Journal of Information System, Applied, Manumurment, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)

## STRATEGI PROMOSI DENGAN PENGELOMPOKAN PELANGGAN MENGGUNAKAN CLUSTERING K-

## MEANS
Muhamad Arya Fadila 1 , Apriade Voutama 2
Program Studi Sistem Informasi 1,2
Fakultas Ilmu Komputer 1,2
Universitas Singaperbangsa Karawang 1,2
2010631250064@student.unsika.ac.id 1 , apriade.voutama@staff.unsika.ac.id 2
Received: June 6, 2023 . Revised: July 12, 2023 . Accepted: July 18 , 2023 .  . Issue Period: Vol.7 No.3 (2023), Pp. 672-680
Abstrak: Dalam  konteks  promosi,  penggunaan  KMeans  untuk  mengelompokkan pelanggan  dapat  memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  perusahaan.  Objek penelitian  ini  adalah  salah  satu  UMKM  yakni  Toko  yang  menjual  produk  FMCG. Data  ini  akan  digunakan  untuk  melakukan  clustering  menggunakan  algoritma KMeans,  dan  kemudian  strategi  promosi  yang  disesuaikan  akan  dirumuskan berdasarkan  hasil  pengelompokan  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapkan  strategi  promosi  dengan  menggunakan  pengelompokan  pelanggan menggunakan  algoritma  KMeans.  Hasil  penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa pengelompokan  pelanggan  menggunakan  KMeans  dapat  menghasilkan  k  kelompok pelanggan  yang  memiliki  karakteristik  dan  preferensi  serupa.  Temuan  ini memberikan  panduan  berharga  bagi  perusahaan  dalam  merancang  strategi  promosi yang  lebih  tepat  sasaran  dan  efisien,  yang  dapat  meningkatkan  kepuasan  pelanggan dan memaksimalkan potensi penjualan.
Kata kunci: Promosi; Kluster; Kmeans; Perusahaan.
Abstract: In  the  context  of  marketing,  the  utilization  of  KMeans  for  customer segmentation can provide valuable insights for companies. This research focuses on one  of  the  SMEs,  a  retail  store  selling  FMCG  products.  The  data  will  be  used  to perform  clustering  using  the  KMeans  algorithm,  and  subsequently,  customized promotional  strategies  will  be  formulated  based  on  the  clustering  results.  The objective  of  this  study  is  to  apply  promotional  strategies  by  employing  customer segmentation using the KMeans algorithm. The findings of this research reveal that customer clustering using KMeans can generate k groups of customers with similar characteristics and preferences. This allows the company to formulate more targeted promotional strategies.
Keywords: Promotion; Cluster; Kmeans; Company.
Journal of Information System, Applied, Manumurment, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)

