SEGMENTASI KONSUMEN BERDASARKAN FAKTOR MINAT BELANJA ONLINE MENGGUNAKAN METODE K-MEANS

Article Sidebar

PDF
Published: Dec 14, 2025
DOI: https://doi.org/10.35329/jiik.v11i2.363
Keywords:
Segmentasi Konsumen, Belanja Online, Minat, K-Means, E-Commerce.

Main Article Content

Nuraeni Nuraeni
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Al Asyariah Mandar
Akhmad Qashlim
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Al Asyariah Mandar
Salmawati Salmawati
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Al Asyariah Mandar

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah mendorong perubahan perilaku konsumen, terutama dalam hal belanja secara daring (online). Meningkatnya akses internet dan penggunaan perangkat mobile membuat aktivitas belanja online semakin diminati oleh berbagai kalangan. Oleh karena itu, penting bagi pelaku bisnis untuk memahami segmentasi konsumen berdasarkan minat mereka dalam berbelanja online agar strategi pemasaran dapat disusun secara lebih efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan konsumen berdasarkan faktor-faktor yang memengaruhi minat mereka dalam berbelanja online dengan menggunakan metode clustering K-Means. Faktor-faktor yang dianalisis meliputi kemudahan penggunaan platform, harga, promosi, kepercayaan, dan pengalaman pengguna. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui penyebaran kuesioner kepada responden yang memiliki pengalaman berbelanja online. Data yang diperoleh kemudian dianalisis menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan konsumen ke dalam beberapa segmen berdasarkan kemiripan karakteristik.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

Issue
Vol. 11 No. 2 (2025): Edisi September
Section
Articles
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  • Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  • Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  • Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

References

[1] D. Alfa Imanuel, G. Alfian, dan P. Korespondensi, “Strategi peningkatan pengunjung pasar tradisional berdasarkan perilaku konsumen dengan metode K-Means dan SWOT (studi kasus: Pasar Wage Purwokerto),” 2025.

[2] E. Ayu Andini, B. Anisa Maharani, M. Dita Apriliani, S. Khoirunissa Tsabita, dan A. Alif Pratyasanto, “Analisis tingkat perilaku konsumtif belanja online dengan algoritma K-Means (studi kasus mahasiswa XXX),” IPSS Journal, vol. 2, no. 1, 2025. [Online]. Tersedia: ipssj.com

[3] E. Ayu Andini, B. Anisa Maharani, M. Dita Apriliani, S. Khoirunissa Tsabita, dan A. Alif Pratyasanto, “Analisis faktor yang mempengaruhi minat belanja menggunakan e-commerce pada mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jambi (studi kasus),” Integrative Perspectives of Social and Science Journal, vol. 2, no. 1, 2025.

[4] N. E. Tania, S. N. Saputri, A. P. Yusniawaty, A. W. Nurpriyanti, M. Nasir, H. Mowavik, dan J. T. Nugraha, “Kepuasan mahasiswa dalam berbelanja online di aplikasi e-commerce: Pendekatan deskriptif kuantitatif,” Jurnal Publikasi Media, vol. 5, no. 1, pp. 1–14, 2025. [Online]. Tersedia: penerbitadm.pubmedia.id

[5] P. P. Iklan, U. Darmawati, dan K. Amri, “Pengaruh iklan produk baju di Shopee terhadap minat belanja mahasiswa Jurusan Ilmu Komunikasi kelas PR C Angkatan 2022 UIN Suska Riau,” ASDKVI Journal, vol. 2, no. 1. [Online]. Tersedia: journal.asdkvi.or.id

[6] A. Junaidi, “Implementasi K-Means clustering dalam segmentasi pelanggan berdasarkan usia, pendapatan, dan model RFM (studi kasus: Lantikya Store Jombang),” Jurnal Informatika, vol. 12, no. 3, 2024. [Online]. Tersedia: journal.eng.unila.ac.id

[7] A. Qashlim, “Clustering nilai English Sunset mahasiswa menggunakan metode K-Means pada Lembaga Bahasa dan Pengembangan Karakter (LBPK),” Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, 2024. [Online]. Tersedia: ejournal.lppm-unasman.ac.id

[8] M. Saifudin, H. W., et al., “Implementasi algoritma asosiasi FP-Growth dan klasifikasi K-Means terhadap pola pembelian konsumen di marketplace Shopee,” Jurnal Matematika dan Informatika, 2024. [Online]. Tersedia: ejournal.itn.ac.id

[9] A. Tanjung dan Y. R., “Perancangan segmentasi pasar menggunakan K-Means clustering untuk pembukaan kedai kopi pada bisnis rintisan Kopi Mangandrew,” 2025.