Segmentasi Pelanggan Toko Purnama dengan Algoritma K-Means dan Model RFM untuk Perancangan Strategi Pemasaran
Imas Maskanah 1 , Aji Primajaya 2 , Adhi Rizal 3
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia Email: imas.16112@student.unsika.ac.id 1 , aji.primajaya@staff.unsika.ac.id 2 , adhi.rizal@staff.unsika.ac.id 3
Abstrack – Increasingly intense competition between grocery stores nowadays, require Purnama Store to manage customer service with maximum. Customer segmentation function to group customers into groups to find out the characteristics and level of customer loyalty. By knowing the characteristics of each customer, wil help retain customers and determine appropriate and effective marketing strategies. Data mining can help in segmenting customers by using transaction data. In this research using CRISP- DM methodology and Purnama Store transaction data ini 2019. K-Means algorithm is used to form clusters based on RFM (Recency, Frequency, Monetary models with using Weka 3.9 tools. The Elbow method works to determine the best number of cluster (k). The result is that from 579 customers, 3 clusters were formed with cluster 0 (medium) totaling 438 customers who had values of R, F, and M below the average, cluster 1 (best) totaling 106 customers whose R value is below the average but F and M values are above average, meanwhile cluster 2 (worst) totaling 35 customers who had R value above average, F and M values below average.
Keywords – customer segmentation, data mining, crisp-dm, k-means, rfm models .
I ntisari – Semakin ketatnya persaingan antar toko grosir saat ini, mengharuskan Toko Purnama untuk mengelola  pelayanan  terhadap  pelanggan  dengan  maksimal.  Segmentasi  pelanggan  berfungsi  untuk mengelompokkan pelanggan ke dalam beberapa kelompok guna mengetahui karakteristik dan tingkat loyalitas  pelanggan.  Dengan  mengetahui  karakteristik  dari  tiap  pelanggan,  akan  membantu  dalam mempertahankan pelanggan serta menentukan strategi pemasaran yang tepat dan efektif.  Pemanfaatan data  mining  dapat  membantu  dalam  melakukan  segmentasi  pelanggan  dengan  menggunakan  data transaksi. Dalam penelitian ini menggunakan metodologi CRISP-DM dan data transaksi Toko Purnama pada tahun 2019. Algoritma K-Means digunakan untuk pembentukan cluster berdasarkan model RFM ( Recency, Frequency, Monetary ) dengan menggunakan tools Weka 3.9. Metode Elbow berfungsi untuk menentukan jumlah cluster (k) terbaik. Hasilnya yaitu dari 579 pelanggan terbentuk 3 cluster dengan cluster 0 (sedang) berjumlah  438 pelanggan yang memiliki nilai R, F, dan M dibawah rata-rata, cluster 1 (terbaik) berjumlah 106 pelanggan yang memiliki nilai R dibawah rata-rata tetapi nilai F dan M diatas rata-rata, sedangkan cluster 2 (terburuk) berjumlah 35 pelanggan yang memiliki nilai R diatas rata-rata, nilai F serta M dibawah rata-rata.
Kata Kunci – segmentasi pelanggan; data mining; crisp-dm; k-means; model rfm .

