K-Means Clustering Untuk Segmentasi Produk Berdasarkan Analisis Recency , Recency , Recency (RFM) pada Data Transaksi Penjualan
Maulidah Fithriyah 1,* , Muhammad Ainul Yaqin 2 , Syahiduz Zaman 3
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Indonesia
1 14650030@student.uin-malang.ac.id; 2 yaqinov@ti.uin-malang.ac.id; 3 syahid@ti.uin-malang.ac.id * corresponding author

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 29 Juni 2021 Direvisi: 5 Agustus 2021 Diterbitkan: 31 Agustus 2021
Pada bisnis online maupun clustering seringkali ditemukan kendala pada proses  pengelolaan  stok  produk.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  adanya strategi  yang  tepat  untuk  mengetahui  kebutuhan  dan  permintaan pelanggan  pada  suatu  produk.  Salah  satunya  adalah  dengan  melakukan segementasi  produk  yang  memiliki  karakter  berbeda  sehingga  dapat memudahkan  pemilik  bisnis  untuk  mengetahui  produk  yang  banyak diminati clustering ,  meminimalisir kekurangan  maupun kelebihan stok, dan pemenuhan permintaan clustering dapat disiapkan tepat waktu .  Pada penelitian  ini  variabel  dari  model  RFM  digunakan  dalam  analisis  data transaksi  produk  untuk  mendapatkan  nilai  indeks  dari  masing-masing produk.  Semua  data  produk  yang  ada  dalam  data  transaksi  produk  di kelompokkan  menggunakan  algoritma  k-means clustering berdasarkan nilai  indeksnya.  Proses clustering dilakukan  sebanyak  5  kali  dengan jumlah cluster 2, 3, 4, 5, dan 6 dengan tujuan untuk mendapatkan jumlah cluster yang  paling  optimal  dalam  mengelompokkan  data  produk  yang ada.  Selanjutnya,  hasil  masing–masing  proses clustering dievaluasi dengan  menggunakan  rumus  silhoutte  untuk  mengetahui  kualitas  dari hasil clustering . Dari hasil pengujian didapatkan nilai silhoutte tertinggi adalah  0,4314    pada clustering ke  2  dengan  jumlah  3 cluster .  Dari penelitian  ini  didapatkan  3  kelompok  produk  dengan  karakter  yang berbeda. C1 berupa kelompok produk dengan nilai recency , recency , dan recency paling baik. Pada C2 berisi kelompok produk yang memiliki nilai recency , recency ,  dan  nilai recency paling  buruk.    Pada  C3  berisi kelompok produk yang memiliki nilai recency , recency , dan recency yang cukup baik
Kata Kunci Product Segmentation K-Means Clustering RFM

