<![CDATA[Di era digitalisasi, data yang melimpah menuntut metode analisis yang efektif untuk menggali informasi berharga. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah algoritma K- Means Clustering, yang berfungsi untuk mengelompokkan data berdasarkan karakteristik yang serupa. Algoritma ini bekerja dengan menetapkan jumlah cluster (K) yang diinginkan, menginisialisasi centroid, mengelompokkan data berdasarkan jarak, serta memperbarui centroid hingga mencapai konvergensi. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman mendalam tentang konsep, kelebihan, dan kelemahan K-Means, serta aplikasinya dalam berbagai bidang seperti segmentasi pasar dan pengelompokan pelanggan. Hasil implementasi algoritma menunjukkan kemampuan K-Means dalam menghasilkan cluster yang sesuai dengan pola data. Namun, kelemahannya meliputi sensitivitas terhadap inisialisasi centroid dan ketidakmampuan menangani cluster non- linear. Metode evaluasi seperti silhouette score dan inertia digunakan untuk mengukur kualitas cluster yang dihasilkan. Penelitian ini juga membahas langkah-langkah preprocessing data, termasuk normalisasi, untuk memastikan hasil clustering yang akurat. Studi kasus menggunakan dataset pelanggan e-commerce berhasil mengidentifikasi segmentasi pelanggan yang berbeda, memberikan implikasi strategis bagi perusahaan dalam menyusun kebijakan pemasaran. Dengan demikian, algoritma ini tetap relevan meski terdapat tantangan dalam penerapannya.]]>
Copyrights © 2025
