## Karakterisasi Pelanggan PLN Menggunakan Algoritma Fuzzy C Mean Dalam Upaya Pengembangan CRM
Husmul Beze Jurusan Geoinformatika POLITEKNIK PERTANIAN SAMARINDA Kampu Sei, Kaledang Jl. Samratulangi Kotak Pos 192 Samarinda 75131 email : husmul@gmail.com

## Abstrak
CRM  (Customer  Relationship  Management)  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  perilaku pelanggan  di  PLN  dalam  menggunakan  listrik.  Dalam  penelitian  ini,  pelanggan  tersegmentasi  adalah rumah,  bisnis  dan  industri  pelanggan.  Variabel  segmentasi  yang  digunakan  sebagai  atribut  adalah durasi berlangganan,  total  pembayaran, disiplin  dalam membayar dan penggunaan  listrik total.  Sistem dikembangkan  dalam  penelitian  ini  memberikan  banyak  pilihan  kombinasi  variabel  yang  akan tersegmentasi. Tujuannya adalah untuk memberikan banyak pilihan bagi PLN di segmentasi pelanggan. Metode untuk segmentasi pelanggan adalah fuzzy c-mean. Untuk mengukur segmentasi yang akurat, hasil clustering divalidasi dengan metode indeks Xie dan Beni. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bisnis dan pelanggan  rumah  yang  lebih  akurat  jika  dikelompokkan  ke  dalam  3  kelompok,  sedangkan  pelanggan industri dalam beberapa kombinasi variabel yang lebih akurat jika dikelompokkan ke dalam 3 kelompok dan  kombinasi  beberapa  variabel  yang  lebih  akurat  jika  dikelompokkan  menjadi  4  kelompok.  Hasil segmentasi karakter pelanggan dapat digunakan sebagai data pendukung dalam pengambilan keputusan bisnis PLN.
Kata Kunci : Fuzzy C Mean, CRM, clustering, segmentasi pelanggan

## Abstract
CRM (Customer Relationship Management) can be used to analyze customer behavior in PLN in electricity  use.  In  this  study,  segmented  customer  is  home,  business  and  industrial  customers. Segmentation  variables are  used  as an attribute  is the duration of the subscription,  total payments, pay and  discipline  in  the  total  electricity  usage.  The  system  developed  in  this  study  provide  many  options combinations  of  variables  that  will  be  segmented.  The  goal  is  to  provide  many  options  for  PLN  in customer  segmentation.  Methods  for  customer  segmentation  is  fuzzy  c-mean.  To  measure  an  accurate segmentation,  clustering  results  are validated  by  the method  of Xie  and  Beni index. The results showed that business and residential customers a more accurate if it were grouped into 3 groups, while industrial customers  in  several  combinations  of  variables  that  more  accurately  if  grouped  into  3  groups  and combinations of several variables that more accurately if grouped into 4 groups. The results of character segmentation of customers can be used as supporting data in making business decisions in PLN.
Keywords : Fuzzy C Mean, CRM, clustering, segmentation of customers

## 1. Pendahuluan
Berdasarkan  sudut  pandang  teknologi,  CRM  adalah  dasar  untuk  melakukan  analisis  perilaku konsumen berdasarkan data historis pelanggan. CRM bukan hanya bisa digunakan sebagai strategi dalam rangka  memenangkan  kompetisi  di  bidang  pemasaran.  Namun  bisa  juga  digunakan  untuk  memberikan pelayanan  prima  kepada  pelanggan  dengan  tujuan  memberi  kepuasan  kepada  pelanggan.  Perusahaan listrik  negara  (PLN)  merupakan  perusahaan  negara  yang  menyediakan  tenaga  listrik  untuk  seluruh wilayah Indonesia. Sebagai perusahaan yang berorientasi pada pelanggan ( customer oriented enterprise ) manajemen  PLN  telah  mengembangkan  sistem  pengelolaan  pelanggan  yang  bernama customer information  system (CIS).  Namun  pelayanan  yang  dilakukan  dalam  sistem  ini  masih  bersifat  teknik, belum  melakukan  pengelolaan  pelanggan  secara  lebih  mendalam  yaitu  melakukan  analisa  terhadap perilaku pelanggan dalam menggunakan energi listrik.
Sehubungan  dengan  komitmen  PLN  sebagai  perusahaan  yang  berorientasi  pada  pelanggan,  di dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  riset  terhadap  salah  satu  bagian  CRM  yaitu  segmentasi  pelanggan.
154
Salah  satu  metode  segmentasi  yang  bisa  digunakan  untuk  melakukan  segmentasi  pelanggan  adalah algoritma fuzzy  c-mean (FCM).  Algoritma  FCM  sudah  cukup  luas  digunakan  dalam  melakukan segmentasi pelanggan diantaranya penelitian [6], [11], [12], [3] dan [13]. Namun semua penelitian di atas belum ada yang menerapkan pada pelanggan PLN di Jakarta.

