Volume 1 Nomor 1, Oktober 2016

## Model Segmentasi Pelanggan Dengan Kernel K-Means Clustering Berbasis Customer Relationship Management
Abdul Haris Lubis Politeknik Ganesha Jl. Veteran No. 190 Pasar VI Manunggal E-mail: haris_lubis@yahoo.com
Abstrak — Jurnal    ini  mengusulkan  sebuah  model  aturan  dalam  menentukan  pelanggan  terbaik  dan potensial Kantor Pos Medan. Hingga saat ini dalam menentukan pelanggan terbaik dan potensial menjadi persoalan  di  Instansi-instansi  baik  pemerintah  maupun  swasta  khususnya  yang  bergerak  dibidang  jasa. Faktor-faktor  yang  berpengaruh  secara  dominan  dalam  menentukan  pelanggan  terbaik  dan  potensial masih belum dapat ditentukan secara pasti.  Saat ini manajemen Kantor Pos Medan masih menggunakan secara manual dalam menentukan pelanggan terbaiknya, sehingga sangat mungkin terjadi kesalahan pada prosedur yang sudah berjalan. Hal ini  akan berpengaruh terhadap hasil keputusan yang akan diambil oleh pihak  manajemen  Kantor  Pos  Medan.  Untuk  itu  sangat  penting  dibuat  sebuah  model  aturan  untuk menentukan  pelanggan  terbaik  dan  potensial  yang  dapat  digunakan  pihak  manajemen  sebagai  sistem pendukung  dalam  pengambilan  keputusan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari database Kantor Pos Medan tahun 2011 – bulan maret 2013. Dalam jurnal ini algoritma Kernel K-Means Clustering  telah  digunakan  untuk  mendapatkan  suatu  model  aturan  menentukan  pelanggan  terbaik  dan potensial  Kantor  Pos  Medan.  Model  aturan  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  katagori  pelanggan terbaik  dapat diperoleh jika transaksinya banyak dan besar uangnya sedang dan tinggi.
Kata Kunci — kernel k-means clustering, model aturan, menentukan

