## Implementasi Metode Clustering Sebagai Penunjang Strategi dalam Manajemen Pelanggan
Nurmilayanti 1 , Nahrun Hartono 2 1,2 Sistem Informasi, Sains dan Teknologi, UIN Alauddin Makassar
1 60900118014@uin-alauddin.ac.id, 2 nahrun.hartono@uin-alauddin.ac.id

## Abstract
Customer management is the most crucial thing because customers are one of the most important assets for a company or business.  With  the  implementation  of  effective  customer  management,  a  company  or  business  is  able  to  achieve  customer satisfaction which leads to the creation of loyal customers. To achieve this, businesses must recognize the characteristics of each customer so that the company can adjust the right strategy according to the characteristics of the customer. Using the K- Medoids  clustering  algorithm  and  analysis  of  the  RFM  (Recency,  Frequency,  Monetary)  value  can  be  done  for  customer segmentation so that business owners, in this case the Rahmadani Cosmetic Shop, can recognize the characteristics of their customers. RFM value analysis is measured based on the latest transaction value, number of transactions and total money during the transaction. The amount of transaction data used was 1327 entries from 2021 to 2022. Testing the optimum cluster value is done using the silhouette coefficient method which produces an optimum value of 0.496 for 4 clusters. The results of this study are 4 clusters of 1327 data that have been processed through data preprocessing and RFM scoring, obtained data of 178 customers, in cluster 1 is ranked second, cluster 2 is ranked third, cluster 3 is ranked first and cluster 4 is ranked.
Keywords: customer segmentation, k-medoids, clustering, RFM analysis, silhouette coefficient

## Abstrak
Menajemen pelanggan merupakan hal yang paling krusial karena pelanggan adalah salah satu aset yang terpenting bagi sebuah perusahaan atau bisnis. Dengan penerapan manajemen pelanggan yang efektif, perusahaan atau bisnis mampu mencapai kepuasan pelanggan yang menyebabkan terciptanya pelanggan yang loyal. Untuk mencapai hal itu maka pelaku usaha harus mengenali karakteristik setiap pelanggan sehingga perusahaan dapat menyesuaikan strategi yang tepat sesuai dengan karakteristik pelanggan tersebut. Dengan menggunakan algoritma K- Medoids cluster ing  serta  analisis  dari  nilai  RFM  ( Recency,  Frequency,  Monetary )  dapat  dilakukan  untuk  segmentasi pelanggan sehingga pemilik usaha dalam hal ini adalah toko kosmetik Rahmadani dapat mengenali karakteristik pelanggannya.  Analisis  nilai  RFM  diukur  berdasarkan  nilai  terbaru  transaksi,  jumlah  transaksi  dan  total  uang selama transaksi. Jumlah data transaksi yang digunakan sebesar 1327 entri dari tahun 2021 sampai 2022. Pengujian optimum  nilai cluster dilakukan  dengan  menggunakan  metode silhouette  coefficient yang  menghasilkan  nilai optimum 0.496 untuk 4 cluster . Hasil dari penelitian ini adalah 4 buah cluster dari 1327 data yang telah diolah melalui preprocessing data serta RFM scoring didapatkan data sebesar 178 pelanggan, pada cluster 1 berada pada peringkat kedua, cluster 2 peringkat ketiga, cluster 3 peringkat pertama dan cluster ke 4 berada pada peringkat terakhir.
Kata kunci: segmentasi pelanggan, k-medoids, clustering, analisis RFM, silhouette coefficient
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 Internation

## 1. Pendahuluan
Pentingnya  manajemen  pelanggan  dalam  mencapai kesuksesan  bisnis  di  era  yang  semakin  maju  akan teknologi dan persaingan yang semakin ketat. Dengan penerapan manajemen pelanggan yang efektif, pelaku bisnis  dapat  mencapai  kepuasan  pelanggan  yang menyebabkan  terciptanya  loyalitas  pelanggan  [1]. Pencapaian dalam hal kepuasan dan loyalitas pelangan yang tinggi tentunya akan memberikan dampak positif bagi  pelaku  usaha,  hal  ini  dikarenakan  perolehan keuntungan dan peningkatan pangsa pasar yang dapat di dapatkan. Untuk mencapai hal itu maka pelaku usaha harus  mengenali  karakteristik  setiap  pelanggan, sehingga perusahaan dapat menyesuaikan strategi yang tepat sesuai dengan karakteristik pelanggan tersebut. Toko kosmetik Rahmadani merupakan salah satu usaha
yang bergerak dibidang kecantikan baik pada skin care maupun body care. Usaha yang telah berdiri dari tahun 2018 dan masih mampu menjaga eksistensinya sampai sekarang, bahkan mampu memperluas pangsa pasarnya keluar  provinsi.  Namun,  toko  kosmetik  Rahmadani dalam hal manajemen pelanggan mereka masih belum mampu  menentukan  informasi  data  pelanggan  yang memberikan  keuntungan  yang  maksimal.  Data pelanggan  yang  ada  hanya  dikumpulkan  tanpa  proses lebih  lanjut  untuk  mendapatkan insight yang  lebih, akibatnya  mereka  kurang  memahami  karakteristik pelanggannya  untuk  memberikan  strategi  pemasaran yang  sesuai  dengan  segmen  pelanggan.  Dalam mengidentifikasi  pelanggan  dengan  karakteristik beragam  diperlukan  segmentasi  pelanggan  untuk mengelompokkan pelanggan yang memiliki kesamaan karakteristik.  Segmentasi  pelanggan  bertujuan  untuk
mengetahui  perilaku  konsumen  sehingga  membantu penerapan  strategi  pemasaran  yang  sesuai  dan  tepat sasaran  [2].  Dalam  hal  segmentasi  pelanggan  dapat dilakukan  dengan  penerapan  salah  satu  algoritma clustering dalam data mining, yang diharapkan dalam proses pengambilan keputusan yang tepat. Data mining dapat  menggali  pengetahuan  berharga  dari  kumpulan data  yang  disusun  berdasarkan  pemahaman  manusia untuk pengembangan suatu bisnis.
