## Perbandingan Algoritma DBSCAN dan Affinity Propagation dalam Segmentasi Pelanggan Tenant Inkubator Bisnis
Dedy Panji Agustino [1]* , I Gede Bintang Arya Budaya [2] , I Gede Harsemadi [3] , I Komang Dharmendra [4] , I Made Suandana Astika Pande [5]
Prodi Sistem Informasi ITB STIKOM Bali [1], [3], [4], [5] , Prodi Teknologi Informasi ITB STIKOM Bali [2] ITB STIKOM Bali Denpasar, Indonesia panji@stikom-bali.ac.id [1]* , bintang@stikom-bali.ac.id [2] , harsemadi@stikom-bali.ac.id [3] , dharmendra@stikom-bali.ac.id [4] , suandana@stikom-bali.ac.id [5]
Abstract—  The  increasingly  complex  business  environment necessitates  businesses  to  design  more  effective  and  efficient strategies for company development, including market expansion. To  understand  customer  behaviors,  customer  data  analysis becomes crucial. One common approach used to group customers is segmentation based on RFM analysis (Recency, Frequency, and Monetary).  This  study  aims  to  compare  the  performance  of  two clustering algorithms, namely DBSCAN and Affinity Propagation (AP),  in  providing  customer  profile  segment  recommendations using  RFM  analysis.  DBSCAN  algorithm  is  employed  due  to  its ability  to  identify  arbitrarily  shaped  clusters  and  handle  data noise. On the other hand, Affinity Propagation (AP) algorithm is chosen  for  its  capability  to  discover  cluster  centers  without requiring  a  pre-defined  number  of  clusters.  The  transaction dataset used in this research is obtained from one of the business incubator  tenants  at  STIKOM  Bali.  The  dataset  undergoes preprocessing steps before being segmented using both DBSCAN and  AP algorithms. Performance evaluation of the  algorithms is conducted  using the Silhouette Scores and Davies-Bouldin Index (DBI)  matrices.  The  research  findings  indicate  that  the  AP algorithm  outperforms  DBSCAN  in  this  customer  segmentation case. The AP algorithm yields Silhouette Scores of 0.699 and DBI of  0.429,  along  with  recommendations  for  4  customer  segments. Furthermore,  further  analysis  is  performed  on  the  AP  results using  a  statistical  approach  based  on  the  mean  values  of  each segment  for  the  RFM  variables.  The  four  customer  segments generated by the AP algorithm, based on the mean values of the RFM  variables,  can  be  associated  with  the  concept  of  customer relationship management.
Keywords— customer  profiling,  customer  relationship management, clustering, RFM.
Abstrak—  Lingkungan  bisnis  yang  semakin  kompleks membutuhkan  bisnis  untuk  merancang  strategi  pengembangan perusahaan  yang  lebih  efektif  dan  efisien,  termasuk  dalam pengembangan  pasar.  Untuk  memahami  perilaku  pelanggan, analisis  data  pelanggan  menjadi  sangat  penting.  Salah  satu pendekatan  yang  umum  digunakan  untuk  mengelompokkan pelanggan adalah segmentasi berdasarkan analisis RFM (Recency, Frequency,  dan  Monetary).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membandingkan  kinerja  dua  algoritma  segmentasi,  yaitu
DBSCAN  dan  Affinity  Propagation  (AP),  dalam  memberikan rekomendasi  segmen  profil  pelanggan  menggunakan  analisis RFM.  Algoritma  DBSCAN  digunakan  karena  kemampuannya dalam  mengidentifikasi  segmen  berbentuk  bebas  dan  dapat mengatasi  noise  data.  Sementara  itu,  algoritma  Affinity Propagation  (AP)  dipilih  karena  kemampuannya  dalam menemukan  pusat-pusat  segmen  tanpa  memerlukan  jumlah segmen  yang  ditentukan  sebelumnya.  Dataset  transaksi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  salah  satu  tenant inkubator bisnis STIKOM Bali. Dataset tersebut melewati tahap praproses  sebelum  dilakukan  segmentasi  menggunakan  kedua algoritma  DBSCAN  dan  AP.  Evaluasi  kinerja  algoritma dilakukan  dengan  menggunakan  matriks  Silhouette  Scores  dan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma  AP  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan DBSCAN  dalam  kasus  segmentasi  pelanggan  ini.  Algoritma  AP menghasilkan  Silhouette  Scores  dengan  nilai  0.699  dan  DBI dengan  nilai  0.429,  serta  memberikan  rekomendasi  4  segmen pelanggan. Selain  itu, analisis lanjutan dilakukan  pada hasil  AP dengan  menggunakan  pendekatan  statistik  berdasarkan  nilai rata-rata  dari  setiap  segmen  untuk  variabel  RFM.  Keempat segmen  pelanggan  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  AP berdasarkan nilai rata-rata variabel RFM dapat dikaitkan dengan konsep manajemen relasi pelanggan.
