## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 169 -178 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 317 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Analisis Karakteristik Konsumen dan Faktor Dominan Keberhasilan Promosi UMKM Kab. Subang di Media Sosial
Haryati, Rian Piarna, Nunu Nugraha Purnawan, Dwi Vernanda, Tri Herdiawan Apandi, Nurfitria Khoirunnisa
Jurusan Manajemen Informatika, Sistem Informasi, Politeknik Negeri Subang, Subang, Indonesia Email: 1* haryati@polsub.ac.id, 2 piarna@polsub.ac.id, 3nunu@polsub.ac.id, 4 nanda@polsub.ac.id, 5 tri@polsub.ac.id,
6 nurfitria@polsub.ac.id Email Penulis Korespondensi: *haryati@polsub.ac.id
Abstrak− Promosi  adalah  salah  satu  bentuk  komunikasi  pemasaran  yang  bertujuan  untuk  menarik  dan  meyakinkan  konsumen untuk membeli produk atau jasa yang ditawarkan. Media sosial sebagai media promosi dengan jangkauan target pasar lebih luas serta  biaya  yang  relatif  murah.  Tujuan  penelitian  untuk  menganalisis  karakteristik  konsumen  berdasarkan  rentang  usia,  gender, media sosial yang digunakan, kategori produk yang dicari, dan kriteria produk. Atribut tersebut kemudian dianalisis menggunakan algoritma  k-means  clustering.  Selain  itu  dilakukan  analisis  terhadap  faktor  dominan  yang  berpengaruh  terhadap  keberhasilan promosi melalui  media sosial menggunakan algoritma  Analytical Hierarchy Process (AHP). Penentuan kriteria dan sub-kriteria melalui Focus Group Discussion (FGD) dengan 5 pelaku UMKM dan 10 Konsumen. Hasil clustering membentuk 2 cluster dengan evaluasi  nilai  DBI  sebesar  0.089.  Anggota  cluster  0  yaitu  44  responden  dan  cluster  1  yaitu  26  responden.  Hasil  analisis  data menunjukkan  pengguna  media  sosial  Instagram,  Facebook,  dan  Whatsapp  didominasi  oleh  perempuan  berusia  17-35  tahun. Kategori  produk  yang  banyak  dicari  yaitu  makanan  siap  saji  dan  kriteria  review  produk  menjadi  alasan  bagi  konsumen  untuk membeli. Selanjutnya dari hasil analisis faktor dominan menggunakan analytical hierarchy process diperoleh lima faktor dominan yang mempengaruhi keberhasilan promosi di media sosial yaitu Review Produk, Kualitas Layanan Terhadap Konsumen, Konten yang Berkualitas, Jasa Influencer, dan Aktif Berinteraksi pada Online Community
Kata Kunci: Analytical Hierarcy Process; Konsumen, K-Means Clustering; Media Sosial; Promosi; UMKM
Abstract− Promotion is a marketing communication that aims to attract and convince consumers to buy the products or services offered. Social media as a promotional medium with a wider target market reach and relatively low cost. The purpose of the study was  to  analyze  consumer  characteristics  based  on  age  range,  gender,  social  media  used,  product  category  sought,  and  product criteria. These attributes are then analyzed using the k-means clustering algorithm. In addition, an analysis of the dominant factors that influence the success of promotion through social media is carried out using the Analytical Hierarchy Process (AHP) algorithm. Determination of criteria and sub-criteria through Focus Group Discussion (FGD) with 5 MSME actors and 10 consumers. The results of clustering form 2 clusters with an evaluation of the DBI value of 0.089. Cluster 0 members are 44 respondents and cluster 1 are 26 respondents. The results of data analysis show that Instagram, Facebook, and Whatsapp social media users are dominated by women aged 17-35 years. The most sought after product categories are fast food and product review criteria are reasons for consumers  to  buy.  Furthermore,  from  the  results  of  the  dominant  factor  analysis  using  the  analytical  hierarchy  process,  five dominant  factors  that  influence  the  success  of  promotions  on  social  media  are  obtained,  namely  Product  Reviews,  Quality  of Service to Consumers, Quality Content, Influencer Services, and Actively Interacting in Online Community.
Keywords : Analytical Hierarcy Process; Consumer; K-Means Clsutering; Social Media; Promotion; UMKM.

