IRPIIRPI

MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer ScienceMALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kecenderungan penggunaan sistem pembayaran non-tunai serta hubungannya dengan ketercakupan finansial di kalangan sivitas akademika Universitas Telkom. Seiring dengan perkembangan teknologi digital, inovasi di bidang keuangan telah mengubah cara pengguna berinteraksi dengan layanan finansial, melalui berbagai sarana transaksi elektronik seperti mobile banking, dompet digital, dan metode pembayaran berbasis QR code. Dengan melibatkan 100 mahasiswa dari seluruh fakultas, penelitian menggunakan algoritma DBSCAN untuk mengelompokkan responden berdasarkan preferensi penggunaan sistem pembayaran digital. Hasilnya terbentuk tiga klaster: (1) pengguna aktif dari Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Teknik Elektro, dan Rekayasa Industri; (2) pengguna sedang dari Fakultas Ilmu Terapan, Industri Kreatif, dan Komunikasi Bisnis; dan (3) pengguna selektif dari Fakultas Informatika. Evaluasi menggunakan beberapa indeks validasi menunjukkan nilai epsilon 1.0 menghasilkan klasterisasi yang optimal. Temuan ini dapat menjadi dasar pengembangan layanan keuangan digital yang lebih inklusif di lingkungan perguruan tinggi.

Penelitian ini menunjukkan terbentuknya tiga klaster utama dalam preferensi penggunaan sistem pembayaran digital di kalangan mahasiswa Universitas Telkom.Klaster pertama mencakup mahasiswa dengan preferensi tinggi dan penggunaan aktif, terutama dari Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Teknik Elektro, dan Rekayasa Industri.Klaster kedua menunjukkan preferensi sedang dan berasal dari Fakultas Ilmu Terapan, Industri Kreatif, serta Komunikasi Bisnis.Klaster ketiga terdiri dari mahasiswa Fakultas Informatika yang menunjukkan preferensi selektif.Temuan ini menggarisbawahi pentingnya strategi segmentasi dalam pengembangan layanan keuangan digital yang lebih inklusif dan relevan dengan kebutuhan masing-masing kelompok mahasiswa.

Berdasarkan penelitian ini, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan. Pertama, penelitian selanjutnya dapat memperluas cakupan responden tidak hanya pada mahasiswa, tetapi juga melibatkan dosen, masyarakat umum, dan pelaku usaha di sekitar kampus untuk mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif mengenai preferensi pembayaran digital. Kedua, perlu dilakukan studi berkala untuk menangkap dinamika perubahan preferensi pembayaran digital seiring dengan perkembangan teknologi dan tren pasar. Ketiga, penelitian dapat membandingkan efektivitas algoritma DBSCAN dengan algoritma lain seperti K-Means atau GMM untuk mengidentifikasi metode klasifikasi yang paling optimal dalam mengelompokkan preferensi pengguna.

  1. E-Jurnal ITB Haji Agus Salim Bukittinggi. jurnal itb haji agus salim bukittinggi ekonomi terbitkan sekolah... doi.org/10.47896/je.v24i2.490E Jurnal ITB Haji Agus Salim Bukittinggi jurnal itb haji agus salim bukittinggi ekonomi terbitkan sekolah doi 10 47896 je v24i2 490
  2. ANALISIS PREFERENSI MAHASISWA DALAM MENGGUNAKAN QUICK RESPONSE CODE INDONESIA STANDAR (QRIS) SEBAGAI... ojs3.unpatti.ac.id/index.php/atom/article/view/19572ANALISIS PREFERENSI MAHASISWA DALAM MENGGUNAKAN QUICK RESPONSE CODE INDONESIA STANDAR QRIS SEBAGAI ojs3 unpatti ac index php atom article view 19572
  3. Penerapan Metode OPTICS dan ST-DBSCAN untuk Klasterisasi Data Kesehatan | Edumatic: Jurnal Pendidikan... doi.org/10.29408/edumatic.v8i1.25765Penerapan Metode OPTICS dan ST DBSCAN untuk Klasterisasi Data Kesehatan Edumatic Jurnal Pendidikan doi 10 29408 edumatic v8i1 25765
Read online
File size552.36 KB
Pages12
DMCAReport

Related /

ads-block-test