## OPTIMASI ANALISIS DATA KEPUASAN PELANGGAN CV MEGA BAJA BINTARO DENGAN PENERAPAN ALGORITMA X-MEANS CLUSTERING
Royana Adniana, Dodi Solihudin, Riri Narasati Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 royanaadniana5@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam menghadapi persaingan ketat di industri baja, CV Mega Baja Bintaro dituntut memahami preferensi dan  perilaku  konsumennya.  Pemahaman  mendalam  tentang  keragaman  dan  perubahan  pola  pelanggan  penting untuk  memberikan  layanan  terbaik  dan  mempertahankan  loyalitas.  Namun,  keterbatasan  dalam  memahami dinamika konsumen kerap menjadi tantangan. Penelitian ini bertujuan menganalisis data kepuasan pelanggan di CV Mega Baja Bintaro dengan  metode klasterisasi X-Means. Fokusnya adalah  memanfaatkan X-Means untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik. X-Means mampu menentukan jumlah cluster secara otomatis  berdasarkan pola data. Metode penelitian  menerapkan algoritma X-Means pada data survei kepuasan pelanggan  karena  kemampuannya  membagi cluster dengan Bayesian  Information  Criterion (BIC).  Analisis Davies  Bouldin  Index (DBI)  mengidentifikasi  partisi cluster terbaik  dan  evaluasi  karakteristiknya.  Hasil penelitian  diharapkan  memberi  wawasan  tentang  strategi  peningkatan  kepuasan  pelanggan  dan  pengambilan keputusan  oleh  manajemen.  Dari  segi  keilmuan,  penelitian  ini  berkontribusi  pada  pengembangan  metode  X- Means. Hasil klasterisasi membentuk 19 cluster dengan tingkat kepuasan bervariasi dari 502 data survei.
Kata  kunci: Kepuasan  pelanggan,  Algoritma  X-Means  Clustering,  Data  mining,  CV  Mega  Baja  Bintaro, Analisis data pelanggan
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan transportasi yang pesat saat ini mendorong perusahaan untuk mengintegrasikan teknologi informasi  guna  mempertahankan  daya  saing  [1].  CV Mega  Baja  Bintaro,  distributor  baja,  menghadapi tantangan dalam menganalisis data kepuasan pelanggan  untuk  memahami  perilaku  konsumen  dan menjaga loyalitas [2] .
Untuk  mengatasi  situasi  persaingan  yang  ketat, solusi  yang  potensial  adalah  penerapan  data  mining dan  algoritma  klasterisasi.  Meskipun  beberapa penelitian  sebelumnya  telah  menggunakan  teknik klasterisasi,  keterbatasan  metode  masih  menjadi kendala. Penelitian sebelumnya oleh [3] menggunakan  Dimensi  Servqual  untuk  mengukur kualitas  pelayanan,  dengan  lima  karakteristik  utama. Sebaliknya,  [4]  menyatakan  bahwa  algoritma  X- Means  lebih  unggul  daripada  K-Means  dalam mengatasi keterbatasan pembelajaran tanpa pengawasan.
Dalam  konteks  lain,  penelitian  oleh  [5] menunjukkan  signifikansi  penerapan  algoritma  X- Means  dalam  mengelompokkan  tingkat  kecanduan games  online .  Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis data  kepuasan  pelanggan  CV  Mega  Baja  Bintaro dengan menggunakan algoritma X-Means Clustering , yang  menawarkan  fleksibilitas  dalam  penentuan jumlah kelompok dan potensi mengatasi keterbatasan sebelumnya. Tujuan penelitian ini adalah membentuk cluster secara  otomatis  berdasarkan  nilai Bayesian Information  Criterion untuk  menganalisis  data kepuasan  pelanggan.  Hasil  penelitian  diharapkan dapat membantu perusahaan mengembangkan strategi
peningkatan layanan  dan loyalitas  pelanggan, sementara  secara  akademis  memberikan  kontribusi pada  pengembangan  penerapan  algoritma  X-Means Clustering untuk analisis data konsumen. Pendekatan eksperimental  digunakan  dengan  menerapkan  X- Means Clustering pada data survei kepuasan dari 502 pelanggan CV Mega Baja Bintaro.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kepuasan Pelanggan
Penilaian kepuasan pelanggan setelah pembelian dianggap krusial dalam mendorong loyalitas pelanggan  jika  kebutuhan  mereka  terpenuhi  [6]. Meningkatkan kualitas layanan perusahaan diidentifikasi  sebagai  strategi  efektif  untuk  mencapai kepuasan  pelanggan  yang  optimal  [7].  Menurut penelitian  oleh  [3],  alat  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  kualitas  layanan  dan  hubungannya dengan kepuasan pelanggan adalah Dimensi Servqual,  yang  mencakup  lima  karakteristik  utama: 1)  Fisik  ( tangible ),  melibatkan  penampilan  fisik  staf yang  rapi  dan  dukungan  peralatan  yang  memadai untuk mendukung layanan, 2) Keandalan ( reliability ), berkaitan  dengan  kemampuan  menangani  dan menyelesaikan keluhan konsumen dengan akurat dan dapat  diandalkan,  3)  Responsif  ( responsiveness ), melibatkan  pemberian  informasi  kepada  konsumen dengan  jelas dan  mudah dipahami, 4) Keamanan  dan keyakinan  ( assurance ),  di  mana  karyawan  mampu menumbuhkan kepercayaan dan keyakinan pelanggan terhadap  janji  atau  perjanjian  yang  telah  disepakati, dan  5)  Kepedulian  ( empathy ),  yang  mencakup pemberian  perhatian  atau  pemahaman  tentang masalah yang dihadapi oleh pelanggan.
