## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Customer Profiling berdasarkan Model RFM dengan Metode K-Means pada Institusi Pendidikan untuk menunjang Strategi Bisnis di Masa Pandemi Covid-19
Luh Putu Wiwien Widhyastuti 1 *, I. N. Sukajaya 2 dan Kadek Yota Ernanda Aryanto 3
1 Universitas Pendidikan Ganesha, wiwien@undiksha.ac.id
2 Universitas Pendidikan Ganesha , nyoman.sukajaya@undiksha.ac.id * Korespondensi: wiwien@undiksha.ac.id
Abstract: The pandemic situation forces various sectors to adapt in the midst of extreme changes in the situation. College X is one of the private universities affected by the pandemic. College X oper- ates in the field of computer education and culture-based business in Denpasar, Bali. Based on data from the marketing department at college X, there is a decrease in the number of new student ad- missions when compared to normal conditions with the time of the pandemic and the profile of customer  groups  at  the  university  has  not  yet  been  identified.  Customer  profiling  is  carried  out using the RFM (Recency, Frequency, Monetary) and K-Means Clustering Models on student trans- action data during 2019 - 2020. This study aims to identify the profile of customer characteristics at College X based on their transaction habits and obtain marketing strategy recommendations. based on  the  results of  the  profiling.  Based  on the  results  of  the  analysis,  the  characteristics  of  four  (4) groups of customer profiles at College X, which were given the predicate "Very Potential", "Poten- tial", "Neutral" and "Not Potential". The "Very Potential" and "Potential" groups appear to have the highest payment habits in combination with their RFM scores so that they can be prioritized for marketing targets. While the "Neutral" and "Not Potential" groups have a lower RFM combination, but they can still be non-priority marketing targets. Then obtained marketing strategy recommen- dations, namely retention strategies for the "Very Potential" and "Potential" groups, Up Sell strate- gies for the "Very Potential", "Potential" and "Neutral" groups, Cross Sell strategies for the "Very Potential", "Potential" groups. ” and “Neutral” and promotional strategies for the entire customer group at X College.
Keywords: customer profiling; marketing strategy; RFM model; K-Means method Abstrak: Situasi pandemi mengaruskan berbagai sektor untuk beradaptasi di tengah peru- bahan situasi yang ekstrem. Perguruan Tinggi X merupakan salah satu perguruan tinggi swasta  yang  terdampak  pandemi.  Perguruan  Tinggi  X  berberak  di  bidang  pendidikan komputer dan bisnis  berbasis  budaya yang berada di Denpasar, Bali. Berdasarkan data pada bagian pemasaran di perguruan tinggi X, terdapat penurunan jumlah penerimaan mahasiswa baru jika dibandingkan saat kondisi normal dengan saat pandemi berlangsung serta belum teridentifikasinya profil  kelompok  pelanggan  di  perguruan tinggi  tersebut. Customer profiling dilakukan dengan Model RFM (Recency, Frequency, Monetary) dan K-Means  Clustering  terhadap  data  transaksi  mahasiswa  selama  tahun  2019  -  2020. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi profil karakteristik pelanggan yang ada pada perguruan tinggi X berdasarkan kebiasaan transksinya dan mendapatkan rekomen- dasi  strategi  pemasaran  berdasarkan  hasil  profiling  tersebut.  Berdasarkan  hasil  analisis didapatkan  karakteristik  dari  empat  (4)  kelompok  profil  pelanggan  pada  Perguruan Tinggi X, yang diberi predikat “Sangat Potensial”, “Potensial”, “Netral” dan “Tidak Po- tensial”.  Kelompok  “Sangat  Potensial”  dan  “Potensial”  terlihat  memiliki  kebiasaan transaksi yang paling tinggi kombinasi skor RFM-nya    sehingga bisa dijadikan prioritas
Sitasi: Widhyastuti,  L.  P.  W; Sukajaya, I. N.; dan Aryanto, K. Y. E. ( 2022 ). “ Customer  Profiling  ber- dasarkan Model RFM dengan Metode K-Means pada Institusi Pen- didikan  untuk  menunjang  Strategi Bisnis  di  Masa  Pandemi  Covid-19 ” . JTIM:  Jurnal  Teknologi  Informasi Dan Multimedia, 4(2), 94-108. https://doi.org/10.35746/jtim.v4i2.232
Copyright: ©  2022 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license s/by-sa/4.0/).
target pemasaran. Sedangkan kelompok “Netral” dan “Tidak Potensial” memiliki kom- binasi RFM yang lebih rendah, namun tetap bisa menjadi target pemasaran yang non pri- oritas. Kemudian didapatkan juga rekomendasi strategi pemasaran yaitu strategi retensi untuk  kelompok  “Sangat  Potensial”  dan  “Potensial”,  strategi  Up  Sell  untuk  kelompok “Sangat Potensial”, “Potensial” dan “Netral”, strategi Cross Sell untuk kelompok “Sangat Potensial”,  “Potensial”  dan  “Netral”  serta  strategi  promosi  untuk  seluruh  kelompok pelanggan di Perguruan Tinggi X Kata kunci: customer profiling; strategi pemasaran; model RFM; metode K-Means.

## 1. Pendahuluan
Idealnya sebuah institusi pendidikan seperti perguruan tinggi harus bisa beradaptasi agar tetap bisa bertahan dan berkelanjutan dalam situasi apapun, baik dalam kondisi nor- mal maupun dalam situasi pandemi seperti saat ini [1]. Selain harus mampu beradaptasi, perguruan tinggi juga harus memiliki strategi pemasaran tersendiri dalam menarik minat pelanggan mereka yaitu calon mahasiswa[2].
Berdasarkan data pada bagian pemasaran di Perguruan Tinggi X, terjadi penurunan jumlah  penerimaan  mahasiswa  baru  sebesar  13,5%  saat  pandemi  berlangsung  jika dibandingkan  dengan  kondisi  normal.  Penurunan  ini  berdampak  pada  situasi  kerja  di perguruan tinggi tersebut, seperti adanya pemotongan gaji karyawan, pengurangan kar- yawan, tidak dapat melakukan promosi langsung ke berbagai sekolah di Bali dan Nusa Tenggara  serta  adanya  pengeluaran  yang  berlebih  dalam  hal  memenuhi  protokol kesehatan di lingkungan kampus. Adaptasi yang dilakukan tampaknya belum maksimal. Maka dari itu solusi lain yang bisa dilakukan adalah melakukan customer profiling[3].
