Penentuan Tingkat Minat Belanja Online Melalui Media Sosial Menggunakan Metode Clustering K-Means
Anita, M.Kom, Yulya Muharmi, M.Kom², Sri Tria Siska, M.Kom³
Abstract: Social media becomes the pre-eminent businessperson in marketing the goods. This is based on the increasing use of social media from year to year. The determination of the level of interest in online shopping through social media aims to help find out which social media are in  demand  in  online  shopping.  In  this  study  the  data  used  are  social  media BBM  Group, Instagram,  Facebook, Twitter  and  Whatsapp  and  age and  gender.  In  determining  the level of online  shopping  interest  one  method  of  Data  Mining  used  is  the  method  of  Clustering  K- Means.  Clustering  is  the  process  of  dividing  data  into  classes  or  clusters  based  on  their similarity.  To  assist  in  data  processing  used  Rapid  Miner  application  that  is  able  to  provide information on the level of interest in online shopping in social media.
Keywords : Online Shopping, Social Media, Clustering K-Means
Abstrak: Media sosial menjadi unggulan bagi para pebisnis dalam memasarkan barangnya. Ini  didasari  oleh  meningkatkanya  penggunaan  media  sosial  dari  tahun  ke  tahun.  Penentuan tingkat  minat  belanja  online  melalui  media  sosial  bertujuan  untuk  membantu  mengetahui media  sosial  mana  yang  diminati  dalam  berbelanja  online.  Pada  penelitian  ini  data  yang digunakan  adalah  media  sosial  BBM  Group,  Instagram,  Facebook,  Twitter  dan  Whatsapp serta  usia  dan  jenis  kelamin.  Dalam  menentukan  tingkat  minat  belanja  secara  online  salah satu  metode  Data  Mining  yang  digunakan  adalah  metode  Clustering  K-Means.  Clustering adalah proses pembagian data ke dalam kelas atau Cluster berdasarkan tingkat kesamaannya. Untuk  membantu  dalam  pengolahan  data  digunakan  aplikasi  Rapid  Miner  yang  mampu memberikan informasi tingkat minat belanja online di media sosial.
Kata Kunci : Belanja Online , Media Sosial, Clustering K-Means

## PENDAHULUAN
Berkembangnya zaman dan
teknologi yang semakin cepat mempengaruhi gaya  hidup  seseorang  dalam  berbagai  aspek kehidupan.  Perkembangan  teknologi  dapat dirasakan  didalam  berbagai  bidang  mulai dari  transportasi,  komunikasi  elektronik bahkan  di  dunia  maya.  Gaya  hidup masyarakat  saat  ini  ikut  berubah  karena pengaruh  dari  perkembangan  teknologi tersebut,  salah  satu  yang  paling  mencolok dari perkembangan teknologi tersebut adalah gadget dan  kecenderungan  beraktivitas  di dunia  maya  seperti  berbelanja  secara online atau  lebih  sering  disebut  dengan  belanja online  ( Kusuma,  Made.,  2015).  Salah  satu tempat  berbelanja online adalah  media sosial.  Saat  ini  media  sosial  menjadi unggulan bagi para pebisnis dalam memasarkan  barangnya.  Ini  didasari  oleh meningkatkanya  penggunaan  media  sosial
dari  tahun  ke  tahun.Pemanfaatan  media sosial telah mengantarkan banyak kemudahan  komunikasi  maupun  informasi dalam  segala  bidang  terutama  pada  dunia bisnis penjualan onlineshop .
Perkembangan Online  Shop atau toko online melalui  media  internet  sudah menjamur di Indonesia, bahkan sudah sangat dikenal baik oleh khalayak ramai. Banyaknya  beragam  kemudahan  dalam berbelanja  dan  bermacam  jenis  produk  dan jasa  yang  ditawarkan,  membuat  masyarakat Indonesia  menjadikan Online  Shop sebagai salah  satu  “tempat  berbelanja”  baru  selain pusat perbelanjaan. Hal ini membuat banyak penjual Online Shop yang berlomba – lomba menawarkan  produknya  dengan  berbagai cara  untuk  menarik  konsumen  berbelanja, mereka  memanfaatkan  keadaan  dimana Online  Shopping sedang  saat  diminati  oleh masyarakat  Indonesia  sampai  saat  ini
( Kusuma,  Made.,  2015).  Penentuan  minat belanja  online  dilakukan  berdasarkan  faktor usia,  jenis  kelamin  dan  media  sosial  yang diminati  dengan  penerapan Data  Mining metode Clustering
K-Means dapat memberikan  pengetahuan  yang  nantinya bermanfaat dalam pengambilan keputusan.
