Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-Means Untuk Cluster Rumah Tangga Dengan Status Kepemilikan Rumah Sewa - Faisal, Muhammad; Utami, Wiranti Sri; Saputro, Janu Ilham (ICIT Journal, 2025)
Memiliki Rumah merupakan Impian setiap orang karena dapat dijadikan tempat tinggal sementara maupun tetap suatu individu atau keluarga. Harga rumah memiliki nilai yang berbeda beda tergantung dari luas bangunan dan tanah maupun letak geografis. Terutama rumah yang berada di jantung Ibu Kota misalnya Jakarta, Jakarta sendiri memiliki harga rumah yang berbeda sesuai dengan kategorinya masing-masing. Memiliki sebuah hunian rumah merupakan impian setiap makhluk hidup khususnya Manusia. Namun dengan pertumbuhan Ekonomi membuat harga Rumah menjadi lebih mahal dari tahun ketahun. Sehingga seseorang yang sudah berkeluarga lebih memilih menyewa rumah atau mengontrak. Dalam penelitian ini penulis akan melakukan cluster menggunakan metode K-Means terhadap dataset Keluarga atau Rumah tangga dengan status kepemilikan rumah sewa atau kontrak. Algoritma K-Means dapat membantu dalam mengkategorikan Provinsi dan Tahun Keluarga atau Rumah tangga dengan status rumah sewa atau kontrak. Dengan dilakukannya penelitian ini menggunakan algoritma K-Means didapatkan 2 cluster dengan jumlah cluster terendah terdapat cluster 29 dan cluster tertinggi terdapat cluster 9 dan hasil validitas menggunakan metode Elbow yaitu 29,9.