Pengelompokan Pelanggan Supermarket Berdasarkan Riwayat Transaksi Dengan Metode K-Means Clustering

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode K-Means Clustering dalam mengelompokkan pelanggan supermarket berdasarkan riwayat transaksi mereka. Di tengah persaingan ritel yang dinamis dan perubahan perilaku konsumen, pemahaman mendalam tentang segmen pelanggan menjadi esensial untuk profitabilitas. Data transaksi yang masif dapat dianalisis untuk mengungkap pola pembelian tersembunyi, preferensi produk, dan kebiasaan belanja yang khas. Metode K-Means dipilih karena kesederhanaan dan efisiensinya dalam memproses dataset besar, mempartisi data menjadi k klaster berdasarkan kemiripan karakteristik. Hasil klasterisasi diharapkan dapat mengidentifikasi segmen pelanggan seperti pelanggan loyal, berisiko, atau potensial. Wawasan ini akan memfasilitasi perancangan strategi pemasaran yang lebih personal dan efektif, optimasi penentuan stok barang, serta peningkatan loyalitas pelanggan. Kontribusi penelitian ini adalah menyediakan dasar ilmiah untuk pengambilan keputusan strategis yang lebih baik dalam manajemen supermarket.