IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING DATA MINING DALAM PENGELOMPOKAN BERAGAM MEREK LAPTOP - Fadhila Fadhila; Elin Haerani (Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE), 2025)
Laptop telah menjadi perangkat elektronik yang sangat dibutuhkan dan diminati, terutama oleh mahasiswa dan departemen IT di perusahaan. Dibandingkan dengan komputer desktop, laptop memiliki desain yang lebih ringkas, ringan, dan hemat daya. Salah satu cara untuk mengelompokkan merek laptop adalah dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering dalam data mining. Pengelompokan ini bertujuan untuk mengidentifikasi produk potensial dan menganalisis data laptop yang rekomendasi untuk dibeli konsumen . Penelitian ini bermanfaat untuk mengelompokkan data laptop dan minat pembelian ke dalam cluster terstruktur menggunakan metode K-Means Clustering. Dengan algoritma tersebut, data berbagai merek laptop berhasil dikelompokkan menjadi tiga cluster: Cluster 0 (1027 data) dengan Ghz kecil dan harga laptop yang murah, Cluster 1 (216 data) dengan Ghz tinggi dan harga yang sedang, dan Cluster 2 (2604 data) dengan kesimpulan Ghz sedang dan harga yang mahal.