Moh Slamet Sutrimo, dkk., Pengelompokan Faktor-Faktor Pengaruh Online Repurchase Intention … 133
Pengelompokan Faktor-Faktor Pengaruh Online Repurchase Intention Pada Pengguna Aplikasi

## Webstore Pencari Kost Online
Moh Slamet Sutrimo* 1 , Muhammad Iqbal 2 , Siti Nurjanah 3 , Haryanto 4 1,2,3,4 Jurusan Penelitian dan Evaluasi Pendidikan, Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta e-mail: * 1 mohslametsutrimo54@gmail.com , 2 muhammad3539pasca.2023@student.uny.ac.id,
3 siti960pasca.2023@student.uny.ac.id, 4 haryanto@uny.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pengguna Aplikasi/Webstore pencari kost  online  berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  intensi  pembelian  kembali  (online repurchase intention). Delapan faktor yang dianalisis meliputi persepsi nilai (perceived value), persepsi kemudahan dalam penggunaan (perceived ease of use), persepsi kegunaan (perceived usefulness),  reputasi  perusahaan  (firm’s  reputation),  privasi  (privacy),  kepercayaan  (trust), keandalan  (reliability),  dan  fungsionalitas  (functionality).  Data  diperoleh  dari  160  responden pengguna  aplikasi/webstore  pencari  kost.  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  K-Means clustering.  Hasilnya  menunjukkan  terbentuk  2  cluster  yaitu  cluster  1  sejumlah  100  responden dengan  pengaruh  faktor  tinggi  dan  cluster  2  sejumlah  60  responden  dengan  pengaruh  faktor rendah.  Perbedaan  rerata  skor  pada  masing-masing  faktor  antara  2  cluster  mengindikasikan cluster 1 lebih puas dan percaya terhadap layanan dibanding cluster 2. Hasil ini dapat menjadi acuan bagi perusahaan dalam meningkatkan kualitas layanan dan strategi pemasaran.

## Kata kunci— Online Repurchase Intention, Analisis Clustering, K-Means

## Abstract
T his  study  aims  to  categorize  online  boarding  search  App/Webstore  users  based  on factors that influence online repurchase intention. The eight factors analyzed include perceived value,  perceived  ease of  use,  perceived  usefulness,  firm's  reputation,  privacy,  trust,  reliability, and  functionality.  Data  obtained  from  160  respondents  who  use  the  application/webstore  kost finder.  The  analysis  method  used  is  K-Means  clustering.  The  results  show  the  formation  of  2 clusters,  namely  cluster  1  of  100  respondents  with  high  factor  influence  and  cluster  2  of  60 respondents with low factor influence. The difference in the average score on each factor between the two clusters indicates that cluster 1 is more satisfied and trusting of the service than cluster 2.  These  results  can  be  a  reference  for  companies in  improving  service  quality  and  marketing strategies.
Keywords—3-5 Online Repurchase Intention, Analisis Clustering, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
ewasa ini, kos menjadi salah satu bisnis properti yang menjanjikan. Banyaknya lulusan SMA yang memutuskan melanjutkan studi ke luar kota membuat permintaan properti khususnya kos  semakin  meningkat.  Beberapa  alasan  yang  mendasari  seseorang  melanjutkan  studi  ke  luar kota diantaranya jurusan yang sesuai dengan minat tidak terdapat di kampus tempat asal ataupun karena  keharusan  penerima  beasiswa  yang  lokasi  studi  telah  ditentukan  oleh  penyelenggara beasiswa [1]. Mahasiswa yang mengejar pendidikan tinggi di kota-kota besar cenderung mencari D
134  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2023, Hal. 133 – 142
tempat tinggal yang dekat dengan kampus untuk memudahkan aksesibilitas. Hal ini menciptakan kebutuhan akan perumahan yang sesuai dengan gaya hidup dan kebutuhan mahasiswa urban. Kos- kosan menawarkan fleksibilitas dan keterjangkauan yang tinggi, cocok dengan kebutuhan selama masa studi mahasiswa. Selain itu, urbanisasi pelajar seringkali disertai dengan perubahan gaya hidup, seperti keterlibatan dalam kegiatan sosial dan budaya di kampus [2]. Hal tersebut terjadi pula dengan Yogyakarta yang dikenal sebagai kota pelajar. Dengan banyaknya perguruan tinggi di Yogyakarta secara otomatis membawa dampak pada bertambahnya jumlah pendatang sehingga permintaan  akan  kebutuhan  kos  semakin  meningkat.  Setiap  individu  memiliki  preferensi  yang berbeda dalam hal memilih kos. Kos atau indekost merupakan layanan yang menyediakan kamar atau  tempat  tinggal  dengan  jangka  waktu  tertentu  serta  sejumlah  pembayaran  yang  dikenakan pada penyewa kos [3].