## 1. PENDAHULUAN
Tingginya angka pengguna aktif  media sosial di Indonesia  menjadi peluang besar bagi pelaku UMKM  untuk memperkenalkan produk/jasa dengan berpromosi di media sosial. Dikutip dari data Datareportal 2021, hasil survei menunjukkan  data  pengguna  aktif  media  sosial  di  Indonesia  mencapai  61,8%  atau  170  juta  dari  total  populasi Indonesia yaitu 274.9 juta dengan rata-rata waktu yang dihabiskan untuk bermedia sosial dalam sehari sekitar 3 jam 41 menit.
Dominasi teknologi dalam pola hidup masyarakat telah berakar kuat seiring meningkatnya kebutuhan untuk saling bertukar  informasi  antar  sesama  pengguna  media  sosial  [1].  Kemudahan  yang  ditawarkan  dengan  hadirnya  media sosial sebagai media komunikasi, sumber informasi, saling berkolaborasi, hingga aktivitas belanja melalui gawai yang terhubung ke jaringan internet [2].  Perilaku pengguna (user behaviour) media sosial di Indonesia dapat dimanfaatkan oleh pelaku UMKM untuk mempromosikan produk ataupun jasa.
Signifikansi  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  termasuk  sektor  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  (UMKM) berkontribusi sebesar 60,34% terhadap Produk Domestik Bruto dalam lima tahun terakhir. Menurut data Kemenperin RI tahun 2016 Keberadaan UMKM terbukti mampu menyokong perekonomian nasional Indonesia.
Subang  adalah  kabupaten  dengan  jumlah  pelaku  UMKM  mencapai  25,705  orang  dan  bergerak  di  berbagai  sektor seperti makanan dan minuman, fashion, handycraft, dan jasa. Sebagian besar pelaku UMKM tidak mempunyai latar belakang pendidikan bisnis dan pemahaman teknologi  yang  memadai sehingga hanya berpegang pada prinsip trial and  error  dalam  menjalankan  usahanya.  Apabila  tidak  ada  inovasi  seperti  mengubah  metode  promosi  dari konvensional menjadi berbasis media sosial, maka pelaku UMKM tidak akan mampu bersaing dan berakhir gulung

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 169 -178 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 317 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
tikar di tengah ketatnya persaingan bisnis. Melalui hasil wawancara dengan salah satu relawan di Pusat Layanan Usaha Terpadu (PLUT) – KUMKM Kab. Subang, menyatakan bahwa salah satu masalah utama yang dihadapi oleh pelaku UMKM  yaitu  belum  memiliki  pengetahuan  yang  baik  mengenai  karakteristik  konsumen  sebagai  target  pasar  dan faktor yang berpengaruh signifikan dalam upaya peningkatan penjualan melalui promosi di media sosial. Kondisi ini mendasari studi tentang analisis karakteristik konsumen sebagai strategi promosi melalui media sosial bagi UMKM untuk  mengkaji  segmentasi  target  pasar  (konsumen)  berdasarkan  dominasi  media  sosial  yang  digunakan,  gender, rentang usia, kategori produk yang dicari, dan kriteria produk  yang akan dibeli. Selain  itu, dilakukan pula analisis terhadap faktor yang berpengaruh dominan terhadap aktivitas promosi melalui media sosial.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Promosi
Promosi adalah alat komunikasi pemasaran dengan tujuan menarik dan meyakinkan konsumen untuk membeli produk/jasa yang ditawarkan. Media sosial sedang trend sebagai media promosi dengan jangkauan target pasar yang luas dan biaya promosi yang relatif murah. Salah satu variabel bauran pemasaran yaitu promosi. Gabungan  dari  empat  variabel  utama  pemasaran  yaitu  (1)  Product,  (2)  Price,  (3)  Place,  dan  (4)  Promotion  untuk menjangkau  target  pasar  tertentu  yang  diharapkan  akan  berdampak  pada  meningkatnya  minat  dan  respon  target terhadap nilai suatu produk/jasa yang ditawarkan. Teknik gabungan ini dikenal juga dengan istilah Bauran Pemasaran [3]. Rangkuti menyatakan bahwa aktivitas promosi menjadi variabel penting yang akan berdampak pada peningkatan volume penjualan [4].
Agar  promosi  menjadi  tepat  sasaran,  diperlukan  pemahaman  mengenai  metode  promosi  yang  tepat.  Media  sosial menjadi  salah  satu  pilihan  untuk  promosi,  olehnya  itu  perlu  dilakukan  kajian  lebih  dalam  mengenai  karakteristik konsumen  melalui  implementasi  algoritma  K-Means  Clustering  dan  faktor  dominan  yang  berpengaruh  terhadap promosi  melalui  media  sosial  yang  perlu  diketahui  oleh  pelaku  UMKM  di  Kab.  Subang  menggunakan  algoritma Analytical Hierarchy Process (AHP).

