## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 2 Iss. 2 October 2022, pp: 76-83 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Comparison K-Means K-Medoids and Fuzzy C-Means for Clustering Customer Data with LRFM Model
“ Perbandingan K-Means K-Medoids dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Data Pelanggan dengan Model LRFM
Hamdi Syukron 1* , Muhammad Fauzi Fayyad 2 , Farin Junita Fauzan 3 , Yulia Ikhsani 4 , Umairah Rizkya Gurning 5
1,2,3,4,5 “ Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia ” 1,3,5 ” Puzzle Research Data Technology, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia ”
“ E-Mail: 1 hamdisyukron650@gmail.com, 2 fauzifayyad@gmail.com, 3 12050323918@students.uin- suska.ac.id, 4 12050320529@students.uin-suska.ac.id, 5 11950320687@students.uin-suska.ac.id
Received Sept 02nd 2022; Revised Sept 10th 2022; Accepted Sept 20th 2022 Corresponding Author: Hamdi Syukron

## Abstract
Indonesia has a potential market for cosmetic companies because it has a population of  nearly 270 million people. The growth of the cosmetic industry in Indonesia has experienced rapid development with a percentage growth of 5.59% in August 2021. With this growth, cosmetic companies have resellers spread throughout Indonesia. This study uses customer data  from  a  beauty  company  reseller.  Common  problems  that  often  occur  in  selling  beauty  products  include  which customers shop often, which products are often purchased by customers, and which customers are the most loyal. Length, Recency, Frequency, and Monetary or LRFM is a method used to measure the value of a customer based on the history of transactions that have been made. This research was conducted to group customer data based on time span and number of purchase transactions using a clustering algorithm, namely, k-means, k-medoids, and fuzzy c-means. It is hoped that this research can determine the best algorithm in data grouping by comparing the K-Means, K-Medoids, and Fuzzy C-Means clustering algorithms with the LRFM model. The results showed that in clustering customer data using the LRFM model, the K-Means algorithm was superior to K-Medoids and Fuzzy C-means in clustering customer data, by proving the best DBI validity value with a score of 0.167 for the number of clusters, which is 6.
Keyword: Comparison, Fuzzy C-Means, K-Means, K-Medoids, LRFM

## Abstrak
Indonesia memiliki pasar yang potensial untuk perusahaan kosmetik karena memiliki jumlah penduduk yang berjumlah hampir 270 juta jiwa. Pertumbuhan industri kosmetik di Indonesia mengalami perkembangan yang pesat dengan persentase pertumbuhan 5,59% pada bulan agustus 2021 silam. Dengan pertumbuhan tersebut perusahaan kosmetik memiliki reseller yang tersebar diseluruh daerah Indonesia. Penelitian ini menggunakan data pelanggan dari salah satu reseller perusahaan kecantikan. Pelanggan mana yang sering berbelanja, produk mana yang sering mereka beli, dan klien mana yang paling setia  adalah  masalah  umum  yang  sering  muncul  saat  menjual  produk  kecantikan.  Panjang,  Kekinian,  Frekuensi,  dan Moneter,  kadang-kadang  dikenal  sebagai  LRFM,  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  pelanggan berdasarkan riwayat transaksi mereka. Penelitian ini dilakukan untuk mengelompokan data pelanggan berdasarkan rentang waktu dan jumlah transaksi pembelian menggunakan algoritma clustering yaitu, k-means, k-medoids, dan fuzzy c-means. Harapannya,  penelitian  ini  dapat  ditentukan  algoritma  terbaik  dalam  pengelompokan  data  dengan  membandingkan algoritma  clustering  K-Means,  K-Medoids,  dan  Fuzzy  C-Means  dengan  model  LRFM.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa dalam pengelompokan data pelanggan dengan model LRFM algoritma K-Means lebih unggul dibanding K-Medoids dan Fuzzy C-means pada mengklasterisasi data pelanggan, dengan  dibuktikannya pada nilai validitas DBI terbaik dengan perolehan nilai yaitu 0,167 pada jumlah klaster yaitu 6.