Kegiatan  mencari  dan  memilih  kos  semakin  mudah  dengan  adanya  perkembangan teknologi  informasi  yang  semakin  pesat.  Perkembangan  teknologi  mendorong  inovasi  pada penyedia  layanan  rumah  kos,  salah  satunya  adalah  hadirnya  Aplikasi/ Webstore . Aplikasi/ Webstore berusaha  memenuhi  kebutuhan  seseorang  untuk  mencari  informasi  secara menyeluruh dan memiliki akses tak terbatas. Tak terkecuali dengan Aplikasi/ Webstore pencari kost  online. Layanan ini  dapat  dioperasikan melalui smartphone baik melalui  aplikasi  maupun web  browser .  Pengoperasian  Aplikasi/ Webstore pencari kost  online ini  adalah  dengan memasukan  informasi  mengenai  data  pengguna,  lokasi,  biaya  sewa,  serta  fasilitas  yang ditawarkan dari pemilik kos [3]. Bagi pengguna layanan, memungkinkan dapat dengan mudah mengetahui  lokasi  melalui  peta  digital  dan  melakukan  penyewaan  rumah  kos  [2].  Kemudahan tersebut  membuat  penggunaan  Aplikasi/ Webstore pencari kost  online terus  meningkat  serta memberikan peluang besar terhadap pengguna untuk menggunakan layanan tersebut dikemudian hari. Hal  inilah  yang  menjadi  tantangan  pada  perusahaan  penyedia  layanan  Aplikasi/ Webstore pencari kost  online untuk  mempertahankan  kualitas  layanannya  agar  bisa  menarik  pembelian kembali dari pelanggannya.
Online repurchase intention merupakan kegiatan pembelian kembali suatu barang atau jasa  secara online .  Zahro  [4]  mendefinisikan online  repurchase  intention sebagai  sikap  positif pelanggan terhadap aktivitas pelanggan setelah pembelian pertama sehingga memunculkan niat untuk melakukan pembelian secara berulang kedepannya. Sedangkan Parastanti dkk mengartikan online repurchase intention sebagai sikap percaya dan puas dari pelanggan terhadap pelayanan suatu  perusahaan  yang  mengakibatkan  pelanggan  berniat  untuk  melakukan  pembelian  kembali secara online [5].  Menurut  [6]  terdapat  beberapa  faktor  yang  dapat  mempengaruhi online repurchase  intention diantaranya  persepsi  nilai  ( perceived  value ) , persepsi  kemudahan  dalam penggunaan  ( perceived  ease  of  use ) , persepsi  kegunaan ( perceived  usefulness ) , reputasi perusahaan ( firm’s reputation ) , privasi ( privacy ) , kepercayaan ( trust ) , keandalan ( reliability ), dan fungsionalitas ( functionality ) . Mengetahui  besarnya  peran  tiap  faktor  tersebut  menjadi  penting bagi  perusahaan  penyedia  aplikasi/webstore  pencari  kost  sebagai  upaya  mempertahankan pelanggan lama untuk melakukan ori sehingga kinerja perusahaan bisa lebih efektif
Penelitian ini berupaya mengelompokan persebaran pelanggan pengguna Aplikasi/ Webstore pencari kost online terhadap online repurchase intention berdasarkan faktor- faktor  yang  mempengaruhinya.  Berdasarkan  faktor-faktor  tersebut,  selanjutnya  ditentukan kelompok  pelanggan  yang  mengindikasikan  faktor  pengaruh  yang  tinggi  dan  rendah  terhadap online  repurchase  intention .  Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis pengelompokan tersebut adalah analisis klaster. Tujuan dari analisis klaster atau cluster analysis adalah supaya objek yang tergabung dalam sebuah kelompok merupakan objek yang relatif serupa (berhubungan) antara satu dengan lainnya dan berbeda (tidak berhubungan) dengan objek dalam kelompok  lainnya  [7].  Analisis  kluster  dapat  dilakukan  dengan  metode K-Means  clustering . Beberapa  penelitian  telah  mendapatkan  manfaat  dari clustering dengan  metode K-Means pada lingkungan online berbasis profit [8][9][10][11][12].
