## Implementasi Algoritma Klasterisasi K-Medoids untuk Segmentasi Pengguna E-Ujian.Com
Anggyi Trisnawan Putra Universitas Negeri Semarang, Indonesia Email: anggy.trisnawan@mail.unnes.ac.id
Abstract
User  behaviour  management  and  analysis  is  very  important  in  business.  A  good  marketing strategy needs to be done so that the loyalty of old users is maintained. This can be initiated by segmenting users so that a good marketing strategy can be formulated. Customer segmentation can be done with the help of one of the data mining methods,  which is clustering. In this study, k-medoids algorithm is used to cluster e-ujian.com users based on the behavioral data of each user.  The  first  step  will  be  analyzing  data  attributes  that  can  be  used.  Next,  the  clustering process  was  carried  out  with  the  experimentally  determined  value  of  k.  Finally,  the  cluster results will be evaluated using the Davies Bouldin Index (DBI) to determine the best number of clusters. The results showed that the value of k = 4 became the optimal number of clusters with a DBI value of 3,017.
Keywords : Clustering, k-medoids, Customer Segmentation
Abstrak
Pengelolaan dan analisis  data perilaku  pengguna  menjadi hal yang sangat penting  di  dalam bisnis.  Strategi  pemasaran  yang  baik  perlu  dilakukan  agar  loyalitas  pengguna  lama  tetap terjaga. Hal ini dapat diinisiasi dengan melakukan pengelompokan pengguna  sehingga dapat diformulasikan  strategi  pemasaran  yang  baik . Pengelompokan  pelanggan  dapat  dilakukan dengan  bantuan  salah  satu  metode  data  mining  yaitu  klasterisasi.  Pada  penelitian  ini, algoritma  k-medoids  digunakan  untuk  melakukan  klasterisasi  pengguna  e-ujian.com berdasarkan  data-data  perilaku  dari  masing-masing  pengguna.  Langkah  pertama  akan dilakukan  analisis  atribut  data  yang  dapat  digunakan.  Selanjutnya,  proses  klasterisasi dilakukan  dengan  nilai  k yang  ditentukan secara eksperimental. Terakhir, hasil  klaster akan dievaluasi menggunakan Davies  Bouldin Index (DBI)  untuk  menentukan jumlah  klaster yang terbaik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai  k  =  4  menjadi  jumlah  klaster  optimal dengan nilai DBI sebesar 3,017.
Kata kunci : Klasterisasi, k-medoids, Segmentasi Pengguna

## 1. PENDAHULUAN
Aplikasi  e-ujian.com  merupakan  software  yang  berkonsep  SaaS (Software  as  a  Service)  B2B  (Business  to  Business)  yang  membantu  suatu instansi dalam menyelenggarakan tes secara online.  Konsep B2B ini berarti layanan e-ujian.com memiliki pengguna dari kalangan instansi/entitas bisnis yang  lainnya,  bukan customer perorangan.  Sebagai startup yang  masih berkembang,  pengelolaan  dan  analisis  data  perilaku  pengguna  menjadi  hal yang  sangat  penting.  Strategi  pemasaran  yang  baik  perlu  dilakukan  agar loyalitas pengguna lama tetap terjaga. Dalam penelitian yang dilakukan oleh [1],  disebutkan  bahwa service  quality berpengaruh  secara  signifikan  dan positif  terhadap    loyalitas  pengguna  layanan.  Menurut  [2], service  quality memiliki  beberapa  dimensi,  yaitu reliability,  responsiveness,  assurance, empathy ,  dan tangibility .  Dalam  salah  satu dimensi  tersebut, responsiveness, berarti  seberapa  kuat  keinginan  untuk  membantu customer dan
menyediakan  layanan  secepat  mungkin.  Dalam  kasus  yang  ada  di  e- ujian.com,  sumberdaya  manusia  yang  menjadi  tulang  punggung customer service belum  sebanding  dengan  banyaknya customer yang  ada.  Sehingga, service quality menjadi hal yang rawan untuk tidak terpenuhi dengan baik. Banyaknya  pengguna  di  e-ujian.com  dapat  disiasati  dengan mengelompokkannya  menjadi  beberapa  kelompok  sesuai  dengan  perilaku atau  kondisi  datanya.  Pengguna  yang  ada  di  satu  kelompok  akan  memiliki kesamaan-kesamaan  tertentu  sehingga  aksi  yang  dilakukan  dapat digeneralisasi  untuk  kelompok  tersebut.  Tentunya  hal  ini  berdampak  pada penanganan customer yang  lebih  praktis,  misalnya  saja  fokus  pemberian reward  ditujukan  pada  kelompok  tertentu  yang  dinilai  lebih  potensial. Pengelompokan  pengguna  ini  selanjutnya  dapat  lebih  dianalisis  kembali sehingga dapat diformulasikan strategi pemasaran yang lebih baik [3].
