JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 3, Tahun 2022, Halaman 429 - 438 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
IMPLEMENTASI K - MEDOIDS DAN MODEL WEIGHTED-LENGTH RECENCY
FREQUENCY MONETARY (W-LRFM) UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN DILENGKAPI GUI R
Ta’fif Lukman Afandi 1* , Budi Warsito 2 , Rukun Santosa 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *email : tafif5880@gmail.com
DOI: 10.14710/J.GAUSS.11.3.429-438
Article Info: Received: 2022-08-03 Accepted: 2022-10-15 Available Online: 2023-01-03

## Keywords:
K-Medoids, W-LRFM Model, Customer Segmentation, GUI R.
Abstract: The  k-medoids  algorithm  is  a  partition-based  clustering algorithm that groups n objects as much as k clusters. The algorithm uses medoids as the center point (partition) of the cluster. Medoids are actual objects that are randomly selected as the most centered object in a cluster so that the k-medoids algorithm is robust against outliers. Grouping  objects  in  cluster  analysis  based  on  similarities  between objects.  Measurement  of  similarity  between  objects  can  use  the euclidean  and  manhattan  distances.  The  use  of  distance  in  cluster analysis  can  affect  cluster results.  Validation  of  cluster  results  using internal validation, namely the silhouette index. The Weighted-Length Recency  Frequency  Monetary  (W-LRFM)  model  is  a  model  that applies the relative importance (weight) of the LRFM model according to the importance of each variable in the LRFM model. LRFM model is a model used for customer segmentation based on customer behavior which consists of variables length, recency, frequency, and monetary. The  relative  importance  (weight)  of  the  W-LFRM  model  uses  the Analytics Hierarchical Process (AHP) method. The W-LRFM model is  used  to  calculate  the  Customer  Lifetime  Value  (CLV)  of  each cluster. The implementation of k-medoids and the W-LFRM model in this  study  are  used  for  customer  segmentation  based  on  the  length, recency  frequency,  and  monetary  variable.  The  formation  of  these variables is the result of transformation of customer behavior data such as transaction id, date of purchase, and a total amount of 41,073 rows into  variable  length,  recency,  frequency,  and  monetary  as  much  as 5,108 rows. The criteria of the best cluster formed are k = 2 using the manhattan distance with the average of coefficient values = 0.62. The weights on the W-LRFM model produced based on the AHP method are  0.16,  0.29,  0.47,  and  0.08  for  the  variable  length,  recency, frequency,  and  monetary.  CLV  formed  from  two  clusters,  namely 0.158 and 0.499. CLV in the second cluster is bigger so that the second cluster  becomes  the  main  priority  in  the  marketing  strategy.  The second  cluster  has  the  characteristics  0.29,  0.47,  and  0.08  for  the variable length, recency, frequency, and monetary. The second cluster has the characteristics 𝐿 ↑ 𝑅 ↓ 𝐹 ↑ 𝑀 ↑ means a loyal customer group. The first cluster has characteristics 𝐿 ↓ 𝑅 ↑ 𝐹 ↓ 𝑀 ↓ means a potential customer  group.  This  research  is  assisted  by  using  Graphical  User Interface (GUI) R to facilitate analysis.

## 1. PENDAHULUAN
Segmentasi  pelanggan  merupakan  salah  satu  strategi  yang  dapat  dilakukan  untuk membantu  perusahaan  dalam  mengidentifikasi  karakterisitik  para  pelanggan  sehingga perusahaan dapat membuat program yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan. Salah satu metode  statistika  yang  dapat  digunakan untuk  segmentasi  yaitu  analisis cluster dengan menggunakan data transaksi berdasarkan perilaku pelanggan. Analisis cluster adalah salah satu metode untuk mengelompokkan instance ( sample ) menjadi beberapa group atau subset atau cluster berdasarkan “kemiripan” dengan instance lainnya (Primartha, 2021).
K-Medoids merupakan  salah  satu  metode  analisis cluster yang  menggunakan  teknik berbasis  objek representative (perwakilan)  yang  disebut medoids (Suyanto,  2017). K- Medoids memiliki  beberapa  kelebihan  antara  lain  tidak  sensitif  dengan outlier ,  dapat mengurangi noise ,  dan  lebih  baik  dalam  waktu  eksekusi  (Arora  dkk.,  2016).  Metode k- medoids juga memiliki beberapa kelemahan, salah satunya adalah tidak dapat menentukan cluster optimal. Penentuan cluster optimal pada penelitian ini menggunakan metode validasi silhouette index . Hasil cluster optimal menggunakan k-medoids belum dapat mengurutkan prioritas cluster pelanggan hasil pemodelan.
