## Aplikasi Analisis Segmentasi Pelanggan untuk Menentukan Strategi Pemasaran Menggunakan Kombinasi Metode k-Means dan Model RFM
Ahmad Febri, Norma Ningsih*, Julianto Lemantara Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informatika, Universitas Dinamika Jl. Raya Kedung Baruk No.98, Kec. Rungkut, Surabaya
*e-mail : norma@dinamika.ac.id
( received : 15 November 2020, revised : 6 Desember  2020, accepted : 29 Desember 2020)

## Abstrak
Selain  harus  bersaing  dengan  dealer  lain,  kenjeran  Auto2000  juga  harus  bersaing  dengan  cabang Auto2000  lainnya.  Salah  satu  strategi  yang  digunakan  untuk  memenangkan  persaingan  adalah  melalui penerapan  segmentasi  pelanggan.  Saat  ini  kenjeran  Auto2000  belum  memiliki  mekanisme  segmentasi pelanggan, permasalahan yang dihadapi adalah tidak dapat mengklasifikasikan pelanggan karena jumlah datanya yang besar dan belum ada alat yang mendukung segmentasi. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka  diusulkan  solusi  aplikasi  segmentasi  pelanggan  yang  dapat  membantu  kenjeran  Auto2000 melakukan  segmentasi.  Untuk  mengetahui  karakteristik  pelanggan  digunakan  model  RFM.  Sedangkan metode K-Means digunakan untuk melakukan segmentasi, namun metode ini memiliki kelemahan yaitu sulit  untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang  terbaik.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  metode  Koefisien Silhouette  digunakan.  Metode  ini  digunakan  untuk  membantu  metode  K-Means  dalam  menentukan jumlah  cluster  terbaik  yang  akan  digunakan.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  aplikasi  telah  berjalan  sesuai fungsinya  yaitu  mampu  mengelompokkan  pelanggan  menjadi  beberapa  kelompok  dan  menemukan kelompok pelanggan potensial.
Kata Kunci: segmentasi pelanggan , k-means clustering, RFM, silhouette coefficient

## Abstract
Besides  having  to  compete  with  other  dealers,  Auto2000  kenjeran  also  had  to  compete  with  other Auto2000  branches.  One  of  the  strategies  used  to  win  the  competition  is  through  the  implementation customer segmentation. Currently Auto2000 kenjeran does not have a customer segmentation mechanism, the problem faced is that it cannot classify customers because of the large amount of data and there are no  tools  that  support  segmentation.  Based  on  these  problems,  a  customer  segmentation  application solution  is  proposed  that  can  help  Auto2000  kenjeran  perform  segmentation.  To  determine  the characteristics of the  customer,  the  RFM  model is  used.  While the  K-Means  method is  used  to  perform segmentation, but this method has a weakness, that’s difficult to determine the best number of cluster. To resolve this problem, the Silhouette Coefficient method is used. This method is used to assist the K-Means method  in  determining  the  best  number  of  cluster  that  will  be  used.  Based  on  the  test  results,  the application  has  been  running  according  to  its  function,  which  is  able  to  group  customers  into  several groups and to find groups of potential customers.
Keywords: customer segmentation, k-means clustering, RFM, silhouette coefficient