## I. P ENDAHULUAN
Toko  Purnama  merupakan  salah  satu  toko  grosir  barang  umum  yang  menjual  barang- barang  kebutuhan  sehari-hari.  Toko  ini  memiliki  pelanggan  yang  tersebar  di  dua  kabupaten yaitu  Subang  dan  Karawang.  Namun  saat  ini,  tidak  semua  pelanggannya  selalu  melakukan transaksi di Toko Purnama dikarenakan beberapa faktor. Salah satu faktornya yaitu terdapat toko-toko yang serupa dengan jarak yang cukup berdekatan dengan Toko Purnama.
Terdapat  8  toko  grosir  yang  serupa  dengan  Toko  Purnama  dalam  satu  wilayah  yang berdekatan.  Dengan  adanya  persaingan  antar  toko  tersebut,  maka  menimbulkan  terjadinya penurunan transaksi pelanggan dari Toko Purnama dalam beberapa waktu belakangan ini.
Dengan  adanya  permasalahan  tersebut,  maka  diperlukan  adanya  segmentasi  pelanggan untuk mengelompokkan pelanggan yang mempunyai karakteristik yang sama sehingga akan membantu dalam mengetahui perilaku pelanggan serta sebagai bahan acuan dalam penentuan strategi pemasaran yang tepat untuk dapat meningkatkan pendapatan [1].
Penggunaan data  mining sering  dimanfaatkan  untuk  melakukan  segmentasi  pelanggan, salah  satunya  yaitu  metode clustering dengan  algoritma K-Means [2].  Pada  penelitian  yang telah dilakukan [2], hasilnya yaitu algoritma K-Means dinilai mampu untuk membantu dalam menentukan  strategi  pemasaran  secara  tepat  berdasarkan  hasil  dari  segmentasi  pelanggan. Penggunaan  algoritma  tersebut  di  penelitian  [3]  bahwa  algoritma K-Means memiliki kemudahan serta sederhana dalam pengimplementasiannya dikarena dapat menentukan sendiri jumlah cluster. Berdasarkan pertimbangan dari dua penelitian tersebut, maka penelitian ini akan menggunakan  algoritma K-Means dan  model  RFM  ( Recency,  Frequency,  Monetary )  dalam proses  segmentasi  pelanggan,  sehingga  pelanggan  akan  dikelompokkan  sesuai  dengan karakteristik yang sama [4].
Berdasarkan pemaparan diatas, maka tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan segmentasi pelanggan Toko Purnama dengan memanfaatkan data transaksi penjualan. Adapun manfaat dari penelitian ini adalah hasil segmentasi pelanggan dapat dijadikan sebagai bahan acuan dalam menentukan strategi pemasaran Toko Purnama untuk mengembangkan usahanya.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Studi Literatur
Dalam  penelitian  ini,  penulis  mengumpulkan  beberapa  literatur  yang  berkaitan  dengan penelitian yaitu diantaranya sebagai berikut :

## 1. Segmentasi Pelanggan
Segmentasi pelanggan yaitu suatu proses untuk membagi pelanggan ke dalam beberapa cluster (kelompok)  yang  berbeda  sesuai  dengan  satu  atau  lebih  atribut  [5]  dengan mengklasifikasikan  berdasarkan  kategori  loyalitas  pelanggan  yang  digunakan  sebagai  acuan dalam  menyusun  strategi  pemasaran  [6]  dan  dengan  adanya  proses  segmentasi  pelanggan tersebut, maka pelanggan akan dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama [7]. Secara sederhana, segmentasi pelanggan merupakan penentuan pasar sasaran [8].
2. Data Mining
Data  mining merupakan  proses  yang  menggunakan  teknik  statistika,  matematika,  dan kecerdasan buatan untuk mengekstraksi serta mengidentfikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan  yang  berpola  dari  kumpulan  data  yang  berukuran  besar  [9].  Tujuan  dari data mining yaitu untuk menyelesaikan permasalahan maupun mengeksplorasi kesempatan bisnis yang muncul untuk menciptakan keuntungan yang berkelanjutan [10]. Teknik data mining yang sering digunakan dalam melakukan segmentasi pelanggan yaitu menggunakan metode analysis cluster ,  dimana  pelanggan  akan  dikelompokkan  ke  dalam  sebuah  kelompok  berdasarkan kesamaan karakteristik yang dimilikinya [11].

## 3. CRISP-DM
CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ) adalah standar proses data mining yang memiliki tujuan untuk melakukan suatu proses analisis dari suatu industri sebagai dasar  pemecahan  masalah  dari  bisnis  atau  unit  penelitian  [1].  Terdapat  6  tahapan  dalam metodologi  CRISP-DM  ini  yaitu business  understanding (pemahaman  bisnis), data understanding (pemahaman data), data preparation (persiapan data), modeling (pemodelan), evaluation (evaluasi), dan deployment (penyebaran) [2].