Customer  Lifetime  Value (CLV)  merupakan  statistik  yang  digunakan  untuk mengurutkan prioritas cluster pelanggan dari pengelompokkan pelanggan. Model Weighted- Length Recency Frequency Monetary (W-LRFM) dapat digunakan menghitung CLV. Model tersebut  merupakan  model  yang  menerapkan  kepentingan  relatif  (bobot)  parameter  pada model  LRFM  sesuai  dengan  kepentingan  masing-masing  parameter.  Model  LRFM merupakan model yang berisi empat parameter (variabel) yaitu length, recency, frequency, dan monetary sebagai parameter yang menggambarkan perilaku pelanggan. Semakin tinggi CLV pada suatu cluster pelanggan maka semakin prioritas cluster pelanggan tersebut dalam strategi pemasaran. Bobot dalam model W-LRFM dihitung dengan menggunakan metode Analytics  Hierarchical  Process (AHP).  Penelitian  ini  dalam  analisis  data  menggunakan aplikasi Graphical  User  Interface (GUI)  R.  Penggunaan  aplikasi  GUI  R  bertujuan  untuk memudahkan  analisis  data  dan  menampilkan output yang  lebih  menarik  sehingga memudahkan perusahaan untuk mendapatkan insight .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Model  Weighted-LRFM  (W-LRFM)  merupakan  pengembangan  model  dari  model Weighted-RFM  (W-RFM)  dengan  adanya  penambahan  satu  variabel  yaitu length . Penambahan  variabel length digunakan  untuk  membedakan  pelanggan  yang  memiliki hubungan jangka panjang atau jangka pendek dengan perusahaan (Wei dkk., 2012). Model W-RFM merupakan suatu model yang terdiri dari tiga parameter ( recency, frequency, dan monetary )  dengan  menerapkan  bobot  yang  berbeda  pada  masing-masing  parameter berdasarkan  tingkat  kepentingan  parameter  bagi  perusahaan  (Carneiro  dan  Vera,  2021). Bobot  model  W-LRFM  dihitung  menggunakan  metode Analytics  Hierarchical  Process (AHP).  Model  W-LRFM  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  menghitung Customer Lifetime Value (CLV).
Model  W-LRFM  memilik  empat  parameter  yaitu length,  recency,  frequency, dan monetary . Length yaitu  parameter  yang  mengukur  pelanggan  berdasarkan  rentang  waktu (tanggal,  bulan,  tahun)  transaksi  awal  sampai  dengan  transaksi  akhir. Recency yaitu parameter  yang  mengukur  pelanggan  berdasarkan  rentang  waktu  (tanggal,  bulan,  tahun) transaksi akhir sampai dengan saat ini (periode yang ditentukan oleh peneliti). Frequency yaitu  parameter  yang  mengukur  pelanggan  berdasarkan  jumlah  transkasi  yang  dilakukan setiap  pelanggan  sampai  dengan  transaksi  terakhir. Monetary yaitu  parameter  yang mengukur pelanggan berdasarkan jumlah uang  yang dikeluarkan setiap pelanggan sampai dengan transaksi terakhir.
Salah satu proses dalam data mining yaitu data preprocessing . Penelitian ini melakukan tiga tahap data preprocessing yaitu transformasi data, deteksi outlier , dan normalisasi data. Transformasi data dilakukan untuk merubah struktur data dari data transaksi harian menjadi empat  variabel  yaitu length,  receny,  frequency, dan monetary sebagai  variabel  yang menggambarkan perilaku pelanggan.
Deteksi outlier merupakan salah satu bagian dalam data preprocessing dengan mencari keterdapatan data outlier . Metode pengukuran jarak kuadrat mahanalobis digunakan untuk
deteksi outlier pada penelitian ini. Hal tersebut dikarenakan variabel yang digunakan lebih dari dua sehingga penelitian ini termasuk kasus multivariate . Outlier pada dimensi data yang tinggi  tidak  dapat  dideteksi  melalui  plot univariate atau bivariate (Johson  dan  Wichern, 2007) . Jarak mahanalobis merupakan jarak antar dua objek yang dinyatakan dalam bentuk vektor dan matrik dengan melibatkan kovarians atau korelasi antar peubah. Persamaan untuk menghitung jarak kuadrat mahanalobis untuk setiap objek tercantum pada persamaan (1):
𝑑 𝑀𝐷(𝑖) 2 = (𝒙 𝒊 − 𝒙 ̅) 𝑇 𝚺 −1 (𝒙 𝒊 − 𝒙 ̅), 𝑖 = 1,2, … , 𝑜 (1)
dengan 𝑑 𝑀𝐷(𝑖) 2 merupakan jarak kuadrat mahanalobis objek ke- i , 𝑥 𝑖 merupakan vektor data objek ke- i yang berukuran p x 1, 𝑥̅ merupakan vektor rata-rata dari setiap variabel berukuran p x 1, dan Σ merupakan matriks kovarian berukuran p x p . Menurut Johnson dan Wichern (2007), objek ke- i dikatakan outlier jika 𝑑 𝑀𝐷(𝑖) 2 > 𝜒 𝑝(1−𝛼) 2 dengan 𝜒 𝑝(1−𝛼) 2 merupakan nilai chi-square berderajat bebas p dengan probabilitas (1 − 𝛼) , 𝑝 merupakan banyaknya variabel, dan 1 − 𝛼 merupakan tingkat kepercayaan.
