Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index
Jurnal
Tekn olo gi I nforma si Komu ni kasi ( e-Jo urn al)
Vol. 9 No. 1 (2022) 21 - 28 ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Penerapan Clustering Terhadap Segmentasi Zonasi Gangguan Layanan Pelanggan Dengan Menggunakan Analisis RFM Clustering Implementation of Zones User Segmentation
Using RFM Analysist
Nurhadi 1 , Yan Puspitarani 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Widyatama
1 Nurhadi@widyatama.ac.id, 2 Yan.puspitarani@widyatama.ac.id

## Abstract
The service area and the wide distribution of customers often require quite a long time in terms of handling disturbances, it can reduce the level of customer trust and loyalty in using the network services provided. Customer segmentation by region can help make it easier to analyze disruptions that occur to customer service in customer area zoning so that customer trust and  loyalty  can  be  maintained.  This  research  was  conducted in  order  to  understand  the  caracteristics  of  disturbances  that occur  in  several  customer  zoning  areas.  In  this  study,  RFM  (Recency,  Frequency,  Monetary)  analysis  was  performed. Clustering using the K-Means modelling technique, and also performance checking using Cluster Distance Performance to determine the performance of each cluster performed. The results of this study indicate that K-Means Clustering with a value of K=2 is the with the smallest Davies Bouldin value. It meaning that K=2 has the best performance when compared to other clusters formed..
Keywords: Clustering, Data Mining, Customer Segmentation, K-Means, RFM.

## Abstrak
Area pelayanan dan pesebaran pelanggan yang luas seringkali membutuhkan waktu yang cukup lama dalam hal penanganan gangguan, hal ini dapat memicu menurunnya tingkat kepercayaan dan kesetiaan pelanggan dalam menggunakan jasa layanan jaringan  yang  diberikan.  Segmentasi  pelanggan  berdasarkan  wilayah  dapat  membantu  mempermudah  dalam  melakukan analisis  gangguan  yang  terjadi  terhadap  layanan  pelanggan  pada  zonasi  wilayah  pelanggan  agar  kepercayaan  dan  kesetiaan pelanggan  dapat  tetap  terjaga.  Penelitian  ini  dilakukan  agar  dapat  memahami  karakteristik  dari  gangguan  yang  terjadi  di beberapa wilayah zonasi pelanggan. Pada penelitian ini dilakukan analisis RFM (Recency, Frequency, Monetary). Clustering dengan  menggunakan  Teknik  pemodelan  K-Means  dan  melakukan  pengecekkan  performa  menggunakan  Cluser  Disntance Perormance untuk mengetahui performa dari masing – masing cluster yang terbentuk. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa K-Means Clustering dengan nilai K=2 adalah Cluster dengan nilai Davies Bouldin terkecil. Hal ini berarti bahwa K=2 memiliki performat terbaik bila dibandingkan dengan cluster lain yang terbentuk.
Kata kunci: : Data Mining,  Clustering, Segmentasi Pelanggan, RFM, K-Means.

## 1. Pendahuluan
Data merupakan asset penting bagi perusahaan, karena dari  data  –  data  yang  ada  kita  dapat  memproyeksikan apa  yang  perlu  dilakukan  untuk  pengembangan  bisnis dengan  cara  menganalisa  data  yang  ada.  Maka  data perlu digali untuk  kemudian  diolah  menjadi informasi dan pengetahuan yang bermanfaat bagi perusahaan. PT. XYZ, merupakan perusahaan yang bergerak di bidang jasa penyedia layanan jaringan / internet. Perusahaan ini menyediakan layanan jaringan telekomunikasi berbasis
serat  optic  sebaga  medianya.  Area  pelayanan  dan persebaran pelanggan yang luas seringkali membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dalam  hal penanganan  gangguan,  hal  ini  dapat  menurunkan tingkat  kepercayaan  dan  kesetiaan  pelanggan  dalam menggunakan  jasa  layanan  jaringan  yang  disediakan oleh  PT.  XYZ.  Tentunya  perusahaan  memiliki  tujuan untuk  memperat  hubungan  antara  pelanggan  dengan perusahaan  untuk  mendapatkan  keuntungan  yang signifikan  dalam  persaingan  pasar.  Maka  dari  itu
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v9i1.919 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
perusahaan  perlu  terus  mengembangkan  keterampilan dan  mengidentifikasi  pelanggan  untuk  kemudian menyediakan kebutuhan pelanggan[1].
Oleh  karena  itu  melakukan  segmentasi  pelanggan berdasarkan  wilayah  dapat  membantu  dalam  hal pengelompokkan pelanggan (clustering) untuk kemudian dianalisa berdasarkan wilayah dari pelanggan yang  sering  terjadi  gangguan  dan  juga  penyebab  dari gangguan yang sering terjadi di wilayah tersebut.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  hasil pengelompokkan zonasi pelanggan yang sering terjadi gangguan  dan  juga  penyebab  dari  penanganan gangguan  yang  membutuhkan  waktu  recovery  yang lama  dan  juga  penyebab  dari  gangguan  yang  sering muncul pada zonasi pelanggan.
