Suharti, P., Suryandari, A. and Amalia, R. (2022) “Analisis Kinerja Modul Pengendali Tekanan Udara Pct-14 Berbasis PLC dengan Berbagai Metoda Tuning”, Sebatik, 26(2). Submitted:  2022-11-24 Accepted:  2022-12-15 Published:  2022-12-21

## ANALISIS SEGMENTASI PELANGGAN MENGGUNAKAN K- MEANS CLUSTERING STUDI KASUS APLIKASI ALFAGIFT
Satria Ardi Perdana 1) , Sara Famayla Florentin 2) , dan Agus Santoso 3)
1,2,3 Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur
1,2,3 Jalan Ciledug Raya RT 10/RW 02 Petukangan Utara, Jakarta Selatan, 12260 E-mail : satria.perdana.2022@gmail.com 1) , sarafamayla@gmail.com 2) , agussantoso552@gmail.com 3)

## ABSTRAK
Segmentasi  pelanggan  adalah  strategi  yang  diterapkan  dengan  membagi  pelanggan  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda dengan karakteristik, perilaku, atau kebutuhan yang berbeda. Segmentasi pelanggan sangat penting karena dapat digunakan sebagai data pendukung untuk mengetahui loyalitas pelanggan dan menentukan strategi pemasaran yang efektif dan efisien bagi  perusahaan.  Untuk  menentukan  segmentasi  pelanggan,  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  K- Means clustering .  Proses clustering dilakukan  dengan  cara  mengelompokkan  data  histori  transaksi  pelanggan  pengguna  aplikasi Alfagift  selama  bulan  Juni  2021  berdasarkan  lima  kategori  yaitu  umur,  jenis  kelamin,  frekuensi  pembelian,  tipe pembayaran  dan  kota.  Proses  analisis  segmentasi  pelanggan  menggunakan  metode  CRISP-DM  ( Cross  Industry  Standard Process  for  Data  Mining )  yang  meliputi  enam  tahapan  yaitu  pemahaman  bisnis  ( Business  Understanding ),  pemahaman data  ( Data  Understanding ),  persiapan  data  ( Data  Preparation ),  pemodelan  ( Modeling ),  evaluasi  ( Evaluation ),  dan penerapan  ( Deployment ).  Algoritma  K- Means digunakan  untuk  membentuk  kluster  dan  metode Elbow digunakan  untuk mengevaluasi kluster-kluster yang terbentuk. Algoritma K- means digunakan untuk pembentukan kluster dan metode Elbow digunakan untuk mengevaluasi kluster-kluster yang terbentuk. Hasil k optimum yang terbentuk dari hasil perhitungan SSE ( Sum Squared Error ) dengan metode Elbow adalah tiga cluster dengan selisih nilai SSE terbesar yaitu 1119.28644. Hasil pengelompokan  pelanggan  sebanyak  tiga cluster;  cluster pertama  berjumlah  7.219  pelanggan, cluster kedua  sebanyak 6.902  pelanggan,  dan cluster ketiga  sebanyak  5.371  pelanggan.  Hasil  K- Means clustering tersebut  selanjutnya diinterpretasikan sebagai data yang akan digunakan dalam menentukan strategi pemasaran yang tepat.
Kata Kunci: Segmentasi Pelanggan, K-Means Clustering, Elbow Method, CRISP-DM, Data Mining
1. PENDAHULUAN
Pada  masa  pandemi  Covid-19,  tren  belanja online di kalangan  masyarakat  meningkat  secara  signifikan.  Belanja online telah  menjadi  bagian  gaya  hidup  masyarakat.  Hal tersebut  dikarenakan  banyaknya  kemudahan  yang  didapat untuk  memenuhi  kebutuhan  primer  sampai  dengan  tersier. Terdapat  beberapa  alasan  masyarakat  yang  lebih  memilih melakukan  pembelian  secara online yaitu  karena  adanya kemudahan  untuk  berbelanja  yang  dapat  dilakukan  dimana saja,  lebih  cepat  dan  praktis  hanya  dengan  memanfaatkan smartphone sebagai  media  dalam  melakukan  transaksi pembelian.  Pelanggan  tidak  perlu  lagi  datang  langsung  ke toko, namun semua dapat dilakukan dimanapun dengan cara yang sangat mudah yaitu mengunduh aplikasi belanja online . Salah satu platform belanja online yang sedang berkembang saat  ini  adalah  aplikasi  Alfagift,  yang  dimiliki  oleh  PT Global Loyalty Indonesia.
Alfagift  merupakan  sebuah  aplikasi  belanja online yang dimiliki  oleh  PT  Global  Loyalty  Indonesia,  yang dikategorikan  sebagai  perusahaan  besar  dengan  konsumen yang  berasal  dari  berbagai  kalangan  di  seluruh  Indonesia. Sebagai  perusahaan  yang  baru  berjalan  selama  3  tahun, mempertahankan  pelanggan  yang  sudah  ada  menjadi  hal yang  sangat  penting  bagi  keberlangsungan  perusahaan.  PT Global  Loyalty Indonesia  sampai  saat  ini  belum  pernah menganalisis  segmentasi  pelanggan  dalam  melakukan
pembelian,  sehingga  belum  ada  pengelompokan pelanggan berdasarkan kesamaan karakteristik seperti usia,  jenis  kelamin,  frekuensi  pembelian,  demografi, dan  aspek  lainnya.  Kondisi  saat  ini,  data  riwayat transaksi  pembelian  pelanggan  belum  dimanfaatkan dengan maksimal sehingga kurang berdaya guna. Hal tersebut membuat perusahaan dirasa belum maksimal dalam memenuhi harapan pelanggan dalam peningkatan  loyalitas  pelanggan.  Selain  itu,  strategi pemasaran  saat  ini  juga  dirasa  belum  efektif  karena penawaran  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  kepada setiap  pelanggan  masih  bersifat  umum,  perusahaan belum  menawarkan  produk  ataupun  promosi  yang benar-benar dibutuhkan oleh pelanggan.
Melalui penelitian ini, penulis berusaha memberikan solusi kepada perusahaan untuk meningkatkan  efisiensi  strategi  pemasaran  yang sangat  berpengaruh  terhadap  peningkatan  loyalitas pelanggan dengan cara melakukan analisis segmentasi  pelanggan.  Analisis  segmentasi  ini mampu  memberikan  gambaran  tentang  karakteristik pelanggan  di  beberapa cluster yang  berbeda. Pelanggan  dikelompokkan  menjadi  beberapa cluster yang  dibedakan  berdasarkan  perilakunya  dalam melakukan transaksi pembelian.
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Adapun  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “Analisis segmentasi  konsumen  menggunakan  algoritma  K- Means ” dilakukan  oleh  Sulistyowati,  Basma  Eno  Ketherin,  Amalia Anjani Arifiyanti dan Anwar Sodik pada tahun 2018. Proses clustering yang  dilakukan  dengan  K- Means menghasilkan gambaran  karakteristik  konsumen  yang  dikelompokkan  . Proses  pendataan  penjualan  PT  Calista  Alba  menghasilkan tiga cluster /kelompok  konsumen  berdasarkan  tiga  variabel yaitu  jenis  sepeda  motor,  jenis  pembelian  dan  pekerjaan. Hasil  pengelompokan  data  konsumen  dapat  digunakan sebagai informasi pendukung untuk bagian pemasaran dalam menentukan  strategi  pemasaran.  Pengujian  perbandingan menggunakan software SPSS  menghasilkan  jumlah cluster yang  sama  dengan  penelitian  yang  dilakukan.  Namun demikian  masih  terdapat  perbedaan  distribusi  persentase jumlah  anggota cluster, perbedaan  rata-rata  perbandingan kedua aplikasi adalah 7%. (Sulistyowati dkk., 2018).