## 1. Pendahuluan
Auto2000  adalah  jaringan  jasa  perawatan,  perbaikan,  penjualan  dan  penyediaan  suku  cadang mobil Toyota yang sudah berdiri sejak tahun 1975. Sampai saat ini Auto2000 memiliki 124 outlet yang telah  diotorisasi,  dalam  penelitian  ini  hanya  Auto2000  cabang  kenjeran  Surabaya  saja  yang  menjadi subjek  penelitian.  Selain  harus  bersaing  dengan  diler-diler  lainnya,  Auto2000  kenjeran  juga  harus bersaing  dengan  cabang  Auto2000  lain.  Kondisi  ini  menjadikan  persaingan  antara  semua  diler  semakin ketat,  sehingga  menyebabkan  Auto2000  cabang  kenjeran  harus  dapat  bisa  bersaing  dalam  memberikan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
pelayanan  terbaik  untuk  konsumen.  Salah  satu  strategi  yang  digunakan  oleh  Auto2000  kenjeran  untuk bisa  memenangkan  persaingan  yakni  melalui  penerapan  strategi Customer  Relationship  Management (CRM).  Salah  satu  konsep  pada  CRM  adalah  memperlakukan  pelanggan  yang  berbeda  secara  berbeda pula,  karena  kebutuhan  mereka  berbeda,  dan  nilainya  bagi  perusahaan  juga  mungkin  berbeda  [1].  atau yang biasa disebut dengan strategi segmentasi pelanggan.
Dengan  adanya  segmentasi  pelanggan  bisa  membantu  pihak  Auto2000  cabang  kenjeran  untuk dapat mengidentifikasi karakteristik para pelanggannya, sehingga pihak Auto2000 cabang kenjeran dapat memberikan pelayanan yang berbeda pada tiap kelompok pelanggannya, yang berdampak pada pelanggan yang loyal menjadi semakin loyal dan pelanggan yang tidak loyal bisa menjadi loyal. Manfaat lain yang bisa  didapat  dengan  adanya  segmentasi  pelanggan  ini  yaitu  strategi  pemasaran  yang  digunakan  bisa dilakukan  secara  tepat.  Segmentasi  pelanggan  ini  penting  dilakukan  agar  pihak  auto2000  dapat memperlakukan pelanggan dengan tepat sehingga  meningkatkan tingkat loyalitas kepuasan pelanggan.
Saat  ini  pada  Auto2000  cabang  kenjeran  masih  belum  memiliki  mekanisme  untuk  melakukan segmentasi  pelanggan,  kendala  yang  dihadapi  yaitu  kesulitan  dalam  melakukan  pengelompokan pelanggan  karena  banyaknya  data  yang  harus  diolah  dan  tidak  adanya  tool  yang  mendukung  dalam melakukan  pengelompokan  pelanggan.  Masalah  lain  yang  muncul  adalah  hanya  manajer  saja  yang  bisa melakukan  pengelolaan  data  pelanggan,  hal  ini  dikarenakan  pada  Auto2000  tidak  ada  karyawan  yang spesifik bertugas mengelola data pelanggan
Berdasarkan  masalah  yang  terjadi,  maka  diusulkan  sebuah  solusi  yaitu  sebuah  aplikasi segmentasi  pelanggan  yang  dapat  membantu  Auto2000  cabang  kenjeran  dalam  melakukan  segmentasi pelanggan.  Untuk  melakukan  identifikasi  karakteristik  dari  pelanggan  maka  diperlukan  sebuah  model yang  memberikan  gambaran  segala  aktivitas  pelanggan.  Model  yang  umum  digunakan  dalam mengelompokkan  pelanggan  dan  menentukan  variabelnya  adalah model  Recency,  Frequency,  Monetary (RFM).  Menurut  [2]    model  RFM  adalah  model  berbasis  perilaku  yang  digunakan  untuk  menganalisis perilaku  seorang  pelanggan  yang  selanjutnya  dilakukan  pemetaan  kelompok  pelanggan  berdasarkan perilaku pelanggan bertransaksi yang telah tercatat dalam basis data transaksi pelanggan.
Sedangkan  untuk  mengelompokan  pelanggan,  metode  yang  digunakan  yaitu  metode  K-Means clustering .  Metode  K-Means  adalah  metode  yang  mempartisi  data  yang  ada  kedalam  bentuk  dua  atau lebih kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam sebuah kelompok, data berkarakteristik sama akan dimasukan ke dalam satu kelompok yang sama dan data yang berkarakteristik berbeda dikelompokan ke dalam kelompok yang lain [3]. Tetapi metode ini juga memiliki kelemahan yaitu sulit menentukan jumlah cluster terbaik. Clustering adalah suatu metode untuk mencari dan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan karakteriktik (similarity) antara satu data dengan data yang lain [4]. Identifikasi jumlah cluster merupakan  hal  yang  paling  penting  dan  utama  pada  proses clustering dengan  menggunakan  metode  K- Means. Sehingga jika jumlah cluster yang ditentukan tidak baik maka hasil cluster juga tidak akan sesuai dengan yang diharapkan dan tidak akan menghasilkan informasi yang dibutuhkan oleh pengguna. Untuk mengatasi  hal  tersebut  maka  digunakanlah  metode Silhouette  Coefficient ,  metode  ini  akan  membantu metode  K-Means  dalam  menentukan  jumlah cluster terbaik  yang  akan  digunakan  dalam  proses pengelompokan  pelanggan.  sehingga  pada  penelitian  ini  untuk  mendapatkan  variabel  karakteristik pelanggan  menggunakan  model  RFM,  sedangkan  untuk  melakukan  segmentasi  pelanggan  berdasarkan variabel  yang  telah  ditentukan  menggunakan clustering dengan  metode K-Means. kelebihan  metode  K- Means a dalah cukup mudah untuk diimplementasikan dan dijalakan, relatif cepat, mudah disesuaikan dan banyak digunakan [5].
Dengan  adanya  aplikasi  segmentasi  pelanggan  dapat  membantu  perusahaan  yaitu  auto2000 cabang kenjeran mengelompokkan pelanggan dengan lebih efisien, sehingga dapat membantu perusahaan dalam menentukan strategi pemasaran yang tepat sesuai karakteristik dari tiap kelompok pelanggan. Serta dapat  membantu  perusahaan  dalam  menemukan  kelompok  pelanggan  potensial  sehingga  dapat meningkatkan keuntungan dari perusahaan.

