## Pengklasteran dan Segmentasi Karakteristik Donatur Sedekah Daring Dengan Teknik Penambangan Data
Martono 1 , Mohammad Syafrullah 2 1,2 Universitas Budi Luhur, Jl. Ciledug Raya, Kec. Pesanggrahan, Kota Jakarta Selatan, Indonesia E-mail: tono_110385@yahoo.com 1 , mohammad.syafrullah@budiluhur.ac.id 2
Abstract – PPPA Daarul Qur'an is actively involved in collecting charity funds through various digital platforms.  They  focus  on  promoting  self-reliance  in  communities  through  programs  such  as  Qur'an memorization.  However,  they  face  challenges  in  identifying  potential  donors  and  targeting  their fundraising  campaigns  effectively.  In  this  study,  donor  data  segmentation  was  done  using  FCM algorithm  for  similarity-based  clustering  and  DBSCAN  for  density-based  clustering.  The  evaluation results showed that DBSCAN provided better clustering results compared to FCM, with higher values for Calinski-Harabasz Index and Silhouette Score, indicating better cluster separation and homogeneity. The use of LRFM variables illustrated donor behavior during donations. The evaluation values for FCM were  SSE:  4563140439.7347,  CHI:  0.3128562606910544,  SS:  0.08061440564597909,  and  DBI: 9.910899528742423.  For  DBSCAN,  the  values  were  CHI:  3237127.1389106703,  SS: 0.8479515063332151, and DBI: 2.1939426200975047. Based on the evaluation, DBSCAN seemed to be more effective for this dataset in terms of cluster separation and homogeneity.
Keywords - LRFM, DBSCAN, FCM, Clustering , CLV
Intisari – PPPA Daarul Qur'an terlibat aktif dalam penggalangan dana amal melalui berbagai platform digital. Mereka fokus pada peningkatan kemandirian masyarakat melalui program seperti penghafalan Al-Qur'an.  Namun,  mereka  menghadapi  tantangan  dalam  mengidentifikasi  donor  potensial  dan menargetkan kampanye penggalangan dana secara efektif. Pada penelitian ini, segmentasi data donor dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  FCM  untuk  clustering  berbasis  kesamaan  dan  DBSCAN untuk clustering berbasis kepadatan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa DBSCAN memberikan hasil clustering  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  FCM,  dengan  nilai  Calinski-Harabasz  Index  dan Silhouette Score yang lebih tinggi, menunjukkan pemisahan cluster dan homogenitas yang lebih baik. Penggunaan variabel LRFM menggambarkan perilaku donatur selama berdonasi. Nilai evaluasi FCM adalah  SSE:  4563140439.7347,  CHI:  0.3128562606910544,  SS:  0.08061440564597909,  dan  DBI: 9.910899528742423.  Untuk  DBSCAN  nilainya  adalah  CHI:  3237127.1389106703,  SS: 0.8479515063332151,  dan  DBI:  2.1939426200975047.  Berdasarkan  evaluasi,  DBSCAN  tampaknya lebih efektif untuk kumpulan data ini dalam hal pemisahan cluster dan homogenitas.
Kata Kunci - LRFM, DBSCAN, FCM, Clustering , CLV

