## Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan Dengan Menggunakan Algoritma K-Means dan Model RFM Pada E-Commerce
Sharyanto 1,* , Dwi Lestari 2
Prodi Studi Sistem Informasi, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia Email: 1,* syahriyanto@ubk.ac.id, 2 dlestari@ubk.ac.id Email Penulis Korespondensi: syahriyanto@ubk.ac.id Submitted 21-07-2022 ; Accepted 19-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Pertumbuhan  dari  teknologi  memiliki  dampak  yang  besar  bagi  kehidupan  salah  satunya  yaitu  penggunaan  internet.  Di  Indoneisa penggunaan internet mengalami peningkatan setiap tahunnya hal tersebut memberikan dampak perubahan pada proses jual beli yang dilakukan oleh masyarakat. Alasan dasar yang disebabkan oleh perubahan tersebut yaitu jangkauan pasar yang lebih luas. Sehingga dapat  dikatakan  bahwasannya  kehadiran  pasar  online  merupakan  dampak  positif  yang  ditimbulkan  dari  perkembangan  teknologi tersebut. E-Commerce merupakan sebuah proses transaksi jual beli dan juga penyewaan jasa yang dilakukan dengan memanfaatkan teknologi internet yang sudah tersedia pada media tertentu. Atas dasar tersebut sudah seharusnya para pelaku usaha pada E-Commerce memiliki karakteristik tersendiri yang mudah dikenali oleh para konsumen. Sudah seharusnya bagi para pelaku bisnis untuk melakukan segmentasi terhadap potensial pelanggan. Namun permasalahan segmentasi pelanggan tersebut menjadi sebuah permasalahan sendiri bagi para pelaku usaha, hal tersebut dikarenakan minimnya pengetahuan terhadap bagaimana cara yang dipergunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan tersebut. Data mining merupakan proses yang dapat dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan. Dengan data mining proses yang dilakukan dengan melakukan pengolahan pada dataset dan menghasilkan informasi baru. Pada data mining sendiri terdapat beberapa proses penyelesaian yaitu algoritma K-Means untuk proses clusterisasi dan model RFM untuk analisis segmentasi. Hasil yang dapatkan bawhasannya terdapat 4 segmentasi pelanggan. Hal tersebut dapat dilihat dari proses pengujian yang dilakukan dari K=2 sampai K=5, pada pengujian K=4 didapatkan nilai BDI yang paling optimal yaitu 0,6788.
Kata Kunci: Data Mining; Segmentasi; Pelanggan; Model RFM; Algoritma K-Means

## Abstract
The growth of technology has a big impact on life, one of which is the use of the internet. In Indonesia, internet usage has  increased every year, this has an impact on changes in the buying and selling process carried out by the community. The basic reason caused by these  changes  is  a  wider  market  reach.  So  it  can be  said  that the presence  of  the  online  market  is  a  positive  impact  caused  by the development  of  these  technologies.  E-Commerce  is  a  process  of  buying  and  selling  transactions  and  also  leasing  services  that  are carried out by utilizing internet technology that is already available on certain media. On this basis, business actors in E-Commerce should have their own characteristics that are easily recognized by consumers. It is necessary for business people to segment potential customers. However, the problem of customer segmentation has become a problem in itself for business actors, this is due to the lack of knowledge of how to segment the customers. Data mining is a process that can be done to solve problems. With data mining the process is carried out by processing the dataset and generating new information. In data mining itself, there are several completion processes, namely the K-Means algorithm for the clustering process and the RFM model for segmentation analysis. The results obtained are that there are 4 customer segments. This can be seen from the testing process carried out from K = 2 to K = 5, in the K = 4 test the most optimal BDI value is 0.6788.
Keywords : Data Mining; Segmentation; Customer; RFM models; K-Means Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  dan  juga  perkembangan  dari  teknologi  memiliki  dampak  yang  begitu  besar  terhadap  aspek  kehidupan masyarakat.  Perkembangan  dari  pada  teknologi  tersebut  sangat  tampak  terlihat  dari  proses  aktivitas  yang  dilakukan masyarakat  terhadap  penggunaan  teknologi.  Perubahan  yang  terjadi  pada  aktivitas  tersebut  juga  didukung  dengan berbagai macam aplikasi yang dikembangan oleh perusahaan – perusahaan. Aplikasi yang dikembangan bertujuan untuk membantu, mendukung dan juga mempermudah bagi masyarakat untuk melaksanakan aktivitasnya.
