Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan produk vape di Cirebon Vape Store berdasarkan pola penjualan, dengan tujuan mendukung pengambilan keputusan strategis. Dari 5.090 entri penjualan selama satu tahun, data dianalisis melalui tahapan pra-pemrosesan, transformasi numerik, implementasi algoritma, dan evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil terbaik diperoleh pada K=4 dengan nilai DBI 0,541, menghasilkan empat klister Utama berdasarkan penjualan, Harga, dan transaksi. Visualisasi menggunakan scatter plot dan heatmap memperjelas distribusi produk dalam klister, yang meliputi produk dengan penjualan tinggi, produk unik dengan transaksi besar, produk mahal dengan penjualan terbatas, dan produk dengan penjualan moderat. Hasil ini memberikan wawasan bagi took untuk meningkatkan strategi pemasaran, efisiensi stok, dan daya saing, sekaligus memperkaya literatur tentang penerapan analitik data dalam bisnis ritel.
Copyrights © 2025