## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 579 − 589 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2950
Analisis Segmentasi Recency dan Customer Value Pada AVANA Indonesia Dengan Algoritma K-Means dan Model RFM (Recency, Frequency and Monetary)
Muhammad Jordy, Agung Triayudi * , Ira Diana Sholihati
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia Email: 1 muhammadjordy98@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 iradiana2803@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 17/01/2023 ; Accepted: 28/01/2023 ; Published: 29/01/2023
Abstrak −Avana Indonesia adalah startup social commerce yang berkantor pusat di Malaysia. Ingin memperluas bisnis mereka dan memasuki pasar Indonesia, mereka masih belum memiliki strategi pemasaran yang terbaik, sehingga kesepakatan penjualan layanan  saja  tidak  cukup.  Karena  itulah  diperlukan  strategi  pemasaran  yang  berfokus  pada  pelanggan  dengan  customer relationship  management,  salah  satunya  adalah  segmentasi  pelanggan.  Segmentasi  pelanggan  dapat  dilakukan  dengan mengimplementasikan proses data mining yang dilakukan dengan menggunakan algoritma  clustering K-Means berdasarkan model RFM (Recency, Frequency, Monetary). Jumlah cluster dalam proses clustering ditentukan dengan menggunakan metode elbow. Analisis cluster berdasarkan nilai pelanggan dengan metode recency clustering mengungkapkan active customer, warm customes,  cold  customers  dan  inactive  customers.  Kemudian  kedua  dari  recency  frequency  (customer  value)  segmentasi menghasilkan cluster yaitu common, ultra-high, low, dan high.
Kata  Kunci: Segmentasi  Pelanggan; Nilai  Pelanggan; Analisis  RFM; Klasifikasi, Algoritma  K-Means;  Metode  Elbow; Streamlit.
Abstract −Avana Indonesia is a social commerce startup headquartered in Malaysia. Wanting to expand their business and enter the Indonesian market, they still don't have the best marketing strategy in place, so a service sales deal is not enough. That's why we need a marketing strategy that focuses on customers with customer relationship management, one of which is customer segmentation. Customer segmentation can be done by implementing a data mining process which is carried out using the K-Means clustering algorithm based on the RFM (Recency, Frequency, Monetary) model. The number of clusters in the clustering process is determined using the elbow method. Cluster analysis based on customer value using the recency clustering method  reveals  active,  warm,  cold,  and  inactive  customers.  Then  the  two  from  recency  frequency  (customer  value) segmentation produce common, ultra-high, low, and high clusters.
Keywords :  Customer  Segmentation; Customer  Value; RFM  Analysis; Classification, K-Means  Algorithm; Elbow  Method; Streamlit.

