## SISTEM APLIKASI BERBASIS OPTIMASI METODE ELBOW UNTUK PENENTUAN CLUSTERING PELANGGAN
Elly Muningsih 1 , Sri Kiswati 2

## AMIK BSI Yogyakarta
Abstract : Customer is a very important asset for the company. Having customers who are loyal to the company is an absolute and important for the progress of the company. This study aims to help companies, especially in the  online  shop  to  create  a  better  customer  management  by  identifying  and  grouping  customers  into  several clusters or groups to know the characteristics of their loyalty to the company. The method used in this research is K-Means method which is one of the best and most popular method in clustering algorithm. To overcome the weakness of the K-Means  method  in  determining  the number of clusters,  we use the  Elbow  method  where this method  gets the comparison of the number of clusters added by calculating the SSE (Sum of Square Error) of each  cluster  value.  This  research  starts  from  collecting  the  necessary  data  and  will  be  processed.  From  total transaction data 478 then done cleaning of data and result 73 data. Then the data processed with RapidMiner software from Cluster 2 up to 10 to search the data center of each cluster. From the calculated SSE value found that the best number of clusters is 3. The end result of the research is a Visual Basic based application program that  is  expected  to  provide  ease  in  grouping  or  clustering  customers.  Software  development  method  using Waterfall method.
Keywords : customer, Elbow, value Sum of Square Error, Waterfall

## I. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  internet  yang  sangat pesat  saat  ini  dapat  dilihat  terutama  dalam  dunia bisnis,  yaitu  munculnya electronic  commerce  (e- commerce) (Ustadiyanto, 2001). E-Commerce dapat memberikan  manfaat  yang  luar  biasa  bagi perusahaan  sehingga  akan  menjadi  keunggulan kompetitif bagi perusahaan yang mengaplikasikannya. (Rudy, Wahyudiarti,
Megaputri,  &  Wihardini,  2008).  Lembaga  atau perusahaan  yang  mengaplikasikan E-Commerce dalam kegiatan penjualan atau perdaganganya biasa dikenal  dengan  nama  Toko  Online  atau Online Shop. Sebuah online  shop melakukan  transaksi tanpa  berinteraksi  langsung  dengan  konsumennya, karena semua dilakukan secara online menggunakan Internet. Di tengah persaingan bisnis dewasa  ini, online  shop harus  menyadari  bahwa hubungan dengan konsumen  sangat penting karena menunjang perkembangan dan kelangsungan online shop .  Dengan  meningkatkan  pemahaman onine shop akan  kebutuhan  konsumen  secara  individu, pihak manajemen online shop harus bisa mengenali konsumen terbaiknya sehingga dapat
mempertahankan  loyalitas  konsumennya  terhadap perusahaan.
Dalam pengelolaan pelanggannya  satu hal  yang penting  adalah  bagaimana  suatu  perusahaan  dapat mempertahankan  pelanggan  yang  dimilikinya. Perpindahan  konsumen  menjadi  hal  yang  wajar karena persaingan online  shop yang semakin ketat. Untuk mencegah terjadinya perpindahan pelanggan ini, maka perlu diketahui kelompok pelanggan yang loyal  sehingga online  shop bisa  melindungi pelanggan  loyal  tersebut  dengan  cara  memberikan pelayanan prima,  memberikan potongan harga atau hadiah.  Permasalahan  yang  terjadi  saat  ini disebabkan karena online shop mengalami kesulitan dalam  menentukan  pelanggan  yang  loyal  menjadi beberapa kelompok berdasarkan transaksi
penjualan.  Penentuan  yang  dilakukan  selama  ini adalah secara manual dan hasil  yang di dapat tidak akurat.  Untuk  dapat  mengatasi  permasalahan  yang terjadi,  maka online  shop membutuhkan  suatu metode untuk mengidentifikasi dan
mengelompokkan  pelanggannya  menjadi  beberapa cluster atau kelompok.
Penentuan  kelompok  pelanggan  yang  kurang akurat  karena  harus  berdasarkan  pengetahuan  dari jumlah  data  transaksi  penjualan  yang  besar (Setiawan, 2011). Karena hal itu untuk mendapatkan pengetahuan tersebut maka diperlukan  suatu  proses  pengolahan  data  historis transaksi besar diperlukan suatu teknik data mining.
