KLASTERISASI PENGUNJUNG MALL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS BERDASARKAN PENDAPATAN DAN PENGELUARAN - Bima Yudha Putra; Fathya Yuanita Azzahra; Ira Alfrina Erlanda (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2023)
Pada penelitian ini, dilakukan analisis clustering terhadap data pelanggan mall dengan tujuan untuk membantu manajer dan tim pemasaran dalam merumuskan strategi guna meningkatkan pendapatan mall. Langkah-langkah dalam penelitian ini meliputi studi literatur, analisis dataset, identifikasi masalah, dan menentukan karakteristik clustering. Data mining digunakan sebagai teknik untuk mendapatkan informasi yang bernilai dari data pelanggan mall yang memiliki volume besar dan bersifat tidak teratur. Dengan pemahaman yang mendalam tentang karakteristik pengunjung mall, strategi yang lebih efektif dapat dirancang untuk menarik pengunjung baru, meningkatkan retensi pengunjung yang sudah ada, dan menciptakan pengalaman belanja yang lebih menarik. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset pelanggan mall yang diperoleh dari Kaggle. Dalam dataset ini, karakteristik pelanggan dianalisis berdasarkan tingkat pendapatan tahunan, usia, jenis kelamin, dan frekuensi kunjungan. Hasil clustering ini dapat membantu manajer dan tim pemasaran dalam mengidentifikasi kelompok pelanggan yang lebih disukai dan kurang disukai, serta mengevaluasi efisiensi dan efektivitas kegiatan bisnis perusahaan dalam memberikan layanan yang sesuai untuk berbagai jenis pelanggan dengan harga yang tepat.