## Penerapan Clustering Algorithm Untuk Mendukung Promosi Server Pulsa Reload
Firman Nurdiyansyah 1 , Samsul Arifin 2 , Fitri Marisa 3 1 3 Teknik Informatika, Universitas Widyagama,
2 Samsul Arifin, Teknik Informatika, STIMATA Malang e-mail : 1 firmansyah@gmail.com , 2 samsularifin@stimata.ac.id,
3 fitrimarisa@gmail.com

## ABSTRACT
Promotion is necessary for every business field, including server of reload pulsa. In the strategy of promotion, one of the necessary thing is how the data distribution of the customer and its characteristics. One method that can be applied to explore the distribution of customers and transaction characteristics is to group customers using clustering algorithm technique. The technique of clustering algorithm is suitable to be applied because it can bring up some groups that have previously unknown attributes. Thus it can be used as new knowledge for the owner to be used according to needs. This data training take attributes such as customer, transaction amount, and address. The number of centroid specified amounts to 3. The grouping results stop at the 4th iteration with the ratio value 0.0553 in the 3rd and 4th iterations. From the result of iteration then formed 3 groups namely: C1 {C, D, H}, C2 {A, B, E}, C3 {F, G}.
Keywords - clustering algoritm, reload pulse, K-Means, applied algorithm

## ABSTRAK
Promosi sangat  diperlukan  bagi  setiap  bidang  usaha, salah  satunya server  pulsa  reload. Dalam strategi promo hal yang perlu diketahui salah satunya adalah data sebaran pelanggan dan karakteristiknya. Salah satu metode yang dapat diterapkan untuk menggali sebaran pelanggan dan karakteristik transaksinya adalah dengan  mengelompokkan pelanggan menggunakan teknik clustering Algorithm.  Teknik cluetering Algorithm  cocok  dipilih  karena  dapat  memunculkan  beberapa  kelompok-kelompok  yang  memiliki keterhubungan  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  atributnya.  Dengan  demikian  dapat    dijadikan  sebagai pengetahuan baru bagi pihak pemilik server pulsa reload untuk dapat dimanfaatkan sesuai kebutuhannya. Dalam data training ini mengambil atribut-atribut antara lain customer, jumlah transaksi, dan alamat. Jumlah centroid yang ditentukan berjumlah 3.  Hasil pengelompokan berhenti pada iterasi ke-4 dengan nilai rasio 0.0553 di iterasi ke-3 dan ke-4. Dari hasil iterasi maka terbentuk 3 kelompok yaitu : C1 {C,D,H}, C2 {A,B,E}, C3 {F,G}.
Kata Kunci - clustering algoritm, server pulsa reload, K-Means .

