Penerapan Teknik Data Mining untuk Clustering Armada pada PT. Siaga Transport Indonesia Menggunakan Metode k-Means - Nuzul Hikmah; Dyah Ariyanti; Melista Sugesti (Jurnal Explore, 2019)
PT. Siaga  Transport Indonesia adalah perusahaan yang bergerak dibidang expedisi. Armada menjadi aset penting untuk perusahaan yang bergerak di bidang ini. Beratnya muatan yang diangkut, jauhnya jarak yang ditempuh, dan usia armada menjadi faktor penyebab kerusakan armada. Hal ini berpengaruh terhadap potensi armada. Untuk itu diperlukan analysis clustering menggunakan metode k-means untuk mengetahui armada yang potensial dan yang kurang potensial. Clustering merupakan teknik pengelompokkan objek yang didasarkan pada kemiripan antar objek dalam satu cluster. K-means merupakan metode clustering yang mempunyai kemampuan mengelompokkan data dalam jumlah cukup besar dengan waktu komputasi yang relatif cepat dan efisien. Dalam penelitian ini sistem akan mengelompokkan 33 armada dengan menggunakan variabel biaya operasional, tahun kendaraan, produktivitas armada dan kilometer armada menjadi 3 kelompok dengan kategori cluster armada berpotensi rendah, sedang dan tinggi. Dari hasil akhir sistem diketahui cluster 1 atau armada dengan potensi rendah ada 7 armada, cluster 2 atau armada dengan potensi sedang ada 14 armada, cluster 3 atau armada dengan potensi tinggi ada 12 armada. Pengujian dilakukan dengan metode silhouette coefficient dengan rentang variasi nilai yang dihasilkan yaitu dibawah nol sampai dengan 0,9.