## 4. Algoritma K-Means
Algoritma k-means merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dikategorikan  sebagai  metode clustering non-hirarki  [12].  Metode clustering merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan untuk proses pembagian/partisi satu kumpulan objek data ke dalam sebuah himpunan bagian atau  disebut  juga  dengan cluster [13] atau  pengelompokan  dan  merupakan  algoritma  yang sering digunakan dalam penyelesaian permasalahan bisnis karena memiliki kesederhanaan serta kemudahan dalam penggunaanya dan dapat menentukan sendiri jumlah cluster nya [14].
5. Model RFM
Model RFM ( Recency, Frequency, Monetary ) adalah sebuah model yang sudah banyak diimplementasikan  di  dalam  dunia  pemasaran  karena  dapat  digunakan  untuk  mengambil keputusan secara efektif guna mengidentifkasi pelanggan yang berharga serta sebagai bahan pengembangan strategi pemasaran yang efektif [1]. Model RFM merupakan salah satu model yang  berperan  penting  untuk  mengukur  profitabilitas  nilai  pelanggan  [15].  Model  RFM  ini memiliki  3  atribut  yaitu  : recency (R)  merupakan  jarak  antara  waktu  terakhir  pelanggan melakukan transaksi dengan perusahaan selama periode analisis, frequency (F) adalah jumlah transaksi yang dilakukan oleh pelanggan pada perusahaan selama masa periode analisis, dan monetary (M) yaitu jumlah total uang yang telah dikeluarkan oleh pelanggan untuk perusahaan selama periode analisis [14]. Semakin besar nilai atribut R dan F, maka pelanggan cenderung akan melakukan transaksi kembali kepada perusahaan. Sedangkan semakin besar nilai atribut M, maka menunjukkan kecenderungan pelanggan untuk bertransaksi ke perusahaan [16].
Dalam  penelitian  [14]  yaitu  menggunakan  algoritma k-means dan  model  RFM  untuk melakukan segmentasi perilaku pembelian pelanggan terhadap 4529 record data penjualan dan dibentuk  ke  dalam  model  RFM.  Hasil  dari  penggunaan  dua  metode  tersebut  yaitu  perilaku pembelian  pelanggan  memiliki  pola  yang  berbeda-beda  dan  terbagi  menjadi  3 cluster yang mana  pada cluster 1  merupakan  sekelompok  pelanggan  yang  belum  pasti  akan  menjadi potensial, cluster 2  adalah  sekelompok  pelanggan  yang  berpotensial  sedang,  dan cluster 3 merupakan  sekelompok  pelanggan  yang  paling  berpotensial  diantara cluster yang  lainnya sehingga sangat perlu untuk dipertahankan karena dapat meningkatkan penjualan perusahaan.

## B. Data
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan data transaksi pelanggan Toko Purnama pada tahun 2019 yaitu dimulai pada tanggal 2 Januari 2019 s/d 31 Desember 2019. Jumlah data yang digunakan yaitu 579 data dan dimodelkan ke dalam bentuk model RFM.

## C. Lokasi Penelitian
Adapun  lokasi  pada  penelitian  ini  yaitu  di  Toko  Purnama  yang  beralamatkan  di  Dusun Krajan, RT 003/RW 001, Desa Gempol Kolot, Kecamatan Banyusari, Kabupaten Karawang, Jawa Barat.

## D. Metode Penelitian dan Evaluasi
Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  metode clustering dengan  algoritma  yang  digunakan  adalah K-Means. Algoritma K-Means digunakan  untuk melakukan  segmentasi  pelanggan  berdasarkan  nilai  RFM  nya  masing-masing  dengan memanfaatkan tools Weka 3.9. Model RFM digunakan untuk memodelkan data transaksi yang digunakan pada penelitian ini. Nilai RFM dari tiap pelanggan akan diubah ke dalam bentuk normalisasi min-max agar  tiap  atribut  memiliki range yang  sama  yaitu  antara  1  sampai  0. Pemodelan  data  ke  dalam  bentuk  RFM  memanfaatkan Microsoft  Excel sebagai tools pengolahan datanya. Tools WEKA ( Waikatu Environment for Knowledge Analysis ) merupakan sebuah  paket tools  machine  learning praktis  yang  sering  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan-permasalahan data  mining karena  penggunaannya  cukup  mudah  dan  dapat berjalan  di  semua platform [17].  Hasil  dari  segmentasi  pelanggan  akan  digunakan  sebagai bahan acuan dalam perancangan strategi pemasaran Toko Purnama.
Berikut ini merupakan tahapan penelitian berdasarkan metodologi CRISP-DM :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  1.  Tahapan  Penelitian  menjelaskan  mengenai  tahapan  yang  dilakukan berdasarkan  metodologi  yang  digunakan  yaitu  pemahaman  bisnis  dengan  cara  melakukan observasi ke Toko Purnama, mencari tahu potensi data yang digunakan untuk penelitian, serta menentukan strategi penelitian. Tahapan pemahaman data merupakan proses mengumpulkan data yang akan diolah, mendeskripsikan tiap atribut data, melakukan eksplorasi terhadap isi data,  serta  verifikasi  terhadap  kualitas  data  yang  digunakan.  Tahapan  persiapan  data  yang dilakukan yaitu pemilihan data yang akan digunakan (data transaksi pelanggan Toko Purnama pada  tahun  2019),  pembersihan  data  yang missing value,  serta  pengubahan  data  (normalisai min- max).  Tahapan    pemodelan  adalah  pengimplementasian  algoritma k-means untuk melakuakan segmentasi pelanggan. Tahapan evaluasi yaitu mengevaluasi hasil pemodelan yang telah  terbentuk  serta  mengevaluasi  dengan  menggunakan  SSE  ( Sum  Square  of  Error ),  serta tahapan yang terakhir yaitu penyebaran merupakan representasi pengetahuan serta pembuatan laporan untuk pihak yang berkepentingan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Pada tahapan ini yaitu melakukan kegiatan observasi ke Toko Purnama secara langsung untuk menilai situasi yang sedang terjadi  serta menentukan tujuan dari adanya penelitian ini. Adapun kondisi yang sedang terjadi di Toko Purnama yaitu terdapat banyaknya data yang dapat dijadikan  sebagai  informasi/pengetahuan  dan  salah  satunya  yaitu  data  transaksi  yang  berisi mengenai riwayat transaksi pelanggan setiap harinya. Dengan adanya data transaksi tersebut, maka  dapat  mencapai  tujuan  penelitian  ini  yaitu  melakukan  segmentasi  pelanggan  Toko Purnama sebagai bahan acuan dalam penyusunan strategi pemasaran Toko Purnama