Kata  Kunci—  profiling  pelanggan,  manajemen  relasi pelanggan, segmentasi, RFM

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  lingkungan  bisnis  yang  semakin  kompleks, persaingan antar bisnis semakin ketat. Strategi untuk menjaga loyalitas  pelanggan  dan  hubungan  jangka  panjang  antara pelanggan  dan  pemilik  bisnis  menjadi  salah  satu  poin  yang sangat  penting.  Salah  satu  cara  untuk  mencapai  hal  tersebut adalah dengan mengenali lebih dalam pelanggan bisnis tersebut disebut juga sebagai customer profiling [1] . Salah satu teknik yang  dapat  digunakan  dalam customer  profiling adalah segmentasi  pelanggan  dengan  menggunakan  pendekatan unsupervised  learning.  Customer  profiling merupakan  bagian dari Customer  Relationship  Management (CRM)  dan  dapat membantu memilah data pelanggan yang menguntungkan [2], [3].  Beberapa  penelitian  seperti  penelitian  [4],  [5]  menggaris bawahi  pentingnya  mengetahui  segmentasi  pelanggan  untuk
meningkatkan  penjualan  dan  keuntungan  perusahaan  serta potensi pemanfaatan unsupervised learning .
Inkubator bisnis STIKOM Bali adalah salah satu inkubator perguruan  tinggi  yang  memberikan  layanan  inkubasi  bagi perusahaan  rintisan,  peran  inkubator  bisnis  adalah  untuk membantu  pengembangan  bisnis  dari  tenant yang  didampingi [6]–[8].  Berdasarkan  data  dan  hasil  wawancara  dengan pengelola  inkubator,  tantangan  yang  dihadapi  oleh  tenant adalah  ketidakefektifan  proses  pemasaran  dan  strategi  untuk menjaga  loyalitas  pelanggan,  padahal  menjaga  loyalitas pelanggan  adalah  salah  satu  dasar  pengembangan  bisnis  dan reputasi bisnis [9], [10]. Rencana dan strategi yang tidak tepat dapat  menyebabkan  penggunaan  sumber  daya  yang  tidak efektif.  Pada  penelitian  [11]  diterapkan  skema  segmentasi pelanggan  dengan  menggunakan  algoritma K-Means ,  dimana dihasilkan  2  segmen  pelanggan.  Pada  penelitian  [12] memanfaatkan algoritma Fuzzy C Means dan berdasarkan hasil segmentasi  ditemukan  7  segmen  pelanggan.  Kedua  algoritma ini memberikan hasil segmen yang berbeda.
Pada penelitian [11]  hanya variabel frekuensi yang menjadi faktor kunci yang membedakan kedua segmen pelanggan. Hal ini  mengindikasikan  wawasan  yang  didapatkan  relatif  minim untuk memahami pelanggan lebih dalam.  Pada penelitian [12] menghasilkan  7  segmen  pelanggan  yang  dimana  jumlah  ini cukup besar, namun karakteristik dari tiap segmen berdasarkan analisa  RFM  cenderung  memiliki  kemiripan,  sehingga  dalam merumuskan karakteristik pelanggan relatif  sulit. Oleh karena itu untuk mendapatkan pemahaman komprehensif dari potensi profil  pelanggan  dengan  kompleksitas  yang  tepat  pada  kasus segmentasi  pelanggan  tenant  ini,  peneliti  ingin  menganalisa pemanfaatan algoritma segmentasi lainnya yaitu Density-based Spatial  Clustering  of  Application  with  Noise (DBSCAN)  dan Affinity  Propagation (AP)  serta  membandingkan  performa keduanya.  DBSCAN  mampu  mendeteksi  segmen  dengan bentuk  yang  tidak  linear  dan  ukuran  yang  besar,  berkat pendekatan  berbasis  kerapatan  ( density )  dan  secara  eksplisit membedakan noise dari data  points yang  merupakan  anggota segmen,  memungkinkan  algoritma  untuk  mengelompokkan data  dengan  lebih  akurat  pada  kasus  dimana noise ada  [13], [14].
AP  sendiri  merupakan  algoritma  yang  cenderung  lebih stabil karena algoritma ini mencari solusi yang mengoptimalkan  keseluruhan  data  [15],  [16]  dan  tidak bergantung  pada  inisialisasi centroid awal  seperti  pada K Means .  DBSCAN  dan  AP  sama-sama  algoritma  yang  tidak memerlukan  inisiasi  awal  jumlah  segmen.  Penelitian  ini berfokus pada penerapan DBSCAN dan AP untuk menemukan solusi  optimal  dalam  hal  segmentasi  data  pelanggan.  Data pelanggan  yang  dimaksud  adalah  model  data Recency, Frequency, Monetary (RFM) [17], [18]. Hasil segmentasi akan dievaluasi. Performa Algoritma DBSCAN dan AP selanjutnya dibandingkan, untuk mengetahui algoritma yang memiliki hasil yang baik dan cocok pada kasus segmentasi ini. Hasil segmen yang didapatkan dari DBSCAN dan AP tersebut juga dianalisa karakteristiknya  dalam  kaitannya  dengan  manajemen  relasi pelanggan.

## II. M ETODOLOGI
Adapun  metode  yang  digunakan  dalam  pelaksanaan penelitian ini, dapat dilihat pada Error! Reference source not found. berikut.

