Penerapan K-Means Clustering dan Heatmap Untuk Menganalisis Peminat Animasi Pada Forum MyAnimeList - Septianto, Naufal; Ikhsan, Muhammad (Program Studi Teknik Informatika Universitas Pamulang, 2023)
Pada era digital saat ini, platform komunitas online telah menjadi pusat interaksi dan pertukaran informasi. Dalam konteks ini, MyAnimeList, sebuah platform yang digunakan oleh peminat animasi untuk berbagi preferensi dan ulasan mengenai anime, memiliki peran yang signifikan. Penelitian ini menerapkan K-Means Clustering dan Heatmap untuk menganalisis peminat animasi pada MyAnimeList. Total data penonton telah diperoleh langsung dari platform MyAnimeList berjumlah 20.535.533 score vote yang akan dianalisis menggunakan K-Means Clustering, guna mengelompokkan penonton berdasarkan kesamaan preferensi mereka terhadap anime. Hasil analisis ini akan divisualisasikan menggunakan teknik Heatmap untuk mengungkapkan pola tontonan peminat terhadap judul yang disukai. Metode ini memungkinkan klasterisasi peminat berdasarkan judul dan skor. Hasilnya memunculkan empat klaster yang ditandai dengan warna berbeda. Klaster dengan warna hijau (6%), diikuti oleh klaster biru (17%), kuning (37%), dan klaster berwarna merah (41%). Informasi ini diharapkan dapat membantu penonton baru dalam memilih dan memilah judul animasi yang cocok dengan minat mereka.