JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 1-6

## ANALISIS RECENCY FREQUENCY MONETARY DAN K-MEANS CLUSTERING PADA KLINIK GIGI UNTUK MENENTUKAN SEGMENTASI PASIEN
Aji Setiono 1 , Agung Triayudi 2* , Endah Tri Esti Handayani 3
1,2,3 Jurusan Informatika Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika Universitas Nasional Jl. Sawo Manila Pejaten Pasar Minggu – Jakarta Selatan
1 aji.setiono16@gmail.com
2 agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
3 endahtriesti@civitas.unas.ac.id

## Abstrak
Dengan  semakin  berkembangnya  persaingan  bisnis,  agar  mendapatkan  pasien  lebih  banyak  dan  kepuasan  pelayanan  terhadap pasien, maka perusahaan harus mempunyai strategi. Palapa Dentists belum mengadopsi strategi CRM ( Customer Relationship Management )  masih  memperlakukan  semua  pasien  dengan  pendekatan  yang  sama.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka diperlukan data mining menggunakan teknik cluster untuk mengetahui karakteristik setiap pasien. Penelitian ini menggunakan metode RFM ( Recency Frequency Monetary ) dan K-Means Clustering dengan tujuan menentukan segmentasi pasien dan memilih kelompok pasien mana yang paling menguntungkan bagi perusahaan. Penentuan jumlah cluster menggunakan elbow method yang menghasilkan jumlah cluster terbaik adalah 2. Silhouette score menghasilkan jumlah 2 cluster dengan score 0.6014345457538962. Sedangkan hasil davies-bouldin  score menunjukan cluster optimal dengan 3 cluster tapi skornya 0.7500785223208264 masih jauh dari 0. Cluster 1 memiliki 17.413 anggota dan cluster 2 memiliki 2.068 anggota. Cluster 1 memiliki nilai rata-rata recency 641,63, frequency 3,21, dan monetary Rp. 2.424.251,98. Sedangkan cluster 2 memiliki nilai rata-rata recency 286,87, frequency 19,32,  dan monetary Rp.  20.087.467,49.  Dapat  disimpulkan cluster 2  adalah  kelompok  pasien  yang  lebih  menguntungkan dibandingkan cluster 1.
Kata kunci: Customer Relationship Management , Segmentasi, RFM, K-Means Clustering , Cluster