## I. PENDAHULUAN
Ketika  suatu  organisasi  tumbuh  semakin  besar  dan pola  tingkatan  operasionalnya  semakin  tidak  sederhana dan  kompleks,  maka  secara  alamiah  tuntutan  pihak manajemen  akan  kebutuhan  dan  fungsional  dari  setiap system  informasi  semakin  besar,  khususnya  pada fungsionalitas data, teknologi dan aplikasi.
Suatu  organisasi    yang  berusaha  membangun arsitektur-nya  terkadang  tidak  dapat  memahami  hasil perencanaan  sistem  informasi  dalam  bisnisnya,  hanya karena  bahasa  dan  model  yang  digunakan  cenderung rumit  dan  bersifat  sangat  teknis  sehingga  sulit dimengerti.  Akibatnya  tidak  ada  umpan  balik  darinya yang justru  merupakan  faktor utama dalam perencanaan tadi. Keberhasilan pengimplementasian sangat tergantung pada pemahaman dari setiap entitas bisnis itu sendiri  termasuk  komitmen  manajemen  organisasi tersebut.
Customer  Relationship  Management (CRM),  dalam Bahasa  Indonesia  menjadi  manajemen  hubungan pelanggan.  Konsep  CRM  merupakan  spesifikasi  dari
konsep Relationship Marketing (RM). Konsep relationship marketing (pemasaran hubungan) menekankan  bahwa    perusahaan  harus  berinteraksi  dan menjalin  hubungan  dengan  berbagai  pihak  yang berkepentingan  terhadap  perusahaan (stakeholders), karena hubungan yang baik merupakan asset yang paling mendasar  bagi  suatu  perusahaan.  Adapun  konsep  CRM lebih menekankan pada menjalin hubungan baik dengan pelanggan  sebagai  salah  satu stakeholders, karena pelanggan dianggap sebagai ujung tombak  suatu bisnis.
Paradigma  baru  dunia  bisnis  menunjukkan  bahwa konsumen  berperan  aktif  dalam  menciptakan  nilai.  Hal ini menyebabkan meningkatnya peran konsumen sebagai sumber  kompetensi  baru  bagi  perusahaan.  Kompetensi yang  dimiliki  konsumen  adalah  pengetahuan,  keahlian, kemauan  untuk  belajar dan bereksperimen,  serta kemampuan  terlibat    komunikasi  yang  aktif  dengan perusahaan.  (Gaffar,  2007).  Hal  tersebut  dilakukan  agar perusahaan  dapat  menciptakan  produk  atau  jasa  yang sangat  sesuai  dengan  yang  dibutuhkan  oleh  konsumen. Untuk  itu  dibutuhkan  adanya  saluran  komunikasi  yang
baik yang memungkinkan adanya interaksi yang intensif antara perusahaan dengan konsumen.
Dengan  demikian  menurut  Gray  dan  Byun  dalam Gaffar  (2007:41)  keseluruhan  proses  dan  aplikasi  dari CRM berdasarkan  kepada  prinsip-prinsip  dasar  yaitu perlakukan  pelanggan  secara  individu.  Jadi  CRM didasarkan pada  filosofi personalisasi, yaitu tujuan dan pelayanan kepada pelanggan harus dirancang berdasarkan preferensi pelanggan dan perilaku pelanggan.
Konsep  CRM  banyak  diadopsi  oleh  perusahaan  yang bergerak  dalam    pelayanan  jasa. Beberapa  alasan disebutkan  oleh  para  ahli  marketing  berkaitan  dengan munculnya  konsep  CRM,  diantaranya  pelanggan semakin lebih cerdas, lebih sadar harga, lebih menuntut, kurang  memaafkan,  dan  didekati  oleh  lebih  banyak perusahaan dengan tawaran yang sama atau bahkan lebih baik. Jadi “ tidak cukup hanya menghasilkan pelanggan yang  puas,  tetapi  harus  sampai  pada  merasa  senang  dan menjadi  setia  (loyal).”  (Kotler,  2006).    Oleh  karena  itu terjadi  pergeseran  dari  paradigma  pemasaran  massal (mass marketing) pada pemasaran satu sama-satu (one to one marketing).
Dalam  hal  ini,  konsumen  yang  berbeda  mewakili nilai  yang  berbeda.  Pihak  manajemen  perusahaan  jasa harus mampu untuk mengenali konsumen terbaiknya dan mempercayainya  dengan  meningkatkan  pemahaman perusahaan  akan  kebutuhan  mereka  sebagai  individu sehingga  dapat  mempertahankan  loyalitasnya  terhadap perusahaan. Dengan menerapkan konsep CRM (Customer Relationship Management), perusahaan dapat melakukan  identifikasi  konsumen  dengan  melakukan segmentasi  konsumen.  Tujuan  dari  proses  segmentasi konsumen  adalah  untuk  mengetahui  perilaku  konsumen dan menerapkan strategi pemasaran yang tepat sehingga mendatangkan keuntungan bagi pihak perusahaan.
Penelitian  ini  mengembangkan  algoritma  K-Means Clustering  yang  berbasiskan  customer  relationship management  (CRM)  pada  pelanggan  City-Courir.  Dari penelitian ini diharapkan didapatkan algoritma K-Means Clustering yang berbasiskan CRM yang dapat meningkatkan pertumbuhan jangka panjang dan profitabilitas perusahaan  dengan  mengetahui    prilaku dan  kebutuhan pelanggan,

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Perkembagan Penerapan K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  metode clustering berbasis  jarak  yang  mempartisi  data  ke  sejumlah kelompok  dan  bekerja  pada  atribut  numerik.  Algoritma ini  dimulai  dengan  pemilihan  jumlah  kelompok  (K) secara  acak  serta  pengambilan  sebagian  populasi
sejumlah  K  untuk  dijadikan  sebagai  titik  pusat  awal. Salah  satu  metode  perhitungan  jarak  yang  bisa digunakan adalah Euclidean Distance . Perhitungan jarak menggunakan  metode Euclidean dinyatakan  sebagai berikut :
Euclid(x,y) =√ ∑
Dimana x : obyek ke-1 y : obyek ke-2 n  : banyaknya atribut obyek ke-1 dan ke-2 Prosedur  dasar clustering K-Means  adalah  sebagai berikut(Johnson & Wicherin 2002):
1. Menentukan k sebagai  jumlah cluster yang  ingin dibentuk
2. Membangkitkan k centroids (titik  pusat cluster ) awal secara random
3. Menghitung  jarak  setiap  data  ke  masing-masing centroids
4. Setiap data memilih centroid yang terdekat 5. Menentukan  posisi centroids baru  dengan  cara menghitng nilai rata-rata dari data-data yang berada pada centroids yang sama
6. Kembali  ke  langkah  3  jika  posisi centroids baru dengan centroids lama tidak sama