## 1. PENDAHULUAN
Dunia bisnis saat ini berkembang sangat pesat. Hal ini seiring dengan perkembangan teknologi internet yang dapat memudahkan  segala  aktivitas  bisnis.  Internet  telah  menjadi  alat  yang  memfasilitasi  belanja  di  pasar  baru  yang dikenal sebagai e-commerce. E-commerce sendiri merupakan sebuah platform atau wadah yang memfasilitasi  jual beli  barang  dan  jasa  secara  online.  Peningkatan  pengguna  internet  ini  juga  mempengaruhi  jumlah  toko  untuk perusahaan e-commerce. Mengingat banyaknya toko e-commerce, penjual sedang mempertimbangkan opsi lain untuk penjualan dan strategi pemasaran lainnya.
Salah  satunya  adalah  mencoba  melakukan  penjualan  langsung  menggunakan  social  media  mereka. Kepercayaan dianggap sebagai faktor penting dalam perdagangan sosial karena perannya yang penting dan konten peer-to-peer  yang  penting.  Dengan  model  yang  diusulkan  dikembangkan  berdasarkan  tiga  konsep:  kehadiran sosial, pencarian informasi bisnis sosial dan keakraban platform. Model ini menjadi salah satu alternatif pencarian informasi,  keakraban,  kehadiran  sosial,  dan  kepercayaan  memengaruhi  niat  pelanggan  untuk  membeli  dari platform social commerce [1].
Munculnya  social  commerce  telah  membawa  perubahan  besar  pada  toko  dan  konsumen,  dan  itu  adalah evolusi  perdagangan  elektronik.  Platform  sosial  sebagai  aktor  membantu  mempromosikan  penjualan  barang melalui interaksi toko-ke-konsumen, interaksi konsumen-ke-konsumen atau kampanye konsumen sukarela [2].
PT  Niaga  Masa  Depan  (AVANA  Indonesia)  merupakan  sebuah  Social  Commerce  yang  popular  di Indonesia  memiliki  beberapa  fitur  antara  lain  seperti  Facebook  Store,  Instagram  Shopping  dan  WhatsApp Commerce. Ketika  sudah maraknya  marketplace yang sudah ada di  Indonesia, social commerce memiliki  daya tarik sendiri untuk melakukan penjualan. Contoh daya tarik tersebut adalah dapat menjangkau konsumen ditempat- tempat  yang penting, menciptakan pengalaman belanja tanpa hambatan dan manfaatkan  hype e-commerce atau kejenuhan pelanggan dalam pengunaannya [3].
Oleh sebab itu dengan pesatnya peningkatan orang berjualan  di  e-commerce mendorong platform  social commerce-pun  ikut  berkembang  juga.  Dengan  banyaknya  customer  yang  bergabung  dengan  PT  Niaga  Masa Depan (AVANA Indonesia) ini dan belum memiliki analisa data pelanggan beserta segmentasinya.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 579 − 589 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2950
Tujuan  segmentasi  pelanggan  adalah  mengelompokkan  pelanggan  berdasarkan  karakteristik  yang sama. Pengelompokan didasarkan pada minat atau permintaan pelanggan yang serupa. Dengan melakukan segmentasi pelanggan, perusahaan dapat memasarkan produknya secara individual agar sesuai dengan kebutuhannya.
Metode  Recency,  Frequency,  Monetary  (RFM)  terbaru  menganalisis  karakteristik  nasabah  berdasarkan database transaksi nasabah membentuk tiga variabel utama yaitu recency, frequency, dan monetary sehingga dapat menganalisis data historis peningkatan transaksi nasabah [4].
Untuk menguji model RFM, peneliti menggunakan clustering. Ini mengasumsikan bahwa jika pelanggan termasuk dalam cluster yang sama, perilaku yang diharapkan pelanggan  sama dengan perilaku pelanggan di dalam cluster tersebut. Clustering menunjukkan segmentasi pelanggan. Dalam penelitian ini, kami menggunakan metode pengelompokan K-means untuk mengelompokkan data ke dalam segmen-segmen. Algoritma pengelompokan K- Means telah banyak digunakan  untuk segmentasi pelanggan dalam penelitian sebelumnya [5].
Dari  data  yang  sudah  dimodelkan  menggunakan  analisis  RFM  serta  menguji  dengan  menggunakan algoritma clustering K – Means. Menghasilkan beberapa segmentasi pelanggan yaitu recency segmentation dan recency  frequency  (Customer  Value  Segmentation)  dari  segmentasi  tersebut  menghasil  sebuah  informasi  yang dapat  membantu  manajemen  untuk  mengetahui  kualitas  pelanggan.  Serta,  memberikan  sebuah  jawaban  bagi manajemen perusahaan untuk strategi pemasaran kededepan menggunakan data yang sudah diolah ini [6].
Selain menghasilkan informasi yang berguna data juga harus ditampilkan dengan menarik menggabungkan desain  yang  diusulkan  dengan  website  Streamlit,  menghasilkan  aplikasi  web  yang  indah  serta  informatif  yang dapat dipahami dengan mudah oleh semua manajemen dan pemerhati data tersebut [7].
Terdapat beberapa penelitian yang sudah dilakukan diantaranya adalah [8] Ini membantu mengelompokkan pelanggan  dan  mengukur loyalitas  terhadap  produk  usaha  kecil.  Kami  menggunakan  metode  CRISP-DM  yang terdiri  dari  enam  langkah.  Pemahaman  bisnis,  pemahaman  data,  persiapan  data,  pemodelan,  evaluasi,  dan implementasi.  Algoritma  K-Means  digunakan  untuk  pengelompokan  dan  RapidMiner  digunakan  sebagai  alat untuk  mengevaluasi  hasil  klaster.  Pengelompokan  didasarkan  pada  analisis  RFM  (Recency,  Frequency, Monetary). Gunakan Indeks Davies-Bouldin (DBI) untuk menemukan jumlah cluster yang optimal (k). Pelanggan ini  terbagi  menjadi  tiga  klaster,  jumlah  pelanggan  pada  klaster  pertama  sebanyak  30  pelanggan  yang  termasuk dalam kategori pelanggan tipikal, dan jumlah pelanggan pada klaster kedua sebanyak 8 pelanggan yang termasuk dalam kategori pelanggan superstar sebanyak 89 pelanggan. pelanggan yang termasuk dalam kategori pelanggan dan pelanggan superstar. Ketiga cluster tersebut merupakan kelas cluster yang tidak aktif.
Untuk  meningkatkan  layanan  pelanggan,  diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  [9]  untuk  mempelajari karakteristik loyalitas pelanggan pada suatu perusahaan. Model segmentasi pelanggan berdasarkan data peristiwa dapat memberikan informasi ini. Penelitian ini menggunakan parameter recency, frequency, and monetary (RFM) untuk  menentukan  segmentasi  pelanggan  dan  mendistribusikan  algoritma  k-means  untuk  menentukan  jumlah cluster. 588 transaksi penjualan PT Dinar Energi Utama pada tahun 2017 digunakan sebagai  data. Cluster yang dibentuk oleh kedua algoritma k-means dan k-means diuji  menggunakan metode  koefisien siluet. Algoritma k- means membagi keduanya untuk membentuk segmentasi pelanggan terbaik menjadi tiga kelompok: acak, standar, dan emas dengan faktor siluet 0,58132.
Kemudian penelitian dari [10] tujuannya adalah untuk mensegmentasi pelanggan. Model RFM digunakan sebagai atribut kuantitatif dari variabel input. Selanjutnya, gunakan algoritma K-means untuk mengelompokkan pelanggan. Tesis ini menghasilkan segmen pelanggan yang dimiliki perusahaan dan karakteristik masing-masing pelanggan. Berdasarkan akurasi  yang diperoleh pada perhitungan yang dilakukan sistem  segmentasi  pelanggan dalam  29  kali  pengujian,  29  pelanggan  (100%)  memiliki  karakteristik  yang  dihasilkan  sistem  sesuai  dengan pengetahuan  pengguna,  0  pelanggan  (0%)  tidak  sesuai  dengan  pengetahuan  pengguna.  Dengan  nilai  akurasi tersebut dapat dikatakan baik. Karakteristik pelanggan ini membantu PT Coversuper Indonesia Global membuat keputusan untuk memprioritaskan personel dan sumber daya untuk pelanggan (potensial) tertentu.
Selanjutnya  tujuan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [11]  adalah  untuk  mengetahui  segmentasi  pelanggan elektronik  dengan  menggunakan  pengelompokan  Fuzzy  C-Means  dan  metode  RFM.  Proses  pengelompokan dilakukan enam kali, dan jumlah klaster bervariasi dari dua hingga tujuh klaster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah klaster optimal yang dibentuk oleh indeks validitas Xie-Beni adalah empat klaster. Cluster-cluster tersebut  menjadi  segmen  pelanggan,  dengan  karakteristik  masing-masing  pelanggan  berdasarkan recency,frequency  dan  monetary.  Segmen  terbaik  adalah  segmen  yang  memiliki  pelanggan  sangat  setia  yang membeli  dari  toko  online  tumbas.in.  Segmen  yang  terbentuk  dapat  diperhitungkan  saat  menerapkan  strategi pemasaran yang tepat untuk setiap pelanggan.
Dan  terakhir  penelitian  dari  [12]  Tujuannya  adalah  mengolah  data  transaksi  dengan  total  153.92  data menjadi 10.145 data dalam model RFM untuk mengidentifikasi calon pelanggan. Inisialisasi cluster pertama pada metode K-Medoids, X-Means dan K-Means dilakukan secara acak. Pada penelitian ini nilai k dimulai dari 1 sampai dengan 10. Nilai K diterapkan secara iteratif dan validasi  cluster  dihitung  dengan menggunakan metode  David Bouldin  Index  (DBI)  dan  centroid  dari  rata-rata  jarak  cluster.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  K-means memiliki  nilai  validitas yang lebih baik  dibandingkan dengan X-means dan K-means. Nilai rata-rata DBI yang dihasilkan  oleh  metode  K-Medoids  adalah  0,50778.  Jumlah  cluster  terbaik  yang  dihasilkan  adalah  5  cluster, ditentukan dengan mempertimbangkan distribusi data untuk k = 5 yang memberikan nilai yang sama pada metode