2.2. Data Mining
Data  mining,  atau  penambangan  data,  merujuk pada  proses  ekstraksi  pola  atau  pengetahuan  yang bermanfaat dari suatu kumpulan data. Pendekatan ini umumnya  digunakan  untuk  mengidentifikasi  contoh atau  informasi  menarik  dalam  dataset  dengan menerapkan  berbagai  strategi.  Sistem  dan  algoritma yang  digunakan  dalam  data  mining  sangat  beragam, dan  pemilihan  teknik  yang  optimal  tergantung  pada tujuan  spesifik  yang  ingin  dicapai  serta  tahapan dalam Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD). Dalam  KDD,  data  mining  berperan  sebagai  tahap penting  di  mana  model  atau  pola  yang  relevan dihasilkan  dari  data  yang  telah  dikumpulkan, membantu  pengambilan  keputusan  dan  pemahaman yang lebih baik terhadap informasi  yang tersembunyi dalam dataset [8].

## 2.3. X-Means
Pengertian  X-Means  adalah  penyempurnaan dari  metode  K-Means  dalam  mengestimasi  jumlah kelompok  pada  suatu  data.  K-Means  telah  berhasil mengurangi  waktu  yang  diperlukan  untuk  proses klasterisasi,  dan  evaluasi  terhadap  pengelompokan  K harus  dilakukan  secara  serius  oleh  pengguna.  X- Means  termasuk  dalam  kategori  pembelajaran  tanpa pengawasan  ( unsupervised  learning ),  di  mana algoritma  ini  mampu  mengelompokkan  data  tanpa memerlukan  informasi  sebelumnya  mengenai  kelas target. Peningkatan terhadap Harga Bayesian Information Criterion (BIC) terdapat pada metode X- Means.  Secara  dasar,  estimasi  harga  BIC  dari  X- Means  lebih  bermanfaat  daripada  perhitungan  K- Means,  karena  membutuhkan  perhatian  yang  lebih intensif [4].
Berikut adalah langkah-langkah untuk mengimplementasikan Algoritma X-Means [9]:
1. Persiapkan  data  berdimensi-p  dengan  jumlah sampel n.
2. Tentukan  jumlah  kelompok  awal  k0  (biasanya 2) yang cukup sedikit.
3. Gunakan k-means pada seluruh data dengan k = k0.  Beri  nama  pada  kelompok  klaster  yang dihasilkan sebagai kelompok mendasar.
4. Iterasi  Kan  langkah-langkah  5  hingga  9  untuk setiap kelompok mendasar.
5. Terapkan  k-implikasi  pada  setiap  kelompok mendasar  dengan  k=2  untuk  melakukan  partisi. Beri  nama  pada  sub-klaster  yang  terbentuk  dan asumsikan  distribusi  normal  p-dimensi  data pada masing-masing sub-klaster.
6. Hitung  batas-batas  pengangkutan  khas  untuk setiap sub-klaster.
7. Jika  nilai  BIC  split  lebih  besar  dibandingkan sebelum  dilakukan  split,  lanjutkan  proses splitting klaster.
8. Jika nilai BIC split lebih kecil atau sama dengan nilai  sebelum  split,  hentikan  proses  splitting klaster.
9. Setelah  splitting  selesai  untuk  satu  kelompok mendasar,  beri  nomor  unik  pada  setiap  sub- klaster hasil split.
10. Ulangi  proses  splitting  untuk  semua  kelompok mendasar  hingga  selesai,  kemudian  beri  nomor unik pada semua klaster akhir.
11. Tampilkan  detail  dari  semua  klaster  akhir beserta anggotanya.
2.4. Flowchart X-Means Clustering Berikut  penggambaran  X-Means Clustering memakai Flowchart:
Gambar 1. Langkah-Langkah Umum dalam Pengelompokkan X-Means Clustering
Flowchart  pada  Gambar  1  ini  mencerminkan langkah-langkah  dalam  proses  analisis  data  dan pemilihan  model clustering dengan  menggunakan algoritma  X-means.  Berikut  adalah  penjelasan  untuk setiap langkah:
1. Mulai Langkah awal dalam proses.
2. Pengumpulan Data Pada tahap ini, data dikumpulkan untuk analisis lebih lanjut.
3. Preprocessing Data Data  yang  dikumpulkan  kemudian  diproses untuk mengatasi masalah-masalah seperti missing  values , outliers ,  atau  data  yang  tidak sesuai.
4. Pemilihan Fitur Proses  pemilihan  fitur  yang  paling  relevan  dari dataset untuk digunakan dalam analisis selanjutnya.
MULAI PREPROCESSING DATA PEMILIHAN FITUR NORMALISASI DATA ALGORITMA X-MEANS PELABELAN CLUSTER SELESAI PENGUMPULAN DATA ANALISIS HASIL JUMLAH CLUSTER OPTIMAL? YES HASIL OPTIMAL? YES NO NO
5. Normalisasi Data Data  dinormalisasi  untuk  memastikan  bahwa semua  fitur  memiliki  skala  yang  seragam, sehingga mempermudah dalam proses clustering .
