PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI PRODUK SMARTPHONE DI BONAFIDE GADGET STORE

Abstract

Perkembangan teknologi smartphone mendorong bertambahnya variasi produk yang tersedia di pasaran, sehingga diperlukan pengelolaan data produk yang lebih efektif. Permasalahan yang terjadi di Bonafide Gadget Store adalah pengelompokan produk masih dilakukan secara sederhana berdasarkan merek dan harga, sehingga belum mampu menggambarkan karakteristik produk secara menyeluruh. Penelitian yang dilakukan bertujuan mengaplikasikan metode K-Means Clustering untuk melakukan segmentasi produk smartphone berdasarkan kemiripan atribut. Metode penelitian dilakukan melalui pengumpulan data produk, preprocessing data, normalisasi, proses pengelompokan data dilakukan menggunakan algoritma K-Means, serta evaluasi dengan pendekatan Elbow Method dan Silhouette Score. Hasil penelitian menghasilkan jumlah cluster optimal sebanyak tiga cluster. Produk smartphone berhasil dikelompokkan ke dalam kategori low-end, mid-range, dan high-end. Cluster low-end memiliki harga lebih rendah dengan spesifikasi standar, cluster mid-range memiliki keseimbangan harga dan performa, sedangkan cluster high-end memiliki spesifikasi premium dengan harga tinggi. Berdasarkan nilai Silhouette Score sebesar 0,2947 kualitas clustering berada pada kategori cukup baik. Hasil segmentasi dapat membantu strategi pemasaran dan pengelolaan stok produk di Bonafide Gadget Store.