## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Clustering Loyalitas Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means Berbasis Web
Diva Shafarina Aprilia, Sudriyanto, Moh Jasri *
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid Paiton, Probolinggo Email: 1 dievashafarina99@gmail.com, 2 sudriyanto@unuja.ac.id, 3,* jasri@unuja.ac.id Email Penulis Korespondensi: jasri@unuja.ac.id
Abstrak- Kehadiran aktif pelanggan dalam bertransaksi dengan perusahaan berpengaruh besar pada profitabilitas. Pengelompokan data pelanggan menjadi loyal dan tidak loyal adalah metode umum untuk mengenali pola loyalitas, yang membantu perusahaan merancang strategi lanjutan seperti pemberian insentif sesuai tingkat kesetiaan pelanggan. Penerapan algoritma K-Means Clustering berbasis web memungkinkan manajemen PT Bhara Utama untuk mengakses hasil pengelompokan pelanggan dengan mudah, mempercepat analisis data, meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan, dan memfasilitasi integrasi dengan sistem informasi yang ada. Eksperimen yang dilakukan  pada  660  data  pelanggan  menghasilkan  tiga  kelompok:  8  pelanggan  sangat  loyal,  461  pelanggan  cukup  loyal,  dan  191 pelanggan tidak loyal. Evaluasi akurasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) menunjukkan nilai sebesar 0,19, yang menunjukkan kualitas kluster yang baik.
Kata Kunci: Loyalitas Pelanggan; K-Means Clustering; Pengambilan Keputusan
Abstract- Active  customer  engagement  in  transactions  with  the  company  significantly  impacts  profitability.  Categorizing  customer data into loyal and non-loyal segments is a common method to identify loyalty patterns. The results of this segmentation can guide companies in designing follow-up strategies, including tailored incentives based on customer loyalty levels. Implementing a web-based K-Means Clustering algorithm allows PT Bhara Utama's management to easily access customer segmentation results, speeding up data analysis and enhancing decision-making efficiency. The use of web technology also facilitates integration with existing information systems  and  provides  more  flexible  access.  An  experiment  conducted  on  660  customer  data  resulted  in  three  groups:  8  very  loyal customers, 461 moderately loyal customers, and 191 non-loyal customers. Accuracy evaluation using the Davies-Bouldin Index (DBI) showed a value of 0.19, indicating high-quality clusters.
Keywords : Customer Loyalty; K-Means Clustering; Decision-Making Efficiency

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi semakin lama ada kemajuan, hal itu memungkinkan kita cepat dan tepat melakukan aktifitas kehidupan sehari- hari. Seiring berjalannya  waktu, teknologi  maju dengan sangan pesat. banyak Perusahaan dipaksa terus  meningkatkan kemampuannya untuk mengolah informasi yang akurat untuk memenuhi keinginan, kebutuhan, serta kepuasan pelanggan agar tetap setia menggunakan produk Perusahaan masing-masing [1].
Dalam  dunia  perbisnisan  sangat  banyak  persaingan  dan  pemasaran  menjadi  sangat  ketat,  oleh  karena  itu Perusahaan dituntut untuk meningkatkan kemampuannya dengan potensi yang ada. Pelanggan adalah salah satu potensi yang  sangat  penting  dimiliki  Perusahaan,  oleh  sebab  itu  saat  ini  Perusahaan  lebih  banyak  memfokuskan  aktifitas pemasaran pada mempertahankan dan meningkatkan loyalitas pelanggan lama dibandingkan untuk mencari pelanggan baru. Bukan berarti Perusahaan tidak membutuhkan pelanggan baru, hanya saja lebih ke memfokuskan kepada pelanggan lama karena biaya untuk mendapatkan pelanggan baru lebih banyak dibandingkan mempertahankan biaya pelanggan [2].
