Implementasi Algoritma K-Means dalam Pengelompokkan Tingkat Transaksi Produk PPOB Nusantara - Muhammad Rosyad Dzikrillah; Deden Hardan Gutama; Dhina Puspasari Wijaya; Dita Danianti (UPT P2M State Polytechnic of Malang, 2024)
PPOB Nusantara merupakan penyedia aplikasi berbasis layanan pembayaran online dengan lebih dari 800 produk. Dengan produk dan transaksi yang sudah relatif banyak sulit memperoleh informasi berupa jumlah transaksi setiap kategori produk yang akan digunakan untuk menjaga stabilitias ataupun promosi produk. Di PPOB Nusantara proses penggalian data menjadi informasi sebelumnya masih dilakukan manual menggunakan software pengolah angka, sehingga rentan kesalahan dan membutuhkan waktu dan proses yang cukup lama. Dalam penelitian ini dilakukan perancangan sistem klasterisasi berbasis website untuk mengelompokkan produk berdasarkan tingkat transaksi menggunakan algoritma K-Means. Klaster yang ditentukan adalah 5 (Very Low, Low, Medium, High, Very High) dengan data yang digunakan adalah data transaksi periode bulan September 2023 dengan total 91.923 record. Atribut yang digunakan adalah kategori dan jumlah transaksi. Hasil pengujian sistem klasterisasi didapatkan 26 kategori dengan 15 kategori dan 157 produk masuk ke dalam klaster Very Low, 5 kategori dan 23 produk di klaster Low, 3 kategori dan 5 produk di klaster Medium, 2 kategori dan 2 produk di klaster High, dan 1 kategori dan 1 produk di klaster Very High. Dari hasil klasterisasi selanjutnya akan dilakukan analisis lebih lanjut oleh tim marketing untuk dilakukan strategi promosi berdasarkan kelompok klaster.