## 2. Tinjauan Literatur
Pada Penelitian [6], dilakukan analisis segmentasi pelanggan dengan RFM menggunakan Metode Fuzzy  C-Means  Clustering. Fuzzy  C-Means  merupakan  salah  satu  metode  pengelompokkan  yang  dapat dilakukan  untuk  melakukan  segmentasi.  Metode  Elbow  digunakan  untuk  membantu  dalam  menentukan jumlah cluster dalam penerapan Fuzzy C-Means. Partition Coefficient dan Euclidean Distance merupakan metode validasi yang digunakan untuk mengetahui cluster terbaik. Pada penelitian ini didapatkan cluster 3 merupakan hasil terbaik. Hasil cluster divisualisasikan dengan dashboard dengan beberapa grafik yang memuat hasil segmentasi pelanggan berdasarkan nilai RFM dari transaksi yang dilakukan pelanggan.
Hasil penelitian [7], melakukan segmentasi pelanggan menggunakan model RFM dan teori rough set untuk memahami karakteristik pelanggan. Hasil dari ini adalah 4 segmen pelanggan yang dimiliki oleh perusahaan  dan  karakteristik  masing-masing  pelanggan.  Karakteristik  pelanggan  ini  akan  membantu  PT Abbott Indonesia cabang Malang untuk mengambil keputusan dalam memprioritaskan tenaga dan sumber dayanya ke pelanggan tertentu (potensial). Setelah itu juga dihasilkan 31 aturan klasifikasi dengan tingkat akurasi  95%  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  pelanggan  lama  atau  baru  ke  dalam  segmen pelanggan yang terbentuk dengan cepat dan tepat.
Mengancu  pada  penelitian  [8],  melakukan  pengelompokan  member  pada  alvaro fitness dengan menggunakan  metode K-Means  Clustering  dan  Silhouetete  Coefficient Hasil  pengujian  Silhouette Coefficient  setiap  distance  measure  nya,  antara  lain  Euclidean  Distance  bernilai  0,232149,  Manhattan Distance bernilai 0,240016, dan Chebyshev Distance bernilai 0.242821. Berdasarkan hasil dari pengujian silhouette coefficient yang dilakukan, distance measure paling optimal untuk kasus ini adalah Chebyshev Distance ,yaitu dengan nilai silhouette coefficient paling mendekati 1 adalah 0.242821.
Pada  Penelitian  ini  digunakan  model  RFM  untuk  menganalisa  perilaku  pelanggan  yang  ada  di AUTO2000  kenjeran  dengan  menentukan  beberapa  variabel  yaitu Recency,  Frequency,  dan  Monetary . setelah  karakteristik  pelanggan  dianalisa  selanjutnya  adalah  mengelompokkan  pelanggan  menjadi beberapa  kelompok  berdasarkan  karakteristiknya  menggunakan  metode K-Means dimana  untuk menentukan  jumlah  klaster  pada K-Means menggunakan  metode Silhouette  Coefficient . Silhouette Coefficient digunakan untuk melihat kualitas dan kekuatan dari cluster . Dengan pemodelan ini diharapkan dapat  membantu  pihak  AUTO2000  untuk  menentukan  strategi  pemasaran  yang  tepat  kepada pelanggannya berdasarkan karakteristik yang sudah dianalisa sebelumnya.

## 3. Metode Penelitian
Pada  Penelitian  ini  digunakan  beberapa    metode  yang  digunakan  dalam  pengembangan  aplikasi segmentasi pelanggan, metode untuk proses segmentasi pelanggan yaitu metode K-Means, model RFM, dan Silhouette Coefficient.

## 3.1 RFM
Menurut  Hughes  pada  [2]  RFM  adalah  model  yang  digunakan  untuk  menganalisis  perilaku seorang  pelanggan  kemudian  dilakukan  pemetaan  kelompok  pelanggan  berdasarkan  perilaku  pelanggan bertransaksi  yang  telah  tercatat  dalam  dalam  basis  data  transaksi  pelanggan.  Model  RFM  sudah  umum digunakan  oleh  banyak  kalangan  dan  sudah  digunakan  untuk  memprediksi  perilaku  pelanggan  selama lebih  dari  60  tahun  dan  termasuk  dalam  salah  satu  teknik  paling  kuat  yang  tersedia  untuk  menganalisa perilaku dari pelanggan. RFM terdiri dari 3 variabel yaitu Recency, Frequency, dan Monetary [9][10]. Menurut [11] berikut ini pembagian kategori pelanggan berdasarkan skor RFM yang ditampilkan pada Tabel 1 :
Tabel 1. Kategori Pelanggan Berdasarkan Skor RFM Kategori Skor Recency Skor Kombinasi Frequency & Monetary Deskripsi Champion 4-5 4-5 Melakukan servis baru-baru ini, sering melakukan servis dan sudah mengeluarkan banyak uang untuk melakukan servis. Loyal Customers 2-5 3-5 Sering melakukan servis dan mengeluarkan banyak uang. Responsif terhadap promosi. Potential Loyalists 3-5 1-3 Melakukan servis baru-baru ini. Sudah melakuan servis beberapa kali dan mengeluarkan uang dengan cukup. Recent Customers 4-5 0-1 Melakukan servis baru-baru ini tapi tidak sering. Promising 3-4 0-1 Melakukan servis baru-baru ini, tetapi belum mengeluarkan banyak uang. Customers Needing Attention 2-3 2-3 Pelanggan diatas rata-rata umum tapi belum melakukan servis baru-baru ini. About To Sleep 2-3 0-2 Pelanggan dibawah rata-rata umum. Perlu mengajak servis kembali agar tidak kehilangan pelanggan. At Risk 0-2 2-5 Sering melakukan servis dan sudah mengeluarkan banyak uang tapi sudah lama tidak melakukan servis. Perlu mengajak servis kembali. Can’t Lose Them 0-1 4-5 Sering melakukan servis dan sudah mengeluarkan banyak uang tapi sudah lama tidak kembali servis. Perlu mengajak servis kembali. Hibernating 1-2 1-2 Servis yang dilakukan  terakhir sudah lama sekali, tidak sering melakukan servis dan sedikit mengeluarkan uang.

