## KERANGKA PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK PEMASARAN PRESISI MENGGUNAKAN METODE RFM, ALGORITMA K-MEANS DAN DECISION TREE
Jupriyanto 1 ; Siti Nurlela 2
Program Pascasarjana Magister Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id 1 jupriyanto.kahar@gmail.com; 2 siti.sie@nusamandiri.ac.id
Abstract — Precision marketing provides the ability for companies to offer products made specifically to customers  and  provide  the  ability  for  companies  to attract  customers  with  specially  made  marketing messages.  This  paper  presents  a  new  decision- making  framework  using  data  mining  techniques. First,  this  study  presents  a  trend  model  for accurately  predicting  monthly  supply  quantities; second,  using  the  RFM  (Recency,  Frequency, Monetary)  model  to  choose  attributes  to  group customers  into  different  groups;  third,  using  the  K- Means  Algorithm  to  create  customer  clustering based  on  RFM  data  of  each  customer,  fourth,  using Decision  Tree  to  identify  attribute  values  that  are important  for  distinguishing  different  customer groups; and finally, from the process of data mining that researchers do create various bidding strategies that  target  each  customer  cluster.  Sales  data  from Syifamart in Subang, West Java, were collected and used in a case study to illustrate how to implement the  proposed  framework.  The  research  shows  that the  process  of  data  mining  from  sales  transaction history  is  351,158  rows,  with  customer-based aggregation  using  the  RFM  method  and  extracted using  the  k-means  clustering  algorithm  to  form  4 (four)  optimal  clusters.  The  four  (four)  clusters  are classified  using  a  decision  tree  algorithm  so Syifamart  can  find  out  which  potential  customers and potential customers. For the availability of stock supply,  management  predicts  the  need  for  product inventory  using  a  trend  method  where  the  stock  in the  following  month  is  predicted  by  using  the  sales history in the previous month.
Intisari — Pemasaran presisi memberikan kemampuan  pada  perusahaan  untuk  menawarkan produk-produk  yang  dibuat  secara  khusus  kepada pelanggan  dan  memberikan  kemampuan  kepada perusahaan  untuk  menarik  minat  pelanggan dengan pesan-pesan pemasaran yang dibuat secara khusus.  Penelitian  ini  menyajikan  kerangka  kerja pengambilan  keputusan  baru  menggunakan  teknik data mining. Pertama, penelitian ini menyajikan model  tren  untuk  memprediksi  secara  akurat
kuantitas  pasokan  bulanan;  kedua,  menggunakan model  RFM  (Recency,Frequency,  Monetary)  untuk memilih atribut untuk mengelompokkan pelanggan ke  dalam  kelompok  sesuai  history  transaksi belanjanya;  ketiga,  menggunakan  Algoritma  K- Means  untuk  membuat  clustering  pelanggan berdasarkan  data  RFM  masing-masing  pelanggan, keempat,  menggunakan  Decision  Tree  untuk mengidentifikasi  nilai  atribut  penting  untuk membedakan  kelompok  pelanggan  yang  berbeda; dan akhirnya, dari proses data mining yang peneliti lakukan  menciptakan  berbagai strategi penawaran yang  menargetkan  setiap  cluster  pelanggan.  Data penjualan  dari  Syifamart  di  Subang  Jawa  Barat, dikumpulkan  dan  digunakan  dalam  studi  kasus untuk menggambarkan bagaimana mengimplementasikan  kerangka  yang  diusulkan. Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  menunjukan bahwa  proses  data  mining  dari  history  transaksi penjualan  351,158  rows,  dengan  agregasi berdasarkan pelanggan menggunakan metode RFM dan  diekstraksi  dengan  menggunakan  algoritma clustering  k-means  membentuk  4  (empat)  cluster optimal.  Keempat  (empat)  cluster  tersebut diklasifikasikan  dengan  menggunakan  algoritma decision tree sehingga  Syifamart dapat mengetahui mana  pelanggan  potensial  dan  mana  pelanggan yang  tidak  potensial.  Untuk  ketersediaan  pasokan stok, manajemen memprediksi kebutuhan persediaan  produk  dengan  menggunakan  metode tren  dimana  stok  di  bulan  selanjutnya  di  prediksi dengan  menggunkana  history  penjualan  di  bulan sebelumnya.
