## Penerapan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Segmentasi Pelanggan pada Data Transaksi E-Commerce

## The Implementation of K-Means and K-Medoids Algorithm for Customer Segmentation on E-commerce Data Transactions
1 Romadansyah Siagian*, 2 Pahala Sirait, 3 Arwin Halim Pusat Komputer, Universitas Medan Area, Medan Jl. Kolam No 1, Medan Estate, 20223, Indonesia *e-mail: romadansyahsiagian@gmail.com
( received : 15 Maret 2021, revised : 22 Juni 2021, accepted : 16 Februari 2022)

## Abstrak
Data transaksi e-commerce yang semakin banyak dapat dimanfaatkan perusahaan untuk memberikan informasi  yang  baru.    Data  transaksi  tersebut  dapat  mengungkap  tentang  segmentasi  atau  kelompok pelanggan  berdasarkan  kesamaan  karakteristik  dan  perilaku  pelanggan  masing-masing.  Salah  satu teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  mensegmentasi  pelanggan  adalah Data  Mining dengan menggunakan metode clustering . Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode clustering pada data transaksi e-commerce menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means dan K-Medoids sama-sama menunjukkan hasil cluster optimal k = 3 . Hasil tersebut  juga  sesuai  dengan  hasil  metode elbow dan  uji  validitas Davies  Bouldin  Index yang menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal adalah 3 (tiga) . Hasil pengujian menunjukkan K-Medoids memiliki  performa  terbaik  dengan  nilai  ration  sebesar  0,337575  dibandingkan  K-Means  0,3380724, sehingga  K-Medoids  digunakan  dalam clustering data.sebagai cluster optimal.  Hasil  segmentasi pelanggan  sesuai Customer  Loyalty  Matrix terdiri  dari core  customer,  new  customers,  dan  lost customer.
Kata kunci: Segmentasi Pelanggan, Clustering , K-Means, Model LRFM.

## Abstract
Nowadays,  e-commerce  data  transactions  are  commonly  used  by  companies  to  provide  new information. The data transaction can reveal customer segmentation or groups based on the similar characteristics and behavior of each customer. Data Mining is one of technique to conduct the customer segmentation  through  clustering  method.  The  study  aims  to  applied  the  clustering  method  on  e- commerce data transactions by using both K-Means and K-Medoids algorithm. The result shows that both algorithms reveal optimum of cluster result with value of k = 3. The results are also indicating the conformity with the elbow method’s results and the Davies Bouldin Index validity test which shows that the optimal number of clusters is 3. The test results show that K-Medoids has the best performance with a  ration  value  of  0.337575  compared  to  K-Means  0.3380724.  Hence,  K-Medoids  are  used  in  data clustering  as  the  optimal  cluster.  The  results  of  customer  segmentation  according  to  the  Customer Loyalty Matrix consist of core customers, new customers, and lost customers.
Keywords: Customer Segmentation, Clustering, K-Means, LRFM Model.

