Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Industri dan Inovasi (INVASI)
Sri Indah Lestari
Universitas Samudra Pasai
Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Transportation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Data Mining dan Big Data Dalam Dunia Industri Muzakkir putera; Newton Newton; Helen Parkhurst; Muhammad Rezaldi; Sri Indah Lestari; Deea Rizki Oziana; Zati Hulwani
Jurnal Industri dan Inovasi (INVASI) Vol 3, No 1 (2025): Vol 3, No 1 (September 2025)
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/invasi.v3i1.12756

Abstract

salah satu metode klastering yang paling populer dan banyak digunakan dalam analisis data tak berlabel. Metode ini bertujuan untuk membagi sekumpulan data ke dalam sejumlah klaster yang telah ditentukan sebelumnya, berdasarkan kedekatan data terhadap pusat klaster (centroid). Proses K-Means dimulai dengan menentukan jumlah klaster (k), kemudian memilih centroid awal secara acak. Setiap data kemudian diklasifikasikan ke klaster terdekat berdasarkan jarak Euclidean. Selanjutnya, centroid diperbarui berdasarkan rata-rata data dalam masing-masing klaster, dan proses ini diulang hingga pusat klaster tidak lagi berubah secara signifikan. Kelebihan metode ini adalah kesederhanaannya dan efisiensi komputasinya, namun K-Means juga memiliki keterbatasan seperti kepekaan terhadap pemilihan centroid awal dan ketidaksesuaian dalam menangani data non-linier atau berbentuk kompleks. Metode ini banyak diaplikasikan dalam segmentasi pasar, pengenalan pola, analisis citra, dan pengelompokan dokumen.
Co-Authors Deea Rizki Oziana Helen Parkhurst Muhammad Rezaldi Muzakkir putera Newton Newton Zati Hulwani