6. Jumlah Cluster Optimal Tahap  ini  merupakan titik penting dalam proses clustering .  Pertanyaan  diajukan,  apakah  jumlah cluster yang  optimal  telah  ditentukan  atau belum.
a. Yes:  Jika  jumlah  cluster  optimal  sudah ditentukan  sebelumnya,  proses  dilanjutkan ke tahap berikutnya.
b. No:  Jika  belum,  proses  beralih  ke  tahap selanjutnya untuk menentukan jumlah cluster optimal  menggunakan  algoritma  X- means.
7. Algoritma X-means Algoritma  ini  digunakan  untuk  menentukan jumlah cluster yang optimal secara otomatis.
8. Pelabelan Cluster Data  kemudian  diberi  label  sesuai  dengan  hasil clustering yang  diperoleh  dari  algoritma  X- means.
9. Analisis Hasil Dilakukan  analisis  terhadap  hasil clustering untuk  memahami  pola  atau  karakteristik  dari masing-masing cluster . 10. Hasil Optimal Pertanyaan diajukan lagi, apakah hasil clustering sudah optimal atau belum.
a. Yes:  Jika  hasil clustering sudah  optimal, proses dapat dianggap selesai.
b. No:  Jika  belum  optimal,  mungkin  perlu dilakukan tuning lebih lanjut atau pengulangan proses clustering .
11. Selesai Tahap akhir dari proses.
2.5. Clustering
Clustering adalah  suatu  teknik  dalam  analisis data  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  entitas data ke dalam sejumlah klaster berdasarkan kesamaan atau  kemiripan  karakteristik  tertentu.  Proses  ini dilakukan melalui uji statistik dan metode pemisahan yang  bertujuan  agar  data  yang  memiliki  pola  serupa dapat  dikelompokkan  bersama  dalam  satu  klaster. Tujuan utama dari clustering adalah untuk merapihkan  data  yang  awalnya  tersebar  dan  sulit dipahami  polanya,  sehingga  dapat  diorganisir  ke dalam  struktur  yang lebih  teratur. Hal ini memungkinkan  data  yang  memiliki  kesamaan  untuk dianalisis  secara  lebih  mendalam,  meningkatkan pemahaman,  dan  memberikan  nilai  tambah  dalam konteks analisis data yang lebih lanjut [10].
2.6. Euclidean Distance
Euclidean  distance merupakan  suatu  metode perhitungan  yang  digunakan  untuk  mengukur  jarak antara  dua  titik  dalam  suatu  ruang.  Konsep  ini
menganalisis  hubungan  antara  sudut  dan  jarak, menciptakan  dasar  matematis  yang  analog  dengan perhitungan Pythagoras yang  diterapkan  pada pengukuran  dua  titik  dalam  satu  dimensi.  Proses penghitungan Euclidean  distance dilakukan  dengan menerapkan  persamaan  matematis  yang  terdefinisi sebagai Persamaan 1 [11].
𝑑𝑖𝑠𝑡 2 (𝑑 1 , 𝑑 2 ) = √∑ (𝑑 1 𝑖 − 𝑑 2 𝑖 )² 𝑚 𝑖−1 (1)
Keterangan: 𝑑𝑖𝑠𝑡 2 (𝑑 1 , 𝑑 2 ) = Euclidean  distance antara  dua vektor d 1 dan d 2. m = Jumlah dimensi atau komponen dalam vektor 𝑑 1 dan 𝑑 2 . i = Variabel indeks yang digunakan untuk merujuk ke setiap dimensi atau komponen vektor.
𝑑 1 𝑖 = Komponen ke- i dari vektor 𝑑 1 . 𝑑 2 𝑖 : Komponen ke- i dari vektor 𝑑 2 . ∑ 𝑚 𝑖−1 = Simbol  sigma  menunjukkan  penjumlahan dari nilai-nilai dengan indeks i dari 1 hingga m . (𝑑 1 𝑖 − 𝑑 2 𝑖 )² = Selisih  kuadrat  antara  komponen  ke- i dari 𝑑 1 dan 𝑑 2 .
√∑ (𝑑 1 𝑖 − 𝑑 2 𝑖 )² 𝑚 𝑖−1 =  Akar  kuadrat  dari  jumlah selisih kuadrat untuk setiap dimensi.

## 2.7. Knowledge
Penggalian  informasi  memiliki  peran  krusial dalam  rangkaian  Penggalian  Pengetahuan  dari  Data ( Knowledge  Discovery  in  Data ,  KDD).  KDD merupakan  suatu  metodologi  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi,  menyaring,  dan  mengekstraksi informasi  yang  baru,  lebih  bermakna,  serta  lebih terstruktur  dari  sekumpulan  data  yang  besar  dan kompleks. Proses KDD melibatkan analisis menyeluruh  yang  mengintegrasikan  konsep-konsep dari  berbagai  disiplin  ilmu.  Siklus  KDD  dimulai dengan  penentuan  tujuan  dan  diakhiri  dengan evaluasi hasil yang telah ditemukan dari data [12].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Jenis Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi tingkat kepuasan pelanggan di CV Mega Baja Bintaro dengan  menerapkan  algoritma  X-Mean Clustering pada  analisis  data  kuantitatif.  Metode  penelitian  ini mencakup pengumpulan data melalui survei terstruktur  dan  analisis  statistik  menggunakan algoritma X-Mean Clustering untuk mengidentifikasi pola  kategori  kepuasan  pelanggan  yang  mungkin muncul.

