<![CDATA[Pesatnya perkembangan teknologi digital telah mentransformasi pola muamalah di kalangan mahasiswa menjadi berbasis digital. Namun, preferensi mahasiswa terhadap instrumen muamalah digital sangat beragam, dipengaruhi oleh pola interaksi sosial dan literasi keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering dalam mengelompokkan preferensi transaksi digital mahasiswa Muhammadiyah. Data dikumpulkan melalui kuesioner daring terhadap 80 mahasiswa aktif Perguruan Tinggi Muhammadiyah Aisyiyah dengan variabel penelitian meliputi preferensi beberapa media sosial, penggunaan dompet digital dan mobile banking, intensitas transaksi, dan interaksi dalam ortom Muhammadiyah. Metode penelitian mengikuti tahapan data mining yang meliputi pre-processing, normalisasi data, hingga proses klasterisasi. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan menggunakan Elbow Method. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya tiga klaster utama: klaster “Tinggi" yang mengutamakan interaksi pada suatu media sosial, klaster “Moderat” yang sangat merata, dan klaster “Finansial” yang memiliki preferensi tinggi pada literasi keuangan Temuan ini membuktikan bahwa identitas mahasiswa Muhammadiyah tidak menghasilkan pola transaksi yang homogen.]]>
Copyrights © 2025