Penelitian  berjudul  “Penerapan Clustering  Algorithm Untuk Mendukung Promosi Server Pulsa Reload” dilakukan oleh Firman Nurdiyansyah, Samsul Arifin, dan Fitra Marisa pada  tahun  2018.  Dengan  pendekatan clustering  algorithm yang  menggunakan K-Means ,  penelitian  ini  menghasilkan tiga  kluster/kelompok  konsumen  berdasarkan  jumlah transaksi  dan  domisili  yaitu:  kelompok  1  merupakan pelanggan  yang  memiliki  transaksi  banyak  dan  berdomisili di  Malang  Kota,  kelompok  2  adalah  pelanggan  dengan jumlah transaksi sedang dan berdomisili di Malang Kota dan Malang  Kabupaten,  dan  kelompok  3  merupakan  kelompok pelanggan  dengan  jumlah  transaksi  sedikit,  berdomisili  di luar malang dan pulau Jawa (Nurdiyansyah dkk., 2018).
Penelitian berjudul “ K-Means Clustering dengan Metode Elbow untuk  Pengelompokan  Kabupaten  dan  Kota  di  Jawa Timur  Berdasarkan  Indikator  Kemiskinan”,  dilakukan  oleh Anita Fitria Febrianti, Antonito Hornay Cabral, dan Gangga Anuraga pada tahun 2018. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengelompokkan  kota  kabupaten  dan  kota  di  Jawa  Timur berdasarkan  indikator  kemiskinan  agar  mudah  dalam menangani  permasalahan  dan  mengetahui  kabupaten  dan kota  yang  membutuhkan  bantuan  pemerintah.  Metode  yang digunakan yaitu K-Means Clustering dengan metode Elbow . Adapun  hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  terdapat  4  kluster dimana   kluster   1   terdiri   dari  10 kabupaten,  kluster  2 terdiri  dari  5 kabupaten, kluster 3 terdiri dari 19 kabupaten, dan    kluster  4    terdiri  dari  4  kabupaten.  Hasil  karakteristik kluster  pertama  memiliki  persentase  penduduk  15  tahun  ke atas  pendidikan  SLTA  yang  tinggi,  kluster  2  merupakan rumah  tangga  yang  menerima  raskin  yang  cukup  tinggi. Kluster  3  memiliki  angka  partisipasi  sekolah  yang  rendah, dan  kluster  4  merupakan  penduduk  15  tahun  keatas  yang bekerja  pada  sektor  pertanian  yang  cukup  tinggi  (Febrianti dkk., 2018).
Penelitian  berjudul  “Metode Elbow dan K-Means Guna Mengukur  Kesiapan  Siswa  SMK  Dalam  Ujian  Nasional” dilakukan  oleh  Ninik  Tri  Hartanti  pada  tahun  2020. Penerapan  algoritma  K- Means pada  penelitian  ini  adalah membentuk  kelompok  siswa  berdasarkan  nilai  rata-rata  tiga mata  pelajaran  UN  (matematika,  bahasa  Indonesia  dan bahasa Inggris). Metode Elbow digunakan untuk
menentukan jumlah kluster yang optimal, menunjukkan  bahwa  jumlah  kluster  yang  optimal adalah  3,  sehingga  diperoleh  3  kluster  yang  terdiri dari “Siap”, “Cukup Siap” dan Tidak Siap”. Dengan masing-masing kategori terdiri dari 7 siswa, 30 siswa, dan  29  siswa.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengelompokkan  skor  nilai  siswa  SMK  Syubbanul Wathon terhadap tiga mata pelajaran UN (Matematika,  Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris), sehingga  memudahkan  pihak  sekolah  mengambil tindakan  lebih  lanjut  demi  keberhasilan  siswa  dan predikat sekolah. (Hartanti, 2020).
Metode  yang  digunakan  penelitian  ini  adalah K- Means  clustering ,  yang  merupakan  salah  satu  teknik data mining yang dapat digunakan untuk mengelompokkan
berdasarkan kemiripan karakteristik tertentu dimana data-data yang memiliki kemiripan akan berada pada cluster yang sama.
Hasil dari analisis segmentasi pelanggan ini dapat mempermudah perusahaan dalam mengetahui karakteristik  pelanggan.  Selanjutnya,  perusahaan dapat dengan mudah melakukan perencanaan strategi pemasaran  yang  lebih  efektif  untuk  meningkatkan loyalitas  pelanggan  sehingga  tingkat  kesetiaan pelanggan  dalam  berbelanja  pada  aplikasi  Alfagift dapat meningkat.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Penelitian ini menggunakan data riwayat transaksi pembelian pelanggan pada aplikasi belanja online Alfagift.
2. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu riwayat  data  transaksi  penjualan  pada  aplikasi Alfagift  pada  bulan  Juni  2021  di  Provinsi  DKI Jakarta.
3. Penelitian  hanya  dilakukan  di  divisi  IT  untuk mengolah  data  dan  tidak  sampai  melakukan pemasaran oleh divisi marketing.

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada segmen ini merupakan penjelasan teori yang dipakai  untuk  penelitian  yang  mencakup  rumus dalam solusi untuk kasus.

## 3.1 Konsep Dasar Pemasaran
Terdapat  beberapa  hal  penting  yang  perlu diperhatikan  untuk  mencapai  keberhasilan  sebuah bisnis.  Salah  satu  hal  yang  paling  esensial  yakni strategi pemasaran. Tanpa adanya strategi pemasaran yang tepat, akan sulit untuk sebuah perusahaan dapat berkembang.  Dalam  strategi  pemasaran  ada  tiga elemen , yaitu:
1. Segmentasi
Segmentasi  merupakan  proses  membagi  pasar menjadi  kelompok-kelompok  konsumen  yang  lebih homogen, dimana pada setiap kelompok konsumen dapat dipilih  sebagai  target  pasar  oleh  perusahaan  dengan strategi yang dimiliki perusahaan.
2. Target
Target  merupakan  cara  suatu  perusahaan  memilih satu atau lebih segmen pasar dan dalam penentuan target pasar  perusahaan  harus  menggunakan  konsep  prioritas, variabilitas  dan  fleksibilitas.  Prioritas  digunakan  karena perusahaan  tidak  bisa  melayani  setiap  pelanggan  yang ada  di  pasar.  Variabilitas  digunakan  ketika  perusahaan menghadapi  suatu  situasi  persaingan  yang  sudah meningkat,  karena  perusahaan  tidak  dapat  memberikan pelayanan yang sama kepada setiap konsumen yang akan diprioritaskan.  Konsep  fleksibilitas  berhubungan  dengan variasi,  semakin  sama  variasinya  maka  semakin  tidak optimal,  perusahaan  dapat  optimal  ketika  melayani pelanggan  dengan  memberikan  banyak  variasi,  karena Semakin  fleksibel  suatu  perusahaan  dapat  memberikan variasi tanpa perlu mengeluarkan biaya tambahan.
3. Posisi Posisi merupakan suatu tindakan mendesain penawaran perusahaan sehingga menciptakan tempat dan nilai  tersendiri  dalam  pandangan  konsumen.  PT  Global Loyalty Indonesia  saat  ini  masih  perlu  mengembangkan aplikasi  Alfagift  untuk  meningkatkan  jumlah  pelanggan serta loyalitasnya. Berdasarkan pemaparan yang berkaitan dengan strategi pemasaran, segmentasi menjadi satu  poin  penting  yang  perlu  diterapkan  dalam  sebuah bisnis.  Oleh  karena  itu,  penulis  mengambil  strategi segmentasi dalam penelitian yang dilakukan.

