CLUSTERING DATASET CUSTOMERS DENGAN MENGGUNAKAN METODE K MEANS - BINTANG GIRIK ALLO, CAECILIA (CENDERAWASIH: Journal of Statistics and Data Science, 2024)
Keunggulan kompetitif yang berkelanjutan sangat penting bagi sebagian besar perusahaan yang ingin mempertahankan atau memperluas posisinya dan mengoptimalkan probabilitas dan pertumbuhan keuntungannya. Keunggulan yang baik adalah yang dapat menarik klien/pelanggan. Segmentasi pelanggan sangat penting untuk mencapai misi ini. Teknik clustering dapat membantu dalam pengelompokan pelanggan dalam membuat kelompok yang terdiri objek target berdasarkan informasi dalam data yang membedakan objek dan hubungan di antara objek tersebut. Dengan mengelompokkan pelanggan ke dalam beberapa kelompok dapat membedakan antara pelanggan yang lebih disukai dan yang kurang disukai. Pada hal ini kami menyelidiki masalah audit internal yang terkait dengan protokol dengan tujuan untuk melihat nilai yang diberikan oleh mall kepada customer berdasarkan perilaku customer. Algoritma clustering yang digunakan adalah algoritma K-means. Pada metode algoritma K-Means diperoleh jumlah cluster dengan metode elbow yaitu k = 2. Cluster yang terbentuk yaitu cluster 1 dengan jumlah 11 pelanggan yang dan cluster 2 dengan jumlah 14 pelanggan.