Normalisasi data atau disebut juga standarisasi data merupakan salah satu bagian dalam data preprocessing dengan merubah rentang data pada setiap variabel yang bertujuan untuk menghindari  bias  pada  model.  Salah  satu  metode  normalisasi  yaitu  normalisasi min-max . Normalisasi min - max merupakan metode normalisasi dengan menggunakan nilai maksimum dan minimum untuk mengkonversi data secara linier (Suyanto, 2017).  Nilai baru 𝑥̂ 𝑖𝑗 yang digunakan pada penelitian ini berada dalam rentang [0,1] dengan persamaan (2):
𝑥̂ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 −𝑚𝑖𝑛 𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑗 −𝑚𝑖𝑛 𝑗 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑜 dan 𝑗 = 1,2, … , 𝑝 (2)
dengan 𝑥̂ 𝑖𝑗 merupakan nilai hasil normalisasi objek ke- i pada variabel ke- j , 𝑥 𝑖𝑗 merupakan nilai  awal  objek  ke- i pada  variabel  ke- j , 𝑚𝑖𝑛 𝐴 merupakan  nilai  awal  terkecil,  dan 𝑚𝑎𝑥 𝐴 merupakan nilai awal terbesar.
Analisis cluster adalah  salah  satu  metode  untuk  mengelompokkan instance ( sample ) menjadi  beberapa group atau cluster berdasarkan  kemiripan  dengan instance yang  lain (Primartha, 2021). Analisis cluster harus memenuhi dua asumsi sebagai berikut (Nugroho, 2008):
1. Sampel Mewakili Populasi Sampel yang digunakan pada analisis cluster harus dapat mewakili populasi yang ada. Asumsi sampel mewakili populasi dapat menggunakan uji KMO ( Kaiser Mayer Olkin ). Sampel akan dikatakan layak untuk mewakili populasi apabila nilai KMO > 0,5.
2. Non Multikolinearitas Parameter  atau  variabel  yang  digunakan  pada  analisis cluster sebaiknya  variabel- variabel  tidak  terindikasi  adanya  multikolinearitas  (Hair  dkk.,  2010).  Variabel terindikasi adanya multikolinearitas jika nilai 𝑉𝐼𝐹 > 10 .
Penelitian ini menggunakan dua ukuran jarak untuk membandingkan hasil cluster yaitu jarak euclidean dan manhattan . Jarak euclidean merupakan akar jumlah kuadrat perbedaan nilai untuk tiap variabel (Johson dan Wichern, 2007).  Persamaan untuk menghitung jarak euclidean tercantum pada persamaan (3):
𝑑 𝑒𝑢𝑐 (𝒊, 𝒉) = √∑ (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑜, 𝑘 = 1,2, … , 𝑜 , dan 𝑗 = 1,2, … , 𝑝 (3)
dengan 𝑥 𝑖𝑗 merupakan data dari objek ke- i pada variable ke- j dan 𝑥 ℎ𝑗 merupakan data dari objek  ke- h pada  variable  ke- j .  Jarak manhattan disebut  juga  jarak city  blok merupakan jumlah  perbedaan  mutlak  tiap  variabel  (Johson  dan  Wichern,  2007).  Persamaan  untuk menghitung jarak manhattan tercantum pada persamaan (4): 𝑑 𝑐𝑏 (𝒊, 𝒉) = ∑ |𝑥 𝑖𝑗 − 𝑥 𝑘𝑗 | 𝑝 𝑗=1 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑜, 𝑘 = 1,2, … , 𝑜 , dan 𝑗 = 1,2, … , 𝑝 (4)
dengan 𝑥 𝑖𝑗 merupakan data dari objek ke- i pada variable ke- j dan 𝑥 ℎ𝑗 merupakan data dari objek ke- h pada variable ke- j .