## B. Data Understanding (Pemahaman Data)
Pada  tahapan  pemahaman  data,  proses  yang  dilakukan  yaitu  mengumpulkan  data  yang dibuthkan  serta  mempelajarinya  untuk  memahami  apa  saja  yang  bisa  dilakukan  pada  data tersebut. Dalam tahapan ini terdapat beberapa bagian yaitu mengumpulkan data awal yang akan digunakan yaitu data transaksi Toko Purnama tahun 2019, mendeskripsikan tiap atribut data
transaksi, mengeksplorasi data transaksi, serta melakukan verifikasi kualitas data. Berikut ini merupakan tabel dari deskripsi data transaksi serta hasil eksplorasi data transaksi :
T ABEL I
D ESKRIPSI D ATA T RANSAKSI No Atribut Tipe Data Keterangan 1. Id Pelanggan Nominal Merupakan id atau kode unik dari tiap pelanggan 2. Tgl Penjualan Date Merupakan tanggal terjadinya transaksi penjualan tiap pelanggan 3. Jumlah Total Numerik Merupakan jumlah uang yang dikeluarkan oleh pelanggan ketika melakukan transaksi
Pada Tabel I merupakan deskripsi dari tiap data transaksi yang berada di tabel transaksi penjualan Toko Purnama. Dimana, terdapat tiga atribut yaitu Id Pelanggan, Tgl Penjualan, serta Jumlah Total.
Sedangkan hasil dari eksplorasi data transaksi yaitu sebagai berikut :
Berdasarkan  pada  Gambar  2.  Eksplorasi  Data  Transaksi  (Jumlah  Transaksi  Per  Bulan), maka  jumlah  transaksi  di  Toko  Purnama  yang  mengalami  kenanikan  yang  cukup  signifikan yaitu terjadi pada bulan Mei, Juni, dan Juli 2019.
Adapun hasil dari verifikasi kualitas data transaksi yaitu melakukan pengecekan terhadap isi  dari  data  transaksi.  Hal  tersebut  perlu  dilakukan  karena  terdapat  beberapa  data  yang kolomnya kosong ( missing value ) yaitu dari jumlah total data transaksi sebanyak 302.927 data terdapat missing  values sebanyak  3.157  data.  Penyebab  dari  terjadiny missing  value yaitu dikarena salah dalam proses input data oleh pihak kasir Toko Purnama.

## C. Data Preparation (Pengolahan Data)
Data preparation meliputi kegiatan untuk membangun dataset yang akan dimasukan ke dalam tools pemodelan data mining . Dalam penelitian ini, data transaksi awal akan diubah ke dalam bentuk model RFM dan melakukan format data melalui normalisasi min max agar nilai dari tiap atribut tidak memiliki rentang yang jauh.
Berikut ini merupakan atribut dari model RFM data transaksi Toko Purnama :