Salah satu bentuk dari pertumbuhan teknologi dan juga perubahan aktivitas masyarakat yaitu penggunaan internet. Penggunaan internet bagi masyarakat khususnya di Indonesia sangat meningkat pesat beberapa tahun belakangan ini dan juga meningkat pada setiap tahunnya. Pertumbuhan penggunaan internet yang sangat pesat tersebut dapat dipergunakan dengan  baik  oleh  masyarakat  guna  mendukung  aktivitas  yang  dilakukan  seperti  komunikasi,  sosial  media  dan  lain sebagainya. Selain itu juga penggunaan internet yang sangat pesat tersebut juga dimanfaatkan secara baik pada pelaku sektor ekonomi di Indonesia.
Seperti diketahui bahwasannya pertumbuhan perekonomian di Indonesia mengalami peningkatan setiap tahunnya terkhususnya dari tahun 2017 sampai dengan sekarang ini. Pertumbuhan ekonomi bagi para pelaku di sektor ekonomi juga  tidak  terlepas  dari  peranan  dan  penggunaan  aktivitas  pertumbuhan  teknologi  dan  internet.  Pada  awal  mulanya kegiatan  perekonomian  khususnya  jual  beli  masyarakat  dilakukan  pada  sebuah  tempat  tertentu  dan  proses  dilakukan dengan bertatap muka secara langsung. Namun secara perlahan dari tahun ke tahun kegiatan jual beli yang dilakukan oleh masyarakat  secara  konvensional  tersebut  sudah  beralih  dengan  menggunakan  peran  dari  teknologi  dan  internet tersebut[1].
Alasan  utama  perubahan  proses  jual  beli  menggunakan  teknologi  dan  internet  tersebut  dikarenakan  jangkauan pasar yang luas. Jika proses jual beli yang dilakukan secara konvensional hanya mempertemukan pelaku jual beli pada tempat yang sudah disediakan, proses jual beli yang dilakukan menggunakan internet tidak terbatas oleh tempat dan dapat dilaksanakan kapanpun,  dimanapun  serta  mampu  menjangkau  pembeli  ataupun  penjual meskipun berada  pada  tempat yang berjauhan[2].
Sehingga dapat dikatakan bahwasannya kehadiran pasar online merupakan dampak positif yang ditimbulkan dari perkembangan  teknologi  tersebut.  Bukan  hanya  itu  saja,  kehadiran pasar  online  juga  memberikan  banyak kemudahan bagi para pelaku di sektor ekonomi. Pemanfaatan dari teknologi dan internet tersebut juga banyak dipergunakan bagi para pelaku usaha mikro, menengah ataupun besar guna memasuki pasar global. Sebut saja seperti Amazon, Yahoo dan juga Ebay yang awalnya merupakan perusahaan kecil, berubah menjadi perusahaan besar pada tingkat global dalam waktu yang singkat karena memanfaatkan perkembangan dari pada teknologi dan internet. Pasar online ataupun perdagangan yang dilakukan dengan menggunakan media elektronik biasa disebut juga dengan Electronic Commerce (E-Commerce).
E-Commerce  merupakan  sebuah  proses  transaksi  jual  beli  dan  juga  penyewaan  jasa  yang  dilakukan  dengan memanfaatkan  teknologi  internet  yang  sudah  tersedia  pada  media  tertentu.  E-Commerce  merupakan  sebuah  proses transaksi business to business yang dilakukan dengan menggunakan perantara media elektronik terhubung pada internet dan  jaringan.  E-Commerce  sendiri  mulai  masuk  di  Indonesia  pada  awal  tahun  1970  dan  mulai  marak  dipergunakan dimulai tahun 2010 E-Commerce tersebut sudah menyebar dengan luas di Indonesia[3].