Pengelompokan  pengguna  ini  dapat  dilakukan  dengan  teknik  data mining  yang  biasa  disebut  dengan  klasterisasi  ( Clustering ).  Jain  dalam  [4] mengartikan clustering sebagai  metode  yang  mengelompokkan  data  ke dalam banyak kelompok  (klaster)  berdasarkan  kemiripan  dan  karakteristik data.  Banyak  algoritma  klasterisasi  yang  dapat  dipakai,  seperti  k-means,  k- medoids, DBSCAN, dan lain sebagainya.
Penelitian  terdahulu  yang  terkait  dengan  klasterisasi  data customer diantaranya  dilakukan  oleh  [5]  yaitu  segmentasi  pelanggan  CV  Tita  Jaya mengunakan  algoritma  k-means.  Pada  penelitian  tersebut,  data  pelanggan berhasil  disegmentasi  menjadi  enam  klaster,  dan  hasil  pengujian  dengan perhitungan silhouette coefficient menghasilkan nilai 0,61. Penelitian serupa dilakukan  Sutresno  [6]  menggunakan  k-means  untuk  melakukan clustering data  pelanggan,  menghasilkan  lima  klaster.  Dari  lima  klaster  tersebut terdapat klaster 1, 3, dan 5 teridentifikasi sebagai potential loyalist sehingga pihak  perusahaan  dapat  memberikan  prioritas  lebih  ke  pelanggan  pada klaster  tersebut.  Sebagai startup B2B,  e-ujian.com  perlu  melakukan segmentasi  pengguna  sehingga  langkah  kebijakan  pengelolaan  pengguna menjadi  lebih  efisien.  Seperti  pada  [7],  dilakukan  segmentasi retailer untuk mengidentifikasi perilaku yang mirip dengan tujuan mengefisienkan strategi pemasaran.  Setiap  kelompok  yang  tersegmentasi  dapat  diatur  strateginya sesuai  dengan  karakteristik  kelompok  tersebut.  Pada  penelitian  ini digunakan  algoritma  k-medoids  karena  algoritma  ini  dikenal  lebih  dapat diandalkan, serta lebih cocok untuk data yang secara natural memang dapat dipisahkan dengan jelas [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini dilakukan secara bertahap untuk menentukan segmentasi pengguna.  Tahap-tahap yang ditempuh dapat digambarkan seperti Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Penjelasan untuk masing-masing tahapan penelitian di atas akan dijelaskan sebagai berikut.

## 2.1. Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data ditempuh dengan cara mengakses basis data e-ujian.com  yang  berisi  aktivitas  pelaksanaan  ujian  dari  seluruh  lembaga yang terdaftar.

## 2.2. Klasterisasi Menggunakan Algoritma k-medoids
Proses klasterisasi menggunakan algoritma k-medoids dengan besaran jumlah  klaster k yang  akan  ditentukan  dalam  beberapa  kali  percobaan. Semua  proses  klasterisasi  dilakukan  dengan  bantuan  aplikasi  RapidMiner Studio.  Pada  aplikasi  RapidMiner Studio  sudah  terdapat  fitur  segmentasi  k- medoids yang tersedia dengan cukup memilihnya pada jendela operator.

## 2.3. Validasi Hasil Klastering
Validasi  dilakukan  dengan  bantuan  operator Cluster  Distance Performance pada  RapidMiner  Studio,  dengan  memilih  kriteria Davies Bouldin pada  opsi  perhitungannya.  Beberapa  nilai k akan  dicoba  dan
Mulai
Pengumpulan Data
Klasterisasi menggunakan algoritma k- medoids
Validasi Hasil
Analisis Hasil Klasterisasi
Selesai
divalidasi  hasilnya  menggunakan  perhitungan Davies  Bouldin  Index (DBI). Semakin  kecil  nilai  DBI,  maka  semakin  baik  pula  hasil  klasterisasinya  [4]. Sehingga nilai k yang terkait akan dipilih sebagai jumlah klaster optimal.