## T ABEL II A TRIBUT
M ODE

## RFM
No Atribut Tipe Data Keterangan 1. Recency Numerik Recency merupakan jarak antara waktu terakhir pelanggan melakukan transaksi dengan Toko Purnama selama periode analisis. Recency = Tanggal Acuan Penelitian – Tanggal Terakhir Transaksi Contoh : Recency : 1 Januari 2020 – 31 Desember 2019 = 1 Maka nilai recency nya yaitu 1.
25.431 21.792 21.558 30.153 47.894 45.671 36.567 27.113 11.954 12.978 11.553 10.263 - 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 Ja nu ari Fe br ua ri Ma re t Ap ril Me i Ju ni Ju li Ag us tu s Se pt em be r Ok to be r No ve mb er De se mb er Jumlah Transaksi Setiap Bulan
Gambar 2. Eksplorasi Data Transaksi (Jumlah Transaksi Per Bulan)
2. Frequency Numerik Frequency yaitu jumlah transaksi yang dilakukan oleh pelanggan pada Toko Purnama selama periode analisis atau pada tahun 2019. Contoh : Pelanggan P3 melakukan transaksi di Toko Purnama pada tahun 2019 yaitu sebanyak 86 transaksi. Maka nilai frequency nya yaitu 86. 3. Monetary
Numerik
Monetary adalah jumlah total uang yang telah dikeluarkan oleh pelanggan untuk Toko Purnama selama periode analisis. Contoh : Jumlah total uang yang telah dikeluarkan oleh pelanggan P3 selama melakukan transaksi di Toko Purnama di tahun 2019 yaitu Rp. 28.428.675., Maka nilai monetary nya yaitu 28.428.675.
Pada tabel II berisikan mengenai atribut yang ada di model RFM yaitu terdiri dari Recency, Frequency, dan Monetary dengan tipe data numerik.
Sedangkan  untuk  hasil  dari  proses  mengubah  data  transaksi  ke  model  RFM  yaitu  sebagai berikut :
T ABEL III

## H ASIL P ERUBAHAN D ATA T RANSAKSI KE M ODEL RFM
Id_Pelanggan Recency Frequency Monetary P3 160 86 28.428.675 P7 1 540 134.764.935 P9 10 47 17.299.260 P11 26 13 11.575.050 ... ... ... ... P1865 1 30 7.585.525
Pada table III merupakan hasil perubahan data transaksi penjualan ke dalam bentuk model RFM. Hasil proses perubahan bentuk tersebut membuat adanya perbedaan antara data transaksi dengan data yang berbentuk model RFM.
Adapun hasil dari format data model RFM menggunakan normalisasi min max yaitu sebagai berikut :
T ABEL IV

## F ORMAT D ATA M ODEL RFM
Id Pelanggan Nilai R Nilai F Nilai M P3 0,5129 0,0700 0,0160 P7 0,0000 0,4880 0,0761 P9 0,0290 0,0341 0,0097 P11 0,0806 0,0028 0,0064 P13 0,0452 0,0138 0,0105 ... ... ... ... P1865 0,0000 0,0184 0,0042
Pada tabel IV tersebut merupakan hasil dari adanya perubahan data model RFM ke bentuk normalisasi min max agar tiap atribut pada data model RFM memiliki jarak ( range ) yang sama.

## D. Modeling (Pemodelan)
Pemodelan  merupakan  tahapan  yang  melibatkan  secara  langsung  teknik data  mining . Teknik data  mining yang  digunakan  yaitu  teknik clustering dengan  mengimplementasikan algoritma k-means terhadap  579  data  transaksi  pelanggan  Toko  Purnama.  Berdasarkan penggunaan  metode elbow dalam  menentukan  jumlah cluster ,  maka  jumlah cluster yang didapatkan yaitu K=3 sehingga dalam proses segmentasi pelanggan ini akan menghasilkan 3 segmen  pelanggan.  Berikut  ini  merupakan  hasil  implementasi  algoritma k-means dengan jumlah K=3 dan random seed S= 10 dengan menggunakan tools Weka 3.9 :
Gambar 3. Implementasi Algoritma K-Means di Tools Weka 3.9
Berdasarkan  Gambar  3.  Implementasi  Algoritma K-Means di Tools  Weka  3.9 di  atas, menghasilkan sum  square  of  error (SSE)  yaitu  sebesar  7.945892438891606  dan  jumlah iterasinya adalah 13.