Algoritma  yang  digunakan  adalah  algoritma k-medoids .  Algoritma k-medoids atau dikenal  sebagai Partitioning  Around  Medians (PAM)  merupakan  salah  satu  algoritma clustering berbasis  partisi  yang  melakukan  pengelompokan  objek  ke  dalam k  cluster berdasarkan medoids sebagai pusat klaster (Santoso dan Umam, 2018). Medoids adalah nilai yang  diambil  dari  salah  satu  datanya  itu  sendiri  yang  dapat  memberikan  nilai  rerata ketidakmiripan  ( dissimilarity ) paling  kecil.  Hal  tersebut  yang  menjadikan  algoritma k- medoids lebih robust terhadap noise dan outlier .  Tahapan-tahapan  algoritma k-medoids sebagai berikut (Suyanto, 2017):
1. Menentukan k sebagai jumlah cluster yang akan dibentuk 2. Membangkitkan k pusat cluster ( medoids )  secara  acak  sebagai  objek-objek representative awal
3. Menghitung jarak objek non representative ( non-medoids ) dengan objek representative ( medoids ) tiap cluster dan memasukan tiap objek non representative ( non-medoids ) ke dalam cluster yang memiliki objek representative ( medoids ) terdekat, kemudian hitung total jaraknya (𝐸 𝑎 ) dengan persamaan (5):
𝐸 𝑎 = ∑ 𝐷 𝑖 𝑜 𝑖=1 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑜 (5)
dengan 𝐷 𝑖 merupakan minimum jarak antara objek ke- i dan medoids awal di masing-masing cluster .
4. Memilih  secara  acak  objek  non representative ( non-medoids )  pada  masing-masing cluster sebagai kandidat medoids baru yang dinotasikan sebagai ℎ 𝑡+1,𝑘
5. Menghitung  jarak  objek  non representative ( non-medoids )  dengan  kandidat medoids baru  dan  memasukan  tiap  objek  non representative ( non-medoids )  ke  dalam cluster yang memiliki objek representative ( medoids ) terdekat, kemudian hitung total jaraknya
(𝐸 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 ) dengan persamaan (6):
𝐸 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 = ∑ 𝐷 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚(𝑖) 𝑜 𝑖=1 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑜 (6)
dengan 𝐷 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚(𝑖) merupakan minimum jarak antara objek ke- i dan medoids baru di masing- masing cluster .
6. Menghitung selisih total jarak (𝑆) dengan persamaan (7):
𝑆 = 𝐸 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 − 𝐸 𝑎 (7)
7. Jika  selisih  total  jarak (𝑆) < 0 ,  maka 𝐸 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 menggantikan 𝐸 𝑎 sebagai  objek representative ( medoids ) baru dan jika selisih total jarak (𝑆) > 0 iterasi berhenti.
8. Mengulangi langkah keempat sampai dengan langkah ketujuh sampai konvergen yaitu selisih total jarak (𝑆) > 0.
Algoritma k-medoids memiliki kelemahan salah satunya tidak dapat menentukan partisi yang optimal. Salah satu metode untuk membantu algoritma k-medoids menentukan partisi optimal  yait silhouette  coefficient . Silhouette  Coefficient merupakan  sebuah  metode  yang digunakan  untuk  validasi  hasil cluster pada  data  berskala  rasio  dengan  menggabungkan metode  separasi  dan  metode  kohesi  (Kauffman  dan  Rousseeuw,  1990).  Persamaan  untuk menghitung rata-rata nilai koefisien silhouette seperti pada persamaan (8):
𝑆𝐶 = 1 𝑜 ∑ 𝑠 ( 𝑥 𝑖 ) 𝑜 𝑖=1 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑜 (8)
dengan 𝑠(𝑥 𝑖 ) = 𝑏 𝑖 −𝑎 𝑖 𝑚𝑎𝑥{𝑏 𝑖 ,𝑎 𝑖 } , 𝑎 𝑖 merupakan  rata-rata  kemiripan  objek i dengan  lainnya  dalam satu cluster ,  dan 𝑏 𝑖 merupakan  minimum  rata-rata  kemiripan  objek i dengan  lainnya  di masing-masing cluster .  Kriteria  subjektif  kualitas  pengelompokan  berdasarkan  rata-rata
nilai koefisien silhouette dapat dikelompokkan menjadi empat yaitu rata-rata nilai koefisien silhouette antara 0,00 – 0,25 diintrepretasikan bad cluster , rata-rata nilai koefisien silhouette antara 0,26 – 0,50 diintrepretasikan weak cluster , rata-rata nilai koefisien silhouette antara 0,51 – 0,70 diintrepretasikan good cluster , dan rata-rata nilai koefisien silhouette antara 0,71
– 1,00 diintrepretasikan strong cluster (Kauffman dan Rousseeuw, 1990).