## B.    Clustering Hirarkhi (Hierarchical clustering)
Clustering  hierarchi membangun  sebuah  hirarki cluster atau dengan kata lain  sebuah pohon cluster  yang juga  dikenal  sebagai dendogram .  Setiap  node  cluster mengandung  cluster  anak,  cluster-cluster  saudara  yang membagi  point  yang  ditutupi  oleh  induk  mereka. Metode-metode clustering hirarki dikatagorikan kedalam agglomeratif  (bawah  atas)  dan divisive (atas  bawah) (Jain  &  Murthy,  1999);,  Kaufman  &  Rouseeuw  1990). Clustering  agglomeratif dimulai  dengan  cluster  satu point (singleton) dan secara berulang-ulang menggabungkan dua atau lebih cluster yang paling tepat. Cluster  divisive  dimulai  dengan  satu  cluster  dari semua  point  data  dan  secara  berulang-ulang melindungi  cluster  yang  paling  tepat.  Proses  erbut berlanjut hingga kriteria penghentian (seringkali, jumlah  k  yang  diperlukan  dari cluster )  dicapai. Kelebihan cluster hirarki meliputi :
(I) Fleksibilitas yang tertanam mengenai level granaularitas
(II) Kemudahan  menangani  bentuk-bentuk  kesamaan atau jarak
(III) Pada  akhirnya,  daya  pakai  pada  tpe-tipe  atribut apapun.
Kelemahan dari clustering hirarki berhubungan dengan : (I) Ketidakjelasan kriteria terminasi
Volume 1 Nomor 1, Oktober 2016
(II) Terhadap  perbaikan  perbaikan  hasil  clustering, sebagian  besar  algoritma  hirarki  tidak  mengunjungi kembali cluster-clusternya yang telah dikonstruksi.
Untuk clustering hirarki,  menghubungkan  atau memisahkan  subset  dari  point-point  dan  bukan  point- point  individual,  jarak  antara  point-point  individu  harus digenelarikan terhadap jarak antara subset.
Ukuran  kedekatan  yang  diperoleh  disebut  metrik berhubungan.  Tipe  mertik  hubungan  yang  digunakan secara signifikan memperoleh algoritma hisrarki, karena merefleksikan  konsep  tertentu  dari  kedekatan  dan konektivitas.  Metrik  hubungan  antar  cluster  utama (Murtagh  1985,  Olson  1995)  termasuk  hubungan tunggal, hubungan rata-rata, dan hubungan sempurna.
Algoritma clustering hirarki  populer  untuk  data katagorikal  COBWEB  (Fisher,  1987)  memiliki  dua kualitas  yang  sangat  penting,  Pertama  menggunakan pembelajaran incrementasl. Daripada mengikuti pendekatan  diviseve  atau  aggglomerative,  secara dinamis  membangun  sebuah  dendrogram  melalui pengolahan  satu  point  data  pada  suatu  waktu.  Kedua COBWEB  termasuk  pada  pembelajaran  berdasarkan konseptualatau  model,  Ini  berarrti  bahwa  setiap  cluster dianggap  sebagai  sebuah  model  yang  dapat  dijelaskan secara  intrinsik,  dan  bukan  sebagai  sebuah  kumpulan point yang ditentukan terhadapnya.
Dendogram  COBWEB disebut pohon klasifikasi. Setiap node  pohon  C,  sebuah  cluster  berhubungan  dengan probabilitas  kondisional  untuk  pasangan-pasangan  nilai- nilai atribut, yakti :
Pr(Xi=vip \ C), I = 1; d.p=I\A1 Aktivitas  Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  dapat dirumuskan  beberapa  masalah  yang  menjadi  inti  dari penelitian ini, yaitu :
1. Bagaimana menggunakan metode Kernel untuk data pelanggan  pada  perusahaan  yang  bergerak  dibidang jasa.
2. Bagaimana memperoleh model segmentasi pelanggan dengan Kernel K-Means Clustering berbasis Customer Relationship Management (CRM).