PENDEKATAN

## PEMECAHAN
MASALAH
Knowledge Discovery in Database (KDD) Data  Mining adalah  bagian  integral dari  penemuan  pengetahuan  dalam  database ( Knowledge  Discovery  in  Database/ KDD), yang merupakan proseskeseluruhan mengubah data mentah menjadi pengetahuan yang bermanfaat. Proses KDD ini terdiri dari serangkaian  langkah-langkah  transformasi, dari  proses  data preprocessing dan  proses data postprocessing dari data yang merupakan  hasil  penggalian.  Tujuan  dari proses  data preprocessing adalah  untuk mengubah data input mentah menjadi format yang  sesuai  untuk  analisis  selanjutnya. Langkah-langkah yang dilakukan antara lain dengan  memperbaiki  data  yang  kotor  atau ganda,  dan  memilih  catatan  dan  fitur  yang relevan  dengan  proses  pengelolaan  data selanjutnya(Tandkk,  2006  dalam  Wahyudi dan Jananto, 2013).
Data Mining 1.
Definisi Data Mining Data Mining (DM) adalah serangkaian proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari suatu  kumpulan  data  berupa  pengetahuan yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara manual .  Perkembangan Data  Mining yang pesat  tidak  dapat  lepas  dari  perkembangan teknologi  informasi  yang  memungkinkan data  dalam  jumlah  besar  terakumulasi (Lindawati, 2008).
2. Tahapan Data Mining
Sebagai  suatu  rangkaian  proses, Data Mining dapat dibagi menjadi beberapa tahap proses. Tahap-tahap tersebut bersifat Interaktif , di mana pemakai terlibat langsung atau  dengan  perantaraan knowledgebase . Tahapan  tersebut  dapat  dilihat pada  Gambar 2.1 berikut (Lindawati, 2008) :
Gambar 1. Tahap-Tahap Data Mining

## Clustering
Clustering merupakan  bagian  dari ilmu Data Mining yang bersifat tanpa arahan ( unsupervised ). Clustering adalah  proses pembagian  data  ke  dalam  kelas  atau cluster berdasarkan  tingkat  kesamaannya.  Dalam clustering ,  data  yang  memiliki  kesamaan dimasukkan  ke  dalam cluster yang  sama, sedangkan data yang tidak memiliki kesamaan  dimasukkan  dalam cluster yang berbeda ( Khotimah, 2014).
Algoritma K-Means K-Means merupakan algoritma clustering yang berulang-ulang. Algoritma K- Means dimulaidengan pemilihan secara acak k,  k  di  sini  merupakan  banyaknya cluster yang  ingin  dibentuk.  Kemudian  tetapkan nilai-nilai k secara random, untuk sementara nilai tersebut menjadi pusat dari cluster atau biasa  disebut  dengan centroid , mean  atau “means”. Hitung  jarak  setiap  data  yang  ada terhadap masing-masing centroid menggunakan  rumus Euclidian hingga ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari setiap  data  dengan centroid .  Klasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid .  Lakukan  langkah  tersebut hingga  nilai centroid tidak  berubah  (stabil) (Rismawan dan Kusumadewi,2008).