Pengelompokan pelanggan pada penelitian ini berdasarkan empat variabel yaitu length, recency,  frequency, dan monetary .  Hasil  pengelompokan  pelanggan  berdasarkan cluster optimal  belum  dapat  menentukan  prioritas  kelompok  secara  sendiri.  Penentuan  prioritas kelompok  pelanggan  dapat  dibantu  dengan  menghitung Customer  Lifetime  Value (CLV). Perhitungan CLV ini menggunakan model W-LRFM. CLV dapat diestimasi secara individu setiap  pelanggan  maupun  setiap  segmen  pelanggan  atau cohort (Stan  dan  Buttle,  2015). Formula untuk memprediksi CLV dalam cluster tercantum pada persamaan (9):
𝐶𝐿𝑉 = 𝐶 𝐿 𝐽 . 𝑊 𝐿 + 𝐶 𝑅 𝐽 . 𝑊 𝑅 + 𝐶 𝐹 𝐽 . 𝑊 𝐹 + 𝐶 𝑀 𝐽 . 𝑊 𝑀 (9)
dengan 𝐶 𝐿 𝐽 , 𝐶 𝑅 𝐽 , 𝐶 𝐹 𝐽 , 𝐶 𝑀 𝐽 merupakan  nilai  rata-rata cluster dari  setiap  parameter  dan 𝑊 𝐿 , 𝑊 𝑅 , 𝑊 𝐹 , 𝑊 𝑀 merupakan  bobot  dari  setiap  parameter  model  W-LRFM  dari  hasil Analytics Hierarchical Process (AHP).
Langkah  terakhir  dalam  penelitian  ini yaitu  interpretasi cluster .  Interpretasi cluster digunakan  untuk  untuk  memberi  nama  spesifik  dan  untuk  mengetahui  profil  dari  setiap cluster . Pemberian nama dalam segmentasi model LRFM telah dikelompokkan oleh Chang dan Tsay yang berawal 16 kelompok menjadi lima kelompok (Kandeil dkk., 2014). Simbol (↑) didefinisikan  nilai  rata-rata  variabel  dalam cluster di  atas  rata-rata  keseluruhan  objek pada  variabel  tersebut  sedangkan  simbol (↓) didefinisikan  nilai  rata-rata  variabel  dalam cluster di bawah rata-rata keseluruhan objek pada variabel tersebut.
Gambar 1. Matriks Kesetiaan Pelanggan
Kompleksitas algoritma k-medoids yang tinggi sehingga perlu adanya alat bantu salah satunya software R. Software R memiliki dua jenis user interface dalam software R yaitu Command  Line  Interface (CLI)  dan Graphical  User  Interface (GUI).  Penelitian  ini user interface yang digunakan yaitu GUI. Paket R yang digunakan untuk membuat GUI R yaitu shiny . Secara umum, komponen R Shiny dibedakan menjadi dua kelompok besar, yaitu User Interface (UI)  dan server (Tirta,  2014). User  Interface (UI)  merupakan  komponen  yang mendefinisikan tampilan web dari aplikasi yang memuat seluruh input dan output sedangkan server merupakan otak dari program yang bertugas melakukan simulasi, bermacam analisis data sesuai dengan pilihan pengguna yang selanjutnya hasilnya dikirim ke bagian output .

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder.  Data  sekunder yang digunakan meminta data transaksi harian pada salah satu perusahaan farmasi di Jakarta. Data tersebut berupa data histori transaksi pelanggan  salah satu brand perusahaan farmasi di Jakarta dengan mengambil dari tiga grup channel yang dinotasikan sebagai A, B, dan C pada periode 2021 serta pelanggan berdomisili di daerah Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, dan  Bekasi.  Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  Kontak  ID,  ID  Transaksi, Purchased Date , dan Total Amount dengan jumlah 41.073 row data. Variabel tersebut diolah menggunakan MySQL dan Graphical User Interface (GUI) R dari package Shiny . Langkah- langkah analisis data dalam penelitian ini diuraikan sebagai berikut:
1. Mengumpulkan data transaksi harian.
2. Melakukan  transformasi data  dengan  merubah  data  transaksi  harian  menjadi  data LRFM.
3. Melakukan  analisis cluster menggunakan  GUI  R.  Langkah-langkah  analisis cluster sebagai berikut:
a. Memasukan data hasil transformasi menggunakan tools MySQL ke GUI R.
b. Mengecek  keterdapatan  data outlier menggunakan  pengukuran  jarak  kuadrat mahanalobis.
c. Melakukan normalisasi data menggunakan metode min - max .
d. Melakukan  uji  asumsi cluster yaitu  menguji  sampel  yang  mewakili  dan  uji  non multikolinearitas.
e. Mencari cluster optimal dengan membandingkan kriteria cluster yaitu ukuran jarak euclidean dan manhattan serta batas k cluster yang akan diuji.
f. Melakukan pemodelan cluster optimal.
g. Menghitung bobot model W-LRFM menggunakan metode AHP.
h. Menghitung CLV berdasarkan model W-LRFM.
