Implementasi Machine Learning untuk Meningkatkan Penjualan di Pasar Digital Melalui Strategi Point Of Purchase - Risma, Risma; Prastya, Septyan Eka; Nurhaeni, Nurhaeni; Ansari, Rudy (Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), 2024)
Abstrak - Pasar digital berkembang pesat dengan meningkatnya akses internet, menjadikannya pusat aktivitas ekonomi yang signifikan. Dalam persaingan yang ketat, inovasi seperti Point of Purchase (PoP) menjadi krusial untuk menarik perhatian konsumen dan mempengaruhi keputusan pembelian mereka. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas penjualan di pasar digital dengan menggunakan Machine Learning, khususnya melalui algoritma K-Means Clustering. Algoritma ini digunakan untuk mengelompokkan konsumen berdasarkan pola perilaku yang serupa, membantu perusahaan memahami preferensi dan kebiasaan konsumen secara lebih mendalam. Metode penelitian mencakup pengumpulan dan preprocessing data penjualan, serta penerapan K-Means Clustering untuk membentuk cluster penjualan. Hasilnya menunjukkan peningkatan efektivitas penjualan dan pemahaman yang lebih baik mengenai preferensi konsumen. Pengelompokan data ini dapat mengidentifikasi pola perilaku konsumen yang membantu menyusun strategi pemasaran yang lebih fokus di titik-titik kunci PoP.Kata kunci: k-means clustering, machine learning, point of purchase, pasar digital, strategi pemasaran. Abstract - The digital marketplace has rapidly expanded with the increasing access to the internet, making it a significant hub of economic activity. In a highly competitive environment, innovations such as Point of Purchase (PoP) are crucial for capturing consumer attention and influencing their purchasing decisions. This research aims to enhance sales effectiveness in the digital marketplace by utilizing Machine Learning, specifically through the K-Means Clustering algorithm. This algorithm is employed to segment consumers based on similar behavioral patterns, helping companies gain a deeper understanding of consumer preferences and habits. The research methodology includes data collection and preprocessing of sales data, followed by the application of K-Means Clustering to form sales clusters. The results indicate an increase in sales effectiveness and a better understanding of consumer preferences. This data segmentation can identify consumer behavior patterns that assist in developing more targeted marketing strategies at key PoP points.Keywords: digital marketplace, k-means clustering, machine learning, marketing strategy, point of purchase.