Minat Belanja Online
Belanja online adalah kegiatan pembelian  barang  dan  jasa  melalui  media internet.  Melalui  belanja  lewat  internet seorang pembeli bisa melihat terlebih dahulu barang  dan  jasa  yang  hendak  ia  belanjakan melalui  web  yang  dipromosikan  oleh penjual.  Kegiatan  belanja online merupakan bentuk komunikasi baru yang tidak memerlukan  komunikasi  tatap  muka  secara langsung,  melainkan  dapat  dilakukan  secara terpisah  dari  dan  ke  seluruh  dunia  melalui
media notebook , komputer , ataupun handphone yang tersambung dengan layanan akses internet.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  mengumpulkan  data  dilakukan dengan  cara  melakukan  wawancara  serta membagikan  langsung  kuisioner  kepada beberapa instansi dan kampus STMIK Amik Riau untuk diolah agar mendapatkan sebuah informasi  baru  dalam    menentukan  minat masyarakat berbelanja online dengan menggunakan media sosial.

## Pengumpulan Data
Data sampel menetukan minat belanja di  media  social  merupakan  data  sampel  200 data dari 350 data keseluruhannya. Dibawah ini contoh lampiran kuisioner yang digunakan dalam pengolahan data :

## KUSIONER
“Penentuan Tingkat Minat Belanja Online Melalui Media Sosial Menggunakan Metode Clustering K-

## Means"
Petunjuk Pengisian :  Beri tanda silang (X)
pada salah satu jawaban yang di anggap sesuai Nama : Tempat pengambilan data : Jenis Kelamin  : Perempuan Laki- laki Usia:   18 – 21 tahun 22 – 40 tahun  ≥ 41 tahun Media
1. Sosial manakah yang sering saudara gunakan untuk berbelanja online :
a. BBM Group
b. Facebook
c. Instagram
d. Twitter
e. Whats App
f. Tidak ada
2. Mengapa saudara lebih memilih menggunakan  media  sosial  tersebut untuk berbelanja online? (jawaban boleh lebih dari 1)
a. Pernah  melakukan  transaksi  pembelian di media sosial tersebut
b. Murah,  kualitas  bagus  dan  dapat dipercaya c. Pengiriman cepat dan tepat waktu d. Adanya harga khusus apabila melakukan  pembelian  dalam  jumlah lebih 3. Dari  manakah  saudara  mengetahui tempat belanja online tersebut?
a. Majalah / iklan
b. Sahabat / teman dekat
c. Saudara
d. Orang lain 4. Apakah saudara menemukan kemudahan berbelanja secara online untuk menemukan apa yang saudara inginkan? a. Ya b. Tidak
5. Seberapa  seringkah  saudara  melakukan transaksi belanja online dalam 1 bulan ? a. 1-2 kali sebulan b. 3-4 kali sebulan c. ≥ 5 kali sebulan 6. Ditujukan  kepada  siapakah  barang  yang saudara  beli?  (jawaban  boleh  lebih  dari 1)
a. Digunakan sendiri
b. Dijual / diolah lagi
c. Hadiah
d. Kakak /adik /saudara
e. Pacar
7. Seberapa  banyak  saudara  menghabiskan uang  dalam  sekali  transaksi  belanja online ? a. Di bawah Rp. 100.000 b. Rp. 100.000 – Rp. 500.000 c. Rp. 500.000 – Rp. 1.000.000 d. ≥ Rp. 1.000.000
8. Mengapa  saudara  tertarik  melakukan pembelian produk secara online(jawaban boleh lebih dari1) ?
a. Mudah  membandingkan  harga  dan produk
b. Bisa  mendapatkan  privasi  dan  tidak akan  merasa  malu  membeli  barang- barang yang bersifat pribadi. c. Harga lebih murah dibandingkan dengan toko nyata.
9. Informasi  produk  yang  detail  dan  up  to date.  Metode  pembayaran  apakah  yang saudara lakukan dalam berbelanja online
?
