## Intecoms: Journal of Information Technology and Computer Science
Volume 1 Nomor 1, Juni 2018 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249 DOI : https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.141

## IMPLEMENTASI DATA MINING PEMILIHAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

## IMPLEMENTATION OF DATA MINING FOR POTENTIAL CUSTOMER SELECTION USING K-MEANS ALGORITHM
Randi Rian Putra 1 , Cendra Wadisman 2
Universitas Pembangunan Panca Budi Medan 1
Universitas Putra Indonesia “YPTK” 2
Randirian@dosen.pancabudi.ac.id 1

## ABSTRACT
This research was conducted to study data mining using K-Means algorithm which is implemented in the selection  of  potential  customers  in  MC  Laundry.  data  collected  through  observation  and  interviews conducted to the owner of the company concerned. Further data is analyzed to determine the data needed in the process of determining potential customers. From experiments conducted using K-Means algorithm and using Tanagra Software can provide accurate results in classifying potential customers.
Keywords: Data Mining, K-Means Algorithm, Tanagra Software

## ABSTRAK
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mempelajari  data  mining  menggunakan  algoritma K-Means yang diimplementasikan  dalam  pemilihan  pelanggan  potensial  di  MC  Laundry.  data  dikumpulkan  melalui observasi dan interview yang dilakukan kepada pemilik perusahaan yang bersangkutan. Selanjutnya data dianalisa  untuk  menentukan  data  yang  dibutuhkan  dalam  proses  penentuan  pelanggan  potensial.  Dari eksperimen  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma K-Means serta  menggunakan Software Tanagra dapat memberikan hasil yang akurat dalam mengelompokkan pelanggan potensial.
Kata kunci: Data Mining, Algoritma K-Means , Software Tanagra

## PENDAHULUAN
Hubungan antara perusahaan dengan pelanggan  sangat  penting  untuk menunjang perkembangan dan kelangsungan perusahaan. Pihak manajemen  perusahaan  harus    mampu untuk mengenali pelanggan potensialnya dan mempercayainya
dengan meningkatkan pemahaman perusahaan    akan  kebutuhan  mereka sebagai individu sehingga dapat
mempertahankan  loyalitasnya  terhadap perusahaan.
Salah  satu  hal  yang  penting dalam  pengelolaan  pelanggan  adalah bagaimana  suatu  perusahaan  dapat mempertahankan pelanggan yang dimilikinya.  Usaha  mempertahankan
pelanggan  ini  menjadi  hal yang  penting bagi  MC  Laundry  mengingat  semakin banyaknya  usaha  yang  sama.  Untuk mencegah terjadinya perpindahan pelanggan  ini,  maka  perlu  diketahui kelompok  pelanggan  yang  potensial, sehingga  perusahaan  bisa  melindungi pelanggan  potensial  tersebut  dengan cara  memberikan      pelayanan      prima dan      memberikan  hadiah.    Hadiah yang    diberikan    perusahaan    kepada pelanggan  berupa  cindera  mata  dan dilakukan  secara  kontiniu  di  setiap tahunnya.
Penelitian yang akan dibuat penulis penerapan Data Minning menggunakan Algoritma K-Means .
Penelitian  mengenai  penerapan  Data

