## Identifikasi Segmen Pasar Mahasiswa Perguruan Tinggi Menggunakan Analisis Klaster Berdasarkan Variabel Psikografis
Hardika Khusnuliawati 1 *, Dhian Riskiana Putri 2
1,2 Universitas Sahid Surakarta, Indonesia
ABSTRACT
CONTACT
hardika.khusnulia@gmail.com
KEYWORDS segmentasi pasar, analisis kluster, variabel psikografis
Received: 22/09/2021 Revised: 04/10/2021 Accepted: 08/10/2021 Online: 18/10/2021
Published: 26/10/2021 Risenologi is licenced under a Creative
Commons Attribution 4.0 International Public Licence (CC-BY 4.0)
The importance of the presence of higher education enables the private sector to participate in organizing academic activities in the form  of  higher education institutions. This causes the  private  higher  education  market  to  become  more  competitive,  which  implies  a  low number  of  students.  Therefore,  market  segmentation  needs  to  be  applied  to  college students  so  that  they  can  help  to  determine  the  model  of  marketing  and  promotional activities. The stages carried out in this study consisted of data collection, data exploration, and extracting segment. Cluster analysis was applied as a method for extracting segments of students with psychographics variables as partitioning factors. The K-Means algorithm was chosen as the method applied for cluster analysis because it produces better performance when compared to the use of K-Modes. Cluster analysis based on psychographics variables applied to this case succeeded in extracting the segment  of  the university  students  into 6 segments.

## ABSTRAK
Pentingnya  kehadiran  perguruan  tinggi  memungkinkan  pihak  swasta  untuk  turut menyelenggarakan  kegiatan  akademik  dalam  bentuk  lembaga  pendidikan  tinggi.  Hal  ini menyebabkan  pasar  pendidikan  tinggi  swasta  menjadi  lebih  kompetitif,  yang  berimplikasi pada rendahnya jumlah mahasiswa. Oleh karena itu, segmentasi pasar perlu diterapkan pada mahasiswa  agar  dapat  membantu  menentukan  model  kegiatan  pemasaran  dan  promosi. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini terdiri dari pengumpulan data, eksplorasi data, dan  penggalian  segmen.  Analisis  klaster  diterapkan  sebagai  metode  untuk  mengekstraksi segmen siswa dengan variabel psikografis sebagai faktor partisi. Algoritma K-Means dipilih sebagai  metode  yang  diterapkan  untuk  analisis  klaster  karena  menghasilkan  kinerja  yang lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  penggunaan  K-Modes.  Analisis  klaster  berdasarkan variabel psikografis yang diterapkan pada kasus ini berhasil mengekstrak segmen mahasiswa menjadi 6 segmen.

## INTRODUCTION
Kehadiran  pendidikan  tinggi  memegang  salah  satu  peran  terpenting  dalam  membentuk  masa  depan masyarakat.  Selain  institusi  Pendidikan  Tinggi  Negeri  (PTN),  banyak  negara  memberikan  peluang  penyediaan pendidikan tinggi dari sektor swasta. Kehadiran Pendidikan Tinggi Swasta (PTS) diharapkan dapat memperluas kesempatan  masyarakat  untuk  mengenyam  pendidikan  tinggi.  Namun,  meningkatnya  jumlah  PTS  juga berkontribusi meningkatkan persaingan mereka untuk memperoleh siswa  (Leonnard dkk., 2014). Oleh karena itu, penggunaan strategi pemasaran sangat diperlukan bagi PTS.
