## Analisis  Pemasaran  Bisnis  dengan  Data  Science  :  Segmentasi  Kepribadian Pelanggan berdasarkan Algoritma K-Means Clustering
Mawaddah Harahap 1,2* , Yusniar Lubis 2,3 , Zakarias Situmorang 2,4
1 Universitas Prima Indonesia, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Teknik Informatika
2 Universitas Prima Indonesia, Fakultas Ekonomi, Doktor Manajemen
3 Universitas Medan Area, Fakultas Pertanian, Agribisnis
4 Universitas Katolik Santo Thomas, Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi
Received: 15 Jan 2022 Accepted: 23 Jan 2022 Published: 25 Jan 2022 *Mawaddah Harahap Abstrak  :  Dalam  makalah  ini  kami  menyajikan  analisis  kepribadian pelanggan  dalam  membantu  bisnis  untuk  memodifikasi  produknya berdasarkan  target  pelanggan  dari  berbagai  jenis  segmen  pelanggan sehingga  menemukan  pelanggan  yang  potensial,  membuat  pemasaran agar lebih efektif, melihat tren dalam perilaku pembelian pelanggan dan membuat penawaran produk yang relevan kepada pelanggan. Kerangka kerja  Data  Science  (ilmu  data)  dengan  metodologi  CRIS-DM  diterapkan untuk memberikan pemahaman bisnis, pemahaman data, analisis data dan pemodelan.  Pada  tahapan  pemodelan  diusulkan  Principal  component analysis (PCA) untuk pengurangan dimensial fitur, kemudian algoritma K- Means untuk segmentasi pelanggan dengan menggunakan metode ellow dan silhouette yang menghasilkan nilai k=4 yang paling optimal. Terakhir, hasil  4  cluster  di  analisis  berdasarkan  proposi,  belanja,  pendidikan  dan tingkat keberhasilan kampanye yang disajikan secara visualisasi.
Keywords: , Analisis
Kepribadian Pelanggan, Data Science, CRIS-DM, Pemasaran, Segmentasi
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Segmentasi  pelanggan  adalah  praktik  membagi  pelanggan  menjadi  kelompok-kelompok  yang mencerminkan  kesamaan  satu  sama  lain  [1].  Pelanggan  akan  dibagi  menjadi  beberapa  segmen  untuk mengoptimalkan  signifikansi  setiap  pelanggan  individu  dalam  bisnis,  untuk  memodifikasi  produk  sesuai dengan  kebutuhan  dan  perilaku  yang  berbeda  dari  setiap  pelanggan,  dan  juga  untuk  membantu  bisnis memenuhi  berbagai  perhatian  dari  berbagai  jenis  pelanggan  [2].  Semua  pelanggan  tidak  diciptakan  sama. Memahami perbedaan dalam potensi teknis, perspektif ekonomi, dan sikap terhadap konservasi sumber daya di seluruh jenis bisnis, wilayah geografis, dan demografi adalah kunci untuk penyampaian program yang efektif [3], [4].
Analisis  Sisi  Permintaan  bekerja  dengan  klien  untuk  melihat  melampaui  pelanggan  rata-rata  dan menargetkan solusi dan pengiriman pesan kepada pelanggan untuk pemasaran [5]. Memberi pelanggan apa yang mereka inginkan dan  butuhkan  adalah  cara yang  pasti untuk  meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan [6]. Hal Ini dapat memudahkan dalam mendorong pembelian karena pelanggan tidak perlu terlalu memikirkan apakah mereka ingin membeli atau tidak. Salah satu cara untuk menciptakan minat langsung ini dan siklus penjualan yang lebih pendek adalah dengan menggunakan segmentasi pelanggan [7].
Segmentasi pelanggan memainkan peran penting untuk memungkinkan bisnis membuat pemasaran agar lebih efektif, melihat tren dalam perilaku pembelian pelanggan dan membuat penawaran produk yang relevan kepada pelanggan  [8]. Melalui segmentasi  pelanggan,  perusahaan  dapat menghindari penggunaan bahasa dan pesan yang tidak jelas.  Penerapan segmentasi pelanggan telah memberikan peran penting dalam berbagai bisnis, seperti koperasi [9], rumah sakit [10], supermarket [11], agen asuransi [12], e-commerce [13] dan lainnya.
Dalam  penelitian  ini,  kami  menyajikan  analisis  segmentasi  pelanggan  berdasarkan  kerangka  kerja  data
science dengan mengadopsi kerangka CRIS-DM dalam menangani dan memanfaatkan kumpulan data untuk melihat  pola  dan  menciptakan  wawasan  tentang  kampanye  pemasaran,  sehingga  dapat  membantu  pelaku bisnis dalam menentukan strategi pemasaran yang optimal dan meningkatkan penjualan.