PT. Bhara Utama merupakan salah satu jenis usaha perdagangan yang bergerak dalam bidang E-Commerce yang menyediakan  berbagai  macam  jenis  pakaian.  PT.  Bhara  Utama  adalah  sebuah  toko  yang  menerima  pembelian  online, sebagian besar pelanggan berasal dari sumber online. Permasalahan toko Bhara Utama adalah seringkali tidak mengetahui pola  penjualan  yang  terjadi  karena  toko  Bhara  Utama  tidak  memahami  apa  yang  dibeli  pelanggan.  Dari  data  yang diperoleh dari penjualan toko Bhara Utama dapat digunakan untuk pengelompokan data pelanggan menjadi kategori loyal dan tidak loyal. agar penjualan dapat meningkat dengan menggunakan algoritma K-Means [3]. Eksplorasi ini merangkul metode dari algoritma K-Means, yang terkenal sebagai salah satu alat ampuh untuk mengurai masalah clustering dalam penambangan  data.  Algoritma  ini  menjalankan  proses  pengelompokan  dengan  menghitung  nilai-nilai  dan mengelompokkan objek-objek yang memiliki kedekatan satu sama lain.
Metode pengelompokan data K-Means Cluster ini bekerja dengan cara yang ajaib: pertama-tama, ia memilih titik tengah (centroid) untuk setiap kelompok. Data yang berkeliaran di sekitar dan merasa mirip dengan titik ajaib ini akan segera bergabung dalam kelompoknya. Setiap data harus memilih timnya dengan hati-hati. Setelah semua centroid punya pengikut  setia,  kelompok-kelompok  ini  akan  diacak  kembali  untuk  menciptakan  tim  baru.  Proses  tarian  ini  berlanjut sampai para centroid merasa nyaman dan tetap di tempat mereka. Tahapan algoritma K-Means adalah sebagai berikut Menetapkan kuantitas kelompok, menaruh data secara acak dalam kelompok, menghitung titik pusat (centroid) dengan  mengambil  rata-rata  dari  data  dalam  setiap  kelompok,  menghitung  karakteristik  masing-masing  data  dan mencocokkannya dengan titik pusat awal, menugaskan setiap data ke kelompok yang memiliki jarak terdekat, mengulang langkah ketiga hingga semua data menetap dalam kelompoknya dan titik pusat tidak bergerak lagi.
K-Means  adalah  salah  satu  pendekatan  nonhierarki  yang  aneh  untuk  membagi  data  menjadi  dua  atau  lebih kelompok yang unik. Teknik ini membagi data menjadi satu kelompok di mana semua datanya mirip, sedangkan data dengan  ciri-ciri  yang  berbeda  akan  digabungkan  ke  dalam  kelompok  lain.  Inti  dari  pengelompokan  ini  adalah  untuk mengurangi nilai fungsi objektif yang telah ditentukan dalam proses tersebut. Biasanya, tujuan utamanya adalah untuk

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
menekan variasi dalam kelompok dan meningkatkan perbedaan antara kelompok-kelompok yang berbeda [4]. Algoritma K-Means  Clustering  adalah  salah  satu  metode  data  mining  yang  efektif  untuk  mengelompokkan  data  berdasarkan kesamaan tertentu. Dengan algoritma ini, kita bisa membagi pelanggan PT.Bhara Utama Maron menjadi beberapa segmen berdasarkan tingkat loyalitas mereka. Pengelompokan ini memberikan wawasan mendalam tentang karakteristik setiap kelompok pelanggan, yang bisa digunakan untuk merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.
Penerapan algoritma K-Means Clustering berbasis web memungkinkan manajemen PT.Bhara Utama mengakses hasil pengelompokan pelanggan dengan mudah. Hal ini tidak hanya mempercepat analisis data tetapi juga meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan. Penggunaan teknologi berbasis web juga memudahkan integrasi dengan sistem informasi yang sudah ada dan memungkinkan akses yang lebih fleksibel.