## 3.2. Sumber Data
Terdapat  502  data  kepuasan  pelanggan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  mencakup  periode tahun  2023.  Sumber  data  berasal  dari  alamat  Jl. Cemp.  V  No.6,  RT.6/RW.11,  Bintaro,  Kec.
Pesanggrahan,  Jakarta,  Daerah  Khusus  Ibukota Jakarta 12330. Data tersebut menjadi landasan utama untuk  menganalisis  pola  kepuasan  pelanggan  dan mengimplementasikan  Metode  X-Means Clustering guna mengelompokkan informasi tersebut.

## 3.3. Metode Penelitian
Gambar 2. Tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Metodologi penelitian dalam proyek ini memanfaatkan teknik analisis data X-Means Clustering untuk  mengelompokkan  data  kepuasan pelanggan  di  CV  Mega  Baja  Bintaro.  Penerapan  X- Means Clustering bertujuan untuk secara adaptif  dan otomatis  mengenali  pola  serta  struktur  dalam  data kepuasan  pelanggan.  Selain  itu,  penelitian  ini menggunakan  kerangka  kerja Knowledge  Discovery in  Databases (KDD)  yang  holistik,  melibatkan
langkah-langkah seperti pengumpulan data, preprocessing, transformasi, pemodelan, evaluasi, dan interpretasi  hasil.  Integrasi  X-Means Clustering dengan  tahapan  KDD  memberikan  pendekatan  yang terstruktur  untuk  menggali  wawasan  mendalam terkait karakteristik kepuasan pelanggan di CV Mega Baja  Bintaro.  Tahapan  pada  KDD  dilihat  pada Gambar 1.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  ringkasan  dari  langkah-langkah dalam  proses Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  yang  dilakukan  dalam  penelitian  mengenai penggunaan  metode  X-Means Clustering pada  data kepuasan pelanggan CV Mega Baja Bintaro:

## 4.1. Data Selection
Data  yang  digunakan  berasal  dari  survei kuesioner pada 502 pelanggan CV Mega Baja Bintaro tahun  2023.  Kuesioner  terdiri  dari  5  kategori:  Fisik, Keandalan,  Responsif,  Keamanan  dan  keyakinan, serta  Kepedulian.  Total  20  pertanyaan  diajukan, dengan  4  pertanyaan  untuk  tiap  kategori.  Kuesioner bertujuan mengevaluasi pemahaman responden terkait  kualitas  layanan  dan  kepuasan  pelanggan. Skala Likert digunakan untuk penilaian: (3) puas, (4) sangat puas, (2) cukup puas, (1) tidak puas.
Tabel .1 Dataset Kepuasan Pelanggan Kode Parameter Atribut A1 Berwujud ( tangible ) Tata letak produk yang terpajang di rak. A2 Kelengkapan produk yang dibutuhkan konsumen A3 Kondisi kelayakan produk (bebas terhadap cacat) A4 Kemudahan bagi pelanggan dalam menemukan produk yang mereka cari. B1 Reliabilitas Pemahaman karyawan mengenai produk layanan di CV Mega Baja Bintaro. B2 Tarif umum yang dikenakan pada produk. B3 Jumlah staf yang tersedia di bagian layanan kasir. B4 Ketepatan Waktu Layanan ( Ketepatan waktu layanan dalam mengirimkan produk ke konsumen) C1 Ketanggapan ( responsiveness ) Ekspresi rasa terima kasih yang disampaikan oleh karyawan pada akhir layanan. C2 Respon terhadap keluhan (Kecepatan karyawan dalam menanggapi kebutuhan atau keluhan pelanggan). C3 Tanggapan Terhadap Perubahan (Kemampuan karyawan perusahaan dalam merespon perubahan / perbaikan yang dikaukan ) C4 Ketersediaan Informasi (Kemudahan konsumen dalam mengakses informasi yang mereka butuhkan, Baik Berupa Brosur Ataupun Media Online) D1 Jaminan dan kepastian ( assurance ) Rasa aman dalam bertransaksi di CV Mega Baja Bintaro D2 Privasi dan Keamanan Data (perusahaan menjaga privasi dan keamanan data konsumen dengan baik). D3 Jaminan kelayakan produk dari bebas terhadap cacat ( Jika ada cacat terhadap produk yang disebabkan oleh kelalaian pihak karyawan perusahaan maka produk akan diganti ) D4 Transparansi Harga (harga yang perusahaan tawarkan transparan dan sesuai dengan nilai produk atau layanan yang konsumen terima) E1 Empati ( empathy ) Perhatian personal yang diberikan oleh karyawan kepada pelanggan. E2 Keterlibatan dan peran karyawan dalam memberikan bantuan kepada pelanggan dengan cepat ketika diperlukan. E3 Kesopanan dan keramahan para karyawan. E4 Keramahan petugas keamanan CV Mega Bintaro
4.2. Data Preprocessing
Pembersihan  data  merupakan  langkah  krusial yang  harus  dilakukan  sebelum  memasuki  fase penambahan data saat membaca informasi dari Excel. Tujuan  utama  dari  pembersihan  ini  adalah  untuk mengatasi duplikasi data, memeriksa keberadaan nilai yang  hilang,  dan  menangani  kolom-kolom  data  yang kosong.  Tindakan  ini  dilakukan  dengan  maksud  agar hasil  akhir  pada  tahap  selanjutnya  tidak  terpengaruh secara negatif dalam hal akurasi.
