## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## Optimalisasi Strategi Pemasaran dengan Segmentasi Pelanggan Menggunakan Penerapan K-Means Clustering pada Transaksi Online Retail
Optimizing Marketing Strategies with Customer Segmentation Using K-Means

## Clustering on Online Retail Transactions
Eriskiannisa Febrianty Luchia Awalina 1 , Woro Isti Rahayu 2
Program Studi D4 Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Indonesia 1 Program Studi Data Science, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Indonesia 2 eriskiannisaluch20@gmail.com* 1 , woroisti@ulbi.ac.id 2

## Abstrak
Pemahaman yang baik mengenai pelanggan sangat penting untuk menjalankan bisnis bagi suatu perusahaan. Mengenali dan  memahami  setiap  pelanggan  dapat  membantu  menciptakan  komunikasi  dalam  menyampaikan  penawaran  produk dengan  menyesuaikan  kebutuhan  dan  memberikan  layanan  yang  disesuaikan  setiap  pelanggan.  Namun,  dalam mengidentifikasi  setiap  kebutuhan  pelanggan  tidak  mudah,  karena  faktanya  menganalisis  pelanggan  adalah  area  yang sangat  luas.  Hal  ini  dapat  mencakup  berbagai  karakteristik  dan  perilaku  pelanggan  yang  berbeda.  Oleh  karena  itu, diperlukan  segmentasi  pelanggan  untuk  mengelompokkan  pelanggan  berdasarkan  perilaku  dan  karakteristik.  Untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan data, banyak model dan algoritma telah digunakan, dan dalam penelitian ini, metode clustering menggunakan algoritma K-means menjadi salah satu pilihan yang efektif. Metode ini telah menjadi tren dan banyak digunakan dimana hal tersebut dibuktikan dengan banyak nya jurnal terkait dari rentang tahun 2018  - 2022. Penelitian ini menggunakan pemrograman python untuk proses data mining dan pre-processing yang dilakukan pada data melalui exploratory data analysis untuk memahami informasi dari data yang digunakan sebelum melakukan klasterisasi. Dalam penerapan metode K-means, digunakan metode elbow untuk menentukan jumlah klaster yang optimal. Hasil dari metode  elbow  menunjukkan  bahwa  penggunaan  4  klaster  adalah  pilihan  yang  tepat  dalam  kasus  ini.  Selanjutnya, pemodelan  K-means  dengan  4  klaster  dilakukan  menggunakan  variabel  quantity,  unit  price,  dan  customer  id,  dan menghasilkan  4  klaster  yang  berbeda  dengan  karakteristik  yang  spesifik  pada  masing-masingnya.  dapat  diamati  bahwa kuantitas dan harga satuan berperan penting dalam mempengaruhi perilaku pelanggan. Kata kunci: Clustering; K-Means; Online Retail; Python; Segmentasi Pelanggan.

## Abstract
A good understanding of customers is very important to run a business for a company. Recognising and understanding each customer can help create communication in delivering product offerings by tailoring needs and providing  tailored services to each customer. However, identifying each customer's needs is not easy, due to the fact that analysing customers is a very broad area. It can include a variety of different customer characteristics and behaviours. Therefore, customer segmentation is required to group customers based on behaviour and characteristics. To perform customer segmentation based on data, many models and algorithms have been used, and in this research, the clustering method using the K-means algorithm is one of the effective choices. This method has become a trend and is widely used which is proven by many related journals from the range of 2018 - 2022. This research uses python programming for the data mining process and pre-processing is done on the data through exploratory data analysis to understand the information from the data used before clustering. In applying the K-means method, the elbow method is used to determine the optimal number of clusters. The  results  of  the  elbow  method show that the use  of 4  clusters  is  the  right  choice  in  this  case. Furthermore,  K-means modelling with 4 clusters was performed using the variables quantity, unit price, and customer id, and resulted in 4 different clusters  with  specific  characteristics  in  each.  It  can be observed  that  quantity and unit  price play an important  role  in influencing customer behaviour.
Keywords: Clustering; Customer Segmentation; K-Means; Online Retail; Python.
Naskah diterima 19 Juni 2023; direvisi 1 Agustus 2023; dipublikasi 1 September 2023. JATI is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  informasi  semakin  meningkat  tentunya  sejalan  dengan  kondisi  peradaban manusia, termasuk dalam bidang bisnis. Dalam bisnis, persaingan menuntut perusahaan untuk memaksimalkan kemampuan dengan sebaik-baiknya agar dapat bertahan dan bersaing di antara perusahaan lainnya. Perusahaan harus mampu memahami dan memasukkan karakteristik pelanggan yang menjadi salah satu hal penting untuk dipertimbangkan[1].  Salah  satu  bisnis  yang  sedang  berkembang  adalah  belanja  online  melalui  e-commerce yang  memperlihatkan  bagaimana  perilaku  dari  pembelian  pelanggan  yang  berubah  secara  dinamis.  Seiring