Teknik  data  mining  yang  akan  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  metode K-Means dengan optimasi  penentuan  jumlah  cluster  menggunakan metode Elbow dan  software  pendukung  yang digunakan untuk pengolahan data adalah RapidMiner. Penelitian diharapkan dapat menghasilkan  sebuah  program  aplikasi  yang dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman Visual  Basic  dengan  metode  pengembangan perangkat lunak metode Waterfall untuk memudahkan pengguna dalam  mementukan cluster atau  kelompok  pelanggan  loyal  dengan  lebih  cepat sehingga  dapat  memaksimalkan  strategi  pemasaran yang  lebih  baik  yang  pada  akhirnya  akan meningkatkan  penjualan  produk.  Hal  ini  tentunya akan  memberikan  efek  positif  bagi  perkembangan perusahaan.
1. Data Mining
Data  mining merupakan  penyelesaian  masalah dengan  menganalisa  data  yang  ada  pada  database, dimana  data  tersimpan  secara  elektronik  dan pencariannya  dilakukan  otomatis  seperti  pada komputer. Data mining merupakan sebuah inti dari proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD), meliputi  dugaan  algoritma  yang  mengeksplor  data,
membangun  model  dan  menemukan  pola  yang belum  diketahui.  KDD  bersifat  otomatis,  dapat didefinisikan  sebagai  pengorganisasian  proses untuk  pengidentifikasian  yang  benar,  berguna  dan penemuan pola dari  kumpulan data  yang  besar dan komplek.  (Maimon  &  Rokach,  2010).  Tahapan pada  proses  KDD  pada  database  digambarkan sebagai berikut (Maimon & Rokach, 2010): Ada  banyak  metode  atau  fungsi data  mining yang bisa  digunakan  untuk  menemukan,  menggali  dan menambang  pengetahuan, namun  menurut  (Larose, 2005),  (Moertini,  2002)  dan  (Susanto  &  Suryadi, 2010)  ada  enam  fungsi  utama data  mining ,  yaitu:
Description (deskripsi), Estimation (estimasi), Prediction (prediksi), Classification (klasifikasi), Clustering (pengelompokan) dan Association (asosiasi).
2. Metode K-Means
Metode K-Means adalah  salah  satu  metode dalam  fungsi  c lustering atau  pengelompokan. Menurut  (Larose,  2005)  c lustering mengacu  pada pengelompokkan  data,  observasi  atau  kasus berdasar  kemiripan  objek  yang  diteliti.  Sebuah cluster adalah  suatu  kumpulan  data  yang  mirip dengan  lainnya  atau  ketidakmiripan  data  pada kelompok lain. Sedangkan (Xu & Wunsch II, 2009) menjelaskan  bahwa clustering adalah  membagi objek  data  (bentuk,  entitas,  contoh,  ketaatan,  unit) ke dalam  beberapa  jumlah kelompok (grup, bagian atau  kategori).  Tujuan  proses clustering adalah meminimalkan  terjadinya objective  function yang diset dalam proses clustering , yang pada umumnya digunakan  untuk  meminimalisasikan  variasi  dalam suatu cluster dan  memaksimalkan  variasi  antar cluster (Agusta, 2007).
Ada  dua  jenis  data clustering yang  sering digunakan dalam proses pengelompokan data  yaitu hierarchical (hirarki)  dan non-hierarchical (non hirarki) data clustering . K-Means adalah salah satu metode data clustering non hirarki yang mempartisi data ke dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok,  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster  yang  sama  dan  data  yang  memiliki karakteristik  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam kelompok lain (Agusta, 2007).
Algoritma K-Means merupakan  sebuah  metode sederhana  untuk  membagi  suatu  kumpulan  data dalam  suatu  angka  spesifik  dari cluster ,  yaitu k . Algoritma  atau  metode K-Means ditemukan  oleh beberapa  peneliti  dengan  disiplin  ilmu  berbeda- beda  yaitu  oleh  Lloyd  (1957,  1982),  Forgery (1965),  Friedman  dan  Rubin  (1967),  dan  terakhir adalah  McQueen  (1967)  dalam  (Wu,  et  al.,  2008). Disebutkan bahwa metode K-Means adalah metode yang cepat dan efisien yang dapat digunakan dalam clustering  data  (Larose,  2005).  Algoritma  dasar clustering data  menggunakan  metode K-Means dapat  dilakukan  dengan  cara  (Agusta,  2007), (Suprihatin, 2011):
1. Tentukan jumlah cluster
2. Inisialisai k sebagai  pusat cluster (beri nilai-nilai random)
3. Alokasikan  setiap  data  atau  obyek  ke cluster  terdekat.  Kedekatan  dua  obyek ditentukan  berdasarkan  jarak  antar  kedua obyek  tersebut.  Jarang  paling  dekat  antara satu data dengan satu cluster tertentu akan menentukan  suatu  data  masuk  ke  dalam cluster yang mana. 4. Hitung  kembali  pusat cluster dengan anggota cluster yang  sekarang.  Pusat cluster adalah  rata-rata  semua  data  atau obyek dalam cluster.