## A. Pengumpulan Dataset
Pertama adalah tahap pengumpulan dataset, pada tahap ini dilaksanakan  proses  pengumpulan  data  yang  dalam  kasus  ini adalah  data  transaksi  dari  salah  satu  tenant  inkubator  bisnis STIKOM Bali, data merupakan hasil transaksi pada tahun 2022 sebanyak 282 baris transakasi yang merupakan transaksi masuk dari  usaha.  Selanjutnya  berkas  transaksi  yang  didapatkan disimpan dalam dokumen berbentuk  Excel dalam  format  .xls. Data  transkasi  sebagai  dataset  terdiri  dari  lima  kolom,  yaitu email pelanggan, ID transaksi, tanggal transaksi, tipe transaksi, dan jumlah transaksi.

## B. Praproses Dataset
Kedua  adalah  tahap  praproses  dari  dataset,  pada tahap  ini dilaksanakan proses persiapan data sebelum digunakan dalam algoritma  segmentasi.  Tahapan  ini  merupakan  tahap  yang penting dengan tujuan untuk  memastikan  bahwa  dataset yang digunakan  sudah  sesuai  dengan  kebutuhan  dari  proses segmentasi  yang  akan  dilakukan.  Adapun  langkah-langkah dalam  tahap  praproses  dalam  kasus  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.

## Gambar.  1 Metode penelitian.
1) Membaca data: Data transaksi yang berupa file Excel dengan  format  .xls  disimpan  menggunakan  pandas  dalam sebuah Data Frame . 2) Pemilihan  variabel:  Dalam  data  transaksi  dipilih variabel yang digunakan dalam pembuatan model  segmentasi. Dalam kasus ini variabel data transaksi yang digunakan yaitu, email pelanggan sebagai unik ID, tanggal transaksi dan jumlah transaksi.
3) Mengecek nilai null , jika ada nilai null maka baris data tersebut  dihapus  dari Data  Frame. Dalam  kasus  ini  tidak  ada nilai null yang ditemukan.
4) Perhitungan RFM ( Recency, Frequency, Monetary ):
a) Recency :  Menghitung  jumlah  hari  antara  tanggal transaksi terbaru untuk setiap pelanggan dan tanggal referensi (dalam  kasus  ini,  tanggal  transaksi  terbaru  adalah  tanggal terbaru dalam dataset + 1 hari).
b) Frequency :  Menghitung  jumlah  transaksi  yang dilakukan oleh setiap pelanggan berdasarkan email pelanggan.
c) Monetary :  Menghitung  total  uang  yang  dihabiskan oleh setiap pelanggan berdasarkan email pelanggan.
5) Finalisasi  data  RFM:  Setelah  menghitung  nilai
Recency,  Frequency,  dan  Monetary hasil  perhitungan  itu
disimpan dalam Data Frame RFM. Gambar.   2 menampilkan hasil visualisasi data sebelum dilakukan proses segmentasi dan
6) TABEL I menampilkan sampel dari isi dataset RFM. 7)
Normalisasi  data:  Fitur Recency,  Frequency ,  dan Monetary memiliki rentang nilai yang berbeda oleh karena itu perlu  dilakukan  normalisasi  pada  data  tersebut.  Sehingga algoritma  segmentasi  tidak  didominasi  oleh  fitur  dengan rentang  nilai  yang  lebih  besar  dalam  kasus  ini  adalah  fitur monetary . Normalisasi dalam kasus ini menggunakan Standard Scaler .
8) TABEL II menampilkan  sampel  dataset  setelah dinormalisasi.
Gambar.  2 Visualisasi distribusi data RFM sebelum segmentasi.
TABEL I. S AMPEL D ATASET S ETELAH P ERHITUNGAN RFM No Email Recency Frequency Monetary 1 e1@gmail.com 41 1 99000 3 e2@gmail.com 20 1 125000 4 e3@gmail.com 118 1 99000 … …………………… ………. ………. ………. 282 e282@gmail.com 143 1 99000
TABEL II. S AMPEL D ATASET RFM S ETELAH D ILAKUKAN N ORMALISASI No Email Recency Frequency Monetary 1 e1@gmail.com -1.582898 -0.103695 -0.391658 3 e2@gmail.com -1.871522 -0.103695 0.473033 4 e3@gmail.com -0.524611 -0.103695 -0.391658 … …………………… ………. ………. ………. 282 e282@gmail.com -0.181011 -0.103695 -0.391658

## C. Segmentasi
Dalam tahap segmentasi, menggunakan dua algoritma yaitu algoritma DBSCAN dan AP.
1) Algoritma DBSCAN
Algoritma  DBSCAN  adalah  Algoritma  yang  mampu mendeteksi segmen dengan bentuk yang tidak linear dan ukuran yang besar, berkat pendekatan berbasis kerapatan ( density ) dan secara  eksplisit  membedakan noise dari data  points yang merupakan  anggota  segmen,  memungkinkan  algoritma  untuk mengelompokkan data dengan lebih akurat pada kasus dimana noise ada [13], [14].
2) Algoritma AP
Algoritma AP sendiri merupakan algoritma yang cenderung lebih  stabil  karena  algoritma  ini  mencari  solusi  yang mengoptimalkan  keseluruhan  data  [15],  [16]  dan  tidak bergantung  pada  inisialisasi centroid awal  seperti  pada K Means .