## TINJAUAN LITERATUR
Di  pasar  bisnis  saat  ini,  segmentasi  digunakan  di  sebagian  besar  proses  analisis  pasar  untuk  membantu mengembangkan  pedoman  bisnis.  Dalam  lingkungan  industri,  segmen  yang  berbeda  berkumpul  untuk bersaing dalam penyediaan produk dan layanan kepada konsumen. Analisis pemasaran adalah studi tentang data  yang  dikumpulkan  melalui  kampanye  pemasaran  untuk  membedakan  pola  antara  hal-hal  seperti bagaimana kampanye berkontribusi pada konversi, perilaku konsumen, preferensi regional, preferensi kreatif, dan lainnya[12]. Tujuan analitik pemasaran sebagai praktik adalah menggunakan pola dan temuan ini untuk mengoptimalkan  kampanye  di  masa  mendatang  berdasarkan  apa  yang  berhasil  [14].  Analisis  pemasaran merupakan  praktik  mengukur,  mengelola,  dan  menganalisis  kinerja  pemasaran  untuk  memaksimalkan efektivitasnya dan mengoptimalkan Return on Investment (ROI) [15].
Memahami analitik pemasaran memungkinkan pemasar menjadi lebih efisien dalam pekerjaan mereka dan meminimalkan uang pemasaran web yang terbuang sia-sia. Analitik pemasaran dapat menawarkan wawasan mendalam tentang preferensi dan tren pelanggan [16]. Terlepas dari manfaat yang menarik, sebagian besar organisasi gagal mewujudkan janji analisis pemasaran karena tantangan untuk dapat mengukur ROI . Analisis ini memungkinkan pemasar mencapai ROI yang lebih tinggi pada investasi pemasaran dengan memahami apa yang berhasil dalam mendorong konversi, kesadaran merek, atau keduanya. Analytics juga memastikan bahwa konsumen melihat lebih banyak iklan yang ditargetkan dan dipersonalisasi yang sesuai dengan kebutuhan dan minat  khusus  mereka,  daripada  komunikasi  massal  yang  cenderung  mengganggu.  Data  pemasaran  dapat dianalisis menggunakan berbagai metode dan model tergantung pada KPI yang diukur [15]. Dalam pemasaran modern, analitik harus lebih akurat dari sebelumnya. Sebab, konsumen semakin menuntut dalam memilih jenis media  yang  ingin  mereka  ajak  berinteraksi.  Oleh  karena  itu,  jika  ingin  menarik  perhatian  calon  pelanggan, manajer perlu mengandalkan analitik untuk membuat iklan yang lebih efektif. Iklan ini akan ditargetkan dengan jelas, berdasarkan minat dan kebutuhan spesifik masing-masing individu, dan ditampilkan pada waktu yang tepat dan pada saluran yang tepat [17]. Dan ketika perusahaan memiliki data yang cukup, kapasitas yang cukup untuk memprosesnya, dan personalisasi kepada pengguna akan menjadi daya  tarik yang bermanfaat untuk menghadirkan sumber pelanggan yang potensial (Segmentasi Pelanggan) [15].
Segmentasi pelanggan mengacu pada pembagian sasaran pasar menjadi kelompok yang dapat dikelola dan layak sesuai dengan karakteristik bersama untuk mengembangkan strategi bisnis yang efektif dan tepat. Secara sederhana, pembagian segmentasi ini adalah proses membagi basis pelanggan yang ada menjadi kelompok yang dapat dikelola dan layak berdasarkan karakteristik umum seperti usia, jenis kelamin, loyalitas, frekuensi pembelian, dll. Untuk menargetkan dan mengembangkan strategi pemasaran untuk setiap kelompok sesuai dengan  itu.  Karakteristik  [18].  Tujuan  segmentasi  pelanggan  termasuk  membagi  pelanggan  target  menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil yang mencerminkan kesamaan di antara pelanggan di setiap kelompok untuk:
a) Mengembangkan hubungan yang lebih baik dengan memahami kebutuhan setiap segmen pelanggan
b) Mengidentifikasi pelanggan yang berharga
c) Mengidentifikasi peluang cross-selling dan up-selling
d) Meningkatkan  profitabilitas  dengan  mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif  untuk setiap segmen