5. Tugaskan lagi setiap obyek memakai pusat cluster yang baru. Jika pusat cluster sudah tidak  berubah  lagi,  maka  proses  peng- cluster -an selesai.
6. Kembali ke langkah 3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi
3. Metode Elbow
Menurut  Madhulatha  (2012)  dalam  Merliana, Ernawati  &Santoso  (2015)  disebutkan  bahawa metode Elbow merupakan  suatu  metode  yang digunakan  untuk  menghasilkan  informasi  dalam menentukan  jumlah cluster terbaik  dengan  cara melihat  persentase  hasil  perbandingan  antara jumlah  cluster  yang  akan  membentuk  siku  pada suatu titik. Metode Elbow ini  memberikan  ide atau gagasan  dengan  cara  memilih  nilai cluster dan kemudian  menambah  nilai cluster tersebut  untuk dijadikan  model  data  dalam  penentuan cluster terbaik. Dan selain itu persentase perhitungan yang dihasilkan  menjadi  pembanding  antara  jumlah cluster  yang  ditambah.  Hasil  persentase  yang berbeda  dari  setiap  nilai  cluster  dapat  ditunjukan dengan  menggunakan  grafik  sebagai    sumber informasinya.  Jika  nilai  cluster  pertama  dengan nilai cluster kedua  memberikan sudut dalam grafik atau  nilainya  mengalami  penurunan  paling  besar maka nilai cluster tersebut yang terbaik.
Untuk  mendapatkan  perbandingannya  adalah dengan  menghitung  SSE  ( Sum  of  Square  Error ) dari  masing-masing  nilai  cluster.  Karena  semakin besar  jumlah  cluster  K  maka  nilai  SSE  akan semakin  kecil.  Rumus  SSE  pada  K-Means  adalah (Irwanto, et al 2012):
……..1)
Setelah  dilihat  akan  ada  beberapa  nilai  K  yang mengalami penurunan paling besar dan selanjutnya hasil  dari  nilai  K  akan  turun  secara  perlahan-lahan sampai  hasil  dari  nilai  K  tersebut  stabil.  Misalnya nilai cluster K=2  ke  K=3,  kemudian  dari  K=3  ke K=4,  terlihat  penurunan  drastis  membentuk  siku pada  titik  K=3  maka  nilai cluster k  yang  ideal adalah K=3.
Gambar 1. Grafik Nilai K
Algoritma  Metode Elbow dalam  menentukan  nilai K pada K-Means
1. Mulai
2. Inisialisasi awal nilai K
3. Naikkan nilai K
4.  Hitung  hasil sum  of  square  error dari  tiap nilai K
5. Melihat hasil sum of square error dari nilai K yang turun secara drastis
6. Tetapkan nilai K yang beberbentuk siku
7. Selesai
4. Framework  RapidMiner
RapidMiner dibuat  oleh  Dr.  Markus  Hofmann dari  Institute  of  Technology  Blanchardstown  dan Ralf  Klinkenberg  dari  rapid-i.com  (Firmansyah, 2011). RapidMiner merupakan  sebuah framework berbasis Graphical  User  Interface (GUI)  dan bersifat open  source untuk data  mining yang menawarkan  banyak  operator  yang  bisa  diisikan pada  suatu  proses,  dimana  proses  yang  dimaksud adalah  menganalisa  data  yang  diterima  pada  awal proses (Jungermann, 2011).
RapidMiner
menyediakan banyak metode mulai dari klasifikasi, klustering, asosiasi dan lain-lain.

## 5. Kerangka Pikir Penelitian
Gambar 2. Kerangka Pikir Penelitian

## II. Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  jenis  penelitian  kuantitatif, yaitu  melakukan  analisis  berdasarkakan  pada  data- data numerik (angka) dari transaksi penjualan. Data penelitian diambil dari tempat penelitian yaitu salah satu online shop yang berdomisili di Jogja.

