Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 417-425 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Implementasi Data Science dalam Ritel Online : Analisis Customer Retention dan Clustering Customer dengan Metode K-Means
Irma Permata Sari
Sistem dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Jakarta Kampus A UNJ Gedung L, Jl. Rawamangun Muka Raya, Rawamangun, Jakarta Timur irmapermatasari@unj.ac.id

## Abstract
Data  regarding  huge  sales  and  purchase  transactions  are  stored  electronically  in  company databases. Leave this data alone so it will not have any impact. Lately, many companies provide promo prices to customers to attract customers. However, the decision is suitable to be taken, regardless of sales growth, to not cause more significant losses. The sales show that has been recorded  each  year  in  the  sales  transaction  database.  This research focuses  on implementing data  science  at  a  retail  company  to  analyze  sales  performance  using  the  cohort  analytics method  to  calculate  customer  retention  and  perform  clustering  customer  using  the  K-Means model. As the results, we can conclude that the company has sales performcean about 37.4%, seen from customer retention and the monthly sales volume within one year. There are three groupings produced, namely ID 0, 1, and 2. Customers with Cluster Label 2 are customers with the highest number of transactions compared to other groups.
Keywords : data science, retail online, customer retention, clustering customer, K-Means

## Abstrak
Data  mengenai  transaksi  penjualan  dan  pembelian  yang  berjumlah  sangat  besar  tersimpan secara  elektronik  dalam  database  perusahaan.  Data  ini  apabila  dibiarkan  begitu  saja  maka tidak  akan  memberikan  dampak  apa-apa.  Belakangan  ini  banyak  perusahaan  memberikan harga promo yang kepada customer dengan tujuan  untuk menarik customer. Namun apakah keputusan tersebut tepat untuk diambil, tanpa mengetahui pertumbuhan penjualan sehingga tidak menimbulkan kerugian yang lebih besar. Performa penjualahan yang telah dicatat setiap tahunnya dalam database transaksi penjualan. Pada penelitian ini akan membahas mengenail implemetasikan  data  science  terhadap  suatu  perusahaan  ritel  untuk  menganalisis  performa penjualan  menggunakan  metode  cohort  analytics  untuk  menghitung  customer  retention  dan melakukan  clustering  customer  menggunakan  model  K-Means.  Dari  hasil  eksperimen  yang dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  perusahaan  mengalami  pertumbuhan  sebesar  37,4  %, dilihat  dari  Analisa  customer  retention  dan  volume  penjualan  perbulan  dalam  kurun  waktu satu tahun. Terdapat 3 pengelompokan yang dihasilkan yaitu ID 0, 1 dan 2. Customer dengan cluster  label  2  adalah  customer  yang  paling  tinggi  jumlah  transaksinya  dibandingkan kelompok lain.
Kata kunci : data science, retail online, customer retention, clustering customer, K-Means
1. PENDAHULUAN
Perkembangan  perusahaan  ritel  di  Indonesia  sangat  menarik  untuk disimak.  Pada  tahun  2017  terjadi  penurunan  kinerja  sektor  ritel,  hal  ini ditandai dengan penutupan sejumlah gerai supermarket besar khususnya di Jakarta, seperti Seven Eleven, Lotus, Matahari Departmen Store dan lain-lain [1]. Hal ini disebabkan karena adanya perubahan kondisi perekonomian dan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 417-425 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
tren teknologi dalam berbelanja, missal penurunan daya beli masyarakat dan trend di sejumlah kota-kota besar beralih ke pemanfaatan online shopping . Kemudian pada tahun 2020, ritel online berkembang sangat pesat. Hal ini  disebabkan  pula  oleh  kondisi  pandemic  Covid-19,  dimana  berbelanja online  dianggap  sebagai  solusi  di  era  kebiasaan  baru.  Toko  ritelpun kemudian  digantikan  oleh  toko  ritel online .  Kondisi  ini  membuat  para perusahaan ritel harus tetap bertahan dan mengikuti tren teknologi dan pola yang  berkembang  di  masyarakat  untuk  tetap  dapat  menjalankan  usahanya. Beberapa  strategi  digunakan  yaitu  penggunaan  marketing  digital.  misal dengan memanfaatkan social media dan influencer, branding sebuah produk, dan memberikan potongan harga atau promo pada pelanggan. Banyak sekali perusahaan memberikan harga promo yang kepada customer dengan tujuan untuk menarik customer agar membeli produk mereka.
Persaingan harga yang begitu ketat, hingga terjadi muncul suatu istilah ‘perang harga’ dan ‘bakar duit’ untuk sebuah promo. Dari sisi customer tentu hal  ini  sangat  menyenangkan  dan  mneguntungkan.  Namun  dari  sisi perusahaan  keputusan  ini  harus  dianalisis  terlebih  dahulu  secara  terukur, agar dapat membuktikan bahwa keputusan yang diambil memiliki pengaruh yang  signifikan  terkait  dengan  performa  penjualannya.  Performa penjualahan yang telah dicatat setiap tahunnya dalam suatu database . Data  mengenai  transaksi  penjualan  dan  pembelian  yang  berjumlah besar  tersimpan  secara  elektronik  dalam database perusahaan  dapat dimanfaat  untuk  menghitung  pertumbuhan  pelanggan.  Pada  penelitian  ini akan membahas mengenai implemetasikan data science terhadap suatu ritel online untuk menganalisis customer retention dengan menggunakan metode cohort  analytics dan  pengelompokkan  pelanggan (clustering) dengan algoritma  K-Means.  Data  yang  digunakan  adalah  data  dari  sebuah perusahaan ritel online dengan 541.909 baris dan memiliki 8 kolom. Data ini diambil dari data penjualan perusahaaan tersebut selamat 1 tahun terakhir.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Data
Data  adalah  kumpulan  infomasi  baik  dalam  bentuk  terorganisir maupun tidak terorganisir. Kategori data dalam:
a) Data terorgansir (organized data) mengacu pada data yang terurut dalam baris / kolom yang secara terstruktur, dimana setiap baris mewakili satu nilai dan kolom mewakili karakteristik nilai tersebut.
b) Data tidak terorganisir (unorganized data) mengacu pada jenis data yang bentuknya  bebas,  biasanya  berupa teks  raw  audio /  sinyal  yang  harus dirubah  menjadi  terstruktur.  Missal,  ketika  anda  melihat  data  di  Excel (atau  spread  sheet  lainnya),  anda  melihat  struktur  baris/kolom  kosong menunggu untuk diorganisir.

