## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2023

## Analisis Cluster ing dan Pemetaan Sebaran Pelanggan Perusahaan Properti di Sidoarjo
Apriliani Nur Afifah #1 , Vivine Nurcahyawati2 #2 , Valentinus Roby Hananto #3
# Program Studi Sistem Informasi, Universitas Dinamika Jl. Kedung Baruk no. 98 Surabaya
1 19410100078@dinamika.ac.id
2 vivine@dinamika.ac.id
3 valentinus@dinamika.ac.id
Abstrak—  Strategi  pemasaran  selalu  diterapkan  pada perusahaan  yang  bertujuan  untuk  melakukan  penjualan sebanyak-banyaknya  dengan  margin  yang  tinggi  yang didukung  oleh  promosi  yang  menarik.  Tentunya  dengan melakukan  promosi  yang  menarik  memerlukan  anggaran yang  tinggi.  Didapatkan  data  bahwa  anggaran  untuk pemasaran  yang  telah  dilakukan  mencapai  4%  dari  total omzet  yang  dimiliki.  Hal  tersebut  dinilai  bahwa  pemasaran yang  dilakukan  kurang  optimal,  tidak  terencana,  dan menyebabkan  kerugian.  Hal  ini  terjadi  karena  belum adanya  penetapan  strategi  pemasaran  berdasarkan  kondisi sebaran  pelanggannya.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  adanya pengelompokan  pelanggan  melalui  data  mining  dengan menerapkan  metodologi  CRISP-DM.  Adapun  algoritma yang  digunakan  adalah  K-Means  Clustering  dari  data historikal  pelanggan  agar  dapat  menciptakan  strategi marketing  yang  benar  dan  tepat  sasaran.  Tujuan  penelitian ini  adalah  melakukan  analisis  clustering  sebaran  pelanggan untuk  mengetahui  segmentasi  pelanggan.  Kontribusi  dari penelitian  ini  berupa  pemetaan  persebaran  pelanggan  dari hasil  clustering  data  mining  agar  mudah  dipahami  oleh pengguna  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  untuk melakukan  strategi  marketing.  Dengan  menerapkan  metode Elbow dan Algoritma K-Means Clustering pada penelitian ini dapat menyelesaikan masalah segmentasi pelanggan dimana pengujian akurasi  menggunakan  model  silhouette score  atas hasil  3  cluster  menghasilkan  nilai  0.959  yang  berarti  cluster tersebut  optimal  atau  bernilai  sangat  baik  sehingga  dapat membantu  divisi  Marketing  dalam  mempromosikan  produk lebih terarah.
Kata kunci — Clustering, K-Means, Pemetaan, Persebaran Pelanggan, Data mining

