## SEGMENTASI PELANGGAN BERDASARKAN ANALISIS RECENCY, FREQUENCY, MONETARY MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
CUSTOMER SEGMENTATION BASED ON RECENCY, FREQUENCY, MONETARY ANALYSIS USING K-MEANS

## ALGORITHM
1 Sri Wahyuni, 2 Fahrullah*,
1,2,3 Sistem Informasi (Kampus Kota Samarinda), Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mulia
Jalan Pahlawan No. 2A Kota Samarinda, Provinsi Kalimantan Timur, Indonesia *e-mail: fahrullah@universitasmulia.ac.id

## Abstrak
CV. Toedjoe Sinar Group merupakan salah satu percetakan di Samarinda dan bergerak di bidang  digital  printing  dengan  beragam  produk,  tidak  hanya  fokus  pada  strategi  yang mengutamakan produk, tetapi juga melakukan strategi yang mengutamakan pelanggan. Hal ini  diperlukan  untuk  mengetahui  perilaku  pelanggan  sehingga  akan  membantu  dalam penerapan  strategi  pemasaran  yang  tepat  untuk  meningkatkan  pendapatan  perusahaan. 8020  data  transaksi  pelanggan  dari  Bulan  Januari  hingga  Maret  tahun  2022  digunakan dalam  penelitian  ini.  Pemodelan  data  yang  digunakan  dalam  pengelompokan  pelanggan adalah  RFM  (Recency,  Frequency,  Monetary)  dan  teknik  data  mining  dengan menggunakan  metode  clustering  menggunakan  algoritma  k-means  yang  terdiri  dari business understanding , data understanding, data preparation, modeling, evaluation , dan deployment .  Menentukan  jumlah  cluster  dengan  mencari  nilai  K  menggunakan  metode elbow dan hasil nilai k = 7 sehingga cluster yang digunakan sebanyak 7 cluster dan cluster terbaik = 5 dengan nilai rata-rata recency 0,0, frequency 140,33 dan monetary 43328833.
Kata kunci: Algoritma K-Means, Model RFM (Recency, Frequency, Monetary), Python, Segmentasi Pelanggan.

## Abstract
CV.  Toedjoe  Sinar  Group  is  one  of  the  printing  houses  in  Samarinda and is  engaged  in digital printing with a variety of products, not only focusing on strategies that prioritize products, but also carrying out strategies that put customers first.  It is necessary to know the behavior of customers so that it will help in the implementation of the right marketing strategy to increase the company's revenue. 8020 customer transaction data from January to March of 2022 was used in this study. The data Modeling used in customer grouping is RFM  (Recency,  Frequency,  Monetary)  and  data  mining  techniques  using  clustering methods using the k-means algorithm. Determine the number of clusters by looking for the value of K using the elbow method and the result of the value of k = 7 so that the clusters used are 7 clusters and the best clusters = 5 with an average recency value of 0.0, frequency 140.33 and monetary 43328833.
Keywords: Customer Segmentation, K-Means Algorithm, Python, RFM Model (Recency, Frequency, Monetary).

## 1 PENDAHULUAN
CV.  Toedjoe  Sinar  Group  merupakan  salah  satu  percetakan  yang  ada  di Samarinda dan  bergerak  di  bidang  digital  printing  dengan  berbagai  macam  produk  seperti  banner, baliho,  stiker,  poster,  kartu  nama,  brosur,  id  card,  stempel  dan  lain-lain.  Saat  ini,  CV. Toedjoe Sinar Group tidak hanya fokus pada strategi yang mengutamakan produk, tetapi juga melakukan strategi yang mengutamakan pelanggan. Perusahaan ini menyadari akan pentingnya hubungan antara pelanggan yang loyal dengan keberhasilan bisnis. Hal ini tentu penting  dilakukan  untuk  perkembangan  perusahaan  dengan  menciptakan  hubungan  baik antara perusahaan dan pelanggan. Dalam situasi ekonomi yang semakin berubah membuat persaingan industri percetakan semakin ketat dan ditandai dengan munculnya perusahaan percetakan baru.
