Segmentasi Produk Berdasarkan Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering(Studi Kasus: Shopee) - Kurnia, Dennis Ma'rifatul; Hidayah, Yulistiya Nur; Daniati, Erna Daniati (Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2025)
Dalam lingkungan e-commerce seperti Shopee, terdapat ribuan produk dengan variasi harga dan performa penjualan yang berbeda. Untuk membantu penjual dan manajemen marketplace dalam pengambilan keputusan strategis, diperlukan pendekatan analisis data yang mampu mengelompokkan produk berdasarkan karakteristik relevan. Metode yang dinilai paling efektif dalam penelitian ini adalah analisis K-Means Kluster yaitu salah satu teknik clustering non-hierarkis yang bekerja dengan cara membagi sekumpulan objek atau data ke dalam beberapa kelompok (cluster) berdasarkan tingkat kemiripan karakteristik yang dimilikinya. Produk yang memiliki karakteristik yang sama akan tergolong ke dalam cluster yang sama, sementara produk dengan karakteristik yang berbeda akan dikelompokkan ke dalam cluster yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan produk berdasarkan daya jual serta melihat keterkaitan antar variabel produk. Hasil segmentasi ini diharapkan memberikan informasi yang berguna untuk rekomendasi strategi penjualan, meningkatkan efisiensi promosi, dan memberikan insight bisnis yang lebih tajam bagi penjual maupun pihak pengelola marketplace dalam mengembangkan strategi pemasaran berbasis data.