## III, METODOLOGI PENELITIAN
Obyek  penelitian  ditentukan  melalui  survei  industri dan  dipilih  perusahaan  jasa  courir  sebagai  pilot  study. Penelitian  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  jasa courir.  Dari  data  yang  dilakukan  identifikasi  masalah pembobotan criteria, pembentukan model serta pengukuran  validitas  yang  dapat  digambarkna  sebagai berikut

## Gambar 1  Framework penelitian

## A.   Analisa dan Pembahasan
Kriteria yang digunakan dalam pemilihan pelanggan yang  terbaik  dan  potensial  adalah  Recency,  Frequency, Monetary. Recency variable linquistik untuk segmentasi jenis  layanan  yang  dimiliki  jasa  courir.  Frequency merupakan  jumlah  transaksi  selama  per  bulan  yang dalam  hal  ini  dibedakan  3  jenis  yaitu  sedikit  dengan jumlah transaksi <= 1.000 dalam per bulan, agak banyak untuk  jumlah  transaksi  >=  1.000  transaksi  dalam  per bulan,  banyak  untuk  jumlah  transaksi  >  7.000  transaksi per bulan.
Monetary  merupakan  variable  linquistik  yang digunakan  untuk  mensegmentasikan  besar  uang  untuk masng-masing  pelanggan  dalam  perbulan,  dibagi  3 bagian  yaitu  rendah  untuk  besar  uang  transaksi  >  Rp. 5.000.000,- dan sedang untuk besar uang transaksi >  Rp. 300.000.000    per  bulan,  dan  tinggi  untuk  besar  uang transaksi > 500.000.000 per bulan.
Untuk  menentukan  kriteria  yang  digunakan  pada pemilihan  segmentasi  pelanggan  digunakan  metode  K- Means Clustering.
K-Means  adalah  suatu  metode  penganalisaan  data atau  metode  Data  Mining  yang  melakukan  proses pemodelan tanpa supervisi (unsupervised) dan merupakan  salah  satu  metode  yang  melakukan pengelompokan  data  dengan  sistem  partisi.  Metode  k-
Mengumpulkan Data Identifikasi Masalah Pembobotan Kriteria Eliminasi Kriteria Pembentukan Model segmentasi Pelanggan Pengolahan  Data dengan Metode  K-Means Clustering
Pengukuran Validitas Dengan Nilai SSE (Sum Of Squared Error)
means  berusaha  mengelompokkan  data  yang  ada  ke dalam  beberapa  kelompok,  dimana  data  dalam  satu kelompok mempunyai karakteristik yang sama satu sama lainnya  dan  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda dengan  data  yang  ada  di  dalam  kelompok  yang  lain. Dengan  kata  lain,  metode  ini  berusaha  untuk meminimalkan  variasi  antar  data  yang  ada  di  dalam suatu  cluster  dan  memaksimalkan  variasi  dengan  data yang ada di cluster lainnya.
Objective function yang berusaha diminimalkan oleh k- means adalah:
J (U, V) = SUM (k=1 to N) SUM (i=1 to c) (a_ik * (x_k, v_i)^2) dimana:
U : Matriks keanggotaan data ke masing-masing cluster yang berisikan nilai 0 dan 1
V : Matriks centroid/rata-rata masing-masing cluster N : Jumlah data c : Jumlah cluster a_ik : Keanggotaan data ke-k ke cluster ke-i x_k : data ke-k v_i : Nilai centroid cluster ke-i
Prosedur yang digunakan dalam melakukan optimasi menggunakan k-means adalah sebagai berikut: Step 1. Tentukan jumlah cluster Step 2. Alokasikan data ke dalam cluster secara random Step 3. Hitung centroid/rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster.
Step 4. Alokasikan masing-masing data ke centroid/rata- rata terdekat
Step 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 Centroid / rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster yang dihitung pada Step 3. didapatkan menggunakan rumus sebagai berikut:
v_ij = SUM (k=0 to N_i) (x_kj) / N_i dimana: i,k : indeks dari cluster j : indeks dari variabel v_ij : centroid/rata-rata cluster ke-i untuk variabel ke-j x_kj : nilai data ke-k yang ada di dalam cluster tersebut untuk variabel ke-j
N_i : Jumlah data yang menjadi anggota cluster ke-i Sedangkan pengalokasian data ke masing-masing cluster yang  dilakukan  pada  Step  4.  dilakukan  secara  penuh, dimana  nilai  yang  memungkinkan  untuk  a_ik  adalah  0 atau  1.  Nilai  1  untuk  data  yang  dialokasikan  ke  cluster
dan nilai 0 untuk data yang dialokasikan ke cluster yang lain. Dalam menentukan apakah suatu data teralokasikan ke  suatu  cluster  atau  tidak,  dapat  dilakukan  dengan menghitung  jarak  data  tersebut  ke  masing-masing centroid/rata-rata  masing-masing  cluster.  Dalam  hal  ini, a_ik  akan  bernilai  1  untuk  cluster  yang  centroidnya terdekat dengan data tersebut, dan bernilai 0 untuk yang lainnya.
TABEL 1    DATA CLUSTERING  THN 2011-2013 CLUSTER TAHUN 2013 2012 2011 TERBAIK 453,019,022 1,997,017,450 1,561,402,620 POTENSIAL 214,224,750 370,979,834 642,276,629 TIAP HARI 91,551,460 180,325,000 109,310,117 KADANG 43,153,028 47,122,000 48,013,725 KURANG 5,217,553 6,500,000 7,965,325 TABEL 2    PERHITUNGAN JARAK ITERASI PERTAMA 3 CENTROID CLUSTER TAHUN 2011 LABEL 3  CENTROID C0 C1 C2 TERBAIK 2,347,944,852 2,096,265,393 2,168,950,891 POTENSIAL 526,445,823 1,065,771,833 945,298,778 TIAP HARI 292,771,126 1,412,211,430 1,219,486,532 KADANG 342,899,815 1,488,487,151 1,290,153,142 KURANG 400,575,878 1,545,524,848 1,345,763,415 TABEL 3    PERHITUNGAN JARAK ITERASI PERTAMA 2 CENTROID CLUSTER TAHUN 2013 LABEL 2  CENTROID C0 C1 TERBAIK 2,396,512,917 2,129,435,005 POTENSIAL 563,371,924 704,759,826 TIAP HARI 222,225,279 983,657,667 KADANG 249,598,920 1,055,159,791 KURANG 306,109,060 1,111,843,900

