Jurnal Terapan Teknologi Informasi
Not a member yet
106 research outputs found
Sort by
SENTIMENT ANALYSIS OF BPJS KESEHATAN SERVICES TO SMK EKLESIA AND BINA INSANI JAILOLO TEACHERS
No full textBPJS kesehatan adalah badan hukum publik yang di bentuk untuk menyelenggarakan program jaminan kesehatan. BPJS kesehatan bekerjasama dengan fasilitas kesehatan milik pemerintah atau swasta untuk menyelenggarakan pelayanan kesehatan bagi para peserta JKN dan keluarganya. Melalui program jaminan kesehatan pemerintah berupaya agar masyarakat bisa mendapatkan pelayanan kesehatan dengan baik. Namun pada penerapannya masih belum sesuai dengan tujuan dan manfaat dari BPJS kesehatan sehingga menimbulkan opini positif dan opini negatif masyarakat tentang pemanfaatan layanan BPJS kesehatan. Tujuan dari penelitian yang dilakukan adalah untuk menganalisis opini masyarakat terhadap manfaat dari layanan badan penyelenggara jaminan sosial kesehatan pada masyarakat pada Guru- guru SMK Eklesia dan Bina Insani Jailolo. Anilisis dan pengolahan data dilakukan dengan pendekatan kualitatif menggunakan aplikasi rapidminer, dan untuk klasifikasi dokumen menggunakan metode naives bayes. Berdasarkan hasil analisis dokumen pemanfaatan pelayanan BPJS dimana opini yang tertinggi adalah opini positif dengan tingkat akurasi 84,46%.BPJS health is a public legal entity that is formed to hold a guarantee program. BPJS health works with government or private health facilities to provide health services for JKN participants and their families. Through the government\u27s health insurance program the community can get good health services. However, the application is still not in accordance with the objectives and benefits of BPJS health so that it creates positive opinions and negative opinions about the use of BPJS health services. The purpose of the research conducted was to analyze public sentiment related to the service benefits of the Social Security Organizing Agency\u27s services to Jailolo Vocational School Teachers of Eclesia and Bina Insani Vocational Schools. Analysis and data processing were carried out using a qualitative approach using the Rapidminer application, and for document classification using the Naives Bayes method. Based on the results of analysis of BPJS service utilization documents where the highest opinion is a positive opinion with an accuracy rate of 84.50
WEB BASED EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING NUTRITIONAL DISORDER
No full textGizi adalah komponen tubuh yang sangat penting untuk menyokong dan mempertahankan agar fungsi tubuh dapat berfungsi sebagaimana mestinya. Sayangnya di negara-negara miskin dan berkembang, masalah gizi khususnya kekurangan asupan makanan bergizi masih menjadi persoalan utama. Penyebabnya karena minimnya pengetahuan dan kepedulian terhadap pentingnya makan-makanan bergizi. World Health Organization (WHO) memperkirakan bahwa 175 juta anak di negara bekembang mengalami kekurangan gizi jika ditinjau dari berat badan untuk umur tertentu. Menurut WHO, anak penderita gizi buruk rentan terhadap kematian 5-20 kali lebih besar dari anak dengan nutrisi baik. Kemajuan teknologi dalam bidang IT telah membawa pengaruh yang besar bagi kehidupan kita. Tidak ada satupun sisi kehidupan kita kini yang tidak bisa dibantu dengan teknologi informasi tersebut. Dengan adanya masalah kekurangan gizi yang terjadi di tengah-tengah dunia yang sedang berkembang teknologinya, penulis berkeinginan untuk memanfaatkan teknologi pada permasalahan tersebut.
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit yang disebabkan oleh masalah gizi dengan menggunakan metode Certainty Factor. Sistem pakar memiliki komponen yang disebut mesin inferensi yang mengandung mekanisme fungsi berpikir dan penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar. Sistem pakar ini akan dibangun untuk digunakan dalam platform web dengan bahasa pemrograman C#. Akan sangat bermanfaat apabila kepakaran seorang pakar dapat diterjemahkan dan dimodelkan ke dalam sebuah sistem berbasis web sehingga sistem tersebut dapat digunakan kapan saja dan di mana saja dan dapat mewakili pengetahuan dan pertimbangan pakar.Nutrition is a very important component of the body to support and maintain the body functions. Unfortunately in poor and developing countries, nutritional problems, especially, lack of nutritious food intake are still the main issues. The cause is due to lack of knowledge and concern for the importance of nutritious foods. The World Health Organization (WHO) estimates that 175 million children in developing countries are malnourished by weight data by age. According to WHO, children with malnutrition risk 5-20 times greater deaths than children with good nutrition. Technological advances in IT have brought great impact to our lives. There is not a single side of our life that cannot be helped by information technology. Given the problem of malnutrition that occurs in the midst of a burgeoning world of technology, the author intends to take advantage of technology on the issue.
