Analisis Preferensi Pilihan Rasa Kopi Menggunakan Teknik Data Mining Pada Survey Konsumen Menggunakan Algoritma K-means Clustering - Muhammad Rafli Siregar; Ishak; Feri Setiawan (Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 2026)
Kopi merupakan salah satu minuman yang banyak digemari oleh masyarakat dari berbagai kalangan. Setiap individu memiliki preferensi rasa kopi yang berbeda, seperti rasa manis, pahit, atau asam. Untuk memahami pola preferensi konsumen terhadap rasa kopi, dibutuhkan metode analisis yang mampu mengelompokkan data secara efektif. Penelitian ini menggunakan teknik data mining dengan algoritma K-Means Clustering untuk menganalisis hasil survei konsumen mengenai rasa kopi. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang menilai atribut rasa berdasarkan skala tertentu, kemudian diproses menggunakan algoritma K-Means untuk membentuk beberapa kelompok preferensi. Hasil dari proses klastering menunjukkan bahwa konsumen terbagi ke dalam beberapa klaster dengan kecenderungan rasa tertentu. Temuan ini dapat digunakan oleh pelaku usaha kopi untuk merancang produk yang lebih sesuai dengan selera konsumen di setiap klaster. Penelitian ini membuktikan bahwa teknik K-Means Clustering efektif dalam mengidentifikasi pola preferensi rasa kopi dari data survei konsumen.