## 1 Pendahuluan
Pada tahun 2019 diperkirakan 1,92 miliar orang melakukan transaksi jual beli secara online melalui platform e-commerce di  seluruh  dunia  dan  diperkirakan  akan  terus  meningkat  di  masa  depan  [1]. Peningkatan  transaksi  tersebut  memberikan  dampak  pada  semakin  banyaknya  data  transaksi e- commerce yang  tersimpan . Aset  utama  perusahaan  untuk  dipertahankan  ialah  pelanggan  [2]. Perusahaan harus lebih memahami karakteristik, perilaku dan kebutuhan pelanggan yang berbeda-beda.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Caranya dengan menggali informasi dari riwayat data transaski pelanggan e-commerce tersebut. Salah satunya  dengan  mensegmentasi  pelanggan  dengan  tujuan  memprediksi  dan  menargetkan  pelanggan potensial guna menarik pelanggan baru, menerapkan strategi pemasaran yang tepat guna, mengevaluasi nilai  umur  pelanggan,  mengenali  hubungan  antara  pelanggan  dan  perusahaan,  serta  meningkatkan profitabilitas  yang  diharapkan  perusahaan  [3,  4,  5].  Segmentasi  tersebut  menggunakan  metode clustering dengan algoritma K-Means dan K-Medoids. Data  transaksi e-commerce terlebih  dahulu  ditranformasikan  menjadi  model  LRFM  ( Length, Recency,  Frequency dan Monetary )  yaitu  model  yang  memberikan  pandangan  yang  luas  dan  lebih akurat tentang perilaku pelanggan yang sebenarnya [2, 6], sehingga pengambilan keputusan dan skema strategi promosi menjadi efektif dan efisien [7].
Salah satu metode pada data mining adalah clustering satu teknik penyelesaian terkait segmentasi [2,  6].  Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu  algoritma  teknik clustering yang  dapat  digunakan analisis cluster memiliki  kelebihan  seperti  kecepatan  komputasi  yang  lebih  tinggi,  mudah diimplementasikan dan dijalankan, bersifat dinamis pada data yang tersebar dan hasil yang diperoleh lebih akurat. Selain itu algoritma K-Medoids juga termasuk  kelompok metode partitional clustering yang  merupakan  varian  dari  metode  K-Means.  K-Medoids  menjadi  penyempurnaan  metode sebelumnya. Inisialisasi jumlah cluster k secara random tidak selalu memberikan hasil yang baik dan akurat [8]. Guna mengetahui jumlah cluster k yang optimal digunakan metode Elbow [5]. Metode uji validitas untuk mengevaluasi hasil penentuan jumlah cluster k terbaik menggunakan DBI [9].
Penelitian ini dilakukan untuk menerapan algoritma K-Means dan K-Medoids pada data transaksi e-commerce untuk  mengetahui  segmentasi  /  kelompok  pelanggan  perusahaan  berdasarkan  riwayat transaksi e-commerce berdasarkan model LRFM. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode K- Means dan K-Medoids untuk data transaksi e-commerce dan mengetahui  metode cluster mana yang terbaik dalam clustering , sehingga menghasilkan informasi segmentasi pelanggan yang lebih baik bagi perusahaan.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan segmentasi pelanggan dengan menggunakan metode clustering dengan  algoritma  K-Means berdasarkan  model  LRFM  maupun  RFM  seperti  penelitian Marisa,  dkk.,  [2].  Menggunakan  Teknik clustering dalam  mengetahui  segmentasi  pelanggan  dan tahapan  penelitian  menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  penentuan cluster  k terbaik  dengan metode Elbow . Hasil cluster K-Means dengan metode Elbow diperoleh nilai Sum Square Error (SSE) pada nilai k = 2 sebagai cluster terbaik . Monalisa 2018 [10]. Melakukan segmentasi pelanggan dengan algoritma K-Means dan metode validasi Dunn Index dan Silhoutte Coefficient sebagai penentuan jumlah cluster optimal dengan hasil nilai cluster k terbaik dari kedua metode pada k = 3 .
Pada  penelitian  yang  dilakukan  Gustriansyah,  dkk.,  [11].  Melakukan  segmentasi  pasar  dengan algortima  K-Means  dengan  evaluasi cluster optimal  delapan  indeks  validitas  yaitu Elbow  Method, Silhouette Index, Calinski-Harabasz Index, Davies-Bouldin Index, Ratkowski Index, Hubert Index, Ball- Hall Index, dan Krzanowski Index-Lai. Diperoleh jumlah cluster optimal sebanyak k = 3 dari validitas indeks Ratkowski Index, Hubert Index, dan Ball-Hall Index cluster dan dipilih sebagai acuan analisis RPM. Aryuni, dkk [12] menerapkan algoritma K-Means dan K-Medoids untuk segmentasi customer , diperoleh nilai k yang paling optimal pada kedua algoritma adalah k = 3. Maka dapat disimpulkan dalam pengolahan data, algoritma K-Means memiliki performa yang lebih baik daripada K-Medoids baik dari sisi nilai average within centroid distance dan kompleksitas waktu.
Referensi penelitian sebelumnya terkait algoritma K-Means dan K-Medoids memberikan hasil yang  cukup  beragam,  sehingga  tidak  selalu  memberikan  hasil  baik  dan  efektif  sesuai  kondisi permasalahan dan datanya. Sehingga penelitian ini, data transaksi ecommerce akan dilakukan clustering dengan  algortima  K-Means  dan  K-Medoids  dan  dikombinasikan  dengan  model  LRFM  untuk memberikan  informasi  dan  pengetahuan  terkait  segmentasi  pelanggan  sehingga  perusahaan e- commerce mampu lebih mengenali karakteristik dan kelompok pelanggannya guna penyusunan strategi pemasaran.
3 Metode Penelitian
Metode yang digunakan pada penerapan metode clustering untuk segmentasi pelanggan terdiri dari tahapan-tahapan yang digambarkan dalam bentuk flowchart yang terdapat pada Gambar 1.
Volume 11, Nomor 2, Mei 2022: 260-270
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian .

## 3.1 Data Selection
Dataset yang  digunakan  dari  transaksi  pelanggan Online  Retail bersumber  dari UCI Machine Learning Repository pada website https://www.archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Online+Retail . Dataset tersebut terdiri dari 541909 instance dengan 8 atribut dari rentang waktu 01/12/2010 sampai 09/12/2011 [13].  Pemilihan  atribut  berdasarkan  model  LRFM  sehingga  4  atribut  dipilih  yang  bersesuaian  yaitu atribut customerid, quantity, invoicedate, dan unitprice sebagaimana terlihat pada Tabel 1. Tabel 1. Pemilihan Atribut Atribut Ya/Tidak Atribut Ya/Tidak InvoiceNo Tidak InvoiceDate Ya StockCode Tidak UnitPrice Ya Description Tidak CustomerID Ya Quantity Ya Country Tidak 3.2 Preprocessing
Tahapan dalam preprocessing ini terdiri dari beberapa tahapan diantaranya. a. Data cleaning membersihan data tidak valid, data kosong, data duplicate , bernilai nilai negatif. b. Data transformation dilakukan pada atribut customerid, quantity, invoicedate, dan unitprice agar lebih terukur dan sesuai pada model LRFM sehingga dapat digunakan sebagai atribut clustering . Kemudian dilakukan attribute construction sesuai atribut LRFM ( length, recency, frequency, dan monetary ) diantaranya [2, 6].
1) Atribut length ialah  interval  waktu  (jumlah  hari)  antara  waktu  pembelian  awal  dan  waktu terakhir pembelian pelanggan. Atribut length dari InvoiceDate.
2) Atribut recency ialah rentang waktu terakhir pelanggan melakukan transaksi pada akhir skala waktu penelitian. Atribut recency dari InvoiceDate.
3) Atribut frequency ialah berapa kali transaksi pembelian dilakukan oleh pelanggan dalam skala waktu penelitian. Atribut frequency dari InvoiceDate.
4) Atribut monetary ialah jumlah nominal transaksi untuk setiap pelanggan dalam skala waktu penelitian. Atribut monetary dari akumulasi Quantity dikali UnitPrice.
Hasil transformasi menjadi  data input untuk  proses clustering, terlebih  dahulu  di  normalisasi tanpa  pemberian  bobot  nilai.  Metode  Normalisasi  Min-Max  dengan range  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu nilai antara 0 – 1. Rumus normalisasi min-max adalah sebagai berikut [14].
𝑥 ′ = 𝑥 − 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑥 − 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛
(1)
Kemudian dilakukan pengecekan outlier menggunakan rumus rentang interkuartil (IQR) yaitu perbedaan  antara  persentil  ke-75  (Q3)  dan  persentil  ke-25  (Q1)  pada  kumpulan  data  menggunakan aturan 1,5 x IQR yaitu nilai di bawah rentang  Q1 - (1,5 x IQR) atau di atas rentang Q3 + (1,5 x IQR) adalah pencilan [15, 16]. Rumus interkuartil (IQR) sebagai berikut.
IQR = Q3 – Q1
(2)
Mulai Data Selection Preprocessing Clustering with K-Means and K-Medoids
Uji Validitas Analisis Hasil Clustering Selesai
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
3.3 Clustering with K - Means and K - Medoids
Sebelum  ke  tahapan clustering terlebih  dahulu  menentukan  nilai k yang  optimal.  Hal  ini dilakukan karena penentuan nilai k secara random terkadang kurang tepat dan berpengaruh pada hasil cluster, maka dalam penelitian ini cluster k ditentukan terlebih dahulu menggunakan metode. Metode Elbow memberikan informasi visualisasi perbandingan antara jumlah cluster yang membentuk sudut siku pada satu titik grafik atau nilainya mengalami penurunan paling besar maka nilai cluster tersebut yang terbaik dan dengan membandingkan hitungan nilai Sum Square Error (SSE) dengan persamaan 3 sebagai berikut [2].
𝑆𝑆𝐸 =   ∑ ∑ |𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑘 | 2 𝐾 𝐾=1
(3)

## a. Clustering with K-Means
Algoritma  K-Means  membagi  data  sejumlah k cluster yang  sudah  ditetapkan  diawal  secara random. Metode K-Means sangat sederhana dimulai dengan pemilihan jumlah cluster sebanyak k buah. Secara random  k diambil  dari dataset sebagai centroid yang  mewakili  suatu cluster. Pusat  atau  titik tengah suatu cluster dinamakan centroid . Semua data dihitung jaraknya terhadap centroid dan setiap data akan menjadi anggota dari sebuah cluster yang diwakili oleh centroid yang memiliki jarak terdekat dengan data tersebut. Tahap akhir menghitung ulang nilai centroid yang diperoleh dari nilai rata-rata dari  setiap cluster yang  ada.  Proses  pemilihan  keanggotaan cluster dan  perhitungan  ulang centroid dilakukan terus menerus dan berhenti jika keanggotaan cluster tidak mengalami perubahan atau jumlah perulangan yang dilakukan telah melampaui suatu nilai batas tertentu [17]. Prosedur algoritma K-Means sebagai berikut [10, 18].
1. Tentukan jumlah k , k adalah jumlah cluster .
2. Tentukan nilai awal titik pusat cluster untuk dilakukannya proses clustering .
3. Hitung Distance  Measure (jarak  data)  terhadap  masing-masing centroid menggunakan Euclidean Distance .
4. Alokasikan seluruh objek data yang telah dihitung ke dalam masing-masing cluster .
5. Tentukan centroid baru dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑣̅ 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 ∑ 𝑥 𝑘𝑗 𝑛 𝑘=0 (4)
6. Ulang  kembali  langkah  3,  4  dan  5  hingga  tidak  ada  lagi  anggota  cluster  yang  berpindah  ke cluster lain.
Perhitungan jarak menggunakan euclidean distance merupakan salah satu metode perhitungan jarak yang digunakan untuk mengukur jarak dari 2 (dua) buah titik dalam euclidean space (meliputi bidang euclidean dua  dimensi,  tiga  dimensi,  atau  bahkan  lebih)  guna  mengukur  tingkat  derajat kemiripan data dengan rumus Euclidean Distance digunakan persamaan berikut [19].
𝑑 (𝑥,𝑦) = |𝑥 − 𝑦| =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (5)