Ada tiga kegiatan utama dalam strategi pemasaran yang disebut the holy trinity of marketing (Schlegelmilch, 2016). Kegiatan tersebut terdiri dari segmentation , targeting , dan positioning (STP). Dari ketiga tahapan tersebut, segmentasi pasar  merupakan  langkah  awal  dalam  menciptakan buying  leading  strategy yang  menentukan  hasil  dari  tahapan- tahapan berikutnya (Arsova & Temjanovski, 2019). Segmentasi pasar telah banyak diterapkan dalam pemasaran dan  promosi  oleh  perusahaan  bisnis  untuk  lebih  memahami  apa  yang  dibutuhkan  dan  diinginkan  pelanggan. Dalam (C. Hung & Tsai, 2008), segmentasi pasar digunakan dalam Customer Relationship Management (CRM) untuk permintaan  multimedia.  Penggunaan  segmentasi  pasar  juga  diterapkan  pada  layanan  keuangan  yang  menyasar simpanan nasabah (Makgosa dkk., 2016). Selain itu, perusahaan manufaktur dan perdagangan yang beroperasi di pasar  kopi  menggunakan  segmentasi  pasar  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan  dan  harapan  konsumen (Maciejewski dkk., 2019).
Pada layanan pendidikan, segmentasi pasar dapat dijadikan pedoman bagi manajemen sekolah atau perguruan tinggi untuk membangun komunikasi yang efektif dengan calon mahasiswa. PTS dapat menggunakan segmentasi pasar  untuk  lebih  memahami  kebutuhan  dan  harapan  calon  mahasiswa  sehingga  layanan  yang  diberikan  oleh perguruan tinggi lebih bernilai bagi mereka (Angulo dkk., 2010). Segmentasi pasar juga dapat digunakan untuk mendukung  strategi  promosi  dalam  menarik  calon  siswa  sekolah  (Angulo  dkk.,  2010).  Selain  itu,  dari  hasil
segmentasi  pasar  dapat  dibangun  suatu  bentuk  komunikasi  yang  efektif  melalui  berbagai  media  berdasarkan karakteristik masing-masing segmen pasar (Goodrich dkk., 2020).
Penentuan  variabel  yang  akan  digunakan  merupakan  bagian  dari  segmentasi  pasar  yang  perlu  mendapat perhatian. Dalam hal penerapan segmentasi pasar untuk PTS, variabel yang dipilih adalah variabel yang memiliki potensi  untuk  mengungkap  karakteristik  masing-masing  segmen  pasar  berdasarkan  keterukuran,  ketersediaan, keandalan, dan kemampuannya (Lin, 2002). Salah satu variabel yang dapat digunakan adalah variabel psikografis. Variabel ini secara signifikan meningkatkan kekuatan penjelas preferensi e-consumer (Liu dkk., 2019). Segmentasi pasar berdasarkan variabel psikografis juga bisa menjadi cara yang ampuh untuk menjangkau orang-orang dari kelompok  demografis,  geografis,  atau  karakteristik  lain  yang  berbeda  dengan  menyoroti  properti  tertentu  dari produk  yang  diminati  suatu  segmen  (Nadanyiova  &  Gajanova,  2019).  Untuk  penerapan  pada  PTS,  variabel psikografis memiliki  pengaruh  yang  besar terhadap hasil  segmentasi  sehingga  akan  digunakan  untuk  penelitian ini.
Selain menentukan variabel, pemilihan metode segmentasi merupakan aspek lain yang perlu dipertimbangkan. Metode yang sudah umum digunakan dalam segmentasi pasar adalah analisis klaster (Govindasamy, 2018; Müller & Hamm, 2014). K-Means merupakan salah satu metode analisis klaster yang diterapkan pada segmentasi pasar untuk  PTS.  Metode  ini  mampu  memberikan  hasil  yang  paling  berpengaruh  untuk  menggambarkan  mahasiswa pencari prestise (Casidy & Wymer, 2018).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  segmen  pasar  mahasiswa  menggunakan  analisis  klaster berdasarkan  variabel  psikografis.  Segmentasi  pasar  yang  diterapkan  pada  PTS  bertujuan  untuk  menghasilkan profil  mahasiswa  sasaran  berdasarkan  faktor  psikologis  yang  membantu  untuk  menentukan  model  kegiatan pemasaran  dan  promosi  yang  lebih  akurat  dan  efisien.  K-Means  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebagai metode  analisis  klaster  yang  diterapkan  dalam  segmentasi  pasar  PTS.  Algoritma  pengelompokan  lainnya,  K- Modes, akan dibandingkan dengan K-Means untuk melihat metode analisis klaster mana yang memberikan hasil terbaik.

