PENERAPAN ALGORITMA DBSCAN UNTUK ANALISIS DEMOGRAFIS dan PENGELUARAN PELANGGAN MALL

DBSCAN, Segmentasi Pelanggan, Klasterisasi, Data Mall

Abstract

Dengan menganalisis dataset yang terdiri dari 200 entri, penelitian ini mengeksplorasi demografi pelanggan di pusat
perbelanjaan. Variabel yang dievaluasi mencakup gender, usia, pendapatan tahunan (k$), dan skor pengeluaran (1
hingga 100). Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa usia rata-rata pelanggan adalah 38,85 tahun, dengan
pendapatan tahunan rata-rata sebesar 60,56 ribu dolar dan skor pengeluaran rata-rata 50,2, serta memastikan tidak ada
nilai hilang dalam dataset. Analisis distribusi mengungkapkan perbedaan signifikan antara pria dan wanita dalam hal
pendapatan dan pengeluaran. Untuk segmentasi pelanggan, algoritma DBSCAN menghasilkan lima cluster utama dan
satu cluster outlier. Kombinasi parameter optimal untuk model ditemukan pada eps = 12,5 dan min_samples = 4,
dengan skor silhouette tertinggi. Meskipun terdapat korelasi negatif kecil antara usia dan skor pengeluaran, usia tidak
berfungsi sebagai prediktor yang signifikan untuk pendapatan. Temuan ini memberikan wawasan baru yang berharga
bagi strategi pemasaran di pusat perbelanjaan.