Segmentasi Gaya Hidup Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

Abstract

Gaya hidup merupakan salah satu kunci dalam menjaga agar tubuh tetap sehat dan bugar. Mengabaikan pola hidup sehat bisa membuat tubuh lesu dan mudah terserang penyakit. Masalah yang teridentifikasi termasuk sakit maag akibat makan tidak teratur dan efek samping seperti stres, penambahan berat badan, dan penurunan konsentrasi karena seringnya begadang. Sayangnya, masih banyak mahasiswa yang kurang memiliki kesadaran akan pentingnya pola hidup sehat sehingga berpotensi menimbulkan dampak negatif. Penelitian ini berupaya untuk meningkatkan kesadaran mahasiswa untuk hidup sehat dengan memanfaatkan algoritma K-means clustering untuk segmentasinya. Temuan menunjukkan segmentasi optimal pada K = 2, dengan cluster 0 terdiri dari 51 siswa yang masuk kedalam kategori gaya hidup sehat, dan cluster 1 berisi 155 siswa dengan kebiasaan tidak sehat (nilai Davies Bouldin: 0,118). Hasil ini memberikan wawasan berharga untuk inisiatif kesehatan kampus yang ditargetkan dan disesuaikan dengan kebutuhan gaya hidup mahasiswa. Dengan meningkatkan kesadaran kesehatan, penelitian ini mengantisipasi pengaruh positif terhadap kesehatan mahasiswa secara keseluruhan dan prestasi akademik.