## BAHAN DAN METODE
Dalam membangun model analisis segmentasi pelanggan untuk menemukan pelanggan yang potensial, kami mengusulkan Siklus hidup proyek data science dengan metodologi CRIS-DM yang terdiri dari beberapa fase yaitu:

## 1. Analisis Bisnis
Analisis  kepribadian  pelanggan  membantu  bisnis  untuk  memodifikasi  produknya  berdasarkan  target pelanggan dari berbagai jenis segmen pelanggan. Misalnya mengeluarkan uang untuk memasarkan produk baru ke setiap pelanggan di database perusahaan, perusahaan dapat menganalisis segmen pelanggan mana yang paling mungkin membeli produk dan kemudian memasarkan produk hanya pada segmen tertentu. Data kepribadian pelanggan dianalisis berdasarkan kebiasaan belanja, pendapatan, pendidikan, dan ukuran keluarga mereka. Analisis Kepribadian Pelanggan adalah analisis terperinci tentang pelanggan ideal perusahaan. Hal Ini dapat  membantu  pelaku  bisnis  untuk  lebih  memahami  pelanggannya  dan  memudahkan  mereka  untuk memodifikasi produk sesuai dengan kebutuhan, perilaku, dan perhatian khusus dari berbagai jenis pelanggan.

## 2. Pemahaman Data
Dataset ini didasarkan pada kumpulan data kepribadian 2.240 pelanggan dan 29 fitur (kolom). Kumpulan data ini dikelompokkan menjadi empat bagian yang dijadikan satu, yaitu data pelanggan, data produk, data promosi dan data tempat. Rincian data dilihat pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1 Rincian dataset
Data Pelanggan
 ID: Pengidentifikasi unik pelanggan.
 Year_Birth: Tahun lahir pelanggan.
 Education: Tingkat pendidikan pelanggan.
 Marital_Status: Status pernikahan pelanggan.
 Income:  Pendapatan  rumah  tangga  tahunan pelanggan.
 Kidhome:  Jumlah  anak  dalam  rumah  tangga pelanggan.
 Teenhome: Jumlah remaja dalam rumah tangga pelanggan.
 Dt_Customer:  Tanggal  pendaftaran  pelanggan dengan perusahaan.
 Recency:  Jumlah  hari  sejak  pembelian  terakhir pelanggan.
 Complain: 1 jika pelanggan mengeluh dalam 2 tahun terakhir, 0 sebaliknya.

## Data Produk
 MntWines:  Jumlah  yang  dihabiskan  untuk anggur dalam 2 tahun terakhir.
 MntFruits: Jumlah yang dihabiskan untuk buah- buahan dalam 2 tahun terakhir.
 MntMeatProducts:  Jumlah  yang  dihabiskan untuk daging dalam 2 tahun terakhir.
 MntFishProducts: Jumlah yang dihabiskan untuk membeli ikan dalam 2 tahun terakhir.
 MntSweetProducts:  Jumlah  yang  dihabiskan untuk permen dalam 2 tahun terakhir.
 MntGoldProds:  Jumlah  yang  dihabiskan  untuk emas dalam 2 tahun terakhir.
Data Promosi
 NumDealsPurchases:  Jumlah  pembelian  yang dilakukan dengan diskon.
 AcceptedCmp1:  1  jika  pelanggan  menerima penawaran di kampanye pertama, 0 sebaliknya.
 AcceptedCmp2:  1  jika  pelanggan  menerima tawaran di kampanye ke-2, 0 sebaliknya.
 AcceptedCmp3:  1  jika  pelanggan  menerima tawaran di kampanye ke-3, 0 sebaliknya.
 AcceptedCmp4:  1  jika  pelanggan  menerima tawaran dalam kampanye ke-4, 0 sebaliknya.
 AcceptedCmp5:  1  jika  pelanggan  menerima tawaran dalam kampanye ke-5, 0 sebaliknya.