Cara  untuk  melakukan  pengelompokkan  pelanggan adalah  dengan  menggunakan  teknik  penggalian  data (data mining). Salah satu metode dari data mining yang dapat  dilakukan  adalah  metode  Clustering.  Metode Clustering  dikenal  juga  dengan  unsupervised  learning yang membagi data menjadi kelompok – kelompok atau cluster berdasarkan kemiripan atribut – atribut yang ada dalam data tersebut dan tidak memiliki label[2].
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisa  terhadap interval gangguan layanan terakhir, frekuensi gangguan, dan durasi gangguan, ketiga variabel ini akan dimodelkan dalam bentuk RFM (Recency, Frequency, Monetary).  Analisis  terhadap  segmentasi  pelanggan dengan menggunakan pemodelan RFM ini sebelumnya pernah dilakukan oleh B.E. Adiana, S. Indah, dan P.A Erna  (2018)  yang  melakukan  penelitian  untuk mengidentifikasi pelanggan yang berpotensi memberikan keuntungan yang tinggi[2].
Penelitian  lain  dengan  menggunakan  analisis  RFM dilakukan oleh Muhammad Fadillah (2019) [3], dengan mengukur  nilai  profitabilitas  pelanggan  terhadap perusahaan berdasarkan transaksi yang dilakukan. Hasil dari  penelitian  sebelumnya  memiliki  nilai  validasi cluster  yang  cukup  baik  dalam  pengelompokkan pelanggan.  Selain  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Adiana dan M. Fadilah, segmentasi pelanggan dengan menggunakan analisis RFM juga dilakukan oleh Jamal dan  Yanto  (2019)  [4]  dalam  mengelompokkan Loyalitas  Customer.  Analisis  RFM  berdasarkan segmentasi pelanggan dapat menghasilkan kemampuan segmentasi  antara  75%  sampai  dengan  85%  [5]. Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  maka  akan dilakukan “Penerapan Clustering Terhadap Segmentasi Zonasi Gangguan Layanan Pelanggan dengan menggunakan Analisis RFM”. Penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam melakukan Analisa terhadap layanan pelanggan untuk memudahkan dalam hal melakukan penanganan gangguan maupun melakukan  peningkatan  kualitas  kehandalan  layanan pelanggan.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi yang dilakukan dalam penelitian ini terdiri dari  4  tahapan,  yaitu  Pengumpulan  Data,  Pemilihan Data,  Pre-Processing,  Simulasi  (Clustering),  dan Evaluasi  Hasil.  Tahapan  dalam  metodologi  tersebut digambarkan dalam flowchart berikut :

## Gambar 1. Flowchart Metodologi Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data dan Pemilihan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  mengunduh RAWDATA gangguan dari aplikasi ticketing gangguan PT. XYZ. Data yang di unduh merupakan data dengan format  file  *.xls,  dengan  waktu  periode  gangguan  1
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v9i1.919 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Januari  2021  –  30  Juni  2021  dengan  jumlah  data sebanyak 3384 gangguan.
Data  Selection  merupakan  proses  seleksi  atau pemilihan  data  yang  relevan  terhadap  analisis  untuk diterima  dari  koleksi  data  yang  ada  [6].  Dari  sekian banyak  atribut  yang  ada  pada  data  yang  sebelumnya telah di unduh, maka diambil 3 atribut untuk dijadikan sebagai  atribut  RFM  (Recency,  Frequency,  dan Monetary). Atribut  yang akan digunakan sebagai nilai R adalah tanggal terakhir terjadinya gangguan layanan, nilai  F  adalah  frekuensi  terjadinya  gangguan, sedangkan  nilai  M  (Monetary)  diambil  dari  durasi gangguan  (satuan  menit)  pada  suatu  wilayah  atau zonasi.
2.2. Pre-processing Data
Tahapan  ini  dilakukan  agar  data  mentah  dapat  diubah menjadi data yang terstruktur. Adapun langkah pertama dalam  pre-processing  data  adalah  dengan  melakukan penerapan dan ekstraksi RFM.
Pada  tahapan  ini,  akan  dipilih  tiga  variable  untuk dijadikan sebagai variable RFM (Recency, Frequency, dan  Monetary).  Data  yang  telah  dikumpulkan  dalam data selection kemudian akan diubah kedalam variable RFM.  Atribut  Recency  diambil  dari  data  waktu  / tanggal  terakhir  terjadi  gangguan,  sedangkan  atribut Frequency  diambil  dari  seberapa  sering  terjadi gangguan,  dan  atribut  Monetary  diambil  dari  data durasi gangguan.
