Data Mining Klasterisasi Aduan Masyarakat Kota Binjai Menggunakan Algoritma K-Means - Dimas Prayogi; Yani Maulita; Rusmin Saragih (PT. INOVASI TEKNOLOGI KOMPUTER, 2023)
Menerapkan metode K-Means dalam data mining untuk menganalisis aduan masyarakat Kota Binjai yang diterima oleh Satpol PP. Dengan metode ini, data aduan dapat dikelompokkan ke dalam klaster-klaster yang memiliki karakteristik serupa. Hal ini membantu dalam memahami pola aduan dan potensi masalah yang mungkin muncul di masyarakat. Membangun sistem data mining untuk aduan masyarakat di kantor Satpol PP Kota Binjai. Ini akan mencakup pengumpulan data, pemrosesan data, klasterisasi, dan penyajian hasil. Dengan adanya sistem ini, Satpol PP dapat terus memantau dan memahami dinamika aduan masyarakat secara lebih efisien. Dari 402 pengelompokan data Pengaduan berdasarkan Kelurahan, aduan dan Tindakan terdapat 4 group, dimana kelompok yang terbanyak pada pengujian pertama ini berada pada cluster 1 dengan jumlah 120 data pada group dengan pusat centroid 34.20, 6.97, 2.40 yaitu kelurahan tangsi aduan Pembangunan tanpa IMB dan Tindakan melakukan evaluasi. cluster 2 dengan jumlah 78 data pada group dengan pusat centroid 20.67, 12.69, 1.92 yaitu kelurahan pekan binjai aduan orang mabuk meresahkan dan Tindakan melakukan evaluasi. cluster 3 dengan jumlah 118 data pada group dengan pusat centroid 16.19, 3.73, 2.63 yaitu kelurahan mencirim aduan manusia silver dan Tindakan melakukan penertiban. . cluster 4 dengan jumlah 86 data pada group dengan pusat centroid 4.14, 7.58, 2.47 yaitu kelurahan binjai estate aduan Razia hotel dan Tindakan melakukan evaluasi