Clustering merupakan  teknik data  mining yang mengelompokkan  data  ke  dalam  himpunan-himpunan tertentu,  data  yang  termasuk  dalam  satu  kelompok memiliki  kesamaan  yang  lebih  dominan  dari  pada kesamaannya  dengan  data-data  yang  berada  di kelompok-kelompok  lainnya. Clustering juga  dapat diartikan  sebagai  metode  pembelajaran  mesin  yang digunakan  untuk  mengelompokkan  data  menjadi beberapa kelompok yang sesuai yang bertujuan untuk menemukan  struktur  yang  terdapat  dalam  data  yang tidak  diketahui  sebelumnya  [3].  Teknik clustering merupakan  teknik  pengelompokan  data  berdasarkan kemiripannya  menjadi  beberapa  kelompok  yang memiliki  karakteristik  khusus  yang  membedakan dengan cluster yang lainnya [4].
Salah satu metode clustering yang sangat populer dan banyak  dipelajari  untuk  meminimalkan  kesalahan clustering adalah k-medoids yang juga dikenal sebagai Partitioning  Around  Medoids. Algoritma k-medoids membentuk  suatu cluster dengan  cara  menghitung jarak  kemiripan  yang  dimiliki  antar  medoid  dengan objek  non  medoids  [5]. K-Medoids melakukan pembagian  data  dengan  cara  mengurangi  jumlah perbedaan antara setiap objek spesifik dan objek yang mewakili  kelompok  terdekat,  melalui  total  kesalahan yang  bersifat  mutlak  [6] . Menurut  Firda  dalam  riset yang dilakukan oleh Sihombing menjelaskan kelebihan K-Medoids yang  menjadi  landasan  penggunaan algoritma K-Medoids pada  penelitian  ini , yaitu algoritma K-Medoids mempunyai  keunggulan  untuk menangani kelemahan K-Means berupa outlier, selain itu  algoritma K-Medoids lebih  efektif  dalam mengelompokkan data yang memiliki skala relatif kecil [7], hal ini sejalan dengan skala data pada penelitian ini yang termasuk dalam small data atau data dengan skala yang  kecil.  Dalam  penelitian  ini,  untuk  melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan profil dari masing- masing  pelanggan  dan  selanjutnya  menganalisis  hasil segmentasinya  untuk  diketahui  pelanggan  yang profitable maupun  sebaliknya.  Untuk  melakukan profiling pada  pelanggan  maka  diperlukan  model terhadap  aktivitas  pelanggan.  Model  yang  kerap dipakai dalam pengelompokan pelanggan adalah model RFM ( Recency, Frequency, Monetary), yang mengelompokkan  pelanggan  berdasarkan  interval waktu  transaksi  terakhir,  frekuensi  transaksi  dan besaran  nilai  yang  dikeluarkan  sebagai royalty perusahaan [8]. Perangkat lunak yang digunakan pada penelitian ini berdasarkan R studio.
Penelitin  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode
clustering dengan  algoritma K-Medoids untuk memperoleh segmentasi pelanggan pada toko osmetik Rahmadani.  Segmentasi  adalah  proses  membagi pelanggan  menjadi  beberapa cluster dengan  kategori loyalitas  pelanggan  untuk  membangun  strategi pemasaran [9]. Segmentasi pelanggan yang dihasilkan diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga bagi  pelaku  bisnis  dalam  merancang  strategi pengolahan manajemen pelanggan.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian adalah protokol yang diikuti sebagai pedoman  saat  melakukan  penelitian  agar  dapat memberikan  justifikasi  ilmiah  terhadap  temuan- temuan.  Metode  penelitian  yang  di  implementasikan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Flow Chart RFM Analyst
2.1 Preprocessing Data
Tabel 1. Data Mentah tgal no.hp tot_harga 1/1/2021 897*******6 Rp. 925000 … … … 9/6/2022 853*******0 Rp. 4715000 9/6/2022 812*******9 Rp.9465000 9/7/2022 852*******1 Rp. 10500000 9/7/2022 813*******9 Rp. 4540000 … … … 12/31/2022 823*******6 Rp. 1720000
Tabel  1  yang  berisikan  data  mentah  pada  Toko Kosmetik Rahmadani sebesar 1327 entri data customer yang  berupa  agen  dan reseller pada  Toko  Kosnetik Rahmadani.  Tahapan preprocessing data  pada penelitian ini terdiri dari pemilihan atribut, menyesuaikan  tipe data  dan mengatasi missing value, Pemilihan  atribut  yang  relevan  pada  data  berupa tanggal,  no.  hp  dan  total  harga  didasarkan  karena
pemilihan  atribut  tanggal  memungkinkan  untuk mengukur  seberapa  baru  pelanggan  melakukan pembelian, semakin baru transaksi maka semakin besar kemungkinan  pelanggan  masih  aktif  dan  berpotensi untuk  melakukan  pembelian  lebih  lanjut,  selain  itu tanggal transaksi juga memungkinkan untuk mengetahui berapa kali pelanggan melakukan transaksi.  Sedangkan  atribut  no.  hp  akan  dijadikan  id bagi  setiap  pelanggan  yang  digunakan  sebagai pembeda  antar  setiap  pelanggan,  untuk  atribut  total harga  akan  digunakan  sebagai  atribut  yang  dapat mencerminkan  berapa  jumlah  uang  yang  telah dikeluarkan pelanggan selama transaksi.