## 2.2. Data Science
Dalam arti sempit, data science atau ilmuan data adalah seni dan ilmu untuk  memeproleh  pengetahuan  melalui  data  [2].  Sementara  dalam pengertian  yang  lebih  luas,  ilmuan  data  ( data  science )  adalah  segala  hal tentang  bagaimana  mengambil  data,  menggunakan  data  untuk  memeproleh pengetahuan,  dan  kemudian  menggunakan  pengetahuan  tersebut  untuk melakukan hal berikut:
a) Membuat keputusan.
b) Memprediksi masa depan.
c) Memmahami masa lalu/sekarang.
d) Menciptakan industri baru /produk baru.
2.3. Clustering dengan metode K-Means Clustering adalah suatu metode yang digunakan untuk pengelompokan sejumlah  data  menjadi  kelompok-kelompok  data  tertentu (cluster). Salah satu  algoritma  clustering  yang  paling  banyak  digunakan  adalah  K-Means. Algoritma  K-Means  dapat  melakukan  pengelompokkan  data  (clustering) dengan  metode  partisi  dan  melakukan  pemodelannya  tanpa  supervisi  dan pengelompokan  dilakukan  kesamaan  karateristik-karakteristik  [3][4]. Algoritma  K-means  pada  dasarnya  bekerja  dengan  cara centroid ,  dimana sebagian  dari  banyak  komponen  diambil  untuk  kemudian  dijadikan cluster awal, kemudian penentuan cluster ini dipilih secara acak  dari populasi data [5].

## 2.4. Kinerja Perjualan (Sales performance)
Kinerja  adalah  indikator  keberhasilan  sesorang  dalam  menyelesaikan pekerjaannya  dengan  baik  dan  sesuai  standar  yang  ditetapkan.  Kinerja penjualan (sales performance) menurut Churchil dkk (1997) dalam [6] adalah peningkatan  yang  dicapai  oleh  tenaga  penjual (sales  people) dan  divisi penjualan, yang mencerminkan kerja keras dan kerja cerdas untuk mencapai tujuan  organisasi.  Ferdinan  (2002)  dalam  [6]  juga  memaparkan  bahwa indikator  pekerjaan  adalah volume penjualan,  pertumbuhan  pelanggan  dan pertumbuhan  penjualan.  Berdasarkan  uraian  di  atas,  kinerja  tenaga penjualan  merupakan  ujung  tombak  dari:  proses  pemasaran  yang  dimulai dari  penyaluran  kredit,  pembuatan  program  promo,  kolektibilitas,  dan keuntungan yang diperoleh dari bunga dan administrasi.
2.5. Pertumbuhan penjualan (Sales growth) Menurut  Kusuma  (2009) dalam  [7]  pertumbuhan  penjualan  adalah kenaikan  penjualan  dari  tahun  ke  tahun  atau  dari  waktu  ke  waktu.  Untuk menghitung pertumbuhan penjualan dengan menggunakan sales growth .