## I. PENDAHULUAN
Dalam  era  globalisasi  dan  persaingan  bisnis  yang  semakin  ketat,  strategi  promosi  yang  efektif  sangat penting  bagi  perusahaan  untuk  mempertahankan  dan  meningkatkan  pangsa  pasar  mereka.  Salah  satu  aspek penting dari strategi promosi yang sukses adalah penargetan yang tepat terhadap pelanggan potensial [1].
Dalam  usaha  untuk  mencapai  penargetan  yang  tepat,  perusahaan  sering  menggunakan  teknik pengelompokan  pelanggan  atau  clustering  untuk  mengidentifikasi  kelompok  pelanggan  dengan  karakteristik serupa.  Salah  satu  algoritma  clustering  yang  populer  adalah  KMeans  [2].  KMeans  adalah  algoritma  clustering yang  menggunakan  pendekatan  iteratif  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  k  kelompok  berdasarkan  jarak antara  titik  data.  Algoritma  ini  berupaya  untuk  meminimalkan  variasi  dalam  setiap  kelompok  dan memaksimalkan variasi antara kelompok-kelompok tersebut.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  clustering  pelanggan  dengan  KMeans  telah memperhatikan  beberapa  variabel  seperti  demografis,  kebiasaan  pembelian,  atau  preferensi  produk.  Namun, masih  ada  potensi  untuk  mengintegrasikan  variabel  yang  lebih  luas  dalam  pengelompokan  pelanggan,  seperti data  perilaku  online,  interaksi  sosial,  atau  preferensi  kanal  komunikasi.  Penelitian  ini  dapat  mengisi  celah tersebut  dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor  tambahan  yang  dapat  mempengaruhi  strategi  promosi  yang lebih efektif.
Dalam  konteks  promosi,  penggunaan  KMeans  untuk  mengelompokkan  pelanggan  dapat  memberikan wawasan  yang  berharga  bagi  perusahaan[3].  Dengan  memahami  kelompok-kelompok  pelanggan  yang  ada, perusahaan  dapat  mengidentifikasi  karakteristik  dan  preferensi  yang  sama  di  antara  anggota  setiap  kelompok [4]. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk merancang strategi promosi yang lebih terarah dan efektif, dengan mengirimkan pesan yang relevan dan menarik bagi setiap kelompok pelanggan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  strategi  promosi  dengan  menggunakan  pengelompokan pelanggan  menggunakan  algoritma  KMeans.  Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  ditemukan  kelompok- kelompok  pelanggan  yang  signifikan,  dengan  karakteristik  yang  serupa.  Kemudian,  berdasarkan  hasil pengelompokan tersebut, akan dirumuskan strategi promosi yang sesuai untuk masing-masing kelompok.
Dengan menggunakan pendekatan ini, diharapkan perusahaan dapat meningkatkan efektivitas kampanye promosi  mereka  dengan  menyesuaikan  pesan  promosi  dengan  karakteristik  dan  preferensi  yang  ditemukan  di setiap  kelompok  pelanggan.  Selain  itu,  strategi  promosi  yang  lebih  terarah  juga  dapat  membantu  perusahaan untuk  mengalokasikan  sumber  daya  dengan  lebih  efisien,  sehingga  meningkatkan  efisiensi  dan  keberhasilan promosi.
Dalam  penelitian  ini,  akan  digunakan  data  pelanggan  yang  mencakup  informasi  atau  variabel  lainnya yang  relevan.  Data  ini  akan  digunakan  untuk  melakukan  clustering  menggunakan  algoritma  KMeans,  dan kemudian strategi promosi yang disesuaikan akan dirumuskan berdasarkan hasil pengelompokan tersebut. Hasil yang  Diharapkan  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  bagi  pengembangan  strategi  promosi  yang lebih efektif dan dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan keberhasilan kampanye promosi mereka.

## II. METODE DAN MATERI
Penelitian ini sendiri dilakukan dengan pendekatan kuantitatif. Penelitian kuantitatif adalah suatu metode penelitian  yang  mengumpulkan  dan  menganalisis  data  numerik  untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian  atau menguji  hipotesis  yang  diajukan.  Penelitian  ini  berfokus  pada  pengumpulan  data  dalam  bentuk  angka  dan menerapkan analisis statistik untuk memberikan pemahaman yang mendalam tentang fenomena yang diteliti.
Adapun  objek  penelitian  ini  adalah  salah  satu  UMKM  yakni  Toko  yang  menjual  produk  FMCG.  Data yang  digunakan  adalah  variabel  bebas  yang  berisikan  informasi  terkait  pelanggan.  Teknik  pengolahan  data menggunakan  Rapid  Miner  yakni  menggunakan  metode  Kmeans  untuk  memodelkan  kelompok  konsumen. Metode K-means adalah metode non hierarki yang paling banyak digunakan dalam pengklasteran. Algoritma K- means  mudah  diimplementasikan.  Pada  metode  ini,  peneliti  menentukan  sendiri  jumlah  klaster  yang  akan dibentuk [5]
Penelitian  ini  akan  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  beberapa  langkah  yang  dijelaskan  di bawah ini:
2.1. Pengumpulan Data:
- Mengidentifikasi  sumber  data  yang  relevan,  misalnya  data  pelanggan  yang  mencakup informasi  demografis,  kebiasaan  pembelian,  preferensi  produk,  dan  variabel  lainnya  yang relevan.
Journal of Information System, Applied, Manumurment, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
- Mengumpulkan data tersebut melalui survei, catatan penjualan, atau sumber data lainnya yang tersedia.
2.2. Pra-pemrosesan Data:
Menyusun  data  pelanggan  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai  untuk  analisis  clustering.  Hal  ini  mungkin melibatkan  pemilihan  variabel  yang  relevan,  penghapusan  data  yang  hilang  atau  outlier,  dan  standarisasi  data jika diperlukan.
2.3. Clustering menggunakan KMeans:
- Menerapkan algoritma KMeans pada data pelanggan yang telah diproses sebelumnya.
- Menentukan jumlah kelompok (k) yang optimal dengan menggunakan metode evaluasi seperti metode elbow atau metode silhouette.
- Menjalankan  algoritma  KMeans  untuk  mengelompokkan  pelanggan  ke  dalam  k  kelompok berdasarkan jarak antara titik data.
- Mendokumentasikan hasil pengelompokan, termasuk pusat kelompok dan anggota pelanggan dalam setiap kelompok.
2.4. Analisis dan Interpretasi Hasil:
- Menganalisis  hasil  pengelompokan  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  dan  preferensi  yang serupa di setiap kelompok.
- Melakukan  analisis  perbandingan  antara  kelompok-kelompok,  mencari  perbedaan  signifikan dalam variabel yang relevan.
- Menginterpretasikan  temuan-temuan  tersebut  untuk  memahami  kelompok  pelanggan  yang telah terbentuk dan memberikan wawasan mengenai preferensi dan perilaku mereka.