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode K-Means clustering untuk melakukan pengelompokan pelanggan pengguna aplikasi/webstore pencari kost terhadap online repurchase
Moh Slamet Sutrimo, dkk., Pengelompokan Faktor-Faktor Pengaruh Online Repurchase Intention … 135
intention.    K-Means  clustering adalah  suatu  teknik  pengelompokan  data  non-hirarki  yang membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok  sehingga  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang sama  ditempatkan  pada  satu  kelompok  dan  data  yang  mempunyai  karakteristik  berbeda dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  lainnya  [7].  Metode K-Means dipilih  karena  metode  ini mudah diinterpretasikan, diterapkan, dan relatif dinamis pada data yang tersebar [13]. Penelitian sebelumnya  terkait  penggunaan  metode K-Means untuk  analisis clustering terhadap  pengguna brand HP mahasiswa Bandar Lampung, menghasilkan 3 cluster , dimana 120 mahasiswa memiliki HP  dengan  kategori  sangat  baik,  148  mahasiswa  memiliki  HP  dengan  kategori  baik,  dan  54 memiliki  HP  dengan  kategori  cukup  [14].  Hasil  penelitian  tersebut  menjadi  acuan  mahasiswa untuk memilih HP yang tepat dalam rangka menunjang perkuliahan. Penelitian yang dilakukan [15]  dimana  meneliti  terkait  dengan  klusterisasi  dari  profil  mahasiswa  yang  mana  hasil klusterisasinya dapat menentukan cluster yang mana diisi oleh masing-masing profil mahasiswa seperti umur, SKS, dan IPK. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh [16] menjelaskan terkait manfaat dari klusterisasi terhadap daftar harga rumah di Jakarta sehingga dari hasil klusterisasi ini  dapat  membantu  masyarakat  untuk  mengetahui  apakah  rumah  yang  sedang  diinginkan termasuk dalam kategori harga murah atau tidak. Serta penelitian yang dilakukan oleh [17] yang mana menjelaskan terkait dengan pembangunan kos-kosan dapat mempengaruhi keadaan sosial dan  ekonomi  masyarakat.  Pembangunan  kos-kosan  akan  membantu  dalam  perekonomian sehingga akan dibutuhkan cara dalam penentuan dari klasterisasi kos-kosan yang cocok dengan kebutuhan mahasiswa.
Berdasarkan  uraian  diatas,  penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  clustering  terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi intensi pembelian kembali ( online repurchase intention ) pada pengguna Aplikasi/ Webstore pencari kost online dengan metode K-Means . Penelitian ini penting dilakukan karena dengan mengetahui kelompok pelanggan berdasarkan tinggi rendahnya faktor yang  mempengaruhi online  repurchase  intention ,  bisa  menjadi  acuan  perusahaan  penyedia layanan Aplikasi/ Webstore pencari kost online untuk meningkatkan kualitas layanan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dokumentasi berupa  data  sekunder.  Metode  dokumentasi  digunakan  untuk  memperoleh  data  dan  informasi melalui pengumpulan data yang diperoleh dari penelitian Andi Ameliah Lestari (2023) [18]. Data sekunder  tersebut  berupa  hasil  survei  menggunakan  kuesioner  terhadap  160  subjek  penelitian yang  terdiri  atas  mahasiswa-mahasiswa  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Data  ini  memiliki kredibilitas yang baik karena instrumen yang digunakan untuk mengumpulkan data telah melalui uji  validitas  dan  reliabilitas.  Uji  validitas  menunjukkan  bahwa  instrumen  berupa  kuesioner tergolong valid dengan hasil uji validitas isi dengan nilai ≥ 0,30. Uji reliabilitas instrumen dengan Cronbach Alpha menunjukkan nilai reliabilitas yang tinggi yakni 0,836. Kelayakan dari dua uji ini penting karena informasi yang diperoleh dari analisis klaster didasarkan pada data ini. Jika datanya  tidak  kredibel,  maka  informasi  yang  didapat  juga  diragukan  kredibilitasnya. Menggunakan instrumen yang valid merupakan hal krusial dalam suatu penelitian [19].
