Pengelompokan Smartphone Berdasarkan Spesifikasi Menggunakan Algoritma K-Means untuk Analisis Segmentasi Produk

Authors

  • Anis Faizul Laila Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Putri Ameliya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Erna Daniati Univiersitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia https://orcid.org/0009-0008-9471-4421

DOI:

https://doi.org/10.29407/93a7jf59

Abstract

Variasi smartphone dengan harga dan spesifikasi yang beragam menuntut analisis karakteristik produk yang tepat. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan data smartphone berdasarkan atribut harga, rating, dan RAM menggunakan metode K-Means Clustering. Data diambil dari platform Kaggle dan diproses melalui tahap preprocessing seperti penanganan data kosong dan standarisasi. Metode Elbow digunakan untuk menentukan jumlah klaster optimal, yang menghasilkan tiga klaster utama: kelas atas, menengah, dan bawah. Hasil klasterisasi ini dapat membantu memahami distribusi pasar smartphone dan mendukung strategi pemasaran yang lebih terarah. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam segmentasi produk yang informatif bagi produsen dan konsumen.

Keywords:

K-Means, Clustering, Segmentasi Produk

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

Author Biography

  • Putri Ameliya, Universitas Nusantara PGRI Kediri

    -

References

[1] N. Afiasari, N. Suarna, and N. Rahaningsi, “Implementasi Data Mining Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Clustering dengan Metode K-Means,” Jurnal SAINTEKOM, vol. 13, no. 1, pp. 100–110, Mar. 2023, doi: 10.33020/saintekom.v13i1.402.

[2] C. Hafidz Ardana et al., “Segmentasi Pelanggan Penjualan Online Menggunakan Metode K-means Clustering,” 2024.

[3] E. Febrianty, L. Awalina, and W. I. Rahayu, “Optimalisasi Strategi Pemasaran dengan Segmentasi Pelanggan Menggunakan Penerapan K-Means Clustering pada Transaksi Online Retail Optimizing Marketing Strategies with Customer Segmentation Using K-Means Clustering on Online Retail Transactions,” Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI), vol. 13, 2023, doi: 10.34010/jati.v13i2.

[4] N. A. P. Haryandini, W. Prihartono, and . F., “ANALISIS SEGMENTASI PELANGGAN UNTUK MENYUSUN STRATEGI PROMOSI MENGGUNAKAN K-MEANS: STUDI KASUS DI PT XYZ,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 13, no. 1, Jan. 2025, doi: 10.23960/jitet.v13i1.5697.

[5] A. muliawan Nur, M. Saiful2, H. Bahtiar, and Muhammad Taufik Hidayat, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Mengelompokkan Smartphone Yang Rekomendasi Berdasarkan Spesifikasi,” Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi, vol. 7, no. 2, pp. 478–488, Jul. 2024, doi: 10.29408/jit.v7i2.26283.

[6] W. G. S. Parwita, “Pengujian Akurasi Sistem Rekomendasi Berbasis Content-Based Filtering,” Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, vol. 14, no. 1, p. 27, Feb. 2019, doi: 10.30872/jim.v14i1.1272.

[7] S. L. Achmad, A. Fauzi, R. Rahmat, and J. Indra, “SEGMENTASI PELANGGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DI TOKO RETAIL,” Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom), vol. 7, no. 2, p. 736, Dec. 2024, doi: 10.37600/tekinkom.v7i2.1226.

[8] L. Rajput and S. Singh, Customer Segmentation of E-commerce data using K-means Clustering Algorithm. 2023. doi: 10.1109/Confluence56041.2023.10048834.

[9] A. Putri Riani, A. Voutama, and T. Ridwan, “Volume 6 ; Nomor 1,” Januari, pp. 164–172, 2023, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsk/index

[10] F. Pramataning Dewi, P. Siwi Aryni, and Y. Umaidah, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Seleksi Siswa Berprestasi Berdasarkan Keaktifan dalam Proses Pembelajaran,” MEI, 2011.

[11] H. Haviluddin, S. J. Patandianan, G. M. Putra, N. Puspitasari, and H. S. Pakpahan, “Implementasi Metode K-Means Untuk Pengelompokkan Rekomendasi Tugas Akhir,” Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, vol. 16, no. 1, p. 13, Mar. 2021, doi: 10.30872/jim.v16i1.5182.

[12] S. Paembonan, H. Abduh, and K. Kunci, “Penerapan Metode Silhouette Coeficient Untuk Evaluasi Clutering Obat Clustering; K-means; Silhouette coeficient,” 2021. doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.

[13] Y. Yulianti, D. Y. Utami, N. Hikmah, and F. N. Hasan, “PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGETAHUI MINAT CUSTOMER DI TOKO HIJAB,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. 15, no. 2, pp. 241–246, Sep. 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.650.

[14] E. Novalia and A. Voutama, “Prediction of Rice Field Planted Area with CRISP-DM Using Classification and Regression Tree (Cart) Algorithms,” 2023.

[15] J. Hao and T. K. Ho, “Machine Learning Made Easy: A Review of Scikit-learn Package in Python Programming Language,” Jun. 01, 2019, SAGE Publications Inc. doi: 10.3102/1076998619832248.

Downloads

Published

2025-07-10

How to Cite

Pengelompokan Smartphone Berdasarkan Spesifikasi Menggunakan Algoritma K-Means untuk Analisis Segmentasi Produk. (2025). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 9(1), 016-023. https://doi.org/10.29407/93a7jf59