DATA MINING DALAM KONTEKS TRANSAKSI PENJUALAN HIJAB DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS: STUDI KASUS: HIJABER TRENDY - Maoulana, Riky; Irawan, Bambang; Bahtiar, Agus (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Industri perdagangan hijab menghadapi tantangan dinamika pasar yang kompleks, sehingga diperlukan pendekatan analitik untuk meningkatkan efisiensi dan optimasi penjualan. Penelitian ini bertujuan menerapkan teknik data mining khususnya clustering dengan algoritma K-Means pada data transaksi penjualan hijab. Dengan pendekatan tersebut diharapkan dapat mengelompokkan pola transaksi berdasarkan kemiripan dan memahami preferensi perilaku pembelian konsumen hijab. Metode penelitian diawali dengan mengumpulkan data historis transaksi dari sebuah toko hijab, lalu menerapkan algoritma K-Means clustering untuk pengelompokan data transaksi serupa. Analisis mempertimbangkan atribut seperti jumlah pembelian, frekuensi transaksi, jenis dan variasi produk yang dibeli. Hasil clustering K-Means berhasil mengidentifikasi beberapa kelompok besar transaksi hijab dengan pola pembelian mirip. Hal ini memberikan informasi berharga terkait perilaku dan selera konsumen hijab. Selanjutnya hasil analitik dapat dimanfaatkan untuk penyesuaian strategi pemasaran agar lebih memenuhi preferensi konsumen dan meningkatkan kepuasan serta loyaltas pelanggan. Penelitian serupa dapat diterapkan pada data transaksi industri fashion Muslim lainnya.