http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Penerapan Algoritma K-Medoids untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan
Anggi Ayu Dwi Sulistyawati*, Mujiono Sadikin Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan No. 1 Kembangan Jakarta Barat 11650, Indonesia *e-mail: 41518120117@student.mercubuana.ac.id
( received : 23 Februari 2021, revised : 12 April 2021, accepted : 7 September 2021)

## Abstrak
Strategi pemasaran berorientasi pelanggan memiliki peranan penting dalam mengelola hubungan baik dengan  pelanggan.  Agar  strategi  pemasaran  tepat  sasaran,  segmentasi  pelanggan  dapat  digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan  karakteristik yang sama. Dalam  penyusunan strategi pemasaran  dapat  memanfaatkan  TI  di  bidang  komputasi,  salah  satunya  adalah data  mining . Pemanfaatan  teknologi  komputasi  untuk  pengolahan  data  yang  belum  maksimal  mengakibatkan penumpukan  data  yang  miskin  informasi.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  penerapan  teknik clustering dengan  menggunakan  algoritma  K-Medoids  pada  dataset  transaksi  penjualan  untuk  menentukan segmentasi  pelanggan.  Penyusunan  strategi  pemasaran  ditentukan  berdasarkan  tipe  dan  karakteristik pelanggan  pada  setiap cluster atau  segmen  pelanggan  yang  terbentuk.  Uji  validitas cluster menggunakan Silhouette Index dan Davies Boulbin Index dilakukan untuk menentukan jumlah cluster yang  paling  optimal.  Hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  jumlah cluster optimal  adalah  3  (tiga) cluster dengan  nilai  maksimum  Silhouette  Index  adalah  0,375  dan  nilai  minimum  Davies  Doulbin Index adalah 1,030. Segmen pelanggan hasil penelitian adalah lost customer , core customer , dan new customer .
Kata kunci: algoritma k-medoids, clustering , data mining, segmentasi pelanggan, strategi pemasaran

## Abstract
Customer-oriented marketing strategies play an important role in managing good relationships with customers.  To  keep  marketing  strategies  on  target,  customer  segmentation  can  be  used  to  group customers based on the same characteristics. In the preparation of marketing strategies can utilize IT in  the  field  of  computing,  one  of  which  is  data  mining.  The  utilization  of  computing  technology  for data processing that has not been maximized resulted in a poor accumulation of information data. In this  study,  the  application  of  clustering  techniques  using  the  K-Medoids  algorithm  on  sales transaction dataset to determine customer segmentation. The preparation of a marketing strategy is determined  based  on  the  characteristics  and  types  of  customers  in  each  cluster  or  segment  of customers  formed.  cluster  validity  tests  using  the  Silhouette  Index  and  Davies-Boulbin  Index  are performed to determine the most optimal number of clusters. The results of this study showed that the optimal number of clusters is 3 (three) clusters with a maximum silhouette index value of 0.375 and the  minimum  value  of  the  davies-bouldin  index  is  1.030.  The  customer  segments  of  the  research results are lost customers, core customers, and new customers.
Keywords: k-medoids algorithm, clustering, data mining, customer segmentation, marketing strategy

## 1 Pendahuluan
Strategi  pemasaran  memiliki  peran  penting  dalam  persaingan  bisnis  antar  perusahaan.  Selain mengutamakan strategi pemasaran berorientasi produk, perusahaan juga harus mampu mengutamakan strategi  pemasaran  berorientasi  pelanggan.  Hal  ini  berguna  untuk  mengelola  hubungan  yang  baik dengan  pelanggan  sehingga  kepuasan  pelanggan  tercapai  dan  mendapatkan  loyalitas  [1].  Dalam penyusunan  strategi  pemasaran  berorientasi  pelanggan,  segmentasi  pelanggan  dapat  dimanfaatkan untuk mengidentifikasi karakteristik pelanggan dan mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku atau kebiasaan yang sama [2], [3].
Perusahaan  juga  dapat  memanfaatkan  TI  di  bidang  komputasi  dalam  melakukan  penyusunan strategi  pemasaran.    Perum  BULOG  yang  saat  ini  memiliki  kebijakan  fokus  pada  penguatan  peran komersial  harus  mampu  bersaing  dengan  perusahaan  lainnya  dalam  perdagangan  komoditi  pangan. Perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  logistik  ini  belum  memanfaatkan  teknologi  komputasi  untuk pengolahan  data  secara  maksimal.  Data  transaksi  penjualan  hanya  diolah  sebagai  laporan  penjualan harian,  mingguan  dan  bulanan.  Hal  tersebut  dapat  mengakibatkan  penumpukan  data  yang  miskin informasi  [4].  Data  transaksi  tersebut  memiliki  potensi  untuk  digunakan  dalam  menentukan  strategi pemasaran,  salah  satunya  segmentasi  pelanggan.  Segmentasi  pelanggan  perlu  dilakukan  untuk mengelompokkan  pelanggan  yang  memiliki  kesamaan  karakteristik  [1].  Selama  ini,  data  transaksi penjualan  hanya  digunakan  untuk  melihat volume pembelian  dan omzet dalam  setahun  untuk mengetahui  kriteria  pelanggan  yang  mendapatkan reward .  Pengolahan  data  transaksi  penjualan dengan komputasi tepat dapat memberikan manfaat bagi perusahaan agar pemasaran lebih efektif dan efisien.    Dengan  memanfaatkan data  mining ,  data  dapat  diolah  untuk  mengetahui  pola  dan  dapat diidentifikasi informasi yang tersembunyi dalam data tersebut [5].
