….. ….. ….. 449 17841 67 196 533.58 450 17850 84 474 1499.34 451 17873 9 129 215.15 452 17897 36 66 140.39
453 17905 23 72 201.75 454 17908 58 173 243.28 455 17920 81 220 514.41 456 17924 2 60 279 457 17951 5 118 295.5 458 17968 85 160 277.35 459 18074 13 190 489.6 460 18085 9 78 303.9 461 18144 3 95 165.05 462 18229 7 44 344.2 Sumber : (Sandi et al., 2019) 4. Proses Klastering menggunakan algoritma K-Means
Tahapan  dalam  pemakaian  algoritma  K- means  adalah  menentukan  banyaknya  cluster, cluster  yang  akan  dibuat  sebanyak  3  cluster. Banyaknya  cluster  harus  lebih  kecil  dari  pada banyaknya  data.  Lalu,  menentukan  secara  acak nilai centroid awal dari data yang sudah dimiliki.
Tabel 4. Cluster Awal Recency Frequency Monetary C1 20 224 399.22 C2 7 73 120.95 C3 3 116 357 Sumber : (Sandi et al., 2019) Langkah selanjutnya adalah memasukan kedalam rumus Euclidean distance space, untuk menghitung jarang data ke pusat centroid.
𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑗 ) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑖 ) 2 𝑛 𝑗=1 …………………….. (6)
 Dari data pertama ke pusat cluster 1
𝑑(𝑥 1 , 𝑐 1 ) = √(2 − 20) 2 + (0 − 224) 2 + (0 − 399.22) 2 = 458.1229 Dari  hasil  perhitungan  diatas  didapat  hasil bahwa  jarak  data  pertama  dengan  cluster pertama adalah 458.1229
 Dari data pertama ke pusat cluster 2 𝑑(𝑥 1 , 𝑐 2 ) = √(2 − 7) 2 + (0 − 73) 2 + (0 − 120.95) 2 =  141.3609 Dari hasil perhitungan diatas didapat hasil bahwa jarak data pertama dengan cluster kedua adalah 141.3609
Dari data pertama ke pusat cluster 3
𝑑(𝑥 1 , 𝑐 2 ) = √(2 − 3) 2 + (0 − 116) 2 + (0 − 357) 2 = 375.3745
Dari  hasil  perhitungan  diatas  didapat  hasil bahwa jarak data pertama dengan cluster ketiga adalah 375.3745
Selanjutnya  kelompokan  data  yang memiliki  jarak  terpendek  pada  tiap  clusternya. Berdasarkan  hasil  perhitungan  ketiga  cluster tersebut  dapat  disimpulkan  claster  2  adalah jarak  yang  paling  terdekat  dengan  centroid, maka  beri  tanda  pada  C2.  Untuk  hasil perhitungan lengkapnya dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Jarak data perama dengan pusat cluster pada iterasi 1
No Customer ID Recency Frequency Monetary C1 C2 C3 c1 c2 c3 1 12346 2 0 0 458.1229 141.3609 375.3745 X 2 12347 29 315 475.39 119.0121 429.7391 233.009  X 3 12348 6 601 227.44 414.5279 538.6326 502.0157  X 4 12350 17 197 334.4 70.28252 247.0565 85.25116  X 5 12352 15 98 296.5 162.6419 177.5016 64.25146 X 6 12356 36 1216 2271.62 2119.01 2435.708 2208.361  X 7 12359 96 609 2386.41 2025.568 2329.705 2090.503  X 8 12362 27 229 479.1 80.34186 391.1616 168.0875  X 9 12365 23 173 320.69 93.68544 223.9466 70.4799 X 10 12372 20 224 399.22 0 316.8662 117.1987  X … … … … … … … …  … … … … … … … … … … …  … … … 455 17920 81 220 514.41 130.406 426.4924 204.1517  X 456 17924 2 60 279 204.1393 158.6625 96.02604 X 457 17951 5 118 295.5 149.0598 180.2684 61.56501 X 458 17968 85 160 277.35 152.2278 195.228 122.4913 X 459 18074 13 190 489.6 96.81707 386.8176 152.18  X 460 18085 9 78 303.9 174.708 183.0292 65.57141 X 461 18144 3 95 165.05 267.891 49.44502 193.0953 X 462 18229 7 44 344.2 188.6696 225.1257 73.23824 X
Sumber : (Sandi et al., 2019)
Setelah  semua  data  ditempatkan  ke  dalam cluster  yang  terdekat,  kemudian  hitung  kembali pusat  cluster  yang  baru  berdasarkan  rata-rata anggota yang ada pada cluster tersebut.