Kata Kunci : Pemasaran Presisi,  Metode Tren, RFM, K-Means, Decision Tree.

## PENDAHULUAN
Dalam menjalankan roda bisnis, perusahaan membutuhkan strategi pemasaran yang cocok dan efektif dengan bisnis yang sedang mereka jalankan. Hal  itu  bertujuan  untuk  menarik  pelanggan  lebih banyak  lagi  serta  meningkatkan  penjualan
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.618
sehingga  dapat  mendatangkan  keuntungan  dan juga kesuksesan. Laju percepatan globalisasi ekonomi  dan  meningkatnya  persaingan  pasar, tekanan  ekonomi  dan  persaingan  usaha  telah menyebabkan  perusahaan  menghadapi  masalah memilih kebijakan pengambilan keputusan strategis  yang  tepat  untuk  menjual  produk  yang tepat  kepada  pelanggan  yang  tepat  pada  waktu yang tepat, sehingga perusahaan dapat meningkatkan laba mereka. Baru-baru ini di kenal bahwa  pemasaran  presisi  telah  menjadi  sarana untuk menghasilkan keuntungan lebih dan menjadi semakin  penting  karena  pelanggan  menjadi  lebih tahu  tentang  produk  dan  hak  mereka  sebagai pelanggan.    Ketersediaan  data  pelanggan  dan catatan  transaksi  memberikan  pemahaman  yang lebih  baik  tentang  perilaku  dan  preferensi konsumsi pelanggan.
Usaha  retail,  sejumlah  biaya  dihabiskan untuk menarik pelanggan baru, akan tetapi seiring waktu  pelanggan  tersebut  dapat  menghentikan pembelian  mereka  karena  berbagai  alasan (Wardani et al., 2018).
Syifamart  merupakan  sebuah  usaha  yang selalu  meningkatkan  kualitasnya  baik  secara internal  maupun  eksternal,  namun  tinggat pemasaran  dan  penjualan  pada  syifamart    masih sangat rendah.
Model  RFM  merupakan  model  yang membedakan  pelanggan  penting  dari  data  yang besar  oleh  tiga  variabel  yaitu  recency,  frequency dan monetary (Hardiani, Hartanto, & Mada, 2017). A decision tree is an efficient data mining algorithm with  a  strong  explanatory  capability (You  et  al., 2015) Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat kerangka  kerja  pemasaran  presisi  dengan  cara melakukan pengelompokan dan clustering pelanggan menggunakan metode Recency Frequency  and  Monetary  (RFM)  dan  Algoritma  K- means  serta  menggunakan  metode  prediksi  tren sehingga  dapat  meprediksi  kebutuhan  persediaan produk  yang  akan  dipasarkan  sesuai  dengan kebutuhan pelanggan.

## BAHAN DAN METODE

## A. Datasets
Syifamart adalah salah satu Unit Bisnis yang mendukung  program  dan  kegiatan  di  Yayasan  As- Syifa  Al-Khoeriyyah.  Saat  ini  Syifamart  memiliki sistem  yang  terintegrasi  dengan  Smartcard  untuk metode  pembayarannya.  Lokasi  Syifamart  berada di  sekitar  kompleks  lembaga  pendidikan  As-Syifa, dengan  harapan  semua  kebutuhan  terpenuhi  di Syifamart  mulai  dari  makanan  ringan  sehari-hari, kebutuhan  sekolah,  kebutuhan  kantor  hingga kebutuhan  rumah  tangga  bulanan,  tidak  perlu
keluar  dari  komplek  untuk  memenuhi  kebutuhan internal lembaga.
