PENENTUAN SEGMENTASI PELANGGAN E-COMMERCE MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS DAN MODEL FUZZY RFM
DETERMINATION OF E- COMMERCE CUSTOMER SEGMENTATION USING FUZZY C-MEAND AND FUZZY RFM MODEL
Persaingan bisnis di Indonesia dalam beberapa tahun terakhir mengalami persaingan yang ketat. E-commerce merupakan salah satu bisnis besar yang ada di Indonesia. Pelanggan merupakan sumber yang penting bagi e-commerce dalam memperoleh pendapatan semaksimal mungkin. Maka e-commerce perlu mengembangkan strategi pemasaran untuk kedepannya. E-commerce harus mengetahui pelanggan yang menguntungkan baginya melalui segmentasi pelanggan dimana pelanggan akan dibagi dalam beberapa kelompok menurut kemiripan karakteristik pada setiap pelanggannnya. Data pelanggan tersebut dikelompokkan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means yang digabungkan dengan model Fuzzy RFM (Recency, Frequency, dan Monetary) guna mengetahui kelas pelanggan berdasarkan kelompoknya. Kelompok pelanggan tersebut diuji validitas cluster untuk menentukan cluster yang optimal menggunakan uji validitas Modified Partition Coefficient (MPC). Data pada penelitian ini yaitu sebanyak 111 pelanggan dalam periode 4 bulan. Data tersebut didapatkan dengan menggunakan kuisioner yang berisikan pertanyaan yang sesuai dengan model RFM. Model RFM berupa Recency (interval waktu antara tanggal transaksi terakhir sampai akhir periode yang sudah ditetapkan), Frequency (banyaknya transaksi yang sudah dilakukan dalam satu periode yang ditentukan), dan Monetary (jumlah uang yang dikeluarkan pada saat transaksi satu periode yang ditentukan). Dari data tersebut dapat diketahui bahwa pembagian kelompok yang optimal yaitu sebanyak 2 kelompok dengan hasil kelas pelanggan Dormant Customer F dan Everyday Shopper E dengan nilai validitas sebesar 0.778681508. Pelanggan pada Dormant Customer F yaitu sebanyak 83.7838% dengan nilai pusat cluster Recency 11.6472, Frequency 8.51460, dan Monetary 399770.18041. Everyday Shopper E yaitu sebanyak 16.2162% dengan nilai pusat cluster Recency 5.72924, Frequency 24.56709, dan Monetary 1957744.49306.
Kata Kunci : Segementasi Pelanggan, Fuzzy C-Means, Model Fuzzy RFM, Modified Partition Coefficient
Business competition in Indonesia in recent years has experienced stiff competition. E-commerce is one of the big businesses in Indonesia. Customers are an important source for e-commerce in obtaining the maximum possible income. So e-commerce needs to develop a marketing strategy for the future. E-commerce must know which customers are profitable for it through customer segmentation where customers will be divided into several groups according to the similar characteristics of each customer. The customer data is grouped using the Fuzzy C-Means algorithm combined with the Fuzzy RFM (Recency, Frequency, and Monetary) model to determine the class of customers based on the group. The customer group was tested for cluster validity to determine the optimal cluster using the Modified Partition Coefficient (MPC) validity test. The data in this study were as many as 111 customers in a 4 month period. The data is obtained using a questionnaire containing questions that are in accordance with the RFM model. The RFM models are in the form of Recency (the time interval between the date of the last transaction to the end of the predetermined period), Frequency (the number of transactions that have been carried out in a specified period), and Monetary (the amount of money issued at the time of the transaction in a specified period). From these data it can be seen that the optimal group division is 2 groups with the results of the customer class Dormant Customer F and Everyday Shopper E with a validity value of 0.778681508. Customers in Dormant Customer F were 83.7838% with a cluster center value of Recency 11.6472, Frequency 8.51460, and Monetary 399770.18041. Everyday Shopper E is as much as 16.2162% with the central value of the cluster Recency 5.72924, Frequency 24.56709, and Monetary 1957744.49306.
Keywords : Customer Segmentation, Fuzzy C-Means, Fuzzy RFM Model, Modified Partition Coefficient