## 2. Tinjauan Pustaka
a. Segmentasi Konsumen dan Pasar
Perilaku  konsumen  secara  kuat  dipengaruhi  oleh  karateristik  budaya,  sosial,  pribadi  dan psikologis [11].  Pasar terdiri dari banyak pembeli dan para pembeli berbeda untuk satu dan banyak  hal. Mereka  dapat  berbeda  dalam  kebutuhan,  sumberdaya,  lokasi,  sifat  pembelian  dan  pola  pembelian. Melalui  segmentasi  pasar,  perusahaan  membagi  pasar  yang  besar  dan  heterogen  menjadi  segmen  yang lebih kecil yang dapat diliput secara efisien dengan produk dan layanan yang memenuhi kebutuhan unik mereka [11].

## b. Manajemen Hubungan Pelanggan
Gambar 1. Generalisasi Arsitektur Sistem CRM [2].
Manajemen  hubungan  pelanggan  ( customer  relationship  management )  adalah  sebuah terminologi  yang  menggambarkan  bagaimana  kita  berinteraksi  dan  proaktif  mengatur  hubungan pelanggan kita. Secara umum sistem CRM terdiri dari fungsi-fungsi yang bersifat front-end, core-end dan back-end [2].

## d. Himpunan Fuzzy
Dinyatakan  jika  X  adalah  koleksi  dari  objek-objek  yang  dinotasikan  secara  generik  oleh  x  maka suatu himpunan fuzzy A dalam X adalah suatu himpunan pasangan berurutan [7]:
Ã = {(x, µ Ã (x)) | x ε X} (1)
dengan  µ Ã (x)  adalah  derajat  keanggotaan  x  di  Ã  yang  memetakan  X  ke  ruang  keanggotaan  M  yang terletak pada rentang [0,1].

## e.Fuzzy C-Mean Klastering
Fuzzy  C-Mean Klastering  (FCM)  juga  dikenal  sebagai  fuzzy  ISODATA  yakni  algoritma  yang mengelompokkan  data  dimana  setiap  titik  data  dalam  sebuah  klaster  ditentukan  oleh  derajat keanggotaannya [7].
FCM membagi sebuah koleksi ke-n dari vektor x i, dimana i = 1,2,3,...,n ke dalam c grup fuzzy dan mencari  pusat  klaster  pada  masing-masing  grup  yakni  fungsi  biaya  dari  ukuran  ketidakmiripan  yang paling minimal. FCM adalah suatu teknik klastering yang keberadaan setiap titik data dalam suatu klaster
- marketing - sales - customer service Communication CRM (front-end) Analytics CRM (back-end) - Information search - Analysis algoritma
- call center
- e-commerce - web - wireless Operation CRM
(core-end)
Database
155 ditentukan oleh derajat keanggotaan antara 0 hingga 1.  Untuk mengakomodasi fuzzy partisi, keanggotaan matrik  U  harus  memiliki  nilai  antara  0  dan  1.  Untuk  melakukan  normalisasi  penetapan  hasil  derajat keanggotaan dari set data menggunakan persamaan 2 [7] :
n j u c i ij ,..., 3 , 2 , 1 , 1 1      (2)
Dimana µ ij adalah derajat keanggotaan point data terhadap pusat-pusat klaster dan jumlah klaster C serta jumlah data n.
Untuk  menghitung  fungsi  objektif  pada fuzzy  c-mean ketika  dilakukan  generalisaasi  digunakan persamaan 3 berikut ini :
       n j ij m ij c i c i i c d u J c c U J 2 1 1 1 ) ,..., , ( (3)
Dimana J  adalah   fungsi objektif , sementara u ij adalah derajat keanggotaan poin data terhadap klaster- klaster yang nilainya antara  0 dan 1, kemudian jumlah klaster adalah c dan n adalah banyaknya poin data, lalu  m  adalah  nilai  parameter fuzzy dan  d ij adalah  jarak euclidean antara    pusat  klaster  ke-i  hingga  ke-j dari point data dan m Є (1,∞) sebagai ekponen pembobot. Jarak euclidean ini didapatkan dari persamaan d ij = ||c i -x j || ;
Nilai minimum dari pusat klaster digunakan persamaan 4 seperti di bawah ini :
     n j m ij n j j m ij i u x u c
1 1
(4)
Dimana c i adalah pusat klaster ke-i dan u ij adalah derajat keanggotaan poin data terhadap klaster- klaster dengan nilainya antara  0 dan 1, lalu n  adalah banyaknya poin data dan m adalah nilai parameter fuzzy serta x j adalah data poin ke-j.
Untuk menghitung perubahan matrik partisi (derajat keanggotaan poin data terhadap semua klaster yang baru) digunakan persamaan 5 :
            c k m kj ij ij d d u 1 ) 1 /( 2 1 (5)
Dimana  u ij adalah  derajat  keanggotaan  poin  data  terhadap  klaster-klaster  yang  nilainya  antara    0 dan 1 dengan c   sebagai  jumlah pusat klaster dari grup fuzzy ke-i,  sedangkan  m adalah parameter fuzzy dan d ij adalah jarak euclidean antara  pusat klaster ke-i hingga ke-j  dari poin data dan m Є (1,∞) sebagai ekponen pembobot serta d kj adalah jarak euclidean antara  pusat klaster ke-k hingga ke-j  dari poin data dan m Є (1,∞) sebagai ekponen pembobot.
FCM  menentukan  pusat  klaster  c i dan  keanggotaan  matriks  U  dengan  langkah-langkah  sebagai berikut  [7]: a. Inisialisasi keanggotaan matrik U dengan nilai random antara 0 dan 1.
b. Hitung c pusat klaster fuzzy c i , i = 1,2,3,...c .
c. Hitung  fungsi  objektif.  Berhenti  jika  hasil  fungsi  objektifnya  mencapai  nilai  toleransi  atau  hasil fungsi objektifnya setelah iterasi maksimal yang ditetapkan.
d. Hitung matrik partisi baru dan kembali ke langkah ke-2.

