Klasterisasi Penjual Facebook Live di Thailand Menggunakan Metode K-Means
Authors: Situmorang Jepri Herdiansyah , Bintang Fajar Gustav Abrarrur 
Published: March 2024

Facebook live memiliki fungsi undangan, siara lansung kepenggunaan pribadi maupun kelompok, berbagi praktis dengan teman, dengan penargetan pribadi dan kelompok. Thailand mencapai Sebagian besar media streaming global sebesar (11,26%), dan hanya 8% pengguna. Facebook Live, sebagai fitur dari platform media sosial Facebook, telah mengubah cara interaksi dan berbagi konten antara pengguna. Dengan kemampuan untuk mengundang pengguna ke siaran langsung pribadi atau dalam kelompok tertentu, fitur ini tidak hanya berfungsi sebagai media hiburan dan komunikasi, tetapi juga sebagai alat praktis untuk berbagi momen dengan teman-teman serta melakukan penargetan yang lebih personal dan spesifik. Meskipun potensinya yang besar, penggunaan Facebook Live di Thailand masih belum mencapai potensi penuhnya, dengan hanya 8% pengguna yang terlibat dalam fitur ini. Namun, mencapai pangsa pasar global sebesar 11,26% dalam media streaming menunjukkan signifikansi peran platform ini dalam konteks global. Live streaming, yang menggabungkan suara, gambar, dan video lansung, telah menjadi sarana yang praktis dan mudah dalam berbagai aktivitas online. Mulai dari wawancara online, berjualan dan mempromosikan produk, hingga pelatihan online dan pertemuan terkait, fitur ini memberikan fleksibilitas dalam interaksi dan berbagi informasi melalui medium internet.

Metode K-Means adalah salah satu algoritma klasterisasi yang populer. Algoritma ini mengidentifikasi K klaster dari n observasi. Dalam konteks ini, algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan penjual Facebook Live di Thailand berdasarkan pola penggunaan dan keterlibatan mereka Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola penggunaan dan keterlibatan penjual Facebook Live di Thailand. Dengan menggunakan metode K-Means, penelitian ini akan memberikan wawasan yang berharga tentang penjual Facebook Live di Thailand dan pola penggunaan mereka. Dalam menghadapi volume data yang semakin besar, metode K-Means telah membuktikan diri sebagai salah satu algoritma klasterisasi yang efektif. Dengan mengelompokkan data ke dalam K klaster yang memiliki karakteristik serupa, metode ini mampu membantu dalam mengurai kompleksitas data. Dalam penelitian ini, algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan penjual Facebook Live di Thailand, mengidentifikasi pola penggunaan dan tingkat keterlibatan mereka. Dengan demikian, penelitian ini memiliki tujuan mendasar untuk menggali wawasan berharga tentang perilaku penjual Facebook Live di Thailand. Melalui pendekatan ini, hasil penelitian ini memiliki potensi untuk menjadi sumber informasi yang bernilai dalam mengoptimalkan pengalaman pengguna. Dengan memahami pola penggunaan dan keterlibatan penjual Facebook Live, platform ini dapat mengambil langkah-langkah konkret untuk meningkatkan efektivitas strategi pemasaran. Dari analisis ini, akan muncul pemahaman yang lebih baik tentang preferensi pengguna, momen yang lebih baik untuk melakukan siaran langsung, dan taktik yang lebih efektif untuk berinteraksi dengan penonton.