KLASTERISASI PELANGGAN BERDASARKAN PERILAKU KONSUMEN MENGUNAKAN K-MEANS - Kumalasari, Jefina Tri; Merdekawati, Agustiena (Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta, 2025)
Mengelola loyalitas pelanggan dan menjangkau pembeli merupakan tantangan terbesar yang dihadapi industri retail. Segmentasi atau pengelompokan pelanggan merupakan strategi yang dilakukan dengan memisahkan pelanggan ke dalam beberapa kelompok berdasarkan perbedaan karakteristik, perilaku, maupun kebutuhan mereka. Pembagian ini bertujuan membantu pebisnis guna memenuhi kebutuhan mereka dengan mengoptimalkan layanan dan produk. Metode Clustering digunakan untuk mengidentifikasi beberapa segmen pelanggan. Berdasarkan hasil pengujian maka terlihat pada jumlah cluster optimal adalah K = 3 karena memiliki nilai tertinggi yaitu 0.33861316, hal ini didukung setalah dilakukan pengujian elbow methode. Penerapan Algoritma K-Means dalam mengkluster perilaku pelanggan memberikan wawasan mengenai variasi pola pembelian di antara pelanggan. Hasil ini dapat digunakan untuk mengembangkan strategi bisnis yang lebih terarah dan efektif. Namun, kondisi ekonomi dan faktor gaya hidup turut memberi pengaruh besar sehingga pola pengeluaran dalam populasi sangat bervariasi.