Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 639-649 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisa Segmentasi Customer Pada Perusahaan Bisnis Properties Menggunakan Model RFM (Kasus PT. Pollux Aditama Kencana)
Gama Arseta 1 , Hindriyanto Dwi Purnomo 2 1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacan a, Salatiga, Indonesia e-mail: 1 672019177@student.uksw.edu, 2 hindriyanto.purnomo@uksw.edu

## Abstract
The  current  business  development  in  the  property  industry  is  promising,  leading  to  a  highly competitive market. As a result, PT. Pollux Aditama Kencana, which operates in the property business, must have strategies in every market competition, especially in gaining customer loyalty. This study uses the Recency, Frequency, and Monetary (RFM) model combined with K-Means. The RFM model is used for customer data clustering based on the number of transaction activities, transaction amount, and transaction time. Meanwhile, K-Means can describe the level of customer loyalty. The data used in this study were taken from sales reports from November 28, 2014 to September 19, 2022, involving 1966  customers  in  property  purchases.  The  results  show  that  the  proposed  use  of  the  RFM  and  K- Means  models  is  superior  compared  to  using  only  the  RFM  model.  Cluster  1  has  936  customers, indicating customers with high loyalty to the company, while Cluster 2 has 250 customers, indicating customers  with  low  loyalty,  and  Cluster  3  has  780  customers,  indicating  customers  with  medium loyalty. The RFM and K-Means models used successfully produced several loyalty attributes that affect customer  evaluations,  with  4%  in  the  top  customer  category,  12%  in  the  high-value  customer category, 34% in the medium-value customer category, 31% in the low-value customer category, and 19% in the lost customer category.
Keywords : customer loyalty, RFM, K-Means, clustering

## Abstrak
Perkembangan bisnis  di bidang properti saat ini banyak yang menjanjikan. Sehingga menyebabkan persaingan  bisnis  yang  begitu  ketat.  PT.  Pollux  Aditama  Kencana  yang  bergerak  dibidang  bisnis properti  harus  memiliki  strategi  dalam  setiap  persaingan  pasar,  khususnya  dalam  meraih  loyalitas customer.  Penelitian  ini  menggunakan  model  Recency,  Frequency,  dan  Monetary  (RFM)  yang dikombinasikan  dengan  K-Means.  Model  RFM  digunakan  untuk  untuk  proses  klasterisasi  data customer berdasarkan jumlah aktivitas transaksi, nominal transaksi, dan waktu transaksi. Sedangkan K-Means dapat meng Gambar kan tingkat loyalitas customer. Data yang digunakan pada penelitian ini diambil  dari  sales  report  pada  28  November  2014  sampai  19  September  2022  terhadap  1966 customer  pada  pembelian  properti.  Hasil  menunjukan  penggunaan  model  RFM  dan  K-Means  yang diusulkan  lebih  unggul  disbandingkan  hanya  menggunakan  model  RFM  saja.  Cluster  ke-1  memiliki 936  customer  menjelaskan  tentang  customer  yang  memiliki  loyalitas  tinggi  terhadap  perusahaan, sedangkan  cluster ke-2 memiliki 250 customer menjelaskan tentang customer yang memiliki loyalitas rendah,  dan  cluster  ke-3  memiliki  780  customer  menjelaskan  tentang  customer  yang  memiliki loyalitas sedang. Model RFM dan K-Means  yang digunakan berhasil menghasilkan beberapa atribut loyalitas yang berpengaruh pada penilaian  customer dengan nilai 4% berada di top customer, 12% high value customer, 34% medium value customer, 31% low value customer, 19% lost customer. Kata kunci : Loyalitas customer, RFM, K-Means, klasterisasi

