PENERAPAN METODE K-MEANS DALAM PENGELOMPOKAN PELANGGAN PADA TOKO PERCETAKAN BERBASIS WEB

(STUDI KASUS TOKO AMANDA KOMPUTER SUMENEP)

Abstract

Toko Amanda Komputer adalah toko percetakan yang sudah beroperasi sejak 2010, namun pengelolaan data pelanggan masih dilakukan secara manual, sehingga menimbulkan berbagai permasalahan, khususnya dalam pemberian diskon yang adil dan efisien. Pencatatan yang masih manual memicu terjadinya kesalahan data, menyulitkan analisis pola pembelian, serta menghambat perancangan strategi promosi yang relevan dengan target pasar. Fokus dari penelitian ini untuk membuat sistem pengelompokan pelanggan berdasarkan pola pembelian guna mendukung pengambilan keputusan bisnis secara lebih efektif. Penelitian ini memanfaatkan teknik pengelompokan data menggunakan K-means Clustering yang mampu mengelompokkan pelanggan berdasarkan frekuensi pembelian dan total pengeluaran menjadi tiga kategori utama: gold, silver, dan bronze. Hasil implementasi menunjukkan bahwa metode ini dapat membantu mengidentifikasi pelanggan loyal secara lebih akurat, serta mendukung pemberian diskon yang tepat dan relevan. Dengan demikian, penerapan metode K-Means Clustering tidak hanya memperbaiki efisiensi pengelolaan data, tetapi juga membantu toko dalam meningkatkan loyalitas pelanggan serta menyusun konsep pemasaran secara optimal.