## I. P ENDAHULUAN
PPPA  Daarul  Qur'an  aktif  dalam  mengumpulkan  dana  amal  seperti  sedekah,  zakat,  dan wakaf  secara  online,  yang  menjadi  tambang  data  berharga  di  era  digital  [1].  Organisasi  ini mendukung program dakwah, tahfizhul Qur'an, bantuan kemanusiaan, beasiswa, kesehatan, dan pengembangan  masyarakat.  Analisis  segmentasi  donatur  penting  untuk  meningkatkan pendapatan  donasi  dan  memastikan  penyaluran  yang  tepat  sasaran,  menjaga  kepercayaan masyarakat  sebagai  pengelola  ziswaf  untuk  pembangunan  bangsa.  Kepuasan  dan  loyalitas donatur krusial dalam hubungan jangka panjang dengan organisasi [2]. Laznas PPPA Daarul Qur'an telah mengelompokkan donatur menjadi tiga segmen berdasarkan jumlah donasi.
Oleh  karena  itu,  model  RFM (Recency,  Frequency,  Monetary) diusulkan  untuk mengklasifikasikan  donatur  secara  lebih  komprehensif.  Model  RFM,  meskipun  populer, memiliki keterbatasan dalam mengidentifikasi loyalitas donatur. Sebagai solusi, model LRFM (Length,  Recency,  Frequency,  Monetary) dikembangkan  untuk  mengukur  loyalitas  donatur dengan lebih baik. Penelitian ini juga menggunakan teknik penambangan data dengan algoritma FCM (Fuzzy C-Means) dan DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) untuk mengelompokkan donatur berdasarkan pola interaksi mereka. Penggunaan CRM (Customer Relationship Management) penting dalam memproses interaksi antara donatur dan lembaga,  dengan  teknik  klasifikasi  dan  klastering  untuk  memahami  profil  donatur  dan merancang strategi interaksi yang efektif [3]. Dalam mengelola data donatur yang kompleks, penting  untuk  memilih  atribut  yang  tepat  agar  analisis  data  optimal  dan  bermakna.  Model LRFM membantu mengidentifikasi atribut relevan seperti interval waktu awal donasi (Length) , jarak  waktu  terakhir  donasi (Recency) ,  frekuensi  donasi (Frequency) ,  dan  total  donasi (Monetary) .
Penelitian  ini  mengintegrasikan  temuan  dan  metodologi  dari  studi-studi  terdahulu  yang relevan  dalam  bidang  pengklasteran  dan  segmentasi  karakteristik  donatur  sedekah  daring. Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  algoritma  pengklasteran  seperti  K-Means  dan Fuzzy C-Means efektif dalam membagi populasi pengguna daring berdasarkan perilaku atau karakteristik tertentu, yang sesuai dengan karakteristik donatur sedekah online yang bervariasi dalam tingkat kontribusi, frekuensi donasi, dan preferensi platform (X, Y). Integrasi teknik data mining juga diperkuat oleh penelitian sebelumnya yang menunjukkan bahwa analisis data ini dapat memberikan wawasan yang mendalam tentang perilaku donatur online, membantu dalam pengembangan strategi pemasaran yang lebih personal, serta peningkatan retensi donatur (A, B).
Penelitian  ini  mengusulkan  model  LRFM  dan  algoritma  FCM  serta  DBSCAN  untuk segmentasi donatur yang efisien dan objektif. Algoritma FCM dipilih karena kemampuannya untuk menangani data yang tidak terstruktur dengan baik dan mengizinkan satu data masuk ke dalam lebih dari satu cluster, yang memungkinkan  analisis yang lebih fleksibel dan realistis. Sementara itu, DBSCAN dipilih karena kemampuannya dalam mengidentifikasi cluster dengan bentuk yang arbitrer dan menemukan pola data yang mengandung noise, sehingga cocok untuk data  donatur  yang  memiliki  variasi  besar.  Kedua  algoritma  ini,  ketika  digabungkan, memberikan pendekatan yang lebih komprehensif dan akurat dalam mengelompokkan donatur berdasarkan pola interaksi mereka.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola  atau  kelompok-kelompok karakteristik donatur sedekah daring menggunakan teknik penambangan data. Hipotesis yang ingin  diuji  dalam  penelitian  ini  adalah  apakah  terdapat  pola  atau  kelompok-kelompok karakteristik  donatur  sedekah  daring  yang  dapat  diidentifikasi  berdasarkan  data  yang dikumpulkan. Selain itu penelitian ini akan mencoba untuk mengklaster dan mengsegmentasi donatur sedekah daring berdasarkan berbagai variabel seperti usia, jenis kelamin, pendapatan, frekuensi donasi, dan lain sebagainya.  Melakukan identifikasi pola-pola tersebut, diharapkan dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  dalam  tentang  karakteristik  donatur  sedekah  daring sehingga dapat membantu organisasi atau lembaga yang bergerak di bidang sosial untuk lebih efektif dalam merancang program-program penggalangan dana atau kegiatan sosial lainnya.
Penelitian  mengenai  pengklasteran  dan  segmentasi  karakteristik  donatur  sedekah  daring dengan teknik penambangan data sangat penting dilakukan karena dapat memberikan wawasan yang  mendalam  mengenai  perilaku  dan  preferensi  donatur  dalam  melakukan  sedekah  secara daring. Memiliki pemahaman yang lebih baik mengenai karakteristik donatur, organisasi dan donor  dapat  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  program  sedekah  yang  mereka  jalankan. Adanya metode segmentasi yang lebih baik, organisasi dapat menyesuaikan strategi pemasaran dan komunikasi mereka untuk mencapai target donatur dengan lebih tepat dan efisien. Hal ini
diharapkan dapat meningkatkan partisipasi donatur, memperluas jangkauan program sedekah, serta meningkatkan keberlangsungan program secara keseluruhan. Oleh karena itu, penelitian ini  diharapkan  dapat  memberikan  dampak  positif  bagi  organisasi  dalam  meningkatkan efektivitas program sedekah mereka dan juga bagi donor dalam memberikan kontribusi yang lebih bermakna.
Penelitian  ini  memiliki  implikasi  yang  signifikan  baik  dalam  konteks  praktis  maupun akademis.  Secara  praktis,  hasil  penelitian  ini  dapat  meningkatkan  efisiensi  program  sedekah daring dengan mengidentifikasi dan mengklaster donatur berdasarkan karakteristik mereka. Hal ini  dapat  membantu  lembaga  atau  platform  sedekah  untuk  menargetkan  donatur  potensial dengan  lebih  tepat,  meningkatkan  partisipasi  dalam  program  sedekah,  serta  meningkatkan keberlanjutan  program  dengan  strategi  yang  lebih  efektif.  Selain  itu,  pengetahuan  yang diperoleh dari penelitian ini juga dapat digunakan untuk mengembangkan strategi komunikasi yang  lebih  efektif  dan  berkelanjutan.  Secara  akademis,  penelitian  ini  dapat  memperluas pemahaman  tentang  teori  segmentasi  donatur  dalam  konteks  sedekah  daring,  serta mengembangkan  metode  dan  teknik  pengklasteran  yang  dapat  diterapkan  dalam  penelitian lanjutan dalam bidang ini. Oleh karena itu, penelitian ini tidak hanya memberikan nilai tambah dalam praktik langsung bagi lembaga atau platform sedekah, tetapi juga dalam pengembangan teori dan metode akademis yang relevan dalam konteks sosial dan pengklasteran data.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Penelitian Terdahulu
Investigasi  ilmiah  sebelumnya,  yang  merupakan  landasan  dasar  untuk  penyelidikan  ini, digambarkan dalam Tabel 1.
T ABEL I
P ENELITIAN T ERDAHULU Nomor  Penulis Penelitian Terdahulu 1 Sudriyanto [4] Clustering Loyalitas  Pelanggan  Dengan  Metode  RFM (Recency,  Frequency, Monetary) dan Fuzzy C-Means
Penelitian  ini  menunjukkan  keunggulan  metode  Fuzzy  C-Means  (FCM)  dalam clustering  data.  Dengan  eksponen  pangkat  2,  FCM  menghasilkan  Partition Coefficient Index (PCI) sebesar 0,8156 dan Indeks Xie Beni (XBI) sebesar 0,0069, menunjukkan clustering yang baik dengan minimal overlapping. Eksponen pangkat 3  menghasilkan  PCI  0,5860  dan  XBI  0,0632.  FCM  fleksibel  dalam  penyesuaian eksponen  pangkat  untuk  hasil  optimal.  Kemampuan  FCM  menangani  data  tidak terstruktur  memungkinkan  satu  data  menjadi  anggota  lebih  dari  satu  cluster, memberikan  kejelasan  pada  batas-batas  cluster  yang  tumpang  tindih,  bermanfaat untuk analisis data kompleks seperti karakteristik donatur sedekah daring. 2 Denny B. Saputra [5] Implementasi Fuzzy C-Means dan Model RFM untuk Segmentasi Pelanggan (Studi
Kasus : PT. XYZ)
Metode  penelitian  yang  menggunakan Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dan Elbow memiliki  beberapa  kelebihan.  AHP  membantu  mengidentifikasi  variabel moneter  sebagai  yang  paling  penting  dengan  bobot  0,59,  diikuti  oleh  variabel kekinian  (0,31)  dan  frekuensi  (0,10).  Ini  memungkinkan  prioritisasi  yang  jelas dalam analisis data. Penggunaan metode Elbow untuk menentukan jumlah cluster optimal, yaitu K = 3, memastikan segmentasi yang efisien. Hasilnya, 123 pelanggan tersegmentasi  menjadi  tiga  cluster  dengan  distribusi  yang  tepat:  42  pelanggan  di cluster 1, 64 di cluster 2, dan 17 di cluster 3, memberikan dasar yang kuat untuk strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.
3 Alfian [6] Clustering Kesetiaan Pelanggan E-Ritel Dengan Model RFM (Recency, Frequency, Monetary) Dan K-Means Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pendekatan  RFM (Recency,  Frequency, Monetary) menghasilkan cluster  dengan  interpretasi  sebagai  berikut:  peningkatan nilai Recency (R) menandakan seringnya transaksi pelanggan; nilai Frekuensi (F)
Nomor  Penulis Penelitian Terdahulu
yang  tinggi  menunjukkan  loyalitas  pelanggan  yang  kuat;  dan  peningkatan  nilai Moneter (M)  mencerminkan  jumlah  transaksi  yang  besar.  Pemanfaatan Indeks Davies-Bouldin (DBI)  memastikan  ketepatan  dan  keakuratan  cluster  yang digunakan,  meningkatkan  keandalan  hasil  analisis.  Pendekatan  RFM  dalam penelitian  ini  memiliki  beberapa  kelebihan,  membantu  memahami  perilaku pelanggan serta memastikan hasil yang valid dan dapat diandalkan. 4 Nindya Rahmawati Syarif [7] Implementasi Algoritma Fuzzy CMeans Dan Metode Recency Frequency Monetary (RFM) Pada Aplikasi Data Mining Untuk Pengelompokan Pelanggan Metode Fuzzy C-Means (FCM) yang digunakan dalam penelitian ini sangat efektif dalam  segmentasi  pelanggan  berdasarkan  atribut  RFM (Recency,  Frequency, Monetary) . FCM berhasil mengelompokkan pelanggan PT Eka Cipta Rasa menjadi empat kategori: Golden (38 individu), Silver (186 individu), Bronze (103 individu), dan Iron (0  individu).  Algoritma  FCM  mencapai  nilai  fungsi  tujuan  kumulatif sebesar  102,2  dengan  perubahan  fungsi  tujuan  sebesar  51,1,  dalam  9  iterasi. Keunggulan FCM terletak pada kemampuannya dalam mengelompokkan data tidak terstruktur  dengan  baik,  menghasilkan  clustering  yang  jelas,  yang  sangat  penting untuk strategi pemasaran yang efektif. 5 Andri Syafrianto [8] Perancangan  Aplikasi  K-Means  Untuk  Pengelompokan  Mahasiswa  STMIK ELRAHMA  Yogyakarta  Berdasarkan  Frekuensi  Kunjungan  KePerpustakaan  dan IPK
Temuan penelitian ini mengindikasikan bahwa mahasiswa dengan IPK rendah dan jarang berkunjung ke perpustakaan cenderung berpusat pada koordinat (1.48; 1.4). Sebaliknya, mahasiswa dengan IPK tinggi dan sering berkunjung ke perpustakaan cenderung  berkumpul  di  sekitar  pusat  yang  berada  pada  koordinat  (3.35;  1.64). Selain itu, mahasiswa dengan IPK tinggi dan frekuensi kunjungan ke perpustakaan yang  tinggi  juga  menunjukkan  pusat  cluster  pada  koordinat  (3.49;  3.5).  Metode penelitian ini memiliki beberapa kelebihan. Pertama, memberikan gambaran yang jelas  tentang  hubungan  antara  IPK,  kunjungan  ke  perpustakaan,  dan  pola  cluster. Kedua,  memungkinkan  identifikasi  visual  pusat-pusat  cluster  melalui  koordinat yang dihasilkan. Ketiga, menggunakan pendekatan analisis spasial yang kuat untuk menggambarkan  distribusi  spasial  dari  pola  yang  diamati.  Keempat,  memberikan informasi  bermanfaat  untuk  pengambilan  keputusan  dan  pengembangan  strategi dalam meningkatkan kinerja akademik mahasiswa.