Evaluasi  kinerja  sebuah  perusahaan  sering  kali  didasarkan  pada  profitabilitas  yang  dihasilkan.  Kehadiran pelanggan  yang aktif  melakukan transaksi dengan perusahaan dapat memberikan dampak besar terhadap profitabilitas tersebut.  Mengelompokkan  data  pelanggan  ke  dalam  kategori  loyal  dan  tidak  loyal  merupakan  metode  umum  untuk mengidentifikasi  pola  loyalitas.  Hasil  pengelompokan  ini  kemudian  dapat  menjadi  panduan  bagi  perusahaan  dalam merancang strategi lanjutan, termasuk pemberian insentif yang disesuaikan dengan tingkat loyalitas pelanggan. Dengan mengenali  pola  loyalitas  pelanggan  sejak  dini,  perusahaan  dapat  mengambil  langkah-langkah  yang  tepat  untuk mempertahankan dan meningkatkan hubungan dengan pelanggan yang loyal [5].
Loyalitas pelanggan merupakan salah satu aset terpenting dalam bisnis yang dapat menentukan keberlangsungan dan pertumbuhan perusahaan. Pengelolaan loyalitas pelanggan yang efektif memerlukan pemahaman mendalam tentang pola perilaku konsumen dan segmentasi pasar. Dalam konteks ini, algoritma clustering seperti K-Means memainkan peran krusial dalam  membantu perusahaan untuk  memahami dan  mengelompokkan pelanggan  berdasarkan kesamaan dalam perilaku dan preferensi mereka [5]. Algoritma K-Means adalah metode yang banyak digunakan dalam clustering karena kesederhanaannya  dan  kemampuannya  dalam  mengelompokkan  data  menjadi  sejumlah  cluster  berdasarkan  jarak centroid.  Metode  ini  sangat  berguna  dalam  analisis  data  pelanggan  karena  dapat  mengidentifikasi  pola  yang  mungkin tidak terlihat secara langsung dalam data [6]. Di PT. Bhara Utama Maron, analisis loyalitas pelanggan merupakan kunci untuk  meningkatkan  strategi  pemasaran  dan  pelayanan  pelanggan.  Implementasi  sistem  berbasis  web  memungkinkan perusahaan untuk memproses data pelanggan secara real-time dan memanfaatkan hasil clustering untuk keputusan bisnis yang lebih baik. Penggunaan algoritma K-Means dalam sistem berbasis web memberikan keuntungan tambahan dalam hal skalabilitas dan efisiensi, karena proses clustering dapat dilakukan dengan cepat bahkan pada dataset yang besar [7]. Selain itu, integrasi dengan platform web mempermudah visualisasi hasil clustering sehingga dapat diakses oleh berbagai pemangku kepentingan dalam perusahaan.
Sejumlah  penelitian  telah  menunjukkan  bahwa  algoritma  K-Means  efektif  dalam  segmentasi  pelanggan  dan analisis perilaku. Dalam studi yang dilakukan oleh [8], K-Means berhasil mengidentifikasi kelompok pelanggan dengan tingkat loyalitas yang berbeda, yang selanjutnya digunakan untuk merancang strategi pemasaran yang lebih terarah . Hasil dari clustering ini memberikan wawasan yang lebih baik tentang bagaimana pelanggan berinteraksi dengan produk atau layanan dan bagaimana perusahaan dapat meningkatkan kepuasan pelanggan melalui penyesuaian layanan. K-Means juga memungkinkan penentuan jumlah cluster yang optimal menggunakan metode seperti  Elbow atau Silhouette Score  [9], yang membantu dalam menghindari overfitting dan memastikan bahwa segmentasi yang dihasilkan akurat.
Keberhasilan implementasi K-Means dalam pengelolaan loyalitas pelanggan bergantung pada kualitas data yang digunakan dan parameter yang diatur dalam algoritma. Data yang bersih dan relevan sangat penting untuk mendapatkan hasil  clustering  yang  akurat  [10].  Penelitian  lain  menunjukkan  bahwa  pemilihan  fitur  yang  tepat  dan  normalisasi  data dapat mempengaruhi efektivitas K-Means dalam segmentasi pelanggan [11]. Selain itu, evaluasi hasil clustering harus dilakukan  secara  terus-menerus  untuk  memastikan  bahwa  model  tetap  relevan  dengan  perubahan  dalam  perilaku pelanggan dan kondisi pasar [12].
