## Penerapan Algoritma K-Means untuk Segmentasi Konsumen Menggunakan R
Karina Auliasari 1 , Mariza Kertaningtyas 2 1,2 Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Nasional Malang Jl. Raya Karanglo Km. 2, Malang email: karina.auliasari86@gmail.com , mariza_kertaningtyas@lecturer.itn.ac.id
ABSTRAK — Means merupakan salah satu teknik analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan konsumen  berdasarkan  beberapa  variabel,  dimana  teknik  ini  menjadi  sangat  handal  ketika  konsumen berinteraksi dengan produk yang ditawarkan. Teknik ini juga membantu perusahaan dalam memodelkan hubungan  antara kecenderungan produk  yang dibeli  konsumen  yang mungkin  tidak diperhatikan oleh pihak  perusahaan  sebelumnya.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  berfokus  pada  penargetan  konsumen yang  menguntungkan  dengan  analisis  cluster  dan  upaya  untuk  mengklasifikasikan  konsumen  dari perusahaan  berdasarkan  karakteristiknya  menggunakan  algoritma  K-Means  menggunakan  bahasa pemrograman R. Dari hasil cluster dataset konsumen PT. Super Sukses Niaga pada tahun 2018 menunjukkan bahwa  konsumen  yang  paling  berpotensial  ada  pada cluster 2,  di  mana cluster 2  memiliki  nilai  rata-rata Total_Belanja_Setahun paling tinggi yaitu 4198.6656. Pada cluster 2 ini konsumen didominasi oleh jenis usaha PT karena nilai rata-rata Jenis.1 bernilai 1.667 yang mendekati nilai 2 (di mana nilai 2 merupakan label untuk jenis usaha  PT).  Hal  serupa  juga  dihasilkan  dari  nilai  rata-rata  Lokasi.1  pada cluster 2  yang  bernilai  1.667  yang mendekati  nilai  2  (di  mana  nilai  2  merupakan  label  untuk  lokasi  pulau  Kalimantan).  Oleh  karena  itu,  dapat disimpulkan konsumen yang memiliki nilai tinggi dalam melakukan transaksi adalah PT. BIS INDUSTRI, PT. REA KALTIM dan CV. MEDCO MINING pada cluster 2.
Kata Kunci:  Segmentasi,  Konsumen, K-Means, R.
ABSTRACT — Means is often used to clustering consumers and the company's market share. This technique is used to group consumers based on several variables, where this technique becomes very reliable when consumers interact  with  the  products  offered.  This  technique  also  helps  companies  model  the  relationship  between  the tendency of products purchased by consumers that may not have been noticed by the company before. This study focuses on targeting profitable consumers with cluster analysis based on their characteristics using the K-Means algorithm and the R programming language. The results shows that the most potential consumers are in cluster 2, where cluster 2 has the highest value of Total_Belanja_Setahun, which is 4198.6656. In cluster 2, consumers are dominated by PT type of business because the average value of Jenis.1 is 1,667 which is close to 2 (where 2 is a label for PT). The same thing is also produced from the average value of Lokasi.1 in cluster 2 which is 1,667 which is close to 2 (where 2 is a label for Kalimantan). Therefore, it can be concluded that consumers who have high value in conducting transactions are PT. BIS INDUSTRI, PT. REA KALTIM and CV. MEDCO MINING on cluster 2.
Keywords: Segmentation, Customer, K-Means, R.