## PENDAHULUAN
Kegiatan jual beli clustering maupun online seringkali ditemukan kendala pada proses pengelolaan  stok  produk.  Beberapa  diantaranya,  tidak  seimbangnya  antara  persediaan produk  dengan  permintaan  pelanggan  [1].  Ada  masa  dimana  persediaan  produk  terbatas sedangkan  permintaan  pelanggan  tinggi,  hal  tersebut  bisa  mempengaruhi  kepercayaan pelanggan  karena  pelayanan  yang  tidak  maksimal  dalam  memenuhi  permintaan  mereka. Selain itu, jika stok yang tersedia melebihi permintaan pelanggan maka akan menyebabkan penumpukan stok  barang  yang tidak terjual, hal  ini juga mempengaruhi keuntungan  yang didapatkan.  Oleh  karena  itu  diperlukan  adanya  strategi  yang  tepat  untuk  mengetahui kebutuhan dan permintaan pelanggan pada suatu produk tertentu. Salah satu bentuk strategi bisnis adalah dengan melakukan pengelompokan produk yang memiliki karakter berbeda. Dengan melakukan pengelompokan produk dapat  memudahkan pemilik bisnis mengontrol jumlah stok, meminimalisir kekurangan maupun kelebihan stok, dan pemenuhan permintaan konsumen  dapat  disiapkan  tepat  waktu.  Untuk  mendapatkan  data  produk  yang  banyak
Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, Halaman 151-164
diminati dan memiliki potensi memaksimalkan keuntungan tersebut bisa dengan melakukan analisis dan pengelompokan pada data transaksi produk.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  penelitian  ini  mengusulkan  segmentasi  data  produk berdasarkan model analisis RFM dan metode K-means clustering . RFM banyak digunakan dalam bidang pemasaran[2]. Dengan menggunakan model analisis RFM, seorang pengambil keputusan  dapat  mengidentifikasi clustering yang  berharga  dan  mengembangkan  strategi pemasaran dengan lebih efektif  [3]. Atribut R mengacu pada jarak antara waktu terakhir transaksi dengan waktu analisis. Semakin pendek jaraknya, maka semakin besar nilai R. Selanjutnya,  atribut F mewakili recency , yang mengacu pada jumlah transaksi dalam periode  tertent.  Semakin  banyak  frekuensinya,  semakin  besar  F.  atribut  M  mewakili recency , yang mengacu pada jumlah uang konsumsi dalam periode tertentu. Banyaknya recency , maka nilai M lebih besar[4].
Dalam beberapa penelitian sebelumnya, Yaqin et al [5] menggunakan analisis RFM dan metode  Fuzzy  Sugeno  untuk  menentukan  indeks  produk  pada  permainan  hayday,  dalam penelitian  ini  analisis  RFM  digunakan  sebagai  atribut  dalam  mengukur  nilai  produk. Sedangkan  fuzzy  sugeno  digunakan  untuk  proses  penentuan  nilai  indeks  produk.  Dari penelitian ini didapatkan data masing – masing indeks produk pada permainan hayday yang bermanfaat  untuk  membantu  memaksimalkan  keuntungan  dari  penjualan  produk.  Dalam penelitian  lain,  Kurniati  [6]  menggunakan  Model  Analisis  RFM  untuk  menentukan  nilai indeks fitur ATM yang digunakan dalam segmentasi fitur ATM di PT BANK SYARIAH. Hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan  3 cluster fitur  ATM  dengan  kriteria  yang  berbeda. Berdasarkan beberapa penelitian yang dilakukan sebelumnya, maka timbul gagasan bahwa konsep  RFM  juga  dapat  diterapkan  untuk  segmentasi  produk  berdasarkan  histori  data transaksi penjualan.
Kemudian  untuk  proses  pengelompokan  pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik clustering . Clustering adalah  sebuah  proses  data  mining  yang  digunakan  untuk  membuat kelompok  dari  kumpulan  data  berdasarkan  kesamaan  antar  data  tersebut  [7].  Salah  satu metode yang banyak digunakan dalam proses clustering adalah K-Means clustering [8]. K- means  pertama  kali  ditemukan  oleh  Lloyd  pada  tahun  1957.  Kemudian  pada  tahun  1965 Forgey juga menerbitkan metode yang sama, yang disebut Lloyd-Forgey. Metode K-Means mengelompokkan data yang ada ke dalam cluster .  Di mana data yang ada dalam satu cluster memiliki karakteristik yang sama satu sama lain tetapi memiliki karakteristik yang berbeda dengan data di cluster lain[7].
Dalam penelitian sebelumnya, Event[1], menggunakan metode k-means clustering untuk studi kasus yang sama. Penelitian ini mendapatkan hasil berupa 3 cluster data produk. Dalam penelitian  ini,  data  uji  di  kelompokan  menggunakan  metode  k-means clustering tanpa menentukan atribut yang digunakan sebagai parameter dalam proses clustering , penentuan jumlah cluster telah ditetapkan oleh peneliti sebelum proses clustering . Pada penelitian ini tidak dilakukan  pengujian hasil clustering sehingga tidak diketahui apakah metode yang di gunakan  efektif  dalam  menyelesaikan  masalah  segmentasi  produk  dan  tidak  diketahui bagaimana kualitas hasil clustering dengan metode yang telah digunakan. Dalam penelitian yang akan dilakukan, proses clustering dilakukan 5 kali dengan jumlah cluster 2, 3, 4, 5 dan 6. Proses ini dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan jumlah cluster yang  paling  optimal  dalam  pengelompokan  data  produk  yang  ada.    Hasil clustering di evaluasi  menggunakan  metode Silhoutte  Coefficient . Silhoutte  Coefficient adalah  metode yang digunakan untuk  mengukur kualitas serta kekuatan cluster dan seberapa baik  suatu data ditempatkan pada suatu cluster [9]. Adapun Silhouette coefficient terdapat  pada  angka antara  nilai  -1  sampai  1 dimana  nilai Silhouette coefficient semakin mendekati nilai 1, maka semakin bagus pengelompokan  objek-objek  kedalam  sebuah cluster dan  sebaliknya
Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, Halaman 151-164
jika Silhouette coefficient sudah  mendekati  angka  -1, maka  akan  makin buruk  metode pengelompokan datanya  pada cluster tersebut[10].

## METODE
Pada  Gambar  1,  dijelaskan  tentang  langkah–langkah  penelitian.  Dimulai  dengan pengumpulan data transaksi penjualan dilakukan dengan memeriksa data dan membersihkan data  data  yang  tidak  valid  serta  data  yang  tidak  diperlukan.  Kemudian  analisis  RFM digunakan  untuk  menentukan  nilai recency , recency ,  dan recency pada  masing  –  masing produk.  Selanjutnya  nilai  RFM  masing  –  masing  produk  dinormalisasi  menggunakan normalisasi  standar.  Untuk  proses  selanjutnya  adalah clustering data  penjualan  produk menggunakan k-means clustering , dari hasil clastering didapatkan data segmentasi produk , hasil clustering tersebut diuji menggunakan rumus Silhoutte Coefficient .