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
dengan semakin ketatnya persaingan dalam industri bisnis  tersebut, perusahaan dituntut untuk mengalihkan fokusnya  tidak  hanya  pada  produk,  namun  juga  berfokus  pada  pelanggan[2].  Dalam  mempertahankan  dan memperluas  bisnis,  perusahaan  perlu  menyadari  bahwa  mempertahankan  pelanggan  yang  sudah  ada  sama pentingnya dengan mencari pelanggan baru. Layanan terhadap pelanggan juga merupakan salah satu hal yang penting  untuk  memberikan  Customer  Experience  yang  baik.  Penyebab  Customer  Experience  yang  buruk seperti  perusahaan  yang  tidak  mampu  memberikan  solusi  atas  permasalahan  yang  dihadapi  pelanggan  atau mengalami kesulitan dalam mengidentifikasi pelanggan akan menyebabkan resiko kehilangan pelanggan dan penurunan jumlah transaksi[3]. Selain itu, banyaknya kompetitor menyebabkan harga produk yang ditawarkan bersaing dengan perusahaan lain, sehingga pelanggan perlu memilih harga yang lebih cocok untuk dibeli. Oleh karena itu, dibutuhkan segmentasi pelanggan untuk membagi pelanggan ke dalam beberapa  kelompok dan mengidentifikasi setiap kebutuhan pelanggan yang berbeda.
Segmentasi merupakan proses membagi pasar menjadi segmen yang lebih kecil dan segmentasi pelanggan mengacu pada bagaimana membagi sasaran pasar menjadi kelompok yang sesuai dengan karakteristik untuk mengembangkan  strategi  bisnis  yang  tepat.  Pembagian  segmentasi  merupakan  proses  untuk  membagi pelanggan  menjadi  beberapa  kelompok  atau  segmen  yang  dapat  dikelola  berdasarkan  dengan  karakteristik seperti  loyalitas,  demografis,  kebiasaan  membeli  atau  frekuensi  pembelian  untuk  mengembangkan  strategi dalam pemasaran ke setiap kelompok tersebut. Segmentasi pelanggan merupakan pendekatan untuk memahami kebutuhan dan perilaku pelanggan. Tujuan dari segmentasi pelanggan ini adalah untuk lebih mengetahui dan memahami  target  pasar  serta  promosi  apa  yang  paling  cocok  untuk  diberikan  kepada  setiap  segmen pelanggan[4].  Namun,  untuk  dapat  melakukan  analisis  dan  identifikasi  pelanggan  dengan  segmentasi  tidak mudah, karena area dari segmentasi yang sangat luas dan data transaksi yang semakin hari semakin banyak jumlahnya serta pengelolaan analisis data dalam skala yang besar menjadi tantangan yang kompleks dalam melakukan  segmentasi.  Dalam  hal  ini,  diperlukan  adanya  sebuah  metode  yang  tepat  dan  dapat  membantu proses segmentasi pelanggan agar lebih mudah. Penelitian ini menggunakan metode penelitian studi literatur yang dilakukan guna mendapatkan metode apa yang paling efisien dilakukan untuk permasalahan segmentasi. Pada peneliti sebelumnya yang diacu dari beberapa jurnal terpilih dengan rentang waktu 5 tahun terakhir yaitu tahun 2018 hingga tahun 2022 menggunakan algoritma clustering untuk mengatasi permasalahan segmentasi.
Penelitian  sebelumnya  berjudul  "Pemanfaatan  Data  Transaksi  Untuk  Dasar  Membangun  Strategi Berdasarkan  Karakteristik  Pelanggan  Dengan  Algoritma  K-Means  Clustering  Dan  Model  RFM"  yang dilakukan oleh peneliti Carudin [5]. Penelitian ini fokus pada proses transaksi pelanggan di sebuah perusahaan retail. Perusahaan mengalami penurunan jumlah transaksi dari tahun 2017 hingga 2019, yaitu 2092 transaksi dari 1040 pelanggan pada tahun 2017, 1754 transaksi dari 922 pelanggan pada tahun 2018, dan 486 transaksi dari 250 pelanggan pada tahun 2019. penelitian ini menggunakan model RFM (Recency, Frequency, Monetary) dan  menerapkan  algoritma  K-means  untuk  mengelompokkan  data  berdasarkan  karakteristik  pelanggan. Terdapat  6  klaster  yang  digunakan  mengacu  pada  karakteristik  pelanggan.  Klaster  yang  dihasilkan  adalah: Dormant  Customer  (318  pelanggan),  Everyday  Shopper  (316  pelanggan),  Occasional  Customer  (315 pelanggan),  Typical  Customer  (316  pelanggan),  Golden  Customer  (319  pelanggan),  dan  Super  Star  (314 pelanggan). Hasil uji kinerja klaster menunjukkan bahwa pengelompokkan dengan 6 klaster menghasilkan nilai Davies  Bouldin  sebesar  0.500,  yang  menandakan  bahwa  klaster  ini  memiliki  kinerja  terbaik  dan  optimal. Kemudian  pada penelitian  sebelumnya  berjudul  "Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Segmentasi Pelanggan Dengan Menggunakan Algoritma K-Means dan Model RFM Pada E-Commerce" yang dilakukan oleh peneliti S. Sharyanto dan D. Lestari [6]. Penelitian ini mengatasi masalah dimana beberapa pelaku usaha menghadapi  kesulitan  dalam  mengenali  karakteristik  dan  kebutuhan  konsumen  serta  kesulitan  dalam melakukan segmentasi. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode data mining dengan algoritma K- means  untuk  klasterisasi  dan  analisis  RFM.  Data  yang  digunakan  adalah  dataset  online  transaksi  pada  e- commerce yang terdiri dari 8 atribut dan 532 record. Melalui uji klasterisasi dengan menggunakan nilai cluster K dari 2 hingga 5, ditemukan bahwa terdapat 4 segment yang paling optimal pada cluster K=4, dengan nilai Davies  Bouldin  Index  (DBI)  sebesar  0,6788.  Selanjutnya  pada  Penelitian  sebelumnya  berjudul  "Analisis Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan  Kombinasi  RFM  Model  dan  Teknik  Clustering" yang  dilakukan  oleh peneliti B. E. Adiana, I. Soesanti, dan A. E. Permanasari [1]. Penelitian ini membahas tentang perusahaan UD Gemilang yang menghadapi kesulitan dalam mengidentifikasi minat dan selera konsumen terhadap produknya. Dalam penelitian ini, dilakukan segmentasi pelanggan dengan menggunakan teknik k-means dan analisis data transaksi  menggunakan  RFM  Model.  Hasil  penelitian  menunjukkan  terdapat  3  klaster  dengan  karakteristik masing-masing. Klaster pertama terdiri dari 30 pelanggan yang termasuk dalam kategori "typical customers". Klaster  kedua  terdiri  dari  8  pelanggan  yang  termasuk  dalam  kategori  "superstar".  Sedangkan  klaster  ketiga terdiri  dari  89  pelanggan  yang  termasuk  dalam  kategori  "dormant  customer".  Sehingga  untuk  melihat perbandingan antara hasil peneliti sebelumnya, maka disajikan dalam bentuk tabel 1.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 2 Edisi September 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i2

## Tabel 1. Hasil perbandingan penelitian
Judul Jurnal dan Peneliti Tahun Terbit Metode Objek Penelitian Perbandingan yang dijadikan alasan tinjauan penelitian Pemanfaatan Data Transaksi Untuk Dasar Membangun Strategi Berdasarkan Karakteristik
Pelanggan Dengan
Algoritma K-Means Clustering Dan Model RFM Peneliti: Carudin [5] 2021 RFM Model dan K-Means Pelanggan perusahaan retail Penelitian  ini  menggunakan  6  cluster  yang  telah ditentukan secara acak, namun jumlah cluster tersebut bisa dioptimalkan  dengan  menggunakan  metode  elbow. Sehingga  hasil  penelitian  ini  digunakan  sebagai  patokan bagaimana  menentukan  cluster  yang  optimal  dengan penentuan  nilai  k  menggunakan  metode  lainnya  seperti elbow. Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan
Dengan Menggunakan Algoritma K-Means dan
Model RFM Pada E- Commerce Peneliti: S. Sharyanto dan D. Lestari [6] 2022 RFM Model dan K-Means Data transaksi e-commerce Penelitian  ini  juga  menggunakan  pengujian  cluster  k=2 sampai  k=5,  kemudian  nilai  optimal  ditentukan  dengan penggunaan metode davies bouldin index. Sehingga hasil penelitian  ini  digunakan  sebagai  patokan  bagaimana menentukan cluster yang optimal dengan penentuan nilai k menggunakan metode lain seperti elbow. Pada penelitian juga dilakukan proses data  mining yang  menjadi  sumber untuk dilakukannya kembali proses tersebut oleh peneliti sebelum implementasi pemodelan menggunakan k-means. Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan
Kombinasi RFM Model dan Teknik Clustering
Peneliti: B. E. Adiana, I. Soesanti, dan A. E. Permanasari [1] 2018 RFM Model dan K-Means Pelanggan UD Gemilang Kencana Penelitian  ini  menggunakan  kombinasi  model  RFM  dan K-Means  serta  penggunaan  metode  DBI  dan  silhouette untuk  uji  nilai  cluster.  Sehingga  hasil  dari  penelitian  ini digunakan  untuk  melihat  bagaimana  jika  metode  yang digunakan  hanya  menggunakan  K-Means  tanpa  RFM. Teori pada penelitian ini juga digunakan kembali sebagai acuan,  berupa  kepercayaan  dan  loyalitas  konsumen merupakan  hal  yang  penting  untuk  mendapatkan kepercayaan dari konsumen.
Sehingga  berdasarkan  dari  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menginvestigasi bagaimana  perkembangan  topik  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  segmentasi  pelanggan  dan metode  yang  banyak  digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  segmentasi  dalam  penelitian  sebelumnya. Segmentasi  pelanggan  adalah  proses  pengelompokkan  pelanggan  berdasarkan  karakteristik  yang  serupa, sehingga  memungkinkan  perusahaan  untuk  lebih  memahami  kebutuhan  dan  preferensi  pelanggan  serta meningkatkan  efektivitas  strategi  pemasaran.  Selain  itu,  pre-processing  dan  eksplorasi  data  juga  menjadi langkah penting sebelum melakukan pemodelan klasterisasi dan bagaimana analisis deskriptif terhadap data penjualan produk dan pelanggan [5],[6]. Melalui eksplorasi data, peneliti dapat memahami pola-pola, tren, dan karakteristik penting dalam data sebelum memulai proses pemodelan klasterisasi. Selain itu, tujuan dari pre- processing  adalah  agar  data  lebih  terorganisir  dan  mudah  digunakan  saat  melakukan  proses  analisis  serta klasifikasi  pada  data[8].  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  teknik  klasterisasi  dengan menggunakan algoritma K-Means. K-Means adalah salah satu algoritma klasterisasi yang populer dan efisien untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa klaster berdasarkan kesamaan karakteristik. Peneliti juga akan menggunakan metode elbow untuk menentukan nilai klaster yang optimal. Penelitian ini juga bertujuan untuk menemukan jumlah segmen pelanggan yang tepat untuk dikelompokkan berdasarkan karakteristiknya masing- masing.  Dengan  mengidentifikasi  segmen  pelanggan  yang  berbeda,  perusahaan  dapat  mengarahkan  upaya pemasaran  dan  layanan  mereka  sesuai  dengan  preferensi  dan  kebutuhan  masing-masing  segmen,  sehingga meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dan  efisiensi  operasional.Dengan  melakukan  penelitian  ini,  diharapkan akan didapatkan wawasan yang lebih mendalam tentang perkembangan topik penelitian segmentasi pelanggan dan metode yang paling efektif dalam mengatasi permasalahan segmentasi. Selain itu, hasil eksplorasi data, analisis  deskriptif,  dan  pemodelan  klasterisasi  akan  memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  perusahaan dalam meningkatkan strategi pemasaran dan kepuasan pelanggan, serta meningkatkan daya saing di pasar yang semakin kompetitif. Penelitian ini menggunakan data transaksi online retail yang merupakan kumpulan data transnasional berisi data transaksi online. Data transaksi tersebut dimanfaatkan dan dilakukan pre-processing untuk  menemukan  informasi  penting  di  dalam  data  kemudian  dikelompokkan  dengan  menggunakan pendekatan algoritma k-means  dan metode elbow untuk menentukan nilai kluster yang optimal, selain itu pada penelitian ini akan digunakan bahasa pemrograman python untuk analisis data dan penerapan metode [9].