Sistem berbasis web memberikan fleksibilitas tambahan dalam penerapan algoritma K-Means karena dapat diakses dari  berbagai  lokasi  dan  perangkat,  memungkinkan  tim  analisis  untuk  bekerja  secara  kolaboratif  dan  melakukan pembaruan secara berkala [13]. Teknologi ini juga mendukung integrasi dengan berbagai sumber data dan alat analisis lainnya  [14].  Dengan  menggunakan  K-Means  dalam  lingkungan  berbasis  web,  PT.  Bhara  Utama  Maron  dapat memanfaatkan potensi penuh dari data pelanggan untuk meningkatkan strategi bisnis dan membangun hubungan jangka panjang dengan pelanggan mereka [15].  Namun, tantangan yang dihadapi dalam penerapan algoritma K-Means termasuk penentuan jumlah cluster yang optimal dan penanganan data yang tidak seimbang [16]. Penelitian terbaru menunjukkan bahwa  teknik  seperti  algoritma  K-Means  berbasis  algoritma  genetika  atau  metode  hybrid  dapat  membantu  mengatasi beberapa  keterbatasan  ini.  Selain  itu,  adaptasi  algoritma  K-Means  dengan  teknik  machine  learning  lainnya  dapat meningkatkan hasil clustering dan analisis [17].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Rancangan  penelitian  adalah  strategi  atau  proses  yang  direncanakan  untuk  mengumpulkan  semua  data  sesuai  dengan tujuan penelitian. Peneliti akan menggunakan metode kuantitatif dan model Knowledge Discovery in Database (KDD) dalam penelitian ini.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 1. Alur KDD
Penelitian ini menggunakan kerangka Knowledge Discovery in Database (KDD) sebagai landasan. Data mining, sebagai  inti  dari  KDD,  menerapkan  algoritma  untuk  mengeksplorasi,  membentuk  model,  dan  menemukan  pola tersembunyi  dalam  data  yang  disimpan  secara  elektronik.  Proses  KDD  mencakup  teknik  analisis  data  canggih  dan menarik  perhatian  dari  berbagai  bidang  seperti  kecerdasan  buatan,  machine  learning,  dan  basis  data.  Algoritma  self- learning  dalam  KDD  berfungsi  untuk  menghasilkan  informasi  berharga  dari  data,  melalui  siklus  berkelanjutan  antara permintaan algoritma dan interpretasi pola yang saling memberikan umpan balik.
Penelitian ini mengklasifikasikan sumber data menjadi dua kategori: data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh langsung oleh peneliti melalui berbagai metode seperti observasi, wawancara, dan survei, sehingga bersifat asli dan  eksklusif.  Dalam  penelitian  ini,  data  primer  dikumpulkan  melalui  wawancara  dengan  pemilik  PT.  Bhara  Utama Maron. Data sekunder, sebaliknya, berasal dari sumber yang lebih mudah diakses namun telah melalui beberapa tahap pengolahan statistik sehingga kehilangan sifat aslinya. Contoh data sekunder yang digunakan adalah data penjualan dari admin PT. Bhara Utama Maron yang mencakup atribut seperti ID customer, jumlah pesanan, harga satuan barang [18], total harga keseluruhan, dan frekuensi pembelian dalam setahun. Metode pengumpulan data dalam penelitian ini meliputi observasi langsung, wawancara, dan studi pustaka untuk mendapatkan informasi yang relevan dan mendalam.