## Pengumpulan Data
Data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data transaksi produk. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan analisis pada data transaksi produk dengan menghapus data – data yang tidak diperlukan dalam penelitian. Data transaksi yang digunakan pada penelitian ini  berjumlah  88  data  transaksi  produk  dengan  periode  transaksi  dari  tanggal  01  Agustus 2018 sampai tanggal 31 Agustus 2018.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, Halaman 151-164

## Analisis RFM
Proses  selanjutnya  adalah  analisis  RFM.  Analisis  RFM  pada  penelitian  ini  digunakan untuk  menentukan  nilai  masing  –  masing  produk  yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai atribut  dalam  proses clustering .    Adapun  penentuan  nilai  dari  atribut  RFM  [11],  nilai recency ,  dilakukan  dengan  perhitungan  selisih  antara  waktu  terakhir  transaksi  produk dengan waktu dilakukannya penelitian. Dalam penentuan nilai recency , dibutuhkan atribut yang merepresentasikan berapa kali produk tersebut terlibat transaksi, untuk mendapatkan nilai recency dapat  dilihat  dari  berapa  banyak  id  produk  yang  sama  muncul  dalam  data transaksi pada periode yang telah ditentukan. Untuk penentuan nilai recency adalah dengan menghitung total harga masing-masing produk yang terjual dalam data transaksi pada masa periode yang telah ditentukan. Adapun masa periode dalam penelitian ini adalah tanggal 12 September 2018.

## Normalisasi Nilai RFM
Tahap selanjutnya dalam penelitian ini adalah normalisasi nilai RFM. Normalisasi nilai RFM ini dilakukan agar skala antara nilai data recency , recency , dan recency tidak berbeda jauh.  Adapun  untuk  normalisasi  dilakukan  dengan  membagikan  nilai  setiap  data  RFM dengan nilai RFM yang terbesar pada kolom RFM tersebut. Dari data Nilai RFM didapatkan nilai maksimum koefisien normalisasi yang terdiri dari R bernilai 42, F bernilai 8, dan M bernilai  2.500.000.  Setelah  diperoleh  nilai  tertinggi  dari  setiap  kolom  RFM,  dilakukan normalisasi dengan menggunakan Persamaan (1) :

## 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 (𝑅𝐹𝑀)   = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑅𝐹𝑀 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒 𝑖
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑅𝐹𝑀 𝑚𝑎𝑥
(1)
Persamaan (2) adalah contoh perhitungan untuk normalisasi nila R pada data ke 1:

## 𝑅 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑅 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒 𝑖
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑅 𝑚𝑎𝑥 𝑅1 = 34 42 𝑅1 = 0,8095 (2)

## Clustering Dengan Algoritma K-Means Clustering
Algoritma  K-Means  dalam  penelitian  ini  digunakan  dalam  proses  klasterisasi  data transaksi  produk  berdasarkan  nilai  RFM.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  5  kali clustering mulai dari 2 cluster hingga 6 cluster . Berdasarkan penelitian sebelumnya,  berikut adalah langkah – langkah yang dilakukan dalam proses clustering [12]:
1. Menentukan titik centroid. Titik centroid ini ditentukan  secara random  dari data Nilai RFM yang ada. Titik centroid dari masing – masing pengujian dicantumkan pada tabel 2 :
Tabel 2. Nilai Centroid awal Cluster K-Means JUMLAH CLUSTER CENTROID R F M 2 C1 0,5710 0,3750 0,1740 C2 0,3330 0,1250 0,0920 3 C1 0,7619 0,5000 0,3520 C2 0,6429 0,1250 0,0360 C3 0,3333 0,6250 0,1188 4 C1 1,0000 0,1250 0,0254
C2 0,2857 0,2500 0,0900 C3 0,4286 0,1250 0,0900 C4 0,9762 0,1250 0,0186 5 C1 1,0000 0,1250 0,0294 C2 0,4524 0,6250 0,5400 C3 0,4286 0,1250 0,1500 C4 0,8571 0,1250 0,0486 C5 0,2857 0,1250 0,2660 6 C1 0,8095 0,2500 0,2800 C2 0,7381 0,1250 0,0186 C3 0,4524 0,1250 0,0060 C4 0,4762 0,2500 0,0450 C5 0,2857 0,2500 0,1040 C6 0,5000 0,6250 0,2560
2. Hitung jarak dari setiap data ke pusat klaster. Untuk menghitung jarak dari setiap data ke pusat klaster dapat digunakan rumus euclidean pada Persamaan (3).
𝐷 (𝑖, 𝑘) =   √( ∑ 𝑚 𝑗=1 ( 𝑖 𝑗 − 𝑘 𝑗 ) 2 (3)
3. Tahap  selanjutnya  yaitu  menentukan  pusat  klaster  baru  dengan  cara  menghitung  nilai rata – rata dari keseluruhan nilai masing - masing kriteria pada klaster yang sama.
4. Ulangi  perhitungan  jarak  setiap  data  ke  pusat  klaster  hingga  posisi  data  sudah  tidak berubah.