2.3.  Ekstraksi  Model  RFM  (Recency,  Frequency,

## Monetary)

## Ekstraksi Variabel Recency
Recency  merupakan  selisih  antara  tanggal  yang ditentukan dengan tanggal transaksi pelanggan terakhir, dalam  hal  ini  adalah  tanggal  terakhir  pelanggan mengalami  gangguan  pada  layananannya.  Variabel yang digunakan untuk menghasilkan variabel Recency adalah  ARDate.  Setelah  mendapatkan  nilai  dari  hasil ekstraksi variable Recency, tahapan selanjutnya adalah dengan melakukan ekstraksi variabel frequency.
Ekstraksi  variabel  Frequency  dilakukan  dengan  cara menghitung jumlah frekuensi gangguan yang terjadi di suatu wilayah dalam periode waktu tertentu. Kemudian lakukan ekstraksi variable monetary. Pada penelitian ini yang dijadikan sebagai variabel monetary adalah durasi gangguan dengan satuan menit.
2.4. Normalisasi (Min-Max)
Tahapan selanjutnya setelah melakukan ekstraksi nilai RFM  adalah  melakukan  penerapan  normalisasi  (Min- Max). Normalisasi data digunakan untuk menskalakan nilai  data  dalam  rentang  yang  ditentukan  untuk memudahkan  tahapan  –  tahapan  perhitungan  seperti perhitungan kesamaan atau operasi clustering[7][8].
Salah satu metode untuk melakukan normalisasi adalah metode  Min-Max  yang  merupakan  Teknik  sederhana dalam  melakukan  pensklaan  nilai  berdasarkan  batas  – batas yang telah ditentukan[9].
Normalisasi data juga dilakukan agar jarak dari ketiga variable  RFM  tidak  terlalu  jauh.  Persamaan  untuk melakukan  metode  normalisasi  (min-max)  adalah sebagai berikut [10]:
Rci = (newmax R – newmin R ) + newmin R (1) Fci = (newmax F – newmin F ) + newmin F (2) Mci= (newmax M – newmin M ) + newmin M (3)
Oi R , Oi F , dan Oi M adalah nilai mentah yang akan dinormalisasi  untuk  masing  –  masing  Recency, Frequency,  dan  Monetary.  Sedangkan  untuk  minR  , minF , dan minM adalah nilai minimum dari masing – masing R,F,M. Begitu juga dengan maxR , maxF , dan maxM yang menunjukkan nilai maksimal dari R,F,M.
NewmaxR , newmaxF , dan newmaxM adalah rentang nilai maksimal R, F, dan M baru yang mempunyai nilai 1, sedangkan newminR , newminF , newminM adalah rentang baru nilai minimal masing – masing R, F, dan M yang bernilai 0. Hasil dari persamaan 1, 2, dan 3 akan memiliki nilai yang rentangnya antara 0 sampai dengan 1.
2.5. Clustering
Clustering  adalah  salah  satu  sub  kategori  data  mining dan merupakan proses dimana sampel yang sama dibagi menjadi  kelompok  –  kelompok  yang  disebut  cluster. Setiap  cluster  termasuk  sampel  dimana  anggota  yang mirip satu sama lain dan berbeda dengan sampel yang tersedia dari kelompok lain [11], proses clustering akan mengelompokkan  data  kedalam  suatu  kelompok  yang memiliki  kemiripan  maupun  karakteristik  yang  sama [12].
Setelah  selesai  melakukan  ekstraksi  RFM  dan normalisasi  (Min-Max),  langkah  selanjutnya  adalah melakukan pengelompokkan (clustering). Pada penelitian ini teknik clustering yang digunakan adalah teknik  pemodelan  K-Means  menggunakan  aplikasi Rapid miner.
K-Means  adalah  salah  satu  algoritma  clustering  yang banyak  digunakan  pada  system  rekomendasi  dan  data mining[13][14].  Huruf  K  pada    K-Means  Clustering dimaksudkan  sebagai  konstanta  jumlah  cluster  yang diinginkan,  Bagian  penting  dari  algoritma  K-Means yaitu  centroid  yang  merupakan  titik  tengah  sebagai pusat cluster[15]. Metode K-Means berusaha mengelompokkan  data  yang  ada  kedalam  beberapa kelompok[16].
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v9i1.919 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Setelah  selesai  melakukan  pengelompokkan  dengan menggunakan Teknik pemodelan K-Means Clustering, maka Langkah selanjutnya adalah melakukan evaluasi dan  pengujian  performa  cluster  dari  pengelompokkan tersebut.