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL
Berdasarkan  data  pelanggan  yang  ada,  CEO  dari  sebuah  Toko  yang  menjual  produk  FMCG  dapat memperoleh  target  untuk  promosi  varian  terbaru  produk  yang  mereka  miliki.  Berikan  analisan  yang  anda temukan dari data pelanggan yang telah dianalisi untuk membantu pelaku menentukan target pasar kedepannya.
Algortima: K-Means Operators: Clustering, Correlation Matrix
3.1. Clustering untuk 2 Ouput
Clustering Cluster 0: 1489 items Cluster 1: 511 items Total number of items: 2000
Gambar 1.  Tabel Clustering
Journal of Information System, Applied, Manumurment, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Gambar 2. Variabel data
Berdasarkan  output  yang  diperoleh  varibel  data  kebanyakan  masuk  dalam  kluster  pertama  (cluster). Artinya  CEO  produk  FMCG  tersebut  boleh  mengelompokkan  target  pasar/pelanggan  sesuai  dengan  kedua kluster tersebut
Gambar 3. Kurva deviasi
Berdasarkan kurva deviasi diatas, terlihat kurva melandai, artinya jumlah 2 klaster yang disarankan dapat diterima
Journal of Information System, Applied, Manumurment, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)

## 3.2. Correlation Matriks

## Gambar 4. Correlation Matriks
Correlasi  Matriks  pada  dasarnya  adalah  nilai  korelasi  berkisar  antara  -1  sampai  1.  Korelasi  1  berarti kedua variabel tersebut sangat berhubungan. Berdasarkan tabel corelasi matriks diatas corelasi yang terjadi antar variable berkisar dari 0 sampai satu. Semakin mendekati satu maka semakin kuat hubungangannya begitu pula sebaliknya. Maka target promosi dari toko tersebut disarankan focus pada korelasi yang mendekati 1.

## 3.3. Analisis Hasil
Gambar 5. Analisis korelasi pada variable gender(sex)
Journal of Information System, Applied, Manumurment, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Sebagian  besar  sampel  berada  di  kulster_0  dan  didominasi  pelanggan  dengan  gender  perempuan. Sementara berdasarkan tabel korelasi varibel sex menujukkan hubungan sebagai berikut:
- Hubungan Sex dengan Status pernikahan memiliki korelasi sebesar 0,321 maka cukup berpengaruh.
- Hubungan Sex dengan Umur memiliki korelasi sebesar 0,033 artinya hamper tidak berpengaruh.
- Hubungan Sex dengan Pendidikan status memiliki korelasi sebesar 0,060 tidak terlalu berpengaruh.
- Hubungan  Sex  dengan  Pendapatan  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,038  maka  tidak  terlalu berpengaruh
- Hubungan Sex dengan Pekerjaan status memiliki korelasi sebesar 0,041 maka tidak terlalu berpengaruh
- Hubungan  Sex  dengan  Settlement  size  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,090  maka  tidak  terlalu berpengaruh