Segmentasi Pelanggan adalah suatu cara untuk mengelompokkan pelanggan ke dalam beberapa  cluster  (kelompok)  dan  setiap  cluster  memiliki  beberapa  anggota  dengan karakteristik  yang  sama  [1].  Segmentasi  pelanggan  melakukan  pengelompokan karakteristik,  kebutuhan,  dan  minat  konsumen/pelanggan  yang  sama  ke  dalam  satu kelompok dengan tujuan untuk menerapkan model bisnis yang mampu memenuhi setiap kebutuhan dari segmen-segmen tersebut. Dilakukannya hal ini agar strategi pemasaran dari perusahaan lebih tepat sasaran dan efisien. Dengan dilakukannya segmentasi, pelaku usaha dapat  memahami  bahwa  pelanggan  pun  memiliki  karakterisitik  khusus  saat  berinteraksi dengan  produk  [2].  Model  RFM  merupakan  model  untuk  menentukan  segmentasi konsumen  berdasarkan  kapan  transaksi  terakhir  dilakukan,  frequency  yaitu  tingkat keseringan pelanggan transaksi dan monetary ialah besarnya nilai transaksi yang dilakukan [3].  Analisa  RFM  adalah  proses  menganalisis  perilaku  pelanggan.  Hal  ini  umumnya digunakan dalam pemasaran database dan pemasaran langsung. Analisis RFM merupakan suatu  model  perhitungan  yang  terdiri  dari  tiga  atribut  domain  yang  memperhatikan transaksi pelanggan berdasarkan transaksi terakhir/keterkinian (Recency), jumlah transaksi (Frequency),  serta  nominal  dari  transaksi  (Monetary).  Tujuan  dari  RFM  adalah  untuk meramalkan  perilaku  pelanggan  di  masa  depan  agar  dapat  mengarahkan  keputusan segmentasi  yang  lebih  baik.  Model  RFM  ini  merupakan  metode  yang  sudah  lama  dan popular untuk mengukur hubungan dengan pelanggan [4].
Penggunaan  teknik  data  mining  merupakan  salah  satu  solusi  untuk  persoalan segmentasi.  Data  mining  merupakan  gabungan  sejumlah  disiplin  ilmu  komputer  yang didefinisikan  sebagai  proses  penemuan  pola-pola  baru  dari  kumpulan-kumpulan  data sangat  besar,  meliputi  metode-metode  yang  merupakan  irisan  dari  artificial  intelligence, machine learning, statistics, dan database systems [5]. Data Mining merupakan bidang ilmu yang digunakan untuk menangani masalah pengambilan informasi dari database yang besar dengan  menggabungkan  teknik  dari  statistik,  pembelajaran  mesin,  visualisasi  data, pengenalan pola, dan database [6].
Clustering  adalah  teknik  menemukan  sekelompok  data  dari  pemecahan  atau pemisahan sekumpulan data menurut karakteristik tertentu yang telah ditentukan. Dalam pengelompokan tersebut nilai label nya belum diketahui label dari data tersebut. Metode clustering  juga  sering  disebut  tahapan  awal  sebelum  melakukan  metode  lain  seperti klasifikasi  [7][8].  Clustering  merupakan  kumpulan  objek  data  yang  memiliki  kemiripan antara satu dengan yang lain dalam kelompok. Clustering atau lebih dikenal dengan analisis cluster merupakan proses pengelompokkan satu set benda fisik ataupun abstrak kedalam satu kelas objek yang sama [9]. Semakin kecil jumlah cluster yang digunakan, maka akan mempermudah  pemahaman  terhadap  struktur  data  di  dalamnya,  tetapi  pola  informasi penting  yang  ada  akan  terabaikan.  Sebaliknya  dengan  memberikan  jumlah  cluster  akhir yang lebih besar, maka kesamaan yang dimiliki antar kelompok akan semakin meningkat pula dan mengabaikan struktur data yang ada.