This study aims to build an expert system to diagnose diseases caused by nutritional problems using the Certainty Factor method. The expert system has a component called an inference engine that contains the mechanism of thinking and reasoning function of the system used by an expert. This expert system will be built for use in web platforms with C# programming languages. It would be useful if an expert\u27s expertise can be translated and modeled into a web-based system so that the system can be used anytime and anywhere and can represent expert knowledge and judgment
DEVELOPMENT OF ANDROID-BASED EMPLOYEE PRESENCE SYSTEM USING NEAR FIELD COMMUNICATION TECHNOLOGY
No full textSistem presensi pegawai yang ada di laboran PTS X masih manual dan dinilai kurang efisien karena terkadang pegawai laboran cenderung menunda untuk mengisi presensi setelah bertugas serta belum adanya pengawasan secara realtime dari sisi stakeholder/pejabat di lingkungan PTS X. Terbukti dengan fakta seperti absensi tidak jelas/kotor dan waktu masuk yang tidak sesuai dengan jadwal yang sudah ada sehingga memperlambat proses rekapitulasi gaji. Untuk itu dibutuhkan sistem baru yang dapat mengatasi masalah tersebut dengan membangun sebuah aplikasi presensi pegawai. Metode penelitian yang digunakan adalah Metode Penelitian dan Pengembangan atau sering disebut juga dengan Research and Development, namun dalam penelitian ini langkah-langkah penggunaan R&D dilakukan sampai ujicoba produk atau ujicoba terbatas saja. Penelitian ini menghasilkan aplikasi sistem presensi pegawai berbasis mobile memanfaatkan teknologi Near Field Communication pada platform Android dengan sistem yang sudah terintegrasi baik dan memberikan kemudahan kepada pegawai laboran dalam melakukan proses presensi.Presence system that exists in the laboratory of PTS X is still manual and inefficient because sometimes the laboratory employees tend to defer to fill out presence and absence after serving and there is no realtime monitoring of the stakeholders / officials in the PTS X institution. Proved by facts such as attendance is not clear / dirty and time entry that is not in accordance with the existing schedule thus slowing the process of recapitulation salary. That requires a new system that can solve the problem by building a presence employee application. The method used is the method of Research and Development, but in this study measures the use of R&D carried out to test products or a limited trial. This research resulted the application of mobile-based employee presence system utilizing Near Field Communication technology on the Android platform with a system that has been integrated well and provide convenience to laboratory employees in conducting presence process
EVALUATION OF INFORMATION SECURITY RISK MANAGEMENT USING COBIT 5 SUBDOMAIN EDM03 (ENSURE RISK OPTIMIZATION)
No full textPentingnya penggunaan Teknologi Informasi (TI) tidak bisa dipisahkan dari risiko-risiko yang akan mungkin terjadi. Satuan organisasi XYZ sendiri telah menerapkan manajemen risiko keamanan informasi menggunakan standar ISO 31000:2009 untuk meminimalisir risiko-risiko tersebut. Penerapan manajemen risiko keamanan informasi dilakukan agar satuan organisasi XYZ dapat mengetahui optimasi risiko yang dikelola satuan organisasi XYZ sudah berjalan dengan baik dan memberikan dampak yang signifikan. Sehingga satuan organsasi XYZ perlu melakukan evaluasi untuk mengetahui tingkat kapabilitas dalam memastikan optimasi risiko yang telah dilaksanakan satuan organisasi terhadap layanan TI. Framework COBIT 5 digunakan untuk melakukan evaluasi manajemen risiko keamanan informasi dengan melakukan pengukuran tingkat kapabilitas yang memfokuskan pada subdomain EDM03 (Ensure Risk Optimisation). Hasil penelitian ini pada subdomain EDM03 memiliki tingkat kapabilitas pada level 1 performed process kategori largely achieved dengan nilai 78,29%. Pada level ini proses yang diimplementasikan organisasi mencapai tujuan prosesnya. Manfaat penelitian ini bagi satuan organisasi XYZ dapat membantu manajemen risiko keamanan