## B. Tinjauan Pustaka

## 1. Huruf-huruf Dokumen
Penambangan  data  adalah  proses  berulang  untuk  menemukan  wawasan  baru  dengan mengidentifikasi struktur rumit atau pola berulang dalam kumpulan data yang luas [11]. Tujuan dari  tahap  eksplorasi  ini  adalah  untuk  mengungkap  pola  tersembunyi  dalam  kumpulan  data besar yang disimpan di database, gudang data, atau sistem penyimpanan data alternatif [12]. Data mining juga dikenal sebagai KDD (Knowledge Discovery in Database) , yang melibatkan pencarian dan pemanfaatan data histori transaksi untuk mengeksplorasi pola, keteraturan, atau hubungan dalam kumpulan data besar.
2. Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP DM)
Kegiatan  penggalian  data  (data  mining)  merupakan  komponen  penting  dalam  tahapan KDD,  terutama  terkait  dengan  identifikasi  dan  analisis  pola.  CRISP-DM  adalah  kerangka proses  yang  digunakan  dalam  data  mining  dan  berfungsi  sebagai  dasar  strategi  pemecahan masalah [13].
3. Length, Recency, Frequency, Monetary (Pemodelan LRFM)
RFM merupakan singkatan dari Recency , Frequency , dan Monetary yang mana metode ini sering digunakan untuk menilai nilai donatur dengan mempertimbangkan waktu terakhir donasi (recency) , frekuensi donasi (frequency) , dan jumlah total donasi (monetary) [14]. Metode ini efektif  dalam  melakukan  segmentasi  donatur  dengan  membagi  mereka  ke  dalam  kelompok- kelompok tertentu, sehingga layanan personal dapat diberikan di masa depan dan donatur yang potensial untuk merespons promosi dapat diidentifikasi. RFM telah diterapkan dalam berbagai
bidang,  termasuk  industri  elektronik  dan  keamanan  komputer.  Modifikasi  model  RFM  yang dikenal sebagai LRFM memperkenalkan variabel "Panjang", yang mewakili durasi dari donasi awal hingga donasi terbaru. Peningkatan ini mengatasi keterbatasan model RFM, yang gagal membedakan  donor  dengan  riwayat  kontribusi  yang  berbeda-beda  [15].  Loyalitas  donatur sangat  bergantung  pada  periode  interaksi  antara  donatur  dan  lembaga,  sehingga  diperlukan tambahan variabel untuk mengukur tingkat  loyalitas yang telah dibangun oleh donatur. Oleh karena  itu, beberapa penelitian lebih  cenderung mengadopsi model LRFM untuk  melakukan segmentasi terhadap donatur suatu lembaga.

## 4. Customer Relationship Management (CRM)
CRM (Customer  Relationship  Management) adalah  mewakili  pendekatan  holistik  yang bertujuan  untuk  membangun,  memelihara,  dan  memperluas  interaksi  dengan  pelanggan  dari waktu ke waktu [16]. Proses CRM menyediakan kerangka kerja untuk membangun hubungan yang sukses dengan donatur. Selama beberapa dekade terakhir, peran penting konsumen dalam mengarahkan  strategi  lembaga  atau  perusahaan  semakin  diakui.  CRM  mencakup  berbagai upaya  untuk  memahami  donatur  dan  memanfaatkan  pengetahuan  ini  dalam  merancang  dan melaksanakan kegiatan kampanye ziswaf [17].
5. Density Based Spatial Clustering Application with Noise (DBSCAN)
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) adalah algoritma clustering yang  mengelompokkan  data  berdasarkan  kerapatan  spasial.  Algoritma  ini  mampu mengidentifikasi  kelompok  data  dengan  kepadatan  tinggi (core  points) ,  data  yang  berada  di sekitar titik inti (border points) , dan data yang berada di area dengan kepadatan rendah (noise points) [18].
6. Fuzzy C-Means (FCM)
FCM, yang dikembangkan oleh Jim Bezdek pada tahun 1981, adalah metode klasterisasi berbasis  logika fuzzy yang  berfungsi  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  kelompok- kelompok yang sesuai berdasarkan nilai keanggotaan fuzzy masing-masing data. Dalam FCM, setiap  elemen  data  memiliki  derajat  keanggotaan  dalam  setiap  kluster,  menunjukkan  sejauh mana data tersebut termasuk dalam kluster tertentu [19]. Pada tahap awal, FCM menentukan pusat kluster yang mewakili posisi rata-rata dari setiap kluster. Meskipun posisi pusat kluster awal  belum  sepenuhnya  akurat,  melalui  proses  iterasi,  posisi  ini  akan  dihitung  ulang  dan menjadi  lebih  tepat.  Hal  yang  sama  berlaku  untuk  nilai  keanggotaan  setiap  data,  yang  akan disesuaikan secara bertahap hingga mencapai akurasi yang lebih tinggi [20].
7. Clustering
Clustering adalah  teknik  umum  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam kelompok-kelompok ( cluster ) sehingga setiap kelompok memiliki data yang mirip satu sama lain dan berbeda dengan kelompok lainnya [21]. Dalam clustering berbasis jarak, kita mencari sejumlah pusat cluster di dalam himpunan data X yang dapat merepresentasikan ciri khas dari masing-masing cluster di X. Kriteria kesamaan dalam hal ini diukur dengan jarak geometris. Di sisi lain, pendekatan conceptual clustering mengelompokkan objek berdasarkan sejauh mana objek tersebut cocok dengan konsep deskriptif.