Kata Kunci: Fuzzy C-Means, K-Means, K-Medoids, Perbandingan.

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan Data dari Badan Pusat Statisik, populasi Negara Indonesia berjumlah hampir 270 juta jiwa [1] menjadikan Indonesia pasar yang potensial untuk perusahaan kosmetik [2]. Setiap tahunnya, pertumbuhan industri kosmetik di Indonesia mengalami perkembangan yang pesat [3]. Data perkembangan pasar pada Bulan agustus 2021 silam menunjukkan industrik kosmetik tumbuh sebesar 5,59%. Karena perkembangan tersebut, banyak  perusahaan  produk  kecantikan  yang  memiliki reseller yang  tersebar  diseluruh  daerah  di  Indonesia. Reseller ialah proses bisnis dengan sistem penjualan kembali produk suatu  brand [4][5].  Pengecer biasanya memperhatikan  masalah  yang  sering  muncul  dalam  penjualan  mereka,  seperti  konsumen  mana  yang  sering berbelanja, produk mana yang sering mereka beli, dan klien mana yang paling setia.
Length,  Recency,  Frequency, dan Monetary atau  yang  disebut  dengan  LRFM  digunakan  untuk menghitung nilai  pelanggan  berdasarkan  riwayat  transaksi mereka.  Panjang  antara  transaksi  awal  dan  akhir adalah jarak yang ada dari waktu ke waktu. Periode antara transaksi pertama dan terakhir pelanggan dikenal sebagai kebaruan. Jumlah total transaksi pelanggan selama periode waktu tertentu dikenal sebagai frekuensi. Finansial adalah efek akhir dari penggunaan uang konsumen selama periode waktu tertentu.[6]. Pada penelitian ini  menggunakan  data  pelanggan  pada  salah  satu reseller dari  perusahaan  kecantikan  berdasarkan  rentang waktu  dan  jumlah  transaksi  pembelian.  Penelitian  ini  dilakukan  klasterisasi  pada  data  pelanggan  tersebut menggunakan  algoritma clustering yaitu,  k-means,  k-medoids,  dan  fuzzy  c-means  dan  membandingkannya untuk mencari algoritma terbaik dalam pengelompokan data pelanggan.
Clustering merupakan  metode  analisa  data  dengan  mengelompokkan  data  berdasarkan  kecocokan karakteristiknya [7]. Algoritma clustering yang biasa digunakan adalah K-Means, K-Medoids, dan Fuzzy C- Means. Algoritma K-Means membagi sebuah objek menjadi k-cluster berdasarkan seberapa kompatibel atau tidak  kompatibelnya  objek  tersebut,  dan  mengelompokkan  posisi  objek  berdasarkan  nilai  mean  terdekat. Sebuah  pendekatan  yang  disebut  K-Medoids,  yang  didasarkan  pada  penggunaan  medoid,  mencoba  untuk mengurangi  sensitivitas  partisi  sehubungan  dengan  nilai-nilai  ekstrim  dalam  dataset.  Dalam  metode pengelompokan  yang  dikenal  sebagai  fuzzy  C-Means,  tingkat  partisipasi  dalam  setiap  kelompok mempengaruhi apakah suatu titik data ada [8].