a. Credit Card
b. Transfer / ATM
BBM Group Facebook Instagram Twitter Whats App (WA)
1 Stmik Amik Riau M.Reza Iskandar 22-40 tahun Lk 0 1 1 0 0 2 Stmik Amik Riau Yardi Asmadi 22-40 tahun Lk 1 0 0 0 0 3 Stmik Amik Riau Resdi Siska 22-40 tahun Lk 0 0 0 1 0 4 Stmik Amik Riau Fadli Ilham 22-40 tahun Lk 1 0 0 0 0 5 Stmik Amik Riau Fauzan Akbar Muslim 22-40 tahun Lk 0 0 1 0 0 6 Stmik Amik Riau Four Putra Anlia 22-40 tahun Lk 0 0 0 0 1 7 Stmik Amik Riau Fadhli Ibrahim 22-40 tahun Lk 0 1 0 0 0 8 Stmik Amik Riau Khoirul Affandi 22-40 tahun Lk 0 1 0 0 0 9 Stmik Amik Riau Kasman 22-40 tahun Lk 0 1 0 0 0 10 Stmik Amik Riau Hanna 22-40 tahun Pr 0 0 1 0 0 11 Stmik Amik Riau Ahmad Azhar 22-40 tahun Lk 0 1 0 0 0 12 Stmik Amik Riau Alfizan 22-40 tahun Lk 1 0 0 0 0 13 Stmik Amik Riau Aemal Darman Putra 22-40 tahun Lk 0 0 1 0 0 14 Stmik Amik Riau Khusari Andrea 22-40 tahun Lk 0 0 0 0 0 15 Stmik Amik Riau Rianda Rahmatullah 18-21 tahun Lk 0 0 1 0 0 16 Stmik Amik Riau Rilo Purwadi 18-21 tahun Lk 0 1 1 0 0 17 Stmik Amik Riau
Bella Aprilani 18-21 tahun Pr 0 0 1 0 0 18 Stmik Amik Riau Doni
18-21 tahun Lk 0 0 1 0 0 19 Stmik Amik Riau Anis Marsela 18-21 tahun pr 1 1 0 0 0 20 Stmik Amik Riau Rio Adi Siringo Ringo 22-40 tahun Lk 0 1 0 0 0 21 Stmik Amik Riau Lusi Rahma Sari 18-21 tahun Pr 0 0 0 0 0 22 Stmik Amik Riau Riski Sahputra 18-21 tahun Lk 0 0 0 0 1 23 Stmik Amik Riau Nurrohman 22-40 tahun Lk 1 0 0 0 0 24 Stmik Amik Riau Daryana Setiawan 22-40 tahun lk 0 1 0 0 0 25 Stmik Amik Riau Reno Pascah 22-40 tahun lk 0 0 0 0 0 26 Stmik Amik Riau Irwansyah 22-40 tahun lk 1 0 1 0 0 27 Stmik Amik Riau Tio Muhamedi 22-40 tahun lk 0 0 1 0 0 28 Stmik Amik Riau Irfan Akbar Putra 22-40 tahun lk 0 1 0 0 0 29 Stmik Amik Riau Muhammad Fikri 22-40 tahun lk 0 0 1 0 0 30 Stmik Amik Riau Ikhsan Satriadi 22-40 tahun lk 0 1 0 0 0 31 Stmik Amik Riau Mulyadi 22-40 tahun lk 1 0 0 0 0 32 Stmik Amik Riau Nando Suhendra 18-21 tahun lk 1 1 0 0 0 33 Stmik Amik Riau Roby Kurniawan 22-40 tahun lk 0 0 1 0 0 34 Stmik Amik Riau Riki Darman 22-40 tahun lk 0 1 0 0 0 35 Stmik Amik Riau M.Rinal Riski 22-40 tahun lk 0 1 0 0 0 36 Stmik Amik Riau Aji Prabowo 22-40 tahun lk 0 1 0 0 0 37 Stmik Amik Riau Muhammad Azwindra 22-40 tahun lk 0 1 0 0 0 38 Stmik Amik Riau Teja Wahyudi 18-21 tahun Lk 0 1 0 0 0 39 Stmik Amik Riau Junjungan Christian 22-40 tahun lk 1 1 0 0 0 40 Stmik Amik Riau Muhammad Romi Nasution 18-21 tahun lk 1 1 0 0 0 41 Stmik Amik Riau Herman Arya Saputra 22-40 tahun lk 1 0 0 0 0 42 Stmik Amik Riau Rahman 22-40 tahun lk 0 0 0 0 0 43 Stmik Amik Riau Sahari Efendi 22-40 tahun Lk 0 0 0 0 0
44 Stmik Amik Riau Suryadi 18-21 tahun lk 0 0 0 0 0 45 Stmik Amik Riau Daniel 22-40 tahun lk 0 0 0 0 0 46 Stmik Amik Riau Reny Handayani 22-40 tahun Pr 1 0 0 0 0 47 Stmik Amik Riau Ade Saputra Mandala 18-21 tahun lk 0 0 0 0 0 48 Stmik Amik Riau Tania Eka Permata Sari 22-40 tahun Pr 1 0 0 0 0
49 Stmik Amik Riau Aru Hafiz 22-40 tahun Lk 0 0 0 1 0
50 Stmik Amik Riau Rico Pajri 18-21 tahun lk 0 1 0 0 0
NO Tempat Pengambilan Nama Usia Jenis Kelamin MEDIA SOSIAL
c. Pembayaran  setelah  barang  dikirim  ( Cash On Delivery)
10. Apakah  saudara  diberikan  informasi mengenai  tata  cara  bertransaksi  dalam belanja online yang saudara kunjungi?