Tahapan  selanjutnya  adalah  mengubah  tipe  data  pada setiap  atribut  untuk  mrnyesuaikan  dengan  kebutuhan clustering. no.hp  akan  dijadikan  sebagai  id  pelaggan yang bersifat unik, atribut tgal akan diformat menjadi Y/m/d (years, month, day) dan tot_harga akan diubah menjadi  tipe  data  numerik.  Tahap  selanjutnya  yaitu mengatasi missing  value atau  nilai  yang  hilang.  Cara untuk mengatasi missing value bisa dikatakan sebagai imputation atau  nilai  pengganti,  salah  satu  caranya dapat  diisi  dengan  nilai mean,  median ataupun mode [10]. Pada penelitian ini ada beberapa baris data yang missing pada kolom id dan tot_harga, untuk kolom id yang  memiliki  missing  value  akan  diisi  dengan  nilai pada  baris  sebelumnya  yang  ditambah  dengan  1, sementara untuk mengatasi missing value pada kolom tot_harga dapat dilakukan dengan mengisi median dari data  tot_harga  karena  data  pada  kolom  tot_harga memiliki distribusi yang tidak simetris, data yang tidak simetris  dapat  dilihat  pada  tabel  1  kolom  tot_harga yang  mena  selisih  nilai  dari  setiap  data  yang  jauh, sebaliknya  jika  data  memiliki  distribusi  yang  simetris maka untuk mengatasi missing value lebih baik dengan menggunakan metode mean.
2.2. RFM Scoring
2.2.1 Nilai Recency (R)
Nilai recency yaitu  mengukur  nilai  pelanggan berdasarkan  pembelian  paling  akhir  yang  dilakukan pelanggan. Semakin kecil nilai R, maka semakin baru interaksi  pelanggan  yang  berarti  bahwa  pelanggan tersebut semakin loyal [11]. Recency merupakan salah satu  dimensi  yang  digunakan  untuk  mengategorikan pelanggan  berdasarkan  perilaku  pembelian  mereka. Pada  penelitian  ini  data  transaksi  yang  digunakan adalah data transaksi agen dan reseller dalam rentang waktu  Januari  2021  hingga  Desember  2022.  Berikut adalah rumus untuk mencari nilai recency:
R=  tanggal  terakhir  transaksi  keseluruhan  –  tanggal terakhir pelanggan transaksi (1)
Tanggal terakhir keseluruhan pelanggan transaksi pada penelitian  ini  adalah  31-12-2022,  sedangkan  pada tanggal  transasksi  terakhir  pelanggan  masing-masing melakukan transaksi terdiri dalam rentang waktu antara 2021  januari  hingga  Desember  2022.  Berikut  adalah
kode untuk mencari nilai recency pada R studio dengan menggunakan fungsi MAX seperti berikut:

## Program Jurnal
rfm_recency <- df%>% group_by (id) %>% summarise(recency= as.numeric (as.Date (tgl)-max(tgal)))
Perintah  rfm_recency  <-  df  %>%  dalam  R  studio adalah  untuk  membuat  variabel  rfm_recency  sebagai objek  data  frame  baru  menggunakan  data  dari  data frame df, perintah group_by(id) %>% berfungsi untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  id  menggunakan fungsi  group_by(id).  Perintah summarise ( recency = as. Date (tgl)- max (tgal))), menghitung recency menggunakan fungsi summarise (), recency berfungsi sebagai kolom baru sementara perintah as.numeric(as.Date (tgl)  -  (tgal))  digunakan  untuk menyimpan  hasil  pengurangan  tgl  dengan  tgal  yang mana  hasil  pengurangan  tersebut  akan  menjadi  tipe difftime  yang  merupakan  perbedaan  dalam  satuan waktu yang kemudian selanjutnya akan diubah menjadi tipe data numeric.
2.2.2 Nilai Frequency (F)
Frequency  merupakan  tingkat  keseringan  pelanggan transaksi [12]. Berikut adalah kode untuk mendapatkan nilai frequency pada  R  studio  menggunakan  fungsi summarise.