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang diambil  dari  sistem  penjualan  Syifamart  selama  6 bulan,  periode  Juli  2018  hingga  Desember  2018. Dataset untuk 6 bulan adalah 351.158 berdasarkan transaksi  penjualan  yang  ada.  Dataset  sampel penjualan dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Dataset Penjualan
NO TRANS NAMA PRODUK  QTY TGL BUKTI HARGA  PLG J-2018- 220429 slay olay blubbery 20  7/1/2018 1,000  2017300006 J-2018- 221862 keripik pusaka 3000 1  7/6/2018 3,000  2017300010 J-2018- 221862 Twistko jagung bakar 80gr 1  7/6/2018 6,000  2017300010 J-2018- 220400 rinso molto 900g 1  7/1/2018 19,000  2017300022 J-2018- 220400 molto pink all in one pouch 300ml 1  7/1/2018 9,500  2017300022 J-2018- 220402 sedaap minyak greng 1liter 1  7/1/2018 13,500  2017300046 J-2018- 220402 Kecap Bango 60 ml 1  7/1/2018 3,000  2017300046 J-2018- 220402 Goodday Mocacino 2  7/1/2018 1,250  2017300046 J-2018- 220404 Frestea Melati cup 1  7/1/2018 2,000  2017300061 J-2018- 220406 teh javana 350ml 7  7/1/2018 3,000  2017300068 J-2018- 220410 Batre Abc Kecil 4  7/1/2018 2,500  UMUM J-2018- 220412 axo 600ml 1  7/1/2018 2,500  UMUM
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019)
B. Metode Menurut  (widiarina,  2013)  Data  mining mengusulkan  proses  standar  data  mining  yang disebut  dengan  Cross-Industry  Standard  Process for Data Mining (CRISP-DM).
(Amborwati Armadyah, 2014) menyebutkan bahwa  Algoritma  data  mining  yang  sering digunakan  untuk  segmentasi  adalah  K-Means Clustering  dan  atributatribut  yang  digunakan untuk  proses  mining  pada  segmentasi  konsumen adalah  data  konsumen,  produk,  demografi, perilaku  konsumen,  transaksi,  RFMDC,  menurut (Tsiptsis  K  &  A.,  2009)  K-means  menggunakan
ukuran  Euclidean  distance  dan  secara  iteratif menentukan  tiap  record  dari  cluster  asal.    RFM (Rerency,  Frequency  Monetery),  dan  LTV  (Life Time  Value).  Dan  penting  untuk  menggabungkan algoritma  clustering  dengan  beberapa  algoritma data  mining  lainnya  seperti  Classification, Association,  dan  CPV  matriks  untuk  mendapatkan nilai potensial dari tiap cluster.
Pada  penelitian  ini  menyajikan  model  tren untuk  memprediksi  kuantitas  pasokan  bulanan, dan  menggunakan  gabungan  metode  RFM, Clustering  K-Means  dan  Klasifikasi  Decision  Tree untuk profiling pelanggan. Metode penelitan sesuai Gambar 1 di bawah ini :
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019) Gambar 1. Metode Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menyajikan  kerangka  kerja pengambilan keputusan baru menggunakan teknik data  mining.  Pertama,  menyajikan  model  tren untuk  memprediksi  secara  akurat  kuantitas pasokan bulanan; kedua, menggunakan model RFM (Recency,Frequency,  Monetary),  model  ini  untuk memilih  atribut  yang  akan  mengelompokkan pelanggan  ke  dalam  kelompoknya  sesuai  history transaksi belanjanya; ketiga, menggunakan Algoritma  K-Means  untuk  membuat  clustering pelanggan  berdasarkan  data  RFM  masing-masing pelanggan,  keempat,  menggunakan  Decision  Tree untuk mengidentifikasi nilai atribut penting untuk membedakan  kelompok  pelanggan  yang  berbeda; dan akhirnya, dari proses data mining yang peneliti lakukan menciptakan berbagai strategi penawaran yang menargetkan setiap cluster pelanggan.