## Pengujian Hasil Clustering Menggunakan Metode Silhoutte Coefficient
Setelah  dilakukan  proses clustering pada  data  transaksi  penjualan  produk,  maka dilakukan  uji  coba  nilai  silhoutte  dari  hasil clustering masing  –  masing  pengujian  untuk mengetahui  validasi  dari  hasil clustering dan  mengidentifikasi  kualitas  dari cluster yang dihasilkan. Dimulai dengan menentukan rata rata jarak produk dengan semua produk lain dalam satu cluster menggunakan Persamaan (4):
𝑎(𝑖) = 1 [𝐴]−1 ∑ 𝑗 ∈ 𝐴,𝑗≠𝑖 𝑑(𝑖, 𝑗) (4)
Dimana  nilai  A  merupakan  jumlah  anggota  dalam  satu cluster . Selanjutnya  adalah  dengan menghitung  rata  –  rata  jarak  produk  dengan  semua  produk  lain  yang  berada  pada cluster lain, selanjutnya ambil nilai paling minimum dengan Persamaan (5):
𝑑(𝑖, 𝑐) = 1 [𝐴] ∑ 𝑗  ∈ 𝐶  𝑑(𝑖, 𝑗) (5)
Nilai 𝑑(𝑖, 𝑐) yang dihasilkan akan memiliki jumlah nilai yang sama dengan jumlah klaster pada masing – masing pengujian. Dari nilai 𝑑(𝑖, 𝑐) akan diambil nilai minimum untuk mendapatkan nilai b(i). Hitung nilai silhoutte coefficent dengan Persamaan (6) :
𝑆(𝑖) = 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖) 𝑚𝑎𝑥 (𝑎(𝑖),𝑏(𝑖))
(6)
Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, Halaman 151-164
Nilai max ( a ( i ), b ( i )) merupakan nilai tertinggi maksimum antara ( a ( i )) dan suatu data ( b ( i )). Setelah didapatkan nilai s(i) masing masing pengujian, selanjutnya diambil nilai rata – rata dari masing masing pengujian, nilai ini digunakan sebagai nilai Silhoutte Coefficient dari hasil clustering menggunakan metode k-means clustering .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis RFM
Nilai recency ,  dilakukan  dengan  perhitungan  selisih  antara  waktu  terakhir  transaksi produk dengan waktu dilakukannya penelitian. Dalam penentuan nilai recency , dibutuhkan atribut  yang  merepresentasikan  berapa  kali  produk  tersebut  terlibat  transaksi,  untuk mendapatkan nilai recency dapat dilihat dari berapa banyak id produk  yang sama muncul dalam  data  transaksi  pada  periode  yang  telah  ditentukan.  Untuk  penentuan  nilai recency adalah  dengan  menghitung  total  harga  masing-masing  produk  yang  terjual  dalam  data transaksi pada masa periode yang telah ditentukan. Adapun masa periode dalam penelitian ini adalah tanggal 12 September 2018. Setelah dilakukan analisis RFM pada data transaksi produk, maka didapatkan 44 data produk dengan nilai RFM seperti yang  ditampilkan pada Tabel 1.

## Normalisasi Nilai RFM
Dari data Nilai RFM didapatkan nilai maksimum koefisien normalisasi yang terdiri dari R bernilai 42, F bernilai 8, dan M bernilai 2.500.000. Setelah diperoleh nilai tertinggi dari setiap  kolom  RFM,  dilakukan  normalisasi  dengan  menggunakan  Persamaan  (1).  Hasil perhitungan selengkapnya terdapat pada Tabel 1:

## Tabel 1. Tabel Nilai RFM
PRODUK TANPA NORMALISASI NORMALISASI No  ID Produk R F M R F M 1  P01 34 2 Rp700.000  0,8095  0,2500  0,2800 2  P02 42 1 Rp73.500  1,0000  0,1250  0,0294 3  P03 41 1 Rp56.500  0,9762  0,1250  0,0226 4  P04 42 1 Rp63.500  1,0000  0,1250  0,0254 5  P05 12 1 Rp93.000  0,2857  0,1250  0,0372 6  P06 32 4 Rp880.000  0,7619  0,5000  0,3520 7  P07 32 2 Rp240.000  0,7619  0,2500  0,0960 8  P08 31 1 Rp46.500  0,7381  0,1250  0,0186 9  P09 19 5 Rp1.350.000  0,4524  0,6250  0,5400 10  P10 24 3 Rp435.000  0,5714  0,3750  0,1740 11  P11 12 2 Rp225.000  0,2857  0,2500  0,0900 12  P12 21 2 Rp500.000  0,5000  0,2500  0,2000 13  P13 25 2 Rp400.000  0,5952  0,2500  0,1600 14  P14 24 5 Rp1.050.000  0,5714  0,6250  0,4200 15  P15 24 1 Rp170.000  0,5714  0,1250  0,0680 16  P16 12 8 Rp2.500.000  0,2857  1,0000  1,0000 17  P17 38 1 Rp20.000  0,9048  0,1250  0,0080 18  P18 19 1 Rp15.000  0,4524  0,1250  0,0060
19  P19 22 1 Rp210.000  0,5238  0,1250  0,0840 20  P20 18 1 Rp375.000  0,4286  0,1250  0,1500 21  P21 30 1 Rp840.000  0,7143  0,1250  0,3360 22  P22 27 1 Rp10.000  0,6429  0,1250  0,0040 23  P23 38 1 Rp270.000  0,9048  0,1250  0,1080 24  P24 27 1 Rp90.000  0,6429  0,1250  0,0360 25  P25 12 5 Rp600.000  0,2857  0,6250  0,2400 26  P26 20 2 Rp112.500  0,4762  0,2500  0,0450 27  P27 36 1 Rp121.500  0,8571  0,1250  0,0486 28  P28 18 1 Rp225.000  0,4286  0,1250  0,0900 29  P29 39 1 Rp111.500  0,9286  0,1250  0,0446 30  P30 40 1 Rp130.000  0,9524  0,1250  0,0520 31  P31 33 1 Rp145.000  0,7857  0,1250  0,0580 32  P32 14 1 Rp230.000  0,3333  0,1250  0,0920 33  P33 12 2 Rp260.000  0,2857  0,2500  0,1040 34  P34 12 3 Rp1.625.000  0,2857  0,3750  0,6500 35  P35 12 1 Rp665.000  0,2857  0,1250  0,2660 36  P36 34 1 Rp86.500  0,8095  0,1250  0,0346 37  P37 27 1 Rp60.000  0,6429  0,1250  0,0240 38  P38 14 5 Rp297.000  0,3333  0,6250  0,1188 39  P39 12 3 Rp750.000  0,2857  0,3750  0,3000 40  P40 19 1 Rp200.000  0,4524  0,1250  0,0800 41  P41 41 1 Rp46.500  0,9762  0,1250  0,0186 42  P42 22 2 Rp50.000  0,5238  0,2500  0,0200 43  P43 24 1 Rp78.000  0,5714  0,1250  0,0312 44  P44 21 5 640000  0,5000  0,6250  0,2560