## 8. Segmentasi Donatur
Segmentasi merupakan alat analisis yang vital dalam merancang strategi efektif dan dengan segmentasi, donatur dapat dibagi menjadi beberapa segmen berdasarkan kriteria tertentu untuk mempersiapkan strategi kampanye donasi. Langkah awal dalam pemodelan data donatur adalah melakukan segmentasi donasi [22].
9. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical  Hierarchy  Process (AHP) diperkenalkan  oleh  Thomas  L.  Saaty  pada  tahun 1970-an,  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  populer  dan  telah berhasil  diterapkan  dalam  berbagai  konteks  pengambilan  keputusan  praktis  [23].  AHP
memungkinkan  permasalahan  kompleks  dibagi  ke  dalam  hierarki  berdasarkan  atribut  atau kriteria yang relevan.
10. Metode Elbow
Metode Elbow digunakan untuk menentukan jumlah cluster yang optimal dengan melihat perbandingan antara jumlah cluster dan sudut siku yang terbentuk pada suatu titik. Persentase hasil  dari  setiap  hitungan  direpresentasikan  dalam  bentuk  grafik  untuk  dibandingkan.  Jika terdapat  penurunan  yang  signifikan  pada  nilai cluster dari cluster pertama  ke cluster kedua, maka jumlah cluster tersebut dianggap sebagai pilihan terbaik [6].
11. Sum of Square Error (SSE)
Sum  of  Square  Error  (SSE) adalah  salah  satu  metode  sederhana  yang  digunakan  untuk mengevaluasi hasil dari proses pengelompokan. Dalam perhitungan SSE, setiap objek dalam sebuah kelompok akan diukur tingkat kesalahannya terhadap centroid terdekat. Semakin kecil nilai SSE, semakin baik hasil pengelompokan yang diperoleh [19].
12. Calinski-Harabasz Index (CH) CH  atau Criteria  Variance  Ratio ,  dikenal  sebagai  metrik  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  model  pengelompokan.  CH  mengukur  rasio  antara  dispersi  antar  kluster  dan dispersi dalam kluster, dihitung sebagai jumlah kuadrat jarak antara titik-titik data [10].
13. Silhouette Coefficient (SC) Silhouette  Coefficient (SC)  adalah  metrik  evaluasi  untuk  mengukur  kualitas  dari  hasil pengelompokan  ( cluster ).  SC  berkisar  dari  -1  hingga  1,  di  mana  nilai  -1  menunjukkan pengelompokan yang salah, nilai 1 menunjukkan pengelompokan yang sangat padat, dan nilai sekitar  0  mengindikasikan  adanya  tumpang  tindih  antar cluster .  Nilai  SC  yang  lebih  tinggi menunjukkan bahwa model memiliki cluster yang lebih jelas atau memiliki performa yang lebih baik [18].
14. Davies Bouldin Index (DB)
Nilai DB adalah ukuran rata-rata "kesamaan" antara cluster , yang membandingkan jarak antar cluster dengan ukuran cluster itu sendiri [12].
15. Customer Lifetime Value (CLV)
Customer  Lifetime  Value (CLV)  merupakan  ukuran  numerik  dari  total  aliran  kas  bersih yang  diperoleh  dari  seorang  donatur  selama  periode  hubungannya  dengan  sebuah  organisasi [11].  Pengukuran  ini  memiliki  nilai  penting  dan  banyak  digunakan  oleh  berbagai  lembaga, seperti lembaga keuangan, toko ritel, perusahaan telekomunikasi, dan lain-lain. CLV membantu organisasi  untuk  membedakan  antara  donatur  mereka,  sehingga  mereka  dapat  menyediakan layanan yang sesuai untuk setiap donatur. Dari perhitungan CLV yang akurat, lembaga dapat dengan  mudah  mengelompokkan  donatur  ke  dalam  berbagai  kelompok,  sehingga  strategi kampanye yang tepat dapat dikembangkan untuk setiap kelompok donatur.

## C. Metode Penelitian

## 1. Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasi  permasalahan,  membatasi lingkup, menetapkan tujuan, dan implikasi penelitian. Studi literatur dilakukan untuk referensi yang  relevan  [9].  Data  donasi  donatur  dikumpulkan  dan  dibersihkan.  Data  dibagi  menjadi variabel  length,  recency,  frequency,  dan  monetary  (LRFM)  untuk  model.  Normalisasi  data LRFM dilakukan untuk seragamkan skala nilainya.  Bobot LRFM ditentukan dengan  metode AHP. Customer  Lifetime  Value (CLV)  digunakan  untuk  mengukur  nilai  donatur.  CLV membantu  menentukan  segmen  fokus.  Data  LRFM  dinormalisasi  dan  diakumulasi  dengan bobot, menghasilkan nilai LRFM bobot untuk clustering. Jumlah cluster (K) ditentukan dengan metode Elbow , dan proses  clustering dilakukan terhadap data  LRFM bobot. Hasil clustering divisualisasikan dan karakteristik segmen dianalisis secara mendalam
Namun,  ada  beberapa  kelemahan  yang  perlu  diperhatikan. Algoritma  Fuzzy  C-Means sensitif terhadap inisialisasi titik-titik pusat klaster awal, yang dapat menghasilkan solusi yang tidak  optimal.  Selain  itu,  hasilnya  sering  memerlukan  interpretasi  yang  lebih  dalam  dan kontekstual  untuk  diterapkan  dalam  pengambilan  keputusan.  Pemilihan  parameter  seperti jumlah  klaster  dan  parameter  fuzziness  juga  krusial,  karena  pemilihan  yang  salah  dapat mempengaruhi hasil klaster yang dihasilkan. Untuk mengatasi kelemahan ini, disarankan untuk melakukan validasi hasil klaster dengan metode lain, mengoptimalkan parameter algoritma, dan memberikan pemahaman kontekstual yang lebih dalam. Olaeh karena itu, penelitian ini tidak hanya  memberikan  kontribusi  teoritis  dalam  klastering  dan  segmentasi,  tetapi  juga  dapat memberikan wawasan praktis yang digunakan dalam pengambilan keputusan strategis terkait sedekah daring.

## 2. Metode Pemilihan Populasi dan Sample
Metodologi  pemilihan  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  tinjauan pustaka yang berfokus pada subjek seperti pengumpulan data, pengelompokan, Fuzzy C-Means (FCM), DBSCAN, metode LRFM, dan segmentasi donor, semuanya berkaitan dengan konteks penelitian.  Proses  tinjauan  literatur  melibatkan  sumber  informasi  dari  berbagai  sumber, termasuk  wawancara  dengan  para  ahli,  referensi  dari  teks  ilmiah,  dan  dokumen  terkait  yang berkaitan dengan tema penelitian.

## 3. Metode Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, metode pengumpulan data dilakukan dengan fokus utama pada teknik pengelompokan  data (clustering) .  Terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan,  antara  lain wawancara,  pengamatan,  dan  penggunaan  data  internal.  Wawancara  dilakukan  dengan narasumber seperti Direktur Marketing Komunikasi, Ibu Dwi Kartika, serta penanggung jawab dari  divisi  layanan  CRM,  pppa.id,  dan  sedekahonline.com.  Wawancara  ini  bertujuan  untuk mengumpulkan  informasi  tentang  proses  penerimaan  dan  penyaluran  donasi,  serta  kriteria- kriteria  yang  digunakan  dalam  strategi  pemasaran  untuk  mengelompokkan  data  donatur. Pengamatan dilakukan di Laznas PPPA Daarul Qur’an Tangerang Banten untuk memahami proses  tersebut  secara  langsung.  Selain  wawancara  dan  pengamatan,  data  internal  juga digunakan dalam penelitian  ini. Data yang dikumpulkan mencakup informasi tentang donasi donatur, riwayat donasi, tanggal dan waktu donasi, jumlah donasi, serta data lain yang relevan untuk  analisis clustering .  Penggunaan  metode  ini  penting  untuk  memahami  pola  interaksi donatur dengan lembaga, serta untuk merancang strategi pemasaran yang lebih efektif.

## 4. Analisis Data
Teknik  analisis  deskriptif  digunakan  untuk  menganalisis  data  yang  diperoleh  dari  studi pustaka,  wawancara,  dan  observasi.  Analisis  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  spesifikasi kebutuhan segmentasi data donatur. Langkah pertama adalah menseleksi dataset dari sumber data, kemudian melakukan seleksi fitur menggunakan model LRFM, dan menyiapkan dataset yang telah difiksasi. Selanjutnya, dilakukan klasterisasi dengan menggunakan Algoritma FCM (Fuzzy  C-Means) dan  DBSCAN,  serta  evaluasi  menggunakan  SSE (Sum  Square  Error), Calinski-Harabasz Index (CH), Silhouette Coefficient , dan Davies Bouldin Index (DBI). Untuk aplikasi klasterisasi, peneliti menggunakan platform Streamlit. Proses pengolahan data donatur meliputi beberapa langkah, yakni membersihkan data untuk menghapus baris data kosong atau tidak valid, memilih data berdasarkan atribut seperti jangka waktu donasi, frekuensi donasi, dan nominal  donasi  dengan  model  LRFM,  dan  mempersiapkan  data  dengan  mengurangi  kolom yang tidak diperlukan untuk klasterisasi. Data kemudian diubah menjadi format yang terukur agar dapat digunakan sebagai atribut dalam aplikasi Streamlit untuk klasterisasi.

## 5. Langkah-Langkah Penelitian
Berikut  adalah  langkah-langkah  penelitian  yang  digunakan  sebagai  panduan  dalam menyusun proses penelitian agar terstruktur dan sistematis.