Gambar 3. Result dari statistik dataset
Gambar  3  menunjukkan  hasil  pembersihan  data kosong  (void)  dengan  mengaktifkan  opsi replace missing  value di RapidMiner .  Metode  ini  berhasil mencegah  nilai  kosong  pada  dataset.  Jumlah  data kuesioner  tetap  502,  tanpa  adanya  perubahan  atau hilangnya  informasi.  Dengan  data  yang  lengkap  dan tidak  ada  nilai  kosong,  proses  preprocessing  dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya.

## 4.3. Data Transformation
Pada tahap transformasi data kepuasan pelanggan, dilakukan proses normalisasi.
Gambar 4. Hasil Normalisasi
Gambar  4  menunjukkan  normalisasi  data menggunakan  Operator Normalize di RapidMiner . Normalisasi  berfungsi  mengubah  nilai  numerik  agar berada  dalam  rentang  tertentu  atau  skala  yang  lebih standar.  Hal  ini  penting  agar  perbedaan  skala  fitur tidak  mempengaruhi  analisis  data.  Metode  yang digunakan  adalah  perubahan  rentang  dengan  nilai minimum 0 dan maksimum 1.

## 4.4. Data Mining
Dalam data mining, dilakukan pengelompokkan data  kepuasan  pelanggan  CV  Mega  Baja  Bintaro untuk mengekstraksi informasi berharga dan memahami  pola  perilaku  pelanggan.  Klasterisasi pelanggan penting agar perusahaan dapat menerapkan
strategi  pemasaran  dan  layanan  yang  spesifik  untuk setiap  segmen,  meningkatkan  efektivitas  pelayanan, dan  meningkatkan  kepuasan  pelanggan.  Klasterisasi pelanggan  juga  memberikan  wawasan  tentang pelanggan  setia,  potensial,  perlu  perhatian,  dan segmen  lainnya,  informasi  ini  penting  untuk formulasi strategi bisnis dan pemasaran perusahaan.
Gambar 5. Model Proses X-Means Clustering
Gambar  5  menggambarkan  model  proses klasterisasi dengan menggunakan algoritma X-Means pada  data  kuesioner  kepuasan  pelanggan.  X-Means adalah algoritma clustering non-hierarkis yang dapat secara otomatis menentukan jumlah cluster berdasarkan  data.  Dalam  hasilnya,  ditemukan  bahwa terdapat 19 cluster dengan maksimal iterasi sebanyak 20 kali.
Gambar 6. Hasil X-Means Clustering
Gambar  6  menampilkan  hasil  pengelompokan terbaik  dengan  19 Cluster .  Jumlah  partisipan  dalam masing-masing cluster adalah  sebagai  berikut: Cluster 0 (36 anggota), Cluster 1 (1 anggota), Cluster 2 (36 anggota), Cluster 3 (24 anggota), Cluster 4 (30 anggota), Cluster 5  (17  anggota), Cluster 6  (17 anggota), Cluster 7  (20  anggota), Cluster 8  (71 anggota), Cluster 9  (16  anggota), Cluster 10  (20 anggota), Cluster 11  (26  anggota), Cluster 12  (18 anggota), Cluster 13  (33  anggota), Cluster 14  (35 anggota), Cluster 15  (23  anggota), Cluster 16  (13 anggota), Cluster 17 (30 anggota), dan Cluster 18 (36 anggota).
Gambar  7  mengilustrasikan  hasil  dari  proses klasterisasi  dalam  bentuk  Model Cluster ,  yang memvisualisasikan  pengelompokan  data  ke  dalam cluster atau  kelompok  yang  serupa  berdasarkan karakteristik tertentu.
Gambar  8  menampilkan  Tabel  Centroid,  yang berisi  informasi koordinat pusat klaster dalam proses klasterisasi.  Tabel  ini  memainkan  peran  kunci  dalam memahami  distribusi  dan  representasi  klaster- kelompok  yang dihasilkan dari analisis data.  Tabel  2 menampilkan  hasil  dari  20  percobaan  variasi  X- Means  Clustering  pada  data  kepuasan  pelanggan  CV Mega Baja Bintaro.
Gambar 7. Cluster Model
Gambar 8. Tabel Centroid
Tabel 2. Hasil Percobaan X-Means Max Run 20
No Parameter Avg.vwithin centroidvdistance DBI K min K max 1 2 2 0.094 0.098 2 3 3 0.082 0.088 3 4 4 0.072 0.088 4 5 5 0.067 0.087 5 6 6 0.064 0.082 6 7 7 0.059 0.082 7 8 8 0.057 0.085 8 9 9 0.053 0.087 9 10 10 0.052 0.086 10 11 11 0.050 0.084 11 12 12 0.048 0.085 12 13 13 0.046 0.082 13 14 14 0.045 0.082 14 15 15 0.044 0.080 15 16 16 0.042 0.079 16 17 17 0.042 0.082 17 18 18 0.040 0.082 18 19 19 0.040 0.078 19 20 20 0.039 0.079
Setelah melakukan 20 percobaan dengan variasi nilai  parameter run max dari  k min =2  hingga  k max =20, ditemukan bahwa nilai optimum terjadi pada k min =19.  Pada  konfigurasi  tersebut,  diperoleh  nilai Avg.  within  centroid  distance sebesar  0.040, Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0.078, dan terbentuk 19 Cluster .
