<![CDATA[Historical economic and financial data are available in vast volumes, yet extracting non-trivial insights hidden within them remains a significant challenge, primarily due to the reliance on traditional, hypothesis-driven analysis methods. In the Indonesian context, the comprehensive application of clustering techniques to uncover objective data narratives remains unexplored, mainly raising the urgency of developing a data-driven approach. This study aims to address this gap by demonstrating the capabilities and flexibility of the K-Means algorithm as a robust exploratory analysis method. The study employs a comparative case study approach on five independent datasets purposefully selected to cover diverse domains and periods: bank merger trends (1971–1988), critical macroeconomic indicators (1992–2003), state-owned bank financial performance (2004–2014), bird’s nest exports (2017–2021), and comparable economic data from the United States (1930–1955). Methodologically, each dataset was rigorously pre-processed before being clustered using the K-Means algorithm, with the quality of the results quantitatively evaluated using the Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, and Inertia metrics. The results demonstrate powerful clustering performance, with three of the five case studies achieving Silhouette Scores above 0.70, indicating dense and well-defined data segmentation. Key findings demonstrate that the formed clusters successfully map historical periods objectively; for example, the algorithm automatically isolates the extreme anomaly of the 1998 monetary crisis as a unique cluster, identifies the peak of the banking merger era as a phase of intense consolidation, and groups state-owned banks into distinct strategic segments based on their capital and profitability profiles. This study confirms that K-Means is an effective exploratory analysis method, capable of transforming complex historical data into structured insights to support more informed and evidence-based policy formulation.Meskipun data ekonomi dan keuangan historis tersedia dalam volume yang sangat besar, upaya untuk mengekstrak wawasan non-trivial yang tersembunyi di dalamnya tetap menjadi tantangan signifikan, terutama karena ketergantungan pada metode analisis tradisional yang bersifat hypothesis-driven. Dalam konteks Indonesia, aplikasi teknik Clustering secara komprehensif untuk mengungkap narasi data yang objektif masih belum banyak dieksplorasi, sehingga memunculkan urgensi untuk mengembangkan pendekatan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk menjawab kesenjangan tersebut dengan mendemonstrasikan kapabilitas dan fleksibilitas algoritma K-Means sebagai metode analisis eksplorasi yang tangguh. Untuk mencapai tujuan ini, penelitian menerapkan pendekatan studi kasus komparatif pada lima dataset independen yang sengaja dipilih guna mencakup domain dan periode waktu yang beragam: tren merger bank (1971-1988), indikator makroekonomi kritis (1992-2003), kinerja keuangan bank BUMN (2004-2014), ekspor komoditas sarang burung walet (2017-2021), dan data ekonomi pembanding dari Amerika Serikat (1930-1955). Secara metodologis, setiap dataset diproses secara ketat melalui pra-pemrosesan sebelum dikelompokkan menggunakan K-Means, dengan kualitas hasil dievaluasi secara kuantitatif melalui metrik Silhouette score, Davies-Bouldin Index, dan Inertia. Hasil penelitian menunjukkan kinerja klasterisasi yang sangat kuat, di mana tiga dari lima studi kasus mencapai Silhouette score di atas 0.70, yang mengindikasikan segmentasi data yang padat dan terdefinisi dengan baik. Temuan utama menunjukkan bahwa klaster yang terbentuk berhasil memetakan periode-periode historis secara objektif; sebagai contoh, algoritma ini secara otomatis mengisolasi anomali ekstrem krisis moneter 1998 sebagai sebuah klaster unik, mengidentifikasi puncak era merger perbankan sebagai fase konsolidasi yang intens, serta mengelompokkan bank-bank BUMN ke dalam segmen strategis yang berbeda berdasarkan profil modal dan profitabilitasnya. Studi ini mengonfirmasi bahwa K-Means adalah metode analisis eksplorasi yang efektif, mampu mentransformasi data historis yang kompleks menjadi wawasan terstruktur untuk mendukung perumusan kebijakan yang lebih informatif dan berbasis bukti.]]>