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan di dunia bisnis yang begitu cepat membuat para pihak yang terlibat  didalamnya  harus  berupaya  dalam  mengembangkan  bisnisnya,  agar keberadaan mereka tetap diakui oleh pasar tidak terkecuali usaha dibidang bisnis
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 639-649 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
properti. Hal ini dipengaruhi juga oleh perusahaan-perusahaan yang baru muncul, sehingga menyebabkan persaingan bisnis [6].
PT. Pollux  Aditama Kencana yang merupakan salah satu perusahaan bisnis yang  berfokus  dibidang  properties,  dengan  memiliki  beberapa  bisnis  yaitu  hotel, apartemen  dan  mall  yang  saat  ini  memiliki  banyak  sekali  transaksi  setiap bulannya.  Dalam  menghadapi  persaingan  bisnis  yang  terjadi  dan  agar  mampu mempertahankan  perkembangan  di  era  pemasaran  modern  ini  ,  yang  harus  jadi fokus  utama  adalah customer .    PT.  Pollux  Aditama  Kencana  sendiri  mengalami masalah terkait  manajemen  hubungan customer . Permasalahan  ini  timbul karena belum  bisa  menentukan  informasi  data customer mana  yang  menguntungkan maupun  yang  tidak  menguntungkan  bagi  perusahaan.  Data  disini  hanya melakukan pengumpulan data transaksi pembelian unit apartemen, data tersebut hanya  digunakan  untuk  sales  report  saja.  Dengan  ketidaktahuan  perusahaan terhadap  karakteristik  setiap  customer  yang  dimilikinya,  maka  perusahaan  akan sulit  untuk  menetukan  strategi  marketing  apa  yang  akan  dipakai.  Salah  satu strategi  yang  akan  digunakan  dan  relevan  untuk  diterapkan  dalam mengembangkan  bisnis  ini  adalah  strategi Customer  Relation  Management(CRM) [5].
Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut digunakan sebuah algoritma K- Means clustering.  K-Means  clustering merupakan  salah  satu  metode  hirarki  yang digunakan  untuk  membagi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  kelompok. Pengelompokan customer merupakan  cara  yang  dapat  digunakan  untuk mempermudah identifikasi dari kumpulan data. Secara umum clustering bertujuan untuk membagi titik-titik data kedalam kelompok homogen yang berarti anggota dalam  satu cluster memiliki  tingkat  kemiripan  rendah  [6].  Berdasarkan  latar belakang masalah yang ada maka dibuat sebuah analisa menggunakan model RFM. RFM sendiri  merupakan  model  analisa  segmentasi  yang  bertujuan  untuk mengetahui  ( Recency )  seberapa  sering customer menunjukan  waktu  interaksi mengenai produk terakhir kali,( Frequency ) seberapa sering customer melakukan transaksi,  dan  ( Monetary )berapa  banyak  jumlah  uang  yang  sudah  dikeluarkan. Dengan  hasil  segmentasi customer ini  akan  membantu  perusahaan  dalam mengelola  strategi  pemasaran  yang  tepat  untuk  setiap  masing-masing customer , dan  juga  akan  memberikan  keutungan,  meningkatkan  kualitas  dan  loyalitas customer terhadap perusahaan [4].
Sudah  banyak  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  tentang  penerapan  RFM sebagai sebagai model analisa segementasi penelitian yang berjudul “ RFM ranking – An effective approach to customer segmentation,”. Bertujuan untuk mencari solusi segmentasi  yang  efisien  untuk  suatu  perusahaan,  oleh  karena  itu  penggunaan model  RFM  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  ini,  dengan  cara menganalisa dan melakukan perangkingan terhadap nilai  RFM sehingga hasilnya dapat  mengidentifikasi customer yang  berpotensial  demi  meningkatkan pendapatan perusahaan [5].
Penelitian  kedua  yang  berjudul  “Analisa  Segmentasi  Konsumen Menggunakan  Algoritama K-Means  Clustering ”  untuk  menentukan  efektif  dan efisiennya  suatu  segmentasi  customer  untuk  meningkatkan  strategi  pemasaran