## f. Validasi Klaster
Tujuan  melakukan  klastering  adalah  mengumpulkan  objek-objek  yang  memiliki  kemiripan  yang tinggi dalam satu klaster yang sama. Ukuran kevalidan klaster merupakan proses evaluasi hasil klastering
156 untuk  menentukan  kualitas  klaster  [10].  Kevalidan  suatu klaster lanjutnya  merupakan  hasil  rasio  dari kepadatan  ( compactness )  dengan  keterpisahan  ( separation ).  Kepadatan  adalah  ukuran  kedekatan antaranggota  pada  tiap  klaster  sedangkan  keterpisahan  adalah  ukuran  keterpisahan  antarklaster  satu dengan klaster lainnya. Rasio dari kepadatan dan keterpisahan tersebut didefinisikan sebagai berikut :
S = π / N.D min ; (6)
n x c s Compactnes j i n j ij c i 2 1 2 1 ) (         (7)
D min ( Separation ) = min ij || c i – c j || 2 (8)
Dimana || x i – c j || merupakan jarak euclid dari pusat klaster c j ke poin data x j dan || c i – c j || adalah jarak euclid dari pusat klaster c i ke c j , sementara  µ ij adalah derajat keanggotaan  poin data ke-j pada klaster ke-i dan N adalah jumlah data. Semakin kecil nilai S maka semakin bagus hasil klaster yang telah dilakukan.

## 3.Metode Penelitian

## a.Tahapan Penelitian
Ada  empat  tahap  utama  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Tahap-tahap  tersebut  antara  lain analisa  masalah,  persiapan  data,  pengumpulan  data,  pengembangan  model  dan  pembuatan  prototipe sistem.
Mulai Persiapan Data Desain Model Implementasi Pengembangan Model Prototipe Sistem Prototipe Sesuai Selesai Tidak Ya Analisis Masalah Gambar 2. Tahapan Penelitian

## b.Analisis Masalah
Adanya  pemetaan  terhadap  pelanggan  mempermudah  pihak  manajemen  PLN  melakukan perencanaan pelayanan prima terhadap pelanggan. Langkah yang dilakukan untuk melakukan identifikasi pelanggan  salah  satunya  adalah  melakukan  segmentasi  terhadap  pelanggan.  Yakni  mengelompokkan pelanggan berdasarkan kemiripan ciri yang dimiliki pelanggan.