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## 2. Metode Penelitian
Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai alur dari metode penelitian yang dilakukan. Berikut yang terlihat pada gambar 1 merupakan diagram dari alur metode pada penelitian.

## Gambar 1. Tahapan Alur Metode Penelitian
Berikut merupakan tahapan yang dilakukan pada penelitian berdasarkan gambar dari diagram alur metode penelitian:
1. Pengumpulan Data
Pada tahap data collecting atau pengumpulan data, akan digunakan data yang berkaitan dengan penelitian. Dataset  yang  digunakan  adalah  data  transaksi  Online  Retail  yang  merupakan  data  transnasional  dengan total data 54910 dengan jumlah kolom 8[10].
2. Studi Literatur
Tahap selanjutnya dalam penelitian yaitu studi literatur, dimana pada tahap ini akan dilakukan pencarian serta pengkajian jurnal yang membahas tentang metode apa saja yang digunakan dari penelitian sebelumnya yang berkaitan  dengan  topik penelitian,  kemudian  hasil  dari  studi  literatur  ini  akan  menentukan  metode mana yang paling efektif untuk diterapkan pada permasalahan segmentasi pelanggan.
3. Analisis Data
Pada tahap kedua ini, akan dilakukan data understanding atau penyelidikan awal untuk mengenali data yang digunakan seperti atribut dan variabel apa saja yang ada pada data. Analisis data juga merupakan salah satu tahap dalam pengolahan data dengan tujuan untuk mengambil informasi penting di dalam data.
4. Data Pre-Processing
Pre-processing  merupakan  proses  awal  dalam  pengolahan  data  pada  exploratory  data  analysis  sehingga akan  menghasilkan  data  dengan  format  yang  sesuai  dan  siap  untuk  digunakan  pada  tahap  selanjutnya. Tujuan dari pre-processing adalah agar data lebih mudah digunakan saat melakukan klasifikasi. Berikut merupakan tahap yang dilakukan saat pre-processing[7]:
• Handle Missing Value: menemukan data kosong, kemudian drop variable yang memiliki missing value atau mengganti missing value tersebut dengan average, median atau modus dari data.
• Handle Outlier: merupakan value yang memiliki nilai ekstrem. Cara menangani data yang memiliki outlier adalah dengan menghitung inter kuartil range.
• Data Transformation: mengconvert data categorical dan data numeric dengan one hot encode atau feature scalling.
5. Implementasi K-Means Clustering
Tahap  selanjutnya  yaitu  mengimplementasikan  model  machine  learning  menggunakan  model  K-Means Clustering yang merupakan salah satu algoritma unsupervised learning. Dalam tahapan ini akan dievaluasi hasil klasterisasi dari penerapan dan pembagian cluster ke segmen pelanggan. Alur segmentasi pelanggan dimulai  dari  tahap  menyiapkan  data  kemudian  seleksi  data  yang  akan  di  cluster  dan  menentukan  nilai cluster dengan penerapan metode elbow.
6. Clustering Result
Dari  proses  pembagian  cluster  maka  dapat  di  identifikasi  hasil  segmentasi  pelanggan  menggunakan  K- Means.  Hasil  clustering  berupa  kelompok  pelanggan  yang  memiliki  kontribusi  dalam  penjualan  yang terbagi menjadi beberapa segmen tertentu sesuai dengan perilaku pembelian.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Bagian ini berisi hasil penelitian berdasarkan metode penelitian yang sudah ditentukan sebelumnya. Berikut merupakan hasil dan pembahasan dari penelitian yang dilakukan.

## 3.1 Studi Literatur
Studi literatur pada penelitian ini dilakukan dengan search proses yang merupakan tahap pencarian yang dilakukan  untuk  mendapatkan  sumber  yang  sesuai dengan objek penelitian yang  dicari. Proses  penelusuran jurnal dalam penelitian ini dapat bersumber dari database Google Scholar, IEEE Explore atau Semantic Scholar dengan syarat paper jurnal dapat di download dan memiliki open access. Pencarian dilakukan dengan bantuan tools “Publish or Perish” untuk melakukan pencarian literatur dengan memasukkan keyword atau kata kunci yang sesuai  dengan topik seperti “Segmentasi Pelanggan”+”K-means”  dan mencari berbagai  literatur yang membahas metode apa yang paling sering digunakan untuk menyelesaikan masalah segmentasi pelanggan agar mendapat hasil yang optimal.  Hasil dari studi literatur yang telah dilakukan pada penelitian ini telah dipilih sebanyak 23 paper jurnal sesuai dengan kriteria paper jurnal yang diterbitkan dengan rentang 5 tahun terakhir yaitu tahun 2018 – 2022 dan memiliki bahasan terkait topik “Segmentasi Pelanggan” dan “metode k-means”. Informasi tersebut selanjutnya dikelompokkan berdasarkan tabel 2.

## Tabel 2. Hasil jurnal terpilih sesuai dengan topik
Cites Penulis Variable Jurnal Penelitian Sumber Jurnal Penelitian Jumlah Tahun [11] N Ahsina, F Fatimah K-Means Algorithm, Metode elbow, Pelanggan Kredit Bank Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan 1 2022 [1] BE Adiana, I Soesanti Metode CRISP-DM, RFM model, K- Means algorithm, usaha kecil dan menengah (UKM) Jurnal Terapan Teknologi Informasi 1 2018 [12] NH Harani, C Prianto, FA Nugraha K-Means Algorithm, Metode Elbow, Customer Profiling Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA) 1 2020 [13] S Sharyanto, D Lestari Data Mining, Model RFM, K-Means Algorithm, E-Commerce Data JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) 2 2022 [14] MA Satriawan, R Andreswari Data Pelanggan Pengguna Telkomsel, RFM Model, K-Means Algorithm e-Proceeding of Engineering 2 2021 [15] NW Wardani, GR Dantes… Prediksi customer churn, algoritma decision tree C4.5, data perusahaan retail, RFM Model Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) 1 2018 [16] K Anam, D Sudrajat, DA Kurnia K-Means Algorithm Jurnal ICT: Information Communication & Technology 1 2022 [17] S Monalisa Customer Purchase Behavior, K-Means Algorithm, RFM Query: Journal of Information Systems 1 2018 [18] S Setiawan, H Amani K-means Algorithm, Model Rfm, Klinik Kecantikan Seoul Secret SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi 1 2021 [7] R Siagian, P Sirait, A Halim K-Means Algorithm, K-Medoids Algorithm, E-commerce Data Transactions Seminar Nasional Teknik dan Manajemen Industri 1 2022 [19] R Afthoni, M Hamdhani, A Ardianto… Machine Learning, K-Means Algorithm, Data Konsumsi Listrik di PT PLN XYZ SNIA (Seminar Nasional Informatika dan Aplikasinya) 1 2021 [8] Y Christian, KOYR Qi K-Means Algorithm, Startup Early Stage, CRISP-DM Scientific Journal of Informatics 1 2022 [3] A Fauzi K-Means Algorithm, Data Transaksi Superstore EXPLORE Jurnal 1 2019 [20] A Alamsyah, PE Prasetyo, S Sunyoto RFM Model, K-Means Algorithm, Elbow Method Mathematical Problems in Engineering 1 2022 [21] T Juhari, A Juarna RFM Model, K-Means Algorithm, Online Bookstore Proceedings - 2018 IEEE 15th International Conference on e- Business Engineering, ICEBE 2018 1 2022 [2] J. Wu RFM Model, K -Means Algorithm Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences 1 2020 [22] M. Tavakoli User Behavior Analysis, RFM Model, Data Mining IEEE Access 1 2018 [23] P. Anitha RFM model, customer purchase behavior, K-Means Algorithm SRPH (Scientific Research Publishing House) 1 2022 [24] R Taghi Livari, N RFM Model, K-Means Algorithm, Food Distribution Industry Jurnal Repositor 1 2021