Rizkya Gurning dan Mustakim, 2021 sebelumnya melakukan penelitian mengenai penerapan algoritma K-Means  dan  K-Medoids  untuk  pengelompokan  data  Covid-19  dengan  atribut  jenis  penularan,  usia,  jenis kelamin, paskes dan kecamatan. Analisis hasil pada penelitian ini didapatkan bahwa algoritma terbaik untuk pengelompokan data Covid-19 adalah k-means dengan perolehan nilai terbaik validasi DBI yaitu sebesar 0,139 pada  jumlah  cluster  4  [9].  Berikutnya,  penelitan  oleh  Ahmad  Jaini  dkk,  2020  dimana  pada  penelitian  ini membandingkan  dua  algoritma  yaitu  fuzzy  c-means  dan  k-medoids  untuk  mencari  algoritma  terbaik  dalam pengelompokan  data  penjualan  pada  212  mart.  Hasil  daripada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jaini  yaitu algoritma fuzzy c-means adalah algoritma terbaik dalam pengelompokan data dengan perolehan nilai SI yaitu dengan perolehan nilai 0,2159 sementara algoritma k-medoids memperoleh nilai SI yaitu sebesar 0,2018 [7]. Selanjutnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Ni Putu Viona dkk, 2022 dimana ia melakukan penelitian mengenai pengelompokan data menggunakan algoritma k-means dengan model LRFM untuk pemetaan data pelanggan  sebagai  syarat  memenuhi  strategi  pengelolaan.  Pada  penelitian  ini  model Length,  Recency, Frequency, dan Monetary atau  LRFM  digunakan  sebagai  pemetaan  data  dengan  menyesuaikan  atribut  dari LRFM. Penelitian ini memiliki hasil analisis cluster terbaik menggunakan algoritma k-means dengan perolehan nilai DBI 0,135 pada jumlah cluster yaitu 5 [10].
Oleh  karena  itu,  penulis  mengangkat  tema  berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dipaparkan sebelumnya  yakni  “Perbandingan  K-Means,  K-Medoids,  dan  Fuzzy  C-Means  untuk  Pengelompokan  Data Pelanggan dengan Model LRFM.”

## 2. BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  dilalui  dengan  lima  tahapan  untuk  mendapatkan  hasil  dan  analisis  dimulai  dari pengumpulan  data,  pre-processing  data  setelah  itu  dilakukan  pemodelan  kedalam  bentuk Length,  Recency, Frequency and Monetary atau LRFM serta tahapan proses klasterisasi dan juga validitas cluster pada algoritma K-Means, K-Medoids, dan Fuzzy C-Means.

## 2.1 K-Means
Algoritma  K-Means  ialah  salah  satu  algoritma  clustering  dalam  data  mining  untuk  melakukan pengelompokan  data.  Algoritma  K-Means  dapat  mempartisi  data  menjadi  dua  kelompok  ataupun  lebih berdasarkan  pengelompokan  data  nonhierarki  (sekatan).  Metode  ini  akan  mengelompokkan  data  ke  dalam kelompok yang memiliki karakteristik data yang sama sedangkan data dengan karakteristik yang berbeda akan ditambahkan ke kelompok lainnya [11][12].
d (𝑋 𝑖𝑗 , 𝐶 𝑘𝑗 ) = √∑ (𝑋 𝑖𝑗 −   𝐶 𝑘𝑗 𝑚 𝑗=1 )² (1)
K-Means akan mengelompokkan elemn data kedalam suatu klaster dengan jarak terdekat dengan melakukan uji  tiap  elemen  data  pada  sekumpulan  data  yang  dimiliki.  Untuk  menghitung  hal  ini  dapat  menerapkan persamaan 2 [12].
m ∑ d (𝑋 𝑖𝑗 , 𝐶 𝑘𝑗 ) 𝑘 𝑘 = √∑ (𝑋 𝑖𝑗 −   𝐶 𝑘𝑗 𝑚 𝑗=1 )² (2)
Keterangan : d (x ij ,c kj )   = Jarak Euclidian Distance antara pengamatan ke-i variabel ke-j ke pusat cluster ke-k pada variabel ke j.
x ij
= objek pada pengamatan ke-i pada variabel ke-j, ” c kj
= pusat kelompok ke-k pada variabel ke-j, ”
m = banyaknya variabel yang diamati. ”
Pre-Processing Pemodelan Data kedalam Bentuk LRFM K-Means Clustering K-Medoids Clustering Fuzzy C-Means Clustering Tahap Klasterisasi Data Mulai Pengumpulan Data Validitas Cluster (DBI) Hasil dan Analisis Selesai
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.3 K-Medoids
Untuk menemukan titik pusat dari suatu cluster maka digunakan sebuah algortima yaitu k-medoids. K- Medoids hampir sama dengan K-Means perbedaannya K-Medoids ditujukan untuk mengurangi kepekaan dan partisi nilai – nilai ekstrem pada sebuah dataset. Setiap data ditempatkan ke cluster terdekat dengan persamaan Euclidian pada persamaan 3 [11][13].