——————————  —————————
1. PENDAHULUAN
Dalam rangka
mengidentifikasi konsumen yang berharga, beberapa perusahaan menerapkan customer relationship  management (CRM).  CRM sendiri  merupakan  serangkaian  strategi bisnis  yang  digunakan  perusahaan  yang berfokus  pada  konsumen  untuk  menarik lebih  banyak  loyalitas  konsumen  dan membangun hubungan jangka panjang dan menguntungkan  [1].  Penerapan  CRM  juga membantu perusahaan untuk meningkatkan nilai  konsumen  dan  mencapai  laba  tinggi [2]. Segmentasi konsumen merupakan salah satu  teknik  dasar  dalam  langkah-langkah CRM [3] dan juga merupakan pengelompokan  konsumen  berdasarkan karakteristik  yang  serupa  [4].  Dengan teknik  segmentasi  konsumen  menjadi portofolio, perusahaan memperhatikan konsumen  dalam  berbagai  aspek  dan mengidentifikasi  konsumen  yang  paling menguntungkan. Ini juga membantu perusahaan  untuk  membangun  loyalitas dengan konsumen dengan mengembangkan dan menawarkan produk dan layanan yang konsumen inginkan dan membuat konsumen lama puas serta mampu menarik konsumen  yang  baru  [5].  Segmentasi konsumen mengelompokkan data konsumen  menjadi  kelompok-kelompok konsumen  tertentu  dimana  masing-masing kelompok  memiliki  karakteristik  yang serupa  yang  terkait  dengan  pemasaran produk,  seperti  umur,  jenis  kelamin, kecenderungan  memilih  produk  tertentu ataupun  seberapa  banyak  uang  yang dikeluarkan  konsumen  dalam  berbelanja. Segmentasi  konsumen  menjadi  cara  yang handal dalam mengidentifikasi pangsa pasar suatu  perusahaan.  Dengan  menggunakan data konsumen perusahaan kemudian dapat merencanakan strategi seperti
meningkatkan layanan,
memberikan promosi
yang menarik atau mengembangkan  produk  baru.  Mampu mengelompokkan konsumen
memungkinkan  perusahaan  untuk  lebih memahami  konsumen  lebih  jauh  lagi mengetahui  siapa  saja  yang  menjadi  target konsumen  dengan  cara  yang  lebih  efisien. Pada  umumnya  perusahaan  memberi  label secara  manual  pada  konsumen  sebagai pembeda  berdasarkan  kebiasaan  belanja yang dapat diamati. Hal ini memungkinkan terjadi  kesalahan  atau  bias  bila  dilakukan oleh manusia.
Oleh  karena  itu  peran  komputer  dalam mengelompokkan konsumen sangat dibutuhkan. Komputer akan mengelompokkan berdasarkan  beberapa  variabel  yang  disebut sebagai klasifikasi tanpa pengawasan ( unsupervised  learning )  dan  menjadi  sangat handal  ketika  konsumen  berinteraksi  dengan produk  yang  ditawarkan  dalam berbagai  cara. Teknik  ini  membantu  dalam  memodelkan hubungan  antara  tindakan  dan  kepribadian konsumen  yang  mungkin  tidak  diperhatikan sebelumnya.  Beberapa  penelitian  dilakukan mengunakan teknik clustering untuk mengidentifikasi konsumen, diantaranya penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dursun  dan Caber di tahun 2016, dimana dalam penelitian ini  menggunakan  algoritma self  organizing maps (SOM) untuk menentukan jumlah cluster pada  dataset  konsumen  hotel  yang  berada  di Antalya Turki. Dari hasil penelitian Dursun dan Caber  dihasilkan  cluster-cluster  konsumen berdasarkan  data  profil  konsumen  yang menghasilkan  variable-variabel  berdasarkan analisis  RFM  ( Recency  of  the  last  purchases, Frequency  of  the  purchases,  dan  Monetary value  of  the  purchases )  [6].  Dalam  beberapa penelitian, kombinasi RFM ( Recency of the last purchases,  Frequency  of  the  purchases,  dan Monetary value of the purchases ) dan berbagai metode pengelompokan telah digunakan untuk mengelompokkan  pelanggan.  Cheng  et  al. (2009)  mengusulkan  model  pengelompokan dua tahap untuk mengklasifikasikan pasien dari rumah  sakit.  Data  pasien  dianalisis  dengan RFM  kemudian  mereka  menggunakan  K- Means  untuk  mengklasifikasikan  departemen rumah  sakit  dan  akhirnya  mengidentifikasi departemen  yang  menghasilkan  laba  tertinggi [7].  Berbagai  macam  teknik  telah  digunakan