## I. P ENDAHULUAN
Di era modern dengan semua kemudahannya dan teknologi yang  terus  berkembang,  strategi  setiap  perusahaan  dalam melakukan  teknik  pemasaran  juga  semakin  berkembang. Dalam  strategi  pemasaran,  sebelum  melakukan  berbagai macam  promosi  kepada  pelanggan,  hendaknya  perusahaan terlebih  dahulu  membidik  segmen  secara  jelas  dan  tepat. Dengan  menerapkan  strategi  pemasaran  yang  tepat  maka perusahaan  akan  lebih  mengemat  biaya  pengeluaran  untuk promosi.  Sering  kali  perusahaan  tidak  dapat  secara  efektif melakukan promosi kepada pelanggan karena belum memiliki data  yang  akurat.  Persaingan  yang  ketat  antar  perusahaan tentunya menuntut setiap perusahaan untuk beradaptasi dengan perkembangan dunia bisnis [1].
Dengan  semakin  banyaknya  Klinik  Gigi  di  Jakarta,  maka persaingan  untuk  mendapatkan  dan  mempertahankan  pasien
akan semakin ketat. Setiap Klinik Gigi tentu memiliki strategi tersendiri  dalam  melakukan  teknik  pemasaran.  CRM ( Customer Relationship Management ) adalah kombinasi proses dan  teknologi  dalam  memahami  pelanggan  [2].  CRM ( Customer  Relationship  Management )  memiliki  tujuan  untuk mendapatkan pelanggan yang berkomitmen terhadap jasa dan produk sebuah perusahaan dan menjaga hubungan baik antara perusahaan  dengan  pelanggan  [3].  Palapa  Dentists  belum mengadopsi strategi CRM ( Customer Relationship Management )  masih  memperlakukan  semua  pasien  dengan pendekatan yang sama.
Data  dengan  jumlah  yang  besar  membutuhkan  peranan teknologi  untuk  mengolahnya  [4].  Penggunaan  data mining dalam  proses  CRM  ( Customer  Relationship  Management ) dapat  memberikan  pemahaman  lebih  mendalam  tentang pelanggan [5]. Istilah data mining sering dikenal dengan  data analysis dan KDD ( Knowledge Discovery in Databases ). KDD
*Corresponding author: Agung Triayudi
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 1-6
merupakan  metode  untuk  mendapatkan  pengetahuan  dari sebuah data [6]. Proses data mining meliputi pengumpulan data, dan  pemakaian  data  perusahaan  untuk  mendapatkan keteraturan pola hubungan dalam himpunan data [7].
Segmentasi  pelanggan  dapat membagi  pelanggan  menjadi beberapa  kelompok  untuk  dapat  mempermudah  perlakuan kepada setiap pelanggan atau membagi pasar agar lebih mudah ditangani  oleh  perusahaan  [8].  Segmentasi  pelanggan membutuhkan variabel deskriptif untuk mengidentifikasi pola perilaku  pelanggan  [9].  Tujuan  segmentasi  pelanggan  adalah untuk  mengetahui  karakteristik  pelanggan  agar  perusahaan dapat  memilah  pelanggan  mana  yang  paling  menguntungkan atau  kurang  menguntungkan  bagi  perusahaan  [10].  Dengan metode RFM ( Recency Frequency Monetary ) pelanggan dapat dikelompokkan  berdasarkan  waktu  kunjungan  terakhir, frekuensi  seberapa  banyak  kunjungan,  dan  total  uang  yang dikeluarkan pelanggan [11].
Dalam  mengelompokkan  data  pelanggan  dalam  jumlah besar  diperlukan  teknik clustering . Clustering adalah  teknik dalam  data mining dan  bersifat unsupervised yaitu  berarti bahwa  atribut-atribut  dari  suatu  kelompok  atau cluster yang memiliki  persamaan  karakteristik  yang  dapat  dikelompokkan dalam  satu  kelompok  atau cluster [12],  [13]. Clustering juga dapat diartikan sebagai sebuah proses pembentukan kelompok atau cluster data  dari  kelompok  data  yang  tidak  diketahui kelompoknya,  kemudian  mengelompokkan  data  tersebut  ke dalam  satu cluster yang  memiliki  kesamaan  data  [14],  [15]. Salah  satu  metode clustering paling  terkenal  dengan kesederhanaan  dan  kecepatannya  adalah  K-Means Clustering [16] . K-Means Clustering adalah  metode  mengelompokkan data  yang  terkenal  dengan  kesederhanaan  algoritma,  dan kecepatan memilih pusat cluster [17]. Simbol K pada K-means clustering memiliki arti sebagai jumlah cluster yang digunakan. Savitri, Abdurrachman Bachtiar, & Setiawan, 2018 dalam penelitiannya menggunakan model RFM dan metode K-Means Clustering dengan  menggunakan  data  riwayat  transaksi pelanggan. Pada penelitian tersebut didapatkan 2 dan 3 segmen, dan  hasil  RFM  menunjukan  pelanggan  yang  paling menguntungkan masuk dalam peringkat pertama [2]. Fithriyah, Yaqin,  &  Zaman,  2021  dalam  penelitiannya  yang  bertujuan melakukan segmentasi produk guna meminimalisir kekurangan atau  kelebihan  stok  [17].  Randi  Rian  dan  Cendra  Wadisman, 2018  dalam  penelitiannya  menggunakan  algoritma  K-Means untuk  yang diimplementasikan   dalam   pemilihan   pelanggan potensial  di  MC  Laundry [18]. Elly Muningsih, Ina Maryani, dan  Vembria  Rose  Handayani,  2021  dalam  penelitiannya menggunakan  metode  K-Means  untuk  mengelompokkan propinsi berdasar potensi desa denganbanyaknya jenis industri yang  dimiliki    wilayahnya,  dan  menggunakan  davies-bouldin index sebagai penentu jumlah clusternya [19]. Andre Winarta, dan  Wahyu  Joni  Kurniawan,  2021  dalam  penelitiannya menggunakan  metode  K-Means  dan  elbow  method  untuk menentukan cluster optimal  dalam clustering penyebaran pengguna narkoba [20].
Penelitian  ini  menggunakan  dua  metode  yaitu  RFM ( Recency  Frequency  Monetary )  dan  K-Means Clustering . Untuk  menentukan  jumlah cluster diperlukan  metode  untuk optimasi jumlah cluster terbaik. Elbow method adalah prosedur untuk
mengoptimalkan algoritma K-Means dengan mengevaluasi cluster optimal  melalui  estimasi sum  square error (SSE)  di  setiap  rentang cluster yang  ditentukan  [18]. Silhouette  Coefficient adalah  metode  evaluasi cluster yang menggabungkan metode cohessian dan separation [19]. Nilai silhouette yang dihasilkan terletak pada rentang nilai -1 sampai dengan  1.  Semakin  besar  nilai  koefisien  silhoutte score yang mendekati  nilai  1  berarti  pengelompokkan  data cluster itu semakin baik. Jika koefisien silhouette score mendekati nilai - 1, maka pengelompokan data dalam satu cluster akan semakin tidak baik atau buruk. Davies-Bouldin Index adalah salah satu metode  untuk  mengukur  jumlah cluster paling  baik  atau optimal  pada  suatu cluster dimana  kohesi  diartikan  sebagai jumlah  dari  kedekatan  data  terhadap  titik  pusat cluster dari cluster yang  diikuti  [20],[21].  Tujuan  penelitian  ini  untuk menentukan segmentasi pasien dan memilih kelompok pasien mana yang paling menguntungkan bagi perusahaan.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi  pada  penelitian  ini  menggunakan  CRISP-DM atau  disebut The  Cross  Industry  Standard  Process  for  Data Mining adalah  salah  satu  standard  dalam  data  mining  yang terpopuler.
Gambar 1. Tahapan Penelitian (Sumber: www.djkn.kemenkeu.go.id)