d (𝑋 𝑖𝑗 , 𝐶 𝑘𝑗 ) = √∑ (𝑋 𝑖𝑗 −   𝐶 𝑘𝑗 𝑚 𝑗=1 )² (3)
Keterangan : d (x ij ,c kj )   = Jarak Euclidian Distance antara pengamatan ke-i variabel ke-j ke pusat cluster ke-k pada variabel ke j.
x ij
= objek pada pengamatan ke-i pada variabel ke-j, ”
c kj
= pusat kelompok ke-k pada variabel ke-j, ”
m
= banyaknya variabel yang diamati. ”

## 2.4 Fuzzy C-Means (FCM)
Metode  Fuzzy  C-Means  mengelompokkan  data  berdasarkan  derajat  keanggotaan  [16][17][18].  Data dapat dikelompokkan berdasarkan derajat keanggotaannya, yaitu berkisar antara 0 sampai 1, dan ada beberapa tipe data yang hanya menampilkan keanggotaan sebagian. Fuzzy Clustering digunakan oleh fuzzy C-Means untuk  menetapkan  kepemilikan  data  pada  setiap  cluster  yang  masing-masing  memiliki  keanggotaan  yang berbeda. Derajat keanggotaan mengontrol rentang antara 0 dan 1 keberadaan data dalam cluster. Algoritma
Fuzzy  C-Means  memiliki  keuntungan  yang  sangat  baik  dalam  mendeteksi  cluster  tingkat  tinggi  dan mengungkapkan  hubungan  antara  berbagai  model  cluster.  Fungsi  fittnes  atau  fungsi  objektif  dapat diminimalkan  agar  mendapatkan  struktur  klaster  dan  juga  menghasilkan  nilai  klaster  yang  optimal.  Fungsi objektif dilakukan pada persamaan seperti berikut[8][14].
𝑗𝑚 = ∑ 𝑐𝑖 =1 ∑ 𝑛𝑗 =1 ( 𝑢 𝑖𝑗 ) 𝑚 𝑑 2 ( 𝑦 1, 𝑍 1 ) (4)
𝑢 𝑖𝑗 = 1 ≤ 𝒾 ≤ 𝑐 ; 1 ≤ 𝒿 ≤ 𝓃 (5)
𝑧𝑖 = ∑ n ( 𝑢 𝑖𝑗 ) 𝑚 𝑦 𝑗 (6)

## 2.5. Davies-Bouldin Index (DBI)
DBI bertujuan untuk meminimalkan jarak antar anggota cluster sekaligus memaksimalkan jarak antar anggota cluster [9] [15]. Pengukuran DBI adalah nilai rata-rata yang dapat dibandingkan antara setiap cluster dan yang paling sebanding. Strategi clustering terbaik ditunjukkan dengan nilai DBI yang berkurang atau nilai positif terkecil yang mendekati 0. (refumai). Persamaan 7 dapat digunakan untuk menentukan nilai DBI [9].