untuk segmentasi konsumen,  karena  sejumlah besar  data  yang  diperoleh  setiap  hari  dari konsumen, teknik data mining seperti algoritma clustering  telah  banyak  digunakan  untuk segmentasi  konsumen. Data  Science sendiri merupakan keilmuan yang semakin dibutuhkan saat  ini.  Berangkat  dari  kebutuhan  akan keilmuan data  science maka  ada  beberapa bahasa  pemrograman open  source yang  ikut berkembang  karena  banyak  digunakan  untuk mengaplikasikan data science . Salah satu dari beberapa  dari  bahasa  pemrograman  tersebut adalah R, dimana berdasarkan peringkat IEEE bahasa  pemrograman  R  menempati  peringkat kelima  terpopuler  setelah  C++  untuk  analisis data  [8].  Ini  menunjukkan  bahwa  Bahasa pemrograman  R  unggul  jika  dibandingkan dengan  pesaingnya  seperti  Python  dan  C  [8]. Bahasa  pemrograman  R  juga  didukung  oleh banyak paket library analisis data yang tersedia pada repository CRAN  ( Comprehensive  R
Archive Network ) yang dibuat dan dikembangkan  oleh  komunitas  yang  sangat aktif  [9].  Dengan  demikian,  penelitian  ini berfokus  pada  penargetan  konsumen  yang menguntungkan  dengan  analisis  cluster  dan upaya untuk mengklasifikasikan konsumen dari perusahaan berdasarkan karakteristiknya menggunakan algoritma K-Means menggunakan bahasa pemrograman R. Segmentasi  konsumen  dapat  membantu manajer  untuk  menghasilkan  strategi  CRM yang  tepat  untuk  setiap  kelompok  konsumen dan dan dapat diterapkan pada CRM.
Algoritma K-Means diperkenalkan oleh J.B.  MacQueen  pada  tahun  1976.  Metode ini  mempartisi  data  ke  dalam cluster (kelompok)  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam cluster yang  sama  dan  data  yang mempunyai karakteristik berbeda dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang lain  [10].  Berikut  adalah  langkah-langkah dari algoritma K-Means [10]:
Step 1  :  Menentukan  banyak K-cluster yang ingin dibentuk.
Step 2  :  Membangkitkan  nilai  random untuk  pusat cluster awal  ( centroid ) sebanyak k.
Step 3  : Menghitung jarak setiap data input terhadap masing-masing
centroid menggunakan  rumus  jarak Eucledian ( Eucledian Distance )  hingga  ditemukan jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap  data dengan centroid . Berikut adalah persamaan Eucledian Distance (persamaan 1):
d( 𝑥 𝑖 , µ 𝑗 ) = √(x i − µ j ) 2 (1)
Step 4  :  Mengklasifikasikan  setiap  data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
Step 5  :  Mengupdate  nilai centroid .  Nilai centroid baru diperoleh dari rata-rata cluster yang  bersangkutan  dengan  menggunakan rumus yang ditunjukkan pada persamaan 2:
µ 𝑗 (t+1) = 1 𝑁 𝑆𝑗 ∑ 𝑥 𝑗 𝑗=𝑆𝑗 (2)
dimana:
 j ( t +1) = centroid baru pada iterasi ke
( t +1), N Sj = banyak data pada cluster S j Step 6  : Melakukan perulangan dari langkah  2  hingga  5  hingga  anggota  tiap cluster tidak ada yang berubah.
Step 7  :  Jika  langkah  6  telah  terpenuhi, maka nilai rata-rata pusat cluster (  j ) pada iterasi  terakhir  akan  digunakan  sebagai parameter  untuk Radial  Basis  Function yang ada di hidden layer .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Beberapa  tahapan  yang  dilakukan  untuk melakukan  segmentasi  data  konsumen sehingga  perusahaan  mampu  mengenal konsumennya  dengan  lebih  baik.  Tahapan pertama  adalah  persiapan  data  tahap  ini penting  dilakukan  karena  dataset  yang digunakan harus memiliki keseragaman tipe data berupa tipe data angka. Dalam tahapan pertama  terdapat  detail  langkah-langkah yang  harus  dilakukan  yaitu  mengenal dataset  yang  digunakan,  membaca  dataset dengan  fungsi read ,  membuat vector, mengubah  data  ke  dalam  bentuk matrix , menggabungkan  data  yang  sebelumnya telah  diubah,  menormalisasi  data,  dan membuat  data  master.  Tahap  selanjutnya
setelah  persiapan  data  adalah  tahap eksplorasi  data,  dimana  dalam  tahap  ini diterapkan fungsi kmeans untuk selanjutnya dilakukan  analisa  hasil  pengelompokkan. Dengan menganalisa hasil pengelompokkan data,  nantinya  dapat  diketahui  seperti  apa kedekatan tiap titik data dari tiap kelompok yang  terbentuk  sehingga  bisa  menjadi inisiasi  penetuan  jumlah cluster yang optimal.  Gambaran  blok  diagram  tahapan penelitian  dari  tiap  penjabarannya  tadi ditunjukkan pada Gambar 1.