## METHODS
Pada bagian ini, tahapan mengidentifikasi segmen pasar mahasiswa menggunakan analisis klaster berdasarkan variabel psikografis dijelaskan sebagai berikut.

## Data Collection
Data  dikumpulkan  dari  230  mahasiswa  Universitas  Sahid  Surakarta  sebagai  salah  satu  PTS  di  wilayah  Jawa Tengah, Indonesia. Dataset yang dihasilkan dari pengumpulan data terdiri dari 230 objek dengan total 36 fitur. Fitur-fitur tersebut merupakan jawaban atas angket yang diisi siswa dimana mewakili variabel psikografis. Setiap satu item kuesioner mewakili satu fitur. Semua item dalam kuesioner disusun dalam Skala Likert dalam rentang nilai 5 poin (1 = sangat tidak setuju hingga 5 = sangat setuju).
Daftar  pertanyaan  pada  kuesioner  dibagi  menjadi  7  kategori  yang  dijelaskan  pada Tabel  1 .  Setiap  kategori diwakili oleh sejumlah item berupa pertanyaan yang tercantum dalam kuesioner yang dibagikan.
Tabel 1. Daftar kategori yang mewakili variabel psikografi pada kuesioner
No. Kategori Kode Deskripsi 1. Orientasi kerja A Keinginan  untuk  mendapatkan  pekerjaan  dengan mudah dan memperluas jaringan untuk bekerja. 2. Kualitas universitas B Kualitas universitas seperti peringkat nasional dan internasional,  penghargaan  yang  mereka  miliki, kerjasama yang mereka miliki, nama kampus yang terkenal. 3. Nilai-nilai pribadi C Tertarik dengan suasana kampus. 4. Motivasi dari keluarga D Dorongan  dari  keluarga  untuk  melanjutkan  ke perguruan tinggi. 5. Ekonomi E Biaya  kuliah  yang  terjangkau  dan  tersedianya beasiswa. 6. Efek dari iklan dan promosi F Hasil  dari  promosi  kampus  dan  rekomendasi  dari orang lain. 7. Faktor-faktor eksternal pendukung G Lokasi  kampus  yang  strategis  dan  fasilitas penunjang  kehidupan  di  sekitar  lingkungan kampus.

## Preprocessing
Setelah  data  terkumpul,  praproses  diterapkan  pada  dataset.  Praproses  meliputi  pembersihan  data  dan transformasi data (P. D. Hung dkk., 2019). Pada tahap pembersihan data, baris data yang memiliki missing value diisi dengan nilai rata-rata atribut. Kemudian, fitur data dengan tipe kategorikal ditransformasikan ke dalam nilai numerik. Tabel 2 . menunjukkan contoh dataset yang digunakan untuk tahap analisis klaster. Baris menunjukkan id siswa sedangkan kolom menunjukkan item pertanyaan yang ditampilkan pada kuesioner.
Tabel 2. Contoh dataset dari hasil praproses
ID A1 A2 A3 …  G3 G4 G5 1 5 4 5 …  5 5 5 2 5 4 4 …  4 3 4 3 5 4 5 …  5 4 2 4 5 2 4 …  4 4 3 5 5 4 4 …  5 2 4 … 230 5 4 5 … 4
3 5 3 5

## System Design and Implementation
Dalam  penelitian  ini  ada  beberapa  langkah  yang  perlu  dilakukan,  seperti  terlihat  pada Gambar  1 .  Tahap pertama  adalah  pengumpulan  data  dari  mahasiswa  perguruan  tinggi  dengan  variabel  terpilih.  Data  survei menggunakan kuesioner dikumpulkan untuk mendapatkan variabel psikografis (Armstrong dkk., 2014).