## I. P ENDAHULUAN
PT  XYZ  adalah  suatu  perusahaan  yang  bergerak  pada bidang  properti  yakni  bangunan  dan  tanah  dengan  lokasi di  Sidoarjo,  Jawa  Timur  [1].  Pada  perusahaan  tersebut memiliki  Divisi Marketing yang  terbagi  atas  bagian marketing promosi, marketing penjualan, marketing collection , dan marketing purna jual yang mana memiliki tujuan  dalam  melakukan  penjualan  sebanyak-banyaknya dengan margin yang tinggi dengan didukung oleh promosi
yang  menarik  baik  dengan  cara  konvensional  seperti dengan  memasang billboard ,  brosur,  membuka open house ,  program  afiliasi,  bekerja  sama  dengan  bank  dan agen  maupun platform digital  seperti  membuat  konten  di social  media ,  mengundang influencer ,  dan  memuat promosi di website .
Seperti yang diketahui bersama bahwa divisi Marketing merupakan  salah  satu  bagian  yang  sangat  penting  dan berpengaruh  pada  suatu  perusahaan  dalam  menjalankan bisnis  atau  usahanya  [2].  Filosofi  manajemen  pemasaran menyatakan  bahwa  pencapaian  tujuan  perusahaan tergantung  pada  identifikasi  kebutuhan  dan  keinginan pasar,  serta  memuaskan  pelanggan  secara  selektif  dan efisien, karena akan mampu mengungguli persaingan dan mempertahankan pelanggan [3]. Hal ini pula yang tengah dilakukan  oleh  divisi Marketing PT  XYZ  melalui penyusunan  strategi  promosi  calon  pelanggan  agar  dapat mengetahui produk dan berpeluang untuk membeli produk. Promosi  yang  dilakukan  baik  secara  digital  maupun konvensional  tentunya  memerlukan  anggaran  dimana telah mencapai sebesar 4% dari total omzet yang dimiliki. Namun  angka  ini  masih  dirasa  kurang  dibandingkan dengan  perusahaan  lain  yang  memberi  komisi  hingga  8- 10%  kepada  agensi.  Maka  dari  itu,  divisi Marketing PT XYZ  melakukan  pencarian  strategi  lain  diantaranya adalah:  1)  Menjadikan  anggaran  akhir  tahun  sebagai anggaran  tahun  berikutnya,  2)  Melakukan  subsidi  silang dengan  membagi  anggaran  pada  bulan  pertama  dibuat tinggi  dan  bulan  berikutnya  dibuat  rendah  begitu  pula seterusnya,  3)  Memasukkan  anggaran  ke  HPP  (Harga Pokok  Pembangunan)  sehingga  akan  membuat  harga pembangunan  menjadi  lebih  mahal.  Seiring  berjalannya waktu,  ketiga  strategi  sebelumnya  ternyata  masih  kurang optimal  dan  dianggap  sedikit  merugikan  bagi  divisi Marketing .  Hal  ini  bisa  terjadi  dikarenakan  divisi Marketing belum  melakukan  strategi  pemasaran  dengan mengelompokkan  pelanggan-pelanggannya  ke  dalam segmentasi  tertentu  yang  mengakibatkan  promosi  yang dilakukan menjadi cukup luas dan tidak terarah.
Berdasarkan  pemaparan  masalah  sebelumnya,  dalam rangka  untuk  mengoptimalkan  strategi  pemasaran  pada divisi Marketing PT  XYZ  perlu  adanya  upaya segementasi  pelanggan  dalam  penyusunan  strategi pemasarannya.  Segmentasi  pelanggan  yang  dimaksud bertujuan  untuk  mengelompokkan  pelanggan  dengan kriteria  tertentu  seperti  kebutuhan,  karakteristik  yang berbeda sehingga strategi pemasaran dapat terfokus untuk melakukan  promosi  [4].  Segmentasi  pelanggan  terbagi menjadi  4  yaitu  demografis,  geografis,  psikografis  dan perilaku  [5].  Segmentasi  pelanggan  pada  penelitian  ini dilakukan melalui pengolahan analisis data menggunakan data  mining . Data  mining adalah  eksplorasi  dan  analisis kumpulan  data  besar,  untuk  menentukan  pola  dan  aturan yang berarti. Data mining menggunakan teknik Matematika,  Statistik,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk  mengidentifikasi  dan  mengekstrak informasi  atau  pengetahuan  yang  berguna  dari  berbagai database yang besar [6].
Dalam  penerapannya,  pengolahan  data  pada  penelitian ini menggunakan metodologi CRISP-DM ( Cross Industry Standard  Process  for  Data  Mining ).  Tahapan  yang  ada pada  CRISP-DM  adalah Business  Understanding,  Data Understanding,  Data Preparation,  Modeling,  Evaluation, dan Deployment [7].  Dengan  mengadaptasi  langkah- langkah  pendekatan  ini,  diharapkan  mendapatkan  model yang paling sesuai dalam pengolahan data mining melalui pemahaman  data  yang  ada,  sehingga  informasi  yang dihasilkan  lebih  efisien  dan  menekan  biaya.  [8].  Contoh implementasi  CRISP-DM  antara  lain Identifying  Bank Frauds  Using  CRISPM-DM  and  Decision  Trees yang menjelaskan  bagaimana  proses  penentuan  tingkat fraud atau kecurangan di dunia perbankan menggunakan teknik klasifikasi  melalui  pengujian  berdasarkan  data  riil  dan dengan  pemeriksaan  waktu  pemrosesan  dan  eksekusi algoritma  [9],  yang  didalamnya  terdapat  pengelompokan yang  dapat  dijadikan  acuan  dalam  penelitian  ini  untuk mengelompokkan pelanggan sehingga dapat menghasilkan  strategi  pemasaran  yang  cocok  untuk perusahaan PT XYZ.
Pada  tahapan modeling yang  sering  digunakan  dalam pengelompokan  pelanggan  adalah  teknik clustering . Clustering adalah  teknik  penambangan  data  untuk menemukan  struktur cluster dalam  kumpulan  data  yang ditandai  dengan  kesamaan  dalam  satu cluster dan perbedaan  terbesar  antara cluster yang  berbeda. [10]. Dalam  penelitian  yang  telah  sebelumnya  [11],  [12] melibatkan  pengelompokan  data  siswa  menggunakan algoritma K-Means untuk  membuat  sistem dashboard yang  akan  menampilkan  data  pembelajaran  siswa berdasarkan cluster yang  dipilih  oleh  pengguna.   Hal inilah yang mendorong penelitian ini untuk menggunakan algoritma K-means dari  data  pelanggan  historis  untuk membuat strategi pemasaran yang benar dan tepat karena sifat  algoritma K-Means yang  interaktif,  mudah ditafsirkan, diterapkan, dan fleksibel dalam distribusi data [13]. Selain itu, K-Means dapat meminimalkan perbedaan
data  dalam  satu cluster dan  memaksimalkan  perbedaan dengan cluster lainnya [14].
Luaran  yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini  adalah pembuatan mapping dari hasil cluster ing data mining agar mudah dipahami oleh pengguna sehingga dapat dijadikan sebagai acuan untuk melakukan strategi marketing dilihat dari  segmentasi  pelanggan  yang  tepat  bagi  perusahaan  di masa mendatang.