A. Model Tren Model tren ditunjukkan oleh perubahan nilai rata-rata  penjualan  produk  “keripik  pusaka  3000”
selama  perioe  1  July  2018  sampai  dengan  31 Desember 2018. Berikut tren penjulan penjulannya selama 6 bulan :
Tabel 2. Tren 6 bulan menjual produk "keripik pusaka 3000" Period Jumlah trx 2018-07 1,773 2018-08 3,231 2018-09 3,483 2018-10 1,749 2018-11 1,597 2018-12 1,239 Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019)
Dari tabel di atas akan dibuat deskripsi data ke dalam bentuk poligon agar dapat memudahkan menganalisis data. Berikut  ini adalah  poligon data dari  data  hasil  penjualan  produk  "keripik  pusaka 3000" :
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019) Gambar 2. Grafik polygon Tren 6 bulan menjual produk " keripik pusaka 3000"
Dari  grafik  poligon  di  atas,  dapat  dilihat bahwa  setiap  bulan  penjualan  produk  "keripik pusaka 3000" fluktuasi dalam hal jumlah transaksi, puncak dari transaksi terbanyak adalah pada bulan September 2018.
B. Model RFM (Recency,Frequency, Monetary) Untuk mengklasifikasikan pelanggan, penelitian  ini  berfokus  pada  pelanggan  yang sebelumnya telah  belanja produk.  Pra-proses data sebelum membangun model pengambilan keputusan adalah menggunakan metode RFM:
1. Membuang  Data  Transaksi  yang  bukan  dari member,  penelitian ini  fokus ke transaksi yang di  lakukan  oleh  member  yang  memiliki Smartcard RFID.
2. Menentukan  produk  yang  akan  di  lakukan penelitian, untuk mengakomodir aspek pemasaran presisi dari sisi ketersediaan produk bisa  di  teliti  juga,  penelitian  ini  akan  fokus meneliti  produk  “keripik  pusaka  3000”  dengan
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.618
total  transaksi  pembelian  oleh  member sejumlah  6.744  transaksi  dan  total  nominal transaksi sejumlah Rp 22,424,400.
3. Selanjutnya,  kami  memilih  atribut  yang  akan digunakan  dalam  prosedur  data  mining  dari penelitian  ini,  yaitu  atribut  RFM  (recency, frequency,  monetary),  sehingga  diperoleh  data sesuai table 3 berikut ini :
Tabel 3. Data Atribut RFM No Pelanggan RFM R (Hari ) F( Kali ) M ( Rp) 1 2017300006 42 14 42,000 2 2017300008 31 18 60,000 3 2017300010 13 20 60,000 4 2017300018 13 46 138,000 5 2017300022 53 10 33,000 6 2017300027 13 10 30,000 7 2017300029 17 33 99,000 8 2017300036 11 32 96,000 9 2017300043 28 26 93,000 10 2017300045 11 34 105,000 11 2017300046 125 3 12,000 12 2017300061 11 30 93,000 13 2017300068 49 26 81,000 14 2017300074 27 1 3,000 15 2017300075 103 20 60,000 Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019)
4. Menentukan  kriteria  pembobotan  berdasarkan variabel  RFM.  Pembobotan  dibagi  menjadi  5 skala / skor seperti yang tercantum pada Tabel
4.
Tabel 4. Skala RFM Score R (hari ) F (kali ) M (hari ) Min Max Min Max Min Max
5 0 52 48 1000 146,568 10,000,000
4 53 105 36 47 109,926 146,567
3 106
158 24 35 73,284 109,925 2 159 211 12 23 36,642 73,283 1 212 1000 0 11 0 36,641 Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019)
5. Setelah  menentukan  skala  RFM,  selanjutya melakukan  Skoring  Pelanggan  berdasar  RFM dengan cara melakukan transformasi data RFM menjadi  seperti table 5 di bawah ini :
Tabel 5. Skoring Pelanggan
No Pelanggan RFM R F M 1 2017300006 5 2 2 2 2017300008 5 2 2
3
2017300010 5 2 2 4 2017300018 5 4 4
No Pelanggan RFM R F M 5 2017300022 4 1 1 6 2017300027 5 1 1 7 2017300029 5 3 3 8 2017300036 5 3 3 9 2017300043 5 3 3 10 2017300045 5 3 3 11 2017300046 3 1 1 12 2017300061 5 3 3 13 2017300068 5 3 3 14 2017300074 5 1 1 15 2017300075 4 2 2 Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019)
C. Algoritma K-Means
Setelah  semua  data  transaksi  diubah menjadi  angka,  maka  data  tersebut  dapat dikelompokkan dengan menggunakan algoritma K- means.  Untuk  dapat  mengelompokkan  data  ke dalam  beberapa  kluster  diperlukan  beberapa langkah sebagai berikut: a. Menentukan  jumlah  kluster  yang  diinginkan. Dalam  penelitian  ini  data  yang  ada  akan dikelompokkan menjadi empat kelompok.