DBI = ∑ σi+σi p p i=1 (7)

## 2.6. Length, Recency, Frequency, and Monetary (LRFM)
Pada  tahun  1994  Hughes  memperkenalkan  model  RFM  yaitu  model  berbasis  perilaku  dan dikembangkan  kemudian  Chang  dan  Tsay  memberikan  usul  untuk  mengambil  panjang  relasi  untuk memecahkan  masalah  pada  data  pelanggan  sehingga  menjadi  metode  LRFM.  Mengetahui  lama  transaksi nasabah selama periode waktu tertentu (L/Length) penting untuk menghitung loyalitas pelanggan. Fitur model LRFM meliputi Transaction Length (L) yang menunjukkan jarak dari waktu ke waktu antara transaksi awal pelanggan dan transaksi terakhir (hari) Recent Transaction (R) yang mengukur interval antara transaksi terakhir yang dilakukan konsumen dan waktu analisis saat pengguna melakukan segmentasi (hari), Annual Frequency (F)  yang  menunjukkan  volume  khas  transaksi  yang  dilakukan  oleh  klien  selama  periode  waktu  tertentu, Average Monetary Value (M) yaitu jumlah rata-rata uang yang dipertukarkan oleh konsumen selama periode tertentu [15][16][17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan dan Prepocessing Data
Penelitian  ini  mengambil  data  pelanggan  dari  seorang reseller di  Provinsi  Riau  berdasarkan  rentang waktu pembelian dan jumlah transaksi yang akan menjadi objek penelitian ini. Data preprocessing dilakukan dengan 3 tahap yakni cleaning, transformasi dan normalisasi data-data. Tabel 1 ialah hasil dari preprocessing data.
Tabel 1. Data Prepocessing dengan Model LRFM No. Lenght Nilai Recency Frequency Monetary 1 0,94 1,00 0,88 1,00 2 0,96 0,71 0,25 0,08 3 0,98 0,00 0,00 0,11 4 0,11 0,25 0,13 0,05 5 0,00 0,69 0,38 0,49 6 0,63 0,07 0,13 0,30 7 0,00 0,62 0,25 0,13 8 0,00 0,51 0,00 0,01 … … … … … 29 0,50 0,95 1,00 0,57 30 0,33 0,89 0,38 0,58

## 3.2 Proses Clustering dan Validitas Cluster
Tiga  algoritma  yang  digunakan  untuk  proses  clustering  yaitu  K-Means,  K-Medoids  dan  Fuzzy  C- Means. Dari 30 data pelanggan hasil processing sebelumnya dilakukan pengolahan data dengan tiga algoritma tersebut.
∑ c m =1 2 d kj k= 1 d ij (   ) j =1 ∑ 𝑛 ( 𝑢 𝑖𝑗 ) 𝑚 j =1
3.2.1.  K-Means Tabel 2. Hasil Klasterisasi K-Means
Percobaan K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K = 2 8 22 - - - - - - - - K = 3 11 6 13 - - - - - - - K = 4 5 13 8 4 - - - - - - K = 5 7 4 6 9 4 - - - - - K = 6 4 1 9 3 6 7 - - - - K = 7 3 7 3 4 4 8 1 - - - K = 8 9 1 3 2 2 4 7 2 - - K = 9 3 2 6 9 2 4 1 2 1 - K = 10 5 2 8 3 2 4 1 2 2 1
Setelah proses klasterisasi dengan algoritma k-means selanjutnya tahap validitas cluster menggunakan metode DBI. gambar 2 adalah hasil klasterisasi data menggunakan algoritma K-Means dengan indeks Nilai DBI.
“
Gambar 2. Nilai DBI K-Means ”
Eksperimen  dengan  k=6  dan  nilai  DBI  0,167  menghasilkan  cluster  terbaik  pada  algoritma  k-means, yaitu membagi data menjadi 6 cluster dengan 4 anggota di cluster 1, 1 anggota di cluster 2, 9 anggota di cluster 3, 3 anggota di cluster 4, dan 7 anggota di cluster 6.

## 3.2.2.  K - Medoids
Selanjutnya penggunaan algoritma K-Medoids untuk proses clustering dengan percobaan cluster yang sama dengan algoritma sebelumnya, sehingga juga dilakukan eksperimen cluster 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 dan 10. Tabel 3 ialah hasil klasterisasi dengan algoritm K-Medoids.
Tabel 3. Hasil Klasterisasi K-Medoids
Kemudian  dilakukan  tahap  validitas  cluster  dengan  metode  Davies  Bouldin  Index  (DBI).  Gambar  3 adalah hasil klasterisasi data menggunakan algoritma K-Medoids dengan indeks Nilai DBI.