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan menentukan topik dan judul penelitian. Tahap ini merupakan proses  pemilihan  pokok  penelitian  yang  akan  difokuskan  pada  bidang  ilmu  tertentu.  Topik penelitian menetapkan cakupan kajian yang  membedakannya dari penelitian lain, sedangkan judul penelitian merupakan perspektif khusus dari suatu topik. Setelah menetapkan topik dan judul, langkah selanjutnya adalah identifikasi masalah, tahap pertama dalam proses penelitian yang memberikan landasan yang kokoh untuk penyelidikan lebih lanjut. Setelah merumuskan masalah,  langkah  berikutnya  adalah  menetapkan  tujuan  penelitian.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menerapkan  Algoritma  FCM (Fuzzy  C-Means) untuk  mengidentifikasi  karakteristik donatur  yang  potensial  untuk  program  ziswaf,  serta  Algoritma  DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering Of Applications With Noise) sebagai representasi pendekatan berdasarkan kepadatan untuk menemukan pendekatan yang paling sesuai. Selanjutnya, penelitian ini juga bertujuan untuk menerapkan Model LRFM untuk menentukan Customer Lifetime Value (CLV) donatur  yang  potensial.  Tahap  berikutnya  adalah  pengumpulan  data,  yang  mencakup pengumpulan data yang relevan dan diperlukan untuk penelitian ini,  terutama terkait dengan proses  segmentasi  data  donatur.  Setelah  data  terkumpul,  dilakukan  proses  pembersihan  data untuk  mendapatkan  data  yang  bersih.  Selanjutnya,  data  dibentuk  menjadi  empat  variabel: length, recency, frequency, dan monetary, untuk menghasilkan data LRFM. Nilai dalam data LRFM  dinormalisasi  untuk  menyetarakan  skala  nilai  dan  menghasilkan  data  LRFM  yang ternormalisasi.  Selanjutnya,  setiap  variabel  LRFM  diberi  bobot  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process. Customer  Lifetime  Value (CLV)  adalah  indeks  yang menunjukkan  nilai  donatur  bagi  lembaga.  CLV  digunakan  untuk  mengevaluasi  prioritas segmen donatur. Pada tahap perhitungan CLV, data LRFM yang telah dinormalisasi dikalikan dengan bobot masing-masing variabel dan menghasilkan data LRFM bobot untuk dimasukkan ke tahap clustering . Nilai K untuk clustering ditentukan menggunakan metode Elbow, Calinski-
Menentukan Topik dan Judul Penelitian Identifikasi Masalah Perumusan Masalah
Tujuan Penelitian
Pengumpulan Data : Wawancara, Observasi, Data Internal, Studi Dokumen Praproses Data Pembobotan LRFM Perhitungan Customer Lifetime Value Clustering Data FCM & DBSCAN Pengujian Clustering Data (SSE, CHI, SS, DBI) Visualisasi Cluster Mulai Analisis Segmentasi Selesai
Harabasz  Index (CH), Silhouette  Coefficient, dan Davies  Bouldin  Index (DB).  Data  LRFM bobot kemudian di-cluster, hasil clustering divisualisasikan dan dianalisis karakteristik masing- masing segmen.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Penelitian

## 1. Bussiness Understanding
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menganalisis  segmentasi  donatur  untuk  mendukung pengembangan  ide-ide  kampanye  donasi  kreatif  yang  bertujuan  meningkatkan  pendapatan donasi. Data donasi yang tersimpan digunakan untuk mengelompokkan donatur berdasarkan parameter  length  (lama  waktu  sejak  donasi  terakhir),  recency  (waktu  terakhir  melakukan donasi),  frequency  (frekuensi  donasi),  dan  monetary  (jumlah  nominal  yang  didonasikan). Penelitian  ini  menggunakan  aplikasi  pemrograman  Python  Streamlit  untuk  memproses pengelompokan  dan  pelabelan  data  donatur  secara  otomatis,  sehingga  memungkinkan identifikasi karakteristik unik dari setiap donatur.
2. Data Understanding
Pada tahapan ini, dilakukan analisis kebutuhan data terkait implementasi CRM (Customer Relationship  Management)  dan  data  mining  untuk  mencapai  tujuan  organisasi.  Data  yang digunakan mencakup rentang waktu dari bulan Maret 2020 hingga 11 Juli 2023. Laznas PPPA Daarul Qur’an memiliki sekitar 15.972 donatur perorangan dan total donasi tercatat sebanyak 697.450 data donasi.
3. Data Preparation
Tahapan  persiapan  data  melibatkan  semua  aktivitas  yang  diperlukan  untuk  membangun dataset akhir.
a. Data Cleaning
Tahap pembersihan data melibatkan proses menghapus nilai null dan menyaring transaksi yang  berhasil  pada  data  dari  pppa.id  dan  sedekaonline.com  menggunakan  aplikasi  KNIME. Setelah data dibersihkan, dilakukan penggabungan data menjadi satu file dengan ekstensi CSV. Dataset  yang  dihasilkan  terdiri  dari  669.654  rekaman,  dengan  15.972  donatur  dan  641.414 transaksi.
b. Transformasi LRFM
Tahapan ini mencakup data transaksi donatur yang telah melewati proses pembersihan dan seleksi. Data kemudian diubah untuk mempermudah proses data mining. Pada tahap ini, data ditransformasi  ke  dalam  nilai  LRFM  donatur.  Parameter Length,  Recency , Frequency, dan Monetary transaksi donatur dihitung dengan bantuan pemrograman Python.
c. Normalisasi
Normalisasi dan segmentasi data transaksi merupakan langkah penting sebelum dilakukan clustering . Normalisasi dilakukan untuk memastikan bahwa nilai variabel memiliki skala yang sama, sehingga tidak ada satu variabel yang mendominasi analisis. Segmentasi dilakukan untuk mengelompokkan donatur berdasarkan pola perilaku mereka, yang diukur berdasarkan empat kriteria  yaitu Length (lama  hubungan), Recency (kebaruan  transaksi), Frequency (frekuensi transaksi),  dan Monetary (nilai  transaksi).  Setiap  kriteria  diberi  skor  (Length_Score, Recency_Score, Frequency_Score, Monetary_Score) dan digabungkan menjadi LRFM_Score. Skor LRFM_Score kemudian digunakan untuk mengelompokkan donatur ke dalam segmen- segmen yang berbeda. Dengan hasil sebagai berikut :
Length's : Skew : -0.1667589718441922, : SkewtestResult ( statistic =-8.54922764352441, pvalue =1.2391490434489838e-17) Recency's : Skew : -1.1636350297960636,: SkewtestResult ( statistic =-48.58453286348448, pvalue =0.0)
Frequency's : Skew : 0.5182486211512457, : SkewtestResult ( statistic =25.221093147755, pvalue =2.351621919485632e-140) Monetary's : Skew : -1.2255540303991999, : SkewtestResult (statistic=-
50.38908450573138, pvalue =0.0)

## 4. Modeling
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  bobot  variabel  LRFM  (Length,  Recency, Frequency,  Monetary)  dalam  segmentasi  pelanggan  menggunakan  metode  AHP  (Analytical Hierarchy Process). Data diperoleh dari kuesioner yang diisi oleh tiga orang responden. Bobot variabel  LRFM  dihitung  dengan  merata-ratakan  nilai  preferensi  responden  dan  kemudian dinormalisasi. Selanjutnya, metode AHP digunakan untuk memproses data ternormalisasi dan menghasilkan  bobot  akhir  untuk  setiap  variabel.  Nilai  eigen  maksimum,  yang  merupakan representasi tingkat konsistensi data, dihitung dengan cara merata-rata nilai vektor konsistensi. Nilai  eigen  maksimum  yang  diperoleh,  sebesar  7.17473545,  selanjutnya  digunakan  sebagai parameter dalam kalkulasi Indeks Konsistensi (CI).