## II. M ETODOLOGI
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk membantu PT XYZ dalam  menentukan strategi pemasaran berdasarkan pembuatan mapping dari hasil cluster ing data mining .  Penerapan  analisis  clustering  digunakan  untuk menghasilkan  segmentasi  pelanggan  berdasarkan  kriteria Geografis.  Dalam  pengembangan  pengolahan  data menggunakan  CRISP-DM  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar. 1  Tahapan CRISP-DM [7]
Dalam CRISP-DM  terdiri dari beberapa tahapan untuk melakukan  proses data  mining meliputi business understanding,  data  understanding,  data  preparation, modelling,  evaluation, dan deployment .  Penjelasan masing-masing tahap adalah sebagai berikut:

## A. Business Understanding
Pada tahap business understanding melakukan identifikasi  terhadap  objek  penelitian  terkait  kondisi  saat ini dan menentukan tujuan dari adanya proses data mining, yang  mana  dalam  penelitian  ini  melihat  situasi  dalam perusahaan  saat  ini  meliputi  proses  bisnis  dan mencocokkan  tujuan  dari  pemodelan.  Proses  bisnis  yang terjadi  juga  dikaitkan  dengan  perencanaan  penyusunan strategi marketing agar selaras.

## B. Data Understanding
Pada  tahap  ini  berfokus  untuk  mengumpulkan  data serta  mengeksplorasi  data  dan  memahami  dari  kualitas data  yang  telah  dimiliki.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari dataset  perusahaan  dan  situs website geokeo.com
(https://geokeo.com/database/state/id/) untuk melihat sebaran pelanggan meliputi data kecamatan dan kota.

## C. Data Preparation
Pada data  preparation merupakan  tahapan  untuk mempersiapkan  data  dari  data  mentah  menjadi  data  yang siap  untuk  diolah.  Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa proses  yaitu data  consolidation,  data  cleaning,  data trasformation ,  dan data  reduction seperti  yang  nampak pada  Gambar  2.  Pada  proses data  consolidation , dilakukan  pengumpulan  data  dari  sumber  data  dan memilih  data  mana  saja  yang  dibutuhkan  sebagai  bahan analisis.  Data  yang  telah  terpilih  lalu  dilakukan  proses pembersihan  pada  proses data  cleaning .  Pembersihan dapat  dilakukan  dengan  mengisikan  nilai-nilai  pada  data kosong  ( missing  values ),  membersihkan  data-data  yang tidak  dibutuhkan,  dan  mengeliminasi  data  yang  tidak konsisten.  Proses  berikutnya  adalah data  transformation dengan melakukan normalisasi, melakukan konversi, atau menambahkan  atribut  data  yang  dibutuhkan.  Untuk membuat  data  lebih  seimbang  maka  dilakukan data reduction seperti mengurangi jumlah variabel, mengurangi jumlah kasus, dan lain-lain.
Gambar. 2 Data Preparation Process