Rata-rata Recency pada cluster 1
= 29 + 6 + 17 + 36 + 96 + 27 + ⋯ + 81 + 13
241
= 10746 241 = 44.58921
Rata-rata Recency pada cluster 2
= 2 + 2 + 5 + 11 + 7 + ⋯ + 36 + 23 + 3
150
= 1677 150
= 11.18
Rata-rata Recency pada cluster 3
= 15 + 23 + 19 + 13 + 15 + 16 + ⋯ + 58 + 85 71
= 1251
71 = 17.61972

## Rata-rata Frequency pada cluster 1
= 315 + 601 + 197 + 1216 + 609 + ⋯ + 220 241
= 168791 241 = 700.3776 Rata-rata Frequency pada cluster 2 = 140 + 11 + 94 + 145 + 104 + 194 + ⋯ + 95
150
= 9977 150 = 66.51333
Rata-rata Frequency pada cluster 3
= 98 + 173 + 103 + 113 + 105 + ⋯ + 78 + 44
71
=
9072 71 = 127.7746

## Rata-rata Monetary pada cluster 1
= 475.39 + 227.44 + 334.4 + ⋯ + 489.6 241 = 300922.4 241 = 1248.641 Rata-rata Monetary pada cluster 2 = 143 + 84.3 + 225.6 + ⋯ + 165.05
150
= 15987.39
150 = 105.9826
Rata-rata Monetary pada cluster 3 = 296.5 + 320.69 + 291.49 + ⋯ + 344.2 71 = 21742.69 71 = 306.2351
Kemudian,  hasil  dari  perhitungan  rata-rata cluster 1,2,3 menjadikan suatu centroid baru Langkah berikutnya adalah mengulang perhitungan pada tiap cluster sampai didapatkan hasil akhir yang tidak berubah/berpindah.  Pada penelitian  ini  hasil  akhir  berada  pada  iterasi  7. Hasil  dan  pola  yang  didapat    pada  tabel  6  dan tabel 7.
Tabel 6. Centroid baru Recency Frequency Monetary C1 23.5625 1977 16.54351 C2 25.375 11475.5 101.4994 C3 805.6875 80467.5 644.4851 Sumber : (Sandi et al., 2019) Tabel 7. Hasil dan pola terakhir jarak antara centoid dan pusat cluster No Customer ID Recency Frequency Monetary C1 C2 C3 c1 c2 c3 1 12346 2 0 0 82444.5 11475.5 2 X 2 12347 29 315 475.39 82130.88 11170.66 571.0181 X 3 12348 6 601 227.44 81843.82 10876.88 642.6243 X 4 12350 17 197 334.4 82248.18 11283.47 388.486 X 5 12352 15 98 296.5 82347.03 11381.37 312.636 X 6 12356 36 1216 2271.62 81260.26 10508.04 2576.86 X 7 12359 96 609 2386.41 81870.32 11125.86 2464.762 X 8 12362 27 229 479.1 82216.9 11256.73 531.7018 X 9 12365 23 173 320.69 82272.13 11307.07 365.1028 X 10 12372 20 224 399.22 82221.47 11258.6 458.2059 X … … … … … … … …  … … … … … … … … … … …  … … … 455 17920 81 220 514.41 82226.13 11267.53 565.3129 X 456 17924 2 60 279 82384.98 11418.91 285.3857 X 457 17951 5 118 295.5 82327.03 11361.34 318.2283 X 458 17968 85 160 277.35 82284.99 11319.21 331.2824 X 459 18074 13 190 489.6 82255.96 11296.12 525.3353 X 460 18085 9 78 303.9 82367.06 11401.55 313.8793 X 461 18144 3 95 165.05 82349.67 11381.7 190.4613 X 462 18229 7 44 344.2 82401.22 11436.68 347.0715 X Sumber : (Sandi et al., 2019) 5.      Evaluasi dan Validasi Hasil Pengujian dilakukan
dengan jarak kedekatan  Euclidean  distance  menggunakan rapid miner 9.0
Sumber : (Sandi et al., 2019) Gambar 1.  Tampilan Design Euclidean distance
Sumber :  (Sandi et al., 2019) Gambar 2. Tampilan memilih atribut
Pada  cluster  mode  terbentuk  beberapa  cluster, yaitu cluster 0 dengan jumlah 16 item, cluster 1 2 items  dan  cluster2  444  item  dengan  total  data 462 item, baik manual maupun aplikasi data yang sajikan sudah sama,
Sumber : (Sandi et al., 2019) Gambar 3. Cluster model
Cluster model dapat juga dilihat secara mendetail dengan  menu  folder  view,  pada  folder  view terdapat  root  folder  yang  berisi  cluster-cluster yang  berbeda  adalah,  terdapat  melihat  anggota pada tiap cluster.