## E. Evaluation (Evaluasi)
Untuk mengevaluasi hasil clustering , maka menggunakan sum square of error (SSE) dari jumlah cluster K=3 dengan kombinasi random seed (S) yang berbeda-beda untuk mengetahui kombinasi yang paling memiliki nilai SSE terkecil.
Berikut ini merupakan hasil perhitungan SSE dengan kombinasi K=3 dengan random seed (S) :
T ABEL V

## H ASIL SSE K OMBINASI K DAN S
Cluste r Random Seed (S)
K=3
S=5 S=10 S=15 S=20 S=25 7.9458924388916 08 7.945892438891 606 7.945892438891 608 9.544823512241 669 7.945892438891 608
Berdasarkan  table  V  di  atas,  terlihat  bahwa  SSE  yang  terkecil  diantara  kombinasi  K=3 dengan  beberapa random  seed yaitu  terdapat  pada  K=3  dengan  S=10.  Berdasarkan  hasil tersebut, maka K=3 dan S=10 merupakan kombinasi yang menghasilkan cluster terbaik.

## F. Deployment (Penyebaran)
Tahapan  yang  terakhir  merupakan  penyebaran  dari  hasil  penelitian  ini.  Rencana penyebaran  yang  dilakukan  yaitu  penyerahan  hasil  penelitian  kepada  pihak  Toko  Purnama sebagai  bentuk  rekomendasi  terhadap  penyusunan  strategi  pemasaran  berdasarkan  hasil segmentasi pelanggan Toko Purnama. Berikut ini merupakan hasil dari segmentasi pelanggan Toko Purnama dengan menggunakan tools Weka 3.9 :
1. Berikut ini merupakan contoh hasil segmentasi pelanggan di cluster 0 :
T ABEL VI C LUSTER 0 (S EDANG ) No Id_Pelanggan Nilai R Nilai F Nilai M 1 P1001 0,0129 0,1381 0,0246 2 P1004 0,0387 0,0313 0,0109 3 P1012 0,0097 0,0866 0,0075 4 P1016 0,0032 0,0709 0,004 5 P1017 0,0484 0,0064 0,0008 6 P1024 0,0387 0,0304 0,0035 7 P1034 0,0774 0,047 0,011 8 P1036 0,0613 0,0856 0,0123 9 P1038 0,0677 0,0138 0,0017 10 P1039 0,0935 0,1151 0,0117 11 P104 0,0774 0,0009 0 12 P1043 0,0032 0,058 0,0131 13 P1049 0,0581 0,0239 0,0049 14 P1051 0,1194 0,0893 0,0388 ... ... ... ... ... 438 P997 0,0387 0,1538 0,0188
Pada tabel VI merupakan cluster dengan potensi pelanggan yang sedang dan terdapat 438 pelanggan  pada cluster ini.  Dengan  nilai  rata-rata recency nya  yaitu  12,  rata-rata frequency transaksi nya yaitu 88 kali, dan nilai rata-rata monetary nya yaitu sebesar Rp. 40.897.329 di tahun 2019.
2. Pada tabel di bawah ini merupakan contoh hasil segmentasi pelanggan di cluster 1 :
T ABEL VII C LUSTER 1 (T ERBAIK ) No Id_Pelanggan Nilai R Nilai F Nilai M 1 P108 0 0,3343 0,137 2 P109 0,0065 0,454 0,2791 3 P110 0 0,4669 0,11 4 P1123 0 0,9392 0,0876 5 P1126 0,0032 0,1888 0,1092 6 P1152 0,0097 0,1998 0,0681 7 P117 0 0,3011 0,3296 8 P1170 0,0097 0,302 0,0636 9 P1176 0,0484 0,2799 0,133 10 P1180 0,0194 0,3619 0,1326 11 P1230 0,0097 0,3766 0,0176 12 P1235 0,0032 0,3204 0,2866 13 P124 0 0,4834 0,1419 14 P1245 0,0484 0,2505 0,054 ... ... ... ... ... 106 P987 0,0484 0,3591 0,0841
Berdasarkan tabel VII yaitu c luster dengan potensi pelanggan yang paling tinggi, dimana terdapat 106 pelanggan pada kelompok ini. Pelanggan pada cluster 1 memiliki nilai rata-rata recency terkecil diantara cluster yang lainnya yaitu 8, frequency transaksinya rata-rata sebanyak 344 kali, serta nilai rata-rata monetary nya paling tinggi yaitu sebesar Rp. 251.415.713 di tahun 2019.
3. Pada tabel di bawah ini merupakan contoh hasil segmentasi pelanggan di cluster 1 :