## Clustering Dengan Algoritma K-Means Clustering
Algoritma  K-Means  dalam  penelitian  ini  digunakan  dalam  proses  klasterisasi  data transaksi  produk  berdasarkan  nilai  RFM.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  5  kali clustering mulai dari 2 cluster hingga 6 cluster :
1. Menentukan titik centroid. Titik centroid ini ditentukan  secara random  dari data Nilai RFM yang ada. Titik centroid dari masing – masing pengujian dicantumkan pada Tabel 2 :
Tabel 2. Nilai Centroid awal Cluster K-Means JUMLAH CLUSTER CENTROID R F M 2 C1 0,5710 0,3750 0,1740 C2 0,3330 0,1250 0,0920 3 C1 0,7619 0,5000 0,3520 C2 0,6429 0,1250 0,0360 C3 0,3333 0,6250 0,1188 4 C1 1,0000 0,1250 0,0254 C2 0,2857 0,2500 0,0900
Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, Halaman 151-164
C3 0,4286 0,1250 0,0900 C4 0,9762 0,1250 0,0186 5 C1 1,0000 0,1250 0,0294 C2 0,4524 0,6250 0,5400 C3 0,4286 0,1250 0,1500 C4 0,8571 0,1250 0,0486 C5 0,2857 0,1250 0,2660 6 C1 0,8095 0,2500 0,2800 C2 0,7381 0,1250 0,0186 C3 0,4524 0,1250 0,0060 C4 0,4762 0,2500 0,0450 C5 0,2857 0,2500 0,1040 C6 0,5000 0,6250 0,2560
2. Hitung  jarak  dari  setiap  data  ke  pusat  klaster.  Hasil  perhitungan clustering 1 menggunakan Persamaan (3) terdapat pada Tabel 3:
Tabel 3.  Jarak Tiap Data Terhadap Setiap Centroid Cluster ( clustering 1) Nama Produk C1 C2 Cluster P01 0,289 0,527 C1 P02 0,517 0,670 C1 P03 0,499 0,647 C1 P04 0,518 0,670 C1 P05 0,404 0,073 C2 P06 0,289 0,626 C1 P07 0,241 0,446 C1 P08 0,338 0,411 C1 P09 0,459 0,682 C1 P10 0,000 0,355 C1 P11 0,323 0,134 C2 P12 0,146 0,235 C1 P13 0,128 0,298 C1 P14 0,351 0,644 C1 P15 0,272 0,239 C2 P16 1,074 1,262 C1 P17 0,449 0,578 C1 P18 0,324 0,147 C2 P19 0,270 0,191 C2 P20 0,289 0,112 C2 P21 0,330 0,452 C1 P22 0,311 0,322 C1 P23 0,422 0,572 C1 P24 0,294 0,315 C1 P25 0,385 0,524 C1
P26 0,203 0,196 C2 P27 0,400 0,526 C1 P28 0,300 0,095 C2 P29 0,455 0,597 C1 P30 0,472 0,620 C1 P31 0,349 0,454 C1 P32 0,355 0,000 C2 P33 0,320 0,134 C2 P34 0,555 0,613 C1 P35 0,391 0,180 C2 P36 0,372 0,480 C1 P37 0,300 0,317 C1 P38 0,350 0,501 C1 P39 0,312 0,329 C1 P40 0,292 0,120 C2 P41 0,500 0,647 C1 P42 0,204 0,239 C1 P43 0,288 0,246 C2 P44 0,273 0,552 C1
Kemudian untuk clustering 2  sampai clustering 5  juga dilakukan dengan  proses  yang sama  pada  data  uji  yang  telah  ditentukan.  Pada  hasil clustering tersebut  data  yang memiliki  jarak  paling  minimum  dari  suatu  klaster  akan  menjadi  anggota  dari  klaster tersebut.
3. Tahap  selanjutnya  yaitu  menentukan  pusat  klaster  baru  dengan  cara  menghitung  nilai rata – rata dari keseluruhan nilai masing - masing kriteria pada klaster yang sama.  Tabel 4 adalah tabel hasil perhitungan centroid dari clustering 1:
Tabel 4.  Nilai Centroid Baru ( clustering 1) R F M C1 0,677 0,290 0,183 C2 0,414 0,154 0,088
Untuk  penentuan  titik  centroid  pada clustering 2, clustering 3, clustering 4,  dan clustering 5 juga dilakukan dengan proses yang sama
4. Ulangi  perhitungan  jarak  setiap  data  ke  pusat  klaster  hingga  posisi  data  sudah  tidak berubah. Pada penelitian ini, Proses ini juga dilakukan pada clustering 3, 4, dan 5. Pada clustering 1, proses clustering dan perhitungan jarak berhenti pada iterasi ke 6 dengan anggota C1 = 20 data dan angggota C2 = 22 data. Pada tabel 5 berikut adalah hasil dari proses clustering pada pengujian pertama:
Tabel 5.  Hasil proses clustering ( clustering 1) Nama Produk C1 C2 Cluster P01 0,2407 0,3996 C1 P02 0,1946 0,6469 C1 P03 0,1730 0,6280 C1
Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, Halaman 151-164 P04 0,1954 0,6481 C1 P05 0,5248 0,3219 C2 P06 0,4635 0,3918 C2 P07 0,1255 0,3742 C1 P08 0,0873 0,4359 C1 P09 0,7673 0,4209 C2 P10 0,3529 0,1596 C2 P11 0,5362 0,2172 C2 P12 0,3551 0,1236 C2 P13 0,2592 0,2063 C2 P14 0,6472 0,3708 C2 P15 0,2384 0,3083 C1 P16 1,3742 1,0226 C2 P17 0,1128 0,5717 C1 P18 0,3626 0,3130 C2 P19 0,2865 0,2801 C2 P20 0,3901 0,2323 C2 P21 0,2855 0,3787 C1 P22 0,1787 0,3817 C1 P23 0,1044 0,5411 C1 P24 0,1700 0,3639 C1 P25 0,7361 0,3139 C2 P26 0,3525 0,2121 C2 P27 0,0526 0,5169 C1 P28 0,3818 0,2587 C2 P29 0,1218 0,5792 C1 P30 0,1442 0,5978 C1 P31 0,0284 0,4552 C1 P32 0,4770 0,2733 C2 P33 0,5370 0,2085 C2 P34 0,8188 0,4452 C2 P35 0,5604 0,2619 C2 P36 0,0349 0,4832 C1 P37 0,1726 0,3703 C1 P38 0,6834 0,3153 C2 P39 0,6205 0,1595 C2 P40 0,3576 0,2656 C2 P41 0,1741 0,6293 C1 P42 0,3107 0,2489 C2 P43 0,2411 0,3289 C1 P44 0,6075 0,2925 C2
Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, Halaman 151-164
Pada clustering 2,  proses clustering dan  perhitungan  jarak  berhenti  pada  iterai  ke  7 dengan anggota C1 = 8 data, anggota C2 = 18 data, dan angggota C3 = 18 data. Pada clustering 3, proses clustering dan perhitungan jarak berhenti pada iterai  ke  4 dengan anggota C1 = 9 data, angggota C2 = 9 data, anggota C3 = 17, dan anggota C4 = 9. Pada clustering 4, proses clustering dan perhitungan jarak berhenti pada iterai  ke  5 dengan anggota C1 = 9 data, anggota C2 = 8 data, angggota C3 =  12 data, anggota C4 = 9, dan anggota C5 = 6. Pada clustering 5, proses clustering dan perhitungan jarak berhenti pada iterasi ke 2 dengan anggota C1 = 3 data, anggota C2 = 13 data, dan angggota C3 =  10 data, anggota C4 = 5 data, anggota C5 = 6 data, dan anggota C6 = 7 data.