## 1. Populasi dan Teknik Pengambilan Sampel
Suatu  populasi  adalah  kumpulan  dari individu-individu  dengan  kualitas  serta  ciri-ciri yang  sudah  ditetapkan,  sedangkan  sampel  adalah bagian  dari  populasi  (Nazir,  2014:  240).  Populasi target  dalam  penelitian  ini  adalah  data  historis transaksi penjualan dari bulan Januari s/d Desember 2015  dengan  total  478  transaksi.  Mengingat  jenis
Penerapan Obyek Penelitian: Online Shop Ragam Jogja Teknik Sampling: Purposive Sampling Metode Elbow
Pendekatan K-Means Pengembangan RapidMiner Masalah Penentuan kelompok pelanggan untuk memaksimalkan strategi pemasaran dan promosi penjualan kurang akurat Pengukuran SSE (Sum of Square Error) Hasil
Program Aplikasi Clustering Pelanggan dengan Program Visual Basic
sampel  yang  diambil  tidak  dipilih  secara  acak  dan unsur  populasi  yang  terpilih  menjadi  sampel disebabkan  karena  sudah  direncanakan  oleh peneliti,  teknik  pengambilan  sampel  menggunakan teknik Purposive Sampling, dimana dalam penarikan  sampel  peneliti  mengambil  data  yang digunakan adalah data pelanggan yang bertransaksi minimal  2  kali  dalam  rentang  waktu  data  yang digunakan dalam penelitian.
2. Metode Pengumpulan Data
Berdasarkan  sumber  data  yang  digunakan pada penelitian ini, maka metode pengumpulan data yang  digunakan  adalah  sebagai  Wawancara,
Dokumentasi dan Studi Pustaka.
3. Metode Analisis
Ada  beberapa  tahap  dalam  melakukan eksperimen  ini.  Peneliti  menggunakan  metode KDD  yang  terdiri  dari  sembilan  langkah  (Maimon & Rokach, 2010) yaitu:
a. Tahap Domain  Understanding dan KDD
Goals
Berdasarkan pengamatan, selama ini
penentuan  pelanggan  loyal  dilakukan  secara manual sehingga tidak akurat dan mengakibatkan strategi pemasaran yang dijalankan tidak maksimal
b. Tahap Selection dan Addition Data  historis  diambil  dari  data  transaksi penjualan  dari  bulan  Januari  –  Desember 2015. Penelitian ini difokuskan pada pelanggan  yang  melakukan  transaksi online saja  dimana  data  yang  diolah  adalah pelanggan  yang  melakukan  transaksi  minimal 2 kali.
c. Tahap Preprocessing dan Data Cleansing . Preprocessing data pada tahap ini adalah mengambil data transaksi yang dengan cara Purposive Sampling setelah terlebih dahulu melakukan pembersihan data yang dianggap tidak mewakili. Dari 478 data, diambil 73 data yang digunakan dalam penelitian.
d. Tahap Transformation. Proses transformasi data dengan cara mengganti  atribut  yang  ada  dengan  atribut yang  akan  digunakan  dalam  pengolahan  data yaitu  Kode  Cust,  Jumlah  Transaksi,  Jumlah Item dan Total Bayar (dalam ribuan rupiah).
Untuk mengetahui wilayah atau daerah pelanggan dengan tingkat loyalitasnya masing-masing, maka wilayah pengiriman peneliti buat dalam Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Wilayah dan Kota Pengiriman
No Wilayah Kota Pengiriman 1 Aceh Banda Aceh
2 Sumatera Utara
Medan
3 Sumatera Selatan Palembang 4 Riau
Pekanbaru 5 Bengkulu
Bengkulu ..... ............
...........
e. Tahap  Data  Mining  memilih  tipe  data  mining yang cocok.
Tipe  Data  Mining  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah clustering untuk pengelompokan pelanggan loyal.
f. Tahap  Data  Mining  memilih  algoritma  data mining.
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah  metode K-Means yang  mengkluster pelanggan  menjadi  beberapa  kelompok  untuk mengetahui  karakteristik  pelanggan.  Dalam penelitian ini untuk optimasi cluster yang akan dihitung adalah cluster 2 s/d 10
g. Tahap Data  Mining dalam  penggunaan algoritma data mining .
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  dari algoritma data  mining yang  telah  ditentukan pada  tahap  sebelumnya.  Untuk  mengetahui data centroid atau  pusat cluster pada pengolahan metode K-Means digunakan software RapidMiner . Pada Tabel dibawah ini ditampillkan data pusat cluster untuk cluster 2 h. Tahap Evaluation.