## 2.2 Algoritma
Kombinasi Algoritma K-Means Clustering dan Analytical Hierarchy Process (AHP)  telah diterapkan pada berbagai kasus  sebagaimana  yang  telah  dilakukan  oleh  [5]  pada  data  UKM  Keripik  Apel  di  Kota  Batu,  [6]  pada  data  jenis pembiayaan  bagi  UMKM  di  Semarang  ,  dan  pada  data  Hotel  di  Palembang  [7].  Selain  itu  penelitian  serupa  oleh Tempola pada data penggunaan internet dikalangan siswa SD Kota Ternate dengan validasi DBI untuk menentukan jumlah cluster terbaik [8].
Promosi  sebagai  bentuk  komunikasi  pemasaran  yang  bertujuan  untuk  menarik  dan  meyakinkan  konsumen  untuk membeli produk atau jasa yang ditawarkan. Salah satu media promosi yang digunakan saat ini yaitu media sosial, hal ini disebabkan karena semakin banyaknya pengguna media sosial, jangkauannya luas, biaya terjangkau, dan minim resiko.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Qayyumi  dalam  studinya  menyatakan  bahwa  promosi  melalui  media  sosial berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat pembeli pada produk Bittersweet by Najla [9]. Penggunaan media sosial  yang  tepat  dan  efektif  dapat  meningkatkan  citra  perusahaan  yang  berdampak  pada  signifikansi  peningkatan jumlah pembelian pada Butik di Kota Metro Lampung [10]. Implementasi K-Means Clustering yang dilakukan oleh Auliasari  dan  Kertaningtyas  menyimpulkan  bahwa  algoritma  K-Means  Clustering  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan  konsumen  berdasarkan  variabel-variabel  tertentu  dan  membantu  memodelkan  hubungan  antara kecenderungan  produk  yang  dibeli  konsumen  [11].  Sulistyowati  dkk.  menyatakan  bahwa  proses  cluster  yang dilakukan  menggunakan  K-Means  menghasilkan  gambaran  karakteristik  konsumen  yang  terkelompok  dan  dapat digunakan  untuk  menyusun  strategi  pemasaran  [11].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nurainun  dan  Malva menyebutkan bahwa algoritma Analytical Hierarchy Process dapat menentukan tingkat prioritas variabel yang perlu diperhatikan  oleh  perusahaan  [12].  Servanda  melalui  kajian  mengenai  penentuan  prioritas  media  promosi  dengan bantuan  algoritma  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  [13].  Berdasarkan  penelitian  terdahulu  dapat  disimpulkan bahwa  untuk  memperkenalkan  suatu  produk  atau  jasa  dapat  menggunakan  media  sosial.  Namun,  promosi  melalui media  sosial  juga  memerlukan  strategi  dalam  implementasinya.  Kajian  mengenai  karakteristik  konsumen  untuk menentukan target pasar serta faktor dominan yang mempengaruhi keberhasilan promosi melalui media sosial menjadi dasar pada penelitian ini. Oleh karena itu, dilakukan kajian lanjut mengenai karakteristik konsumen untuk menentukan media sosial yang tepat dengan bantuan algoritma K-Means Clustering dan faktor dominan yang berpengaruh terhadap keberhasilan promosi melalui media sosial menggunakan algoritma Analytical Hierarchy Process.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 169 -178 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 317 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2.3 Praproses Data
Persiapan data mentah sebelum dilakukan analisis lebih lanjut. Adapun tahapan yang dilakukan yaitu:
1. Analisis Atribut
Analisis atribut dilakukan untuk memilih atribut yang sesuai dengan kebutuhan penelitian.
2. Analisis Jumlah Cluster
Jumlah cluster dievaluasi berdasarkan perhitungan Davies Bouldin Index (DBI). Kualitas cluster yang baik ditunjukkan melalui nilai DBI yang semakin kecil
𝐷𝐵𝐼  = 1 k ∑ max 𝑖 ≠ 𝑗 (Ri, j) 𝑘 𝑖=1 (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Algoritma K-Means

