Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Analisis Profil Konsumen Untuk Strategi Manajemen Pemasaran - Wira Apriani; Yuda Perwira; Refin Herissandi; Septian Jordan Purba (Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 2026)
Segmentasi konsumen merupakan pendekatan penting dalam manajemen pemasaran untuk memahami karakteristik pelanggan dan merumuskan strategi yang tepat sasaran. Namun, tidak semua organisasi memiliki data transaksi yang lengkap, sehingga pemanfaatan data profil pelanggan non-transaksional menjadi alternatif yang relevan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi konsumen berdasarkan profil pelanggan menggunakan metode K-Means Clustering sebagai dasar penyusunan strategi manajemen pemasaran. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik data mining. Dataset yang digunakan adalah dataset publik Customers Purchase Behavior dari Kaggle yang terdiri dari 72.637 data pelanggan. Variabel yang dianalisis meliputi lifestage dan premium customer. Data kategorik ditransformasikan melalui proses encoding dan dinormalisasi sebelum diterapkan algoritma K-Means Clustering. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsumen dapat dikelompokkan ke dalam tiga segmen utama dengan karakteristik yang berbeda berdasarkan tahapan kehidupan dan preferensi harga. Segmentasi ini mencerminkan perbedaan sensitivitas harga dan potensi nilai pelanggan pada masing-masing kelompok. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode K-Means Clustering efektif digunakan untuk segmentasi konsumen berbasis data profil pelanggan non-transaksional. Hasil segmentasi dapat dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam penyusunan strategi manajemen pemasaran yang lebih terarah dan berbasis data.