Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Segmentasi Wilayah Berdasarkan Indikator Ekonomi di Indonesia - Maulana, Akbar; albani, rakha; Susanti, Ela; Rahmaya, Erliza Sabila; Haris, Iqbal Abdul (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means Clustering dalam melakukan segmentasi wilayah di Indonesia berdasarkan indikator-indikator ekonomi yang relevan. Metode ini digunakan karena kemampuannya dalammengelompokkan data multivariat ke dalam klaster-klasterhomogen yang merepresentasikan karakteristik ekonomimasing-masing wilayah. Data yang digunakan mencakup lima indikator utama, yaitu: penjualan ritel makanan dalamkemasan (2000–2002), komposisi penduduk menurut jeniskegiatan (2012–2014), kontribusi ritel modern terhadap pasar nasional (2002–2009), produksi padi dan palawija (2014), serta harapan hidup saat lahir di negara-negara ASEAN (1990–2011). Proses analisis melibatkan tahapan praprosesdata, penentuan jumlah klaster optimal dengan Elbow Method, pelaksanaan algoritma K-Means, dan evaluasi hasilklaster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah-wilayah dapat diklasifikasikan menjadi tiga klaster utama dengankarakteristik ekonomi yang berbeda-beda. Segmentasi inidapat digunakan untuk mendukung pengambilan kebijakanberbasis data dalam perencanaan pembangunan wilayah yang lebih tepat sasaran.