b. Menentukan titik pusat awal dari setiap cluster. Dalam penelitian ini titik pusat awal ditentukan secara  acak  dan  diperoleh  titik  pusat  setiap cluster yang dapat dilihat pada tabel 6

## Tabel 6. Titik Pusat Cluster
Pusat Cluster Pelanggan R F M CLUSTER 1 (C1) 2017300029 5 3 3 CLUSTER 2 (C2) 2017300312 5 5 5 CLUSTER 3 (C3) 2017300375 5 2 2 CLUSTER 4 (C4) 2017300668 4 2 2
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019)
c. Tempatkan  setiap  data  dalam  kluster.  Dalam penelitian  ini,  metode  k-means  digunakan untuk  mengalokasikan  setiap  data  ke  dalam sebuah  cluster  yang  paling  dekat  dengan  titik pusat  setiap  cluster.  Untuk  mengetahui  cluster mana  yang  paling  dekat  dengan  data, diperlukan untuk menghitung jarak setiap data dengan  titik  pusat  masing-masing  cluster. Misalnya, menghitung jarak dari data transaksi pelanggan    =  2017300027  ke  pusat  klaster pertama:
𝐷 ( 𝑖, 𝑗 ) = √ (𝑥1𝑖 − 𝑥1𝑗) 2 + (𝑥2𝑖 − 𝑥2𝑗) 2 +. . +(𝑥𝑘𝑖 − 𝑥𝑘𝑗) 2 ..(1) diperoleh jarak ke masing-masing cluster adalah :
1. D(C1) = 2.828427125
2. D(C2) = 5.656854249
3. D(C3) = 1.414213562 4. D(C4) = 1.732050808
Dari  perhitungan  di  atas,  jarak  terdekat peanggan  2017300027  adalah  ke  cluster  3 (1.414213562), sehingga member 2017300027  di masukan  ke  cluster  3.  Hasil    perhitungan  lengkap dengan pusat cluster inisial bisa di lihat di table 7.
Tabel 7. Jarak ke masing-masing cluster
PELANGGAN JARAK KE DEKAT KE C1 C2 C3 C4 2017300006      1.41       4.24              -         1.00   C3 2017300008      1.41       4.24              -         1.00   C3 2017300010      1.41       4.24              -         1.00   C3 2017300018      1.41       1.41       2.83       3.00   C1 2017300022      3.00       5.74       1.73       1.41   C4 2017300027      2.83       5.66       1.41       1.73   C3 2017300029             -         2.83       1.41       1.73   C1 2017300036             -         2.83       1.41       1.73   C1 2017300043             -         2.83       1.41       1.73   C1 2017300045             -         2.83       1.41       1.73   C1 2017300046      3.46       6.00       2.45       1.73   C4 2017300061             -         2.83       1.41       1.73   C1 2017300068             -         2.83       1.41       1.73   C1 Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019)
d. Setelah  semua  data  ditempatkan  ke  dalam cluster  terdekat,  kemudian  kalkulasi  ulang pusat  klaster  baru  berdasarkan  rata-rata anggota dalam klaster.
e. Setelah  mendapatkan  titik  pusat  baru  dari masing-masing  cluster,  kembali  dari  langkah  c hingga  titik  pusat  setiap  cluster  tidak  berubah lagi dan tidak ada data yang bergerak dari satu cluster ke cluster lainnya.
