IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN JENIS PROYEK VIDEO BERDASARKAN KARAKTERISTIK DI AGENCY PT LOGEEKA GRUP ID - Muhammad Surya Candra; Thomas Afrizal; Umar Wirantasa (IC Tech: Majalah Ilmiah, 2026)
Agency produksi video menghadapi tantangan krusial dalam pengelolaan proyek yang bervariasi dari segi kompleksitas, anggaran, dan durasi pengerjaan. PT Logeeka Grup ID sebagai salah satu pelaku industri kreatif di Jakarta mengalami kendala dalam distribusi sumber daya tim produksi akibat tidak adanya sistem klasifikasi proyek yang terstandarisasi. Penelitian ini merancang dan membangun aplikasi web berbasis algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan 30 data proyek video tahun 2024 ke dalam tiga kluster berdasarkan nilai budget (juta rupiah) dan durasi produksi (hari). Data dinormalisasi menggunakan metode Min-Max Normalization sebelum proses iterasi K-Means dijalankan. Sistem dibangun menggunakan PHP dan MySQL, dilengkapi modul kelola proyek, kelola tim, kelola budget, proses clustering otomatis, serta laporan hasil pengelompokan. Hasil iterasi ke-2 menghasilkan kluster yang stabil: Kluster 1 (Proyek Premium) mencakup proyek berbudget tinggi dan durasi panjang, Kluster 2 (Proyek Standard) untuk proyek menengah, dan Kluster 3 (Proyek Quick) untuk proyek berscale kecil. Evaluasi menggunakan Silhouette Score dan Davies-Bouldin Index mengkonfirmasi kualitas pengelompokan yang baik. Sistem terbukti mampu meningkatkan efisiensi perencanaan alokasi sumber daya dan estimasi anggaran di lingkungan agency kreatif.