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Cites Penulis Variable Jurnal Penelitian Sumber Jurnal Penelitian Jumlah Tahun Zarrin Ghalam [25] ABH Kiat K-Means Algorithm, Metode Elbow, RFM Model Jurnal Sistem Informasi (Journal of Information Systems) 1 2020 [26] Turkmen B machine learning, k-means clustering, hierarchical clustering, DBSCAN clustering The European Journal of Social and Behavioural Sciences 1 2022 [27] Devarapalli D, Sowjanya Virajitha A, Sai G K-Means, RFM, DBSCAN International Journal of Mechanical Engineering 1 2022 [28] Suharti P, Suryandari A K-Means, pelanggan Alfagift, metode elbow, data mining Sebatik 1 2022
Berdasarkan  pada  tabel  2,  hasil  analisis  dalam  berbagai  studi  literatur  pustaka  yang  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa algoritma k-means tetap menjadi salah satu pilihan utama dalam analisis data dan masih banyak digunakan oleh peneliti sebelumnya dibuktikan dari penelitian sebelumnya yang menggunakan metode k-means dalam rentang wkatu tahun 2018- 2022 terutama digunakan untuk melakukan segmentasi data, suatu proses  yang  membagi  data  ke  dalam  kelompok  –  kelompok  yang  lebih  terdefinisi.  Selain  itu,  beberapa penelitian  juga  telah  mengadopsi  metode  elbow  untuk  mencari  nilai  klaster  yang  optimal.  Metode  elbow memungkinkan peneliti untuk menemukan jumlah klaster yang paling sesuai untuk data yang dianalisis.
Hasil  analisis  dari  berbagai  studi  literatur  terlihat  bahwa  algoritma  k-means  memberikan  hasil  yang konsisten dan dapat diandalkan dalam berbagai aplikasi, termasuk dalam masalah segmentasi. Metode elbow juga  membantu  peneliti  dalam  menentukan  parameter  penting  seperti  jumlah  kluster  yang  optimal  untuk memaksimalkan  efektivitas  analisis  data.  Sehingga,  penggunaan  k-means  dan  metode  elbow  telah  terbukti memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  bidang  analisis  data  dan  pengelompokan  data  secara keseluruhan.

## 3.2 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini digunakan dataset transaksi online retail dengan jumlah 54910 dengan 8 kolom. Pada tabel 3 merupakan keterangan dan deskripsi dari variable yang akan digunakan pada penelitian.
Tabel 3. Deskripsi dataset Kategori Keterangan Invoice No Berisi 6 digit angka yang secara unique di assigned untuk masing - masing transaksi atau biasanya disebut dengan transaction ID. Stock Code Produk atau  item code dengan  5 digit  angka yang  secara unique  di  assigned ke  masing  -  masing  produk  atau biasa disebut dengan product ID. Description Detail atau nama produk. Quantity Quantity atau kuantitas barang yang terjual dari setiap produk per transaksi. Invoice Date Informasi terkait waktu kapan transaksi di generate. Unit Price Harga produk per unit. Customer ID 5 digit angka identitas untuk masing - masing customer. Country Informasi mengenai negara mana yang melakukan transaksi.

## 3.3 Analisis Data dan Pre-processing
Selanjutnya,  setelah  data  berhasil  dikumpulkan,  akan  dilakukan  tahap  analisis  data  dan  pre-processing. Tahap pre-processing bertujuan untuk membersihkan data dari potensi masalah seperti data yang hilang, outlier atau data yang tidak relevan, sehingga data yang digunakandalam proses pemodelan klasterisasi menjadi lebih terstruktur.

## 3.3.1 Import library
Dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan  pre-processing  data  dan  penerapan  algoritma  k-means  pada  data transaksi  online  retail.  Proses  pre-processing  dan  penerapan  k-means  akan  menggunakan  berbagai  library python  yang  relevan  untuk  analisis  data.  Selain  itu,  untuk  membantu  dalam  implementasi  kode  program, penelitian ini menggunakan Google Colab sebagai platform untuk menjalankan kode dan analisis data. Berikut merupakan daftar library python yang diperlukan untuk penelitian ini, sebagaimana terlihat pada gambar 2.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## Gambar 2. Import Library
Pada library python yang digunakan memiliki masing – masing fungsi yang digunakan dalam membantu proses analisis data dan tahap pre-processing. Berikut merupakan fungsi dari tiap – tiap library python yang digunakan:
• Pandas: untuk membaca file data dengan ekstensi csv atau excel.
• Numpy: untuk proses komputasi numeric data.
• Matplotlib: untuk plotting angka dan membuat diagram.
• Seaborn:  untuk  menentukan  hubungan  2  variabel  dan  menganalisis  perbedaan  distribusi  univariate  dan bivariate.
• Sklearn: sklearn atau scikit-learn merupakan modul Bahasa pemrograman python untuk membantu dalam melakukan processing data, training data dan kebutuhan yang berkaitan dengan machine learning dan data science.
• Import k-means: untuk menerapkan algoritma pengelompokkan dan clustering menggunakan k-means.
• Import  MinMaxScaler:  untuk  normalisasi  data  dan  bekerja  untk  scalling  data  menyesuaikan  data  dalam rentang tertentu.
• Import StandardScaler: library ini digunakan sebagai metode pre-processing dalam melakukan standarisasi fitur.
• Import Metrics: library ini digunakan untuk evaluasi algoritma machine learning.

## 3.3.2 Dataset
Setelah tahap pre-processing data, dilanjutkan dengan eksplorasi data untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam mengenai dataset yang digunakan. Pada gambar 3 terlihat isi dari data transaksi online retail yang menjadi fokus penelitian ini. Untuk membaca data tersebut, digunakan fungsi read_csv yang merupakan bagian  dari  library  pandas.  Fungsi  ini  berfungsi  untuk  membaca  file  data  dalam  format  csv  dan mengonversikannya  menjadi  struktur  data  DataFrame  yang  lebih  mudah  dikelola  dalam  analisis  data[29]. Selanjutnya, digunakan pula fungsi data.head() untuk melihat beberapa baris data teratas dari dataset tersebut. Fungsi head() ini memungkinkan kita untuk dengan cepat meninjau beberapa baris pertama data tanpa perlu melihat seluruh dataset secara keseluruhan.
Melalui tahap eksplorasi data ini, penelitian dapat mengidentifikasi pola-pola awal, tren, dan karakteristik penting  dalam  data  transaksi  online  retail  sebelum  melangkah  ke  tahap  selanjutnya  dalam  analisis  dan pemodelan  klasterisasi.  Informasi  yang  diperoleh  dari  eksplorasi  data  ini  membantu  peneliti  dalam mempersiapkan langkah-langkah selanjutnya dengan lebih baik dan memastikan data yang digunakan dalam penelitian ini telah terbaca dan dipahami dengan benar.
.
Gambar 3. Cek isi data
Pada  tahap  eksplorasi  data  selanjutnya,  dilakukan  pemeriksaan  terhadap  bentuk  data  untuk  mengetahui berapa banyak jumlah baris dan kolom yang terdapat dalam dataset. Proses ini dilakukan dengan menggunakan fungsi  shape  pda  data  yang  telah  dibaca  sebagai  DataFrame.  Output  dari  data.shape  akan  menampilkan informasi tentang jumlah baris dan kolom dari data transaksi online retail yang terlihat pada gambar 4. Dengan

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
mengevaluasi  bentuk  data  melalui  fungsi  shape,  penelitian  dapat  memastikan  bahwa  dataset  telah  diimpor dengan  benar  dan  sesuai.  Informasi  mengenai  jumlah  baris  dan  kolom  juga  membantu  peneliti  dalam memahami seberapa besar ukuran data yang sedang dihadapi.