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 639-649 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dengan  menggunkan  algoritma K-Means sebagai  pengelompokan  customer  yang dikombinasikan  menggunakan  tool  SPSS  dengan  data  data  yang  dipakai  berupa penjualan sepeda motor yang kemudian dilakukan cluster untuk dianalisis dengan hasil rata-rata 7% setiap segmentasi[1].
Penelitian  ketiga  yang  berjudul  “Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan Clustering  K-Means dan  Model RFM (Studi  Kasus:  PT.Bina  Adidaya  Surabaya)” untuk melakukan segmentasi pelanggan terhadap riwayat pembelian retail dengan menerapkan  model  RFM  dan  K-Means  untuk  menghasilkan  segmen.  Hasil  uji performa dari segmen menghasilkan Sum of Squere Error sebesar 3,08, Dunn Index Sebesar  0,25 dan Connectivity sebesar  7,89.  Persentase  jumlah  anggota  pada segmen 1 sebesar 9,64%, segmen 2 sebesar 65,1% dan segmen 3 sebesar 25,3%. Analisa  berdasarkan  nilai  RFM  setiap  segmen  menunjukan  bahwa  segmen  1 merupakan segmen yang memiliki nilai terbaik[2].
Penelitian  keempat  yang  berjudul  “Penerapan  K-Means  Clustering Berdasarkan  RFM  Mofek  Sebagai  Pemetaan  dan  Pendukung  Strategi  Pengelolaan Pelanggan  (Studi  Kasus:  PT.  Herbal  Penawar  Alwahidah  Indonesia  Pekanbaru”) untuk  mengetahui  perilaku  konsumen  dan  menerapkan  strategi  pasar  untuk mendatangkan  keuntungan  bagi  pihak  perusahaan  proses  yang  dilakukan menggunakan  model  RFM  untuk  mencari  value  pelanggan  yang  dicari  lalu, menggunakan metode K-Means untuk melakukan cluster sehingga menghasilkan 4 cluster yaitu cluster pertama  berjumlah  4  pelanggan, cluster 2  berjumlah  399 pelanggan, cluster 3  berjumlah  200  pelanggan,  dan cluster  4 berjumlah  8 pelanggan. Hasil dari cluster menghasilkan strategi marketing yang ditentukan dari karakteristik masing-masing pelanggan  [3].
Penelitian di fokuskan pada Analisa segmentasi customer pada perusahaaan bisnis  properties  dengan  pengaplikasian  model  RFM  (Recency,  Frequency, Monetary)  di  PT.Pollux  Aditama  Kencana.  Dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan pengelolahan  data  yang  melibatkan  penentuan  nilai  RFM  untuk  setiap customer yang  akan  menjadi  input  dalam  proses  Analisa  segmentasi.  Algoritma  K-Means akan  digunakan  untuk  mencari cluster ,  dengan  tujuan  untuk  memudahkan perusahaan dalam mengelompokan customer serta menentukan karakteristik dari setiap  kelompok customer tersebut.  Dengan  melakukan  analisa  segmentasi customer ini, diharapkan perusahaan dapat memahami kebutuhan dan preferensi dari setiap kelompok customer , sehingga perusahaan dapat membuat strategi yang lebih tepat untuk memenuhi kebutuhan dan mempertahankan loyalitas dari setiap customer . Dalam hal ini Analisa segmentasi customer yang dilakukan menggunakan model RFM dan algoritma K-Means diharapkan dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan efektif dalam menentukan pola karakteristik customer dan membantu perusahaan  dalam  membuat  keputusan  yang  baik.  Dengan  demikian,  dapat dikatakan  bahwa  penelitian  ini  memiliki  perbedaan  dari  penelitian  sebelumnya karena  penelitian  ini  mengaplikasikan  model  RFM  dan  algoritma  K-Means  dalam proses Analisa segmentasi customer yang tidak pernah dilakukan sebelumnya. Ini memberikan  kontribusi  baru  dalam  bidang  bisnis  properties  dan  akan  menjadi referensi  yang  berguna  bagi  perusahaan  yang  ingin  mengelola  dan  menganalisis data customer secara efektif dan akurat.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 639-649 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  historis  transaksi customer PT.Pollux  Aditama Kencana. Data tersebut kemudian akan diolah dan dianalisis menggunakan model RFM  dan  algoritma K-Means untuk  menentukan  nilai  RFM  setiap customer dan mengelompokan customer berdasarkan pola karakteristik yang sama. Tahab-tahab yang dilakukan penulis dalam alur pengerjaan untuk melakukan penelitian dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut :

## Gambar 1. Alir Pengerjaan

## 2.1. Identifikasi Masalah
Dari  hasil  wawancara  dan  observasi  yang  dilakukan  penulis  dapat menguraikan permasalahan yang terjadi pada perusahan yaitu:
a. Kurangnya manajemen hubungan yang efektif, mengakibatkan perusahaan kesulitan  dalam  menentukan  strategi  pemasaran  yang  tepat,  dan mempertahankan perkembangan di era pemasaran modern.
b. Terbatasnya data yang dimiliki perusahaan tentang karakteristik customer , sehingga  menghambat  kemapuan  perusahaan  dalam  membuat  keputusan yang tepat dan efektif dalam mengelola pemasaran.
Dalam  mengatasi  permasalah  tersebut,    penulis  membuat  sebuah  analisa untuk  memperkuat  management  hubungan  dengan customer dan  mencari  cara untuk  memperoleh  data  yang  detail  dan  akurat  tentang  karakteristik customer . Dalam hal ini, dapat mempertimbangkan untuk mengadobsi teknologi dan sistem management customer yang  lebih  canggih,  serta  meningkatkan  upaya  untuk mengumpulkan  data customer melalui  survey  atau  metode  lain.  Dengan  cara  ini, perusahaan  dapat  mengoptimalkan  strategi  pemasran  yang  tepat  dan mempertahankan  pertumbuhan  bisnis  di  era  digital  yang  semakin  berkembang pesat.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 639-649 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara mengumpulkan data-data historis mulai 28 November 2014 sampai 19 September 2022  dari  PT.Pollux  Aditma  Kencana.  Data  ini  dapat  diperoleh  melalui pengelolahan data di sistem informasi manajemen yang dimiliki oleh perusahaan. Data yang dikumpulkan meliputi informasi Contract Number, Customer ID, Name, Address  Customer,  Telephone,  Email  Customer,No  Unit,  Luas(M2),  Contract Amount,  Price/M2,  Currency,  Sales  date,  Payment  Plan,  Lv1  Number,  lv1  Name, Lv2  Number,  lv2  Name,  Lv3  Number,  lv3  Name,  Tower,  Type  Description,Floor, Sales  Contribution,  Update  Status  Sales,  Status  Pembayaran,  Invoice,  Recepting, Uncollected, dan Total. Dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Data Sales Report

## 2.3. Data Preprocessing
Data  sales  report  PT.  Pollux  Aditama  Kencana  adalah  data  mentah  yang terdiri  dari  banyak  informasi  yang  belum  terstruktur  dan  memerlukan pemrosesan  kembali  agar  dapat  digunakan  secara  efektif  dan  efisien.  Dalam memproses data tersebut, salah satu langkah yang penting adalah menghilangkan noise atau gangguan dalam data yang dapat mengurangi kualitas dan keakuratan data. Tahab dalam melakukan preprocessing data dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 . Tahab Preprocessing
a. Data Reduction
Data  reduction  yang  dilakukan  penulis  bertujuan  untuk  menghilangkan atribut-atribut  yang  tidak  dibutuhkan.  Pengurangan  ini  bertujuan  untuk
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 639-649 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
mengurangi  volume  data  agar  tidak  terlalu  besar  dan  clustering  dapat  dilakukan dengan mudah. Berikut atribut yang diproses.

