Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Pola Sewa Kamera (Studi Kasus: Enocam Rental) - Wahyu Aji Dwi Pangestu; Dimas Abisono Punkastyo (shofanah Media Berkah, 2026)
Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk segmentasi pelanggan berdasarkan pola sewa kamera di Enocam Rental. Masalah utama yang dihadapi adalah pencatatan transaksi sewa pelanggan yang masih dilakukan secara manual melalui WhatsApp, sehingga data belum terstruktur dan sulit dianalisis. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola penyewaan serta mengelompokkan pelanggan berdasarkan kesamaan karakteristik sewa guna menghasilkan segmentasi objektif sebagai dasar penentuan strategi pelayanan. Pendekatan yang digunakan mengombinasikan metode kualitatif dan kuantitatif, dengan menerapkan metode Prototype untuk pengembangan sistem. Proses clustering didasarkan pada tiga variabel utama, yaitu frekuensi sewa, total transaksi, dan durasi sewa. Penentuan jumlah klaster optimal menggunakan Elbow Method yang menghasilkan k=3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem penyewaan berbasis web berhasil dibangun menggunakan Laravel, Tailwind CSS, PHP, dan MySQL. Algoritma K-Means berhasil mengelompokkan pelanggan ke dalam tiga klaster: pelanggan bernilai tinggi (high-value), sedang (mid-value), dan rendah (low-value). Segmentasi ini dapat digunakan sebagai landasan pengambilan strategi bisnis berbasis data guna meningkatkan efektivitas pelayanan pelanggan pada Enocam Rental.