## PERSIAPAN DATA
1. IDENTIFIKASI DATASET YANG DIGUNAKAN 2. MEMBACA DATASET DENGAN FUNGSI READ 3. PEMBENTUKAN VECTOR DATA 4. KONVERSI DATA DENGAN FUNGSI DATA.MATRIX 5. PENGGABUNGAN HASIL KONVERSI 6. NORMALISASI KOLOM

## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS
PENERAPAN FUNGSI K-MEANS DENGAN 3 PARAMETER (X, CENTERS DAN SET.SEED)

## ANALISA HASIL
1. ANALISA HASIL CLUSTERING VECTOR
2. ANALISA HASIL CLUSTER MEANS

## Gambar. 1 Tahapan segmentasi data
Dataset yang digunakan
Dataset yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  konsumen  yang melakukan  transaksi  pembelian  pada  PT. Super  Sukses  Niaga  pada  tahun  2018 dengan lima atribut data yaitu Customer_ID,  Nama_Pelanggan,  Jenis, Lokasi, dan Total_Belanja_Setahun. Detail penjelasan  dari  keenam  kolom  tersebut ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Atribut data konsumen dan
deskripsi data Atribut tabel No  Nama Atribut Tipe Data Deskripsi 1 Customer_ID Charact er & Integer Kode konsumen 2 Nama_Pelangga n Charact er Nama konsumen 3 Jenis Charact er Jenis konsumen (PT/CV) 4 Lokasi Charact er Lokasi konsumen (Kepulauan ) 5 Total_Belanja_S etahun Integer Total nominal belanja yang dikeluarkan konsumen dalam setahun (dalam satuan juta rupiah) Dari  Tabel  1  terlihat  jika  tidak  semua atribut  data  bertipe  data  angka,  ada  dua atribut  yang  bertipe  data character yaitu Jenis dan Lokasi sisanya atribut Total_Belanja_Setahun  bertipe data angka. Untuk  atribut  data  Customer_ID  dan Nama_Pelanggan  dianggap  unik  karena kedua  atribut  dijadikan  identitas  data  yang harus  memiliki  nilai  unik  yang  mewakili tiap  individu  sehingga  berbeda  dari  tiap baris data.

## Persiapan data
Proses awal pada persiapan data adalah membaca dataset konsumen, pada penelitian ini bahasa pemrograman R yang digunakan  akan  secara  otomatis  membaca dataset  dengan  fungsi read. Dataset konsumen yang digunakan disini merupakan  file  teks  dengan  format  .txt (data_konsumen_ssn.txt).  Untuk  membaca data_konsumen_ssn.txt  digunakan  fungsi read.csv, disini  file  csv  merupakan  format comma  separated  value ,  fungsi  ini  akan membaca  isi  dari  file  teks  menjadi data.frame pada  R,  hasil  dari  fungsi read.csv ditunjukkan  pada  Gambar  2, dimana  ada  beberapa  baris  data  transaksi yang dilakukan konsumen PT. Super Sukses Niaga .
