Pemanfaatan Clustering Algoritma McKmeans untuk Business Intelligence - Fajrizal, Fajrizal; Djahara, Khairani (Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I), 2015)
Business Intelligence membutuhkan teknik data mining yang tepat untuk menemukan solusi bisnis yang terbaik, clustering merupakan salah satu cara yang dapat digunakan. Permasalahan clustering adalah memperkirakan jumlah k yang tepat sehingga diperlukan suatu algoritma seperti McKmeans yang dapat mengestimasi k terbaik. Estimasi k terbaik diperoleh dari kestabilan cluster dengan melihat selisih nilai mean terbesar antara MCA (maximum clustering assignments) Index McKmeans dengan MCA Index Random Prototype Baseline. Dataset dresses yang digunakan diperoleh dari UCI Machine Learning dengan menggunakan Nearest Neighbor untuk melengkapi missing value dan blanks dengan 180 data dan 13 atribut. Hasil clustering terbaik diperoleh k=6 dengan hasil identifikasi cluster yang paling diminati adalah dresses dengan style casual; neckline berbentuk o-neck; sleevelength dengan pilihan sleeveless atau short; waiseline yang natural; dan pattern type solid. Selain itu, hasil clustering k=6 juga dapat dimanfaatkan untuk penentuan model baju baru di masa mendatang; penentuan material yang digunakan yang terkait dengan harga; serta melihat keterkaitan antara musim dengan penentuan model baju.