Percobaan K1 K2 K3
K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K = 2 18 12 - - - - - - - - K = 3 10 9 11 - - - - - - - K = 4 6 9 9 6 - - - - - - K = 5 6 6 9 4 5 - - - - - K = 6 4 5 9 4 3 5 - - - - K = 7 4 5 9 4 4 2 2 - - - K = 8 1 5 9 4 3 4 2 2 - - K = 9 5 1 2 5 3 1 9 1 3 - K = 10 5 1 2 5 3 1 2 7 1 3
0,265 0,228 0,197 0,184 0,167 0,192 0,203 0,181 0,189 K=2 K=3 K=4 K=5
K=6 K=7 K=8 K=9 K=10 Nilai DBI K-Means K-Means
Gambar 3. Nilai DBI K-Medoids
Berdasarkan  indeks  nilai  DBI,  eksperimen  dengan  k=9  dan  nilai  DBI  0,192  memiliki  cluster  terbaik menggunakan  algoritma  k-medoids,  diikuti  oleh  eksperimen  dengan  k=10  dan  nilai  DBI  0,193.  Nilai eksperimen k=9 memisahkan data menjadi sembilan cluster, dengan lima individu di cluster 1, satu di cluster 2, dua di cluster 3, lima di cluster 4, tiga di cluster 5, dan empat di cluster 6, sembilan di cluster 7, satu di cluster 8, dan satu di cluster 9.

## 3.2.3.  Fuzzy C-Means
Terakhir penggunaan algoritma Fuzzy C-Means untuk proses clustering dengan eksperimen yang sama dengan algoritma sebelumnya, sehingga juga menggunakan percobaan cluster k=2 hingga k=10. Tabel 4 ialah hasil klasterisasi dengan algoritma Fuzzy C-Means.
“ Tabel 4. Hasil Klasterisasi Fuzzy C-Means ”
Kemudian tahap validitas cluster menggunakan metode DBI. Gambar 4 adalah hasil klasterisasi data menggunakan algoritma Fuzzy C-Means dengan indeks Nilai DBI.
Gambar 4. Nilai DBI Fuzzy C-Means
Percobaan dengan k=10 dan nilai DBI 0,502 memiliki cluster terbaik menurut metode fuzzy c-means, menurut indeks nilai DBI. Dengan k=10, eksperimen membagi data menjadi 10 cluster, masing-masing dengan
“ Percobaan ” K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K = 2 11 19 - - - - - - - - K = 3 16 10 4 - - - - - - - K = 4 10 3 7 10 - - - - - - K = 5 11 5 6 3 5 - - - - - K = 6 8 6 4 3 5 4 - - - - K = 7 3 3 4 3 5 4 8 - - - K = 8 4 5 5 4 3 3 2 4 - - K = 9 3 3 3 3 6 3 3 4 2 - K = 10 3 3 2 1 3 4 8 2 2 2
0,267 0,276 0,296 0,283 0,27 0,244 0,199 0,192 0,193 K=2 K=3 K=4 K=5 K=6 K=7 K=8 K=9 K=10 Nilai DBI K-Medoids K-Medoids 0,607 0,843
0,755 0,813 0,675 0,716 0,655 0,547 0,502
K=2 K=3 K=4 K=5 K=6 K=7 K=8 K=9 K=10 Nilai DBI Fuzzy C-Means
Fuzzy C-Means
tiga anggota (cluster 1), dua anggota (cluster 2), satu anggota (cluster 3), tiga anggota (cluster 4), empat anggota (cluster  5)  ,  delapan  anggota  (cluster  7),  dua  anggota  (cluster  8),  dua  anggota  (cluster  9),  dan  dua  anggota (cluster 10).
3.3. Perbandingan Hasil DBI Algoritma K-Means, K-Medoids, dan Fuzzy C-Means
Gambar 5 ialah Grafik Perbandingan indeks nilai DBI tertinggi untuk setiap algoritma, algoritma K- Means dengan indeks nilai DBI sebesar 0,167 pada k=6 , algoritma k-medoids  dengan nilai DBI sebesar 0,192 pada k=9 dan algoritma Fuzzy C-Means dengan nilai DBI sebesar 0,502 pada k=10.