## B.  Pengukuran Validitas Dengan Nilai SSE ( Sum Of Squared Error)
Dari  hasil  penelitian    yang  dilakukan  dengan menggunakan  data  transaksi  dari  tahun  2011  sampai dengan  bulan  maret  2013,  ada  beberapa  hal  yang  dapat dianilisis.  Untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang memiliki  nilai  fitness  terbaik  digunakan  pengukuran
validitas  dengan nilai SSE (sum of squared-error, SSE) .  Bentuk  grafis  nilai    SSE  untuk  algoritma  K-Means Clustering ditunjukkan pada Tabel  15.
Fungsi  kriteria:  jumlah  dari  kesalahan  kuadrat  (sum  of squared-error,  SSE)  yang  dapat  mengukur  kualitas Clustering yang dibuat  : p Є Ci = tiap data poin pada cluster i,

## SSE= ∑ ∑
mi = centroid dari cluster i, d =  jarak/  distances/  variance  terdekat  pada  masing- masing cluster i.
Nilai SSE tergantung pada jumlah cluster dan bagaimana data  dikelompokkan  ke  dalam  cluster-cluster.  Semakin kecil  nilai  SSE  semakin  bagus  hasil  clustering    yang dibuat.
Pada gambar 4.22 diatas nilai SSE pada 2 Centroid yang paling  kecil  dibandingkan  dengan  3  Centroid,  dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  cluster  dengan  2 Centroid  yang  paling  baik  dan  dijadikan  sebagai  cluster yang terbaik dalam penelitian ini.

