Analisis Penjualan Nike dengan Random Forest dan K-Means untuk Identifikasi Pola dan Produk Terlaris - Herlina Sari, Nurya; Latifah, Noor (Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola penjualan produk Nike dengan memanfaatkan algoritma Random Forest dan K-Means Clustering. Dataset diambil dari Kaggle dan diproses dengan Google Colab untuk mengenali faktor-faktor yang memengaruhi volume penjualan serta segmentasi produk berdasarkan kesamaan karakteristik. Random Forest diterapkan untuk mengidentifikasi variabel yang paling berpengaruh terhadap penjualan, sementara K-Means digunakan untuk mengelompokkan produk ke dalam berbagai Cluster. Visualisasi menunjukkan bahwa harga adalah faktor utama yang paling memengaruhi penjualan, diikuti dengan penilaian pelanggan. Dengan menggunakan Elbow Method, ditemukan jumlah Cluster optimal sebanyak tiga, yaitu produk dengan harga rendah dan penjualan menengah, produk premium dengan penjualan rendah, serta produk dengan harga menengah dan penjualan tinggi. Segmentasi ini memberikan wawasan yang jelas tentang pola penjualan dan kelompok produk yang berpotensi besar untuk diperluas. Temuan dari penelitian ini diharapkan menjadi pedoman dalam strategi pemasaran, manajemen persediaan, dan inovasi produk berdasarkan atribut penjualan yang paling berpengaruh.