## Tabel 1. Data Reduction
Atribut yang tidak digunakan  Atribut yang digunakan Contract Number Id Customer No Unit Sales Date Luas (M2) Lv1 Name Contract Amount (Gross) Receipting(Collected) Price/M2 Currency Paymen Plan Lv1 Number Lv2 Number Lv2 Name Lv3 Number Lv3 Name Tower Type Description Floor Sales Contribution Update Status Sales Status Pembayaran
Invoice(Billed) Uncollected(Ballence) Total
b. Data Cleaning
Proses  selanjutnya  adalah  cleaning  data,  proses  ini  bertujuan  untuk membersihkan data dengan tujuan mengurangi data yang tidak lengkap dan data yang  memiliki  duplikasi  yang  dipengaruhi  faktor  tidak  konsisten  penulis. Penyesuaian  data  dilakukan  sedemikian  rupa  untuk  memastikan  seluruh  data customer aktif  tanpa  total  transaksi  ‘Rp.0,-‘.  Proses  ini  dilakukan  untuk memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  dalam  analisis  lebih  valid  dan  akurat. Dapat  dilihat  pada  Gambar  4  dan  5  setelah  dilakukan  proses  cleaning  dari  2030 data menjadi 1966.
Gambar 3. Sebelum Cleaning
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 639-649 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 4 . Sesudah Cleaning
Setelah  dilakukan  cleaning  data  dilakukanlah  pengujian  untuk  mengetahui apakah data masih terdapat missing value dimana jika hasil yang output false maka tidak terdapat data missing value dan jika output mengeluarkan true maka terdapat missing value dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 5. Uji Missing Value
c. Transformasi Data Pada penelitian ini data mentah yang sudah di reduction , sebagai besar berisi keterangan  yang  tidak  dapat  dijadikan  atribut  dalam  proses  clustering  secara langsung.  Fungsi  transformasi  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengubah  data  mentah  ke  dalam  bentuk  yang  terukur  sehingga  dapat digunakan sebagai atribut clustering. Dapat dilihat pada Gambar 7
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 639-649 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.4. Penentuan Nilai RFM
Dalam  studi  ini,  PT.  Pollux  Aditama  Kencana  akan  mengelompokkan customer berdasarkan nilai mereka menggunakan konsep RFM [3]. Setiap customer akan diberikan skor untuk atribut R (Recency), F (Frequency), dan M (Monetary), dan kemudian cluster akan ditentukan berdasarkan ketiga nilai atribut tersebut.
Tabel 1. RFM Nama Konten data Recency Transaction Time Tanggal terakhir transaksi customer dengan periode analisis(berbentuk numerik) Frequency Value Frekuensi  belanja  customer  selama  masa  periode  28  November 2014 sampai 19 September 2022 Monetary Value Rata-rata  nilai  transaksi  customer  dalam  masa  periode  yaitu  28 November 2014 sampai 19 September 2022
a. Recency
Recency dilakukan  untuk  menilai  kapan  terakhir  kali customer melakukan transaksi. Seorang customer yang memiliki nilai recency nya tinggi atau baru saja melakukan transaksi dalam kurun waktu yang cukup cenderung akan melakukan transaksi  kembali.[3]  Nilai  recency  di  dapat  dari  tanggal  terakhir  transaksi  pada periode  bulan  November  2014  dikurang  dengan  tanggal  terakhir  transaksi customer pada bulan tersebut.
R =
tp – tt (1) R = recency tp = tanggal terakhir transaksi keseluruhan customer dalam periode tertentu tt = tanggal terakhir transaksi customer
b. Frekuensi
Frekuensi  menunjukan  seberapa  sering customer melakukan  transaksi, semakin  sering customer melakukan  transaksi,  mungkin  saja  akan  semakin memperbesar    keuntungan  perusahaan  namun  hal  ini  bergantung  pada  nilai nominal transaksi customer .
c. Monetary
Monetary  merupakan  nilai  dari  besarnya  nominalnya  dalam  tiap  transaksi pelangan, customer yang cenderung melakukan transaksi dengan nilai yang tinggi akan memberikan keuntungan bagi perusahaan.