Preprocessing dilakukan pada tahap eksplorasi data. Hasil dari tahap preprocessing adalah dataset tanpa missing value dan telah diubah menjadi nilai numerik.
Pada  tahap  ekstraksi  segmen,  analisis  klaster  diterapkan  pada  data  yang  diperoleh  dari  tahap  sebelumnya. Algoritma K-Means (Abadi dkk., 2018) dan K-Modes (Kamthania dkk., 2018) digunakan sebagai metode untuk melakukan analisis klaster. Kedua algoritma dievaluasi dan hasilnya dibandingkan. Berdasarkan hasil terbaik dari analisis  klaster,  profil  segmen  siswa  ditentukan  sesuai  dengan  label  hasil  klasterisasi.  Kemudian,  karakteristik masing-masing segmen siswa diperiksa.
Data Colection Dataset with Psychographics variabel Data Exploration Preprocessed data Segment profile Start Extracting Segment Clustering Analysis Evaluation End
Gambar 1. Diagram alir analisis klaster berdasarkan variabel psikografis

## RESULTS AND DISCUSSIONS
Evaluasi segmentasi pasar dengan analisis klaster dilakukan dengan mencari nilai Davies-Bouldin Index (DBI) dan  lamanya  waktu  pemrosesan.  DBI  mewakili  seberapa  baik  pengelompokan  telah  dilakukan  dengan menghitung  kuantitas  dan  fitur  turunan  dari  dataset  (Tempola  &  Assagaf,  2018). Hasil  cluster  yang  lebih  baik memiliki nilai mendekati nol non-negatif.
Hasil  dari  Tabel  3.  menunjukkan  nilai  DBI  yang  kecil,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  analisis  klaster untuk segmentasi pasar mahasiswa melakukan proses pengelompokan yang baik. Kinerja algoritma K-Means juga melebihi algoritma K-Modes dalam hal nilai DBI dan waktu pemrosesan. K-means menghasilkan DBI yang lebih kecil dengan nilai 2.0604 dibandingkan K-Modes dengan nilai 3.4786. Dalam hal waktu pemrosesan, K-Means membutuhkan  waktu  lebih  sedikit.  Dibutuhkan  7  detik  untuk  menghasilkan  6  cluster.  Sedangkan  K-Modes membutuhkan waktu 8 detik dengan hasil 3 cluster.
Tabel 3.  Perbandingan kinerja metode analisis klaster Metode pengelompokan DBI Waktu Pemrosesan (detik) Jumlah klaster K-Means 2.0604 0.0628 6 K-Modes 3.4786 0.1067 3
Berdasarkan  hasil  evaluasi,  profil  segmen  diperiksa  menggunakan  hasil  pengelompokan  oleh  algoritma  K- Means. mahasiswa dibagi menjadi enam segmen dengan ciri-ciri sebagai berikut.
1. Motivasi  tinggi  karena  faktor  ekonomi  (FE). Mahasiswa  di  klaster  ini  menganggap  faktor  ekonomi sebagai  alasan  tertinggi  dalam  memilih  universitas.  Biaya  kuliah  dan  penawaran  beasiswa  menjadi  perhatian tertinggi jika dibandingkan dengan faktor lainnya.
2. Motivasi tinggi karena dorongan keluarga (FK). Motivasi keluarga merupakan faktor tertinggi bagi siswa di klaster ini untuk melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi. Faktor lain kurang menjadi perhatian mereka.
3. Motivasi karena kualitas universitas tetapi promosi tidak mencapai mereka (FQ). Mahasiswa di klaster ini  lebih  memperhatikan  faktor  kualitas  universitas  ketika  memilih  perguruan  tinggi  untuk  melanjutkan pendidikan.  Namun,  dibandingkan  dengan  klaster  lain,  mahasiswa  kurang  terjangkau  oleh  promosi universitas.