## D. Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi  menggunakan  dua  matriks,  pertama adalah Silhouette Scores dan Davies-Bouldin Index (DBI).
1) Silhouette Score mengukur sejauh mana objek dalam satu  segmen  mirip satu sama  lain dibandingkan dengan objek di  segmen  lain  [19],[20].  Nilai Silhouette  Score berada  pada rentang antara -1 hingga 1, di mana nilai yang mendekati 1 atau yang  paling  tinggi  berarti  segmen  tersebut  memiliki  kualitas yang baik.
silhouette (𝑖) = 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖) max(𝑎(𝑖),𝑏(𝑖)
(1)
dimana a(i) adalah rata-rata jarak antara objek i dan objek lain dalam  segmen  yang  sama,  dan b(i) adalah  jarak  rata  –  rata minimum antara objek i dan objek dalam segmen lain.
2) Davies-Bouldin  Index mengukur  kualitas  dari segmentasi  berdasarkan  rasio  jarak  dalam  segmen  dan  jarak antar segmen. Berbeda dengan Silhouette Scores, nilai Davies- Bouldin Index yang lebih rendah menunjukkan kualitas segmen yang lebih baik [21], [22].
DBI = 1 𝑛 ∑ max ( 𝑠(𝑖)+𝑠(𝑗) 𝑑(𝑖,𝑗) ) 𝑛 𝑖=1 (2)
Dimana n adalah representasi dari  jumlah  segmen, s(i) adalah jarak rata-rata dalam segmen i , s(j) adalah jarak rata-rata dalam segmen j , dan d(i, j) adalah jarak antara centroid dari segmen i dan  j.  DBI adalah rata-rata dari rasio  maksimum  untuk setiap segmen yang ada.

## E. Analisa
Dalam tahapan analisa, untuk lebih memahami karakteristik dari  masing-masing  segmen  yang  dihasilkan  oleh  algoritma DBSCAN  dan  AP,  maka  dihitung  nilai  rata-rata  ( mean )  dari setiap variabel dalam  segmen,  yaitu Recency, Frequency , dan Monetary . Menghitung  nilai rata -  rata dari setiap variabel  ini akan  memberikan  gambaran  tentang  bagaimana  pelanggan dalam segmen tersebut berperilaku secara umum, dan rata – rata ini dapat memberikan gambaran lebih jelas untuk
Gambar.  3 Visualisasi distribusi data setelah disegmentasi dengan algoritma DBSCAN.
membandingkan karakteristik antara segmen.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Hasil  segmentasi dengan DBSCAN dan AP adalah sebagai berikut.

## A. Hasil Segmentasi DBSCAN
Pada  proses  segmentasi  dengan  DBSCAN  dilakukan beberapa  kali  percobaan  dengan  pengaturan  parameter  yaitu parameter  epsilon  dan  parameter  minimal  sampel  poin. DBSCAN  mampu  menemukan noise pada  dataset  sehingga proses  evaluasi  dengan  menggunakan silhouette  scores dan DBI  dihitung  setelah noise dikeluarkan  dari  proses  evaluasi. Berdasarkan  hasil  evaluasi  ditemukan  bahwa  nilai  optimal untuk  parameter  epsilon  adalah  0,9  dan  parameter  minimal sampel poin adalah 9.
Jumlah  segmen  yang  direkomendasikan  adalah  4  segmen, sudah  termasuk  dengan  1 segmen  yang dikategorikan  sebagai outlier . menampilkan visualisasi distribusi data dengan label kelas masing  -  masing  dari  hasil  segmentasi  dengan  algoritma
DBSCAN. Segmen pertama adalah noise yang diberikan label -1,  ada  sebanyak  8  data  yang  termasuk  dalam  segmen  ini. Segmen kedua dengan label segmen 0 memiliki 227 data yang masuk,  yang  juga  menjadi  segmen  dengan  ukuran  terbesar. Segmen  ketiga  dengan  label  segmen  1  memiliki  34  data,  dan yang terakhir segmen keempat dengan label segmen 2 memiliki 13 data.

## B. Hasil Segmentasi AP
Pada proses segmentasi dengan AP dilakukan beberapa kali percobaan  dengan  pengaturan  parameter  yaitu  parameter damping . AP dievaluasi dengan menggunakan silhouette scores dan  DBI.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  ditemukan  bahwa  nilai optimal  untuk  parameter damping adalah  0,9  dan  iterasi maksimal 500. Jumlah segmen yang direkomendasikan adalah 4 segmen. Gambar.  4 menampilkan visualisasi distribusi data dengan  label  kelas  masing  -  masing  dari  hasil  segmentasi dengan  menggunakan  algoritma  AP.  Segmen  pertama diberikan  label  0,  ada  sebanyak  3  data  yang  termasuk  dalam segmen ini. Segmen kedua dengan label segmen 1 memiliki 274 data  yang  masuk,  yang  juga  menjadi  segmen  dengan  ukuran terbesar. Segmen ketiga dengan label segmen 2 memiliki 3 data, dan  yang  terakhir  segmen  keempat  dengan  label  segmen  3 memiliki 3 data.