Data yang diperoleh terdiri dari delapan variabel yang mempengaruhi online repurchase intention di  antaranya perceived  value,  perceived  ease  of  use,  perceived  usefulness,  firm’s reputation,  privacy,  trust,  reliability dan functionality .  Variabel-variabel  ini  menjadi  basis klasterisasi  yang  dilakukan  dengan  metode K-Means .  Pengelompokan  akan  dilakukan berdasarkan kemiripan karakteristik antar subjek. Subjek yang memiliki karakteristik yang mirip akan  ditempatkan  pada cluster yang  sama.  Analisis  data  pengelompokan  dalam  penelitian  ini menggunakan metode K-Means Cluster dengan bantuan software RStudio. Alur penelitian dari analisis data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar 1 Bagan Alur Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini membahas pengelompokan menggunakan algoritma K-Means berbantuan software Rstudio. Data yang dianalisis berupa hasil survei terhadap online repurchase intention pada pengguna aplikasi/ webstore pencari kost online . Deskripsi umum mengenai data penelitian kemudian disajikan melalui Tabel 1 yang menunjukan nilai minimum, nilai  maksimum, mean, dan standar deviasi dari delapan variabel yang mempengaruhi online repurchase intention.
Tabel 1 Deskripsi Statistik Variabel Min Max Mean Std. Dev Perceived Value 6.00 30.00 22.76 4.287597 Perceived Ease of Use 6.00 30.00 23.99 4.236688 Perceived Usefulness 6.00 30.00 23.59 4.627369 Firm Reputation 5.00 25.00 18,66 3.580251 Privacy 6.00 30.00 23.04 4.178242 Trust 6.00 30.00 22.36 4.607196 Firm Reliability 3.00 15.00 10.78 2.650909 Functionality 11.00 55.00 41.36 10.25667
Pada Tabel 1, dapat diketahui bahwa variabel dengan nilai rata-rata tertinggi adalah Perceived Ease of Use dengan nilai 23,99. Sedangkan untuk variabel dengan nilai rata-rata terendah adalah Firm  Reputation dengan  nilai  18,66.  Variabel  dengan  standar  deviasi  tertinggi  adalah Functionality dengan  nilai  10,25667.  Hal  ini  mengindikasikan  variabilitas  data  untuk  variabel Functionality cukup tinggi atau tersebar jauh dari nilai rata-ratanya. Sebaliknya, variabel dengan standar  deviasi  terendah  adalah Firm  Reliability dengan  nilai  2,650909.  Ini  berarti  data  untuk variabel Firm Reliability relatif homogen dan terkelompok di sekitar nilai rata-ratanya.
Lulus Uji
Tidak Lulus Uji

## 3.1 Uji Asumsi Multikolinieritas
Uji  multikolinearitas  adalah  pengujian  untuk  mengetahui  ada  tidaknya  korelasi  yang tinggi  antara  variabel-variabel  bebas  dalam  model  regresi  linear  regresi  berganda. Multikolinearitas  dapat  ditinjau  dari  dua  sisi.  Antar  variabel  dikatakan  tidak  ada  gejala multikolinearitas jika nilai Tolerance > 0,10 dan nilai VIF < 0,10 [20]. Hasil uji multikolinearitas ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Uji Multikolinearitas Model Collinearity Statistics Keterangan Tolerance VIF 1 (Constant) Tidak terjadi multikolinearitas Perceived Value 0,343 2,912 Tidak terjadi multikolinearitas Perceived Ease Of Use 0,295 3,391 Tidak terjadi multikolinearitas Perceived Usefulness 0,314 3,180 Tidak terjadi multikolinearitas Firm’s Reputation 0,370 2,701 Tidak terjadi multikolinearitas Privacy 0,346 2,893 Tidak terjadi multikolinearitas Trust 0,254 3,934 Tidak terjadi multikolinearitas Reliability 0,336 2,975 Tidak terjadi multikolinearitas Functionality 0,416 2,403 Tidak terjadi multikolinearitas Sumber :  Penelitian Andi Ameliah Lestari (2023)
Berdasarkan  hasil  dari  uji  multikolinearitas  yang  telah  dilakukan  pada  data, menunjukkan  bahwa  seluruh  nilai tolerance >  0,10  dan  nilai  VIF  <  10,  sehingga  tidak  terjadi gejala  multikolinearitas.  Transformasi  data  dilakukan  jika  terdapat  gejala  multikolinearitas dengan  kata  lain  data  dinyatakan  tidak  lulus  uji  multikolinearitas.  Karena  hasil  uji multikolinearitas menunjukan tidak adanya gejala multikolinearitas, maka data dinyatakan telah lulus uji sehingga transformasi data tidak dilakukan.