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  terhadap kelompok  atau cluster yang  ada  dengan  cara melakukan optimasi jumlah cluster. Dari tahap ini  akan  diketahui  berapa  jumlah cluster terbaik  dengan  menggunakan  metode Elbow yang  mendapatkan  perbandingan  jumlah cluster dengan  cara  menghitung  SSE  ( Sum  of Square  Error )  dari  masing-masing  nilai cluster.
i. Tahap Discovered  Knowledge ( Visualization dan Integration )
Penggunaan  pengetahuan  yang  diperoleh. Pada  tahap  ini,  penerapan  metode K-Means dengan optimasi jumlah cluster metode Elbow yang  mendapatkan  perbandingan  jumlah cluster  dengan  cara  menghitung  SSE  ( Sum  of Square  Error )  dari  masing-masing  nilai cluster.
4. Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Model  pengembangan  perangkat  lunak  dalam penelitian ini menggunakan model proses Waterfall , yang digambarkan di Gambar 3.
Gambar 3. Metode Wartefall
III. Hasil dan Pembahasan
1. Hasil Clustering
Dari  pengolahan  data  yang  sudah  dilakukan, dengan  menghitung  nilai  SSE cluster 2  s/d  10 dihasilkan perbandingan nilai SSE tiap cluster yang ditampilkan pada tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Nilai SSE cluster 2 s/d 10 Cluster Hasil Sum Square Error Selisih K2 17230921,28 17230921,28 K3 14106361,99 3124559,296 K4 7942555,06 6163806,926 K5 7904037,699 38517,36116 K6 6471172,149 1432865,55 K7 4323339,378 2147832,771 K8 4196989,481 126349,8968 K9 3566702,705 630286,7761 K10 3524587,387 42115,31824
Gambar 4. Grafik Sum of Square Error
Dari  nilai  SSE  yang  dihitung  didapatkan  bahwa jumlah  cluster  terbaik  adalah  3,  dimana  jumlah anggota cluster 1 adalah 47 pelanggan dengan nilai rata-rata  jumlah  transaksi  2  –  3  kali,  jumlah  item yang  dibeli  7  dan  jumlah  bayar  yang  dilakukan 416.000.  Cluster  2  ada  18  pelanggan  dengan  nilai rata-rata  jumlah  transaksi  5,  jumlah  item  yang dibeli  21  dan  jumlah  bayar  yang  dilakukan 1.204.000.  Dan  cluster  3  memiliki  8  pelanggan dengan  nilai  rata-rata  jumlah  transaksi  5  -  6  kali; jumlah item yang dibeli sekitar 48 dan jumlah bayar yang dilakukan 2.121.000.
2. Halaman Antarmuka Sistem
Beberapa tampilan utama pada aplikasi program pengelompokkan atau clustering pelanggan ditampilkan dibawah ini.
a. Tampilan Halaman Login Halaman  ini  berfungsi  untuk  menjadi  pintu masuk  ke  program  aplikasi  jika  username dan  password  yang  dimasukkan  diterima (benar).
Gambar 5.  Tampilan Halaman Login
b. Tampilan Halaman Input Pelanggan Halaman ini berfungsi untuk menambahkan data pelanggan.
Gambar 6.  Tampilan Halaman Input Pelanggan
c. Tampilan  Halaman  Proses  Pengelompokan Pelanggan
Halaman  ini  berfungsi  untuk  menampilkan hasil pengelompokan pelanggan yang dibedakan menjadi 3 kelompok. 0 5000000 10000000 15000000 20000000 C lu st er 2 C lu st er 3 C lu st er 4 C lu st er 5 C lu st er 6 C lu st er 7 C lu st er 8 C lu st er 9
C lu st er … Tahap Pengembangan Tahap Penilaian Tahap Analisis Tahap Perancangan
Gambar 7.  Tampilan Halaman Proses Pengelompokan Pelanggan

## 3. Pengujian Unit
Pengujian  terhadap  program  yang  dibuat menggunakan Blacbox  Testing yang  fokus  pada proses masukan dan keluaran program a. Pengujian terhadap form Login Tabel 3.  Pengujian Form Login No Skenario Test Case Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 1. Username otomatis terisi admin, jika password tidak diisi kemudian klik Login Username: (admin) Password: (kosong) Sistem akan menolak akses user dan menampilkan “Username atau Password salah” Sesuai Harapan Valid 2. Mengetikkan Username dan atau Password yang salah Username: admin (benar) Password: 123 (salah) Sistem akan menolak akses user dan menampilkan “Username atau Password salah” Sesuai Harapan Valid 3. Mengetikan Username dan Password yang benar Username: admin (benar) Password: admin (benar) Sistem akan menerima akses Login dan langsung menampilkan Menu Utama Sesuai Harapan Valid 2. Pengujian terhadap form Proses Pengelompokan Pelanggan Tabel 4.  Pengujian Form Proses Pengelompokan Pelanggan No Skenario Test Case Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 1. Pilih tanggal awal kemudian pilih tanggal akhir kemudian klik Hitung Tanggal: 1/1/2015 s/d 31/12/2015 Sistem akan menampilkan tiga kelompok pelanggan Sesuai Harapan Valid 2 Klik tombol Lihat Perhitungan Klik Tombol Sistem menampilkan hasil perhitungan secara manual Sesuai Harapan Valid IV. Kesimpulan Berdasarkan  hasil  yang  dicapai  terkait  dengan penelitian clustering atau pengelompokan pelanggan maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Berdasarkan pengolahan data yang dilakukan  menggunakan  metode clustering K-Means  dan  optimasi  metode  Elbow dengan  mengetahui  nilai  SSE  ( Sum  of Square  Error) dihasilkan  3  kelompok pelanggan  yang  memiliki  nilai  maksimal atau terbaik.