Salah  satu  metode  pada data  mining adalah clustering yang  mana  metode  ini  berguna  untuk mengelompokkan  data  [6].  Teknik clustering dapat  digunakan  dalam  menentukan  segmentasi pelanggan  dengan  menganalisis  kelompok  data  untuk  mengetahui  karakteristik  dari  kelompok pelanggan  yang  terbentuk  [7].  Algoritma  K-Medoids  merupakan  salah  satu  algoritma  teknik clustering yang  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  objek-objek  kedalam cluster - cluster dengan  objek  yang similar atau  sama.  Kelebihan  dari  algoritma  ini  yaitu  tidak  sensitif  terhadap outlier, dapat mengurangi noise , dan jika dibandingkan dengan algoritma K-Means, K-Medoids lebih unggul  dalam  melakukan  klasterisasi  dataset  heterogen/campuran,  pemilihan cluster ,  kompleksitas antar ruang cluster , dan waktu eksekusi [8]–[10].
Pada penelitian ini, dilakukan penerapan algoritma K-Medoids pada dataset transaksi penjualan untuk menentukan segmentasi pelanggan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tipe dan karakteristik  pelanggan  untuk  memberikan  rekomendasi  strategi  pemasaran  untuk  perusahaan. Strategi  pemasaran  lebih  efektif  dan  tepat  sasaran  apabila  disusun  berdasarkan  dari  tipe  dan karakteristik pelanggan dari hasil segmentasi pelanggan yang terbentuk.

## 2 Tinjauan Literatur
Berbagai  penelitian  yang  telah  dilakukan  terkait  dengan  segmentasi  pelanggan  maupun  non segmentasi  pelanggan  menggunakan  teknik clustering .  Berbagai  dataset  juga  digunakan  untuk menambang  informasi  nontrivial  yang  terkandung  dalam  data.  Pada  bagian  ini  disajikan  beberapa tinjauan literatur yang isi penelitiannya dijadikan sebagai acuan dalam penelitian ini.
R.W.S  Berahmana  d.k.k  [2],  menyajikan  penelitian  yang  menggunakan  teknik clustering untuk menentukan  segmentasi  pelanggan.  Dalam  penelitian ini, penulis  menggunakan  algoritma  K-Means, K-Medoids,  dan  DBSCAN  yang  diterapkan  pada  dataset  transaksi  tahunan  dari  bulan  tahun  2013 sampai  dengan  2018.  Hasil  penelitian  menunjukkan  DBSCAN  dalam  segmentasi  pelanggan menghasilkan cluster lebih  baik  daripada  K-Means  dan  K-Medoids,  sedangkan  uji  validitas menggunakan  Silhouette  Index  dan  Davies  Bouldin  Index  menunjukkan  K-Means  menghasilkan validitas  yang  baik  daripada  K-Medoids  dan  DBSCAN.    Teknik clustering lain  untuk  pendukung keputusan  strategi  pemasaran  juga  disajikan  oleh  Triyansyah  dkk  [11].  Pada  penelitian  ini,  penulis menggunakan  K-Means clustering yang  diterapkan  pada  dataset  transaksi  penjualan  online  shop Hoyweapstore  dari  bulan  Juli  2017  sampai  dengan  Februari  2018.  Sebagai  hasil  penelitian,  penulis merekomendasikan tiga produk terlaris.
Teknik clustering digunakan  untuk  menganalisis  segmentasi  pelanggan  juga  disajikan  oleh Christy  dkk  [3].  Penelitian  ini  melakukan  analisis  segmentasi  pelanggan  dengan  mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku atau kebiasaan yang sama yang diterapkan pada dataset ritel online. Proses  segmentasi  dilakukan  menggunakan  analisis Recency , Frequency ,  dan Monetary (RFM)  dan dilanjutkan dengan proses clustering menggunakan algoritma K-Means, Fuzzy C-Means dan RM K- Means. Hasil penelitian menunjukkan model RFM dapat digunakan untuk segmentasi pelanggan dan algoritma RM K-Means mempunyai waktu eksekusi lebih kecil dan menurunkan jumlah iterasi.
Sedangkan  penelitian  terkait  non  segmentasi  pelanggan  menggunakan  teknik clustering khususnya  algoritma  K-Medoids  disajikan  oleh  Arora  dkk  [9].  Pada  penelitian  ini    dilakukan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
eksplorasi kelebihan dan batasan teknik clustering dengan menggunakan algoritma K-Means dan K- Medoids.  Algoritma  tersebut  diujikan  pada  dataset transaction10k  of  KEEL .  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa K-Medoids jauh lebih baik dibandingkan K-Means seperti tidak sensitif terhadap outlier ,  dapat  mengurangi noise ,  waktu  eksekusi  yang  diperlukan  saat  pemilihan cluster dan kompleksitas  antar  ruang  cluster.  Harikumar  dkk  [10]  dalam  penelitian  terkait  teknik clustering menyajikan  studi  dengan  membandingkan  algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk mengelompokkan  dataset  heterogen/  campuran.  Algoritma  tersebut  diterapkan  pada  dataset  Bank yang  mempunyai  tipe  data  yang  bervariasi.  Hasil  perbandingan  dari  kedua  algoritma  tersebut menunjukkan  bahwa  K-Medoids  lebih  unggul  dari  K-Means  dalam  melakukan  klasterisasi  dataset heterogen/campuran.
