Implementasi Algoritma K-Means dengan Normalisasi Sigmoidal Untuk Klastering Data Ternak Sapi - Sari, Vingki Rapika; Buulolo, Efori; Fadlina (JIKTEKS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, 2023)
Teknologi komputer pada zaman sekarang telah banyak dimanfaatkan dalam bidang statistika. Hal ini disebabkan oleh kecepatan komputasi dari komputer yang dapat memangkas waktu yang dibutuhkan untuk menghasilkan nilai akhir yang diinginkan. Salah satu pemanfaatan teknologi komputer adalah dalam pengelompokan data ternak sapi untuk menentukan sapi berkualitas baik dari beberapa shipment yang masuk dalam satu tahun. Algoritma K-Means merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengelompokkan data ternak sapi berdasarkan jarak terdekat dan terpendek atau berdasarkan kesamaan karakteristik. Pengelompokan data ternak sapi menentukan kriteria bobot beli, bobot jual dengan proses perhitungan menggunakan normalisasi sigmoidal. Hasil yang diinginkan dari penelitian ini ialah Algoritma K-Means pada pengelompokkan data ternak sapi membantu para pekerja untuk menentukan sapi berkualitas baik, dengan adanya pengelompokan ini memberikan saran untuk membantu para pekerja dalam mengetahui kualitas sapi terbaik.