Customer Clustering Menggunakan K-Means Agglomerative pada Pendapatan dan Pembelian daging - Syukur Iman Attaqwa; Achmad Arbi Hanafi; Harith Hakim; Azriel Akbar Sofyan; Anggraini Puspita Sari, (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2023)
Abstrak— Tujuan penelitian ini guna mengetahui clustering pada pendapatan dan pembelian daging customer menggunakan algoritma K-Means - Agglomerative Clustering. Perusahaan yang bergerak pada bidang transaksi jual beli perlu memperhatikan target pasar pada produk yang mereka buat. Clustering customer memiliki tujuan guna mengidentifikasi tingkah laku customer. Identifikasi yang dilakukan memuat analisis terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi tingkah laku pelanggan dan dampaknya terhadap strategi pemasaran. Teknik cluster memerlukan metode yang cocok yaitu metode K-Means - Agglomerative Clustering. penelitian ini, akan menggunakan data sekunder, data yang kami ambil yaitu data Customer Personality Analysis dengan total data sebesar 2240 dengan kolom sebanyak 29. metode penelitian meliputi Pengumpulan Data, Cleaning Data, Preprocessing Data, dan metode pemodelan menggunakan algoritma Agglomerative Clustering serta metode Elbow menggunakan algoritma K-Means. jumlah cluster yang paling optimal yaitu 4 dengan nilai 378.811. Untuk nilai dari silhouette score yang didapatkan adalah 0.504. klaster 0 memiliki jumlah yang paling banyak sekitar 700 kurang lalu disusul klaster 2 dengan mendapatkan sekitar 400.Rata-rata customer merupakan kelas menengah kebawah dengan jumlah klaster 0 dan klaster 1 sekitar 800 sampai 850 dari dari total keseluruhan 1361. Penyebaran pendapatan dan pengeluaran didapatkan pembelian terbanyak dilakukan oleh klaster 3 dengan nilai pembelian sekitar 700 sampai 950 disusul klaster 1 sekitar 300 sampai 600 pembelian.