<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik Data Mining dengan menggunakan algoritma K-Means guna mengidentifikasi dan memahami pola pengiriman barang di agen ekspedisi PT.XZY. Penerapan algoritma K- Means dengan membagi data ke dalam satu atau lebih kelompok dengan data kelompok yang terbentuk tersebut didapat dari kesamaan data dalam satu kelompok dan data yang memiliki perbedaan kelompok yang lain. Data yang diambil dalam penelitian ini mencakup riwayat pembelian, preferensi tujuan pengiriman, frekuensi kunjungan, dan data terkait lainnya yang relevan dengan aktivitas pelanggan di agen ekspedisi PT.XZY. Metode K-Means sebagai alternatif metode penyelesaian dalam penelitian ini, digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola pembelian dan preferensi mereka. Pengelompokan ini akan membantu mengidentifikasi kelompok-kelompok pelanggan dengan minat serupa. Tahap penelitian ini meliputi analisis dan seleksi data, processing dan transformasi data, dan pengolahan data dengan menggunakan algoritma K-Means. Sistem yang dikembangkan berdasarkan hasil pengiriman penjualan barang di agen ekspedisi XYZ untuk mengelompokkan tujuan pengiriman terfavorit jumlah tujuan pengiriman sebanyak 10 tujuan pengirim dan jumlah total 810 pengiriman yang dilakukan agen ekspedisi di tahun 2020. Hasil penelitian tersebut mendapatkan sebuah persamaan dari dua pebedaan (iterasi) yang menghasilkan pelanggan dari yang kurang hingga sangat favorit. Sehingga dari hasil penelitian ini dapat membantu manajemen agen exspedisi PT.XZY dalam mengambil keputusan strategis, seperti meningkatkan layanan dan penawaran produk yang lebih sesuai dengan minat pelanggan. Selanjutnya, hasil dari analisis tersebut akan dievaluasi dan diinterpretasikan untuk memberikan wawasan tentang preferensi dan minat pelanggan di agen exspedisi PT.XZY dengan harapan dapat memberikan manfaat bagi agen exspedisi PT.XZY dalam meningkatkan daya saing dan efisiensi pemasaran.]]>