Gambar 5. Perbandingan Nilai DBI Terendah K-Means, K-Medoids dan  Fuzzy C-Means
Gambar  5 menunjukkan Algoritma K-Means mempunyai nilai validitas cluster terbaik dibandingkan algoritma K-Medoids dan Fuzzy C-Means. sehingga algoritma cluster paling optimal adalah K-Means dengan nilai k=6.

## 4. KESIMPULAN ”
Hasil  analisis  dan  pengolahan  data  dengan  model Length,  Recency,  Frequency, dan Monetary atau LRFM  untuk  perbandingan  algoritma  clustering  k-means,  k-medoids,  dan  fuzzy  c-means  menunjukkan bahwasannya cluster terbaik untuk pengelompokan data pelanggan ialah pada algoritma k-means pada jumlah klaster yaitu 6. Sementara itu, algoritma k-medoids dan fuzzy c-means perolehan nilai cluster terbaik yaitu pada jumlah klaster 9 dan 10. Selanjutnya, dilakukan validasi menggunakan nilai indeks Davies Bouldin Index (DBI)  berdasarkan  hasil  klasterisasi  tersebut.  Maka  pada  penelitian  ini  didapatkan  algoritma  terbaik  dalam pengelompokan  data  pelanggan  dengan  model  LRFM  yaitu  k-means  lebih  unggul  daripada  k-medoids  dan fuzzy c-means dengan nilai indeks DBI terbaik sebesar 0,167 pada jumlah klaster 6. Eksperimen dengan k=6 dan  nilai  DBI  0,167  menghasilkan  cluster  terbaik  pada  algoritma  k-means,  yaitu  membagi  data  menjadi  6 cluster dengan 4 anggota di cluster 1, 1 anggota di cluster 2, 9 anggota di cluster 3, 3 anggota di cluster 4, dan 7  anggota  di  cluster  6.  Jadi,  pola  data  yang  didapatkan  pada  penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  acuan gambaran model clustering untuk data pelanggan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih kepada salah satu reseller di Riau yang telah memberikan kesempatan kepada kami untuk pengambilan data yang bertujuan sebagai bahan penelitian. Terimakasih juga kepada Puzzle Research Data  and  Technology  (Predatech)  yang  telah  memberikan  masukan,  dorongan  dan  semangat  dalam penyelesaian penelitian ini. .”

## REFERENSI
[1] “Badan  Pusat  Statistik.”  https://sulut.bps.go.id/indicator/12/958/1/jumlah-penduduk-menurut- provinsi-di-indonesia.html (accessed Jun. 18, 2022).
[2] “Analisis  Strategi  Pemasaran  Produk  Kosmetik  Wardah  dengan  Pendekatan  SWOT-AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS),” JURNAL SAINS DAN SENI ITS , vol. 6, p. 1, 2017.
[3] D. Wulan Amalia and D. Amanda Zuliestiana, “PENGARUH ELECTRONIC WORD OF MOUTH DI  MEDIA  SOSIAL  YOUTUBE  TERHADAP  MINAT  BELI  PRODUK  KOSMETIK  NEW WARDAH EXCLUSIVE SERIES (STUDI KASUS KOTA-KOTA DI JAWA BARAT) Jurnal Mitra Manajemen (JMM Online),” Destiana Wulan Amalia , vol. 1, no. 6, pp. 871–884, 2020.
[4] P.  Ilmu  Komunikasi  and  J.  Ilmu  Sosial,  “PENGARUH  AKTIVASI  MEREK  MELALUI INSTAGRAM  @MSGLOWBEAUTY  TERHADAP  KETERLIBATAN  RESELLER  PADA PRODUK MS.GLOW Deby Nur Winda Sari,” 2021.