## 2.5. Penerapan K-Means
Dalam  kasus  ini,  terdapat  1966  data customer yang  melakukan  transaksi pada periode pengambilan data. Data customer ini kemudian akan dikelompokkan ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kesamaan fitur atau karakteristik yang dimilikinya,  seperti  jenis  transaksi,  frekuensi  transaksi,  nilai  transaksi,  dan  lain sebagainya.  Teknik  ini  dapat  diimplementasikan  menggunakan  beberapa  tools seperti Python dan RapidMiner.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 639-649 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Proses  clustering  dengan  menggunakan  teknik  K-Means  ini  dapat  memberikan banyak manfaat, seperti mempermudah analisis data, memudahkan pengambilan keputusan,  serta  memungkinkan  pengelola  bisnis  untuk  lebih  memahami karakteristik dan kebutuhan customer nya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  alur  penelitian  yang  telah  dirancang  sebelumnya  maka dilakukan  implementasi  dan  pengujian  Analisa  segmentasi  customer menggunakan  model  RFM.  Analisa  dilakukan  dengan  tujuan  memastikan  bahwa hasil  perancangan  sudah  sesuai  dengan  harapan  serta  dapat  menyelesaikan masalah yang dihadapi.

## 3.1. Penentuan Jumlah Cluster
Dalam menggunakan metode Elbow untuk menentukan nilai k, terdapat titik siku  yang  terbentuk  pada  grafik  di  antara  titik  dua  dan  empat.  Setelah  titik  tiga, tidak  terdapat  lagi  penurunan  yang  signifikan  dalam  nilai  Jumlah  Cluster.  Oleh karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  cluster  optimal  adalah tiga.  Namun, setelah  melakukan  uji  performa,  ditemukan  bahwa  jumlah  cluster  yang  optimal sebenarnya  adalah  dua,  sehingga  dipilih  titik  kedua  untuk  melakukan  clustering kembali.

## Gambar 8. Elbow

## 3.2. K-means Clustering
Proses clustering dengan algoritma K-Means akan menggunakan RapidMiner yang diawali dengan membaca file data yang akan digunakan. Data yang digunakan merupakan  data  yang  sudah  melalui  tahab  trasformasi  dalam  skema  penilaian. Selanjutnya  akan  dilakukan  proses clustering data,  sehingga  pada  proses  ini terbentuk kelompok customer menjadi 3 kelompok. Hasil dari proses clustering ini menghasilkan titik pusat data atas (centroid) setiap anggota masing-masing cluster yang sudah terbentuk dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Centroid Atribut Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Recency 0.587 0.424 0.220 Frequency 0.999 0 1 Monetary 0.769 0.017 0.305
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 639-649 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 4. Jumlah Cluster Cluster Jumlah 1 936 2 250 3 780 Total 1966
Tabel  4  menjelaskan  sebuah  visualisasi  yang  terbagi  menjadi  3  kelompok cluster pada cluster ke-1  pada  warna  biru  menjelaskan  tentang  konsumen  yang memiliki  loyalitas  tinggi,  sedangkan cluster ke-2  pada  warna  hijau  menjelaskan tentang  konsumen  yang  memiliki  loyalitas  rendah,  dan cluster ke-3  pada  warna merah menjelaskan tentang konsumen yang memiliki loyalitas sedang. Pada Tabel 4  menujukan  jumlah  cluster  dan  jumlah  anggota  yang  terdapat  pada  masing- masing cluster ke-1 terdapat 936 customer , cluster ke-2 terdapat 250, dan cluster ke-3  terdapat  780,  sehingga  jika  ditotalkan  semua  akan  berjumlah  1966  atau sejumlah customer yang terdapat pada data yang dianalisis.