## Pengujian Hasil Clustering Menggunakan Metode Silhoutte Coefficient
Setelah  dilakukan  proses clustering pada  data  transaksi  penjualan  produk,  maka dilakukan  uji  coba  nilai  silhoutte  dari  hasil clustering masing  –  masing  pengujian  untuk mengetahui  validasi  dari  hasil clustering dan  mengidentifikasi  kualitas  dari cluster yang dihasilkan. Dimulai dengan menentukan rata rata jarak produk dengan semua produk lain dalam satu cluster menggunakan  Persamaan (4).  Jika diimplementasikan dalam data ke 1 pada clustering ke 1 adalah sebagai berikut:
= √(1,0000 − 0,8095) 2 + (0,1250 − 0,2500) 2 + (0,2994 − 0,2800) 2 + ⋯ + √(05714 − 0,8095) 2 + (0,1250 − 0,2500) 2 + (0,0312 − 0,2800) 2
19
= 0,2961
Selanjutnya adalah dengan menghitung rata – rata jarak produk dengan semua produk lain yang berada pada cluster lain, selanjutnya ambil nilai paling minimum dengan Persamaan (5). Jika diimplementasikan dalam data ke 1 pada clustering ke 1 adalah sebagai berikut:
= √(0,8095 − 0,2857) 2 + (0,2500 − 0,1250) 2 + (0,2800 − 0,0372) 2 + ⋯ + √(0,5714 − 0,2857) 2 + (0,1250 − 0,1250) 2 + (0,0312 − 0,0372) 2
20
= 0,5141
Hitung nilai silhoutte coefficient dengan Persamaan (6). Jika diimplementasikan dalam data ke 1 pada clustering ke 1adalah sebagai berikut:
= 0,5984 − 0,2961 0,5984 = 0,5053
Selanjutnya diambil nilai rata – rata dari masing masing pengujian, nilai ini digunakan sebagai  nilai Silhoutte  Coefficient dari  hasil clustering menggunakan  metode  k-means clustering .  Dari  Persamaan  (6)  didapatkan  nilai Silhoutte  Coefficient global  yang ditampilkan pada Tabel 6.
Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, Halaman 151-164
Tabel 6.  Perhitungan Silhoutte Coefficient (pengujian 1) JUMLAH CLUSTER GLOBAL SILHOUTTE 2 0,2890 3 0,4314 4 0,3567 5 0,3433 6 0,1962
Semakin nilai Silhouette coefficient mendekati nilai 1, maka semakin baik pengelompokan data  dalam  satu cluster .  Sebaliknya  jika Silhouette  coefficient mendekati  nilai  -1,  maka semakin buruk pengelompokan data didalam satu cluster . Berdasarkan uji coba yang telah dilakukan diketahui bahwa nilai Silhoutte Coefficient global pada 2 cluster adalah 0,2890, pada 3 cluster 0,4314, pada 4 cluster 0,4567, pada 5 cluster adalah 0,3433, dan pada 6 cluster adalah  0,1962.  Adapun  hasil  dari  pengujian Silhoutte  Coefficient pada  masing  –  masing proses clustering direpresentasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik nilai Silhoutte Coefficient
Berdasarkan grafik Silhoutte Coefficient pada Gambar 3. Diketahui bahwa diantara 5 kali proses clustering yang  dilakukan,  nilai Silhoutte  Coefficient global  tertinggi  ada  pada clustering ke 2 dengan jumlah cluster sebanyak  3. Dari 44 data transaksi produk,  setelah melalui proses clustering didapatkan bahwa pada C1 berisi 8 anggota data produk, pada C2 berisi 18 anggota data produk, dan pada C3 berisi 18 anggota data produk. Untuk mengetahui karakteristik produk pada masing – masing cluster , maka  dihitung nilai rata rata recency , recency , dan recency pada masing masing cluster . Tabel 7 adalah hasil perhitungan rata – rata nilai RFM pada Pengujian 2 :
Tabel 7.  Perhitungan rata – rata RFM masing – masing cluster C1 C2 C3 R 0,4345 0,8360 0,4365 F 0,6250 0,1389 0,1944 M 0,4471 0,0691 0,1110 0,2980
0,4314 0,3567 0,3433 0,1962 0,1500 0,2000 0,2500 0,3000 0,3500 0,4000 0,4500 0 1 2 3 4 5 6 7 N ILAI SILHOU TT E C OE FF IC IE N T JUMLAH CLUSTER GRAFIK NILAI SILHOUTTE
Berdasarkan  pengertian  RFM  dimana  nilai recency merupakan  jarak  antara  tanggal terakhir transaksi dengan tanggal periode analisis maka semakin kecil nilai recency semakin bagus karena dekatnya jarak produk tersebut terakhir dibeli pelanggan. Sedangkan semakin besar  nilai recency menandakan  semakin  baik cluster tersebut  karena  itu  berarti  semakin sering produk dalam cluster tersebut dibeli oleh pelanggan. Untuk nilai recency , semakin besar  nilai recency menandakan  semakin  baik cluster tersebut  karena  itu  berarti  produk dalam cluster tersebut adalah produk yang berpotensi untuk dimaksimalkan keuntungannya.
Gambar 3. Grafik hasil clustering
Berdasarkan Gambar 3, dapat diketahui bahwa pada C1 berupa kelompok produk dengan nilai recency , recency ,  dan recency paling  baik.  Pada  C2  berisi  kelompok  produk  yang memiliki nilai recency , recency , dan nilai recency paling buruk.  Pada C3 berisi kelompok produk yang memiliki nilai recency , recency , dan recency yang cukup baik.