Customer  profiling  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  kelompok-kelompok pelanggan  potensial,  mempermudah  identifikasi  pelanggan[3],  mengenali  pelanggan lebih  dekat  berdasarkan  kebiasaannya  dan  sebagai  prediksi  untuk  rekomendasi  kebu- tuhan pelanggan di masa mendatang[4]. Objek yang diteliti adalah data transaksi maha- siswa  aktif  di  Perguruan  Tinggi  X dalam kurun  waktu  dua  (2)  tahun  kebelakang  pada tahun 2019 – 2020. Transaksi yang dimaksud adalah berbagai jenis pembayaran yang bi- asa dilakukan oleh mahasiswa di Perguruan Tinggi X.
Berdasarkan data transaksi mahasiswa di perguruan tinggi X terdapat sekitar 46,42% mahasiswa yang membayar dengan model cicilan per bulan dengan besaran cicilan yang diatur oleh kebijakan internal di perguruan tinggi X, 50,44% mahasiswa yang membayar per semester dan 3,13% mahasiswa yang membayar lunas sampai lulus. Besaran nominal yang harus dibayarkan oleh setiap mahasiswa juga berbeda-beda tergantung pada pro- gram studi yang dipilih. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat keberagaman dalam model transaksi mahasiswa yang ada pada perguruan tinggi X. Maka dari itu atribut profiling dilihat dari kapan waktu terakhir mahasiswa tersebut melakukan transaksi, seberapa ser- ing  mahasiswa  tersebut  melakukan  transaksi  dan  berapa  nominal  transaksi  yang  dil- akukan[5]. Berdasarkan ketiga hal tersebut, didapatkan kelompok-kelompok pelanggan (mahasiswa) yang menunjukkan karakteristik awal seperti mahasiswa dengan transaksi terbaru, paling sering dan dengan nominal terbanyak maupun sebaliknya.
Pada  penelitian  ini  proses  profiling  didukung  menggunakan  model  Recency,  Fre- quecy,  Monetary  (RFM)  dan  metode  K-means  karena  sesuai  dengan  atribut  penelitian yang digunakan [6],[7]. Model RFM dipilih karena melihat model data transaksi maha- siswa yang sangat beragam/random untuk setiap mahasiswa. Atribut dalam RFM berupa Recency, Frequency dan Monetary juga dinilai sesuai untuk digunakan pada model data transaksi  mahasiswa  tersebut.  Penggunaan  model  RFM  dan  K-Means  dalam  profiling juga  sudah  diterapkan  pada  beberapa  penelitian  relevan  yang  menunjukkan  bahwa model RFM dan Metode K-Means mampu menghasilkan profiling pelanggan potensial sesuai yang dibutuhkan[8],[9].
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2 96  of 108
Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  profil  customer  pada  Perguruan Tinggi  X dan mengetahui rekomendasi strategi pemasaran yang bisa diberikan sesuai hasil profil- ing yang didapatkan.
2. Bahan dan Metode
2.1. Kajian Literatur
Berikut teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini:
1. Customer Profiling
Customer  Profiling  merupakan  sebuah  proses  pengelompokan  pelanggan  ber- dasarkan kesamaan karakteristik yang dimilikinya [4]. Pengelompokan ini dil- akukan agar perguruan tinggi dapat mengenali karakteristik pelanggan yang di- miliki sehingga dapat menjadi referensi untuk menunjang strategi bisnis, seperti dalam hal pemasaran.
2. Data Mining
Data mining merupakan proses analisa terhadap kumpulan data dengan tujuan untuk  menemukan  hubungan  yang  jelas  dari  data  tersebut,  kemudian mendapatkan informasi atau nilai tambah dari suatu kumpulan data yang belum diketahui  sebelumnya  dan  berguna  untuk  pemilik  data  tersebut.  Data  mining dapat dibagi ke dalam beberapa jenis hal yang dapat dilakukan, yaitu descrip- tion, estimation, prediction, classification, clustering dan association [10].
3. Model RFM
Model RFM adalah model yang bisa digunakan untuk membantu proses cluster- ing  dengan  menggunakan  tiga  variabel  yaitu  Recency,  Frequency,  Monetary (RFM) sebagai berikut[11]:
1) Recency,  yaitu  rentang  terakhir  kali  transaksi  dilakukan.  Semakin  kecil rentangnya, maka skor R semakin besar.
2) Frequency, yaitu jumlah transaksi dalam satu periode. Semakin banyak fre- quency, maka skor F semakin besar.
3) Monetary,  yaitu  nilai  pelanggan  berupa  uang  yang  dikeluarkan  selama transaksi. Semakin banyak besaran uang yang dikeluarkan pelanggan pada periode tersebut maka skor M semakin besar.
Pemberian skor RFM dilakukan dengan tahapan berikut [12]:
1) Data pelanggan dikumpulkan dan diurutkan sesuai periode penelitian ber- dasarkan  kebaruan  (Recency)  dengan  urutan  terendah  hingga  tertinggi, pelanggan dengan waktu transaksi yang terbaru berada di atas.
2) Data pelanggan kemudian dibagi menjadi lima kelompok yang sama dan di- urutkan  berdasarkan  variabel  Recency  yang  diberikan  skor  dengan  ke- tentuan  20%  data  teratas  diberi  skor  Recency  5,  kemudian  20%  berikutnya diberikan skor 4 dan seterusnya hingga yang terendah adalah skor 1.
3) Selanjutnya data pelanggan diurutkan berdasarkan Frequeny dari yang pal- ing sering hingga paling jarang bertransaksi, kemudian dilakukan pemberian skor dengan cara yang sama yaitu 20% yang paling sering diberikan skor 5 dan selanjutnya masing-masing diberi skor 4, 3, 2 dan 1.
4) Kemudian dilakukan hal yang sama pada urutan pelanggan dengan variabel Monetary,  jumlah  total  transaksi  paling  banyak  akan  mendapat  skor  5 dan paling sedikit mendapat skor 1.