a. Ya
b. Tidak
11. Apakah  belanja  online  yang  saudara kunjungi  akan  melayani  sesuai  dengan harapan saudara?
a. Ya
b. Tidak
12. Barang  apa  yang  sering  saudara  beli  di belanja online ?
a. Gadget
b. Barang elektronik
c. fashion
d. Kosmetik
e. Tiket film
f. Tiket pesawat
g. Lainnya,sebutkan
13. Apakah  saudara  mencari  informasi terlebih  dahulu  tentang  onlineshop  yang saudara gunakan?
a. Ya
b. Tidak
14. Apakah  belanja  online  yang  saudara kunjungi  tersebut  merupakan  belanja online  yang  jujur  dan  dapat  dipercaya dalam bertransaksi dengan pembeli?
a. Ya
b. Tidak
15. Apakah tempat belanja online yang telah saudara kunjungi tersebut mampu memberikan jaminan keamanan transaksi kepada pembeli? a. Ya b. Tidak
16. Apakah yang saudara harapkan dari jasa layanan penjualan barang secara online?
a. Ada jaminan penggantian barang rusak atau tidak sesuai
b. Jaminan  kualitas  produk  sesuai dengan spesifikasi yang tertera
c. Pengiriman  cepat  dan  tepat waktu
d. Adanya  harga  khusus  apabila melakukan  pembelian  dalam jumlah banyak
e. Harga  yang  ditawarkan  sesuai dengan kualitas produk 17. Pengalaman  buruk  apakah  yang  pernah saudara  dapat  dari  berbelanja  online?
(jawaban boleh lebih dari 1)
a. Seller  mengirim  barang  tidak  sesuai yang diinginkan
b. Ditipu (saudara sudah membayar namun barang tak kunjung datang) c. Terlambat dalam pengiriman d. Pengiriman barang salah alamat 18. Apakah saudara pernah tertipu berbelanja online? a. Ya b. Tidak 19. jika  pernah  tertipu  apakah  saudara masih mau belanja online lagi ? a. Ya b. Tidak
20. Apakah  saudara  pernah  melakukan return pembelian produk ? a. Ya b. Tidak
Data  yang  digunakan  adalah  data  yang bertipe record dengan  data  sampel  200  data dari  350  data.  Berikut  ini  adalah  beberapa data  sampel  menetukan  minat  belanja  di media sosial yang diambil:
Tabel  1.  Data  Sampel  Menetukan  Minat Belanja di Media Sosial

## Transformasi Data
Transformasi  data  dilakukan  karena jenis  data  tidak  berupa numeric maka  data harus  ditranformasikan  terlebih  dahulu dengan  cara  melakukan  frekuensi  pada  data yang terbanyak muncul dengan mengurutkan frekuensi  tertinggi  ke  terendah  dan  lakukan inisial data.