## Program Jurnal
rfm_frequency <- df %>% group_by(id) %>% summarise (frequency = n())
Pada kode di atas df merupakan dataframe yang berisi data  yang  akan  dianalisis,  sementara group_by (id) berfungsi  untuk  mengelompokkan  data  berdasarkan kolom  id  sehingga  kode  akan  dijalankan  pada  setiap kelompok  id  berdasarkan  nilai  id.  Untuk  kode summarise ( frequency =n())  adalah  untuk  melakukan ringkasan  kelompok  i  atau  dapat  dikatakan  sebagai langkah agregasi seperti menghitung jumlah, rata-rata, nilai max dan min, dan sebagainya, untuk menghitung frekuensi kemunculan setiap kelompok. Hasilnya akan disimpan dalam kolom baru dengan nama frequency.

## 2.2.3 Nilai Monetary (M)
Monetary adalah  jumlah  total  nilai  pembelian  yang dilakukan  pelanggan  dalam  periode  tertentu  [13]. Berikut adalah code untuk menghitung monetary dalam R studio dengan menggunakan fungsi SUM.

## Program Jurnal
rfm_monetary <- df %>% group_by(id) %>% summarise (Monetary = sum(tot_harga))
Fungsi df pada kode di atas merupakan dataframe yang berisi data yang ingin dianalisis, sementara group_by(id)  berfungsi  untuk  mengelompokkan  data berdasarkan kolom id. Sedangkan untuk potongan kode summarise(Monetary=sum(tot_harga)) berfungsi untuk  melakukan ringkasan  terhadap  data pada  setiap
kolom  id,  untuk  menghitung  jumlah  total  dari  kolom tot_harga  menggunakan  fungsi  sum()  hasilnya  akan disimpan  pada  kolom  baru  dengan  nama  Monetary. Tabel  2  di  bawah  adalah  potongan  hasil  perhitungan dari recency,  frequency  dan  monetary yang  dihitung menggunakan  rumus  RFM,  data  yang  digunakan terdapat pada tabel 1:
Tabel 2.  Atribut dan Tipe Data Mentah R F M 315 12
21775000 … … … 23 17 95825000 58 16 108770000 57 9 62375000 24 7 30135000 ….. ….. ….. 0 3 9300000

## 2.3 Normalisasi Data
Normalisasi  merupakan  proses  untuk  membuat  data yang  memiliki  rentan  nilai  tinggi  menjadi  setara  dari ketiga  atribut  RFM,  sehingga  lebih  mudah  dalam pengolahan  [14].  Untuk  dataset  dengan  variasi  nilai- nilai  yang  berbeda  di  antara  atribut  yang  ada  maka sebelum  dihitung  jaraknya  terlebih  dahulu  lakukan normalisasi  data  agar  data  seimbang  [15].  Pada penelitian  ini,  menggunakan  metode  normalisasi Z- score.
Z = (x −  μ)/σ (2)
Keterangan:
x = nilai yang diamati (skor mentah) μ = rata-rata populasi σ = standar deviasi populasi Z= Z-score (Nilai Baku)
Berikut  adalah  tabel  data  yang  berisi  nilai  rata-rata populasi  dan  standar  deviasi  pada  keseluruhan  atribut RFM sebagai berikut:
Tabel 3.  Atribut dan Tipe Data Mentah Perhitungan R F M Rata-Rata 214.8258  7.449438 32159682.6 Standar Deviasi 228.1629  7.470486 50881330.69
Tabel 3 yang ada di atas adalah hasil perhitungan nilai rata-rata  populasi  dan  standar  deviasi  menggunakan fungsi  yang  terdapat  dalam  excel.  Berikut  adalah sample data ke 1 untuk perhitungan Z-score: Normalisasi data ke 1 atribut Recency
Z.R = (315-214.8258)/ 228.1629 = -0.439047
Normalisasi data ke 1 atribut Frequency
Z.F = (12-7.449438)/ 7.470486 = 0.609139
Normalisasi data ke 1 atribut Monetary Z.M = (21775000-32159682.6)/ 50881330.69
= -0.20603
Hasil  selengkapnya  dari  normalisasi Z-score RFM dapat dilihat dari tabel 4:
Tabel 4.  Hasil Normalisasi Data ZScore R F M 0.439047 0.609139 -0.20603 ….. ….. ….. -84074 1.278439 1.247378 -0.68734 1.144579 1.566783 -0.69172 0.207558 0.590844 -0.83636 -0.06016 -0.04194 ….. ….. …... -0.94115 -0.5956 -0.45088

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Pengujian Optimal Cluster
Setelah  proses  normalisasi  data  RFM  maka  untuk menentukan  jumlah  optimum  dari cluster dapat dilakukan menggunakan metode Silhouette Coefficient. Silhouette Coefficient adalah metode penilaian cluster yang  bertujuan  untuk  memandang  mutu  objek  dalam cluster [16] . Kinerja Silhouette  Coefficient yang merupakan  metrik  evaluasi  untuk  mengukur  sejauh mana  titik-titik  dalam cluster sesuai  dengan cluster tersebut  dan  terpisah  dari cluster lain.  Nilai  positif mendekati  1  menunjukkan  bahwa  titik  dalam  satu cluster sesuai  dengan  baik  dan  terpisah  dengan  baik dari cluster lainnya. Adapun plot Silhouette Coefficient dari hasil clustering yang telah dilakukan adalah pada gambar 2:
Gambar 2. Plot Silhouette Coefficient
Grafik  pada  gambar  2  menunjukkan  nilai  silhouette tertinggi  berada  pada  angka  4  dengan  nilai  sebesar 0.4961 yang berarti bahwa jumlah cluster yang optimal berdasarkan  hasil  pengujian silhouette  coefficient adalah sebanyak 4 cluster. Sehingga dalam penelitian ini akan dibentuk sebanyak 4 cluster.
