DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i1.1001
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Analisis Data Mining Untuk Clustering Data Film Dengan Menggunakan Algoritma K- Means
1 Zacky Yaser Malik Gumiwang, 2 Ahmad Fahry Hamidy, 3 Eva Yulia Puspaningrum
1,2,3Informatika, Ilmu Komputer, UPN ‘Veteran’ Jawa Timur Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Kota Surabaya, Jawa Timur 60294
e-mail: zackyyaser50@gmail.com
Received: 23 Desember 2022, Revised: 8 Januari 2023, Accepted: 10 Januari 2023

## Abstrak
Pengelompokan  data  adalah  teknik  pengambilan  data  yang  penting  dengan  banyak  aplikasi  dalam penambangan data. K-means adalah salah satu metode penambangan data yang paling terkenal, yang membagi kumpulan data menjadi kelompok-kelompok sampel, yang disebut kelipatan. Metode telah diusulkan  untuk  meningkatkan  efisiensi  algoritma  K-Means.  Standarisasi  adalah  kuncinya  langkah preprocessing dalam data mining untuk membakukan fitur atau nilai atribut dari rentang dinamis yang berbeda dan terdapat di area spesifik. Pada artikel ini, kami menganalisis kinerja metode standardisasi algoritma  K-means  tradisional.  Membandingkan  hasil  dataset  film,  ditemukan  bahwa  hasil  yang diperoleh dengan metode elbow.
Kata kunci: Clustering, Data Mining, Elbow Method, K-means

## Abstract
Data clustering is an important data capture technique with many applications in data mining. K-means is one of the most well-known data mining methods, which divides a data set into groups of samples, which  are  called  multiples.  Methods  have  been  proposed  to  increase  the  efficiency  of  the  K-Means algorithm.  Standardization  is  the  key  preprocessing  step  in  data  mining  to  standardize  features  or attribute  values  from  different  dynamic  ranges  that  are  present  in  specific  areas.  In  this  article,  we analyze the performance of the traditional K-means algorithm standardization method. Comparing the results  of  the  film  dataset, it  was found that the  results  were  obtained  by  the  elbow  standardization method.
Keywords: Clustering, Data Mining, Elbow Method, K-means