Dalam konteks evaluasi cluster , Davies Bouldin Index (DBI)  menjadi  ukuran  yang  relevan  untuk menilai  kualitas cluster .  DBI  menggabungkan  rata- rata  jarak  intra- cluster dan  jarak  antara cluster untuk mengevaluasi  kehomogenan  dalam cluster dan keberagaman  antar cluster.  Davies-Bouldin  Index (DBI)  merupakan  salah  satu  metrik  evaluasi cluster yang  digunakan  untuk  mengukur  kualitas  suatu klasterisasi.  Secara  umum,  DBI  dihitung  dengan rumus:
DBI= 1 𝑛 ∑ max(𝑆 𝑖 , 𝑆 𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: n : jumlah cluster 𝑆 𝑖 :  Rata-rata  jarak  data  dengan  pusat cluster pada klaster ke-i 𝑆 𝑗 :  Rata-rata  jarak  data  dengan  pusat cluster pada klaster ke-j.
Dalam  rumus  tersebut, Euclidean  distance memainkan  peran  penting. Euclidean  distance digunakan  untuk  menghitung  rata-rata  jarak intra-
cluster
( avg intra-cluster distance ) yang mencerminkan  seberapa  rapat  titik-titik  dalam  suatu cluster .  Juga, Euclidean  distance digunakan  untuk mengukur  jarak  antara cluster ( distance  between cluster_ij ),  yang  mencerminkan  seberapa  terpisah cluster satu dengan yang lain.
Penggunaan  dalam  konteks  ini  sangat  relevan karena  memberikan representasi geometris  yang  baik dari  jarak  antar  titik  dalam  ruang  berdimensi  tinggi. Dalam  hal  ini, Euclidean  distance memberikan ukuran  yang  intuitif tentang kedekatan atau kejauhan antar  titik,  yang  diperlukan  untuk  menghitung homogenitas dan keberagaman dalam hasil klasterisasi. Oleh karena itu, nilai Euclidean distance memainkan  peran  kunci  dalam  mengukur  kualitas cluster menggunakan Davies Bouldin Index (DBI).
Hasil  evaluasi  dengan  DBI  sebesar  0.078 menunjukkan  bahwa  konfigurasi cluster dengan  k min=19  memberikan  klasterisasi  yang  baik,  dengan rata-rata  jarak intra-cluster yang  kecil  dibandingkan dengan  jarak  antar cluster .  Nilai  DBI  semakin  kecil semakin baik, menunjukkan klasterisasi yang kompak dan  terpisah  dengan  baik.  Nilai  terendah  0.078  pada 19 cluster menunjukkan  bahwa  jumlah cluster optimal  untuk  data  tersebut  adalah  19,  menandakan kualitas klasterisasi yang optimal dengan menggunakan Euclidean distance .
Gambar 9 menunjukkan diagram cluster terbaik dari  20  percobaan,  yang  menghasilkan  19 cluster sebagai cluster optimal.
Gambar 9. Diagram Cluster Terbaik
Gambar 10. Hasil Davies Bouldin Terbaik
Gambar  10  menampilkan  Hasil  Davies  Bouldin Terbaik,  yang  mencerminkan  evaluasi  kinerja klasterisasi  dengan  menggunakan  indeks Davies- Bouldin untuk  menentukan  seberapa  baik  pemisahan dan  kesamaan  antar  klaster  dalam  analisis  data. Diperoleh nilai DBI terbaik sebesar 0.078.
4.5. Interpretation/Evaluation
Gambar 11. Performance Vector Gambar 11 menyajikan hasil evaluasi klasterisasi  kepuasan  pelanggan  CV  Mega  Baja Bintaro dengan X-Means Clustering . Nilai-nilai Avg. within  centroid  distance dan Avg.  within  centroid distance_cluster _X mencerminkan homogenitas cluster ,  dengan  nilai  yang  lebih  kecil  menunjukkan klasterisasi  yang  lebih  baik.  Indeks Davies  Bouldin (DBI)  dengan  nilai  0.078  menunjukkan  efektivitas pemisahan dan keseragaman cluster . Dengan penjelasan  terperinci  untuk  setiap cluster ( cluster 0 hingga cluster 18),  Performance  Vector  memberikan
wawasan  singkat tentang  kesuksesan  klasterisasi  dan pemahaman pola data kepuasan pelanggan.