i. Melakukan interpretasi dan profilisasi cluster .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Segmetasi  pelanggan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tahapan  yaitu  data preprocessing ,  uji  asumsi,  pengelompokan,  dan  interpretasi cluster .  Data preprocessing yang dilakukan terdiri dari tiga yaitu transformasi data, deteksi outlier , dan normalisasi data. Periode  waktu  saat  ini  yang  digunakan  dalam  transformasi  data  yaitu  1  Januari  2022. Transformasi data merubah dataset awal sebanyak  jumlah 41.073 row data dengan empat variabel yaitu kontak id, id transaksi, purchased date , dan total amount menjadi 5.108 row data  dengan  variabel  yang  terbentuk  yaitu  kontak  id, length,  recency , frequency, dan monetary . Script yang  digunakan  untuk  transformasi  data  menggunakan tools MySQL sebagai berikut:
SELECT `KONTAK ID`, timestampdiff(DAY, min(`PURCHASED DATE`), max(`PURCHASED DATE `)) as LENGTH,
timestampdiff(DAY, min(`PURCHASED DATE`), '2022-01-01')) as RECENCY, COUNT(DISTINCT IDTRANSAKSI) as FREQUENCY, SUM(`TOTAL AMOUNT`) as MONETARY FROM dataskripsi.datamentah2 GROUP BY `KONTAK ID`
Pendeteksian outlier dalam  penelitian  ini  menggunakan  variabel multivariate yaitu menggunakan  metode  pengukuran  jarak  kuadrat  mahanalobis.  Perhitungan  jarak  kuadrat
mahanalobis  setiap  objek  menggunakan  Persamaan  1.  Penelitian  ini  menggunakan  empat variabel sehingga 𝑝 = 4 dengan nilai 𝛼 = 5% sehingga objek dikatakan outlier jika jarak kuadrak  mahanalobis  objek  lebih  besar  dari 𝜒 4(1−0.05)
2 = 9,488 .  Hasil  deteksi outlier menggunakan  variabel length,  recency,  frequency, dan monetary dengan  bantuan  aplikasi GUI  R didapatkan  hasil  bahwa  124  objek  merupakan  data outlier .  Penelitian  ini  tetap mempertahankan  data outlier dalam analisis  berikutnya  menggunakan  metode k-medoids . K-Medoids merupakan metode clustering yang robust terhadap outlier .
Data  memiliki  satuan  yang  berbeda  agar  dalam  pemodelan  tidak  menghasilkan  hasil yang bias maka dilakukan normalisasi data. Normalisasi data pada variabel recency memiliki perhitungan  yang  berbeda  yaitu  perhitungan  kembali  dengan  perhitungan (1 − 𝑋̂ recency ) . Normalisasi  data  tanpa  adanya  perhitungan  kembali  pada  variabel recency menyebabkan perhitungan CLV mengalami miss leading dikarenakan semakin kecil nilai recency maka semakin baik berbanding terbalik dari tiga variabel lainnya.
Analisis cluster memiliki uji asumsi yang perlu dipenuhi. Asumsi analisis cluster yaitu sampel mewakili populasi dan multikolinearitas.
1. Sampel Mewakili Populasi
Hasil  pengujian  KMO  diperoleh  nilai  KMO  sebesar  0,779.  Nilai  KMO  yang  didapat lebih  besar  dari  0,50  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  sampel  yang  digunakan mewakili populasi atau asumsi sampel representative terpenuhi.
2. Non Multikolinearitas Hasil pengujian VIF diperoleh hasil bahwa semua parameter memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10 yaitu variabel length memiliki VIF sebesar 4,003, recency memiliki VIF sebesar  2,178, frequency memiliki  VIF  sebesar  3,113,  dan monetary memiliki  VIF sebesar 1,329. Oleh karena itu, data tidak terindikasi adanya multikolinearitas sehingga asumsi non multikolinearitas terpenuhi.
Hasil  dua  asumsi  analisis cluster telah  terpenuhi  sehingga  data  dapat  dianalisis berikutnya menggunakan metode k-medoids . Metode k-medoids memiliki kelemahan salah satunya  tidak  dapat  menentukan cluster optimal. Cluster optimal  dapat  dicari  dengan menggunakan  uji  validasi silhouette  index .  Hasil  perbandingan  rata-rata  nilai  koefisien silhouette untuk mendapatkan cluster optimal dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Rata-rata Nilai Koefisien Silhouette k Ukuran Jarak Euclidean Manhattan 2 0,60 0,62 3 0,55 0,51 4 0,54 0,53 5 0,48 0,49 6 0,46 0,45 7 0,42 0,39 8 0,41 0,38 9 0,39 0,39 10 0,40 0,37
Hasil cluster menggunakan  variabel  model  LRFM  dengan  metode k-medoids dibantu validasi silhouette index diperoleh bahwa cluster optimal yang terbentuk yaitu dua cluster dengan menggunakan ukuran jarak manhattan yang dapat dilihat pada Tabel 1. Hal tersebut dikarenakan  memiliki  rata-rata  nilai  koefisien silhouette tertinggi  dibandingkan  dengan kombinasi kriteria cluster yang lainnya.