## C. Analisa Segmentasi Pelanggan
Terkait  dengan  proses  segmentasi  pelanggan  untuk mengetahui  karakteristik  pelanggan  dilakukan  eksplorasi berdasarkan  hasil  segmentasi  dari  masing  masing  algoritma. Pada  TABEL III dan
TABEL III.  Nilai Mean Tiap  Kelas  Variabel  RFM  Pada  Hasil Segmentasi Algoritma DBSCAN menampilkan hasil perhitungan dari nilai rata – rata variabel RFM dari keempat kelas, pada masing – masing algoritma.
TABEL III. N ILAI M EAN T IAP K ELAS V ARIABEL RFM P ADA H ASIL
S EGMENTASI A LGORITMA DBSCAN
Segmen DBSCAN Jumlah Mean Recency Mean Frequency Mean Monetary 1 8 67.00 1.37 249,125.00 2 227 146.69 1.00 98,995.59 3 34 171.38 1.00 141,882.35 4 13 336.77 1.00 150,000.00
TABEL IV. N ILAI M EAN T IAP K ELAS V ARIABEL RFM P ADA H ASIL S EGMENTASI A LGORITMA AP
Segmen AP Jumlah Mean Recency Mean Frequency Mean Monetary 1 3 40.67 2.00 215,000.00 2 274 158.77 1.00 106,737.22 3 3 118.00 1.00 300,000.00 4 3 30.00 1.00 224,000.00
Pada  hasil  pembuatan  segmen  pelanggan  dari  segmentasi dengan  algoritma  DBSCAN,  segmen  pertama  yang  dianggap sebagai noise memiliki nilai recency yang paling kecil dan nilai frequency, serta monetary yang  paling  besar.  Apabila  dilihat
secara  keseluruhan,  data  dikelompokkan  sebagai noise, ini memang tidak memiliki keteraturan pola, sehingga segmen ini tidak  direkomendasikan  menjadi  peioritas  sasaran  bisnis. Berbeda  dengan  tiga  segmen  lainnya,  dimana  segmen  kedua yang juga segmen dengan jumlah data terbesar, pengelompokkannya dipengaruhi oleh  variabel monetary , rata – rata biaya yang dikeluarkan lebih murah dari pada biaya pada segmen  lainnya.  Pelanggan  yang  masuk  dalam  segmen  ini adalah  pelanggan  yang  berfokus  pada  biaya,  sehingga pemberian  diskon  pada  setiap  layanan  bisnis  dapat  menjadi strategi marketing yang kuat untuk menyasar segmen ini.
Pada  segmen  ketiga  dipengaruhi  oleh  faktor recency dan monetary , dimana pelanggan pada segmen ini paling tidak baru berbelanja selama 6 bulan terakhir, dan mau membayar dengan harga yang lebih tinggi. Pelanggan yang masuk dalam segmen ini  perlu  didekati  kembali,  selain  dengan  diskon,  pengiriman informasi layanan bisnis dan program secara konsisten melalui email  misalnya  dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan  potensi pelanggan  berbelanja  kembali  [23],  [24].  Pada  segmen  ke  4 adalah pelanggan yang waktu belanja terakhir sudah lebih dari 6  bulan,  strategi  pada  segmen  sebelumnya  dapat  dilakukan, namun  segmen  ini  bisa  dikategorikan  sebagai  segmen  yang memiliki prioritas lebih rendah.
Selanjutnya pada hasil pembuatan segmen pelanggan dengan algoritma  AP,  secara  keseluruhan  dapat  disimpulkan  bahwa segmen yang dihasilkan memiliki karakteristik yang lebih jelas dari pada hasil dari algoritma DBSCAN. Hal ini memudahkan dari  sisi  interpretasi  dan  menarik  keterkaitan  dengan  konsep customer  relationship  management (CRM) yang  selanjutnya menjadi dasar dalam perancangan strategi marketing bagi bisnis [25]–[27].  Terkait  penjelasan  detail  dari  segmen  yang dihasilkan dengan algoritma AP, segmen pertama terdiri dari 3 data  dengan  pengaruh  dari  variabel frequency dimana  hasil segmentasi  ini  berdasarkan  pelanggan  yang  sudah  melakukan transaksi  lebih  dari  sekali.  Pelanggan  yang  masuk  kedalam segmen  ini  bisa  disebut  sebagai  pelanggan  loyal.  Pelanggan
pada segmen ini perlu diberikan diskon khusus dan kesempatan untuk merekomendasikan produk bisnis ke orang lain  melalui skema referral link dan memberikan reward [10].
Gambar.  4 Visualisasi distribusi data setelah disegmentasi dengan algoritma AP.