5) Langkah  terakhir  yang  dilakukan  adalah  kombinasi  skor  RFM  dari  setiap pelanggan  sehingga  akan  terlihat  bahwa  ada  pelanggan  dengan  skor  RFM yang serupa atau sama.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2 97  of 108 Tabel 1. Sebaran Skor RFM
Skor Recency (R) Frequency (F) Monetary (M) 5 Sangat Baru Sangat sering Sangat tinggi 4 Baru Sering Tinggi 3 Standar Normal Normal 2 Tidak Baru Jarang Rendah 1 Lampau Sangat Jarang Sangat Rendah 4. Metode K-Means Clustering
K-means  merupakan  algoritma  pengelompokkan  iteratif  yang melakukan partisi set data ke dalam sejumlah k cluster atau kelompok yang sudah ditetapkan di awal. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster se- hingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke da- lam  satu  cluster  yang  sama  [13].  Langkah-langkah  algoritma  K-Means dapat dijabarkan sebagai berikut:
1) Tentukan jumlah cluster k.
2) Tentukan nilai dari suatu centroid, pada iterasi 0 yaitu menentukan ti- tik  pusat  (centroid)  dari  tiap-tiap  cluster  dengan  cara  melakukan pengambilan  secara  random  (acak),  sedangkan  pada  iterasi  selanjut- nya menghitung rata-rata dengan menggunakan rumus berikut:
𝑣 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 + ∑ 𝑥 𝑘𝑗 𝑁 𝑖 𝑘=0
Keterangan: 𝑣 𝑖𝑗 = rata-rata dari suatu cluster 𝑖 untuk variabel ke −𝑗 atau centroid 𝑁 𝑖 = jumlah data yang menjadi anggota dari cluster ke- 𝑖 𝑖, 𝑘 = indeks dari suatu cluster 𝑗 = indeks dari suatu variabel 𝑥 𝑘𝑗 = nilai dari data ke- 𝑘 yang ada pada cluster tersebut untuk variable ke- 𝑗
3) Menghitung  jarak  antara  titik  objek  dengan  titik  centroid menggunakan rumus euclidean distance berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = |𝑥 − 𝑦| = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
Keterangan: 𝑑 = jarak antara 𝑥 dan 𝑦 𝑥 = data pusat cluster 𝑦 = data pada atribut
𝑖 = setiap data
𝑛 = jumlah data 𝑥 𝑖 = data pada pusat klaster ke 𝑖 𝑦 𝑖 = data pada setiap data ke 𝑖
4) Menghitung  jarak  terdekat  dari  objek  dengan  menentukan  anggota clusternya.  Nilai  yang  akan  diperoleh  nantinya  dalam  data keanggotaan jarak pada matriks yaitu 0 atau 1, dimana nilai 0 merupa- kan data yang akan dialokasikan ke suatu cluster lain dan nilai 1 dialo- kasikan ke cluster.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2 98  of 108 5) Melakukan iterasi sampai anggota cluster tidak berpindah atau tetap dan hasil centroid tersebut tidak berubah.
5. Elbow Method
Elbow  method  merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menen- tukan  jumlah  cluster  optimal  yang  bisa  dibentuk  dalam  proses cluster- ing [14]. Penentuan ini berkaitan dengan kualitas klaster dan hasil dari clus- tering yang dilakukan
6. Anova
Anova merupakan tabel yang menunjukkan nilai signifikansi yang dimiliki setiap  variabel  yang  membentuk  klaster.  Nilai  signifikansi  pada  anova menggambarkan seberapa besar perbedaan variabel yang membentuk satu klaster  dengan  klaster  lainnya.  Semakin  signifikan  perbedaannya  maka klaster  dianggap  semakin  bagus  karena  memiliki  karakteristik  yang  ber- beda. Nilai signifikansi yang baik adalah kurang dari 0,05[15].

## 2.2. Metode Penelitian
Berikut  merupakan  kerangka  penelitian  yang  dilakukan  disajikan  pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1 . Kerangka kerja penelitian
1. Permasalahan
Tahap  ini  merupakan  tahap  awal  yang  melatarbelakangi  dilakukannya penelitian ini, yaitu ditemukan permasalahan berupa profile karakteristik mahasiswa  sebagai  pelanggan  potensial  pada  perguruan  tinggi  X  belum teridentifikasi  sehingga  diperlukan  penentuan  customer  profiling  agar perguruan  tinggi  tersebut  dapat  mengenali  karakteristik  mahasiswa  se- bagai pelanggan potensialnya.
2. Studi literatur
Berikutnya  dilakukan  pencarian  berbagai  referensi  pustaka  atau  literatur yang  terkait  dengan  penelitian  ini  sehingga mempunyai  dasar  teori  yang lebih kuat seperti tentang customer profiling, model RFM dan metode K- Means.
3. Pengumpulan data
Kemudian  dilakukan  pengumpulan  data  dengan  cara  studi  literatur, wa- wancara, observasi dan studi dokumentasi untuk mendapatkan data yang diinginkan dan relevan dengan kebutuhan penelitian ini.
4. Analisis
Tahap  berikutnya  yaitu  dilakukan  analisis  dengan  model  RFM  terhadap data yang sudah terkumpul untuk mendapatkan pengelompokan awal ber- dasarkan variabel Recency, Frequency dan Monetary dari RFM.
5. Proses clustering
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2 99  of 108
Selanjutnya  hasil  dari  RFM  diproses  kembali  menggunakan  metode  K- Means untuk mendapatkan hasil akhir berupa customer profiling yang di- inginkan.
6. Hasil dan kesimpulan
Tahap  terakhir  adalah  didapatkannya  hasil  customer  profiling  dari penelitian ini serta interpretasi, perumusan kesimpulan dan saran yang bisa diberikan  kepada  perguruan  tinggi  X  untuk  menunjang  strategi  bisnis  di masa pandemi saat ini.

## 3. Hasil
Data mentah yang dikumpulkan berjumlah 16.145 transaksi dari 1.974 maha- siswa  aktif  tahun  2019 – 2020  seperti  pada  Tabel  2  yang  kemudian  di  lakukan proses pre-processing seperti Tabel 3 dibawah ini.