## D. Modeling
Pada  tahap modeling ,  setelah  data  dibersihkan  dan  di sesuaikan formatnya,  kemudian  diterapkan teknik pemodelan  dan  menentukan tools yang  digunakan  untuk melakukan data  mining .  Analisis  data  mining  yang diterapkan adalah analisis clustering . Berikutnya, tahap ini juga  menggunakan  algoritma K-means  clustering untuk mengidentifikasi  segmen  pelanggan  dan  menentukan jumlah cluster dengan  metode Elbow .  Metode Elbow merupakan metode yang digunakan untuk membangkitkan informasi  dalam  menentukan  jumlah cluster terbaik dengan  menguji  persentase  hasil  perbandingan  antara jumlah cluster yang akan membentuk siku pada suatu titik [15].  Metode  ini  memberikan  wawasan  dengan  memilih nilai cluster kemudian  menambahkan  nilai cluster untuk
digunakan  sebagai  model  data  untuk  menentukan cluster terbaik [16].
Hasil  dari modeling ini  adalah  menemukan  kelompok pelanggan  ke  dalam cluster tertentu.  Diagram  alur modeling pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3. Diawali  dengan  memilih  jumlah cluster yang  akan dianalisis  untuk  kemudian  menghitung  jarak  semua  data pada  pusat  dari cluster tersebut.  Setelah  itu,  dilakukan penghitungan  kembali  pusat cluster untuk  mencari  data mana yang ada pada cluster tertentu.
Pada  tahap  ini  terdapat  dua  proses  yang  dilakukan yakni  penentuan  jumlah cluster dan K-Means  Clustering . Adapun  versi Python yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah 3.9.16. Library yang digunakan dalam pengolahan data  yaitu Pandas , Matpolib , Scikit-Learn dan Folium . Library Pandas digunakan sebagai alat untuk memanipulasi  data, mengambil  data  dan  merancang data. Library Scikit-Learn digunakan untuk membuat pemodelan  data,  pada  penelitian  ini  menggunakan K- Means untuk melakukan clustering. Library Folium dapat memudahkan  dalam  memvisualisasikan  data  yang dimanipulasi  dalam environment Python di  atas  sebuah peta leaflet .  Selain  itu, Folium memberikan  kemampuan untuk  mengikat  data  ke  peta untuk  visualisasi choropleth dan juga memberikan kemampuan visualisasi vektor/raster/html sebagai sebuah penanda di atas peta.
Gambar. 3 Flowchart Algoritma K-Means Cluster ing

## E. Evaluation
Pada  tahap evaluation yaitu  melakukan  evaluasi terhadap  implementasi data  mining yang  telah  dilakukan dengan Python ,  apakah  sudah  sesuai  dengan  kebutuhan atau  belum.  Pengujian  akurasi  ini  dilakukan  dengan menggunakan  uji  akurasi  model  dengan silhouette  score untuk  mengetahui clustering yang  telah  dilakukan  sudah optimal.  S ilhouette  score adalah  gabungan  dari  metode cohesion dan separation dimana digunakan untuk melihat kualitas  dan  kekuatan  seberapa  baik  suatu  objek  yang ditempatkan dalam suatu cluster [17] . Untuk melihat nilai pada silhouette  score telah  dibuat  tabel  pengukuran  oleh Kaufman dan Rosseeuw seperti terlihat pada Tabel 1.
TABEL I I NTERPRETASI N ILAI S ILHOUETTE S CORE Nilai Silhouette Coefficient Interpretasi 0.71 – 1.00 Cluster yang kuat
Nilai Silhouette Coefficient Interpretasi 0.51 – 0.70 Cluster yang layak atau sesuai 0.26 – 0.50 Cluster yang lemah Tidak layak menjadi cluster

## F. Deployment
Pada  tahap deployment informasi  dari  data  yang  telah diolah  akan  dipresentasikan  dalam  bentuk  tertentu sehingga  dapat  mudah  dipahami  oleh  manajerial  bisnis melalui  pembuatan mapping dari  hasil clustering  data mining .