## 3.2 Segmentasi Pelanggan
Dalam  penyusunan  sebuah  strategi  bisnis,  identifikasi terhadap  konsumen  sanggatlah  dibutuhkan.  Hal  tersebut bertujuan  untuk  menggali  informasi  tentang  kebutuhan pelanggan,  perilaku,  dan  karakteristiknya.  Salah  satu komponen  pendukung  dalam  meningkatkan  efektivitas strategi pemasaran yang telah direncanakan yaitu segmentasi pelanggan.  Segmentasi  pelanggan  adalah  proses  membagi pelanggan  menjadi  sub  kelompok  yang  berbeda,  bermakna, dan  homogen  berdasarkan  atribut  dan  karakteristiknya (Malim  dkk  .,  2020)⁠.  Hal  tersebut  memungkinkan  suatu perusahaan  dapat  memahami  atau  mempelajari  pelanggan mereka  dan  membangun  strategi  untuk  menjalin  hubungan dengan  pelanggan  sesuai  dengan  karakteristik  pelanggan tersebut
Segmentasi  merupakan  salah  satu  cara  untuk  memiliki komunikasi yang lebih dengan pelanggan (Putri dkk., 2019). Tujuan dari segmentasi adalah untuk menyesuaikan produk, jasa,  dan  pesan  pemasaran  untuk  setiap  segmen.  Dari pernyataan  tersebut,  segmentasi  pelanggan  memiliki  peran yang  sangat  penting  dalam  peningkatan  pemasaran  dan mempertahankan  konsumen  lama.  Dengan  menggunakan
segmentasi pelanggan, perusahaan juga  akan mampu memahami setiap kebutuhan konsumen dengan lebih baik.
Karakteristik  pelanggan  dapat  direpresentasikan  oleh beberapa  kategori  variabel  yang  terkait  dengan pengelompokan, yaitu (Yustina dkk., 2021):
1. Demographics
Pengelompokan  berdasarkan  umur,  jenis kelamin,  besarnya  keluarga,  besarnya  kediaman, siklus  kehidupan  keluarga,  pemasukan,  pekerjaan atau  profesi,  pendidikan,  kepemilikan  rumah, status sosial ekonomi, agama, kewarganegaraan.
2. Psychographics Dalam kategori ini pengelompokan dikategorikan  berdasarkan  kepribadian,  gaya hidup, nilai-nilai, dan sikap.
3. Behavior
Dari  segi behaviour ,  karakteristik  pelanggan dikelompokkan  berdasarkan  manfaat  yang  dicari, status  pembelian,  tingkat  penggunaan  produk, frekuensi pembelian.
4. Geographic Merupakan  pengelompokan  pelanggan  sesuai dengan  negara,  provinsi,  kota,  kode  pos,  dan iklim.

## 3.3 Konsep Clustering
Clustering atau  pengelompokan  data  merupakan kegiatan  untuk  mencari  kesamaan  dalam  data  dan menempatkan  data  yang  sama  ke  dalam  kelompok- kelompok (Kamila dkk., 2019). Pengelompokan data dilakukan  menggunakan  algoritma  yang  ditentukan dan  kemudian dataset akan  diproses  oleh  algoritma yang akan berjalan untuk dikelompokkan berdasarkan  karakteristiknya.  Data  yang  mirip karakteristiknya  dengan  data  yang  lain  akan dikelompokkan ke dalam satu cluster , sedangkan data yang  jauh  atau  berbeda  karakteristiknya  dari  data yang lain akan dikelompokkan ke dalam kluster yang berbeda. Clustering merupakan  salah  satu  algoritma data mining yang  bersifat unsupervised ,  yaitu algoritma bekerja tanpa arahan atau tanpa memerlukan data training (Selvida, 2019).
Ada  dua  jenis clustering yang  sering  digunakan dalam  pengelompokan  data  yaitu hierarchical clustering dan non-hierarchical  clustering (Selvida, 2019). Hierarchical  clustering adalah  suatu  metode yang dimulai dengan mengelompokan dua atau lebih objek  yang  memiliki  kesamaan  paling  dekat, kemudian  pengelompokan  diteruskan  ke  objek  lain yang  memiliki  kedekatan  kedua  dan  seterusnya sehingga cluster akan  membentuk  pohon  hierarki (tingkatan) antar objek dari yang paling mirip sampai ke yang paling tidak mirip. Metode non-hierarchical clustering dimulai dengan menentukan jumlah cluster terlebih dahulu, kemudian proses clustering
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
dilakukan tanpa mengikuti proses hierarki dan biasa disebut dengan metode K- Means Clustering.
Berdasarkan  landasan  teori,  dapat  disimpulkan  bahwa clustering merupakan  proses  mengelompokkan  sekelompok data  yang  memiliki  kemiripan  karakteristik  antara  satu  dan lainya.  Pada  umumnya,  metode clustering digunakan  untuk proses  analisa  masalah  bisnis  seperti  segmentasi  pasar, pemetaan  wilayah,  dan  lain  sebagainya.  Dalam  penelitian ini,  penulis  menggunakan non-hierarchical  clustering dimana  penentuan  nilai  k  ditentukan  diawal,  sedangkan algoritma yang digunakan yaitu K-Means.

## 3.4 Data Mining
Data mining merupakan disiplin ilmu yang mempelajari metode  untuk  mengekstrak  pengetahuan  atau  menemukan pola  dari  suatu  data  yang  besar  (Atika  &  Priatna,  2020). Data  mining  adalah  istilah  yang  digunakan  untuk menggambarkan penemuan pengetahuan di dalam database, serta  merupakan  proses  yang  menggunakan  statistik, matematika, kecerdasan buatan dan machine learning untuk mengekstrak,  mengidentifikasi  informasi  yang  berguna  dan pengetahuan  di  dalam database yang  besar  (Indriyani  & Putera,  2020).  Data  mining  adalah  subdomain  lain  dari  AI dan dapat didefinisikan sebagai proses yang bertujuan untuk menghasilkan pengetahuan dari data dan menyajikan temuan secara  komprehensif  kepada  pengguna  (Schuh  dkk.,  2019). Teknik  data  mining  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  proses  pengambilan  data  histori  transaksi  pembelian pelanggan  pengguna  Alfagift  selama  bulan  Juni  2021  yang bersumber dari database e-commerce untuk mengetahui pola karakteristik  pelanggan.  Metode  dalam  data  mining  yaitu (Atika & Priatna, 2020):
1. Estimasi
Untuk  menerka  sebuah  nilai  yang  belum  diketahui, misal  menerka  penghasilan  seseorang  ketika  informasi mengenai  orang  tersebut  diketahui.  Contoh  metodenya adalah Linear  Regression (LR), Neural  Network (NN), Deep  Learning (DL), Support  Vector  Machine (SVM), Generalized Linear Model (GLM). 2. Prediksi
Untuk  memperkirakan  nilai  masa  mendatang,  misal memprediksi  stok  barang  satu  tahun  ke  depan.  Contoh metodenya  adalah Linear  Regression (LR), Neural Network (NN), Deep  Learning (DL), Support  Vector Machine (SVM), Generalized Linear Model (GLM). 3. Klasifikasi
Merupakan proses penemuan model atau fungsi yang menjelaskan  atau  membedakan  konsep  atau  kelas  data, dengan  tujuan  untuk  dapat  memperkirakan  kelas  dari suatu  objek  yang  labelnya  tidak  diketahui.  Contoh metodenya  adalah Decision  Tree (CART,  ID3,  C4.5, Credal DT, Credal C4.5, Adaptative Credal C4.5), Naive Bayes (NB), K-Nearest  Neighbor (KNN), Linear Discriminant  Analysis (LDA), Logistic  Regression (LogR).
