Analisis Segmentasi Kebiasaan Belanja Berdasarkan Data Penjualan Menggunakan Metode K-Means - Aulia, Nurun Nihayatur Rifqiyah; Saputri, Cindy Avitaselly Bambang; Daniati, Erna (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2025)
Segmentasi pelanggan merupakan strategi penting dalam meningkatkan efektivitas pemasaran ritel di era data-driven. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja menggunakan algoritma K-Means. Data transaksi sekunder dianalisis melalui tahapan preprocessing, normalisasi, dan visualisasi Elbow Method untuk menentukan jumlah klaster. Hasilnya menunjukkan empat klaster utama dengan karakteristik unik, seperti pelanggan muda dengan frekuensi tinggi, hingga pelanggan senior dengan nilai transaksi tertinggi dan preferensi pembayaran digital. Analisis mendalam mengungkap hubungan antara usia, jumlah pembelian, dan metode pembayaran terhadap nilai ekonomi tiap segmen. Kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi data perilaku dan demografis secara simultan dalam proses segmentasi, yang jarang dioptimalkan pada studi sebelumnya. Pendekatan ini mendukung penyusunan strategi pemasaran yang lebih personal dan tepat sasaran, serta mendorong pemanfaatan data transaksi sebagai aset strategis dalam pengambilan keputusan bisnis.