## 2.4. Analisis Hasil Klasterisasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  terhadap  klaster  optimal  yang  telah dihasilkan  pada  tahapan  sebelumnya.  Analisis  ini  dilakukan  dengan mengamati  hasil  segmentasi  pengguna  sejumlah  klaster  optimal,  sehingga karakteristik tiap klaster dapat ditentukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan mengakses basis data e-ujian.com yang terkumpul sejak tahun 2020 dan berisi tabel-tabel antara lain:
1) Tabel lembaga
2) Tabel riwayat pembelian paket poin
3) Tabel riwayat penyelenggaraan ujian
4) Tabel paket soal yang dibuat lembaga Total  data  yang  terkumpul  dengan  penggabungan  beberapa  tabel  di atas  adalah  sebanyak  827 records .  Penggabungan  beberapa  tabel  ini menghasilkan  atribut  terpilih  yang  diharapkan  akan  menjadi  patokan pengelompokan pengguna. Pada Tabel 1 disajikan atribut terpilih yang akan diproses ke tahap selanjutnya.
Tabel 1. Daftar atribut terpilih No.  Nama Atribut Kode Keterangan Tipe Data 1 id_lembaga A ID untuk keperluan identifikasi data lembaga Numerik (ID) 2 jml_poin B Jumlah poin yang pernah dibeli oleh masing- masing lembaga Numerik 3 jml_peserta C Jumlah  peserta  ujian yang ada di lembaga Numerik 4 jml_sesi D Jumlah  sesi  pelaksanaan ujian yang pernah dibuat oleh lembaga Numerik 5 total_pakai E Jumlah poin yang pernah dipakai  untuk  keperluan penyelenggaraan ujian Numerik 6 max_sehari F Maksimum  penggunaan poin  dalam  sehari  yang pernah  dilakukan  oleh lembaga Numerik 7 jml_ps G Jumlah  paket  soal  yang dibuat oleh lembaga Numerik 8 harga_poin H Harga poin rata-rata dari masing-masing lembaga Numerik 9 max_pembelian I Maksimum pembelian poin  yang  dilakukan dalam sekali waktu Numerik
Sebagai  gambaran,  data  hasil  tahapan  pengumpulan  data  sebagian disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Sampel data A B C D E F G H I 17 7455 386 911 5245 184 431 593 3000 33 650 70 96 279 14 44 1481 250 145 13250 618 1004 13444 451 383 517 2300 300 1000 958 12 862 740 7 1100 1000 364 250 28 64 50 9 39 701 250 381 1350 241 327 1206 59 187 1121 500 389 1219 226 194 1319 88 86 740 417 614 100 112 19 104 81 5 753 100 625 1410 114 59 747 73 44 624 1200 627 1500 668 45 711 119 18 748 1000 645 250 55 23 133 34 16 701 250 662 4500 332 910 3829 54 545 668 1000 675 49500 1986 2047 41401 812 855 530 16500 687 4150 4150 128 3936 1111 11 609 1600 742 13353 1994 667 10411 952 67 565 4990 759 56610 1547 3361 63017 1101 534 566 8000 760 1500 208 19 1440 177 13 600 750 786 2350 521 531 2095 170 155 804 1000 794 21500 15349 3168 15568 1433 51 652 6500 802 460 177 43 332 38 22 713 150 837 1091 161 54 600 48 17 627 741 863 100 10 1 3 3 1 753 100 881 250 117 91 221 31 34 1002 100 929 445 360 417 366 56 27 974 250 ... ... ... ... ...
... ... ... ... 662 4500 332 910 3829 54 545 668 1000 9139 500 134 13 182 112 9 1170 500 9142 250 135 2 125 92 1 1050 250 9161 100 144 8 39 14 2 675 100 9166 500 278 7 259 220 7 975 500 9217 100 2 1 1 1 1 675 100 9245 1100 51 17 118 48 10 390 1000 9260 35 29 8 55 28 4 446 35 9266 500 488 2 247 247 1 975 500 9310 45 50 11 47 24 9 667 45 9367 100 81 6 79 79 2 1125 100

## 3.2. Klasterisasi Menggunakan Algoritma k-medoids
Proses  klasterisasi  dilakukan  dengan  bantuan  RapidMiner  Studio, dengan desain proses seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Desain proses klasterisasi
Proses  dijalankan  beberapa  kali  dengan  nilai k yang  berbeda-beda, mulai  dari  2  s.d  6.  Setiap  prosesnya  akan  terhitung  nilai  DBI  berdasarkan operator Cluster  Distance  Performance. Pada  Tabel  3  di  bawah  ini  disajikan hasil DBI untuk setiap percobaan nilai k .