## b. Clustering with K-Medoids
Algoritma K-Medoids juga disebut sebagai algoritma PAM ( Partioning Around Medoids ) yaitu algoritma yang diwakili oleh cluster (medoids). Perbedaan algortima K-Means dan K-Medoid terletak pada penentuan perwakilan pusat cluster dimana K-Means menggunakan nilai rerata ( mean ) sebagai pusat cluster sedangkan K-Medoids menggunakan objek ( medoids ) mewakili pusat cluster pada tiap cluster [20].
Prosedur algoritma K-Medoids sebagai berikut.
1. Lakukan inisialisasi pusat cluster sebanyak jumlah cluster (k).
2. Distribusikan setiap objek ke cluster terdekat menggunakan Euclidean Distance dengan rumus persamaan (5).
3. Seleksi objek secara acak pada tiap-tiap cluster sebagai calon medoid baru.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
4. Hitung jarak antar objek pada masing-masing cluster dengan calon medoid baru.
5. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total jarak baru  – total jarak lama. Jika didapatkan S < 0, tukarlah objek dengan data cluster untuk membuat sekumpulan k objek baru sebagai medoid .
6. Ulangi langkah 3 sampai dengan 5 hingga tidak terjadi perubahan medoid , sehingga diperoleh cluster serta anggota cluster masing-masing.

## 3.4 Uji Validitas
Metode uji validitas menggunakan Davies-Bouldin Index yaitu metode yang menghitung rata- rata  nilai  setiap  titik  pada  himpunan  data.  Mengetahui  hasil cluster yang  optimal  dengan  nilai  DBI paling kecil atau mendekati nilai ( non-negatif >= 0) menandakan cluster semakin baik [20]. Untuk mencari nilai Davies Bouldin Index (DBI) dengan menggunakan persamaan berikut.
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 𝑘 𝑖=1 (𝑅 𝑖,𝑗 ) (6)

## 3.5 Analisis Hasil Clustering
Hasil clustering pada  data  dilakukan  analisis  pada  tiap-tiap cluster nya  menggunakan perhitungan standar deviasi yang mengacu pada model LRFM index. Hasil yang terbentuk dari cluster akan  menjadi  segmentasi  yang  mewakili  karakteristik  dan  kelompok  pelanggan.  Bedasarkan  model Length , Recency , Frequency dan Monetary (LRFM) menjadi model terbaik dari RFM oleh Chang dan Tasy (2004) menambahkan parameter L sebagai variabel untuk mempertimbangkan panjang hubungan pelanggan dengan perusahaan [21]. Berikut penjelasan variabel LRFM [10].
1. Length yaitu lamanya hubungan antara pelanggan dan perusahaan yang diukur selama periode analisis.
2. Recency yaitu  tanggal  terakhir  transaksi  yang  dilakukan  pelanggan  pada  perusahaan  selama periode analisis.
3. Frequency adalah  jumlah  transaksi  yang  dilakukan  oleh  pelanggan  pada  perusahaan  selama periode yang dianalisis.
4. Monetary yaitu  jumlah  uang  yang  dikeluarkan  pelanggan  untuk  perusahaan  selama  periode analisis.
Matrik  loyalitas  pelanggan  pada  Gambar  2  mengklasifikasi  pelanggan  menjadi  5  kelompok pelanggan yang terdiri dari 16 jenis kelompok. Adapun makna simbol (↑) merepresentasikan nilai rata- rata cluster lebih besar dari nilai rata-rata keseluruhan. Sedangkan simbol (↓) merepresentasikan nilai rata-rata cluster lebih kecil dari nilai rata-rata keseluruhan [22].
Gambar 2. Customer Loyalty Matrix
Lima kelompok tersebut adalah: (1) Core Customer (CC) , terdiri dari pelanggan dengan nilai kesetiaan  tinggi  (LRFM  ↑↓↑↑),  pelanggan  dengan  frekuensi  pembelian  tinggi  (LRFM  ↑↓↑↓),  dan pelanggan platinum (LRFM ↑↓↓↑); (2) Potential Customers (PC) terdiri dari pelanggan berpotensi loyal (LRFM  ↑↑↑↑),  pelanggan  potensial  dengan  frekuensi  yang  tinggi  (LRFM  ↑↑↑↓),  dan  pelanggan potensial  dengan  konsumsi  (LRFM  ↑↓↑↑);  (3) Lost  Customers  (LC) ,  terdiri  dari  pelanggan  bernilai
tinggi yang hilang dengan (LRFM ↓↑↑↑), pelanggan dengan frekuensi tinggi yang hilang (LRFM ↓↑↑↓), dan  pelanggan  konsumsi  tinggi  yang  hilang  (LRFM  ↓↑↓↑),  dan  pelanggan  tidak  meyakinkan  yang hilang (LRFM ↓↑↓↓); (4) New Customers (NC) , terdiri dari nilai tinggi pelanggan baru (LRFM ↓↓↑↑), pelanggan dengan frekuensi promosi tinggi (LRFM ↓↓↑↓), pelanggan dengan pembelanjaan promosi (LRFM  ↓↓↓↑),  dan  pelanggan  baru  yang  tidak  menentu  (LRFM  ↓↓↓↓);  (5) Consuming  Resource Customers (CRC) , terdiri dari pelanggan konsumtif dengan pengeluaran biaya rendah (LRFM ↑↓↓↓), dan  pelanggan  dengan  konsumsi  biaya  tinggi  (LRFM  ↑↑↓↓).  Hasil  perhitungan  standar  deviasi  dari masing-masing atribut dari masing-masing cluster akan dibandingkan dengan rata-rata standar deviasi pada masing-masing atribut. Apabila hasil standar deviasi dari cluster lebih besar dari rata-ratanya akan disimbolkan dengan tanda panah keatas (↑), sedangkan hasil standar deviasi dari cluster lebih rendah dari rata-ratanya disimbolkan dengan panah kebawah (↓) [10].