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 579 − 589 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2950
K-Medoids,  X-Means  dan  K-Means.  Tingkat  pelanggan  yang  terbentuk  adalah  pelanggan  yang  tidak  aktif, pelanggan yang menuntut perhatian, pelanggan baru, pelanggan potensial dan pelanggan tetap.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan adalah CRISP-DM. Pada Gambar 1 dibawah ini merupakan tahapan -tahapan berikut didasarkan pada tahap CRISP-DM:
Gambar 1. Fase CRISP-DM [13]

## 2.1 Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
Pada  tahap  memahami  perusahaan  ini,  penulis  perlu  memahami  dan  memahami  model  bisnis  PT  Niaga  Masa Depan (AVANA Indonesia) saat ini. PT Niaga Masa Depan (AVANA Indonesia) adalah perusahaan swasta yang bergerak di  bidang  social commerce  dan menawarkan situs web  e-commerce  yang terhubung langsung dengan Instagram Shopping, Facebook Store, dan Messenger Store. Ada juga puluhan fitur canggih, seperti manajemen bisnis,  untuk  membantu  perusahaan  mendigitalkan  bisnisnya  dan  bersaing  dengan  kompetitor  di  industri  yang bergerak cepat [14].

## 2.2 Pemahaman Data (Data Understanding)
Tahap pemahaman data ini berawal dari mengumpulkan informasi, kemudian mengidentifikasi kualitas informasi yang digunakan, mencari informasi  tersembunyi yang dapat  membentuk  hipotesis baru. Data mining dilakukan pada  database  perusahaan,  dimana  pada  database terdapat  8 tabel,  namun  yang  digunakan  hanya  5 tabel  yaitu. tabel Shop_ID, Date, Price_Sales, Product_Name, dan Product_Type.

## 2.3 Data Preparation
Ada beberapa hal yang melatarbelakangi langkah data preparation [15]:

## 2.3.1 Data Selection
Data Selection adalah data yang dipilih untuk diolah berdasarkan kolom yang tersedia dan sesuai kebutuhan. Data yang tidak terkait dengan metode yang digunakan kemudian akan dihapus.

## 2.3.2 Data Preprocessing
Setelah  tahap  data  selection,  data  dilanjutkan  sehingga  data  yang  disiapkan  bersih  dari  data  noise dan  missing value. Data diurutkan berdasarkan dengan nilai data yang ada pada setiap kolom.

## 2.3.3 Data Transformation
Jika data yang dipilih bebas dari data noise dan missing value. Data tersebut kemudian dapat melakukan min-max normalization  untuk  mengubah data menjadi nilai yang bermakna. Normalisasi  digunakan untuk meningkatkan akurasi proses komputasi numerik pada skala data antara 0 dan 1.
𝑥 1 = 𝑥−𝑚𝑖𝑛𝐴 𝑚𝑎𝑥𝐴−𝑚𝑖𝑛𝐴 (𝑛𝑒𝑤 𝑚𝑎𝑥𝐴 −𝑛𝑒𝑤 𝑚𝑖𝑛𝐴 )+𝑛𝑒𝑤_𝑚𝑎𝑥𝑚𝑖𝑛 𝐴
(1)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 579 − 589 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2950
X  adalah  data  aktual,  minA  adalah  data  aktual  terkecil,  maxA  adalah  data  aktual  terbesar,  new_maxA adalah skala data tertinggi yaitu 1, dan new_minA adalah skala data terkecil, dengan skala data terendah adalah 0 [16].
Setelah data dilakukan normalisasi kemudian dilanjutkan pada pada proses clustering algoritma k-means. Algoritma K-Means Clustering bekerja sebagai berikut [17]:
1. Tentukan nilai k sebagai jumlah cluster yang terbentuk.
2. Tetapkan nilai awal centroid atau pusat cluster. Pada langkah ini nilai centroid ditentukan secara acak, namun pada langkah selanjutnya digunakan rumus di bawah ini:
𝑉𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 = ∑ 𝑋 𝑘𝑗 𝑁 𝑖 𝑘=0 (2)
3. Hitung  jarak  antara  titik  centroid  dengan  masing-masing  titik  objek  dengan  menggunakan  jarak  Euclidean menggunakan rumus berikut:
𝐷 𝑒 = √(𝑥 𝑖 − 𝑠 𝑖 ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑡 𝑖 ) 2 (3)
4. Kelompokkan data membentuk cluster sehingga titik centroid pada setiap cluster merupakan centroid terdekat. Anggota cluster ditentukan oleh informasi jarak minimum antar objek.
5. Perbarui nilai centroid untuk setiap cluster.
6. Ulangi langkah 2 sampai akhir sampai nilai center point tidak berubah lagi.
2.4 Modelling
Sesudah data yang dapat digunakan melewati proses pengolahan data, data tersebut diproses dengan bobot sesuai nilai  dan  tujuan  untuk  memudahkan  pengolahan  data.  Berdasarkan  data  penjualan,  pengolahan  data  dilakukan dengan algoritma pengelompokan data mining berbasis bagian yang disesuaikan dengan atribut yang dibuat dalam kumpulan data, dan menentukan jenis pelanggan berdsarkan cluster yang dihasilkan berupa 4 Cluster terdiri dari berbagai macam segmentasi.