Tabel 2. Transformasi Usia Usia Frekuensi Inisial 18-21 tahun 196 1 22-40 tahun 150 2 > 41 tahun 4 3 Tabel 3. Transformasi Jenis Kelamin Jenis Kelamin Frekuensi Inisial Laki-Laki(Lk) 240 1 Perempuan(Pr) 110 2 Tabel 4. Transformasi Media Sosial Media Sosial Frekuensi Inisial Facebook 128 1 Instagram 126 2 BBM Group 100 3 Twitter 10 4 Whats App 6 5 Proses Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Data  yang  sudah  ditetapkan  akan dilakukan  pengolahan  data  dengan  proses clustering dengan  menggunakan  algoritma K-Means sehingga  didapatkanlah  hasil pengelompokan  terbaik  yang  nantinya  akan membantu dalam pemahaman data. 1.   Penentuan jumlah cluster Penentuan  jumlah cluster dilakukan untuk  mengetahui  hasil  dari  pengelompokan siswa.  Maka  dalam  penelitian  ini  jumlah cluster  yang  digunakan  adalah  sebanyak  3 cluster  (k=3), sehingga  nanti akan  diketahui cluster terbaik 2.   Menentukan centroid Pusat  awal cluster atau centroid ditentukan secara random atau acak, dimana nilai cluster 0  diambil  dari  baris  ke-2,  nilai cluster 1 pada baris ke-20 dan nilai cluster 2 pada  baris  ke-35.  Terlihat  pada  tabel 4.5Sampel  Data  Minat  Belanja  di  Media Sosial  Diatas  yang  telah  diberi  garis  warna biru. Berikut adalah nilai centroid awal pada pengelompokan siswa : Cluster 0 : ( 2 ; 1 ; 3 ; 0 ; 0 ; 0 ; 0 ) Cluster 1 : ( 1 ; 1 ; 0 ; 0 ; 0 ; 0 ; 5 ) Cluster 2 : ( 1 ; 1 ; 0 ; 1 ; 0 ; 0 ; 0 )
3. Menghitung jarak dari centroid
Perhitungan  jarak  dari  data  ke-1
terhadap pusat cluster :
Centroid 1
= 3,742 Centroid 2 =   0,000 Centroid 3
=   5,000
Perhitungan  jarak  dari  data  ke-2 terhadap pusat cluster :
Centroid 1
=   5,568 Centroid 2 =   5,916 Centroid 3=
=   6,481
Perhitungan  jarak  dari  data  ke-3
terhadap pusat cluster :
Centroid 1
=   2,236
Centroid 2 =   3,317
Centroid 3
=   4,243
4. Alokasikan  masing-masing  objek  ke centroid terdekat,  untuk  melakukan mengalokasikan objek ke dalam masing-masing cluster dengan  cara mengelompokkan  berdasarkan  jarak minimum  objek  ke  pusat cluster dengan  memberikan  kode  “1”  jika hasil cluster mendekati nol. Perhitungan  dilakukan  terus  sampai data  ke-350  data  terhadap  pusat cluster tetapi  disini  hanya  dilampirkan
150 data saja secara urut Tabel 5. Hasil Perhitungan Data Iterasi ke-0 Iterasi-0 Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 3.742 5.568 2.236 0 0 1 0.000 5.916 3.317 1 0 0 5.000 6.481 4.243 0 0 1 0.000 5.916 3.317 1 0 0 3.606 5.477 2.449 0 0 1 5.831 1.000 5.196 0 1 0 3.162 5.196 1.000 0 0 1 3.162 5.196 1.000 0 0 1 3.162 5.196 1.000 0 0 1 3.742 5.568 2.646 0 0 1 Tabel 6. Hasil Perhitungan Data Iterasi ke-1 Iterasi- 1 Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 3.770 5.477 1.287 0 0 1 0.689 5.598 3.265 1 0 0 5.033 6.429 4.044 0 0 1 0.689 5.598 3.265 1 0 0 3.663 5.416 1.269 0 0 1 5.887 0.577 5.163 0 1 0 3.233 5.099 1.306 0 0 1 3.233 5.099 1.306 0 0 1 3.233 5.099 1.306 0 0 1 3.686 5.477 1.423 0 0 1
Pada  iterasi  ke-0  dan  iterasi  ke-1  hasil cluster tidak  mengalami  perubahan  lagi maka  perulanganakan  diberhentikan  tidak dilakukan  lagi.  Dapat  ditarik  kesimpulan bahwa cluster 0 terdiri dari 99 data, cluster 1 terdiri  dari  6  data  dan cluster 2  terdiri  dari 245  data  dilihat  pada  table  7  dibawah  ini hasil dari pengelompokan data yang didapatkan dari seluruh data yang berjumlah 350 data.