## Gambar 4. Cek baris dan kolom data
Selain Langkah pemeriksaan bentuk data, tahap eksplorasi data juga melibatkan pengecekan terhadap tipe data  yang  dimiliki  oleh  setiap  kolom  dalam  dataset.  Tujuan  dari  pengecekan  ini  adalah  untuk  memastikan bahwa tipe data yang ada telah sesuai dengan karakteristik dan representasi yang seharusnya. Jika terdapat tipe data yang tidak sesuai, maka diperlukan transformasi data untuk mengubahnya menjadi tipe data yang tepat sesuai kebutuhan analisis. Pada gambar 5 merupakan tipe data dari masing – masing kolom sebelum dilakukan transformasi data.

## Gambar 5. Cek Tipe Data
Langkah eksplorasi data selanjutnya adalah dengan melakukan pengecekan terhadap deskriptif data dari dataset.  Dalam  analisis  data,  deskriptif  data  sangat  penting  untuk  memberikan  gambaran  ringkas  tentang distribusi dan karakteristik dari masing-masing variabel. Untuk melakukan ini, digunakan fungsi describe dari library pandas. Fungsi ini akan menampilkan summary statistics seperti jumlah data (count), rata-rata (mean), standar  deviasi  (std),  nilai  minimum  (min),  dan  nilai  maksimum  (max)  dari  setiap  variabel.  Gambar  6 menampilkan deskripsi data dari dataset yang digunakan, yang mencakup statistik ringkas dari setiap variabel yang  diamati.  Deskripsi  data ini  membantu peneliti  dalam memahami karakteristik data secara  keseluruhan dan dapat menjadi titik awal untuk menjalankan analisis yang lebih mendalam, termasuk penanganan outlier atau pengambilan keputusan tentang pre-processing lanjutan yang diperlukan.
Gambar 6. Deskriptif data

## 3.3.3 Duplikat Data
Untuk  mengidentifikasi  duplikat  data  dalam  dataset,  digunakan  fungsi  duplicated().sum()  dari  library pandas. Fungsi ini akan menghitung jumlah data yang duplikat dalam dataset. Duplikat data merujuk pada data yang memiliki kondisi di mana dua atau lebih baris dalam dataset memiliki kesamaan data dan nilai yang sama. Gambar  7  menunjukkan  langkah  -  langkah  yang  dilakukan  untuk  mengecek  dan  menghapus  data  yang merupakan duplikat. Pengecekan dilakukan dengan fungsi duplicated().sum(), untuk menghitung jumlah data yang  duplikat.  Jika  hasilnya  lebih  dari  0,  berarti  ada  duplikasi  data  dalam  dataset.  Setelah  identifikasi dilakukan, langkah selanjutnya adalah menghapus data yang duplikat. Deduplikasi dilakukan menggunakan fungsi drop_duplicates() yang akan menghilangkan baris-baris yang memiliki kesamaan data dan nilai yang sama.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 2 Edisi September 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i2

## Gambar 7. Cek duplikat data

## 3.3.4 Penanganan Missing Value
Langkah  eksplorasi  data  selanjutnya  adalah  dengan  memeriksa  apakah  terdapat  data  yang  hilang  pada dataset. Data yang hilang atau missing value merupakan nilai yang tidak ada atau tidak terdefinisi dalam data. Pada gambar 8 terlihat bahwa beberapa kolom dalam dataset memiliki data yang hilang. Adanya data hilang akan  mempengaruhi  analisis  data  dan  menyebabkan  ketidakakuratan  dalam  hasil  yang  diperoleh.  Untuk menangani missing value tersebut, maka  dapat dilakukan dengan cara menghapus kolom atau memasukkan nilai  ke  dalam  missing  value.  Fungsi  isnull().sum()  digunakan  untuk  mengecek  nilai  null  dalam  data  dan menjumlahkan bilangan numerik yang ada pada dataframe berdasarkan variabel.

## Gambar 7. Penanganan Data yang Hilang
Data yang memiliki missing value dapat diisi dengan nilai ‘NaN’ saat melakukan analisis statistik, nilai tersebut tidak akan mempengaruhi hasilnya, atau dapat menggunakan fungsi replace() untuk mengganti nilai kosong dengan salah satu nilai yang ada pada data. Pada penelitian ini missing value ditangani dengan cara menghapus beberapa row yang memiliki missing value seperti yang terlihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Menghapus Data yang Hilang
3.3.5 Transformasi Data dan Menambahkan Kolom Baru
Pada tahap data transformation, dilakukan manipulasi data dengan mengubah format sehingga data siap untuk  digunakan  dalam  analisis  dan  pemodelan.  Dalam  penelitian  ini,  data  transformation  dilakukan  pada beberapa variabel untuk menyesuaikan tipe data yang digunakan. Misalnya, pada kolom "invoice date" yang sebelumnya memiliki tipe data "object" akan diubah menjadi tipe data "datetime", sehingga memungkinkan untuk melakukan analisis berbasis tanggal dan waktu dengan lebih efisien. Selain itu, pada kolom "customer id"  yang  awalnya  berbentuk  "float64"  akan  diubah  menjadi  tipe  data  "object",  sehingga  memperlakukan "customer id" sebagai data kategori atau label yang lebih tepat. Salah satu fungsi utama dari data transformation adalah mengubah data dari format categorical (non-numerical) menjadi format numerik. Hal ini berguna ketika data akan digunakan untuk analisis yang memerlukan operasi matematika atau pemodelan statistik.

## Gambar 9. Cek Transformasi Data
Selanjutnya  menambahkan  kolom  penjualan  baru  dengan  rumus  "Kuantitas  *  harga  satuan"  merupakan langkah  dalam  tahap  preprocessing  data  untuk  menghitung  nilai  penjualan  untuk  setiap  transaksi  atau  item dalam dataset. Dengan menambahkan kolom penjualan baru, kita dapat dengan mudah melihat nilai penjualan untuk  setiap  transaksi  atau  item  dalam  dataset,  yang  akan  sangat  berguna  untuk  analisis  lebih  lanjut  dan pemodelan.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## Gambar 10. Tambah kolom sales

## 3.3.6 Deteksi dan Penanganan Outlier
Outlier  merupakan  titik  data  yang  memiliki  nilai  yang  signifikan  berbeda  dengan  data  lainnya.  Pada penelitian  ini,  untuk  mengidentifikasi  outlier,  digunakan  visualisasi  boxplot.  Boxplot  adalah  metode  grafis yang memungkinkan kita untuk dengan cepat melihat adanya outlier dalam dataset. Selain itu, pada penelitian ini, outlier juga diidentifikasi menggunakan perhitungan quantile dengan metode interquantile range (IQR). Metode IQR menghitung jarak antara kuartil atas dan kuartil bawah dalam data. Proses  penanganan outlier dimulai dengan menghitung nilai IQR pada setiap variabel dalam dataset. Setelah nilai IQR diperoleh, batas atas  (upper  bound)  dan  batas  bawah  (lower  bound)  ditentukan  dengan  menghitung  nilai  kuartil  atas  (Q3) ditambah  dengan  1.5  kali  nilai  IQR  dan  nilai  kuartil  bawah  (Q1)  dikurangi  dengan  1.5  kali  nilai  IQR. Kemudian, nilai-nilai yang berada di luar batas atas dan batas bawah akan dianggap sebagai outlier dan akan dihapus dari dataset. Pada Gambar 10, ditunjukkan cara menangani outlier pada penelitian ini.
Gambar 11. Penanganan Outlier
Kemudian  setelah  dilakukan  penghapusan  data  outlier,  maka  dapat  dilihat  pada  boxplot  yang  akan menunjukkan  apakah  masih  ada  outlier  pada  data.  Pada  gambar  11  merupakan  diagram  boxplot  setelah dilakukan penghapusan outlier menggunakan interquantile range.
Gambar 12. Diagram Boxplot

