Musytari : Jurnal Manajemen, Akuntansi, dan Ekonomi

Vol. 25 No. 1 (2025): Musytari: Neraca Manajemen, Akuntasi, dan Ekonomi, ISSN 3025-9495
Articles

PENGELOMPOKKAN PERILAKU KONSUMEN MAHASISWA DAN SISWA TERHADAP LAYANAN ONLINE FOOD DELIVERY MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING

pdf
  • Marsha Aulia Yasmin
Marsha Aulia Yasmin
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jakarta

Published 2025-12-23

Keywords

  • Online Food Delivery, K-Means Clustering, Perilaku Konsumen, Segmentasi Konsumen, Siswa dan Mahasiswa, Analisis Cluster, Layanan Digital

How to Cite

PENGELOMPOKKAN PERILAKU KONSUMEN MAHASISWA DAN SISWA TERHADAP LAYANAN ONLINE FOOD DELIVERY MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING. (2025). Musytari : Jurnal Manajemen, Akuntansi, Dan Ekonomi, 25(1), 4461-4470. https://cibjournal.com/index.php/musytari/article/view/4497

Abstract

Perkembangan layanan online food delivery telah membawa perubahan signifikan dalam pola konsumsi masyarakat, khususnya di kalangan siswa dan mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan perilaku konsumen siswa dan mahasiswa terhadap penggunaan layanan online food delivery dengan menerapkan metode K-Means Clustering berdasarkan tujuh variabel, yaitu perceived usefulness (UT), convenience & efficiency (HE), hedonic enjoyment (SI), behavioral change (BC), social influence (IN), personal innovativeness (PER), dan informational influence (II). Data penelitian dikumpulkan dari 60 responden dan dianalisis menggunakan pendekatan kuantitatif. Hasil analisis menunjukkan terbentuknya tiga cluster dengan karakteristik yang berbeda. Cluster 1 merepresentasikan segmen hedonis-informasional dengan tingkat pengaruh sosial yang rendah, Cluster 2 menggambarkan pengguna yang sangat antusias dengan penilaian tinggi pada hampir seluruh dimensi, sedangkan Cluster 3 menunjukkan kelompok pengguna moderat dengan penilaian sedang pada sebagian besar aspek. Analisis jarak antar pusat cluster memperlihatkan adanya perbedaan yang cukup tegas antar kelompok, terutama antara Cluster 1 dan Cluster 2. Selain itu, uji ANOVA menegaskan bahwa seluruh variabel berperan signifikan dalam membedakan cluster yang terbentuk. Temuan ini mengindikasikan bahwa metode K-Means efektif dalam mengidentifikasi segmentasi perilaku konsumen online food delivery di kalangan siswa dan mahasiswa, serta mampu menggambarkan variasi persepsi dan perilaku pengguna secara lebih komprehensif.

pdf

Downloads

Download data is not yet available.

References

  1. Berry, L. L., Seiders, K., & Grewal, D. (2002). Understanding service convenience. Journal of Marketing,66(3), 1–17.
  2. Cheung, C. M. K., Lee, M. K. O., & Rabjohn, N. (2014). The impact of electronic word-of-mouth: The adoption of online opinions in online customer communities. Internet Research, 18(3), 229–247.
  3. Childers, T. L., Carr, C. L., Peck, J., & Carson, S. (2001). Hedonic and utilitarian motivations for onlineretail shopping behavior. Journal of Retailing, 77(4), 511–535.
  4. Cho, M., Bonn, M. A., & Li, J. J. (2019). Differences in perceptions about food delivery apps betweensingle-person and multi-person households. International Journal of Hospitality Management, 77,108–116.
  5. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.
  6. Jiang, L., Yang, Z., & Jun, M. (2013). Measuring consumer perceptions of online shopping convenience.Journal of Service Management, 24(2), 191–214.
  7. Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Marketing management (15th ed.). Pearson Education.
  8. Moon, J.-W., & Kim, Y.-G. (2001). Extending the TAM for a World-Wide-Web context. Information & Management, 38(4), 217–230.
  9. Oinas-Kukkonen, H., & Harjumaa, M. (2009). Persuasive systems design: Key issues, process model, andsystem features. Communications of the Association for Information Systems, 24, 485–500.
  10. Prabowo, G. T., & Nugroho, A. (2020). Faktor-faktor yang memengaruhi penggunaan aplikasi layananpesan antar makanan online pada mahasiswa. Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan, 22(2),85–94.
  11. Ray, A., Dhir, A., Bala, P. K., & Kaur, P. (2019). Why do people use food delivery apps? A consumervalue perspective. Journal of Retailing and Consumer Services, 51, 221–230.
  12. Rogers, E. M. (2003). Diffusion of innovations (5th ed.).
  13. Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178.
  14. Wedel, M., & Kamakura, W. A. (2000). Market segmentation: Conceptual and methodological foundations (2nd ed.). Kluwer Academic Publishers.
  15. Yeo, V. C. S., Goh, S. K., & Rezaei, S. (2017). Consumer experiences, attitude and behavioral intention toward online food delivery (OFD) services. Journal of Retailing and Consumer Services, 35, 150–162.

Similar Articles

You may also start an advanced similarity search for this article.