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dataset online retail terdiri dari delapan atribut InvoiceNo, StockCode, Description, Quantity, InvoiceDate,  UnitPrice,  CustomerID, dan Country dengan  jumlah  data  transaksi  sebanyak  541909 instance . Preprocessing terhadap data dengan melakukan data cleaning (Tabel 2) dari empat atribut Adapun atribut yang relevan sesuai model LRFM yaitu atribut Quantity, InvoiceDate, UnitPrice, dan CustomerID. Pembersihan data dengan nilai yang tidak konsisten/kosong, mengandung nilai minus (-), nilai 0, dan data duplikasi. Hasilnya jumlah data bersih sebanyak 397884 instance .
Tabel 2.Data Cleaning Atribut Keterangan Quantity Menghilangkan  baris  data  pada  atribut quantity dengan  nilai  minus  (-).  Pada penelitian ini data dengan nilai tersebut dihapus sejumlah 10624 baris data.
UnitPrice Menghilangkan baris data pada atribut unitprice dengan nilai minus (-) dan nol (0). Pada penelitian ini data dengan nilai tersebut dihapus sejumlah 1181 baris data.
CustomerID Menghilangkan  baris  data  pada  atribut customerid dengan  nilai  nol  (0).  Pada penelitian ini data dengan nilai tersebut dihapus sejumlah 132220 baris data.
Pertimbangan  relevansi  data  dengan  kebutuhan  pengujian  maka  pemilihan  atribut Quantity, InvoiceDate,  UnitPrice, dan CustomerID (Gambar  3)  sebagai input data  pengujian  dilakukan  proses attribute construction berdasarkan model LRFM.

## Gambar 3. Atribut Digunakan
Ekstraksi  dan transformasi data menyesuaikan model dari atribut LRFM yaitu ( Length , Recency , Frequency dan Monetary ) dapat dilihat pada Gambar 4 dan 5 dengan penjelasan sebaga berikut. a. Length (L)
Nilai numerik dari pengurangan tanggal antara pembelian terakhir dengan pembelian pertama kali yang dilakukan pelanggan bersumber dari data transaksi pelanggan pada periode penelitian. Nilai length pada penelitian ini diperoleh dari menentukan selisih antara tanggal maksimum dan tanggal minimum dari atribut InvoiceDate.
b. Recency (R)
Nilai  numerik  yang  didapatkan  dari  hasil  pengurangan  tanggal  pada  transaksi  akhir  pelanggan dengan tanggal analisis data yang ditentukan peneliti. Nilai recency pada penelitian ini diperoleh
dari  menentukan  selisih  antara  tanggal  akhir  transaksi  pelanggan  dari  tanggal  maksimum  pada atribut InvoiceDate. c. Frequancy (F)
Nilai frequency dalam format numerik diperoleh dari jumlah transaksi yang terdapat pada atribut InvoiceDate . Nilai frequency pada penelitian ini diperoleh dari menentukan jumlah transaksi pada atribut InvoiceDate berdasarkan nilai CustomerID. d. Monetary (M)
Nilai monetary diperoleh dari akumulasi perkalian antara atribut Quantity dengan UnitPrice yang dilakukan pelanggan pada data transaksi dengan membuat atribut baru Total sebagai penampung nilai akumulasi.