Segmen  kedua  memiliki  jumlah  pelanggan  terbanyak  dan dapat terlihat dengan jelas bahwa mereka yang masuk segmen ini  dipengaruhi  variabel monetary dengan  nilai  yang  paling rendah. Untuk menargetkan pelanggan dari segmen ini, pelaku bisnis  dapat  memberikan  diskon  secara  berkala  untuk  produk dari  bisnisnya.  Segmen  ketiga  adalah  pelanggan  yang  mau membayar dengan biaya yang lebih tinggi ketimbang pelanggan lainnya, dan transaksi terakhir mereka rata – rata mendekati 3 bulan,  untuk  menyasar  pelanggan  pada  segmen  ini,  pelaku bisnis  perlu  melakukan  kontak  kembali  dengan  pelanggan tersebut  [28],  dan  dapat  memberikan  kesempatan  kepada pelanggan  tersebut  untuk  menggunakan  produk  bisnis  secara gratis  dalam  periode  tertentu  ( trial )  [29].    Hal  ini  bertujuan untuk mengingatkan kembali pelanggan tersebut terkait produk dari bisnis, dan meningkatkan potensi pelanggan tersebut mau bertransaksi kembali. Terakhir adalah segmen keempat dimana segmen  pelanggan  yang  secara  variabel  dipengaruhi  variabel recency atau waktu belanja yang paling dekat. Pelanggan dalam segmen  ini  masih  memiliki  ingatan  yang  jelas  terkait pengalaman  dalam  proses  pembelian  dan  penggunaan  produk bisnis. Pelanggan ini perlu diberikan pelayanan khusus, seperti layanan purna jual yang terkait dengan produk bisnis yang telah dibeli dan perlu dipastikan bahwa tidak ada kendala dari produk bisnis yang telah dibeli [30].

## D. Perbandingan Kinerja DBSCAN dan AP
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dengan silhouette  scores dan DBI  dapat  diketahui  bahwa  dalam  kasus  dataset  yang digunakan, algoritma AP memiliki kinerja yang lebih baik dari algoritma DBSCAN. Seperti yang juga terlihat pada Gambar.  5 dan  Gambar.    6,  dimana  secara  hasil  visualisasi  pembagian segmen  pada  algoritma  AP  lebih  jelas  perbedaan  antar segmennya  dari  pada  algoritma  DBSCAN.  Berdasarkan  hasil evaluasi dengan Silhouette Scores dan DBI juga menunjukkan bahwa  AP  memiliki  performa  yang  lebih  baik  daripada DBSCAN seperti yang terlihat pada TABEL V .
TABEL V. H ASIL E VALUASI D ENGAN M ATRIKS S ILHOUETTE S CROES DAN DBI No Algoritma Silhouette Scores DBI 1 DBSCAN 0.499 0.525 3 AP 0.699 0.429
Algoritma  AP  secara  otomatis  dapat  menentukan  jumlah segmen yang optimal berdasarkan similaritas antara titik data. Oleh  karena  itu,  AP  lebih  baik  dalam  mengenali  pola  yang muncul  dalam  data.  Sementara  itu,  jumlah  segmen  pada DBSCAN  tergantung  pada  pemilihan  parameter  epsilon  dan minimal  sampel,  yang  bisa  lebih  sulit  untuk  menemukan kombinasi  yang optimal.  AP  juga tidak  menggunakan konsep kepadatan  seperti  DBSCAN,  sehingga lebih mampu mengelompokkan  data  yang  memiliki  variasi  kepadatan  yang besar antar segmen.
Hal  ini  menjadikan  AP  lebih robust terhadap  perbedaan
dalam distribusi data yang ada. AP lebih tahan terhadap noise dibandingkan  dengan  DBSCAN. Noise adalah  titik  data  yang tidak  dapat  diatribusikan  ke  salah  satu  segmen  dan  dianggap sebagai outlier . DBSCAN mengidentifikasi noise sebagai titik data  yang  tidak  termasuk  dalam  segmen  manapun,  yang  bisa menyebabkan  segmen  yang  kurang  jelas  jika noise cukup signifikan.  Sementara  itu,  AP  lebih  mampu  menangani noise dengan mengelompokkannya ke segmen yang paling mirip.
Secara  garis  besar  keempat  segmen  pelanggan  hasil segmentasi  dengan  algoritma  AP  memiliki  karakteristik  yang lebih  jelas  ketimbang  hasil  segmen  dari  algoritma  DBSCAN, sehingga dalam perumusan strategi CRM berdasarkan piramida pelanggan dapat lebih sesuai.