## B. Model Aturan (Model Rule)
Dari hasil cluster yang terbentuk dapat dibuat sebuah model aturan. Tabel 4.10 merupakan model aturan untuk menentukan pelanggan terbaik  Kantor Pos Medan =    Terbaik  -  A.  Jika  Jumlah  Transaksi  Per  Tahun  = Banyak  (lebih  dari  7.000,-)    dan  Besar  Uang  Transaksi Per  Tahun  =  Tinggi  (  lebih  dari  Rp.  400.000.000  –  Rp. 500.000.000,-) maka diperoleh Predikat =  Terbaik - B. Jika  Jumlah  Transaksi  Per  Tahun  =  Banyak  (lebih  dari 7.000,-)  dan Besar Uang Transaksi Per Tahun = Sedang (lebih  dari  Rp.  300.000.000  –  Rp.400.000.000)  maka diperoleh  Predikat  =    Potensial  -  A.  Jika  Jumlah Transaksi Per Tahun = Agak Banyak (lebih dari 1.000,-) dan  Besar  Uang  Transaksi  Per  Tahun  =    Sedang  (lebih dari Rp. 200.000.000 – Rp. 300.000.000) maka diperoleh Predikat =  Potensial - B.
Jika  Jumlah  Transaksi  Per  Tahun  =  Banyak  (lebih  dari 7.000,-)  dan Besar Uang Transaksi Per Tahun = Sedang (lebih  dari  Rp.  100.000.000  –  Rp.  200.000.000)  maka diperoleh  Predikat  =    Tiap  Hari-A.  Jika  Jumlah Transaksi Per Tahun = Agak Banyak (lebih dari 1.000,-) dan  Besar  Uang  Transaksi  Per  Tahun  =  Sedang  (lebih dari Rp. 50.000.000 – Rp. 100.000.000) maka diperoleh Predikat =  Tiap Hari - B.
Jika Jumlah Transaksi Per Tahun = Sedikit (kurang dari 1.000,-)  dan Besar Uang Transaksi Per Tahun = Rendah (lebih  dari  Rp.  40.000.000  -  Rp.  50.000.000)  maka diperoleh Predikat = Kadang-kadang.
Jika Jumlah Transaksi Per Tahun = Sedikit (kurang dari 1.000,-)  dan Besar Uang Transaksi Per Tahun = Rendah
(lebih  dari  Rp.  40.000.000  -  Rp.  50.000.000)  maka diperoleh Predikat = Kadang-kadang Jika Jumlah Transaksi Per Tahun = Sedikit (kurang dari 1.000,-)  dan Besar Uang Transaksi Per Tahun = Rendah (kurang  atau  sama  dengan    dari  Rp.  40.000.000)  maka diperoleh  Predikat  =    Kurang  Aktif  -  A.  Jika  Jumlah Transaksi  Per  Tahun  =  Sedikit  (kurang    dari  1.000,-) dan  Besar  Uang  Transaksi  Per  Tahun  =  Rendah  (lebih dari Rp. 5.000.000,-) maka diperoleh Predikat =  Kurang Aktif - B.

## TABEL 4. MODEL ATURAN (MODEL RULE)

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat dihasilkan kesimpulan sebagai berikut :
1.    Diperoleh  suatu  model  aturan  yang  dapat digunakanuntuk
menilai  pelanggan  terbaik  dan  potensial  sehingga dapat
memberi manfaat bagi pihak manajemen dalam pengambilan keputusan.
2.  Dalam    cluster  ini  dilakukan  perbandingan  dengan menggunakan 2 dan 3 nilai centroid, hasilnya 2 nilai centroid lebih bagus jika dibandingkan dengan 3 nilai centroid,  yaitu  hasil  nilai  SSE  (Sum    Of  Squared-