informasi dan pengimplementasi framework ISO 31000 mencapai nilai optimal dalam mendukung layanan TIK di Lembaga ABC.The importance of using Information Technology (IT) can\u27t be separated from the risks that will likely occur. XYZ\u27s organizational unit has implemented information security risk management using the ISO 31000:2009 standard to minimize those risks. Implementation of information security risk management is done so that XYZ\u27s organizational unit can know the optimization of risk managed by the XYZ organization unit is going well and give a significant impact. So the XYZ organizational unit needs to do an evaluation to determine of capability level in ensuring the optimization of risk that has been implemented by the organization unit to IT services. The COBIT Framework 5 is used to evaluate information security risk management by performing capability level measurements that focus on the subdomain EDM03 (Ensure Risk Optimization). The results of this study on the subdomain EDM03 has a capability level at the level of 1 performed process category largely achieved with a value of 78.29%. At this level the process that the organization implements achieves its process objectives.The benefits of this research for XYZ\u27s organizational units can help information security risk management and implementation of the ISO 31000 framework achieve optimum value in support of ICT services at the ABC Institute
RULE-BASED SYLLABIFICATION OF KOREAN WORDS WRITTEN IN LATIN USING DETERMINISTIC FINITE AUTOMATA MODELS
No full textTransliterasi atau alih aksara otomatis masih menjadi topik penelitian yang menarik. Transliterasi aksara Korea telah menjadi topik penelitian dalam otomasi konversi antara aksara Hangul menuju aksara Latin. Penelitian-penelitian yang telah dilakukan memberikan hasil akurasi 72,2% dengan pendekatan statistik dan 54,9% menggunakan pendekatan Extended Markov Models untuk transliterasi dari Hangul ke Latin.
Penelitian ini mengenai transliterasi kata bahasa Korea yang dituliskan menggunakan aksara Latin (romanisasi) untuk dialih aksarakan ke dalam aksara Hangul. Topik ini dipilih untuk membantu para pembelajar bahasa, karena sebagian besar pembelajar bahasa Korea memulai dengan aksara Latin terlebih dahulu. Pendekatan yang dipilih adalah membangun model kemungkinan sekuens vokal dan konsonan sebagai penyusun kata, dan membangun model sekuens suku kata yang memungkinkan. Model ini akan dibangun menggunakan prinsip Finite State Automata (FSA) agar tidak ememrlukan pelatihan. 100 kata acak dalam bahasa Korea digunakan sebagai data uji.
Hasil pengujian awal menunjukkan keberhasilan hanya sebesar 40% karena sejumlah kekurangan dalam metode pelabelan konsonan, sehingga terdapat konsonan yang tidak telabeli sebagai intial atau final. Serangkaian aturan kemudian ditambahkan untuk mengatasi hal ini dan menghasilkan tingkat keberhasilan segmentasi dan transliterasi sebesar 92%. Hasil ini kemudian dianalisis kembali dan ditemukan bahwa rangkaian konsonan tertentu dapat menyebabkan kesalahan silabifikasi pada posisi tertentu dalam kata. Aturan tambahan berikutnya dapat memperbaiki hal ini dan menghasilkan tingkat akurasi 99% dalam mentransliterasikan kata bahasa Korea dalam aksara Latin ke dalam bentuk suku kata aksara Hangul.Transliteration is still a challenge in helping people to read or write from one to another writing systems. Korean transliteration has been a topic of research to automate the conversion between Hangul (Korean writing system) and Latin characters. Previous works have been done in transliterating Hangul to Latin, using statistical approach (72.2% accuracy) and Extended Markov Models (54.9% accuracy).
This research focus on transliterating Latin (romanised) Korean words into Hangul, as many learners of Korean began using Latin first. Selected method is modeling the probable vowel and consonant forms and problable vowel and consonant sequences using Finite State Automata to avoid training. These models are then coded into rules which applied and tested to 100 random Korean words.
