Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Yuliyatini, Shindy
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Segmentasi Spasio-Temporal Performa Penjualan Produk Sepatu Menggunakan Algoritma K-Means: Spatio-temporal Segmentation of Footwear Sales Performance Using the K-Means Algorithm Yuliyatini, Shindy; Yulyanti, Eva; Triyono, Gandung
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2026): MALCOM April 2026
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v6i2.2609

Abstract

Ketimpangan performa penjualan antarwilayah umumnya dianalisis melalui agregasi tahunan yang berpotensi menyembunyikan dinamika pasar. Penelitian ini bertujuan mengusulkan model segmentasi performa penjualan sepatu berbasis spatio-temporal menggunakan algoritma K-Means dengan unit analisis State × Quarter. Dataset diperoleh dari platform Kaggle (Adidas US Sales Dataset) periode 2020-2021 dan diagregasi dari 400 transaksi menjadi 181 observasi menggunakan variabel total sales, units sold, operating profit, dan operating margin. Metode meliputi preprocessing menggunakan IQR dan winsorizing, normalisasi Min-Max, serta clustering K-Means. Evaluasi dilakukan menggunakan Silhouette Score, Davies-Bouldin Index (DBI), Calinski-Harabasz Index (CHI), dan uji stabilitas Adjusted Rand Index (ARI) sebagai metode validasi tambahan untuk mengukur konsistensi hasil clustering. Hasil menunjukkan tiga cluster  dengan distribusi 55,8% (rendah), 32,0% (menengah), dan 12,2% (tinggi). Nilai Silhouette Score sebesar 0,4263 menunjukkan pemisahan cluster  moderat, sedangkan ARI sebesar 1,000 menunjukkan stabilitas sangat tinggi. Analisis spasio-temporal menunjukkan 52% state mengalami perubahan cluster  antarkuartal. Temuan ini menunjukkan adanya dinamika performa wilayah yang tidak terdeteksi dalam agregasi tahunan. Kontribusi ilmiah penelitian ini adalah penerapan segmentasi spatio-temporal berbasis K-Means dengan evaluasi kualitas dan stabilitas cluster  untuk mengidentifikasi dinamika performa distribusi wilayah secara lebih akurat.
Co-Authors Triyono, Gandung Yulyanti, Eva