Penerapan Data Mining Klasterisasi Data Penumpang Pesawat pada Bandara Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means - Ratoebandjoe, Winda Helenea; Kamisutara, Made; Muchayan, Achmad (STMIK Dharmapala Riau, 2024)
Saat ini, data mining semakin dikenal sebagai alat manajemen data yang penting seiring dengan bertambahnya jumlah data. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengelompokkan atau mengklasifikasikan jumlah penumpang pesawat di bandara Juanda dan bandara Ngurah Rai selama lima tahun terkahir yaitu tahun 2018 sampai dengan tahun 2022. Dari banyaknya data jumlah penumpang pesawat yang mengalami kenaikan dan penurunan di lima tahun terakhir, maka dari itu jumlah data yang banyak ini peneliti ingin menambang data untuk mendapat pengetahuan atau informasi baru dari data tersebut. Data mining atau menambangan data merupakan proses yang memanfaat teknik-teknik statistik, matematika dan kecerdasan buatan untuk mengekstrak dan mengidentifikasi informasi dan wawasan selanjut (atau pola) dari kumpulan data yang sangat besar. Salah satu teknik dari data mining yaitu clustering, yang digunakan untuk mendapatkan kelompok objek dengan sifat umum dalam data yang cukup besar. Dalam clustering terdapat metode algoritma K-Means dengan menentukan jumlah cluster yang diinginkan yaitu dua cluster, tiga cluster dan seterusnya. Setelah melakukan proses klasterisasi dilanjutkan dengan melakukan pengodingan menggunakan bahasa pemograman Python untuk menampilkan visual agar mudah dipahami. Dimana penelitian ini menghasilkan 3 klaster, setiap klaster memiliki nilai atau postensi pesawat di bandara juanda dan bandara Ngurah Rai.