## 3.2 K-Means
Menurut  [3],  [12]  dan  [13]  K-Means  adalah  metode  yang  mempartisi  data  yang  ada  kedalam bentuk  dua  atau lebih  kelompok,  metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam  sebuah  kelompok  sehingga  data berkarakteristik sama akan dimasukan kedalam satu kelompok yang sama dan data yang berkarakteristik berbeda dikelompokan ke dalam kelompok yang lain.
Sedangkan menurut [14] metode K-Means merupakan algoritma klasterisasi yang paling tua dan paling  banyak  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  kecil  hingga  menengah  karena  kemudahan implementasinya. Menurut [15], langkah-langkah algoritma K-Means adalah sebagai berikut:
1. Pilih  secara  acak  nilai  k  dan  pusat  cluster  awal.  Dalam  penelitian  ini  jumlah cluster (k)  akan ditentukan melalui metode Silhouette Coefficient .
2. Jarak  antara  data  dan  pusat cluster dihitung  menggunakan Euclidian  Distance .  Untuk  menghitung jarak    semua    data    ke    setiap    titik    pusat cluster dapat  menggunakan  teori  jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut:
D(i,j ) = √ (1)
dimana:
D (i,j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j X ki = Data ke i pada atribut data ke k X kj
= Titik pusat ke j pada atribut ke k 3. Data ditempatkan dalam cluster terdekat, dihitung dari tengah cluster .
4. Pusat cluster baru akan ditentukan bila semua data telah ditetapkan dalam cluster terdekat.
5. Proses  penentuan  pusat cluster dan  penempatan  data  dalam cluster diulangi  sampai  nilai  centroid tidak berubah lagi.

## 3.3 Silhouette Coefficient
Menurut [16] Silhouette Coefficient adalah suatu metode yang digunakan untuk melihat kualitas dan  kekuatan  dari cluster , dimana cluster tersebut  diukur  seberapa  baik  suatu  objek  ditempatkan  dalam suatu cluster. Metode ini merupakan gabungan dari metode cohesion dan separation . Metode ini memiliki tahapan dalam perhitungannya yaitu sebagai berikut:
1. Menghitung rata–rata jarak ai dan bi dari data yang terpilih dengan menggunakan Persamaan (2) dan Persamaan (3).
∑ (2)
i = 1,2,...,m j
= min{ ∑ }, i (3)
i = 1,2,..., dimana:
= Jarak data ke-i  dengan data ke r  dalam satu klaster j.
m j = Jumlah data dalam klaster ke-j.
Persamaan (2) merupakan persamaan untuk pencarian nilai ai dimana nilai ai adalah rata–rata jarak data ke-i terhadap semua data lainnya dalam satu cluster .
Persamaan (3) adalah persamaan untuk mencari nilai bi adalah hasil yang didapatkan melalui perhitungan  rata-rata  jarak  ai  terhadap  seluruh  data  dari cluster lain,  kemudian  dari  hasil  rata–rata dari bi diambil perolehan nilai minimum yang akan digunakan untuk pencarian nilai Si.
2. Setelah seluruh  rata-rata jarak  dari  seluruh  data selesai  dicari,  kemudian  mencari  nilai terkecil  dari cluster yang telah dicari sebelumnya.
3. Nilai Si dapat ditemukan dengan cara seperti pada persamaan (4).
SI (4)
dimana:
SI = Rumus Silhouette Coefficient .
b = Rata-rata jarak data ke-i terhadap semua data dari cluster lain, diambil data yang paling kecil.
a = Rata-rata jarak data ke-i terhadap semua data lainnya dalam satu cluster .
Pada  persamaan  (4)  nilai  yang  digunakan  dalam  perhitungan  bi  -  ai  adalah  nilai  minimum  dari kelompok yang diselisihkan dengan jarak rata-rata ai. Perhitungan tersebut dilakukan agar mendapatkan nilai maksimum dari kedua kelompok. Apabila hasil dari seluruh silhouette coefficient tiap cluster telah ditemukan,  perhitungan  Si  global  dapat  dilakukan  dengan  cara  menghitung  rata-rata  dengan  membagi seluruh nilai Si dengan sejumlah data yang ada.
Berikut ini contoh perhitungan dari Silhouette Coefficient: Cluster 1 a1 = √(1−1−4)2 = 4 b1 = Cluster 3
b1 = 5,0990 + 4,2426 + 3,1622 + 4,2426 = 16,7464/4 = 4,1866 S1 = 4,1866 − 44,1866 = 0,0445