## A. Business Understanding
Melakukan  analisis  bisnis  Palapa  Dentists  dan  masalah segmentasi  pasien.  Pemahaman  bisnis  berfokus  pada pemahaman tujuan dan persyaratan penelitian.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 1-6

## B. Data Understanding
Melakukan  pemahaman  tentang  data  yang  ada  di  Palapa Dentists.  Pada  tahan  ini  peneliti  melakukan  identifikasi  data dan  penentuan  sumber  data.  Pengumpulan  data  dilakukan  di Palapa  Dentists.  Jenis  data  adalah  transaksi  pasien  dari  26 Desember 2016 sampai 06 April 2022 yang berjumlah 259.657 transaksi.

## C. Data Preparation
Menyiapkan  data  akhir  untuk  proses  segmentasi.  Data diolah  menggunakan  Google  Colab,  bahasa  pemrograman python,  dan  menggunakan  beberapa library data science dari python. Pada tahap ini data meliputi memilih data atau kolom apa saja yang akan digunakan, membersihkan data dari missing value , mencari atau mendapatkan atribut baru dari sebuah data, menggabungkan  beberapa  data  untuk  membuat  atribut  data baru, dan mengubah data sesuai kebutuhan analisis.

## D. Modeling
Pada tahap ini dilakukan proses RFM ( Recency Frequency Monetary )  dari  atribut  data  yang  telah  dipilih.  Nilai recency diperoleh  dari  seberapa  lama  pasien  melakukan  kunjungan yaitu  tanggal  perhitungan recency dikurangi  tanggal  terakhir kunjungan  pasien.  Tanggal  terakhir  analisis  adalah  7  April 2022  karena  dataset  terakhir  adalah  6  April  2022.  Nilai frequency diperoleh  dengan  menjumlahkan  atribut  kode transaksi pasien. Nilai monetary diperoleh dengan menjumlahkan total biaya yang dikeluarkan pasien. Kemudian data  hasil  RFM  ( Recency  Frequency  Monetary )  dilakukan clustering menggunakan  metode  K-Means Clustering . Tahapan K-Means Clustering pada penelitian ini yaitu:
1. Mengecek  data outlier pada  dataset  menggunakan boxplot.
2. Penanganan data outlier menggunakan IQR ( Interquartile  Range ),  nilai outlier adalah  nilai  data yang letaknya lebih dari 1.5 x panjang kotak IQR.
3. Standarisasi dataset.
4. Memilih nilai K cluster .