## c.Persiapan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  transaksi  pelanggan  PT  PLN  distribusi Jakarta  Raya  dan  Tangerang  area  pelayanan  Cengkareng  satu  periode  pemakaian  listrik  yaitu  mulai November  2006  hingga  Oktober  2007.  Berdasarkan  data  yang  dimiliki  ada  empat  variabel  yang digunakan sebagai variabel masukan sistem.
157 Tabel 1. Tabel masukan sistem penggelompokkan pelanggan No Jenis Input Satuan a. Lama berlangganan (A) Bulan b. Nilai pembayaran listrik (C) Rupiah c. Kedisiplinan membayar listrik (D) Jumlah pembayaran tepat waktu d Jumlah pemakaian listrik  (D)
Watt

## d. Desain Model Sistem
Dalam penelitian  ini digunakan tiga golongan pelanggan  yakni golongan pelanggan rumahtangga (1),  pelanggan  bisnis  (2)  dan  pelanggan  industri  (3)  sebagai  data  masukan  bagi  sistem.  Variabel  yang digunakan sebagai masukan sistem ini adalah variabel-variabel seperti yang telah disebutkan pada tabel 1.
Selain  melihat  karakter  pelanggan  pada  semua  variabel,  dalam  penelitian  ini  juga  akan  dilihat karakter pelanggan dari berbagai variasi variabel. Variasi- variabel yang dimaksud antara lain variasi A, B, C, D, AB, AC, AD, BC, BD, CD, ABC, ABD, ACD, BCD dan ABCD.
Selain  mendesain  masukan,  hal  yang  sangat  penting  dilakukan  sebelum  melakukan  analisis pengelompokkan  menggunakan  algoritma  FCM  adalah  menetapkan  parameter  masukan.  Dalam penelitian ini ditetapkan parameter sebagai berikut :
Tabel 2. Tabel parameter dan nilainya Parameter Nilai Jumlah klastering 3; 4; 5 Nilai error terkecil 0,00001 Iterasi maksimal 100 Parameter fuzzifikasi 1,5 - 10
Jumlah klaster 3, 4 dan 5 yang digunakan dalam penelitian  ini dimaksudkan untuk menyesuaikan pengaplikasian hasil penelitian dalam manajemen bisnis manajemen PLN terhadap pelanggannya. Untuk melakukan  validasi  terhadap  hasil  klastering  dalam  penggunaan  parameter  masukan  digunakan  indeks Xie dan Beni. Metode ini  membandingkan rasio kepadatan data dalam klaster dengan keterpisahan data antarklaster. Semakin kecil nilai rasio yang dihasilkan artinya hasil pengelompokkan semakin baik.

## 4.Perancangan dan Implementasi
Pelanggan  yang  akan  dicari  karakter  dalam  penelitian  ini  adalah  (1)  data  pelanggan  golongan rumah  tangga,  (2)  golongan  bisnis  dan  (3)  golongan  industri.  Ketiga  data  tersebut  merupakan  data perilaku pelanggan dalam menggunakan energi listrik selama satu tahun dan akan dijadikan sebagai data masukan sistem.
Berdasarkan data transaksi pelanggan ada empat variabel data yang relevan untuk menggambarkan karakter pelanggan dalam  menggunakan energi  listrik. Keempat variabel  masukan  sistem  itu antara  lain lama  berlangganan  (A),  jumlah  pembayaran  (B),  kedisiplinan  membayar  (C)  dan  jumlah  pemakaian listrik  (D).  Ada  15  kombinasi  variabel  yang  akan  dijadikan  sebagai  kombinasi  variabel  masukan  pada sistem yaitu:
Tabel Kombinasi variabel
a. Kombinasi variabel A b. Kombinasi variabel BD c. Kombinasi variabel B d. Kombinasi variabel CD e. Kombinasi variabel C f. Kombinasi variabel ABC g. Kombinasi variabel D h. Kombinasi variabel ABD i. Kombinasi variabel AB j. Kombinasi variabel ACD k. Kombinasi variabel AC l. Kombinasi variabel BCD m. Kombinasi variabel AD
n. Kombinasi ABCD
o. Kombinasi variabel BC
158

## a.Uji Validasi Hasil Pengelompokkan Pelanggan
Uji  validasi  terhadap  nilai  parameter  yang  digunakan  pada  algoritma  FCM  dalam  penelitian  ini dilakukan untuk mendapatkan hasil paling akurat dengan biaya komputasi terkecil saat proses klastering.

## 1. Nilai Error dan Iterasi Maksimal
Walau  tidak  ada  jaminan  proses  klastering  akan  sangat  akurat  pada  iterasi  ke-100,  namun  dalam penelitian  ini akan digunakan  nilai error 0,00001 dan  iterasi  maksimal 100  sebagai parameter pembatas dalam  proses  iterasi  pengelompokkan  menggunakan  algoritma fuzzy  c-mean .  Alasannya,  pada  nilai tersebut  proses  klastering  tidak  memerlukan  biaya  komputasi  yang  tidak  terlalu  besar  namun  mampu menghasilkan nilai uji validasi yang sudah konvergen.

## 2. Parameter Fuzzy
Berdasarkan hasil percobaan terhadap data golongan pelanggan rumah tangga, bisnis dan industri hasil uji validasi terbaik diperoleh pada nilai parameter fuzzy 1,5.