## 3.1.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan membagikan kuisioner ke konsumen terkait. Kuisioner yang dibagikan diisi oleh 70 responden dengan latar belakang yang berbeda-beda.

## 3.1.2 Pengelompokan Data
Agar  data  konsumen  dapat  diolah  dengan k-means  clustering, maka  data  konsumen  yang  berjenis  nominal seperti rentang usia, gender, dan media sosial yang digunakan.

## 3.1.3 Inisialisasi Data
Pemberian inisial pada data konsumen menggunakan angka 1,2,3 dan seterusnya mengacu pada skala perbandingan berpasangan menurut Saaty [14]. Hasil dari inisialisasi data kuisioner konsumen dapat dilihat pada Tabel 1, Tabel 2, Tabel 3, Tabel 4, dan Tabel 5.
Tabel 1. Inisialisasi Rentang Usia Rentang Usia Inisial 12-16 Tahun 1 17-25 Tahun 2 26-35 Tahun 3 36-45 Tahun 4 >45 Tahun 5 Tabel 2. Inisialisasi Gender Gender Inisial Laki-Laki 1 Perempuan 2 Tabel 3. Inisialisasi Media Sosial yang Digunakan Media Sosial yang digunakan Inisial Facebook 1 Instagram 2 Whatsapp 3 Twitter 4 Telegram 5 Line 6 Tabel 4. Inisialisasi Kategori Produk yang Dicari Kategori Produk yang Dicari Inisial Makanan Siap Saji 1 Pakaian 2 Perlengkapan Bayi 3 Make Up 4 Layanan Jasa 5 Sembako 6 Lainnya 7

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 169 -178 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 317 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 5. Inisialisasi Kriteria Produk yang Akan Dibeli
Kriteria Produk yang Akan Dibeli Inisial Harga Produk 1 Review Produk 2 Diskon Harga Produk 3 Detail Informasi Produk 4 Sudah Menjadi Langganan 5 Lainnya 6
Setelah tahapan inisialisasi data, selanjutnya data diolah dengan bantuan aplikasi RapidMiner Studio 9.7. Hasil olahan data tersebut bertujuan untuk menggambarkan karakteristik konsumen di Kabupaten Subang berdasarkan lima atribut yang telah ditentukan.