## Minning  menggunakan  Algoritma
K- Means sudah  banyak  dilakukan  oleh orang-orang  yang  berada  dibidang Information  Technology atau  pada bidang lainnya.
METODE PENELITIAN
Data Warehouse Flat Files Database Cleaning and integration Selection and transformation Data mining Evaluation and presentation Patterns Gambar 1. Skema Dari Proses KDD K-means Clustering K-Means merupakan  algoritma clustering yang
berulang-ulang.
Algoritma K-Means dimulai  dengan pemilihan  secara  acak  K,  K  disini merupakan  banyaknya  cluster  yang ingin  dibentuk.  Kemudian  tetapkan nilai-nilai  K  secara  random,  untuk sementara  nilai  tersebut  menjadi  pusat dari  cluster  atau  biasa  disebut  dengan centroid,  mean  atau  “means”.  Hitung jarak  setiap  data  yang  ada  terhadap masing-masing  centroid  menggunakan rumus Euclidian hingga  ditemukan jarak  yang paling dekat  dari setiap data dengan  centroid.  Klasifikasikan  setiap data  berdasarkan  kedekatannya  dengan centroid.  Lakukan  langkah  tersebut hingga  nilai  centroid  tidak  berubah (stabil) (Pralita, 2010).
. . . . . .
Gambar 2. Langkah-Langkah Metode k-
means Pelanggan Potensial Pelanggan menduduki posisi penting  dalam  pengembangan  strategi bisnis, pelanggan juga  merupakan salah satu sumber keuntungan dalam perusahaan.  Untuk  itu  diperlukan  suatu pemahamaan yang baik tentang pelanggan.  Pemahaman  yang  baik terhadap  pelanggan  dapat  digunakan perusahaan untuk berinvestasi pelanggan  yang  potensial.  Masalah yang  sering  dihadapi  adalah  kesulitan dalam  menganalisa  nilai  pelanggan. Banyak  pemasar  mengalami  kesulitan untuk  mengidentifikasi  pelanggan  atau nasabah  yang  tepat  hal  tersebut  dapat mengakibatkan  perusahan  kehilangan nasabah  potensial  dan  tentunya  akan sangat merugikan perusahaan.
Segmentasi pelanggan adalah metode  yang  populer  yang  digunakan untuk  memilih  pelanggan  atau  nasabah yang  tepat  untuk  memulai  promosi. Dengan segmentasi
nasabah berdasarkan  prilakunya,  kita  dapat menargetkan  tindakan  mereka  dengan lebih  baik.  Seperti  peluncuran  produk yang  disesuaikan, target  pemasaran dan untuk  memenuhi  harapan  pelanggan. Namun untuk menganalisa data pelanggan  atau  nasabah  dalam  jumlah besar  memerlukan  tenaga  dan  waktu yang  banyak  (Widiarina  dan Romi S.W., 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Data Pengujian
Proses implementasi dan analisa data dilakukan dengan menggunakan program aplikasi
Tanagra, dengan melakukan pengujian  pada  seluruh  data  yang telah  didapatkan  pada  bulan  oktober
2015 dan maret 2016 di MC Laundry sebanyak  20 sample data    dimana sumber  data  yang  pada  awal  nya  di simpan dalam database yang menggunakan Microsoft acce s
dirubah  kebentuk  format  dokumen program aplikasi excel.

## B. Langkah Pengujian Tanagra
Untuk membuktikan kebenaran pada  tahap  analisa  dan  pengujian scara  manual,  maka  diperlukan pengujian dengan menggunakan
Software  Tanagra ,  Adapun  langkah- langkah yang dilakukan dalam pengujian ini yaitu : 1. Import Data Setelah  selesai  melakukan pengumpulan data serta pengolahan data yang telah didapat  dari  hasil  penelitian  pada MC  Laundry  dalam  format .txt pada Notepad++.
Gambar 3. Import Data MC Laundry
Untuk  melihat  isi  data  yang kita  masukkan  dapat  dilakukan dengan  cara  drag  dan  drop view dataset, seperti pada gambar
Gambar 4. Tampilan View dataset Gambar 5. Tampilan Parameter K-means
Gambar 6. Tampilan Hasil K-Means Dengan Software Tanagra
Gambar 7. Hasil Clustering
Knowledge discovery In Database adalah  keseluruhan  proses non - trivial untuk  mencari  dan  mengidentifikasikan pola (pattern) dalam  data,  dimana  pola yang  ditemukan  bersifat  sah,  baru dapat bermanfaat dan dapat dimengerti (Ndaumanu  R.I.,  Kusrini  dan  M. Rudyanto A., 2014).
Proses  KDD  secara  garis  besar (Nasari  F.  dan  Surya  D.,  2015)  dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Data Selection
Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan  data  operasional    perlu dilakukan sebelum tahap penggalian  informasi  dalam  KDD dimulai.  Data  hasil  seleksi    yang akan  digunakan  untuk  proses Data mining disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.
2. Pre- processing / Cleaning Sebelum  proses Data  mining dapat dilaksanakan, perluh dilakukan proses  pembersihan  pada  data  yang menjadi focus KDD. Proses pembersihan  mencakup  antara    lain membuang duplikasi data,
memeriksa  data    yang inkosisten,
dan    memperbaiki    kesalahan  pada data, seperti kesalahan cetak
( tipografi ).
3. Transformation Coding adalah  transformasi  pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut  sesuai  untuk  proses Data mining .  Proses coding dalam  KDD merupakan  proses  kreatif  dan  sangat tergantung  pada  jenis  atau  pola informasi  yang  akan  dicari  dalam basis data. 4. Data mining Data  mining adalah  proses  mencari pola  atau  informasi  menarik  dalam data  terpilih  dengan  menggunakan teknik  atau  metode  tertentu.  Teknik, metode,  atau  algoritma  dalam Data mining sangat  bervariasi.  Pemilihan metode  atau  algoritma  yang  tepat sangat  bergantung  pada  tujuan  dan proses  KDD  secara  keseluruhan.
Seperti halnya Susanto dan Sudiyatno  (2014)  meneliti  tentang penerapan data mining untuk memprediksi  prestasi  belajar  siswa berdasarkan  status  sosial  ekonomi orang  tua,  motivasi,  kedisiplinan siswa  dan  prestasi  masa  lalu  dengan algoritma J48.
5. Interpretation / Evaluation
Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari proses Data mining perlu ditampilkan  dalam  bentuk  yang mudah  dimengerti  oleh  pihak  yang berkepentingan. Tahap ini
merupakan  bagian  dari  proses  KDD yang  disebut interpretation .  Tahap ini  mencakup  pemeriksaan  apakah pola  atau  informasi  yang  ditemukan bertentangan  dengan  fakta  atau hipotesis yang ada sebelumnya