Dari  hasil  pengolahan  data  yang  dilakukan berdasarkan dataset transaksi pelanggan menggunakan  K-Means  melalui  4  iterasi,  maka terbentuklah cluster seperti yang ditunjukkan pada Gambar  3  yang  menunjukkan  bahwa  hasil clustering  diperoleh  65  anggota  cluster  1,  21 anggota cluster 2, 294 anggota cluster 3 , dan 232 anggota cluster 4.
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019) Gambar 3. Grafik Sebaran Cluster
Dari  hasil  pengelompokan,  perlu  untuk menguji  validitas  cluster  dengan  menghitung Indeks  Davies  Bouldin  untuk  menentukan  apakah jumlah cluster yang terbentuk optimal atau tidak.
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019) Gambar 4. Design pengecekan performace cluster
Cluster  adalah  konvergen  jika  tidak  ada perubahan  atau  pergerakan  anggota  dari  satu cluster  ke  cluster  lainnya.  .  Selain  itu,  gugus konvergen  juga  ditandai  dengan  tidak  ada perubahan  dalam  nilai-nilai  indeks  DB.  Dari  lima skenario pengujian yang telah dilakukan, peringkat akan  dibuat  berdasarkan  nilai  indeks-DB  terbaik. Tingkat  optimal  dari  suatu  cluster  dapat  diukur dengan  Nilai  Indeks  DB.  Davies  dan  Bouldien menyebutkan bahwa jumlah cluster terbaik adalah yang  memiliki  indeks  terkecil  di  antara  kelompok lain.
Tabel 8. Nilai Indeks DB Jumlah Cluster DB-index 2 -0.626 3 -0.673 4 -0.518 5 -0.552 Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019)
Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster  4  memiliki  Indeks  Davies  Bouldien  (DI) terkecil  di  antara  cluster  lain  dari  0,518  yang tercantum pada Tabel 2

## D. Decision Tree
Setelah  menemukan  segmentasi  pelanggan, berikutnya  akan  dianalisis  pada  setiap  segmen untuk  menentukan  karakteristik  pelanggan menggunakan  Algoritma  Decision  Tree.  Tujuan klasifikasi  adalah  untuk  mengetahui  informasi penting  yang  terdapat  dalam  data  transaksi pelanggan  yang  didasarkan  pada  Keterkinian, Frekuensi,  Moneter  (RFM)  dan  Cluster.  Tabel  9 menunjukkan  jumlah  lengkap  data  transaksi Pelanggan. Dalam proses ini, di teliti sebanyak 612 dataset yang terdiri dari 4 kluster.
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.618
Tabel 9. Member Cluster No Cluster Jumlah Member 1 Cluster 1 65 2 Cluster 2 21 3 Cluster 3 294 4 Cluster 4 232
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019)
Pembentukan  model  klasifikasi  dilakukan dengan mengimplementasikan data ke Rapidminer Studio  9.1  dengan  dataset  adalah  hasil  Clsutering menggunakan  K-Means  yang  berjumlah  612  data menghasilkan pohon model dan aturan penentuan karakteristik pelanggan.
Hasil  dari  model  klasifikasi  dapat  dilihat sebagai  pohon  pada  Gambar  4  dan  model klasifikasi  ini  melibatkan  4  atribut  yaitu Keterkinian,  Frekuensi,  Moneter  (RFM)  dan Cluster.
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019) Gambar 5. Model Decision Tree untuk Menentukan
Karakteristik Pelanggan
Hasil  prediksi  dari  penetapan  parameter karakteristik pelanggan pada 612
data menghasilkan prediksi sebesar 98,86%.