Penelitian sebelumnya [11] dengan menggunakan algoritma K-Means menghasilkan  2  segmen  pelanggan  dengan  nilai silhouette scores yang lebih tinggi dan DBI yang lebih rendah daripada  algoritma  AP.  Hal  ini  berarti  kinerja  algoritma K Means masih  lebih  baik  ketimbang  algoritma  AP  dalam  hal pembedaan  karakteristik.  Namun  hasil  rekomendasi  segmen dari  algoritma  AP  dapat  diperhitungkan  terkait  mampu merepresentasikan  kompleksitas  dari  data  yang  digunakan dengan menghasilkan 4 segmen sebagai profil pelanggan, serta mampu  memberikan  karakteristik  yang  jelas  dan  dapat dijadikan  dasar  merancang  strategi  CRM  yang  lebih mengkhusus sesuai segmen – segmen tersebut.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa dan membandingkan  kemampuan  algoritma  DBSCAN  dan  AP untuk  membuat  segmentasi  pelanggan  berbasis  model  data RFM. Dataset RFM adalah model dataset yang dibuat dari data catatan  transaksi,  yang  dimana  dalam  kasus  ini  adalah  data transaksi dari salah satu tenant inkubator bisnis STIKOM Bali. Data  tersebut  melalui  tahapan  praproses  sebelum  digunakan dalam algoritma, dan hasilnya dievaluasi dengan menggunakan silhouette  scores dan  DBI.  Berdasarkan  hasil  evaluasi ditemukan  bahwa  algoritma  DBSCAN  dan  AP  sama  –  sama merekomendasikan 4 segmen pelanggan, namun  AP memiliki kinerja yang lebih baik ketimbang DBSCAN. Setelah dianalisa secara  statistik  melalui  nilai mean bagi  setiap  segmen  terkait variabel  RFM  dari  algoritma  DBSCAN  dan  AP,  meski DBSCAN  dapat  juga  dikaitkan  dengan  CRM  secara  umum, namun  AP  memiliki  karakteristik  yang  lebih  jelas  ketimbang DBSCAN.  Sehingga  hasil  segmen  AP  lebih  mudah diinterpretasikan  dan  dikorelasikan  dengan  analisa  CRM. Dataset pada penelitian ini berasal dari satu tenant dan transaksi hanya dalam kurun waktu 1 tahun, yang berarti untuk strategi CRM  yang  dihasilkan  tidak  bisa  digeneralisasi.  Kedepan penelitian  dapat  dilaksanakan  dengan  menggunakan  data transaksi  lebih dari  satu tahun untuk mengetahui  karakteristik pelanggan yang lebih kompleks. Model untuk membuat segmen pelanggan  tersebut  juga  dapat  menerapkan  algoritma segmentasi  lainnya  seperti K  Medoids atau  menggunakan pendekatan hybrid dimana  DBSCAN  digunakan  untuk mendeteksi outlier lalu  segmentasi  lanjutan  menggunakan K Means .

## U CAPAN T ERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terimakasih  kepada  Institut  Teknologi dan  Bisnis  (ITB)  STIKOM  Bali  atas  dukungan  pelaksanaan penelitian  melalui  skema  program  penelitian  internal  pada tahun  2023  dan  terimakasih  juga  kepada  tenant  Inkubator Bisnis STIKOM Bali atas kesediannya memberikan  informasi dan data usaha.

## R EFERENCES
[1] S.  Hwang  and  Y.  Lee,  “Identifying  customer  priority  for  new products  in  target  marketing:  Using  RFM  model  and  TextRank,” Marketing , vol. 17, no. 2, pp. 125–136, 2021.
[2] R.  W.  Palmatier,  J.  A.  Petersen,  and  F.  Germann, Marketing Analytics: Based on First Principles . Bloomsbury Publishing, 2022.
[3] V.  Kumar  and  W.  Reinartz, Customer  relationship  management . Springer, 2018.
[4] K.  Khalili-Damghani,  F.  Abdi,  and  S.  Abolmakarem,  “Hybrid  soft computing approach based  on  clustering,  rule mining, and decision tree  analysis  for  customer  segmentation  problem:  Real  case  of customer-centric  industries,” Applied  Soft  Computing  Journal ,  vol. 73, pp. 816–828, Dec. 2018, doi: 10.1016/j.asoc.2018.09.001.
[5] P.  Anitha  and  M.  M.  Patil,  “RFM  model  for  customer  purchase behavior using K-Means algorithm,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences , vol. 34, no. 5, pp. 1785–1792, May 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2019.12.011.
[6] B.  D.  Komara  and  H.  C.  B.  Setiawan,  “Inkubator  Bisnis  Sebagai Pendorong  Tumbuhnya  Wirausaha  Muda:  Studi  Tentang  Suksesi Kewirausahaan  Mahasiswa  Universitas  Muhammadiyah  Gresik,” Jurnal Riset Entrepreneurship , vol. 3, no. 1, pp. 33–39, 2020.
[7] N. Lutfiani, U. Rahardja, and I. S. P. Manik, “Peran Inkubator Bisnis dalam  Membangun  Startup  pada  Perguruan  Tinggi,” Jurnal Penelitian Ekonomi dan Bisnis , vol. 5, no. 1, pp. 77–89, 2020.
[8] W. Gunadi, “Pengembangan Kewirausahaan Usaha Mikro, Kecil Dan Menengah  Melalui  Inkubator  Bisnis,” Jurnal  Ilmiah  M-Progress , vol. 8, no. 1, 2018.
[9] M.  M.  D.  Alam,  R.  Al  Karim,  and  W.  Habiba,  “The  relationship between  CRM  and  customer  loyalty:  The  moderating  role  of customer  trust,” International  Journal  of  Bank  Marketing ,  vol.  39, no. 7, pp. 1248–1272, 2021.
[10] R. U. Khan, Y. Salamzadeh, Q. Iqbal, and S. Yang, “The impact of customer  relationship  management  and  company  reputation  on customer  loyalty:  The  mediating  role  of  customer  satisfaction,”
Journal of Relationship Marketing , vol. 21, no. 1, pp. 1–26, 2022.
[11] D. P. Agustino, I. G. Harsemadi, and I. G. B. A. Budaya, “Edutech Digital  Start-Up  Customer  Profiling  Based  on  RFM  Data  Model Using  K-Means  Clustering,” Journal  of  Information  Systems  and Informatics , vol. 4, no. 3, pp. 724–736, 2022.