## 2.5 Evaluation
Tahap  evaluasi  merupakan  tahap  lanjutan  dimana  tujuan  data  mining  dievaluasi  secara  menyeluruh  untuk mendapatkan pemodelan yang diinginkan. Beberapa hal yang dilakukan dalam fase ini antara lain mengevaluasi hasil, seberapa jauh pemodelan telah mencapai tujuan yang diinginkan, proses pengecekan atau pengecekan ulang untuk memastikan bahwa semua langkah yang dilakukan tidak meleset, dan pendefinisian langkah-langkah yang dilakukan  selanjutnya  yaitu  melanjutkan  ke  tahap  deployment  atau  kembali  ke  tahap  awal  yaitu  business understanding. Pada tahap evaluasi, hasil pengelompokan dari tahap pemodelan dievaluasi menggunakan metode elbow untuk mendapatkan jumlah cluster yang optimal. Pada tahap ini dilakukan pemodelan dengan Model RFM adalah metode analisis untuk mengidentifikasi sikap pelanggan dan menyajikan sikap pelanggan berdasarkan tiga atribut yaitu  Recency, Frequency, dan Monetary. Analisis RFM terdiri  dari  Recency, Frequency  dan Monetary yang makna memiliki sebagai berikut[18]:
1. Recency  adalah variabel  yang mengukur nilai pelanggan berdasarkan periode waktu  (tanggal, bulan, tahun) dari transaksi terakhir pelanggan hingga saat ini. Semakin kecil intervalnya, semakin besar nilai akhirnya.
2. Frequency  adalah  variabel  yang  mengukur  nilai  pelanggan  berdasarkan  jumlah  transaksi  yang  dilakukan pelanggan selama suatu periode. Semakin tinggi jumlah transaksi, semakin tinggi nilai f.
3. Monetary  adalah  variabel  yang  mengukur  nilai  pelanggan  berdasarkan  jumlah  yang  dihabiskan  pelanggan selama periode waktu tertentu. Semakin tinggi pengeluaran pelanggan, semakin tinggi nilai M.

## 2.6 Deployment
Pada tahap diseminasi ini, informasi dan pengetahuan yang diperoleh disajikan dalam bentuk yang lebih mudah dipahami oleh masyarakat  umum. Pada langkah ini  juga digunakan website  Streamlit  untuk memvisualisasikan hasil yang diperoleh. Dengan diperkenalkannya situs web Streamlit, memudahkan untuk membaca data, berbagi data, berkolaborasi, dan bahkan mengekspor data.   Hasil penelitian ini berupa kelompok pelanggan, data calon konsumen,  data  kategori  dan  jenis  pembayaran,  serta  rekomendasi  strategi  pemasaran  yang  dapat  diterapkan perusahaan berdasarkan data yang dihasilkan untuk meningkatkan pendapatan usaha.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
Tujuan bisnis adalah adalah agar proses bisnis beroperasi secara efisien dan efektif untuk mendukung proses bisnis [14]. Oleh karena itu, agar perusahaan dapat berkembang terlebih dahulu perlu diketahui tujuan usaha, manfaat usaha, tujuan usaha dan hal-hal lain yang berkaitan dengan usaha. Banyak orang perlu mengetahui beberapa hal

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 579 − 589 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2950
ini, terutama mereka yang ingin memulai bisnis. Sebenarnya, kita tidak hanya mengetahui sebagian dari hal-hal ini, tetapi kita perlu memahami hal-hal ini.

## 3.2 Pemahaman Data (Data Understanding)
Tabel 1 dibawah ini menjelaskan data transaksi penjualan yang diberikan perusahan adalah untuk periode Januari hingga Desember 2021. Data diperoleh berupa agregat Excel dalam format CSV, dengan total 5 atribut dan total transaksi 1080.
Tabel 1. Data Transaksi (02-01-2021 – 11-01-2021) No Shop ID Date Price Sales Product Name Product Type 1 185676 02/01/2021 1,499,999 Beginner Yearly Subscription 2 184673 02/01/2021 399,999 Beginner Quarterly Subscription 3 184427 03/01/2021 1,499,999 Beginner Yearly Subscription 4 184511 03/01/2021 1,499,999 Beginner Yearly Subscription 5 184623 03/01/2021 1,499,999 Beginner Yearly Subscription … … … … … … 1078 184220 30/12/2021 1,499,999 Beginner Yearly Subscription 1079 185431 30/12/2021 4,999,999 Agent Yearly Subscription 1080 186675 31/12/2021 1,499,999 Beginner Yearly Subscription
Kemudian  5  kolom  tersebut  terdiri  dari  Shop_ID,  Date,  Price_Sales,  Product_Name  dan  Product_Type. Data penelitian ini adalah data AVANA Indonesia dengan atribut sesuai penjelasan pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Keterangan Atribut Atribut Keterangan Shop_ID (Tipe Data: Char) berisi nomor ID pelanggan Date (Tipe Data: Integer) berisi tanggal transaksi Price_Sales (Tipe Data: Integer) berisi total transaksi Product_Name  (Tipe Data: String) berisi nama produk
Product_Type (Tipe Data: String) berisi tipe produk
Selanjutnya,  file  keluaran  gabungan  diubah  dengan  mengumpulkan  peristiwa  transaksi  untuk  setiap pelanggan. Deskripsi konversi dijelaskan pada Gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2. Skema Analisis Model RFM