## 3.3. Hasil Score RFM
Setelah  melakukan  proses clustering maka  tahab  selanjutnya  adalah melakukan score atau penilaian loyalitas customer . Data diambil dari proses cluster dan  kemudian  dilakukan  normalisasi  data,  hal  ini  dilakukan  untuk  melakukan penilaian  lebih  detail.  Dapat  dilihat  pada  tabel  4.3  untuk  melihat  score  yang ditentukan.
Tabel 5. RFM Score RFM Score Kategori <1.5 Lost Customer 1.5 – 3 Low Value Customer 3 – 4 Medium Value Customer 4 – 4.5 High Value Customer >4.5 Top Customer
Selanjutnya  setelah  mengetahui  RFM  score  yang  ditentukan  kemudian  dilakukan pemrosesan menggunakan python untuk menghasilkan score customer yang lebih signifikan  dalam  pembagian  segmentasi  dapat  dilihat  pada  potongan  Gambar  9 dan visualisasi pada Gambar 10.
Gambar 9. Pembagian segmentasi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 639-649 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 10. Visualisasi

## 4.  SIMPULAN
Hasil  analisis  penelitian  ini  telah  menunjukan  bahwa customer PT.  Pollux Aditama Kencana, pada kelompok cluster ke-1 menjelaskan tentang customer yang memiliki  loyalitas  tinggi  terhadap  perusahaan,  sedangkan cluster ke-2 menjelaskan  tentang customer yang  memiliki  loyalitas  rendah,  dan cluster ke-3 menjelaskan tentang customer yang memiliki loyalitas sedang. Dari hasil clustering tersebut  dapat  membuat  sebuah evalusi  lebih  detail  untuk  memecah  penilaian    - customer, dapat dilihat dari visualisasi yang terbentuk bahwa sebanyak 4% berada di top customer , 12% high value customer, 34% medium value customer, 31% low value  customer, 19% lost  customer. Dari  hasil  pemecahan  tersebut  dapat dipergunakan  PT.  Pollux  Aditama  Kencana  untuk  membuat  langkah  strategis dimana  untuk customer top  customer dan high  value  customer bisa  dibuat  agar recency nya  naik  atau  meningkatkan  pembelian  kembali,  kemudian  untuk  kelas medium customer dapat ditingkatkan jumlah frekuensi atau nominal transaksi, lalu yang  terakhir  untuk low  value dan lost  customer perlu  ditingkatkan  untuk menaikan interaksi terhadap transaksi penjualan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sulistyowati,  B.  E.  Ketherin,  A.  A.  Arifiyanti,  dan  A.  Sodik,  ”Analisa  Segmentasi Customer Menggunakan Algoritma K-Means Clustering”, Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Surabaya, 2018.
[2]  A.  V.  Angelie,  ”Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan  Clustering  K-Means  dan  Model RFM”, Skripsi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2017.
[3]  F.  Hadi,  D.  O.  Rahmadia,  F.  H.  Nugraha,  N.  P.  Bulan,  Mustakim,  dan  S. Monalisa,“Penerapan K-Means Clustering Berdasarkan RFM Mofek Sebagai Pemetaan dan Pendukung Strategi Pengelolaan Pelanggan” Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 15, No. 1, pp. 69 -76, Dec 2017.
[4]  R. D. F. Ruli, Purbandini, E. Wuryanto,“Penerapan Clustering K-Means Pada Customer Segmentation  Berbasis  Recency,  Frequency,  Monetary  (RFM)”,  Seminar  Nasional Matematika dan Aplikasinya, Surabaya, Okt 2017.
[5]  A.  J.,  Christy,  A.,  Umamakeswari,  L.,  Priyatharsini,  A.  Neyaa.,  “RFM  Ranking  –  an Effective  Approach  to  Customer  Segmentation”  Jurnal  King  Saud  University, Computer and information Sciences, Vol. 33, pp 1251-1257, 2021.
[6]  Basri.,  W.  Gata,  dan  Risnandar,  “Analisis  Loyalitas  Pelanggan  Berbasis  Model Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) dan Decision Tree  pada  PT. Solo” JTIIK : Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 7, No. 5, pp. 943-950, Okt 2020.