## 3.4 Proses Segmentasi Pelanggan
pada tahap system flowchart dilakukan  perancangan  bagan  alur  sistem  yang  akan  dibuat,  terdiri dari pengelolaan data, segmentasi pelanggan, dan laporan segmentasi pelanggan. Berikut Gambar 1 dan Gambar 2 merupakan system flowchart dari proses segmentasi pelanggan:
Volume 10, Nomor 1, Januari 2021: 139-151
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 2. System Flowchart Segmentasi Pelanggan-2
Pada Gambar 1 dan Gambar 2 merupakan System Flowchart yang menggambarkan proses untuk melakukan  segmentasi  pelanggan.  Proses  segmentasi  pelanggan  pada  aplikasi  terbagi  menjadi  3  proses yaitu  RFM,  K-Means,  dan Silhouette  Coefficient .  RFM  digunakan  untuk  mengidentifikasi  karakteristik dari  pelanggan  dan  membantu  K-Means  untuk  melakukan  tranformasi  data,  data  yang  tidak  berbentuk numerik  akan  dijadikan  bentuk  numerik  agar  dapat  diolah,  sedangkan  K-Means  digunakan  untuk melakukan segmentasi pelanggan dan Silhouette Coefficient digunakan untuk menentukan nilai k terbaik pada  perhitungan  K-Means.  Berikut  merupakan  langkah-langkah  segmentasi  pelanggan  yang  berjalan pada aplikasi segmentasi pelanggan:
1. Untuk  memulai proses segmentasi pelanggan pengguna harus memilih tanggal segmentasi dan  tipe inputan yang akan digunakan, untuk tipe inputan terdiri dari 3 pilihan yaitu: 1) Auto2000 Kenjeran: yaitu hanya data servis pelanggan yang melakukan servis di Auto2000 kenjeran Surabaya saja yang akan diproses. 2) Surabaya, yaitu hanya data servis  pelanggan yang  melakukan  servis di Auto2000 wilayah Surabaya saja yang akan diproses. 3) Bebas, yaitu semua data akan diproses sesuai tanggal yang ditentukan.
2. Setelah pengguna menekan tombol mulai, sistem akan menyimpan data yang dimasukan pelanggan ke  dalam database ,  selanjutnya  sistem  akan  mencari  histori  servis  pelanggan  yang  sesuai  dengan tanggal dan tipe inputan yang sudah dipilih.
3. Selanjutnya  akan  dilakukan  tahap  pencarian  nilai  dari  R,  F  ,  dan  M.  Nilai  R  didapatkan  dari  jarak tanggal  segmentasi  dilakukan  dengan  tanggal  terakhir  servis  yang  dilakukan  pelanggan,  nilai  F didapatkan  dari  jumlah  servis  yang  sudah  dilakukan,  dan  nilai  M  didapatkan  dari  total  jumlah revenue .
4. Setelah  didapatkan  nilai  dari  masing-masing  atribut  selanjutnya  memberikan  skor  untuk  masing- masing  nilai.  Pemberian  skor  dengan cara  mencocokan  nilai  RFM  yang  didapat dengan  nilai  RFM pada database RFM. Setelah skor didapat, nilai dan skor RFM akan disimpan ke database .
5. Selanjutnya  sistem  akan  melakukan  perhitungan  K-Means  dari  k=2  sampai  k=6.  Nilai  K  pada  K- Means  dibatasi  hanya  2  –  6  karena  2  adalah  batasan  minimum  K  dalam  K-Means,  sedangkan  6 karena  jika  nilai  K  terlalu  banyak  akan  membuat  manajer  atau  pembuat  keputusan  sulit  untuk menentukan strategi perusahaan untuk pelanggan serta semakin tinggi nilai K maka nilai Silhouette Coefficient cenderung semakin turun [17].
6. Langkah pertama perhitungan K-Means yaitu sistem akan membuat centeroid awal secara acak.
7. Kemudian  sistem  akan  melakukan  perhitungan  jarak  antara  data  skor  RFM  dan centeroid awal menggunakan teori Euclidean Distance
8. Lalu sistem akan mencari cluster terdekat dan hasil cluster tersebut akan disimpan ke penyimpanan sementara.
9. Setelah semua data sudah dihitung sistem akan mengecek apakah ada perubahan cluster atau tidak, jika  ada  data  yang  berpindah cluster maka  sistem  akan  melakukan  perhitungan  ulang  dengan membuat centeorid yang  baru  dengan  cara  menjumlahkan  nilai  RFM  tiap-tiap  cluster  lalu  dibagi dengan  jumlah  data  tiap  cluster  tersebut.  Selanjutnya  mulai  melakukan  perhitungan  jarak  lagi menggunakan  teori Euclidean  Distance ,  tapi  jika  data  tidak  ada  yang  berpindah  maka  sistem  akan melanjutkan ke proses selanjutnya yaitu Silhouette Coefficient .
10. Untuk  melakukan  proses Silhouette  Coefficient pertama  sistem  akan  mencari  nilai  Ai  dengan  cara menghitung rata-rata jarak antara data dengan data yang lain yang masih dalam satu cluster 11. Selanjutnya  sistem  akan  mencari  nilai  Bi  yaitu  dengan  cara  menghitung  jarak  rata-rata  antara  data dengan data yang berada pada cluster lain lalu dicari nilai jarak yang paling kecil
12. Setelah itu sistem akan mencari nilai Si tiap data menggunanakan rumus Silhouette Coefficient 13. Selanjutnya sistem akan mencari nilai SI Global dengan menggunakan rumus sebagai berikut: SI = ∑ (5)
dimana: = SI global.
k = Banyaknya cluster.
lalu nilai Si global disimpan ke penyimpanan sementara.
14. Jika sistem sudah melakukan perhitungan sampai nilai k=6 maka sistem akan melanjutkan ke proses selanjutnya,  tapi  jika  tidak  maka  sistem  akan  melakukan  perhitungan  ulang  dengan  nilai  k selanjutnya.
15. Proses selanjutnya yaitu mencari perhitungan K-Means dengan nilai k yang memiliki nilai Si terbaik yang sebelumnya sudah disimpan pada penyimpanan sementara.
16. Centeroid akhir  pada  perhitungan  K-Means  dengan  hasil  k  terbaik  akan  diambil  untuk  dibuat menjadi batasan skor RFM, dengan cara pembagian  sama rata sebanyak 5 bagian (20%) dari nilai minimum dan maksimum dari tiap atribut RFM. Batasan skor RFM ini digunakan untuk mengubah nilai centeroid akhir menjadi skala RFM pada proses selanjutnya.
17. Kemudian  nilai centeroid akhir  tiap cluster akan  diubah  menjadi  nilai  RFM  lagi  menggunakan batasan skor RFM yang sudah dibuat pada proses sebelumnya.
18. Kemudian  sistem  akan  menentukan  karakteristik  pelanggan  dengan  cara  mencocokan  nilai  RFM yang sudah didapat pada proses sebelumnya dengan nilai skala pada database karakateristik RFM. Terakhir, sistem akan menyimpan semua data hasil segmentasi ke database dan menampilkan hasil segmentasi tersebut ke pengguna.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Dalam  melakukan  proses  segmentasi  pelanggan  menggunakan  model  RFM  dan  metode algoritma K-Means, berikut adalah data yang digunakan. Pada Tabel 2 menunjukkan data sampel yang diambil secara random dari data pelanggan pada cabang auto2000 kenjeran Surabaya. Data pada  Tabel  2  telah  dilakukan  pemilihan  terhadap  parameter  yang  diperlukan  untuk  melakukan clustering .
Tabel 2. Data Pelanggan No Nama Jarak tanggal service terakhir Jumlah service Jumlah uang yang dikeluarkan 1 Arif Satria 22 Hari 8 5.500.000 2 Hansamu Yama 24 Hari 4 2.550.000 3 Irfan Jaya 32 Hari 1 2.900.000 4 David Dasilva 142 Hari 15 8.000.000 5 Koko Ari Arya 261 Hari 2 3.500.000

