Analisis Segmentasi Produk Coffee Shop Akarkata Kopi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

Abstract

Akarkata Kopi dihadapkan pada tantangan pasar yang terbatas karena lokasinya berada di kawasan perkantoran, sehingga mayoritas konsumennya merupakan karyawan dan pengunjung sekitar. Dalam kondisi tersebut, optimalisasi strategi penjualan menjadi sangat penting untuk meningkatkan daya saing dan penetrasi pasar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan algoritma K-Means Clustering dalam mengelompokkan produk berdasarkan data penjualan di Akarkata Kopi. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk mengidentifikasi segmentasi produk berdasarkan pola pembelian pelanggan, serta memberikan rekomendasi strategi pengembangan produk dan promosi berdasarkan hasil segmentasi yang diperoleh. Data yang digunakan berasal dari penjualan 30 produk selama periode Oktober hingga Desember 2024. Proses segmentasi dilakukan menggunakan algoritma K-Means yang diolah melalui Microsoft Excel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat tiga kelompok produk, yaitu produk laris, produk dengan penjualan menengah, dan produk kurang laku. Segmentasi ini memberikan gambaran yang lebih jelas bagi pihak manajemen untuk menentukan prioritas promosi serta pengembangan produk yang tepat sasaran.