## Data Tempat
 NumWebPurchases:  Jumlah  pembelian  yang dilakukan melalui situs web perusahaan.
 NumCatalogPurchases: Jumlah pembelian yang dilakukan menggunakan katalog.
 NumStorePurchases:  Jumlah  pembelian  yang dilakukan langsung di toko.
 NumWebVisitsMonth:  Jumlah  kunjungan  ke situs web perusahaan dalam sebulan terakhir.
 Response:  1  jika  pelanggan  menerima  tawaran dalam kampanye terakhir, 0 sebaliknya.

## 3. Persiapan Data
Persiapan Data, mencakup semua kegiatan dalam membangun kumpulan data akhir dari data mentah awal untuk  mempersiapkan  data  untuk  diproses  lebih  lanjut.  Pada  tahapan  ini  beberapa  proses  yang  dilakukan adalah  membersihkan  data  yang  hilang,  data  duplicat,  data  null  (kosong),  membuang  fitur  yang  tidak  di butuhkan untuk kebutuhan analisis data selanjutnya.

## 4. Explorasi Data Analysis
Pada bagian ini akan disajikan analisis data dalam bentuk visualisasi agar lebih mudah memahami kumpulan data, penentuan fitur analysis, korelasi data dan lainnya. Dalam tahapan ini beberapa fitur tambahan digunakan untuk  memudahkan  proses  visialuasi  dan  analisis  data,  fitur  usia  yang  di  ambil  dari  fitur  tanggal  lahir pelanggan, fitur Dt_customer diubah menjadi tahun untuk mendapatkan tahun pelanggan, menjumlahkan total pengeluaran dan total kampanye yang diterima untuk setiap pelanggan. Beberapa analisis data yang dilakukan adalah sebagai berikut:

## a) Usia dan Pendapatan Pelanggan
Gambar 1 Analisis Usia dan Pendapatan Pelanggan Pada gambar 1 terlihat bahwa sebagian besar pelanggan berusia antara 43–56 tahun dan pelanggan memiliki kisaran pendapatan 30.000–800.000.

## b) Status pernikahan dan pendidikan pelanggan
Analisis  status  pernikahan  digunakan  untuk  memahami  bagaimana  situasi  kehidupan  pasangan  pelanggan serta kejelasan lebih lanjut tentang rumah tangga mereka. Sedangkan pendidikan pelanggan berguna untuk memahami kondisi pendidikan pelanggan. Pada gambar 2 memberikan gambaran sekilas tentang distribusi pelanggan, sebagian besar pelanggan (64%) menjalin hubungan (Menikah) dan  97% pelanggan setidaknya memiliki  gelar  sarjana.  Selanjutnya,  dapat  dilihat  pada  gambar  3  mengenai  status  kejelasan  rumah  tangga pelanggan  dimana  sebagian  besar  pelanggan  memiliki  1  anak  atau  0  anak  di  rumah,  sangat  sedikit  yang memiliki 2 anak, dan tidak ada pelanggan yang memiliki anak di atas 2 tahun.
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index

## Gambar 2 Analisis Pernikahan dan Pendidikan
Gambar 3 Analisis Kondisi Rumah Tangga Pelanggan

## c) Kampaye

## Gambar 4 Analisis Kampanye
Pada gambar 4 menggambarkan bagaimana respon pelanggan terhadap kampanye yang menghasilkan data tidak seimbang, lebih dari 80% pelanggan mengatakan tidak pada kampanye terakhir. Jadi harus berhati-hati dan  menggunakan  indikator  yang  lebih  komprehensif  dan  akurat  (seperti  F-1)  untuk  mengevaluasi  model klasifikasi. Selanjutnya, kami menemukan bahwa tingkat penerimaan kampanye pada kelompok pendidikan tinggi (Magister dan PhD) lebih tinggi dari pada kelompok  pendidikan rendah. Dan para lajang cenderung mengatakan ya untuk kampanye ini. Terakhir, pelanggan tanpa anak dan remaja lebih cenderung menerima tawaran dalam kampanye ini.