3.2 Customer Segmentation Menggunakan K-Medoids
3.2.1  Inisialisasi  Pusat Cluster Sebanyak  K  (Jumlah Cluster ) kj Berdasarkan  visualisasi  di  atas  maka  diperoleh  hasil bahwa  jumlah cluster yang  optimal  adalah  empat dengan  nilai silhouette yang  paling  tinggi  jika dibandingkan  dengan  nilai silhouette pada  jumlah cluster sebanyak  dua,  tiga  dan  lima.  Plot  di  atas menunjukkan  bahwa  dua  cluster  memiliki  nilai silhouette 0.4922, tiga cluster memiliki nilai silhouette
0.4916  dan  untuk  empat cluster memiliki  nilai silhouette sebesar  0.4966  sedangkan  nilai silhouette untuk lima cluster adalah 0.459. Hasil cluster optimal ini  selanjutnya  akan  digunakan  untuk  melakukan cluster pada K-Medoids.
3.3 Customer Segmentation Menggunakan K-Medoids
3.3.1  Inisiasi  Pusat Cluster Sebanyak  K  (Jumlah Cluster )
Dalam  penelitian  ini  akan  dibentuk  4 cluster berdasarkan
perhitungan cluster optimum menggunakan silhouette  coefficient yang  telah dilakukan pada R studio. Berikut adalah Tabel 5 yang berisi medoids awal  yang  akan  digunakan  pada  tahap iterasi pertama.
Tabel 5. Medoids pada Cluster Iterasi Pertama
Cluster R F M 1 -0.569005023  0.74299874 0.07616384 2 -0.547090857  -0.72946233 -0.53299869 3 -0.932780185  1.680019415 1.809609068 4 1.438332616  -0.863322421 -0.576000929 3.3.2  Hitung  Setiap  Objek  ke Cluster Terdekat (Persamaan Eulidean Distance)
Setelah  menentukan medoids secara  random,  maka selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  tersekat  ( cost ) dengan  persamaan Euclidean  distance. Contoh perhitungan jarak terdekat pada data:
Data Pertama ke Cluster 1:
C1= √ (−0.569005023 − 0.439047) 2 + (0.742998739 − 0.609139) 2 + (0.073860027— −0.20603) 2
= 1.0542
Data Pertama ke Cluster 2:
C2 = √ (−0.547090857 − 0.439047) 2 + (−0.729462325 − 0.609139) 2 + (−0.53299869— −0.20603) 2
= 1.69513
Data Pertama ke Cluster 3:
C 3 = √ (−0.932780185 − 0.439047) 2 + (1.680019415 − 0.609139) 2 + (1.809609068— −0.20603) 2
= 2.6704
Data Pertama ke Cluster 4:
C4 = √ (1.438332616 − 0.439047) 2 + (−0.863322421 − 0.609139) 2 + (−0.576000929— −0.20603) 2
= 1.81797
Setelah dilakukan perhitungan pada semua data, maka selanjutnya  adalah  menentukan cluster mana  dari setiap  data.  Pada  tabel  6  menampilkan  hasil
perhitungan  dari  iterasi  1.  Adapun  iterasi  yang dilakukan adalah 2 ierasi:
Tabel 6. Medoids pada Cluster Iterasi Pertama
Cluster Cost 1 Cost 2 Cost 3 Cost 4 1 1.0542 1.69513 2.6704 1.81797 … … … … … 3 1.32166  2.7031 0.70336 3.62218 3 1.49176  2.77379 0.66826 3.58936 1 0.7564 1.47379 1.93209 2.65565 1 0.85409  0.88111 2.54976 2.47119 ….. ….. ….. ….. 2 1.48469  0.42518 3.21468 2.39824
Tabel  6  merupakan  tabel  penentuan cluster, dalam menentukan cluster sebuah  data  berada  di cluster tertentu  maka  harus  dilakukan  perbandingan  nilai minimum  diantara  keseluruhan cost, misalnya  pada data  pertama cost 1  nilainya  1.0542, cost 2  nilainya 1.69513, cost 3  nilainya  2.6704,  dan cost 4  nilainya 1.81797. Sehingga nilai minimum (terkecil) dari cost 1 hingga cost 4  adalah cost 1  dengan  nilai  1.0542 sehingga clusternya berada di cluster 1 yang memiliki nilai terkecil dibandingkan nilai cost lainnya. Proses ini berlaku untuk setiap data dalam tabel cluster.