Tabel 2. Pengumpulan Data Mentah No NIM Nama Tanggal Bayar Jumlah Bayar Nama Biaya 1 M_0058 Mahasiswa_58 09-02-19 Rp 7.200.000 DANA PENDIDIKAN POKOK 2 M_0288 Mahasiswa_288 09-02-19 Rp 1.500.000 JAKET DAN TOPI ALMAMATER 3 M_0164 Mahasiswa_164 12-02-19 Rp 1.000.000 OSPEK / GMTI … … … … … … 16.145 M_0040 Mahasiswa_40 08-09-20 Rp 2.250.000 PAKET PENDIDIKAN Tabel 3. Data Pre-Processing No NIM Nama Tanggal Bayar Jumlah Bayar Nama Biaya 1 M_0001 Mahasiswa_1 09-02-19 Rp 200.000 DANA PENDIDIKAN POKOK 2 M_0001 Mahasiswa_1 09-02-19 Rp 600.000 JAKET DAN TOPI ALMAMATER 3 M_0004 Mahasiswa_4 12-02-19 Rp 750.000 OSPEK / GMTI … … … … … … 16.145 M_1974 Mahasiswa_1.974 08-09-20 Rp 2.250.000 PAKET PENDIDIKAN
Selanjutnya  dilakukan  proses data  cleaning dan integration .  Setiap  atribut  yang digunakan  dalam  penelitian  tetap  dimasukkan  dalam  tabel  sedangkan  atribut yang dianggap tidak berguna dalam penelitian harus dihilangkan. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini adalah NIM yang selanjutnya disebut ID, Tanggal Bayar  yang  selanjutnya  disebut  Tanggal  Terakhir  Transaksi  dan  Jumlah  Bayar serta terdapat atribut tambahan yaitu Frekuensi Bayar yang bersumber dari reka- pan keseluruhan transaksi dimana terdapat mahasiswa yang melakukan transaksi lebih dari satu kali, seperti yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Cleaning dan Integration NO ID Tanggal Terakhir Transaksi Frekuensi Bayar Jumlah Bayar 1 M_0001 17-09-2020 13 Rp 18.805.000 2 M_0002 23-09-2020 10 Rp 27.850.000 3 M_0003 17-09-2020 18 Rp 23.450.000 4 M_0004 12-11-2020 9 Rp 25.050.000
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2
NO ID Tanggal Terakhir Transaksi Frekuensi Bayar Jumlah Bayar 5 M_0005 09-11-2020 10 Rp 21.450.000 … … … … … 1.579 M_1974 10-11-2020 5 Rp 13.050.000 Total 16.145 Rp 35.496.701.287
Berikutnya dilakukan transformasi data dan scoring dengan penerapan model RFM. Transformasi dilakukan pada sampel sebanyak 20% dari total populasi data, yaitu 395. Data  yang  sudah  melewati  proses  transformasi  ditampilkan  pada  Tabel  5  dan  scoring RFM disajikan pada Tabel 6 berikut ini.
Tabel 5. Transformasi Data dengan Model RFM NO ID RECENCY (month) FREKUENSI MONETARY 1 M001 10 10 29850000 2 M002 10 17 20850000 3 M003 10 9 25900000 4 M004 11 8 28800000 5 M005 9 16 24750000 … … … … … 395 M395 8 5 13050000 Keterangan :
- Recency = Jarak antara tanggal bayar terakhir dilakukan  dengan waktu saat ini menggunakan satuan bulan (batas hitung bulan Juli 2021).
- Frequency = Jumlah berapa kali transaksi yang dilakukan dalam periode pengukuran.
- Monetary = total nominal transaksi yang dilakukan selama periode pengukuran.
-
Tabel 6. Scoring RFM NO ID R F M SKOR R SKOR F SKOR M 1 M001 10 10 29850000 4 4 5 2 M002 10 17 20850000 4 5 4 3 M003 10 9 25900000 4 4 4 4 M004 11 8 28800000 2 4 5 5 M005 9 16 24750000 4 5 4 … … … … … … … … 395 M395 8 5 13050000 4 2 3 Keterangan : R = Recency F = Frequency
M = Monetary
Selanjutnya proses clustering dilakukan dengan aplikasi SPSS dengan jumlah klaster yang dipilih adalah 4 klaster. Jumlah klaster ini berdasarkan hasil wawancara dengan top management perguruan tinggi x dan penelitian terdahulu [4]. Selain itu, pemilihan 4 klaster sudah  divalidasi  melalui  hasil  elbow  method  pada  Gambar  2  dan  jumlah  iterasi  yang
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2
berhenti  pada  iterasi  ke  8  pada  tabel  7  yang  artinya  jumlah  k  yang  dipilih  mampu menghasilkan klaster yang stabil dan baik
Gambar 2 . Elbow Method
Tabel 7. Iteration History
Iteration Change in Cluster Centers 1 2 3 4 1 1,530 1,459 1,676 1,473 2 0,233 0,132 0,172 0,295 3 0,250 0,205 0,000 0,000 4 0,049 0,047 0,000 0,000 5 0,000 0,065 0,000 0,085 6 0,000 0,137 0,000 0,143 7 0,000 0,087 0,000 0,084 8 0,000 0,000 0,000 0,000
Hasil clustering disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Clustering
No Cluster Jumlah Anggota Kelompok Persentase (%) 1 Cluster_ 0 88 22.28 2 Cluster_ 1 92 23.29 3 Cluster_ 2 127 32.15 4 Cluster_ 3 88 22.28 Jumlah 395 100
Hasil kombinasi skor RFM dari setiap cluster yang terbentuk disajikan pada Tabel 9 berikut ini.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2
Tabel 9. Kombinasi Skor RFM setiap cluster
C Final Cluster Center Cluster _0 Cluster _1 Cluster _2 Cluster _3 Score_ R 4 5 2 2 Score_ F 2 4 2 4 Score_ M 2 4 2 4
Tingkat  perbedaan  antar  klaster  yang  dibentuk  kemudian  di  cek  melalui anova[16].  Hasil  anova  menunjukkan  seberapa  signifikan  perbedaan  yang  ter- bentuk dari variabel pada setiap klaster[17]. Terlihat adanya perbedaan yang sig- nifikan dari variabel yang membentuk setiap klaster ditandai dengan nilai sig. se- luruhnya adalah 0,000 yang disajikan pada Tabel. 10 berikut ini.