## 𝐶𝐼 = 7.17473545  −  7 7 –  1
=  0.029122575
Kemudian dicari consistency ratio yaitu membagi CI dengan RI . Sehingga nilai CI/RI yang diperoleh adalah :

## 0.029122575 1.32 =  0.022062557
Penelitian  ini  menguji  validitas  bobot  kriteria  yang  digunakan  dalam  menghitung  CLV. Hasil kuesioner menunjukkan nilai CI/RI sebesar 0.022, yang lebih kecil dari 0.1. Angka ini menunjukkan  konsistensi  internal  kuesioner  dan  memvalidasi  bobot  kriteria  yang  diperoleh. Bobot kriteria untuk variabel length, recency, frequency,  dan  monetary berturut-turut adalah 0.1797, 0.1416, 0.2816, dan 0.3970. Kriteria monetary memiliki bobot terbesar, yaitu 0.3970, menunjukkan pengaruhnya yang paling signifikan terhadap nilai CLV.
5. Perhitungan CLV
Nilai Customer  Lifetime  Value (CLV)  dihitung  dengan  mengalikan  bobot  yang  telah ditentukan  dengan  nilai  LRFM  ( Loyalty,  Recency,  Frequency,  Monetary )  masing-masing pelanggan dan menjumlahkan hasilnya.
6. Clustering FCM
Sebelum menerapkan algoritma Fuzzy C-Means (FCM), paragraf ini menjelaskan langkah awal menentukan jumlah kluster optimal (K) menggunakan metode K-Means. Metode "elbow" atau "sum  of  squared  errors" (SSE)  digunakan  untuk  menentukan  nilai  K  yang  optimal. Algoritma ini mengimplementasikan metode Elbow Method untuk menentukan jumlah kluster optimal dalam model K-Means. Pertama, dictionary dan list kosong dibuat untuk menyimpan nilai  SSE  dan  inertia.  Kemudian, loop  for digunakan  untuk  iterasi  melalui  berbagai  jumlah kluster (1 hingga 9). Di setiap iterasi, model KMeans dibuat dan dilatih dengan data, dan nilai inertia  disimpan.  Nilai  inertia  ini  kemudian  ditambahkan  ke dictionary dan  list.  Terakhir, jumlah kluster yang menghasilkan nilai inertia terendah dipilih sebagai jumlah kluster optimal.
7. Clustering DBSCAN
Algoritma clustering DBSCAN diawali dengan penentuan nilai K optimal untuk  jumlah kluster  dalam  metode  KMeans  menggunakan  metode "elbow" atau "sum  of  squared  errors" (SSE). Selanjutnya, dijelaskan langkah-langkah pembuatan script algoritma DBSCAN.

## 8. Evaluation
Evaluasi  model  dilakukan  untuk  mengukur  performa  klasifikasi  algoritma  FCM  dan DBSCAN.  Empat  metrik  digunakan,  yaitu  SSE  ( Sum  of  Squared  Error ), Calinski-Harabasz Index, Silhouette Score , dan Davies Bouldin Index .

## 9. FCM
Metrik-metrik seperti SSE, Calinski-Harabasz Index, Silhouette Score, dan Davies Bouldin Index berperan sebagai alat ukur untuk menilai kualitas klaster yang dihasilkan dalam analisis klaster data.
a. Sum of Squared Errors (SSE)
Analisis  klaster  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  berdasarkan  karakteristik  yang serupa. Salah satu metrik yang digunakan untuk mengukur kualitas pengelompokan adalah Sum of  Squared  Error (SSE).  SSE  dihitung  dengan  menjumlahkan  kuadrat  jarak  setiap  titik  data dalam  sebuah  klaster  terhadap  pusat  klasternya.  Semakin  kecil  nilai  SSE,  semakin  baik pengelompokan  data.  Nilai  SSE  4688563936.0715  menunjukkan  total  kuadrat  jarak  antara semua titik data dan pusat klasternya dalam hasil klasterisasi. Nilai ini dapat digunakan untuk mengevaluasi kualitas pengelompokan data dan membandingkannya dengan hasil klasterisasi lain.

## b. Calinski-Harabasz Index (CHI)
CHI  adalah  metrik  eksternal  yang  mengukur  efektivitas  klasterisasi  dengan  cara membandingkan  dispersi  antar-klaster  dengan  dispersi  dalam-klaster.  Nilai  CHI  yang  tinggi menunjukkan klasterisasi yang optimal, di mana klaster-klasternya memiliki perbedaan yang jelas.  Dalam  konteks  ini,  nilai  CHI  sebesar  0.3128562606910544  mengindikasikan  bahwa klaster-klaster yang terbentuk tidak terpisahkan dengan baik, sehingga membingungkan untuk membedakan antar klaster.
c. Silhouette Score (SS)
Sum of Squares (SS) adalah metrik yang mengukur kualitas pengelompokan data. Nilai SS berkisar  antara  -1  dan  1,  dengan  nilai  yang  lebih  tinggi  menunjukkan  pengelompokan  yang lebih baik. Dalam konteks ini, nilai SS 0.08061440564597909 menunjukkan adanya tumpang tindih atau ketidakjelasan dalam penempatan titik data ke dalam klaster. Hal ini menunjukkan bahwa pengelompokan data mungkin tidak optimal dan perlu dioptimalkan lebih lanjut.
d. Davies Bouldin Index (DBI)
Kualitas pengelompokan dapat diukur menggunakan Indeks Davies-Bouldin (DBI), yang menilai  tingkat  separasi  dan  kohesi  antar  klaster.  Nilai  DBI  yang  rendah  menunjukkan pengelompokan  yang  lebih  baik.  Pada  analisis  ini,  DBI  9.910899528742423  menunjukkan tingkat separasi dan kohesi klaster yang rendah, mengindikasikan kualitas pengelompokan yang suboptimal.

## 10. DBSCAN
Analisis  terhadap  kinerja  algoritma  DBSCAN  dengan  menerapkan  metrik-metrik  yang telah ditentukan memungkinkan pengukuran kualitas klaster yang dihasilkan pada kumpulan data  tertentu.  Penjelasan  lebih  lanjut  terkait  hasil  evaluasi  akan  dipaparkan  pada  bagian selanjutnya.
a. Sum of Squared Errors (SSE)
Dalam  konteks  DBSCAN, Sum  of  Squared  Errors (SSE)  tidak  ideal  sebagai  metrik evaluasi  utama.  Hal  ini  dikarenakan  DBSCAN  tidak  dirancang  untuk  mengoptimalkan  SSE. Algoritma  ini  berfokus  pada  identifikasi  area  dengan  kepadatan  titik  data  tinggi,  bukan meminimalkan  jarak  antar  titik  dalam  klaster.  Oleh  karena  itu,  nilai  SSE  yang  dihasilkan mungkin  tidak  memberikan  informasi  yang  relevan  atau  mudah  diinterpretasikan  dalam konteks DBSCAN.

