PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK IDENTIFIKASI LOKASI STRATEGIS BISNIS FOOD AND BEVERAGE DI KOTA LUBUKLINGGAU - M. Rizky Pratama Putra; Novi Lestari; Davit Irawan (LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN, 2026)
Perkembangan usaha bisnis food and beverage (F&B) di Kota Lubuklinggau menuntut penentuan lokasi usaha yang strategis dan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola persebaran lokasi usaha F&B menggunakan pendekatan analisis spasial berbasis algoritma K-Means Clustering. Data diperoleh dari Google Maps melalui teknik web scraping menggunakan framework Playwright berbasis Node.js dengan jumlah awal 4.350 data lokasi usaha. Data kemudian diproses menggunakan tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang meliputi Exploratory Data Analysis (EDA), preprocessing, transformasi data, dan pemodelan clustering hingga diperoleh 1.602 data bersih. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan menggunakan Elbow Method dan dievaluasi menggunakan Silhouette Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah klaster optimal adalah dua klaster dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,5653 yang mengindikasikan kualitas klaster cukup baik. Klaster pertama memiliki kepadatan usaha tinggi dan berada dekat pusat Kota Lubuklinggau sehingga diinterpretasikan sebagai kawasan paling strategis, sedangkan klaster kedua memiliki kepadatan lebih rendah dan berpotensi dikembangkan dengan tingkat persaingan yang lebih kecil.