Preprocessing Tranformasi Data Menggunakan K-Means Clustering - Fathoni Dwiatmoko (Jurnal Explore, 2021)
Abstrak – Perkembangan teknologi informasi telah menjadi hal yang tidak dapat dipisahkan dari kehidupan manusia. Banyaknya jumlah data di dunia menyebabkan pengolahan data menjadi pesat karena jumlah data yang semakin bertambah. Salah satu bidang yang terdapat pertumbuhan data yang pesat adalah bidang pertanian. Data pertanian dapat di proses dengan data mining untuk dapat di jadikan bahan pembelajaran maupun pengambilan keputusan. Pada data mining terdapat berbagai macam teknik salah satunya adalah klasifikasi, dalam klasifikasi terdapat preprocesing data salah satunya yaitu transformasi data, pada data pertanian di perlukan transformasi data numerik menjadi interval untuk itu diperlukan metode clustering yang digunakan untuk mengkategorikan data. K-means clustering merupakan salah satu metode yang dapat mempartisi setiap data sehingga pada setiap cluster memiliki karakteristik data yang sama. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkategorikan data dalam proses transformasi data pada data mining. Hasil dari clustering menggunakan k-means clustering didapatkan data cls_0 dengan 50 data dengan kategori ringan, cls_1 dengan 9 data kategori sedang dan cls_2 dengan 13 data dengan kategori berat. Pengujian dilakukan menggunakan data uji sebanyak 72 data dan memiliki tingkat kemiripan data pada cluster sebesar 82,3%. Kata kunci: K-means Clustering; data mining;