## E. Evaluation
Pada  tahap evaluation menggunakan  tiga  metode  yaitu Elbow  Method , Silhouette  Coefficient ,  dan Davies-Bouldin Index untuk  menentukan  jumlah  cluster  terbaik.  Gambaran akhir  dari elbow  method adalah  grafik  konsistensi cluster terbaik dengan memplot nilai SSE. Penurunan paling ekstrim dan  paling  berbentuk  siku  dianggap  sebagai  jumlah  cluster paling optimal. Untuk menghitung nilai sum square error (SSE) dengan Rumus 1.
SSE = ∑ ∑ || 𝑗∈∁𝑖 𝑘 𝑖=1 X j - ∁ i || 2 (1)
Keterangan : k : nomor cluster yang ditentukan x j : data j pada cluster i
∁ I : inisialisai centroid secara acak
Untuk menghitung silhouette score dengan Rumus 2.
𝑆𝑖𝑙ℎ𝑜𝑢𝑒𝑡𝑡𝑒 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑝−𝑞 max (𝑝,𝑞) (2) Keterangan: p : jarak rata-rata ke titik-titik di cluster terdekat q  :  jarak  rata-rata  intra cluster ke  semua  titik  di cluster nya sendiri.
Davies-Bouldin  Score didefinisikan  sebagai  rata-rata ukuran kesamaan dari setiap cluster dengan cluster yang paling mirip,  dimana  kesamaan  adalah  rasio  jarak  dalam cluster terhadap jarak antar cluster . Nilai Davies-Bouldin Score adalah 0-1,  nilai cluster yang  mendekati  nilai  0  maka  akan  semakin baik pengelompokkannya.

## F. Deployment
Pada  tahap  ini  label  jumlah cluster digabungkan  dengan dataset, sehingga setiap data memiliki label cluster .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. RFM (Recency Frequency Monetary)
Dataset  awal  untuk  proses  RFM  ( Recency  Frequency Monetary )  berjumlah  259.601  baris.  Atribut  yang  digunakan dalam  proses  RFM  adalah  Tanggal  Transaksi,  Kode  Pasien, Kode  Transaki,  dan  Total.  Terdapat  171  pasien  dengan monetary sama  dengan  0,  pasien  tersebut  adalah  pasien  yang melakukan  tindakan  tetapi  biayanya  gratiskan  oleh  pihak Palapa Dentists, kemudian ada juga pasien yang memang sudah membayar  paket  perawatan  di  awal  jadi  nilai monetary nya sama  dengan  0.  Dengan  pertimbangan  dan  pengamatan  pada saat business  understanding pada  Palapa  Dentists,  pasien dengan nilai monetary sama dengan 0 tidak akan berpengaruh ke hasil clustering , dan juga ada beberapa pasien dengan nilai monetary kurang dari Rp. 150.000,00 yaitu pasien yang tidak melakukan  tindakan  tetapi  hanya  membeli  produk,  pasien tersebut  kurang  memberikan  keuntungan  bagi  perusahaan, maka dataset pasien dengan montery kurang dari sama dengan Rp. 150.000,00 akan dihapus.
Tabel 1. Hasil RFM (Recency Frequency Monetary)
Kode Pasien  Recency  Frequency Monetary 40681.0 62 75.0 233723125.0 412991.0 39 52.0 223585000.0 49740.0 4 42.0 145295000.0 47465.0 917 39.0 144105000.0 410053.0 587 58.0 144046500.0 48839.0 12 61.0 136178875.0 47666.0 71 82.0 121147000.0
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 1-6
…. … … … 422875.0 180 2.0 160000.0 423023.0 171 2.0 160000.0 422636.0 167 2.0 156000.0 420457.0 175 2.0 156000.0 422745.0 219 2.0 156000.0 422581.0 243 2.0 152000.0 422575.0 233 2.0 152000.0 422719.0 236 2.0 152000.0
Tabel  diatas  menunjukan  hasil  akhir  RFM  ( Recency Frequency  Monetary ).  Setelah  proses  RFM  ( Recency Frequency  Monetary )  kemudian  data  hasilnya  akan  di  proses clustering menggunakan metode K-Means Clustering .

