SEGMENTASI PENONTON K-DRAMA BERDASARKAN GENRE FAVORIT DAN DURASI MENONTON DENGAN METODE K-MEANS
DOI:
https://doi.org/10.54314/v305s197Keywords:
K Drama; audience segmentation; genre preference; viewing duration; K MeansAbstract
Abstract: This study aims to segment K Drama viewers based on genre preferences and viewing duration in order to obtain a deeper understanding of audience behavior characteristics. Audience segmentation is essential as a foundation for formulating more targeted content development and marketing strategies. This research employs the K Means method as a clustering technique in data analysis by utilizing viewer data classified according to favorite genres and viewing duration. The clustering process was conducted through several stages, including the determination of the optimal number of clusters and the analysis of the resulting cluster centroids. The results indicate that K Drama viewers can be grouped into several segments with distinct characteristics in terms of genre preferences and viewing intensity. Each cluster represents a specific viewing behavior pattern and demonstrates significant variations in preferences across segments. The conclusion of this study shows that the application of the K Means method is effective in providing a systematic and objective segmentation of K Drama viewers. Therefore, the findings of this research can be utilized as a reference for decision making in content development and marketing strategies within the entertainment industry.
Keywords: K Drama; audience segmentation; genre preference; viewing duration; K Means
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi penonton K Drama berdasarkan preferensi genre dan durasi menonton guna memperoleh pemahaman yang lebih mendalam mengenai karakteristik perilaku audiens. Segmentasi penonton diperlukan sebagai dasar dalam perumusan strategi konten dan pemasaran yang lebih tepat sasaran. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K Means sebagai salah satu teknik clustering pada analisis data, dengan memanfaatkan data penonton yang diklasifikasikan berdasarkan genre favorit dan durasi menonton. Proses pengelompokan dilakukan melalui beberapa tahapan, mulai dari penentuan jumlah klaster hingga analisis pusat klaster yang terbentuk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penonton K Drama dapat dikelompokkan ke dalam beberapa segmen yang memiliki karakteristik berbeda, baik dari sisi kecenderungan genre yang diminati maupun intensitas durasi menonton. Setiap klaster merepresentasikan pola perilaku penonton yang spesifik dan menunjukkan adanya variasi preferensi yang signifikan antarsegmen. Simpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan metode K Means mampu memberikan gambaran segmentasi penonton K Drama secara sistematis dan objektif, sehingga hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pengembangan konten dan strategi pemasaran industri hiburan.
Kata kunci: K Drama; segmentasi penonton; genre favorit; durasi menonton; K Means
Downloads
References
Khairuna, R., Nurdin, & Razi, A. (2024). Analisis perbandingan algoritma K-Means dan K-Medoids untuk klusterisasi teks ulasan pada aplikasi Cookpad. Rabit: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, 10(2).
Khodijah, S., Hariyanto, A. R., Salsabiilah, B., Aulia, W. S., & Fansyuri, M. (2024). Student clustering based on academic performance using the K-Means algorithm in RapidMiner. Journal of Information Technology and Informatics Engineering.
Maghfiroh, S., & Fatah, Z. (2024). Analisis data mining dengan algoritma K-Means clustering untuk menentukan siswa berprestasi. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 4(2).
Tuzahra, C. F., & Whydiantoro. (2024). Data mining approach to the evaluation of diseases using K-Means clustering. Journal of Mechanical and Manufacture, 5(1)
