KLATERISASI DATA PENDUDUK BERDASARKAN PEKERJAAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA WILAYAH JAWA BARAT - Jannah, Eka Roehatul; Martanto (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Perkembangan teknologi merupakan peluang yang tepat memperoleh data dengan lebih efektif dan efisien. Data mining adalah salah satu komponen dalam proses Knowledge Discovery in Databases (KDD). KDD adalah suatu rangkaian proses yang bertujuan menemukan informasi yang bermanfaat dari sumber data dalam database. Permasalahan dalam penelitian ini, bagaimana jika Metode K-Means mungkin tidak sesuai untuk mengelompokkan data penduduk berdasarkan pekerjaan?. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola pekerjaan penduduk wilayah Jawa Barat dan membentuk kelompok pekerjaan yang serupa. Melalui metode K-Means, akan memungkinkan saya untuk mengelompokkan penduduk Jawa Barat berdasarkan jenis pekerjaan mereka menggunakan tahapan KDD. Dengan tahapan KDD kita dapat dengan mudah melihat data penduduk berdasarkan pekerjaan dari tahun 2011-2023. Dapat diambil kesimpulan bahwa penduduk yang bekerja dengan nilai tertinggi adalah pada Cluster 3 yang ditandai dengan warna biru (tinggi) berjumlah 151 items, untuk data pekerjaan dengan nilai sedang berada pada Cluster 2 yang ditandai dengan warna oranye (sedang) berjumlah 100 items, dan ntuk penjualan dengan nilai terendah yaitu pada Cluster 0 dan Cluster 1 yang ditandai dengan warna hijau dan hitam (rendah) dengan jumlah yang sama yaitu 50 items. Hasil percobaan yang dilakukan pada data penduduk berdasarkan pekerjaan menggunakan metode DBI (Davies Bouldin Index), menghasilkan nilai K terbaik pada cluster 4 yaitu 0,262.