## 3.1.4 Modelling dan Evaluasi
Modeling  dengan  bantuan tools RapidMiner  dengan  penambahan  operator replace  missing  values untuk menghilangkan data miss atau null serta operator performance untuk menghitung nilai DBI
Gambar 1. Modelling dan Evaluasi
1. Membuat model clustering dengan metode K-Means dimana jumlah cluster yang dimodel adalah 2 – 4. Metode clustering menggunakan metode K-Means .
2. Dari tiap cluster yang dibuat dievaluasi dengan operator cluster distance performance untuk mengetahui nilai DBI tiap cluster .
3. Nilai DBI yang terkecil menunjukkan hasil yang paling baik dan menunjukkan jumlah cluster yang optimal.
Tabel 6. Ukuran Cluster Berdasarkan DBI Ukuran Cluster Davies Bouldin Index (DBI) 2 0.089 3 0.120 4 0.120
Perbandingan simulasi ukuran cluster di atas, menunjukkan bahwa jumlah cluster terbaik berjumlah 2 dengan nilai DBI paling kecil sehingga dapat disimpulkan bahwa jarak inter- cluster mendekati nilai 0 (nilai minimal DBI) berarti masing-masing objek dalam cluster tersebut memiliki tingkat kesamaan karakteristik. Jumlah anggota masing-masing cluster ditampilkan pada Gambar 3. di bawah ini:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 169 -178 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 317 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Selanjutnya, Tabel 2.  menunjukkan nilai centroid masing-masing atribut.
Tabel 7. Nilai Centroid Atribut pada Tiap Cluster
Atribut Cluster 0 Cluster 1 Rentang Usia 2.136 2.192 Gender 1.636 1.423 Media Sosial yang Digunakan 7.455 1.385 Kategori Produk yang akan Dibeli 1.886 1.885 Kriteria  Produk  yang  akan Dibeli 2.341 3
Penentuan  target  pasar  untuk  pemilihan  media  sosial  yang  tepat  sebagai  komunikasi  pasar  yang  tepat  berdasarkan rentang usia dan gender. Berikut adalah grafik yang menunjukkan hubungan antara tiga variabel di atas.
Gambar 3. Kategori Media Sosial Berdasarkan Gender dan Rentang Usia
Berdasarkan sebaran data  yang divisualisasikan dalam bentuk scatter chart dapat disimpulkan bahwa tiga aplikasi yang  paling  diminati  konsumen  yaitu Instagram,  Facebook ,  dan Whatsapp .  Penggunaan  tiga  aplikasi  tersebut didominasi oleh Perempuan yang berada pada kelompok usia 17-35 Tahun.
Selanjutnya menganalisis data untuk menemukan kategori produk yang dicari berdasarkan gender.
Gambar 4. Kategori Produk yangg Dicari Berdasarkan Gender
Grafik di atas menunjukkan korelasi antara gender terhadap kategori produk yang dicari melalui media sosial. Grafik biru  mewakili gender untuk  perempuan  dan  hijau  untuk  laki-laki.  Dari  70  dataset  yang  dianalisis,  paling  banyak responden (konsumen) menggunakan media sosial untuk mencari makanan cepat saji dengan persentase perempuan 37,14% dan laki-laki 18.58%.
Selanjutnya,  dilakukan  analisis  mengetahui  kriteria  produk  yang  mempengaruhi  konsumen  untuk  melakukan pembelian/belanja secara online.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 169 -178 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 317 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 5. Kriteria Produk Bagi Konsumen untuk Melakukan Pembelian Online
Kriteria  2  yaitu Review  Produk menjadi  kriteria  utama  bagi  konsumen  (25  responden)  untuk  melakukan pembelian/belanja online. Selanjutnya, secara berurutan yaitu Detail Informasi Produk (16 responden), Harga Produk (16 responden), Diskon Harga (8 responden), Sudah Menjadi Langganan (3 responden), dan Lainnya (2 responden - 1 responden memilih bahwa semua kriteria penting dan 1 responden lagi memilih bahwa tidak ada kriteria tertentu).

