Penerapan K-Means dalam Klasterisasi Dimensi Budaya Hofstede di Tingkat Global

Indra Fauzan; Jaswa Ariansya; Muhammad Aji Satrio; Muhamad Haikal Faqih; Rizky Ramadany Sihite; Halili Maar

doi:10.31004/riggs.v4i2.1440

Authors

Indra Fauzan Universitas Pamulang
Jaswa Ariansya Universitas Pamulang
Muhammad Aji Satrio Universitas Pamulang
Muhamad Haikal Faqih Universitas Pamulang https://orcid.org/0009-0004-8783-2420
Rizky Ramadany Sihite Universitas Pamulang
Halili Maar Universitas Pamulang

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v4i2.1440

Keywords:

K-means, Dimensi Budaya Hofstede, Klasterisasi, Budaya Global, Data Mining, Komunikasi Lintas Budaya

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola budaya global melalui penerapan algoritma K-Means clustering pada dimensi budaya Hofstede, yaitu Individualism (IDV), Power Distance (PDI), Uncertainty Avoidance (UAI), dan Masculinity (MAI). Data yang digunakan berasal dari dataset Hofstede Insights, mencakup 16 negara dengan skor dimensi budaya yang telah divalidasi secara internasional. Proses klasterisasi dilakukan dengan pendekatan data-driven, di mana jumlah klaster optimal ditentukan menggunakan metode Elbow (k=3) berdasarkan pengukuran inertia. Hasil menunjukkan tiga kelompok budaya utama: (1) negara individualistik (Cluster 0: AS, Australia, Kanada), (2) negara dengan keseimbangan budaya (Cluster 1: Jerman, Prancis, Italia), dan (3) negara hierarkis (Cluster 2: Indonesia, Negara-negara Arab, India). Klasterisasi ini memberikan wawasan strategis untuk perusahaan multinasional dan organisasi internasional dalam merancang komunikasi lintas budaya, strategi pemasaran, dan manajemen sumber daya manusia yang lebih efektif. Selain itu, penelitian ini membuka peluang pengembangan model prediktif budaya dengan integrasi data longitudinal dan dimensi tambahan seperti Long-Term Orientation (LTO) serta Indulgence (IVR). Dengan pendekatan berbasis data, penelitian ini memperkenalkan kerangka kerja sistematis untuk memahami dinamika budaya di era globalisasi.

Downloads

Download data is not yet available.

References

U. Silalahi, “GLOBALISASI INFORMASI DAN PERUBAHAN POLITIK DAN ADMINISTRASI PEMERINTAHAN INDONESIA PASCA ORDE BARU,” Jurnal Ilmu Administrasi: Media Pengembangan Ilmu dan Praktek Administrasi, vol. 9, no. 1, p. 6, 2012,doi: 10.31113/jia.v9i1.256

G. Hofstede, Culture’s consequences: Comparing values, behaviors, institutions and organizations across nations. Sage publications, 2001.

T. A. Taqiyyuddin, “Klasterisasi Penyebaran Virus Corona (Covid-19) Di Indonesia Menggunakan Metode K-Means,” INTERVAL: Jurnal Ilmiah Matematika, vol. 1, no. 2, pp. 82–96, 2021, doi: 10.33751/interval.v1i2.4558

M. Qusyairi, Z. Hidayatullah, and A. Sandi, “Penerapan K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Prestasi Siswa Dengan Optimasi Metode Elbow,” Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi, vol. 7, no. 2, pp. 500–510, 2024.

J. Hutagalung, “Pemetaan Siswa Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 9, no. 1, pp. 606–620, 2022.

N. Eligüzel, S. Aydoğan, and İ. M. Eligüzel, “Clustering Application and Evaluation of the Countries’ Word Risk and Climate Risk Indices,” International Journal of Applied Mathematics Electronics and Computers, vol. 11, no. 1, pp. 13–19, Mar. 2023, doi: 10.18100/ijamec.1217399.

D. C. Guritno, M. L. A. Kurniawan, I. Mangkunegara, and B. R. Samudro, “Is there any relation between Hofstede’s cultural dimensions and corruption in developing countries?,” J Financ Crime, vol. 28, no. 1, pp. 204–213, Aug. 2020, doi: 10.1108/JFC-06-2020-0115.

J. Kristanto, Manajemen Pemasaran Internasional : Sebuah pendekatan Strategi. Erlanggga, 2011.

A. J. Onumanyi, D. N. Molokomme, S. J. Isaac, and A. M. Abu-Mahfouz, “AutoElbow: An Automatic Elbow Detection Method for Estimating the Number of Clusters in a Dataset,” Applied Sciences, vol. 12, no. 15, p. 7515, Jul. 2022, doi: 10.3390/app12157515.

N. A. Maori and E. Evanita, “Metode Elbow dalam Optimasi Jumlah Cluster pada K-Means Clustering,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, vol. 14, no. 2, pp. 277–288, Nov. 2023, doi: 10.24176/simet.v14i2.9630.