Gambar. 2 Tampilan fungsi read.csv Seusai  memanggil  fungsi read.csv selanjutnya dilakukan  pembentukan vector untuk  atribut  data  Jenis,  dan  Lokasi sehingga  dapat  digunakan  berulang  kali dalam script R. Vector merupakan jenis data di  bahasa  pemrograman  R  dengan  struktur data  yang  menyimpan  deretan  nilai  (lebih dari satu nilai) dengan tipe data yang sama. Oleh  karena  itu,  apabila  suatu  data  bertipe data character maka  seluruh  data  harus bertipe data character begitu pula sebaliknya  jika  tipe  datanya  angka  maka keseluruhan  data  harus  bertipe  data  angka. Vector didefinisikan  dengan  nama  fuction yang hanya memiliki satu huruf saja yaitu c . Setelah  pembentukan vector ,  isi  data  dari dua  atribut  yaitu  Jenis  dan  Lokasi  yang bertipe  data character harus  diubah (dikonversi) menjadi tipe data numerik agar bisa  digunakan  dalam  tahap  penerapan algoritma K-Means.  Untuk mengubah data pada vector menjadi  tipe  data  numerik digunakan  fungsi data.matrix. Fungsi data.matrix akan  mengubah  data  pada kolom Jenis dan Lokasi yang diwakili oleh konsumen[c(“Jenis”,  “Lokasi”)]  menjadi numerik. Setelah proses konversi ke angka, perlu  dilakukan  penggabungan  data  ke variabel  asal,  hal  ini  bertujuan  untuk mempermudah proses segmentasi menggunakan  metode  K-Means.  Untuk menggabungkan data hasil konversi ( data.matrix )  ke  dalam  data  konsumen, digunakan  kembali  fungsi data.frame hal ini  dikarenakan kolom  Jenis  dan  Lokasi
sudah  ada  maka  ditambahkan  akhiran .1 pada kolom Jenis dan Lokasi yang terdapat pada konsumen_matrix . Langkah pembentukan vector hingga menggabungkan hasil konversi ditunjukkan pada Gambar 3. Gambar. 3 Tampilan langkah pembentukan vector Selanjutnya  perlu  dilakukan  normalisasi data  pada  kolom  Total_Belanja_Setahun dimana pada berisi data dengan nilai jutaan. Kolom  Total_Belanja_Setahun  digunakan untuk proses pengelompokkan oleh karena itu nilainya dinormalisasi agar mempermudah dan menyederhanakan perhitungan  tanpa  mengurangi  tingkat akurasi, proses normalisasi data ini sangat penting dilakukan mengingat kemungkinan penambahan data konsumen di masa depan. Normalisasi  data  Total_Belanja_Setahun dilakukan  dengan  cara  membagi  data sehingga nilai jutaan menjadi puluhan.
Penerapan Algoritma K-Means Data transaksi konsumen dibagi berdasarkan  3  kolom  yaitu  Jenis,  Lokasi dan  Total_Belanja_Setahun,  ketiga  kolom tersebut  disimpan  ke  dalam  sebuah vector field_yang_digunakan , selanjutnya dilakukan  tahapan  segmentasi  terhadap data konsumen. Untuk melakukan segmentasi  data  konsumen  digunakan fungsi kmeans menggunakan  3  parameter yaitu x sebagai  data  yang  digunakan (keseluruhan  data  harus  berupa  numerik), centers yang  merupakan  jumlah  cluster yang  diinginkan  dan nstart yaitu  jumlah kombinasi  acak  yang  dihasilkan  oleh library  R.  Pada  fungsi kmeans disertai dengan pemanggilan  fungsi seet.seed , fungsi  ini  untuk  menyeragamkan  daftar nilai  acak  yang  sama  dari  algoritma  K- Means  sehingga  didapatkan  output  yang sama. Urutan langkah baris program untuk mengelompokkan  data  konsumen  PT.
Super Sukses Niaga
menggunakan algoritma  K-Means  diperlihatkan  pada Gambar  4.  Pada  Gambar  4  ketika  baris program  R  berhasil  dieksekusi  didapatkan empat  hasil  yang  masing-masing  telah dilabeli dengan angka 1 sampai dengan 4. Label  nomor  1  menunjukkan  ada  tiga kelompok/ cluster yang  masing-masing cluster memiliki  jumlah  titik  data  yang berbeda, label nomor 2 menunjukkan nilai rata-rata  ( centroid )  dari  tiap cluster, label nomor 3 merupakan pembagian cluster dari tiap  elemen  data  berdasarkan  posisi  data dan terakhir label nomor 4  sebagai jumlah jarak kuadrat dari tiap titik ke centroid .