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Pada  hasil  dan  pembahasan  dalam  penelitian  ini memberikan  penjelasan  detil  mengenai  hasil  dari pengembangan  pengolahan  data  menggunakan  CRISP- DM.  Penjelasan  dari  masing-masing  tahap  CRISP-DM adalah sebagai berikut:

## A. Business Understanding
Berdasarkan  hasil  observasi  yang  telah  dilakukan, proses  bisnis  divisi Marketing melakukan  promosi berulang  melalui  media  sosial  dan  konvensional  secara berulang.  Berikut  merupakan  proses  bisnis  pada  divisi Marketing pada Gambar 4.
Gambar. 4 Proses Bisnis Divisi Marketing
Proses  bisnis  yang  saat  ini  berjalan  pada  divisi Marketing adalah  melakukan  promosi  secara  digital maupun  konvensional.  Berdasarkan  promosi  yang dilakukan,  apabila  mendapatkan  calon  pelanggan  maka dilanjutkan  dengan  divisi Marketing penjualan,  namun apabila tidak maka kembali untuk melakukan promosi lagi. Setelah  calon  pelanggan  dihubungkan  dengan  divisi Marketing penjualan,  maka  divisi Marketing penjualan akan  bekerjasama  dengan  agen,  kemudian  melakukan penjualan barang dan juga survey . Jika pelanggan merasa cocok  dengan  rumah  yang  telah  disurvei  dan  sepakat untuk  melakukan  pembelian  akan  dilanjutkan  pada  divisi Marketing koleksi  untuk  melakukan  penagihan.  Namun, jika  pelanggan  tidak  cocok  dan  tidak  jadi  membeli,  akan kembali  pada  divisi Marketing promosi  untuk melakukan promosi  lagi.  Divisi  M arketing koleksi  sendiri  bekerja sama  dengan  bank  untuk  melakukan  penagihan  setelah adanya  kesepakatan.  Proses  berikutnya  akan  ditangani
oleh  divisi  purna  jual  dalam  melakukan  serah  terima  dan pelayanan after sales jika pelanggan komplain.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  untuk  membantu mengoptimalkan  strategi  pemasaran  pada  perusahaan dengan  anggaran  yang  terbatas,  maka  diperlukan  upaya segmentasi pelanggan dalam penyusunan strategi pemasarannya.  Segmentasi  pelanggan  bertujuan  untuk mengelompokkan  pelanggan  dengan  terfokus  pada  segi geografis yaitu lokasi tempat tinggal pelanggan.

## B. Data Understanding
Data  understanding  merupakan  isi  dari  atribut  data yang  diperoleh  dari  perusahaan  seperti  pada  Tabel  2  dan website geokeo.com seperti pada Tabel 3 dan 4. Data pada Tabel  2  akan  diambil  beberapa  atribut  yang  dibutuhkan pada analisis clustering yaitu kolom Alamat, Kota, Cluster, dan  Tipe  rumah  yang  dibeli.  Berdasarkan  data  tersebut lalu  dipetakan  dengan  data  pada  Tabel  3  dan  Tabel  4 untuk  mendapatkan  data  menyeluruh  terkait  data koordinat  dari  kota  dan  kecamatan  tersebut.  Data koordinat  alamat  akan  menjadi  data  dasar  untuk  proses segmentasi pelanggan.
TABEL II A TRIBUT D ATA D ARI P ERUSAHAAN
Atribut Deskripsi Nama Nama pelanggan Umur Umur pelanggan Pekerjaan Pekerjaan Alamat Alamat rumah Kota kota/kabupaten Cluster Nama cluster yang dibeli Tipe Tipe rumah yang dibeli Luas Harga Cara bayar Cara membayar pembelian Pola bayar Pola pembayaran transaksi Pembayaran terakhir Tanggal pembayaran terakhir Persentase pembayaran % pembayaran terhadap total harga Jatuh tempo Tanggal jatuh tempo pembayaran
TABEL III A TRIBUT D ATA K ECAMATAN
Atribut Deskripsi Kecamatan Nama kecamatan Longitude Titik koordinat longitude
Latitude Titik koordinat latitude TABEL IV A TRIBUT D ATA K OTA
Atribut Deskripsi Kota Nama kota Longitude Titik koordinat longitude Latitude Titik koordinat latitude