## 3.2 Analisis Algoritma Analytical Hierarchy Process
Gambaran mengenai karakteristik konsumen menjadi masukan bagi pelaku UMKM agar promosi yang dilakukan melalui media sosial tepat sasaran sesuai dengan target pasar. Walaupun promosi yang dilakukan sudah tepat sasaran, namun perlu dikaji lebih lanjut  mengenai faktor lain  yang  berpengaruh dominan terhadap promosi di  media sosial agar lebih optimal. Menurut Moriansyah terdapat lima antecendents bagi pemasar untuk menggunakan media sosial yaitu  (1) Customer  Engagement ,  (2) Viral  Marketing ,  (3) Buzz  Marketing ,  (4) Peer  Influence ,  dan  (5) Online Community [15].  Kelima antecendents tersebut  digunakan  sebagai  bahan  kajian  melalui Focus  Group  Discussion (FGD)  yang  melibatkan  5  pelaku  UMKM  dan  10  konsumen.  Data  kuisioner  yang  diisi  oleh  konsumen  sebagai responden  dijadikan  sebagai  data  dukung  dalam  kegiatan  FGD.  Hasil  kajian  yaitu  terdapat  5  kriteria  dan  19  sub- kriteria yang dirangkum melalui Tabel 8. Data hasil kajian melalui FGD dianalisis menggunakan algoritma analytical hierarchy  process (AHP)  untuk  menentukan    faktor  dominan  yang  berpengaruh  terhadap  keberhasilan  promosi  di media sosial. (Fahrozi, 2016). Algoritma analytical hierarchy process (AHP) adalah metode pengambilan keputusan yang melibatkan nilai kualitatif dan kuantitatif secara bersamaan. Adapun tahapan AHP yaitu: (Putri and Mahendra, 2019):

## 3.2.1 Tujuan

## Menentukan faktor dominan yang berpengaruh terhadap keberhasilan promosi melalui media sosial

## 3.2.2 Kriteria dan Sub-Kriteria
Kriteria merupakan atribut-atribut yang mendukung untuk memutuskan faktor dominan sesuai dengan fokus penelitian.  Berikut  adalah  kriteria  dan  sub-kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan  faktor  dominan  yang berpengaruh terhadap keberhasilan promosi di media sosial.
Tabel 8. Kriteria dan Sub-Kriteria
Kriteria Sub-Kriteria 1. Product a. Desain Produk
b. Inovasi Produk c. Kualitas Produk d. Harga Produk e. Diskon Harga f. Review Produk g. Detail Informasi Produk

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 169 -178 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 317 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
2. Customer Engagements
a. Kualitas Pelayanan Konsumen
b. Feedback Layanan Pelanggan 3. Viral Marketing a. Trend Promosi Berorientasi pada Terget Pasar
b. Konten yang Berkualitas c. Kuantiitas Pembaharuan Status pada Media Sosial
d. e.
f. Analisis Sosial Media g. Pemahaman Algoritma Media Sosial 4. Buzz Marketing a. Jasa Influencer b. Campaign Pay Per Click
c. Program Referral 5. Online Community a. Bergabung dan Berbagi Konten b. Aktif Berinteraksi

## 3.2.3 Alternatif
Penentuan dari suatu kasus terhadap objek penelitian yang akan diproses. Adapun alternatif yang digunakan pada penelitian ini yaitu:
1. Dominan
2. Cukup Dominan
3. Kurang Dominan
3.2.4 Decomposition
Berikut  ini  merupakan  struktur  hierarki  untuk  setiap  kriteria,  sub-kriteria,  dan  alternatif  penentuan  faktor dominan yang berpengaruh terhadap keberhasilan promosi di media sosial
Gambar 6. Struktur Hierarki

## 3.2.5 Comparative Judgement
Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk membuat penilaian tentang kepentingan relatif  dua  elemen.  Pengisian  nilai  mengacu  pada  skala  penilaian  dan  perbandingan  berpasangan  menurut  Saaty. Rekomendasi  masing-masing  nilai  yang  pada  tabel  berikut  ini  berdasarkan  hasil  diskusi  melalui Focus  Group Discussion (FGD) yang melibatkan 5 pelaku UMKM di Kab. Subang dan 10 Konsumen. Berikut ini merupakan tabel yang menunjukkan perbandingan berpasangan dari masing-masing kriteria.
Tabel 9. Perbandingan Berpasangan Tingkat Kepentingan Antar Kriteria
Product Customer
Engagements Viral Marketing Buzz Marketing Online Community Product 1 2 3 4 Customer Engagements 1 2