## 3.2 Standarisasi Data
Pada analisis dengan menggunakan K-Means cluster dilakukan standarisasi data apabila data yang didapatkan pada intervalnya relatif jauh. Pada penelitian ini data dikumpulkan dari 160 responden menggunakan kuesioner dengan skala likert dan diasumsikan data yang diperoleh tidak mengandung  rentang  interval  yang  relatif  jauh  sehingga  standarisasi  data  tidak  dilakukan  dan langsung dilakukan uji K-means Cluster dengan menggunakan program R.

## 3.3 Uji K-Means Cluster
Terdapat  beberapa  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  jumlah cluster diantaranya  metode wss/Elbow,  Silhouette, dan Gap.  Stat .  Metode  penentuan  jumlah cluster dalam penelitian ini menggunakan metode wss/Elbow dan Silhouette . Penelitian ini menggunakan bantuan software Rstudio dengan memasukan insert code yang diterapkan dalam program. Hasil perhitungan jumlah cluster dengan model wss/Elbow bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Hasil perhitungan dengan model wss/Elbow
Gambar 2 menunjukan adanya titik tumpul yang terbentuk diantara titik 2 dan 3 sumbu X. Bisa dilihat juga bahwa setelah titik 2 tidak terdapat lagi penurunan yang relatif dalam. Di titik 9 terdapat kenaikan sedikit dan kemudian turun lagi. Dari penjelasan tersebut bisa disimpulkan bahwa jumlah cluster dari hasil metode wss/Elbow adalah sejumlah dua cluster .
Gambar 3 Hasil output setelah insert code
Metode  kedua  yang  digunakan  adalah  metode Silhouette .  Hasil  output  setelah insert code pada Rstudio dapat dilihat pada Gambar 3.
Pada  Gambar  3 terdapat  titik  tertinggi  yang  terbentuk  diantara  titik  1  dan  2  sumbu  X.  Grafik tersebut juga menunjukan penurunan dari titik 2 ke titik 3 sumbu X. Walaupun pada titik-titik selanjutnya  terjadi  kenaikan  seperti  pada  titik  5  dan  titik  8,  namun  hal  tersebut  relatif  tidak berpengaruh  sehingga  jumlah cluster yang  dihasilkan  dengan  metode Silhouette adalah  dua cluster .  Kedua metode tersebut menunjukan nilai optimal yang sama, yaitu 2. Sehingga jumlah cluster yang dipakai dalam penelitian ini adalah dua cluster .

## 3.4 Metode Clustering Menggunakan K-Means
Persebaran dua cluster berdasarkan hasil perhitungan sebelumnya kemudian ditunjukan melalui  Gambar  4.  Gambar  berikut  merupakan output dari  program  Rstudio  setelah  dilakukan insert code untuk melihat diagram cluster plot .
Gambar 4 Output dari program Rstudio
Diagram tersebut menampilkan plot data yang telah dikelompokan ke dalam dua cluster yang ditandai dengan perbedaan warna pada warna biru merupakan cluster 1 dan warna kuning merupakan cluster 2. Cluster biru  lebih  kecil  dari  pada cluster kuning.  Berdasarkan  pola penyebaran datanya, cluster biru menunjukan pola yang rapat dan sebagian besar tersebar pada nilai negatif sumbu X dan Y. Hal ini menunjukan cluster biru relatif homogen. Cluster kuning menunjukan plot data dengan penyebaran data yang lebih luas dibandingkan dengan cluster biru. Cluster ini memiliki variansi yang cukup tinggi, terlihat dari penyebaran datanya yang meluas pada plot. Hal ini mengindikasikan anggota cluster kuning cukup heterogen. Diagram cluster plot tersebut juga menunjukan adanya irisan pada kedua cluster yang mengindikasikan kedua cluster mempunyai kemiripan karakteristik hingga taraf tertentu.