## Tabel 10. Anova
ANOVA Cluster Error F Sig. Mean Square df Mean Square df Score_R 208,866 3 0,418 391 499,785 0,000 Score_F 186,698 3 0,588 391 317,514 0,000 Score_M 158,815 3 0,802 391 198,040 0,000
Dari hasil analisis dapat dilihat bahwa jumlah data yang termasuk pada Clus- ter_2  memiliki  persentase  yang  paling  tinggi  diantara  cluster  lainnya,  yaitu sebanyak 127 mahasiswa atau 32,15% dari seluruh data yang dianalisis. Walaupun memiliki  persentase  paling  tinggi,  tampaknya  kelompok  Cluster_2  ini  memiliki kombinasi  skor  RFM  yang  paling  rendah.  Kombinasi  skor  RFM  pada  Cluster_2 artinya memiliki recency ya ng “tidak baru”, frequency yang “jarang” dan mone- tary  “rendah”.  Berbeda  dengan  Cluster_2,  Cluster_1  memiliki  kombinasi  RFM yang paling baik diantara cluster lainnya, yaitu recency yang “sangat baru”, fre- quency “sering” dan monetary “tinggi” dengan jumlah m ahasiswa yang termasuk dalam cluster ini adalah 92 atau 23.29%. Kemudian Cluster_3 terdiri dari 88 ma- hasiswa  atau  22,28%  dan  memiliki  kombinasi  RFM  yaitu  recency  “tidak  baru”, frequency “sering” dan monetary “tinggi”.    Walaupun Cluster_0 dan Cluster_3 memiliki persentase jumlah mahasiswa yang sama yaitu 22,28%, namun Cluster_0 memiliki kombinasi RFM yang berbeda yaitu recency “baru”, frequency “jarang” dan monetary “rendah”.
Berdasarkan  temuan  karakteristik  setiap  kelompok  pelanggan di  Perguruan Tinggi X, maka dapat ditentukan bahwa Cluster_1 diberikan predikat kelompok “Sangat Potensial”, Cluster_3 diberikan predikat kelompok “Potensial”, Cluster_0
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2
diberikan  predikat  kelompok  “Netral”  dan  Cluster_2  diberikan  predikat  ke- lompok “Tidak Potensial”.

## 4. Pembahasan
Hasil analisis dirangkum dalam Tabel 11 berikut ini.
Tabel 11. Hasil analisis profil pelanggan di Perguruan Tinggi X Profil kelompok Cluster Karakteristik "Sangat Potensial" dengan nilai sangat tinggi 1 R Sangat Baru F Sering M Tinggi "Potensial" dengan nilai tinggi 3 R Tidak Baru F Sering M Tinggi "Netral" dengan nilai menengah 0 R Baru F Jarang M Rendah "Tidak Potensial" dengan nilai rendah 2 R Tidak baru F Jarang M Rendah
Setiap profil customer memiliki nilai RFM yang menunjukkan karakteristik atau kebiasaan transaksi kelompok pelanggan tersebut pada kondisi nyata sesuai kriteria yaitu berdasarkan recency, frequency dan monetary.
Pertama,  kelompok  pelanggan  “sangat  potensial”  dapat  dikatakan  memiliki kebi asaan transaksi dengan kebaruan sangat baru yaitu memiliki jarak sekitar ≤ 7 bulan dari batas waktu pengumpulan data, artinya mereka melakukan pembayaran terakhir sekitar satu semester kebelakang atau kurang dari satu tahun sehingga dapat dianggap mereka selalu membayar tepat waktu. Jarak recency ini juga bisa terjadi karena batas perhitungan  penelitian  adalah  bulan  Juni  2021  yaitu  masih  berada  dalam  situasi pandemi.  Kemudian  kelompok  “sangat  potensial” juga  memiliki  frekuensi  transaksi yang sering yaitu antara 9 - 11 kali dalam 2 tahun (2019 – 2020) atau 2 sampai 3 kali setiap  semester  dengan  total  nominal  pembayaran  yang  tinggi  yaitu berkisar  antara Rp  17.375.000  sampai  Rp  26.700.000  atau  sekitar  Rp  4.300.000  sampai  Rp  6.600.000 setiap semester, artinya dapat diasumsikan mereka memiliki dana yang cukup untuk memenuhi  kewajiban  pembayaran  di  Perguruan  Tinggi  X  namun  pembayarannya dilakukan  dengan  cara  mencicil  atau  biaya  tersebut  tidak  dibayarkan  sekaligus, melainkan secara bertahap sedikit-demi sedikit dan konsisten.
Kedua,  kelompok  pelanggan  “potensial”  dapat  dikatakan  memiliki  kebiasaan transaksi dengan kebaruan yang tidak baru, yaitu memiliki jarak sekitar 11 bulan dari batas  waktu  pengumpulan  data,  artinya  mereka  melakukan  pembayaran  terakhir hampir  satu  tahun  sehingga dapat  dianggap  mereka kemungkinan  tidak  selalu  bisa membayar  tepat  waktu.  Kemudian  kelompok  “potensial”  juga  memiliki  frekuensi
transaksi yang sering yaitu antara 9 - 11 kali dalam 2 tahun atau 2 sampai 3 kali setiap semester  dengan  total  nominal  pembayaran  yang  tinggi  yaitu  berkisar  antara    Rp 17.375.000 sampai Rp 26.700.000 atau sekitar Rp 4.300.000 sampai Rp 6.600.000 setiap semester,  artinya  dapat  diasumsikan  mereka  memiliki  dana  yang  cukup  untuk memenuhi kewajiban pembayaran di Perguruan Tinggi X dan melakukan pembayaran dengan cara mencicil, namun terdapat perbedaan dengan kelompok “sangat potensial” diatas  yaitu  bisa  terjadi  keterlambatan  pembayaran  atau  biaya  tersebut  tidak dibayarkan tepat waktu.