2.4. Davies Bouldin Index
Davies  Bouldin  Index  (DBI)  adalah  sebuah  metode yang diperkenalkan oleh David L. Davies dan Donald W.  Bouldin  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi cluster[17]. Landasan dari metode ini yaitu nilai kohesi dan separasi [18]. Pada proses pengelompokkan, kohesi adalah  jumlah  dari  kedekatan  data  terhadap  centroid dari  cluster  yang  diikuti.  Sedangkan  separasi didasarkan  pada  jarak  antar  centroid  dari  cluster tersebut  Evaluasi  dengan  menggunakan  DBI  ini memiliki  skema evaluasi  internal cluster, dimana baik atau  tidaknya  hasil  cluster  dilihat  dari  kuantitas  dan kedekatan antar data hasil cluster[19].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Sebelum melakukan simulasi clustering, perlu dilakukan  Ekstraksi  nilai  RFM  dari  RAWDATA gangguan yang sebelumnya telah di unduh dari aplikasi ticketing gangguan PT. XYZ. Data mentah ini memiliki atribut sebagai berikut :
Tabel  1.Tabel  Atribut RAWDATA Gangguan Atribut Tipe Data Keterangan Description Text Deskripsi  dari  nama dan  alamat  pelanggan yang mengalami gangguan layanan. ID Zonasi Number (integer) Kode dari wilayah zonasi, terdapat 17 wilayah zonasi Zonasi Text Nama  wilayah  zonasi, terdapat  17  wilayah zonasi AR Date Date Tanggal  dan  waktu tiket  laporan  gangguan dibuat Complete Date Tanggal  dan  waktu selesainya perbaikan gangguan Durasi Real (decimal) Durasi Gangguan (Complete  –  AR  Date) dengan satuan menit Root Cause Text Jenis  dari  penyebab gangguan,  terdapat  5 Root  Cause  yaitu  : Cable,  peripheral,  PS (Power Supply), Software,  dan  Bukan gangguan Basecamp Text Lokasi  basecamp  tim penanganan  gangguan. Terdapat 9 lokasi basecamp yaitu : Bandung,  Sumedang, Cirebon,  Garut,  Tasik, Cianjur, Karawang, Purwakarta, dan Subang.

## 3.1. Ekstraksi RFM
Setelah  mendapatkan  data  mentah  pada  proses sebelumnya,  Langkah  selanjutnya  adalah  menyiapkan data tersebut agar siap diolah dan dilakukan segmentasi dengan  menghilangkan  atribut  yang  tidak  diperlukan dalam  perhitungan  nilai  RFM.  Hasil  pencarian  nilai RFM dapat dilihat pada tabel berikut :

## Tabel 2. Tabel Hasil Pencarian Nilai RFM
ID Zonasi R F M 1 Bandung 270 630 1952873 , 48 2 Cimahi 270 108 1948820,07 3 Sumedang 272 139 163505 4 Majalengka 270 105 1890608,27 5 Cirebon 270 153 1952578,18 6 Kuningan 272 40 1920210,90 7 Indramayu 270 193 1965924,73 8 Garut 270 184 1935906,98 9 Tasik 270 96 1945990,67 10 Ciamis 273 103 1923522,80 11 Pangandaran 278 38 1916526,47 12 Cianjur 270 145 1961393,45 13 Sukabumi 270 205 141018,00 14 Pelabuhan Ratu 280 45 1900457,93 15 Subang 270 313 1933382,40 16 Purwakarta 272 504 1935701,25 17 Karawang 270 383 1962768,33

## 3.2. Normalisasi
Langkah  selanjutnya  setelah  mendapatkan  nilai  RFM adalah melakukan normalisasi (Min-Max). Normalisasi ini  dilakukan  agar  rentang  perbedaan  nilai  di  antara ketiga variable RFM tidak terlalu jauh karena hasil dari normalisasi  ini  akan  membuat  nilai  dari  masing  – masing RFM dalam rentang 0 – 1. Nilai terendah dari normalisasi  adalah  0,  sedangkan  nilai  tertingginya adalah 1.
