Penerapan Metode K-Means Dalam Klasterisasi Merk Laptop Untuk Mempermudah Konsumen Dalam Pembelian
Keywords:
Clustering, Laptop, K-MeansAbstract
Laptop adalah perangkat elektronik yang masuk dalam keluarga komputer, tetapi bentuknya yang lebih kecil membuatnya praktis untuk dibawa ke mana pun. Tergantung pada ukuran, bahan, dan spesifikasinya, laptop dengan bobot ringan berkisar antara satu hingga enam kilogram telah berkembang dan memiliki berbagai merk dan jenis. Karena banyaknya merek laptop, orang bingung untuk membeli karena mereka tidak tahu spesifikasinya. Penelitian ini digunakan untuk mengelompokkan jenis laptop dengan kualitas terbaik menggunakan metode K-Means. Diharapkan memberikan hasil yang baik dan membantu pelanggan dalam membeli laptop, berdasarkan perhitungan yang dilakukan. Studi ini menggunakan sepuluh sample data laptop dengan RAM dan parameter penyimpanan. Hasilnya menciptakan 2 cluster C0 dan C1, masing-masing dengan 7 daftar anggota C0 dan 3 daftar anggota C1. Jumlah rata-rata centroid C0 = (10.28, 327.42) dan C1 = (8, 1024). Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai pedoman untuk membantu pelanggan dalam memilih laptop yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran mereka.
References
M. R. Noviansyah, W. Suharso, D. R. Chandranegara, M. S. Azmi, and M. Hermawan, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP PADA E-COMMERCE MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT,” SENTRA : Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa, vol. 5, pp. 43–53, Nov. 2019. doi:https://doi.org/10.22219/sentra.v0i5.3025.
J. N. Ramadina and E. R. Yulia, “Sistem PENUNJANG Keputusan Pemilihan Merk laptop terbaik menggunakan metode analitical hierarchy process (AHP),” IDEALIS : InDonEsiA journaL Information System, vol. 5, no. 1, pp. 59–68, 2022. doi:10.36080/idealis.v5i1.2889.
D. A. Chandra, F. Santosa, and S. Wahyudi, “Penerapan Metode Item Base Collaborative Filtering Berbasis Web Pada Recommender System Laptop,” Engineering and Technology International Journal (EATIJ), vol. 3, no. 02, pp. 125–132, Jul. 2021. doi:https://doi.org/10.55642/eatij.v3i02.70.
P. U. F. Aulia and S. Saepudin, “PENERAPAN DATA MINING K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN BERBAGAI JENIS MERK LAPTOP,” Prosiding Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika Universitas Nusa Putra, vol. 1, no. 01, pp. 209–217, Sep. 2021.
Z. Nabila, A. R. Isnain, Permata, and Z. Abidin, “ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS,” JURNAL Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI), vol. 2, no. 2, pp. 100–108, 2021.
F. Nur, M. Zarlis, and B. B. Nasution, “Penerapan algoritma k-means Pada Siswa Baru Sekolahmenengah Kejuruan Untuk clustering jurusan,” InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan), vol. 1, no. 2, pp. 100–105, 2017. doi:10.30743/infotekjar.v1i2.70.
A. Z. Kamalia, E. A. Pradana, and N. Surojudin, Penerapan Algoritma K-Means Dalam Klasterisasi Penjualan Laptop, vol. 13, no. 3, pp. 133–138, Sep. 2022.
A. K. Wardhani, “K-means algorithm implementation for clustering of patients disease in Kajen Clinic of Pekalongan,” Jurnal Transformatika, vol. 14, no. 1, p. 30, 2016. doi:10.26623/transformatika.v14i1.387.
N. Wakhidah, “Clustering menggunakan K-means algorithm,” Jurnal Transformatika, vol. 8, no. 1, p. 33, 2010. doi:10.26623/transformatika.v8i1.45.
K. Handoko, “Penerapan data mining dalam meningkatkan Mutu Pembelajaran Menggunakan metode k-means clustering,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 3, pp. 31–40, 2016. doi:10.25077/teknosi.v2i3.2016.31-40.
M. L. Sibuea and A. Safta, “Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan metode K-means clustring,” JURTEKSI, vol. 4, no. 1, pp. 85–92, 2017. doi:10.33330/jurteksi.v4i1.28.