## Proses  bisnis  yang  saat  ini  berjalan  pada  divisi
Marketing adalah  melakukan  promosi  secara  digital maupun  konvensional.  Berdasarkan  promosi  yang dilakukan,  apabila  mendapatkan  calon  pelanggan  maka dilanjutkan  dengan  divisi Marketing penjualan,  namun apabila tidak maka kembali untuk melakukan promosi lagi.

## C. Data Preparation
Pada  data  preparation  meliputi  persiapan  data  yang akan  diolah.  Proses  pertama  yang  dilakukan  adalah dengan mengumpulkan data dari sumber data yang berasal dari tahap sebelumnya yaitu data understanding berjumlah 833  data.  Dalam  penelitian  ini  pada  tahapan data preparation menggunakan  data  alamat  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar. 5 Data Alamat
Berikutnya, dari data tersebut akan diambil data Alamat, latitude dan longitude kecamatan  seperti  yang  nampak pada  Gambar  6.  Proses  pengambilan  data latitude dan longitude pada  proses clustering ini  bertujuan  untuk melakukan  segmentasi  geografi  sehingga  data  yang diambil langsung berfokus pada penentuan daerah-daerah menggunakan latitude dan longitude .  Dikarenakan koordinat latitude dan longitude dapat  digunakan  untuk melacak koordinat titik dari suatu daerah-daerah.
Gambar. 6 Data Latitude dan Longitude

## D. Modeling
Pada  tahap modelling dilakukan  dengan  melakukan penentuan  jumlah cluster .  Setelah  mendapatkan  jumlah cluster ,  kemudian  dilakukan  segmentasi  pelanggan dengan menerapkan analisis clustering .
1) Penentuan  Jumlah  Cluster: Menentukan  jumlah cluster pada  penelitian  ini  dengan  metode Elbow .  Pada grafik  ini  terlihat  bahwa  titik  siku  terbentuk  antara  titik dua  dan  titik  empat,  setelah  titik  3  tidak  ada  lagi penurunan yang signifikan secara intuitive , sehingga dapat disimpulkan bahwa jumlah klaster menurut metode Elbow adalah  3  klaster.   Hasil  metode Elbow dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar. 7 Hasil Metode Elbow
2) K-Means Clustering: Hasil proses clustering K-Means berupa informasi yang menunjukkan jumlah anggota pada setiap cluster ,  titik  pusat  atau centroid ,  dan  nilai  kinerja cluster berdasarkan penjumlahan kuadrat dalam cluster .  Hasil K-Means 3 Cluster dapat dilihat pada Tabel 5.
TABEL V H ASIL K-M EANS 3 C LUSTER Latitude Longitude Cluster 0 -7.43155 112.725647 2 1 -7.43155 112.725647 2 2 -7.43155 112.725647 2 3 -7.43155 112.725647 2 4 -7.43155 112.725647 2 5 -7.43155 112.725647 2 6 -7.43155 112.725647 2 7 -7.43155 112.725647 2 8 -7.43155 112.725647 2 9 -7.43155 112.725647 2

## E. Evaluation
Pengujian  akurasi  dilakukan  dengan  menggunakan  uji akurasi  model silhouette  score untuk  mengetahui  apakah cluster ing  dengan  jumlah  3  yang  telah  dilakukan  sudah
optimal  berdasarkan  hasil data  mining yang  telah  dibuat sebelumnya.  Hasil  pada  tahap  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 8.