Gambar 4. Tampilan fungsi K-Means

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jika  diamati  hasil  dari cluster yang ditunjukkan  pada  Gambar  4  memperlihatkan hasil clustering  vector ,  dimana  merupakan rangkaian vector yang  berisi  angka cluster . Pada Gambar 5 vector berisi angka 1 sampai dengan  3  sesuai  inputan  jumlah cluster yang ingin dibentuk. Vector pada Gambar 5 dimulai dari  angka  2,  yang  artinya  data  pertama  dari dataset  konsumen  dialokasikan  pada cluster nomor 2. Dari Gambar 5 juga terlihat isi vector keempat  bernilai  1,  ini  menunjukkan  bahwa data  keempat  dari  keseluruhan  dataset dialokasikan  pada cluster nomor  1,  dan seterusnya hingga posisi data terakhir (ke-21) memiliki cluster nomor 3.
Gambar 5. Hasil clustering vector Pada  hasil clustering algoritma  K-Means seperti  yang  ditunjukkan  Gambar  3,  bagian awal menunjukkan K-Means clustering with 3  clusters  of  sizes  2,  3,  16, ini  artinya menggunakan  algoritma  K-Means  dataset konsumen telah dibagi menjadi 3 cluster. Tiga cluster yang  telah  dibagi  tadi  masing-masing cluster ke-1 memiliki  2  data, cluster ke-2 memiliki 3 data dan cluster ke-3 memiliki 16 data,  dimana  jumlah  total  data  21  data  yang merupakan jumlah total dataset konsumen. Jika ingin melihat vector mana saja yang masuk ke dalam masing-masing cluster maka digunakan fungsi which seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 6 hingga Gambar 8. Pada Gambar 6 memperlihatkan  bahwa cluster 1  memiliki  2 data  (data  ke-4  dan  ke-5), cluster 2  pada Gambar 7 memiliki 3 data (data ke-1, ke-2 dan ke-3) dan cluster 3 pada Gambar 8 memiliki 16 data (data ke-6 sampai dengan data ke-21).
Gambar 6. Tampilan vector cluster 1
Gambar 7. Tampilan vector cluster 2
Gambar 8. Tampilan vector cluster 3 Hasil cluster  mean yang  ditunjukkan  pada label nomor 2 pada Gambar 3, merupakan nilai rata-rata centroid dari  seluruh  titik  data  tiap cluster. Untuk  kolom Jenis.1 menunjukkan nilai rata-rata dari data jenis usaha yang telah dirubah  menjadi  numerik  dengan  angka  1 mewakili CV dan angka 2 mewakili PT. Pada cluster 1  untuk  kolom  Jenis.1  (jenis  usaha) terlihat bahwa nilai cluster mean bernilai 1.50 ini  artinya  bahwa  data  bersifat  campuran (antara  CV  dan  PT  jumlahnya  seimbang), sedangkan  untuk cluster 2  dan  3  data  lebih banyak  cenderung  berjenis  usaha  PT  karena nilainya 1.67 dan 1.87 yang mendekati nilai 2 yang berjenis usaha PT. Pada kolom Lokasi.1 menunjukkan  nilai  rata-rata  dari  data  lokasi konsumen  yang  juga  telah  diubah  menjadi numerik dengan angka 1 mewakili pulau Jawa, angka 2 mewakili pulau Kalimantan dan angka 3 mewakili pulau Sumatera. Pada ketiga cluster terlihat bahwa lokasi konsumen cenderung ke pulau  Jawa.  Kolom  terakhir  yang  dianalisa yaitu kolom Total_Belanja_Setahun memiliki  nilai  yang  cukup  signifikan pembagiannya  untuk  tiap cluster, dimana cluster ke-2 memiliki total belanja lebih tinggi dibandingkan cluster ke-1  dan  ke-3.  Data konsumen  pada cluster ke-2  inilah  yang  bisa menjadi fokus untuk mempertahankan layanan dan pemasaran kepada konsumen pada cluster