Tercatat  hingga  sampai  saat  ini  proses  transaksi  yang  sudah  dilakukan  menggunakan  E-Commerce  sudah menyentuh angka 1,92 milliar dan akan diperikiran terus meningkat pada tahun – tahun kedepannya dengan kemudahan pada proses yang dilakukan pada E-Commerce tersebut. Peningkatan terhadap transaksi tersebut tentu memiliki dampak pada semakin besarnya data yang tersimpan dari platform E-Commerce. Bagi para pelaku bisnis pada E-Commerce aset utama yang dimiliki adalah pelanggan yang harus dipertahankan, pelanggan bukan hanya sekali beli saja tetapi diharapkan pelanggan kembali untuk membeli dengan produk yang sama atau produk yang lainnya.
Atas dasar tersebut sudah seharusnya para pelaku usaha pada E-Commerce memiliki karakteristik tersendiri yang mudah  dikenali  oleh  para  konsumen.  Hal  tersebut  menjadi  masalah  tersendiri  bagi  para  pelaku  usaha,  hal  tersebut dikarenakan  para  pelaku  usaha  tidak  bisa  untuk  menciptakan  sebuah  karakteristik  bagi  perusahan  ataupun  juga mengetahui jenis kebutuhan bagi para konsumen agar kiranya konsumen mengunjungi juga membeli produk perusahaan pada paltform E-Commerce[4], [5]. Para perusahaan ataupun para pelaku bisnis sudah seharusnya melakukan segmentasi terhadap  konsumen.  Segmentasi  tersebut  bertujuan  untuk  mengetahui  pelanggan,  melakukan  prediksi  dan  juga memberikan  target  siapa  yang  akan  menjadi  potensial  pelanggan.  Segmentasi  potensial  pelanggan  berguna  untuk kembalinya konsumen pada perusahaan, menarik konsumen baru, menentukan strategi bisnis yang akan dilakukan dan juga melakukan evaluasi terhadap produk yang dipasarkan[6].
Namun permasalahan segmentasi pelanggan tersebut menjadi sebuah permasalahan sendiri bagi para pelaku usaha, hal  tersebut  dikarenakan  minimnya  pengetahuan  terhadap  bagaimana  cara  yang  dipergunakan  untuk  melakukan segmentasi pelanggan tersebut. Seluruh proses transaksi yang sudah dilakukan pada E-Commerce tersimpan pada gudang penyimpana data  atau  biasa  disebut  dengan data  warehouse.  Seluruh  data  yang  tersimpan  pada  data  warehouse  sudah seharusnya dilakukan pengolahan datanya untuk mendapatkan informasi  – informasi penting yang dapat dipergunakan bagi para pelaku usaha. Proses penggalian informasi pada data warehouse biasa dipergunakan dengan sebuah cara yang bernama data mining.
Data  mining  merupakan  sebuah  proses  yang dilakukan  untuk  melakukan  pengolahan  terhadap  data  yang  besar yang  berguna  menemukan  informasi  –  informasi  baru  tersimpan  pada  kumpulan  data  tersebut  yang  nantinya  dapat dimanfaatkan dimasa yang akan datang. Pada data mining sendiri juga dikenal dengan Knowledge Discovery Database (KDD) yang artinya proses kegiatan berupa pengumpulan terhadap data, pengolahan data, pemakaian kembali terhadap data dan juga menemukan pola hubungan yang tersimpan pada kumpulan data[7], [8]. Pada proses data mining atau KDD terdapat beberapa metode ataupun algortima yang dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan salah satu algoritma yang dapat dipergunakan untuk melakukan segmentasi adalah algoritma K-Means.