Salah  satu  metode  clustering  yang  sangat  populer  dan  banyak  dipelajari  untuk meminimalkan  kesalahan  clustering  untuk  titik  ruang  Euclidean  disebut  K-Means
clustering. K-Means adalah metode clustering berbasis jarak yang membagi data ke dalam sejumlah cluster dan algoritma ini hanya bekerja pada atribut numerik. Algoritma k-means partitioning  clustering  yang  memisahkan  data  ke  K  daerah  yang  terpisah.  Algoritma  k- means sangat terkenal karena kemudahan dan kemampuannya untuk mengklaster data yang besar dan data yang outlir dengan sangat cepat. dalam algoritma k-means, setiap data harus termasuk ke cluster tertentu dan bisa dimungkinkan bagi setiap data yang termasuk cluster tertentu pada suatu tahapan proses, pada tahapan berikutnya berpindah ke cluster lainnya [10] [11].
Metode  Elbow  adalah  untuk  menghasilkan  informasi  dengan  cara  melihat perbandingan hasil antara jumlah cluster yang akan membentuk suatu titik terakhir, cluster nilai akan digunakan sebagai model data untuk cluster terbaik. Selain itu, hasil perhitungan akan digunakan untuk membandingkan jumlah cluster.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang    dilakukan  dengan  metode  K-Means  menggunakan  data  transaksi selama  enam  bulan,  dengan  total  transaksi  sebanyak  464  dari  25  data  member.  Data tersebut selanjutnya dicari nilai minimal dan maksimal dari masing-masing model RFM. Algoritma yang digunakan adalah algoritma k-means dengan metode Euclidean. Dilakukan penentuan  jumlah  klaster  pada  segmentasi  pelanggan  menggunakan  SPSS.  Pengolahan data menggunakan k-means clustering pada SPSS dibentuk menjadi 3 klaster, berdasarkan pengolahan  data  tersebut,  diketahui  anggota  klaster  1 berjumlah  13  pelanggan,  klaster  2 berjumlah 10 pelanggan dan anggota klaster 3 berjumlah 2 pelanggan. Dan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa perilaku pembelian pelanggan memiliki pola yang berbeda-beda. Klaster yang termasuk dalam segmen pelanggan potensial adalah klaster 1. Klaster tersebut perlu  dipertahankan  agar  pelanggan  tersebut tetap memiliki  nilai  R  yang  rendah,  F  yang tinggi dan M yang tinggi. Sementara itu, klaster yang perlu ditingkatkan lagi strateginya adalah klaster 2. Perlu dilakukan kajian lebih mendalam terkait peta demografis dan profil pelanggan  untuk  dapat  menentukan  strategi  yang  lebih  tepat.  Perbedaan  penelitian  ini dengan  penelitian  yang  penulis  lakukan  yaitu  objek  penelitian  yang  dilakukan  berbeda, serta aplikasi yang digunakan untuk berbeda penulis menggunakan bahasa program python dalam melakukan clustering menggunakan K-Means [12].
Penelitian yang dilakukan pada salah satu perusahaan digital printing di Yogyakarta, data  dikumpulkan  melalui  observasi  dan  interview  pada  pemilik  perusahan.  500  data pelanggan  dari  periode  maret  sampai  dengan  mei  2020  di  modelkan  dengan  RFM  dan algoritma yang digunakan yaitu k-means dengan menggunakan software pyton. Penerapan analisis RFM dan metode k-means menggunakan software python menghasilkan 4 cluster dari 500 data pelanggan. Pada hasil clustering untuk 4 cluster dapat dijelaskan bahwa hasil presentasenya masih rendah. Untuk cluster 0 hanya 28% dengan frequency dan monerary- value  nya  berada  pada  tingkat  yang  rendah,  yang  berarti  pada  cluster  tersebut  termasuk cluster untuk kriteria customer yang berbelanja pada waktu terdekat, tetapi tidak membeli produk  banyak.  Selanjutnya  pada  cluster  tertentu  total  untuk  presentase  data  nya  dapat mencapai  101%,  dikarenakan  fungsi  pada  python.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan penelitian yang dilakukan penulis adalah objek penelitian berbeda [13].