## d) Pendapatan Pelanggan
Pada  bagian  ini  sangat  penting  memahami  bagaimana  distribusi  data  pendapatan  pelanggan  terhadap kampanye terakhir, dari gambar 5 dapat dilihat bahwa:
1) Kelompok berpenghasilan tinggi memiliki kemungkinan yang lebih besar untuk menerima tawaran dalam kampanye, karena distribusi pendapatan orang-orang yang mengatakan 'ya' dan 'tidak' memiliki sedikit perbedaan.
2) Tidak ada perbedaan pendapatan yang jelas antara orang-orang dengan status perkawinan yang berbeda.
3) Pelanggan  hanya  dengan  pendidikan  dasar  memiliki  pendapatan  yang  jauh  lebih  rendah,  sedangkan sarjana, master, dan PhD tidak memiliki perbedaan yang jelas dalam tingkat pendapatan.
4) Tampaknya pelanggan yang tidak memiliki anak memiliki tingkat pendapatan yang lebih tinggi.

## Gambar 5 Analisis Kampanye

## 5. Pemodelan
Pada tahapan ini, kami mengusulkan algoritma K-Means untuk pengelompokan pelanggan. Pengelompokan K-Means  adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  efisien  untuk  memecahkan  masalah  pengelompokan data. Algoritma ini merupakan salah satu algoritma tanpa pengawasan yang cukup cocok untuk memecahkan masalah segmentasi pelanggan. Sebelum menerapkan algoritma ini, kami menggunakan pendekatan Principal component analysis (PCA) untuk pengurangan dimensial fitur. Hal ini dilakukan karena ada banyak faktor yang menjadi dasar klasifikasi akhir. Faktor-faktor ini pada dasarnya adalah atribut atau fitur. Semakin tinggi jumlah fitur, semakin sulit untuk mendapatkan model yang akurat. Pengurangan dimensi adalah proses mengurangi jumlah variabel acak yang dipertimbangkan, dengan memperoleh satu set variabel utama dan algoritma PCA adalah  teknik  untuk  mengurangi  dimensi kumpulan data, meningkatkan interpretasi tetapi pada saat yang sama meminimalkan kehilangan informasi.

## 6. Evaluasi
Karena  ini  adalah  pengelompokan  tanpa  pengawasan.  Kami  tidak  memiliki  fitur  yang  ditandai  untuk mengevaluasi atau menilai model yang digunakan. Tujuan dari bagian ini adalah untuk mempelajari pola-pola dalam klaster yang terbentuk dan menentukan sifat dari pola klaster tersebut. Untuk itu, bagian ini, kami akan melihat data berdasarkan cluster melalui analisis data eksplorasi dan penarikan kesimpulan.

## HASIL PENELITIAN
Pada bagian ini, kami uraiakan hasil pengelompokan dengan menggunakan algoritma K-Means. Algoritma ini mampu menemukan pola dalam kumpulan data dari data yang tidak berlabel dengan mengelompokkan titik data berdasarkan atribut serupa dalam kumpulan data. Jadi, pertama kami melakukan standarisai data dengen menggunakan encode untuk menormaliasikan data dengan range 0-1, kemudian menggunakan PCA untuk menemukan variabel penting dari sekumpulan data dengan mengambil jumlah komponen yang menyumbang 80%. Hasil penerapan PCA dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6 kumulatif varians variabel dengan PCA
Pada gambar 6 menunjukkan bahwa komponen pertama yaitu balok biru mendapat penjelasan varian tertinggi sebesar 0,2%. Kemudian komponen berikutnya yang menjelaskan persentase varian tertinggi berikutnya. Total 6 komponen untuk menangkap semua varians dalam data dapat mempertahankan sekitar 80% dari total varian data.  Dari  hasil  ini  dapat  disimpulkan  terdapat  6  komponen  variabel  penting  yang  akan  diterapkan  pada algoritma  K-Means.  Untuk  menentukan  pusat  cluster  yang  optimal  pada  algoritma  K-Means,  kami menggunakan dua model yaitu elbow dan silhouette dan hasilnya dapat dilihat pada gambar 7 dan gambar 8.
Gambar 7 metode elbow

## Gambar 8 metode silhouette
Berdasarkan visualiasi kedua metode yang digunakan untuk menentukan nilai k yang optimal pada algoritma K-Means, metode elbow menghasilkan nilai k=3 lebih optimal, sedangkan metode silhouette menghasilkan nilai k=4 dan k=5 parlu di pertimbangkan. Namun, Dilihat dari visualisasi koefisien metode silhouette, 4 cluster memberikan nilai  silhouette yang relatif tinggi untuk  setiap cluster  sehingga kami putuskan menggunakan k=4. Selanjutnya, hasil analisis pengelompokan pelanggan yang dibagi menjadi beberapa hasil analisis, yaitu:

## a) Analisis proposi pelanggan
Gambar 9 Analisis Cluster Proporsi Pelanggan Pada  gambar  9  merupakan  ilustrasi  hasil  pengelompokan  pelanggan  dimana  ditemukan  bahwa  Cluster  1 adalah cluster terbesar (32.9%), sekitar 1/3 dari seluruh pelanggan. Cluster 2, 3 dan 4 berukuran hampir sama.
b) Analisis Pendapatan
Gambar 9 Analisis Pendapatan pada cluster berbeda Pada gambar 9 merupakan distribusi pendapatan transaksi dari pelanggan berdasarkan cluster berbeda. Dari hasil ini dapat dilihat bahwa cluster 1 merupakan pelanggan yang berpenghasilan rendah, cluster 2 pelanggan
yang  berpenghasilan  tinggi,  sedangkan  di  cluster  3  pendapatan  sangat  tinggi,  dan  cluster  4  merupakan berpenghasilan menengah.

## c) Analisis Belanja Pelanggan

## Gambar 10 Analisis Rata-rata belanja
Gambar 11 Analisis Total Belanja cluster berbeda
Pada  gambar  10  dan  11  merupakan  visualiasi  transaksi  belanja  pelanggan,  hasil  ini  memberikan  informasi bahwa  pelanggan  cluster  2  dan  3  merupakan  pembeli  paling  aktif  dan  sering,  cluster  4 memiliki  frekuensi sedang, dan cluster 1 memiliki frekuensi pembelian yang rendah.

## d) Analisis pendidikan
Gambar 12 Analisis Pendidikan pada cluster berbeda

## e) Analisis Kampanye yang Diterima

## Gambar 12 Analisis Kampanye
Dari  hasil  visualisai  gambar  12  memberikan  informasi  mengenai  tingkat  keberhasilan  kampanye  kepada pelanggan, dimana minat terbesar dalam kampanye 1 menunjukkan Cluster 2 dan 3. Penerimaan kampanye 2 relatif  rendah  di  cluster  mana  pun,  kemudian  minat  terbesar  dalam  kampanye  3  menunjukkan  Cluster  1 Kampanye  4  relatif  berhasil  di  semua  cluster  selain  Cluster  1  dan  minat  terbesar  dalam  kampanye  5 menunjukkan Cluster 3 dan Kampanye terakhir berhasil di semua cluster

## Diskusi
Penelitian ini mengusulkan pendekatan Principal component analysis (PCA) untuk pengurangan dimensial fitur yang membuktikan pengaruh yang signifikan terhadap komputasi dan hasil analisis sebagaimana kami uraikankan  di  bagian  hasil  dan  pembahasan,  namun  kami  mempertimbangkan  penerapan  analisis  RFM, sebagian peneliti menggunakan pendekatan ini [19]–[22]. Pertimbangannya ini dikarena fokus pembahasan lebih pada kepribadian pelanggan yang memiliki segmen berbeda serta tujuan utama nya adalah menemukan strategi pemasaran yang tepat dengan menawarkan jenis produk yang tepat diwaktu yang tepat dan sesuai keuangan pelanggan,
Hasil empat cluster dari algoritma K-Means dinamakan cluster 1 pelanggan perunggu, cluster 4 perak, cluster  2  emas  dan  cluster  3  adalah  platinum.  Pada  cluster  platinum  merupakan  pelanggan  yang
penghasilan  yang  sangat  tinggi  dengan  belanja  rata-rata  tinggi,  sering  melakukan  pembelian  dan kebanyakan  adalah  pelanggan  yang  belum  menikah.  Cluster  emas  adalah  kelompok  pelanggan  yang hampir sama dengan cluster platinum, namun 80% pelanggan dikelompok ini adalah orang tua. Cluster perak  adalah  pelanggan  berpenghasilan  menengah  dengan  transaksi  pembelian  memiliki  frekuensi menengah dan kebanyakan orang tua. Terakhir cluster perunggu merupakan kelompok pelanggan yang berpenghasilan rendah, sebagian sarjana dengan jumlah pembelian paling rendah, namun paling banyak mengeluh.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis pengelompokan pelanggan berdasarkan algoritma K-Means yang menghasilkan 4 cluster berdasarkan analisis dua metode yaitu elbow dan silhouette. Pada cluster emas merupakan pelanggan dalam  kelompok  yang  memiliki  pendapatan  rata-rata,  membeli  jumlah  rata-rata  produk.  Kebanyakan  dari mereka hanya terlibat dalam satu kampanye, tetapi mereka melakukan lebih banyak pembelian saat ada diskon. Mereka cenderung lebih sering berbelanja online daripada dua kelompok lainnya. Cluser perunggu merupakan kelompok pelanggan yang memiliki kemampuan pembelian terendah dan membelanjakan sangat sedikit untuk perusahaan. Hampir semuanya tidak ikut kampanye. Namun, mereka suka mengunjungi beranda toko online. Berlawanan dengan cluster perunggu, cluster platinum memiliki rekor pendapatan dan pembelian tertinggi. Pelanggan di cluster ini biasanya memiliki ukuran keluarga kecil, menerima lebih banyak kampanye dan senang melakukan pembelian di toko atau katalog. Mereka tidak banyak mengunjungi situs web toko tetapi mereka masih melakukan pembelian web dalam jumlah sedang. Juga, diskon tidak menarik bagi mereka. Akan  tetapi  ukuran  kelompok  pada  cluster  perunggu  adalah  yang  terbesar  karena  menyumbang  hampir setengah dari total pelanggan. Ukuran tiga kelompok lainnya serupa. Perusahaan dapat memanfaatkan basis pelanggan saat ini dan menawarkan lebih banyak dan meluncurkan kampanye untuk merangsang keinginan belanja kelompok pelanggan cluster emas dan platinum. Lebih banyak promosi di toko online dapat dilakukan untuk menyerang kelompok pembeli perunggu karena mereka menghabiskan banyak waktu untuk menjelajahi halaman web tetapi melakukan sedikit pembelian dan banyak mengeluh