## 3.3 Data Preparation
Untuk pra-pemrosesan, penulis menggabungkan semua file yang terpisah menjadi  satu file untuk memudahkan pemrosesan. Berikut adalah jumlah total data setelah digabungkan dan siap untuk preprocessing.

## 3.3.1 Data Selection and Grouping
Data berikut menunjukkan jumlah total data yang digunakan dalam penelitian sebanyak 1080 catatan transaksi. Namun data setelah diakumulasikan akan menjadi 997 record data sesuai penjelasan Gambar 3 dibawah ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 579 − 589 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2950

## 3.3.3 Removing Missing Values
Setelah  pemilihan  dan  pengelompokan  data  dilakukan,  urutkan  data  di  setiap  kolom  untuk  membersihkan  dan menghilangkan nilai yang hilang pada data yang dipilih sesuai dengan proses pada Gambar 4 dibawah ini.
Gambar 4. Proses Removing Missing Values

## 3.4 Modelling
Data yang sudah melalui tahap preparation pada tahap sebelumnya, kemudian akan ditransformasi ke dalam model RFM dan dilakukan clustering berbasis partisi yaitu dengan algoritma K-Means [19].

## 3.4.1 Pemodelan RFM
Pada tahan pemodalan RFM dibawah ini merupakan proses penjumlahan dan penggabungan data dari  recency, frequency  dan  monetary  yang  kemudian  akan  diolah  untuk  mendapatkan  scoring  RFM  [20].  Pemodelan  RFM merupakan dimana setiap nilai akan diubah ke dalam rentang nilai 1 sampai 4 sesuai dengan metode kuintil yang membagi  data  menjadi  empat  bagian,  maka  dari  itu  akan  dilakukan  tranformasi  pada  data  ke  dalam  rentang  0 sampa 100 menggunakan teknik min-max normalization. Dibawah ini merupakan Tabel 3 hasil RFM beserta RFM scoring-nya.

## Tabel 3. Hasil RFM
No Shop ID  Recency  Frequency  Monetary R F M  RFM_Score 1 22029 95 2 1,664,999 3 3 3 9 2 28981 284 1 4,999,999 1 1 4 6 3 29846 19 1 4,999,999 4 1 4 9 4 57873 163 2 2,999,998 2 3 3 8 5 65151 149 1 1,499,999 2 1 2 5 … … … … … …  …  … … 550 202852 48 1 4,999,999 4 1 4 9 551 202854 46 1 562,5 4 1 1 6 552 202899 44 1 562,5 4 1 1 6

## 3.4.2 Pemodelan Clustering Algoritma K-Means
Pada  tahap  pemodalan  clustering  algoritma  k-means  dibawah  ini  merupakan  proses  clustering  berbasis  partisi. Dimana pada proses hasil clusterisasinya menggunakan metode elbow untuk menentukan berapa cluster yang tepat pada data yang sedang diolah [21].
Gambar 5. Proses Clustering Algoritma K-Means
Dari Gambar 5 diatas bisa dilihat bahwa clustering yang dihasilkan adalah K=9 cluster. Dikarenakan data yang  diolah  menunjukan  9  cluster  yang  diperoleh.  Oleh  sebab  itu  untuk  mempermudah  clustering  penulis menentukan cluster menjadi K=4 Cluster, dimana 4 Cluster ini menjadi banyak rekomendasi bagi para pengguna algoritma K-Means Clustering [22]. Dibawah ini merupakan Tabel 4 yang menampilkan hasil dari Clustering K- Means.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 579 − 589 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2950
Tabel 4. Hasil Clustering K-Means
No Shop ID  Recency  Frequency  Monetary  Clusters 1 22029 95 2 1,664,999 1 2 28981 284 1 4,999,999 0 3 29846 19 1 4,999,999 3 4 57873 163 2 2,999,998 1 5 65151 149 1 1,499,999 0 … … … … … … 550 202852 48 1 4,999,999 0 551 202854 46 1 562,5 3 552 202899 44 1 562,5 3

## 3.4.3 Pemodelan Recency Clustering
Pada  tahap  pemodalan  Recency  clustering  algoritma  k-means  dibawah  ini  merupakan  proses  clustering berdasarkan recency. Dimana pada proses hasil clusterisasi-nya menggunakan metode elbow untuk menentukan berapa cluster yang tepat pada data yang sedang diolah dan menghasilkan beberapa cluster yang ditampilkan pada Tabel  5  dibawah  ini  yaitu  warm  dengan  nilai  30.797101,  active  dengan  nilai  28.804348,  inactive dengan  nilai 21.014493 terakhir cold dengan nilai 19.384058.
Tabel 5. Hasil Recency Clustering K-Means
No Shop ID  Recency  Frequency  Monetary  Recency Clusters 1 22029 95 2 1,664,999 Warm 2 28981 284 1 4,999,999 Inactive 3 29846 19 1 4,999,999 Active 4 57873 163 2 2,999,998 Warm 5 65151 149 1 1,499,999 Warm … … … … … … 550 202852 48 1 4,999,999 Active 551 202854 46 1 562,5 Active 552 202899 44 1 562,5 Active