Algoritma  K-Means  merupakan  bagian  proses  pada  data  mining  yang  termasuk  dalam  clusterisasi.  Dimana algoritma K-Means dipergunakan untuk membentuk cluster baru bedasarkan dengan data yang tersimpan pada dataset. Algoritma  K-Means  melakukan  analisis  terhadap  cluster  yang  memiliki  beberapa  kelebihan  seperti  kecepatan  dalam proses komputasi dan juga dapat dengan mudah diimplementasikan pada data dengan jumlah yang cukup besar[9], [10]. Selain  algoritma  k-means,  proses  segmentasi  juga  dilakukan  dengan  melakukan  analisis  RFM.  Model  analisis  RFM (Recency,  Frequency  dan  Monetary)  dapat  melakukan  identifikasi  terhadap  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  para pelanggan dan dimana Model RFM tersebut dapat dikombinasikan dengan algoritma untuk mendapatkan nilai akurasi yang tinggi terhadap hasil clusterisasi.[11], [12]
Peranan  data  mining  yang  begitu  penting  terkhususnya  mempermudah  bagi  pelaku  bisnis  untuk  menentukan segmentasi pelanggan, sudah seharusnya para pelaku bisnis menerapkan data mining untuk dapat terus bertahan ditengah pasar  global.  Maka  dari  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapakan  proses  data  mining  pada  E-Commerce  untuk mengetahui segmentasi pelanggan.

## 2.1 Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian merupakan sebuah teknik ataupun cara yang tersusun secara sistematik digunakan pada penelitian dalam proses yang dilakukan.

## Start
Identifikasi Masalah Studi Pustaka Pengumpulan Data Analisa Data Penerapan Metode Implementasi Pengujian Kesimpulan Start
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Dari gambar 1 dapat dilihat tahapan pada penelitian yang digambarkan pada metodologi penelitian yang dimulai dari identifikasi masalah hingga kesimpulan.

## 2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  analisis  dari  peninjauan  kumpulan  data  untuk  menemukan  hubungan  yang  tidak  diduga  dan meringkas data dengan cara berbeda dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi  pemilik  data.  Data  mining  merupakan  bidang  dari  beberapa  bidang  keilmuan  yang  menyatukan  teknik  dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistic, database, dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi  dari  database  yang  besar.  Data  Mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat dan  pengetahuan yang terikat dari berbagai database besar. Berdasarkan pengertian data mining yang telah dijelaskan di atas, maka data mining merupakan pengetahuan yang tersembunyi di dalam database yang di proses untuk menemukan pola dan teknik statistik  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi pengetahuan dari database tersebut[5], [7], [8].

## 2.3 Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan bagian dari pada proses clustering pada data mining. K yang dimaksud pada algortima yaitu nilai konstanta atau banyaknya cluster yang diinginkan untuk dibentuk. Nilai cluster dibentuk berdasarkan dengan niali  rata  –  rata  dari  kelompok  cluster.  Algoritma  K-Means  melakukan  pengelompokan  data  dalam  bentuk  beberapa kelompok  dimana  pada  kelompok  tersebut  memiliki  karakterisitk  data  yang  sama.  Proses  pada  algoritma  K-Means berdasarkan dengan parameter nilai k, proses pembentukan cluster berdasarkan dengan nilai kedekatan antar data dengan mencari nilai masing – masing centroid.[9], [10]
d(P,Q) = √∑ (𝑥 𝑗 (𝑝) −   𝑥 𝑗 (𝑞)) 2 𝑝 𝑗=1 (1)

## 2.4 Model RFM (Recency, Frequency, Monetary)
Model analisis RFM adalah proses analisis yang dilakukan terhadap pola prilaku pelanggan. Dalam proses penentuan segmentasi pelanggan dilakukan terhadap tiga variabel yakni Recency, Frequency dan Monetary[11], [12]. a. Recency
Receny salah satu variabel yang digunakan pada segmentasi pelanggan yang dilakukan pengukuran terhadap nilai dari pelanggan berdasarkan dengan rentang waktu transaksi yang dilakukan oleh pelanggan dari terakhir transaksi yang dilakukan oleh pelanggan sampai dengan masa sekarang ini. Jika rentang waktu transaksi semakin pendek maka nilai recency akan semakin besar.
b. Frequency
Frequency juga merupakan variabel yang digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan bedasarkan pengukuran terhadap jumlah transaksi yang dilakukan oleh pelanggan dalam jangka waktu periode tertentu. Jika jumlah transaksi semakin banyak maka nilai frequency juga akan semakin besar.