Proses pengolahan data dalam penelitian ini melibatkan beberapa tahap, mulai dari preprocessing hingga analisis menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering.  Preprocessing  mencakup  pengumpulan  data  mentah  dan  mengubahnya menjadi informasi yang berguna, serta pemilihan dan transformasi data ke dalam format yang lebih cocok untuk analisis data mining [19]. Algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam sejumlah cluster berdasarkan jarak terdekat ke centroid, menggunakan metode Euclidean distance. Proses ini melibatkan iterasi berulang hingga pusat cluster tidak berubah lagi. Validasi dan evaluasi hasil clustering dilakukan untuk memastikan bahwa jumlah cluster yang diperoleh adalah yang terbaik, sehingga dapat memberikan informasi yang berharga bagi pengambilan keputusan [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini  menggunakan dataset  yang diperoleh dari laporan pembelian Pakaian di PT. Bhara Utama Maron. Parameter  yang  digunakan  meliputi  customer  ID,  jumlah  pesanan,  harga  satuan,  total  keseluruhan,  dan  frekuensi pembelian. Algoritma K-Means Clustering bertujuan untuk mengelompokkan data dengan karakteristik yang mirip atau hampir sama ke dalam beberapa cluster. Dataset yang digunakan dalam percobaan penelitian ini adalah data pembelian dari tahun 2023-2024.
Tabel 1. Sampel Data Pembelian Pakaian Tahun 2023-2024 ID Customer Jumlah Harga Satuan Total Keseluruhan Frekuensi Pembelian (1Thn) 001 155 25000 25155 5 002 607 35000 21245000 14 003 56 51000 2856000 1 004 80 70000 6500000 7 005 220 45000 9900000 4 006 300 65000 19500000 5 007 95 70000 6650000 3 008 45 128000 5760000 1 009 904 20000 18080000 4

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ID Customer Jumlah Harga Satuan Total Keseluruhan Frekuensi Pembelian (1Thn) 010 10 135000 1350000 1
Pada  tahap  ini,  data  akan  dianalisis  dan  dipilih  untuk  menentukan  variabel  yang  akan  dimasukkan,  guna menghindari  duplikasi  atau  pengulangan  yang  tidak  relevan  dalam  proses  data  mining.  Variabel  yang  digunakan mencakup customer ID, jumlah pesanan, total  harga, dan  frekuensi pembelian  selama 3 tahun. Tabel 2 adalah dataset yang sudah dipilih.
Tabel 2. Data Selection Pembelian Pakaian ID Customer Jumlah Total Keseluruhan Frekuensi Pembelian (1Thn) 001 155 25155 5 002 607 21245000 14 003 56 2856000 1 004 80 6500000 7 005 220 9900000 4 006 300 19500000 5 007 95 6650000 3 008 45 5760000 1 009 904 18080000 4 010 10 1350000 1
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pembersihan  data  yang  tidak  lengkap  dan  validasi  data  yang  tidak  konsisten.  Data pelanggan  akan  diperbaiki  jika  terdapat  kesalahan.  Variabel  yang  digunakan  adalah  variabel  yang  sama  dengan  yang digunakan dalam seleksi data. Tabel 3 menunjukkan data yang telah dipreproses.
Tabel 3. Data Preprocessing Atau Data Cleaning ID Customer Jumlah Total Keseluruhan Frekuensi Pembelian (1Thn) 001 155 25155 5 002 607 21245000 14 003 56 2856000 1 004 80 6500000 7 005 220 9900000 4 006 300 19500000 5 007 95 6650000 3 008 45 5760000 1 009 904 18080000 4 010 10 1350000 1
Transformasi data melibatkan mengubah bentuk data agar sesuai dengan format yang diperlukan oleh algoritma data mining yang akan digunakan. Penyesuaian data ke format yang sesuai dilakukan pada setiap tahap pengolahan data mining. Setelah menyelesaikan tahap seleksi data, pembersihan data, dan transformasi data, langkah berikutnya adalah menerapkan Algoritma K-Means Clustering. Pada tahap ini, data akan dikelompokkan menggunakan Algoritma K-Means Clustering dengan memanfaatkan Visual Studio Code dan bahasa pemrograman Python sebagai alatnya, dengan jumlah data sebanyak 661 pembelian Pakaian dari tahun 2023-2024. Berikut adalah langkah-langkahnya:
Menggunakan  Perhitungan  Manual  di  Ms  Excel,  langkah  awal  adalah  menyiapkan  sampel  data  yang  telah divalidasi, menggunakan variabel seperti id pelanggan, jumlah pesanan, total harga, dan frekuensi pembelian selama 1 tahun. sesuai dengan yang tertera dalam Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Dataset ID Customer Jumlah Total Keseluruhan Frekuensi Pembelian (1Thn) 001 155 25155 5 002 607 21245000 14 003 56 2856000 1 004 80 6500000 7 005 220 9900000 4 006 300 19500000 5 007 95 6650000 3 008 45 5760000 1 009 904 18080000 4 010 10 1350000 1

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Langkah kedua adalah menentukan jumlah kluster dan memilih titik pusat kluster awal secara acak. Pusat kluster atau centroid ditentukan dengan cara meminimalkan jarak antara titik data dengan pusat kluster, sebagaimana dijelaskan dalam Tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Data Titik Pusat Cluster Awal C1 155  25000 25155 5 C2 607  35000  21245000  14 C3 56 51000 2856000 1
Langkah  ketiga  melibatkan  perhitungan  jarak  antara  setiap  objek  dengan  centroid  dari  masing-masing  klaster menggunakan teori Euclidean. Setiap data akan ditempatkan ke dalam klaster yang memiliki jarak paling dekat dengan data tersebut, seperti yang dijelaskan dalam Tabel 6 berikut:
Tabel 6. Hasil Perhitungan Jarak Setiap Objek Ke Centroid ID Customer C1 C2 C3 Jarak Terdekat 1 0 190978605 2830845 0 10 1324845 258635000 1506000 1324845 2 23945 0 2854786 0 6 19474845 15705000 16644000 15705000 3 2830845 239057000 0 0 4 6474845 103215000 3644000 3644000 5 9874845 113450000 7044000 7044000 7 6624845 160545000 3794000 3794000 8 5734845 201305000 2904000 2904000 9 18054845 31650000 15224000 15224000
Langkah keempat, setelah jarak dari setiap objek ke centroid ditemukan, adalah mengelompokkan data ke dalam cluster berdasarkan jarak terdekatnya, seperti yang ditunjukkan pada tabel 7 di bawah ini:

## Tabel 7. Kelompok Cluster
ID Customer  Jumlah  Total Keseluruhan  Frekuensi Pembelian (1Thn)  Jarak Terdekat  Cluster
1 155 25155 5 0 1 10 10 1350000 1 1324845 1 2 607 1214 14 0 2 6 300 19500000 5 15705000 2 3 56 2856000 1 0 3 4 80 6500000 7 3644000 3 5 220 9900000 4 7044000 3 7 95 6650000 3 3794000 3 8 45 5760000 1 2904000 3 9 904 18080000 4 15224000 3
Langkah kelima, setelah semua data dikelompokkan, adalah menghitung ulang pusat klaster dengan mengambil nilai rata-rata dari data yang ada dalam kelompok klaster yang sama. Tabel 8 menunjukkan titik pusat cluster baru yang telah dirata-rata.
Tabel 8. Titik Pusat Cluster Baru Centeroid Baru  Jumlah  Total Keseluruhan  Frekuensi Pembelian (1Thn) C1 83 80000 687578 C2 607 35000 21245000 C3 243 64143 9892286
Langkah keenam adalah melakukan iterasi dengan mengulangi perhitungan rata-rata pusat cluster beberapa kali, kemudian menentukan jarak terdekat dan mengelompokkan data ke dalam cluster hingga hasilnya sama dengan kelompok cluster  awal.  Langkah  ketujuh,  hasil  dari  cluster  yang  stabil  akan  ditampilkan  untuk  menunjukkan  label  cluster  yang dimiliki oleh anggota cluster tertentu. Hasil cluster yang sama seperti cluster awal ditunjukkan pada tabel 9 berikut:
Tabel 9. Data Hasil Cluster Yang Stabil Atau Tetap