4. Motivasi untuk mendapatkan pekerjaan yang layak dengan memperhatikan nilai-nilai pribadi (FP). Faktor  tertinggi  dalam  melanjutkan  pendidikan  ke  perguruan  tinggi  bagi  mahasiswa  di  klaster  ini  adalah mendapatkan pekerjaan yang layak dengan memperhatikan nilai-nilai pribadinya.
5. Pencari manfaat maksimal saat kuliah (FM). Mahasiswa dalam klaster ini sangat memperhatikan semua faktor psikografis ketika memilih perguruan tinggi untuk melanjutkan studinya.
6. Mahasiswa netral (FN). Mahasiswa pada klaster ini memberikan nilai sedang dalam menentukan motivasi memilih perguruan tinggi berdasarkan faktor psikografis.
Berdasarkan segmen yang diperoleh, dapat diketahui bahwa keenam segmen tersebut memiliki karakteristik yang  berbeda.  Gambar  2.  menunjukkan  karakteristik  masing-masing  segmen  berdasarkan  kategori  yang ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Profil  segmen  dapat  digunakan  sebagai  referensi  untuk  promosi  calon  siswa  yang ditargetkan secara efektif.

## CONCLUSIONS
Analisis  klaster  yang  diterapkan  pada  mahasiswa  mampu  menghasilkan  profil  segmen  berdasarkan  variabel psikografis. Algoritma K-Means menunjukkan hasil kluster yang lebih baik daripada menggunakan K-Modes. Hal ini ditunjukkan dengan nilai DBI yang lebih kecil dan waktu pemrosesan yang lebih singkat.
Jumlah segmen yang dihasilkan dari pengelompokan dengan K-Means adalah enam. Ciri-ciri masing-masing segmen antara lain bermotivasi tinggi karena dorongan ekonomi, bermotivasi tinggi karena dorongan keluarga, termotivasi oleh mutu perguruan tinggi tetapi promosi tidak sampai kepada mereka, pencari manfaat maksimal selama kuliah, dan mahasiswa netral.
Untuk penelitian berikutnya, penggunaan variabel selain psikografis diperlukan. Sehingga informasi yang digali dari setiap segmen bisa lebih kaya. Selain itu, metode analisis klaster lain dapat diusulkan untuk menemukan cara baru untuk meningkatkan hasil klaster.

## ACKNOWLEGDEMENT
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia yang  telah  memberikan  dukungan  dana  melalui  hibah  2019  di  bawak  nomor  kontrak 019/LL6/PG/SP2H/PL.II/2020.  Ucapan  terima  kasih  juga  diberikan  kepada  Universitas  Sahid  Surakarta  atas dukungan data untuk penelitian ini.

## REFERENCES
Abadi,  S.,  Mat  The,  K.  S.,  Nasir,  B.  M.,  Huda,  M.,  Ivanova,  N.  L.,  Sari,  T.  I.,  Maseleno,  A.,  Satria,  F.,  & Muslihudin,  M.  (2018).  Application  model  of  k-means  clustering:  Insights  into  promotion  strategy  of vocational high school. International Journal of Engineering and Technology(UAE) , 7 (2.27 Special Issue  27), 182– 187. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i2.11491
Angulo, F., Pergelova, A., & Rialp, J. (2010). A market segmentation approach for higher education based on rational  and  emotional  factors. Journal  of  Marketing  for  Higher  Education , 20 (1),  1–17. https://doi.org/10.1080/08841241003788029
Armstrong, G., Adam, S., Denize, S., & Kotler, P. (2014). Principles of marketing . Pearson Australia.
Arsova,  M.,  &  Temjanovski,  R.  (2019).  Strategy  for  market  segmentation  and  differentiation:  contemporary marketing practice. Journal of Economics , 4 (1), 27–35.