4. Pengelompokan( clustering )
Yaitu  pengelompokan  mengidentifikasi  data yang  memiliki  karakteristik  tertentu.  Contoh metodenya  adalah  K- Means ,  K- Medoids , Self- Organizing Map (SOM), Fuzzy C-Means (FCM).
5. Asosiasi
Dinamakan  juga  analisis  keranjang  pasar dimana  fungsi  ini  mengidentifikasi  item-item produk  yang  kemungkinan  dibeli  konsumen bersamaan dengan produk lain. Contoh metodenya adalah FP-Growth , A Priori , Coefficient of Correlation , Chi Square .
Dalam  penelitian  yang  sedang  dilakukan,  metode data mining yang  digunakan  yaitu clustering metode K- Means ,  dengan  tujuan  untuk  mengelompokan seluruh  pelanggan  ke  dalam  beberapa cluster berdasarkan  beberapa  kesamaan  perilakunya.  Selain itu  metode  K-  Means  juga  digunakan  untuk menentukan jumlah kelompok pelanggan atau cluster dengan  tujuan  agar  strategi  pemasaran  dapat  tepat sasaran.
Terdapat  kerangka  kerja  yang  dapat  digunakan untuk  solusi  data  mining,  yaitu  CRISP-DM  ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ). CRISP- DM merupakan suatu standar yang telah dikembangkan pada tahun 1996 yang ditujukan untuk melakukan proses analisis dari suatu industri sebagai strategi  pemecahan  masalah  dari  bisnis  atau  unit penelitian  (Schröer  dkk.,  2021)  Dalam  CRISP-DM terdapat tahapan-tahapan, dan terdapat tugas-tugas di dalam  setiap  tahapan  serta  hubungan  antar  tugas tersebut.  Terdapat  enam  fase  dalam  CRISP-DM seperti  digambarkan  pada  Gambar  1    (Schröer  dkk., 2021).

## Gambar 1. Tahapan pada CRISP-DM
Proses  pengolahan  data  dengan  teknik  data  mining pada Gambar 1 dapat dijelaskan:
1. Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Tahap  pertama  adalah  memahami  tujuan  dan kebutuhan  dari  sudut  pandang  bisnis,  kemudian menerjemahkan  pengetahuan  ini  ke  dalam  pendefinisian masalah  dalam  data  mining.  Selanjutnya,  akan ditentukan  rencana  dan  strategi  untuk  mencapai  tujuan tersebut.
2. Data Understanding (Pemahaman Data)
Tahap  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data  yang kemudian  akan  dilanjutkan  dengan  proses  untuk mendapatkan  pemahaman  yang  mendalam  tentang  data, mengidentifikasi  masalah  kualitas  data,  atau  untuk mendeteksi  adanya  bagian  yang  menarik  dari  data  yang dapat  digunakan  untuk  hipotesis  untuk  informasi  yang tersembunyi.
3. Data Preparation (Persiapan Data)
Tahap  ini  meliputi  kegiatan  untuk  membangun kumpulan data akhir (data yang akan diproses pada tahap pemodelan)  dari  data  mentah.  Tahap  ini  dapat  diulang beberapa  kali.  Pada  tahap  ini  juga  mencakup  pemilihan tabel, record, dan  atribut-atribut  data,  termasuk  proses pembersihan  dan  transformasi  data  untuk  kemudian dijadikan masukan dalam tahap pemodelan.
4. Modeling (Pemodelan)
Dalam  tahap  ini  akan  dilakukan  pemilihan  dan penerapan  berbagai  teknik  pemodelan  dan  beberapa parameternya akan disesuaikan untuk mendapatkan nilai yang  optimal.  Secara  khusus,  ada  beberapa  teknik berbeda  yang  dapat  diterapkan  dalam  pemecahan masalah  data  mining.  Di  pihak  lain,  ada  teknik pemodelan  yang  membutuhkan  format  khusus  sehingga pada  tahap  ini  masih  memungkinkan  kembali  ke  tahap sebelumnya.
5. Evaluation (Evaluasi)
Pada  tahap  ini,  model  sudah  terbentuk  dan diharapkan memiliki kualitas baik  jika dilihat dari  sudut pandang  analisis  data.  Pada  tahap  ini  akan  dilakukan evaluasi  terhadap  apakah  model  dapat  mencapai  tujuan yang  ditetapkan  pada  fase  awal  (pemahaman  data). Kunci  dari  tahap  ini  adalah  menentukan  ada  atau  tidak masalah  bisnis  yang  dipertimbangkan.  Pada  akhir  dari tahap  ini  harus  ditentukan  penggunaan  hasil  proses  data mining.
6. Deployment (Penerapan)
Pada tahap terakhir, pengetahuan atau informasi yang telah  diperoleh  akan  diatur  dan  dipresentasikan  dalam bentuk khusus sehingga dapat digunakan oleh pengguna. Tahap  pengembangan  dapat  berupa  pembuatan  laporan sederhana atau mengimplementasikan proses data mining yang berulang dalam perusahaan.
Berdasarkan penjabaran, penulis menggunakan kerangka kerja  CRISP-DM  sebagai  proses  dalam  melakukan  analisis segmentasi  pelanggan  pengguna  aplikasi  Alfagift.  Proses awal  dimulai  dengan  mempelajari  dan  menggali  informasi terkait  tujuan  perusahaan  sebagai  pelaku  bisnis,  yang kemudian  diformulasikan  menjadi  masalah  penelitian. Proses  inilah  yang  akan  dilaksanakan  untuk  mendapatkan
sebuah  informasi  baru  bagi  perusahaan  guna kepentingan strategi pemasaran.

## 3.5 Metode Elbow
Metode Elbow merupakan  salah  satu  metode untuk  menentukan jumlah cluster yang tepat  melalui persentase  hasil  perbandingan  antara  jumlah cluster yang akan membentuk siku pada suatu titik (Dewi & Pramita,  2019).  Penerapan  metode  Elbow  digunakan untuk  menentukan  k  optimal,  yakni  optimasi  jumlah cluster yang  dapat  terbentuk  yang  selanjutnya  akan digunakan dalam proses K-Means clustering . Metode Elbow digunakan  untuk  menghasilkan  informasi dalam menentukan jumlah cluster (k) terbaik dengan melihat  persentase  perbandingan  antara  jumlah cluster yang  akan  membentuk  siku  pada  suatu  titik (Nainggolan dkk., 2019). Metode Elbow memberikan ide  dengan  memilih  nilai cluster ,  kemudian menjumlahkan  nilai cluster tersebut  untuk  dijadikan model  data  dalam  menentukan cluster terbaik  dan persentase  perhitungan  yang  dihasilkan  merupakan perbandingan antara jumlah cluster yang ditambahkan.
Hasil  persentase  yang  berbeda  dari  masing- masing  nilai cluster dapat  ditampilkan  dengan menggunakan  grafik  sebagai  sumber  informasinya. Jika  nilai cluster pertama  dengan  nilai cluster kedua memberikan  sudut  pada  grafik  atau  nilai  memiliki penurunan  terbesar  maka  itu  merupakan  nilai cluster terbaik.  Untuk  mendapatkan  perbandingan  dengan menghitung  SSE  ( Sum  of  Square  Error )  dari  setiap nilai cluster . Semakin besar jumlah cluster nilai  SSE akan semakin kecil.