## B. K-Means Clustering
Pada  tahap clustering menggunakan  algoritma  K-Means, dataset  akan  dilihat  terlebih  dahulu  variabel outlier dari  nilai RFM. Outlier adalah titik data yang secara signifikan berbeda dari kumpulan data lainnya.
Gambar 2. Distribusi Data Outlier
Data awal sebelum dilakukan penanganan outlier berjumlah 19.595,  Terdapat  data outlier pada frequency dan monetary sebanyak  114  data,  maka  data  itu  akan  dihapus.  Data  bersih tanpa outlier adalah sebanyak 19.481 data. Tahap selanjutnya adalah dilakukan rescaling terhadap atribut-atribut yang RFM. Rescaling bertujuan agar masing-masing atribut memiliki skala yang  sebanding. Pada  tahap rescaling menggunakan library StandarScaler.
Tabel 2. Rescaling RFM Recency Frequency Monetary 1.925.160.428.24 1.490 5.986.364.625.74 9.000 - 11.454.179.622.3 85.900 19.089.121.265.1 67.900 5.501.995.057.58 6.860 0.5975836323010 582 1.457.987.618.56 8.690 11.426.689.441.2 76.100 - 0.4905991813764 923 14.466.725.197.1 21.700 19.499.515.577.3 11.800 - 0.8895995463915 941

## C. Optimasi Jumlah Cluster
Optimasi  jumlah cluster merupakan  proses  penting  untuk menentukan berapa jumlah cluster terbaik dalam penelitian ini. Tiga  metode  untuk  menentukan cluster paling  optimal  dalam penelitian  ini  menggunakan Elbow  Method , Silhouette Coefficient , dan Davies-Bouldin Index .
Gambar 3. Hasil Elbow Curved
Pada  gambar  diatas  menunjukan  bahwa  jumlah cluster terbaik ditunjukan dengan grafik presentase penurunan paling curam  pada  nilai cluster 2.  Jadi  untuk  jumlah cluster terbaik dengan elbow method adalah dengan jumlah 2 cluster .
Tabel 3. Hasil Silhouette Score Jumlah Cluster Silhouette Score 2 0.6014345457538962 3 0.4795062977517168 4 0.48582949943797765 5 0.47608477887200473 6 0.4164932850705542 7 0.40748124769926497 8 0.4131848077156416
Dari  pengujian  menggunakan silhouette  score pada  tabel diatas  menggunakan  jumlah  cluster  2  sampai  8  menunjukan bahwa cluster 2  memiliki  nilai score tertinggi  dengan  nilai 0.6014345457538962.
Tabel 4. Hasil Davies-Bouldin Score Jumlah Cluster Davies-Bouldin Score 2 0.8132733920961062 3 0.7500785223208264 4 0.811833607084641 5 0.8605487194764665
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 1-6
6 0.8516430173033278 7 0.9417882159850456 8 0.8902092017969905
Pada tabel diatas menunjukan jumlah cluster dari 2 sampai 8  menggunakan Davies-Bouldin  Score .  Hasilnya menunjukan jumlah 3 cluster memiliki score terendah yaitu 0.7500785223208264,  sementara  jumlah  2 cluster meiliki score 0.8132733920961062.

## D. Hasil RFM dan K-Means Clustering
Berdasarkan 2 dari 3 metode optimasi menghasilkan jumlah 2 cluster adalah  paling  optimal,  maka  penelitian  ini menggunakan  jumlah  2 cluster . Cluster 1  memiliki  17.413 anggota, dan cluster 2 memiliki 2.068 anggota.
Tabel 5. Hasil RFM dan K-Means Clustering
Kode Pasien Recen cy Frequen cy Monetary Cluster_ Id 49740.0 4 42.0 14529500 0.0 2 47465.0 917 39.0 14410500 0.0 2 418420.0 347 12.0 11108000 0.0 2 41612.0 138 17.0 11025130 0.0 2 416837.0 72 20.0 99246000. 0 2 46695.0 12 39.0 98022000. 0 2 410282.0 130 32.0 96020000. 0 2 … … … … … 423136.0 202 2.0 160000.0 1 422636.0 167 2.0 156000.0 1 420457.0 175 2.0 156000.0 1 422745.0 219 2.0 156000.0 1 422581.0 243 2.0 152000.0 1 422575.0 233 2.0 152000.0 1 422719.0 236 2.0 152000.0 1
Hasil nilai rata-rata setiap cluster adalah cluster 1 memiliki nilai rata-rata recency 641,63, frequency 3,21, dan monetary Rp. 2.424.251,98.  Sedangkan cluster 2  memiliki  nilai  rata-rata recency 286,87, frequency 19,32,  dan monetary Rp. 20.087.467,49. Dari hasil cluster yang terbagi menjadi 2 cluster , cluster 1 adalah  segmen  pasien-pasien  dengan recency atau  terakhir kunjungan lebih lama dibandingkan cluster 2, nilai frequency atau  seringnya  berkunjung  pada  pasien cluster 1  juga  lebih sedikit  dibandingkan cluster 2,  dan  juga  nilai monetary atau
uang  yang  dikeluarkan  pasien  pada cluster 1  lebih  kecil dibandingkan cluster 2. Dengan hasil itu maka pada kelompok pasien  di cluster 1  perlu  promosi  atau recall untuk  membuat pasien  tersebut  lebih  sering  melakukan  kunjungan  ke  Klinik. Sementara  pada cluster 2  Klinik  perlu  terus  meningkatkan pelayanan kepuasan agar pasien tersebut tetap atau meningkat kunjungannya.

