Perbandingan Hasil Klasifikasi Rasa Minuman Thai Tea yang Paling Digemari Menggunakan K-means dan K-medoids - Dita Rizki Amalia; Riri Narasati; Ahmad Faqih (Universitas Muhammadiyah Semarang, 2019)
Data Mining saat ini semakin marak digunakan obaik oleh instansi, perusahaan, maupun organisasi. Dalam hal ini Peneliti tertarik meneliti tentang minuman yang sedang menjadi tren dalam masyarakat karena melihat minat yang besar di kalangan masyaraka., Ranah dalam penelitian ini adalah menggunakan data mining dengan kmedoids dan k-means, dimana dalam pengelompokkan kedua algorima ini memperoleh hal yang sama namun cara yang berbeda k-menas dengan mengambil nilai rata-rata sedangkan k-medoids dengan mengambil nilaitengah. Langkah dalam data mining adalah data seleksi, data cleaning, data authentication,data integration, dan data transformation. Hasil penelitian menunjukkan kedua metode menghasilkan cluster yang sama yaitu rekomendasi rasa thai tea original dengan susu dan greentea dengan susu dengan nilai centroid 0,286 sesuai dengan target penelitian.Kata kunci: Data Mining, K-Means, K-Medoids B, Clustering.