3.3.3 Inisialisasi Pusat Cluster Baru
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  iterasi  1  maka  tahap selanjutnya  dilakukan  iterasi  yang  ke  2.  Tentukan kembali medoids baru non medoids ) yang dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Medoids pada Cluster Iterasi Kedua
Cluster R F M 1 -0.56462219 0.595602228 -0.49054697 2 -0.555856523  -0.863322421 -0.570143945 3 -0.840740686  1.947739609 1.12202878 4 2.025632275 -0.863322421 -0.386383037
3.3.4  Hitung  Jarak  Setiap  Objek  yang  Berada  pada Masing-masing Cluster dengan  Kandidat  Non Medoids .
Hitung  jarak  setiap  data  ke  masing-masing  non medoids menggunakan  rumus Euclidean  distance sehingga  diperoleh  hasil  perhitungan  jarak  masing- masing cluster. Berikut merupakan pada data pertama.
Data Pertama ke Cluster 1:
C1= √ (−0.56462219 − 0.439047) 2 + (−0.595602228 − 0.609139) 2 + (−0.49054697— −0.20603) 2
=   1.59399
Data Pertama ke Cluster 2:
C2= √ (−0.555856523 − 0.439047) 2 + ( −0.863322421   −  0.609139) 2 + ( −0.570143945 — −0.20603) 2
= 1.81438
Data Pertama ke Cluster 3:
C3= √
(−0.840740686  − 0.439047) 2 + (1.947739609 − 0.609139) 2 + (1.12202878— −0.20603) 2
=2.27779
Data Pertama ke Cluster 4:
C4= √ (2.025632275 − 0.439047) 2 + (−0.863322421 − 0.609139) 2 + (−0.386383027— −0.20603) 2
= 2.17224
Setelah dilakukan perhitungan pada setiap data, maka selanjutnya  menentukan cluster, penentuan cluster pada  tabel  ini  sama  dengan  melakukan  penentuan cluster pada  tabel  6  yaitu  membandingkan  nilai minimum dari keseluruhan cost . Tabel 8 merupakan penentuan cluster iterasi ke 2.
Tabel 8. Medoids pada Cluster Iterasi Kedua
Cluster Cost 1 Cost 2 Cost 3 Cost 4 1 1.59399  1.81438 2.27779 2.17224 … … … … … 3 2.57335  2.82591 0.68166 3.93511 3 2.65107  2.89101 0.9032 3.86933 1 1.3554 1.58748 1.82467 3.08085 1 0.75081  1.00251 2.31981 2.99269
….. ….. ….. …… …..
2 0.48469  0.42518 3.21468 2.39824

## 3.3.5 Hitung Total Simpangan (S)
Untuk  menghitung  total  simpangan  dapat  dilakukan dengan menghitungkan total cost baru-total cost lama.
S = total cost baru - total cost lama
(3) = 1519.68-1503.04 = 16.635
Perhitungan  di  atas  didapatkan  dari  menjumlahkan keseluruhan  nilai cost 1,  2,  3  dan  4.  Total cost pada terasi  pertama  sebagai  total cost lama  dan  total cost iterasi  ke  2  dianggap  sebagai  total cost baru. Dikarenakan  total  simpangan  >  0,  maka  perhitungan dihentikan  sehingga  didapatkan  hasil cluster akhir sebagai berikut pada tabel 9:
Tabel 9.  Hasil Cluster
Cluster Cost 1 Cost 2 Cost 3 Cost 4 1 1.0542 1.69513 2.6704 1.81797 …
… …
…
…
3 1.32166  2.7031 0.70336 3.62218 3 1.49176  2.77379 0.66826 3.58936 1 0.7564 1.47379 1.93209 2.65565 1 0.85409  0.88111 2.54976 2.47119
…..
…..
….. …..
2 1.48469  0.42518 3.21468 2.39824
Hasil cluster akhir  dengan  nilai  k=4  yaitu cluster 1 sebanyak  42  pelanggan, cluster  2 sebanyak  61 pelanggan, cluster 3  sebanyak  26  pelanggan,  dan cluster 4 sebanyak 49 pelanggan.
3.4 Tampilan Rancangan Model
3.4.1 Tampilan Rancangan home page
Gambar 3 . Dashboard Analisis home page
Gambar 3 merupakan dashboard pada halaman home. Tampilan terdiri upload file tipe xlsx kemudian terdiri dari inputan untuk melihat optimum number of cluster pada  dataset,  user  juga  dapat  memilih  jumlah cluster sesuai  dengan  hasil  pengujian optimum  number  of cluster untuk menentukan segmentasi pelanggan.
3.4.2 Tampilan Rancangan RFM Analyst
Gambar 4 . Dashboard Analisis Halaman RFM Analyst
Gambar  4  merupakan  tampilan dashboard pada halaman  RFM analyst, yang  berisi  3  diagram, diantaranya  diagram  batang recency  segment,  scatter plot  customer  segmentation dan  diagram  batang distribusi atribut RFM.
Diagram
batang
recency
segment
yang menggambarkan pelanggan aktif pada 4 kuartal, batang 1  berada  pada  kuartal  1  yaitu  dalam  rentang  3  bulan terakhir  pelanggan  yang  melakukan  transaksi  dan termasuk  kategori  pelanggan  yang  sangat  aktif  terdiri dari  90  pelanggan,  untuk  batang  ke  2  menjelaskan bahwa pelanggan yang berada pada kuartal ke 2 atau 6 bulan  terakhir  yang  melakukan  transaksi,  kategori pelanggan pada batang ke 2 adalah aktif dengan jumlah pelanggan sebanyak 11 orang, batang ke 3 berada pada rentang  waktu  9  bulan  terakhir    pelanggan  yang melakukan transaksi dan termasuk kategori cukup aktif dengan jumlah pelanggan pada kategori ini adalah 20 pelanggan. Untuk batang ke 4 dalam rentang waktu 12 bulan  terakhir  pelanggan  yang  melakukan  transaksi sehingga kategori  pelanggan pada batang  ke 4  adalah tidak aktif dengan jumlah 57 pelanggan.