## 2.6. Customer Retention
Customer  retention yaitu  suatu  kondisi  dimana  sejumlah customer kembali  melakukan  transaksi  pada  suatu  ritel  atau  organisasi.  Customer
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 417-425 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Relationship  Management  lebih  memilih  metode  mempertahankan pelanggan  yang  ada  untuk  mendapatkan  keuntungan  ketimbang  mencari pelanggan  baru.  Hal  ini  dikarenakan  metode  ini  ini  lebih  hemat,  bahkan  5 sampai 20 kali lebih hemat biaya dari memperoleh pelanggan yang baru [8].

## 2.7. Cohort analitics
Cohort adalah sekumpulan individu yang masuk kedalam sebuah sistem pada  waktu  yang  sama. Cohort juga  dapat  dikatakan  sebagao  sekelompok entitas. Cohort bisa berupa sekumpulan orang, mobil, pohon, paus, bangunan, kemungkinannya tidak terbatas. Cohort biasanya  diukur berdasarkan tahun atau periode waktu tertentu untuk dapat dikelompokan ke dalam kelompok tertentu[9].  Sedangkan cohor t  analisis  adalah  sebuah  analisis  yang menjelaskan tentang perbedaan antara dua dimensi temporal lainnya, missal “usia”  (waktu  masuk  ke  sebuah  sistem)  dan  “periode”  (waktu  ketika  hasil diukur).  Kemudian  waktu  interval  yang  menentukan  keanggotaan  dalam sebuah cohort bergantung pada pertimbangan analisis dan kondisi yang ingin diteliti.  Ketergantungan  linier  dari  tiga  dimensi  dalam  analisis  ini  sering menciptakan  masalah  dalam  identifikasi.  Namun  paling  penting  dalam pengenalan  variabel  yang  akan  diukur  harus  mengetahui  dimensi  yang mendasari, misal satu usia, periode, dan kelompok tertentu.

## 2.8. Metode
Lima (5) tahapan dalam data science menurut [2]:
a) Menanyakan sebuah pertanyaan (Ask the questions)
Langkah ini merupakan awal sebelum pekerjaan dimulai. Sangat penting bagi  seorang data  scientist untuk  membuat  atau  memiliki  pertanyaan yang  kreatif  tentang  apa  yang  akan  dianalisis,  mengingat  tidak  semua data yang didapatkan berkaitan dengan analisis yang akan dilakukan.
b) Memperoleh data (Obtaining the data)
Setelah  memiliki  sejumlah  pertanyaan  dan  menentukan  apa  yang  akan analisis,  langkah  berikutnya  adalah  mencari  data  tersebut  dari  sumber terpercaya.  Pada  tahapan  ini  dibutuhkan  pengetahuan database management , speerti MySQL, PostgreSQL, MongoDB dan lain-lain. Setelah memperoleh data (data gathering) kita dapat melakukan sejumlah query atau scrubbing  the  data .  Proses  ini  bertujuan  untuk  membersihkan  dan mem- filter data  dari noise ,  duplikasi  data,  dan missing  value .  Sebab apabila  terdapat  data  yang  tidak  relevan  maka  hasil  analisis  bisa  jadi salah.
c) Mengeksplorasi data (Exploring the data) Melakukan  eksplorasi  terhadap  data,  memanipulasi  data,  melakukan data transformasi guna untuk mempersiapkan proses pemodelan data.
d) Memodelkan data (Modeling)
Pemodelan  data  dapat  menggunakan  model statistics dan machine learning .  Pada  tahapan  ini  juga  dilakukan  proses  pemodelan  dan mengukur keefektifannya.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 417-425 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
e) Mengkomunikasikan  dan  memvisualisasikan  hasil (Communicating  and visualizing the results) Tahapan berikutnya menyimpulkan hasil, kemudian mengkomunikasinnya dalam visualisasi yang baik.
Hampir dengan tahapan diatas, menurut [10] terdapat 6 tahapan dalam data science yaitu:
a) Data Gathering, Preparation, and Exploration.
b) Data Representation and Transformation.
c) Computing with Data.
d) Data Modelling.
e) Data Visualization and Presentation.
f) Science about Data Science.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini merujuk metode yang 5 tahapan dalam data science yang dideskripsikan  oleh  Ozdemir  [2].  Untuk  lebih  detail  dapat  dilihat  pada  sub bahasan berikut ini:

## 3.1. Ask the questions
Fokus  dari  penelitian  ini  adalah  analisis  terhadap  kinerja  penjualan. Jadi  beberapa  pertanyaan  yang  harus  dijawab  oleh  data  adalah  terkait dengan  kenaikan  penjualan  dari  dari  waktu  ke  waktu.  Dari  penelitian  ini menggunakan  jumlah  transaksi  perbulan,  apakah  cendeerung  naik  atau turun.  Kemudian  dilihat  pula  kencerungan  pertumbuhan  pelangganya, apakah  bertumbuh  atau  tidak  melalui  analisa customer  retention dengan metode cohort .