Tabel 3. Tabel Hasil Normalisasi (Min-Max)
ID Zonasi Rci Fci Mci 1 Bandung 0,964286 1 0,993361 2 Cimahi 0,964286 0,171429 0,991299 3 Sumedang 0,971429 0,220635 0,08317 4 Majalengka 0,964286 0,166667 0,961689 5 Cirebon 0,964286 0,242857 0,993211 6 Kuningan 0,971429 0,063492 0,976747 7 Indramayu 0,964286 0,306349 1 8 Garut 0,964286 0,292063 0,984731 9 Tasik 0,964286 0,152381 0,98986 10 Ciamis 0,975 0,163492 0,978432 11 Pangandaran 0,992857 0,060317 0,974873 12 Cianjur 0,964286 0,230159 0,997695 13 Sukabumi 0,964286 0,325397 0,071731 14 Pelabuhan Ratu 1 0,071429 0,966699 15 Subang 0,964286 0,496825 0,983447 16 Purwakarta 0,971429 0,8 0,984626 17 Karawang 0,964286 0,607937 0,998394
Tabel 4. Jumlah Penyebab Gangguan Pada Setiap Zonasi
ID Zona si Cable Periph eral PS Bukan Ganggu an
Soft  - ware Total 1 376 125 71 54 4 630
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v9i1.919 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
ID Zona si Cable Periph eral PS Bukan Ganggu an Soft  - ware Total 2 60 19 19 9 1 108 3 111 18 6 3 1 139 4 87 6 6 5 1 105 5 81 35 24 11 2 153 6 144 21 13 14 1 193 7 144 21 13 14 1 193 8 90 25 54 11 4 184 9 38 29 16 12 1 96 10 73 16 11 3 0 103 11 21 7 6 4 0 38 12 78 18 44 3 2 145 13 145 27 19 14 0 205 14 33 6 5 1 0 45 15 232 46 14 20 1 313 16 330 72 78 24 0 504 17 271 57 32 23 0 383

## 3.3. K-Means Clustering
Tahapan  selanjutnya  adalah  membuat  pemodelan  dari data  yang  telah  di  olah.  Pada  penelitian  ini  dilakukan pemodelan clustering dengan menggunakan Teknik K- Means  .  Ketika  diberikan  nilai  K=2  maka  terbagi menjadi 2 cluster yaitu cluster 0 dan cluster 1. Dari 17 zonasi, 2 zonasi wilayah masuk ke cluster 0, sedangkan 15 zonasi wilayah masuk ke cluster 1.
Tabel 5. Tabel Centroid K=2 Atribut Cluster_0 Cluster_1 Rci 0.968 0.970 Fci 0.273 0.322 Mci 0.077 0.985
Dari  Tabel  5,  nampak  bahwa  nilai  atribut  Rci  dari Cluster_0  dan  Cluster_1  tidak  terpaut  jauh,  hal  ini dikarenakan nilai Recency yang berdekatan, sedangkan nilai  dari  atribut  Mci  antara  Cluster_0  dan  Cluster_1 cukup jauh, hal ini disebabkan karena durasi gangguan yang  terjadi  pada  zonasi  wilayah  yang  tergabung  ke Cluster_1 jauh lebih besar dibandingkan dengan zonasi wilayah yang tergabung ke Cluster_0.
Tabel 6. Hasil Clustering K=2 ID Zonasi Rci Fci Mci Cluster 1 0,964286 1 0,993361 1 2 0,964286 0,171429 0,991299 1 3 0,971429 0,220635 0,08317 0 4 0,964286 0,166667 0,961689 1 5 0,964286 0,242857 0,993211 1 6 0,971429 0,063492 0,976747 1 7 0,964286 0,306349 1 1 8 0,964286 0,292063 0,984731 1 9 0,964286 0,152381 0,98986 1 10 0,975 0,163492 0,978432 1 11 0,992857 0,060317 0,974873 1 12 0,964286 0,230159 0,997695 1 13 0,964286 0,325397 0,071731 0 14 1 0,071429 0,966699 1 15 0,964286 0,496825 0,983447 1 16 0,971429 0,8 0,984626 1 17 0,964286 0,607937 0,998394 1
Setelah  sebelumnya  memberikan  nilai  K=2,  untuk mencari  jumlah  cluster  yang  paling  baik,  maka diberikan kembali pembobotan K=3, K=4, dan K=5.
Ketika  K=3,  maka  terbagi  menjadi  3  cluster  yaitu, cluster 0 yang terdiri dari 4 zonasi, cluster 1 yang terdiri dari  2  wilayah  zonasi,  dan  cluster  2  yang  terdiri  11 wilayah zonasi.
Tabel 7. Tabel Centroid K=3
Atribut Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Rci 0.966 0.968 0.972 Fci 0.726 0.273 0.175 Mci 0.990 0.077 0.983
Ketika  diberikan  nilai  K=4,  maka  terbagi  menjadi  4 cluster yaitu, cluster 0 yang terdiri dari 2 zonasi, cluster 1  yang  terdiri  dari  2  wilayah  zonasi,  cluster  2  yang terdiri dari 11 wilayah zonasi, dan cluster 3 yang terdiri 2 wilayah zonasi.

## Tabel 8. Tabel Centroid K=4
Atribut Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Cluster_3 Rci 0.968 0.964 0.972 0.968 Fci 0.273 0.552 0.175 0.900 Mci 0.077 0.991 0.983 0.989
Ketika  K=5,  maka  terbagi  menjadi  5  cluster  yaitu, cluster 0 yang terdiri dari 2 zonasi, cluster 1 yang terdiri dari  7  wilayah  zonasi,  cluster  2  yang  terdiri  dari  2 wilayah zonasi, cluster 3 yang terdiri 2 wilayah zonasi, dan cluster 4 yang terdiri dari 4 wilayah zonasi.