Sumber : (Sandi et al., 2019) Gambar 4. Tampilan folder view
Data  yang  dikelompokan  pada  cluster  1 berjumlah  16  orang  di  cluster  2  berjumlah  2 orang  dan  cluster  3  berjumlah  444  orang.  Hasil Analisa pelanggan yang potensial
Davies bouldin index Jika  nilai  dbi  terkecil  maka  itulah  jumlah  cluster yang  baik,  semakin  kecil  nilainya  maka  semakin optimal  hasil  clusternya,  proses  clustering  dan pengujian davies bouldin dapat dilihat pada tabel 7, seperti yang ditunjukan oleh tabel didapatkan jumlah  cluster  3  yang  paling  baik.  Nilai  negatif yang  tinggi  menunjukkan  kinerja  yang  baik  dari indeks. (Hardiani & Hartanto, 2017)
Tabel 7. Perbandingan Hasil Pengujian Davies Bouldin Index Jumlah cluster Davies Bouldin Index 2 -0.148 3 -0.728 4 -0.460 5 -0.611 6 -0.644 7 -0.502 8 -0.644 9 -0.562 10 -0.542
Sumber : (Sandi et al., 2019)

## KESIMPULAN
Cluster  yang  terbentuk  berdasarkan  RFM, semakin  besar  Nilai  R  menunjukan  bahwa pelanggan  sering  melakuan  transaksi,  semakin besar  nilai  F  menunjukan  pelanggan  setia terhadap  pelaku  usaha  dan  semakin  besar  nilai M,  menunjukan  bahwa    nominal  transaksi  yang dilakukan  semakin  besar.  Dengan  menggunakan DBI  dapat  memastikan  cluster  yang  digunakan adalah tepat dan benar supuya hasil yang didapat akurat.

## REFERENSI
Agusta,  Y.  P.  (2007).  K-Means  –  Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait,
3 (Pebruari), 47–60. Duncan,  E.  (2018).  Online-Shopping  and  E- Commerce  worldwide:  Statistics  &  Facts. Retrieved from https://www.statista.com/topics/871/onli ne-shopping/
Hardiani,  T.,  &  Hartanto,  R.  (2017).  Segmentasi Nasabah  Tabungan  Menggunakan  Model RFM ( Recency , Frequency , Monetary ) dan
K-Means  Pada  Lembaga  Keuangan  Mikro, (May).
Iramawati,  D.  (2011).  PEMANFAATAN  E- COMMERCE  DALAM  DUNIA  BISNIS. Jurnal Ilmiah Orasi Bisnis , VI , 95–112.
Mara,  M.  N.,  &  Satyahadewi,  N.  (2013). PENGKLASIFIKASIAN KARAKTERISTIK
DENGAN  METODE  K-MEANS  CLUSTER ANALYSIS, 02 (2), 133–136.
Muningsih,  E.  (2018).  KOMPARASI  METODE CLUSTERING  K-MEANS  DAN  K-MEDOIDS DENGAN  MODEL  FUZZY  RFM  UNTUK PENGELOMPOKAN PELANGGAN, 6 (2).
Putu, N. I., Yuliari, P., Gede, I. K., Putra, D., Kadek, N.  I.,  &  Rusjayanti,  D.  W.  I.  (2015). CUSTOMER  SEGMENTATION  THROUGH FUZZY  C-MEANS  AND  FUZZY  RFM METHOD, 78 (3), 380–385.
Reardon,  T.,  Timmer,  C.  P.,  &  Minten,  B.  (2012). Supermarket  revolution  in  Asia  and emerging development strategies to include small farmers, 109 (31).
https://doi.org/10.1073/pnas.1003160108 Sandi, T. A. A., Raharjo, M., Putra, J. L., & Ridwan. (2019). Laporan  Akhir  Mandiri  -  Clustering Kesetiaan  Pelanggan  E-Ritel  Dengan  Model Rfm (Recency, Frequency, Monetary)  Dan K- Means .
Sudriyanto.  (2017).  CLUSTERING  LOYALITAS PELANGGAN  DENGAN  METODE  RFM (RECENCY, FREQUENCY, MONETARY ) DAN FUZZY  C-MEANS,  815–822.  Retrieved  from RFM  (Recency,  Frequency,  Monetary), Fuzzy C-Means, clustering, validitas cluster, Partition  Coefficient  Index  (PCI)  dan  Xie dan Beni (XBI)