ANALISIS POLA PEMBELIAN PRODUK PADA TOKO AL-FATIH KAOS KAKI DI TOKOPEDIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS - Resty Ika Aurelya; Karno Diantoro; Saromah; Ahmad Soderi; Juwari (Ikatan Dosen Menulis, 2026)
Toko Al-Fatih Kaos Kaki merupakan toko yang menjual berbagai produk kaos kaki olahraga dan perlengkapan badminton melalui platform Tokopedia. Aktivitas penjualan yang dilakukan secara online menghasilkan data transaksi yang cukup banyak. Namun, data tersebut belum dimanfaatkan secara optimal untuk mengetahui pola pembelian konsumen serta tingkat pergerakan produk, sehingga toko mengalami kesulitan dalam menentukan produk yang paling diminati dan dalam mengelompokkan produk berdasarkan tingkat penjualannya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian konsumen dan mengelompokkan produk menggunakan metode data mining dengan Algoritma K-Means Clustering. Data yang digunakan berupa 623 transaksi penjualan periode November 2024 hingga November 2025. Tahapan penelitian meliputi Data Cleaning, transformasi data, normalisasi menggunakan metode Min-Max Scaling, serta proses Clustering dengan Algoritma K-Means. Pengolahan data dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python melalui Google Colaboratory. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk dapat dikelompokkan ke dalam dua Cluster, yaitu Fast Moving dan Slow Moving, berdasarkan jumlah pembelian dan total penjualan. Cluster Fast Moving berisi produk dengan tingkat penjualan tinggi, sedangkan Cluster Slow Moving berisi produk dengan tingkat penjualan lebih rendah. Analisis kategori produk menunjukkan bahwa pembelian konsumen didominasi oleh kategori Kaos Kaki Olahraga Badminton sebesar sekitar 56,8%, diikuti Kaos Kaki Olahraga Umum sebesar 38,0%, serta Perlengkapan Badminton sebesar 5,1%. Hasil ini dapat membantu toko dalam menentukan strategi pengelolaan stok dan penjualan produk.