IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN MINAT KONSUMEN PADA PRODUK ONLINE SHOP

Perkembangan teknologi internet saat ini begitu pesat dalam berbagai
bidang, tak terkecuali dalam dunia bisnis. hal ini dapat dilihat dengan
munculnya berbagai usaha dibidang penjualan berbasis online atau biasa disebut
Online shop. Semakin besar sebuah Online shop maka semakin banyak transaksi
yang dilakukan, serta dapat menarik data yang begitu besar pula.
Dalam kegiatan transaksi penjualan, minat konsumen terhadap penjualan
suatu produk dapat diukur dari banyaknya jumlah transaksi penjualan yang
dilakuan. Nantinya informasi tersebut dapat digunakan sebagai penentuan strategi
pemasaran. Maka dibutuhkan sebuah Teknik data mining untuk mendapatkan
berbagai informasi yang bermanfaat bagi perusahaan.
K-Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang
mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang
sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai
karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok lain.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa jumlah Cluster paling optimal
yaitu 3 Cluster dengan nilai DBI 0.469 dan dari 2708 data penjualan terdapat 50
produk merupakan anggota Cluster 1, 355 produk anggota Cluster 2 dan 2303
produk anggota Cluster 3. Diharapkan penelitian ini dapat bermanfaat untuk
perusahaan dan sebagai acuan untuk penelitian selanjutnya.

Kata Kunci: Minat Konsumen, K-Means Clustering, Online Shop