Ketiga,  kelompok  pelanggan  “netral” dapat  dikatakan  memiliki  kebiasaan transaksi  dengan  kebaruan  yang  baru,  yaitu  memiliki  jarak  sekitar  8 – 9  bulan  dari batas  waktu  pengumpulan  data,  artinya  mereka  melakukan  pembayaran  terakhir kurang  dari  satu  tahun  sehingga  dapat  dianggap  mereka  terkadang  bisa  membayar tepat  waktu  atau  bisa  juga  ada  keterlambatan  pembayaran.  Kemudian  kelompok “netral” juga memiliki frekuensi transaksi yang jarang yaitu 5 kali dalam 2 tahun atau sekitar  1  kali  setiap  semester  dengan  total  nominal  pembayaran  yang  rendah  yaitu berkisar antara    Rp 7,200,000 sampai Rp 12,825,000 atau sekitar Rp 1.800.000 sampai Rp  3.200.000  setiap  semester.  Sedangkan  biaya  minimal  per  semester  berbeda-beda tergantung  prodi  yang  dipilih,  artinya  dapat  diasumsikan  mereka  memang berkomitmen  untuk  melakukan  pembayaran  reguler,  namun  tidak  memiliki  dana yang  cukup  untuk  memenuhi  kewajiban  pembayaran  sehingga  mendapatkan kebijakan  berupa  keringanan  biaya  seperti  potongan  biaya  pendidikan  atau  diskon sesuai  peraturan  yang  berlaku  di  Perguruan  Tinggi  X,  sehingga  mereka  dapat melakukan pembayaran satu kali setiap semester dengan tetap mengikuti batas waktu pembayaran yang telah ditentukan.
Keempat,  kelompok  pelanggan  “tidak  potensial”  dapat  dikatakan  memiliki kebiasaan transaksi dengan kebaruan yang tidak baru, yaitu memiliki jarak sekitar 11 bulan  dari  batas  waktu  pengumpulan  data, artinya  mereka  melakukan  pembayaran terakhir  hampir  satu  tahun  dari  batas  waktu  pengumpulan  data  sehingga  dapat dianggap mereka kemungkinan tidak selalu bisa membayar tepat waktu. Kemudian kelompok “tidak potensial” juga memiliki frekuensi transaksi yang jarang yaitu 5 kali dalam 2 tahun atau sekitar 1 kali setiap semester dengan total nominal pembayaran yang rendah yaitu berkisar antara    Rp 7,200,000 sampai Rp 12,825,000 atau sekitar Rp 1.800.000  sampai  Rp  3.200.000  setiap  semester.  Berdasarkan  deskripsi  tersebut, diasumsikan mereka juga berkomitmen untuk melakukan pembayaran secara reguler sebanyak satu kali setiap semester, namun terkendala tidak memiliki dana yang cukup untuk  memenuhi  kewajiban  pembayaran  sehingga  mendapatkan  kebijakan  berupa keringanan  biaya  seperti  potongan  biaya  pendidikan  atau  diskon  sesuai  peraturan yang  berlaku  di  Perguruan  Tinggi  X,  tetapi  mereka  tidak  selalu  melakukan pembayaran tepat waktu.
Selain itu, setiap kelompok juga berkontribusi pada pembayaran yang masuk ke Perguruan Tinggi X. Kontribusi tersebut disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Kontribusi pembayaran setiap kelompok
Sesuai  kombinasi  skor  RFM  yang  dihasilkan  dan  kontribusinya,  terlihat  bahwa kelompok “Sangat Potensial” dan “Potensial” merupakan kelompok mahasiswa yang cenderung  memilih  model  transaksi  dengan  cara  mencicil.  Sedangkan  kelompok “Netral”  dan  “Tidak  Potensial”  merupakan  kelompok  mahasiswa  yang  cenderung memilih  model  transaksi  secara  reguler.  Perbandingan  antara  kelompok  yang cenderung memilih model transaksi mencicil dengan reguler dan kontribusi mereka disajikan pada tabel 12 berikut.
Tabel 12. Model Transaksi setiap kelompok
No Kelompok Pelanggan Model Transaksi Persentase Mahasiswa Jumlah (Orang) Persentase Kontribusi 1 Sangat Potensial, Potensial Mencicil 45,57% 180 67% 2 Netral, Tidak Potensial Reguler 54,43% 215 33% Total 100% 395 100%
Pada  sisi  persentase  mahasiswa  dan  jumlah  mahasiswa,  kelompok  transaksi reguler terlihat lebih banyak dibandingkan kelompok transaksi mencicil. Namun dari sisi persentase kontribusi terlihat sebaliknya, yaitu kelompok transaksi mencicil lebih besar persentasenya daripada kelompok transaksi reguler. Hal ini berarti, mahasiswa yang  memilih  mencicil  jumlah  mahasiswanya  lebih  sedikit,  namun  jumlah pembayaran  yang  dibayarkan  ke  Perguruan  Tinggi  X  lebih  banyak.  Sedangkan mahasiswa yang memilih reguler jumlahnya lebih banyak, namun jumlah pembayaran yang  dibayarkan  sangat  jauh  di  bawah  dari  kelompok  yang  mencicil.  Kemudian, model transaksi yang terlihat paling dominan diminati adalah mencicil. Secara logika, Perguruan Tinggi X tentunya harus menargetkan mahasiswa yang memilih transaksi secara mencicil sebagai target utama dalam pemasaran. Temuan ini akan berpengaruh pada rekomendasi strategi pemasaran yang diberikan peneliti untuk Perguruan Tinggi X.
Berdasarkan  pembahasan  hasil  penelitian di atas,  Perguruan Tinggi  X  tentunya dapat  memperoleh  pemahaman  yang lebih  baik  tentang  karakteristik  pelanggannya
34% 33% 13% 20% Kontribusi Kelompok  Pelanggan pada Total Pembayaran Sangat Potensial Potensial Netral
Tidak Potensial
yaitu  mahasiswa  dari  sisi  kebiasaan  transaksi  mereka.  Pada  pendahuluan  terlihat bahwa  model  transaksi  reguler  masih  menjadi  pilihan  yang  lebih  dominan dibandingkan  transaksi  mencicil.  Sedangkan  pada  hasil  analisis  ditemukan  bahwa kelompok  yang  harus  di  prioritaskan  dalam  pemasaran  adalah  mahasiswa  yang melakukan  transaksi  secara  mencicil.  Sehingga  untuk  selanjutnya  ada  pergeseran berupa  upaya-upaya  untuk  lebih  menarik    minat  mahasiswa  untuk  melakukan transaksi secara mencicil di Perguruan Tinggi X.