Adapu penelitian menggunakan metode Clustering Fuzzy C-Means untuk menentukan jumlah  K,  metode  yang  digunakan  adalah  metode  Elbow.  Dalam  proses  clustering, diterapkan  variabel  RFM  yang  menggambarkan  perilaku  pelanggan  dalam  melakukan transaksi. Setelah hasil clustering muncul maka akan divisualisaikan sehingga mudah untuk menganalisa  setiap  cluster.  Diperoleh  data  sejumlah  123  pelanggan  yang  melakukan transaksi sejak Januari 2017 hingga Juni 2017 Hasil dari clustering dengan Fuzzy C-Means dan model RFM adalah tiga segmen pelanggan. Segmen 1 adalah segmen terburuk dengan rata-rata nilai CLV 0.0538. Segmen 2 adalah segmen menengah dengan rata-rata nilai CLV 0.3516.  Segmen  1  memiliki  42  anggota,  segmen  2  memiliki  64  anggota,  dan  segmen  3
memiliki 17  anggota.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  yang  dilakukan  penulis yaitu  algoritma  yang  digunakan  berbeda,  penulis  menggunakan  algoritma  k-means  dan menggunakan bahasa program python dalam melakukan clustering menggunakan k-means [14].

## 3 METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di CV.  Toedjoe  Sinar  Group  yang  beralamat  di  Jalan  K.H. Wahid  Hasyim  I  Nomor  40,  Sempaja  Selatan,  Kecamatan  Samarinda  Utara,  Kota Samarinda, Kalimantan Timur. Penelitian ini dilaksanakan selama 3 bulan yaitu pada bulan Januari  2022  sampai  dengan  bulan  Maret  2022.  Scope  penelitian  ini  adalah  pelanggan toedjoe  sinar  group  berdasarkan  kelompok  transakasi  pelanggan.  Adapun  pengambilan data  menggunakan  teknik  wawancara  pada  pimpinan  CV.  Toedjoe  Sinar  Group  dan menganalisis database aplikasi di CV. Toedjoe Sinar Group yang berupa data excel yang diambil pada masa penelitian.
Berikut merupakan alur penelitian dari penerapan algoritma K-Means dengan metode analisis data menggunakan CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) dalam  segmentasi  pelanggan  berdasarkan  analisis  Recency,  Frequency,  Monetary menggunakan algoritma K-Means yang dapat dilihat pada gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1 . Crisp-DM
1) Business Understanding
Pada fase ini berfokus pada pemahaman dan perspektif bisnis proses dari suatu sistem atau penelitian. Yaitu penentuan tujuan penelitian, menentukan tujuan bisnis, dan menilai situasi, dan menentukan tujuan data mining
2) Data Understanding
Pada tahap ini yaitu berfokus pada pembelajaran data yang sudah ada, pengumpulan dan penyeleksian data.

## 3) Data Preparation
Pada  fase  persiapan  data  terdiri  dari  pemilihan  data,  pembersihan  data, mengintegrasikan  data,  dan  transformasi  data  agar  dapat  dilanjutkan  kedalam  tahap pemodelan.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  teknik  data  preprocessing  untuk  mempersiapkan data yang akan diproses.
4) Modeling fase ini proses yang terjadi adalah pemilihan model yang sesuai agar mengoptimalkan hasil. Model clustering dimulai dari dataset akan dilakukan pemodelan dengan algoritma K-Means sehingga dihasilkan model clustering dan memunculkan parameter evaluasi 5) Evaluation
Pada fase ini akan dilakukan proses evaluasi dari phase sebelumnya. Fase evaluasi ini akan  dilakukan  uji  validasi  dengan  sum  of  square  error  (SEE).  SEE  digunakan  untuk menganalisis variasi pada jarak antar pusat klaster yang terbentuk
Berikut ini merupakan rumus SSE:
(1)
Keterangan:
𝑋𝑖 : nilai atribut dari data ke- 𝑖 𝐶𝑘 : nilai atribut titik pusat Cluster ke- 𝑖
Metode  Elbow  untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang  paling  optimum  atau  yang terbaik. Langkah-langkah metode elbow:
1.  awal nilai cluster (2 cluster)
2.  Menaikkan nilai cluster sampai jumlah cluster (4 cluster)
3.  Menghitung nilai SSE (Sum of Squares Error) dari setiap cluster 6
(2)
𝑋𝑖 : nilai atribut dari data ke- 𝑖 𝐶𝑘 : nilai atribut titik pusat Cluster ke- 𝑖 4.  Melakukan  perhitungan  SSE  (Sum  of  Squares  Error)  sampai  cluster  yang ditentukan.