Tabel 3. Hasil percobaan nilai k No. Nilai k Hasil Klaster Nilai DBI 1 2 Cluster 0: 29 items Cluster 1: 798 items 7,087 2 3 Cluster 0: 231 items Cluster 1: 372 items Cluster 2: 224 items 6,343 3 4 Cluster 0: 230 items Cluster 1: 231 items Cluster 2: 142 items Cluster 3: 224 items 3,017 4 5 Cluster 0: 230 items Cluster 1: 231 items Cluster 2: 118 items Cluster 3: 224 items Cluster 4: 24 items 3,892 5 6 Cluster 0: 77 items Cluster 1: 227 items Cluster 2: 83 items Cluster 3: 228 items Cluster 4: 147 items Cluster 5: 65 items 3,613
Dari  hasil  validasi  menggunakan  DBI  yang  tersaji  pada  Tabel  2,  dapat disimpulkan  bahwa  nilai k =  4  merupakan  nilai  optimal.  Segmentasi  data pengguna e-ujian.com telah berhasil dilakukan dengan hasil klaster sebanyak 4. Pada Tabel 4 disajikan data centroid dari masing-masing klaster untuk nilai k = 4.
Tabel 4. Centroid dari masing-masing klaster Atribut cluster_0  cluster_1  cluster_2  cluster_3 total_pakai 657 2 3302 63 max_sehari 26 2 1634 12 max_pembelian 250 8 1700 10 jml_sesi 459 2 22 14 jml_ps 8 1 6 9 jml_poin 250 8 1760 10 jml_peserta 463 4 881 48
Atribut cluster_0  cluster_1  cluster_2  cluster_3 harga_poin 1050 1153 1022 614
Sebagai gambaran, visualisasi data hasil klasterisasi dapat dilihat pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Visualisasi hasil klasterisasi dengan k = 4

## 3.3. Analisis Hasil Klasterisasi
Berdasarkan  hasil  klasterisasi  optimal  pada  tahapan  sebelumnya, dilakukan  pengamatan  terhadap  hasil  segmentasi,  yaitu  dengan  melihat karakteristik  dari  anggota  masing-masing  klaster  yang  terbentuk.  Hasil pengamatan  ini  menghasilkan  label  untuk  masing-masing  klaster  sesuai dengan karakteristik datanya. Hasil pengamatan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil pengamatan data Klaster Jumlah Anggota Label 0 230 upper-regular-usage 1 231 low-usage 2 142 super-usage 3 224 lower-regular-usage
Masing-masing  label  dibuat  berdasarkan  karakteristik  data  anggota klaster yang diamati, dan dapat dijelaskan pada Tabel 6.
Tabel 6. Penjelasan label tiap klaster Label Penjelasan low-usage Berisi  pengguna  yang  tidak  banyak  menggunakan  aplikasi, hanya  lembaga  yang  memiliki  aktivitas  rendah  (sekali pakai, hanya karena ada event tertentu) atau hanya coba-coba. lower-regular- usage Berisi  lembaga  yang  menggunakan  aplikasi  secara  berkala, tetapi  dengan  jumlah  pemakaian  yang  tidak  terlalu  banyak. Lembaga  yang  ada  di  kategori  ini  banyak  dari  kalangan sekolah  yang  memiliki  jumlah  siswa  berkisar  antara  50  s.d 400.
Label Penjelasan upper-regular- usage Berisi  lembaga  yang  menggunakan  aplikasi  secara  berkala dan dengan jumlah pemakaian yang  cukup banyak. Lembaga yang ada di kategori ini didominasi oleh sekolah-sekolah yang memiliki  jumlah  siswa  berkisar  antara  500  s.d  1000  atau penyelenggara  ujian  yang  secara  rutin  menyelenggarakan ujian. super-usage Berisi  lembaga  yang  sering  menggunakan  aplikasi  dengan jumlah  pemakaian  yang  sangat  besar,  berisi  sekolah-sekolah yang  memiliki  siswa  berkisar  di  atas  1000,  atau  lembaga- lembaga  besar  (gabungan  sekolah-sekolah  atau  tingkat kementerian)  yang  menyelenggarakan  ujian  dengan  ribuan peserta sekali waktu.
