KLASTERISASI PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN PERSENTASE PENGELUARAN MAKANAN DAN BUKAN MAKANAN SEBAGAI DASAR SEGMENTASI PASAR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS - Alia Marlina; Arief Wibowo (GoAcademica Research dan Publishing, 2026)
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan agar provinsi di Indonesia bisa dikelompokkan berdasarkan persentase pengeluaran makanan dan bukan makanan menggunakan algoritma K-Means sebagai dasar segmentasi pasar. Publikasi resmi Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan sumber didapatkannya data sekunder yang digunakan sebagai sumber data dalam penelitian ini. Data itu berisi informasi terkait persentase pengeluaran per kapita sebulan makanan dan bukan makanan di daerah perkotaan dan perdesaan menurut provinsi, 2025. Penelitian dilakukan beberapa tahap mulai dari pengumpulan data, persiapan data, klasterisasi menggunakan algoritma K-Means, di lain sisi Davies Bouldin Index (DBI) dimanfaatkan untuk mengevaluasi hasil clustering dan interpretasi hasil pengelompokan. Empat cluster dengan karakteristik yang berbeda dihasilkan oleh hasil clustering yang digunakan dalam penelitian. Cluster 0 memuat 16 provinsi dengan pengeluaran makanan lebih tinggi. 15 provinsi dengan pola pengeluaran yang relatif seimbang termuat di dalam cluster 1. 2 provinsi dengan persentase pengeluaran makanan tertinggi termuat di dalam cluster 2. 5 provinsi dengan persentase pengeluaran bukan makanan tertinggi termuat di dalam cluster 3. Temuan penelitian memperlihatkan bahwa provinsi bisa dikelompokkan oleh algoritma K-Means berdasarkan karakteristik konsumsi masyarakat sehingga bisa dimanfaatkan sebagai dasar segmentasi pasar dan membantu penyusunan strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.