Penggunaan Algoritma K-Means untuk Segmentasi Data Pelanggan pada Sistem Pemasaran Berbasis Data Mining

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan algoritma K-Means dalam segmentasi data pelanggan dalam sistem pemasaran berbasis data mining. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan pendekatan studi literatur dan penelitian kepustakaan. Algoritma K-Means dipilih karena kemampuannya untuk mengelompokkan data berdasarkan atribut kesamaan, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi pola perilaku pelanggan. Penelitian ini mengkaji berbagai literatur terkait penerapan algoritma K-Means dalam segmentasi pelanggan, termasuk studi kasus di berbagai sektor seperti ritel, asuransi, dan e-commerce. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means efektif dalam membentuk klaster pelanggan yang homogen, memungkinkan perusahaan untuk merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran dan efisien. Selain itu, metode ini dapat membantu mengungkap pola tersembunyi dalam data pelanggan, seperti preferensi pembelian dan tingkat loyalitas, yang sulit ditemukan secara manual. Studi ini juga menyoroti tantangan dalam penerapan algoritma K-Means, seperti pemilihan jumlah cluster yang optimal dan sensitivitas terhadap data awal, serta solusi potensial seperti penggunaan metode Elbow atau Silhouette Scores. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan bagi pengembangan strategi pemasaran berbasis data mining yang lebih efektif dan berbasis bukti.