## 3.3.7 Korelasi Data
Korelasi merupakan teknik yang digunakan untuk mencari hubungan antar dua variabel numerik pada data atau  variabilitas  gabungan dari  dua  variabel  dan  korelasi  memiliki  nilai  antar  -1  dan  1.  Berikut  merupakan aturan nilai korelasi:
• Jika  korelasi  bernilai  1  atau  mendekati  1  maka  variabel  tersebut  memiliki  hubungan  perfect  positif correlation.
• Jika korelasi bernilai 0 maka variabel tersebut tidak berhubungan sama sekali.
• Jika korelasi bernilai -1 maka kedua variabel memiliki hubungan perfect negative correlation. Analisis korelasi ini akan fokus pada variabel-unit price (harga unit), quantity (jumlah produk), dan sales (penjualan) pada dataset. Variabel ini dipilih karena analisis korelasi hanya dapat dilakukan pada data yang bersifat numerik. Pada penelitian ini, dilakukan analisis korelasi antara unit price, quantity, dan sales untuk melihat sejauh mana harga produk, jumlah produk yang terjual, dan total penjualan saling berhubungan. Hal ini penting karena dapat membantu dalam pemahaman tentang bagaimana perubahan dalam harga atau jumlah produk mempengaruhi penjualan secara keseluruhan.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## Gambar 13. Diagram Korelasi
Pada gambar 13, dapat dilihat hubungan antara variabel quantity, unit price, dan sales. Dalam analisis ini, nilai korelasi antara sales dengan quantity terlihat sebesar 0,92. Nilai korelasi ini menunjukkan bahwa antara sales dan quantity memiliki hubungan yang sangat erat dan positif, karena mendekati 1. Artinya, semakin tinggi nilai quantity (jumlah produk yang terjual), maka semakin tinggi juga nilai sales (total penjualan). Sementara itu,  antara  sales  dengan  unit  price  terlihat  nilai  korelasi  sebesar  -0,13.  Nilai  korelasi  yang  mendekati  0 menunjukkan bahwa tidak ada hubungan yang signifikan antara sales dan unit price (harga produk). Artinya, perubahan harga produk tidak berpengaruh secara kuat terhadap total penjualan.

## 3.4 Deskriptif Analisis
Setelah dilakukan ekplorasi data, informasi terkait dengan data  yang diteliti dapat dihasilkan. Deskriptif analisis  memberikan  gambaran  yang  lebih  mendalam  tentang  berbagai  tren  penjualan,  pembelian,  dan  tren pelanggan selama periode waktu tertentu. Analisis deskriptif juga dapat memberikan gambaran tentang sebaran data,  seperti  nilai  penjualan  maksimum  dan  minimum,  rata-rata  penjualan,  dan  variasi  data.  Informasi  ini membantu dalam memahami karakteristik data dan memperoleh wawasan tentang variabilitas dalam penjualan, pembelian, atau tren pelanggan.

## 3.4.1 Kinerja Produk
Dalam  konteks  ini,  dimiliki  tiga  produk dengan penjualan  tertinggi yaitu  "REGENCY  CAKESTAND  3 TIER,"  "WHITE  HANGING  HEART  T-LIGHT  HOLDER,"  dan  "JUMBO  BAG  RED  RETROSPOT". Berdasarkan  data  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  "REGENCY  CAKESTAND  3  TIER"  adalah  produk dengan kinerja terbaik dari ketiga produk yang diamati, karena memiliki nilai penjualan paling tinggi sebesar 132567.70. Sementara itu, "WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER" memiliki penjualan yang lebih rendah dibandingkan dengan "REGENCY CAKESTAND 3 TIER," tetapi masih cukup baik karena berada di peringkat kedua dalam penjualan dengan total penjualan sebesar 93767.80. Sedangkan "JUMBO BAG RED RETROSPOT"  memiliki  penjualan  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  kedua  produk  lainnya,  namun  tetap merupakan produk yang memiliki penjualan yang signifikan dengan total penjualan sebesar 83056.52. Pada gambar 14 terlihat grafik produk dengan total penjualan tertinggi hingga produk dengan total penjual terendah.
Gambar 14. Diagram Kinerja Produk

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## 3.4.2 Tren Penjualan dan Pelanggan
Tren  penjualan  dan  pelanggan  digunakan  untuk  memahami  perkembangan  bisnis  dari  waktu  ke  waktu, khususnya  dalam  hal  penjualan  dan  jumlah  pelanggan.  Analisis  tren  ini  memungkinkan  untuk  melihat bagaimana kinerja bisnis berubah dari bulan ke bulan atau dari tahun ke tahun, sehingga membantu perusahaan dalam mengidentifikasi pola dan mengambil keputusan strategis. Pada gambar 15 merupakan tren pelanggan dari  setiap  bulannya  dan  rata-rata  penjualan  per  transaksi  selama  periode  tertentu  yang  Ini  menunjukkan besarnya nilai transaksi rata-rata yang dihasilkan dari setiap pembelian pelanggan.

## Gambar 15. Diagram Tren Penjualan dan Pelanggan
3.4.3 Visualisasi Proporsi Pelanggan Baru dan Pelanggan Lama
Proporsi  antara  pelanggan  baru  (new  customers)  dan  pelanggan  tetap  (repeated  customers)  dapat diidentifikasi dan dipahami melalui analisis data yang mencatat informasi tentang pelanggan yang melakukan pembelian dalam periode waktu tertentu. Dalam hal ini, perhatian tertuju pada bagaimana jumlah pelanggan baru  dan  pelanggan  tetap  berubah  seiring berjalannya  waktu.  Pada  gambar 16  grafik yang  menggambarkan proporsi  antara  pelanggan baru  dan  pelanggan  tetap  selama  periode  waktu  tertentu,  kita dapat  melihat  pola perubahan yang terjadi dari bulan ke bulan. Repeated Customer mengalami kenaikan dari bulan September hingga  November,  terlihat  adanya  kenaikan  dalam  jumlah  pelanggan  tetap  (repeated  customers).  Ini menunjukkan  bahwa  selama  periode  tersebut,  lebih  banyak  pelanggan  yang  melakukan  pembelian  secara berulang daripada sebelumnya. New Customer mengalami kenaikan di Bulan Maret meskipun tidak mencapai angka yang tinggi, terlihat bahwa jumlah pelanggan baru (new customers) mengalami kenaikan di bulan Maret.
Gambar 16. Diagram proporsi pelanggan baru dan pelanggan lama

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Setelah tahap pre-processing dan analisis data, selanjutnya tahap implementasi menggunakan metode k- means.  Sebelum  masuk  ke  tahap  implementasi,  pada  metode  k-means  perlu  diketahui  nilai  k  atau  jumlah kluster.  Penentuan  nilai  k  akan  berpengaruh  pada  baik  atau  tidaknya  klaster  tersebut.  Dalam  algoritma  K- Means, jumlah kluster atau nilai k akan diinisialisasi secara acak untuk memulai proses klasterisasi pada data. Proses ini melibatkan pemilihan titik pusat atau centroid untuk setiap kluster, dan iterasi akan terus berlangsung hingga tidak ada perubahan posisi centroid yang signifikan. Untuk menentukan jumlah kluster yang optimal dari data, digunakan metode elbow (siku). Metode elbow adalah salah satu pendekatan yang umum digunakan dalam  analisis  K-Means  untuk  menemukan  jumlah  kluster  yang  paling  tepat.  Metode  ini  berdasarkan  pada pemikiran bahwa penambahan kluster akan mengurangi Within Cluster Sum of Square (WCSS), yaitu jumlah kuadrat  jarak  antara  setiap  titik  data  dengan pusat  kluster  [30].  Semakin banyak kluster yang  ditambahkan, semakin kecil WCSS yang diperoleh. WCSS akan terus menurun ketika nilai k meningkat karena setiap titik data akan lebih dekat dengan centroid dalam kluster yang lebih kecil [31].
Gambar 17. Grafik Metode Elbow
Berikut pada tabel 4 merupakan nilai wcss dari kluster 1 sampai 10.
Tabel 4. Nilai WCSS setiap kluster Clusters WCSS 1 955337.9999999835 2 668540.7921399678 3 482055.1282752048 4 348351.5301644874 5 302478.7943320485 6 258523.2754754402 7 223864.6874139582 8 200377.0897622632 9 180127.83713655904 10 165306.06142894237