Proses  tahapan  Elbow  dalam  menentukan  nilai  k pada K- Means clustering :
1. Tentukan nilai awal k, misal k=2.
2. Tambahkan nilai k dengan 1
3. Menghitung  hasil  SSE  dari  nilai  k  yang mengalami  penurunan  drastis  bentuk  siku.  Itulah merupakan nilai k terbaik.
Untuk  menghitung  SSE  dapat  digunakan  rumus seperti pada persamaan (1) :
∑ (1)
3.6 Algoritma K-Means Clustering K- Means yaitu salah satu dari metode pengelompokan data non-hirarki (sekatan) yang dapat membagi  data  ke  dalam  bentuk  dua  kelompok ataupun lebih (Gustientiedina dkk., 2019). Clustering adalah  metode  yang  digunakan  dalam  data  mining dengan cara kerjanya mencari data dan mengelompokkan  data  yang  mempunyai  kemiripan karakteristik  antara  data  satu  dengan  data  lainnya yang  telah  diperoleh  (Dinata.,  dkk  2020).  K-Means clustering merupakan salah satu data clustering non- hirarki  yang  berusaha  membagi  data  yang  ada  ke
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
dalam bentuk satu atau lebih cluster atau kelompok sehingga data  yang memiliki karakteristik  yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data  yang mempunyai karakteristik  yang  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam kelompok yang lainnya (Mardalius, 2018).
Dalam penerapannya, K- Means clustering membutuhkan proses  yang  sistematik  yang  dimulai  dengan  penentuan jumlah cluster hingga  ditemukan  jarak  terpendek  antar cluster. Proses clustering menggunakan algoritma K- Means ditunjukkan  oleh flowchart pada  Gambar  2.  (Adiana  dkk., 2018).
Gambar 2. Gambaran Flowchart Algoritma K-Means Clustering
Berdasarkan Gambar 2. proses komputasi pada algoritma K-Means clustering dijabarkan (Adiana dkk., 2018):
1. Menentukan jumlah cluster (k).
2. Inisialisasi vektor centroid cluster acak
3. Untuk  setiap  data  vektor,  hitung  jarak  antar  data  vektor dengan  masing-masing  kluster  centroid  yang  akan ditentukan  vektor  data  minimum  dengan  kluster  dan jarak yang dihitung menggunakan persamaan (2).
√∑
(2)
4. Hitung  ulang cluster centroid menggunakan  persamaan (3).
∑ (3)
5. Ulangi  langkah  3)  dan  4)  hingga  berhenti  memenuhi kriteria.  Kriteria  yang  memuaskan  dapat  berupa  jumlah iterasi  atau  perubahan  posisi centroid dalam  iterasi berurutan.
3.7 Normalisasi Min - Max
Pada proses persiapan data, normalisasi diperlukan agar data tidak terlalu jauh perbedaannya, sehingga digunakan range antara 0 sampai  1 dengan metode Min-Max. Range 0 sampai 1 digunakan agar nilai  normalisasi  pada  penelitian  ini  memiliki  nilai antara 0 dan 1, dimana  0 adalah nilai  minimal  dan 1 adalah nilai maksimal (Monalisa, 2018).
Tujuan dari normalisasi menurut (Yunita, 2018):
1. Untuk menghilangkan kerangkapan data
2. Untuk mengurangi kompleksitas
3. Untuk mempermudah modifikasi data
Dari  penjabaran  terkait  tujuan  normalisasi  data,
tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  normalisasi  min- max sangat  dibutuhkan dalam proses persiapan agar basis data  menjadi  mudah  diakses,  data  mudah  dikelola, dan meminimalkan tempat penyimpanannya.
Persamaan (4) digunakan untuk melakukan proses normalisasi data:
(4) Keterangan (4): = nilai data normal = nilai data aktual
= nilai minimum data aktual keseluruhan = nilai maximum data aktual keseluruhan

## 4. PEMBAHASAN
Pada  analisis  segmentasi  pelanggan  dilakukan dengan  menggunakan  metode  CRISP-DM,  yaitu CRISP-DM  ( Cross  Industry  Standard  Process  for Data Mining )
4.1 Pemahaman Bisnis ( Business Understanding )
Aplikasi  Alfagift  merupakan  aplikasi  berbelanja online yang terintegrasi oleh toko Alfamart di seluruh Indonesia.  Aplikasi  ini  menyediakan  kemudahan dalam metode pembayaran seperti gopay , shopeepay , bank transfer , credit card dan virgo . Fitur promo juga disediakan  untuk  menarik  minat  pembeli  berupa potongan  harga,  harga  spesial  dan cashback dengan syarat  tertentu.  Selain  itu,  strategi  promosi  juga dikirimkan  kepada  seluruh  pelanggan  melalui  pesan email dan Whatsapp . Untuk saat ini promosi tersebut dianggap kurang efektif karena tidak memperhatikan kebutuhan  pelanggan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan segmentasi  pelanggan  untuk  melakukan  strategi pemasaran  terbaik  dengan  menggunakan  algoritma K-Means Clustering .
4.2 Pemahaman Data ( Data Understanding )
Data yang akan digunakan meliputi data history transaksi pelanggan  seluruh  provinsi  Indonesia.  Berdasarkan  tujuan segmentasi pelanggan, dilakukan pemahaman data pada data history untuk  memperoleh  data  yang  lebih  kecil.  Setelah melewati  proses  pemahaman  data,  maka  data  yang  akan digunakan  adalah  data history pada  bulan  Juni  2021  di provinsi  DKI  Jakarta  yaitu,  Jakarta  Barat,  Jakarta  Selatan, Jakarta  Pusat,  Jakarta  Timur,  Jakarta  Utara  dan  Kepulauan Seribu.
4.3 Persiapan Data ( Data Preparation ) Proses preparation dalam penelitian ini mencakup empat hal  utama  yaitu  data selection (pemilihan  data),  data reduction (reduksi  data),  data cleansing (pembersihan  data) dan data transformation (transformasi data) 1. Pemilihan Data ( Data Selection )
Hal  utama  yang  perlu  dilakukan  yaitu  pemilihan atribut  ( attribute  selection )  dengan  tujuan  untuk mengurangi  dimensi  data,  menghilangkan  data  yang tidak  relevan  serta  dapat  meningkatkan  akurasi.  Data awal  terdiri  dari  32  atribut  yang  kemudian  dilakukan pemilihan atribut menjadi 5 atribut.
2. Reduksi Data ( Data Reduction )
Beberapa  hal  yang  dilakukan  dalam  reduksi  data adalah  pemilihan  data  selama  periode  Juni  2021, mengeliminasi transaksi berdasarkan status  pembayaran, serta  mereduksi  data  yang  bukan  merupakan  transaksi yang dilakukan di provinsi DKI Jakarta.
3. Pembersihan Data ( Data Cleansing ) Beberapa  hal yang  dilakukan  dalam  proses pembersihan data (data cleansing ) antara lain membersihkan data
dari duplikasi
dan ketidakkonsistenan  data  serta  membuang  data  kosong (Null).
4. Transformasi Data Proses  transformasi  data  dilakukan  dengan  berbagai cara antara lain :
1) Perubahan Nama Atribut dan Tipe Data
Perubahan  tipe  data  juga  harus  dilakukan  agar data dapat diolah dalam pemodelan K- Means , karena salah  satu  syarat  data  agar  dapat  diproses  harus berbentuk numeric (angka).