Penelitian  lain  terkait  dengan  teknik clustering menggunakan  algoritma  K-Medoids  juga dilakukan  oleh  Andini  dkk  [12]  dan  Marlina  dkk  [13].  Semua  penelitian  tersebut  menggunakan algoritma  K-Medoids  untuk  melakukan  proses clustering .  Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian [12]  adalah  dataset  penyakit  pasien  di  RSUD  Kota  bandung  pada  tahun  2019,  sedangkan  pada penelitian  [13]  adalah  dataset  sebaran  anak  cacat  di  provinsi  Riau.  Hasil  kedua  penelitian menunjukkan  bahwa  Algoritma  K-Medoids  bekerja  dengan  baik  karena  setiap  objek  pada  setiap cluster memiliki  mutu  yang  baik,  dimana  setiap  objek  telah  dikelompokan  sesuai  dengan  tingkat kemiripan  yang  tinggi  serta  K-Medoids  lebih  baik  dalam  melakukan  pengelompokan  data dibandingkan dengan algoritma K-Means berdasarkan nilai validitasnya.
Dari berbagai literatur yang direview di atas, dari beberapa metode clustering untuk segmentasi pelanggan  K-Medoids  memberikan  hasil  yang  lebih  baik.  Dengan  dasar  ini,  untuk  kepentingan segmentasi  pelanggan  Perum  Bulog  dipilih  K-Medoids.  Teknik  K-Medoids  diterapkan  pada  dataset transaksi  penjualan  kantor wilayah  DKI  Jakarta  &  Banten  yang  dikumpulkan  dari  tanggal  1  Januari 2019  sampai  dengan  31  Desember  2019.  Dataset  transaksi  penjualan  dilakukan  analisis  untuk menentukan  segmentasi  pelanggan  yang  bertujuan  untuk  menyusun  rekomendasi  strategi  pemasaran berdasarkan  karakteristik  dan  tipe  pelanggan.  Untuk  mengetahui  karakteristik  pelanggan  dilakukan analisis berdasarkan aspek geografis, demografi dan perilaku.

## 3 Metode Penelitian
Metode  penelitian  berupa  alur  tahapan  yang  menjadi  acuan  untuk  menentukan  segmentasi pelanggan.  Skema  alur  tahapan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  1. Penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dengan tool  Google  Colaboratory untuk pengolahan data.

## Gambar 1. Skema Alur Tahapan Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data dilakukan dengan melakukan wawancara dan observasi. Hasil dari wawancara  dan  observasi,  diketahui  bahwa  data  yang  dimiliki  perusahaan  hanya  diolah  sebagai laporan penjualan dan belum dimanfaatkan untuk kepentingan strategi pemasaran dalam hal ini yaitu segmentasi  pelanggan.  Data  yang  digunakan  untuk  segmentasi  pelanggan  yaitu  data  transaksi penjualan Perum BULOG kantor wilayah DKI Jakarta & Banten pada periode tahun 2019 sebanyak 9.945 instan.

## 3.2 Pre-Processing Data
Pada  tahapan  preprocessing  data  dilakukan  pembersihan  data,  pemilihan  data, dan  transformasi data. Tahap pembersihan  pada  data awal untuk memastikan tidak ada data yang tidak lengkap atau null dan redundant data  serta  mempersiapkan  data  agar  data  yang  siap  diolah  sesuai  dengan kebutuhan  [4],[5],[7].  Tahapan  pembersihan  data  dimaksudkan  untuk  menghilangkan  nilai  kosong atau  tidak  lengkap.  Tahapan  pemilihan  data  dilakukan  pemilihan  atribut-atribut,  dari  jumlah  atribut
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
awal  sebanyak  15  atribut  dipilih  7  atribut  (dengan  simbol ✓ )  yang  digunakan  untuk  keperluan pengolahan  data.  Pemilihan  atribut-atribut  yang  digunakan  disajikan  pada  Tabel  1.  Data  yang  siap untuk dilakukan pengolahan data memiliki dimensi 9.945 baris x 7 kolom.
Tabel 1. Pemilihan Atribut Atribut Detail Penggunaan Atribut Detail Penggunaan Tanggal SPS x Merk Komoditi ✓ Tanggal Bayar ✓ Kemasan x No. SPS ✓ Satuan x Saluran ✓ Kolli Terjual x ID Pembeli ✓ Kuantum Terjual x KAB/ Kota ✓ Harga per Kemasan x Nama Komoditi x Nominal Penjualan ✓ Jenis Komoditi x
Tahapan  transformasi  data  yaitu  tahap  untuk  mengubah  data  agar  sesuai  dengan  format  untuk diolah  dalam  proses  data  mining  [14].  Pengubahan  data  ini  dilakukan  dengan  proses  konversi  data yang  masih  berupa  label  menjadi  numerik  dikarenakan  pada  komputasi clustering hanya  dapat melakukan  pengolahan  data  yang  bersifat    numerik  [7]. Transformasi  data juga  dilakukan  pada  data transaksi  penjualan  dengan  menggunakan  agregasi  atau  meringkas  data  yang  dikelompokkan berdasarkan  model recency , frequency ,  dan monetary (RFM)[15].  Model  RFM  adalah  teknik pemasaran  yang  digunakan  untuk  mempelajari  nilai  dan  perilaku  pelanggan  [16],[17]. Pengelompokan  perilaku  yang  serupa  berdasarkan  nilai  RFM  pelanggan  dapat  membantu  dalam menentukan segmentasi pelanggan [3]. Model RFM memiliki 3 (tiga) variabel, yaitu [14]: recency (R) adalah  rentang  waktu  (hari)  pelanggan  melakukan  transaksi  terakhir  sampai  saat  ini, frequency (F) adalah jumlah total transaksi yang dilakukan pelanggan dalam satu periode, dan monetary (M) adalah jumlah total nilai pembelian yang dilakukan pelanggan dalam satu periode.