Dalam rangka eksperimen dengan variasi nilai k min  dari  2  hingga  k  max  20,  ditemukan  bahwa  nilai Davies-Bouldin mencapai optimum pada 0.078 saat k =  19  dalam  perhitungan  X-Means.  Semakin  rendah nilai  indeksnya,  hasil  pengelompokannya  menjadi semakin baik.  Dari jarak centroid rata-rata, diferensial  dapat  dihitung  untuk  mengidentifikasi anggota  kelompok  berdasarkan  nilai  k,  sebagaimana terlihat dalam tabel berikut:
Tabel 3. Perhitungan Selisih Centroid Cluster Jumlah Anggota Avg. within centroid distance Avg.within centroid distance cluster Selisih Centroid Cluster 0 36 0.040 0.041 -0.001 Cluster 1 1 0.040 0.000 0.04 Cluster 2 36 0.040 0.036 0.004 Cluster 3 24 0.040 0.042 -0.002 Cluster 4 30 0.040 0.037 0.003 Cluster 5 17 0.040 0.038 0.002 Cluster 6 17 0.040 0.037 0.003 Cluster 7 20 0.040 0.037 0.003 Cluster 8 71 0.040 0.038 0.002 Cluster 9 16 0.040 0.036 0.004 Cluster 10 20 0.040 0.042 -0.002 Cluster 11 26 0.040 0.040 0 Cluster 12 18 0.040 0.045 -0.005 Cluster 13 33 0.040 0.050 -0.01 Cluster 14 35 0.040 0.044 -0.004 Cluster 15 23 0.040 0.041 -0.001 Cluster 16 13 0.040 0.039 0.001 Cluster 17 30 0.040 0.039 0.001 Cluster 18 36 0.040 0.038 0.002
Dari  analisis  selisih centroid ,  terlihat  bahwa cluster 1  memiliki  selisih  centroid  tertinggi  sebesar 0.04, menunjukkan tingkat kepuasan pelanggan  yang paling  tinggi.  Sebaliknya, cluster 13  dengan  selisih terendah,  yaitu  -0.01,  menandakan  batas  bawah tingkat  kepuasan.  Batas  atas  dan  batas  bawah awalnya  ditetapkan  oleh  peneliti  masing-masing sebesar  0.04  dan  -0.01.  Selanjutnya,  dengan menghitung  nilai  tengah  sebesar  0.02,  ditentukan sebagai  batas  label  tingkatan  kepuasan.  Label kepuasan pelanggan kemudian diatributkan berdasarkan  perbandingan  selisih centroid cluster dengan  ketiga  batas  nilai  tersebut,  memungkinkan klasifikasi  tingkat  kepuasan  ke  dalam  label  yang sesuai pada setiap cluster .
Tabel 4. Rentan Label Berdasarkan Selisih Centroid Label Batasan Label Sangat Puas 0.02 < Selisih centroid ≤ 0.04 Puas 0.01 ≤ Selisih centroid ≤ 0.02 Cukup Puas -0.01 ≤ Selisih centroid < 0.01 Tidak Puas Selisih centroid < -0.01
Tabel  4  mengkategorikan  tingkat  kepuasan pelanggan  berdasarkan  perbedaan centroid yang
dihasilkan  dari  analisis cluster .  Label  "Sangat  Puas" diberikan  untuk  perbedaan  0.02  hingga  kurang  dari 0.04, "Puas" untuk perbedaan 0.01 hingga kurang dari 0.02,  "Cukup  Puas"  untuk  perbedaan  -0.01  hingga kurang  dari  0.01,  dan  "Tidak  Puas"  untuk  perbedaan kurang  dari  -0.01.  Panduan  ini  berguna  dalam mengevaluasi  tingkat  kepuasan  pelanggan  di  dalam cluster .
Tabel 5. Segmentasi Pelanggan Menggunakan X-
Means Cluster Jumlah Anggota Tingkatan kepuasan Cluster 0 36 Cukup Puas Cluster 1 1 Sangat Puas Cluster2 36 Sangat Puas Cluster 3 24 Cukup Puas Cluster 4 30 Sangat Puas Cluster 5 17 Sangat Puas Cluster 6 17 Sangat Puas Cluster 7 20 Sangat Puas Cluster 8 71 Sangat Puas Cluster 9 16 Sangat Puas Cluster 10 20 Cukup Puas Cluster 11 26 Cukup Puas Cluster 12 18 Cukup Puas Clusteri 13 33 Tidak Puas Cluster 14 35 Cukup Puas Cluster 15 23 Cukup Puas Cluster 16 13 Sangat Puas Cluster 17 30 Sangat Puas Cluster 18 36 Sangat Puas
Dari  hasil  studi,  ditemukan  bahwa  terdapat  19 cluster . cluster 0, yang terdiri dari 36 item, mewakili pelanggan  dengan  tingkat  kepuasan  "Cukup  Puas". cluster 1  hanya  memiliki  1  item  dengan  pelanggan yang  berada  dalam  kategori  "Sangat  Puas". cluster 2 (36  item)  dan cluster 4  (30  item)  juga  melibatkan pelanggan  dengan  tingkat  kepuasan  "Sangat  Puas". cluster 3  (24  item)  dan cluster 13  (33  item)  masing- masing mencakup pelanggan dengan tingkat kepuasan "Cukup Puas" dan "Tidak Puas". cluster 5,
6, 7, 9, dan 16 masing-masing terdiri dari 17, 17, 20, 16,  dan  13  item  dengan  pelanggan  yang  merasakan kepuasan  yang  tinggi  ("Sangat  Puas"). cluster 8  (71 item)  mendominasi dengan pelanggan  yang  memiliki tingkat kepuasan "Sangat Puas". cluster 10 (20 item) dan cluster 11  (26  item)  masing-masing  mencakup pelanggan  dengan  tingkat  kepuasan  "Cukup  Puas". cluster 12 (18 item), cluster 14 (35 item), dan cluster 15  (23  item)  juga  mencakup  pelanggan  dengan tingkat  kepuasan  "Cukup  Puas".  Sementara  itu, cluster 17  (30  item)  dan cluster 18  (36  item)  juga melibatkan  pelanggan  dengan  tingkat  kepuasan "Sangat Puas".