2) Pelabelan Data
Pada data pengujian ini, atribut yang membutuhkan pelabelan data adalah kota. Pemberian
label  tersebut  adalah  :  kota  Jakarta  Pusat menjadi  1,  Jakarta  Selatan  menjadi  2,  Jakarta Utara  menjadi  3,  Jakarta  Barat  menjadi  4, Jakarta  Timur  menjadi  5  dan  selain  itu menjadi 6.
3) Normalisasi Data Proses normalisasi ini dilakukan
menggunakan query dengan  metode  Min- Max Normalization . Metode normalisasi Min- Max  mentransformasikan  seluruh  nilai  atribut menjadi  rentang  nilai  antara  0  hingga  1. Atribut  yang  dapat  dinormalisasi  kecuali atribut  id_pelanggan  karena  atribut  tersebut mengandung  kode  khusus  untuk  setiap  data transaksi  pelanggan,  sehingga  data  yang  telah dinormalisasi  siap  untuk  diolah  menggunakan algoritma K-Means Clustering .
4.4 Permodelan ( Modeling ) Beberapa tahapan dalam proses pemodelan.
1. Proses Penentuan Anggota Cluster Pada  proses  penentuan  anggota  tiap cluster , total  pelanggan  yang  melakukan  transaksi  pada bulan  Juni  2021  sebanyak  19.492  dengan pengujian  sebanyak  empat  kali  dengan  jumlah cluster uji mulai dari k =2, k =3, k= 4 dan k =5. yang mana k disini berarti sebagai :
1) k=2  berarti  terdapat  2  anggota cluster ,  yaitu C1 dan C2.
2) k=3  berarti  terdapat  3  anggota cluster ,  yaitu C1, C2 dan C3.
3) k=4  berarti  terdapat  4  anggota cluster ,  yaitu C1, C2, C3 dan C4.
4) k=5  berarti  terdapat  5  anggota cluster ,  yaitu C1, C2, C3, C4 dan C5
Setelah  mengetahui  nilai  k  atau  banyaknya cluster yang  akan  diproses  maka  selanjutnya adalah  menginputkan  nilai  k  tersebut  pada program agar dapat dilihat hasilnya :
1) Proses input k=2 Jika  nilai  k=2  akan  menghasilkan  anggota cluster sesuai pada Gambar 3. Pada Gambar 3 terdapat  field cluster yang  berisi  0  yang artinya cluster 1  (C1)  dan  1  artinya cluster 2 (C2). Total data yang diproses adalah 19492.
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article

## 2) Proses input k=3
Jika nilai k=3 akan menghasilkan anggota cluster sesuai pada Gambar 4. Pada Gambar 4 terdapat field cluster yang  berisi  0  yang  artinya cluster 1  (C1),  1  artinya cluster 2  (C2)  dan  2  artinya cluster 3  (C3).  Total  data  yang diproses adalah 19492.
Gambar 4. Hasil cluster k=3
3) Proses input k=4
Jika nilai k=4 akan menghasilkan anggota cluster sesuai pada Gambar 5. Pada Gambar 5 terdapat field cluster yang berisi 0 yang artinya cluster 1 (C1), 1 artinya cluster 2 (C2), 2 artinya cluster 3 (C3) dan 3 artinya cluster 4 (C4). Total data yang diproses adalah 19492.
Gambar 5. Hasil cluster k=4
4) Proses input k=5
Jika nilai k=5 akan menghasilkan anggota cluster sesuai pada Gambar 6. Pada Gambar 6 terdapat field cluster yang berisi 0 yang artinya cluster 1 (C1), 1 artinya cluster 2 (C2), 2 artinya cluster 3 (C3), 3 artinya cluster 4 (C4) dan 4 artinya cluster 5 (C5). Total data yang diproses adalah 19492.
Gambar 6. Hasil cluster k=5
2. Penentuan Nilai Centroid
Dalam proses K-Means clustering pada penelitian ini, penentuan  nilai centroid dilakukan    secara    acak. Dalam  hal  ini,  penulis  menghitung centroid mulai dari k=2 sampai dengan k=5. Pada k=2 melalui proses iterasi sebanyak  3  kali.  Pada  k=3  melalui  proses  iterasi sebanyak  2  kali.  Pada  k=4  melalui  proses  iterasi sebanyak  3  kali.  Pada  k=5  melalui  proses  iterasi sebanyak  3  kali.  dengan  hasil  perhitungan  dapat  dilihat pada tabel 1, tabel 2, tabel 3, tabel 4. Dari hasil ini dapat diketahui nilai pusat cluster atau centroid yang diperoleh untuk  masing-masing  input  nilai cluster k=2,  k=3,  k=4
dan  k=5  yang  akan  digunakan  untuk  perhitungan jarak dengan menggunakan euclidean distance.
3. Perhitungan Euclidean Distance Pada  penelitian  ini  perhitungan Euclidean Distance digunakan  sebagai  salah  satu  metode perhitungan  jarak  yang  digunakan.  Dataset  akan dihitung  jaraknya  dengan  pusat cluster yang sudah diketahui sebelumnya pada tabel 1, tabel 2, tabel  3,  tabel  4.  Iterasi  akan  dilakukan  sampai anggota cluster saat  ini  nilainya  sama  dengan anggota cluster sebelumnya.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Centroid k =2
Nilai ke : Normalisasi Frekuensi
Normalisasi Total Normalisasi Tipe Pembayaran Normalisasi Kota 1 0.0107727 0.00945758 0.0714912 0.527822 2 0.00802969 0.00789432 0.872399 0.524549
Tabel 2. Hasil Perhitungan Centroid k =3
Nilai ke : Normalisasi Frekuensi
Normalisasi Total Normalisasi Tipe Pembayaran Normalisasi Kota 1 0.00803087 0.00789369 0.872449 0.524479 2 0.0110174 0.00942492 0.0704258 0.268856 3 0.0104452 0.00950154 0.0729932 0.87245 Tabel 3. Hasil Perhitungan Centroid k =4
Nilai ke : Normalisasi Frekuensi
Normalisasi Total Normalisasi Tipe Pembayaran Normalisasi Kota 1 0.00771536 0.00784236 0.872483 0.880734 2 0.0104471 0.00950104 0.072909 0.872426 3 0.0110174 0.00942492 0.0704258 0.268856 4 0.00826873 0.00793384 0.872335 0.253682 Tabel 4. Hasil Perhitungan Centroid k =5
Nilai ke : Normalisasi Frekuensi