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 169 -178 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 317 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Viral Marketing 2 2 Buzz Marketing 2 Online Community
Untuk tahapan sythesis of priority dan consistency dihitung dengan bantuan aplikasi Expert Choice 11. Hasil analisis data bertujuan untuk menentukan 5 faktor dominan yang berpengaruh terhadap keberhasilan promosi melalui media sosial. Hasil perhitungan untuk setiap kriteria dan sub-kriteria ditunjukkan pada Gambar 8, Gambar 9, Gambar 10, Gambar 11, Gambar 12, dan Gambar 13 di bawah ini.
Tabel 10. Hasil Perhitungan CR Perbandingan yang diukur Nilai CR Hasil Antar Kriteria 0,07 Diterima Sub-Kriteria Produk 0,08 Diterima Sub-Kriteria Customer Engagements 0 Diterima Sub-Kriteria Viral Marketing 0,05 Diterima Sub-Kriteria Buzz Marketing 0,05 Diterima Sub-Kriteria Online Community 0 Diterima
Nilai Consistency Ratio (CR) masing-masing analisis < 0.1 sehingga hasil perhitungan dianggap benar. Berikut ini hasil perhitungan Consistency Ratio pada masing-masing kriteria:
Gambar 7. Hasil Analisis antar Kriteria
Gambar 8 . Hasil Analisis Sub-Kriteria dan Kriteria Product
Gambar 9. Hasil Analisis Sub-Kriteria dan Kriteria Customer Engagements

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 169 -178 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 317 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 11. Hasil Analisis Sub-Kriteria dan Kriteria Buzz Marketing
Gambar 12. Hasil Analisis Sub-Kriteria dan Kriteria Online Community
Hasil analisis di atas telah disusun secara berurutan mulai dari faktor dominan hingga faktor kurang dominan yang berpengaruh terhadap keberhasilan promosi melalui media sosial. Nilai incosistency masing-masing analisis < 0.1 sehingga hasil perhitungan dianggap benar. Tabel 11 memuat faktor dominan berdasarkan pembobotan menggunakan algoritma Analytical Hierarchy Process.
Tabel 11. Faktor Dominan dari Masing-Masing Kriteria
Faktor Dominan Terhadap Promosi di Media Sosial Bobot Akhir Review Produk 0.227 Kualitas Layanan Terhadap Pelanggan/Konsumen 0.750 Konten yang Berkualitas 0.334 Jasa Influencer 0.709 Aktif Berinteraksi 0.667

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa karakteristik konsumen di Kab. Subang yang  memanfaatkan media sosial untuk  mencari produk tertentu didominasi oleh Perempuan dengan rentang  usia 17-35 Tahun. Produk  yang paling banyak  dicari  adalah  makanan  cepat  saji.  Adapun  media  sosial  yang  paling  banyak  digunakan  yaitu  Instagram, Facebook, dan Whatsapp. Sedangkan kriteria produk yang mendorong konsumen untuk melakukan pembelian adalah review produk. Agar promosi produk/jasa di media sosial dapat berjalan secara optimal maka pemasar dalam hal ini pelaku  UMKM  di  Kab.  Subang  perlu  memperhatikan  faktor-faktor  dominan  keberhasilan  promosi  di  media  sosial yakni: (1) Review Produk, (2) Kualitas Layanan Terhadap Pelanggan/Konsumen, (3) Konten yang Berkualitas, (4) Menggunakan Jasa Influencer, dan (5) Aktif Berinteraksi pada Online Community. Penelitian ini dapat dilanjutkan dengan melakukan analisis strategi promosi secara spesifik pada media sosial tertentu. Selain itu, penelitian ini hanya berfokus pada lingkup Kab. Subang sehingga hasil penelitian belum tentu relevan untuk diimplementasikan di tempat lain.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada seluruh pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini mulai dari awal hingga selesainya penelitian ini.

