Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Jumlah Penduduk Berdasarkan Kelurahan Di Kota Pematangsiantar - Luvita Yolanda Hutabarat; Indra Gunawan; Ika Purnamasari; M Safii; Widodo Saputra (Jurnal IT UHB, 2022)
Pertambahan jumlah penduduk di suatu kota ataupun kabupaten jika tidak diselesaikan dengan baik dan sistematis akan mengakibatkan dampak-dampak yang buruk yang ditimbulkan dari peningkatan jumlah penduduk. Sehingga perlu dilakukan pengelompokan jumlah penduduk di kota Pematangsiantar untuk mengetahui jumlah penduduk yang rendah, sedang dan tinggi agar tidak terjadi kepadatan penduduk. Penelitian ini menggunakan teknik data mining dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Dimana metode ini mempartisi data ke dalam Cluster/kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik sama dikelompokkan ke dalam satu Cluster yang sama. Penelitian ini memakai 3 Cluster dan hasil yang didapatkan dari perhitungan algoritma K-Means adalah Cluster rendah sebanyak 29 kelurahan, Cluster sedang sebanyak 18 kelurahan, Cluster tinggi sebanyak 6 kelurahan. Dan berdasarkan hasil pengujian K-Means menggunakan Tools RapidMiner diperoleh hasil yang sama dengan analisis perhitungan algoritma K-Means.