## Supplementary Materials (optional)
Sumber  dataset  tersedia  di https://www.kaggle.com/rhythmcam/customer-personality-classification- prediction/data

## Konstribusi Penulis
Semua  Penulis  memiliki  konstribusi  yang  sama  dalam  makalah  ini  Semua  penulis  telah  membaca  dan menyetujui versi manuskrip yang diterbitkan.

## Konflik kepentingan
Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

## REFERENCES
[1] K. Maheswari, P. Packia, and A. Priya, “Predicting Customer Behavior in Online Shopping Using SVM Classifier,” IEEE Int. Conf. Intell. Tech. Control. SIGNAL Process., 2017.
[2] A. M. Husein, F. K. Waruwu, Y. M. T. B. Bara, M. Donpril, and M. Harahap, “Clustering Algorithm For Determining Marketing Targets Based Customer Purchase Patterns And Behaviors,” Sink.  J. dan Penelit.
Tek. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 137–143, 2021, [Online]. Available:
https://www.polgan.ac.id/jurnal/index.php/sinkron/article/view/11191.
[3] M. Gull and A. Pervaiz, “Customer behavior analysis towards online shopping using data mining,” 5th
Int.  Multi-Topic  ICT  Conf.  Technol.  Futur.  Gener.  IMTIC  2018  -  Proc.,  pp.  1–5,  2018,  doi: 10.1109/IMTIC.2018.8467262.
[4] A.  A.  Alalwan,  “Investigating  the  impact  of  social  media  advertising  features  on  customer  purchase intention,” Int. J. Inf. Manage., vol. 42, no. June, pp. 65–77, 2018, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2018.06.001.
[5] M. Harahap, Y. Lubis, and Z. Situmorang, “Data Science bidang Pemasaran : Analisis Prilaku Pelanggan,” Data Sci. Indones., vol. 1, no. 1, pp. 21–32, 2021, doi: 10.47709/dsi.v1i1.1194.
[6] A. M. Husein and M. Harahap, “Pendekatan Data Science untuk Menemukan Churn Pelanggan pada Sector  Perbankan  dengan  Machine  Learning,”  Data  Sci.  Indones.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  8–13,  2021,  doi: 10.47709/dsi.v1i1.1169.
[7] A.  M.  Husein,  F.  R.  Lubis,  and  M.  K.  Harahap,  “Analisis  Prediktif  untuk  Keputusan  Bisnis :  Peramalan Penjualan,” Data Sci. Indones., vol. 1, no. 1, pp. 32–40, 2021, doi: 10.47709/dsi.v1i1.1196.
[8] Z. P. Fan, Y. J. Che, and Z. Y. Chen, “Product sales forecasting using online reviews and historical sales data: A method combining the Bass model and sentiment analysis,” J. Bus. Res., vol. 74, pp. 90–100, 2017, doi: 10.1016/j.jbusres.2017.01.010.
[9] O. Tremma, A. Kontogeorgos, P. Karipidis, and F. Chatzitheodoridis, “Mapping the market segments for the consumers  of Greek  cooperative food products,”  Sustain., vol. 13, no. 7, p. 3825,  Apr. 2021, doi: 10.3390/su13073825.
[10]  S.  I.  Vuik,  E.  K.  Mayer,  and  A.  Darzi,  “Patient  segmentation  analysis  offers  significant  benefits  for integrated  care  and  support,”  Health  Aff.,  vol.  35,  no.  5,  pp.  769–775,  Aug.  2016,  doi: 10.1377/hlthaff.2015.1311.