## 3. Jumlah Klaster
Dalam  penelitian  ini  digunakan  jumlah  klaster  3,  4  dan  5.  Alasannya,  selama  ini  manajemen  PT PLN mengelompokkan pelanggannya dalam interval antara 3 hingga 5 dalam berbagai kepentingan bisnis dan pelayanan terhadap pelanggan.

## a. Pelanggan Rumah Tangga
Pada  percobaan  terhadap  data  pelanggan  rumah  tangga  diperoleh  hasil  bahwa  pengelompokkan terbaik dicapai pada jumlah klaster 3 kecuali pada variabel C. Pada pengelompokkan pelanggan ke dalam 3  klaster  dihasilkan  nilai  rasio  kekompakan  dan  keterpisahan  (S)  paling  kecil.  Hal  ini  terjadi  pada kombinasi variabel A, B, D, AB, AC, AD, BC, BD, CD, ABC, ABD, ACD, BCD dan ABCD.
b. Pelanggan Bisnis
Hasil percobaan pada data pelanggan  bisnis  menggunakan kombinasi  variabel  A,  B, D, AB,  AC, AD, BC, BD, CD, ABC, ABD, ACD, BCD dan ABCD diperlihatkan bahwa pelanggan lebih akurat jika dikelompokkan ke dalam 3 klaster dibandingkan ke dalam 4 klaster ataupun 5 klaster.

## c. Pelanggan Industri
Hasil  percobaan  terhadap  kombinasi  variabel  A,  B,  AB,  AC,  BC,  BD,  ABC,  ABD,  BCD  dan ABCD,  pelanggan industri lebih akurat jika dikelompokkan ke dalam 3 klaster dibandingkan ke dalam 4 klaster atau 5 klaster. Sementara itu, pengelompokkan pelanggan berdasarkan kombinasi variabel D, AD, CD dan ACD, pelanggan indsutri lebih akurat jika dikelompokkan ke dalam 4 klaster dibandingkan 3 atau 5 klaster.

## 4.Karakter Pelanggan
Diperlukan pembacaan karakter yang benar terhadap informasi segmentasi yang dihasilkan analisis CRM  pada  masing-masing  kelompok.  Dengan  pembacaan  yang  benar,  informasi  hasil  segmentasi  bisa dimanfaatkan untuk keperluan yang tepat.