## 3.4.4 Pemodelan Recency Frequency (Customer Value) Clustering
Pada  tahap  pemodalan  Recency  Frequency  (Customer  Value)  Clustering  algoritma  k-means  dibawah  ini merupakan  proses  clustering  berdasarkan  recency.  Dimana  pada  proses  hasil  clusterisasi-nya  menggunakan metode  elbow  untuk  menentukan  berapa  cluster  yang  tepat  pada  data  yang  sedang  diolah  dan  menghasilkan beberapa cluster yang ditampilkan pada Tabel 6 dibawah ini yaitu common dengan nilai 37.862319, Ultra High dengan nilai 27.355072, Low dengan nilai 20.108696 terakhir High dengan nilai 14.673913.
Tabel 6. Hasil Recency Frequency Clustering K-Means
No Shop ID  Recency  Frequency  Monetary  Recency Frequency Clusters
1 22029 95 2 1,664,999 Ultra High 2 28981 284 1 4,999,999 Common 3 29846 19 1 4,999,999 Low 4 57873 163 2 2,999,998 Ultra High 5 65151 149 1 1,499,999 Common … … … … … … 550 202852 48 1 4,999,999 Common 551 202854 46 1 562,5 Low 552 202899 44 1 562,5 Low

## 3.5 Evaluation
Hasil  dari  pengujian  menampilkan  4  cluster  dan  segmentasi  pelanggan  yang  terdiri  dari  recency,  frequency, monetary dan kombinasinya. Cluster pertama merupakan recency dan recency frequency clustering yaitu warm, active, inactive, cold dan cluster kedua terdiri dari common, ultra-high, low, high.

## 3.6 Deployment
Data yang dihasilkan oleh pengelompokan menggunakan atribut recency, frequency dan monetary bersama dengan algoritma penambangan data berbasis partisi yang diterapkan sistem, k-means.

## 3.6.1 Recency Segmentation

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 579 − 589 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2950
Pada  bar  chart  tampilan  recency  distribution  ini  menampilkan  recency  selama  periode  1  tahun.  Dan  penulis mengkategorikan  segmentasi  pelanggan  kedalam  sebuah  4  cluster  yaitu  active  customer,  warm  customes,  cold customers dan inactive customers.
Gambar 6. Tampilan Recency Segmentation
Dari Gambar 6 diatas memberikan penjelasan segmentasi pelanggan berdasarkan recency seperti dibawah ini: 1. Active Customers: Pelanggan yang melakukan transaksi terakhir kurang dari atau sama dengan 90 hari.
2. Warm Customers: Pelanggan yang melakukan transaksi terakhir antara 90 dan 180 hari.
3. Cold Customers: Pelanggan yang melakukan transaksi terakhir antara 180 dan 270 hari.
4. Inactive Customers: Pelanggan yang melakukan transaksi terakhir lebih dari 270 hari.
3.6.2 Cluster Characteristics based on Frequency and Monetary (Customer Value Segmentation)
Pada  bar  chart  tampilan  frequency  and  monetary  (customer  value  segmentation)  distribution  ini  menampilkan recency selama periode 1 tahun. Dan penulis mengkategorikan segmentasi pelanggan kedalam sebuah 4 cluster yaitu active customer, warm customes, cold customers dan inactive customers.
Gambar 7. Diagram Batang
Gambar 8. Diagram Batang
Frequency Segmentataion Monetary Segmentation
Pada Gambar 7 dan 8 diatas memberikan penjelasan customer value segmentation berdasarkan seperti dibawah ini:
1. Cluster 2 menunjukkan nilai tertinggi baik Frequency maupun Monetary, artinya pelanggan pada cluster ini memiliki  daya  beli  yang  sangat  tinggi  dan  sangat  sering  melakukan  transaksi.  Jadi  kami  menamakannya sebagai pelanggan 'Ultra High'.
2. Cluster  1  menunjukkan  sedikit  lebih  rendah  dari  Cluster  2  Frequency,  artinya  pelanggan  pada  cluster  ini memiliki  daya  beli  yang  tinggi  dan  cukup  sering  melakukan  transaksi  jadi  kami  menamakannya  sebagai pelanggan 'High'. Sedangkan untuk Cluster 0 Monetary menunjukkan nilai sedang baik artinya pelanggan pada cluster  ini  memiliki  daya  beli  sedang  dan  jarang  melakukan  transaksi.  Jadi  kami  menamakannya  sebagai pelanggan 'Common'.
3. Cluster 0 dan 3 Frekuensi menunjukkan nilai sedang baik, artinya pelanggan pada cluster ini memiliki daya beli sedang dan jarang melakukan transaksi. Jadi kami menamakannya sebagai pelanggan 'Common'.
4. Cluster 1 monetary, menunjukan nilai sedang baik artinya pelanggan pada cluster ini memilik daya beli sedang dan jarang melakukan transaksi. Jadi, kami menamakannya sebagai pelanggan 'Common'.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 579 − 589 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2950
5. Cluster 3 Monetary menunjukkan nilai terendah, artinya pelanggan pada cluster ini memiliki daya beli yang rendah dan jarang melakukan transaksi. Jadi kami menamakannya sebagai pelanggan 'Low'.

