Studi Klasterisasi Data LSM dengan Algoritma K-Means Menggunakan RapidMiner - Amiva, Adel Nayyan; Firmansyah, Hasbi (Universitas Pancasakti Tegal, 2025)
Penelitian ini berfokus pada pengorganiz data dari Lembaga Swadaya Masyarakat (LSM) dengan menggunakan teknik pengelompokan K-Means, yang diimplementasikan melalui perangkat lunak RapidMiner. Metode ini berguna untuk menemukan pola dan hubungan dalam kumpulan data ekstensif yang tidak memiliki kategori yang ditetapkan. RapidMiner memungkinkan analisis data yang efisien tanpa memerlukan keterampilan pemrograman tingkat lanjut, sedangkan algoritma K-Means mengelompokkan data dengan mengidentifikasi kesamaan karakteristik menggunakan jarak Euclidean. Kualitas klaster yang terbentuk dievaluasi dengan Indeks Davies-Bouldin (DBI), yang mengukur efektivitas klaster. Temuan penelitian ini diharapkan dapat menawarkan wawasan berharga dalam mengelola LSM, bersama dengan menunjukkan penggunaan teknik pengelompokan yang berlaku di bidang lain.