Analisis Segmentasi Produk Parfum Pria Menggunakan Metode K-Means Clustering Untuk Mendukung Strategi Bisnis - Nabila Najma Aulia; Elsha Sabilla (Journal of Information Systems and Business Technology, 2026)
Perkembangan teknologi digital mendorong bertambahnya jumlah transaksi penjualan yang menghasilkan banyak data. Data ini mengandung berbagai informasi yang bisa digunakan untuk membantu pengambilan keputusan bisnis, terutama untuk memahami karakteristik produk yang dijual. Namun, banyak data yang ada sering kali tidak dimanfaatkan dengan baik sehingga dibutuhkan metode analisis yang bisa mengubah data tersebut menjadi informasi yang lebih berarti. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan produk parfum pria berdasarkan karakteristik harga dan jumlah penjualan menggunakan metode K-Means Clustering. Dataset yang digunakan diperoleh dari platform Kaggle dan melalui proses pembersihan data, pemilihan atribut, penentuan jumlah kelompok menggunakan Metode Elbow, serta evaluasi hasil pengelompokan menggunakan Skor Silhouette. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah kelompok yang paling tepat adalah tiga kelompok. Kelompok pertama terdiri dari produk dengan harga cukup tinggi tetapi memiliki penjualan yang rendah, kelompok kedua memiliki produk dengan harga sedang dan tingkat penjualan yang cukup stabil, sedangkan kelompok ketiga diisi oleh produk dengan harga lebih rendah tetapi penjualannya paling tinggi. Evaluasi menggunakan Skor Silhouette menghasilkan nilai sebesar 0,6065 yang menunjukkan bahwa kualitas kelompok yang terbentuk termasuk baik. Hasil pengelompokan ini bisa digunakan sebagai dasar dalam merancang strategi pemasaran, mengelola persediaan, serta menentukan fokus promosi sesuai dengan karakteristik dari masing-masing kelompok produk.