2. Dengan  adanya  program  aplikasi,  penelitian ini  bisa  dimanfaatkan  juga  untuk  pelaku bisnis lainnya untuk pengelompokan pelanggannya secara lebih cepat dan akurat.

## REFERENSI
[1] Agusta,  Y.  (2007).  K-Means  -  Penerapan, Permasalahan  dan  Metode  Terkait. Jurnal Sistem dan Informatika , 3 , 47-60.
[2] Firmansyah.  (2011). Penerapan  Algoritma Klasifikasi  C4.5  Untuk  Penentuan  Kelayakan Pemberian  Kredit  Koperasi. Jakarta:  STMIK Nusa Mandiri.
[3] Jungermann,  F.  (2011). Documentation  of  the
Information Extraction Plugin for
RapidMiner. Dortmund,  Jerman:  Department of  Computer  Science  -  Artificial  Intelligent Group.
[4] Larose, D. T. (2005). Discovering  Knowledge in  Data:  An  Introduction  to  Data  Mining.
Hoboken,  New  Jersey:  John  Wiley  &  Sons,
Inc.
[5] Maimon,  O.,  &  Rokach,  L.  (2010). Data Mining  and  Knowledge  Discovery  Handbook. London: Springer Science+Business Media.
[6] Merliana.,  N.P.E.,  Ernawatii  &  Santoso.,  A.J. (2015).  Analisa  Penentuan  Jumlah  Cluster Terabaik  pada  Metode  K-Means  Clustering, ISBN: 978-979-3649-81-8.
[7] Rudy,  Wahyudiarti,  R.,  Megaputri,  V.,  & Wihardini, R. (2008). Analisis Dan Perancangan  E-Commerce  (Studi  Kasus: Roemah  Soetera  Batik  Dan  Bordir). Seminar Nasional  Informatika  2008  (semnasIF  2008) UPN "Veteran" Yogyakarta. Yogyakarta.
[8] Setiawan,  F.  H.  (2011). Penerapan  Fuzzy  C- Means  Dan  Apriori  Untuk  Rekomendasi Promosi  Produk  Berdasarkan  Segmentasi Konsumen. Semarang.
[9] Suprihatin.  (2011,  Februari).  Klatering  K- Means untuk Penentuan Nilai Ujian. JUSI Vol. I, No. I , 53-62.
[10] Susanto, S., & Suryadi, D. (2010). Pengantar Data  Mining:  Menggali  Pengetahuan  dari
Bongkahan Data. Yogyakarta: Penerbit ANDI.
[11] Ustadiyanto,  R.  (2001). Framework  e- Commerce. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[12] Widiarina., & Wahono, R.S. (2015).
Algoritma  Cluster  Dinamik  untuk  Optimasi Cluster  pada  Algoritma  K-Means  dalam Pemetaan  Nasabah  Potensial .  Journal  of Intelligent System Vol. 1, No. 1, 32-35.
[13] Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011). Data  mining:  Practical  Machine  Learning Tools and Techniques 3rd Edition. Elseiver.
[14] Xu,  R.,  &  Wunsch  II,  D.  C.  (2009). Clustering. Kanada: IEEE Press.
Halaman Sengaja Dikosongkan