Setelah  data  ditransformasi  sesuai  kebutuhan,  dilakukan  normalisasi  data  menggunakan normalisasi Min-Max agar data memiliki range nilai antara 0 sampai 1 sehingga tidak memiliki nilai yang  terlalu  jauh  [18].    Perhitungan  normalisasi  Min-Max  dapat  dilihat  pada  rumus  persamaan  (1). Dimana, adalah nilai hasil normalisasi, adalah nilai data aktual yang dinormalisasi, adalah nilai maksimum data aktual dan adalah nilai minimum data aktual.
(1)

## 3.3 Clustering Menggunakan Algoritma K-Medoids
Algoritma  K-Medoids  atau  sering  dikenal  sebagai  PAM  ( Partitioning  Around  Medoids ), merupakan  algoritma  yang  menerapkan  objek  sebagai  perwakilan  di  setiap cluster yaitu  medoid[2]. Algoritma K-Medoids dapat meminimalkan jumlah perbedaan antara titik data dalam cluster dengan titik data terpilih di setiap cluster sebagai pusat (medoid) [15], [19]. K-Medoids memiliki karakteristik dimana  pusat cluster berada  di  antara titik-titik  datanya  [20].  Penggunaan  Euclidean  Distance  untuk menghitung jarak antara kedekatan objek dengan pusat (medoid) sehingga kemungkinan besar objek yang  dipilih  secara  acak  mirip  dengan  objek  medoidnya  [21].  Tahapan  penyelesaian  K-Medoids adalah sebagai berikut [8]:
a. Melakukan inisialisasi pusat cluster sebanyak jumlah cluster (k).
b. Mengalokasikan setiap objek ke cluster terdekat menggunakan Euclidean Distance dengan rumus persamaan (2).
(    )     √ (       )
(2)
c. Memilih objek secara acak pada masing-masing cluster sebagai calon medoid yang baru.
d. Menghitung jarak setiap objek pada masing-masing cluster dengan calon medoid yang baru.
e. Total  simpangan  (S)  didapatkan  dengan  menghitung  nilai  total  jarak  yang  baru  dikurangi  total jarak yang lama. Jika nilai S kurang dari 0, maka dilakukan penukaran objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan jumlah cluster objek yang baru sebagai medoid.
f. Mengulangi  tahap  c  sampai  dengan  e  apabila  masih  terjadi  perubahan  medoid,  jika  tidak  ada perubahan maka diperoleh cluster serta anggota dari cluster masing-masing.

## 3.4 Uji Validitas
Uji  validitas  bertujuan  untuk  mengevaluasi  hasil  proses clustering untuk  menentukan  nilai  k (jumlah  cluster)  yang  paling  optimal  [18].  Pada  penelitian  ini,  validasi cluster menggunakan Silhouette  Index  (SI)  dan  Davies  Doulbin  Index  (DBI).  SI  adalah  teknik  validasi  untuk  mengukur seberapa  dekat  setiap  objek  dalam  satu cluster dan  objek  di cluster lain  serta  mengetahui  seberapa baik  objek  terletak  dalam  clusternya  [22].  Nilai  SI  berada  di  antara  -1  hingga  +1  dan  hasil  nilai maksimum  menunjukan jumlah cluster yang optimal  [22]. Sedangkan, DBI adalah salah satu teknik untuk mengevaluasi hasil dari clustering dengan memaksimalkan jarak antar  cluster, dimana jumlah cluster yang optimal memiliki nilai DBI yang minimum [23].

## 3.5 Analisis Hasil Clustering
Dilakukan  analisis  hasil clustering terhadap cluster atau  segmen  yang  terbentuk  untuk mengetahui  tipe  dan  karakteristik  pelanggan.  Untuk  mengetahui  tipe  pelanggan  dapat  dilakukan pemetaan pelanggan sesuai dengan penelitian [17] yang berdasarkan matriks loyalitas pelanggan dari penelitian  Dai  dan  Tseng  [24],    yang    ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Matrik  tersebut  dapat mengklasifikasikan  perilaku    pelanggan    berdasarkan  segmennya  dengan  menggunakan  simbol  (↑) untuk  merepresentasikan  nilai  rata-rata cluster yang  terbentuk  lebih  tinggi  dari  nilai  rata-rata keseluruhan  dan  simbol  (↓)  untuk  merepresentasikan  nilai  rata-rata cluster yang  terbentuk  lebih rendah dari nilai rata-rata keseluruhan [18]. Matrik tersebut mengelompokkan objek berdasarkan nilai LRFM,  sedangkan  pada  penelitian  ini  hanya  menggunakan    nilai  RFM.  Sedangkan,  karakteristik pelanggan dapat dilihat dari aspek geografis, demografi dan perilaku. Selanjutnya, dari setiap tipe dan karakteristik  pelanggan  per  segmen  dapat  dilakukan  penyusunan  rekomendasi  strategi  pemasaran yang tepat.