[12] I. G. Harsemadi, D. P. Agustino, and I. G. B. A. Budaya, “Klasterisasi Pelanggan  Tenant  Inkubator  Bisnis  STIKOM  Bali  Untuk  Strategi Manajemen  Relasi  Dengan  Menggunakan  Fuzzy  C-Means,” JTIM: Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , vol. 4, no. 4, pp. 232– 243, 2023.
[13] M.  Hahsler,  M.  Piekenbrock,  and  D.  Doran,  “dbscan:  Fast  density- based clustering with R,” J Stat Softw , vol. 91, pp. 1–30, 2019.
[14] W. Lai, M. Zhou, F. Hu, K. Bian, and Q. Song, “A new DBSCAN parameters  determination  method  based  on  improved  MVO,” Ieee Access , vol. 7, pp. 104085–104095, 2019.
[15] P. Kalpana, A. M. Nivetha, R. Madhumitha, P. Tamijeselvy, and S. S.  Devi,  “Improvisation  of  spectral  clustering  through  affinity propagation,” in AIP Conference Proceedings , AIP Publishing LLC, 2021, p. 030004.
[16] H.  Keller,  H.  Möllering,  T.  Schneider,  and  H.  Yalame,  “Balancing quality and efficiency in private clustering with affinity propagation,” Cryptology ePrint Archive , 2021.
[17] M. Tavakoli, M. Molavi, V. Masoumi, M. Mobini, S. Etemad, and R. Rahmani, “Customer segmentation and strategy development based on user behavior analysis, RFM model and data mining techniques: a case  study,”  in 2018  IEEE  15th  International  Conference  on  e- Business Engineering (ICEBE) , IEEE, 2018, pp. 119–126.
[18] Q.  Zhang,  H.  Yamashita,  K.  Mikawa,  and  M.  Goto,  “Analysis  of purchase  history  data  based  on  a  new  latent  class  model  for  RFM analysis,” Industrial  Engineering  &  Management  Systems ,  vol.  19, no. 2, pp. 476–483, 2020.
[19] D.-T. Dinh, T. Fujinami, and V.-N. Huynh, “Estimating the optimal number  of  clusters  in  categorical  data  clustering  by  silhouette coefficient,” in International Symposium on Knowledge and Systems Sciences , Springer, 2019, pp. 1–17.
[20]
K.  R.  Shahapure  and  C.  Nicholas,  “Cluster  quality  analysis  using silhouette score,” in 2020 IEEE 7th international conference on data science and advanced analytics (DSAA) , IEEE, 2020, pp. 747–748.
[21] Y.  A.  Wijaya,  D.  A.  Kurniady,  E.  Setyanto,  W.  S.  Tarihoran,  D. Rusmana,  and  R.  Rahim,  “Davies  bouldin  index  algorithm  for optimizing clustering case studies mapping school facilities,” TEM J , vol. 10, no. 3, pp. 1099–1103, 2021.
[22] A. K. Singh, S. Mittal, P. Malhotra, and Y. V. Srivastava, “Clustering Evaluation by Davies-Bouldin  Index (DBI) in Cereal data using K- Means,”  in 2020  Fourth  international  conference  on  computing methodologies and communication (ICCMC) , IEEE, 2020, pp. 306– 310.
[23] J. S. Thomas, C. Chen, and D. Iacobucci, “Email Marketing as a Tool for Strategic Persuasion,” Journal of Interactive Marketing , vol. 57, no. 3, pp. 377–392, May 2022, doi: 10.1177/10949968221095552.
[24]
C.  E.  Khedkar  and  A.  E.  Khedkar,  “Email  Marketing:  A  Cost- Effective  Marketing  Method,” Vidyabharati International Interdisciplinary Research Journal 13 (1) , 2021.
[25] İ.  SABUNCU,  E.  TÜRKAN,  and  H.  POLAT,  “Customer segmentation and profiling with RFM analysis,” Turkish Journal of Marketing , vol. 5, no. 1, pp. 22–36, 2020.
[26] T.-H.  Chou  and  S.-C.  Chang,  “The  RFM  Model  Analysis  for  VIP Customer:  A  case  study  of  golf  clothing  brand,” International Journal of Knowledge Management (IJKM) , vol. 18, no. 1, pp. 1–18, 2022.
[27] 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 Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 1, no. 1, pp. 204–215, 2021.
[28] H.  Rangriz  and  Z.  Bayrami  Shahrivar,  “The  impact  of  E-CRM  on customer  loyalty  using  data  mining  techniques,” BI  Management Studies , vol. 7, no. 27, pp. 175–205, 2019.
[29] I.  G.  Juanamasta et  al. ,  “The  role  of  customer  service  through customer  relationship  management  (Crm)  to  increase  customer loyalty  and  good  image,” International  Journal  of  Scientific  and Technology Research , vol. 8, no. 10, pp. 2004–2007, 2019.
[30] C.  M.  Durugbo,  “After-sales  services  and  aftermarket  support:  a systematic review, theory and future research directions,” Int J Prod Res , vol. 58, no. 6, pp. 1857–1892, 2020.