<![CDATA[Akses internet merupakan faktor penting dalam kelancaran operasional perusahaan. PT Chiyoda International Indonesia yang sangat bergantung pada infrastruktur TI dan konektivitas internet, menjadi objek dalam penelitian ini. Tujuan utama penelitian adalah menganalisis pola perilaku pengguna dalam mengakses internet melalui penerapan teknik machine learning menggunakan metode K-Means berbasis Python . Data yang dianalisis berasal dari lebih dari 10.000 entri aktivitas internet selama enam bulan, mencakup lima departemen utama. Hasil analisis elbow plot menunjukkan bahwa tiga cluster merupakan jumlah optimal, dengan penurunan nilai inersia sebesar 65% dibandingkan konfigurasi awal. Klasterisasi menunjukkan bahwa 40% pengguna tergolong dalam intensitas tinggi (rata-rata 4,5 jam/hari), 35% intensitas sedang (3 jam/hari), dan 25% intensitas rendah (1,5 jam/hari). Analisis visualisasi cluster plot mengungkap perbedaan signifikan antar departemen, terutama dalam jenis aplikasi yang diakses. Departemen dengan intensitas tertinggi cenderung menggunakan aplikasi non-produktif seperti media sosial dan streaming . Temuan ini menjadi dasar penting bagi perusahaan dalam mengoptimalkan alokasi bandwidth dan menetapkan kebijakan pengawasan akses. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi strategi dalam pengelolaan sumber daya digital secara efisien di era transformasi teknologi.]]>
Copyrights © 2025