## T ABEL VIII
C LUSTER 2 (T ERBURUK ) No Id_Pelanggan Nilai R Nilai F Nilai M 1 P1267 0,4774 0,0138 0,006 2 P3 0,5129 0,07 0,016 3 P113 0,3548 0,0331 0,002 4 P1579 0,2516 0,035 0,0045 5 P1582 0,3 0,0396 0,0121 6 P1015 0,3645 0,093 0,007 7 P601 0,3226 0,0203 0,0027 8 P1487 0,4516 0,0488 0,0327 9 P1442 0,3935 0,0212 0,0035 10 P342 0,2774 0,0064 0,0019 11 P1493 0,2968 0,0101 0,0036 12 P829 0,4548 0,0092 0,0064 13 P1515 0,5581 0,0101 0,0026 14 P942 0,471 0,0166 0,0107 ... ... ... ... ... 35 P1485 0,3774 0,0451 0,0085
Pada  tabel  VIII  yaitu  c luster dengan  potensi  pelanggan  terburuk  diantara cluster yang lainnya, dimana terdapat 35 pelanggan pada cluster ini. Pelanggan pada kelompok tersebut telah lama  tidak  melakukan  transaksi  atau  hanya  memiliki  nilai  rata-rata recency yaitu  129,  nilai frequency transaksinya paling kecil diantara cluster yang lain yaitu rata-rata sebanyak 43 kali, dan nilai rata-rata monetary nya paling rendah diantara cluster yang lainnya yaitu hanya sebesar Rp. 14.030.900  di tahun 2019.
Adapun  hasil  segmentasi  pelanggan  menggunakan  algoritma k-means dan  model  RFM, dapat diketahui dari 579 pelanggan Toko Purnama terbagi menjadi 3 cluster dengan simbol rank yaitu sebagai berikut :

## T ABEL IX

## R ANK T IAP C LUSTER
Cluster Jumlah Pelanggan Simbol Rank Cluster 0 438 R   F  M Cluster 1 106 R   F  M Cluster 2 35 R  F  M Pada tabel IX dapat terlihat bahwa cluster 1 merupakan cluster dengan nilai rank yang paling baik dibandingkan cluster yang lainnya.
Berdasarkan  hasil  dari  segmentasi  pelanggan  pada  data  transaksi  Toko  Purnama,  maka rekomendasi strategi pemasaran yang diusulkan yaitu sebagai berikut :
1. Meningkatkan pelayan terhadap pelanggan pada cluster 0 (sedang) dan cluster 2 (terburuk) karena dua segmen tersebut merupakan pelanggan yang memiliki nilai RFM dibawah rata- rata.
2. Mempertahankan pelanggan di cluster 1 (terbaik) karena merupakan kelompok pelanggan dengan nilai RFM diatas rata-rata, sehingga akan sangat disayangkan apabila pelanggan pada cluster tersebut turun nilai RFM nya.
3. Menerapkan  pelayanan  dalam  transaksi,  seperti  menawarkan  pemesanan  barang  secara online serta pengantaran barang pesanan ke alamat pelanggan ( delivery ) atau sistem Cash On Delivery (COD) karena saat ini terdapat beberapa pesaing Toko Purnama yang sudah menerapkan sistem tersebut.
4. Memanfaatkan  media  sosial  sebagai  media  pemasaran  kepada  pelanggan  yang  baru maupun  yang  sudah  lama  bertransaksi  di  Toko  Purnama,  sehingga  dapat  meningkatkan jumlah transaksi pelanggan di Toko Purnama.

## IV. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini mengimplementasikan algoritma k-means dan model RFM pada data transaksi Toko Purnama tahun 2019. Dari hasil penentuan jumlah cluster dengan menggunakan metode Elbow ,  maka  diperoleh  jumlah cluster terbaik  yaitu  K=3.  Hasil  dari  segmentasi pelanggan terbagi menjadi 3 cluster dimana 438 pelanggan berada di cluster 0, 106 pelanggan berada  pada cluster 1,  dan  35  pelanggan  ada  di cluster 2.  Hasil  dari clustering dievaluasi menggunakan SSE dari K (jumlah cluster ) dan kombinasi S ( random seed ) dan hasilnya adalah kombinasi terbaik antara jumlah cluster dengan random seed yaitu berada pada K=3 dengan S=10.  Untuk  penelitian  yang  akan  datang  diharapkan  dapat  mengimplementasikan  metode clusutering yang  lainnya  sebagai  pembanding  antara  algoritma k-means dengan  algoritma clustering yang lain.