## Gambar. 8 Hasil Pengujian dengan Silhouette
Berdasarkan  Gambar  8  diatas  nampak  bahwa  hasil  uji Silhoutte dengan  nilai k sama  dengan  3  dengan  hasil Silhouette  Score sebesar  0.959  dimana  skor Silhouette dalam algoritma pengelompokan K-Means yang berada di antara -1 dan 1. Jika nilai Silhouette semakin mendekati 1, maka  nilai  tersebut  dianggap  baik.    Sehingga  jumlah cluster pada  penelitian  ini  merupakan cluster yang optimal atau bernilai sangat baik.

## F. Deployment
Luaran  pada  penelitian  ini  berupa mapping dari  hasil cluster ing data  mining agar  mudah  dipahami  oleh pengguna  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  untuk melakukan  strategi marketing dilihat  dari  segmentasi pelanggan yang tepat bagi perusahaan di masa mendatang. Hasil mapping menggunakan library Folium pada Python dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar. 9 Mapping Sebaran Pelanggan
Pada  Gambar  9  terlihat  bahwa  terdapat  3  warna  yakni Merah, Biru, dan Hijau yang merupakan representasi dari metode Elbow dan K-Means 3 Cluster .  Pada cluster 1 berwarna  Merah  yakni  terdiri  dari  wilayah  Surabaya Timur  dan  Surabaya  Selatan.  Pada cluster 2  berwarna Biru  terdiri  dari  wilayah  Surabaya  Pusat  dan  Surabaya Barat.  Pada cluster ke  3  berwarna  Hijau  terdiri  dari wilayah  Sidoarjo  Oleh  karena  itu,  dengan  adanya
pembagian  segmentasi  pelanggan  melalui  pengolahan analisis data menggunakan data mining dapat terarah dan memberikan  gambaran  secara  jelas  dalam  melakukan promosi pada segmentasi wilayah tersebut.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan pemaparan masalah, metodologi, hasil dan pembahasan  yang  telah  dipaparkan  sebelumnya,  maka kesimpulan  dari  penelitian  ini  yakni  metode Elbow dan algoritma K-Means clustering dapat menjadi pilihan untuk mengatasi  masalah  segmentasi  pelanggan. Berikutnya, pengujian  akurasi  menggunakan  model silhouette  score atas  hasil  3 cluster yang  telah  dilakukan  sebelumnya menghasilkan  nilai  0.959  yang  berarti cluster tersebut optimal  atau  bernilai  sangat  baik.  Maka  dari  itu,  dengan adanya  segmentasi  pelanggan  PT  XYZ  dapat  membantu divisi Marketing dalam  melakukan  promosi  yang langsung  merujuk  pada  segmentasi  tersebut  sehingga promosi yang dilakukan dapat lebih terarah.