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019) Gambar  6.  Deskripsi  dari  Model  Decision  Tree untuk Menentukan Karakteristik Pelanggan
Profil    pelanggan  dilakukan  dengan menggunakan  aturan  yang  dihasilkan  dari  proses sebelumnya. Karakteristik pelanggan yang digunakan  dalam  profil  pelanggan  adalah karakteristik  menurut  (Maryani  &  Riana,  2017) Tabel  10  adalah  karakteristik  pelanggan  yang dihasilkan dalam penelitian ini.

## Tabel 10. Karakteristik Pelanggan
Type Pelanggan Cluster  Karakteristik Pelanggan Pelanggan Berulang 1 Pelanggan dalam Cluster 1 disebut sebagai pelanggan tetap, yaitu pelanggan yang telah melakukan pembelian suatu produk 2 kali atau lebih. Klien 2 Pelanggan dalam Cluster 2 disebut sebagai tipe pelanggan Klien. Mereka membeli secara teratur, dan hubungan dengan pelanggan jenis ini telah kuat dan akan bertahan lama yang membuat mereka tidak terpengaruh oleh tarikan pesaing dari produk lain. Penganjur 3 Pelanggan dalam Cluster 3 melakukan pembelian rutin, dengan nominal yg terbatas. Ini sangat menguntungkan bagi perusahaan. Pelanggan jenis ini juga dapat digunakan sebagai pasar perusahaan karena jenis pelanggan ini melakukan pemasaran untuk perusahaan dengan mendorong teman-teman mereka untuk membeli barang / jasa di perusahaan. Pelanggan Pertama Kali 4 Pelanggan dalam Cluster 4 memiliki karakteristik tingkat intensitas rendah. Mereka adalah pelanggan baru yang tingkat kedatangannya sangat rendah. Pelanggan jenis ini adalah pelanggan yang membeli untuk pertama kalinya, mereka masih pelanggan baru. Sumber: (Maryani & Riana, 2017)

## E. Implementasi System
Untuk  kebutuhan  manajemen  dan  tim marketing  Syifamart,  dibawah  ini  implementasi dari  kerangka  kerja  Pemasaran  Presisi  yang  telah dibuat.
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019) Gambar 6. Halaman login Implementasi System
Tim  marketing  atau  manajement  Syifamart di berikan akses username dan password, sehingga bisa masuk ke system yang peneliti buat.
Sumber: Jupriyanto dan Nurlela (2019) Gambar 7. Data pelanggan untuk preparation penelitian
Dalam  penelitian  ini  data  pelanggan  / member  akan  di  gunakan  sebagai  subyek. Berdasarkan data pembelian yang ada di Syifamart, pelanggan  /  member  akan  ketahuan  di  cluster mana posisnya berada.
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019) Gambar 8. Dataset penjualan Syifamart
Dataset  penjualan  Syifamart    yang  di gunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data penjualan  periode  July  2018  sampai  dengan Desember  2018,  dengan  fokus  penelitian  adalah penjualan  yang  menggunakan  smart  card. Penjualan  pelanggan  umum  di  keluarkan  dari dataset untuk kevalidan dalam membuat clustering pelanggan.
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019) Gambar 9. Penjualan by periode bulan
System  /  tool  yang  di  buat,  menampilkan historikal  penjualan  setiap  bulannya  untuk memudahkan  tim  Marekting  atau  manajemen dalam menentukan ketersediaan stok produk yang ada di Syifamart.
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019) Gambar 10. Penjualan by produk
System  /  tool  yang  di  buat  juga menampilkan  historikal  penjualan  setiap  produk yang  ada,  untuk  memudahkan  tim  Marekting  atau manajement dalam menentukan stok produk yang mana yang harus di prioritaskan ada di Syifamart.
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019) Gambar 11. Jumlah Member Clustering Pelanggan
Jumlah  member  dalam  masing-masing cluster di tampilkan dalam system / tool, sehingga tim  marketing  atau  manajement  syifamart  bisa dengan  mudah  membuat  terobosan-terobosan baru dengan existing cluster yang ada.