ID Customer Jumlah Total Keseluruhan Frekuensi Pembelian (1Thn) Jarak Terdekat Cluster Baru Cluster Lama 1 155 25155 5 0 1 1 10 10 1350000 1 1324845 1 1 2 607 1214 14 0 2 2

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ID Customer Jumlah Total Keseluruhan Frekuensi Pembelian (1Thn) Jarak Terdekat Cluster Baru Cluster Lama 6 300 19500000 5 15705000 2 2 3 56 2856000 1 0 3 3 4 80 6500000 7 3644000 3 3 5 220 9900000 4 7044000 3 3 7 95 6650000 3 3794000 3 3 8 45 5760000 1 2904000 3 3 9 904 18080000 4 15224000 3 3
Langkah kedelapan adalah mengevaluasi akurasi Davies Bouldin Index (DBI) dengan memanfaatkan rumus Sum of Square Within cluster (SSW) pertama. Evaluasi ini bertujuan untuk  mengukur seberapa erat anggota cluster terikat dalam satu cluster, sebagaimana ditunjukkan pada tabel 10 di bawah ini:
Tabel 10. Evaluasi Square Within cluster C1 C2 C3 JARAK TERDEKAT CLUSTER SSW SSWC1 0 190978605 2830845 0 1 662423 1324845 258635000 1506000 1324845 1 23945 0 2854786 0 2 7852500 SSWC2 19474845 15705000 16644000 15705000 2 2830845 239057000 0 0 3 5435000 SSWC3 6474845 103215000 3644000 3644000 3 9874845 113450000 7044000 7044000 3 6624845 160545000 3794000 3794000 3 5734845 201305000 2904000 2904000 3 18054845 31650000 15224000 15224000 3
Langkah kesembilan adalah mengevaluasi akurasi dengan Davies Bouldin Index (DBI) menggunakan rumus Sum of  Square  Between  Cluster  (SSB).  Rumus  ini  digunakan  untuk  mengukur  separasi  atau  perbedaan  antara  satu  cluster dengan cluster lainnya, seperti yang ditunjukkan pada tabel 11 di bawah ini:
Tabel 11. Evaluasi Square Between Cluster SSB C1 C2 C3 C1 0 689756 9892358 C2 689756 0 23377035 C3 9892358  23377035 0
Langkah kesebelas adalah mengevaluasi akurasi Davies Bouldin Index (DBI) dengan menggunakan rumus ketiga rasio  untuk  menentukan  seberapa  baik  nilai  perbandingan  antara  satu  cluster  dengan  cluster  lainnya,  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 12 di bawah ini.
Tabel 12. Hasil Akurasi Davies Bouldin Index
R1,2  20 R1,3 1 R2,3 1
Langkah keduabelas dalam evaluasi akurasi menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) melibatkan penggunaan rumus keempat, yaitu Davies Bouldin Index (DBI) itu sendiri. DBI dianggap semakin baik ketika nilainya mendekati nol tetapi tidak negatif. Hasil dari DBI ditunjukkan dalam tabel 13 di bawah ini:
Tabel 13. Hasil Davies Bouldin Index (DBI)
DBI 10 1
0

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menerapkan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk  mengelompokkan  tingkat  loyalitas  pelanggan  di PT.Bhara Utama, serta mengevaluasi keakuratannya dengan Davies-Bouldin Index (DBI). Eksperimen dilakukan pada 660 data pelanggan, yang menghasilkan pembagian menjadi 3 kelompok: 8 pelanggan dalam kelompok yang sangat loyal, 461  pelanggan  dalam  kelompok  cukup  loyal,  dan  191  pelanggan  dalam  kelompok  tidak  loyal.  Evaluasi  akurasi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
menggunakan  DBI  menunjukkan  nilai  sebesar  0,19.  Semakin  kecil  nilai  DBI,  semakin  baik  kualitas  kluster  yang terbentuk.

## REFERENCES
[1]   A. Adiwijaya, M. N. Aulia, M. S. Mubarok, W. U. Novia and F. Nhita, “A comparative study of MFCC-KNN and LPC-KNN  for  hijaiyyah  letters  pronounciation  classification  system,”  Information  and  Communication Technology (ICoIC7), pp. (pp. 1-5), 2017.
[2]   I. A. Adriana, Penalaran Komputer Berbasis Kasus (Case Based Reasoning), Yogyakarta: Ardana Media, 2007.
