Analisis Klustering Peningkatan Jumlah Produksi Baterai Lithium-Ion dengan Algoritma Metode K-Means

Sarifah Faujiah, Rani
Naya, Candra
Susilo, Arif

Ranah Research : Journal of Multidisciplinary Research and Development
Vol. 6 No. 5 (2024): Ranah Research : Journal Of Multidisciplinary Research and Development (Juli 20

Klastering merupakan salah satu teknik analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kemiripannya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode K-Means dalam mengelompokkan data produksi baterai lithium-ion serta mengevaluasi hasil klastering yang dilakukan. Proses analisis dimulai dengan praproses data untuk memastikan data berada dalam skala yang sama, diikuti oleh penerapan algoritma K-Means untuk membentuk cluster. Penentuan jumlah cluster yang optimal dilakukan menggunakan metode Elbow dan Silhouette Score, dengan hasil menunjukkan bahwa tiga cluster adalah jumlah yang optimal. Evaluasi kualitas klastering menggunakan koefisien Silhouette menghasilkan nilai 0.8434, yang menunjukkan bahwa hasil klastering memiliki pemisahan yang baik dan konsisten. Visualisasi hasil klastering menunjukkan distribusi data yang jelas di antara cluster dengan centroid yang terdefinisi dengan baik. Dengan demikian, metode K-Means terbukti efektif dalam mengelompokkan data produksi baterai lithium-ion, memberikan wawasan yang bermanfaat untuk analisis lebih lanjut dan pengambilan keputusan.