Data jawaban kuesioner dianalisis dengan memasukan input code pada program Rstudio untuk  menampilkan  hasil cluster .  Hasil cluster data Online  Repurchase  Intention berdasarkan faktor perceived value, perceived ease of use, perceived usefulness, firm’s reputation, privacy, trust,  reliability dan functionality menggunakan  metode K-Means menunjukan  bahwa  data dikelompokan  menjadi  dua cluster dengan  rincian cluster pertama  berukuran  100  dan cluster kedua berukuran 60. Hasil akhir clustering menggunakan metode K-Means disajikan dalam Tabel 3.

## Tabel 3 Hasil Akhir Clustering
Cluster n - Anggota Cluster Cluster means Kategori PV PE PU FR P T R F 1 (biru) 100 24.6  25.84  25.68  20.04  24.78  24.58  12.11  47.59  Tinggi 2 (kuning) 60 19.7  20.90  20.11  16.35  20.13  18.66  8.63 30.96  Rendah
Berdasarkan  Tabel  3  terdapat  pusat cluster sebanyak  dua,  dimana cluster 1  yang ditandai  warna  biru  merupakan cluster dengan  indikasi  pengaruh  faktor online  repurchase intention yang  tinggi  dan cluster 2  yang  ditandai  warna  kuning  merupakan cluster dengan pengaruh faktor online repurchase intention yang rendah. Cluster 1 menunjukan skor pada setiap variabel yang relatif lebih tinggi, dibandingkan dengan cluster 2. Perbedaan nilai ini merupakan hasil dari pengclusteran dimana semakin tinggi nilai suatu cluster daripada cluster lain maka akan berada  pada online repurchase  intention yang  tinggi.  Sesuai  hal  ini  maka  dapat  diidentifikasi bahwa pelanggan pada cluster 1 memiliki repurchase intention yang tinggi dengan persepsi yang baik dan tingkat kepercayaan yang tinggi terhadap layanan Aplikasi/ Webstore pencari kost online dengan hasil bahwa semua titik dari cluster memiliki nilai yang lebih tinggi daripada cluster 2. Sedangkan  pada cluster 2  mengidentifikasikan  bahwa  pelanggan  pada cluster ini  memiliki repurchase  intention yang  rendah  dengan  persepsi  yang  kurang  baik  dan  tingkat  kepercayaan yang kurang dibandingkan dengan cluster 1 pada layanan Aplikasi/ Webstore pencari kost online. Berdasarkan pertimbangan perbedaan antar cluster ini, perusahaan dapat meningkatkan pelayanan serta menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif untuk kedua segmen pelanggan. Hasil  dari cluster yang  tinggi  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pelanggan  dalam online repurchase intention bisa menjadi penguat kebijakan perusahaan penyedia jasa informasi kost online dengan begitu kedepannya pelanggan berpeluang besar menggunakan jasa tersebut. Perusahan  penyedia  Aplikasi/ Webstore pencari kost  online dapat  memberikan  promo  khusus seperti potongan biaya maupun cashback untuk meningkatkan loyalitas pelanggan pada cluster 1. Selain  itu,  perusahaan  juga  dapat  meningkatkan  kualitas  konten  dengan  fitur-fitur  baru  demi menjaga  nilai  manfaat  yang  dirasakan  pelanggan  pada cluster 1.  Sedangkan  untuk  pelanggan cluster 2, perusahan penyedia Aplikasi/ Webstore pencari kost online dapat meningkatkan kualitas layanan  dengan  memberikan  informasi  produk  yang  akurat  untuk  mengatasi  permasalahan reliabilitas layanan. Strategi lainnya adalah dengan menambahkan fitur garansi uang kembali jika layanan yang diberikan tidak sesuai dengan yang ditawarkan.