Gambar 2.. Matrik Loyalitas Pelanggan

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dataset  transaksi  penjualan  sebanyak  9.945  instan  yang  telah  dikumpulkan  dilakukan preprocessing  data dengan  membersihkan  data null atau  tidak  lengkap.  Hasil  eksperimen menunjukkan  data  transaksi  penjualan  tidak  terdapat  nilai  kosong.  Pada  tahap  pemilihan  data dilakukan  pemilihan  atribut-atribut  untuk  menghasilkan  data  yang  siap  untuk  dilakukan  pengolahan data.  Data  transaksi  penjualan  yang  diolah  memiliki  dimensi  9.945  baris  x  7  kolom.  Tahap transformasi  data  dilakukan  untuk  mengubah  data  agar  sesuai  dengan  format  untuk  diolah  dalam proses  data  mining.  Transformasi  data  diawali  dengan  proses  konversi    data  yang  masih  berupa kategori  label  menjadi  kode  numerik  dilakukan  pada  atribut  kab_kota  dan  saluran.  Selanjutnya,
dilakukan agregasi atau meringkas data  transaksi penjualan menjadi model RFM. Hasil dari tahapan transformasi  data transaksi  penjualan  disajikan  pada Tabel 2  dan  diketahui  sebanyak  906  pelanggan yang melakukan transaksi di tahun 2019. Dari hasil transformasi data dilakukan normalisasi data pada atribut recency , frequency , monetary ,  kode_kab_kota  dan  kode_saluran.  Pada  penelitian  ini menggunakan normalisasi Min-Max scaler dari sklearn. Hasil normalisasi data merupakan hasil akhir dari tahapan preprocessing data yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 2.. Hasil Transformasi Data
No  id_pelanggan recency frequency monetary kode_ kab_kota kode_ saluran 1 490 1 26 63.333.750 16 6 2 1025 11 9 6.721.600 15 6 3 1027 4 19 228.761.000 9 6 4 1030 176 10 5.660.500 14 6 5 1033 111 7 1.421.100 14 6 …. …. …. …. …. …. …. 906 118562 0 1 5.522.000 8 6 Tabel 3.. Hasil Normalisasi Data recency frequency monetary kode_ kab_kota kode_ saluran 0,003 0,030 0,002 0,615 0,667 0,030 0,010 0,000 0,577 0,667 0,011 0,022 0,007 0,346 0,667 0,485 0,011 0,000 0,538 0,667 0,306 0,007 0,000 0,538 0,667 … … … … … 0,000 0,000 0,000 0,308 0,667
Pada  tahapan clustering dengan  algoritma  K-Medoids  diterapkan  pada  data  hasil  akhir  tahapan preprocessing data.  Untuk  melakukan  inisialisasi  pusat cluster sebanyak  jumlah cluster (k) menggunakan  metode  Elbow.  Metode  Elbow  digunakan  untuk  menentukan  jumlah cluster (k), dimulai  dari  k=2  dan  seterusnya  [25].  Hasil  grafik  nilai  k  dengan  Metode  Elbow  yang  ditunjukkan pada  Gambar  3,  menunjukkan  bahwa  jumlah cluster (k)  yang  optimal  adalah  3  (tiga).  Pada  grafik yang  terlihat  pada  gambar  tersebut,  terlihat  jumlah cluster 4  dan  seterusnya  tidak  memberikan perubahan nilai yang signifikan. Proses clustering dengan algoritma K-Medoids menghasilkan 3 (tiga) cluster yaitu cluster 0  memiliki  anggota cluster sebanyak  271, cluster 1  sebanyak  307  anggota,  dan cluster 2 sebanyak 328 anggota.

## Gambar 3. Grafik Nilai K Menggunakan Metode Elbow
Uji  validitas  dilakukan  untuk  mengevaluasi  hasil  nilai  k  dari  tahapan clustering menggunakan algoritma  K-Medoids  apakah  nilai  k  merupakan  jumlah cluster yang  paling  optimal.  Pengujian
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dilakukan  pada cluster dengan  nilai  k  =  2  sampai  dengan  nilai  k  =  9.  Grafik  hasil  dari  uji  validitas cluster dengan menggunakan SI dan DBI ditunjukkan pada Gambar 4. Dari Tabel  4 yang disajikan, didapatkan nilai SI maksimum yaitu  0,375  dan  nilai DBI minimum yaitu 1,030 menunjukkan bahwa k = 3 merupakan jumlah cluster yang optimal.
(a) (b)
Gambar 4. (a) Grafik Uji Validitas SI dan (b) Grafik Uji Validitas DBI
Tabel 4. Validasi cluster Optimal Jumlah cluster (k) SI DBI 2 0,321 1,282 3 0,375 1,030 4 0,300 1,235 5 0,281 1,379 6 0,224 1,571 7 0,148 1,778 8 0,110 1,861 9 0,105 1,706
Pada  tahapan  analisis  hasil clustering bertujuan  untuk  mengetahui  karakteristik  dan  tipe pelanggan  per  segmen  pelanggan  berdasarkan  jumlah cluster yang  terbentuk.  Hasil  analisis  dapat dijadikan  acuan  untuk  menyusun  rekomendasi  strategi  pemasaran  kepada  perusahaan.  Hasil cluster yang  terbentuk  secara  optimal  dari  proses clustering adalah  3  (tiga) cluster atau  segmen.  Dalam melakukan pemetaan pelanggan untuk mengetahui tipe pelanggan, perlu dilakukan perhitungan nilai rata-rata  keseluruhan  pada  atribut  RFM  yang  disajikan  pada  Tabel  5.  Didapatkan  jumlah  pelanggan sebanyak  906  dengan  rata-rata  nilai recency adalah  87  hari,  nilai frequency adalah  11  kali  transaksi dan nilai monetary adalah Rp129.239.476,00.