## 3.2. Obtaining Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini data publik yang diambil dari pangkalan data Kaggle. Proses analisis dilakukan dengan menggunakan tools Google  Colaboratory.  Sebelum  masuk  ke exploring  data ,  beberapa  tahapan yang dilakukan adalah:
a) Mengatur koneksi data dan import data ke Google Colaboratory Pengaturan  koneksi  dari  Google  Drive  ke  Google  Colaboratory dilakukan  dengan  menggunakan  link email Gmail  yang  terdaftar.  Detail dataset yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 1.  Pada Gambar 1 dapat diketahui  bahwa dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berumlah 541.909 baris dan memiliki 8 kolom, yang terdiri atas: Invoice Number, Stock Code, Description, Quantity, Invoice date, Unit Price, Customer ID, dan Country.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 417-425 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Contoh dataset penjualan ritel online
b) Data understanding Data understanding dilakukan dengan menggunakan fungsi berikut:
1) Distribusi data Untuk memahami distribusi ke data-data yang menjadi concern dapat dilakukan  dengan  sintaks  data.describe().  Disini  yang  tampilkan adalah data  berupa numerik.
2) Tipe data
Sintaks  data.info()ini  digunakan  untuk  memahami  tipe  data  dari setiap kolom.
c) Data Clean
1) Mengecek missing value
Pengecekan nilai yang kosong dapat dilakukan dengan sintaks: data.isnull(). sum () 2) Me- remove missing value
Salah  satu  cara  untuk  mengatasi missing  value adalah  dengan me remove data yang kosong tersebut dengan menggunakan sintaks:
data = data.dropna() data.shape 3) Mengecek data duplikat
Pengecekan  data  duplikasi  juga  merupakan  bagian  dari  data cleaninng .  Proses  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunkan  sintaks berikut: data.duplicated(). sum ()
4) Menghapus data yang duplikat Setelah mengetahui data yang terdapat duplikasi, langkat berikutnya adalah  menghapus  data  duplikasi  tersebut,  dengan  menggunakan sintaks: data.drop_duplicates(keep= 'first' , inplace= True )
data.shape
d) Data manipulation
Data manipulasi dilakukan dengan menggunakan sintaks berikut: retail = data.copy()
3.3 . Exploring Data
Setelah dataset bersih  dari missing  value dan  duplikasi  maka  langkah berikutnya adalah proses exploring data . Beberapa exploring yang dilakukan adalah :
a) Analisa pendapatan per-bulan
Analisis  terhadap volume penjualan  dapat  dilakukan  dengan  sintaks berikut, seperti yang terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Sintaks untuk menghitung transaksi perbulan
Hasilnya  perhitungan volume penjulan  pada  tahun  2011  terlihat  pada Gambar 1.
Gambar 3. Visualisasi volume penjualan
Tampak pada Gambar 3 bahwa volume penjulan  tertinggi terjadi pada bulan ke-11 atau November dan terendah pada bulan ke-12 atau Desember.
b) Mengidentifkasi pertumbuhan pelanggan
Analisa  untuk  mengidentifikasi  pelanggan  ini  dapat  dilakukan  dengan menganalisis customer retention . Untuk dapat mengetahui customer retention dapat menggunakan sintaks pada Gambar 4.
Gambar 4. Sintaks program untuk customer retention
#count monthly active customers from each cohort grouping = retail.groupby([ 'CohortMonth' , 'CohortIndex' ]) cohort_data = grouping[ 'CustomerID' ].apply(pd.Series.nunique ) cohort_data = cohort_data.reset_index() cohort_counts = cohort_data.pivot(index= 'CohortMonth' , colum ns = 'CohortIndex' , values= 'CustomerID' )
#Customer retention cohort_sizes = cohort_counts.iloc[:, 0 ] retention = cohort_counts.divide(cohort_sizes, axis= 0 ) retention = retention. round ( 3 ) * 100 retention.head( 20 )
# volume of transactions per month plt.figure(figsize=( 8 , 4 )) retail[retail.InvoiceDate.dt.year== 2011 ].InvoiceDate.dt.month.val ue_counts(sort= False ).plot(kind= 'bar' ) plt.title( "Volume penjualan perbulan pada tahun 2011" ) plt.show()
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 417-425 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dari hitungan di gambar 4 dapat dibuat visualisasi sebagaimana terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Visualisasi customer retention
Berdasarkan Gambar 5 dapat diketahui bahwa pertumbuhan pelanggan mengalami  penurunan  sekitar  27.4  –  50  %,  artinya  tidak  mencapai persentase yang ideal seperti pada bulan pertama atau naik pada tahun 2011.