## 3.5.1 Hasil Clustering
Pada  penelitian  ini,  nilai  k  yang  telah  ditentukan  adalah  4,  sehingga  metode  K-Means  akan  diterapkan dengan  membentuk  4  kluster  berbeda.  hasil  kluster  yang  telah  terbentuk  akan  ditunjukkan  melalui  plotting data. Pada gambar 16, terlihat hasil klasterisasi dari metode K-Means yang telah dilakukan dengan 4 kluster. Plotting tersebut akan memvisualisasikan titik-titik data yang telah dikelompokkan ke dalam masing-masing kluster dengan warna atau tanda yang berbeda untuk masing-masing kluster.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Pengelompokan data transaksi berdasarkan 3 variabel yaitu quantity (kuantitas produk), unit price (harga satuan), dan customerid (identitas pelanggan). Dari hasil clustering yang terbentuk, kita dapat menyimpulkan karakteristik dari masing-masing cluster sebagai berikut:
1. Cluster 0: Kluster ini memiliki rata – rata kuantitas produk adalah 7.20, rata – rata harga satuan adalah 1.70, dan rata – rata Customer ID adalah 13905.00. Kluster ini terdiri dari pelanggan dengan jumlah barang yang dibeli rendah dan harga satuan barang yang tinggi. Kode pelanggan di kluster ini juga memiliki nilai yang tinggi,  menandakan  potensi  loyalitas  pelanggan  atau kemungkinan  pelanggan  dengan  tingkat  pembelian yang  lebih  sering.  Rekomendasi  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  memberikan program  diskon  atau berikan penawaran ekslusif seperti produk – produk baru kepada pelanggan.
2. Cluster 1: Kluster ini memiliki rata – rata kuantitas produk adalah 5.30, rata – rata harga satuan adalah 1.70, dan rata – rata Customer ID adalah  16927.90. Kluster ini terdiri dari pelanggan dengan jumlah barang yang dibeli menengah dan harga satuan barang yang cukup rendah. Kode pelanggan di kluster ini juga memiliki nilai  yang  tinggi,  yang  menunjukkan  potensi  loyalitas.  Rekomendasi  yang  dapat  dilakukan  adalah penawaran khusus untuk pembelian dalam jumlah tertentu untuk mendorong pelanggan di kluster ini untuk membeli lebih banyak.
3. Cluster 2: Kluster ini memiliki rata – rata kuantitas produk adalah 23.00, rata – rata harga satuan adalah 1.10, dan rata - rata Customer ID adalah 15017.30. Kluster ini terdiri dari pelanggan dengan jumlah barang yang dibeli tinggi dan harga satuan barang yang rendah. Kode pelanggan di kluster ini juga memiliki nilai yang menengah. Rekomendasi yang dapat dilakukan adalah program hadiah atau undian bagi pelanggan di kluster ini dengan setiap pembelian untuk memberikan kejutan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
4. Cluster  3:  Kluster  ini  memiliki  rata  –  rata  kuantitas  produk  adalah  3.60,  rata  –  rata  harga  satuan  adalah 14.80, dan rata – rata Customer ID adalah 15217.90. Kluster ini terdiri dari pelanggan dengan jumlah barang yang dibeli rendah dan harga satuan barang yang tinggi. Kode pelanggan di kluster ini juga memiliki nilai yang  menengah.  Berikan  diskon  berkala  atau  penawaran  khusus  pada  waktu-waktu  tertentu  untuk mendorong pembelian berulang dari pelanggan di kluster ini.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  beberapa  penelitian,  sudah  digunakan  banyak  model  dan  algoritma  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan dan  mengelompokkan pelanggan  sesuai  dengan  data.  Dalam  penelitian  ini,  metode  dari salah satu algoritma unsupervised learning direkomendasikan untuk digunakan pada permasalahan segmentasi pelanggan. Salah satu model segmentasi yang masih menjadi tren dari tahun 2018 hingga tahun 2022 adalah dengan penggunaan algoritma clustering yaitu K-means. Penelitian ini melakukan proses data mining dan pre- processing  pada  data  dengan  exploratory  data  analysis  dan  menghasilkan  temuan  informasi  di  dalam  data mnegenai  tren  penjualan  dan  tren  pelanggan.  Kemudian  dilakukan  penerapan  metode  k-means  dan  metode elbow pada penelitian ini untuk mencari nilai kluster berdasarkan nilai WCSS yang ditunjukkan melalui grafik, sehingga  pada  penelitian  ini  dihasilkan  4  kluster.  Pengelompokkan  K-Means  menggunakan  3  variabel  data yaitu quantity, unit price dan customer id menghasilkan 4 karakteristik pelanggan.  Kluster 0 ini terdiri dari pelanggan dengan jumlah barang yang dibeli rendah dan harga satuan barang yang tinggi dan kode pelanggan yang tinggi. Kluster 1 ini terdiri dari pelanggan dengan jumlah barang yang dibeli menengah dan harga satuan barang yang cukup rendah dan kode pelanggan yang tinggi, Kluster 2 ini terdiri dari pelanggan dengan jumlah barang yang dibeli tinggi dan harga satuan barang yang rendah dan kode pelanggan yang menengah. Kluster 3 ini terdiri dari pelanggan dengan jumlah barang yang dibeli rendah dan harga satuan barang yang tinggi dan kode  pelanggan  yang  menengah.  Dari  hasil  klasterisasi,  dapat  diamati  bahwa  kuantitas  dan  harga  satuan berperan penting dalam mempengaruhi perilaku pelanggan. Perbandingan antara metode elbow dengan metode penentuan  klaster  lainnya  dapat  menjadi  pertimbangan  untuk  peneliti  selanjutnya  guna  menentukan  nilai  k yang paling optimal.