## b. Calinski-Harabasz Index (CHI)
CHI  ( Calinski-Harabasz  Index )  adalah  suatu  metrik  eksternal  yang  digunakan  untuk mengevaluasi kualitas  klasterisasi dengan cara menghitung rasio antara dispersi antar klaster dan dispersi dalam klaster. Nilai CHI yang tinggi menunjukkan klasterisasi yang baik, dengan klaster-klaster yang terdefinisi dengan jelas dan terpisah secara signifikan. Dalam studi ini, nilai CHI  sebesar  3.23  juta  menunjukkan  bahwa  klasterisasi  yang  dilakukan  telah  menghasilkan klaster-klaster yang terdefinisi dengan baik dan terpisah secara signifikan.
c. Silhouette Score (SS):
Kualitas klasterisasi dapat diukur dengan Silhouette Score (SS) dan nilai SS yang tinggi, seperti 0.836, menunjukkan bahwa klasterisasi  memiliki kualitas yang baik. Hal ini ditandai dengan kohesi internal yang tinggi, di mana setiap titik data dalam klaster memiliki kesamaan yang tinggi dengan titik data lainnya dalam klaster yang sama. Selain itu, separasi antar klaster juga tinggi, di mana klaster-klaster berbeda memiliki perbedaan yang signifikan satu sama lain. Kualitas klasterisasi yang baik juga ditandai dengan bentuk dan ukuran klaster yang optimal, di mana klaster-klaster tidak terlalu kecil atau terlalu besar, dan tidak memiliki bentuk yang aneh.
d. Davies Bouldin Index (DBI)
DBI  merupakan  metrik  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kualitas  klasterisasi.  Nilai DBI yang rendah menunjukkan pemisahan antar klaster yang baik serta kekompakan klaster itu sendiri. Dalam kasus ini, nilai DBI 2.19 menunjukkan kualitas klasterisasi yang baik.  Lebih lanjut,  nilai  CHI  dan  SS  juga  mendukung  kesimpulan  ini,  menunjukkan  kualitas  klasterisasi yang  tinggi.  Namun,  perlu  diingat  bahwa  interpretasi  nilai-nilai  ini  bergantung  pada karakteristik data dan konteks analisis.  Secara keseluruhan, klasterisasi yang dihasilkan oleh DBSCAN pada data Anda menunjukkan kualitas yang baik.

## B. Pembahasan
Penelitian  ini  berfokus  pada  evaluasi  keefektifan  metode  klasterisasi Fuzzy  C-Means (FCM)  dan Density-Based  Spatial  Clustering  of  Applications  with  Noise (DBSCAN)  dalam segmentasi  data  donatur  untuk  PPPA  Daarul  Qur'an.  Evaluasi  dilakukan  menggunakan beberapa  indeks validasi klasterisasi yaitu Sum of Squared Errors (SSE), Calinski-Harabasz Index (CHI), Silhouette  Coefficient (SS),  dan Davies-Bouldin  Index (DBI).  Hasil  evaluasi menunjukkan  bahwa  metode  FCM  menghasilkan  SSE  sebesar  4.563.140.439,7347,  CHI sebesar  0,3128562606910544,  SS  sebesar  0,08061440564597909,  dan  DBI  sebesar 9,910899528742423.  Di  sisi  lain,  metode  DBSCAN  menghasilkan  CHI  sebesar 3.237.127,1389106703, SS sebesar 0,8479515063332151, dan DBI sebesar 2,1939426200975047, dengan SSE tidak relevan untuk metode ini. Berikut ini adalah analisis hasil dari FCM:

## 1. Sum of Squared Errors (SSE)
SSE  mengukur  seberapa  baik  data  sesuai  dengan  klasternya;  nilai  yang  lebih  rendah menunjukkan  klasterisasi  yang  lebih  baik.  Nilai  SSE  yang  tinggi  pada  FCM  menunjukkan bahwa data tidak dikelompokkan secara efektif.

## 2. Calinski-Harabasz Index (CHI)
CHI menilai rasio antara total dispersal antar-klaster dengan total dispersal intra-klaster. Nilai CHI yang rendah pada FCM menunjukkan bahwa klaster yang dihasilkan kurang terpisah dengan baik dan memiliki dispersi internal yang tinggi.
3. Silhouette Coefficient (SS)
SS mengukur seberapa mirip objek berada dalam klaster yang sama dibandingkan dengan objek  di  klaster  lain.  SS  berkisar  antara  -1  dan  1,  di  mana  nilai  mendekati  1  menunjukkan klasterisasi yang baik. Nilai SS yang sangat rendah pada FCM menunjukkan bahwa klasterisasi yang dilakukan tidak menghasilkan klaster yang jelas dan terpisah.

## 4. Davies-Bouldin Index (DBI)
DBI  mengukur  rata-rata  kesamaan  antara  masing-masing  klaster  dengan  klaster  yang paling mirip, di mana nilai yang lebih rendah menunjukkan klasterisasi yang lebih baik. Nilai DBI yang tinggi pada FCM mengindikasikan bahwa klaster yang dihasilkan tidak kompak dan memiliki banyak overlap.
Berikut ini adalah analisis hasil DBSCAN:

## 1. Calinski-Harabasz Index (CHI)
Nilai CHI yang sangat tinggi pada DBSCAN menunjukkan bahwa klaster yang dihasilkan sangat  terpisah  dengan  baik  dan  memiliki  dispersi  internal  yang  rendah,  menandakan klasterisasi yang lebih efektif.

## 2. Silhouette Coefficient (SS)
SS yang mendekati 1 pada DBSCAN menunjukkan bahwa data dikelompokkan ke dalam klaster yang terpisah dengan sangat baik, dengan objek-objek dalam klaster yang sama sangat mirip satu sama lain.

## 3. Davies-Bouldin Index (DBI)
Nilai  DBI  yang  rendah  pada  DBSCAN  mengindikasikan  bahwa  klaster  yang  dihasilkan adalah  kompak  dan  memiliki  sedikit  overlap,  menunjukkan  bahwa  metode  ini  mampu menghasilkan klaster yang lebih homogen dan terpisah dengan baik.

## 4. Perbandingan dan Kesimpulan
Hasil penelitian tentang pengklasteran dan segmentasi karakteristik donatur sedekah daring memberikan  kontribusi  penting  bagi  PPPA  Daarul  Qur'an  dalam  pengelolaan  dan  strategi pemasaran  organisasi  mereka.  Dengan  memahami  karakteristik  yang  berbeda  dari  setiap segmen  donatur,  PPPA  Daarul  Qur'an  dapat  mengoptimalkan  pengelolaan  sumber  daya  dan mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif.  Segmentasi  yang  lebih  baik memungkinkan  mereka  untuk  menyesuaikan  pendekatan  komunikasi  dan  kampanye  dengan cara yang lebih personal dan relevan terhadap setiap segmen, meningkatkan resonansi pesan dan  respons  kampanye.  Lebih  lanjut,  dengan  memanfaatkan  data  ini,  organisasi  dapat meningkatkan  efektivitas  kampanye  donasi  mereka  dengan  cara  yang  lebih  strategis, meningkatkan  retensi  donatur,  menjangkau  lebih  banyak  donatur  potensial,  dan  mengukur kinerja kampanye dengan lebih baik. Ini semua bertujuan untuk meningkatkan jumlah donasi yang diterima dan dampak positif yang dihasilkan dalam masyarakat.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan rumusan masalah, tujuan penelitian, dan hipotesis, disimpulkan sebagai yaitu kategori donatur hanya didasarkan pada nominal, dengan tiga kelompok: donatur gold (di atas 1 juta), silver (100.000-1 juta), dan bronze (di bawah 100.000). Namun, setelah analisis dataset, hasil kinerja clustering Fuzzy C-Means (FCM) dan DBSCAN menunjukkan Clustering FCM, berdasarkan  nilai  K  =  2  dari  metode  Elbow  yang  optimal,  menggunakan  inisialisasi  matriks bobot  acak  dari  dataset  hasil  LRFM,  menghasilkan  dua  klaster. Clustering DBSCAN  juga menghasilkan dua klaster dan membentuk lima rentang penghasilan tahunan: 1000-2000, 2000- 3000, 3000-4000, 4000-5000, dan 5000-6000.  Klaster yang paling sesuai dengan profil donatur potensial dipilih berdasarkan hasil ini. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma DBSCAN memberikan  klasterisasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan Fuzzy  C-Means (FCM)  pada dataset  penelitian  ini,  dengan  pemisahan  dan  homogenitas  klaster  yang  lebih  superior. Penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  pemodelan  LRFM  dapat  menentukan Customer Lifetime Value (CLV) dari donatur yang potensial.
Pemahaman  dan  perhitungan  CLV  membantu  lembaga  PPPA  Daarul  Quran  dalam mengidentifikasi donatur bernilai tinggi, merencanakan strategi pemasaran yang lebih efektif, dan  mengoptimalkan  pengeluaran  untuk  akuisisi  donatur  baru.  Berdasarkan  data  LRFM  dan CLV, terbentuk enam segmen dari delapan segmen yang diidentifikasi, yaitu: Donatur Loyal,
Donatur  Potensial,  Donatur  Menjanjikan,  Donatur  Butuh  Perhatian,  Donatur  Tertidur,  dan Donatur  Berisiko  Hilang.  Strategi  komunikasi  dapat  dirancang  sesuai  dengan  karakteristik klaster dan segmen yang telah diidentifikasi, menggunakan bahasa dan pendekatan yang sesuai dengan minat para donatur. Tim divisi CRM dapat membuat kampanye atau kegiatan khusus yang  ditargetkan  kepada  setiap  klaster,  dengan  menyesuaikan  pesan,  promosi,  atau  tawaran program  ZISWAF  berdasarkan  karakteristik  klaster.  Selain  itu,  penting  untuk  membangun hubungan  jangka  panjang  dengan  donatur  potensial,  bukan  hanya  untuk  satu  kali  donasi. Terakhir, pantau respons dan partisipasi dari setiap klaster dan lakukan evaluasi secara berkala untuk mengukur efektivitas strategi serta mengidentifikasi perubahan yang diperlukan.
Penelitian  ini  memiliki  beberapa  kekurangan  yang  perlu  dikembangkan  lebih  lanjut. Pengembangan yang disarankan meliputi penambahan model algoritma klastering lainnya dan membandingkan  metode  data  mining  yang  berbeda.  Selain  itu,  penggunaan  perangkat  lunak atau  alat  lain  yang  dapat  mendukung  proses  klastering  data  juga  disarankan.  Penting  untuk memastikan  bahwa  penggunaan  data  untuk  tujuan  pemasaran  atau  pendekatan  pribadi mematuhi  kebijakan  privasi  dan  hukum  yang  berlaku.  Evaluasi  dan  penyempurnaan  strategi perlu dilakukan secara berkelanjutan berdasarkan respons dan hasil yang diperoleh.