Tabel 9. Tabel Centroid K=5
Atribut Clstr_0 Clstr_1 Clstr_2 Clstr_3 Clstr_4 Rci 0.968 0.976 0.968 0.964 0.964 Fci 0.273 0.121 0.900 0.552 0.268 Mci 0.077 0.977 0.989 0.991 0.994
Setelah  dilakukan  modelling  dengan  menggunakan Teknik  K-Means  Clustering,  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  evaluasi  hasil  clustering  dengan menggunakan  operator  Performance  Vector  (Cluster Distance  Performance)  pada  tools  Rapid  miner.  Hasil evaluasi  menggunakan  Performance  Vector  adalah sebagai berikut :
Tabel 10. Tabel Performance Vector K=2 Description Value Average within centroid distance -0.066 Average within centroid distance_cluster_0 -0.003 Average within centroid distance_cluster_1 -0.075 Davies Bouldin Index -0.297
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v9i1.919 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Tabel 11. Tabel Performance Vector K=3 Description Value Average within centroid distance -0.014 Average within centroid distance_cluster_0 -0.007 Average within centroid distance_cluster_1 -0.037 Average within centroid distance_cluster_2 -0.003 Davies Bouldin Index -0.371 Tabel 12. Tabel Performance Vector K=4 Description Value Average within centroid distance -0.007 Average within centroid distance_cluster_0 -0.003 Average within centroid distance_cluster_1 -0.010 Average within centroid distance_cluster_2 -0.007 Average within centroid distance_cluster_3 -0.003 Davies Bouldin Index -0.344 Tabel 13. Tabel Performance Vector K=5 Description Value Average within centroid distance -0.003 Average within centroid distance_cluster_0 -0.003 Average within centroid distance_cluster_1 -0.003 Average within centroid distance_cluster_2 -0.010 Average within centroid distance_cluster_3 -0.003 Average within centroid distance_cluster_4 -0.001 Davies Bouldin Index -0.432

## 3.4. Analisis Hasil
Setelah  melakukan  clustering,  dan  pengecekkan performa  dengan  menggunakan  bantuan  operator Cluster  Distance  Performance,  maka  dapat  dilakukan analisis  dengan  mengecek  hasil  dari  Performance Vector  yang  memiliki  nilai  Davies  Bouldin  Index terkecil. Berdasarkan hasil pengamatan table Performance  Vector  diatas,  Performance  dari  Vector K=2  memiliki  nilai  Davies  Bouldin  terkecil.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  pengelompokkan  zonasi  menjadi 2 cluster (K=2) adalah yang terbaik.
Gambar 2. Plott Scatter 3D K=2
Gambar  2  menunjukkan  pengelompokkan  cluster menjadi  dua  cluster  yang  memiliki  nilai  performa terbaik  berdasarkan  hasil  dari  Performance  Vector, Cluster 0 yang berisikan Zonasi wilayah Sumedang dan Sukabumi adalah cluster dengan performa terbaik.
Tabel 14. Hasil Analisis Cluster untuk Atribut Recency
Cluster Hasil Analisis 0 Cluster 0 memiliki  nilai rentang Recency  dari 0.96429 – 0.97143. Baik  Cluster  0  maupun  cluster  1 memiliki  nilai  Recency  yang  sama pada batas bawah nilai Recency, hal ini  disebabkan  karena  beberapa zonasi mengalami gangguan terakhir pada tanggal yang sama. Sedangkan zonasi Pelabuhan Ratu pada Cluster 1  memiliki  nilai  1  yang  berarti bahwa  zonasi  Pelabuhan  Ratu memiliki nilai Recency paling besar karena  tanggal  terjadinya  gangguan terakhir  paling  jauh  waktunya dibandingkan  dengan  zonasi  yang lain. 1 Cluster 1 memiliki  nilai rentang Recency  dari 0.96429 – 1. Tabel 15. Hasil Analisis Cluster untuk Atribut Frequency Cluster Hasil Analisis 0 Cluster  0  memiliki nilai rentang Frequency dari 0.22063 – 0.3254. Jika  dilihat  dari  rentang nilai Frequency antara
Cluster  0  dan  Cluster  1 tidak  terlihat  perbedaan yang mencolok yang memisahkan  kedua  cluster tersebut. 1 Cluster  1  memiliki nilai rentang Frequency dari 0.06032 – 1.
