Analisis Outlier Transaksi Retail Rumah Tangga Menggunakan Segmentasi Multidimensi dan Uji Kruskal-Wallis - Kiki Mustaqim; Dini Septiana; Selma Nabila Razani; Woro Isti Rahayu (Data Sciences Indonesia (DSI), 2026)
Outlier pada data transaksi penjualan seringkali diabaikan atau dihapus tanpa analisis lebih lanjut, daripada itu outlier berpotensi menyimpan informasi penting mengenai perilaku konsumen maupun pola penjualan yang ekstrem. Tujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi transaksi outlier pada retail peralatan rumah tangga dengan pendekatan eksploratif. Outlier pada variabel revenue diidentifikasi menggunakan metode Interquartile Range (IQR) Extreme. Data kemudian disegmentasi berdasarkan atribut konsumen (Frequency dan Monetary), wilayah pembelian (berdasarkan benua), serta dimensi waktu (hari dan bulan). Selanjutnya, pengujian hipotesis dilakukan menggunakan uji Kruskal-Wallis untuk mengetahui perbedaan signifikan antara setiap kategori terhadap nilai revenue. Visualisasi dilakukan untuk melihat distribusi dan pola yang muncul pada masing-masing segmen ataupun atribut. Hasil penelitian menunjukan bahwa kategori harga, faktor wilayah, monetary value konsumen memiliki pengaruh signifikan terhadap variasi revenue pada transaksi outlier. Sementera itu, dimensi waktu pada kategori hari tidak menunjukkan pengaruh yang berarti, tetapi pada kategori bulan memiliki pengaruh yang signifikan. Temuan ini memberikan gambaran penting bagi pengelola retail untuk memahami karakteristik transaksi extreme dan menyusun strategi pemasaran serta manajemen risiko yang lebih efektif.