## 1 Pendahuluan (or Introduction)
Salah satu yang paling sederhana dan paling umum digunakan sebuah teknik yang bertujuan untuk menghasilkan pengelompokan melalui optimasi kriteria kelayakan bekerja dengan tepat ditentukan di seluruh  dunia  (desain  keseluruhan)  atau  lokal  (untuk  beberapa  model),  adalah  K  teknologi  buatan. Pengelompokan K-means adalah salah satu prediktor tertua dari n pengamatan dalam ruang d-dimensi (integer  d)  diberikan  dan  tugasnya  adalah  menentukan  himpunan  titik  c  untuk  meminimalkan  jarak kuadrat rata-rata untuk semua data yang menunjukkan pusat terdekat di mana setiap pengamatan berada terobsesi. Tidak ada algoritma waktu polinomial yang tepat dikenal untuk masalah ini. Masalahnya bisa berupa masalah pemrograman bilangan bulat tetapi selesaikan program integer dengan sejumlah besar variable memakan waktu, cluster sering dihitung menggunakan a cepat, Metode heuristik yang biasanya memberikan hasil yang baik (tapi belum tentu optimal).
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i1.1001
Algoritma K-Means adalah  metode di mana Pengelompokan  membutuhkan lebih sedikit usaha. Pertama  nomornya  cluster  c  juga  menentukan  hub  ini  diterima.  Objek  acak  apa  pun  dengan  inisial centroid  dapat  diambil  atau  k  objek  pertama  berturut-turut  juga  dapat  berfungsi  sebagai  pusat peluncuran. Namun, jika ada beberapa fitur yang besar atau variable fungsi seperti itu memiliki efek yang kuat pada pengelompokan hasil dalam hal ini, standardisasi data akan menjadi tugas preprocessing yang  penting  dalam  penskalaan  atau  control  variabilitas  data.  Tujuan  pengelompokan  adalah  untuk mencari tahu kesamaan dan desain dari kumpulan data besar dengan membagi data menjadi beberapa kelompok. Karena diasumsikan bahwa set data tidak berlabel, Pengelompokan sering terjadi dianggap sebagai pembelajaran tanpa pengawasan yang paling berharga.
Sebuah aplikasi utama dari ukuran geometris (jarak) ke fitur yang memiliki rentang besar secara implisit menetapkan upaya yang lebih besar dalam metrik dibandingkan ke aplikasi dengan fitur yang memiliki rentang lebih kecil. Selain itu, fitur harus tidak berdimensi karena nilai numerik dari rentang dimensi fitur bergantung pada unit pengukuran dan batas, Pemilihan unit pengukuran mungkin secara signifikan  mengubah  hasil  pengelompokan.  Oleh  karena  itu,  seseorang  tidak  boleh  menggunakan ukuran jarak seperti jarak Euclidean tanpa memiliki normalisasi set data.
Preprocessing sebenarnya penting sebelum menggunakan algoritme eksplorasi data apa pun untuk meningkatkan kinerja hasil. Normalisasi dari dataset adalah salah satu proses preprocessing dalam data eksplorasi,  di  mana  data  atribut  diskalakan  untuk  jatuh  dalam  rentang  tertentu  kecil.  Normalisasi sebelumnya pengelompokan secara khusus diperlukan untuk metrik jarak, seperti jarak Euclidian yang peka terhadap variasi dalam besaran atau skala dari atribut. Dalam aplikasi sebenarnya, karena variasi dalam  pemilihan  nilai  atribut,  satu  atribut  mungkin  mengalahkan  yang  lain.  Normalisasi  mencegah melebihi fitur memiliki sejumlah besar atas fitur dengan angka yang lebih kecil. Tujuannya adalah untuk menyamakan dimensi atau besaran dan juga variabilitas fitur tersebut.
Teknik preprocessing data diterapkan pada data mentah untuk membuat data bersih, bebas noise dan  konsisten.  Normalisasi  Data  membakukan  data  mentah  dengan  mengubahnya  menjadi  rentang tertentu  menggunakan  transformasi  linier  yang  bisa  menghasilkan  cluster  berkualitas  baik  dan meningkatkan keakuratan algoritma pengelompokan.

## 2 Metode Penelitian (or Research Method)

## 2.1 Elbow Method:
Metode  dan  analisis  ini  digunakan  untuk  memilih  jumlah  cluster  atau  kelompok  optimal. Konsekuensi algoritma deep-elbow disajikan menunjukkan jumlah kelompok dibentuk. Itu tergantung pada kerumunan kesalahan kuadrat. K adalah jumlah kelompok digunakan dalam algoritma K-MeansXi adalah dataset dan Ck adalah jumlah cluster di cluster c.
Gambar 1. Metode Elbow

## 2.2 K-means Clustering:
Diberikan satu set pengamatan (x1, x2, …, xn), di mana setiap observasi adalah d-dimensi vector nyata, pengelompokan K-means bertujuan untuk mempartisi n pengamatan ke dalam k himpunan (k≤n) S = {S1, S2, …, Sk} sehingga menjadi untuk meminimalkan Jumlah Kuadrat Dalam-Cluster.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i1.1001
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Gambar 2. K-means Clustering

## 2.3 Langkah – langkah analisis data
Fase penelitian mendalam penelitian ini berbunyi sebagai berikut:
1. Analisis deskriptif untuk mengetahuinya deskripsi data film
2. Masukkan  jumlah  cluster  dalam  penelitian  Ini  adalah  jumlah  yang  terbentuk  sebanyak  5 cluster
3. Lakukan analisis cluster dengan Metode K-Means Cluster cocok dengan langkah 1.
4. Alokasi anggota di setiap klaster
5. Jelaskan karakteristik cluster diperoleh pada langkah 2
6. Buat kesimpulan tentang topik tersebut analisis dilakukan