## KETERANGAN RULE
GRADE

## FREQUENCY
/ JLH TRANSAKSI PER THN MONETARY / BESAR UANG TRANSAKSI PER THN Banyak = Transaksi  > 7.000 Tinggi = besar uang transaksi >   Rp. 500.000.000 Terbaik A Banyak = Transaksi  > 7.000 Tinggi = besar uang transaksi >   Rp. 400.000.000 Terbaik B Banyak = Transaksi  > 7.000 Sedang = besar uang transaksi >   Rp. 300.000.000 Potensial A Agak Banyak = transaksi  > 1.000 Sedang = besar uang transaksi >   Rp. 200.000.000 Potensial B
Volume 1 Nomor 1, Oktober 2016
Error)  untuk  2  nilai  centroid  sebesar  3,425,922,878 lebih  kecil  dari  pada  3  nilai  centroid    dengan  nilai SSE sebesar 5,035,230,050.
3.  Pada cluster ini diperoleh pelanggan yang memiliki katagori Terbaik-A apabila jumlah transaksi selama setahun banyak ( > 7.000,-) dan besar uang transaksi selama setahun tinggi ( > Rp. 500.000.000,-).
4.    Proses  clustering  juga  menghasilkan  jenis  layanan yang
terbanyak  digunakan dikalangan para pelangggan, seperti layanan city kurir dengan prosentase tertinggi sebesar 41%, Pos Express sebesar 23%, Surat biasa sebesar 21%, Surat kilat khusus 10%, Paketpos 4%.

## B.   Saran
Untuk  penelitian  lebih  lanjut  dari  tesis  ini  dapat dkembangkan dengan metode lain seperti metode SSVM (Smooth  Support  Vector  Machine)  sehingga  dapat dibandingkan  kinerja  dari  masing-masing  metode  untuk menghasilkan segmentasi pelanggan  yang terbaik. Pengukuran  menggunakan  Nilai  SSE  (Sum    Of Squared-Error)  sangat    tergantung  pada  jumlah  cluster dan  bagaimana  data  dikelompokkan  ke  dalam  cluster- cluster.  Semakin  kecil  nilai  SSE  semakin  bagus  hasil clustering  yang diperoleh..

## REFERENSI
[1]   Berkin. 2002. ” A Survey Of Clustering Data Mining Techniques”.Technical Report, Accrue Software [2]      Brown,  S.A.  2000. Customer  Relationship  Management  :  A Strategic Imperative in the World of e-Business, Jhon Wiley and Sons Ltd, Canada.
[3]   Cao,  Zhu, dan Hou. 2009. ” Fuzzy Fisher Criterion Based Semi- Fuzzy clustering algorithm”, Journal Of Electronics and Information Technology, Vol 30, No. 9, 2008, PP.2162-2165 (In Chinese). [4]  Cen. 2007. ” Customer Segmentation Based On Survival Character “,
Journal  Of  Intelligent  Manufacturing,  Vol  18,  No.  8,  2007, PP.513- 517.
[5]  Collazo-Cuevas, dkk. 2010. Comparison Between Fuzzy C-Means Clustering  And  Fuzzy  Clustering  Substractive  In  Urban  Air Pollution . International  Journal  of  Electronics,  Communications  And Computer (CONIELE COMP). [6]  Chapman, dkk. 2000. CRISP-DM 1.0 : Step-by-Step Data Mining Guide. Tersedia di http://www.community.udayton.edu/provost/it/training/documents/ SPSS_CRI SPWPlr.pdf.  [diunduh : 08  April 2013].
[7]  Fisher Douglas H. 1987, Knowledge Acquisition Via Incrementasl Conceptual  Clustering,  jornal  Machine  Learning  Volume  2  Issue 2, September 1987
[8]  Gaffar. 2007, Customer Relationship Management and Marketing Public Relations, Bandung : Alfabeta
[9]    Haskett,  2000.  An  Introduction  to  Data  Mining,  Part  1: Understanding
The Critical Data Relationship In The Corporate Data Warehouse, Enterprise System Journal, V.15:32-34 [10] Hammouda, K., Karaay, F. 2000. A Comparative Study of Data Clustering Techniques. University of Waterloo, Ontario, Canada. [11] Jain, A.K., Murthy,M.N. 1999. Data Clustering : A Review. ACM Computing Surveys, Vol. 31, No.3.
[12]  Jansen,  S.M.H.  2007.  “Customer  Segmentation  and  Customer Profiling
for a Mobile Telecommunications Company Based on  Usage Behavior  :  A  Vodafone  Case  Study”  (thesis).  Maastricht  :
University of Maastricht.
[13] Johnson, R.A. and D.W. Wicherin. 2002. “Applied Multivariate Statistical Analysis, New Jersey : Prentice Hall.