Analisis Segmentasi Pelanggan Berbasis Data Transaksi Menggunakan Metode K-Means - Arif Shidqi, Nadhif; Firmansyah, Hasbi; Asriyani, Wahyu; Prasetyo Tulodo, Rizki (Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis segmentasi pelanggan berdasarkan data transaksi menggunakan metode K-Means Clustering sebagai upaya meningkatkan efektivitas strategi pemasaran berbasis data. Permasalahan utama yang diidentifikasi adalah belum optimalnya pemanfaatan data transaksi pelanggan dalam membentuk segmen yang akurat dan representatif, sehingga perusahaan sering mengalami kesulitan dalam menentukan prioritas pelanggan serta merancang intervensi pemasaran yang lebih tepat sasaran. Penelitian ini menggunakan dataset transaksi pelanggan yang mencakup atribut perilaku seperti frekuensi pembelian, nilai transaksi, saldo, limit kredit, serta aktivitas pembayaran. Proses penelitian meliputi tahapan praproses data, transformasi atribut, penanganan missing values, normalisasi, pemodelan K-Means, penerapan model, serta evaluasi kualitas klaster menggunakan Davies–Bouldin Index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means berhasil mengelompokkan data pelanggan ke dalam lima klaster dengan karakteristik perilaku yang berbeda. Evaluasi menggunakan Davies–Bouldin Index menghasilkan nilai 3.012 yang mengindikasikan bahwa kualitas pemisahan antar klaster masih dapat ditingkatkan, namun struktur klaster tetap dapat memberikan gambaran awal mengenai segmen pelanggan. Temuan ini menegaskan bahwa pendekatan clustering mampu memberikan wawasan yang relevan mengenai pola transaksi pelanggan dan dapat dijadikan dasar dalam penyusunan strategi pemasaran yang lebih terarah, personalisasi layanan, serta pengembangan program retensi pelanggan. Katakunci: K-Means Clustering, Segmentasi Pelanggan, Data Transaksi, Praproses Data, Indeks Davies–Bouldin, Strategi Pemasaran, Perilaku Pelanggan