## Gambar 6 . Scatter Plot Customer Segmentation
Gambar  6  merupakan  diagram scatter  plot yaitu persebaran  data  atribut  RFM,  semakin  kecil  plotnya maka semakin baru interaksi pelanggan. Dapat dilihat bahwa  pada scatter  plot di  atas  nilai  RFM  terbaik berada pada cluster ke 3.
Gambar 7. Dashboard Analisis Halaman RFM Analyst
Gambar 7 di atas merupakan Tampilan dashboard yang terdiri  dari  grafik  batang  yang  menggambarkan distribusi nilai dari 3 atribut RFM dalam cluster. Grafik batang  dibagi  menjadi  beberapa group berdasarkan cluster yang  ditampilkan dengan  warna  yang berbeda pada batang-batang tersebut.

## Gambar 8. Diagram Batang Distribusi Atribut RFM
Diagram Batang pada gambar 8 memberikan gambaran visual  yang memungkinkan perbandingan nilai  antara cluster dalam setiap atribut. Pada grafik batang di atas nilai recency yang  paling  rendah  menandakan  bahwa pelanggan  yang  baru  melakukan  transaksi, cluster 3 merupakan  pelanggan  yang  memiliki  nilai recency terendah kemudian disusul oleh pelanggan pada cluster ke  2,  1  dan  4.  Untuk  grafik  batang  bagian frequency nilai yang tertinggi menggambarkan bahwa pelanggan sering melakukan transaksi, cluster ke 3 menunjukkan bahwa  nilai frequency yang  paling  tinggi  atau pelanggan  yang  sangat  sering  melakukan  transaksi, disusul pelanggan yang berada pada cluster 1,2 dan 4. Pada grafik  batang monetary, nilai tertinggi menunjukkan  bahwa  pelanggan  melakukan  transaksi dalam jumlah yang sangat besar. Nilai monetary yang paling tinggi pada grafik monetary adalah pada cluster ke 3 kemudian disusul 1, 2 dan 4, hal ini menunjukkan bahwa  pelanggan  yang  berada  pada cluster ke  3 merupakan pelanggan yang melakukan transaksi dalam jumlah  yang  sangat  besar  jika  dibandingkan  dengan cluster lain.  Sehingga  untuk  peringkat  1  yaitu pelanggan yang high loyality adalah cluster ke 3 yang berjumlah  26  pelanggan,  peringkat  ke  2  yaitu pelanggan  yang  dapat  dikategorikan medium  loyality adalah pelanggan yang berada pada cluster ke 1 dengan jumlah  42  pelanggan.  Peringkat  ke  3 yaitu  pelanggan yang  dapat  dikategorikan  sebagai low  loyality adalah pelanggan yang berada pada cluster ke 2 dengan jumlah 61 pelanggan. Selanjutnya adalah peringkat ke 4 yaitu pelanggan  yang  dapat  dikategorikan  sebagai regular adalah pelanggan yang berada pada cluster ke 4 dengan jumlah 49 pelanggan.
Gambar  9  merupakan  tampilan dashboard data  tabel hasil  segmentasi  pelanggan  yang  dapat  ditampilkan berdasarkan  kategori  pelanggan.  Tabel  hasil  dari segmentasi  pelanggan  tersebut  dapat  di  download dengan format file excel.
Gambar 10. Dashboard Halaman RFM Analyst Category Customer
Gambar  10  berupa  tampilan  untuk  melakukan  input peringkat cluster sesuai  dengan  hasil  analisis  plot sebelumnya,  setelah  melakukan  submit  maka  hasil peringkat  tersebut  akan  ditampilkan  pada data  table sebagai berikut:
Gambar 11. Dashboard Halaman RFM Analyst Data Table
Gambar  11  berupa data  table hasil clustering yang ditampilkan  sesuai  dengan peringkat  yang  di select pada gambar 10.

## 4.   Kesimpulan
Dari  pengujian  optimum number  of  cluster terbentuk cluster optimal  yaitu  4  buah cluster dengan  nilai silhouette sebesar 0.4961. Cluster 1  terdiri  dari  42 pelanggan, cluster 2 terdiri dari 61 pelanggan, cluster 3 terdiri  dari  26  pelanggan  dan cluster 4  terdiri  dari  49 pelanggan.  Berdasarkan  analisis  pada  grafik scatter plot dan  diagram  batang yang  ditampilkan  maka peringkat  pertama  pada cluster ke  3  dengan  nilai recency terkecil  dan  nilai frequency serta monetary terbesar sehingga tipe pelanggan berupa high priority , kemudian peringkat ke 2 berada pada cluster 1 dengan tipe  pelanggan middle priority ,  peringkat  ke 3  berada pada cluster 2 dengan tipe pelanggan low priority dan peringkat  ke  4  pada cluster  4 dengan  tipe  pelanggan regular . Adapun grafik yang ditampilkan oleh model
mampu  memberikan  kemudahan  oleh  pihak  Toko Kosmetik  Rahmadani  untuk  mengetahui  segmen pelanggan  berdasarkan cluster sehingga  memberikan kemudahan  dalam  memberikan  pelayanan  dan  diskon sesuai dengan segmen pelanggan pada Toko Kosmetik Rahmadani .