## KESIMPULAN
Tujuan  utama  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  segmentasi  produk  dengan mengkombinasikan  model  analisis  RFM  dan clustering menggunakan  metode  K-Means clustering . Dalam pengujian ini, dilakukan 5 kali proses clustering dengan jumlah cluster yang berbeda. Hasil masing – masing clustering di evaluasi menggunakan metode Silhoutte Coefficient untuk  mengetahui  jumlah cluster yang  paling  optimal  dalam  pengelompokan data yang ada. Dari hasil evaluasi didapatkan nilai silhoutte tertinggi adalah 0,4314  pada clustering ke 2 dengan jumlah 3 cluster . Dari penelitian ini didapatkan 3 kelompok produk dengan karakter yang berbeda. C1 berupa kelompok produk dengan nilai recency , recency , dan recency paling baik. Pada C2 berisi kelompok produk yang memiliki nilai recency dan recency yang baik namun nilai recency paling buruk.  Pada C3 berisi kelompok produk yang memiliki  nilai recency , recency ,  dan recency yang  cukup  baik.  Dengan  demikian  dapat diketahui  bahwa  C1  merupakan  kelompok  produk  yang  banyak  diminati  serta  memiliki potensi untuk memaksimalkan keuntungan pemilik bisnis, sehingga bisa ditambahkan stok persediaan  untuk  produk  –  produk  ini.  Kemudian  pada  C2  berisi  kelompok  produk  yang tidak  diminati, tidak memiliki potensi untuk memaksimalkan keuntungan, sehingga tidak perlu terlalu banyak stok yang disediakan agar tidak terjadi penumpukan stok. Pada C3 berisi
0,0000 0,1000 0,2000 0,3000 0,4000 0,5000 0,6000 0,7000 0,8000 0,9000 C1 C2 C3 Axis Title

