UNRIYOUNRIYO

International Journal of Informatics and ComputationInternational Journal of Informatics and Computation

Artikel ini menerapkan algoritma K-Means clustering untuk menganalisis segmentasi pengguna internet berdasarkan usia dan mengidentifikasi pola perilaku dominan di antara kelompok demografis. Data agregat yang dikompilasi dari berbagai studi jurnal akademik digunakan, dan normalisasi data diterapkan untuk memastikan representasi yang seimbang di seluruh sampel yang heterogen. Metode Elbow dan evaluasi Within-Cluster Sum of Squares (WCSS) digunakan untuk menentukan jumlah cluster optimal. Analisis mengidentifikasi tiga cluster stabil yang mewakili Early Adopters (≤25 tahun), Productive Users (26–45 tahun), dan Late Majority (>45 tahun). Hasil menunjukkan bahwa pengguna yang lebih muda menunjukkan perilaku digital berfrekuensi tinggi, berorientasi hiburan, dan adaptif. Pengguna berusia menengah menampilkan keterlibatan yang terstruktur, didorong produktivitas, yang ditandai dengan transaksi digital, kolaborasi profesional, dan aktivitas e-learning. Pengguna yang lebih tua menunjukkan penggunaan internet yang lebih selektif, terutama berfokus pada komunikasi dan informasi kesehatan. Hasil clustering sejalan dengan temuan yang dilaporkan dalam studi jurnal sebelumnya, yang memperkuat validitas dan interpretabilitas model segmentasi.

Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means clustering untuk melakukan segmentasi pengguna internet berdasarkan usia dan intensitas perilaku digital.Data agregat dari jurnal akademik digunakan dan normalisasi diterapkan untuk mengurangi bias di antara sampel yang heterogen.Metode Elbow dan evaluasi WCSS digunakan untuk menentukan jumlah cluster optimal.Analisis mengonfirmasi bahwa tiga cluster memberikan struktur yang paling stabil dan dapat ditafsirkan.Cluster ini mewakili Early Adopters (≤25), Productive Users (26–45), dan Late Majority (>45).Segmentasi dengan jelas menunjukkan bahwa usia sangat mempengaruhi pola keterlibatan digital, keragaman perilaku, dan tujuan penggunaan internet.Ditemukan bahwa pengguna yang lebih muda menunjukkan perilaku digital berfrekuensi tinggi, berorientasi hiburan, dan adaptif.Pengguna berusia menengah menunjukkan keterlibatan terstruktur yang didorong produktivitas dengan integrasi kuat platform profesional dan keuangan.Pengguna yang lebih tua menunjukkan pola adopsi yang selektif, dengan penekanan pada informasi kesehatan dan alat komunikasi.Hasil clustering sejalan dengan temuan yang dilaporkan di berbagai jurnal studi, yang memperkuat validitas model.

Berdasarkan temuan penelitian ini, saran penelitian lanjutan dapat difokuskan pada beberapa arah. Pertama, perlu dilakukan integrasi variabel tambahan seperti tingkat pendidikan, pendapatan, indeks literasi digital, dan faktor geografis untuk meningkatkan presisi clustering. Studi selanjutnya dapat membandingkan K-Means dengan pendekatan clustering lanjutan seperti hierarchical clustering, DBSCAN, atau model hibrid machine learning. Selain itu, analisis longitudinal harus dilakukan untuk mengamati bagaimana perilaku digital terkait usia berevolusi seiring waktu. Arah-arah ini akan meningkatkan robustnes segmentasi dan memberikan wawasan yang lebih dalam tentang transformasi demografis di era digital.

Read online
File size447.12 KB
Pages10
DMCAReport

Related /

ads-block-test