Normalisasi Total Normalisasi Tipe Pembayaran Normalisasi Kota 1 0.00771536 0.00784236 0.872483 0.880734 2 0.0092895 0.00882752 0.0742983 0.64271 3 0.00826873 0.00793384 0.872335 0.253682 4 0.0116175 0.00942051 0.0703307 0.175223 5 0.0118466 0.0106794 0.0686116 1 Tabel 5. Perhitungan Euclidean Distance k =2 Id Pelanggan Normalisasi Frekuensi Normalisasi Total Normalisasi Tipe Pembayara n Normalisasi Kota dist0 dist1 Cluster 432 0.09090909 0.04559347 0.8125 0.75 0.77857874 0.25041256 1 685 0.01398601 0.01321834 0.03125 0.75 0.22584745 0.87087555 0 1826 0.04895105 0.01295148 0.03125 0.25 0.28332665 0.88578169 0 2586 0.0979021 0.02413814 0.03125 0 0.53667685 0.99550204 0 3533 0.00699301 0.00691339 0.8125 0.5 0.74154486 0.06475026 1 dst dst dst dst dst dst dst dst Tabel 6. Perhitungan Euclidean Distance k =3 Id Pelanggan Normalisasi Frekuensi Normalisasi Total Normalisasi Tipe Pembayaran Normalisasi Kota Dist0 Dist1 Dist 2 Cluster 432 0.09090909 0.04559347 0.8125 0.75 0.25048709 0.8887431 0.75474585 0 685 0.01398601 0.01321834 0.03125 0.75 0.87094199 0.48276009 0.12947136 2 1826 0.04895105 0.01295148 0.03125 0.25 0.88580756 0.05780741 0.6250448 1 2586 0.0979021 0.02413814 0.03125 0 0.99550748 0.28562882 0.87793753 1 3533 0.00699301 0.00691339 0.8125 0.5 0.06477019 0.77725418 0.82801437 0 dst dst dst dst dst dst dst dst dst Tabel 7. Perhitungan Euclidean Distance k =4 Id Pelanggan Normalisasi Frekuensi Normalisasi Total Normalisasi Tipe Pembayaran Norma lisasi Kota Dist0 Dist1 Dist 2 Dist 3 Cluster 432 0.09090909 0.04559347 0.8125 0.75 0.17039871 0.7548244 0.8887431 0.50809381 0 685 0.01398601 0.01321834 0.03125 0.75 0.85137141 0.12942201 0.48276009 0.97663526 1 1826 0.04895105 0.01295148 0.03125 0.25 1.05224783 0.62501572 0.05780741 0.84209157 2 2586 0.0979021 0.02413814 0.03125 0 1.22137839 0.87791004 0.28562882 0.883219 2 3533 0.00699301 0.00691339 0.8125 0.5 0.38543188 0.82807907 0.77725418 0.25348649 3 dst dst dst dst dst dst dst dst dst dst
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Tabel 8. Perhitungan Euclidean Distance k =5 id normali sasi frekuen si normal isasi total normalis asi tipe pembaya ran Normali sasi kota dist_0 dist_1 dist_2 dist_3 dist_4 cluster 432 0.09090 0.0455 0.8125 0.75 0.5080938 0.7513097 0.1703987 0.9427509 0.7895187 2 685 0.01398 0.0132 0.03125 0.75 0.9766352 0.1157824 0.8513714 0.5761212 0.2527981 1 1826 0.04895 0.0129 0.03125 0.25 0.8420915 0.3970699 1.0522478 0.0923316 0.7518495 3 2586 0.09790 0.0241 0.03125 0 0.883219 0.6503969 1.2213783 0.1997301 1.0044812 3 3533 0.00699 0.0069 0.8125 0.5 0.2534864 0.7518756 0.3854318 0.8101375 0.8963301 0 dst dst dst dst dst dst dst dst dst dst dst Tabel 9. Hasil Visualisasi K-Means Clustering Indikator/Cluster C1 C2 C3
Usia (Tahun) <5 0 0 0
6-11 0 0 0 12-16 99 14 58 17-25 5.552 2.126 1.822 26-35 7.109 3.468 2.482 36-45 3.398 1.534 1.210 >45 1.267 553 476 Jenis Kelamin Laki-laki 4.959 2.204 1.744 Perempuan 12.466 5.491 4.304 Frekuensi Pembelian 1-5 15.558 6.397 5.442 6-10 849 359 294 11-15 205 77 71 >15 240 75 73 Tipe Pembayaran Gopay 2.652 4.428 298 Shopeepay 1. 225 2.153 115 Virtual Account BCA 5.713 467 2.464 Cash on Delivery 7.727 621 3.132 Lainnya 108 26 39 Kota Jakarta Utara 2.305 1.039 31 Jakarta Barat 4.680 1.633 3.037 Jakarta Timur 4.675 1.761 2.909 Jakarta Selatan 4.028 2.238 40 Jakarta Pusat 1.737 1.024 41 Lainnya 0 0 0
Pada  Tabel  5  merupakan  hasil  perhitungan euclidean  distance untuk  k=2,  dist_0  berarti  jarak perhitungan  nilai  dari  dataset  dengan  nilai centroid 1 pada Tabel 1, sedangkan dist_1 berarti jarak perhitungan nilai dari dataset dengan nilai centroid 2 pada Tabel 1.
Pada  Tabel  6  merupakan  hasil  perhitungan euclidean  distance untuk  k=3,  dist_0  berarti  jarak perhitungan  nilai  dari  dataset  dengan  nilai centroid 1 pada Tabel 2, sedangkan dist_1 berarti jarak perhitungan nilai  dari  dataset  dengan  nilai centroid 2  pada  Tabel  2 dan  dist_2  berarti  jarak  perhitungan  nilai  dari  dataset dengan nilai centroid 3 pada Tabel 2.
Pada  Tabel  7  merupakan  hasil  perhitungan euclidean  distance untuk  k=4,  dist_0  berarti  jarak perhitungan  nilai  dari  dataset  dengan  nilai centroid 1 pada Tabel 7, sedangkan dist_1 berarti jarak perhitungan nilai  dari  dataset  dengan  nilai  centroid  2  pada  Tabel  3, dist_2 berarti jarak perhitungan nilai dari dataset dengan nilai centroid 3  pada  Tabel  3  dan  dist_3  berarti  jarak
perhitungan  nilai  dari  dataset  dengan  nilai centroid 4 pada Tabel 3.
Pada  Tabel  8  merupakan  hasil  perhitungan euclidean distance untuk k=5, dist_0 berarti jarak perhitungan  nilai  dari  dataset  dengan  nilai centroid 1 pada Tabel 4, sedangkan dist_1 berarti jarak  perhitungan  nilai  dari  dataset  dengan  nilai centroid 2  pada  Tabel  4,  dist_2  berarti  jarak perhitungan  nilai  dari  dataset  dengan  nilai centroid 3  pada  Tabel  4,  dist_3  berarti  jarak perhitungan  nilai  dari  dataset  dengan  nilai centroid 4  pada  Tabel  4  dan  dist_4  berarti  jarak perhitungan  nilai  dari  dataset  dengan  nilai centroid 5 pada Tabel 4.
4.5 Evaluasi Hasil Clustering
Dalam  penelitian  ini,  metode  Elbow  digunakan untuk  mengevaluasi  hasil clustering .  Dari  hasil perhitungan  metode  Elbow,  informasi  yang  dapat diketahui berdasarkan gambar 6 yaitu cluster dengan
nilai  yang  optimal  berada  pada Cluster 3,  sehingga  untuk kasus  ini  jumlah cluster yang  ideal  adalah  K=3  dan dijadikan default cluster untuk menentukan karakteristik dari data - data tersebut.

## Gambar 6. Hasil Perhitungan SSE
4.6 Penerapan ( Deployment )
Setelah  melalui  keseluruhan  proses  data  mining,  dapat disimpulkan  bahwa  pengelompokan  pelanggan  terbentuk sesuai  jumlah cluster terbaik  yaitu  sebanyak  3  cluster  atau k =3. Cluster pertama  berjumlah  7.219  pelanggan,  cluster  2 sebanyak  6.902  pelanggan  dan cluster 3  sebanyak  5.371 pelanggan.  Dari  tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  C1,  C2. C3  memiliki persamaan karakteristik yaitu Pelanggan dalam kluster  ini  paling  banyak  berusia  antara  26-35  tahun  dan berjenis  kelamin  perempuan  dengan  rata-rata  frekuensi pembelian  sebanyak  1-5  kali  dalam  1  bulan.  C1  dan  C2 memiliki persamaan karakteristik untuk metode pembayaran  yang  paling  banyak  dipilih  adalah COD  (Cash on  Delivery) dengan  transaksi  terbanyak  di  wilayah  Jakarta Barat, sedangkan untuk C2 metode pembayaran yang   paling  banyak  dipilih  adalah Gopay dengan  transaksi terbanyak di wilayah Jakarta Selatan.

