Segmentasi Spasio-Temporal Performa Penjualan Produk Sepatu Menggunakan Algoritma K-Means: Spatio-temporal Segmentation of Footwear Sales Performance Using the K-Means Algorithm - Yuliyatini, Shindy; Yulyanti, Eva; Triyono, Gandung (Institut Riset dan Publikasi Indonesia, 2026)
Ketimpangan performa penjualan antarwilayah umumnya dianalisis melalui agregasi tahunan yang berpotensi menyembunyikan dinamika pasar. Penelitian ini bertujuan mengusulkan model segmentasi performa penjualan sepatu berbasis spatio-temporal menggunakan algoritma K-Means dengan unit analisis State × Quarter. Dataset diperoleh dari platform Kaggle (Adidas US Sales Dataset) periode 2020-2021 dan diagregasi dari 400 transaksi menjadi 181 observasi menggunakan variabel total sales, units sold, operating profit, dan operating margin. Metode meliputi preprocessing menggunakan IQR dan winsorizing, normalisasi Min-Max, serta clustering K-Means. Evaluasi dilakukan menggunakan Silhouette Score, Davies-Bouldin Index (DBI), Calinski-Harabasz Index (CHI), dan uji stabilitas Adjusted Rand Index (ARI) sebagai metode validasi tambahan untuk mengukur konsistensi hasil clustering. Hasil menunjukkan tiga cluster dengan distribusi 55,8% (rendah), 32,0% (menengah), dan 12,2% (tinggi). Nilai Silhouette Score sebesar 0,4263 menunjukkan pemisahan cluster moderat, sedangkan ARI sebesar 1,000 menunjukkan stabilitas sangat tinggi. Analisis spasio-temporal menunjukkan 52% state mengalami perubahan cluster antarkuartal. Temuan ini menunjukkan adanya dinamika performa wilayah yang tidak terdeteksi dalam agregasi tahunan. Kontribusi ilmiah penelitian ini adalah penerapan segmentasi spatio-temporal berbasis K-Means dengan evaluasi kualitas dan stabilitas cluster untuk mengidentifikasi dinamika performa distribusi wilayah secara lebih akurat.