Tabel 5. Nilai RFM Rata-Rata Keseluruhan
Jumlah Pelanggan Nilai Rata-Rata Keseluruhan R F M 906 87 11 129.239.476 100%
Sedangkan, perhitungan nilai rata-rata pada atribut RFM pada setiap segmen disajikan di Tabel 6. Didapatkan jumlah pelanggan pada segmen 0 sebanyak 271 dengan prosentase 30% dengan rata-rata nilai recency adalah  210  hari,  nilai frequency adalah  4  kali  transaksi  dan  nilai monetary adalah Rp39.300.768,00.  Pada  segmen  1  jumlah  pelanggan  sebanyak  307  dengan  prosentase  34%  dengan rata-rata  nilai recency adalah  36  hari,  nilai frequency adalah  21  kali  transaksi  dan  nilai monetary adalah  Rp275.483.299,00.  Pada  segmen  2  jumlah  pelanggan  sebanyak  328  dengan  prosentase  36% dengan  rata-rata  nilai recency adalah  32  hari,  nilai frequency adalah  7  kali  transaksi  dan  nilai monetary adalah  Rp66.667.939,00.  Untuk  mengklasifikasikan  perilaku  pelanggan  berdasarkan segmennya  dengan  menggunakan  simbol (↑)  untuk  nilai rata-rata  per  segmen  lebih tinggi  dari nilai rata-rata keseluruhan dan simbol (↓) untuk nilai rata-rata per segmen lebih rendah dari nilai rata-rata keseluruhan. Hasil klasifikasi berdasarkan nilai RFM dengan representasi simbol disajikan pada Tabel 6.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Berdasarkan grafik loyalitas pelanggan yang ditunjukkan pada Gambar 2, klasifikasi berdasarkan nilai RFM dengan representasi simbol menunjukkan bahwa segmen 0 berada di lost customer group , segmen  1  berada  di core  customer  group ,  dan  segmen  2  berada  di new  customer  group .  Dalam menentukan  karakteristik   pelanggan  dilihat  dari  aspek  geografis,  demografi  dan  perilaku. Aspek
Tabel 6. Nilai RFM Rata-Rata Per Segmen Segmen Jumlah Pelanggan Nilai Rata-Rata Per Segmen R F M 0 271 210 4 39.300.768 30% R↑ F↓ M↓ 1 307 36 21 275.483.299 34% R↓ F↑ M↑ 2 328 32 7 66.667.939 36% R↓ F↓ M↓
geografis  berdasarkan mayoritas pelanggan berasal. Aspek demografi  berdasarkan mayoritas saluran pembelian.  Sedangkan,  aspek  perilaku  berdasarkan  kebiasaan  dalam  bertransaksi  dan  merk  yang paling  diminati.  Tabel  7  menyajikan  tipe  dan  karakteristik  per  segmen  yang  merupakan  hasil  dari analisis hasil clustering .
Tabel 7. Tipe dan Karakteristik Pelanggan Segmen Tipe Karakteristik 0 Lost Customer a. Mayoritas  berasal  dari  kota  Jakarta  Selatan  dan  transaksi  terbesar melalui saluran pembelian toko/agen/ pengecer.
b. Memiliki rentang waktu pembelian paling lama, frekuensi beli rendah, dan rata-rata pembelian kecil.
c. Revenue per  bulan  paling  tinggi  di  bulan  Juni,  dan  pembelian  hanya sampai di bulan Oktober.
d. Aktif melakukan  transaksi di bulan Juni. e. Merk yang diminati yaitu daging kita disusul manis kita. 1 Core Customer a. Mayoritas  berasal  dari  kota  Serang  dan  transaksi  terbesar  melalui saluran pembelian perusahaan/ CV/UD.
b. Memiliki rentang waktu pembelian agak pendek, frekuensi beli tinggi, dan rata-rata pembelian besar.
c. Revenue per bulan naik signifikan di bulan Desember.
d. Aktif melakukan transaksi di bulan November.
e. Merk yang diminati yaitu daging kita disusul manis kita.
2 New Customer a. Mayoritas  berasal  dari  kabupaten  Lebak  dan  pembelian  terbesar melalui saluran pembelian toko/agen/ pengecer.
b. Pelanggan  memiliki  rentang  waktu  pembelian  pendek,  frekuensi  beli sedang, dan rata-rata pembelian sedang.
c. Revenue per bulan paling tinggi di bulan Desember.
d. Aktif melakukan transaksi di bulan Desember.
e. Merk yang diminati yaitu daging kita disusul beras polos.