## 4.1  Transformasi Data
Agar data di atas dapat  diolah dengan menggunakan metode K-Means clustering , maka data  harus  diinisialisasikan  terlebih  dahulu  dalam  bentuk  angka.  Pada  Tabel  3,  4  dan  5 menunjukkan hasil inisialisasi dari parameter jumlah service, jumlah uang yang dikeluarkan dan jarak service terakhir sesuai dengan model RFM yaitu Recency, Frequency, dan Monetary .

## Tabel 3. Inisialisasi Data Jumlah Service
No Jumlah Service Inisial 1 1 – 2 1 2 3 – 4 2 3 5 – 6 3 4 7 – 8 4 5 >8 5

## Tabel 4. Inisialisasi Data Jumlah Uang Yang Dikeluarkan
No Jumlah Uang Yang Dikeluarkan Inisial 1 > Rp4.000.000 5 2 Rp 3.000.000 – 3.999.999 4 3 Rp 2.000.000 – Rp Rp 2.999.999 3 4 Rp 1.000.000 – Rp 1.999.999 2 5 Rp 0 – Rp 999.999 1

## Tabel 5. Inisialisasi Data Jarak Tanggal Service Terakhir
No Jarak Tanggal Service Terakhir Inisial 1 30 hari 5 2 31 – 60 hari 4 3 61 – 90 hari 3 4 91 – 180 hari 2 5 >180 1