## R EFERENSI
[1] F. Hariyadi, H. Sujaini dan A. Sukamto, “Pengklasteran Mahasiswa UNTAN Berdasarkan IPK  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means,” JUSTIN:  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi, vol. 1, no. 1, pp. 170-180, 2020.
[2] A. Supriadi dan S. Moh, “Clustering Loyalitas Pelanggan Dengan Model RFM (Recency, Frequency, Monetary) Dan Metode K-Means Berbasis Median,” UNUJA, vol. 2, no. 2, pp. 1-20, 2021.
[3] B.  N.  Sar  dan  A.  Primajaya,  “Penerapan  Clustering  Dbscan  Untuk  Pertanian  Padi  Di Kabupaten Karawang,” Jurnal Informatika dan Komputer, vol. 1, no. 1, pp. 1-20, 2019.
[4] Sudriyanto,  “Clustering  loyalitas  pelanggan  dengan  metode  rfm  (recency,  frequency, monetary) dan fuzzy c-means,” Prosiding SNATIF, vol. 1, no. 2, pp. 815-822, 2019.
[5] D. B. Saputra dan E. Riksakomara, “Implementasi Fuzzy C-Means dan Model RFM untuk Segmentasi Pelanggan (Studi Kasus: PT. XYZ),” Jurnal Teknik ITS, vol. 7, no. 1, pp. 119- 124, 2019.
[6] Alfian,  “Clustering  Kesetaan  Pelanggan  E-Ritel  Dengan  Model  RFM  (Recency, Frequency, Monetary) dan K-Means,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. 14, no. 2, pp. 239- 250, 2019.
[7] N.  Syarif  dan  W.  Windarto,  “Implementasi  Algoritma  Fuzzy  C-Means  Dan  Metode Recency Frequency Monetary (Rfm) Pada Aplikasi Data Mining Untuk Pengelompokan Pelanggan,” Sebatik, vol. 22, no. 2, pp. 88-94, 2019.
[8] A.  Syafrianto,  “Perancangan  Aplikasi  K-Means  Untuk  Pengelompokan  Mahasiswa STMIK ELRAHMA Yogyakarta Berdasarkan Frekuensi Kujungan KePerpustakaan dan IPK,” Jurnal Informatika, vol. 1, no. 1, pp. 1-20, 2019.
[9] B.  Nurina  dan  A.  Primajaya,  “Penerapan  Clustering  Dbscan  Untuk  Pertanian  Padi  Di Kabupaten Karawang,” Jurnal Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 1, pp. 1-20, 2019.
[10] M. Azlanshahputra, “Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means Menggunakan Model RFM Dalam Klasterisasi Pelanggan Pada Toko Kue Feandra Cake,” Jurnal Ilmiah Rekayasadan Manajemen Sistem Informasi, vol. 6, no. 1, p. 64–69, 2020.
[11] M.  Gupta  dan  P.  Chandra,  “A  comprehensive  survey  of  data  mining,” International Journal of Information Technology, vol. 12, no. 4, pp. 1243-1257, 2020.
[12] A. Dogan dan D. Birant, “Machine learning and data mining in manufacturing,” Expert Systems with Applications, vol. 1, no. 10, pp. 345-350, 2021.
[13] J. Kong, C. Yang, J. Wang, X. Wang dan M. Zuo, “Deep‐stacking network approach by multisource  data  mining  for  hazardous  risk  identification  in  IoT‐based  intelligent  food management systems,” Computational Intelligence and Neuroscience, vol. 1, no. 21, pp. 119-130, 2021.
[14] S. Monalisa dan R. Zafa, “Klasterisasi Customer Lifetime Value Dengan Model LRFM Menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C-Means,” Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan  Manajemen Sistem Informasi, vol. 6, no. 1, pp. 38-42, 2020.
[15] L. Waroka, S. Monalisa, D. Anjainah dan N. Arifin, “Implementasi Algoritma Fuzzy C- Means (Fcm) Dalam Pengklasterisasian Nilai Hidup Pelanggan Dengan Model Lrfm.,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi, vol. 6, no. 1, pp. 1-20, 2020.
[16] M.  Migdadi,  “Knowledge  management,  customer  relationship  management  and innovation capabilities,” Journal of Business & Industrial Marketing, vol. 36, no. 1, pp. 111-124, 2020.
[17] C.  Zhang,  X.  Wang,  A.  Cui  dan  S.  Han,  “Linking  big  data  analytical  intelligence  to customer  relationship  management  performance,” Industrial  Marketing  Management, vol. 9, no. 1, pp. 483-494, 2020.
[18] P.  Bhattacharjee  dan  P.  Mitra,  “A  survey  of  density  based  clustering  algorithms,” Frontiers of Computer Science, vol. 15, no. 1, pp. 1-27, 2021.
[19] S.  Zhou,  D.  Li,  Z.  Zhang  dan  R.  Ping,  “A  new  membership  scaling  fuzzy  c-means clustering algorithm,” IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 29(9), no. 9, pp. 2810- 2818, 2020.
[20] Y. Tang, F. Ren dan W. Pedrycz, “Fuzzy C-means clustering through SSIM and patch for image segmentation,” Applied Soft Computing, vol. 8, no. 7, pp. 230-245, 2020.
[21] G.  Oyewole  dan  G.  Thopil,  “Data  clustering:  application  and  trends,” Artificial Intelligence Review, vol. 56, no. 7, pp. 6439-6475, 2023.
[22] W. Kurniawan dan S. Rahayu, “Analisis Segmentasi Usia Donatur Terhadap Peminatan Donasi Di Human Initative,” Manajemen Dewantara, vol. 7, no. 3, pp. 457-464, 2023.
[23] T.  Saranya  dan  S.  Saravanan,  “Groundwater  potential  zone  mapping  using  analytical hierarchy  process  (AHP)  and  GIS  for  Kancheepuram  District,  Tamilnadu,  India,” Modeling Earth Systems and Environment, vol. 6, no. 2, pp. 1105-1122, 2020.