## Defenisi Data Mining
Data  mining merupakan  sebuah inti  dari  proses  KDD,  meliputi  dugaan algoritma  yang  mengeksplor  data, membangun  model  dan  menemukan pola  yang  belum  diketahui.  KDD bersifat  otomatis,  dapat  didefinisikan sebagai  pengorganisasian  proses  untuk
pengidentifikasian yang benar, berguna    dan  penemuan    pola    dari kumpulan    data    yang  besar      dan komplek. Data  mining merupakan penyelesaian masalah dengan menganalisa  data  yang  ada  pada database,  dimana  data  tersimpan  secara elektronik  dan  pencariannya  dilakukan otomatis    seperti      pada      komputer (Arumawadu et. al., 2015).
Kemudian  Harryanto  dan  Hansun (2017) menggunakan penerapan Algoritma  C4.5  dalam  mengidentifikasi calon pegawai suatu perusahaan dengan memprediksi dan mengklasifikasi terhadap  calon  yang  potensial  untuk masuk  ke  dalam  perusahaan  dengan cara membuat pohon keputusan
berdasarkan  data-data  yang  sudah  ada. Dan  Algoritma  C4.5  juga  digunakan untuk memprediksi masa studi mahasiswa pada perguruan tinggi (Haryati et. al., 2015).

## SIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut 1. Mengelompokkan data dengan
algoritma K-Means dilakukan dengan cara  menetukan  jumlah cluster , hitung  jarak  terdekat  dengan  pusat cluster .  Data  dengan    jarak    terdekat menyatakan  anggota    dari cluster tersebut, dilakukan perhitungan kembali  sampai  data  tidak  berpindah pada cluster lain, untuk
meminimalkan fungsi objektif.
2. Data pelanggan yang potensial
didapatkan setelah perhitungan algoritma  K-Means      selesai,  data dengan  pusat centroid terbesarlah yang  termasuk  ke  dalam  pelanggan yang paling potensial.
3. Data  pelanggan  potensial  didapatkan dengan  cara  menggunakan tools Tanagra , data yang diproses meliputi
data      nama      pelanggan,      data jumlah  transaksi  dan  data  total transaksi.  Data  pelanggan  potensial, didapatkan  setelah  menginput  data pelanggan      yang      telah      disimpan dalam notepad kemuadian      data tersebut diimport ke      dalam Tanagra.

## DAFTAR PUSTAKA
Arumawadu, H. I., R. M., Kapila T. R.,
& Illangarathe,  S.  K.  (2015) . Mining Profitability of Telecomunication Customer Using K-Means Clustering . Journal  of  Data  Analysis  and Information  Processing.  3 (3),  63- 71
Harryanto,  F.  F.,  &  Hangsung,  S. (2017). Penerapan Algoritma C4.5 untuk Meprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT. WISE. JATISI, 3 (2), 95-103 Haryati,  S.,  Aji,  S.,  & Eko,  S.  (2015). Implementasi  Data  Mining  untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma  C4.5. Jurnal  Media Infotama, 11 (2), 130-138 Nasari,  F.,  &  Surya,  D.  (2015). Penerapan K-Means  Clustering pada Data Penerimaan Mahasiswa Baru  (Studi  Kasus  Universitas Potensi Utama). Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, 3 (1), 73-78 Ndaumanu,  R.  I.,  Kusrini,  K.,  &
Rudyanto,  A.  (2014).  Analisis Prediksi  Tingkat  Pengunduran Diri  Mahasiswa  dengan  Metode K-Nearest Neighbor. JATISI, 1 (1), 1-15 Pralita,  F.  (2010). Penerapan  Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Jumlah  Penumpang  Bus  dengan Metode Back Propagation ”, Skripsi. Fakultas MIPA, Universitas Islam Indonesia
Susanto, H., & Sudiyatno. (2014). Data Mining untuk Memprediksi Prestasi Siswa Berdasarkan Sosial Ekonomi,  Motivasi,  Kedisiplinan dan  Prestasi  Masa  lalu. Jurnal Pendidikan Vokasi, 4 (2), 222-231 Widiarina,  W.,  & Romi,  S.  W.  (2015) .
Algoritma Cluster Dinamik  untuk Optimasi  Cluster  pada  Algoritma K-Means dalam Pemetaan Nasabah  Potensial. Journal  of
Intelligent Systems, 1 (1), 3