5.  Melihat  hasil  SSE  (Sum  of  Squares  Error)  dari  nilai  cluster  yang  turun  secara drastis atau nilai yang berubah signifikan.
6.  Menetapkan nilai cluster yang berbentuk siku [15].
6) Deployment
Pada  fase  ini  proses  yang  terjadi  adalah  penyusunan  laporan  atau  presentasi  dari pengetahuan yang didapat dari analisis masing-masing atribut RFM.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Objek  dalam  penelitian  ini  adalah  pelanggan  CV.  Toedjoe  sinar  group,  data  yang diperoleh  dari  database  aplikasi  CV.  Toedjoe Sinar  Group  sebanyak  8020  data transaksi pelanggan dimulai dari bulan Januari 2022 sampai dengan bulan Maret 2022.
Setelah  memperoleh  masing-masing  nilai  recency,  frequency,  dan  monetary. Selanjutnya  menggabungkan  tabel  recency,  frequency,  dan  monetary  menjadi  satu tampilan atau satu tabel seperti pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Tampilan Data Model RFM pada Google Colab
Jumlah  data  pada  hasil  pembersihan  data  sebanyak  7895  data,  dan  dilakukan pemodelan  RFM  sehingga  data  berubah  menjadi  843  data,  dan  data  ini  menjadi  dataset yang  akan  digunakan  dalam  proses  selanjutnya  yaitu  proses  clustering  ke  algoritma  k- means.
Selanjutnya  menentuan  jumlah  cluster  atau  mencari  nilai  K  dengan  menggunakan metode elbow.
Gambar 3. Metode Elbow Dalam Penentuan Jumlah Cluster
Dapat  dilihat  pada  gambar  3  diatas,  tampilan  grafik  untuk  mencari  nilai  K  dengan enggunakan metode elbow, dan hasilnya menunjukan nilai K = 7. Dengan demikian cluster yang akan digunakan adalah sebanyak 7 cluster
Setelah  analisis  pelanggan  dari  cluster  1  hingga  7  telah  dilakukan,  selanjutnya dilakukan perbandingan hasil cluster analisis pelanggan dengan menampilkan nilai RFM semua cluster yang dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Perbandingan Hasil Cluster Analisis Pelanggan RECENCY FREQUENCY MONETARY CLUSTER 1 42,79 1,76 484533 CLUSTER 2 5,64 6,16 1266482 CLUSTER 3 76,42 1,16 225955 CLUSTER 4 22,43 2,28 456420 CLUSTER 5 0,0 140,33 43328833 CLUSTER 6 59,85 1,41 298318
CLUSTER 7 0,96 45,24 10510712
Hasil  nilai  RFM  pada  semua  cluster  terlihat  cluster  dengan  nilai  terbaik  yaitu  pada cluster 5, cluster terbaik kedua yaitu pada cluster 7 dan cluster dengan nilai RFM terendah yaitu cluster 3.

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan  didapatkan  kesimpulan  bahwa  segmentasi pelanggan pada CV. Toedjoe Sinar Group menghasilkan nilai K=7 dan cluster terbaik = 5 dengan nilai rata-rata recency 0,0, frequency 140,33 dan monetary 43328833
Pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat mengembangkan penelitian ini dengan menambahkan atribut produk untuk mengidentifikasi dan mencari karakteristik pembeda agar  setiap  kelonpok  dapat  di  indentifikasi  berdasarkan  dengan  produk  yang  paling  laris dan  atau  mampu  melakukan  komparasi  untuk  mencari  metode  clustering  terbaik  dengan menggunakan algoritma clustering lainnya seperti K-Medoids dan Hierarchical Clustering.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  H.  Harani  and  F.  A.  Nugraha, Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan  Python .