Langkah selanjutnya yaitu melakukan pengelompokan pelanggan menggunakan metode k-medoids berdasarkan variabel model LRFM menggunakan cluster optimal yang didapat. Hasil pengelompokan yang didapatkan kemudian dikalikan dengan bobot setiap parameter model W-LRFM untuk menghitung CLV. Bobot setiap parameter pada setiap perusahaan memiliki  pembobot  yang  berbeda  berdasarkan  hasil  survei  dan  hasil  analisis  pembobotan menggunakan Analytics  Hierarchical  Process (AHP).  Hasil  survei  dan  hasil  analisis pembobotan pada salah satu perusahaan farmasi di Jakarta didapat bahwa nilai 𝑊 𝐿 , 𝑊 𝑅 , 𝑊 𝐹 , dan 𝑊 𝑀 yaitu 0,16, 0,29, 0,47, dan 0,08. Hasil perhitungan CLV dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Customer Lifetime Value (CLV) Cluster 𝑊 𝐿 *Length 𝑊 𝑅 *Recency 𝑊 𝐹 *Frequency 𝑊 𝑀 *Monetary CLV 1 0,016 0,130 0,012 0,000 0,158 2 0,123 0,263 0,107 0,001 0,494
Tabel  2  merupakan  tabel  perhitungan  CLV.  Tabel  tersebut  menenjukan  bahwa  CLV cluster kedua  memiliki  CLV  lebih  tinggi  dibandingkan cluster pertama  sehingga cluster kedua menjadi prioritas utama dalam strategi pemasaran salah satu brand pada salah satu perusahaan farmasi di Jakarta. Langkah terakhir yaitu melakukan interpretasi dan profilisasi cluster .  Interpretasi  hasil cluster menggunakan  nilai-nilai centroid variabel  setiap cluster yang  dibandingkan  dengan  rata-rata  secara  keseluruhan  setiap  variabel  tersebut. Centroid adalah rata-rata nilai objek yang terdapat dalam cluster pada setiap variabel. Nilai centroid setiap variabel dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Centroid Setiap Cluster Cluster Pelanggan Length Recency Frequency Monetary 1 2.444 37 203 2 1.048.773 2 2.664 288 36 10 7.102.826 Rata-rata Keseluruhan 168 115 6 4.206.172
Pemetaan  karakter  pelanggan  berdasarkan  matriks  kesetiaan  pelanggan  dilakukan dengan melihat Tabel 3. Tanda ↑ menandakan nilai centroid variabel pada cluster di atas nilai rata-rata keseluruh pelanggan pada variabel tersebut sedangkan tanda ↓ menandakan nilai centroid variabel  pada cluster di  bawah  nilai  rata-rata  keseluruh  pelanggan  pada variabel tersebut. Hasil pemetaan karakter pelanggan setiap cluster dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Pemetaan Karakter Pelanggan Cluster Tipe LRFM Karakteristik Pelanggan 1 𝐿 ↓ 𝑅 ↑ 𝐹 ↓ 𝑀 ↓ Pelanggan Tidak Berpotensi 2 𝐿 ↑ 𝑅 ↓ 𝐹 ↑ 𝑀 ↑ Pelanggan Setia
Tabel 3 dan 4 merupakan tabel hasil segmentasi pelanggan dua cluster . Hasil segmentasi pelanggan  menyatakan  bahwa  pelanggan c luster 1  yang  beranggota  sebanyak  2.444  yang dikategorikan  sebagai  pelanggan  yang  tidak  menyakinkan  dan  berpotensi  menghilang (pelanggan  tidak  berpotensi)  sedangkan  pelanggan cluster 2  beranggota  sebanyak  2.664 yang dikategorikan sebagai pelanggan dengan kesetiaan tinggi (pelanggan setia).
Algoritma k-medoids memiliki  kompleksitas  yang  tinggi  sehingga  penelitian  ini dilengkapi aplikasi Graphical User Interface (GUI) R. Pembuatan aplikasi GUI R digunakan untuk melakukan pengelompokan pelanggan menggunakan metode k-kedoids dan model W- LRFM  ( Weighted-Length  Recency  Frequency  Monetary )  dengan  cara  memasukan  data,
memasukan  nilai input numerik,  dan  menekan  tombol.  Pembuatan  aplikasi  GUI  R diperlukan package R salah satunya yaitu Shiny . Komponen dalam pembuatan aplikasi GUI R  terdiri  dari  dua  komponen  utama  yaitu User  Interface (UI)  dan Server .  Tampilan komponen User Interface dan Server dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 2. Tampilan Program UI dan Server
Langkah berikutnya yaitu menjalankan aplikasi dengan cara mengklik pada tombol Run App pada sisi kanan atas sehingga muncul tampilan seperti pada Gambar 5.
