Prediksi Kebutuhan Buah dengan Segmentasi Pasar Menggunakan K-Means - jejen arisandi (Annual Research Seminar (ARS), 2016)
K-Means merupakan algoritma clustering berulang di mana nilai yang dipindahkan antara cluster sampai yang diinginkan tercapai dengan parameter input untuk menentukan jumlah sample serta membagi data menjadi beberapa kelompok, sehinggan tingkat kemiripan dengan anggota dalam satu cluster tinggi sedangkan tingkat kemiripan dengan anggota pada cluster lain sangat rendah. serta penggunaan seleksi attribute yang berbeda-beda agar hasil yang didapat menjadi lebih akurat. Kemiripan anggota terhadap cluster diukur dengan kedekatan objek terhadap nilai mean pada cluster atau dapat disebut sebagai centroid cluster atau pusat massa. Algoritma ini menerima masukan berupa data tanpa label kelas. Perusahaan dapat memanfaatkan data yang sudah dimiliki untuk pengambilan keputusan, salah satunya adalah berupa perubahan minat beli pada nilai jual terhadap kelompok komoditi karena sangat mempengaruhi pasar yang ada, dengan menganalisis menggunakan algoritma K-means dengan syarat harus mengelompokan fokus segmentasi yang ingin dianalisis seperti segmentasi pasar, segmentasi customer profiling dan segmentasi database. Kata kunci ;clustering,segmentasi pasar,K-means