## 4.2 Pengolahan Data
Setelah semua data pelanggan ditransformasi ke dalam bentuk angka, maka data tersebut dapat  dikelompokan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means Clustering .  Untuk  dapat melakukan  pengelompokan  data-data  tersebut  menjadi  beberapa cluster perlu  dilakukan beberapa langkah, yaitu:
1. Tentukan  jumlah cluster yang  diinginkan.  Dalam  penelitian  ini  jumlah cluster untuk pengelompokan pelanggan akan ditentukan melalui metode Silhouette Coefficient. dimana range nilai K (cluster) yang dibuat untuk uji coba adalah 2- 6.
2. Tentukan  titik  pusat  awal  dari  setiap cluster .  Dalam  penelitian  ini  titik  pusat  awal ditentukan secara random dan didapat titik pusat setiap cluster dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6. Titik Pusat Awal Setiap Cluster
Titik Pusat Awal Tanggal service terakhir Jumlah service Jumlah uang yang dikeluarkan Cluster 1 1 1 3 Cluster 2 2 2 1 Cluster 3 3 3 3 Cluster 4 1 1 5
3. Tempatkan  setiap  data  pada cluster .  Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode Hard  K- Means untuk  mengalokasikan  setiap  data  ke  dalam  suatu cluster ,  sehingga  data  akan dimasukan  dalam  suatu cluster yang  memiliki  jarak  paling  dekat  dengan  titik  pusat  dari setiap cluster .  Untuk  mengetahui cluster mana  yang    paling    dekat    dengan  data,  maka perlu dihitung jarak setiap data dengan titik  pusat  setiap cluster . Sebagai contoh, akan dihitung jarak dari data pelanggan pertama ke pusat cluster pertama:
D (1,1) = √ √ √ = 5,33
D (1,2) = √ √ √ = 5,38
D (1,3) = √ √ √ = 3 D (1,4) = √ √ √

## = 5
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  jarak  data  pelanggan pertama yang paling dekat adalah cluster 3, sehingga data pelanggan pertama dimasukkan ke dalam cluster 3. Hasil perhitungan selengkapnya untuk 5 data pelanggan pertama dapat di lihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Contoh Hasil Perhitungan Setiap Data ke Setiap Cluster
No Nama Jarak tanggal service terakhir Jumlah service Jumlah uang yang dikeluarkan Jarak ke Jarak terdekat ke Cluster C1 C2 C3 C4 1 Arif Satria 5 4 5 5,38 5,38 3 5 C3 2 Hansamu Yama 5 2 3 4,12 3,60 2,23 4,58 C3 3 Irfan Jaya 4 1 3 3 3 2,23 3,60 C3 4 David Dasilva 2 5 5 4,58 5 3 4,12 C3 5 Koko Ari Arya 1 1 4 1 3,31 3 1 C1
4. Setelah semua data ditempatkan ke dalam cluster yang terdekat, kemudian hitung kembali pusat cluster yang baru berdasarkan rata-rata anggota yang ada pada cluster tersebut.
5. Setelah  didapatkan  titik  pusat  yang  baru  dari  setiap cluster ,  lakukan  kembali  tahapan langkah ketiga hingga titik pusat dari setiap cluster tidak berubah lagi dan tidak ada lagi data yang berpindah dari satu cluster ke cluster yang lain. hasil perhitungan proses segmentasi pelanggan pada aplikasi sudah tepat.

## Gambar 3. Tampilan 5 Pelanggan Terbaik
Gambar 3 menunjukkan  hasil urutan 5 pelanggan terbaik  pada cabang  auto2000 cabang kenjeran.  hal  ini  diperoleh  setelah  melakukan  pemodelan  karakteristik  pelanggan  berdasarkan model  RFM  dan clustering menggunakan  metode  K-Means.  5  pelanggan  terbaik  memiliki karakteristik champion dan loyal  customer  dimana berdasarkan  model  RFM  karakteristik champion menandakan  bahwa  pelanggan  melakukan  servis  baru-baru  ini,  sering  melakukan servis  dan  sudah  mengeluarkan  banyak  uang  untuk  melakukan  servis. Sedangkan  untuk loyal customer yaitu sering melakukan servis dan mengeluarkan banyak uang serta Responsif terhadap promosi.
Volume 10, Nomor 1, Januari 2021: 139-151
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 4. Tampilan Hasil Clustering
Gambar 4 menunjukkan hasil prosentasi karakteristik pelanggan yang diperoleh dari data beberapa pelanggan yang telah diinputkan pada sistem.Pada Gambar 5 dapat dilihat bahwa dari data pelanggan yang ada dihasilkan beberapa karakteristik yaitu 25% berkarakteristik champion, 25% loyal customer, 37.5% potential loyalist dan 12.5% customer needing attention. Deskripsi dari masing-masing karakteristik dapat dilihat pada Tabel 1

## Gambar 5. Data Detail Pelanggan Dengan Karakterisitik Champions
Gambar  5  menunjukkan  tampilan  detail  untuk  pelanggan  yang  berkarakter champion untuk  melihat  masing-masing  nilai  parameter  pada  model  RFM  yaitu recency,  monetary dan frequency untuk masing-masing pelanggan