## R EFERENSI
[1] P. W. Nofiani dan M. C. Mursid, “Pentingnya Perilaku Organisasi Dan Strategi Pemasaran Dalam Menghadapi Persaingan Bisnis Di Era  Digital,”  Jurnal  Logistik  Bisnis,  vol.  XI,  no.  2,  pp.  71-77, 2021.
[2] M.  Riadi,  J.  Kamase  dan  M.  ,  “Pengaruh  Harga,  Promosi  Dan Kualitas  Layanan  Terhadap  Kepuasan  Konsumen  Mobil  Toyota (Studi Kasus Pada PT. Hadji Kalla Cabang Alauddin),” Journal of Management Science (JMS), vol. II, no. 1, pp. 41-60, 2021.
[3] N.  Y.  I.  Astana,  G.  A.  C.  Dharmayanti  dan  V.  B.  Delarant,
“Analisis Keberhasilan Pengembangan Proyek Properti Komersial Bangunan Campuran,” Jurnal Spektran, vol. VII, no. 1, p. 65 – 74,
2019.
[4] S.  Aliami,  B.  Muslih,  Zulistiani  dan  R.  Sardanto,  “Analisis Segmenting, Targeting, dan  Positioning pada  Batik  Tulis  Ningrat Prasojo,” Jurnal Penelitian Manajemen Terapan (PENATARAN),
vol. VII, no. 1, pp. 67-78, 2022.
[5] C.  Khairunnisa,  “Segmentasi  Pasar  Berdasarkan  Psikografi  Pada Konsumen  Produk  “Bali  Ratih”  di  Kota  Malang,”  Jurnal  Ilmiah Mahasiswa FEB, vol. V, no. 2, pp. 1-14, 2017.
[6] S.  P.  Tualeka,  F.  Alameka  dan  N.  W.  W.  Sari,  “Implementasi
Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Penjualan  Dan  Penempatan Stok  Barang  Pada  CV  Pasti  Jaya  Houseware  menggunakan Algoritma Apriori,” SEMINASTIKA, pp. 115-123, 2021. [7] D.  Feblian  dan  D.  U.  Daihani,  “Implementasi  Model  Crisp-Dm Untuk  Menentukan  Sales  Pipeline  pada  PT  X,”  Jurnal  Teknik Industri, pp. 1-12, 202.
[8] M.  A.  Hasanah,  S.  Soim  dan  A.  S.  Handayani,  “Implementasi
CRISP-DM  Model  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,”
Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), vol. V, no. 2, p. 103~108, 2021.
[9] E.  Luthfi  dan  A.  W.  Wijayanto,  “Analisis  perbandingan  metode hirearchical, k-means, dan k-medoids cluster ing dalam pengelompokkan  indeks  pembangunan  manusia  Indonesia,” Journals  of  Economics  and  Business  Mulawarman  (JEBM),  vol. IV, no. 17, pp. 761-773, 2021.
[10] A.  D.  Savitri,  F.  A.  Bachtiar  dan  N.  Y.  Setiawan,  “Segmentasi Pelanggan Menggunakan Metode K-Means Cluster ing Berdasarkan Model RFM  Pada  Klinik Kecantikan  (Studi Kasus  : Belle  Crown  Malang),”  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. II, no. 9, pp. 2957-2966, 2018.
[11] C.  U.  Joseph  R.  Erskine,  Developing  Cyberspace  Data Understanding  Using  CRISP-DM  for  Host  IDS  Feature  Mining (Thesis), Ohio: Air Force Institute of Technology, 2010.
[12] Asroni  &  A.  Ronaldo,  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk Cluster ing  Mahasiswa  Berdasarkan  Nilai  Akademik  Dengan
Weka  Interface  Studi  Kasus  Pada  Jurusan  Teknik  Informatika UMM Magelang,” Jurnal Ilmiah Semesta Teknika, vol. I, no. 18, p. 76–82, 2015.
[13] B.  Poerwanto  &  R.  Y.  Fa’rifah,  “  Analisis Cluster K-Means Dalam  Pengelompokan  Kemampuan  Mahasiswa,”  Indonesian Journal Of Fundamental Sciences, vol. II, no. 2, p. 92–96, 2016.
[14] A. T. Rahman, Wiranto dan R.Anggrainingsih, “Coal Trade Data Cluster ing  Using  K-Means  (Case  Study  PT.  Global  Bangkit Utama),” ITSMART: Jurnal Teknologi Dan Informasi, vol. I, no. 6, p. 24–31, 2017.
[15] I.  M.  A.  W.  Putra,  G.  Indrawan  dan  K.  Y.  E.  Aryanto,  “Sistem Rekomendasi  Berdasarkan  Data  Transaksi  Perpustakaan  Daerah Tabanan  Dengan  Menggunakan  K-Means Cluster ing,”  Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIKI), vol. III, no. 1, pp. 18-22, 2018. [16] E.  Irfiani dan  S.  S. Rani,  “Algoritma  K-Means Cluster ing  untuk Menentukan  Nilai  Gizi  Balita,”  Justin  :  Jurnal  Sistem  dan Teknologi Informasi, vol. VI, no. 4, pp. 165-172, 2018.
[17] M.  Anggara,  H.  Sujiani  dan  H.  Nasution,  “Pemilihan  Distance Measure  Pada  K-Means Cluster ing  Untuk  Pengelompokkan Member  Di  Alvaro  Fitness,”  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi (JUSTIN), vol. I, no. 1,  pp. 1-6,  2016.