Hasil analisis di atas menggambarkan dengan jelas bahwa klaster yang terbentuk  dapat  diinterpretasikan  dengan  baik,  sesuai  dengan  karakteristik yang  ada  pada  setiap  klaster.  Untuk  setiap  kelompok  pengguna  selanjutnya dapat  diformulasikan  strategi  pemasaran  yang  sesuai  dengan  label  tiap klaster, sehingga akan lebih efektif dan efisien.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa klasterisasi telah berhasil dilakukan dalam rangka segmentasi data pengguna e-ujian.com.  Klasterisasi  dilakukan  terhadap  827  baris  data  pengguna  yang memiliki  8  atribut,  menggunakan  algoritma  klastering  k-medoids.  Nilai k ditentukan  secara trial  and  error ,  dan  disimpulkan  bahwa  nilai k  = 4 merupakan jumlah klaster yang optimal berdasarkan perhitungan DBI, yang menghasilkan  nilai  sebesar  3.017.  Hasil  klasterisasi  optimal  terdapat  4 klaster  yang  terbentuk,  yaitu  klaster  0  ( upper-lower-usage )  beranggotakan 230  lembaga,  klaster  1  ( low-usage )  dengan  anggota  131  lembaga,  klaster  2
( super-usage )  dengan  anggota  142  lembaga,  dan  klaster  3  ( lower-regular- usage ) dengan anggota 224 lembaga. Terbentuknya 4 klaster ini diharapkan dapat  mengefisienkan  strategi  bisnis  e-ujian.com,  dalam  rangka memaksimalkan  potensi  marketing  yang  sesuai  dengan  karakteristik pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Jenderal et al. , “Pengaruh Service Quality Terhadap Loyalitas Dengan Kepuasan Pelanggan Sebagai Mediator Dalam Industri Farmasi B2b Di Sumatera  Barat  (Survey  Pada  Pelanggan  Pt.  Talang  Gugun  Sari Nusantara),” Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Ekonomi  Manajemen TERAKREDITASI PERINGKAT , vol. 4, no. 3, pp. 589–601, 2020, [Online]. Available: http:jim.unsyiah.ac.id/ekm
[2] M. A. A. Singaraj et al. , “Service Quality And Its Dimensions Chief Editor Editor  Editorial  Advisors  Service  Quality  And  Its  Dimensions  A Kowsalya 2,” 2019. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/333058377
[3] P.  A.  A.  Pudjianingrum,  C.  S.  Barkah,  T.  Herawaty,  and  L.  Auliana, “Rumusan  Program  Membership,  Poin  Rewards  dan  Email  Marketing untuk  Meningkatkan  Loyalitas  Pelanggan:  Studi  pada  Semanis  Kamu Cafe,” Jurnal  Administrasi  Bisnis ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  21–30,  Mar.  2022, doi: 10.14710/jab.v11i1.39815.
[4] A. E. Ezugwu et al. , “A comprehensive survey of clustering algorithms: State-of-the-art  machine  learning  applications,  taxonomy,  challenges, and  future  research  prospects,” Engineering  Applications  of  Artificial Intelligence ,  vol.  110.  Elsevier  Ltd,  Apr.  01,  2022.  doi: 10.1016/j.engappai.2022.104743.
[5] T. Ayu Rospricilia, S. Ayu Ithriah, and A. Anjani Arifiyanti, “segmentasi pelanggan  menggunakan  metode  k-means  clustering  berdasarkan model rfm pada cv tita jaya,” 2020.
[6] S. Aprius, S. #1, A. I. #2, and E. Sediyono, “Metode K-Means Clustering dengan Atribut RFM untuk Mempertahankan Pelanggan,” vol. 4, p. 433, 2018, doi: 10.28932/jutisi.v4i3.878.
[7] P. Prasetya, M. Najib, F. Mahliza, K. Kunci, P. Dua-level, and P. K-means, “Retailer Segmentation as A Strategy for B2B Marketing using A Two- Level Clustering Analysis,” Jun. 2022.
[8] B.  Lund  and  J.  Ma,  “A  review  of  cluster  analysis  techniques  and  their uses  in  library  and  information  science  research:  k-means  and  k- medoids clustering,” Performance Measurement and Metrics , vol. 22, no. 3, pp. 161–173, Nov. 2021, doi: 10.1108/PMM-05-2021-0026.