IMPLEMENTASI CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN TOTAL KONSUMSI KOPI DOMESTIK BERDASARKAN NEGARA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS - Shahira Julyinda, Syamsa; Mahdyta Kiswana, Eva (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Penelitian ini berfokus pada implementasi algoritma K-Means untuk mengelompokkan negara berdasarkan total konsumsi kopi domestik. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari 25 negara yang tersedia di situs Kaggle.com. Latar belakang penelitian ini adalah untuk memahami pola konsumsi kopi di berbagai negara dengan tujuan merumuskan strategi pemasaran dan distribusi kopi yang lebih efektif, khususnya untuk pasar Indonesia. Penelitian ini melakukan pengujian menggunakan metode Elbow untuk menentukan jumlah cluster optimal dan evaluasi dengan Silhouette Score untuk menilai kualitas clustering. Hasil pengelompokan menunjukkan terbentuknya dua cluster utama, satu cluster terdiri dari 24 negara dengan konsumsi kopi rendah hingga sedang, sementara Brazil dengan konsumsi kopi yang sangat tinggi membentuk cluster tersendiri. Silhouette Score rata-rata sebesar 0.91 menunjukkan bahwa kualitas clustering yang dihasilkan sangat baik, yang dapat dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan terkait strategi pemasaran dan distribusi kopi.