Analisis Segmentasi Pelanggan Pada Industri Laundry Menggunakan Metode K-Means Clustering Untuk Rekomenasi Strategi Pemasaran - Fauzi, Mohammad; Wicaksono, Satrio Agung; Kurnianingtyas, Diva (Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer, 2026)
Penelitian ini menghasilkan segmentasi pelanggan pada industri laundry berdasarkan pola transaksi menggunakan metode K-Means Clustering. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi evaluasi Elbow Method, Silhouette Score, dan Davies-Bouldin Index (DBI) mengindikasikan jumlah klaster optimal sebanyak dua klaster (k = 2). Pemilihan jumlah klaster ini didukung oleh nilai Silhouette Score tertinggi serta nilai DBI terendah yang mencerminkan pemisahan klaster yang baik dan stabil. Klaster pertama menunjukkan kelompok pelanggan dengan tingkat frekuensi transaksi dan nilai total transaksi yang lebih tinggi dibandingkan klaster lainnya. Kelompok ini berkontribusi besar terhadap pendapatan dan menunjukkan pola transaksi yang konsisten. Sementara itu, klaster kedua merepresentasikan pelanggan dengan frekuensi transaksi dan nilai transaksi yang relatif lebih rendah, yang mengindikasikan tingkat keterlibatan pelanggan yang masih terbatas. Hasil segmentasi ini memberikan gambaran yang jelas mengenai perbedaan perilaku pelanggan dalam industri laundry. Temuan penelitian menunjukkan bahwa hasil klaster dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam penyusunan strategi pemasaran yang lebih terarah, seperti pemeliharaan pelanggan bernilai tinggi serta pengembangan program promosi untuk meningkatkan aktivitas pelanggan bernilai rendah. Dengan demikian, segmentasi berbasis data transaksi mampu mendukung pengambilan keputusan strategis secara lebih efektif dan terukur.