## 4. KESIMPULAN
Analisis clustering terhadap  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  intensi  pembelian kembali  ( online  repurchase  intention )  pada  pengguna  Aplikasi/ Webstore pencari kost  online dengan  metode K-Means menghasilkan  dua cluster . Cluster 1  dengan  jumlah  anggota cluster sebanyak 100 merupakan pelanggan dengan indikasi pengaruh faktor online repurchase intention yang tinggi. Sedangkan cluster 2 berjumlah 60 merupakan pelanggan dengan indikasi pengaruh faktor online repurchase intention yang rendah.  Perbedaan cluster tersebut ditunjukan oleh skor rata-rata  pada  setiap  faktor  (variabel)  yang  mempengaruhi online  repurchase  intention .  Hasil menunjukkan bahwa pada cluster 1 memiliki nilai rerata yang lebih tinggi daripada cluster 2 yang berarti bahwa pada cluster 1 memiliki repurchase intention yang tinggi dengan semua nilai rerata yang tinggi menyebabkan responden merasa bahwa aplikasi yang dikembangkan dapat dipercaya dan  memiliki  persepsi  yang  baik sedangkan cluster 2  menunjukkan repurchase  intention yang rendah  sehingga  memiliki  nilai  yang  lebih  rendah  pada  semua  aspek  sehingga  pada cluster 2 respondennya  lebih  kurang  percaya  dan  memiliki  persepsi  yang  kurang  baik  terhadap  aplikasi yang dikembangkan didasarkan atas nilai dari cluster yang didapatkan.

## 5. SARAN
Bagi peneliti selanjutnya dapat melakukan penelitian lanjutan dengan jumlah responden yang  lebih  besar  dan  wilayah  yang  lebih  luas  untuk  mendapatkan  gambaran  faktor-faktor pengaruh yang lebih komprehensif. Selain itu bisa peneliti selanjutnya bisa menerapkan model clustering lainnya. Bagi Perusahaan penyedia layanan Aplikasi/ Webstore pencari kost online bisa menjadikan  penelitian  ini  sebagai  acuan  dalam  meningkatkan  kualitas  layanan  dan  strategi pemasaran.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah mendukung penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Hajar, M. Susilawati, and D. P. E. Nilakusmawati, “Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Keputusan Mahasiswa Dalam Memilih Rumah Kost,” E-Jurnal Matematika , vol. 1, no. 1, pp. 25–31, 2012.
[2] N. P. Astiyan and S. Harianto, “Konstruksi Sosial Mahasiswa Urban Di Kota Surabaya,” Jurnal Analisa Sosiologi , vol. 11, no. 2, pp. 306–325, 2022.
[3] K.  P.  Pratiwi  and  R.  Prihastuty,  “Customer  Perceived  Value  dan  Online  Repurchase Intention pada Pengguna E-Commerce Shopee,” Jurnal Psikologi Perseptual , vol. 6, no. 2, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.umk.ac.id/index.php/perseptual
[4] S. Zahro and M. Hadi, “Pengaruh Perceived Usefulness Dan Perceived Value Terhadap Online  Repurchase  Intention  Pada  Konsumen  E-Commerce  Shopee  Di  Kota  Malang,” Jurnal Aplikasi Bisnis , vol. 9, no. 1, pp. 1–7, 2023, [Online]. Available: www.rri.co.id
[5] P. Wantara and S. A. Irawati, “Determinan repurchase intention dalam belanja online,” Jurnal  Inspirasi  Bisnis  dan  Manajemen ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  141–152,  2022,  [Online]. Available: https://www.sirclo.com/blog/
[6] C.  H.  Lee,  U.  Cyril  Eze,  and  N.  Oly  Ndubisi,  “Analyzing  key  determinants  of  online repurchase intentions,” Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics , vol. 23, no. 2, pp. 200–221, Mar. 2011, doi: 10.1108/13555851111120498.
[7] R.  Hidayat,  R.  Wasono,  and  M.  Yamin  Darsyah,  “Pengelompokan  Kabupaten/Kota  Di Jawa Tengah Menggunakan Metode K-Means Dan Fuzzy C-Means,” in Seminar Nasional Pendidikan, Sains dan Teknologi , Semarang: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Muhammadiyah Semarang.
[8] R. Chen, S. Wang, Z. Zhu, J. Yu, and C. Dang, “Credit ratings of Chinese online loan platforms  based  on  factor  scores  and  K-means  clustering  algorithm,” Journal  of Management  Science  and  Engineering ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  287–304,  2023,  doi: 10.1016/j.jmse.2022.12.003.