Dari  hasil  analisis  hasil clustering ,  didapatkan  karakteristik  dan  tipe  pelanggan  per  segmen,  maka selanjutnya dilakukan penyusunan rekomendasi strategi pemasaran. Adapun strategi pemasaran yang direkomendasikan sebagai berikut :
a. Segmen  0  dengan  tipe  pelanggan  “ Lost  Customer ”  adalah  pelanggan  yang  pernah  melakukan transaksi  namun  tidak  melakukan  transaksi  pada  2  bulan  terakhir  dan  sebagai  pelanggan musiman karena pembelian tertinggi di bulan Juni 2019 pada musim lebaran. Strategi pemasaran untuk  pelanggan  ini  yaitu  “ Don’t  Let  Go  Strategy ”  yang  mana  perusahaan  mempertahankan pelanggan meskipun sulit untuk membuatnya bertransaksi kembali. Mengidentifikasi pelanggan yang masih bisa dipertahankan. Penting untuk melakukan komunikasi kembali dan menawarkan produk-produk sesuai preferensi merk yang diminati. Memperbaiki pelayanan apabila pelanggan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
pergi  dikarenakan  pelayanan  kurang  memuaskan.  Selanjutnya,  memeriksa  kembali  apakah mereka masih minat untuk melakukan transaksi, apabila tidak hapus dari daftar pelanggan yang harus dipertahankan.
b. Segmen  1  dengan  tipe  pelanggan  “ Core  Customer ”  adalah  pelanggan  yang  sering  melakukan transaksi dengan jumlah  nominal  pembelian  paling  besar.    Strategi  pemasaran untuk  pelanggan ini  yaitu  “ Defensive-Forward  Strategy ”  yang  mana  perusahaan  harus  mempertahankan pelanggan ini demi kelancaran bisnis. Menjaga komunikasi yang baik dengan segmen pelanggan ini, memberikan reward seperti diskon atau  harga khusus dengan minimal jumlah atau kuantum pembelian  yang  telah  ditentukan,  memberikan  informasi  harga  dan  produk  secara  berkala, memberikan pelayanan terbaik, dan meningkatkan aktivitas promosi agar pelanggan  melakukan transaksi  pembelian  kembali.  Dikarenakan  pelanggan  terbesar  berasal  dari  saluran  pembelian perusahaan/CV/UD  yang  merupakan  perusahaan  yang  mempunyai downline pasar  dan keterjangkauan pasar yang luas, perlu menerapkan strategi forward atau meneruskan. Melakukan promosi  produk  baru  kepada  segmen  pelanggan  ini  dan  dorong  mereka  untuk  mereferensikan produk-produk perusahaan ke downline pasar mereka.
c. Segmen  2  dengan  tipe  pelanggan  “ New  Customer ”  adalah  pelanggan  yang  baru  melakukan transaksi.   Strategi  pemasaran  untuk  pelanggan  ini  yaitu “ Building  Relationship Strategy ” yang mana perusahaan harus membangun hubungan dengan segmen pelanggan ini agar bisa menjadi core  customer .  Penting  untuk  membuat  mereka  mengetahui  promosi  penjualan  yang  sedang berjalan di perusahaan. Aktif melakukan promosi di sosial media untuk menjangkau pelanggan. Menjaga kualitas produk dan pelayanan agar memberikan kesan pertama yang baik. Melakukan monitoring secara berkala agar segmen pelanggan ini tidak menjadi lost customer .

## 5 Kesimpulan
Dalam penelitian ini dilakukan penambangan data terhadap data transaksi penjualan pada periode tahun 2019 untuk tujuan segmentasi pelanggan. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, segmentasi pelanggan  dengan  menerapkan  algoritma  K-Medoids  menghasilkan  jumlah cluster optimal  adalah  3 (tiga).  Secara  umum  dapat  disimpulkan  bahwa  segmentasi  paling  baik  untuk  kasus  dataset  Perum BULOG  ini  adalah  3  (tiga)  segmen  yaitu Lost  Customer , Core  Customer ,  dan New  Customer . Segmentasi  pelanggan  dapat  mengidentifikasi  tipe  dan  karakteristik  pelanggan  berdasarkan  perilaku atau  kebiasaan  yang  sama.  Hasil  segmentasi  pelanggan  dapat  menjadi  acuan  dalam  menyusun rekomendasi  strategi  pemasaran.  Potensi  riset  masa  depan  yang  bisa  dikembangkan  adalah memprediksi Customer  Lifetime  Value (CLV)  dan  memprediksi customer  churn .  Hal  tersebut bertujuan untuk penargetan pelanggan agar strategi pemasaran yang disusun lebih tepat sasaran.

## Referensi
[1] 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, pp. 23–32, 2018, doi: 10.21460/jutei.2018.21.76.
[2] 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, pp. 32–43, 2020, doi: 10.24843/lkjiti.2020.v11.i01.p04.
[3] A. J. Christy, A. Umamakeswari, L. Priyatharsini, and A. Neyaa, “RFM ranking – An effective approach  to  customer  segmentation,” J.  King  Saud  Univ.  -  Comput.  Inf.  Sci. ,  2018,  doi: 10.1016/j.jksuci.2018.09.004.
[4] A.  R.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk Rekomendasi  Produk  bagi Pelanggan,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  103– 108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[5] W.  A.  Triyanto,  “Algoritma  K-Medoids  Untuk  Penentuan  Strategi  Pemasaran  Produk,” Simetris    J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  183–188,  2015,  doi: 10.24176/simet.v6i1.254.
[6] I.  Kamila,  U.  Khairunnisa,  and  M.  Mustakim,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  untuk  Pengelompokan  Data  Transaksi  Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau,” J.  Ilm.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Rekayasa  dan  Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  119–125,  2019,  doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[7] R.  Danar  Dana,  C.  Lukman  Rohmat,  and  A.  Rizki  Rinaldi,  “Strategi  Marketing  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Menggunakan  Machine  Learning  dengan  Teknik  Clustering,” J.  Inform.  J. Pengemb. IT , vol. 04, no. 2, pp. 201–204, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i2-2.1879.