## 1. PENDAHULUAN
Promosi  sangat  berperan  penting  bagi  pengelola  usaha.  Promosi  dilakukan  dengan berbagai  macam  cara.  Namun  selama  ini  promosi  khususnya  yang  dilakukan  UKM  adalah dengan  cara  konvensional  menyebar  brosur  ke  semua  lapisan  masyarakat  tanpa  melihat segmen.  Big  data  adalah  salah  satu  trend  dari  teknologi  yang  merupakan  konskuensi  dari transaksi data online. Server pulsa reload merupakan salah satu  usaha transaksi online  yang banjir data. Menurut [1] Server pulsa reload merupakan perusahaan bidang teknologi informasi yang  menjual  pulsa  elektrik.  cara  kerja  pulsa  reload  adalah  dengan  mendistribusikan  pulsa elektrik  dari  operator  seluler  dari  operator  yang  dijembatani  distributor  yang  ditunjuk.  Pulsa dimasukkan  dalam  chip-chip  kemudian  diolah  dalam  sms  gateway  an  teknologi  parsing  yang didukung beberapa hardware dan sofware diantaranya modem, kabel data, dan aplikasi parsing.
Data  adalah  fakta  yang  dapat  direkam  dan  memiliki  arti  secara  implisit.  Kumpulan  data yang  terhubung  secara  implisit  itu  disebut  Database.  [1]  Menurut  Ramakrishnan  dan  Gehrke (2003)      dalam  [2] mengatakan    “basis  data  merupakan  kelompok  dari  data,  yang  umumnya mendeskripsikan  aktivitas  sebuah  organisasi  /  lebih  dari    beberapa  organisasi  yang berhubungan”.  DBMS  (Database  Management  Systems)  adalah  kelompok  perintah  yang menjadikan  user  dapat  menciptakan  dan  memelihara  database.  [1]  Dapat  dikatakan  DBMS
adalah  seperangkat  GPSS  (General  Purpose  Software  System)  yang  memiliki  fungsi  untuk memberikan fasilitas proses-proses dalam database seperti sharing, definition, create, sharing, dan database manipulation.
Entity Relationship (ER). Menurut [3] “Entitas adalah objek dalam dunia nyata yang dapat dibedakan dari objek lain. Contoh: mahasiswa, dan nilai. Relasi adalah hubungan antara dua atau lebih entitas. Misal: relasi menghubungkan mahasiswa dengan mtakuliah yan g diambilnya.”. Atau dapat  dikatakan  “Entity  relationship  (ER)  data  model  berdasarkan  pada  bagaimana  persepsi terhadap kondisi nyata dengan kumpulan basis obyek atau hubungan antar obyek dan entitas [2].
Data mining adalah proses dalam rangka mencari hubungan antar item hingga terbentuk pola  pengetahuan  yang  baru  dari  data  yang  berukuran  besar  dan  dirposes  dengan  beberapa teknik  yang  melibatkan  ilmu-ilmu  antara  lain  statistik,  dan  matematika.  [4].    Datamining mempunyai beberapa tahapan yaitu: Pembersihan data, seleksi data,  transformasi dan integrasi data, proses datamining, evaluasi dan entepretasi. [5]  Analisis cluster merupakan metode untuk mengelompokkan data dimana dikelompokkan berdasarkan karakter yang mirip dalam kelompok data.  [6]  Dalam  pengembangannya  server  pulsa  makin  menjamur  dan  seiring  kebijakan klasterisasi  stok  oleh  distributor  sehingga  menyempitkan  skup  pangsa  pasar  server  dan  juga menambah  persaingan  yang  sangat  ketat  antar  server  dalah  suatu  jangkauan  wilayah  klaster. Untuk itu diperlukan strategi promo yang efektif agar dapat mendukung peningkatan penjualan. Strategi  promo  selama  ini  adalah  menggunakan  metode  menyebar  brosur  massyarakat  tanpa melihat  segmen  dan  sasaran.  Hasil  yang  diperoleh  tidak  optimal  dan  sedikit  mempengaruhi peningkatan  transaksi.  Oleh  karena  itu  diperlukan  strategi  promo  yang  dapat  mengoptimalkan promosi salah satunya adalah dengan  menggali kelompok pelanggan yang berhubungan dengan jumlah  transaksinya.  Dalam  pengelompokan  ini  teknik  yang  digunakan  adalah  clustering algorithm dengan menggunakan algoritma K-Means.
Dari  pengujian  penerapan  algoritma  menghasilkan  pengelompokan  dengan  clustering algorithm yang terbentuk kelompok-kelompok dari  atribut  yang berhubungan  yang sebelumnya syarat-syaratnya  telah  ditargetkan.  Dari  hasil  proses  selection  dihasilkan  data  training  dengan atribut anara lain customer, jumlah transaksi, dan alamat. Kemudian ditentukan jumlah centroid yaitu K=3. Iterasi dilakukan hingga 4 (empat) kali. Hasil pengelompokan berhenti pada iterasi ke- 4  yaitu  dengan  nilai  rasio  0.0553  di  iterasi  ke-4  yang  sama  dengan  iletasi  ke-3.  Dari  hasil pengelompokan maka terbentuk 3 kelompok customer yaitu : C1 {C,D,H}, C2 {A,B,E}, C3 {F,G}.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dalam penelitian ini menerapkan tahapan dari proses data mining  yaitu meliputi: Data selection, preprocessing, transformation, data mining, dan interpretation/evaluation data. Tahapan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Data Mining
Dalam tahapan penerapan clustering algorithm telah digambarkan dalam flowchart pada Gambar 1.1 sebagai berikut:
Gambar 2. Flowchart Clustering Algorithm

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut disajikan hasil dan pembahasan dimana tahapan ini mengikuti metode penelitian yang digunakan yaitu berdasarkan pendekatan tahapan proses data mining yaitu:

## 1.  Data Selection dan preproccessing
Melakukan  seleksi  dari  atribut  terhadap  query-query  yang  telah  dimiliki  oleh  aplikasi  server. Pemilihan ini berdasarkan tabel-tabel yang sudah terbentuk. Beberapa contoh tabel dapat dilihat pada gambar 2 dan gambar 3.
Gambar 3. Tabel Reseler
Gambar 4. Tabel Deposit_reseler
Kemudian diambil data yang relevan dengan penggalian data sehingga terbentuk seperti Tabel 1
Tabel 1: Data yang relevan hasil seleksi