## 3.4. Modelling
Pada  tahapan modelling dibangun  dengan  model  K-Means  Clustering. Untuk  mencari  berapa  jumlah  kluster  terbaik  dilakukan  dengan  metode Elbow  Criterion.  Metode  ini  merupakan  metode  yang  paling  umum digunakan  dalam  studi  kasus clustering .  Hasil  pemodelan  dan  evaluasi eksperimen  ini  dapat  diketahui  hasil  pengelompokkannya  di  sub  bab  3.5 berikut ini.

## 3.5. Communicating and visualizing
Hasil  visualisasi  antara cluster  label dengan frequency ( amount ) penjualan dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Clustering Label dan Frequency
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 417-425 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dari Gambar 6 dapat diketahuai bahwa customer dengan Cluster Label 2  adalah  pelanggan  dengan  jumlah  transaksi  yang  tinggi  dibandingkan dengan  pelanggan  lainnya. Customer dengan  Cluster  Label  2  ini  merupakan customer yang sering melakukan  transaksi pembelian  atau  pelanggan tetap. Sedangkan  pelanggan  dengan  Cluster  Labels  0  bukanlah  pembeli  baru  dan karenanya tidak terlalu penting dari sudut pandang bisnis.

## 4.  SIMPULAN
Dari  data  transaksi  penjualan  yang  ada  dalam database perusahaan tersebut,  dapat  diketahui  bahwa  perusahaan  tersebut  mengalami pertumbuhan  pelanggan  rata-rata  sekitar  37.42%  sepanjang  tahun  2011, volume  penjualan  tertinggi  terjadi  pada  bulan  November,  serta  dari  3 pemodelan kluster pelanggan, dinilai bahwa kluster pelanggan dengan label 2  adalah  pelanggan  tetap  dan  memiliki  jumlah  transaksi  yang  paling  besar. Dapat  disarankan  kepada  peneliti  berikutnya  agar  dapat  melakukan  riset terdapat  keputusan  yang  lebih  mendetail  untuk  pemberian  promo  dan menganalisis terhadap produk yang paling laku terjual.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. S. Utami, “Analisa kinerja sektor ritel indonesia,” vol. 1, no. 1, pp. 43– 48, 2018.
[2] S. Ozdemir, Principles of Data Science . 2016.
[3] Mardalius,  “Pengelompokan  Data  Penjualan  Aksesoris  Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. IV, no. 2, pp. 401–411, 2018.
[4] S.  P.  Tamba  and  F.  T.  F.  Kesuma,  “Penerapan  Data  Mining  untuk Menentukan  Penjualan  Sparepart  Toyota  dengan  Metode  K-Means Clustering,” vol. 2, no. 2, 2019.
[5] A. Ali, “Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Menggunakan Metode K- Means  Clustering  di  Rumah  Sakit  Anwar  Medika  Balong  Bendo Sidoarjo,” vol. 19, no. 1, 2019.
[6] R. M.  Hapsari and  F.  Indriani,  “Quality  Analysis Of Support Marketing And Quality Of Sales,” vol. XVI, no. 3, pp. 145–166, 2017.
[7] H.  R.  Valentina,  “Pengaruh  Struktur  Modal,  Risiko  Bisnis  Dan Pertumbuhan Penjualan Terhadap Kinerja Keuangan Pada Perusahaan Real  Estate  And  Property  Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia Tahun 2010-2014 By:,” vol. 4, no. 2, 2014.
[8] S. F. Sabbeh, “Machine-Learning Techniques for Customer Retention : A Comparative Study,” vol. 9, no. 2, pp. 273–281, 2018.
[9] A. Bell, “Age Period Cohort analysis : A review of what we should and shouldn ’ t do,” no. September 2019, 2020.
[10]  D.  Donoho,  F.  Group,  D.  Donoho,  and  D.  Donoho,  “50  Years  of  Data Science,” vol. 8600, 2017, doi: 10.1080/10618600.2017.1384734.