## Gambar 4. Ekstraksi Model LRFM
Tanggal  20  Desember  2011  diacu  sebagai  periode  analisis  dalam  penelitian  ini.  Hasilnya  diperoleh jumlah  pelanggan  sebanyak  4338 instance berdasarkan CustomerID .  Hasil  dari  perhitungan  dan ekstraksi model LRFM (Gambar 5) tanpa melakukan pembobotan nilai. Kemudian  memastikan data bersih dari kemunculan outlier digunakan rumus rentang interkuartil (IQR) yaitu IQR = Q3–Q1. Hasil outlier  detection ditemukan  sebanyak  732 instance data  yang  masuk  dalam  rentang  data oulier dan dilakukan pembersihan. Selanjutnya dilakukan normalisasi data.

## Gambar 5. Hasil Perhitungan Model LRFM
Normalisasi  data  menggunakan  metode  min-max  normalisasi  menjadi  rentang  nilai  antara  0 dan 1 yang hasilnya dapat dilihat pada Gambar 6. Sehingga jumlah data pelanggan unik berjumlah 4338 instance data  berubah  menjadi  3606 instance data.  Langkah    selanjutnya dari  ke  3606 instance data yang  merupakan  hasil  akhir  dari  tahapan preprocessing dan  dilanjut  ke  proses  penentuan cluster optimal.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pada tahapan clustering dengan algoritma K-Means dan K-Medoids dilakukan pengujian pada 3606 instance data. Penentuan nilai cluster k yang optimal digunakan metode Elbow dengan program R Studio., dimulai dari k = 2 dan seterusnya dan hasil sebagaimana Gambar 7 berikut.
K-Means K-Medoids
Gambar 7. Visualisasi Grafik Nilai k Menggunakan Metode Elbow
Berdasarkan visualisasi grafik pada Gambar 7, maka disimpulkan nilai cluster k optimal dari metode elbow tersebut adalah  nilai k=3 sebagai  nilai k yang  optimal  dari  masing-masing  pengujian menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids. Pada masing-masing grafik juga menunjukan tidak terdapat perubahan nilai yang signifikan mulai dari cluster k = 4 dan seterusnya. Pengujian dilanjutkan dengan metode Davies Bouldin Index (DBI) untuk mengevaluasi cluster terbaik. Pengujian dilakukan dari cluster k = 2 sampai k = 10. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian DBI Cluster K-Means K-Medoids k = 2 0,7736318 0,7868374 k = 3 0,659677 0,6256833 k = 4 0,7391369 0,7623837 k = 5 0,8641701 0,8244547 k = 6 0,7504408 0,8756588 k = 7 0,7495017 0,7297279 k = 8 0,8286562 0,8255569 k = 9 0,8165835 0,81671 k = 10 0,7903605 0,8594031
Berdasarkan hasil pengujian nilai DBI diatas, memperjelas bahwa k = 3 sebagai cluster optimal dari masing-masing algoritma, perhatikan grafik pada Gambar 8.
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 k = 2 k = 3 k = 4 k = 5 k = 6 k = 7 k = 8 k = 9 k = 10 K-Means K-Medoids
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Untuk  mengevaluasi cluster yang  terbentuk  dapat  menggunakan  nilai average  within dan average between cluster sebagai acuan penujian. Cluster disebut terbaik jika mempunyai nilai average within yang sangat kecil dan memiliki average between yang sangat besar sebagaimana Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Average Within Dan Average Between K-Means Dan K-Medoid K-Means K-Medoids average within 0,2171401 0,2169299 average between 0,6422888 0,6426125
Berdasarkan Tabel 4 diatas disimpulkan bahwa nilai average within K-Means lebih kecil dari nilai average between K-Means, begitu juga dengan K-Medoids. Sehingga disimpulkan bahwa cluster yang terbentuk dari K-Means dan K-Medoids sudah baik dan optimal.
Kemudian menentukan algoritma yang performa baik dengan  melihat nilai rationya. Cluster dengan ration paling kecil adalah cluster terbaik. Nilai ration ini diperoleh dari hasil pembagian average within dengan average  between .  Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  bahwa  ration  K-Means  sebesar 0,3380724 sedangkan ration K-Medoids sebesar 0,337575 dan dapat disimpulkan bahwa ration yang paling kecil dari K-Medoids .
Berdasarkan hasil pengujian  nilai cluster k optimal adalah k = 3, maka clustering pada data transaksi menggunakan algoritma terbaik yaitu K-Medoids dengan cluster k =3. Pada tahapan analisis hasil clustering bertujuan  untuk  mengetahui  kelompok  pelanggan  termasuk  dalam  karakteristik  dan kelompok pelanggan per segmen sesuai jumlah cluster yang terbentuk . Hasil analisis ini menjadi acuan bagi  perusahaan  dalam  menyusun  strategi  pemasaran  dan  informasi  mengenai  karakteristik pelanggannya.  Hasil  yang  terbentuk  dari  proses clustering K-Medoids  diperoleh  3  (tiga) cluster / kelompok  pelanggan  dari  3606 instance yaitu cluster 1  sebanyak  1378 instance , cluster 2  sebanyak 1373 instance, dan cluster 3 sebanyak 855 instance. Hasil 3 (tiga) kelompok data pelanggan tersebut dilakukan  proses  perhitungan  standar  deviasi  tiap-tiap  atribut  L,  R,  F,  dan  M  dari  masing-masing cluster. Hasilnya diklasifikasikan berdasarkan nilai LRFM index. Klasifikasian menggunakan simbol ( ↑ )  untuk  standar  deviasi  yang  tinggi  dan  simbol  ( ↓ )  untuk  standar  deviasi  yang  rendah  dari  rerata keseluruhan. Hasil perhitungan standar deviasi dan rata-rata dari ketiga cluster sebagai Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Nilai Standar Deviasi Model LRFM
C lust er
Juml ah Pel angg an
L R F M 1 1378  0,177670394 L↑ 0,106810161 R↓ 0,006617113 F↑ 0,003095601 M↑ 2 1373  0,10592539 L↓ 0,102215247 R↓ 0,004862968 F↓ 0,002050805 M↓ 3 855 0,114169527 L↓ 0,136373012 R↑ 0,003361743 F↓ 0,001633505 M↓ Rata- rata 3606 0,136000152 0,113848539 0,005008221 0,002285883
Berdasarkan  matrix  loyalitas  pelanggan  ditunjukkan pada  Gambar  2,  klasifikasi  berdasarkan LRFM index dengan representasi simbol memberikan penjabaran antara customer loyalty matrix yang terdiri  dari  16  grup  pelanggan  dengan  hasil clustering diperoleh  hasil  3  ketiga  kelompok  pelanggan termasuk dalam beberapa kelompok berikut.
a. Cluster 1  sebagai  kelompok  pelanggan  pelanggan Core  Customer (CC) yaitu  grup  pelanggan Including High Value Loyal Customers ( length ↑, recency ↓, frequency ↑, dan monetary ↑) terdiri dari 1378 pelanggan
b. Cluster 2 sebagai kelompok pelanggan New Customer (NC) yaitu grup pelanggan Uncertain New Customer ( length ↓, recency ↓, frequency ↓, dan monetary ↓ ) terdiri dari 1373 pelanggan.
c. Cluster 3 sebagai kelompok pelanggan Lost Customer (LC) yaitu grup pelanggan Uncertain Lost Customers ( length ↓, recency ↑, frequency ↓, dan monetary ↓ ) terdiri dari 855 pelanggan

