Klasterisasi Karakter Konsumen Terhadap Kecenderungan Pemilihan Produk Menggunakan K-Means - Ach Syuhbanul Yaumi; Zainul Zulfiqkar; Aryo Nugroho (Universitas Widyagama Malang, 2020)
Permasalahan yang sedang ada di toko saat ini adalah kesulitan untuk mengetahui produk yang saat ini banyak diminati atau paling banyak digunakan oleh konsumen agar dapat diketahui dari masing-masing variabel karakteristik konsumen lebih cenderung memilih produk yang disukai. Oleh karena itu, dalam penelitian pengelompokkan dengan metode K-Means untuk pemilihan produk merupakan salah satu cara untuk mengetahui pilihan pelanggan terhadap produk yang dikonsumsi. Karena metode K-Means mempunyai hasil pembagian yang lebih akurat. Penelitian ini melakukan proses data mining untuk membantu toko agar dapat mengetahui karakteristik konsumen terhadap kecenderungan pemilihan produk dengan melakukan penggalian data menggunakan salah satu metode data mining yaitu pengelompokkan data. Pada penelitian ini melakukan pengelompokkan dari data hasil penyebaran angket atau kusioner yang disebar di toko, kemudian data tersebut di kelompokkan menjadi 2 kelompok menggunakan salah satu algoritma klasterisasi yaitu K-Means. Data yang digunakan merupakan data yang dikumpulkan sebanyak 366 data tanggapan pelanggan toko. Setelah data tersebut diproses menggunakan algoritma K-Means, menunjukkan bahwa cluster 1 merupakan kelompok konsumen tipe A dengan presentase sebesar 33%, sedangkan cluster 2 merupakan kelompok konsumen tipe B dengan presentase sebesar 67%.