Seperti  yang  disampaikan  pada  tujuan  penelitian  tentang  rekomendasi  peneliti kepada  perguruan  tinggi  X,  terdapat  beberapa  strategi  pemasaran  yang  bisa direkomendasikan.  Pemberian  rekomendasi  strategi  pemasaran  ditentukan berdasarkan  kecocokan  analisis,  temuan  dan  pembahasan  hasil  penelitian  tentang karakteristik  setiap  kelompok  pelanggan  dengan  strategi  pemasaran  yang direkomendasikan.  Rekomendasi  strategi  ini  juga  dapat  digunakan  untuk  menarik calon mahasiswa baru untuk bergabung di Perguruan Tinggi X. Rekomendasi strategi pemasaran yang dimaksud adalah sebagai berikut[18]:
1) Strategi  retensi,  yaitu  strategi  untuk  mempertahankan  pelanggan  prioritas  yang dimiliki  oleh  perguruan  tinggi  X  untuk  tetap  loyal  kepada  perguruan  tinggi  X. Strategi ini cocok diberikan untuk pelanggan yang memiliki kebiasaan transaksi yang  bagus dan  tentunya  berkontribusi  tinggi  pada  Perguruan Tinggi  X karena keberlangsungan  komitmen  transaksi  mereka  sudah  terlihat  dari  karakteristik yang  dipaparkan  sebelumnya.  Seperti  kelompok  “Sangat  Potensial”  dan “Potensial”.  Selain  memiliki  krakteristik  yang  bagus,  kedua  kelompok  ini  juga memilih melakukan transaksi dengan cara mencicil. Walaupun kondisi ekonomi mereka  dapat  dikatakan  mampu,  mereka  lebih  memilih  untuk  melakukan transaksi dengan mencicil dengan pertimbangan dan komitmen masing-masing. Maka  dari  itu,  hal  yang  bisa  dilakukan  seperti  program  pemberian  reward, member get member atau beasiswa kepada mahasiswa dan calon mahasiswa yang berprestasi serta berkontribusi lebih terhadap perguruan tinggi X.
2) Up Sell yaitu strategi untuk mendorong pelanggan untuk membeli produk yang lebih besar atau lebih banyak daripada produk awal yang dipilih oleh pelanggan. Strategi ini bisa diterapkan pada kelompok pelanggan yang memiliki kebiasaan transaksi  yang  bagus  dan  memiliki  komitmen  dengan  model  transaksi  yang dipilih,  sehingga  mereka  bisa  mendapatkan  produk  yang  lebih  dari  pelanggan lainnya.  Strategi  ini  bisa  ditargetkan  untuk  kelompok  dengan  kondisi  ekonomi mampu  hingga  cukup,  yaitu  kelompok  “Sangat  Potensial”,  “Potensial”  dan “Netral”. Pada perguruan tinggi X, bentuk produk yang ditawarkan adalah seperti paket  pendidikan  pada  program  studi  yang  berbeda-beda.  Hal  yang  bisa dilakukan  seperti  memberikan  penawaran  berupa  mahasiswa  bisa  mengikuti seminar atau pelatihan sertifikasi kompetensi jika mengambil mata kuliah tertentu dengan tambahan biaya yang sedikit.
3) Cross  Sell  yaitu  strategi  untuk  mendorong  pelanggan  membeli  produk  berbeda yang  masih  berhubungan  dengan  produk  awal  yang  dipilih  oleh  pelanggan.
Strategi ini bisa diterapkan pada kelompok pelanggan yang sama dengan target strategi Up Sell, yaitu “Sangat Potensial”, “Potensial” dan “Netral” karena strategi Cross Sell bisa dikombinasikan dengan strategi Up Sell. Hal yang bisa dilakukan di  Perguruan  Tinggi  X  seperti  menyediakan  fasilitas  kelas  tambahan  untuk mahasiswa. Jadi mahasiswa dapat mengambil kelas tambahan diluar mata kuliah yang sudah dipilih dengan tujuan bisa lulus lebih cepat karena mata kuliah yang diambil lebih banyak.
Promosi  yaitu  strategi  untuk  menarik  minat  calon  pelanggan  melalui  komunikasi yang  menarik  dengan  berbagai  media.  Strategi  ini  bisa  diterapkan  kepada  seluruh  ke- lompok pelanggan termasuk kelompok “Netral” dan “Tidak Potensial”. Walaupun hasil RFM dan clustering menunjukkan kedua kelompok ini tidak terlalu bagus, mereka teta- plah  menyumbangkan  keuntungan  pada  perguruan  tinggi  X.  Maka  dari  itu,  hal  yang dapat dilakukan seperti membuat berbagai iklan yang menarik di berbagai media online maupun  offline,  memberikan  diskon  pada  setiap  pendaftaran  mahasiswa  baru  yang dibagi dalam beberapa gelombang, semakin awal mendaftar semakin besar diskonnya, begitu  juga  sebaliknya.  Selain  itu  misalkan  dibuatkan  prosedur  jika  mahasiswa  mem- bayar  kuliah  sebelum  batas  waktu  pembayaran  akan  diberikan  poin  yang bisa ditukar dengan hadiah ketika nantinya sudah lulus. Hal ini dilakukan untuk mendorong mereka melakukan  pembayaran  tepat waktu  dan  menghindari  keterlambatan  yang  bisa  meng- hambat proses perkuliahan.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  didapatkan  karakteristik  profil  pelanggan  di perguruan tinggi X yang terbagi dalam empat (4) kelompok yaitu “Sangat Po- tensial”,  “Potensial”,  “Netral”  dan  “Tidak  Potensial”.  2. Setiap  kelompok pelanggan  memiliki  kontribusi  terkait  pembayaran  di  Perguruan  Tinggi  X, yaitu kelompok “Sangat Potensial” sebesar 34%, kelompok “Potensial” sebe- sar  33%,  kelompok  “Netral”  sebesar  13%  dan  kelompok  “Tidak  Potensial” sebesar  20%.  Kelompok  “Sangat  Potensial”  dan  “Potensial”  memiliki  kebia- saan  transaksi  paling  baik  sehingga  menjadi  target  prioritas  dalam  pemasa- ran. Sedangkan kelompok “Netra;” dan “Tidak Potensial” memiliki kebiasaan transaksi yang lebih rendah sehingga tetap menjadi target pemasaran namun non  prioritas.  Kemudian  didapatkan  juga  rekomendasi  strategi  pemasaran yaitu  strategi  retensi  untuk  kelompok  “Sangat  Potensial”  dan  “Potensial”, strategi Up Sell untuk kelompok “Sangat Potensial”, “Potensial” dan “Netral”, strategi Cross Sell untuk kelompok “Sangat Potensial”, “Potensial” dan “Ne- tral” serta strategi promosi untuk seluruh kelompok pelanggan di Perguruan Tinggi X.