[11]  R. H. Lin, W. W. Chuang, C. L. Chuang, and W. S. Chang, “Applied big data analysis to build customer product recommendation model,” Sustain., vol. 13, no. 9, p. 4985, May 2021, doi: 10.3390/su13094985.
[12]  A. Massaro, A. Panarese, M. Gargaro, C. Vitale, and A. M. Galiano, “Implementation of a Decision Support System  and  Business  Intelligence  Algorithms  for  the  Automated  Management  of  Insurance  Agents Activities,” Int. J. Artif. Intell. Appl., vol. 12, no. 03, pp. 01–13, 2021, doi: 10.5121/ijaia.2021.12301.
[13]  D. Kamthania, A. Pahwa, and S. S. Madhavan, “Market segmentation analysis and visualization using K- mode clustering algorithm for E-commerce business,” J. Comput. Inf. Technol., vol. 26, no. 1, pp. 57–68, 2018, doi: 10.20532/cit.2018.1003863.
[14]  Marketing  Evolution,  “What  is  Marketing  Analytics?  Tips  and  Tools  |  Marketing  Evolution,” marketingevolution.com,  2021.  https://www.marketingevolution.com/marketing-essentials/marketing- analytics (accessed Dec. 20, 2021).
[15]  Nisa,  “Marketing  Analytics :  Pengertian,  Tujuan,  dan  Manfaatnya,”  inmarketing.id,  2021. https://inmarketing.id/marketing-analytics-adalah.html (accessed Dec. 20, 2021).
[16]  G. Szymański, “Marketing activities of local food producers in e-commerce,” Sustain., vol. 13, no. 16, p. 9406, Aug. 2021, doi: 10.3390/su13169406.
[17]  Stitch,  “Marketing  analytics:  definition  and  uses  |  Stitch  resource,”  stitchdata.com,  2021. https://www.stitchdata.com/resources/marketing-analytics/ (accessed Dec. 20, 2021).
[18]  Stephan Serrano, “[Guide]: RFM Analysis w/ segmentation examples + how-tos,” barilliance.com, 2021. https://www.barilliance.com/rfm-analysis/ (accessed Dec. 20, 2021).
[19]  J. Wu et al., “An Empirical Study on Customer Segmentation by Purchase Behaviors Using a RFM Model and K -Means Algorithm,” Math. Probl. Eng., vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/8884227.
[20]  J. Wu et al., “ User Value Identification Based on Improved RFM Model and  K  -Means++ Algorithm for Complex  Data  Analysis  ,”  Wirel.  Commun.  Mob.  Comput.,  vol.  2021,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.1155/2021/9982484.
[21]  M.  A.  Rahim,  M.  Mushafiq,  S.  Khan,  and  Z.  A.  Arain,  “RFM-based  repurchase  behavior  for  customer classification  and  segmentation,”  J.  Retail.  Consum.  Serv.,  vol.  61,  no.  April,  p.  102566,  2021,  doi: 10.1016/j.jretconser.2021.102566.
[22]  Y. Lee, “Customer Classification and Market Basket Analysis Using K-Means Clustering and Association Rules: Evidence from Distribution Big Data of Korean Retailing Company,” Knowl. Manag. Res., vol. 19,
no. 4, pp. 59–76, 2018, doi: 10.15813/kmr.2018.19.4.004.