## 5. KESIMPULAN
Segmentasi  pelanggan  menggunakan  metode clustering K- Means bekerja  dengan  baik  dalam  melakukan clustering pelanggan.  Terbentuknya clustering pelanggan  ditentukan dengan  tiga  kriteria  yaitu  umur,  jenis  kelamin,  frekuensi pesanan, tipe pembayaran dan kota pembelian barang selama satu  bulan.  Setelah  dilakukannya  proses  segmentasi  data histori transaksi pembelian pelanggan, terbentuk tiga cluster yaitu cluster 1, cluster 2 dan cluster 3. Dari hasil segmentasi pelanggan  yang telah divisualisasikan dan diinterpretasikan, diharapkan  dapat  membantu  perusahaan  dalam  memahami kebutuhan  pelanggan  secara  lebih  akurat,  serta  dapat digunakan  sebagai  data  dalam  menentukan  strategi pemasaran yang tepat.

## 6. SARAN
Melakukan  perbandingan  menggunakan  metode  lain selain Elbow untuk mengetahui apakah jumlah cluster yang terbentuk  k=3  sudah  terbaik  atau  belum.  Dapat  juga menambahkan indikator atau kriteria baru untuk menentukan hasil cluster dengan  metode Recency,  Frequency ,  dan
Monetary (RFM),  misalnya Recency menganalisis pembelian terakhir pelanggan,
Frequency menganalisis  jumlah  transaksi  pelanggan,  dan Monetary menganalisis  total  uang  milik  pelanggan yang  dibayarkan  untuk  melakukan  transaksi  pada periode  waktu  tertentu.  Selain  itu  uji-coba  jumlah cluster pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat lebih  banyak  agar  hasil  penelitian  yang  didapatkan lebih  akurat  dan  berkolaborasi  dengan  bagian pemasaran  untuk  mengolah  data  riwayat  transaksi setelah dilakukan proses pemasaran atau promo.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Adiana,  B.  E.,  Soesanti,  I.,  &  Permanasari,  A.  E. (2018). Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan  Kombinasi  RFM  Model  Dan Teknik  Clustering. Jurnal  Terapan  Teknologi Informasi , 2 (1), 23–32. https://doi.org/10.21460/jutei.2018.21.76
Atika,  P.  D.,  &  Priatna,  W.  (2020).  Modul  Data Mining.  Dalam Modul  Perkuliahan  Data Mining  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Bhayangkara Jakarta Raya . Dewi,  D.  A.  I.  C.,  &  Pramita,  D.  A.  K.  (2019). Analisis  Perbandingan  Metode  Elbow  dan Silhouette  pada  Algoritma  Clustering  K- Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan  Bali. Matrix :  Jurnal  Manajemen Teknologi  Dan  Informatika , 9 (3),  102–109. https://doi.org/10.31940/matrix.v9i3.1662 Febrianti, A. F., Cabral, A. H., & Anuraga, G. (2018). K-Means  Clustering  Dengan  Metode  Elbow Untuk Pengelompokkan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kemiskinan. Seminar  Nasional  Hasil  Riset  Dan  Pengabdian 1 , 863–870.
Gustientiedina,  G.,  Adiya,  M.  H.,  &  Desnelita,  Y. (2019).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering  Data  Obat-Obatan. Jurnal  Nasional Teknologi  Dan  Sistem  Informasi , 5 (1),  17–24. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i1.2019.17- 24
Hartanti,  N.  T.  (2020).  Metode  Elbow  dan  K-Means Guna  Mengukur  Kesiapan  Siswa  SMK  Dalam Ujian Nasional. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 6 (2), 82–89. https://doi.org/10.25077/teknosi.v6i2.2020.82-
89
Indriyani,  I.,  &  Putera,  M.  I.  A.  (2020).  Web  Based Application  for  Classification  Using  Naïve Bayes  and  K-Means  Clustering  (Case  Study: Tic-tac-toe  Game). International  Journal  of Engineering and Emerging Technology , 5 (1), 8– 13.
https://doi.org/10.24843/ijeet.2020.v05.i01.p04 Kamila, I., Khairunnisa, U., & Mustakim, M. (2019). Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  untuk  Pengelompokan  Data  Transaksi
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau. Jurnal  Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi , 5 (1), 119. https://doi.org/10.24014/rmsi.v5i1.7381 Mardalius, M. (2018). Pemanfaatan Rapid Miner Studio 8.2 Untuk  Pengelompokan  Data  Penjualan  Aksesoris Menggunakan  Algoritma  K-Means. Jurteksi , 4 (2), 123–132. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i2.36
Monalisa,  S.  (2018).  Segmentasi  Perilaku  Pembelian Pelanggan  Berdasarkan  Model  RFM  dengan  Metode K-Means. Query: Jurnal Sistem Informasi , 2 (1), 9–15. Nainggolan,  R.,  Perangin-angin,  R.,  Simarmata,  E.,  & Tarigan,  F.  A.  (2019).  Improved  the  Performance  of the  K-Means  Cluster  Using  the  Sum  of  Squared  Error (SSE)  optimized  by  using  Elbow  Method. Journal  of Physics: Conference Series .
Nurdiyansyah,  Firman,  Arifin,  S.,  &  Marisa,  F.  (2018).
Penerapan  Clustering  Algorithm  Untuk  Mendukung Promosi Server Pulsa Reload . 3 (2), 73–78. Putri,  E.  T.,  Kusnanto,  G.,  &  Thomas,  C.  Ju.  (2019). Penerapan  K-Means  Clustering  Untuk  Segmentasi Pelanggan  Pada  Sistem  Customer  Relationship Management  di  PT.  Unichem  Candi  Indonesia. Konvergensi , 15 (2), 46–57.
Schröer, C., Kruse, F., & Gómez, J. M. (2021). A Systematic Literature  Review  on  Applying  CRISP-DM  Process Model.  Dalam Procedia  Computer  Science (Vol.  196, hlm. 526–534). Schuh,  G.,  Reinhart,  G.,  Prote,  J.  P.,  Sauermann,  F., Horsthofer, J., Oppolzer, F.,  & Knoll,  D. (2019). Data mining definitions and applications for the management  of  production  complexity. Procedia
CIRP ,
81 ,
874–879. https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.03.217 Selvida,  D.  (2019). Analisis  Klasifikasi  Data  Dengan Kombinasi  Metode  K-Means  Dan  Rapid  Centroid Estimation (RCE) .
Sulistyowati,  Ketherin,  B.  E.,  Arifiyanti,  A.  A.,  & Sodik, A. (2018). Analisa Segmentasi Konsumen  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering. Seminar  Nasional  Sains  Dan Teknologi Terapan VI 2018 , 51–58. Yunita, F. (2018). Penerapan Data Mining Menggunkan  Algoritma  K-Means  Clustring Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (Studi Kasus :  Universitas  Islam  Indragiri). Jurnal Sistemasi , 7 (September), 238–249.
Yustina,  I.,  Purwadi,  D.,  &  Khuriyati,  N.  (2021). Healthy  Food  Consumer  Segmentation  for Targeting  and  Positioning  New  Product Slimming  Jelly. Industria:  Jurnal  Teknologi Dan  Manajemen  Agroindustri , 10 (3),  227–238. https://doi.org/10.21776/ub.industria.2021.010.0 3.4