Sumber: (Jupriyanto. & Nurlela, 2019) Gambar 12. Profile Pelanggan / Member
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.618
Profile pelanggan di buat untuk memudahkan  tim  marketing  atau  manajemen Syifamart  dalam  memberikan  service  yang  tepat kepada masing-masing pelanggan Syifamart.

## KESIMPULAN
Proses  data  mining  dari  history  transaksi penjualan  351,158  rows,  kemudian  dilakukan agregasi  berdasarkan  pelanggan  menggunakan metode  RFM.  Setelah  mendapatkan  data  RFM diekstraksi  dengan  menggunakan  algoritma clustering  k-means    sehingga  membentuk  4 (empat)  cluster  optimal.  Keempat  (empat)  cluster tersebut kemudian diklasifikasikan dengan menggunakan  algoritma  decision  tree  untuk mengetahui setiap karakteristik pelanggan (customer  profilling)  sehingga  perusahaan  dapat mengetahui  mana  pelanggan  potensial  dan  mana pelanggan yang tidak potensial.
Manajement  syifamart  bisa  meprediksi kebutuhan  persediaan  akan  produk,  penelitian  ini menggunakan  metode  tren  dimana  penjualan  / stok  di  bulan  selanjutnya  bisa  di  prediksi  dengan menggunkana  history  penjualan  di  bulan sebelumnya.
Untuk memfasilitasi perusahaan / manajement  dalam  mengambil  keputusan  hasil penelitian  ini  di  implementasikan    dengan  cara membuat  satu  tool  applikasi  sehingga  baik  tim marketing  dan  pihak  manajement  bisa  dengan mudah  melihat  hasil  clustering  dan  bisa  dengan mudah  membuat  rekomendasi  model  pemasaran yang terbaik berdasarkan dari hasil clustering dan profile pelanggan.

## REFERENSI
Amborwati  Armadyah,    edi  winarko.  (2014). REVIEW  PEMANFAATAN  TEKNIK  DATA MINING  DALAM  SEGMENTASI  KONSUMEN. Prosiding  Seminar  Ilmiah  Nasional  Komputer Dan  Sistem  Intelijen  (KOMMIT  2014) ,
8 (Kommit), 66–73.
Hardiani,  T.,  Hartanto,  R.,  &  Mada,  U.  G.  (2017). Segmentasi Nasabah Tabungan Menggunakan Model RFM ( Recency , Frequency , Monetary )  dan  K-Means  Pada  Lembaga  Keuangan
Mikro, (May), 463–468.
Jupriyanto.,  &  Nurlela,  S.  (2019). Laporan  Akhir Penelitian:  Kerangka  Pengambilan  Keputusan Untuk  Pemasaran  Presisi  Menggunakan Metode RFM, Algoritma K-Means Dan Decision Tree . Jakarta.
Maryani,  I.,  &  Riana,  D.  (2017).  Clustering  and
profiling  of  customers  using  RFM  for customer relationship
management recommendations. 2017  5th  International Conference  on  Cyber  and  IT  Service Management , 2–7. https://doi.org/10.1109/CITSM.2017.80892 58
Tsiptsis K, C., & A. (2009). Data Mining Techniques in CRM .
Wardani, N. W., Dantes, G. R., Indrawan, G., Studi, P., Informasi,  T.,  Studi,  P.,  …  Pelanggan,  S. (2018).  Prediksi  Customer  Churn  Dengan Algoritma  Decision  Tree  C4  .  5. JURNAL RESISTOR , 1 (1), 16–24.
widiarina.  (2013).  Algoritma  Cluster  Dinamik Untuk  Optimasi  Cluster  Pada  Algoritma  K- Means  Dalam  Pemetaan  Nasabah  Potensial Algoritma  Cluster  Dinamik  Untuk  Optimasi Cluster  Pada  Algoritma  K-Means  Dalam.
Prosiding SNATIF , 1 (1), 33–36.
You, Z., Si, Y. W., Zhang, D., Zeng, X., Leung, S. C. H., & Li, T. (2015). A decision-making framework for  precision  marketing. Expert  Systems  with Applications , 42 (7), 3357–3367. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.12.022