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  studi  peneliti  pada  CV  Mega Baja  Bintaro,  dapat  disimpulkan  bahwa  analisis  data kepuasan  pelanggan  menggunakan  Algoritma  X-
Means Clustering dengan Tools RapidMiner menghasilkan  19  kelompok  optimal.  Nilai Davies- Bouldin  Index (DBI)  yang  diperoleh  sebesar  0.078. Pengelompokkan  ini  mencerminkan  variasi  tingkat kepuasan  pelanggan  dalam  berbagai Cluster dengan total 502 dataset. Klaster-klasternya terbagi ke dalam Cluster 0 (Cukup Puas) dengan 36 anggota, Cluster 1 (Sangat  Puas)  dengan  1  anggota, Cluster 2  (Sangat Puas)  dengan  36  anggota, Cluster 3  (Cukup  Puas) dengan  24  anggota, Cluster 4  (Sangat  Puas)  dengan 30  anggota, Cluster 5  (Sangat  Puas)  dengan  17 anggota, Cluster 6 (Sangat Puas) dengan 17 anggota, Cluster 7 (Sangat Puas) dengan 20 anggota, Cluster 8 (Sangat  Puas)  dengan  71  anggota, Cluster 9  (Sangat Puas)  dengan  16  anggota, Cluster 10  (Cukup  Puas) dengan 20 anggota, Cluster 11 (Cukup Puas) dengan 26  anggota, Cluster 12  (Cukup  Puas)  dengan  18 anggota, Cluster 13 (Tidak Puas) dengan 33 anggota, Cluster 14 (Cukup Puas) dengan 35 anggota, Cluster 15  (Cukup  Puas)  dengan  23  anggota, Cluster 16 (Sangat Puas) dengan 13 anggota, Cluster 17 (Sangat Puas)  dengan  30  anggota,  dan Cluster 18  (Sangat Puas) dengan 36 anggota.
Adapun  saran  yang  dapat  diajukan  untuk penelitian selanjutnya adalah pertama, mengembangkan  Algoritma  X-Means Clustering dengan  mempertimbangkan  perbandingan  kelompok terbaik  menggunakan  2  atau  lebih measure  tape selain  dari Euclidean  Distance .  Kedua,  penelitian dapat  diperluas  dengan  membandingkan output segmentasi menggunakan metode Clustering lain atau dengan  menggabungkan  metode  X-Means  dengan teknik Clustering alternatif  lainnya.  Peningkatan dalam  hal  ini  diharapkan  dapat  memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  mengenai  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  di CV Mega Baja Bintaro.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  D.  Sari,  “Penerapan  kelasifikasi  kepuasan pelanggan go-jek menggunakan metode algoritma naïve bayes,” p. 60, 2018.
[2]  H.  Indrayani,  “Penerapan  Teknologi  Informasi Dalam  Peningkatan  Efektivitas,  Efisiensi  Dan Produktivitas Perusahaan Oleh : Henni Indrayani  Abstraksi,” J.  El-Riyasah ,  vol.  3,  no. 1, pp. 48–56, 2017.
[3]  S.  Z.  M.  Lilik  Trianah,  Diah  Pranitasari, “Pengaruh  Kualitas Layanan, Produk Dan Nilai Pelanggan  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Dan Loyalitas  Pelanggan,” J.  Bina  Bangsa  Ekon. , vol.  14,  no.  1,  pp.  230–239,  2021,  doi: 10.46306/jbbe.v14i1.79.
[4]  A. Wijayanto, “Penggunaan
X-Means Clustering  Method  untuk  Mengelompokkan Potensi Sekolah Menengah Unggul di Kabupaten Banyumas,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 2, no. 1, pp. 80–88, 2019, doi: 10.20895/inista.v2i1.99.
[5]  Doli  Fancius,  Elvia  Budianita,  Iwan  Iskandar,
and  Fadhilah  Syafria,  “Tingkat  Kecanduan Game  Online  Menggunakan  Algoritma  X- Means Clustering,” pp. 135–145, 2022.
[6]  I.  K.  Tampanguma,  J.  A.  F.  Kalangi,  and  O. Walangitan,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Rumah  Es Miangas  Bahu  Kota  Manado,” Productivivty , vol. 3, no. 1, pp. 7–12, 2022.
[7]  T.  Ismail  and  R.  Yusuf,  “Pengaruh  Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan
Kantor Indihome Gegerkalong Di Kota Bandung,” J. Ilm. MEA (Manajemen, Ekon. dan Akuntansi) , vol. 5, no. 3, pp. 413–423, 2021.
[8]  Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Edik  Inform. , vol.  2,  no.  2,  pp.  213–219,  2017,  doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[9]  S.  Anwar,  N.  D.  Nuris,  and  Y.  A.  Wijaya, “Pengelompokkan
Tingkat Pemahaman Kurikulum Berbasis KKNI Menggunakan
Metode  X-Means  Clustering,” J.  Inform.  J.
Pengemb.  IT ,  vol.  4,  no.  2–2,  pp.  187–190, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i2-2.1869.
[10]  D.  P.  Tri  Ananda  Widyaningsih,  “Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Mengelompokkan Jumlah Peserta Bpjs
Kesehatan  Jkn/Kis  Di  Kabupaten  Cirebon,” E- Link J. Tek. Elektro dan Inform. , vol. 18, no. 1, p. 17, 2023, doi: 10.30587/e-link.v18i1.5330.
[11]  M.  Mughnyanti  and  S.  Hafiz  Nanda  Ginting, “Data  Mining  Manhattan  Distance  dan Euclidean  Distance  Pada  Algoritma  X-Means Dalam  Klasifikasi  Minat  dan  Bakat  Siswa,” Remik ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  835–842,  2023,  doi: 10.33395/remik.v7i1.12162.
[12]  S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J.  Tekno  Insentif ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  16– 25, 2019,
doi: 10.36787/jti.v13i1.78.