c. Monetary
Variabel terakhir yang digunakan untuk melakukan segmentasi adalah monetary. Monetary melakukan pengukuran terhadap nilai pelanggan berdasarkan dengan jumlah nilai uang yang dikeluarkan oleh pelanggan dalam jangka waktu tertentu. Dimana jika semakin besar uang yang dikeluarkan maka nilai monetary juga akan semakin besar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian menggunakan dataset online yang menyimpan tentang transaksi pada E-Commerce. Dataset merupakan data yang diakses secara online melalui Kaggle Dataset pada dataset memiliki 8 atribut dan juga terdapat 532 record data yang tersimpan.
Tabel 1. Atribut Dataset No Atribut 1 Invoice No 2 Stock Code 3 Description 4 Quantity 5 Invoice Date 6 Unit Price 7 Customer Id 8
Country
Pada  tabel  1.  dapat  dilihat  atribut  apa  saja  yang  terdapat  pada  dataset  E-Commerce  tersebut.  Selanjutnya  dari atribut – atribut tersebut nantinya akan dilakukan proses pembentukan model RFM. Dari seluruh atribut yang dimiliki dataset tidak semuanya nantinya dipergunakan untuk proses analsisi mode RFM hanya atribut yang memiliki karakteristik dari model RFM yang dipergunakan.
Tabel 2. Preprocesing Atribut RFM
InvoiceDate UnitPrice CustomerID 18/05/2019 2.55 17850 18/08/2019 1.69 13047 19/12/2019 3.75 12583 03/02/2019 2.55 13748 25/11/2019 1.85 17850
Dari tabel 2. yang tertera dapat diketahui bahwasannya atribut  Invoice Date, Unit Price  dan Customer Id yang dipergunakan  untuk  analisis  terhadap  mode  RFM.  Data  pada  tabel  2.  nantinya  akan  dilakukan  proses  ektraksi  serta transformasi data dengan penjabaran seperti berikut :
a. Recency (R)
Nilai recency didapatkan dari proses pembentukan nilai numerik berdasarkan dengan pengurangan tanggal terakhir transaksi yang dilakukan oleh konsumen dengan tanggal dimana proses analisis yang dilakukan pada penelitian. Nilai recency didapatkan berdasarkan dengan nilai pada atribut Invoice Date.
b. Frequency (F)
Jumlah  frequency  nilai  didapatkan  berdasarkan  dengan  banyaknya  transaksi  yang  dilakukan  berdasarkan  dengan atribut Customer Id.
c. Moneatry (M)
Nilei pada monetary didapatkan berdasarkan proses perkalian nilai dari Quantity dan juga Unit Price yang didapatkan dari proses transaksi pelanggan.
Selanjutnya  setelah  dilakukan  proses  preprocesing  dan  juga  ektraksi  pada  atribut  dataset  tahapan  selanjutnya mendapatkan nilai Recency, Frequency dan Monetary.

## Tabel 3. Sampel Hasil Perhitungan Nilai RFM
No  Customer Id  Recency  Frequency  Monetary 1 17850 1156 9 161,32 2 13047 1064 17 366,63 3 12583 941 20 855,86 4 13748 1260 1 204,00 5 17850 965 34 541,92
Pada tabel 3 merupakan nilai dari Model RFM yang dipergunakan. Selanjutnya nilai tersebut dinormaliasi dengan menggunakan min-max normalization untuk melakukan transformasi nilai menjadi range 0 – 1.
Tabel 4. Sampel Data Hasil Normalisasi Min-Max
No  Customer Id  Recency  Frequency  Monetary 1 17850 0,67 0,24 0,00 2 13047 0,39 0,48 0,30 3 12583 0,00 0,58 1,00 4 13748 1,00 0,00 0,06 5 17850 0,08 1,00 0,55
Tabel 4 menggambarkan hasil nilai normalisasi data dengan menggunakan min-max normalization, dari hasil nilai normalisasi  selanjutnya  dilakukan  bentuk  pengujian  cluster  pada  data  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means. Pengujian pada algoritma K-Means berdasarkan dengan nilai Davies Bouldin Index (DBI). Proses pengujian dilakukan pembentukan cluster dimulai dari cluster k = 2 sampai dengan cluster k = 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian DBI K-Means.