Casidy, R., & Wymer, W. (2018). A taxonomy of prestige-seeking university students: strategic insights for higher education. Journal of Strategic Marketing , 26 (2), 140–155. https://doi.org/10.1080/0965254X.2016.1182573 Goodrich, K., Swani, K., & Munch, J. (2020). How to connect with your best student prospects: Saying the right things,  to  the  right  students,  in  the  right  media. Journal  of  Marketing  Communications , 26 (4),  434–453. https://doi.org/10.1080/13527266.2018.1514319
Govindasamy, R. (2018). Cluster Analysis of Wine Market Segmentation – A Consumer Based Study in the Mid- Atlantic USA. Economic Affairs , 63 (1), 151–157. https://doi.org/10.30954/0424-2513.2018.00150.19 Hung, C., & Tsai, C. F. (2008). Market segmentation based on hierarchical self-organizing map for markets of multimedia on demand. Expert
Systems with Applications , 34 (1), 780–787.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.10.012
Hung,  P.  D.,  Ngoc,  N.  D.,  &  Hanh,  T.  D.  (2019).  K-means  Clustering  Using  R  A  Case  Study  of  Market Segmentation. Proceedings of the 2019 5th International Conference on E-Business and Applications - ICEBA 2019 , 100–104. https://doi.org/10.1145/3317614.3317626
Kamthania, D., Pahwa, A., & Madhavan, S. S. (2018). Market segmentation analysis and visualization using K- mode  clustering  algorithm  for  E-commerce  business. Journal  of  Computing  and  Information  Technology , 26 (1),
57–68. https://doi.org/10.20532/cit.2018.1003863
Leonnard, L., Daryanto, H. K. ., Sukandar, D., & Yusuf, E. Z. (2014). The Loyalty Model of Private University Student. International Research Journal of Business Studies , 7 (1), 55–68. https://doi.org/10.21632/irjbs.7.1.55-68 Lin, C. F. (2002). Segmenting customer brand preference: Demographic or psychographic. Journal of Product & Brand Management , 11 (4), 249–268. https://doi.org/10.1108/10610420210435443
Liu, H., Huang, Y., Wang, Z., Liu, K., Hu, X., & Wang, W. (2019). Personality or value: A comparative study of psychographic  segmentation  based  on  an  online  review  enhanced  recommender  system. Applied  Sciences (Switzerland) , 9 (10). https://doi.org/10.3390/app9101992
Maciejewski,  G.,  Mokrysz,  S.,  &  Wróblewski,  Ł.  (2019).  Segmentation  of  coffee  consumers  using  sustainable values:  Cluster  analysis  on  the  Polish  coffee  market. Sustainability  (Switzerland) , 11 (3),  1–20. https://doi.org/10.3390/su11030613
Makgosa, R., Matenge, T., & Mburu, P. (2016). Hybrid Segmentation in the Financial Services Market: Targeting
Saving Consumers. Family and Consumer
Sciences Research
Journal , 44 (4), 447–468. https://doi.org/10.1111/fcsr.12168
Müller,  H.,  &  Hamm,  U.  (2014).  Stability  of  market  segmentation  with  cluster  analysis  -  A  methodological approach. Food Quality and Preference , 34 , 70–78. https://doi.org/10.1016/j.foodqual.2013.12.004 Nadanyiova,  M.,  &  Gajanova,  L.  (2019).  The  impact  of  psychographic  segmentation  on  marketing communication  in  transport  company. Transport  Means  -  Proceedings  of  the  International  Conference , 2019 - Octob (April), 216–220. Schlegelmilch,  B.  B.  (2016). Segmenting  Targeting  and  Positioning  in  Global  Markets . 1985 ,  63–82. https://doi.org/10.1007/978-3-319-26279-6_4 Tempola,  F.,  &  Assagaf,  A.  F.  (2018). Clustering  of  Potency  of  Shrimp  In  Indonesia  With  K-Means  Algorithm  And Validation of Davies-Bouldin Index . 1 (Icst), 730–733. https://doi.org/10.2991/icst-18.2018.148