[3]   M.  N.  Al-Kabi,  G.  Kanaan,  R.  Al-Shalabi,  S.  Al-Sinjilawi  dan  R.  S.  Al-Mustafa,  “Al-Hadith  Text  Classifier,” Journal of Applied Sciences 5, pp. 584-587, 2005.
[4]   A. Kusumaningrum and S. Al-Faraby , “Klasifikasi Informasi, Anjuran dan Larangan pada Hadits Shahih Bukhari menggunakan Metode Support Vector Machine,” e-Proceeding of Engineering, p. 5014, 2017.
[5]   A. I. Pratiwi and Adiwijaya, “On the Feature Selection and Classification Based on Information Gain for Document Sentiment Analysis,” Applied Computational Intelligence and Soft Computing, vol. 2018, p. 5, 2018.
[6]   A. Desiani dan M. Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan, 1 penyunt., D. Hardjono, Penyunt., Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2006.
[7]   E.  Riviera,  S.  Al-Faraby  and  Adiwijaya  ,  “Klasifikasi  Anjuran,  Larangan  dan  Informasi  pada  Hadis  Sahih  Al- Bukhari” e-Proceeding of Engineering, p. 4683, 2017.
[8]   S.  W.  Faza  Akmal,  “SISTEM  PPAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSA  PENYAKIT  LAMBUNG  DENGAN IMPLEMENTASI  METODE  CBR  (CASE  BASED  REASONING)  BERBASIS  WEB,”  Jurnal  Sarjana  Teknik Informatika, vol. 2 , no. 1, Februari 2014.
[9]   F.  Harrag  dan  E.  El-Qawasmah,  “Neural  Network  for  Arabic  Text  Classification,”  2009  Second  International Conference on the Applications of Digital Information and Web Technologies, pp. 778-783, 2009.
[10]  H. N. A. Hamed, S. M. Shamsuddin and N. Salim. , “Particle Swarm Optimization For Neural Network Learning Enchancement,” Jurnal Teknologi, pp. 13-26, 2008.
[11]  Kusrini, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi, 1 penyunt., f. Suyantoro, Penyunt., Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2006.
[12]  M.  L.  Zhang  and  Z.  H.  Zhou  ,  “Multilabel  neural  networks  with  applications  to  functional  genomics  and  text,” IEEE transactions on Knowledge and Data Engineering, pp. 1338-1351, 2006.
[13]  S. Nurcahyo, F. Nhita and Adiwijaya, “Rainfall Prediction in Kemayoran Jakarta Using Hybrid Genetic Algorithm (GA)  and  Partially  Connected  Feedforward  Neural  Network  (PCFNN),”  Information  and  Communication Technology (ICoICT), pp. (pp. 166-171), 2014.
[14]  T. Sutojo, E. Mulyanto and V. Suhartono, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Andi, 2011.
[15]  E. A. Soepardi, N. Iskandar, J. Bashiruddin, R. D. Restuti and H. Utama, Telinga Hidung Tenggorok Kepala dan Leher edisi ketujuh, Jakarta: FK UI, 2012.
[16]  U. KEKEVİ, “Real-Time Big Data Processing and Analytics: Concepts, Technologies, and Domains,” Computer Science, no. 2, pp. 111-123, 2022.
[17]  R. A. Pane, M. S. Mubarok, N. S. Huda and Adiwijaya, “A Multi-lable Classification on Topics of Quranic Verses in  English  Translation  using  Multinomial  Naive  Bayes,”  6th  International  Conference  on  Information  and Communication Technology (ICoICT), 2018.
[18]  J.  S.  D.  Raharjo,  “Model  Artificial  Neural  Network  berbasis  Particle  Swarm  Optimization  untuk  Prediksi  Laju Inflasi,” Sistem Komputer, 2013.
[19]  N.  H.  Harani,  “Segmentasi  Pelanggan  Produk  Digital  Service  Indihome  Menggunakan  Algoritma  K-Means Berbasis Python,” Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA), vol. 10, no. 2, pp. 133-146, 2020.
[20]  Yulia, “Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means,” Indonesian Journal of Computer Science, vol. 10, no. 1, 2021.