## 3.6.3 Segmentation Result
Pada diagram pohon persegi dibawah ini menampilkan tampilan recency cluster dan recency frequency (customer value)  cluster  selama  periode  1  tahun.  Dan  penulis  mengkategorikan  segmentasi  pelanggan  kedalam  sebuah  4 cluster dalam 2 bagian yaitu warm, active, inactive, cold dan common, ultra-high, low, high.
Gambar 9. Tampilan Segmentation Result
Pada Gambar 9 diatas menjelaskan terkait diagram pohon persegi dimana persegi yang warnanya semakin tepat adalah segmentasi customer yang paling banyak melakukan pembelian di AVANA Indonesia. Menjelaskan bahwa “Inactive" dan “Common” menunjukan hasil segmentasi yang paling tinggi dengan nilai 19.56522.
Gambar 10. Diagram Pie
Gambar 11. Diagram Pie
Frequency Segmentataion Customer Value Segmentation
Sedangkan,  Gambar 10 diatas merupakan diagram  pie  yang menjelaskan persentase dari  recency cluster yang terdiri dari beberapa cluster yaitu warm dengan 30.8 %, active dengan 28.8%, inactive dengan 21% dan cold dengan 19.4%. Selain itu ada  Gambar 11 diatas merupakan  diagram  pie lain  yang menjelaskan  persentase dari recency frequency (customer value) cluster yang terdiri dari beberapa cluster yaitu common dengan 37.9 %, Ultra High dengan 27.4%, Low dengan 20.1% dan High dengan 14.7%.
Gambar 13. Diagram Persegi Panjang Monetary
Based Recency Segmentation Based Customer Value Segmentation

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 579 − 589 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2950
Pada Gambar 12 dan 13 diatas memberikan penjelasan business insight seperti dibawah ini:
1. Hasil segmentasi berdasarkan recency menunjukkan bahwa hampir 42% nasabah dan total pendapatan bersikap ‘Cold’ dan ‘Inactive’. Sementara itu, pelanggan di area 'Active' dan 'Warm' memberikan pendapatan yang lebih baik dengan 58% dari nasabah dan total pendapatan.
2. Berdasarkan segmentasi customer value, hampir 55% pelanggan tetap berada di kategori 'Low' dan 'Common'. Ini  sungguh  tidak  baik,  sedangkan  hanya  20%  dari  total  pendapatan  kami  berasal  dari  pelanggan  dengan Segmentasi 'Ultra High' dan 'High'.
3.6.4 Top 5 Products by Customers Segmentation
Dan tampilan yang terakhir pada Gambar 14 dibawah ini adalah diagram batang yang menjelasan terkait 5 product teratas yang terjual berdasarkan recency dan customer value segmentation pada data yang telah diolah.
Gambar 14. Bar Chart Top 5 Products by Customer Segmentation
Dengan penjelasan customer value segmentation berdasarkan seperti dibawah ini; berdasarkan visualisasi yang diberikan, baik di halaman business overview maupun RFM. Terlihat bahwa dari segmentasinya, memang jenis fitur ini yang paling banyak diminati (bisa dilihat di halaman  business overview). Jadi, dapat disimpulkan bahwa ketika orang menggunakan fitur di AVANA Indonesia, berikut adalah 5 fitur teratas yang paling banyak diminati.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  maka  didapat  beberapa  kesimpulan,  penelitian  yang  dilakukan menggunakan software Jupyter Notebook dengan metode K-Means dan model RFM dapat membantu mengetahui segmentasi recency dan customer value yang dimiliki dan menghasilkan bahwa 9 cluster menggunakan uji metode elbow. Dimana cluster yang ditampilkan tidak ada menunjukan garis siku, sehingga penulis menentukan cluster dari beberapa penelitian yang paling relevean dengan 4  cluster. Cluster yang dihasilkan berupa 4 Cluster terdiri dari  berbagai  macam  segmentasi.  Yang  pertama  dari  recency  segmentasi  menghasilkan  cluster  yaitu  active customer,  warm  customes,  cold  customers  dan  inactive  customers.  Kemudian  kedua  dari  recency  frequency (customer value) segmentasi menghasilkan cluster yaitu common, ultra-high, low, high. Karakteristik yang dapat diamati yaitu Recency, Frequency, dan Monetary dapat menggambarkan karakteristik dari masing-masing cluster. Sehingga berdasarkan karakteristik yang berbeda dari  masing-masing  cluster, dapat  disusun strategi pemasaran untuk meningkatkan pendapatan perusahaan. Hasil analisis yang divisualisasikan dengan bar chart, diagram pohon persegi, diagram pie dan diagram batang menggunakan Streamlit, aplikasi Python berbasis web. Fitur mana yang memudahkan membaca grafik, mengekspor data, dan mendistribusikan data. Serta informasi yang sudah dibuat dapat  memberikan sebuah sistem rekomendasi  bagi  perusahaan terutama bagian pemasaran dan beberapa saran seperti  keanggotaan  loyalitas  dari  informasi  yang  dihasilkan  sekaligus  mengefektifkan  social  media  untuk menjangkau pasar yang lebih luas.