Initial test results only 40% success rate in transliterating due to the nature that consonants have to be labeled as initial or final of a syllable, and some consonants missed the modeled rules. Additional rules are then added to catch-up and merge these consonants into existing proper syllables, which increased the success rate to 92%. This result is analysed further and it is found that certain consonants sequence caused syllabification problem if exist in a certain position. Other additional rules was inserted and yields 99% final success rate which also is the accuracy of transliterating Korean words written in Latin into Hangul characters in compund syllables
SIMULATION SOFTWARE DEFINED NETWORK (SDN) CONCEPT USING RASBERRY PI
No full textDalam lingkungan sekolah, kantor, perusahaan maupun masyarakat, biasanya diperlukan sebuah jaringan komputer yang berguna untuk mendukung setiap pengguna dalam melakukan pekerjaan dan berkomunikasi satu sama lain. Namun, hal ini memicu beberapa pengguna yang tidak bertanggung jawab dapat mengganggu sistem keamanan komunikasi data dalam jaringan. Diperlukan sistem keamanan guna menghindari permasalahan tersebut. Access Control List (ACL) dapat menjadi sebuah alternatif untuk mengamankan sebuah jaringan komputer. Dengan menerapkan konsep Software Defined Network (SDN) yang didasarkan pada sebuah konsep manajemen jaringan terpusat menggunakan perangkat lunak. Simulasi ini berfokus pada bagaimana menerapkan ACL pada infrastruktur jaringan SDN menggunakan Raspberry Pi sebagai openflow switch. Unsur penentu dari terbentuknya sebuah infrastruktur jaringan SDN adalah controller, openflow switch, dan perangkat jaringan yang akan terhubung satu dengan lainnya menggunakan protokol Openflow. Dari hasil penelitian yang dilakukan dengan konsep SDN, ACL mampu diterapkan dengan menggunakan metode flow-control. Dengan memberikan nilai-nilai parameter yang jelas pada flow-control, maka pembatasan hak akses dapat dilakukan pada setiap perangkat jaringan yang terhubung di dalam infrastruktur jaringan SDN.In school environment, office, company or society, needs a computer network which uses for supporting every users’ working and to communicate each other. However, it makes some users who are not responsible could able to disturb communication security system data in networking. Security system is needed to avoid the problems. Access Control List (ACL) can be an alternative to secure a computer network. By applying Software Defined Network (SDN) concept which is based on management concept of centralized network use software. It focus on how applying ACL in infrastructure network SDN use Raspberry Pi as an openflow switch. The decisive element of an infrastructure network SDN is a controller, an openflow switch, and network device would connect one network to the other network by using Openflow protocol. From the research which is conducted SDN concept, ACL able to applied using flow-control method. It gives some clear value on flow-control, so the restriction access can be done in every network device which is connected in infrastructure network SDN
IDENTIFIKASI PENYAKIT PADA TERUMBU KARANG MENGGUNAKAN RIPPLE DOWN RULES
Get PDFSeiring perkembangan teknologi, dikembangkan sebuah sistem yang mampu mengadopsi proses dan cara berpikir manusia yaitu sistem pakar yang mengandung pengetahuan tertentu sehingga setiap orang dapat menggunakannya untuk memecahkan masalah bersifat spesifik yaitu permasalahan diagnosis penyakit pada terumbu karang. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada terumbu karang dalam bentuk website menggunakan pemrograman PHP dengan database MySQL. Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada terumbu karang menggunakan metode Ripple Down Rules (RDR) ini bertujuan menelusuri gejala yang ditampilkan dalam bentuk pertanyaan – pertanyaan agar dapat mendiagnosa jenis penyakit dengan berbasis website. Sistem pakar berbasis web mampu mengenali jenis penyakit pada terumbu karang setelah melakukan konsultasi dengan menjawab beberapa pertanyaan – pertanyaan yang ditampilkan oleh aplikasi sistem pakar serta dapat menyimpulkan beberapa jenis penyakit pada terumbu karang. Data penyakit yang dikenali menyesuaikan rules (aturan) yang dibuat untuk dapat mencocokkan gejala-gejala penyakit pada terumbu karang.Along with the development of technology, people developed a system that capable of adopting processes and human thinking as an expert