Tabel 7. Hasil Akhir Cluster Cluster Data Ke-i Usia Jenis Kelamin BBM Group Face book Instagr am Twitt er Whats App C 0 326 1 2 3 0 0 0 0 C 0 328 1 2 3 0 0 0 0 C 0 331 1 1 3 0 0 0 0 C 0 336 1 2 3 0 0 0 0 C 0 339 2 2 3 0 0 0 0 C 0 341 1 2 3 0 0 0 0 C 0 342 1 2 3 0 0 0 0 C 0 345 2 2 3 0 0 0 0 C 0 346 1 2 3 0 0 0 0 C 0 348 1 2 3 0 0 0 0 C 1 6 2 1 0 0 0 0 5 C 1 20 1 1 0 0 0 0 5 C 1 248 2 1 0 0 0 0 5 C 1 255 2 1 3 1 0 0 5 C 1 302 2 2 0 0 0 0 5 C 1 334 2 1 0 0 0 0 5 C 2 1 2 1 0 1 2 0 0 C 2 3 2 1 0 0 0 4 0 C 2 5 2 1 0 0 2 0 0 C 2 7 2 1 0 1 0 0 0 C 2 8 2 1 0 1 0 0 0 C 2 9 2 1 0 1 0 0 0 C 2 10 2 2 0 0 2 0 0 C 2 11 2 1 0 1 0 0 0

## Hasil Implementasi
Setelah dilakukan penganalisaan data seperti penjelasan  pada  bab  sebelumnya  maka langkah  selanjutnya  adalah  melakukan implementasi. Implementasi
dilakukan dengan  menggunakan  aplikasi RapidMiner
5.3  yang  akan  membantu  mempermudah dalam  menentukan  tingkat  minat  belanja online  melalui  media  sosial  menggunakan
metode Clustering  K-Means yang  akan membantu dalam proses pengambilan keputusan.
Pada Cluster  Model  (Clustering) ini  dapat dilihat  jumlah  dari  ke-3 cluster adalah cluster 0  sebanyak  99 items.  Cluster 1 sebanyak  6 items dan cluster  2 sebanyak 245 items. Keseluruhan  data  berjumlah  350 items.
Gambar 2. Tampilan Cluster Model (Text View) Gambar 3. Tampilan Centroid Table
Pada centroid  table dapat  kita  lihat  bahwa cluster 0  merupakan  kategori  diminati, cluster 1  kategori  kurang  diminati,  dan cluster 2 merupakan kategori sangat diminati.  Hal  ini  apat  dibaca  pada  centroid masing-masing cluster .

## SIMPULAN
Dari pembahasan yang telah dikemukakan  dapat  diambil  kesimpulan bahwa : 1. Metode Clustering  K-Means dapat membantu  menentukan  tingkat  minat belanja online melalui  media  sosial sehingga  membantu  dalam  pemilihan media  sosial  yang  diminati  untuk belanja online.
2. Hasil  dari  data  manual Clustering  K- Means dengan aplikasi Data MiningRapidMiner mendapatkan  hasil yang  sama  yakni  cluster  0  =  99  orang, cluster  1=  6  orang  dan  cluster  2=  245
orang.
3. Didapatkan 3 kategori peminatan dalam belanja  online  melalui  media  sosial yaitu  kategori  sangat  diminati,  diminati dan kurang diminati.
4. Berdasarkan hasil pengujian pada
rapidminer dapat dilihat bahwa peminatan  belanja  online  di  media sosial  lebih  dominan  pada  usia  18 sampai  21  tahun  dikategorikan  usia muda dengan berjenis kelamin laki-laki.