No  Cluster  Nilai DBI 1 K = 2 0,8763 2 K = 3 0,7421 3 K = 4 0,6788 4 K = 5 0,8173
Dari hasil pada tabel 5 setelah dilakukan pengujian dengan pembentukan cluster dari k = 2 sampai dengan k = 5 didapatkan bahwasannya nilai optimal terdapat pada K = 4. Pada pengujian DBI nilai yang paling kecil merupakan nilai paling optimal untuk pengujian. Maka dalam hal ini terdapat 4 segmentasi pelanggan pada E-Commerce

## 4. KESIMPULAN
Tahapan  akhir  pada  penelitian  yaitu  penarikan  kesimpulan  dari  proses  dan  hasil  yang  dilakukan.  Maka  dari  itu  dapat ditarik kesimpulan bahwasannya segmentasi terhadap pelanggan pada E-Commerce sangatlah penting untuk dilakukan, hal  tersebut  didasarkan  dengan  agar  mempermudah  dalam  menentukan  strategi  dalam  proses  bisnis  yang  dilakukan. Setelah  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  model  RFM  dan  juga  algoritma  K-Means  untuk  membentuk segmentasi  pelanggan  maka  didapatkan  hasil  bahwasannya  terdapat  4  segmentasi  pelanggan.  Hal  tersebut  didapatkan berdasarkan  dengan  proses  pengujian  dari  cluster  K=2  sampai  K=5  pada  cluster  K=4  mendapatkan  nilai  yang  paling optimal yaitu 0,6788. Penentuan nilai optimal berdasarkan dengan nilai Davies Bouldin Index (DBI).

## REFERENCES
[1] A.  Wibowo  and  A.  R.  Handoko,  “Segmentasi  Pelanggan  Ritel  Produk  Farmasi  Obat  Menggunakan  Metode  Data  Mining Klasterisasi Dengan Analisis Recency Frequency Monetary (RFM) Termodifikasi,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 3, p. 573, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020702925.
[2] 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, doi: 10.21460/jutei.2018.21.76.
[3] G. Lukhayu Pritalia, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Ketersediaan Barang E-commerce,” Indones. J. Inf. Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 47–56, 2018, doi: 10.24002/ijis.v1i1.1727.
[4] A.  Setiawan  and  R.  Mulyanti,  “Market  Basket  Analysis  dengan  Algoritma  Apriori  pada  Ecommerce  Toko  Busana  Muslim Trendy,” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 1, p. 11, 2020, doi: 10.30595/juita.v8i1.4550.
[5] M.  Badaruddin  and  Rayendra,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada  Analisa  Data  Penjualan  Ecommerce,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 6, no. April, pp. 1032–1037, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3976.
[6] A. A. D. Sulistyawati and M. Sadikin, “Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan,” Sistemasi ,
vol. 10, no. 3, p. 516, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1332.
[7] U. R. Amanda and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma Hash Based Pada Data Pemesanan Buah Impor Cv. Green Uni Fruit,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 86–93, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3653.
[8] F. Telaumbanua, J. M. Purba, and D. P. Utomo, “Analysis of Online Learning Understanding Patterns at Budi Darma University Using the C5 . 0 Algorithm,” vol. 5, no. 2, pp. 118–122, 2021, doi: 10.30865/ijics.v5i2.3129.
[9] D. Marlina, N. Lina, A. Fernando, and A. Ramadhan, “Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT , vol. 4, no. 2, 2018.
[10]  Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[11]  O. Doğan, E. Ayçin, and Z. A. Bulut, “Customer Segmentation by Using RFM Model and Clustering Methods: A Case Study in Retail Industry,” Int. J. Contemp. Econ. Adm. Sci. , vol. 8, no. 1, pp. 1–19, 2018, [Online]. Available: www.ijceas.com.
[12]  E. Ernawati, S. S. K. Baharin, and F. Kasmin, “A review of data mining methods in RFM-based customer segmentation,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1869, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1869/1/012085.