## 2.  Transformation data
Tahap  ini  adalah  menggabungkan  data  ke  dalam  bentuk  yangs  esuai  sehingga  dapat dilakukan pemrosesan berikutnya. Contoh  atribut [kota] dikonversikan menjadi angka  yang ditentukan skornya untuk dapat sejajar dengan atribut [jumlah transaksi]. Hasil dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data hasil transformasi
3.  Datamining dengan clustering K-Means.
Memberlakukan  pengurutan  proses  mining  dalam  algortitma  K-Means  Sesuai  urutan  pada Gambar 4.
Gambar 4. Tahap Clustering K-Means
a.  Penentuan  jumlah  centroid,    dinotasikan  dalan  K,  dimana  dalam  ujicoba  ini  ditentukan K=3.
b.  Menentukan centroid (titik pusat) sesuai dengan jumlah cluster secara acak. Karena K= 3 maka centroid  yang ditunjuk secara acak  jumlahnya 3  yaitu B, E, Fyang  dinotasikan sebagai berikut: M1 {100,75}, M2{55,100}, M3{50.25}
c.  Menghitung jarak  yaitu, melakukan perhitungan jarak antara  data dan centorid dengan menggunakan rumus ecludien yaitu sebagai berikut:
D adalah jarak antara X1 dan X2. Hasil iterasi ke-1 dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Hasil iterasi ke-1
d.  Menentukan  BCV  (Between  Cluster  Variation)  dan  WCV  (Within  Cluster  Variation) bertujuan untuk mencari rasio dari keduanya.
BCV = d(m1,m2)+d(m1+m3)+d(m2,m3)
WVC = Jarak_centroid_terkecil_ke-1 2 + Jarak_centroid_terkecil_ke-N 2 Rasio = BCV / WCV Rasio = 197.35 / 19525 = 0.0101 Pada  iterasi  beikutnya  untuk  menentukan  centroid  adalah  dengan  menhitung  rata-rata dari  kelompok  yang  terbentuk  pada  iterasi  pertama.  Formula  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
Lihat tabel 4: Tabel 4. t abel penentua centroid ke-2
Didapat centroid baru : m1(151.25, 87.5)  m2(37.5,65,100),  m3(42.5) hasil iterasi ke-2 dapat dilihat pada tabel 5: Tabel 5. hasil iterasi ke-2
Rasio BCV/WVC = 273.27 / 6835.93 = 0.0399
Pada iterasi ke-3 menghasilkan rasio sebesar 0.0553. Pada iterasi ke-4 menghasilkan rasio 0.0553 yaitu sama denan rasio pada iterasi ke-3, maka proses iterasi dihentikan.
Tabel iterasi yang terbentuk dapat dilikat pada tabel 6 Tabel 6. hasil iterasi ke-4
Untuk itu dapat dideskriksikan cluster yang terbentuk adalah: C1 {C,D,H}, C2 {A,B,E}, C3 {F,G}.

## 4.  Intepretasi pengetahuan

## Tabel 7. Data Training
Dalam tabel 7 diinterpretasikan hasil  ujicoba penelitian ini dengan kesimpulan sebagai berikut: (C1)  {C,D,H}  adalah  kelompok  pelanggan  yang  memiliki  transaksi  banyak  dan  berdomilisi  di Malang Kota, C2 {A,B,E} adalah kelompok pelanggan dengan transaksi sedang yang berdomisili di  Malang  kota  dan  Malang  Kabupaten,  dan  C3  {F,G}  adalah  kelompok  pelanggan  dengan jumlah transaksi sedikit dan berdomisili di luar malang dan luar jawa.

## 4. KESIMPULAN.
Dengan  pendekata  clustering  algorithm  maka  memungkinkan  untuk  memberikan pengetahuan baru bagi server pulsa reload untuk melakukan strategi promo. 3 Kelompok yang dihasilkan  tersebut  dapat  dijadikan  salah  satu  pegangan  untuk  memaksimalkan  dan menyeimbangkan promosi di berapa daerah.

## 5. SARAN.
Penelitian  ini  masih  terdapat  banyak  kekurangan,  oleh  karena  itu  perlu  dikembangkan metode  yang  berbeda  untuk  menunjang  strategi  promo  dan  perlu  berbandingan  hasil  dari metode-metode yang sudah diterapkan sehingga dapat dipilih yang lebih efektif.

## UCAPAN TERIMAKASIH.
Ucapan terimakasih disampaikan kepada Kemenristek Dikti yang telah memberikan hibah dana Penelitian Dosen Pemula sehingga penelitian ini dapat terwujud. Terimakasih juga disampaikan kepada Universitas Widyagama melalui LPPM yang telah memberi kesempatan proposal untuk mengikuti kompetisi Hibah Ditlitabmas RISTEKDIKTI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C.  Setyo,  Panduan  Praktis  Pemrograman  Database  Menggunakan  MySQL  dan  Java, Bandung: Bandung, 2006, p. 10.
[2]  J. Simarmata and I. Paryudi, Basis Data, Yogyakarta: Andi Offset, 2006.
[3]  D. T. Octafian, "Desain Database Sistem Informasi Penjualan Barang," Teknomatika, vol. 1, no. 2, 2011.
[4]  A. S. Khazari, F. Marisa and I. D. Wijaya, "SISTEM REKOMENDASI PENENTUAN JUDUL SKRIPSI  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  DECISION  TREE," Jurnal  Teknologi  dan Manajemen Informatika, vol. 3, no. 1, p. 124, 2017.
[5]  F. Marisa, "Educational Data Mining (Konsep dan Penerapan)," Jurnal Teknologi Informasi, vol. 4, no. 2, 2013.
[6]  R. Sitepu, I. Irmeilyana and B. Gultom, "Analisis Cluster Terhada Tingkat Pencemaran Udara Pada Sektor Industri di Sumatra Selatan," Jurnal Penelitian Sains, vol. 14, no. 3, p. 12, 2011.