## REFERENCES
[1] A. S. Al-Adwan and H. Kokash, “The driving forces of facebook social commerce,” J. Theor. Appl. Electron. Commer. Res., vol. 14, no. 2, 2019, doi: 10.4067/S0718-18762019000200103.
[2] C. H. Lee and C. W. Chen, “An empirical study of social commerce intention: An example of China,” Inf., vol. 11, no. 2, 2020, doi: 10.3390/info11020099.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 579 − 589 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2950
[3] I. Mubarok, “12+ Strategi Pemasaran Efektif untuk Kemajuan Bisnis Anda,” https://www.niagahoster.co.id/, 2021.
[4] M. Mohammadian and I. Makhani, “International Academic Journal of Accounting and Financial Management RFM- Based customer segmentation as an elaborative analytical tool for enriching the creation of sales and trade marketing strategies,” Int. Acad. J. Account. Financ. Manag., vol. 6, no. 1, 2019.
[5] A. Febriani and S. A. Putri, “Segmentasi Konsumen Berdasarkan Model Recency, Frequency, Monetary dengan Metode K-Means,” JIEMS (Journal Ind. Eng. Manag. Syst., vol. 13, no. 2, 2020, doi: 10.30813/jiems.v13i2.2274.
[6] B. Alma, “Manajemen Pemasaran & Manajemen Pemasaran Jasa,” penerbit Alf., vol. 1, no. 1, 2018.
[7] S. Subhash, K. Sneha, A. Ullas, and D. Raj, “A Covid-19 Safety Web Application to Monitor Social Distancing and Mask Detection,” in  IEEE  Region 10 Humanitarian  Technology  Conference,  R10-HTC, 2021,  vol. 2021-Septe.  doi: 10.1109/R10-HTC53172.2021.9641671.
[8] B.  E.  Adiana,  I.  Soesanti,  and  A.  E.  Permanasari,  “ANALISIS  SEGMENTASI  PELANGGAN  MENGGUNAKAN KOMBINASI  RFM  MODEL  DAN  TEKNIK  CLUSTERING,”  J.  Terap.  Teknol.  Inf.,  vol.  2,  no.  1,  2018,  doi: 10.21460/jutei.2018.21.76.
[9] N. Puspitasari, J. A. Widians, and N. B. Setiawan, “Customer segmentation using bisecting k-means algorithm based on recency,  frequency,  and  monetary  (RFM)  model,”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput.,  vol.  8,  no.  2,  2020,  doi: 10.14710/jtsiskom.8.2.2020.78-83.
[10]  A. T. Widiyanto and A. Witanti, “Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Analisis RFM Menggunakan Algoritma K-Means Sebagai Dasar Strategi Pemasaran (Studi Kasus PT Coversuper Indonesia Global),” KONSTELASI Konvergensi Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 1, 2021, doi: 10.24002/konstelasi.v1i1.4293.
[11]  S. S. Prasetyo, M. Mustafid, and A. R. Hakim, “PENERAPAN FUZZY C-MEANS KLUSTER UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN E-COMMERCE DENGAN METODE RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM),” J. Gaussian, vol. 9, no. 4, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i4.29445.
[12]  S.  I.  Murpratiwi,  I.  G.  Agung  Indrawan,  and  A.  Aranta,  “ANALISIS  PEMILIHAN  CLUSTER  OPTIMAL  DALAM SEGMENTASI  PELANGGAN  TOKO  RETAIL,”  J.  Pendidik.  Teknol.  dan  Kejuru.,  vol.  18,  no.  2,  2021,  doi: 10.23887/jptk-undiksha.v18i2.37426.
[13]  A. P.  Pramudiansyah,  “SEGMENTASI  PELANGGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS BERDASARKAN MODEL RECENCY FREQUENCY MONETARY,” J. Ilm. ILMU Komput., vol. 7, no. 2, 2021, doi: 10.35329/jiik.v7i2.201.
[14]  N.  S.  Sasue  and  A.  F.  Wijaya,  “PERENCANAAN  STRATEGIS  SISTEM  INFORMASI  MENGGUNAKAN ENTERPRISE  ARCHITECTURE  PLANNING  (EAP)  FRAMEWORK,”  J.  Bina  Komput.,  vol.  2,  no.  2,  2020,  doi: 10.33557/binakomputer.v2i2.919.
[15]  I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 2, 2019.
[16]  R. W. Sembiring Brahmana, F. A. Mohammed, and K. Chairuang, “Customer Segmentation Based on RFM Model Using K-Means,  K-Medoids,  and  DBSCAN  Methods,”  Lontar  Komput.    J.  Ilm.  Teknol.  Inf.,  vol.  11,  no.  1,  2020,  doi: 10.24843/lkjiti.2020.v11.i01.p04.
[17]  P.-N. Tan, M. Steinbach, A. Karpatne, and V. Kumar, Introduction To Data Mining Second Edition. 2019.
[18]  İ.  SABUNCU,  E.  TÜRKAN,  and  H.  POLAT,  “CUSTOMER  SEGMENTATION  AND  PROFILING  WITH  RFM ANALYSIS,” Turkish J. Mark., vol. 5, no. 1, 2020, doi: 10.30685/tujom.v5i1.84.
[19]  U.  Rusdiana,  I.  Ernawati,  N.  Falih,  and  A.  Arista,  “Comparison  of  Distance  Metrics  on  Fuzzy  C-Means  Algorithm Through Customer Segmentation,” in Proceedings - 3rd International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber, and Information System, ICIMCIS 2021, 2021. doi: 10.1109/ICIMCIS53775.2021.9699206.
[20]  D. L. Aditya and D. Fitrianah, “COMPARATIVE STUDY OF FUZZY C-MEANS AND K-MEANS ALGORITHM FOR  GROUPING  CUSTOMER  POTENTIAL  IN  BRAND  LIMBACK,”  J.  Ris.  Inform.,  vol.  3,  no.  4,  2021,  doi: 10.34288/jri.v3i4.241.
[21]  Y. R. Rahadian and B. Syairudin, “Segmentation Analysis of Students in X Course with RFM Model and Clustering,” J. Sos. Hum., vol. 0, no. 1, 2020, doi: 10.12962/j24433527.v0i1.6776.
[22]  H.  Humaira  and  R.  Rasyidah,  “Determining  The  Appropiate  Cluster  Number  Using  Elbow  Method  for  K-Means Algorithm,” 2020. doi: 10.4108/eai.24-1-2018.2292388.