## 5 Kesimpulan
Penerapan  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  pada  data  transaksi e-commerce untuk menghasilkan segmentasi pelanggan . Pada penelitian ini algoritma terbaik ditunjukan oleh algoritma K-Medoids sesuai hasil perhitungan nilai ration dari masing-masing algoritma yaitu K-Means sebesar 0,3380724  sedangkan  ration  K-Medoids  sebesar  0,337575.  Pada  penentuan  nilai cluster optimal, algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  sama-sama  memberikan  nilai cluster  k  =  3. Sehingga  pada penelitian ini digunakan algoritma K-Medoids dan cluster optimal k = 3 sesuai dengan hasil metode Elbow dan  uji  validitas Davies - Bouldin Index .  Hasil  analisis  segmentasi  pelanggan e-commerce berdasarkan customer loyalty matrix terdapat 3 segmen / kelompok pelanggan yaitu Core Customer, New Customers ,  dan Lost Customer .  Masing-masing  pelanggan  memiliki  karakteristik  dan  perilaku yang  berbeda-beda,  sehingga  perusahan  saat  ini  dapat  dengan  mudah  mengenali  setiap  pelanggan berdasarkan segmentasi pelanggan. Perusahaan bisa mengenali kelompok pelanggan berdasarkan hasil clustering sebagai  langkah  dalam  menciptakan  strategi marketing, dan  rekomendasi  upaya  dalam menjalin hubungan antara pelanggan dan perusahaan

