Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengetahui Minat Pembeli di Agen Buah Melon Yudi - Nanda Ghina; Najmul Laila; Marrylinteri Istoningtyas; Mayang Ruza; Errissya Rasywir; Maria Rosario Borroek; Yovi Pratama (LPPM Universitas Dinamika Bangsa, 2022)
Abstrak - Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari K-Means Clustering dalam pencarian knowledge (pengetahuan). Tujuan dari penelitian ini kemungkinan dapat membantu pihak Agen Buah Yudi untuk menentukan cluster minat pembeli banyak, sedang, dan sedikit diletakkan sesuai urutan minat pembeli buah yang bayak, sedang, dan sedikit di Agen Buah Yudi. Untuk itu dalam metode K-Means Clustering dimungkinkan adanya solusi dan analisa terhadap pengolahan data dan parameter-parameter yang menjadi acuan untuk mengambil keputusan. Di dalam metode ini terdapat langkah-langkah penyelesaian masalah. Adapun tools bantu untuk mengimplementasikan metode tersebut adalah Weka akan mengolah data secara tersusun atas operator-operator yang langsung didapatkan hasil secara akurat selanjutnya pada tahapan terakhir akan didapatkan knowledge baru. Kata kunci : Buah Melon, klasifikasi, Algoritma, K-means Clustering, Weka Abstract - This research was conducted to study K-Means Clustering in the search for knowledge (knowledge). The purpose of this research may be to help the Yudi Fruit Agent to determine the interest of many, medium, and few buyers according to the order of high, medium, and little interest of the Yudi Fruits Agent. For this reason, in the K-Means Clustering method, it is possible to provide solutions and analyzes for data processing and the parameters that become the reference for making decisions. In this method there are steps to solve the problem. As for the tools to implement this method, Weka will process data in an organized manner consisting of operators which immediately get accurate results, then in the last stage new knowledge will be obtained. Keywords : Buah Melon, klasifikasi, Algoritma, K-means Clustering, Weka