Analisis Segmentasi Anggaran Pemasaran dan Penjualan Produk di Industri Retail Menggunakan K-Means Clustering Berbasis R Shiny - Anggelia Deli; Petronela Kurniati Kondang; Wilnotus Daniel Awil; Astina Ranti (Instink: Inovasi Pendidikan, Teknologi Informasi dan Komputer, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola hubungan antara anggaran pemasaran dan penjualan produk di industri retail melalui segmentasi data menggunakan metode K-Means Clustering, baik secara manual menggunakan Excel maupun otomatis melalui aplikasi R Shiny. Topik ini diangkat karena pentingnya efektivitas alokasi anggaran pemasaran dalam meningkatkan kinerja penjualan di tengah persaingan sektor retail yang semakin ketat. Data yang digunakan sebanyak 68.619 titik data yang kemudian diolah untuk menentukan jumlah klaster dan centroid secara acak. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya tiga klaster dengan distribusi yang signifikan, di mana klaster ketiga memiliki jumlah data terbanyak dan rata-rata harga tertinggi setelah proses scaling. Evaluasi hasil clustering melalui nilai Within Cluster Sum of Squares (WCSS) dan rasio Between_SS/Total_SS sebesar 55,7% mengindikasikan kualitas segmentasi yang cukup baik. Hasil dari perhitungan manual dan otomatis menunjukkan kesamaan yang signifikan, sehingga dapat disimpulkan bahwa metode K-Means efektif dan efisien dalam mengelola data berskala besar serta konsisten dalam mendukung analisis segmentasi anggaran pemasaran terhadap penjualan produk.