## GRAFIK HASIL CLUSTERING
Rata - Rata R Rata - Rata F
Rata - Rata M
Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, Halaman 151-164
kelompok produk dengan peminat dan potensi keuntungan menengah, untuk produk ini bisa dilakukan persediaan stock  yang sama seperti sebelumnya, karena penjualan pada produk ini ada di tingkat tengah.

## REFERENSI
[1] Event and I. Utnasari, “Analisis Clustering dengan K-Means untuk Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Hotel Newton,” Comput. Sci. Ind. Eng. , vol. 04, no. Vol 4 No 4 (2021): Comasie, pp. 1–8, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/comasiejournal/article/view/3430.
[2] R. C. Blattberg, B.-D. Kim, and S. A. Neslin, RFM Analysis , no. M. Springer, New York, NY, 2008.
[3] J. Wei, S. Lin, and H. Wu, “A review of the application of RFM model,” African J. Bus. Manag. , vol. 4, no. 19, pp. 4199–4206, 2010, doi: https://doi.org/10.5897/AJBM.9000026.
[4] C. H. Cheng and Y. S. Chen, “Classifying the segmentation of clustering value via RFM model and RS  theory,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  36,  no.  3  PART  1,  pp.  4176–4184,  2009,  doi: 10.1016/j.eswa.2008.04.003.
[5] M.  A.  Yaqin,  S.  Naja,  S.  K.  Al-Azhar,  and  K.  Mahbullah,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Sugeno  pada Analisis  RFM  untuk Menentukan Indeks Produk pada  Permainan  Hayday,”  in Prosiding  SENIATI , 2019,  vol.  5,  no.  Prosiding  SENIATI  2019  (BOOK-1),  pp.  50–56,  [Online].  Available:  internal- pdf://125.241.156.57/Analisis RFM untuk Menentukan Indeks Produk.pdf.
[6] E. A. Kurniati, R. Hendrawan, and R. A. Vinarti, “Visualisasi Segmentasi Fitur ATM Menggunakan Analisis  RFM  dan  Algoritma  K-Means  untuk  Mendukung  Evaluasi  ATM  di  PT.  BANK,” J.  Tek. POMITS ,
vol.
1,
no.
1,
pp.
1–12, 2014, [Online]. Available:
https://repository.its.ac.id/352/1/5211100097-paperpdf.pdf.
[7] T. Widiyaningtyas, M. I. W. Prabowo, and M. A. M. Pratama, “Implementation of k-means clustering method to distribution of high school teachers,” Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics , vol. 2017-Decem, no. September, pp. 19–21, 2017, doi: 10.1109/EECSI.2017.8239083.
[8] X. Wu et al. , Top 10 algorithms in data mining , vol. 14, no. 1. 2008.
[9] F. G. Febrinanto, C. Dewi, and A. T. Wiratno, “Implementasi  Algoritme K-Means Sebagai Metode Segmentasi Citra Dalam Identifikasi Penyakit Daun Jeruk,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 11, pp. 5375–5383, 2018.
[10] I. M. Dwi Putra Asana, I. M. Oka Widyantara, N. M. A. E. . Wirastuti, and I. B. P. Adnyana, “Metode Contrast Stretching untuk Perbaikan Kualitas Citra pada Proses Segmentasi Video,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 16, no. 2, p. 1, 2017, doi: 10.24843/mite.2017.v16i02p01.
[11] S. S. Prasetyo, M. Mustafid, and A. R. Hakim, “Penerapan Fuzzy C-Means Kluster Untuk Segmentasi Pelanggan E-Commerce Dengan Metode Recency Recency Recency (Rfm),” J. Gaussian , vol. 9, no. 4, pp. 421–433, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i4.29445.
[12] N.  Shi,  X.  Liu,  and  Y.  Guan,  “Research  on  k-means clustering algorithm:  An  improved  k-means clustering algorithm,” 3rd Int. Symp. Intell. Inf. Technol. Secur. Informatics, IITSI 2010 , pp. 63–67, 2010, doi: 10.1109/IITSI.2010.74.