Script Web Sistem Data Mining Metode K-Means Clustering

Fitur Unggulan

• Fitur Login
• Dashboard admin
• Kelola damin
• Kelola data penerima bantuan
• Kelola data tahun penerima bantuan
• Kelola data kriteria dan nilai kriteria
• Evaluasi atau analisa kmeans pada kasus penerima bantuan
• Ganti password

Pada produk source code kmeans pada pengelompokan penerima bantuan berbasis web sudah terdapat juga perhitungan manual menggunakan excel. Jadi ini sanagat memudahkan bagi kamu yang sedang belajar kmeans. Selain mendapatkan source code juga akan mendapatkan perhitungan manual.

Data Mining menggunakan K-Means Clustering

Metode K-Means Clustering adalah salah satu teknik dalam data mining yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kesamaan atribut tertentu. Teknik ini sangat berguna untuk analisis data yang besar dan kompleks, di mana kita ingin mengidentifikasi pola atau struktur yang tersembunyi di dalamnya.

Pengertian K-Means Clustering

K-Means Clustering adalah algoritma unsupervised learning yang bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam k kelompok berdasarkan kemiripan antar data. Algoritma ini bekerja dengan cara menghitung pusat kelompok (centroid) dari kelompok-kelompok yang terbentuk, dan mengelompokkan setiap data ke dalam kelompok yang memiliki centroid terdekat.

Implementasi K-Means Clustering

Inisialisasi Centroid Awal

• Pilih secara acak k titik awal sebagai centroid untuk masing-masing kelompok.

Penugasan Data ke Kelompok Terdekat

• Hitung jarak setiap data ke semua centroid, dan tentukan kelompok untuk setiap data berdasarkan jarak terdekat.

Perhitungan Ulang Centroid

• Hitung ulang posisi centroid untuk setiap kelompok berdasarkan rata-rata posisi data yang termasuk dalam kelompok tersebut.

Iterasi

• Ulangi langkah 2 dan 3 sampai tidak ada perubahan posisi centroid atau jumlah iterasi yang telah ditentukan telah tercapai.

Hasil Akhir

• Setelah iterasi selesai, data akan terbagi ke dalam k kelompok berdasarkan atribut yang mirip di antara mereka.

Contoh Penerapan K-Means Clustering

Misalnya, kita memiliki data berisi informasi tentang pelanggan sebuah toko online, seperti jumlah pembelian bulanan dan jumlah kunjungan ke situs. Kita ingin mengelompokkan pelanggan ke dalam beberapa kelompok berdasarkan perilaku belanja mereka. Implementasi untuk melakukan K-Means Clustering pada data. Setelah klasterisasi selesai, kita dapat mengetahui kelompok mana yang masing-masing pelanggan termasuk.

K-Means Clustering memiliki aplikasi yang luas dalam berbagai bidang, seperti analisis pasar untuk segmentasi pelanggan, pengelompokkan data geografis, dan pengelompokkan berita berdasarkan topik. Algoritma ini membantu dalam menemukan pola yang tersembunyi dalam data besar secara efisien dan efektif.