Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Prediksi Permintaan Pemasangan WiFi pada BUMDes Net Desa Pamegarsari

Muhamad Aulia Rafli (Universitas Pamulang)
Atang Susila (Universitas Pamulang)

TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan
Vol. 4 No. 4 (2026): TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan

Peningkatan kebutuhan masyarakat terhadap akses internet mendorong BUMDes Mekarwangi Desa Pamegarsari bekerja sama dengan Net Solution Indonesia untuk menyediakan layanan internet desa melalui BUMDes Net. Peningkatan jumlah pelanggan yang mencapai 897 pelanggan baru pada tahun 2025 menimbulkan tantangan dalam memahami pola permintaan pemasangan WiFi dan risiko ketidakseimbangan infrastruktur jaringan. Penelitian ini menerapkan metode data mining dengan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan data pelanggan berdasarkan karakteristik demografi, waktu, lokasi, dan ekonomi. Simulasi Monte Carlo digunakan dalam membantu penentuan centroid awal terbaik untuk meningkatkan stabilitas clustering. Pengujian jumlah klaster menggunakan metode Elbow menunjukkan penurunan WCSS yang signifikan. Hasil penelitian ini membagi pelanggan ke dalam 3 klaster optimal yang membentuk segmentasi terstruktur untuk membantu pihak BUMDes Net dalam menentukan prioritas pemasangan jaringan dan strategi infrastruktur.