## a. Karakter Pelanggan rumah tangga
Bila  dilihat  berdasarkan  faktor  lama  berlangganan,  pelanggan  rumah  tangga  terbentuk  menjadi  3 kelompok.  Untuk  melihat  karakter-karakter  kelompok  pelanggan  lainnya  bisa  dilihat  pada  Tabel  3  di bawah ini.
Tabel 3. Karakter pelanggan rumah tangga berdasarkan lama berlangganan
Klpk Jml Anggota Lama Langganan (Bulan) Jml Bayar (Ribu Rupiah) Disiplin Membayar (Kali) Jumlah Pemakaian (Watt) 1 5199 28 143 s/d 202 10 205 s/d 300 2 7506 165 113 s/d 152 10 171 s/d 244 3 3678 290 117 s/d 161 10 179 s/d 260
159
Pelanggan rumah tangga dilihat berdasarkan jumlah pembayaran juga terbagi menjadi 3 kelompok. Untuk melihat lebih jauh karakter kelompok pelanggan berdasarkan jumlah pembayaran ini bisa dilihat di Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4 . Karakter pelanggan rumah tangga berdasarkan jumlah pembayaran listrik Klpk Jml Anggota Lama Langganan (Bulan) Jml Bayar (Ribu Rupiah) Disiplin Bayar (Kali) Jumlah Pemakaian (Watt) 1 137 133 1.389 s/d 1.925 11 1437 s/d 2171 2 14.188 150 75 s/d 107 10 126 s/d 182 3 2128 146 360 s/d 476 10 487 s/d 687
Pada percobaan menggunakan kombinasi variabel AB, BC, BD, ABC, BCD dan ABCD, karakter- karakter  kelompok  pelanggan  yang  muncul  sama  dengan  karakter  kelompok  pelanggan  rumah  tangga yang  dikelompokkan  berdasarkan  jumlah  pembayaran  listrik  seperti  yang  disebutkan  dalam  Tabel  4  di atas.
Percobaan lainnya adalah pengelompokkan pelanggan berdasarkan tingkat kedisiplinan pelanggan. Untuk melihat karakter pelanggan berdasarkan kedisiplinannya membayar tagihan listrik bisa dilihat pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5 . Karakter pelanggan rumah tangga berdasarkan kedisiplinan membayar Klpk Jml Anggota Lama  Langganan (Bulan) Jml Bayaran (Ribu Rupiah) Disiplin  Membayar (Kali) Jml Pemakaian (Watt) 1 2.815 148 128 s/d 151 5 172 s/d 249 2 13.568 150 126 s/d 173 11 186 s/d 266
Percobaan  selanjutnya  adalah  pengelompokkan  berdasarkan  jumlah  pemakaian  listrik.  Untuk melihat lebih jelas karakter pelanggan rumah tangga berdasarkan jumlah pemakaian listrik ini bisa dilihat pada Tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Karakter pelanggan rumah tangga berdasarkan jumlah pemakaian listrik Klpk Jml Anggota Lama Langganan (Bulan) Jml Bayar (Ribu Rupiah) Disiplin Bayar (Kali) Jml Pemakaian (Watt) 1 13.017 151 68 s/d 97 10 112 s/d 160 2 317 142 969 s/d 1.312 11 1165 s/d 1668 3 3.049 145 271 s/d 361 10 390 s/d 557
Pengelompokkan  pelanggan  berdasarkan  kombinasi  variabel  AD,  CD,  dan  ACD  menghasilkan karakter pelanggan yang sama dengan pengelompokkan pelanggan berdasarkan jumlah pemakaian listrik.
Sementara  itu,  percobaan  pengelompokkan  pelanggan  berdasarkan  faktor  lama  berlangganan  dan kedisiplinan  membayar,  pelanggan  terbagi  menjadi  3  kelompok.  Untuk  melihat  karakter  kelompok pelanggan yang dikelompokkan berdasarkan kombinasi variabel AC ini secara lengkap bisa dilihat pada Tabel 7 di bawah ini.
Tabel 7 . Karakter pelanggan rumah tangga berdasarkan lama berlangganan dan kedisiplinan membayar Klpk Jml Anggota Lama Langganan (Bulan) Jml Pembayaran (Ribu Rupiah) Disiplin Bayar (Kali) Jumlah Pemakaian (Watt) 1 3.678 290 117 s/d 161 10 179 s/d 260 2 5.199 28 143 s/d 202 10 205 s/d 299 3 7.506 165 113 s/d 152 10 171 s/d 244
b. Karakter Pelanggan bisnis
Pelanggan  bisnis  dilihat  berdasarkan  faktor  lama  berlangganan  terdiri  dari  3  kelompok.  Karakter lengkap kelompok pelanggan pada percobaan ini bisa dilihat pada Tabel 8 di bawah ini.
Tabel 8. Karakter pelanggan bisnis berdasarkan lama berlangganan
Klpk Jml Anggota Lama Langganan (Bulan) Jml Bayar (Ribu Rupiah) Disiplin Bayar (Kali) Jml Pemakaian (Watt) 1 4242 47 816 s/d 1.030 10 1046 s/d 1398
160 2 320 305 395 s/d 433 10 370 s/d 524 3 1.067 153 1.580 s/ 1.939 10 2058 s/d 2662
Namun bila dilihat berdasarkan faktor kedisiplinan, pelanggan bisnis hanya memiliki 2 kelompok yaitu  (1)  kelompok  yang  berdisiplin  baik  dan  (2)  pelanggan  berdisiplin  cukup  baik.  Untuk  melihat karakter pelanggan bisnis berdasarkan kedisiplinannya membayar tagihan listrik dapat dilihat pada Tabel 9 di bawah ini.
Tabel 9. Kakrakter pelanggan bisnis berdasarkan kedisiplinan membayar Klpk Jml Anggota Lama Langganan (Bulan) Jml  Bayar (Ribu Rupiah) Disiplin Bayar (Kali) Jml Pemakaian (Watt) 1 877 78 1.282 s/d 1.544 5 1679 s/d 2127 2 4.752 82 874 s/d 1.093 11 1111 s/d 1475
Karakter  pelanggan  bisnis  pada  percobaan  menggunakan  kombinasi  variabel  AC    dan  D  ini  bisa dilihat pada Tabel 10 dan 11 di bawah ini.
Tabel 10 . Karakter pelanggan bisnis berdasarkan lama berlangganan dan kedisiplinan membayar Klpk Jml Anggota Lama Langganan (Bulan) Jml Bayar (Ribu Rupiah) Disiplin Bayar (Kali) Jml Pemakaian (Watt) 1 1.067 153 1.580 s/d 1.939 10 2058 s/d 2662 2 4.242 47 816 s/d 1.030 10 1046 s/d 1380 3 320 305 335 s/d 433 10 370 s/d 524
Pelanggan bisnis dilihat berdasarkan kombinasi variabel B, D, AB, AD, BC, BD, CD, ABC, ABD, ACD,  BCD  dan  ABCD  terbagi  ke  dalam  3  kelompok.  Semuanya  memiliki  karakter  dan  komposisi pelanggan yang sama. Karakter-karakter kelompok pelanggan tersebut secara jelas bisa dilihat pada Tabel 11 berikut ini.
Tabel 11 . Karakter pelanggan bisnis berdasarkan jumlah pembayaran Klpk Jml Anggota Lama Langganan (Bulan) Jml Bayar (Ribu Rupiah) Disiplin Bayar (Kali) Jml Pemakaian (Ribu Watt) 1 3 81 397.694 s/d 471.235 5 602 s/d 738 2 1 54 665.902 s/d 1.668.942 12 15680 s/d 19680 3 5.625 103 536 s/d 696 10 0,6 s/d 0,87