Tabel 16. Hasil Analisis Cluster untuk Atribut Monetary Cluster Hasil Analisis 0 Cluster 0 memiliki  nilai rentang Monetary dari 0.07173 – 0.08317. Zonasi  yang  termasuk  ke  dalam cluster 0 memiliki  dua  nilai Monetary terendah jika dibandingkan  dengan  keseluruhan nilai monetary. Hal ini menunjukkan bahwa  cluster  0  terbentuk  dari kelompok  zonasi  yang  memiliki durasi gangguan paling kecil. Sedangkan  cluster 1 memiliki kemiripan dalam nilai monetary dari setiap  anggota  clusternya  dengan nilai  yang  lebih  besar  dibandingkan dengan cluster 0 yang menunjukkan bahwa zonasi yang tergabung dalam cluster 1 adalah zonasi dengan durasi gangguan yang lama. 1 Cluster 1 memiliki  nilai rentang Monetary dari 0.96169 – 1.
Dilihat dari durasi gangguan yang terjadi pada Cluster 0  adalah  zonasi  dengan  durasi  gangguan  paling  kecil, namun jumlah gangguannya lebih banyak dari beberapa zonasi  yang  tergabung  ke  dalam  Cluster  1.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  penanganan  gangguan  yang
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v9i1.919 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
terjadi  di  Cluster  0  lebih  baik  dari  penanganan gangguan  yang  terjadi  di  Cluster  1.  Sedangkan beberapa  zonasi  yang  tergabung  kedalam  Cluster  1 seperti zonasi Pangandaran,  Kuningan, dan Pelabuhan Ratu memiliki total jumlah gangguan yang lebih sedikit bila dibandingkan dengan zonasi pada Cluster 0, namun durasi  gangguannya  dua  kali  lipat  lebih  lama dibandingkan zonasi pada Cluster 0. Hal ini disebabkan karena lokasi Basecamp yang terlalu jauh dengan lokasi gangguan.
Zonasi  Subang,  Karawang,  Purwakarta,  dan  Bandung yang  tergabung  ke  dalam  Cluster  1  merupakan  4 wilayah zonasi dengan durasi gangguan yang lama, dan jumlah gangguan terbanyak walaupun lokasi basecamp dengan zonasi gangguan berada di satu wilayah. Hal ini mengindikasikan bahwa 4 wilayah zonasi tersebut perlu penambahan tim dikarenakan 4 wilayah zonasi tersebut juga merupakan top four dalam hal jumlah gangguan

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  di  atas,  zonasi  Sumedang, dan  Sukabumi  memiliki  nilai  yang  lebih  baik dibandingkan dengan 15 wilayah zonasi yang lainnya. Oleh  karena  itu  15  wilayah  zonasi  yang  lain memerlukan  perhatian  lebih  dalam  hal  penanganan gangguan  agar  dapat  tetap  memberikan  kualitas pelayanan yang andal dan kepercayaan pelanggan tetap terjaga. Perbaikan kualitas dalam penanganan gangguan  dapat  dilakukan  dengan  cara  penambahan jumlah tim gangguan dan menambah lokasi basecamp tim  gangguan  yang  terlalu  jauh  dengan  lokasi pelanggan agar dapat mengurangi durasi perjalanan dan recovery gangguan.
Perlu  dilakukan  perbaikan  terhadap  infrastruktur jaringan  terhadap  zonasi  yang  gangguannya  banyak disebabkan  karena  karena  kabel.  Perbaikan  dapat dilakukan dengan cara melakukan peremajaan infrastruktur jaringan maupun melakukan pemeliharaan rutin terhadap infrastruktur jaringan.

## Daftar Rujukan
[1] R.  W.  S.  Brahmana,  F.  A.  Mohammed,  and  K.  Chairuang, “Customer  Segmentation  Based  on  RFM  Model  Using    K- Means, K-Medoids, and DBSCAN Methods,” Lontar Komput. J. Ilm. Teknol. Inf., vol. 11, no. 1, pp. 32–43, Apr. 2020, doi: 10.24843/LKJITI.2020.V11.I01.P04.
[2] B. E. Adiana, I. Soesanti, and A. E. Permanasari, “ANALISIS
SEGMENTASI PELANGGAN MENGGUNAKAN KOMBINASI RFM MODEL DAN TEKNIK
CLUSTERING,” J. Terap. Teknol. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 23– 32, Apr. 2018, doi: 10.21460/JUTEI.2018.21.76.
[3] M. Fadillah, “IMPLEMENTASI CLUSTERING TERHADAP SEGMENTASI PELANGGAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS RFM,” 2019, Accessed: Dec. 08, 2021. [Online]. Available: http://repository.widyatama.ac.id/xmlui/handle/123456789/12
941.
[4] J. Jamal and D. Yanto, “Analisis RFM dan Algoritma K-Means untuk  Clustering  Loyalitas  Customer,”  Energy,  vol.  9,  no.  1, pp. 1–8, 2019.