ke-2  dan  perusahaan  bisa  meningkatkan pemasaran  dan  evaluasi  pelayanan  pada konsumen pada cluster 1 dan 3.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil cluster dataset konsumen PT. Super  Sukses  Niaga  pada  tahun  2018 menunjukkan  bahwa  konsumen  yang  paling berpotensial ada pada cluster 2, di mana cluster 2 memiliki nilai rata-rata Total_Belanja_Setahun  paling  tinggi  yaitu 4198.6656.  Pada cluster 2 ini  konsumen didominasi  oleh  jenis  usaha  PT  karena  nilai rata-rata Jenis.1 bernilai 1.667 yang mendekati nilai 2 (di mana nilai 2 merupakan label untuk jenis usaha PT). Hal serupa juga dihasilkan dari nilai  rata-rata  Lokasi.1  pada cluster 2  yang bernilai 1.667 yang mendekati nilai 2 (di mana nilai  2  merupakan  label  untuk  lokasi  pulau Kalimantan). Oleh karena itu, dapat disimpulkan  konsumen  yang  memiliki  nilai tinggi  dalam  melakukan  transaksi  adalah  PT. BIS INDUSTRI, PT. REA KALTIM dan CV. MEDCO MINING pada cluster 2.
Untuk penelitian segmentasi konsumen selanjutnya  perlu  dikembangkan  pengujian cluster dengan  beberapa  nilai  K  untuk kemudian  dilakukan  pengujian  hasil cluster terbaik berdasarkan variasi nilai K.

## 5. REFERENSI
[1]      Wu,  S-I.  and  Lu,  C-L.  2012. “The relationship  between  CRM,  RM,  and business  performance:ca  study  of  the hotel industry in Taiwan’’ . International Journal  of  Hospitality  Management, Vol. 31, No. 1, pp.276–285.
[2]      Thakur,  R.  and  Workman,  L.  2016. “Customer portfolio management
(CPM) for improved customer relationship  management  (CRM):  are your  customers  platinum,  gold,  silver, or  bronze?’’ .  Journal  of  Business Research,  Vol.  69,  No.  10,  pp.4095– 4102.
[3]  Smith,  B.  2007. “Marketing  master class: excellence in medical marketing: origins,  definition  and  precursors” .
Journal  of  Medical  Marketing,  Vol.  7, No. 1, pp.25–32.
[4]  Chen, Y-S., Cheng, C-H., Lai, C-J., Hsu, C-Y.  and  Syu,  H-J.  2012. “Identifying patients  in  target  customer  segments using a two stage clustering- classification  approach:  a  hospital- based  assessment”. Computers  in Biology and Medicine, Vol. 42, No. 2, pp.213–221.
[5]   Wei, J-T., Lin, S-Y., Weng, C-C. and Wu,  H-H.  2012. “A  case  study  of applying  LRFM  model  in  market segmentation  of  a  children’s  dental clinic”.
Expert Systems with Applications, Vol. 39, No. 1, pp.5529– 5533.
[6] A. Dursun dan M. Caber, “Using Data
Mining Techniques for Profiling Profitable Hotel Customers:an Application of RFM Analysis,”. Tourism
Management  Perspectives,  vol.  18,  p.
153–160, 2016.
[7]  Cheng,  C-H.  and  Chen,  Y-S.  (2009) “Classifying  the  segmentation  of customer value via RFM model and RS theory”.
Expert Systems with Applications,  Vol.  36,  No.  2,  pp.4176–
4184.
[8]  B Stephen Cass. 2016. The 2016 top programming languages.
[Online] http://spectrum.ieee.org/computing/ software/the-2016-top programming-languages.
[9]   Tim  Smith,  Kevin  Ushey.  2016. “Arrgh: a newcomer’s (angry) guide to  R”.  [Online] http://arrgh .  tim-
smith.us/.
[10]  Prasetyo  E.  2014. “Data  Mining Mengolah  Data  Menjadi  Informasi
Menggunakan  MATLAB” . Penerbit ANDI OFFSET, Yogyakarta.