IMPLEMENTASI METODE CLUSTERING PADA DISTRO BINTANG PLUSH STORE SEBAGAI MEDIA UNTUK MENINGKATKAN PROMOSI

Abstract

Industri fesyen ritel, khususnya sektor distro, mengalami pertumbuhan pesat di Indonesia seiring meningkatnya minat generasi muda terhadap gaya hidup dan ekspresi diri. Distro Bintang Plush Store, sebagai salah satu pelaku dalam industri ini, menghadapi tantangan dalam efektivitas strategi promosinya yang masih bersifat umum dan kurang personal. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan tersebut melalui segmentasi pelanggan berbasis data transaksi menggunakan algoritma K-Means Clustering. Metodologi penelitian mencakup tahapan identifikasi masalah, studi literatur, pengumpulan data transaksi, pra-pemrosesan data (pemilihan fitur, pembersihan, dan standardisasi), serta penerapan K-Means menggunakan Python pada platform Google Colaboratory. Dua fitur utama, yaitu Quantity dan TotalAmount, digunakan dalam proses clustering. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah klaster optimal adalah dua, yaitu Klaster 0 (Pelanggan Reguler) dan Klaster 1 (Pelanggan Prioritas/Volume Tinggi). Evaluasi dengan Silhouette Score sebesar 0.50 menandakan kualitas clustering yang cukup baik. Temuan ini memungkinkan Distro Bintang Plush Store untuk menerapkan strategi promosi yang lebih terpersonalisasi, meningkatkan efisiensi pemasaran, serta memperkuat loyalitas pelanggan. Penelitian ini juga memberikan kontribusi praktis dalam pengembangan strategi pemasaran berbasis data pada sektor ritel fesyen lokal.