Electric Vehicle Market Segmentation Based on Features and Specifications Using the K-Means Algorithm - Rivanto, Farhan; Arifin, Toni (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Kendaraan bermotor berbahan bakar fosil diketahui merupakan salah satu penyumbang utama emisi gas rumah kaca yang mempercepat perubahan iklim global. Sebagai alternatif yang lebih ramah lingkungan, mobil listrik hadir sebagai solusi karena tidak menghasilkan emisi gas buang secara langsung saat digunakan. Perkembangan teknologi kendaraan listrik mendorong meningkatnya minat konsumen terhadap berbagai tipe dan spesifikasi yang tersedia di pasar. Demikian, diperlukan segmentasi pasar untuk memahami karakteristik mobil listrik berdasarkan kebutuhan pengguna. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan mobil listrik berdasarkan fitur dan spesifikasi teknisnya. Dataset yang digunakan berasal dari platform Kaggle dengan judul Cheapest Electric Cars 2023 yang dipublikasikan oleh koustubhk. Dataset tersebut terdiri dari 307 data dengan beberapa variabel utama, yaitu Name, Acceleration, TopSpeed, Range, Efficiency, FastChargeSpeed, Drive, dan Number of Seats. Variabel-variabel ini merepresentasikan performa, efisiensi, dan kapasitas kendaraan yang relevan dalam pengambilan keputusan konsumen. Hasil analisis menunjukkan bahwa pasar mobil listrik dapat dikelompokkan menjadi tiga klaster utama, yaitu klaster C0 (mobil keluarga) sebanyak 137 item, klaster C1 (mobil perkotaan) sebanyak 109 item, dan klaster C2 (mobil sport) sebanyak 61 item. Evaluasi kualitas clustering menggunakan indeks Davies-Bouldin menghasilkan nilai sebesar 0,641. Nilai tersebut menunjukkan hasil segmentasi yang diperoleh tergolong cukup baik karena semakin kecil nilai Davies-Bouldin Index, maka semakin optimal pemisahan antar klaster yang terbentuk..