## c. Karakter Pelanggan industri
Pada  percobaan  pengelompokkan  berdasarkan  lama  berlangganan,  pelanggan  industri dikelompokkan ke dalam 3 kelompok. Untuk melihat karakter lengkap kelompok pelanggan berdasarkan lama berlangganan ini, bisa dilihat pada Tabel 12 di bawah ini.
Tabel 12. Karakter pelanggan industri berdasarkan lama berlangganan
Klpk Jml Anggota Lama Langganan (Bulan) Jml Bayar (Juta Rupiah) Disiplin Bayar (Kali) Jml Pemakaian (Ribu Watt) 1 148 142 25 s/d 36 10 41 s/d 56 2 132 36 31 s/d 46 9 43 s/d 59 3 57 270 20 s/ 24 10 24 s/d 31
Dilihat dari  faktor jumlah pembayaran, pelanggan  industri terbagi  menjadi 3 kelompok. Karakter pelanggan yang dikelompokkan berdasarkan jumlah pembayaran ini memiliki karakter yang sama dengan karakter kelompok pelanggan  yang  dikelompokkan  berdasarkan kombinasi  variabel  AB, BC, BC, ABC, ABD,  BCD  dan  ABCD.  Untuk  melihat  lebih  jauh  karakter  pelanggan  industri  berdasarkan  jumlah pembayaran listrik bisa dilihat di Tabel 13.
161 Tabel 13. Karakter pelanggan industri berdasarkan jumlah pembayaran Klpk Jml Anggota Lama Langganan (Bulan) Jml Bayar (Juta Rupiah) Disiplin Bayar (Kali) Jml Pemakaian (Ribu Watt) 1 10 100 363 s/d 542 5 581 s/d 77 2 306 125 7 s/d 8 10 7 s/d 11 3 21 100 157 s/d 227 9 218 s/d 32
Pelanggan  industri  dilihat  berdasarkan  kedisiplinan  membayar  tagihan  listrik  terbagi  menjadi  2 kelompok  yaitu  (1)  pelanggan  disiplin  dan  (2)  pelanggan  kurang  disiplin.  Untuk  melihat  lebih  jelas karakter pelanggan industri berdasarkan kedisiplinan pelanggan bisa dilihat pada Tabel 14 di bawah ini.
Tabel 14 . Karakter pelanggan industri berdasarkan kedisiplinan membayar Klpk Jml Anggota Lama Langganan (Bulan) Jml Bayar (Juta Rupiah) Disiplin Bayar (Kali) Jml Pemakaian (Ribu Watt) 1 55 103 53 s/d 94 3 70 s/d 137 2 282 126 20 s/d 27 11 25 s/d 38
Pengelompokkan  pelanggan  industri  berdasarkan  kombinasi  variabel  D,  AD,  CD  dan  ACD terkelompok menjadi 4 pelanggan. Karakter pelanggan pada keempat kombinasi variabel di atas memiliki kesamaan karakter. Karakter-karakter kelompok pelanggan  secara  lengkap  bisa dilihat pada Tabel  15 di bawah ini.
Tabel 15. Karakter pelanggan industri berdasarkan berdasarkan jumlah pemakaian listrik
Klpk Jml Anggota Lama Langganan (Bulan) Jml Bayar (Juta Rupiah) Disiplin Bayar (Kali) Jml Pemakaian (Ribu Watt) 1 6 66 306 s/d 439 4 322 s/d 694 2 20 103 144 s/d 198 9 171 s/d 276 3 6 124 431 s/d 640 6 624 s/d 885 4 305 125 7 s/d 9 10 7 s/d 11
Sama  dengan  di  atas,  pelanggan  industri  dilihat  dari  faktor  lama  berlangganan  dan  kedisiplinan membayar  terbagi  ke  dalam  3  kelompok.  Semua  kelompok  pelanggan  rata-rata  memiliki  kedisiplinan membayar  tagihan  listrik  yang  baik.  Untuk  melihat  lebih  jelas  karakter-karakternya  bisa  dilihat  pada Tabel 16 di bawah ini.
Tabel 16. Karakter pelanggan industri berdasarkan lama berlangganan dan kedisiplinan membayar
Klpk Jml Anggota Lama Langganan (Bulan) Jml Bayar (Juta Rupiah) Disiplin Bayar (Kali) Jml Pemakaian (Ribu Watt) 1 132 36 31 s/d 46 9 43 s/d 59 2 57 270 20 s/d 24 10 24 s/d 31 3 148 142 25 s/d 36 10 41 s/d 56

