Pengelompokan Penjualan Madu Menggunakan Algoritma K-Means - Danya Rizki Chaerunisa; Nining Rahaningsih; Fadhil Muhammad Basysyar; Ade Irma Purnamasari; Nana Suarna (KOPERTIP : Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer, 2021)
Kekayan alam Indonesia memang sudah tidak diragukan lagi, keberadaan hutan di Indonesia dengan luas lahan sekitar 195 juta hektar berpotensi untuk pembudidayaan madu. Madu merupakan salah satu produk hasil hutan bukan kayu. Di Indonesia sendiri dengan luasnya lahan, berpotensi menjadi pakan lebah madu. Selain dikonsumsi sebagai madu murni, madu juga dimanfaatkan sebagai pencampur makanan, kecantikan dan obat tradisional. Hal ini membuat peluang bisnis madu di Indonesia menjadi tinggi. Peluang ini dimanfaatkan oleh toko madu bernama Teras Palawi dibawah naungan Perum Perhutani Kota Cirebon. Dengan meningkatnya angka covid-19 di Indonesia menjadikan penjualan madu ini meningkat drastis, selain rasanya yang manis dengan berbagai macam rasa seperti kelengkeng, bunga liar dan randu berbagai khasiat yang ada pada madu menjadikan madu ini digemari oleh semua kalangan dari anak kecil hingga orang dewasa- serta dapat memberitahu perusahaan, jenis madu mana yang banyak diminati. Dalam hal ini dibutuhkan teknik pemanfaatan data menjadi informasi baru atau disebut juga data mining. Metode yang tepat untuk pengelompokan data penjualan madu adalah K-Means karena dalam metode ini dapat mengolah data tanpa diketahui labelnya. Tujuan penulisan tugas akhir ini adalah untuk mengetahui penerapan algoritma K-Means dan untuk mengetahui hasil K Optimum dalam penerapannya menggunakan aplikasi RapidMiner. Hasil uji coba menunjukan adanya enam kelompok sesuai dengan data penjualan madu, dengan K Optimumnya 6 dan hasil davies bouldin index sebesar -0.365 yang dinilai cukup baik karena mendekati angka nol.