[5] A.  T.  Widiyanto  and  A.  Witanti,  “Segmentasi  Pelanggan Berdasarkan Analisis RFM Menggunakan Algoritma K-Means Sebagai Dasar Strategi Pemasaran (Studi Kasus PT Coversuper Indonesia  Global),”  KONSTELASI  Konvergensi  Teknol.  dan Sist.  Inf.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  204–215,  Apr.  2021,  doi: 10.24002/KONSTELASI.V1I1.4293.
[6] “Data Cleansing: Apa Itu, Manfaat, dan Cara Melakukannya - Glints  Blog.”  https://glints.com/id/lowongan/data-cleansing- cleaning/#.YbMXGVkxXIU (accessed Dec. 10, 2021).
[7] R.  Sistem,  “Perbandingan  Metode  Clustering  dalam Pengelompokan  Data  Puskesmas,”  vol.  1,  no.  10,  pp.  5–12, 2021.
[8] J.  Sangeetha  and  V.  Sinthu  Janita  Prakash,  “An  Efficient Inclusive Similarity Based Clustering (ISC) Algorithm for Big Data,” Proc. - 2nd World Congr. Comput. Commun. Technol. WCCCT 2017, pp. 84–88, Oct. 2017, doi:
10.1109/WCCCT.2016.29.
[9] A. Chusyairi and P. Ramadar Noor Saputra, “Pengelompokan Data  Puskesmas  Banyuwangi  Dalam  Pemberian  Imunisasi
Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Telematika, vol. 12, no. 2, pp. 139–148, 2019,
doi:
10.35671/telematika.v12i2.848.
[10]  F.  T.  Informasi,  “Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan Analisis  RFM  Dan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  Untuk Membantu  Pengelolaan  Hubungan  Pelanggan  Customer Segmentation  Using  Rfm  Analysis  And  Fuzzy-C-Means Algorithm To Help Customer Relationship Management At PT
. XYZ,” 2015.
[11]  A. Fauzi Sistem Informasi, F. H. Universitas Buana Perjuangan Karawang  Jl  Ronggowaluyo,  T.  Timur,  and  K.  priati,  “Data Mining dengan Teknik Clustering Menggunakan Algoritma K- Means pada Data Transaksi Superstore,” 2017, Accessed: Apr. 16, 2022. [Online]. Available: http://community.tableau.com.
[12]  D.  sarjon  Juliansa  hengki  and  Sumijan,  “Uji  Validasi Algoritma  Self  Organizing  Map  (SOM)  dan  K-Mens  untuk Pengelompokan  Pegawai,”  Resti,  vol.  1,  no.  1,  pp.  19–25, 2017.
[13]  H. Zarzour, Z. Al-Sharif, M. Al-Ayyoub, and Y. Jararweh, “A new  collaborative  filtering  recommendation  algorithm  based on dimensionality reduction and clustering techniques,” 2018 9th  Int.  Conf.  Inf.  Commun.  Syst.  ICICS  2018,  vol.  2018- January, pp.
102–106, May 2018,
doi:
10.1109/IACS.2018.8355449.
[14]  D.  Andra  and  A.  B.  Baizal,  “E-commerce  Recommender System  Using  PCA  and  K-Means  Clustering,”  J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 6, no. 1, pp. 57– 63, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3782.
[15]  B.  Basri,  W.  Gata,  and  R.  Risnandar,  “Analisis  Loyalitas Pelanggan Berbasis Model Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) dan Decision Tree pada PT. Solo,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu  Komput.,  vol.  7,  no.  5,  p.  943,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020752284.
[16]  W.  Lestari,  S.  Bina,  and  B.  Kendari,  “Clustering  Data Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-Means    Untuk Menunjang  Strategi  Promosi  (Studi  Kasus :  STMIK  Bina Bangsa Kendari),” J. Sist. Inf. dan Sist. Komput., vol. 4, no. 2, pp. 35–48, Jul. 2019, doi: 10.51717/SIMKOM.V4I2.37.
[17]  S. Nawrin, M. Rahatur, and S. Akhter, “Exploreing K-Means with  Internal  Validity  Indexes  for  Data  Clustering  in  Traffic Management System,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 8, no. 3, 2017, doi: 10.14569/IJACSA.2017.080337.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
DOI: https://doi.org/ 10.38204/tematik.v9i1.919 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
[18]  R.  K.  Dinata,  H.  Novriando,  N.  Hasdyna,  and  S.  Retno, “Reduksi  Atribut  Menggunakan  Information  Gain  untuk Optimasi Cluster Algoritma K-Means,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 6, no. 1, p. 48, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i1.37606.
[19]  “Peningkatan Hasil Evaluasi Clustering Davies-Bouldin Index dengan  Penentuan  Titik  Pusat  Cluster  Awal  Algoritma  K- Means.” https://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/3827 (accessed Jun. 07, 2022).