## 5. Kesimpulan
Pelanggan rumah tangga dan pelanggan bisnis lebih akurat bila dikelompokkan ke dalam 3 cluster di bandingkan  4 cluster atau  5  klaster.  Sementara  pada  pelanggan  industri,  yaitu  3  dan  4  klaster. Pengelompokan  berdasarkan  kombinasi  variabel  A,  B,  AB,  BC,  BD,  ABC,  ABD,  BCD  dan  ABCD, pelanggan  industri  lebih  akurat  jika  dikelompokkan  ke  dalam  3 cluster .  Sementara  pengelompokan pelanggan  berdasarkan  kombinasi  variabel  D,  AD,  CD  dan  ACD,  pelanggan  industri  lebih  akurat  jika dikelompokkan  ke  dalam  4 cluster .  Nilai  parameter fuzzy yang  direkomendasikan  untuk  melakukan segmentasi pelanggan rumah tangga, bisnis dan industri adalah 1,5. Nilai error dan iterasi maksimal yang direkomendasika untuk segmentasi terhadap pelanggan rumah tangga, bisnis dan industri adalah 0,00001 dan 100. Variabel  lama  berlangganan,  jumlah pembayaran  listrik, kedisiplinan  membayar tagihan listrik dan  jumlah  pemakaian  listrik  cukup  bisa  dijadikan  sebagai  variabel  untuk  menggambarkan  karakter kelompok pelanggan dalam menggunakan listrik.
162

## Daftar Pustaka
[1]. Cox  Earl.  2005. Fuzzy  Modelling  and  Genetic  Algorithms  for  Data  Mining  and  Exploration .  San Fransisco. Morgan Kaufmann Publisers.
[2]. Cunningham  Michael  J.  2002. Customer  Relationship  Management .  United  Kingdom.  Capstone Publishing.
[3]. Daulay,  Aisyah  Marlian.  2006.  Segmentasi  Pasar  Produk  Mie  Cepat  Saji  Menggunakan  Fuzzy  C- Mean. IPB Bogor. [Skripsi]
[4]. Han Jiawei dan Kamber Micheline. 2001. Data Mining : Concepts and Techniques . San Francisco. Morgan Kaufmann Publisher.
[5]. Halkidi  Maria  dan  Vagirgiannis  Michalis.  2002. An  Introduction  to  Quality  Assessment  in  Data Mining . Athens. Departement. of Informatics Athens University of Economics & Business.
[6]. Ho  Tsuen-Ho.  1999. An Aplication  of  Fuzzy  Clustering  of  Fuzzy  Clustering  in  Group-Positioning Analysis . Departement of Business Administration I-Show.
[7]. Jang  Jyh-Shing  Roger,  Sun  Chuen-Tsai,  Mizutani  Eiji.  1997. Neuro-Fuzzy  and  Soft  Computing. A Computional  Approach  to  Learning  and  Machine  Intelligence .  USA..  Prentice-Hall  International Inc.
[8]. Kotler Philip dan Armstrong Gary. 2001. Prinsip-prinsip Pemasaran. Jakarta. Erlangga.
[9]. Kusumadewi  Sri.  2002.  Analisis  &  Desain  Sistem  Fuzzy  Menggunakan  Tool  Box  Matlab. Yogyakarta. Graha Ilmu.
[10]. Pedrycz Witold. 2005. Knowledge-Based Clustering. From Data to Information Granules .  Canada. A John Wiley & Sons, Inc.
[11]. Simha  Jay  B  dan  Iyengar  SS.  2005. Customer  Value  Analysis  with  Fuzzy  Data  Mining .  USA. Department of Computer Science, Louisiana state university Baton Rouge, LS.
[12]. Tsangarides  Charalambos  dan  Qureshi  Mahvash  Saeed.  2006. What  is  Fuzzy  About  Clustering  in West Africa? . IMF Working Paper African Department.
[13]. Zumstein  Darius.  2007. Customer  Performance  Measurement  :  Analysis  of  the  Benefit  of  a  Fuzzy Classification  Approach  in  Customer  Relationship  Management. Department  Of  Informatics University of Fribourg Switzerland.