5. Pada  penentuan  minat  belanja  online melalui  media  sosial  kategori  sangat diminati berada pada cluster 2 yaitu usia 18-21  tahun  dengan  jenis  kelamin  laki- laki  dan  lebih  dominan  menggunakan media  sosial  instagram.  Pada  cluster  0 kategori  diminati  dengan  usia  18-21 tahun  dengan  jenis  kelamin  laki-laki lebih  dominan  menggunakan  media sosial  bbm  group  sedangkan  pada cluster  1  dikategorikan  kurang  diminati dengan  usia  22-40  tahun  dengan  jenis kelamin  laki-laki  dan  lebih  dominan menggunakan  whatsapp  .  jadi  setelah dilakukan penelitian yang lebih diminati dalam  berbelanja  online  terbanyak adalah  pada  media  sosial  instagram kemudian  bbm  group  dan  terendah adalah whatsapp.

## DAFTAR PUSTAKA
Kusuma  L.A  ,  dan  Made.  (2015).  Pengaruh Persepsi  Harga,  Kepercayaan,  dan Orientasi  Belanja  Terhadap  Niat  Beli Secara Online (studi  pada  produk
fashion online di  kota  denpasar).  E- Jurnal Manajemen Unund, Vol.4, No.8. ISSN : 2302-8912
Ediyanto,  Mara  dan  Satyahadewi.  (2003). Pengklasifikasian  karakteristik  dengan Metode  K-Means  Cluster  Analysis. Buletin Ilmiah Mat.Stat.dan Terapannya  (Bimaster)  Volume  02, No.2 Fadlina . (2014). Data Mining Untuk Analisa Tingkat  Kejahatan  jalanan  dengan Algoritma  Association  Rule  Metode Apriori.  Informasi  dan  Teknologi
Ilmiah. Volume : III, Nomor : 1, Mei 2014. ISSN : 2339-210X. Giri  Sucahyo,  Y.  (2003).  Penerapan  Data Mining. Artikel Populer Ilmu Komputer. Kom,  Hariyadi  M.  "Pengelolaan  Jalur  Data Menggunakan “Xxx” Bandwith
Management  Pada  Isp  Wan." Menara Ilmu 10.60-65 (2016). Khotimah,T.  (2014).  Pengelomppokan  Surat Dalam Al-Quran Menggunakan Algoritma K-Means Jurnal SIMETRIS, Vol 5 No 1 April 2014. ISSN:2252. Kurniawari Dewi, dan Arifin Nugraha.(2015).    Strategi  Pemasaran Melalui  Media  Sosial  dan  Minat  Beli mahasiswa. Jurnal Simbolika, Vol 1 No 2 September 2015. Lindawati.  (2008).  Data  Mining  dengan Teknik Clustering dalam Pengklasifikasian  Data  Mahasiswa. Jurnal  Informatika  Mei  2008,ISSN  : 1979-2328. Oscar Ong, J. (2013). Implementasi Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan Strategi Marketing President  University.  Jurnal  Ilmiah teknik  Industri,  Vol  12,  No.1,  Juni 2013. ISSN 1412-6869.
Oyelade, Oladipupo, dan Obagbuwa. (2010).
Application  of  K-Means  Clustering Algorithm  for  Prediction  of  Students Academic  Performance.  International
Journal  of  Computer  Science  and Information Security. Vol.7, Rismawan,  T  dan  Kusumadewi,S.  (2008). Aplikasi K-Means Untuk Pengelompokkan Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Body  Mass  Index (Bmi)  &  Ukuran  Kerangka.  Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi. ISSN: 1907-5022. Saragih Hoga, dan Ramdhany Rizky. (2012) Pengaruh  Intensi  Pelanggan  Dalam
Berbelanja  Online  Kembali  Melalui Media  Teknologi  Informatika  Forum Jual  Beli  (FJB)  Kaskus.  Journal  of Information  Sysstem,  Vol  8,  Issue  2 Oktober 2012. Wijaya  Petra  Surya  Mega,  dan  Teguh Christina.  (2012).  Faktor  faktor  yang Mempengaruhi  Minat  Beli  di  Online Shop  Specialis  Guess.  Jurnal  JRMB, Vol 7 No 2 Desember 2012