## Daftar Pustaka
[1] B.  E.  Adiana,  I.  Soesanti,  and  A.  E.  Permanasari,  “Analisis  Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan Kombinasi RFM Model dan Teknik Clustering,” JUTEI (Jurnal Terapan Teknologi Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2018, doi: 10.21460/jutei.2017.21.76.
[2] J. Wu et al. , “An Empirical Study on Customer Segmentation by Purchase Behaviors Using a RFM Model and K -Means Algorithm,” Math Probl Eng , vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/8884227.
[3] 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. [Online]. Available: http://community.tableau.com.
[4] D.  Devarapalli et  al. ,  “Analysis  of  RFM  Customer  Segmentation  Using  Clustering  Algorithms,” International  Journal  of  Mechanical  Engineering ,  vol.  7,  no.  1,  2022,  Accessed:  Apr.  11,  2023.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
[Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/358285794_Analysis_of_RFM_Customer_Segmentation_ Using_Clustering_Algorithms
[5] Carudin, “Pemanfaatan Data Transaksi Untuk Dasar Membangun Strategi Berdasarkan Krekteristik Pelanggan dengan Algoritma K-Means Clustering dan Model RFM,” Jurnal Teknologi Terpadu , vol. 7,  no.  1,  pp.  7–14,  Jul.  2021,  Accessed:  Apr.  09,  2023.  [Online].  Available: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt
[6] S.  Sharyanto  and  D.  Lestari,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Segmentasi  Pelanggan Dengan Menggunakan Algoritma K-Means dan Model RFM Pada E-Commerce,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 866, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4525.
[7] R. Siagian, P. Sirait, and A. Halim, “Penerapan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Segmentasi Pelanggan pada Data Transaksi E-Commerce,” May 2022. [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[8] Y. Christian and K. O. Y. R. Qi, “Penerapan K-Means pada Segmentasi Pasar untuk Riset Pemasaran pada Startup Early Stage dengan Menggunakan CRISP-DM,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 966, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4486.
[9] A. Satriawan, R.  Andreswari,  and O. N. Pratiwi,  “Segmentasi Pelanggan Telkomsel  Menggunakan Metode Clustering Dengan RFM Model dan Algoritma K-Means,” e-Proceeding of Engineering , vol. 8, no. 2, pp. 2876–2883, 2021, Accessed: Jun. 02, 2023. [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/14687
[10] T.  Juhari,  A.  Juarna,  and  U.  Gunadarma,  “Implementation  Rfm  Analysis  Model  For  Customer Segmentation Using The K-Means Algorithm Case Study Xyz Online Bookstore,” 2022. Accessed:
May 02, 2023. [Online]. Available:
https://utmmataram.ac.id/ojs/index.php/explore/article/view/548/pdf
[11] N. Huda Ahsina, F. Fatimah, F. Rachmawati, U. Ibn Khaldun Bogor JlKH Sholeh Iskandar Km, and K.  Bogor,  “Analisis  Segmentasi  Pelanggan  Bank  Berdasarkan  Pengambilan  Kredit  dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” 2022.
[12] N. H. Harani, C. Prianto, and F. A. Nugraha, “Segmentasi Pelanggan Produk Digital Service Indihome Menggunakan Algoritma K-Means Berbasis Python,” Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA) , vol. 10, no. 2, pp. 133–146, 2020, doi: 10.34010/jamika.v10i2.
[13] S.  Sharyanto  and  D.  Lestari,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Segmentasi  Pelanggan Dengan Menggunakan Algoritma K-Means dan Model RFM Pada E-Commerce,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 866, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4525.
[14] A. Satriawan, R.  Andreswari,  and O. N. Pratiwi,  “Segmentasi Pelanggan Telkomsel  Menggunakan Metode  Clustering  Dengan  RFM  Model  dan  Algoritma  K-Means,”  Apr.  2021.  Accessed:  May  02, 2023.
[Online].
Available: https://repository.telkomuniversity.ac.id/pustaka/files/168042/jurnal_eproc/segmentasi-pelanggan- telkomsel-menggunakan-metode-clustering-dengan-rfm-model-dan-algoritma-k-means.pdf
[15] N.  W.  Wardani,  G.  Dantes,  and  G.  Indrawan,  “PREDIKSI  CUSTOMER  CHURN  DENGAN ALGORITMA  DECISION  TREE  C4.5  BERDASARKAN  SEGMENTASI  PELANGGAN  PADA PERUSAHAAN RETAIL,” JURNAL RESISTOR , vol. 1, no. 1, 2018.
[16] K. Anam, D. Sudrajat, D. A. Kurnia, and N. Masuk, “Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Jurnal ICT : Information Communication & Technology , vol. 21, pp. 273–278, 2022.
[17] S. Monalisa, “Segmentasi Perilaku Pembelian Pelanggan Berdasarkan Model RFM dengan Metode K- Means,” Jurnal  Sistem  Informasi ,  vol.  2,  no.  1,  p.  1,  2018,  Accessed:  Jun.  08,  2023.  [Online]. Available: http://jurnal.uinsu.ac.id/index.php/query/article/view/1553
[18] H.  Amani  and  W.  Tripiawan,  “Perancangan  Segmentasi  Pelanggan  dengan  Metode  Clustering  K- Means dan Model RFM pada Klinik Kecantikan Seoul Secret,” e-Proceeding of Engineering , vol. 8, no. 2, pp. 2286–2293, 2021, Accessed: Jun. 08, 2023. [Online]. Available: https://repository.telkomuniversity.ac.id/pustaka/files/167904/jurnal_eproc/perancangan-segmentasi- pelanggan-dengan-metode-clustering-k-means-dan-model-rfm-pada-klinik-kecantikan-seoul- secret.pdf
[19] R. Afthoni, M. Hamdhani, A. Fitri Karimah, H. Patria, J. Analitika Bisnis, and F. Magister Manajemen Teknologi,  “Pemanfaatan Algoritma  Machine  Learning untuk Segmentasi Pelanggan Berbasis Data Konsumsi Listrik di PT PLN XYZ,” Seminar Nasional Teknik dan Manajemen Industri dan Call for Paper(SENTEKMI  2021) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  222–231,  2021,  Accessed:  Jun.  08,  2023.  [Online]. Available: https://sentekmi.maranatha.edu/index.php/sentekmi2021/article/view/85

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
[20] A.  Alamsyah et  al. ,  “Customer  Segmentation  Using  the  Integration  of  the  Recency  Frequency Monetary Model and the K-Means Cluster Algorithm,” Scientific Journal of Informatics , vol. 9, no. 2, pp. 189–196, Nov. 2022, doi: 10.15294/sji.v9i2.39437.
[21] T.  Juhari,  A.  Juarna,  and  U.  Gunadarma,  “Implementation  Rfm  Analysis  Model  For  Customer Segmentation Using The K-Means Algorithm Case Study Xyz Online Bookstore,” EXPLORE , vol. 12, no. 1, pp. 107–118, 2022, Accessed: Jun. 02, 2023. [Online]. Available: https://www.semanticscholar.org/paper/IMPLEMENTATION-RFM-ANALYSIS-MODEL-FOR- CUSTOMER-THE-Juhari-Juarna/c4c6aaaf0ed60d442fbfc8f4f77abf28f7b1b3ca
[22] M.  Tavakoli,  M.  Molavi,  V.  Masoumi,  M.  Mobini,  S.  Etemad,  and  R.  Rahmani,  “Customer Segmentation  and  Strategy  Development  Based  on  User  Behavior  Analysis,  RFM  Model  and  Data Mining Techniques: A Case Study,” in Proceedings - 2018 IEEE 15th International Conference on e- Business Engineering, ICEBE 2018 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Dec. 2018, pp. 119–126. doi: 10.1109/ICEBE.2018.00027.
[23] P. Anitha and M. M. Patil, “RFM model for customer purchase behavior using K-Means algorithm,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences , vol. 34, no. 5, pp. 1785–1792, May 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2019.12.011.
[24] R.  Livari  and  N.  Ghalam,  “Customers  Grouping  Using  Data  Mining  Techniques  in  the  Food Distribution Industry (A Case Study),” SRPH Journal of Applied management and Agile Organisation , Oct. 2021, doi: 10.47176/sjamao.3.1.1.
[25] A.  Burhan,  H.  Kiat,  Y.  Azhar,  and  V.  Rahmayanti,  “Penerapan  Metode  K-Means  Dengan  Metode Elbow Untuk Segmentasi Pelanggan Menggunakan Model RFM (Recency, Frequency & Monetary),” REPOSITOR , vol. 2, no. 7, pp. 945–952, 2020.
[26] B.  Turkmen,  “Customer  Segmentation  With  Machine  Learning  for  Online  Retail  Industry,” The European Journal of Social and Behavioural Sciences , vol. 31, no. 2, pp. 111–136, Apr. 2022, doi: 10.15405/ejsbs.316.
[27] D.  Devarapalli et  al. ,  “Analysis  of  RFM  Customer  Segmentation  Using  Clustering  Algorithms,” International  Journal  of  Mechanical  Engineering ,  vol.  7,  no.  1,  2022,  Accessed:  Jun.  02,  2023. [Online].
Available:
https://www.researchgate.net/publication/358285794_Analysis_of_RFM_Customer_Segmentation_ Using_Clustering_Algorithms
[28] P. H. Suharti, A. S. Suryandari, and R. N. Amalia, “Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan K- Means Clustering Studi Kasus Aplikasi Alfagift,” Sebatik , vol. 26, no. 2, pp. 420–427, Dec. 2022, doi: 10.46984/sebatik.v26i2.2134.
[29] Y. Christian and K. O. Y. R. Qi, “Penerapan K-Means pada Segmentasi Pasar untuk Riset Pemasaran pada Startup Early Stage dengan Menggunakan CRISP-DM,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 966, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4486.
[30] A. D. Savitri, F. Abdurrachman Bachtiar, and N. Y. Setiawan, “Segmentasi Pelanggan Menggunakan Metode K-Means Clustering Berdasarkan Model RFM Pada Klinik Kecantikan (Studi Kasus : Belle Crown Malang),” Sep. 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id