## 3 Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini, rincian hasil keseluruhan telah dibahas. Program lengkap menggunakan Jyupiter Noteboook dikembangkan untuk mencari solusi optimal. Sedikit percobaan telah dilakukan pada tiga prosedur  standardisasi  dan  membandingkannya  kinerja  pada  K-means  clustering  algoritma  dengan dataset film yang memiliki 10 objek data dan 9 atribut seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1. Untuk atribut 1 ke atribut 9 masing-masing digunakan untuk menguji kinerja metode standardisasi pada K- means clustering.
Tabel.1 Dataset film dengan 10 data dan 9 atribut
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i1.1001
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 3.1 Analisis K-means cluster indikator kualitas film
Sebelum  analisis  K-Means  Cluster,  diperlukan  pertama  menentukan  jumlah  cluster.  Dalam penelitian  ini,  jumlah  cluster  hingga  5  cluster  ditentukan.  dengan  menggunakan  algoritma  k-means clustering  hingga  5  cluster  yang  merupakan  cluster  optimal.  Untuk  melihat  lebih  jelas  pada  gambar berikut.
Gambar 6.  Metode Elbow
Tabel 2. Indikator film pada setiap cluster
Dari Tabel 2 di atas terlihat tipe cluster 3, jumlah film sebanyak 4621 film dengan rating 9,2, dan jumlah vote sebanyak 2777 orang. Ciri-ciri tersebut menunjukkan bahwa Cluster 3 merupakan ciri film berkualitas baik dengan rating tinggi. Ketika rating film tinggi, kualitas film meningkat. Rating film cluster 0 rendah, sehingga karakteristik kualitas film Cluster 0 buruk. Dalam hal ini, Cluster 4 tidak memiliki klasifikasi film, sehingga karakteristik film Cluster 4 tidak jelas.

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan hasil diskusi dari sini dapat disimpulkan bahwa kondisi indikator kualitas film masih memiliki  ketidakseimbangan  karena  ada  beberapa  kategori  film  yang  memilki  kualitas  buruk  dan kategori film  yang tidak jelas  keterangannya.  Dengan  5  cluster  menggunakan  metode  clustering K-
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i1.1001
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
means, diperoleh cluster 0 dengan kualitas film yang buruk, cluster 1 dengan kualitas film sangat buruk, Cluster 2 dengan kualitas film baik, Cluster 3 dengan kualitas film sangat baik sedangkan Cluster 4 tidak jelas keterangannya.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan terimakasih kami haturkan kepada program studi informatika UPN “Veteran” Jawa Timur atas terlaksananya penelitian kolaboratif dosen dan mahasiswa..

## Daftar Pustaka
[1] Widodo. Psikologi Belajar . Jakarta:Rineka Cipta.2013.
[2] Prasetyo,  Eko, DATA  MINING  -  Konsep  dan  Aplikasi  Menggunakan  MATLAB , Nikodemus, Ed. Yogyakarta, Indonesia: Penerbit ANDI, 2012.
[3] Teguh Wibowo, Penerapan Data Mining Pemilihan Siswa Kelas Unggulan dengan Metode K-Means  Clustering  di  SMP  N  02  Tasikmadu ,  Program  Studi  Strata  I  pada  Jurusan Informatika Fakultas Komunikasi dan Informatika. 2018.
[4] Himmah, Nofrida Rif’atul. Implementasi  Algoritma  K-Means  Untuk  Pengelompokan  Siswa Berdasarkan Nilai Akademik (Studi Kasus Mtsn Gresik). Undergraduate Thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik. 2019.
[5] Aniek  Suryanti  Kusuma. Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Komputer  Terapan  Indonesia (JSIKTI) Vol.1 (3). SistemInformasi Akademik Serta Penentuan Kelas Unggulan Dengan Algoritama  K-Means  di  SMP  Negeri  3  Ubud,  2  Program  Studi  Teknik  Informatika, STMIK STIKOM, Bali, Indonesia. 2019.
[6] Agusta  Y.  K-Means-Penerapan,  Permasalahan dan Metode Terkait.  Denpasar,  Bali: Jurnal Sistem dan Informatika (Februari 2007) Vol. 3: 47-60; 2007.