Dalam era digital dan persaingan bisnis yang semakin kompetitif, pemanfaatan data menjadi hal krusial untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat sasaran. Salah satu tantangan yang dihadapi CV. Cipta Usaha Selaras adalah kesulitan dalam memahami pola pembelian pelanggan dan memperkirakan nilai penjualan secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian serta memprediksi total pembelian menggunakan pendekatan algoritma K-Means dan Regresi Linear Sederhana. Data yang digunakan merupakan data transaksi tahun 2024 yang mencakup frekuensi pembelian (Qty PO) dan total nilai transaksi. Proses analisis dilakukan berdasarkan tahapan CRISP-DM, dimulai dari pemahaman bisnis hingga visualisasi hasil. Hasil klasterisasi menunjukkan bahwa pelanggan dapat dibagi ke dalam tiga segmen dengan karakteristik yang berbeda, dan evaluasi menggunakan nilai Silhouette Score rata-rata sebesar 0,7913 mengindikasikan bahwa segmentasi yang dihasilkan tergolong cukup optimal. Sementara itu, model prediksi menghasilkan persamaan regresi linier dengan nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0,6910, nilai MAE sebesar Rp213 juta, dan nilai MSE sebesar Rp206 triliun. Meskipun terdapat beberapa data dengan hasil prediksi yang berbeda cukup jauh dari nilai aslinya, model ini tetap menunjukkan performa yang cukup baik sebagai acuan awal untuk estimasi penjualan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai dasar dalam penyusunan strategi pemasaran yang lebih terarah dan berbasis data, serta menjadi fondasi awal untuk penerapan analisis pelanggan yang berkelanjutan.

S12175

INF 0202 2025

Bekasi

Tersedia