[9] K. -j. Kim and H. Ahn, “A recommender system using GA K-means clustering in an online shopping  market,” Expert  Syst  Appl ,  vol.  34,  no.  2,  pp.  1200–1209,  2008,  doi: 10.1016/j.eswa.2006.12.025.
[10] T. C. Kit and N. F. M. Azmi, “Customer profiling for Malaysia online retail industry using k-means clustering and RM model,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications , vol. 12, no. 1, pp. 106–113, 2021, doi:
10.14569/IJACSA.2021.0120114.
[11] A. E. Widjaja, A. Fransisko, and C. A. Haryani, “Text mining application with k-means clustering to identify sentiments and popular topics: A case study of the three largest online
marketplaces in Indonesia,” Journal of Applied Data Sciences , vol. 4, no. 4, pp. 441–453, 2023, doi: 10.47738/jads.v4i4.134.
[12] M.  Yoloan,  A.  S.  Wijaya,  and  F.  L.  Gaol,  “Implementation  of  K-Means  clustering  for classification of total transaction and seasonal correlation on online retail shop,” Journal of  System  and  Management  Sciences ,  vol.  13,  no.  6,  pp.  97–110,  2023,  doi: 10.33168/JSMS.2023.0606.
[13] A.  D.  Savitri,  F.  Abdurrachman  Bachtiar,  and  N.  Y.  Setiawan, “Segmentasi  Pelanggan Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  Berdasarkan  Model  RFM  Pada  Klinik Kecantikan  (Studi  Kasus :  Belle  Crown  Malang),” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 9, pp. 2957–2966, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[14] I. Nuryani and D. Darwis, “Analisis Clustering Pada Pengguna Brand HP Menggunakan Metode K-Means,” in Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer , 2021.
[15] A. Zaki and I. A. Sembe, “Penerapan K-Means Clustering dalam Pengelompokan Data (Studi  Kasus  Profil  Mahasiswa  Matematika  FMIPA  UNM),” Journal  of  Mathematics, Computations,  and  Statistics ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  163–176,  2022,  [Online].  Available: http://www.ojs.unm.ac.id/jmathcos
[16] Z.  F.  Daldiri,  M.  Rafly,  and  I.  Veritawati,  “Clustering  Daftar  Harga  Rumah  di  Jakarta Dengan Algoritma K-Means,” Journal of Informatics and Advanced Computing (JIAC) , vol. 3, no. 2,
pp. 155–160, 2022, [Online]. Available:
https://www.kaggle.com/datasets/wisnuanggara/daf
[17] P. I. Wardhani, W. D. Pambudi, J. Fiaoza, S. Alfanisa, H. Z. Susanto, and N. K. Al Albani, “Identifikasi Pengaruh Pembangunan Kos-Kosan Terhadap Aktivitas Sosial Ekonomi di Pabelan  Kabupaten  Sukoharjo,” LaGeografia ,  vol.  20,  no.  2,  p.  138,  Feb.  2022,  doi: 10.35580/lageografia.v20i2.22475.
[18] A.  A.  Lestari,  “Faktor-Faktor  Yang  Memengaruhi  Intensi  Pembelian  Kembali  (Online Repurchase  Intention)  Pada  Pengguna  Aplikasi/Webstore  Pencari  Kost  Online,”  2023, Accessed: Dec. 13, 2023. [Online]. Available: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/78395
[19] S.  Nurjanah,  E.  Istiyono,  W.  Widihastuti,  M.  Iqbal,  and  S.  Kamal,  “The  application  of Aiken’s  V  method  for  evaluating  the  content  validity  of  instruments  that  measure  the implementation  of  formative  assessments,” Journal  of  Educational  Research  and Evaluation , vol. 12, pp. 125–133, Aug. 2023, doi: 10.15294/jere.v12i2.76451.
[20] Effiyaldi et  al. , “Penerapan Uji Multikolinieritas Dalam Penelitian Manajemen Sumber Daya Manusia,” JUMANAGE : Jurnal Ilmiah Manajemen dan Kewirausahaan , vol. 1, no. 2, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.unama.ac.id/index.php/jumanage