<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan algoritma K-Means Clustering dalam mengelompokkan entitas berdasarkan berbagai indikator seperti dampak krisis ekonomi, kinerja perusahaan, adopsi digital, dan produksi komoditas. Data yang digunakan berasal dari sumber sekunder, termasuk dataset krisis ekonomi global (1970-2017), indikator kinerja perusahaan, persentase pengguna internet di ASEAN (2010), serta produksi komoditas perkebunan di Gunungkidul (2019). Metode penelitian meliputi tahapan preprocessing data (seleksi fitur, penghapusan missing values, dan normalisasi), penentuan jumlah klaster optimal menggunakan Elbow Method, dan evaluasi kualitas klaster dengan Silhouette Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means mampu mengelompokkan entitas dengan efektif, seperti membagi negara berdasarkan tingkat keparahan krisis ekonomi, perusahaan berdasarkan kinerja, negara ASEAN berdasarkan adopsi digital, serta kecamatan di Gunungkidul berdasarkan produksi komoditas. Temuan ini memberikan implikasi praktis bagi pengambilan kebijakan dan analisis lanjutan di berbagai sektor.]]>
Copyrights © 2025