Ucapan Terima Kasih: Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa ka- rena  atas  karunia-Nya  penyusunan  artikel  ini  dapat  diselesaikan  dengan  baik  serta peneliti juga mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang sudah mendukung dalam pelaksanaan penelitian ini.

## Referensi
[1] S. Hanoatubun, “Dampak Covid -19 Terhadap Perekonomian Indonesia,” J. od Educ. Psychol. Couns. , vol. 2, no. 1, pp. 146 – 153, 2020.
[2] R. Afni, “Pengaruh Covid - 19 dan Minat Kuliah Terhadap Penerimaan Mahasiswa Baru ( Studi Kasus Akpar Medan Hotel School ),” J. Akuntansi, Manaj. dan Ilmu Ekon. , vol. 1, no. 2, pp. 46 – 54, 2021.
[3] I.  Maryani  and  D.  Riana,  “Clustering  and  profiling  of  customers  using  RFM  for  customer  relationship  management recommendations,” 2017 5th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2017 , pp. 2 – 7, 2017, doi: 10.1109/CITSM.2017.8089258.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2
[4] D. B. Atyanto, M. ER, and R. Soelaiman, “Customer Profiling dengan Menggunakan K -Means Clustering untuk Mendukung
Pengambilan Keputusan Strategis di PT. Pelabuhan Indonesia III (Persero),” Pros. Semin. Nas. Manaj. Teknol. XIV , 2011.
[5] R.  Insani,  H.  L.  So emitro,  C.  Segmentation,  D.  Warehouse,  and  D.  Mining,  “Business  intelligence  for  profiling  of telecommunication customers,” Second Asia Pacific Conf. Adv. Res. (APCAR, Melbourne, February, 2016) , no. 2012, pp. 289 – 297,
2016.
[6] S. Hartini, W. Gata, S. Kur niawan, H. Setiawan, and K. Novel, “Cosmetics Customer Segmentation and Profile in Indonesia Using Clustering and Classification Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1641, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012001.
[7] R. W. B. S. Berahmana, F. A. Mohammed, and K. Chairuang, “Customer Segmentation Based on RFM Model Using K -Means,
K- Medoids,  and  DBSCAN  Methods,” Lontar  Komput.    J.  Ilm.  Teknol.  Inf. ,  vol.  11,  no.  1,  p.  32,  2020,  doi: 10.24843/lkjiti.2020.v11.i01.p04.
[8] K. Kim, Y. J. Choi, M. Kim, J. W. Lee, D. S. Park, and N. Moon, “Teaching - learning activity modeling based on data analysis,” Symmetry (Basel). , vol. 7, no. 1, pp. 206 – 219, 2015, doi: 10.3390/sym7010206.
[9] S.  Guney,  S.  Peker,  and  C.  Turhan,  “A  combined  a pproach  for  customer  profiling  in  video  on  demand  services  using clustering and association rule mining,” IEEE Access , vol. 8, pp. 84326 – 84335, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2992064.
[10] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4 . 5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213 – 219, 2016.
[11] A.  D.  Savitri,  F.  A.  Bachtiar,  and  N.  Y.  Setiawan,  “Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan  Metode  K -Means  Clustering Berdasarkan  Model  RFM  Pada  Klinik  Kecantikan  (Studi  Kasus :  Belle  Crown  Malang),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 9, pp. 2957 – 2966, 2018.
[12] K. Hasegawa and K. Funatsu, Knowledge-Oriented Applications in Data Mining . Croatia: InTech, 2011. doi: 10.5772/1824.
[13] D. P. Hidayatullah, R. I. Rokhmawati, a nd A. R. Perdanakusuma, “Analisis Pemetaan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma  K-Means  dan  LRFM  Model  Untuk  Mendukung  Strategi  Pengelolaan  Pelanggan  (Studi  Pada  Maninjau  Center Kota  Malang),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  8,  pp.  2404 – 2415,  2018,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1769
[14] N. T. Hartanti, “Metode Elbow dan K - Means Guna Mengukur Kesiapan Siswa SMK Dalam Ujian Nasional,” J. Nas. Teknol.
dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 82 – 89, 2020, doi: 10.25077/teknosi.v6i2.2020.82-89.
[15] M  Nurhidayati  and  N  Khasanah,  “Penggunaan  Metode  K -Means  Cluster  Untuk  Mengklasifikasikan  Kemampuan  4C
Mahasiswa,” J. Ilm. Mat. Dan Terap. , vol. 18, no. 2, pp. 160 – 169, 2021, doi: 10.22487/2540766x.2021.v18.i2.15615.
[16] M.  W.  Talakua,  Z.  A.  Leleury,  and  A.  W.  Taluta,  “Analisis  Cluster  Dengan  Menggunakan  Metode  K -Means  Untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota Di Provinsi Maluku Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2014,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 11, no. 2, pp. 119 – 128, 2017, doi: 10.30598/barekengvol11iss2pp119-128.
[17] H. Manurung and D. Irawati Sukma, “Aplikasi K -means cluster untuk pengelompokan unit kerja yang beresiko Covid-19:
Studi kasus pada industri layanan kesehat an,” O p e r a t i o n s E x c e l l e n c e, vol. 12, no. 2, pp. 1 – 10, 2020.
[18] P. Rojlertjanya, “Customer Segmentation Based on the Rfm Analysis Model,” 2019.