system that contains specific knowledge so that everyone can use it to solve a specific problem, namely the diagnosis of coral reef disease. The purpose of this study is to develop an expert system for diagnosing coral reef disease in the form of websites using PHP with a MySQL database. Expert system for diagnosing coral reef disease problem is using Ripple Down Rules (RDR) method has a goal to discover symptoms that appear in the form of questions that can diagnose the coral reef disease based on website. Web based expert system is able to recognize types of coral reef disease after consultation by answering a few questions that are displayed by the application of expert systems and can infer some types of coral reef disease. Data coral reef disease that already known adapt to rules which are made for matching the symptoms of coral reef disease
PENERAPAN CITRA TERKOMPRESI PADA SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Get PDFSuatu citra tidak hanya sebagai dokumentasi dari kejadian yang pernah dialami. Salah satu bidang yang memerlukan pengolahan citra (image processing) adalah pada bidang kedokteran yaitu radiologi. Pada bidang radiologi terdapat citra medis atau medical image yang diperlukan oleh dokter maupun peneliti untuk kebutuhan analisis pasien. Salah satu permasalahan penting dalam bidang pengolahan citra dan pengenalan pola adalah segmentasi citra ke dalam area homogen. Segmentasi pada citra medis akan menghasilkan citra medis yang disertai batasan-batasan area yang merupakan ciri penting karena dapat menggali informasi untuk pengenalan pola guna keperluan analisis. Penelitian ini menerapkan algoritme K-Means pada segmentasi citra medis MRI (Magnetic Resonance Imaging). Citra input yang digunakan adalah citra MRIotak dan payudara yang sudah melalui tahap kompresi. Proses kompresi ini dilakukan dengan tujuan mengurangi penggunaan memori namun kadungan informasi penting citra MRI masih tetap terjaga. Citra hasil segmentasi dievaluasi melalui uji performansi menggunakan parameter GCE, VOI, MSE, dan PSNR. Algoritme K-Means yang diusulkan untuk proses segmentasi mampu bekerja pada citra dengan ekstensi JPG, PNG, mapun ekstensi BMP. Dari hasil penelitian, nilai VOI citra BMP memiliki nilai kesamaanyang lebih besar dengan citra aslinya dibandingkan citra JPG maupun citra PNG. Nilai GCE dan MSE yang dihasilkan dari ketiga ekstensi tersebut juga relatif kecil, mendekati 0. Ini menandakan citra hasil segmentasi memiliki nilai kesamaan yang yang besar dengan citra aslinya. Selanjutnya citra BMP juga memiliki nilai PSNR yang paling besar dibandingkan dengan citra JPG dan citra PNG.In the development of an image not only as a documentation of events. One area that requires image processing is in the field of medicine is radiology. In radiology there is a medical image required by doctors and researchers to be processed for patient analysis. One of the important problems in image processing and pattern recognition is image segmentation into homogeneous areas. Segmentation in medical images will result in a medical image with area boundaries that are important information for analysis. This research applies k-means algorithm to MRI (Magnetic Resonance Imaging) image segmentation. The input image used is the image of MRI (brain and breast) has gone through the compression stage. This compression process is done with the aim of reducing memory usage but the critical information content of MRI image is still maintained. The image of the segmentation result is evaluated through performance test using GCE, VOI, MSE, and PSNR parameters
IMAGE SEGMENTATION OF CHEST X-RAYS FOR ABNORMALITY PATTERN RECOGNATION IN LUNGS USING FUZZY C-MEANS METHOD
No full textParu-paru merupakan salah satu organ penting dan vital dalam tubuh yang berfungsi sebagai tempat proses sistem pernapasan. Salah satu cara untuk mendeteksi penyakit pada paru-paru yaitu melakukan test Chest X-rays. Chest X-rays merupakan proyeksi radiografi untuk mendeteksi abnormalitas (penyakit) pada organ paru-paru dengan menggunakan radiasi x-ray. Dalam proses mendiagnosa, dokter melihat kondisi dari hasil Chest X-rays yang berupa citra thorax (dada) untuk mengetahui pasien memiliki paru-paru yang abnormal atau normal. Namun, hasil diagnosa ditentukan dari pengetahuan dan pengalaman dokter untuk mengenali abnormalitas dari hasil Chest X-rays sehingga diagnosa yang dihasilkan dapat berbeda-beda bergantung dari kemampuan dokter