## REFERENCES
[1]  M.  A.  Harahap  and  S.  Adeni,  “Tren  Penggunaan  Media  Sosial  Selama  Pandemi  di  Indonesia,”  J.  Prof.  FIS UNIVED, vol. 7, no. 2, pp. 13–23, 2020.
[2]  K. Hadiwinata, H. Mundzir, and S. Muslim, “Analisis Peran Media Sosial Instagram Sebagai Media Pemasaran dan Branding Bisnis di Era Pandemi Covid-19,” Senabisma, vol. 6, no. 2, pp. 62–68, 2020.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 169 -178 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 317 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[3]  P.  Kotler,  G.  Armstrong,  L.  Harris,  and  H.  C.  He,  Principles  of  Marketing  Eighth  Europe  an  Edition.  2020. [Online]. Available: www.pearson.com/uk
[4]  D. S. Puspitarini and R. Nuraeni, “Pemanfaatan Media Sosial Sebagai Media Promosi (Studi Deskriptif pada Happy Go Lucky House),” J. Common, vol. 3, no. 1, pp. 71–80, 2019.
[5]  E.  Mustaniroh,  Amalia,  Mas’ud  Effendi,  “Development  Strategy  for  Cluster  Apple  Chips  with  K-means Clustering and Analytical Hierarchy Process,” Ind. J. Teknol. dan Manaj. Agroindustri, vol. 5, no. 2, pp. 67–74, 2016, doi: 10.21776/ub.industria.2016.005.02.3.
[6]  I. Sukmadewanti, R. Arifudin, and E. Sugiharti, “Use of K-Means Clustering and Analytical Methods Hierarchy Process in Determining the Type of MSME Financing in Semarang City,” Sci. J. Informatics, vol. 5, no. 2, pp. 148–158, 2018, doi: 10.15294/sji.v5i2.16221.
[7]  R. W. Savitri, “Implementasi Metode K-Means Dan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dalam Pemilihan Hotel di Palembang,” 2020.
[8]  F. Tempola,  M.  Muhammad,  and  A.  Mubarak,  “Penggunaan  Internet  Dikalangan  Siswa  SD  di  Kota Ternate: Suatu Survey, Penerapan Algoritma Clustering dan Validasi DBI,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 6, p. 1153, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722370.
[9]  U. P. Qayyumi, “Pengaruh Promosi Melalui Media Sosial (Instagram, Tiktok, dan Youtube) dan Electronic Word of Mouth Terhadap Minat Beli pada Bittersweet by Najla (Studi Kasus pada Pengguna Media Sosial Instagram, Tiktok, dan Youtube di Kota Yogyakarta),” 2021.
[10]  A. Japlani, “Pengaruh Harga Dan Promosi Melalui Media Sosial Terhadap Keputusan Pembelian Pada Butik di Kota Metro Lampung. Fakultas Ekonomi dan Bisnis UM Metro I,” J. Manaj., vol. 14, no. 2, pp. 168–177, 2020.
[11]  Sulistyowati,  B.  E.  Ketherin,  A.  A.  Arifiyanti,  and  A.  Sodik,  “Analisa  Segmentasi  Konsumen  Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Terap. VI 2018, no. March 2021, pp. 51–58, 2018.
[12]  Y. A. Nurainun, Tengku; Malva, “Rancangan Strategi Pemasaran Menggunakan Metode AHP dan Marketing Mix (Studi Kasus PT. XXX Pekanbaru),” Jur. Tek. Ind. Fak. Sains dan Teknol. Univ. Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, p. 6, 2016, [Online]. Available: https://journal.sttnas.ac.id/ReTII/article/view/447/373
[13]  Y. Servanda, “Media Promosi STMIK Balikpapan, 2018.
[14]  Thomas L. Saaty, “Decision Making with The Analytic Hierarchy Process,” J. Manuf. Technol. Manag., vol. 1, no. 1, pp. 83–98, 2008, doi: 10.1108/JMTM-03-2014-0020.
[15]  L.  Moriansyah,  “Pemasaran  Melalui  Media  Sosial:  Antecedents  Dan  Consequences,”  J.  Penelit.  Komun.  dan Opini Publik, vol. 19, no. 3, p. 124068, 2015.