## Gambar 6. Analisis korelasi pada Maritial Status
Sebagian besar sampel berada  di kulster_0 dan didominasi  pelanggan  yang belum  menikah.  Sementara berdasarkan tabel korelasi varibael Marital Status menujukkan hubungan sebagai berikut:
- Hubungan  Status  pernikahan  dengan  Umur  memiliki  korelasi  sebesar  0,045  artinya  tidak  terlalu berpengaruh.
- Hubungan  Status  pernikahan  dengan  Pendidikan  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,140  tidak  terlalu berpengaruh.
- Hubungan Status pernikahan dengan Pendapatan status memiliki korelasi sebesar 0,005 artinya hampir tidak berpengaruh
- Hubungan  Status  pernikahan  dengan  Pekerjaan  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,001  maka  tidak terlalu berpengaruh
- Hubungan  Status  pernikahan  dengan  Settlement  size  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,009  maka hampir tidak berpengaruh
Journal of Information System, Applied, Manumurment, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Gambar 7. Analisis korelasi pada umur
Sebagian  besar  sampel  berada  di  kulster_0  dan  didominasi  pelanggan  yang  berusia  25-35  tahun. Sementara berdasarkan tabel korelasi variabel Umur menujukkan hubungan sebagai berikut:
- Hubungan Umur dengan Pendidikan status memiliki korelasi sebesar 0,429 maka cukup berpengaruh.
- Hubungan  Umur  dengan  Pendapatan  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,116  artinya  tidak  terlalu berpengaruh
- Hubungan  Umur  dengan  Pekerjaan  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,012  maka  hampir  tidak berpengaruh
- Hubungan  Umur  dengan  Settlement  size  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,014  maka  hampir  tidak berpengaruh
Gambar 8. Analisis korelasi pada pendidikan
Journal of Information System, Applied, Manumurment, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Sebagian besar sampel berada di kulster_0 dan didominasi sampel pada pendidikan tingkat 1.  Sementara berdasarkan tabel korelasi variabel Pendidikan menujukkan hubungan sebagai berikut:
- Hubungan  Pendidikan  dengan  Pendapatan  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,055  artinya  tidak  terlalu berpengaruh
- Hubungan  Pendidikan  dengan  Pekerjaan  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,004  maka  hamper  tidak berpengaruh
- Hubungan  Pendidikan  dengan  Settlement  size  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,001  maka  hampir tidak berpengaruh
Gambar 9. Analisis korelasi pada variable pendapatan
Sebagian  besar  sampel  berada  di  kulster_0  dan  didominasi  sampel  pada  tingkat  penadapatan  sekitar 100K.  Sementara berdasarkan tabel korelasi variabel Pendapatan menujukkan hubungan sebagai berikut:
- Hubungan  Pendapatan  dengan  Pekerjaan  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,463  maka  cukup berpengaruh
- Hubungan  Pendapatan  dengan  Settlement  size  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,241  maka  cukup berpengaruh
Journal of Information System, Applied, Manumurment, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Gambar 10. Analisis korelasi pada variable pekerjaan
Sebagian besar sampel berada di kulster_0 dan didominasi sampel dengan jenis pekerjaan pada kategori 1.  Sementara berdasarkan tabel korelasi variabel Pekerjaan menujukkan hubungan sebagai berikut:
- Hubungan  pekerjaan  dengan  Settlement  size  status  memiliki  korelasi  sebesar  0,327  maka  cukup berpengaruh

## IV. KESIMPULAN
Pembahasan  hasil  pengelompokan  menunjukkan  bahwa  adanya  kesamaan  dan  perbedaan  antara kelompok  pelanggan.  Berdasarkan  temuan  ini,  strategi  promosi  yang  sesuai  dapat  dirumuskan  untuk  masing- masing  kelompok.  Strategi  promosi  meliputi  pesan  promosi  yang  disesuaikan,  kanal  komunikasi  yang  efektif, dan taktik promosi lainnya yang sesuai dengan karakteristik dan preferensi setiap kelompok.
Penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  pengembangan  strategi  promosi  yang  lebih  efektif melalui  penggunaan  pengelompokan  pelanggan  menggunakan  algoritma  KMeans.  Dengan  memahami kelompok-kelompok pelanggan yang ada, perusahaan dapat merancang strategi promosi yang lebih terarah dan efektif,  dengan  mengirimkan  pesan  yang  relevan  dan  menarik  bagi  setiap  kelompok  pelanggan.  Hal  ini  juga membantu  perusahaan  dalam  mengalokasikan  sumber  daya  dengan  lebih  efisien,  sehingga  meningkatkan efisiensi dan keberhasilan promosi.

## REFERENASI
[1] D. Astuti, “Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 1, no. 2, pp. 60–72, May 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.71.
[2] K. P. Sinaga and M.-S. Yang, “Unsupervised K-Means Clustering Algorithm,” IEEE Access , vol. 8, pp. 80716– 80727, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[3] H. Annur, “PENERAPAN DATA MINING MENENTUKAN STRATEGI PENJUALAN VARIASI MOBIL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING,” J. Inform. Upgris , vol. 5, no. 1, Jul. 2019, doi: 10.26877/jiu.v5i1.3091.
[4] A. K. dan D. E. Salim, “Mempertahankan Segmentasi Pasar Dan Kepuasan,” pp. 16–39.
[5] F. Handayani, “Aplikasi Aplikasi Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Mengelompokan Mahasiswa Berdasarkan Gaya Belajar,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 12, no. 1, pp. 46–63, Mar. 2022, doi: 10.34010/jati.v12i1.6733.