Gambar 3. Tampilan Awal GUI R

## 5. KESIMPULAN
Hasil pengelompokan pelanggan salah satu brand perusahaan farmasi di Jakarta periode Januari  2021  –  Desember  2021  menggunakan  metode k-medoids dengan  uji  validasi silhouette  index didapatkan cluster optimal  yaitu  menggunakan  ukuran  jarak manhattan dengan  jumlah  k cluster sebanyak  dua cluster .  Karakteristik  hasil  segmentasi  dua cluster berdasarkan  implementasi k-medoids dan  model  W-LRFM didapatkan  bahwa cluster 1 memiliki anggota sebanyak 2.444 (47,8%) pelanggan dengan karakteristik pelanggan yang tidak berpotensial ( 𝐿 ↓ 𝑅 ↑ 𝐹 ↓ 𝑀 ↓ ) dan CLV sebesar 0,158 sedangkan cluster 2 memiliki anggota sebanyak 2.664 (52,2%) pelanggan dengan karakteristik pelanggan yang setia ( 𝐿 ↑ 𝑅 ↓ 𝐹 ↑ 𝑀 ↑ )  dan  CLV  sebesar  0,494.  Pembuatan Graphical  User  Interface (GUI)  R digunakan sebagai alat bantu dalam menganalisis pada penelitian pengelompokan pelanggan menggunakan k-medoids dan model W-LRFM dengan cara memasukan data, memasukan nilai input numerik, dan menekan tombol.

## DAFTAR PUSTAKA
Arora, P., Deepali, dan Varshney, S. 2015. Analysis of K-Means and K-Medoids Algorithm for Big Data. Procedia Computer Science , Vol. 78, hh. 507-512.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050916000971)
Artun, O. dan Levin, D. 2015. Predictive Marketing Easy Ways Every Marketer Can Use Customer Analytics and Big Data . United States of America. Penerbit Willey. Brownlee, J. 2020. Data Preparation for Machine Learning . Machine Learning Mastery. Buttle, F. dan Maklan, S. 2015. Customer Relantionship Management, Third edition . New York. Penerbit Butterworth-Heinemann.
Carneiro,  R.  dan  Migueis,  V.  2021.  Applying  Data  Mining  Techniques  and  Analytics Hierarchy  Process  to  the  Food  Industry:  Estimating  Customer  Lifetime  Value. Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operation Management
Vol. 125, hh. 266 – 277.
(http://www.ieomsociety.org/brazil2020/papers/125.pdf)
Hair, J. F., Black W. C., Babin, B. J., dan Anderson, R. E. 2010. Multivariate Data Analysis, Seventh edition . New Jersey. Penerbit Prentice Hall International, Inc. Johnson, R. A. dan Wichern, D. W. 2007. Applied Multivariate Statisticak Analysis . New Jersey. Penerbit Pearson.
Kandeil, D. A., Amani, A. S., dan Youssef, S. M. 2014. A Two-phase Clustering Analysis for  B2B  Customer  Segmentation. International  Conference  on  Intelligent  Networking and  Collaborative  Systems ,  IEEE  INcoS  2014,  hh.  221-228.  (https://sci- hub.se/10.1109/incos.2014.49).
Kaufman, L. dan Rousseeuw, P. J. 1990. Finding Groups in Data an Introduction to Cluster Analysis . New Jersey. Penerbit John Wiley & Sons Inc Publication. Nugroho, S. 2008. Statistika Multivariat Terapan . Bengkulu. Penerbit UNIB Press. Primartha, R. 2021. Algoritma Machine Learning . Bandung. Penerbit Informatika. Santosa, B. dan Umam, A. 2018. Data Mining dan Big Data Analytics . Yogyakarta. Penerbit Media Pustaka.
Suyanto.  2017. Data  Mining  untuk  Klasifikasi  dan  Klasterisasi  Data .  Bandung.  Penerbit Informatika.
Tirta, I. M. 2014. Pengembangan E-Modul Statistika Terintegrasi dan Dinamik dengan R- shiny dan MathJax.
Universitas
Jember, hh. 223-232. (https://core.ac.uk/display/296257630).
Wei, J.T., Lin S.Y., Weng C.C., dan Wu H.H. 2012. A Case Study of Applying LRFM Model in Market Segmentation of a Children’s Dental Clinic. Elsevier , Vol. 39, hh. 5529-5532. (https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417411016125).