[8] C. Astria, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan K-Medoid Pada Rumah Tangga Yang Memiliki  Sumber  Penerangan  Listrik  Pln  Berdasarkan  Provinsi,” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 604–609, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1667.
[9] P. Arora, Deepali, and S. Varshney, “Analysis of K-Means and K-Medoids Algorithm for Big Data,” Phys.  Procedia ,  vol.  78,  no.  December  2015,  pp.  507–512,  2016,  doi: 10.1016/j.procs.2016.02.095.
[10] S. Harikumar and P. V. Surya, “K-Medoid Clustering for Heterogeneous DataSets,” Procedia Comput. Sci. , vol. 70, pp. 226–237, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.10.077.
[11] D.  Triyansyah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing,” J. Telekomun. dan Komput. , vol. 8, no. 3, pp. 163–182, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i3.4174.
[12] A.  D.  Andini  and  T.  Arifin,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  Untuk  Klasterisasi  Data Penyakit Pasien Di Rsud Kota Bandung,” J. RESPONSIF Ris. Sains … , vol. 2, no. 2, pp. 128– 138, 2020, [Online]. Available: http://ejurnal.ars.ac.id/index.php/jti/article/view/247.
[13] D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit.  Ilmu  Komput.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  64–71,  2018,  doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[14] H.  Astuti,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk Pengelompokkan  Data  Pelanggan  (Studi  Kasus:  PT.  Pinus  Merah  Abadi),” J.  Web  Inform. Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 9–16, 2019.
[15] M. Aryuni, E. Didik Madyatmadja, and E. Miranda, “Customer Segmentation in XYZ Bank Using  K-Means  and  K-Medoids  Clustering,” Proc.  2018  Int.  Conf.  Inf.  Manag.  Technol. ICIMTech 2018 , no. September, pp. 412–416, 2018, doi: 10.1109/ICIMTech.2018.8528086.
[16] M. Kadir and A. Achyar, “Customer Segmentation on Online Retail using RFM Analysis: Big Data Case of Bukku.id,” ICEASD , 2019, doi: 10.4108/eai.1-4-2019.2287279.
[17] F.  Hadi,  M.  Mustakim,  D.  O.  Rahmadia,  F.  H.  Nugraha,  N.  P.  Bulan,  and  S.  Monalisa, “Penerapan K-Means Clustering Berdasarkan RFM Mofek Sebagai Pemetaan dan Pendukung Strategi  Pengelolaan  Pelanggan  (Studi  Kasus:  PT.  Herbal  Penawar  Alwahidah  Indonesia Pekanbaru),” J. Sains dan Teknol. Ind. , vol. 15, no. 1, pp. 69–76, 2017.
[18] S.  Monalisa,  “Segmentasi  Perilaku  Pembelian  Pelanggan  Berdasarkan  Model  RFM  dengan Metode K-Means,” QUERY J. Sist. Inf. , vol. 02, no. April, pp. 9–15, 2018.
[19] W. S. Manjoro, M. Dhakar, and B. K. Chaurasia, “Operational analysis of k-medoids and k- means algorithms on noisy data,” Int. Conf. Commun. Signal Process. ICCSP 2016 , pp. 1500– 1505, 2016, doi: 10.1109/ICCSP.2016.7754408.
[20] N. Arbin, N. S. Suhaimi, N. Z. Mokhtar, and Z. Othman, “Comparative analysis between k- means and k-medoids for statistical clustering,” Proc. - AIMS 2015, 3rd Int. Conf. Artif. Intell. Model. Simul. , pp. 117–121, 2016, doi: 10.1109/AIMS.2015.82.
[21] S.  Defiyanti,  M.  Jajuli,  and  N.  Rohmawati,  “K-Medoid  Algorithm  in  Clustering  Student Scholarship  Applicants,” Sci.  J.  Informatics ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  27–33,  2017,  doi: 10.15294/sji.v4i1.8212.
[22] G.  Ogbuabor  and  U.  F.  N,  “Clustering  Algorithm  for  a  Healthcare  Dataset  Using  Silhouette Score  Value,” Int.  J.  Comput.  Sci.  Inf.  Technol. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  27–37,  2018,  doi: 10.5121/ijcsit.2018.10203.
[23] A. K. Singh, S. Mittal, P. Malhotra, and Y. V. Srivastava, “Clustering Evaluation by Davies- Bouldin Index(DBI) in Cereal data using K-Means,” Proc. 4th Int. Conf. Comput. Methodol. Commun.
ICCMC 2020 ,
no. Iccmc,
pp. 306–310, 2020, doi:
10.1109/ICCMC48092.2020.ICCMC-00057.
[24] D. C. Li, W. L. Dai, and W. T. Tseng, “A two-stage clustering method to analyze customer characteristics to build discriminative customer management: A case of textile manufacturing
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 516-526
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
business,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  38,  no.  6,  pp.  7186–7191,  2011,  doi: 10.1016/j.eswa.2010.12.041.
[25] C. D. Rumiarti and I. Budi, “Customer Segmentation for Customer Relationship Management on Retail Company: Case Study PT Gramedia Asri Media,” J. Sist. Inf. , vol. 13, no. 1, pp. 1– 10, 2017, doi: 10.21609/jsi.v13i1.525.