## Daftar Rujukan
[1] N.  Mirantika,  T.  S.  Syamfithriani,  and  R.  Trisudarmo, “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  Clustering  Untuk Menentukan  Segmentasi  Pelanggan,”  vol.  17,  pp.  196–204, 2023.
[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, 2018, doi: 10.21460/jutei.2018.21.76.
[3] M. R. Nahjan, N. Heryana, and A. Voutama, “Implementasi Rapidminer  Dengan  Metode  Clustering  K-Means  Untuk Analisa Penjualan Pada Toko OJ Cell,” vol. 7, no. 1, pp. 101– 104, 2023.
[4] B.  N.  Sari  and  A.  Primajaya, “Penerapan Clustering  Dbscan Untuk  Pertanian  Padi  Di  Kabupaten  Karawang,” J.  Inform. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  28–34,  2019,  [Online]. Available: www.mapcoordinates.net/en.
[5] D. A. I. C. Dewi and D. A. K. Pramita, “Analisis Perbandingan Metode  Elbow dan  Silhouette pada Algoritma Clustering K- Medoids  dalam  Pengelompokan  Produksi  Kerajinan  Bali,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol. 9, no. 3, pp. 102– 109, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[6] A. Wibowo and A. R. Handoko, “Segmentasi Pelanggan Ritel Produk  Farmasi  Obat  Menggunakan  Metode  Data  Mining Klasterisasi  Dengan  Analisis  Recency  Frequency  Monetary (RFM) Termodifikasi,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 3, p. 573, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020702925.
[7] R. E. Sihombing, D. Rachmatin, and J. A. Dahlan, “Program Aplikasi Bahasa R untuk Pengelompokan Objek Menggunakan Metode K-Medoids,” J. EurekaMatika , vol. 7, no. 1, pp. 58–79, 2020.
[8] A. D. Savitri, F. A. Bachtiar, and N. Y. Setiawan, “Segmentasi Pelanggan  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering Berdasarkan  Model  RFM  Pada  Klinik  Kecantikan  (Studi Kasus : Belle Crown Malang),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 9, pp. 2957–2966, 2018.
[9] N.  W.  Wardani, Penerapan  Data  Mining  dalam  Analytic CRM . 2020.
[10]  DQLab, “Teknik Pengolahan Data : Mengenal Missing Values dan Cara-Cara Menanganinya,” New Media Tower . p. 1, 2020,
[Online]. Available: https://www.dqlab.id/digital- transformation-pahami-teknik-pengolahan-ini-dalam- industri-data.
[11]  R.  Y.  Firmansah,  J.  Dedy  Irawan,  and  N.  Vendyansyah, “Analisis  Rfm  (Recency,  Frequency  and  Monetary)  Produk Menggunakan  Metode  K-Means,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  334–341,  2021,  doi: 10.36040/jati.v5i1.3282.
[12]  F. Hadi, D. Octari Rahmadia, F. Hadi Nugraha, N. Putri Bulan, Mustakin, and S. Monalisa, “Penerapan K-Means Clustering Berdasarkan RFM Mofek Sebagai Pemetaan dan Pendukung Strategi  Pengelolaan  Pelanggan  (Studi  Kasus:  PT.  Herbal Penawar  Alwahidah  Indonesia  Pekanbaru),” SITEKIN  J. Sains,  Teknol.  dan  Ind. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  69–76,  2017, [Online]. Available: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/4575.
[13]  A. A. D. Sulistyawati and M. Sadikin, “Penerapan Algoritma K-Medoids  Untuk  Menentukan  Segmentasi  Pelanggan,” Sistemasi , vol. 10, no. 3, p. 516, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1332.
[14]  A.  S.  Hartati,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam Pemetaan Pelanggan Potensial Menggunakan Model Recency Frequency Monetary,” J. Ekon. Vol. 18, Nomor 1 Maret201 , vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2020.
[15]  S.  Bahri,  D.  Marisa  Midyanti,  and  P.  Korespondensi,
“Penerapan  Metode  K-Medoids  Untuk  Pengelompokan Mahasiswa  Berpotensi  Drop  Out  Application  of  K-Medoids Method for Dropout Potential Student Grouping,” vol. 10, no. 1, pp. 165–172, 2023, doi: 10.25126/jtiik.2023106643.
[16]  B.  A.  D.  Daffa  Rafif  Agustian,  “Analisis  clustering  demam berdarah  dengue,” JIKO  (jurnal  Inform.  dan  Komput. ,  vol.
Vol.  6,  no,  no.  e-ISSN :  2477-3964  —  p-ISSN :  2477-4413, pp. 18–21, 2022, [Online]. Available:
ps://scholar.archive.org/work/q732ndje4vht7j4bwmoryyzuba /access/wayback/https://ejournal.akakom.ac.id/index.php/jiko /article/download/504/pdf.