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan semua tahapan yang sudah dilakukan yaitu melakukan pemetaan kelompok pelanggan dengan  model  RFM  berdasarkan  variabel Recency,  Frequency,  dan  Monetary ,  clustering  pelanggan berdasarkan  karakteristik  menggunakan K-Means dan Silhouette  Coefficient .  Maka  aplikasi  segmentasi pelanggan  dapat  melakukan  proses  segmentasi  pelanggan  yang  dapat  membagi  pelanggan  kedalam beberapa kelompok dan menemukan kelompok pelanggan potensial sehingga dapat memudaahkan pihak Auto2000 untuk memberikan strategi pemasaran seperti diskon dan promosi sesuai dengan karakteristik pelanggan  yang  sudah  dikelompokkan.  untuk  penelitian  selanjutnya,  Performa  dan  waktu  pemrosesan proses  segmentasi  pelanggan  pada  aplikasi  bisa  lebih  ditingkatkan  dengan  menggunakan  metode  yang berbeda untuk menghasilkan proses yang lebih optimal .
25,0% 12,5% 37,5% 25,0%

## SEGMENTASI PELANGGAN
Cluster 1 - Loyal Customers
Cluster 2 - Customer Needing Attention
Cluster 3 - Potential Customers
Cluster 4 - Champion

## Referensi
[1] K.  Rainer,  B.  Prince,  and  C.  Cegielski, Introduction  To  Information  System  Supporting and Transforming Business . 2014.
[2] T. Hardiani, S. Sulistyo, and R. Hartanto, “Segmentasi Nasabah Tabungan Menggunakan Model Rfm ( Recency ,  Frequency  , Monetary )  dan K-Means  pada  Lembaga Keuangan Mikro,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Dan Komun. Terap. , 2015.
[3] Eko Prasetyo, Data Mining : Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab . 2013.
[4] J.  O.  Ong,  “Implementasi  Algotritma  K-Means  Clustering  untuk  Menentukan  Strategi Marketing President University,” J. Ilm. Tek. Ind. , 2013.
[5] X.  Wu et  al. ,  “Top  10  Algorithms  in  Data  Mining,” Knowl.  Inf.  Syst. ,  2008,  doi: 10.1007/S10115-007-0114-2.
[6] W.  A.  Taqwim,  N.  Y.  Setiawan,  and  F.  A.  Bachtiar,  “Analisis  Segmentasi  Pelanggan Dengan  Rfm  Model  Pada  Pt.  Arthamas  Citra  Mandiri  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C- Means Clustering,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , Vol. 3, No. 2, pp. 2548– 964, 2019.
[7] R. A. Hendrawan and A. Utamima, “Customer Segmentation Via Rfm Model and Rough Set  Theory  to  Understand  Customer's    Characteristic  (Case  Study:  PT.  Abbott Indonesia,Tbk Cabang Malang),” Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), 2015.
[8] A.  Mario,  S.  Herry,  and  H.  Nasution,  “Pemilihan  Distance  Measure  pada  K-Means Clustering untuk Pengelompokkan Member Di Alvaro Fitness,” J. Sist. Dan Teknol. Inf. , 2016.
[9] V.  Aggelis  and  Christodoulakis,  “Customer  Clustering  Using  RFM  Analysis,”  In Proceedings of The 9th International Conference On Computers (ICCOMP) , 2005.
[10]  C. H. Cheng and Y. S. Chen, “Classifying The Segmentation of Customer Value Via RFM Model and RS Theory,” Expert Syst. Appl. , 2009, doi: 10.1016/J.Eswa.2008.04.003.
[11]  S. A. Sutresno, A. Iriani, and E. Sediyono, “Metode K-Means Clustering  dengan Atribut RFM  untuk  Mempertahankan  Pelanggan,” J.  Tek.  Inform.  Dan  Sist.  Inf. ,  Vol.  4,  P.  433, 2018, doi: 10.28932/Jutisi.V4i3.878.
[12]  Y.  Agusta,  “K-Means-Penerapan,  Permasalahan  dan  Metode  Terkait,” J.  Sist.  Dan Inform. , Vol. 3, pp. 47–60, 2007.
[13]  N.  Ningsih et  al. ,  “Pengembangan  Simulator  ESM  Untuk  Identifikasi  Sinyal  Radar dengan    Metode  Clustering  Menggunakan  K-Means,” Semin.  Teknol.  Dan  Rekayasa , 2015.
[14]  Suyanto, “Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data,” Springerreference , 2017.
[15]  Agus  Nur Khormarudin, “Teknik  Data Mining:  Algoritma K-Means Clustering,” J. Ilmu Komputer , 2016.
[16]  L. Hidayat and W. Firdaus Mahmudy, “Pengelompokan Data Hasil Tes Kepribadian 16pf Sopir Bus Menggunakan Algoritma Genetika” J. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , Vol. 3, No. 3, pp. 163–168, 2016.
[17]  S. Monalisa et al. , “Segmentasi Perilaku Pembelian Pelanggan Berdasarkan Model RFM dengan Metode K-Means,” J. Ilm. Mhs. Univ. Surabaya , 2013.