Kreatif, 2020.
[2] R. P. Justitia, N. Hidayat, and E. Santoso, “Implementasi Metode Agglomerative Hierarchical  Clustering  Pada  Segmentasi  Pelanggan  Barbershop  (Studi  Kasus: RichDjoe Barbershop Malang),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 3, pp. 1048–1054, 2021.
[3] F.  Hadi,  M.  Mustakim,  D.  O.  Rahmadia,  F.  H.  Nugraha,  N.  P.  Bulan,  and  S. Monalisa,  “Penerapan  K-Means  Clustering  Berdasarkan  RFM  Mofek  Sebagai Pemetaan dan Pendukung Strategi Pengelolaan Pelanggan (Studi Kasus: PT. Herbal Penawar  Alwahidah  Indonesia  Pekanbaru),” SITEKIN  J.  Sains,  Teknol. dan  Ind. , vol. 15, no. 1, pp. 69–76, 2017.
[4] B. E. Adiana, I. Soesanti, and A. E. Permanasari, “Analisis segmentasi pelanggan menggunakan kombinasi RFM model dan teknik clustering,” J. Terap. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2018.
[5] D. Suyanto, “Data Mining untuk klasifikasi dan klasterisasi data,” Bandung Inform. Bandung , 2017.
[6] I.  Werdiningsih,  M.  Kom,  B.  Nuqoba,  M.  Kom,  and  S.  S.  Muhammadun, Data
Mining Menggunakan Android, Weka, dan SPSS . Airlangga University Press, 2020.
[7] E. Prasetyo, “Data mining konsep dan aplikasi menggunakan matlab,” Yogyakarta Andi , vol. 1, 2012.
[8] R. P. Aditya, F. Fahrullah, and N. W. W. Sari, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Paket Menu Pada Cafe Abc Berbasis Website,” J. Simantec , vol. 11, no. 2, pp. 223–230, 2023.
[9] E. Irfiani and S. S. Rani, “Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita,” J. Sist. dan Teknol. Inf , vol. 6, no. 4, p. 161, 2018.
[10] M. Wahyudi, M. Masitha, R. Saragih, and S. Solikhun, Data Mining: Penerapan Algoritma K-Means Clustering dan K-Medoids Clustering . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11] E.  Prasetyowati,  I.  R.  NR,  and  S.  Rachmatullah,  “PENERAPAN  K-MEANS ALGORITHM  UNTUK  MENGIDENTIFIKASI  SUPPLIER  BAHAN  BAKU PADA  KOMODITAS  AGRIKULTUR  DI  KABUPATEN  PAMEKASAN,” J. Simantec , vol. 11, no. 2, pp. 147–156, 2023.
[12] A. Febriani and S. A. Putri, “Segmentasi Konsumen Berdasarkan Model Recency, Frequency, Monetary dengan Metode K-Means,” JIEMS (Journal Ind. Eng. Manag. Syst. , vol. 13, no. 2, 2020.
[13] I.  Istiningsih,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  PENGELOMPOKKAN PELANGGAN  MENGGUNAKAN  RFM  DAN  K-MEANS  CLUSTERING STUDI  KASUS  DI  INDONESIA  DIGITAL  PRINTING  YOGYAKARTA.” STMIK AKAKOM YOGYAKARTA, 2020.
[14] D. B. Saputra and E. Riksakomara, “Implementasi Fuzzy C-Means dan Model RFM untuk Segmentasi Pelanggan (Studi Kasus: PT. XYZ),” J. Tek. ITS , vol. 7, no. 1, pp. A119–A124, 2018.
[15] N. P. E. Merliana and A. J. Santoso, “Analisa Penentuan Jumlah Cluster Terbaik pada Metode K-Means Clustering,” 2015.