0,167
0,192 0,502 Perbandingan Nilai DBI Terendah K-Means, K-Medoids, dan Fuzzy C-Means
K-Means K-Medoids
Fuzzy C-Means
[5] “Pengaruh Giveaway, Price Discount, dan Reseller terhadap Peningkatan Penjualan Ms.”.
[6] M.  I.  Chanafi,  D.  P.  Hapsari,  R.  K.  Hapsari,  and T.  Indriyani,  “Implementasi  Algoritma  Clustering Untuk Pengelompokan Pelanggan Retail Berdasarkan Skor Recency, Frequency, Dan Monetary.”
[7] A. Jaini, Mustakim, A. Weni Syaputri, T. Qurahman, S. Thaufik Rizaldi, P. H. Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl Soebrantas Km, and  P.  Pekanbaru  Riau,  “Perbandingan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  dan  K-Medoids  untuk Pengelompokan Data Penjualan pada 212 Mart,” 2020.
[8] Sarah S and Mustakim, “Analisis Penerimaan Vaksin Covid-19 Berbasis Fuzzy Clustering Machine Learning  di  Provinsi  Riau,” Jurnal  Riset  Komputer) ,  vol.  8,  no.  6,  pp.  2407–389,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3636.
[9] U.  Rizkya  Gurning  and  Mustakim,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoid  untuk Pengelompokkan  Data  Pasien  Covid-19,” Technology  and  Science  (BITS) ,  vol.  3,  no.  1,  2021,  doi: 10.47065/bits.v3i1.1003.
[10] Ni  Putu  Viona  Viandari,  I  Made  Agus  Dwi  Suarjaya,  and I  Nyoman  Piarsa,  “Pemetaan Pelanggan dengan  LRFM  dan  Two  Stage  Clustering  untuk  Memenuhi  Strategi  Pengelolaan,” Jurnal  RESTI (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  130–139,  Feb.  2022,  doi: 10.29207/resti.v6i1.3778.
[11] E.  Triwira  Lestari,  Mustakim  and  J.  Adhiva,  “SENTIMAS:  Seminar  Nasional  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat Implementation Naive Bayes Classifier Algorithm and K-Nearest Neighbor For  Obesity  Nutritional  Status  of  Children  with  Disabilities  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifiasi Status Gizi Obesitas Anak Disabilitas”, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas
[12] R.  Kesuma  Dinata,  N.  Hasdyna,  and  N.  Azizah,  “Analisis  K-Means  Clustering  pada  Data  Sepeda Motor,” 2020.
[13] S.  Sindi et  al. ,  “ANALISIS  ALGORITMA   K-MEDOIDS  CLUSTERING  DALAM PENGELOMPOKAN  PENYEBARAN  COVID-19  DI  INDONESIA,” (JurTI)  Jurnal  Teknologi Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 166–173, Jun. 2020, doi: 10.36294/JURTI.V4I1.1296.
[14] S. Fitri Octavia and M. Mustakim, “Penerapan K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Data  Kasus  Covid-19  di  Kabupaten  Indragiri  Hilir,” Technology  and  Science  (BITS) ,  vol.  3,  no.  2, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i2.1005.
[15] C. Jamunadevi, S. Tamil Selvan, M. Govindarajan, C. Saravanan, and B. R. Janaki Raman, “LRFM model for customer purchase behaviour using K-Means algorithm,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng , vol. 1055, no. 1, p. 012111, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1055/1/012111.
[16] F. Marisa, S. S. S. Ahmad, Z. I. M. Yusof, Fachrudin, and T. M. A. Aziz, “Segmentation model of customer  lifetime  value  in  Small  and  Medium  Enterprise  (SMEs)  using  K-Means  Clustering  and LRFM model,” International Journal of Integrated Engineering , vol. 11, no. 3, pp. 169–180, 2019, doi: 10.30880/ijie.2019.11.03.018.
[17] S. H. Chao, M. K. Chen, and H. H. Wu, “An LRFM Model to Analyze Outpatient Loyalty From a Medical Center in Taiwan,” Sage Open , vol. 11, no. 3, 2021, doi: 10.1177/21582440211031899.