yang mendiagnosa. Permasalahan ini diharapkan dapat diatasi dengan melakukan segementasi pada citra paru-paru untuk membantu membuat diagnosa dengan tepat. Tujuan penilitian ini untuk menghasilkan suatu analisa yang dapat mengenali paru-paru abnormal dan normal. Proses pengenalan pola paru ini terdiri dari tahap pre-processing yaitu segmentasi citra dengan menggunakan morfologi kemudian dilanjutkan ke tahap clustering dengan menggunakan metode fuzzy c-means untuk mengenali pola dari citra yang sudah disegmentasi tadi. Penilitian ini menghasilkan citra paru-paru normal dan abnormal dapat dikenali dengan tingkat akurasi sebesar 80%.The lungs are one of the important and vital organs in the body that function as a respiratory system process. One way to detect lung disease is to do an X-rays test. Chest X-ray is a radiographic projection to detect abnormalities in lung organ by using x-ray radiation. In the process of diagnosing, doctors see the condition of the results of Chest X-rays in the form of a thorax image (chest) to know the patient has an abnormal or normal lung. However, doctors\u27 diagnosis of chest X-rays results-based abnormalities is likely to differ depending on the doctor\u27s abilities and experience. This problem is expected to be solved by segmenting the lung image to help make the diagnosis appropriately. The purpose of this study is to conduct an analysis that can differentiate abnormal and normal lungs. The process of recognition of these patterns consists of the pre-processing stage of image segmentation by using morphology and then proceed to grouping by using fuzzy c-means method to express the pattern of the already segmented image. This research produces normal and abnormal lung images that can be identified with an accuracy of 80%
ANALISIS SEGMENTASI PELANGGAN MENGGUNAKAN KOMBINASI RFM MODEL DAN TEKNIK CLUSTERING
Get PDFIntisari – Persaingan yang ketat di bidang bisnis memotivasi sebuah usaha kecil dan menengah (UKM) untuk mengelola pelayanan terhadap konsumen tetap (pelanggan) secara maksimal. Meningkatkan kesetiaan pelanggan dengan mengelompokkan pelanggan menjadi beberapa kelompok dan menentukan strategi pemasaran yang tepat dan efektif untuk setiap kelompok. Segmentasi pelanggan dapat dilakukan melalui pendekatan data mining dengan metode clustering. Tujuan utamanya segmentasi pelanggan dan mengukur kesetiaan mereka terhadap sebuah produk UKM. Dengan menggunakan metode CRISP-DM yang terdiri dari enam fase, yakni pemahaman bisnis (business understanding), pemahaman data (data understanding), persiapan data (data preparation), pemodelan (modelling), evaluasi (evaluation), dan penerapan (deployment). Algoritma K-means digunakan untuk pembentukan klaster dan RapidMiner sebagai tool yang digunakan untuk mengevaluasi klaster-klaster yang terbentuk. Pembentukan klaster didasarkan pada analisa RFM ( Recency, Frequency, dan Monetary). Davies Bouldin Index (DBI) digunakan untuk menemukan jumlah cluster (k) yang optimal. Hasilnya kelompok pelanggan yang terbentuk ada tiga kelompok dengan kelompok pertama berjumlah 30 pelanggan masuk dalam kategori typical customer, kelompok kedua terdapat 8 pelanggan yang masuk dalam kategori superstar dan kelompok ketiga berjumlah 89 pelanggan pada kategori dormant customer.Intense competition in the business field motivates a small and medium enterprises (SMEs) to manage customer services to the maximal. Improve of customer royalty by grouping cunstomers into some of groups and determining appropriate and effective marketing strategies for each group. Customer segmentation can be performed by data mining approach with clustering method. The main purpose of this paper is customer segmentation and measure their loyalty to a SME’s product. Using CRISP-DM method which consist of six phases, namely business understanding, data understanding, data preparatuin, modeling, evaluation and deployment. The K-Means algorithm is used for cluster formation and RapidMiner as a tool used to evaluate the result of clusters. Cluster formation is based on RFM (recency, frequency, monetary) analysis. Davies Bouldin Index (DBI) is used to find the optimal number of clusters (k). The customers are divided into 3 clusters, total of customer in first cluster is 30 customers who entered in typical customer category, the second cluster there are 8 customer whho entered in superstar customer and 89 customers in third cluster is dormant cluster category