## 6 Referensi
[1] J. Celement, 29 Oktober 2020. [Online]. Available: https://www.statista.com/topics/871/online- shopping.
[2]   F.  Marisa,  S.  S.  S.  Ahmad,  Z.  I.  M.  Yusof,  F.  and  T.  M.  A.  Aziz,  "Segmentation  Model  of Customer Lifetime Value in Small an Medium Enterprise (SMEs) using K-Means Clustering and LRFM Model," International Journal of Integrated Engineering, vol. 11, pp. 169 -180, 2019.
[3]   O.  Dogan,  E.  Aycin  and  Z.  A.  Bulut,  "Customer  Segmentation  by  Using  RFM  Model  and Clustering  Method:  A  Case  Study  in  Retail  Industry," International  Jurnal  of  Contemporary Economics and Administrative Sciences, vol. 8, pp. 1-19, 2018.
[4]   B.  Kaur  and  P.  K.  Sharma,  "Implementation  of  Customer  Segmentation  using  Integrated Approach," International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), vol. 8, no. 6S, pp. 770 - 772, 2019.
[5]   H.  Singh  and  S.  Srivastava,  "Customer  Segmentation  in  E-Commerce  to  Retain  and  Gain  the Customers," International  Journal  of  Advanced  Science  and  Technology, vol.  29,  no.  7,  pp. 12846-12856, 2020.
[6]   D. Kandeil, A. Saad and S. M. Youssef, "A Two-phase Clustering Analysis for B2B Customer Segmentation," International  Conference  on  Intelegent  Networking  and  Collaborative  System, pp. 221 - 228, 2014.
[7]   V. Babaiyan and S. A. Sarfarazi, "Analyzing Customers of South Khorasan Telecommunication Company with Expansion of RFM to LRFM Model," Journal of AI and Data Mining, vol. 7, no. 2, pp. 331 - 340, 2019.
[8]   E.  U.  Wahyuningtyas,  R.  R.  M.  Putri  and  S.  ,  "Optimasi  K-Means  Untuk  Clustering  Dosen Berdasarkan  Kinerja  Akademik  Menggunakan  Algoritme  Genetika  Paralel," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 8, pp. 2628 - 2635, 2018.
[9]   C. D. Rumiarti and I. Budi, "Segmentasi Pelanggan Pada Customer Relationship Management di Perusahaan  Ritel:  Studi  Kasus  PT  Gramedia  Asri  Media," Jurnal  Sistem  Informasi  (Jurnal  of Information System), vol. 13, no. 1, pp. 1 - 10, 2017.
[10]  S.  Monalisa,  "Klasterisasi  Customer  Lifetime  value  dengan  Model  LRFM  Menggunakan Algoritma K-Means," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 5, pp. 247 - 252, 2018.
[11]  R. Gustriansyah, N. Suhandi and F. Antony, "Clustering Optimization in RFM Analysis Based on K-Means," Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 18, no. 1, pp. 470 - 477, 2020.
[12]  M. Aryuni, E. D. Madyatmadja and E. Miranda, "Penerapan K-Means Dan K-Medoids Clustering Pada Data Internet Banking Di Bank XYZ," Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer, vol. 7, no. 27, pp. 349 - 356, 2018.
[13]  D. Chen, L. S. Sain and K. Guo, "Data Mining for The Online Retail Industry: A Case Study of RFM Model-based Customer Segmentation Using Data Mining," Journal of Database Marketing and Customer Strategy Management, vol. 19, no. 3, pp. 197 - 208, 2012.
[14]  J. Han, M. Kamber and J. Pie, Data mining: concepts and techniques, 3rd ed., United States of America: Morgan Kaufmann Publishers is an imprint of Elsevier, 2012.
[15]  M. Hubert and S. V. d. Veeken, "Outlier Detection for Skewed Data," Journal of Chemometrics: A Journal of the Chemometrics Society, vol. 22, no. 3-4, pp. 235 - 246, 2008.
[16]  H. W. Alomari and M. Stephan, "Towards slice-based semantic clone detection," in 2018 IEEE 12th International Workshop on Software Clones (IWSC) , Campobasso, Italy, 2018.
[17]  S.  Adinugroho  and  Y.  A.  Sari,  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Weka,  Malang: Universitas Brawijaya Press, 2018.
[18]  J. Qi, Y. Yu, L. Wang and J. Liu, "K*-Means: An Effective and Efficient K-Means Clustering Algorithm," Atlanta, GA, 2016.
[19]  M.  Nishom,  "Perbandingan  Akurasi  Euclidean  Distance,  Minkowski  DIstance,  dan  Manhattan DIstance pada Algoritma K-Means Clustering berbasis Chi-square," Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT), vol. 4, no. 1, pp. 20 - 24, 2019.
[20]  I.  Kamila,  U.  Khairunnisa and  M.  ,  "Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan K-Medoids  untuk PengelompokanData  Transaksi  Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau," Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan Manajemen Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 119 - 125, 2019.
[21]  R.  A.  Daoud,  A.  Amine,  B.  Bouikhalene and  R.  Lbibb,  "Customer  Segmentation  Model in  E- Commerce  Using  Clustering  Techniques  and  LRFM  Model:  The  Case  of  Online  Store  in Morocco," International  Journal  of  Computer  and  Information  Engineering, vol.  9,  no.  8,  pp. 2000 - 2010, 2015.
[22]  D.  C.  Li,  W.  L.  Dai  and  W.  T.  Tseng,  "A  two-stage  clustering  method  to  analyze  customer characteristics  to  build  discriminative  customer  management:  A  case  of  textile  manufacturing business," Expert System with Applications, vol. 38, no. 6, pp. 7186 - 7191, 2011.
[23]  G. N. W. Paramartha, D. E. Ratnawati and A. W. Widodo, "Analisis Perbandingan Metode K- Means Dengan Improved Semi-Supervised K-Means Pada Data Indeks Pembangunan Manusia (IPM)," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 1, no. 9, pp. 813 - 824, 2017.
[24]  E. Irwansyah and M. Faisal, Advanced Clustering: Teori dan Aplikasi, Yogyakarta: DeePublish, 2015.