## IV. K ESIMPULAN
Metode  RFM  ( Recency  Frequency  Monetary )  dapat membagi  segmen  pasien  berdasarkan  berapa  lama  terakhir kunjungan  pasien,  seberapa  banyak  frekuensi  kunjungan pasien, dan total uang yang dikeluarkan pasien. Sedangkan K- Means Clustering dapat  membagi  hasil  dari  RFM  ( Recency Frequency  Monetary )  kedalam  2 cluster .  Jumlah cluster optimal  adalah  menggunakan  2 cluster karena  pada elbow method dan silhouette  coefficient menunjukan  2 cluster . Sedangkan  hasil davies-bouldin  score menunjukan cluster optimal  dengan  3 cluster tapi  skornya  0.7500785223208264 masih  jauh  dari  0. Cluster 2  memiliki  nilai frequency dan monetary lebih tinggi dibandingkan cluster 1, dan juga cluster 2 memiliki nilai rata-rata reccency lebih rendah dibandingkan cluster 1. Dengan begitu cluster 2 merupakan kelompok pasien yang paling menguntungkan bagi Palapa Dentists. Kekurangan penelitian  ini  adalah cluster yang  terbagi  hanya  menjadi  2 cluster .  Diperlukan  penelitian  selanjutnya  menggunakan metode clustering lain  untuk  mengetahui  metode  mana  yang lebih  baik  untuk  menentukan  segmentasi  pasien  di  Palapa Dentists.  Diperlukan  juga  penelitian  tentang  metode  terbaik antara elbow method, silhouette coefficient, dan davies-bouldin index untuk  optimasi  jumlah cluster pada  metode  K-Means Clustering .

