Analisis Klaster Perilaku Konsumen Produk Mocaf Menggunakan K-Means Clustering

Astrid Wahyu Adventri Wibowo

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perilaku konsumen produk Mocaf melalui segmentasi berbasis data menggunakan metode K-Means Clustering. Masalah utama yang dihadapi adalah kurangnya pemahaman mendalam mengenai pola konsumsi, preferensi, dan karakteristik demografis konsumen Mocaf, yang menjadi kendala dalam pengembangan strategi pemasaran yang efektif. Untuk mengatasi masalah ini, data dikumpulkan melalui kuesioner online yang mencakup informasi terkait usia, pekerjaan, lokasi tempat tinggal, dan preferensi produk dari 195 responden. Analisis data dilakukan dengan menentukan jumlah klaster optimal menggunakan metode Elbow, yang menghasilkan empat klaster utama. Setiap klaster memiliki karakteristik unik berdasarkan demografi, lokasi, dan preferensi terhadap produk Mocaf tertentu. Hasil penelitian ini memberikan wawasan strategis yang dapat digunakan untuk menyusun strategi pemasaran yang lebih terarah, seperti pemanfaatan media digital, kolaborasi dengan komunitas lokal, dan promosi berbasis produk unggulan sesuai segmen pasar. Selain itu, penelitian ini berkontribusi pada pengembangan strategi pemasaran berbasis data yang tidak hanya relevan dengan kebutuhan konsumen tetapi juga mendukung penguatan produk lokal di pasar yang lebih luas.


Full Text:

PDF

References


Aufa, A., Putri, A., & Rahmah, S. A. (2024). Implementasi Data Mining Dengan Algoritma K-Means Clustering Untuk Analisis Bisnis Pada Perusahaan Asuransi. Jurnal Teknologi Informasi, 5(1). https://doi.org/10.46576/djtechno

Gusriani, I., Koto, H., & Dany. Yusril. (2021). Aplikasi Pemanfaatan Tepung Mocaf (Modified Cassava Flour) Pada Beberapa Produk Pangan Di Madrasah Aliyah Mambaul Ulum Kabupaten Bengkulu Tengah. Jurnal Inovasi Pengabdian Masyarakat Pendidikan, 2(1), 57–73.

Hadistio, A., Jumiono, A., & Fitri, S. (2019). Tepung Mocaf (Modified Cassava Flour) untuk Ketahanan Pangan Indonesia. Jurnal Pangan Halal, 1(1), 13–17.

Hersoelistyorini, W., Dewi, S. S., & Kumoro, A. C. (2015). Sifat Fisikokimia dan Organoleptik Tepung Mocaf (Modified Cassava Flour) dengan Fermentasi Menggunakan Ekstrak Kubis. The 2nd University Research Coloquium, 10–17.

Ihromi, S., Marianah, M., & Susandi, Y. A. (2018). Substitusi Tepung Terigu dengan Tepung Mocaf dalam Pembuatan Kue Kering. Jurnal AGROTEK, 5(1), 73–77.

Jassin, E., & Nurlaylah, N. (2018). Pengembangan Industri Mocaf (Modified Cassava Flour) untuk Peningkatan Ekonomi Masyarakat di Kecamatan Mangarabombang Kabupaten Takalar. Jurnal Dinamika Pengabdian, 4(1), 42–54.

Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Marketing Management (15th ed.). Pearson.

Lloyd, S. (1982). Least squares quantization in PCM. IEEE Transactions on Information Theory, 28(2), 129–137.

MacQueen, J. (1968). Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations. Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 281–297.

Maslow, A. H. (1943). A Theory of Human Motivation. In Classics in the History of Psychology (Vol. 50, pp. 370–396). www.Abika.com

Nurrizka, N., Satriana, S., & Zaidiyah, Z. (2023). Studi Literatur : Pemanfaatan Mocaf (Modified cassava flour) sebagai Substrat dalam Pembuatan Sourdough (Literatur Review : Utilization of Mocaf (Modified cassava flour) as a Substrate in the Manufacture of Sourdough. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, 8(4), 458–464. www.jim.usk.ac.id/JFP

Omol, E., Onyangor, D., Mburu, L., & Abuonji, P. (2024). Application Of K-Means Clustering For Customer Segmentation In Grocery Stores In Kenya. International Journal of Science, Technology & Management, 5(1). http://ijstm.inarah.co.id

Parameswari, A. M., Wicaksono, I. A., & Utami, D. P. (2021). Strategi Pengembangan Usaha Tepung Mocaf (Modified Cassava Flour) (Studi Kasus di PT. Rumah Mocaf Indonesia Kabupaten Banjarnegara). Surya Agritama, 10(2), 193–205.

Putri, N. A., Herlina, H., & Subagio, A. (2018). Karakteristik Mocaf (Modified Cassava Flour) Berdasarkan Metode Penggilingan dan Lama Fermentasi. Jurnal Agroteknologi, 12(01), 79–89. https://doi.org/10.19184/j-agt.v12i1.8252

Song, B. (2023). A path to implementing a fresh produce e-commerce customer segmentation method based on clustering algorithms. ITOEC 2023 - IEEE 7th Information Technology and Mechatronics Engineering Conference, 1047–1050. https://doi.org/10.1109/ITOEC57671.2023.10291762

Topcu, Y., Uzundumlu, A. S., & Baran, D. (2015). How Sensory And Hedonic Quality Attributes Affect Fresh Red Meat Consumption Decision Of Turkish Consumers? Ital. J. Food Sci, 27(2), 27–2015.

Wardhani, A. K. (2016). Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien pada Puskesmas Kajen Pekalongan. Transformatika, 14(1), 30–37.




DOI: https://doi.org/10.31315/jurnaladmbisnis.v23i1.14304

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


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

 

Jurnal Administrasi Bisnis (JABis)

Published: UPN Veteran Yogyakarta
Managed by: Program Studi Ilmu Administrasi Bisnis
Address: Jl. Babarsari No 2 Tambakbayan, Caturtunggal, Depok, Kabupaten Sleman Yogyakarta 55281
E-mail: jabis@upnyk.ac.id
View My Stats
 
Creative Commons License
Jurnal Administrasi Bisnis (JABis) is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (CC - BY - SA 4.0).