## R EFERENSI
[1]  B.  E.  Adiana,  I.  Soesanti,  and  A.  E.  Permanasari,  “Analisis  Segmentasi  Pelanggan Menggunakan Kombinasi RFM Model dan Teknik Clustering,” J. Terap. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2018.
[2] T. Hardiani, S. Selo, and R. Hartanto, “Segmentasi Nasabah Tabungan Menggunakan Model RFM (Recency, Frequency, Monetary) dan K-Means Pada Lembaga Keuangan Mikro,”  in Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  Terapan (SEMANTIK) , 2015, p. 463468.
[3] S.  Monalisa,  “Segmentasi  Perilaku  Pembelian  Pelanggan  Berdasarkan  Model  RFM dengan Metode K-Means,” Query J. Inf. Syst. , vol. 2, no. 1, 2018.
[4] A. V. Angelie, “Segmentasi Pelanggan Menggunakan Clustering K-Means dan Model RFM  (Studi  Kasus:  PT.  Bina  Adidaya  Surabaya).”  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, 2017.
[5] S.  Ashma  Nurmeila,  W.  Witanti,  and  P.  Sabrina  Nurul,  “Segmentasi  Pelanggan Berdasarkan  Keluhan  dengan  Menggunakan  K-Means  Cluster  Analysis  pada  PT Infomedia Nusantara,” in Prosiding Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknologi (SISFOTEK) , 2020, pp. 276–280.
[6] N. P. P. Yuliari, I. K. G. D. Putra, and N. K. D. Rusjayanti, “Customer Segmentation Through Fuzzy C-Means and Fuzzy RFM method,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 78, no. 3, p. 380, 2015.
[7] D.  Agustina,  D.  Pujotomo,  and  D.  Puspitasari,  “Pengembangan  Strategi  Hubungan Pelanggan Berdasarkan Segmentasi Pelanggan Menggunakan Data Mining,” Ind. Eng. Online J. , vol. 4, no. 2, 2015.
[8] A.  Mujahidin  and  I.  Khoirianingrum,  “Analisis  Segmentasi,  Targeting,  Positioning (STP) pada Zakiyya House Bojonegoro,” in Prosiding Seminar Nasional Unimes , 2019, pp. 284–294.
[9] A.  Fitria  Lestari  and  M.  Hafiz,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  pada  Data  Penjualan Barbar Warehouse,” J. Inovtek Polbeng , vol. 5, no. 1, pp. 96–105, 2020.
[10]  V.  A.  Rachmad,  “Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan  Analisis  RFM  dan  Algoritma Fuzzy  C-Means  untuk  Membantu  Pengelola  Hubungan  Pelanggan  pada  PT.  XYZ.” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2015.
[11]  A. Nanang and D. Susanti, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means untuk  Mengelompokkan  Konsumen  pada  CV  Mizan  Cirebon,”  in Prosiding  Seminar Nasional Energi & Teknologi (SINERGI) , 2018, pp. 93–102.
[12]  Sulistyowati, B. Ketherin Eno, A. Arifiyanti Anjani, and A. Sodik, “Analisa Segmentasi Konsumen Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” in Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan , 2018, pp. 51–58.
[13]  Z.  Prastyawan  Galih,  M.  Bagaskara  Ridho,  and  D.  Fitriati,  “Segmentasi  Pelanggan Restoran  Menggunakan  Metode  Clustering  Simple  K-Means  (Studi  Kasus  XYZ),”  in Seminar Nasional Sistem Informasi, Informatika dan Keamanan Siber (SEINASI-KESI) , 2018.
[14]  S.  Monalisa,  “Segmentasi  Perilaku  Pembelian  Pelanggan  Berdasarkan  Model  RFM dengan Metode K-Means,” vol. 5341, no. April, pp. 9–15, 2018.
[15]  A. Febriani and S. Putri Ashari, “Segmentasi Konsumen Berdasarkan Model Recency, Frequency, Monetary dengan Metode K-Means,” J. Ind. Eng. Manag. Syst. , vol. 13, no. 2, pp. 52–57, 2020.
[16]  R.  Hendrawan,  A.  Utamima,  and  H.  Annisa,  “Segmentasi  dan  Evaluasi  Loyalitas Pelanggan Distributor Produk Etikal Farmasi Berdasarkan Nilai Pelanggan,” in OAJIS , 2015, no. November, pp. 283–290.
[17]  F. Effendy and P. Purbandini, “Klasifikasi Rumah Tangga Miskin Menggunakan Ordinal Class Classifier,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 30–36, 2018.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Tim Jurnal Informatika Polbeng yang telah meluangkan waktu untuk membuat template ini sehingga penulis dapat mempublikasikan hasil dari penelitian yang telah dilakukan. Besar harapan semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat bagi pembaca.