## R EFERENSI
[1] I. Y. Musyawarah and D. Idayanti, “Analisis Strategi Pemasaran  Untuk  Meningkatkan  Penjualan  Pada Usaha  Ibu  Bagas  di  Kecamatan  Mamuju  (online),” Jurnal Ilmiah Ilmu Manajemen , vol. 1, no. 1, pp. 2656– 6265, 2022.
[2] A.  D.  Savitri,  F.  Abdurrachman  Bachtiar,  and  N.  Y. Setiawan,  “Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan Metode K-Means Clustering Berdasarkan Model RFM Pada  Klinik  Kecantikan  (Studi  Kasus :  Belle  Crown Malang),”  2018.  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[3] J.  Puspa  Wildyaksanjani  and  dan  Dadang  Sugiana, “Strategi Customer Relationship Management (CRM) PT  Angkasa  Pura  II  (Persero),” Jurnal  Kajian Komunikasi , vol. 6, no. 1, pp. 10–23, 2018.
[4] R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “Analisis  Data  Hasil Keuntungan  Menggunakan  Software  Rapidminer,” Jurteksi (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 199–204, Jul. 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.365.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal. 1-6
[5] C. D. Rumiarti and I. Budi, “Customer Segmentation for  Customer  Relationship  Management  on  Retail Company:  Case  Study  PT  Gramedia  Asri  Media,” Jurnal Sistem Informasi , vol. 13, no. 1, p. 1, May 2017, doi: 10.21609/jsi.v13i1.525.
[6] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y.  Desnelita, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering Data  Obat-Obatan,” Jurnal  Nasional  Teknologi  dan Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, Apr. 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[7] S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E.  Handayani, “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan
Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76– 88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[8] S.  Monalisa,  “Segmentasi  Perilaku  Pembelian Pelanggan  Berdasarkan  Model  RFM  dengan  Metode K-Means,” Jurnal Sistem Informasi , p. 1, 2018.
[9] P. Anitha and M. M. Patil, “RFM model for customer purchase behavior using K-Means algorithm,” Journal of  King  Saud  University  -  Computer  and Information Sciences , vol. 34, no. 5, pp. 1785–1792, May 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2019.12.011.
[10] A.  Febriani  and  S.  A.  Putri,  “Segmentasi  Konsumen Berdasarkan  Model  Recency,  Frequency,  Monetary dengan  Metode  K-Means,” JIEMS  (Journal  of Industrial Engineering and Management Systems) , vol. 13, no. 2, Sep. 2020, doi: 10.30813/jiems.v13i2.2274.
[11] T.  Ayu  Rospricilia,  S.  Ayu  Ithriah,  and  A.  Anjani Arifiyanti,  “Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan Metode K-Means Clustering Berdasarkan Model Rfm Pada Cv Tita Jaya,” 2020.
[12] R. Y. Firmansah, J. Dedy Irawan, and N. Vendyansyah, “Analisis  Rfm  (Recency,  Frequency  And  Monetary) Produk Menggunakan Metode K-Means,” 2021.
[13] A. Sugiharto, B. N. Sari, and T. N. Padilah, “Analisis Cluster Sebaran Covid-19 Menggunakan Algoritma K- Means Clustering (Studi Kasus: Provinsi Jawa Barat),” Journal  of  Information  Technology  and  Computer Science (INTECOMS) , vol. 4, no. 2, pp. 291–301, 2021, [Online]. Available: https://pikobar.jabarprov.go.id/.
[14] H. Priyatman, F. Sajid, and D. Haldivany, “Klasterisasi Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Memprediksi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , 2019.
[15] M. Shutaywi and N. N. Kachouie, “Silhouette analysis for  performance  evaluation  in  machine  learning  with applications to clustering,” Entropy , vol. 23, no. 6, Jun. 2021, doi: 10.3390/e23060759.
[16] R.  Gustriansyah,  N.  Suhandi,  and  F.  Antony, “Clustering optimization in RFM analysis based on k- means,” Indonesian Journal of Electrical Engineering
and  Computer  Science ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  470–477, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v18.i1.pp470-477.
[17] M. Fithriyah, M. A. Yaqin, and S. Zaman, “K-Means Clustering  Untuk  Segmentasi  Produk  Berdasarkan Analisis  Recency,  Frequency,  Monetary  (RFM)  Pada Data  Transaksi  Penjualan,” ILKOMNIKA:  Journal  of Computer Science and Applied Informatics , vol. 3, no. 2, pp. 151–164, Aug. 2021, doi:
10.28926/ilkomnika.v3i2.284.
[18] R.  R.  Putra  and  C.  Wadisman,  “Implementasi  Data Mining  Pemilihan  Pelanggan Potensial  Menggunakan Algoritma K-Means,” Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS) , vol. 1, no. 1, 2018.
[19] E.  Muningsih,  I.  Maryani,  and  V.  R.  Handayani, “Penerapan  Metode  K-Means  dan  Optimasi  Jumlah Cluster dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering Propinsi Berdasarkan Potensi Desa,” Jurnal Sains dan Manajemen ,  vol.  9,  no.  1,  2021,  [Online].  Available: www.bps.go.id
[20] A. Winarta and W. J. Kurniawan, “Optimasi Cluster K- Means  Menggunakan  Metode  Elbow  Pada  Data Pengguna  Narkoba  Dengan  Pemrograman  Python,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , vol. 5, no. 1, 2021.
[21] M.  M.  Khairunnisa,  A.  Triayudi,  and  E.  T.  E. Handayani,  “Application  of  K-Means  Clustering  on the  Performance  Evaluation  of  Lecturers  Based  on Student  Questionnaire:  Application  of  K-Means Clustering  on  the  Performance  Evaluation  of Lecturers Based on Student Questionnaire”, Mantik, vol. 4, no. 1, pp. 760-766, May 2020.